並列データマイニングによる遺伝子ネットワークからの情報抽出

使用并行数据挖掘从基因网络中提取信息

基本信息

批准号：
12208015
负责人：
中谷明弘
金额：
--
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12208015/
关键词：
遺伝子クラスタ

项目摘要

12年度は、生物学に関連したファクト間相互関係データベースから情報を抽出するための問題点の明確化を行い、対象データの収集・整理および、解析向けアルゴリズムの開発と実装を逐次計算機上で行った。1.問題点の明確化複数の生物学的な属性に対して相関している遺伝子群を、「相関遺伝子クラスタ」として定式化し、これを抽出するものとした。2.対象データの収集・整理京都大学において開発されている、KEGGデータベースに蓄積された遺伝子間相互関係データを用いることを検討し、解析に向けてデータ形式の整理等を行った。3.逐次アルゴリズムの開発ゲノムが決定されている生物種では、全ての遺伝子を1次元的に順序づけることが可能である。他にも、ORF配列やタンパク立体構造の類似関係などに基づいて、遺伝子間の相互関係を評価することができ、これらは全体として遺伝子間の隣接グラフを構成する。複数の隣接グラフ内で相互関係を保存しているノードの集合(相関遺伝子クラスタ)を抽出する手法を検討した。特定のORFが各隣接グラフ内で該当するノードを選択し、これらの組をハイパーエッジと呼ぶ。1つのハイパーエッジに関して、n番目のグラフに属するノードをその第n次元要素と呼ぶ。2つのハイパーエッジ間の距離を、同一次元要素同士の隣接グラフ内での最短距離の和として定義し、これを用いてハイパーエッジをクラスタリングし、相関遺伝子クラスタを抽出した。4.結果と考察上記手法を大腸菌のデータセット(ゲノム・パスウェイ・立体構造)に適用した。その結果、例えば、ある3つのORFは、ゲノム上およびtryptophan biosynthesis pathway上で近接し、該当するタンパクの立体構造が類似していること等が明らかになった。上記で用いた立体構造の代わりに共発現関係のデータを使用すれば、ラン藻のマイクロアレイデータへの適用等が可能である。

2012财年，我们澄清了从生物学相关事实之间的相互关系数据库中提取信息所涉及的问题，收集并组织了目标数据，并开发并实现了计算机分析算法。 1.问题的澄清我们将一组与多种生物属性相关的基因制定为“相关基因簇”并提取出来。 2.目标数据的收集和组织我们考虑使用京都大学开发的KEGG数据库中积累的基因相互作用数据，并组织数据格式进行分析。 3.顺序算法的开发在基因组已确定的物种中，可以对所有基因进行一维排序。此外，还可以根据ORF序列和蛋白质3D结构的相似性来评估基因之间的相互关系，这些共同构成了基因之间的邻接图。我们研究了一种提取一组节点（相关基因簇）的方法，这些节点在多个邻接图中保留相互关系。特定的 ORF 选择每个邻接图中的相应节点，这些集合称为超边。对于一条超边，属于第 n 个图的节点称为其第 n 维元素。两个超边之间的距离定义为邻接图中相同维度元素之间的最短距离之和，用于对超边进行聚类并提取相关基因簇。 4.结果与讨论将上述方法应用于大肠杆菌数据集（基因组、通路、三维结构）。例如，结果表明，三个ORF在基因组和色氨酸生物合成途径上彼此接近，并且相应蛋白质的三维结构相似。如果使用共表达关系数据代替上面使用的三维结构，则可以将该方法应用于蓝藻微阵列数据。