大規模遺伝子ネットワークに適した階層型グリッドレイアウトアルゴリズムの研究

适用于大规模基因网络的分层网格布局算法研究

基本信息

批准号：
08J11104
负责人：
小島要
金额：
$ 0.77万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は次の4つの成果を得た.(1)生物ネットワークの可視化では,見た目の美しさだけでなく,生物学的な理解が目的であることから,各生体内分子の細胞内局在情報を考慮することが重要であるが,力学的ばねモデルでは,トーラス構造状の細胞内局在情報を扱うことが難しい問題があった.そこで,グリッドレイアウトに力学的ばねモデルの損失関数を導入することでトーラス構造等の複雑な細胞内局在情報を容易に扱うことが可能なレイアウト手法を開発した.(2)ベイジアンネットワークによる遺伝子ネットワーク推定では,計算効率化のため,遺伝子群を選び出し,推定される.条件付き独立性の検定によりベイジアンネットワークの構造推定を行う際,遺伝子群から欠落した遺伝子からの制御により,検定結果に矛盾が生じる問題があった。そこで,検定結果に矛盾が生じた場所から欠落遺伝子の存在を同定する手法を提案した.(3)同じパスウェイや機能に属するタンパク質をコードする遺伝子同士は制御関係が密であり,逆の場合,疎であることが想定される.そこで,密に制御関係で連結された遺伝子群をモジュールと定義し,HofmanとWigginsの統計的モデリングによるグラフからのモジュール推定法とベクトル自己回帰モデルを変分ベイズ法の枠組みから階層型モデリングを行うことで,時系列遺伝子発現データから遺伝子モジュールと高精度な遺伝子ネットワークを同時に推定する手法を提案した.(4)時系列遺伝子発現データからの遺伝子群間のGranger因果律を正準相関分析により同定する場合,Grander因果律の検出においてブートストラップ法によりp値が計算されていたため計算コストがかかり,また高精度にp値を求めることが困難であった.そこで,Bartlett補正により尤度比検定の結果を補正することで少サンプルデータの場合でも正確なp値を高速に計算する手法を提案した.

今年，我们获得了以下四个成果：（1）由于可视化生物网络的目的不仅仅是为了让它们看起来漂亮，而且是为了了解生物学，所以我们获得了每个生物分子的细胞内定位信息。，在机械弹簧模型中，很难以环面结构的形式处理细胞内的定位信息。因此，我们将机械弹簧模型的损失函数引入到网格布局中。 - 我们开发了一种布局方法，可以轻松处理复杂的亚细胞定位信息，例如las结构（2）在使用贝叶斯网络的基因网络估计中，选择并估计基因组以提高通过估计贝叶斯网络的结构时的计算效率。在测试条件独立性时，由于基因组中缺失的基因的控制，存在测试结果不一致的问题。因此，我们提出了一种根据测试结果中出现差异的位置来识别缺失基因是否存在的方法（3）编码属于相同途径或功能的蛋白质的基因具有密切的调控关系，反之亦然。，假设控制关系是稀疏的。通过将连接的基因组定义为模块，并使用 Hofman 和 Wiggins 统计建模方法从图估计模块和从变分贝叶斯方法框架的向量自回归模型进行分层建模，我们可以估计时间序列基因表达。数据遗留我们提出了一种同时估计基因模块和高精度基因网络的方法。（4）当通过典型相关分析从时间序列基因表达数据中识别基因组之间的格兰杰因果关系时，很难检测格兰杰因果关系。由于p值是使用以下方法计算的，因此计算成本高，并且难以获得高精度的p值，因此，可以通过使用Bartlett校正来校正似然比检验的结果。即使在小样本数据的情况下也可以计算 p 值，我们提出了一种快速计算准确 p 值的方法。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A state space representation of VAR models with sparse learning for dynamic gene ne

动态基因稀疏学习VAR模型的状态空间表示

DOI：
发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kojima;K.;Yamaguchi;R.;Imoto;S.;Yamauchi;M.;Nagasaki;M.;Yoshida;R.;Shimamura;T.;Ueno;K.;Higuchi;T.;Gotoh;N.;Miyano;S
通讯作者：
S

Identifying Hidden Confounders in Gene Networks by Bayesian Networks

通过贝叶斯网络识别基因网络中隐藏的混杂因素

DOI：
发表时间：
2010
期刊：
Proceedings of 10th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering
影响因子：
0
作者：
Higashigaki;T.;Kojima;K.;Yamaguchi;R.;Inoue;M.;Imoto;S;Miyano;S.
通讯作者：
S.

A fast and robust statistical test based on likelihood ratio with Bartlett correction to identify Granger causality between gene sets