人工知能補足_池村

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1 私くしにとって 生涯の指針となっている木村先生の教え 1. 想定外の発見の重要性 à unsupervised data mining for big data 2. 技術への信頼と技術開発の重要性 2D gel à BLSOM

2 trna の二次元分離 : Methods in Enzymology 長さに依存する分離 想定外の 米国での Post Doc の時代 高分離能 長さに依存しない分離

3 29 種類の原核 物の のBLSOM i 199 Uure Hinf Xfas Nmen Ecol Buch Tpal Vcho Rpro Cjej Chla Bhal Hpyl Syne Xfas Nmen Paer j Bbur Bsub Mtub Drad Tmar 111 Mjan Phor Paby Aper Aaeo Mthe Aful Halo big data

4 多次元空間のデータをその遠近関係を十分に反映しながら 2 次元平面上で表示する Sequences X1 X1 XM XM X2 Linear projection(ex, PCA) 線形写像ある平面に対して垂直に移動して 一番近い格子点へ帰属 X2 Non-linear projection(som) 非線形写像 漁師の網でかつゴムのように伸び縮みする 一番近い網の結び目に帰属後に ゴムの伸び縮みを無くす

5

6 Chr1 10kb 断片 各染色体のテロ メアから断片化 細胞 A 細胞 B 細胞 C 細胞 D 細胞 E 細胞 F 細胞 G 細胞 H 多様な ENCODE データについての BLSOM ヒストンのメチル化やアセチル化の数値に着目すれば それらの状態が細胞で異なるゲノム部位が BLSOM で細胞別にクラスター化する 特定の転写因子の結合レベルの数値に着目すれば その転写因子の結合が細胞で異なるゲノム部位が BLSOM で細胞別にクラスター化する 各断片での DNase sensitivity level の数値に着目 DNase sensitivity が細胞で異なるゲノム部位が BLSOM で細胞別にクラスター化する

7 各染 体の特定領域 (21q22.11 内の約 45kb) でのヒストンのメチル化やアセチル化レベルや DNase sensitivity レベルや特定の転写因 の結合レベルが表 されている 数値データも取得可能

8 ヒト DNA の百科事典 あらゆる機能要素類をゲノム上にマッピングしようという計画 2003(1%)& 2007: ENCODE project ENCODE data も big data 化しているので BLSOM を含む AI の良い研究対象

9 DNase で切れやすい場所 ゲノムの 3D 配置 Histone DNA 計算機予測と実験的検証 転写制御エレメント 転写 RNA (protein-coding & noncoding RNA) 遺伝子としては noncoding が多い?

10 数値データも取得可能

11

12

13

14 タンパク質 AA AC AD AE AF AG AH AI 2 連アミノ酸 BLSOM (COG) 11 にグループ化させた 3 連続アミノ酸頻度を いた が分離能が良い アミノ酸配列全 を いるよりも Window (200 aa に断 化 ) を設けた が分離能が良い

15 BLSOM は生命科学分野の多様な問題に適用可能である オリゴペプタイド頻度に基づく BLSOM によるタンパク質の機能推定法の確立 タンパク質の 2 連や 3 連アミノ酸 ( オリゴペプタイド ) の使用頻度に関する BLSOM を行うと タンパク質は機能ごとに分離する傾向を示した

16 Dipep-FL Dipep-W200S50 Tri11-W200S50 Tetra6-W200S50 得られた SOM マップ上にて 単一の COG が分類されている点を赤 2 つの COG の場合 薄い赤 3 つ以上の場合 青とした際の分類結果の分布図 アミノ酸配列全長を用いるよりも Window ( 断片化 ) を設けた方が分離能が良い 2 連続アミノ酸頻度 集約 6 アミノ酸の 4 連続アミノ酸頻度を用いるよりも 11 にグループ化させた 3 連続アミノ酸頻度を用いた方が分離能が良い

17 オリゴペプタイド頻度でのアミノ酸配列解析の際の条件の検討 1. 2.

18 便利なデータベースやソフト類 EmEditor 統合 TV

19

20 統合 TV は情報解析ツールの使い方の動画

21

22 多様な生物種の合計で約 3 万の mirna 配列

23 C mirna mir-122 mir-122

24 AI-guided search for interactions of disease viral RNAs with host mirnas Ebola, Flu, Zika, Dengue ウイルスゲノム由来の 20mer ( 両鎖 ) 全体 ヒトの 2500miRNA ( 約 20mer) を分類しておく

25 Sequences X1 X1 XM XM X2 Linear projection:pca X2 Non-linear projection(som) ヒト mirna の 6mer 組成の AI は学習の過程も教えてくれる

26 ヒトインフルエンザウイルスゲノム由来の主要な 4 万の約 20mer ( 両鎖 ) 合体させて BLSOM 学習 ヒトの 2500miRNA( 約 20mer) を分類しておく 機械学習を続けると の特定の 20mer と との対で を形成

27 下線 : トリmiRNA TCCAGTGTATGTTGATGGAG TCCAGTAACTGTTGATGGAG 下線 : ヒトmiRNA TCCAGTAAATGTTGATGGAG TCCAGTGACTGTTGATGGAG

28 UCCAGUGUAUGUUGAUGGAG 1934 major: トリ mirna (11/11) UCCAGUAAAUGUUGAUGGAG 1978 major UCCAGUAACUGUUGAUGGAG 1983 major UCCAGUGACUGUUGAUGGAG 1995 以降 major: ヒト mirna (11/11) (UCCAAUGACUGUUGAUGGAG)2006 と 2007 minor で 2008 に消えた A% C% G% U%

21 1 1 1 2 2 5 7 9 11 13 13 14 18 18 20 28 28 29 31 31 34 35 35 36 37 37 38 39 40 56 66 74 89 99 - ------ ------ -------------- ---------------- 1 10 2-2 8 5 26 ( ) 15 3 4 19 62 2,000 26 26 5 3 30 1 13

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