2001 3 2001 4 2004 4 CBRC CBRC DNA
生命現象のシステム的理解のために 生命の単位 細胞は非常に複雑 システム バイオロジー 生命現象を記述するモデル 細胞はいつ なにをするのか 生命現象は遺伝子が制御している 遺伝子ネットワーク 遺伝子発現を記述するモデル 構造解明 医療技術 創薬 シミュレーション
2001 2002 2003 2004 2005
1. 2001-2005
1.遺伝子ネットワーク http://www.genome.jp/kegg/pathway/hsa/hsa04210.html 機能発現 = タンパク質 遺伝子間の間接的な制御関係 遺伝子 遺伝子 遺伝子ネットワーク 定量的シミュレーションができるモデリング
1.遺伝子ネットワーク 遺伝子 = 発現 非発現のモデルだった DNAマイクロアレイによる制約 連続モデルを導入 S-system 連立微分方程式 Tominaga(03), Kikuchi(03) 遺伝子発現のダイナミクスを表現できる 遺伝子ネットワークの システム バイオロジー
1.遺伝子ネットワーク S-systemによるネットワーク表現 dxi = αi dt n+m! j=1 gij Xj βi n+m! hij Xj X1 g21 j=1 h21 X2 パラメータ値でモデルが定義される パラメータ値はネットワーク構造を表現する 動特性解析が容易 感度解析 安定性判別など パラメータ決定 逆問題&多次元非線形最適化 逆問題 観測データだけからモデルを決定できない 多次元非線形関数 局所解が無数にある
1.遺伝子ネットワーク 多次元非線形関数の最適化 遺伝的アルゴリズム GA) 大域探索 並列計算 計算速度の向上 逆問題 べき乗則制約 Scale-free性 現実的な構造にしぼる べき乗則 一部の遺伝子が多くの遺伝子を制御 多くの遺伝子は一つの遺伝子とだけ関わる 代謝系など
1.遺伝子ネットワーク ケーススタディ 遺伝子数５ ループを２つ含む系 パラメータ数 ３０ ７つの制御関係のうち６カ所を同定 計算時間 約２時間(Pentium III 867MHz 64台) i αi gi1 gi2 gi3 gi4 gi5 βi hi1 hi2 hi3 1 5.0 0.0 0.0 1.0 0.0-1.0 10.0 2.0 0.0 0.0 2 10.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 10.0 0.0 2.0 0.0 3 10.0 0.0-1.0 0.0 0.0 0.0 10.0 0.0-1.0 2.0 4 8.0 0.0 0.0 2.0 0.0-1.0 10.0 0.0 0.0 0.0 5 10.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 10.0 0.0 0.0 0.0 hi4 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 hi5 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 10
2. DNA 2002-2005
2.マイクロアレイ解析 共同研究 産総研 ゲノムファクトリー研究部門 (2002) 旧 生物機能工学研究部門 酵母ショック応答 アステラス製薬 (2004) 旧 山之内製薬 マウス疾病
2. -1-2 -3-4 95370_at 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 24
2. -1-2 -3-4 95370_at 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56,, ( )
2. 24h n p ^σ 2 BIC = n log 2π + n log ˆσ 2 + n + (p + 1) log n
2. 12422 ( 12 ) 1000 ( / / ) 1500 1125 750 375 0 52 3 3 3 50 61 330 50 3 291 307 236 904 701 716 624 DC DZ WC WZ only 1 experiment 2 experiments 3 experiments 4 experiments 16
3. 2003-2005
CBRC Computational Biology Research Center National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) TOMINAGA daisuke KADOTA Koji TAKAHASHI Katsutoshi Paul HORTON RICE Tissue Engineering Research Complex (Research Institute for Cell Engineering) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) Acknowledgment 2003-2005 YOSHIKAWA Tomohiro MIYAKE Masato MIYAKE Jun
TFA Transfection array %#$$$$$$$ %)#$$$$$$ %)$$$$$$$ %(#$$$$$$ %($$$$$$$ %'#$$$$$$ %'$$$$$$$ %&#$$$$$$ %&$$$$$$$ %$#$$$$$$ *+,-./+0.12& *+,-./+0.12' *+,-./+0.12( *+,-./+0.12) *+,-./+0.12# *+,-./+0.12! *+,-./+0.12% *+,-./+0.123 *+,-./+0.12" *+,-./+0.12&$ *+,-./+0.12&& *+,-./+0.12&' *+,-./+0.12&( *+,-./+0.12&) *+,-./+0.12&# *+,-./+0.12&! %$$$$$$$$!"#$$$$$$ $ #$$ &$$$ &#$$ '$$$ '#$$ ($$$ (#$$
TFA AIST (MIT ) H17 NEDO (,, )
TFA
TFA AIC AIC AIC = n log σ + 2s log(n!) n s : n : σ : α k = k 1 c N c i,j Z c p ij pij : Zc : c Nc : Zc
TFA = A B
TFA解析 全自動解析システムをｗｅｂ上に 構築 解析サーバー 利用者
TFA HeLa (RICE )
TFA HeLa (RICE ) GRE AP1(PMA) STAT3 NFAT Caspase3 TRE RARE p53-egfp Myc GAS ISRE ERE SRE CREB-EGFP CREB-EGFP AP1(PMA) p53-egfp NFKB ERE p53 NFAT GAS IkB-EGFP TRE SRE Myc ERE AP1(PMA) p53-egfp E2F CRE AP1 Rb TRE RARE NFAT IKB-EGFP p53 Caspase3 ISRE GRE GAS STAT3 Myc SRE HSE
TFA HeLa
TFA 28
4. sanalysis S-system clarinet TFA DB GEO Web S-system
4. clarinet S-system sanalysis
TFA AIST NEDO
=
clarinets
http://unit.aist.go.jp/terc/japanese/team/gtt/cellinfo/01_tech/tech_01.htm TERC (2003)
H15jyuutenHoukokuFromMasato.doc
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2001 2002 2003 2004 2005 TFA Software Micro-array Network model 01 02 03 04 05 TFA Software Micro-array Network model 01 02 03 04 05 TFA Software Micro-array Network model 01 02 03 04 05 TFA Software Micro-array Network model 01 02 03 04 05
http://www.nbu.ac.jp/~yasuda/flask_tt.gif http://blogs.osafoundation.org/blogotomy/images/macintosh-128k.jpg