ベイジアンネットワークによる遺伝子制御ネットワーク推定結果の反復構築のための計算速度向上手法

摘要

複数の遺伝子間で行われている転写制御関係をグラフにより可胡化したものを遺伝子制御ネットワ－クと呼ぶ．遺伝子制御ネットワークの全容は未だ解明されておらず，計算機によって推定することができれば医学，創薬の分野において大幅に実験コストを削減できる．その為，遺伝子制御ネットワークの推定手法の研究はバイオインフォマティクスにおいて非常に重要なテーマである．遺伝子制御ネットワークの解析手法の一つに，ペイジアンネットワークがある．このモデルは他のモデルに比べノイズに強く，データ数が少ない場合にも推定が可能である．しかしこのモデルはデータ数が増えると爆発的に探索空間が大きくなるため，探索を行うには非常に大きな計算量が必要となる．この欠点を回避するため，近似法であるグリーディ法を用いることが多い．遺伝子制御ネットワークを推定する研究では，ネットワークを推定した後に生物学実験や生物学者の議論の結果より得られた制御関係を考慮して反復的にネットワーク推定を行う．推定結果の反復構築とは，ネットワークを推定した後に新たな制御関係に応じてネットワークを修正するためにこれを考慮してネットワークを再度推定することである．しかし反復構築を行う場合，反復回数に比例して計算量が必要となる．本研究では，グリーディ法で反復的に推定結果を構築する場合における計算量の軽減のための手法を提案する．反復的な推定のために構築された結果のさらなる利用により計算量の軽減を図り，従来の反復推定の手法と比較することでその有効性を検証した．