<i>E. coli</i>の統合的生体ネットワークにおける数理的モデル化と解析（2014年2月7日版）

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-02-24
• タイトル: <i>E. coli</i>の統合的生体ネットワークにおける数理的モデル化と解析（2014年2月7日版）
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis and modeling of interacting networks for <i>E. coli</i> and its predictions (version 2014/2/7)
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 現在，公立はこだて未来大学大学院システム情報科学専攻
• 著者所属: 現在，東邦大学情報科学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Future University Hakodate
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Toho University
• 著者名: 高橋, 勝人; ナチェル, ホセ
• 著者名(英): Masato, Takahashi; Jose, C.Nacher
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 細胞内において，遺伝子制御関係から代謝やタンパク質間相互作用まで様々な生命分子が存在し，様々な要素の関係から成る複雑ネットワークが存在している．この複雑性によって生物機能が発現されていると考えられている．これら細胞内ネットワークはネットワーク同士互に影響を及ぼし合っているが，従来の研究ではそれぞれ独立したネットワークである様に扱われていた．そこで，E. coli のデータに対し，統合的ネットワークとして扱う手法を考案した．本研究では遺伝子制御関係と代謝化合物関係の 2 つのネットワークをそれぞれ層として用い，2 層ネットワークを構成し，ネットワークとしての性質と機能予測への応用に関して研究を行った．この E. coli ネットワークを用いて，ランダムウォークベースアルゴリズムをこのネットワークへ適用し，遺伝子と生物機能の関係における予測能が従来の手法より優れることを示すことも明らかにし，ネットワークを複数層化する事の優位性を示す事ができた．次に，複雑ネットワークにおける代表的な統計的解析を行い，統計的に特徴のある振る舞いを示す事を明らかにした．最後に，この振る舞いを再現する論理モデル及びその振る舞いを説明する数理モデルの提案を行い，モデルが E. coli の 2 層ネットワークの振る舞いを説明しうる事を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In a cell, life molecules are organised in a variety of complex networks, from metabolic pathways to protein-protein interaction and gene regulatory networks, to perform biological functions. However, none of these networks are independent, instead the cellular networks are coupled to each other, and define a complex interaction web of macromolecules that jointly participate in functional tasks. Here, we first integrate experimental data for E. coli organism corresponding to metabolic pathways and gene regulatory network, where links between genes and enzymes are determined on whether a gene expresses a given enzyme. Then, the bipartite enzymatic-chemical compound network is projected onto the chemical space, which allows us to define relationships between regulatory genes and chemical compounds. The integrated structure of the real metabolic-gene regulatory network of E. coli is then statistically analysed using network science tools. In particular, by using a diffusion-based algorithm that navigate on the integrated network, we predict genes associated to a particular biological process. Finally, a theoretical framework supporting the experimental data analysis is also presented.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2014-MPS-97, 号 2, p. 1-7, 発行日 2014-02-24
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会