@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209960,
 author = {太田, 潤 and Jun, Ohta},
 issue = {4},
 month = {Mar},
 note = {代謝ネットワークにおける “経路” として，化学量論的に釣り合った個々の反応の集合としての “経路” を考えることができる．この反応の集合としての “経路” を elementary flux mode 型経路（EFM 型経路）と呼んでいる．特定の EFM 型経路を定義する，経路に含まれる反応に関する情報（どの反応がいくつ含まれるか）から，その EFM 型経路の化学量論的に釣り合った代謝産物レベルネットワーク構造（化学量論的な代謝ネットワーク構造）を求めることは，1 つの数理的な問題ととらえられる．化学量論的な代謝ネットワーク構造は，経路に含まれる反応がどのような順序とつながりで働いて経路の原料分子群から目的分子群が生成するかを示す．EFM 型経路の化学量論的な代謝ネットワーク構造の算出においては，算出される経路のネットワーク構造の異同判定が全体の計算速度に影響を与え得る．前稿では，ネットワーク構造を，ネットワーク構造内の経路をノードとするネットワーク構造とみなして異同判定を行うとともに，2 つの異同判定されるネットワーク構造の構造全体の間でのつながりの一致確認の前に，部分ネットワーク構造レベルでのつながりの一致確認の，段階的に部分構造の範囲を拡げながらの繰り返しを行うことにより，異同判定アルゴリズムの高速化を試みた．本稿では，ネットワーク構造内の経路をノードとするネットワーク構造の異同判定，部分ネットワーク構造レベルでのつながりの一致確認の，段階的に部分構造の範囲を拡げながらの繰り返しに，Morgan 法で算出される各ノードの拡張隣接関係値（extended connectivity 値，EC 値）の利用を加えた 3 者の組み合わせによる，異同判定アルゴリズムの最適化を試みた．},
 title = {Elementary flux mode型代謝経路の化学量論的な代謝ネットワーク構造の算出: 算出されたネットワーク構造間の異同判定のためのアルゴリズムの最適化},
 year = {2021}
}