第11回システムバイオロジー研究会
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| スケジュールの予定 | |
| 1. 話題提供 | |
| 13:00-13:45 | 招待講演1 武田志津 （株式会社日立製作所・ライフサイエンス推進事業部) 「酵母ツーハイブリッド法による転写因子ネットワーク解析」 [講演資料ダウンロード（会員）] [講演資料ダウンロード（賛助会員）] 日立酵母ツーハイブリッド(Y2H)システムは、Y2H系を自動化・ハイスループット化することにより、高速・大規模なタンパク質間相互作用解析を可能にしたシステムである。また本システムは、独自の特異性確認実験と5万回以上のスクリー ニングにより蓄積されたデータの統計処理による徹底した偽陽性排除が特長であり、精度の高いデータを産出することが可能である。このY2Hシステムにより1600種類以上と推定されるヒト転写調節因子と相互作用するタンパク質の網羅的な探索・同定を目標に、大規模ネットワーク解析を実施している。現在、すでに700種類を越える転写調節因子について解析を進めており、今回の発表では、解析した転写調節因子の中から核内受容体を中心に解析結果を報告する。 なお、本研究はゲノムネットワークプロジェクトの一部として文部科学省より委託を受けて実施しているものである。 |
| 13:45-14:30 | 招待講演2 古野正朗 （ゲノム科学総合研究センタ 理化学研究所 フロンティア研究 システム RNA新機能・RNA探索技術開発研究チーム） 「Clusters of Internally Primed Transcripts Reveal Novel Long Noncoding RNAs」 [講演資料ダウンロード（会員）] [講演資料ダウンロード（賛助会員）] |
| 14:30-15:15 | 招待講演3 西山真 （東京大学生物生産工学研究センター 細胞機能工学部門） 「好熱菌Thermus thermophilusのリジン生合成系と転写ネットワーク」 高度好熱性細菌Thermus thermophilusは、2−オキソグルタル酸からαアミノアジピン酸を経て リジンを生合成する。その系は、TCA回路やアルギニン生合成の一部と類似しており、実際、 リジン生合成に関わる酵素は、TCA回路やアルギニン生合成の相当反応を触媒することができる。 一般に、アミノ酸生合成は、系の最終産物によってフィードバックに制御されることが知られていることから、 これらの酵素をコードする遺伝子の転写がどのように調節されているかに興味が持たれる。 本研究会では、同リジン生合成について概説するとともに、主要リジン生合成酵素遺伝子クラスターの 発現を制御する複数のシステムについて述べる。 |
15:15-15:30 | 休憩 |
| 2. 一般講演 | |
| 15:30-17:30 | 京田耕司、大浪修一（理化学研究所ゲノム科学総合研究センター
システム情報生物学研究グループ） 「大規模遺伝子発現データから遺伝子ネットワークを導出するDBRF-MEGN法」 大規模な生物学データを解析する手法として，ベイジアンネットなどを用いた確率論的手法が主流となっている． しかしながら，これらの手法は，遺伝学・細胞生物学において従来用いられてきたデータ解析の手法と異なるため， 生物学者が今まで通り解釈して利用できる情報を提供しないなどの実用面での問題がある． これらの問題を考慮すると，遺伝学・細胞生物学で用いられている解析法を計算機上でそのまま実行するという アプローチも，今まで通り解釈して利用できる情報を抽出できるなどの点で重要であると考えられる． 我々は，遺伝学・細胞生物学で一般に用いられてきた方法を利用して，大規模な定常状態の遺伝子発現データから， 最少数の遺伝子制御関係で構成される遺伝子ネットワークを導出する手法を開発した．本手法の特徴は， 導出される遺伝子ネットワークが，遺伝学・細胞生物学における小規模な実験により特定されたネットワークと同じ 特性を持つことである．このため，導出される遺伝子ネットワークは実用性に富んでおり，既知の遺伝子ネットワーク との比較や，個々の制御関係の解釈を容易に行うことができる．本研究会では，本手法が導出する遺伝子ネット ワークの実用性を，酵母遺伝子欠失株の大規模遺伝子発現データの解析で確認することにより， 本アプローチの有効性を議論したい． |
| 長崎正朗 1、山口類 1、吉田亮 1、井元清哉 1、土井淳1、玉田嘉紀 2,3、松野浩嗣 4、
宮野悟 1、樋口知之 2,3 (1東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター, 2統計数理研究所, 3JST CREST,
4山口大学理学部) 「データ同化手法のパスウェイシミュレーションモデルへの適用」 本研究では、パスウェイのシミュレーションモデルである、hybrid functional Petri net (HFPN) の自動構築手法を提案する。 ここでは、どのようにモデルに含まれるパラメータの値を決めるか、また、どのようにしてネットワーク構造を与えるか、 ということが問題となる。通常は、専門家がモデルを構築し、経験的な知識に沿うように、パラメータの調節を行う。 しかしながら、このアプローチは、モデルが大規模になった場合、困難なものになることが予想される。 本研究では、シミュレーションモデルの適用領域を拡張するために、データ同化と呼ばれる、 地球物理学の分野で発達してきた枠組みの適用を提案する。これは、パスウェイシミュレーションモデルと、 マイクロアレイ等により取得された観測データを結合する手段を提供する試みでもある。本発表では、 HFPNにより構成された概日リズムのパスウェイシミュレーションモデルを例にとり、人工データを用いた、パラメータの推定、 および、複数の仮説に対応するネットワークから最も良いネットワークを選択する実験の結果について報告する。 |
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| 北村悠輔1、君和田友美2, 3、松本隆1、和田圭司3 （1. 早稲田大学大学院理工学研究科，
2. 東北大学大学院医学系研究科， 3. 国立精神・神経センター） 「交換モンテカルロ法を用いた遺伝子制御ネットワーク推定による核内受容体ネットワークの解析」 遺伝子機能を解明するためには，どのような遺伝子がどの組織・器官で，どの時期に発現しているかを調べる必要がある．しかし，遺伝子発現 データにはノイズが多く含まれ，さらに観測データ数の不足といった問題に直面している．そのため，機械学習などの情報処理学的な立場から の解析が求められている． 本研究の目的は，遺伝子発現データから遺伝子制御ネットワークの推定を行うことであり，これにより、神経変性疾患や生活習慣病などの遺 伝子疾患の発症メカニズム解明を目指す．ここで、本研究はベイジアンネットワークに着目し，時系列データからグラフ構造を学習する手法を 提案する．一般にグラフ構造の学習にはグラフの評価基準とグラフ探索手法が必要である．グラフの評価基準にはディリクレ密度関数からベイ ジアン・ディリクレスコアを導出し、これをグラフ構造の評価基準とする．次に，一般にNP困難であることが知られるグラフ探索には，マルコ フ連鎖モンテカルロ法を用いたヒューリスティックなグラフ探索手法を提案する．また，マルコフ連鎖モンテカルロ法の遅い緩和現象を回避す るために，交換モンテカルロ法を用いた効率化を図り，さらに精度向上を目指す． 実問題への適用として，マウス成体脳における神経前駆/幹細胞を定量的RT-PCR法によって発現解析し，得られた48種類の遺伝子発現データか ら核内受容体スーパーファミリーにおける遺伝子発現ネットワークを推定する． |
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| 土井淳 1、長崎正朗 1、植野和子 1、松野浩嗣 2、宮野悟 1 （1東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター, 2山口大学大学院理工学研究科自然科学基盤系専攻） 「CDK依存性リン酸化とARF依存性安定化のメカニズムを統合したパスウェイにおけるp53の転写活性のシミュレーション」 [講演資料ダウンロード（会員）] [講演資料ダウンロード（賛助会員）] 腫瘍抑制因子である p53 タンパクは、CDK7 などのキナーゼによってリン酸化される。また、p53 タンパクは、A RFタンパクによってユビキチン化とそれに続く分解から守られる（安定化）。このリン酸化と安定化のパスウェイは、 p53 タンパクの転写活性をそれぞれ増加させると考えられている。これらのパスウェイは細胞内で同時に働いているため、 これら二つのパスウェイの統合により生まれる効果も存在する。しかしながら、既存のパスウェイ表現は、その効果を表現できない。 これまでに我々は、ハイブリッド関数ペトリネット (HFPN) によるパスウェイのモデル化とシミュレーションを行ってきた。 本研究では、CDK依存性リン酸化のパスウェイをHFPNによりモデル化し、すでにモデル化していたARF依存性安定化の パスウェイと統合した。そして、これら二つのパスウェイの統合により現れる効果をシミュレーションによって評価したことを報告する。 |
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| Pawan Dhar（理化学研究所ゲノム科学総合研究センターシステム情報生物学研究グループ） 「Exploring the design principles of protein circuitry」 [講演資料ダウンロード（会員）] [講演資料ダウンロード（賛助会員）] Protein circuits perform computation for transfer of biological information. Identification of design principles for optimal information transfer in a dynamically changing environment is a central problem in biology. We have studied protein circuits from structural, functional and topological perspectives and found interesting correlations. We would like to know why some proteins become hubs, how do hubs evolve, what is the role of topological connections in faster transfer of information. Is there a conserved feature between structure, function and topology? Answers to some / all of these can lead us to the identification of design principles that govern the development of molecular circuits in the cell. |
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| 3.ディスカッション | |
| 17:30-18:00 | |
| 参加方法 | 事前登録の必要はありません。 |
| 参加費 | JSBi 会員は無料 非会員は\2,000.- （学生は\1,000.-） 賛助会員は一口につき一名無料 |
| 場 所 | 理化学研究所 横浜研究所 中央棟2階 C214-220 |
| 日 時 | 2006年6月30日（金） 13:00 - 18:00 |
| また研究会終了後、懇親会（有料）を開きますので、 参加希望者はご連絡お願い致します。場所は、キリンビール横浜工場のスプリングバレー（予算 一人あたり3〜4千円） http://www.kirin.co.jp/about/brewery/factory/yoko/rest/index.html | |
| 問い合わせ | 日本バイオインフォマティクス学会 システムバイオロジー研究会 運営委員 畠山眞里子 Email: marikoh@gsc.riken.jp |