ノイズの含まれた時系列データからの遺伝子ネットワークのS-systemモデル同定

抄録

マイクロアレイデータからの遺伝子ネットワーク同定問題は現在、バイオインフォマティクス分野における重要なトピックの一つとなっている。遺伝子ネットワークを記述するための有効なモデルの一つとしてS-systemモデルがある。しかし遺伝子ネットワークのS-systemモデル同定には多数のパラメータの推定が必要であるため、これまで少ない遺伝子数のネットワーク同定問題にしか適用されていなかった。以上のような遺伝子ネットワーク同定問題の高次元性を解決するために問題分割法が提案されている。これにより大規模な遺伝子ネットワークのS-systemモデルの同定が可能になってきた。しかしこれらの手法も、観測データ中のノイズを考慮していないため実際の遺伝子ネットワーク同定に適用することには問題がある。本研究では問題分割法を拡張することにより、ノイズの含まれたデータにも対応した手法の提案を目指す。具体的にはモデルのS-systemパラメータの他に、遺伝子の初期活性レベルを推定することにより、遺伝子間相互作用を正しく推定する確率を高める。