抄録
DNAマイクロアレイ技術の進歩により、多くの生物種で遺伝子発現データが蓄積されてきた。植物においてもゲノム解明が進み、今後さらにトランスクリプトーム解析を効率化する手法が必須である。昨年の年会で紹介した共発現予測アルゴリズムにおいて、予測された遺伝子群の共発現性を定量化する指標として「ネットワーク特異率」を導入し、予測精度の向上を実現した。
1388チップのシロイヌナズナDNAマイクロアレイから計算した、22263遺伝子間での転写量における相関係数データを入手し、本解析に用いた。本アルゴリズムを全遺伝子に対して適用し、抽出した遺伝子群のネットワーク特異率を算出した。高い特異率を示す遺伝子群の機能推定を試みた。
高いネットワーク特異率を示す遺伝子群の中には、一次代謝および二次代謝に関連する遺伝子群が含まれていた。一次代謝において、ヒストンタンパク質をコードする遺伝子のみからなる遺伝子群を抽出した。比較検証として、相関係数の高い順に選んだ遺伝子群では、特異率が低くなり、ヒストン遺伝子以外にも含まれていた。二次代謝において、フェニルプロパノイド生合成に関連する遺伝子群を抽出した。その遺伝子群中には、既知の代謝関連遺伝子以外に、機能が十分に解明されていない遺伝子が含まれていた。本アルゴリズムの適用により、代謝経路のさらなる解明に繋がる機能推定が可能となった。
