[データ解析融合研究開発チーム][[software]]データ解析融合研究開発チーム文書の表示サイトマップログインこの文書は読取専用です。文書のソースを閲覧することは可能ですが、変更はできません。変更したい場合は管理者に連絡してください。対象したネットワーク解析を可能にする大規模遺伝子ネットワーク推定ソフトウェア。PPIチャレンジ:1000×1000の超大規模計算を可能にする網羅的タンパク質間相互作用推定ソフトウェア(タンパク質ドッキング解析プログラム)。1人あたり50万SNPを用い、疾患と遺伝子の関連を発見し(GWAS)、薬物反応性を予測するプログラム。「個」のデータを「一般」のモデルに合理的にフィットさせる生命システムのためのデータ同化を柱としたプログラム群。以上を、融合し、統合的に利用活用するためのソフトウェア環境。人によって病気のかかかりやすさやかかりにくさが違います。病気にかかった人たちが共通に持つ遺伝子が見えてきます。このような遺伝子を疾患関連遺伝子と言います。病気の治療法や治療薬の開発へとつなげることができます。このような研究を関連解析と言います。関連解析により、糖尿病、乳がん、リューマチ、肥満、高血圧など次々と疾患関連遺伝子が見つかってきています。SNPの頻度比較のための検定を行います。従来は、この数十万~数百万の検定を独立と考えて、Bonferroniの補正という方法で、有意水準を決めていました。問題は、この数十万の検定が互いに独立ではなく、連鎖不平衡という関係があることです。見落としてしまうと言うことが起こりえます。errorといいます。Haplotype頻度から多項分布を利用し、計算する理論式およびアルゴリズムを論文を2008年に発表しました。連鎖不平衡は連続した複数座位におけるハプロタイプ頻度から計算できます。新たな治療法開発へとつながることが期待されます。プログラムパッケージparaHaploは、この理論式とアルゴリズムを組みこんだソフトウエアです。全ゲノム関連解析は、今後データが揃えば、数万人×数百万SNPもの大量データに関して解析を行うので、時間がかかります。errorの確率の計算は、従来法に比べてさらに時間がかかります。一刻も早い治療を必要としています。そこでparaHaploは、並列コンピューティング技術を使い、PCクラスタ上で高速に計算できるように開発されました。将来のスーパーコンピュータへの移植も視野に入れたアルゴリズムを採用しています。Database、胞状危胎を用いたハプロタイプデータベース、数千人のゲノムワイドSNP遺伝子型データより得られるハプロタイプデータに対応しています。ハプロタイプを基礎とした関連解析ソフトウェアでは、ハプロタイプ推定に時間がかかることがわかったため、ハプロタイプ推定も並列化して高速に行うプログラムも実装しました。2.0として公開しました。プログラムパッケージがparaHaploとしてsourceForgeから公開されています。全ゲノム関連解析では単純な検定を行う場合もあるが、一つのSNP座位に2つ以上の検定を行い、低い方のP値を採用することも多い。ハプロタイプを基礎にした検定でもどのハプロタイプに注目するかにより複雑な検定となる。そのように複雑な検定を用いた場合、検定統計量の分布は単純な分布を取らず、正確な検定ができないことになる。Permutationは症例とコントロールの表現型の個人の表現型を入れ替えることにより検定統計量の分布を経験的に求める方法である。SNP数と個体数が多いとPermutationの数は膨大となり、ペタフロップスレベルの計算機が必要となります。(2006)のRAT法を使ったハプロタイプ解析のアルゴリズムも組み込みました。このプログラムはparaHaploとしてsourceForgeから公開されています。Database、胞状危胎を用いたハプロタイプデータベース、数千人のゲノムワイドSNP遺伝子型データより得られるハプロタイプデータに対応しています。2009/12/06現在、数千ノードのスーパーコンピュータを使用して、数千から数万遺伝子を対象とした遺伝子ネットワークの推定が可能。2009/12/06現在、数千ノードのスーパーコンピュータを使用して、数千から数万遺伝子を対象とした遺伝子ネットワークの推定が可能。Lassoアルゴリズムよりも計算量がかかるが、より高精度なネットワークを推定することができる。2009/12/06現在、複数の実験条件下における数百遺伝子を対象とした遺伝子ネットワークを推定し、実験条件間のシステム的な違いを抽出することが可能。次世代スーパーコンピュータの使用を前提として、数千から数万遺伝子ネットワークを対象とした遺伝子ネットワークの推定・比較に拡張可能。Online]]で表示した図。計測される遺伝子数(数千から数万)に比べて時点数が極端に少ない(通常15点弱)。通常このようなデータから、上記の情報を推定することは困難。本ソフトウェアは、タンパク質の**立体構造**データをもとに、**タンパク質間相互作用ネットワーク**予測を行う。タンパク質立体構造データを活用することを可能にする。タンパク質は生命活動の基本となる重要な要素であり、これらのタンパク質が互いに相互作用するネットワークが、シグナル伝達系など生命の重要な機能を担っている。つきとめることは、生命科学における重要な課題の一つである。タンパク質の立体構造は、その機能や相互作用機構を調べるための物理化学的基礎であり、本質的な生命情報である。これまでのタンパク質間相互作用ネットワーク予測にはこれらのデータが十分に活用されてこなかった。タンパク質間相互作用ネットワークを予測するものである。未知相互作用の可能性を提示することにより、疾患理解への貢献が望まれる。遺伝子群を対象とした解析を始めている。規模の組み合わせ)の入力から相互作用ネットワークを予測する。一つの対象タンパク質に対して、相互作用可能性のあるタンパク質を全PDBから予測する。タンパク質構造データに予めFFTをかけてデータベース化し再利用する。同じ内容の計算の繰り返しを避けられるため、対象のタンパク質数が多くなっても高速に計算が可能。考慮した計算手法を導入しても、計算時間があまり増加しないような新たなモデル(rPSC法)を考案。予測構造のクラスタリングによるドッキングプロファイル解析手法を開発し、実装する。相互作用予測の信頼性を評価するための手法を開発し、予測結果をランキング形式で表示する。遺伝子相互作用は異なった遺伝子の表現型の効果の非独立のことを言う。作業の後は、遺伝子相互作用の検索が重要な研究分野となると考えられている。転写調節因子の遺伝子とターゲットの遺伝子間や、物理的に結合して効果を発する蛋白質をコードする遺伝子間にはこのような相互作用が存在する可能性がある。全ゲノムを対照とした場合、可能のある相互作用の数は膨大となり、ペタフロップスレベルの計算機が必要である。特定の疾患や薬物反応性に関連する遺伝的要因とそれ以外の要因(男女、年齢や生活習慣などの要因)が多数見つかった場合、それらを用いて表現型の予測を行うことが重要となる。それにより、治療方針や生活習慣の改善の方針が決まるからである。出来る限り正しい表現型の予測のためには極めて膨大な計算が必要である。具体的には線形回帰、ロジスティック回帰、ベイズ法などを用いるが、対象とする個体数が膨大なためペタフロップスレベルの計算機が必要である。初めとする既存の商用・非商用データベースを統合的に利用可能にするソフトウェア環境です。この解析フロー設計ツールを用いることで、ローカルでのジョブ実行とサーバ側での実行をシームレスに実行できる環境を構築することを目指しています。さまざまなカスタム解析フローをGUI上で設計できるため、研究開発において必要となる解析フローをオンタイムで提供することができます。以上の解析コンポーネント群が利用できるようになっています。このカスタム解析フロー設計ソフトウェアのコンポーネントとして実装されており簡単に利用できるようになっています。以上のコンポーネントのバグ修正と改良、また、解析に必要となるコンポーネントの追加、ドキュメントの整備、本他プロジェクトで開発されるアプリケーションを追加できるようにする予定です。