Asynchrony

Figure4は全楽曲のAsynchronyをプロットした結果であ り，Table1は各楽曲のAsynchronyの線形回帰を記した ものである．同じ楽曲でもトライアルごとにAsynchrony の結果及び線形回帰の値が異なっていた．

4. _考察

ITIは画面に触れた瞬間の時刻を取得し，各タップタイ ミングの間隔を計算することで求められるため，画面に 触れる瞬間のタイムラグのみが問題としてあげられる項 目である．先行研究において，iOSとAndroidの搭載さ れたデバイスのタッチレスポンスを比較し，第三世代・

第四世代のiPad（2012年モデル）の方がAndroid端末 よりレスポンスがよく，加えてiOS7の方がiOS6より レスポンスがよかったという結果が報告されている[5]．

本実験で使用したデバイスはiOS10を搭載した第一世 代のiPad Pro（2016年モデル）であり，先行研究で使

Table 1: Matlab版とiOS版で比較した際の各楽曲の Asynchronyの線形回帰

楽曲名 線形回帰 ACL100 y= 1.12E3 + 1.02∗x

y= 1.12E3 + 0.94∗x ACL120 y= 1.12E3 + 0.93∗x y= 1.12E3 + 0.87∗x ACL140 y= 1.13E3 + 0.89∗x y= 1.12E3 + 1∗x HSG100 y= 1.13E3 + 1.04∗x

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用された端末より性能が高いことからタッチレスポンス の精度に問題はないと言えるであろう．

Figure4で上部にプロットされているAsynchronyデー タは楽曲名TJU120である．一方，同じ楽曲の別のト ライアルでは線形回帰周辺にプロットされている．ま た，楽曲名HSG140の1つのトライアルではMatlabの Asynchronyが0ms周辺であったにも関わらず，iOSの Asynchronyでは1090ms-1150msと幅広くプロットされ ていた．このことから，再生関数が呼び出されてから実 際に音声が再生されるまでのデュレーションに一貫性は なく，擬似的な相互相関を作り出すことはできなかった．

ITIがAsynchronyと比べて結果がよかったのは，模 範解答のタップタイミングとの差分を求めているかどう かの違いが一番にある．タップした瞬間の時刻は高い精 度で取得できているためタッピングの時刻にエラー値を ほとんど見ることはなかった．しかしながら，タッピン グのタイミングを模範解答のタップタイミングと比較す るには，再生関数を呼び出してから実際に再生されるま での差分を算出する必要がある．そのためには相互相関 を利用するか，仮にMatlab版とiOS版のAsynchrony 差に一貫性が見られる場合は計算された分だけ修正を行 なうことが可能だった．本実験の結果，Asynchronyに 一貫性は見られなかったため，実際に再生されるまでの 差分を算出することができなかった．

5. _まとめ

本研究では，ハーバードビート評価テストをより簡便に 行なえるよう，iOSアプリケーションに移植することを目 的とした実装をし，その信頼性を検証した．今回は楽曲 に合わせて拍子をタッピングするMTT（Music Tapping

Test）に注目した実験を行なった．被験者1名に対して

評価を行ない，同じデータでもデバイス間の差によって

Figure 4: MTTのAsynchronyをMatlab版とiOS版で 比較 （r=0.855, p<0.01）

Figure 5: 左:TJU120（r=0.986, p<0.01），右:HSG140

（r=0.880, p<0.01）のプロット

結果の違いが生じないアプローチを模索するため，iOS アプリケーションの使用中にMatlabで計測を行なうよ うにした．アプローチとしては被験者のタップタイミン グの間隔に値するITI（Inter Tap Interval）の算出，そ して被験者のタップタイミングと模範解答のタップタイ ミングの非同期性（Asynchrony）の算出の二通りで検証 した．その結果，ITIではiOS版とMatlab版で差はほ とんど見られず有効的であった．一方，Asynchronyは

iOS版とMatlab版で比較した際にズレに一貫性が見ら

れず，楽曲ごとに異なった値だけズレが生じていた．

今後は様々なデータを用いた際に，iOSアプリケー ション上でリズム知覚・生成能力の個人差がMatlabソ フトウェアと同じように見ることができるかの確認を行 なう予定である．各MTT，BIT，BFIT，BSTにおけ るデータ解析方法が定まったため，30名ほどのデータ を用いてリズム知覚・生成能力の個人差が確認できるか 検証する．また，ITIによるMTTの評価に信頼性が検 証されたのち，プログラムに反映させてオンライン処理 を行なえるようにする．

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ビッグデータより明らかにする ヒト免疫不全ウイルス (HIV) 進化の軌跡

◯永田祥平^* （指導教員 金井昭夫^**）

*慶應義塾大学 環境情報学部４年 （2018年3月卒業予定）

**慶應義塾大学 環境情報学部

*t14650sn@sfc.keio.ac.jp, ^**akio@sfc.keio.ac.jp キーワード：ヒト免疫不全ウイルス，生命情報解析，分子進化

1 概要

RNA ウイルスはインフルエンザウイルスやヒト免 疫不全ウイルス(HIV)，エボラウイルス，ジカウイル スなどに代表され，様々な疾病の原因となっている．

その一方で，RNA ウイルスは他のウイルスと比較し ても突出して高い進化速度と遺伝的な多様性を持つ ため，そのウイルス進化の全体像を明らかにするこ とは困難であった．本研究では，HIVをモデルとし，

数千種に及ぶ大規模なウイルスゲノムのビッグデー タ解析により，ウイルス進化の様相を可視的に明ら かにし，ウイルス系統が様々なグループ/サブタイプ へと分化して行く際に，ウイルス酵素の特定領域を 変化させることを解明した．本成果は，ウイルス進 化の基礎理解に貢献するのみならず，新たな病原性 ウイルスが出現した際の進化予測にも繋がると期待 される．

※本研究成果は国際科学雑誌Frontiers in Microbiology誌に採 択されたものである (1)．

2 研究背景

RNAウイルスはRNAを遺伝情報として持つウイル

スであり，その進化速度の速さと遺伝的多様性を持 つため，生命の分子進化を研究する上で非常に良い モデルとなっている．また，近年RNAウイルスの一 種であるエボラウイルスやジカウイルスのようなエ マージングウイルスがパンデミックを引き起こして おり，RNA ウイルスの進化を研究することはこれら 新興病原性ウイルスへ対抗する上でも極めて重要で ある．1 型ヒト免疫不全ウイルス (HIV-1)もRNA ウ イルスの一種であり，これまでに大量のゲノム配列 データが収集されていることから環境に対して急速 に適応する系として進化研究に良く利用されてきた．

HIV-1 は後天性免疫不全症候群 (AIDS)の原因ウ イルスであり，主にヒトの免疫細胞に感染する．

HIV-1は一本鎖RNA ゲノムを持ち，標的細胞へ侵入

後 ， ウ イ ル ス 粒子 内 に 保持 し て い た 逆 転写 酵素 (Reverse transcriptase; RT)によって自身の RNA ゲノムをもとに二本鎖DNAを合成し，それを宿主DNA に挿入することでその後は宿主の複製機構を利用し て増殖する．

HIV-1は20世紀初頭にチンパンジーからヒトに種

間感染して発生したと考えられ (2)，その後20世紀 後半より世界的に感染が拡大している．世界で主に 流行しているこの系統はGroup Mと呼ばれ，さらに 細かな系統関係の違いによりA, B, C, D, F, G, H, J, Kの9種類のサブタイプに分類されている．HIV-1 の多様性が生まれた要因として，逆転写酵素が高い エラー率を持つこと (3)，レトロウイルスが持つ遺 伝子組み換え機構の存在 (4)が考えられている．同 一サブタイプ間や異なるサブタイプ間での組み換え が頻繁に発生し，これらがHIV-1の多様化において 重要な役割を果たしている (5)．

また，HIV-1 のサブタイプによって病気の進行率 や感染率に違いがあることが確認されており，これ らによってサブタイプ間での流行率の違いが生まれ ていると考えられている．実験的にサブタイプ間で ウイルス複製時における逆転写酵素の活性に違いが あること (6,7)などが報告されている一方で，タン パク質配列全長を対象に，どのような機能を持つ領 域がサブタイプの分化と対応して変化しているかは 明らかにされていない．

サブタイプは主にコア遺伝子 (gag, pol, env)の 系統樹を構築してその系統関係を見ることにより分 類されてきた (8)．系統樹として表すことで各々の 配列の系統関係を二分枝のモデルとして把握するこ とができる一方，HIV-1 で頻繁に発生するような組 換え体を含む配列では適切な系統樹を構築するには 限界があった (9,10)．そこで我々は，新たなアプロ ーチとして配列類似性に基づいて重み付け無向グラ フ (配列類似性ネットワーク)を構築して描画する ことで，HIV-1 上の様々な領域を対象にその配列空 間を可視化してサブタイプ間の位置関係の俯瞰を試 みた．

本研究では，数千に及ぶHIV-1 Group Mの配列を 対象に配列類似性ネットワークを用いてどのような 機能や意味を持つ領域がサブタイプを特徴付けるの かを明らかにした．我々はグループ/サブタイプの分 類に利用され (11)，HIV-1サブタイプごとの複製能 や病気進行上の違いと関連していることが報告され ている (12) Pol タンパク質配列 (逆転写酵素を含 む)をモデルとして利用し，配列類似性ネットワーク の描写によりサブタイプ間の類似度関係を観察した．

その後タンパク質上の機能性ドメイン領域を抽出し

ドキュメント内 第15回研究発表大会サンプルファイル (ページ 58-80)