時間論理による仕様記述を用いた遺伝子ネットワークの定性的振る舞い解析
2
0
0
全文
(2) 情報処理学会第 73 回全国大会. する.. で記述する.. 次の節では, 緑膿菌の粘液生成の問題に本研究の手法 を適用した例を示す.. 4. 適用例 緑膿菌は自然環境中に存在する日和見感染細菌であ. る. この細菌は嚢胞性線維症の患者の肺においてのみ. ン酸生成に関する遺伝子ネットワークは図 2 のように なっており, z はアルギン酸の生成を表すノードである. + z. +. x. + -. ¬onz → G¬onz. (8). 成しないという性質である. これらすべての式の連言をとり, その充足可能性を判 定した結果, 充足可能であるという結果を得た. このこ とにより, このネットワークは既知の事実に適合したも のであることが分かる.. 5. y. (7). (7) は一旦粘液生成状態になったなら, 定常的に粘液を 生成するという性質で, (8) は自然環境下では粘液を生. 粘液 (アルギン酸) を生成するが, これは緑膿菌の抗生 物質耐性を高め, 患者の呼吸不全を引き起こす. アルギ. onz → GFonz. まとめ 本研究では定性的に遺伝子ネットワークの振る舞い. の解析を, LTL による仕様記述から充足可能性を判定す 図 2: 緑膿菌のアルギン酸生成に関する遺伝子ネット ワーク. x=AlgU, y=anti-AlgU, z=alginate synthesis.. ることで行う手法を提案した. 今後の研究方向として, 部分構造のモジュール化を利用した部分検証の手法を. 緑膿菌は, 自然環境下では粘液を生成しないが, 一旦 粘液生成状態になったなら, 患者の肺から取り出しても その状態を維持するという特性が知られている. この ような性質をこの遺伝子ネットワークがもつか否かを 本手法を用いて調べる. 用意すべき命題は, {on x , ony , onz , x x , xy , xz , y x } である.. on x , ony , onz は各遺伝子が ON かどうかを表し, x x , xy , xz はそれぞれ x の濃度レベルが x, y, z を活性化するため の閾値を超えているかどうかを表す. 同様に y x は y の 濃度レベルが x を抑制するための閾値を超えているか どうかを表す. これらの記号を使ってこのネットワーク の可能な振る舞いの制約を記述する. その一部を以下 に示す.. 遺伝子ネットワークの解析に導入することや, 性質を満 たすためにネットワークにどのような修正を行えばよ いかを示唆する手法の開発などが考えられる.. 参考文献 [1] E. Clarke, O. Grumberg, and D. Peled. Model Checking. MIT Press, 1999. [2] G. Batt, D. Ropers, H. de Jong, J. Geiselmann, R. Mateescu, M. Page, and D. Schneider. Validation of qualitative models of genetic regulatory networks by model checking : Analysis of the nutritional stress response in Escherichia coli. Bioinformatics, Vol. 21, No. Suppl.1, pp. i19–i28, 2005. [3] M. Kwiatkowska, G. Norman, and D. Parker. Using probabilistic model checking in systems biology. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, Vol. 35, No. 4, pp. 14–21, 2008.. G(xz ↔ onz ). (1). G((x x ∧ ¬yz ) → on x ). (2). G((¬x x ∧ yz ) → ¬on x ). (3). G((on x ∧ x x ) → (x x W¬on x )). (4). G((¬on x ∧ ¬x x ) → (¬x x Won x )). (5). G(xz → (x x ∧ xy )) ∧ G(xy → x x ). (6). [5] G. Bernot, J.P. Comet, A. Richard, and J. Guespin. Application of formal methods to biological regulatory networks: extending thomas’ asynchronous logical approach with temporal logic. Journal of Theoretical Biology, Vol. 229, No. 3, pp. 339–347, 2004.. (1)-(3) は遺伝子が ON, あるいは OFF になる条件であ る. 各遺伝子の調節関係から導出される. (4) は遺伝子が. [6] E. Allen Emerson. Temporal and modal logic. In Handbook of Theoretical Computer Science, Volume B: Formal Models and Sematics (B), pp. 995–1072. 1990.. ON のときに濃度レベルの上昇を表した式である. (5) は遺伝子が OFF のときに濃度レベルの下降を表した式. [7] Sohei Ito, Naoko Izumi, Shigeki Hagihara, and Naoki Yonezaki. Qualitative analysis of gene regulatory networks by satisfiability checking of linear temporal logic. In Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Bioinformatics & Bioengineering, pp. 232–237, 2010.. である. 各濃度レベルごとに (4)(5) のような式が与えら れる. (6) は濃度レベルの全順序を表している.. [4] Franco¸is Fages, Sylvain Soliman, and Nathalie Chabrierrivier. Modelling and querying interaction networks in the biochemical abstract machine biocham. Journal of Biological Physics and Chemistry, Vol. 4, pp. 64–73, 2004.. 次に, このネットワークについて調べたい性質を LTL. 1-232. Copyright 2011 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..
(3)
関連したドキュメント
• 家族性が強いものの原因は単一遺伝子ではなく、様々な先天的要 因によってもたらされる脳機能発達の遅れや偏りである。.. Epilepsy and autism.2016) (Anukirthiga et
今日のお話の本題, 「マウスの遺伝子を操作する」です。まず,外から遺伝子を入れると
名の下に、アプリオリとアポステリオリの対を分析性と綜合性の対に解消しようとする論理実証主義の
振動流中および一様 流中に没水 した小口径の直立 円柱周辺の3次 元流体場 に関する数値解析 を行った.円 柱高 さの違いに よる流況および底面せん断力
マーカーによる遺伝子型の矛盾については、プライマーによる特定遺伝子型の選択によって説明す
※ 硬化時 間につ いては 使用材 料によ って異 なるの で使用 材料の 特性を 十分熟 知する こと
解析の教科書にある Lagrange の未定乗数法の証明では,
・逆解析は,GA(遺伝的アルゴリズム)を用い,パラメータは,個体数 20,世 代数 100,交叉確率 0.75,突然変異率は