２版様式

Ｃ−１９、Ｆ−１９、Ｚ−１９ （共通）

科学研究費助成事業

研究成果報告書
平成 ２８ 年

６ 月

１ 日現在

機関番号： ８２４０１
研究種目： 若手研究(B)
研究期間： 2012 〜 2015
課題番号： ２４７００２９５
研究課題名（和文）ワークスティーリングを用いた分散並列環境における遺伝子制御ネットワーク推定手法

研究課題名（英文）A study of gene regulatory networks analysis on distributed and parallel computers
using work steal method
研究代表者
木戸善之（Kido, Yoshiyuki）

国立研究開発法人理化学研究所・生命システム研究センター・客員研究員
研究者番号：７０５０６３１０
交付決定額（研究期間全体）：（直接経費）

3,000,000 円

研究成果の概要（和文）：本研究では，大規模な遺伝子制御ネットワークを解析するアプリケーションのための，並列計算機上でのワークスティーリング手法のジョブを可能にするジョブスケジューラの研究，開発を行った．大規模な遺伝子制御ネットワークとは人間の全遺伝子，約20000遺伝子の相関を解析すること相互作用や影響などを知ることができる．本研究を通じ，ネットワーク推定として余計なジョブについては枝刈りをするための判断機構，アルゴリズムを動かすためのジョブスケジューラフレームワークを開発した．また大規模な遺伝子解析結果を表示するための可視化アプリケーションについても研究を進めることができた．

研究成果の概要（英文）：In this research, we have developed and implemented a job scheduler frameworkwith work steal mechanism for large scale gene regulatory networks analysis. The analysis applications
usually execute on a distributed and parallel computational environment. Because a whole of human genes
is a approximate 20,000, therefore a human gene regulatory networks analysis needs large scalecomputational environment. So, our products aims to reduce a calculation time of gene regulatory networks
analysis using work steal mechanism. A work steal mechanism is able to cut off a useless network
estimation.
We also have modified and improved a network visualization application for large scale gene regulatory
networks on a high resolution visualization system (i.e. tiled display wall).

研究分野： 分散コンピューティング
キーワード： 分散コンピューティング

遺伝子発現ネットワーク推定

ジョブスケジューラ

可視化

様 式 Ｃ−１９、Ｆ−１９、Ｚ−１９（共通）１．研究開始当初の背景
次世代シーケンサーの発展に伴い，遺伝子解析の需要は，研究のみならず医療の分野でも広がりつつある．シーケンサーは遺伝子の発現情報をマイクロアレイに記し，時系列で遺伝子発現の変化を知ることができる．遺伝
子解析は，このマイクロアレイから得た情報を元に遺伝子間の発現の相互作用を解析することが生命科学において非常に重要である．なぜなら近年，相互作用や相関関係によって幹細胞からの細胞分化のメカニズムに影響することが知られているからである．しかし人間の遺伝子は約 20,000 遺伝子あると言われており，それらの全て網羅的に相関関係を解析することは困難である．
２．研究の目的
本研究の目的は，大規模遺伝子制御ネットワーク推定アプリケーションの支援にある．
大規模な遺伝子制御ネットワークの解析は，大規模な並列計算機環境を用いても困難である．そのため，計算量の軽減を図る工夫が必要となる．そこで本研究では以下の項目を研究開発する．
A． スケジューラフレームワークの開発
B． ワークスティーリングによる遺伝子制御ネットワーク推定の開発
また本研究では当初の予定になかった遺伝子ネットワーク推定における可視化も取り組むことができた．これは遺伝子ネットワーク推定の複雑な解析結果を高解像度で可視化することで，生命科学への理解を深める上で非常に重要と言える．
３．研究の方法
まずワークスティーリングを実現するためのジョブスケジューラフレームワークの開発に取り組んだ．ジョブスケジューラフレームワークとは，スケジューリングアルゴリズムに対するインターフェースを定義することで，ポータビリティを向上させることに他ならない．つまりスケジューリング機構とスケジューリングアルゴリズムを分離することでフレームワークを実現できる．ジョブ
スケジューラには並列分散環境つまりクラスタ計算機にて広く適用されている Sun Grid
Engine をベースに開発を取り組んだ．アルゴ
リズム部分を分離することで，ワークスティーリング手法におけるアプリケーションからのフィードバックを受け付けることができる．ワークスティーリング手法の主たる目的は，ネットワーク推定における相関が得られない遺伝子間の計算を打ち切り，ネットワーク全体の推定のスループットを向上させることにある．
フレームワークの次に，ワークスティーリング手法を取り入れた遺伝子制御ネットワーク推定アプリケーションに改良に取り組んだ．遺伝子制御ネットワーク推定のアプリ
ケーションは SiGN‑BN[1]をベースとした．

SiGN‑BN は京コンピュータで動作させるために開発されたアプリケーションであるが，汎用的に開発されており，一般的なインテルCPU でのクラスタ計算機上でも動作する．
SiGN‑BN での遺伝子制御ネットワーク推定アルゴリズムは，Bootstrap 法を用いることで統計的な蓋然性を算出している．Bootstrap法では，遺伝子発現データにランダムサンプリングを行い，一部のデータを取得し，次に一部のデータを対象とした遺伝子制御ネットワーク推定による部分グラフの生成を行っている．これらの手順を繰り返すことで部分グラフを大量に作成することで，最終的に部分グラフを結合し，大規模な遺伝子制御ネットワークの推定結果を出力する．しかし再標本による遺伝子の重複などがあり，これらを排除することで計算スループットの向上を目指した．
４．研究成果本研究では，当初の目的どおり，ジョブスケジューラフレームワークの開発を行い，またワークスティーリング手法を用いた遺伝子制御ネットワーク推定アプリケーションの改良を行った．図１は，ワークスティーリング手法を用いた遺伝子制御ネットワーク推定アプリケーションの実行時の挙動である．マスターは並列分散環境におけるマスターノードであり，スレーブ１，スレーブ２はそれぞれワーカノード上の挙動である．
「loop」で囲われた箇所は主に SiGN‑BN の挙動であり，そこ計算結果の書き込みや，検索処理を NFS サーバ上の共有ディスクに行うことで，既に行った推定計算を打ち切る機構を組み込むことができる．

図１．シーケンス図また当初の予定にはなかったネットワー
ク推定結果を可視化するためのアプリケーションの改良も行った．図２は可視化アプリションの改良も行った．図２は可視化アプリ
ケーションを高解像度可視化装置で表示した例である．大規模遺伝子制御ネットワーク
推定の結果は，約 20,000 ノードの遺伝子が互いの相関をグラフにおけるエッジで表示することとなり，通常のデスクトップディスプレイでは網羅的にプレイでは網羅的に表示する表示することが困難でことが困難である．もしくは表示できてもそれらを統合的に理解することは困難である．そのため理解することは困難である．そのため複数理解することは困難である．そのため複数のディスプレイを組み合わせることで仮想的な１つの高解像度ディスプレイを構成する大規模な大規模なタイルドディスプレイが必要とタイルドディスプレイが必要となる．本研究においてネットワーク推定可視化アプリケーションである Gephi[2]をタイGephiをタイ
ルドディスプレイへの表示対応することができた．

図２．可視化装置への表示＜引用文献＞[1]. Y. Tamada, TT. Shimamura, R.
R Yamaguchi,S.. Imoto, M. Nagasaki, SS. Miyano, SiGN:
Large
Large‑scale
scale gene network estimation
environmentfor
highperformancecomputing, Genome Informatics, Vol.25,
no.1, pp.40
pp.40‑52,52, 2011.
[2]. M. Bastian, S. Heymann, and M. Jacomy,Gephi: An open source software forexploring and ma
manipulating
nipulating networks, inProceedings of the 3rd International AAAI
Conference on Weblogs and Social Media(ICWSM09), pp.361
pp.361–362, 2009.
５．主な発表論文．主な発表論文．主な発表論文等（研究代表者、研究分担者（研究代表者、研究分担者及び連携研究者及び連携研究者及び連携研究者には下線）〔雑誌論文〕（計 3 件）① Ryoichi Jingai, Yoshiyuki Kido
Kido,Susumu Date, Shinji Shimojo,
Shimojo, A High
Resolution Graph Viewer for
Multi‑monitor
monitor
Visualization
Environment,
The
ReviewofSocionetwork Strategies, Volume 9,

Issue 1, pp.19
pp.19‑27,
27, 2015 年 06 月（査月
読有）
DOI: 10.1007/s12626‑015‑0052‑
10.1007/s12626‑5② Yasuhiro Watashiba, Susumu Date,
Hirotake Abe, Yoshiyuki Kido,
Kido
Kohei
hei Ichikawa, Hiroaki Yamanaka,Eiji Kawai, Shinji Shimojo, Haruo
Takemura,
Performance
Characteristics of an SDN‑enhanced
SDN enhanced
Job Management System for Cluster
Systems with Fat
Fat‑treetree Interconnect,
Interconnect
Proceedingsof6thIEEE
International Conference on Cloud
Computingting Technology and Science(CloudCom2014), pp.781‑786,pp.781 786, 2014年 12 月月（査読有）
DOI: 10.1109/CloudCom.2014.82③ 渡場康弘
渡場康弘, 木戸善之,木戸善之 伊達進,
, 阿部洋丈, 市川昊平
市川昊平, 山中広明,, 河合栄治, 竹村治雄
竹村治雄, 計算資源とネットワーク資源を考慮した割当ポリシを配備可能とするジョブ管理フレームワーク,, 電子情報通信学会論文誌,
電子情報通信学会論文誌
Vol.J97
Vol.J97‑D,
D, No.6, pp.1082‑1093,
pp.1082 1093,
2014 年 06 月（査読有）（査読有）
http://search.ieice.org/bin/summ/search.ieice.org/bin/summ
ary.php?id=j97
ary.php?id=j97‑d̲6̲1082d̲6̲1082〔学会発表〕（計 7 件）① Arata Endo, Yoshiyuki Kido,Kido, Susumu
Date, Yasuhiro Watashiba, Kiyoshi
Kiyokawa, Haruo Takemura, Shinji
Shimojo,
Improvementof
ScalabilityinSharing
Visualization
Contents
for
Heterogeneous
Display
Environments,
International
Symposium on Grids & Clouds 2016
20(ISGC2016),
Academia
Sinica,Taipei, Taiwan, 2016 年 03 月 17 日
② Yoshiyuki Asai, Yoshiyuki Kido,
Kido
Kyota Kamiyoshi, Taishin Nomura,Hiroaki
Wagatsuma,An
Ontology
Ontology‑Based
Based
Model
SearchExtended
to
Deal
Deal
withAccessibility
IssuesofNeuroinformatics Metadata with
Multidirectional Attributes, INCF
Japan Node International Workshop:
WorksAdvances in Neuroinformatics 2015,
ENEOS Hall, Univ. of Tokyo,
Meguro‑‑ku,ku, Tokyo, 2015 年 11 月
26‑27 日③ 木戸善之木戸善之, 生命科学シミューレショ
ンと大規模可視化
ンと大規模可視化,, 日本化学会情報
化学会情報化学部会 第二回若手の会,第二回若手の会 化学会館, 東京
東京都千代田区
千代田区, 2014 年 11 月
29 日
④ Yasuhiro Watashiba, Yoshiyuki Kido,Kido
Susumu Date, Hirotake Abe, Kohei

Ichikawa, Hiroaki Yamanaka, Eiji
Kawai, Haruo Takemura, Prototypingand Evaluation of a Network‑aware
Job Management System on a Cluster
System Leveraging OpenFlow, 19th
IEEE International Conference on
Networks (ICON), pp.1‑6, Orchard
Hotel Singapore, Singapore, 2013年 12 月 12 日
⑤ Tomoyoshi Nakayama, Yoshiyuki Kido,
Hiromi Daiyasu, Shigeto Seno,
Yoichi Takenaka, Hideo Matsuda,
EstimationofDynamic
GeneRegulatory Networks for CellDifferentiation by Splitting Time
Course Data, Joint Conference onInformatics is Biology, Medicineand Pharmacology, Tower Hall
Funabori, Edogawa‑ku, Tokyo, 2012年 10 月 15‑17 日⑥ 木戸善之, 「京」を利用したインシリコ創薬基盤を目指して, 第 35 回情報化学討論会，2D1s‑2D1s，広島大学,広島県東広島市, 2012 年 10 月 5 日⑦ 木戸善之, 生命科学における「京」の必要性 —「京」を用いた大規模遺伝子制御ネットワークの推定—, 第66 回バイオメクフォーラム２１研究会,大阪大学, 大阪府豊中市, 2012年 09 月 29 日
〔図書〕
（計 0 件）〔産業財産権〕○出願状況（計 0 件）
○取得状況（計 0 件）
〔その他〕
なし
６．研究組織(1)研究代表者
木戸 善之 （KIDO, Yoshiyuki）
国立研究開発法人理化学研究所・生命シス
テム研究センター・客員研究員
研究者番号：７０５０６３１０