GAN を用いた情報保存用 DNA 塩基配列の識別及び合成
奥村 真由 (指導教員：オベル加藤ナタナエル)
はじめに1

ばれる GAN の変種を使用した. WGAN は, 一般的なGAN よりもトレーニング中に安定していることが示されている.

現在, 情報技術の急速な発展に伴う情報量の急増により, 膨大な情報やデータの存在が問題となっている.
そこで, 新たにデータ記憶媒体として注目されているのが DNA である.
従来のストレージメディアは, 物理的なスペースの浪費, 高い保守コスト, および腐敗しやすい材料という欠点を持つのに対し, DNA はたった 4 つの塩基から生成されているにもかかわらず, 大容量, 高密度, および長期的な安定性という利点を持ち, 新しいタイプのストレージメディアとして広く認識されている.
しかし， DNA に情報を保存することにはデメリットもある. DNA 配列にコード化されたファイルの読み書きには, 大きな時間コストを要する. また, DNA 塩
基配列には様々な条件があり, 適切な大規模配列を生成することが難しいとされている.
本研究では, GAN を用いて, 遺伝情報ではなく情報をエンコードするための DNA 塩基配列の識別及び合成を試みる. GAN を用いることで, 直接的な配列の最適化よりも時間コストを抑え, 適切な大規模 DNA 塩基配列の生成に繋がると考える.

提案方法

2

DNA に保存された情報をエンコードするにあたり,エラーを減少させるためには, 適切な制約付きのエンコーディングセットを構築することが必要である [3].
今回学習データとして, 以下の制約を持ち, 情報保存に適切な DNA 塩基配列（配列長：46〜56、データ数：50）を直接的に合成し、GAN で学習を試みた.
2.1 GC コンテンツ制約
GC コンテンツ制約は, DNA 塩基配列の熱的安定性に関連する. GC と AT のコンテンツの割合がバラン
スを欠いたオリゴヌクレオチドは, 高い脱離率を持ち,ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）のエラーや, 配列解析プロセスへの影響が生じやすくなる. 本研究では, GCコンテンツの割合が 45〜55 ％となるようデータセットを生成した.
式 (2) は配列 r に対する GC コンテンツを計算する式である.
GC(r) =

1.1

GAN の概要

GAN [1] とは, Goodfellow らによって提唱された,Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク）と呼ばれる, 機械学習モデルである. GANの基本的な構成は, Generator(生成ネットワーク）とDiscriminator(識別ネットワーク）の 2 つのコンポーネントネットワークから成り立つ. ここで, Generator
はノイズ z から新しいデータを生成し, Discriminatorはそのデータが本物か偽物かを判別する.

|G| + |C||r|

(2)

2.2 ラン長制約
ホモポリマーを含む DNA 塩基配列は, シーケンシングエラーの発生確率を大幅に増加させる可能性がある.
この問題を防ぐため, ラン長制約を使用し, 隣接する塩基の繰り返しの発生確率を 0 ％にすることで, 挿入および削除エラーの防止を図る.
li ≠ li−1 , i ∈ [1, n]

2.3

(3)

自己補完制約各設計された配列において連続した補完ペアとなる塩基が存在する場合, その配列は非特異的なハイブリダイゼーションを経て, 二次的なヘアピン構造（ステムループ）を形成する. プライマーライブラリとして使用される際に, この構造を持つ配列が発生すると, シーケンシングの失敗やデータの損失などの重大な結果を引き起こす可能性がある.
この問題を防ぐため, 設計された配列内でワトソン・ク

図 1: GAN の構造

リックの塩基対が 10 個以上連続して存在する場合, 及び同じ塩基が 3 回以上連続して存在する場合を禁止す

Generator と Discriminator は, 式 (1) の損失関数で最小最大ゲームを行う.

る, 自己補完制約を提案する.

minmaxV (D, G) =Ex∈Pdata(x) [log(D(x)] + Ez∈P(z) [log(1 − D(G(z))]

(1)

3

実験結果

3.1

実験結果１本研究で生成した学習データを用いて, GAN で学
本研究では, Wasserstein GAN（WGAN）[2] と呼習を進めた. 図２における, d fake, d real は, それぞ1

れ, Generator が生成した偽物データ, 本研究で生成した本物データを, Discriminator が”本物”として識別した値である. また, 図３における, Loss discriminator,

図 4: 実験により生成された合成配列の配列長比較

Loss generator は, 学習結果の平均値である.
d real の値が d fake を上回っていることから, 本物データを 本物 として, 偽物データを 偽物 として識別できていると言える. 即ち, 学習に成功している

図 5: GAN から生成された適切な DNA 配列の例と考えられる.

4

また d real 値の増加よりも, d fake 値の減少が速い

本研究では, GAN を用いて情報保存のための DNAことから, 現段階では, Generator が生成した偽物デー
タをまとめと課題塩基配列の識別及び生成に成功した.

偽物 として識別する学習が進んでいる.

今後は, GAN での学習をより進め, 識別及び生成精度を上げる. また, 生成した DNA 塩基配列が適切かどうかを評価する評価関数 (Analyzer) を GAN に組み込んだ Feedback GAN (FBGAN) [4] を用いて, 情報保存により適切な配列を生成できるよう取り組む予定である. 加えて, 保存できる情報量を増やす評価モジュールの生成, 実行を試みる.

参考文献[1] Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi
Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Ben-

図 2: d-fake, d-real の値の変化

gio:Generative adversar- ial networks. Communications of the ACM, Vol. 63, No. 11, pp.
139–144, 2020.
[2] Martin Arjovsky, Soumith Chintala, and LéonBottou. Wasserstein generative adversarial networks. In Doina Precup and Yee Whye Teh, editors, Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, volume 70 of Proceedings of Machine Learning Research, pages
214–223, International Convention Centre, Sydney, Australia, 06–11 Aug 2017. PMLR.
図 3: Loss discriminator, Loss generator の値の変化[3] Qiang Yin, Yanfen Zheng, Bin Wang , and3.2

Qiang Zhang：Design of Constraint Coding Sets

実験結果 2

学習を進めた GAN を用いて生成された DNA 塩基for Archive DNA Storage.IEEE/ACM Transac-配列の, 配列長に関する評価を実施した. 図 4 は, 結果

tions on Computational Biology and Bioinfor-

を [平均値 ± 標準偏差] という形で表している. 誤差

matics ,Volume: 19, Issue: 6, 01 Nov.-Dec. 2022.に着目すると、提案手法によって学習を進めた GAN

pp.3384-3394.

で生成された配列は, ランダムに生成した DNA 配列よ[4] Anvita Gupta and James Zou. Feedback gan (fb-りも, 安定的であると言える. このことから, GAN は,gan) for dna: A novel feedback-loop architecture

制約を満たした”本物”に近いデータ, 即ち情報保存に

for optimizing protein functions. arXiv preprint

おける DNA 配列に適切な配列を安定的に生成するこarXiv:1804.01694, 2018.とが可能であると考えられる.

2