計算生命科学の基礎：
1.3 遺伝子ネットワーク解析
土井 淳
atsushi_doi@cell-innovator.com
株式会社セルイノベーター
研究開発部
福岡市東区箱崎6-10-1
九州大学 産学連携棟I アントレプレナーシップ・センター 2階
http://www.cell-innovator.com

cell innovator1• 前半：遺伝子発現情報の可視化（パスウェイ図、ネットワーク図）• 後半：（ベイジアンネットワークによる）遺伝子ネット
ワーク解析

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遺伝子発現情報とは？
• 23andMe, GeneQuest, MYCODE 何かと話題の遺伝子診断ビジネス。
これらが対象としているのは、DNA。

• これに対し、「遺伝子発現情報」とは、RNA （またはタンパク）の情報を指す。

cell innovatorDNAとRNA 情報の性質の違い• DNA ＝塩基配列。A, T, G, C からなる文字列。基本的に、特定の遺伝子のアリ、ナシ。または、文字列の異常（変異）のアリ、ナシ。

• RNA or タンパク = 遺伝子の働いている（発現している）度合いの情報。高い、低い、といった連続的な数値情報。どれと一緒に働くのかということも重要。

今日はこちらの話
cell innovator遺伝子と遺伝子の関係• 遺伝子は、単独で機能しているわけではなく、その他の遺伝子と相互作用している。
• 伝統的に、関係を矢印で表現。

たくさんの関係の集まり＝パスウェイの図
cell innovator代表的なパスウェイデータベース• 無償のデータベース• BioCyc (EcoCyc)• KEGG• Reactome• WikiPathways• 有償のデータベース• TRANSPATH (BIOBASE)• Ingenuity Pathway Analysis (IPA)-> キアゲンに買収。

• NextBio-> イルミナに買収。

• PathwayStudio-> Elsevier に買収。
cell innovatorなぜ？可視化（グラフ表現）するのか？
• 文字では分かりづらい。
• 数式では分かりづらい。
• 酵素反応は数式化できるが、まだ、数式化できない知識も多い。
• 全体のイメージを把握したい。

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実際の使われ方（パスウェイ解析）• マイクロアレイ解析などで、遺伝子発現が増減している遺伝子（変動遺伝子）を見つける。

マイクロアレイデータ
データベース（DAVIDなど）• データベースに問い合わせ。
• 「変動遺伝子が多く見つかるパスウェイ」が分かる。
• どうやら、そのパスウェイに影響があるらしい。。。
(Pathways in Cancer, Drugmetabolism, ECM receptor
interaction …)

変動遺伝子の多いパスウェイ

cell innovatorパスウェイやネットワーク情報の制約• 当然ながら、図上に載ってないものはわからない。
• 新規発見のためには、他の情報を考慮して拡張することになる。

cell innovatorパスウェイ情報の偏り• 無償のデータベース• BioCyc (EcoCyc)：代謝経路• KEGG：代謝経路、シグナル伝達系• Reactome：シグナル伝達系• WikiPathways：シグナル伝達系• 有償のデータベース• TRANSPATH (BIOBASE)：転写制御、シグナル伝達系• Ingenuity Pathway Analysis (IPA)：代謝経路、シグナル伝達系、転写制御• PathwayStudio：シグナル伝達系、転写制御
cell innovator拡張できる情報（利用できる情報）• タンパク間相互作用 (PPI: protein-protein interaction)：あるタンパクとあるタンパクが結合するかどうかの情報。EBI や BioGRID データベースから入手可能。比較的、入手が容易。エッジに方向はない。
• 遺伝子発現制御：転写因子と、その結合部位の情報。IPAやBIOBASE,
JASPAR, MSigDB から入手可能。有償のデータベースが使えれば入手は容易。エッジに方向がある。
• 共発現：ある遺伝子とある遺伝子が、ある状況で共に発現しているかどうかの情報。GeneMANIA や COXPRESdb から入手。エッジに方向はない。
• 文献情報：論文から、キュレーターまたは自然言語処理によって抽出された情報。KEGG, BIOBASE, IPA, PathwayStudio, GeneSpring から取得可能。
エッジに方向がある。
cell innovator新規性のある発見のためには？
• 新たな情報源からデータを取り入れたとしても、ほかのデータベースに登録されているという意味では、既知情報では？

• 新規性のある発見、見つかっていない関係を探すには？

データドリブン、つまり、データのみから関係を推定。
cell innovatorネットワーク解析（データドリブン）• 情報源は、おもに、遺伝子発現データ（マイクロアレイ）。
• 情報をもとに、機械的にネットワークを生成する。
• ネットワークを生成するために、さまざまなアルゴリズムが開発されている。
• ARACNE: Mutual information• BANJO: Bayesian inference• CLR: Mutual information• MIKANA: Dynamic systems• SiGN-BN: Bayesian inference• その他、相関係数をつなぐもの。

cell innovatorパスウェイ or ネットワーク
数値データ（マイクロアレイなど）
統計処理系
ARACNE SiGN

キュレーター（人間）

BIOBASE
IPAコンピューターGeneSpring

KEGG
エキスパート系

PathwayStudio
文献情報（文字）自然言語処理系• 情報源と作成方法により性質が異なる。
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1. マネーボール：統計学の応用

2. 遺伝子発現とベイジアンネットワーク

3. 遺伝子ネットワーク（ベイジアンネットワークによる）

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1. マネーボール：統計学の応用

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16近年の統計学にまつわるトピック• マネーボール理論：経営論の参考にも。日経BP -- http://
special.nikkeibp.co.jp/ts/article/aaaa/114314/• ビッグデータ：Google、Facebook、Amazon などの企業によるイメージ。

• データアナリスト、データサイエンティストが25万人不足。 http://
www.nikkei.com/article/DGXNZO57421630X10C13A7EA1000/「大量のデータを統計学を使って、なんとかしよう」というのがトレンド
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マネーボール理論とは？
• 野球をアウトを取られないようにするゲームと定義。過去のデータをもとに導きだされた理論。

• バントをするな。
• フォアボールでいい。

Moneyball: The
Art of Winning anUnfair Game

• 初球に手を出すな。
• 盗塁もダメ。
• バントされても、2塁に投げるな。

March 17, 2004
by Michael Lewis

安い選手で効率よく勝つための理論
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ここまでの話で、、、• 近年、統計学的なアプローチが、よく用いられるようになった。
• 統計学的なアプローチから得られたものが、必ずしも人間の直感に合わない。
（裏、裏、裏と来たら、次は表と思いたいのが心情。）• 直感に合わなくても、役に立つかもしれない。（マネーボール理論のアスレチックスは、シーズン中に20連勝。レッドソックスは、ワールドシリーズ優勝。）

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2. 遺伝子発現とベイジアンネットワーク

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遺伝子発現と散布図• 遺伝子Aの発現量が、10のとき、• 遺伝子Bの発現量が、10なら、20遺伝子B• 散布図に表すと、(x, y) = (10, 10)10• 同様に遺伝子Aの発現量が、20のとき、遺伝子Bの発現量が、20な
ら、 (x, y) = (20, 20)

01020

遺伝子A
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遺伝子の相関関係 (1)• つまり、遺伝子Aの発現量が低いとき、遺伝子Bの発現量も低い。
• また、遺伝子Aの発現量が高いと

20

遺伝子B

き、遺伝子Bの発現量も高い。

10• 遺伝子AとBの発現量には、正の相関が見られる。

01020遺伝子A

A

B
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遺伝子の相関関係 (2)• その逆なら、遺伝子Aの発現量が低いとき、遺伝子Bの発現量は高い。
• また、遺伝子Aの発現量が高いと20遺伝子Bき、遺伝子Bの発現量は低い。

• 遺伝子AとBの発現量には、負の相関10が見られる。

01020遺伝子A

A

B
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どちらが上流？

20遺伝子B遺伝子A

20101001020遺伝子A

01020遺伝子B• X軸とY軸を入れ替えても同じなので、どちらが上流か分からない？？
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24データを増やしていくと見えてくるもの???
• 上記は、400サンプル＝400個の点における関係を見たもの。
• サンプル数を増やしていくと、「関係の度合い」（＝確率）も見えそう。

遺伝子発現にも統計学的なアプローチを。
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ベイジアンネットワーク（モデル）• 遺伝子Aが、ある確率で、遺伝子Bを制御していて、• 遺伝子Bが、ある確率で、遺伝子Cを制御している。

A

B

C

条件付き確率で表されたネットワークが書ける。
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ベイジアンネットワーク（モデル）• ベイジアンネットワーク＝条件付き確率で表されたネットワークのうち、ループ構造がないもの。

AB

C

ループは、なし

A

BCどちらか？

AB

Ccell innovator27

ベイジアンネットワーク（モデル）• Aが起こってから、Bが起こり、Cになるのか？
• Bが起こってから、AとCが起こるのか？

• 言い換えると、Aが原因なのか、Bが原因なのか？
• どちらのモデルか分かれば、どちらが原因か分かる。（因果推定）

ABC

原因はどちら？

AB

C
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28例えば、雨とスプリンクラーと芝生の関係は？
• A: 雨が降る（降雨量）。
• B: スプリンクラーが作動する。
• C: 芝生が濡れる。

• 芝生が濡れるのは、雨が降ったか、または、スプリンクラーが作動したから。

A 70%
C
B 30%

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芝生が濡れたら、雨が降る？
濡れた芝生の面積

A?
?

CB
降雨量
• 雨が降ったから、芝生が濡れたのか？ A --> C• 芝生が濡れたから、雨が降ったのか？ C --> Acell innovator

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スプリンクラーの影響を考慮• もし、芝生が濡れたから、雨が降ったのなら、B --> C --> AA• つまり、スプリンクラーが作動すると、雨に何らかの影響があることになる。

• これは調べれば分かる。スプリンクラーが作動しても、天気に影響はない。

?

CB

すべてのパターンを調べれば、どちらのモデルが適切か分かる！
cell innovator31実際は、、、• Bスプラインによるノンパラ回帰• DAG 探索問題
• Greedy Hill Climbing アルゴリズム• BNRC スコア、オーバーフィッティング• 、、、、• 詳細は玉田さんの資料をご覧ください。
• http://www.scls.riken.jp/scruise/software/sign-bn.html

イメージ的には、とにかく総当たりで、すべてのネットワークのパターンをチェックして、もっともらしいネットワークの状態を推定
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3. 遺伝子ネットワーク（ベイジアンネットワー
クによる）cell innovator33

遺伝子ネットワーク（ベイジアンネットワークによる）• 遺伝子発現レベルのデータから推定されたベイジアンネットワークが、遺伝子ネットワーク。

• ただ、相関係数を調べて、線で結んだわけではない。
• 矢印（エッジ）には方向がある。

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遺伝子ネットワークの意味するもの• 遺伝子ネットワークは、いわゆる「パスウェイ」ではない。
• いわゆる「パスウェイ」は、下記の情報のいずれか。
• タンパク間相互作用 = Protein-Protein Interaction (PPI) network。
• 遺伝子発現制御 = 転写因子と、その転写制御領域を持つ遺伝子の関係。
• 共発現 = ともに発現している遺伝子の関係。
• 文献情報 = 文献に、「制御関係あり」と報告された関係。

• 遺伝子ネットワークは、パスウェイとは異なる、新たな相互作用の情報。

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パスウェイ解析と遺伝子ネットワーク解析の違い？

• パスウェイ解析は、「どの遺伝子が増加、減少した遺伝子した」のか、既知の情報をもとに結果を表示するもの。
• 遺伝子ネットワーク解析は、「どの遺伝子の影響が強い」のか、原因を予想するもの。また、未知の情報を含む。

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遺伝子ネットワークの利点と欠点• 利点• 純粋にマイクロアレイデータのみから推定できるため、文献情報や、配列情報などのアノテーション情報を必要としない。（データドリブン）• lincRNAなど、機能が不明な遺伝子であっても、制御関係を推定できる。
• これまでに未知の制御関係を発見できる可能性がある。
• 欠点• 数十から数百個のマイクロアレイデータが必要。＝高いコスト• 高レベルの計算機環境が必要。（スーパーコンピューターなど）

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37現在では、推定時の問題を回避可能• NCBI の Gene Expression Omnibus (GEO) に公開されているマイクロアレイデータを用いて推定を行う。 --> 高コストの問題を回避。
• 例えば、 Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) には、およそ 1000 サンプル分のマイクロアレイデータが公開されている。[GSE36133]• The Cancer Genome Atlas (TCGA) のデータも利用可能。

• 計算には、「東大医科研ヒトゲノム解析センター」、「京（SCLS）」などのスーパーコンピューターを利用。 --> 計算機環境の問題をクリア。

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遺伝子ネットワークのグラフ論的な解釈• 数学的には、丸を「ノード」、矢印を「エッジ」と呼ぶ。

ノード＝遺伝子
エッジ＝制御関係• エッジの始点になるノードが「親」• エッジの終点になるノードが「子」• ネットワークの構造としては、一部の親に多数の子が集中するという構造になることが多い。（スケールフリー）

親子• 特に「子が多いノード」は、「ハブ」と呼ばれる。

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遺伝子ネットワークの利用方法• 「ハブ」を探す＝ネットワーク中で影響力の強い遺伝子を見つける。（ハブの発現レベルが変化すると、子の発現レベルが変化するはず。）• 遺伝子ネットワークのノードを、logFCなどで色づけ。（パスウェイと同様、マイクロアレイデータの解析に利用。）• 上流解析：発現変動遺伝子を制御するのは、どの遺伝子か？（原因はどれか？）

cell innovator40解析事例（ハブをノックダウン）

Affara, M., Dunmore, B., Savoie, C., Imoto, S., Tamada, Y., Araki, H., Charnock-Jones, D. S., et al. (2007). Understanding endothelial
cell apoptosis: what can the transcriptome, glycome and proteome reveal? Philosophical transactions of the Royal Society of London
Series B, Biological sciences, 362(1484), 1469–1487. doi:10.1098/rstb.2007.2129

cell innovator41よくある質問、疑問• エッジの何パーセントが当たっているのか？エッジの何パーセントが既知で、何パーセントが未知の情報か？
• シグナル伝達系の活性化される順序は、分からないのか？
• レセプターが、リガンドを活性化しているように見えるが？
• 「ハブ」といっても、ただのキナーゼでは？転写因子でないから、転写は制御できないハズ。

データからはそう見える（バントしないほうがいい）といっているにすぎない。
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Gene Network of apoptosis related genes

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ANXA5 (top gene)

TP53(bottom gene)cell innovator

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ANXA5

TP53 regulating genes

TP53

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“Big pharma shows signs of renewedinterest in RNAi drugs”— Nature Medicine 20, 109, 2014.

“PCSK9” is the target gene of Alnylam RNAi drug.
* Lancet 383, 60-68, 2014.

cell innovatorPCSK9 in the gene network• PCSK9 exists in the gene network of lipid metabolic process. (http://gndb.cell-innovator.com/?page_id=92)• 19 children and 3 parents.
cell innovatorNext genes of PCSK9?
• PCSK9 の次に狙うのは？
• PCSK9 の親?
• PCSK9 の子における、PCSK9以外の共通の親？
• PCSK9 の子の発現が低い人に薬効はあるのか？
• PSCK9 が低下することで、ほかに影響を受けそうな機能は？（副作用）PSCK9は、apoptosis の遺伝子ネットワークにも含まれている。

cell innovatorクラスタリング（Stem Cell 関連遺伝子）

Sox2
Oct3/4Klf4cell innovator次のターゲットは？

• マイクロアレイによる発現変動パターンをクラスタリングした結果。
• Pou5f1 = Oct3/4 と近いクラスターに分類された遺伝子がある。
• 研究対象として、あなたなら、どちらを選ぶ？？
• Zscan10• Zscan4a• それとも Nanog? Tcl1?
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Stem Cell 関連遺伝子の遺伝子ネットワーク• GEO より取得した BioGPS のマイクロアレイデータ（180サンプル＝前述のヒートマップのデータ）を利用。

Oct3/4• アノテーションに Stem Cell を持
Sox2つ遺伝子について、SiGN-BN にKlf4より遺伝子ネットワークを推定。

cell innovatorOct3, Sox2, Klf4 の共通の親は？
• ネットワークから、Oct3, Sox2,Klf4 の親になっている遺伝子群を抽出。
Klf4• Zscan4a のみが、3遺伝子に共通の親。
• 。。。

Sox2

• 既報*でしたが。

Oct3/4* Jing Jiang et. al., Zscan4 promotes genomic stability during reprogramming and dramaticallyimproves the quality of iPS cells as demonstrated by tetraploid complementation. Cell Res. (2012) :1-15.

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バントしないほうがいいなるほど、それなら、バントせずに勝つ方法は？
バントなしで勝てるのか？

スカウト、監督

マネーボール理論

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XXX が影響力ありそう聞いたことがない。
変異もない。

エキスパート

それなら、何かに使えないか？

？？？

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