hpprc/llmjp-kaken huggingface dataset:
化学イオン化質量分析法による硝酸測定器の開発

質量分析測定で硝酸を高精度で計測するためには、硝酸の信頼性のある校正方法を確立する必要がある。このためにパーミエーションチューブから40Cの一定温度下で硝酸蒸気を発生させ、一定の希釈率で純空気と混合し、,既存の総窒素酸化物測定装置に導入し硝酸濃度を測定した。またパーミエーションチューブの重量変化から硝酸の発生量を推定した所、総窒素酸化物測定装置で測定した値と10%の差で一致した。次に質量分析計に試料大気を取り込む為の導入管、校正用の硝酸を混合させる為のシステムに硝酸を導入し、大気中での測定における硝酸の校正を模擬実験した。この結果、硝酸の導入及び遮断の際20分以上にわたり硝酸の信号が高いまま残った。これは硝酸が導入システムの壁に付着し、徐々に放出される為である。導入管を大幅に短くする等の工夫により多少の改善が見られた。硝酸を除去するナイロンフィルターつきおよびナイロンフィルターなしの2つの総窒素酸化物同時測定により10EA0.1ppbvの硝酸濃度を決定した。硝酸を添加しない状態でもナイロンフィルターの有無により、2つの総窒素酸化物測定信号に0.1ppbv近い差が生じ、この差が0.1ppbv近く変動した。一方、既存の質量分析計を用いて、硝酸を含まない資料空気と、0.1EA10ppbvの硝酸を含む空気を交互に導入し、質量分析計の硝酸信号を測定した。硝酸を含まない資料空気を導入しても0.05-0.1ppbv程度の硝酸の質量スペクトルが検出された。これは、資料導入用の配管及び、質量分析計の表面に付着した硝酸の放出によるものと理解される。このバックグラウンド信号は、総窒素酸化物の実験と同様の時間変動をした。このように、高い時間分解能で、0.0lppbv程度の精度で硝酸を測定する際に、バックグラウンド信号をなるべく押さえ、しかも安定させることが非常に重要であることが分かった。硝酸を高精度で計測するためには、硝酸の信頼性のある校正方法を確立する必要がある。このためにまず液体硝酸の入ったパ-ミエーションチューブから40Cの一定温度下で硝酸蒸気を発生させるための装置を製作した。この硝酸蒸気を一定の希釈率で純空気と混合し、既存の総窒素酸化物測定装置に導入し硝酸濃度を測定し、硝酸の発生量を推定した。またパ-ミエーションチューブの重量変化を精密に測定しその変化率から硝酸の発生量を推定した所、総窒素酸化物測定装置で測定した値と10%の差で一致した。またパ-ミエーションチューブから出てくる気体には硝酸以外に二酸化窒素が5-10%含まれていることも判明した。質量分析測定では、測定中での硝酸の校正が重要となる。このため質量分析計に試料大気を取り込む為の導入管、校正用の硝酸を混合させる為のシステムを製作した。このシステムに硝酸を導入し、大気中での測定中における硝酸の校正を模擬実験した。この結果、硝酸の導入及び遮断の際の硝酸の変化が信号が非常に長いことが判明した。特に硝酸の遮断後20分以上にわたり硝酸の信号が高いまま残った。これは硝酸が導入システムの壁に付着し、徐々に放出される為であることが分かった。硝酸の導入及び遮断を短い時間で行うためのシステムを幾つか試作した。観測の上で実用的な使用に耐える為には校正に必要な時間を更に短縮することが必要である。硝酸の資料空気中での絶対値を決めるために、前年度に制作したシステム及び本年度に制作した2チャンネルの総窒素酸化物測定システムを組み合わせた基礎実験を行った。

10ppbv以上の濃度の硝酸は、パーミエーションチューブから出てくる硝酸を希釈することにより10%の精度で実現することが出来た。この硝酸を更に、100倍希釈し、0.1ppbv前後の硝酸濃度にした。硝酸を除去するナイロンフィルターつきおよびナイロンフィルターなしの2つの総窒素酸化物同時測定により硝酸濃度を決定することを試みた。これは大気中での本測定法による硝酸濃度の絶対校正となる方法である。硝酸を添加しない状態でもナイロンフィルターの有無により、2つの総窒素酸化物測定信号に0.1ppbv近い差が生じることが分かった。またこの差が硝酸を導入したあと変化するかの試験を行った。やはり0.1ppbv近い差の変動が生じることが判明した。外気を希釈した同様な実験を行った結果、やはり、硝酸濃度の決定に0.1ppbv近い誤差が生じることが確かめられた。一方、既存の質量分析計を用いて、硝酸を含まない資料空気と、0.1-10ppbvの硝酸を含む空気を交互に導入し、質量分析計の硝酸信号を測定した。硝酸を含まない資料空気を導入しても0.05-0.1ppbv程度の硝酸の質量スペクトルが検出された。これは、資料導入用の配管及び、質量分析計の表面に付着した硝酸の放出によるものと理解される。このバックグラウンド信号は、総窒素酸化物の実験と同様の時間変動をした。このように、高い時間分解能で、0.01ppbv程度の精度で硝酸を測定する際に、バックグラウンド信号をなるべく押さえ、しかも安定させることが非常に重要であることが分かった。
土地利用形態の違いによる湧水水質の変動調査

閉鎖性水域の富栄養化防止対策として、畑地や林地などの面源からの窒素流出構造を明確にとらえておくことが必要となってきた。そこで、畑地と林地で構成される台地上からの湧水を調べることでその構造を明らかにすることを目的に調査を行った。調べた湧水は、林地と畑地からの湧水流出と「畑地→林地」の直列型の湧水流出と「畑地+林地」の並列型の湧水流出の4パターンである。そして、それらの中間的な位置に属する2つの湧水を含めた計6点の湧水を測定した。調査は、1994年6月より1995年12月まで毎週行った。測定項目は、EC(毎週で計62回)と硝酸態窒素(隔週で計33回)を対象とした。一般に湧水の水質は、比較的に安定していると考えられている。しかし今回の調査結果からは、比較的ダイナミックな変動を示すことが明らかになった。これは、湧水後背地の土地利用状態が強く影響しているものと思われる。ECでは、平均値で最大値は395μS/cm、最小値で66μS/cmと約6倍あった。硝酸態窒素では、平均値の最高濃度29.34mg/lと最低濃度0.30mg/lの差は約29mg/lあった。この2つの湧水は「並列型」で、その距離はECで約15m硝酸態窒素で約40mと非常に近距離であった。このように非常に短い距離でも水質が大きく変動することは、畑地や林地の地下水が土地利用に大きく影響されることを示している。また、台風のような降雨強度の大きなイベントが発生すると短時間で大きな変動が現れることも観測された。「直列型」は、「並列型」より変動が小さかった。硝酸態窒素の最高濃度は41.61mg/lと水質基準10mg/lの4倍以上であった。この値は、環境問題ばかりでなく、健康に対する影響を大きいといわざるをえない。富栄養化に大きな影響を持つ硝酸態窒素の汚染を防ぐためには、土地利用制限ばかりでなく土地の配置をどするかも重要な課題となってくることが本調査から明らかになった。
高次元データに対する正規性検定および多変量モデルの選択

本研究課題では、正規性検定統計量と成長曲線モデルに対する規準量について議論した。成長曲線モデルに関しては高次元データのもと、標本数とグループ数がともに大きいもとでの規準量を新たに提案した。それぞれの仮定のもとでの漸近分布と各準量について一致性を議論した。本研究結果は数値計算を行って有用性を確認した。医学や薬学で現れるような標本数よりも次元数が大きい高次元データに対する研究は重要な問題である.本研究では高次元データに対する正規性検定と多項式モデルにおける変数選択を主とした.本年度では以下の点での研究成果を得た.・標本数と次元数がともに大きくなる高次元データの下で成長曲線モデルに対する変数選択規準量の導出に成功した(HAIC).また,次元数と標本数がともに大きくなる仮定を置いた場合,大標本データに対する規準量AICおよびHAICの漸近分布の導出を行った.そして,それぞれの規準量は一致性を持たないことを示した.さらに数値実験により高次元データに対して導出したAICの選択確率は大標本理論のもとで導出されている選択確率よりも近似精度が良いことを確認した.・成長曲線モデルに対する規準量の一致性については前述の結果にあるように,AICとHAICは高次元データの下で一致性を持たないことが示されている.しかしグループ数と標本数が共に大きいような仮定を置いたとき,いくつかの仮定を加えることで規準量の一致性を議論することに成功した.また,AICを修正した規準量についての一致性を議論し,数値実験においてその有用性を示した.このとき修正した規準量に対して非心行列のオーダー項は標本数についてのみ考慮していたが,標本数とグループ数について議論すること,別の高次元枠組みでの議論やMallows型の規準量についての議論などが今後の課題として挙げられる.本研究課題では,多項式モデルに対する情報量規準量の構成および正規性検定統計量について議論を行った.AIC規準は真(正解)のモデルを含む多項式モデルを正しく選択する規準として古くから使われている.Kobayashi,Satoh and Fujikoshiは成長曲線モデルに対する大標本理論の下での規準量を提案しているが,高次元データに適用した場合,誤ったモデルを選択することを確認している.更に,高次元データに対して提案した規準量は,大標本データおよび高次元データの両方に対して正しい変数選択することを確認している.AIC規準量は大標本理論の下で一致性を持たないことが問題とされている.「一致性がある」とは,標本数を増やしていった場合に必ず真のモデルを選択する確率が1になることである.そこで考えられる枠組みに関して一致性を議論することは重要なことである.本研究課題では自然な拡張として,「グループ数,標本数が増加する」枠組みでの一致性について議論を行った.医薬のデータを例に挙げると,治験するグループ数,人数を増やした状況下を考えており,実用的な拡張と考えられる.また,大標本枠組みの下で,さまざまな規準量が構成さらに修正されている.その中でAIC,BIC,Cp規準量および修正した規準量について分布を求めた.各々の規準量の精度比較は難しく,各規準量の一致性について議論することは重要であり,本研究課題では新たな結果を得ることができた.正規性検定統計量については,歪度と尖度に基づいた統計量と先行研究の統計量について検出力比較を行った.過去にさまざまな分布の下での各統計量の精度比較はあまりされてきておらず,一つの指針になると予想される.26年度が最終年度であるため、記入しない。多変量解析26年度が最終年度であるため、記入しない。交付書に記した高次元データの下での成長曲線モデルに対する規準量については,一致性や選択確率の導出など順調に結果を得ている.しかし正規性検定については大標本データの下での議論について研究段階であり,こちらについては来年度以降の課題となっている.成長曲線モデルに対しては計画よりも研究が進み,研究成果で述べた規準量に加えいくつかの規準量について発展した研究を計画している.成長曲線モデルおよび逆回帰モデルに対する研究と並行して研究を進めていく予定である.成長曲線モデルに対しグループ数と標本数がともに大きい仮定のもとで,さまざまな規準量に関する特性を議論することを構想している.特に非心行列のオーダー項の仮定をより現実的なデータを想定した場合の議論を行う予定である.議論する規準量としては,AIC,BIC,Mallows型の規準量である.結果がまとまり次第学術雑誌に投稿する.また,高次元データの下での逆回帰モデルに対する規準量については,成長曲線モデルや回帰モデルでの議論とは異なり漸近分布の導出などが非常に困難になることが予想されている.しかしながら,さまざまな規準量に関する一致性を議論することは重要であるため,高次元データに対する規準量の一致性について議論を行う予定である.正規性検定については数値的に検証をしており,結果をまとめ学術雑誌に投稿する予定である.
^<15>N標識および変異体を利用したNMRによる酵素の作用機構の研究

酵素は,あらゆる生体反応の進行に触媒として関与し,生物の最も基本的な物質である。従って,酵素の作用機構の解明は分子生物学の重要な課題である。本研究では,標的酵素として,ヒトアデニレ-トキナ-ゼおよびボヌクレア-ゼT1(RNase T1)を選び,蛋白質工学およびNMRの手法を組合せて,これらの作用機構を解明しようとしている。ヒトアデニレ-トキナ-ゼにおいては,アルギニン残基が基質の結合および触媒作用に重要な役割を果している。RNase T1においては,ヒスチジン残基が触媒作用に関与している。これらのアミノ酸は,いずれも側鎖に窒素原子を含んでおり, ^<15>NーNMRにより観察できる。これらの酵素を^<15>N標識した誘導体およびアルギニンやヒスチジン残基をアラニン残基に変えた変異体を作成し,そのNMRを測定して各残基のシグナルの帰属を行い,ついで基質との相互作用を調べることにより,作用の分子機構を明らかにする。アデニレ-トキナ-ゼについては,遺伝子を組込んだプラスミドを大腸菌に導入し, ^<15>Nー塩化アンモニウムを含む最小培地で培養し, ^<15>N標識した酵素を調製した。このものの^1Hー^<15>N相関NMRスペクトルを500MHZ超伝導NMR装置で測定し,13個のアルギニン残基に対応する側鎖のεーNHシグナルを観測することができた。次いで,種を越えて保存されている6個のアルギニン残基(Argー44,97,28,132,138,149)をアラニン残基に変換した変異体を調製し,それらの^1Hー^<15>N相関NMRスペクトルを測定し,これらに対応するシグナルの帰属を行った。基質であるMgーATPおよびAMPを加えた時のシグナルの変化を調べ,どのアルギニン残基が結合に関与するかを分析した。RNase T1についても, ^<15>N標識体の調製を行った。
実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の研究

本研究では,実世界と情報世界が融合した巨大な情報空間からの知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の確立を目指す.(1)最適パターン発見を用いた超高速半構造マイニングエンジンの研究開発(有村・宇野・平田)では,論理関数や時系列パターンのような意味論(semantics)の族に対して,種々の制約や最適化スコアを満たす規則集合を見つける離散構造列挙アルゴリズムを研究する.(2)時空間情報を用いた半構造データマイニングの研究開発(有村・宇野・平田・下薗)では,時間の半順序構造を有向非巡回グラフ構造で表すエピソード族のマイニングや,Earth Mover's Distance (EMD)を用いた木構造の近似照合手法を開発する. (3)確率的情報スキーマと半構造データマイニングの結合の研究(喜田・伊藤・有村)では,重要な半構造である関係データについて,ベイズモデリングに基づく無限関係モデルの効率良い学習アルゴリズムを研究する.(4)大規模知識基盤形成システムのための知識連係技術の研究開発(伊藤,平田,喜田,有村)では,知識連携の周辺技術として,高速検索を可能にする文法圧縮手法や,高次元空間における大規模近似検索手法、大規模ネットワークにおける疎な部分構造の列挙アルゴリズムを開発する.(5)大規模知識基盤形成システムのための高速な知識索引技術の研究開発(湊,宇野,有村) .ゼロサプレス二分決定グラフ(ZDD)技術に基づいて大規模非構造データおよび発見されたパターンや規則をコンパクトに格納する知識索引の研究開発を行った.(6)知識基盤形成支援システムのプロトタイプ構築(全員) .開発した知識発見技術をプログラムとして実装し,理論解析および計算機実験による性能評価を行い,さらなる改善を行い,実世界知識基盤形成システムのプロトタイプを構築する.現在,研究は次の通り,おおむね順調に進展している:(1)頻出パターン列挙を用いずに,構造属性抽出と決定木構築を一体化しランダムフォレストを構築する手法を提案した(坂上他JSAI2018).また前年度に開発した最適順序決定木計算手法ODTを拡張して,制約と最適スコアをもつルール解析を統一的に行う「決定木スケッチ」枠組みを検討した.(2)菱形エピソードの族に対して,統計的優位性の降順にエピソードをランキングする効率良い手法を開発した(谷JSAI2018).木構造の部分族である根付きラベル付きキャタピラの近似照合手法を開発し,国際会議WCO2018でBest Paper Awardを受賞した(Muraka et al. WCO'18). (3)関係データに対するベイズモデリングに基づく無限関係モデルの効率良い学習アルゴリズムを開発した(IEICE Trans. 2018).(4)高次元空間における大規模近似検索手法(Sasaki et al. IEICE Trans)、高圧縮効率な文法圧縮手法(Furuya DCC2019)や,大規模ネットワークにおける疎な部分構造の列挙アルゴリズム(Kurita ISAAC2018, IWOCA2018),情報損失が少ないK匿名化アルゴリズムを開発した(Murakami et al. Int. J. Inf. Sec.).(5)ゼロサプレス二分決定グラフ(ZDD)技術に基づいて大規模非構造データをコンパクトに格納する知識索引の研究を行った(Denzumi et al. Algorithms).(6)開発した知識発見技術をプログラムとして実装し,理論および実験による性能評価を行い,さらなる改善を行う.開発したプログラムをツールとして逐次組み込んで,実世界からの知識基盤形成プラットフォームのプロトタイプを構築する.本研究では,半構造データから各種の「意味」を考慮した効率良い規則発見アルゴリズムを考察した.最近,人間中心人工知能技術の観点から,解釈性や,透明性,公平性の制約を満たす予測ルール発見が注目されている.(金森FPAI105,金森IBISML)のように)のように,本研究の成果をこれらの人間中心人工知能技術の各種の拡張学習問題に適用することは重要な課題である.そのために,これらの拡張学習問題を,制約と最適化スコアに分け,離散構造上の網羅的な最適化によって,良い解をみつける効率良いアルゴリズムを研究する必要がある.制約として,確率分布間のアースムーバーズ距離(輸送距離)のような統計的な意味を表す距離制約を考えることも重要である.もう一つの課題は,大規模なデータから人間にとって必要な情報を効率よく,俯瞰的に取り出す手法の研究である.超高速部分グラフ列挙アルゴリズム(Kurita ISAAC2018, IWOCA2018))や,データ研磨(Uno, A.I. Leaders Forum等)を用いたを用いた構造特徴抽出方法の半構造マイニングへの適用も重要な課題である.本研究では,実世界と情報世界が融合した巨大な情報空間からの知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の確立を目指す.平成28年度は,次の項目に関して,大規模知識基盤形成システムの技術調査と基盤技術の研究・開発を行った.(1)最適パターン発見を用いた超高速半構造マイニングエンジンの研究開発(有村・宇野・平田).従来のパターン発見手法に基づいて,パターンに時間変化と複合論理演算を許した「意味マイニング」に取り組み,超高速列挙に基づく順序決定木の厳密最適化学習に関する理論的性能保障付き高速アルゴリズムを開発した.(2)時空間情報を用いた半構造データマイニングの研究開発(有村・宇野・平田・下薗).群れパターンと点集合パターンなど,高次元時空間パターンに対する多項式遅延・領域の高速なパターンマイニングとパターン照合手法をを開発した.(3)確率的情報スキーマと半構造データマイニングの結合の研究(喜田・伊藤・有村)無限関係モデルを拡張して,オブジェクトの関与度を扱える統計的関係マイニング手法を開発した.

(4)大規模知識基盤形成システムのための知識連係技術の研究開発(伊藤,平田,喜田,有村)知識連携の周辺技術として,高速検索を可能にする文法圧縮に基づいた高効率圧縮手法や,高次元空間における大規模近似検索手法を開発した.(5)大規模知識基盤形成システムのための高速な知識索引技術の研究開発(湊,宇野,有村).ゼロサプレス二分決定グラフ(ZDD)技術に基づいて,大規模非構造データ向けSeqBDDやPiDD等の大規模知識索引を用いた離散構造最適化の研究開発を行った.(6)知識基盤形成支援システムのプロトタイプ構築(全員).開発した知識発見技術を元に,実世界からの知識基盤形成システムのプロトタイプの構築を開始した.各研究項目に関して,随時,理論的な解析を元にさらなる最適化を行った.実世界知識基盤形成技術の確立に向けて,現在,研究はおおむね順調に進展している.具体的な進捗状況は,次の通りである.(1)では,最も広く用いられる知識表現の一つである決定木の列挙問題に取り組み,従来の指数的メモリ手法を大幅に改善して,順序決定木と呼ばれる部分族に対して,多項式メモリ列挙に関する理論的手法を開発し,これに基づいてこの族に対する厳密最適化学習アルゴリズムを得た(第102回SIG-FPAI, DEIM2017).これは,表現力豊かな表現族である決定木の部分族に関して列挙に基づく網羅的なマイニングが可能になることを意味しており,本課題の今後の他の項目の研究すべての土台となる重要な成果である.(2)では,最近注目される移動データからの「群れパターン」発見の多項式遅延・領域の閉パターン発見アルゴリズムについて,より一般的なイベント時系列へ拡張するための検討を行った.半構造マイニング技術を3次元連続空間の点集合マッチングに適用し,平均二乗和距離(RMSD)に関して高速なアルゴリズムの開発に成功した.前者の研究に関して,先に出版した論文が情報処理学会論文賞を受賞し,後者の研究は,2016年度情報処理学会山下記念賞と情報処理学会第79回全国大会学生奨励賞を受賞した.(3)では,大規模関係データに関する学習アルゴリズムを研究し,国際会議で発表した.(4)では,知識連携技術に関して,系列データなどの大規模非構造データの文法圧縮や,多次元非構造データの大規模検索,複数の文字列ストリームからのオンライン索引構築のアルゴリズムの開発に成功している.(5)では,効率良い知識索引技術において,知識索引の種々の半構造データと最適化問題への拡張を進めた.(6)で各項目で開発した理論的手法を実際に実装し,プロトタイプ構築のための計算機実験を行うなど,当初の計画どおり,おおむね順調に進展している.本研究では,実世界と情報世界が融合した巨大な情報空間からの知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の確立を目指す.平成29年度は,次の項目に関して,大規模知識基盤形成システムの技術調査と基盤技術の研究・開発を行った.
発生運動ニューロンの時間的・空間的に特異的な標識法の検討

本研究においては、レポーター遺伝子を運動ニューロン特異的エンハンサー・プロモーター領域に連結した遺伝子を発育鶏胚に導入することで、発生運動ニューロンの標識を行うことを検討した。その結果、GFPやアルカリフォスファターゼなどのレポーター遺伝子を用いることで、体性運動ニューロンの神経線維がその伸長し始める時期から明瞭に発育鶏胚で標識されることが明らかになった。また、時間経過を追うことで、脊髄神経叢の形成過程を観察することに成功した。運動ニューロンの形成・構築の過程を明らかにするためには、発生過程で運動ニューロンを空間的・時間的に標識する技術が重要な鍵となる。標識する運動ニューロンを空間的・時間的に特定の細胞(集団)に限定するためには、従来からおこなわれているトレーサーの注入による標識だけでは限界がある。また特定の運動ニューロン(集団)を、遺伝子発現等を指標に免疫組織化学あるいはin situ hybridization法などで同定しても、軸索を含む細胞の構築を観察するのには十分ではない。今年度われわれは、レポーター遺伝子を運動ニューロン特異的エンハンサー・プロモーター領域に連結した遺伝子を発育鶏胚に導入することで、どのように発生運動ニューロンの標識を行うことができるのか幾つか検討を行った。発育鶏胚への遺伝子導入の手立てとしては、生体エレクロトポレーション法を用いた。運動ニューロン特異的発現を誘導するためのエンハンサー・プロモーター領域としてislet-1やHB9遺伝子の転写調節領域をレポーター遺伝子(GFP及びアルカリフォスファターゼ)に連結した発現ベクターを作成した。これらのコンストラクトを孵卵開始2.53.5日(ステージ1418前後)の鶏胚神経管へ注入して遺伝子導入を行い、その後胚の発育を続け、孵卵開始46日(ステージ2328前後)ほどで解析を行った。その結果、GFP及びアルカリフォスファターゼのいずれのレポーター遺伝子を用いても運動神経線維がはっきりと発育鶏胚で標識され、簡便に発生運動ニューロンの軸索伸長・分岐のパターンが観察できることが明らかになった。運動ニューロンの形成・構築の過程を明らかにするために、レポーター遺伝子を運動ニューロン特異的エンハンサー・プロモーター領域に連結した遺伝子を発育鶏胚に導入することで、どのように発生運動ニューロンの標識を行うことができるのか昨年度から検討を行ってきた。運動ニューロン特異的発現を誘導するためのエンハンサー・プロモーター領域としてislet-1やHB9遺伝子の転写調節領域をレポーター遺伝子(GFP及びアルカリフォスファターゼ)に連結した発現ベクターを用いて、これらのコンストラクトを孵卵開始2.53.5日(ステージ1418前後)の鶏胚神経管へ注入して生体エレクトロぽレーション法による遺伝子導入を行い、その後胚の発育を続け、孵卵開始36日(ステージ1928前後)ほどで解析を進めた。その結果、GFP及びアルカリフォスファターゼのいずれのレポーター遺伝子を用いても体性運動ニューロンの神経線維がその伸長し始める時期からはっきりと発育鶏胚で標識される条件を決定し、脊髄神経叢の形成を観察することに成功した。鶏胚においては、腕神経叢はCl3-T1の4分節で構成されるが、Cl5を中心として,Stage21から腕神経叢の形成が始まり,Stage23において完成することが確認された。Stage24以後は,完成した神経叢から,神経芽(軸索)が正中神経として末梢へ向かって伸長して行く様子も明らかになった。今後この方法を用いることで、特定の分子の運動ニューロン回路形成における機能を明らかにすることが期待される。
ハイドロタルサイト様化合物を用いた新規リン除去・回収システムの構築

市販の炭酸型ハイドロタルサイトは500°Cで熱処理することでリン除去能が最大となったが,振動ミルで6時間乾式粉砕することで250°Cの熱処理でリン除去能が最大となった.ハイドロタルサイトとワラストナイトを体積比1:1で混合し,80°C,3時間炭酸化処理後,500°Cで熱処理することにより,リン除去・回収率の高い固化体が得られた.この固化体は,リン除去,イオン交換,熱処理の繰り返しに対して十分な耐久性を示した市販の炭酸型ハイドロタルサイトは500°Cで熱処理することでリン除去能が最大となったが,振動ミルで6時間乾式粉砕することで250°Cの熱処理でリン除去能が最大となった.ハイドロタルサイトとワラストナイトを体積比1:1で混合し,80°C,3時間炭酸化処理後,500°Cで熱処理することにより,リン除去・回収率の高い固化体が得られた.この固化体は,リン除去,イオン交換,熱処理の繰り返しに対して十分な耐久性を示した本年度は、リン除去材となるハイドロタルサイトについて以下の2点の検討を行った。(1)炭酸イオン型ハイドロタルサイトの熱処理温度がリン除去能に及ぼす影響層間に炭酸イオンを含むハイドロタルサイトを200°Cから800°Cで熱処理した。その結果、300°C以上で、炭酸イオンが脱離し、層状構造が崩壊するが、リン酸イオンを取り込み層状構造が再構築することによりリン除去能が上昇することが確認できた。この熱処理の効果は、500°Cから600°Cで熱処理した場合に最も大きく、リン除去能が最大になった。600°C以上では、析出するスピネル層が安定化し、層状構造の再構築が阻害され、リン除去能は低下することが分かった。また、500°Cで熱処理後、リン除去した試料を炭酸イオンを含む水溶液に浸漬しイオン交換することにより、除去量の70から80%を回収できる可能性があることが分かった。なお、500°Cで熱処理を行うことによりリン酸濃度が100ppmにおいてもリン除去が可能となることが分かった。(2)炭酸イオン型ハイドロタルサイトの粉砕がリン除去能に及ぼす影響市販の炭酸イオン型ハイドロタルサイトを振動ミルで6,12,24時間粉砕し、リン除去能がどの様に変化するかを検討した。その結果、粉砕時間が長くなると比表面積の増加に伴いリン除去能が向上し、従来リン酸イオン濃度5ppmが除去限界であったが30ppmまで除去が可能となった。しかし、粉砕処理のみではリン酸イオン濃度30ppmまでの除去能しか得られず、粉砕と熱処理の併用が必要であると考えられる。本年度は、リン除去材となるハイドロタルサイトの粉砕後の熱処理,およびワラストナイトとの複合化について以下の2点の検討を行った。(1)ハイドロタルサイトの粉砕条件と熱処理温度がリン除去特性に及ぼす影響の検討昨年度,振動ミル粉砕によりリン除去能が5ppmから30ppmに向上したが,これ以上のリン除去能の向上は期待できなかったため,振動ミル乾式粉砕,遊星ミル湿式粉砕後,熱処理を行い,リン除去特性を比較した.その結果,ハイドロタルサイトの比表面積は遊星ミル湿式粉砕の方が高くなるが,熱処理の効果が小さく,粉砕時間を長くしてもリン除去能の向上はほとんど認められなかった.一方,振動ミル乾式粉砕を行った場合には,熱処理によりリン除去能が80ppmまで向上した.また,熱処理温度が200°Cでリン除去能の向上が見られ,未粉砕の場合に比べて熱処理温度を約300°C下げることができることが分かった.また,リン除去後の炭酸イオンとのイオン交換によるリン酸イオンの回収率は,約7080%となり,未粉砕の場合とほぼ同等の回収率となった.乾式粉砕による熱処理温度の低下は,ワラストナイトとの複合化を行う上で,熱処理温度を下げることができるため,高い温度で熱処理することによるワラストナイトの分解を回避できリン除去・回収システムの構築に対して非常に好都合である.(2)ハイドロタルサイトとワーストナイトの複合化がリン除去能に及ぼす影響の検討ハイドロタルサイトとワラストナイトを所定の割合で混合し,80°Cで炭酸化することにより固化体を作成した.その後,500°Cで熱処理し,リン除去能を確認した.ハイドロタルサイト単独では,7080ppmのリン酸イオン除去能を示すが,ワラストナイトと複合した場合には5060ppmの除去能しか示さなかった.これは,ワラストナイトと複合することにより,ハイドロタルサイトと溶液との接触面積が低下するためであると考えられる.今後,ハイドロタルサイトの混合割合,粒子径,ワラストナイトとの混合条件等を検討していくことが必要となる.次年度は,振動ミル粉砕したハイドロタルサイトを用いてワラストナイトとの複合化を検討する予定である.本年度は,昨年度に引き続きハイドロタルサイトの粉砕後の熱処理がリン除去特性に及ぼす影響を検討した.また,粉砕および熱処理したハイドロタルサイトを用いたリンの除去に続く回収の可能性,ワラストナイトとの複合顆粒を用いたリン除去・回収能を検討した.(1)ハイドロタルサイトの粉砕条件と熱処理温度がリン除去特性に及ぼす影響の検討

昨年度の研究で,振動ミル乾式粉砕を行った場合には,熱処理温度が200°Cでリン除去能の向上が見られ,未粉砕の場合に比べて熱処理温度を約300°C下げることができることが判明したが,リン除去能が最大になる粉砕時間と熱処理温度の最適な組み合わせがあることが判明した.粉砕時間が長くなるとリン除去能が最大となる熱処理温度は一旦低下するが,さらに粉砕時間を長くすると熱処理温度が上昇し,さらには,リン除去率の最大値は徐々に低下することが分かった.これは,粉砕時間の増加に伴うハイドロタルサイトの結晶性の低下に起因すると考えられる.したがって,粉砕条件としては振動ミルで6時間,熱処理は200°Cの条件がリン除去能から考え最適な処理条件であることが判明した.(2)ハイドロタルサイトとワラストナイトの複合化がリン除去能に及ぼす影響の検討ハイドロタルサイトをワラストナイトと複合化した場合,ハイドロタルサイト担体に比較してリン除去能が70%まで低下することが昨年の研究で分かっているため,今年度はワラストナイトとハイドロタルサイトの混合状態を向上させ同様にリン除去能を検討した.その結果,十分に両者を混合することによってハイドロタルサイト単独のリン除去率の90%の除去率を確保できることが分かった.全リン量100ppmの試験溶液でリン除去を行った結果,10分間の浸漬で約70%(70ppm)のリン除去が可能であり,リン除去後,1mol/INaHCO_3水溶液でイオン交換することにより除去できたリンの約80%(55ppm)のリンが回収できることが分かった.
実験経済学と人工市場・模擬実験市場を用いたＧＡＲＣＨ効果の発生メカニズムの解明

GARCH効果は金融市場の価格変動を説明する有効なモデルであるが、その発生の源泉は必ずしも明らかではなかった。そこで、投資家の行動特性ならびにその特性を生み出す情報の偏在を対象として検証するために、本研究を開始した。この結果をもとに、人口市場においてエージェントに資産価格情報を持つ割合や情報分析能力をコントロールしたところ、情報を有し、かつその分析能力が高いエージェントその割合が高くなるにつれ、GARCH効果が現れることが明らかとなった。この人工市場におけるシミュレーション結果を前提とすると、GARCH効果の源泉は市場の情報構造やディーラーの情報分析能力の違いによる可能性が指摘できよう。本年度は、外国為替市場の市場構造に関する基礎研究を行った。本研究では、市場構造として個別ディーラー間の情報格差に注目している。情報優位にあるディーラー群と情報劣位にあるディーラー群があるとの仮説の現実妥当性を、高頻度の為替レートデータを用いて実証的に検証した。そこではディーラーが情報に基づいて取引を行っているのかにつき、市場の効率性を検証することから始めた。厳密な意味では市場の効率性は棄却された。これはこれまでの実証研究の成果と整合的である。つぎに、O'Hara他のモデルとDiamond他のモデルを用いて、ディーラーの取引と情報の関係をテストした。2008年と2009年の7月から9月のデータを用いて、リーマンショックという情報を2008年のデータをベンチマークとして明示的に比較できるようデータセットを構築し、実証分析を行った。その結果、いずれのデータにおいても外国為替市場はO'Haraが想定したように、資産価格へのあらゆる情報(ポジティブあるいはネガティブ)に対してディーラーは反応して取引を行っている可能性が示唆された。以上の結果から、外国為替市場におけるディーラーは、市場にもたらされる情報に反応して取引を行うが、その情報が即座に資産価格に反映されるのではなく、過去の取引自体が将来の取引に影響を与える可能性がある。この傾向は、情報格差があるディーラーが存在する場合に、情報優位にあるディーラーの行動に情報劣位にあるディーラーが追随するとの市場構造の仮説をサポートするものと考えられよう。本年度は、超高頻度データを用いた為替市場の解析を通じた、市場特性の特定および、それらを生かした人工市場モデルの構築を進めた。外国為替市揚の特性としては、危機的状況(リーマンショックをケースとして採用)とそうでない状況では、情報の市場への影響が異なることが明らかとなった。また情報の代理変数としては、取引量とオーダーフローの二つが考えられるが、危機低状況と通常時ではそれぞれの影響の大きさが異なることが明らかとなった。これらの比較から、オーダーフローよりも取引量の方が市場へのインパクトが大きいことが予想される。また、これらの分析から、市場の効率性が市場の状況により異なることも示された。したがって、市場の環境によりモデルを変更すべきことが示唆されたと言える。人工市場モデルの構築においては、標準的なモデルを想定して研究を進めた。標準的モデルとはインフォームドディーラーとアンインフォームドディーラーの二つのタイプのディーラーからなる市場を想定した人工市場を構築した。また、二つの種類のディーラーの市場における割合を任意に設定し、さまざまな市場構造のもとで生み出される価格流列の変動特性を、試験的に分析した。市場構造が明示的に価格変動特性に影響を与えたとの明示的な結果を得ることはできなかった。本年度はこれら二つのタイプのディーラーの投資行動をモデル化することを主眼に進めており、次年度以降はより現実的なディニラーの行動特性を反映したモデル構築を進めることとする。本研究は、投資家としての外国為替ディーラーの行動特性と、金融資産の価格流列の変動特性として指摘されるGARCH効果の関係を、市場の情報構造に注目して、人工市場と実際のデータ解析により明らかにすることを目的とするものであった。データの解析にあたっては、EBS社の協力を得て、市場に入力されるすべての為替データの提供を受け、市場への情報が個別投資家の投資行動にどのように影響を与えるかを、取引間隔の解析ならびに板情報におけるエントリーとエグジットの間隔の解析を通じて分析した。そこでは、事前に予想されたように、市場の厚みが厚いほど間隔は広くなり、また取引量、市場のボラティリティが高くなるにつれ、それぞれの間隔は狭まることがわかった。またこの関係は、円ドル市場だけでなく、ドルユーロ、円ユーロ市場でも確認され、取引される通貨による特徴ではなく、外国為替市場一般にみられる特徴であることが示されたものと考えている。一方、人工市場においては、このような情報に対するディーラーの行動特性を内包したエージェントモデルを作成し、人工市場で発生される価格流列の変動特性とGARCH効果の関係を解析した。そこでは、一定数のエージェントが価格に関する情報を事前に有するケースでは、GARCH効果が顕在化する可能性が示唆されている。これは、研究の当初に、ボサールが指摘していた、実験による予想と整合的な結果である。

以上から、外国為替市場においては、取引される通貨に関わらず情報に対してはディーラーは一定の反応をする可能性が高く、またその市場の情報構造によっては、その構造自体がGARCH効果の源泉となりうることが明らかとなった。本研究の目的は、金融資産の変動特性として観測されるGARCH効果の源泉が、投資家の情報構造、すなわち、投資家間の資産価格に関する情報の偏在によるものかどうかを分析することであった。投資家自体の心理的バイアスの影響も考慮するために、コンピュータ上に構築した市場、すなわち人口市場と実際の人間が投資ゲームを行う実験市場を利用し、それぞれの結果を比較することで、バイアス等の影響を明らかにすることも目的としている。また、人口市場、実験市場の実際の市場との類似性を確認するために、為替の取引情報を利用したデータを構築し、人工的に発生される価格流列と実際のデータの類似性を検証することとしている。平成24年度は、これまでに蓄積してきた人口市場の研究を先行させた。具体的には価格情報を有するエージェントの割合の変化が価格形成に与える影響を分析した。またそこで発生された価格流列の変動特性として、どのような条件でGARCH効果が生まれるかを検証した。この研究をベンチマークとして、エージェントの行動特性として、ラーニングを具体的にモデルに導入した。ラーニングを導入する理由は、価格に関する情報格差が生じる理由として、外生的に価格格差が起きうることは予想されるが、投資家のラーニングの能力の差異によっても、情報格差と同じことが生じると考えたためである。取引の経験から学ぶことは、投資家毎に異なる。多くを、また効果的な事項を学ぶならば、結果として投資家に見えない情報を類推する精度は高くなる。これが、情報格差と同じ結果をもたらすと考えた。情報格差はその程度に関わらず、一定のGARCG効果を生む可能性が示唆された。また、ラーニングもその傾向が確認された。しかし、この段階では、情報格差がその源泉であると確定するまでには至っていない。他の影響を排除して、初めてその可能性が示唆されるものと考えられる。市場特性を反映した人工市場モデルの標準モデルの構築に一定の目処がついたため。今後は標準モデルをモディファイしながら、現実の市場に近いものを構築するとともに、インフォームドディーラーの存在とGARCH効果の関係を検証することとする。25年度が最終年度であるため、記入しない。人口市場に関しては順調に進んでいるが、学生等を通じた実験市場の研究がやや遅れている。実験については、すでに実績も積んでおり、準備は進んでいるが、平成24年度に予定した実験が、平成25年度に実施することになったために、この評価とした。仮説を反映した人工市場モデルを構築し、そこから生まれる価格流列の変動特性とGARCH効果の関係を統計的に検証する。
分子内基底関数重ね合わせ誤差補正法の開発と生体分子への適用

研究成果の概要:巨大分子用量子化学計算法(FMO法)の開発を続けて、励起状態に拡張し、分子結晶と共有結合結晶の為新機能を開発し、溶媒中等の構造最適化を行える様にした。応用として、螺旋多糖heparinの水和電子状態と分子結晶quinacridoneの電子励起又はzeoliteにおける小分子吸着過程を調べた。基底関数重ね合わせ誤差補正法のプログラムを開発した。本研究では、フラグメント分子軌道(FMO)法の開発を継続し、下記の成果を得た。(1)基底関数重ね合せ誤差(BSSE)は、中程度の基底関数を用いた計算では、その補正を行うことが標準的になっている。ハートリー・フォック(HF)の波動関数に基づいて分子内BSSE補正法を分子集合体用に開発した。FMO法の枠内でBSSE補正を考える際に、二体展開でBSSE補正を取り込み、分かっている水三量体を対象として分子間相互作用を小分子間BBSE標準法である均衡補正とFMO法で比較して検討した。(2)FMO法は1999年北浦らにより提案されてから、蛋白質と基質の相互作用を始め、創薬や分子動学等に幅広く開発され、適用が進んでいる。理論と適用の進歩を纏めて、FMO法による蛋白質内相互作用解析を表紙に載せ、FMO法の論評を特殊論文として発表した。(3)今までのFMO法は主に基底状態に使われたが、光合成を始め、生体における様々な過程では励起状態が重要な役割を果たしている。その為に、FMO法に基づいて、巨大分子用の時間依存電子密度汎関数論(TDDFT)を開発した。高速版として、一体展開の二階層法では、励起が起こる中心の領域のみ全系静電場中TDDFTの計算を行い、高精度を以って励起の記述が出来る二体展開の一階層法では二体補正により静電場以外の環境影響は考慮される。(4)開発したFMO法をGAMESSに組み込み、平成20年12月に無償公開した。(1)蛋白質などの巨大分子の量子化学計算を可能とするFMO法に分子間と分子内基底関数重ね合わせ誤差補正法(BSSE)を開発した。二量体の計算で各フラグメントに基底関数を置くが、残りのフラグメントの影響が入らない。この補正では二量体が真空中状態のまま計算される。標準のBSSEの計算法を適用できる分子集合体等を対象として分子間相互作用を小分子間BBSE標準法である均衡補正とFMO法で比較した。精度計算検討中、他者により同様な課題の論文が先に出た為、改良又はこれからの開発と応用計算の方針を考え直している。(2)FMO/BSSEの有用性を調べるには大きい基底関数の計算が必要であるが、従来の方法ではその基底で精度等の問題があった。その為に、分離結合の適応固定軌道法(AFO)を開発し、第一原理との誤差が削減出来た。従来の方法で応用不可能な共有結晶系としてzeoliteに於ける小分子吸着適用に成功した。別課題で多糖のheparinの水和電子状態を研究した。(3)FMO法は蛋白質と基質の相互作用を始め、創薬や分子動学等に幅広く開発され、応用が進んでいる。理論と適用の進歩を纏めて、FMO法の論評を特殊論文として発表した。使用者を増やさんが為、FMO法の著書を編集者として著作し、そこで三章共著した。(4)FMO法に基づいた励起状態計算法を開発し、光合成系と蛋白質又は分子結晶に適用した。一重項励起状態構造最適化計算法を実装した。又は、FMO法の勾配を改良した。(5)開発したFMO法をGAMESSに組み込み、平成19年12月と21年1月に二回無償公開した。
病院情報システムと連動するオンライン臨床・疫学研究データ収集システムの研究

インターネットを利用した臨床研究、疫学研究の症例登録・割付、データ収集システムは既に実用化されているが、病院情報システムに蓄積されたデータを自動的に転送する機能がないために、医師がデータを再度手で入力し直しているため、余分な労力がかかる上、データの打ち間違い等の問題が発生していた。本研究は、データセンターからの入力フォームに対して、病院情報システムに蓄積された検査データ等を自動転送して、データセンターの送付することができるシステムの開発を目的としており、このためにシステムの基本設計、通信内容の策定、ソフトウエアの設計・開発を行ない、更に運用実験を行った。システムの基本的な構成は、(1)データセンターのサーバ、(2)各医師の利用する端末のWWWブラウザー、(3)病院情報システムとHL7で通信し、ブラウザーとHTTPで通信するゲートウエイ(HTTP-HL7ゲートウエイ)、(4)病院情報システムサーバの4つである。医師のWWWブラウザーへデータセンターサーバから送付されるデータ入力フォームには、hidden属性の変数で病院情報システムから取得すべきデータが埋めこまれている他、通常と異なりsubmit先がデータセンターではなく、院内のHTTP-HL7ゲートウエイのURLに書き換えられている。データ入力フォームを医師が再度submitするとHITP-HL7ゲートウエイにフォームデータが送られて、必要なデータをフォームに自動入力した上で、再度医師のWWWブラウザーに返される。医師は、WWWブラウザーのデータ内容を確認の上、再度submitするとデータセンターに患者のデータが送られる。尚、実際にソフト開発が必要なのは、(1)及び(3)の部分であり、PERL言語を用いて両者の開発を行った。インターネットを利用した臨床研究、疫学研究の症例登録・割付、データ収集システムは既に実用化されているが、病院情報システムに蓄積されたデータを自動的に転送する機能がないために、医師がデータを再度手で入力し直しており、労力がかかる上、データの打ち間違い等が発生していた。本研究は、病院情報システムからの自動転送を実現するためのシステムの開発を目的としており、今年度はシステムの基本設計、通信内容の策定、ソフトウエアの設計等を行った。システムの基本的な構成は、(1)データセンターのサーバ、(2)各医師の利用する端末のWWWブラウザー、(3)病院情報システムとCORBAインターフェイスとのゲートウエイ(CORBA-HL7ゲートウエイ)、(4)CORBAインターフェイスとHTTPのゲートウエイ(HTTP-CORBAゲートウエイ)、(5)病院情報システムサーバの5つとした。データセンターサーバから指定されたXML形式で指定された必要データを、ブラウザーがHTTP-CORBAゲートウエイ及びCORBA-HL7ゲートウエイを介して自動取得して、データセンターサーバに返す方式を採用した。尚、実際にソフト開発が必要なのは、(1)及び(4)の部分である。HTML及びXMLを用いて、HTTP-CORBAゲートウエイとWWWブラウザー間及びデータセンターサーバとWWWブラウザー間の通信内容の策定を行った。更にJAVA言語による開発を想定して、HTTP-CORBAゲートウエイのソフトウエアモジュールの仕様及び必要なクラスライブラリーの設計を行った。インターネットを利用した臨床研究、疫学研究の症例登録・割付、データ収集システムは既に実用化されているが、病院情報システムに蓄債されたデータを自動的に転送する機能がないために、医師がデータを再度手で入力し直しているため、余分な労力がかかる上、データの打ち間違い等の問題が発生していた。本研究は、データセンターからの入カフォームに対して、病院情報システムに蓄積された検査データ等を自動転送して、データセンターの送付することができるシステムの開発を目的としており、このためにシステムの基本設計、通信内容の策定、ソフトウエアの設計・開発を行い、更に運用実験を行った。システム基本的な構成は、(1)データセンターのサーバ、(2)各医師の利用する端末のWWW

ブラウザー、(3)病院情報システムとHL7で通信し、ブラウザーとHTTPで通信するゲートウエイ(HTTP-HL7ゲートウエイ)、(4)病院情報システムサーバの4つである。医師のWWWブラウザーへデータセンターサーバから送付されるデータ入力フォームには、hidden属性の変数で病院情報システムから取得すべきデータが埋めこまれている他、通常と異なりsubmit先がデータセンターではなく、院内のHTTP-HL7ゲートウエイのURLに書き換えられている。データ入カフォームを医師が再度submitするとHTTP-HL7ゲートウエイにフォームデータが送られて、必要なデータをフォームに自動入力した上で、再度医師のWWWブラウザーに返される。医師は、WWWブラウザーのデータ内容を確認の上、再度submitするとデータセンターに患者のデータが送られる。尚、実際にソフト開発が必要なのは、(1)及び(3)の部分であり、PERL言語を用いて両者の開発を行った。
パーキンソン病の遺伝的素因に関する研究:ミトコンドリア電子伝達系複合体I24-kDa,51-kDa subunits遺伝子異常について

パーキンソン病(PD)の一次的原因は未だ明らかでないが,黒質の神経細胞変性の過程において,ミトコンドリア呼吸低下と酸化的ストレスが重要な役割を果たすと考えられている.パーキンソン病の多くは,孤発例ではあるが,患者の約5%には家系内発症が見られ,家族性PDの一部が,alpha-synuclein,Parkin遺伝子の変異に起因することが明らかなっている.このような単一遺伝子で発症する家族性パーキンソニズムの存在は孤発型PDにおける遺伝的素因の関与を示唆するものである.このような観点に立ち,本研究では,ミトコンドリア電子伝達系複合体Iの構成subunit群に焦点を当て遺伝子多型の解析を行い,パーキンソン病発症の危険因子の発見に努めた.まず,我々は24-kDa subunit(NDUFV4)に焦点を当てて,新規遺伝子多型を見出した.この遺伝子多型は,signal peptide内に存在し,AlaからValにアミノ酸置換を伴っていた.このpoymorphismについては,平成9年度で危険因子になることを見出している.平成10年度は,更に新規遺伝子多型を同定することを目標においた.そして複合体Iの構成サブユニットであるB22subunitのpartial genomic structureを明らかにすることができ,ProからSerにアミノ酸置換を見出した.この遺伝子多型について,control139例,PD146例をPCR-RFLP(BstN I)にて頻度を確認した.その頻度は,allele frequencyやgenotypeにて両グループ間にて有意差を見出せなかった.更に複合体I関連subunits(c-18,PDSW)の新規遺伝子多型を同定しており,遺伝的素因に関する研究を進める予定である.電子伝達系複合体Iのサブユニットの一つである24-kDa subunitのsignal peptideの一部をコードするエクソン2内にAlaからValへアミノ酸置換を遺伝子多型を見出しておりオッズ比2.4(95%CI,1.18-4.88)で,PDの危険因子と成りうることを確認した(PD126例,コントロール113例)(Genomics in press).遺伝子多型の解析で問題になるのは人種差及び地域差による影響である.そこで先に認められた24-kDa subunitのAla29Valの変異について人種差及び地域差の違いがあるか特に白人系について解析している更に24-k subunit遺伝子に他のエクソンに一個のアミノ酸を欠失したpolymorphismを見出した.この遺伝子多型の解析に関しては現在進行中である.51-kDa subunitのNADH結合部位を構成しているエクソン4内に同義的遺伝子多型を見出してたが,非同義的遺伝子多型は存在しなかった.複合体Iの構成サブユニットである分子量23-kダルトンであるB22サブユニットに種間で保存はされていないがserineからprolineにアミノ酸置換のある遺伝子多型を見出した.この遺伝子多型についてパーキンソン病146例,コントロール139例についてassociation studyをおこなったところprolineのホモ接合体はパーキンソン病1例,コントロール6例存在していた(パーキンソン病:serineホモ接合体83例;serine/prolineヘテロ接合体62例;prolineのホモ接合体1例)(コントロール:serineホモ接合体90例;serine/prolineヘテロ接合体43例;prolineのホモ接合体6例).この遺伝子多型そのものはパーキンソン病の危険因子には,なり得ないがprotectiveに作用する可能性がある.今後更に症例を増やして検討中である.パーキンソン病(PD)の一次的原因は未だ明らかでないが,黒質の神経細胞変性の過程において,ミトコンドリア呼吸低下と酸化的ストレスが重要な役割を果たすと考えられている.パーキンソン病の多くは,孤発例ではあるが,患者の約5%には家系内発症が見られ,家族性PDの一部が,alpha-synuclein,Parkin遺伝子の変異に起因することが明らかなっている.このような単一遺伝子で発症する家族性パーキンソニズムの存在は孤発型PDにおける遺伝的素因の関与を示唆するものである.このような観点に立ち,本研究では,ミトコンドリア電子伝達系複合体Iの構成subunit群に焦点を当て遺伝子多型の解析を行い,パーキンソン病発症の危険因子の発見に努めた.まず,我々は24-kDa subunit(NDUFV4)に焦点を当てて,新規遺伝子多型を見出した.この遺伝子多型は,signal peptide内に存在し,AlaからValにアミノ酸置換を伴っていた.このpoymorphismについては,平成9年度で危険因子になることを見出している.平成10年度は,更に新規遺伝子多型を同定することを目標においた.そして複合体Iの構成サブユニットであるB22subunitのpartial genomic structureを明らかにすることができ,ProからSerにアミノ酸置換を見出した.この遺伝子多型について,control139例,PD146例をPCR-RFLP(BstN I)にて頻度を確認した.その頻度は,allele frequencyやgenotypeにて両グループ間にて有意差を見出せなかった.更に複合体I関連subunits(c-18,PDSW)の新規遺伝子多型を同定しており,遺伝的素因に関する研究を進める予定である.