受賞者と題名

各研究の概要

A型インフルエンザウイルスのHA塩基配列の解析と変異予測シミュレーション

柴田和也

インフルエンザウイルスは、インフルエンザを引き起こす人獣共通感染症の病原体であり、過去幾度となくヒトや家畜・家禽に対して深刻な被害をもたらしてきた。数年から数十年ごとに出現する新型インフルエンザウイルスによってパンデミックが発生する。また、ウイルス自身の抗原性を変化させることで、ヒトの免疫系から逃れ、季節性のインフルエンザを流行させるインフルエンザウイルスが存在する。

本研究では、ヒトの間で季節性インフルエンザを引き起こすA/H3N2ウイルスを対象とし、感染に重要な働きをするヘマグルチニン(HA)を塩基レベルで解析する。そして、多変量解析的アプローチから、過去に採取されたウイルス株の塩基配列を調べ、インフルエンザウイルスのもつ特徴や変異のパターンを探る。また、得られたHA塩基配列の変異のパターンから、計算機上でウイルス株の変異をシミュレートし、ウイルス株の分布の予測を試みる。

古典的な解析手法の一つである系統樹を用いて、A/H3N2ウイルスのもつ変異の道筋や遺伝関係を確認した。系統樹による解析の結果、A/H3N2ウイルスの系統樹は1本の長い幹をもち、そこから伸びる複数の枝で構成された特徴的な構造が確認できた。さらに、多次元尺度構成法およびLamらの提案する Binary encoding schemeを用いて、ウイルス株の低次元空間上での視覚化を行った。低次元空間上でのウイルス株の分布は、系統樹に見られた特徴と類似しており、A/H3N2ウイルスの特徴的な変異をよく表していた。多次元尺度構成法およびBinary encoding schemeによるウイルス株の低次元空間上での視覚化は有効な手段であること、そして、低次元空間においてもA/H3N2ウイルスの特徴がよく表現できることがわかった。

また、本研究では、インフルエンザウイルスの変異モデルとウイルスの変異を模した変異アルゴリズムを提案し、さらに、過去のウイルス株からシミュレーションに必要なパラメータを推定した。提案アルゴリズムと推定したパラメータを用いて、ウイルス株の変異をシミュレートし、翌年のウイルス株の分布の予測を行った。予測の結果、過去に採取された分離株に近いウイルス株の予測を行うことができた。

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多値粒子セルオートマトンの Max-Min-Plus 表示

樽角政樹

セルオートマトン(Cellular Automaton: ACA)とは多くの複雑な自然現象(生命現象, 雪の結晶成長, 粉流体の運動など), 社会現象(交通流, 待ち行列, 人の避難行動など)を記述することができる。 また, CAはすべての量を離散的な値で表すので誤差のない数値計算が可能である。

エレメンタリーCA(Elementary CA: ECA)と呼ばれる1次元3近傍2値CAの中に速度1の最も単純な交通流モデルとして知られているルール184が存在する。ルール184は粒子CA(Particle CA: PCA)であり, 時間発展によらず粒子数を保存する。ルール184の時間発展はMax-Min-Plus代数を用いた発展方程式として記述することができる。このことにより数値計算だけでなく, 数学的解析が可能である。そして, 応用上より複雑な挙動を記述できる。多近傍PCAについても数学的解析が行われており, 多近傍CAとECAの関係性が明らかにされている。そこで本研究では, 多値CAについて研究を行うことで, ECAとの関係性を明らかにすることが目的である。

本研究では, 1次元3近傍3値PCAについて解析を行った。はじめに服部-武末の定理より1次元3近傍3値CAの中にPCAは144ルール存在することが分かった。次にConjugation(0/2反転), Reflection(左右反転)で置き換え可能なルールを同一視することで48ルールに限定することができた。そして, そのうち15ルールに関してMax-Min-Plus代数を用いた時間発展方程式を得ることができた。発展方程式で記述することで数学的解析が可能となり, 漸近挙動解析を行った。15のうち8ルールに関して漸近挙動解析を行い密度によって漸近挙動が変化することが数学的な結果として得られた。本研究ではこの他にLagrange変換についてと, ある1次元3近傍3値PCAとある1次元5近傍2値PCAが置き換えによって変換可能であることについての結果が得られた。

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Last Modified: Friday, 17-Mar-2017 19:05:13 JST