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桂樹 哲雄(かつらぎ てつお)

所属 情報・知能工学系
兼務
職名 助教
専門分野 ケモインフォマティクス / バイオインフォマティクス
学位 工学博士(奈良先端科学技術大学院大学)
E-mail katsuragi@cs
※アドレスの末尾に「.tut.ac.jp」を補完してください

研究紹介

情報科学と化学、生物学との学際領域で研究を行っています。現在、主に化学構造と生理活性に関するデータマイニングと代謝の動的シミュレーションの研究を行なっています。

テーマ1:化学構造データマイニング

概要

類似する化学構造には類似する生理活性の発現が期待できることから、類似する化学構造を持つ化合物群に対して、それらに共通する特定の部分構造と生理活性の関係を明らかにする研究は、生理活性の作用機序の理解や新薬の開発の場面において大変重要です。現在、化合物の分子骨格を形成している環系部分構造に注目して特徴を記述するNon-terminal Vertex Graph (NTG)による構造記述法を用いたデータマイニング手法を開発しています。NTGは、分子の環構造を中心とした基本環骨格に注目した部分グラフであり、次数が1以下の頂点原子を持たない化学グラフと定義されます。このNTGの表現方法を用いて、データベースから取得した化合物の構造情報を整理し、構造特徴と生理活性とを関連付ける「構造特徴 / 生理活性 の関係辞書」の開発を行なっています。この辞書を背景に、骨格構造の差異と活性変化などの知識を付与した知的基盤としての化合物の骨格グラフと活性の関係知識ベースの構築を目指しています。

キーワード

構造類似性、構造活性相関、データマイニング

テーマ2:代謝の動的シミュレーション

概要

質量分析装置の発達により、一度の実験で数百の代謝物の濃度を時系列に測定できるようになりましたが、得られる実験値は代謝量の相対値であり、また全ての代謝物を測定できるとは限りません。そのため、代謝シミュレーションを行なって代謝システムを明らかにすることは、とても重要です。これまで、実験で得られたデータを再現する代謝システムを計算機上に構築するシミュレータの開発を行ってきました。実験を再現するにあたり、たくさんの未知のパラメータが存在します(たとえば一般的に実験値からは決定できない反応速度や化合物の初期濃度など)。これらのパラメータを分散遺伝的アルゴリズムにより推定し、シミュレーションを行なうツールを開発しました。このツールを様々な実験データに適用することで、代謝システムの理解が進むことを期待しています。

キーワード

代謝、動的シミュレーション、遺伝的アルゴリズム

担当授業科目名(科目コード)

情報・知能工学実験

その他(受賞、学会役員等)

The Best Plant Metabolomics Poster Awards, The 10th International conference of the Metabolomics Society, Tsuruoka, Japan, 2014年6月


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