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関連ネットワーク推定 Auto Net Finder

多変量解析手法Graphical Gaussian Modelingと階層的クラスタリングとを組み合わせた 新しい関連ネットワーク推定システムです。
遺伝子発現解析でよく利用される相関係数に基づいた解析は、一般的に変数間の直接的な関係により 相関が見られる場合と、いくつかの他の変数を介した関連等の間接的な関係を区別できません。
Auto Net Finderは、偏相関係数を用いた統計手法により、直接的な相関と間接的な関係を区別し、 複雑に関わっている変数間の関係を見出します。
また、Auto Net Finderは独立行政法人産業技術総合研究所 生命情報工学研究センター 生体ネットワーク堀本勝久チーム長と共同開発されたソフトウェアです。

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Auto Net Finderとは???

Variance of inflation factor (VIF)を用いた統計学的指標による最適クラスタ数の推定 新世代多変量解析手法Graphical Gaussian Modelingを用いたネットワークの推定 解析結果に応じた可視化を実現するインターフェース デスクトップマシンでも可能な高速かつ安定な計算 [Graphical Gaussian Modeling (GGM)について] GGMは相関行列の背後に隠された相関構造を共分散選択において見つけ出し、その結果をグラフで表現することができる統計モデルです。(観測データに対し、いくつかの偏相関係数を0においた相関構造モデルを選択していく手順が共分散選択と呼ばれます。）相関係数は2つの変数間の関係を定量的に表す統計指標として用いられますが、ときに他変数を介して相関関係があるようにみえる場合があります。偏相関係数はそのような偽相関な関係を取り除き、実質的な相関関係を導き出すことが可能です。 [PCアルゴリズムについて] Auto Net Finder version2.0から、Graphical Gaussian Modelに加えてPCアルゴリズムによる因果グラフを計算できるようになりました。例えば、遺伝子発現実験データから遺伝子間の転写レベルでの制御関係を推定することも可能です。 参考文献 [1] Horimoto, K. and Toh, H., Statistical estimation of cluster boundaries in gene expression profile data, Bioinformatics, 17:1143‐1151, 2001. [2] Horimoto, K., Aburatani, S., Kuhara, S., and Toh, H., ASIAN - automatic system for inferring a network from gene expression profiles, Res. Commun. Biochem. Cell Mol. Biol., 5:192‐207, 2001. [3] Toh, H. and Horimoto K., System for automatically inferring a genetic network from expression profiles, J. Biol. Phys., 28:449‐464, 2002. [4] Toh, H. and Horimoto, K., Inference of a genetic network by a combined approach of cluster analysis and graphical gaussian modeling, Bioinformatics, 18:287‐297, 2002. [5] Aburatani, S., Kuhara, S., Toh, H., and Horimoto, K., Deduction of a gene regulatory relationship framework from gene expression data by the application of graphical Gaussian modeling, Signal Processing, 83:777‐788, 2003. [6] Sachiyo Aburatani, Fuyan Sun, Shigeru Saito, Masao Honda, Shu-ichi Kaneko, and Katsuhisa Horimoto,, Gene systems network inferred from expression profiles in hepatocellular carcinogenesis by graphical Gaussian model EURASIP Journal on Bioinformatics and Systems Biology, 2007

VIF（variance of inflation factor）を用いた最適クラスタ数の推定 相関係数、偏相関係数を用いたクラスタ間の可視化 PCアルゴリズム解析結果

稼動環境

CPU: 500MHz 以上　RAM: 256MB or 以上 OS:Windows2000/XP, Linux