20140320 第54回人工知能学会
分子生物情報研究会（SIG-MBI）
@JAIST

第５４回 人工知能学会 分子生物情報研究会（SIG-MBI）（第１８回オープンバイオ研究会と共催）

日時：２０１４年３月２０日（木） １３：００より

　　　　　　　　　　２１日（金） １５：００まで（予定）

場所：北陸先端科学技術大学院大学(JAIST) 知識科学研究科講義棟２Ｆ中講義室

プログラム：

13:00-13:30　分子ロボティクス研究の現状と課題　-アメーバ型ロボットは実現可能か？-

○小長谷明彦（東京工業大学）

２０１２年度より、新学術領域「分子ロボティクス」が感覚班、知能班、アメーバ班、スライム班からなる４名の班代表、２５名の計画研究者および連携研究者により始動した。２０１３年度からは２７名の公募研究を加え、DNA、RNA、リポソーム、ゲル、分子モーター、微小管、アクチンフィラメントなどの生体分子を用いた分子ロボット作成技術に取組んでいる。本講演では、アメーバ班の活動を中心に、分子ロボット研究の現状と課題について報告する。

13:30-14:00　分類木を用いた分子構造の自動分類の試み

○林亮子（金沢工業大学　工学部　情報工学科）

著者は近年粗放的に分子シミュレーションを行って材料設計を行うことを目的として研究開発を行っている．最初のステップとして，C2H2F2分子の３種類の異性体分類を検定問題に用いている．今回は分類木を用いて，構造最適化ジョブの結果データから構造自動分類を試みた結果を報告する．

14:00-14:10　休憩

14:10-14:30　潜在的に翻訳されるRNAとそのデータベース

○山下理宇（東北大学　東北メディカル・メガバンク機構）

翻訳されるRNAはmRNAとして知られている。しかしながら、近年では、それ以外のnon-codingと言われていたRNAも翻訳される可能性があることが示唆されている。本発表では、翻訳される可能性があるRNAのまとめとそのデータベースについて述べる。

14:30-14:50　TogoGenome/TogoStanza による微生物情報統合

◯川島秀一、岡本忍、片山俊明（ライフサイエンス統合データベースセンター）

ライフサイエンス統合データベースセンターでは、セマンティックウェブ技術を利用した生命科学データの統合利用環境を開発している。その具体化の一つとして、TogoGenomeとTogoStanzaというRDFデータ利用システムを開発し、その上で、微生物関連情報の検索サービスを公開しているので、その現状について報告したい。

14:50-15:10　再現性のあるシーケンスデータ解析環境構築のためのBioDevOps

◯二階堂愛（理化学研究所情報基盤センター　バイオインフォマティクス研究開発ユニット）

DNAシーケンサーから出てくるデータは多様でかつ大量である。これらのデータを解析するには、数多くのツールを組み合わせる必要があるが、動作する最新の解析環境を常に維持するのは困難である。そこで、我々は、OSやソフトウェア管理をコーディングで行う技術DevOps を利用し、解析環境を再現よく簡便に整えるための一群のツールを提供する、BioDevOps プロジェクトを開始した。このオープンソースプロジェクトでは、DevOps を利用し、シーケンス解析用の仮想OSを構築し、各ユーザの仮想環境や、商用のクラウド、理研バイオクラウドシステム(仮称)での動作を目指す。

15:10-15:20　休憩

15:20-15:40　（内容未定）

◯Gos Micklem (University of Cambridge)

15:40-16:00　An hypothesis on estrogen receptor alpha binding sites with motif pattern for an effect on long-range gene regulation

◯Vutha Phav, Akihiko Konagaya (Tokyo Institute of Technology)

Among 173 estrogen receptor alpha binding sites (ER-αBSs) separated by palindrome and tandem motif, we found ER-αBSs with tandem and palindrome are distant and uniformly distributed from transcription start site (TSS). By extracting and analyzing 5000 nucleotides from TSS of detectable genes, we may find clusters of motif pattern with a biological implication for a new motif pattern through protein interaction.