平成21（2009）年度　一般研究１実施報告書

課題番号	21−共研−1003	分野分類		統計数理研究所内分野分類		b
				主要研究分野分類		3
研究課題名	超並列型遺伝的アルゴリズムの分子実現とその応用
フリガナ 代表者氏名	ソメヤ ヒロシ 染谷 博司		ローマ字		SOMEYA HIROSHI
所属機関	統計数理研究所
所属部局	モデリング研究系
職　　名	助教

研究目的と成果（経過）の概要

研究目的
近年，分子生物学的実験手法によりDNA分子を記憶媒体とした最適化等の計算を行う「分子計算」が注目されている．分子計算の特徴のひとつはmolオーダーの超並列性にある．本研究では，この超並列性を活用した超並列型遺伝的アルゴリズムの実現可能性を調査し，その分子実現を試みる．また，応用例として，タンパク質工学への応用に取り組む．

成果（経過）の概要
まず，申請者らによって開発され学術論文にて報告されている一点交叉法を用いて，数世代分の実際のタンパク質進化を行い探索の挙動を調査した．また，ランダムウォークに基づく進化モデルを構築しシミュレーションを行った．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Biologically-implemented Genetic Algorithm for Protein Engineering
Hiroshi Someya, Kensaku Sakamoto, and Masayuki Yamamura

In Proceedings of ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference: GECCO-2009, pp.233-240, doi:10.1145/1569901.1569934, Montreal, Canada (July 2009).

Abstract: Protein engineering, developing novel proteins with a desired activity, has become increasingly important in many fields. This paper presents two studies in protein engineering: (i) a biological implementation of a genetic algorithm, with an observed in vitro evolution, and (ii) its preliminary computer simulation using a prototypical probabilistic model based on a random walk. The steady evolution of the fitness distribution of the mutant proteins that appeared in the biological experiments has provided some convincing evidence about the search behavior and the fitness landscape. The computer simulation and the simple probabilistic model have indicated their future potential for providing a practical alternative to the time-consuming manual operations in the biological experiments. Successful experimental results in the two studies have raised expectations of their further development and mutually beneficial interactions.

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研究参加者一覧
氏名	所属機関
坂本 健作	理化学研究所
山村 雅幸	東京工業大学