[論文レビュー] From statistical mechanics to information theory: understanding biophysical information-processing systems

Gašper Tkačik|arXiv (Cornell University)|Jun 22, 2010

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 53被引用数 7

ひとこと要約

この論文は情報理論および統計力学を用いて遺伝的ネットワークにおける転写調節をモデル化し、ノイズの多い生物学的系において特定のネットワーク構造、特に横方向の抑制が最適な情報伝達を生じさせることを示している。これにより、非単調的でストライプ状の遺伝子活性化パターンが可能になる。主な貢献は、機能的最適化（情報最大化）と *Drosophila* 発生において観察される現実的な調節トポロジーを結びつける設計原理の確立である。

ABSTRACT

These are notes for a set of 7 two-hour lectures given at the 2010 Summer School on Quantitative Evolutionary and Comparative Genomics at OIST, Okinawa, Japan. The emphasis is on understanding how biological systems process information. We take a physicist's approach of looking for simple phenomenological descriptions that can address the questions of biological function without necessarily modeling all (mostly unknown) microscopic details; the example that is developed throughout the notes is transcriptional regulation in genetic regulatory networks. We present tools from information theory and statistical physics that can be used to analyze noisy nonlinear biological networks, and build generative and predictive models of regulatory processes.

研究の動機と目的

• 微視的詳細をすべてモデル化せずに、生物学的ネットワークが情報処理を行う仕組みを物理的・粗いスケールの枠組みで理解するためのフレームワークの構築。
• 統計物理学および情報理論のツールを用いて、ノイズが多く非線形な調節ネットワークの課題に取り組む。
• 分子的成分からの逆方向設計に依存せず、情報伝達を最適化することによって、生物学的ネットワークにおける一般化された設計原理を同定する。
• 理論的モデルによる遺伝子調節を *Drosophila* の早期発生における実験的観察、特にストライプ形成パターンと結びつける。
• 特にフィードバックおよびクロス調節を含むネットワークアーキテクチャが、情報伝達の向上と冗長性の低減に果たす役割を調査する。

提案手法

• 観察された相関データから、ペアワイズ相互作用に焦点を当てて、最大エントロピー原理を用いて生化学的ネットワークを再構築する。
• エントロピーおよび相互情報量などの情報理論的指標を用いて、調節系における情報伝達を定量化する。
• 遺伝子調節を非線形的かつ協同的な応答を示す入出力デバイスとして記述するため、Hill関数およびMonod-Wyman-Changeux（MWC）モデルを適用する。
• 調節ネットワークにおける情報伝達解析の簡略化のため、小さなノイズ近似を導入する。
• 転写因子がDNAに結合・解離する確率的プロセスに基づき、遺伝子調節のノイズモデルを導出する。
• 相互情報量を用いてゲノムデータからエネルギー行列を推定し、熱力学的パラメータと調節機能を結びつける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 情報理論は、遺伝的調節ネットワークの機能的性能をどのように定量化できるか？
• RQ2 ノイズが多く非線形な生物学的系において、どのネットワーク構造が情報伝達を最大化するか？
• RQ3 遺伝子間の横方向抑制的相互作用は、情報伝達の向上と冗長性の低減にどのように寄与するか？
• RQ4 情報最大化の原則から導かれる最適なネットワーク設計は、*Drosophila* における発生ストライプといった実験的観察パターンを再現できるか？
• RQ5 生物学的ネットワークの接続構造は、分子的詳細の解明に依存せず、機能的最適化の原則から予測できる程度まで達するか？

主な発見

• 共通調節遺伝子間の横方向抑制は、ストライプ状の活性化パターンのような非単調的入出力応答を可能にし、相互作用のない系では実現不可能な現象を生じさせる。
• 二遺伝子系における情報伝達の最適なワイヤリング図は、相互抑制的相互作用を含み、入力濃度関数としての遺伝子発現に顕著な非単調性を生じさせる。
• このようなストライプ形成解は、入力（例：形態形成物質濃度）と出力（遺伝子発現）間の相互情報量を最適化することで自然に出現し、明示的なチューニングが不要である。
• 横方向抑制の導入により出力の冗長性が低下し、010 や 110 といったパターンが可能となり、システム全体の情報量が増加する。
• 小さなノイズ近似により解析的取り扱いが可能となり、最適なアーキテクチャがロバストであり、観察された発生パターンと定性的に一致することが確認された。
• このフレームワークは、*Drosophila* における Bicoid-Hunchback 濃度勾配といった既知の生物学的特徴をうまく再現しており、情報最大化が調節ネットワークの予測的設計原理として機能しうることを示唆している。