抄録

◎福本翔平・北上　始・森　康真（広島市大）

配列データベースから類似部分の多い部分配列，すなわち，モチーフを抽出する方法は，数多く提案されている．その中でもGS（ギブスサンプリング）法は，有名な抽出方法として知られている．しかし，その方法は配列データごとに，配列データのプロファイルを表現する位置特異スコア行列に最も近い類似部分配列を確率的に探索しているため，類似部分配列の位置のみならず位置特異スコア行列の値が常に変動するという問題があり，必ずしも最適解が得られるとは限らない．本稿ではその方法に対して，配列データベースを予め多重整列化した上で，新しいプロファイル計算法を利用した相対エントロピーを導入し，最適な類似部分配列を抽出する方法を提案する．また有用性を検証するために，提案手法と従来手法（GS法）の比較実験を行った。