| Project/Area Number |
16H06279
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas ― Platforms for Advanced Technologies and Research Resources
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | National Institute of Genetics |
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Principal Investigator |
小原 雄治 国立遺伝学研究所, 先端ゲノミクス推進センター, 特任教授 (70135292)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 和人 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10202011)
川嶋 実苗 国立研究開発法人科学技術振興機構, バイオサイエンスデータベースセンター, 研究員 (00396706)
豊田 敦 国立遺伝学研究所, 生命情報研究センター, 特任教授 (10267495)
鈴木 穣 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (40323646)
三井 純 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (70579862)
林 哲也 九州大学, 大学院医学研究院, 教授 (10173014)
時野 隆至 札幌医科大学, 医学部, 教授 (40202197)
黒川 顕 国立遺伝学研究所, 生命情報研究センター, 教授 (20343246)
中村 保一 国立遺伝学研究所, 生命情報研究センター, 教授 (60370920)
野口 英樹 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任教授 (50333349)
高木 利久 東京大学, 大学院理学系研究科, 教授 (30110836)
岩崎 渉 東京大学, 大学院理学系研究科, 准教授 (50545019)
森下 真一 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90292854)
浅井 潔 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (30356357)
笠原 雅弘 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 講師 (60376605)
伊藤 武彦 東京工業大学, 生命理工学院, 教授 (90501106)
山田 拓司 東京工業大学, 生命理工学院, 准教授 (10437262)
小椋 義俊 九州大学, 大学院医学研究院, 准教授 (40363585)
久原 哲 九州大学, 大学院農学研究院, 名誉教授 (00153320)
高橋 弘喜 千葉大学, 真菌医学研究センター, 准教授 (60548460)
瀬々 潤 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 研究チーム長 (40361539)
榊原 康文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (10287427)
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| Project Period (FY) |
2016 – 2021
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥7,698,340,000 (Direct Cost: ¥5,921,800,000、Indirect Cost: ¥1,776,540,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,282,970,000 (Direct Cost: ¥986,900,000、Indirect Cost: ¥296,070,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,282,970,000 (Direct Cost: ¥986,900,000、Indirect Cost: ¥296,070,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,283,490,000 (Direct Cost: ¥987,300,000、Indirect Cost: ¥296,190,000)
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| Keywords | 次世代DNAシーケンサー / 新規ゲノム配列決定 / リシーケンシング / エピゲノム / RNA-Seq / 1細胞解析 / メタゲノム解析 / スーパーコンピューター / ゲノムアッセンブル / ゲノム多型 / メタゲノム / ゲノムアノテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
①総括支援活動では、応募の機会増加の要望に応えるため今年度から年2回の公募とした。その結果、合計466の応募課題があり、207課題(44%)を採択した。コロナ禍の影響の中、昨年度より応募数は100件近く増加したが、支援内容の精査や支援経費の限度額設定等により、40%超の採択率を維持した。審査委員はすべてプラットフォーム外の専門家とし、評価が同程度の場合は若手、女性、少額科研費からの課題、初めての応募課題を優先した。支援課題は科研費生物系のほぼすべての分野に渡っており、支援の成果を含む論文として2020年度に161報が発表された。この中には「単核貪食細胞系の分化における遺伝子発現制御機構の包括的解明」(Nature Immunol.)、「キンギョの変異体の表現型多様性を作り上げる分子機構の理解」(Current Biol.)、「植物二次代謝経路のゲノム進化に学ぶ生合成デザイン」(Nature Comm.)など広い分野でのレベルの高い成果が含まれている。拡大班会議や情報解析講習会はオンサイト開催が必要なためにコロナ禍の中で見送ったが、WEB開催としたヒトゲノム研究倫理を考える会は5回開催し、各回約500名が参加した。
②大規模配列解析拠点ネットワーク支援活動においては、最先端技術を支援に提供するとともに、染色体レベルの高精度ゲノム配列決定、シングルセル・空間遺伝子発現解析等の支援技術高度化を進めた。
③高度情報解析支援ネットワーク活動では、支援から浮かび上がった課題を解決するソフトウェアの開発を進め、実際の課題への適用を進めた。2020年度には、超高速相同性検索ソフトウェアPZLASTの開発、Hi-Cデータを使ったゲノムアセンブリソフトウエア、ロングリードシミュレータPBSIM2の開発などを進め、②と合わせて24報の論文を発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
・応募の機会増加が懸案であったが、今年度から年2回の公募を行うことができた。前年度に比べ応募数は100件近く増加し、また支援希望内容も拡大しているが、経費上限の設定や支援内容精査などにより採択率を40%以上に維持することができた。科研費のほぼ全種目から課題採択できており、同程度の評価の場合は若手・女性・少額科研費からの課題及び新たな申請者を優先するなどの措置をとり、多様な課題への支援ができた。選考の過程では、コロナ禍のために審査委員会や支援候補課題のヒアリングなどすべてオンラインで行ない、結果的に双方の負担を減らすことができた。
・コロナ禍のために試料送付の遅れや、支援拠点側の出勤抑制などが見られ、支援の遅れも生じたが、おおむね期間内に支援を完了できた。支援依頼者から要望が高かった拡大班会議と情報解析講習会はオンサイト開催が必要なために見送らざるを得なかったが、支援依頼者が自力で解析できるように解析パイプライン整備を進め支援に供した。
・支援成果を含む論文発表は2020年度は161報と順調に増加した。支援技術の高度化のための活動も大規模DNAシーケンシング支援、高度情報解析支援共に進めることができ、高度化の論文は24報発表した。また情報解析講習会内容をまとめた書籍を刊行し、好評を得ている。
・これらの活動を、当初計画通り国立遺伝学研究所を中核機関として、参加する班員が所属する主な機関を連携機関とする連携ネットワークを形成して進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度になるので、次期体制につながるように以下の方策を進める
・最先端の技術の提供のために、支援拠点における支援技術の高度化を引き続き進める。ゲノム解析は技術進展のスピードが特に速く、2-3年で解析手法が様変わりするために、支援に確実に使われる場合は、最終年度であっても支援機器・技術の整備を工夫して進めていく。
・支援課題の採択率は、現状は予算の制限から40%台にとどまっており、より多い課題の支援が求められる。現状では、各支援課題の支援経費の上限を設けて、これを超す分は経費負担を求める形にすることで、ようやくこの採択率になっている。解析内容を精査する効果はあるが、一方でゲノム解析においては一定規模以上で支援しないと意味のある結果が出ないことも多く、若手をはじめ、経費面で敷居が高くなるケースもある。そのためにも技術高度化により、より効果的な解析技術の整備やコスト削減を図っていく必要がある。他方で、ピーク研究支援を考慮して、よりタイムリーな支援のために、支援経費自己負担で随時応募可能とする制度を整備し、ピーク作りとすそ野拡大のバランスを図る。
・大量データ解析の支援要望はますます増加していることから、解析パイプラインの整備とともに、情報解析講習会の開催を継続拡充する。また、ゲノム解析の感覚を研究者コミュニティに共有してもらうためにも、拡大班会議は重要であり、今後工夫して進めていきたい。また、実際のデータをもとに高度情報解析を行える稀な場であることから、若手の参画やon the job trainingなどを通じてインフォマティックス人材育成を継続する。また、支援で得られたデータの適切な共有/公開を進める。このために支援で得られたヒトゲノムデータはNBDCヒトゲノムDBへの格納が確実になるようにする。ヒトゲノム以外のDNA配列データはDDBJへまず格納し、そこからデータ回収してもらう方式により確実なデータ格納を進める。
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