Development of kinship estimation methods on country-wide-size genome database for familial disease analyses
| Project/Area Number |
17K20023
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Applied informatics and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | アルゴリズム理論 / 人種間網羅的ゲノム機能解析 / タンパク質立体構造検索 / 圧縮データ構造 / 次世代シークエンサー / 個人ゲノム検索 / バイオインフォマティクス / 秘匿技術 / アルゴリズム / 家族性疾患 / 個人ゲノム / 血縁推定 / ビッグデータ |
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| Outline of Final Research Achievements |
Due to the development of recent next-generation sequencers (NGS), many large-scale big genome projects are running now. As a result, genome databases becomes larger and larger, and it could be to the country-wide scale in the near future. We develop novel technologies useful for comprehensive familial genetic disease analyses, such as methods for detecting genome-wide arrangements between races, high-dimensional searching technologies, and high-accuracy NGS analysis tools.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
次世代シークエンサー技術の発達により、ゲノムデータベースのサイズは年々驚くべきスピードで大きくなっているが、それらを解析するための高効率な計算手法の開発はその発展スピードに追い付いているとはいえない状況にある。これを解決するために、近い将来に出現するであろう国民全員規模のゲノムデータベースを想定したアルゴリズム開発が必要となる。本研究では、そのような状況へ向けた新たな技術開発に成功するとともに、さらに今後の研究の核となる研究の基礎を固めることに成功した。
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Report
(4 results)
Research Products
(8 results)
