| Project/Area Number |
19K06624
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 43060:System genome science-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 遺伝子共発現 / トランスクリプトーム / データベース / ネットワーク解析 / 進化 / 主成分分析 / シングルセル / 遺伝子ネットワーク / バイオインフォマティクス / 生命情報科学 / 比較ゲノム |
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| Outline of Research at the Start |
大量のトランスクリプトームデータに基づく遺伝子発現パターンの類似性（遺伝子共発現）情報は、遺伝子機能ネットワークを推定する方法として広く利用されている。しかし、共発現ネットワークは生物種ごとに独自の偏りを持ち、直接比較することができない。本申請では、各生物種のリファレンストランスクリプトームの構築を行い、これを用いた種固有の遺伝子共発現情報の導出と比較解析を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
Gene coexpression analysis is a method for predicting gene function by identifying groups of genes with similar expression profiles. Although a large amount of publicly available gene expression data reflects diverse environments, sample bias in the data is a severe problem in coexpression analysis. We have developed a new methodology combining principal component analysis and ensemble calculation to retrieve highly accurate coexpression information.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、データを収集する際のサンプリングバイアスを事後処理によって軽減する手法を提案し、公共のトランスクリプトームデータに基づく遺伝子ネットワーク解析を大きく改善することに成功した。サンプリングバイアスは大規模データを扱う上での大きな問題であり、それを解決する本手法は広い分野に適用できる可能性がある。
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