| Project/Area Number |
19K20395
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Waseda University (2021-2022)
The University of Tokyo (2019-2020) |
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Principal Investigator |
Fukunaga Tsukasa 早稲田大学, 高等研究所, 講師(任期付) (80791433)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 遺伝子機能推定 / 確率モデル / ゲノム解析 / 多重検定補正 / 機能未知遺伝子 / アルゴリズム / 論理関係 |
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| Outline of Research at the Start |
ゲノムに含まれる遺伝子の大半は未だ機能未知であり、その遺伝子機能を情報科学的に推定することは重要な研究課題である。本研究では、申請者が近年開発した、統計的論理関係解析法という枠組みにおいて高精度で遺伝子機能を推定する事を目的とする。具体的には、統計的論理関係解析法を様々な生物学的なデータセットに適用するための技術的な拡張や、開発した技術の実データセットへの適用による生物学的な知識発見を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aimed to develop novel software programs to estimate the function of function-unknown genes in genomes using statistical logical relationship analysis. In this study, we developed many programs for gene function estimation, e.g., (1) Logicome Profiler, an omics data analysis program that implements the statistical logical relationship analysis method, (2) MotiMul, a method for enumerating statistically significant sequence motifs (3) Mirage, which reconstructs a gene-content evolutionary history based on various gene gain/loss models by unsupervised classification of evolutionary patterns among gene families, (4) IPM, an accurate phylogenetic profiling method based on the inverse Potts model.
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ゲノム決定技術の進歩により多様な生物のゲノムが決定されてきている一方で、ゲノムに含まれる遺伝子の多くは機能未知である。これら機能未知遺伝子の中には創薬・医療・カーボンニュートラルなどに関係する重要な遺伝子も多く含まれていると考えられるため、その遺伝子機能を推定するソフトウェア開発は生物学全般において重要な課題であるといえる。本研究は、統計的論理関係解析法と呼ばれるデータマイニング手法をベースに、さまざまな遺伝子機能推定ソフトウェアを開発した。本研究で開発したソフトウェアを広く活用することで、多くの機能未知遺伝子の機能が解明されることが期待される。
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