| Project/Area Number |
20K06043
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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 39030:Horticultural science-related
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University (2021-2022)
Institute of Physical and Chemical Research (2020) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | バイオイフォマティクス / バイオインフォマティクス / トランスクリプトーム / 共発現ネットワーク解析 / データ統合 / 機械学習 / 遺伝子機能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、統合ディファレンシャルネットワーク情報を利活用した客観的かつ持続的な遺伝子機能予測手法の開発を行う。本手法のコア技術は、発現差異 (DEGs)、とディファレンシャル共発現 (DC) および転写因子情報を組み合わせたDifferential Regulatory Analysis (DRAと総称) である。さらなる予測機能向上のために、アンサンブル機械学習により複数DRAを統合する。客観的かつ持続可能な遺伝子機能予測の性能評価のために、自動構築するネットワークオントロジー (NeXO) をgold standardとして利活用する。最終的に、遺伝子間の機能的関連性を定量化し、予測するためのネットワークモデル構築法を確立する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Achievements; (1) Development of integrative DRA with Ensemble learning, (2) Construction of an objective and sustainable ‘plant network ontology’ as a gold standard, (3) Evaluation of the overall accuracy of the functional prediction using the constructed gold standard, (4) Exploring to use metabolome data for gene function prediction, and (5) Sharing of plant metabolome data as a Linked Open Data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
公的データベースへのデータ公開と共有は、公開データからの知識の再発見および検証可能な仮説構築を促すと考えられる。これまでの研究財産である公的利用可能なオミクスデータ群が宝の山であるとするならば、新規ネットワーク解析アルゴリズムの開発が新規遺伝子機能予測の向上と機能解析への有力な指針を与えうる。将来的に、ストレス耐性付与等の有用形質獲得に寄与しうる未解明の遺伝子制御ネットワーク同定が、バイオ技術イノベーションから社会還元への道筋に多様性を与える。
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