• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

時空間情報を統合した1細胞発現解析手法の開発

Research Project

Project/Area Number 22K12246
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

瀬尾 茂人  大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (30432462)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywordsバイオインフォマティクス / シングルセル解析 / 空間トランスクリプトーム / 機械学習
Outline of Research at the Start

本研究では、時空間情報を統合した1細胞発現解析手法の開発を行う。近年の生命科学データは高解像度化・マルチモーダル化が著しく、1細胞遺伝子発現プロファイルを中心としたデータの情報量は容易に人間の理解を超える。本研究の目的は、1細胞遺伝子発現プロファイルを解析するための基本となる特徴抽出/次元削減やクラスタリング・可視化といった一連の解析と、異なるモーダルのデータを統合して扱うことを可能とする方法論の開発である。そして、生命科学の膨大で複雑なデータから、人間の代わりに情報を把握し関連性を結び付け、理解可能な形で提示するための情報処理技術の基盤となる研究を行う。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、時空間情報を統合した1細胞発現解析手法の開発を行う。近年の生命科学データは高解像度化・マルチモーダル化が著しく、1細胞遺伝子発現プロファイルを中心としたデータの情報量は容易に人間の理解を超える。本研究の目的は、1細胞遺伝子発現プロファイルを解析するための基本となる特徴抽出/次元削減やクラスタリング・可視化といった一連の解析と、異なるモーダルのデータを統合して扱うことを可能とする方法論の開発である。そして、生命科学の膨大で複雑なデータから、人間の代わりに情報を把握し関連性を結び付け、理解可能な形で提示するための情報処理技術の基盤となる研究を行う。
本研究の目的は、1細胞遺伝子発現プロファイルを解析するための基本となる特徴抽出/次元削減やクラスタリング、可視化といった一連の解析と、より発展的な解析結果、または異なるモーダルのデータを統合して扱うことを可能とする方法論の開発である。
2年目となる本年度は、引き続き1細胞発現解析や空間トランスクリプトーム解析の方法論の調査や開発を行った。特に、空間トランスクリプトームデータを対象に、グラフ構造を用いた発現パターンマイニング手法を開発した。スポット型空間トランスクリプトームデータを対象とし、スポットをノード、それらの関係をエッジとしてグラフ構造を構築する。さらに、ノードとエッジを細胞集団の種類と細胞間相互作用に応じて分類し、グラフを縮約した上でネットワークモチーフ探索アルゴリズムを適用し、グラフ比較やパターンマイニングを行う。この手法により、比較対象領域の特定や、顕著な遺伝子発現パターンの検出が可能となる。本手法を、皮膚の創傷治癒過程を観察したマウス組織切片の空間トランスクリプトームデータに適用した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

時空間情報を統合した解析方法の要素技術として、1細胞発現解析や空間トランスクリプトーム解析技術を開発した。
開発した方法を、研究協力者から提供されたデータに対して適用し、解析結果の議論を行っている。
以上のことから、本研究はおおむね順調に進捗していると考えられる。

Strategy for Future Research Activity

次年度においては、引き続き1細胞発現解析や空間トランスクリプトーム解析の方法論の調査や実施を行うとともに、研究協力者から空間トランスクリプトームのデータの提供を受けて、細胞画像の特徴量と遺伝子発現を組み合わせた解析を行う。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2023 2022

All Presentation (5 results) (of which Invited: 2 results)

  • [Presentation] A Graph Based Method of Pattern Mining for Spatial Transcriptome Data2023

    • Author(s)
      Ayaka Mae, Shigeto Seno, Hironori Shigeta, Yu-Chen Liu, Sangeun Kim, Daisuke Okuzaki, Ryoichi Mori, Hideo Matsuda
    • Organizer
      CBI学会2023年度大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 細胞動画像とオミクスデータの統合的情報解析方法の開発への取り組み2023

    • Author(s)
      瀬尾茂人
    • Organizer
      第46回 日本基礎老化学会大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] シングルセル解析の前処理について2023

    • Author(s)
      瀬尾茂人
    • Organizer
      NGS EXPO 2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 医療画像診断のための弱教師あり学習を用いた確信度付き良悪性分類手法2022

    • Author(s)
      永野由貴斗, 瀬尾茂人, 多根井智紀, 草田義昭, 松田秀雄
    • Organizer
      第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022)
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 時系列ラベルを用いた物体検出による筋線維再生の定量評価の提案2022

    • Author(s)
      山岡悠, 瀬尾茂人, 深田宗一朗, 松田秀雄
    • Organizer
      第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022)
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi