シングルセルオミクス解析によるダイレクトリプログラミング誘導転写因子の予測
Project/Area Number |
22K18173
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
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Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
Principal Investigator |
濱野 桃子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (40717336)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | ダイレクトリプログラミング / シングルセル / マルチオミックス / 転写因子 / パイオニアファクター / 細胞治療 |
Outline of Research at the Start |
損傷した臓器に細胞を移植することで疾病の治療を行う細胞治療法がある。移植する細胞を作製する方法として、iPS細胞を介さずに直接目的の臓器の機能をもつ細胞に分化誘導するダイレクトリプログラミング(Direct Reprogramming : DR)がある。DRは転写因子の導入により誘導されるが、膨大な候補からDRを誘導する転写因子の組み合わせを実験のみで同定することは困難なため、効率良く低コストでDRを誘導する転写因子を同定できるin silico手法の開発が望まれている。本研究では、細胞種を問わずDRを誘導する転写因子を精度良く同定するためのin silico手法を確立する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を同定するために、シングルセルレベルオミックスデータを解析に組み込んだin silico手法を確立することを目的としている。今年度はシングルセルオミックスデータの収集とin silico手法の開発を行った。シングルセルオミックスデータは、マウス由来かヒト由来かによって収集できる細胞種が異なり、ヒトシグルセルオミックスデータでは当初予定していた細胞種のうち一部が取得できないことがわかった。次いで、心筋細胞のシングルセルオミックスデータを用いてダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測する新規予測手法を構築した。また、候補転写因子となる予測結果を基に、バルクのオミックスデータを用いた先行研究の予測結果と精度比較を行った。その結果、複数提案したin silico予測手法のうち一部の予測手法ではシングルセルオミックスデータを用いることで予測精度が向上することがわかった。現在は、一部の細胞種では転写因子の予測のために必要なシングルセルオミックスデータを収集することができないことがわかったことから、当初の研究計画を一部修正し、シングルセルオミックスデータを収集することが可能な別の細胞種において予測手法を適用する検討を行なっている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請書に記載した予定の通り、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測するための入力データを一部シングルセルオミックスデータに置き換え、新規な予測手法を構築することができた。加えて、心筋細胞におけるダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子をシングルセルオミックスデータを用いて実際に予測することができた。
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Strategy for Future Research Activity |
シングルセルオミックスデータを用いてさまざまな細胞種に対してダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測する予定だったが、当初予定していた予測する細胞種のうち一部ではシングルセルオミックスデータを取得できないことがわかった。そこで、シングルセルオミックスデータを複数のソースから取得できないか追加調査する。加えて、さまざまな細胞種に対してダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測し、バルクのオミックスデータを用いて予測した先行研究の結果との精度比較を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)