Project/Area Number |
23K21718
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
丸山 修 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (20282519)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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Keywords | ゲノム立体構造情報 / 深層学習 / Hi-C / コンタクトマップ / 機械学習 |
Outline of Research at the Start |
これまでゲノムは1Dのデータとして解析されてきた.しかし,近年Hi-Cなどの実験手法により,ゲノムの領域間の近接情報が得られるようになった.本研究は,従来の1D情報に加えて3D情報も駆使し,細胞の機能の解明を目指して,次の課題に取り組む: 1. Hi-Cデータから得られるゲノム領域間の近接情報を表すコンタクトマップ(CM)の解像度を高める機械学習手法の開発. 2. Hi-C CMを用いた遠位プロモーターとエンハンサーの相互作用同定問題を解く計算手法の開発. 3. Hi-C CMを用いた,ゲノム立体構造情報と遺伝子発現制御機構の関係の解明.
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