遺伝子発現挙動を機械学習して複雑な微生物群集の代謝ネットワークを構築する

Research Project

Project/Area Number	25K02266
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 43060:System genome science-related
Research Institution	Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
Principal Investigator	石井俊一国立研究開発法人海洋研究開発機構, 超先鋭研究開発部門(超先鋭研究開発プログラム), 主任研究員 (10556913)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	鈴木志野国立研究開発法人理化学研究所, 開拓研究所, 主任研究員 (10557002) 野口聖史国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(数理科学・先端技術研究開発センター), 研究員 (60980993)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000) Fiscal Year 2028: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2027: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000) Fiscal Year 2025: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Keywords	遺伝子発現解析 / 機械学習 / 微生物生態系 / 代謝ネットワーク
Outline of Research at the Start	近年、地球環境中に生息する微生物のもつ遺伝子情報の収集が急速に進んでいる。しかし、遺伝子情報からのみでは、実際にそれらの微生物が環境中で何をしているのかまでは分からない。そこで本研究は、微生物群集全体の遺伝子発現プロファイルから、各構成微生物の生態系中での役割を同定し、微生物間のネットワークを自動で構築する手法を開発することを目的とする。具体的には、既存の遺伝子発現プロファイルをレコード化し、機械学習を用いて自動的に「環境中で何をしているのか」を判別するプラットフォームを構築する。これにより、複雑な微生物生態系の理解が進むと考えられる。