Prediction of the effects of regulatory variants by deep learning integrating evolutionary and structure information

• Project/Area Number: 25K15318
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 城田 松之 東北大学, 医学系研究科, 講師 (00549462)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: ゲノムバリアント / 遺伝子発現制御 / 蛋白質 / DNA

Outline of Research at the Start

本研究では、タンパク質とDNAの進化的保存情報をもとにタンパク質-DNA複合体構造予測を行い、遺伝子外で遺伝子発現制御に関わる制御領域バリアントについて、タンパク質との相互作用の変化に基づいて、塩基配列変化の効果を予測する手法を開発する。この手法を転写因子を含むさまざまなDNA結合タンパク質と既知の制御領域バリアントに適用し、疾患などの表現型への影響をもたらす分子メカニズムを予測するとともに、ゲノムワイドな制御領域バリアントの効果予測を行い、これらの効果が起こる分子構造的基盤を明らかにすることを目指す。