Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
本研究では、独自に開発したゲノム3次元構造Hi-Cデータを高分子ダイナミクスとして解読する新規シミュレーション手法（PHi-C）を基礎に、マイクロレオロジーの基本関係式を利用した、Hi-Cデータに潜在する動的レオロジー特性の解析方法を確立する。そして、Hi-Cデータに整合する高分子ダイナミクスシミュレーションによって、3次元空間内に動的に組織化されるゲノムドメイン形成を解明する。最後に、ゲノム上の動的レオロジカル情報と分子的ゲノム制御を意味するエピゲノム情報との網羅的バイオインフォマティクス解析を行う。
我々がこれまでに開発してきたPHi-C法は、次世代シーケンサーを用いた3次元ゲノム構造解析法であるHi-C法のデータを高分子ダイナミクスとして解読することのできるソフトウェアである。さらに、PHi-C法の拡張としてゲノム3次元構造に潜在する動的レオロジー特性を抽出する計算手法も開発してきた。PHi-C法のアルゴリズムには、最適化のための計算ボトルネックやユーザビリティの悪さなどがあったため、その改善に取り組んだ。まず、Hi-Cデータと高分子モデルのパラメータ間における数学的な対応関係を明らかにすることに成功した。さらに、最適化アルゴリズムの改善によって、計算スピードと精度が飛躍的に向上した。そして、ユーザビリティの向上のために、コマンドラインインターフェースによる仕様設計に変更した。最終的に、これらの改善点に基づいてPHi-C法をアップデートすること「PHi-C2」に成功した。現在、論文を投稿し、プレプリントはbioRxivにて公開している（https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.05.06.490994）。ソースコードに関してはhttps://github.com/soyashinkai/PHi-C2で公開している。PHi-C2によって、より詳細にゲノム3次元構造に潜在する動的レオロジー特性をゲノム座標に沿って表現できるようになってきた。このような新規データセットに対して各種クラスタリング手法を適用することで、時間的変動の特徴を分類することが可能になってきた。一方で、別の生物学的意義のあるデータセットと組み合わせることには課題が残っており、今後さらに研究を進めていく必要がある。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results, Open Access: 2 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results, Invited: 1 results) Remarks (1 results)
Seibutsu Butsuri
Volume: 61 Issue: 5 Pages: 293-297
10.2142/biophys.61.293
130008093158
Computational and Structural Biotechnology Journal
Volume: 18 Pages: 2259-2269
10.1016/j.csbj.2020.08.014
https://github.com/soyashinkai/PHi-C2
