Development of an integrated platform for analysis of epigenome and single-cell data

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Integrated analysis and regulation of cellular diversity
• Project/Area Number: 17H06331
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Nakato Ryuichiro 東京大学, 定量生命科学研究所, 講師 (60583044)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2022-03-31
• Keywords: シングルセル解析 / 立体構造解析 / 次世代シーケンサー / データ駆動型解析

Outline of Final Research Achievements

This study aims to develop a robust system that enables the integrated analysis and visualization of large-scale data including single-cell and bulk assays and to contribute to identifying novel biological insights in the collaboration with other groups. We have developed 1) a robust method for detecting and comparing communities in gene co-expression networks constructed from single-cell transcriptome data, which could detect novel candidate marker genes of cancer stem cells, 2) a comprehensive and user-friendly platform for single-cell analysis and contribution to the biological analysis of other groups, and 3) a strategy and tools for large-scale bulk epigenome analysis and genome conformation analysis. The resources and developed tools have been published and publicly available.

Free Research Field

生命情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

シングルセル解析は世界中で用いられている重要な手法であるが、技術的な限界から得られるデータは精度が限られてしまう。本研究で開発した遺伝子ネットワーク推定手法はそのような疎なデータにも精度良く適用可能であり、シングルセル解析の有用性を更に高めるものである。また、本研究で構築した解析パイプラインにより、情報学が専門でない生命系研究者にとってのシングルセル解析のハードルを大きく低減し、領域内外の研究を推進することができた。共同研究で得たフィードバックをもとにパイプラインを更に改良し、世界的に競争が激しいシングルセル分野の最先端を反映した解析環境を提供している。