Study of Information analysis and modelinig

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Preventive medicine through inflammation cellular sociology
• Project/Area Number: 17H06399
• 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: National Institute of Genetics
• Principal Investigator: IKEO KAZUHO 国立遺伝学研究所, ゲノム・進化研究系, 准教授 (20249949)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡邉 日出海 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (30322754) ; 太田 聡史 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 専任研究員 (30391890) ; 小倉 淳 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (60465929)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2022-03-31
• Keywords: 単一細胞トランスクリプトーム / 炎症細胞の遷移 / NGSデータ解析 / 細胞系譜再構築 / データベース

Outline of Final Research Achievements

We constructed a single-cell data portal, analyzed the data collected from the research groups in the area, and released all the data in a form that can be downloaded and displayed.
It was shown that a cell lineage consistent with known knowledge can be estimated using a somatic mutation pattern at the 1-cell level for the construction of a dynamic model of a cell population. We also reviewed conventional machine learning methods and succeeded in developing a mathematical method for extracting useful information on gene interactions and co-expressions from less cell expression data. Using a machine learning model, we made it possible to extract disease-related genes from the enrichment analysis of the APA disrupted gene list.

Free Research Field

比較ゲノム、バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

今後ますます増加していくシングルセルデータの解析の発展に大きく貢献することが期待される解析フローを構築した。これは、今後、医学領域に加え、基礎生物学領域での利用も期待される。また、少数細胞のデータから既知の細胞種を選別することばかりでなく、新規の細胞種の定義を定量的に行うことが可能となった。細胞系譜再構築手法を加えて、シングルセルレベルのデータを大規模かつ効率的に解析する手法は今後、様々な単一細胞研究に貢献することが期待される。炎症細胞社会データベースとして公開した領域全体のデータは、様々な疾患に関わる炎症の分子レベルでの理解の助けとなることが期待される。