2016 Fiscal Year Annual Research Report
Statistical methods for immuno-repertoire analysis based on TCR sequence data
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15K14433
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
小林 徹也 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90513359)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | T細胞 / T細胞レセプター / 免疫レパートリ / 適応免疫 / 複雑系 / NGS / 1細胞 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、前年度でその有効性を確認した低次元化の手法に関して、より包括的に検討を進めた。
まずシークエンス間の距離を定量化する際に用いるSmith-Waterman Algorithmでは、置換や欠損などのコストを表すパラメータに依存してその結果が変わりうる。幾つかの代表的なパラメータを試し、適切なパラメータの探索を行った。次に、低次元化の方法として多次元尺度法(MDS)のみならず、t-SNE, Spectral Embedding(SE)、Isomapなども検討を重ね、MDSおよびt-SNEが、サンプル間のクラスタ構造の再現性などの観点から、よい性質をもつことを見出した。また、低次元埋め込みデータの分布をカーネル密度法で推定する際のパラメータ推定法などの検討を行った。そして、ブートストラップ法などによって、得られたサンプル間関係の統計的有意性を評価した。これらの結果をまとめ、プレプリントをbioXivに公開した。
並行して、本手法をより現実的で大きなデータセットに適用し、その有効性を検討するために、新たにマウスTCRレパトアのシーケンス解析を行い、その解析を進めた。また最近公開されたヒトのレパトアデータなどへも解析方法を試し、予備的ではあるが先行する手法と比べて、データの高次元性・スパース性に起因する問題をうまく回避して、安定なサンプルの比較ができていることを確認した。
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[Presentation] 定量免疫学に向けて2017
Author(s)
小林 徹也
Organizer
第１回理論免疫学ワークショップ2017
Place of Presentation
JMSアステールプラザ, 広島
Year and Date
2017-01-19 – 2017-01-20
Invited
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