2019 Fiscal Year Annual Research Report
Epigenetics of disease associated SNPs
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16K07218
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| Research Institution | National Center for Global Health and Medicine |
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Principal Investigator |
竹内 史比古 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 室長 (50384152)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | エピジェネティクス / 細胞種 / エピゲノムワイド関連解析 / 遺伝子発現解析 / QTL解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ゲノムワイド関連解析（GWAS）により、様々な疾患と関連する多数の一塩基多型（SNP）が同定されたが、疾患機序の解明には殆どつながっていない。疾患機序を解明するためには、疾患関連SNPが、どの組織において細胞状態に影響するかを明らかにする必要がある。
本研究では、疾患関連SNPが各種の細胞のエピジェネティックな状態に与える影響を予測する統計モデルを構築し、実験検証する。これまで別分野で行われてきた、eQTL/mQTL解析とエピゲノム解析のデータを組み合わせることにより、SNPと細胞のエピジェネティック状態を関連づける。
本年度は、細胞種ごとのエピジェネティックな状態に焦点を当て、疾患ないしは疾患関連SNPが与える影響を予測する統計手法を開発した。またラット肝臓でシングルセルATAC-seq実験を行なった。CSHLシングルセル解析学会、国際ヒトエピゲノムコンソーシアムに参加し、研究動向を取材した。
開発した統計手法について詳細を述べる。エピゲノムワイド関連解析や遺伝子発現解析では病変組織と正常組織が比較されるが、組織は複数の細胞種から成り、細胞種ごとに比較できれば理想的である。組織検体の遺伝子発現データから、細胞種ごとの遺伝子発現変動を推定する非線形リッジ回帰によるR言語パッケージomicwasを開発した。血液の実データとシミュレーションで検証したところ、どの細胞種においても最適な手法との違いが小さく、従来法よりも頑健だった。セルソートした実験には及ばないものの、ある程度は細胞種ごとの遺伝子発現変動を推定できた。
前年度までは、ヒトにおけるT細胞・脳・胎盤の比較による組織差の定量（2016年度）、エピジェネティックな状態と疾患発症の因果関係のモデル構築（2017年度）、ラットおよびマウスの肝臓・ヒトの膵臓・マウスの全身各組織の統計モデル構築（2018年度）を行った。
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Research Products
(3 results)
