2016 Fiscal Year Research-status Report
Elucidation of Cell Differentiation system by Structural Method
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16K07225
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
油谷 幸代 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 創薬基盤研究部門, 主任研究員 (10361627)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | システム構造化 / ネットワーク / 発現制御モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、公開されている大量の発現データの情報を利用することで、少数サンプルや一点計測由来のデータから活性化しているサブグラフを推定する手法を開発することを目的としている。具体的には、発生過程における発現データが充実している線虫・ショウジョウバエ・マウスES細胞において、発現データから包括的ネットワークモデルを構築する予定である。さらに、推定された包括的ネットワーク構造をグラフ構造の制約条件とした、細胞分化過程やある細胞系譜上で測定されたデータにもっとも近くなるようにグラフ上の各エッジの係数を推定する手法の開発を行う。
研究開発項目としては、下記9点があげられる。１）線虫・ショウジョウバエ・マウスES細胞などにおける遺伝子発現データの網羅的収集。２）ISM法、DEMATEL法による遺伝子ネットワークモデル推定手法の開発。３）２）で開発した手法を１）に適用した各モデル生物における遺伝子ネットワークモデルの構築。４）３）で構築したモデル構造を制約条件とした、構造方程式モデリングを基盤とする新規活性化部位推定予測手法の開発。５）開発した手法を、特定の器官・細胞分化時に測定された発現プロファイルへ適用。６）特定の器官形成・細胞分化時に活性化している遺伝子ネットワークのサブグラフを推定。７）推定したブグラフ上における各パラメータ値・潜在変数等の検証。８）４）～６）のネットワーク推定・検証を、複数の器官・細胞分化に対して個別に実施。９）８）で推定した複数のネットワークモデル同士を比較。
平成28年度は、「研究項目２）ISM法、DEMATEL法による遺伝子ネットワークモデル推定手法の開発」を実施した。特に、システムの構造解析手法であるISM法（バイナリデータ）やを遺伝子発現データに適用するために必要なISM法の改良と、プログラムの実装を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
H28年10月末日まで別部署に出向しており、研究が全くできない状況であった。出向が終了した11月から研究に着手したが、特に必要設備等の準備が間に合わなかった。
11月以降、本研究課題の根幹であるシステム構造化手法の遺伝子発現データへの適用のための実装プログラム開発については、予定通り進んだが、Public Dataのサーベイと、必要DBの登録が間に合わず、実装前に実施する予定であった「研究項目１）線虫・ショウジョウバエ・マウスES細胞などにおける遺伝子発現データの網羅的収集」と研究項目１）を基盤に実施する「研究項目３）各モデル生物における遺伝子ネットワークモデルの構築」を実施することができなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
H29年度はH28年度に予定していた本研究推進のために必要な計算機等の環境を早急に整備するとともに、H28年度に予定した下記研究項目を年内に実施する。
研究項目１）各モデル生物における発現プロファイルデータの網羅的収集：GEO(Gene Expression Omnibus)から、線虫の各細胞系譜、ショウジョウバエ初期胚における細胞分化過程での遺伝子発現データ、さらにマウスES細胞における多能性に関する遺伝子発現データを網羅的に収集する。収集したデータを実験条件や細胞分化の段階によって分類し、解析対象とする現象に適応した実験条件下で測定された発現プロファイル群を選択する。選択した発現プロファイル群のデータフォーマットを整備した後、有意差解析・相関分析・ANOVA・クラスタリングなどの多変量解析を行い、特徴的な発現をしている遺伝子群を抽出する。
研究項目３）各モデル生物における遺伝子ネットワークモデルの構築：２）で開発した手法を、１）で選択した遺伝子群・収集した各モデル生物の全データに対し適用し、包括的な遺伝子ネットワーク構造推定を行う。基本的には、遺伝子対遺伝子でネットワークモデルを構築するが、選択された遺伝子数が１０００個以上になる場合には、クラスタリングによるグループ化を行い、①グループ間の階層構造モデル推定 ②各グループ内での制御構造モデル推定 と2段階で推定する。この段階ではなるべく多くの制御構造を包含したモデルを構築するようにパラメータを調整する。
上記2項目を実施後、構造方程式モデリングを基盤とする新規活性化部位推定予測手法の開発に着手する。
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| Causes of Carryover |
平成28年度においては、10月末日まで出向しており研究活動が難しい状況であった。11月より本研究活動を開始したが、本研究を実施する上で必要な計算機の調達やデータ収集活動に必要なデータベース登録が間に合わあなかった。
そのため、当初予定していた設備費やその他経費分等が次年度使用に繰り越しされた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成29年度は、昨年度（平成28年度）に間に合わなかった本研究を実施する上で必要な計算機等を整備するため、H28年度繰り越し分の70万は計算機で使用予定である。また、H28年度繰り越し分と、本年度交付の一部を使用して、本研究を実施する上で必要な有料データベースの登録を行い、H28年度に実施できなかったデータの網羅的収集を行う。
また、本年度交付の残りについては、今年度の成果を発表するための論文投稿および学会発表用の費用として使用予定である。
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