2019 Fiscal Year Annual Research Report
Exhaustive detection of condition-specific splicing variants in non-model organisms
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17K00419
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| Research Institution | Nagahama Institute of Bio-Science and Technology |
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Principal Investigator |
米澤 弘毅 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 助教 (00374744)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | バイオインフォマティクス / スプライシングバリアント / 非モデル生物 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，非モデル生物における条件依存の選択的スプライシングの網羅的発見手法の評価および改良を行うとともに，様々な非モデル生物のRNA-seqデータを用いた条件依存の選択的スプライシングの抽出を行い，当該生物の特殊性との関連を探る手がかりを得ることが目的である．平成29年度においては，(1)条件依存的な選択的スプライシング網羅的発見手法の開発および評価，(2)実際のRNA-seqデータへのDASEの適用および生物学的知見のマイニング，(3)条件依存的なエクソンの抽出法の開発，および(4)近縁種間における種依存の選択的スプライシングの網羅的発見手法の開発を行うことを計画していた．(1)については，条件依存性を測る際の指標を変更することで提案手法の網羅的発見性能が良化することを示した．また，ヒトの様々な組織におけるRNA-seqデータに対して提案手法を適用し，既知のスプライシングバリアントが発見されるか検証実験を続けている．(2)については，クロレラやイカにおける様々な条件または組織におけるRNA-seqデータに対して提案手法を適用することで，条件依存的なスプライシングバリアントを発見できている．(3)については，複数のコンティグからエクソンを決定し，それぞれのエクソンの各条件下での発現量を仮想的に求める手法を開発している．(4)については，近縁種間のRNA-seqデータの場合は，同一生物種のデータよりもアーティファクトの影響が出やすいことが確認できた．さらに新たな実験手法であるシングルセル解析の結果から，スプライシングバリアントの発現量に着目して本手法を応用した計算法の検討を行った．
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