Developing a new ortholog analysis method for elucidating genome evolution process focusing on gene regulatory regions

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K12782
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Life / Health / Medical informatics
• Research Institution: 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等)
• Principal Investigator: Chiba Hirokazu 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任助教 (60625648)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: オーソログ解析 / オーソログデータベース

Outline of Final Research Achievements

To cope with the ever-increasing genome and proteome data, we built a pipeline to download and manage the necessary data from public databases. To cope with large-scale orthologous clustering, we improved the clustering program to increase the efficiency of memory usage and to prevent the domain from being too fragmented. We also developed a data model for representing the clustering results, constructed a database in RDF that can be used by various applications, and developed a program to create logical queries in SPARQL as well as to visualize the query results.

Free Research Field

生命情報科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年のゲノム配列解読技術の進展にともない、これまで多くの生物のゲノム情報が得られてきた。これらの情報を最大限に活用して研究を推進するには、独自に情報を収集して管理し、アップデートする枠組みを作るとともに、これまでの解析手法を発展させて計算を行い、二次的なデータベースの開発、データ統合、公開までつなげることが必要である。本研究では、これまでのドメインレベルのオーソログ検出手法を基盤として、対象生物を拡張するとともに、検出手法の精緻化を進め、データベースを統合的に解析可能なシステムの構築を推進した。