Development of kinship estimation methods on country-wide-size genome database for familial disease analyses

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K20023
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Applied informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Shibuya Tetsuo 東京大学, 医科学研究所, 教授 (60396893)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2020-03-31
• Keywords: アルゴリズム理論 / 人種間網羅的ゲノム機能解析 / タンパク質立体構造検索 / 圧縮データ構造 / 次世代シークエンサー

Outline of Final Research Achievements

Due to the development of recent next-generation sequencers (NGS), many large-scale big genome projects are running now. As a result, genome databases becomes larger and larger, and it could be to the country-wide scale in the near future. We develop novel technologies useful for comprehensive familial genetic disease analyses, such as methods for detecting genome-wide arrangements between races, high-dimensional searching technologies, and high-accuracy NGS analysis tools.

Free Research Field

バイオインフォマティクス・アルゴリズム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

次世代シークエンサー技術の発達により、ゲノムデータベースのサイズは年々驚くべきスピードで大きくなっているが、それらを解析するための高効率な計算手法の開発はその発展スピードに追い付いているとはいえない状況にある。これを解決するために、近い将来に出現するであろう国民全員規模のゲノムデータベースを想定したアルゴリズム開発が必要となる。本研究では、そのような状況へ向けた新たな技術開発に成功するとともに、さらに今後の研究の核となる研究の基礎を固めることに成功した。