2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of cell diversity analysis method based on gene regulatory prediction by Bayesian network
| Project/Area Number |
18H04124
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
松田 秀雄 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50183950)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀬尾 茂人 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (30432462)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 遺伝子制御ネットワーク推定 / 動的ベイジアンネットワークモデル / １細胞RNAシーケンシング / 細胞系譜解析 / バイオインフォマティクス |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
1細胞RNAシーケンシングにより得られた各細胞単位の遺伝子発現量のセットから、細胞系譜解析により各細胞の疑似的な時系列上で占める位置を推定する手法を開発した。この手法により得られた疑似的な時系列上に配置された各細胞の遺伝子発現量を基に、細胞系譜ごとに非常に稠密な時系列遺伝子発現プロファイルを構成することができた。さらに、この稠密な時系列遺伝子発現プロファイルから、動的ベイジアンネットワークモデルにより、細胞系譜上で働く遺伝子間の制御ネットワークを推定する手法を開発した。
１細胞RNAシーケンシングデータから時系列遺伝子発現プロファイルを構成する手法では、まず細胞系譜上に細胞を整列させて、遺伝子発現量が連続的に変化するようにフィッティングすることで、系譜に沿った連続的な遺伝子発現プロファイルが得られるようにした。
遺伝子制御ネットワークの推定では、エッジゲインと呼ばれる、ネットワークの制御辺ごとの遺伝子制御関係に与える寄与度をネットワークのスコアとした。細胞系譜上でブートストラップサンプリングした細胞の遺伝子発現量から求めたエッジゲインをスコアとして動的ベイジアンネットワークモデルで遺伝子制御ネットワークを推定することで、細胞分化等の長時間にわたる生命現象での遺伝子制御ネットワークを高精度で求めることができた。
実際に、造血幹細胞から顆粒球に分化する過程での１細胞RNAシーケンスデータから、本研究の手法により、細胞系譜の推定と時系列遺伝子発現プロファイルの構成および遺伝子制御ネットワークの推定を行ったところ、既知の分化マーカーの発現変動の比較から、従来の手法よりも高精度で細胞系譜と遺伝子制御ネットワークを推定できることが示された。
|
| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
