Improvement of gene coexpression network analysis with the construction of reference transcriptome data

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K06624
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 43060:System genome science-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Obayashi Takeshi 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50397048)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 遺伝子共発現 / トランスクリプトーム / データベース / ネットワーク解析 / 進化

Outline of Final Research Achievements

Gene coexpression analysis is a method for predicting gene function by identifying groups of genes with similar expression profiles. Although a large amount of publicly available gene expression data reflects diverse environments, sample bias in the data is a severe problem in coexpression analysis. We have developed a new methodology combining principal component analysis and ensemble calculation to retrieve highly accurate coexpression information.

Free Research Field

バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、データを収集する際のサンプリングバイアスを事後処理によって軽減する手法を提案し、公共のトランスクリプトームデータに基づく遺伝子ネットワーク解析を大きく改善することに成功した。サンプリングバイアスは大規模データを扱う上での大きな問題であり、それを解決する本手法は広い分野に適用できる可能性がある。