2020 Fiscal Year Research-status Report
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19K20408
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| Research Institution | National Research Institute of Police Science |
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Principal Investigator |
横田 亮 科学警察研究所, 法科学第二部, 主任研究官 (80733154)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 微生物叢 / シークエンス解析 / 異同識別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初の研究計画では、TCRレパトア解析手法の応用として細菌叢16SrRNA配列間の差異を定量化した上で低次元空間に埋め込み、同空間で形成されたデータ点のクラスタを軸としてサンプル間比較を行う予定であったが、形成されたクラスタの定性的な解釈や精度に課題があったことから、観測配列と観測回数を同時に考慮したサンプル間比較の統計的解析手法について新たに検討した。具体的には、先行研究より重み付きUniFrac解析がWasserstein距離と解釈される点を元に、Wasserstein距離を利用したサンプル間比較の手法が従来のSourceTrackerを始めとした観測回数のみに着目するノンパラメトリックベイズを応用した手法と比較してどの程度有効であるかについて、試行的な検証を行なった。
また、計画外の研究成果として、細菌ゲノムにおけるCRISPR領域のスペーサー配列に対する多様性を活用したサンプル間の異同識別手法の開発を所属研究所の共同研究者と共に行った。複数の被験者から複数の採取場所で皮膚常在細菌叢を採取してスペーサー配列並びに16SrRNA配列を解析した結果、β多様性解析において16SrRNA配列よりもスペーサー配列を活用した場合に個人内に対する個人間の差が顕著になることを示した。さらに、サポートベクターマシンを用いて個人識別を行ったところ、16SrRNA配列情報よりもスペーサー配列を活用した場合により高い識別精度を示した。これらのことから、CRISPR領域のスペーサー配列の解析は個人の異同識別において有効であることを示され、同研究成果を国際論文誌mSystemsに発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
COVID-19感染拡大に伴い、研究活動の抑制や科研費関連以外の業務増加が生じた。特に、所属研究機関におけるセキュリティー保持の観点から、オンライン上での計算資源の運用及びデータの管理ができないため、データの解析において著しい遅延が生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
サンプル間の異同識別の手法として、Wasserstein距離を利用した手法、従来のSourceTrackerを始めとした観測回数のみに着目するノンパラメトリックベイズを応用した手法、及び配列の多様性解析を応用した手法のそれぞれについて比較し、どの程度有効であるかについて定量的な検証を引き続き行う。また、CRISPR領域のスペーサー配列に着目した新たな解析手法の開発についても引き続いて取り組む。
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| Causes of Carryover |
COVID-19感染拡大に伴い、計画していた国際学会参加に伴う海外出張を行わなかったため。
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Research Products
(3 results)
