2023 Fiscal Year Annual Research Report
Quantifying and clarifying gene regulatory structure from single-cell level data
| Project/Area Number |
20K14361
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
飯田 渓太 大阪大学, 蛋白質研究所, 准教授 (10709653)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | シングルセル / 確率モデリング / ベイズ推定 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、申請者らの開発した転写のオン・オフ状態つき確率遺伝子発現モデルを、真核生物の遺伝子発現に適用できるよう一般化し、出芽酵母代謝系などの転写制御に適用することで、原核生物と真核生物のいずれにも適用可能な手法を確立することを目的としている。また、この手法を原核生物と真核生物の一細胞データ解析に適用し、両者に共通の転写制御のキネティックパラメータを定量推定することで、より普遍的な転写制御の機構解明を目指している。
2023年度は、前年度に引き続き、遺伝子発現の確率モデル（細胞ごとの遺伝子産物量のばらつき）のパラメータ推定の問題に取り組み、原核生物（大腸菌）および真核生物（出芽酵母）の一細胞遺伝子発現データから、分子の崩壊係数以外のすべてのモデルパラメータ（転写のオンオフ確率、最大転写効率、転写バーストサイズ）を同時かつロバストに推定する方法を開発した。その結果、大腸菌ラクトース代謝系と出芽酵母ガラクトース代謝系では、いずれも誘導因子の濃度増加に対して主に転写のOFF時間によって発現調節が行われていることを定量的に明らかにし、両者に共通の転写制御機構が存在することを明らかにした。この結果は、国内会議で報告を行った。また、低次の条件付きモーメントを利用したパラメータ推定法の開発も並行して行った。しかし残念ながら、この方法は計算時間の面からまだ実用化には至っていないが継続して開発を続ける予定である。他方、近年注目されている多様体上のマルコフ連鎖モンテカルロ法の理論を応用することで、より効率的な計算法の開発も行う予定である。
|
Research Products
(1 results)
