2021 Fiscal Year Research-status Report
Algorithm development for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq
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21K15078
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
井内 仁志 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 次席研究員(研究院講師) (00851122)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 1細胞遺伝子発現解析 / 発生 / 擬時間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、1細胞遺伝子発現解析によって発生や刺激に伴う細胞状態の変化を遺伝子発現プロファイルによってモデル化することで、それぞれのサンプルにおける細胞状態の変化と擬時間を推定する解析が行われている。なお、擬時間とは実時間とは必ずしも一致するものではなく、細胞の遷移状態の進行度合いを示したものである。細胞状態の変化の軌跡と擬時間を推定した次のステップとして、細胞運命が分岐した細胞種間で異なる発現パターンを示す遺伝子の抽出をしたいというニーズがある。ここで、発生や刺激に伴う細胞状態の変化の軌跡と擬時間を推定するためのソフトウェアは多数発表されている一方、擬時間ベースで発現変動遺伝子を抽出するアルゴリズムは限られていた。本研究の目的は、フーリエ変換を用いた擬時間ベースの発現変動遺伝子検出アルゴリズムを開発である。2021年度はまず、細胞状態の変化の軌跡と擬時間を推定するソフトウェアの選定とフーリエ変換ベースのアルゴリズムの実装をおこなった。
また、ゲノミクスデータの解析を行うにあたり、高次元なデータを低次元のベクトルで表現することが必要になる場合がある。そこで、何らかのタスクの解決な特徴表現を学ぶための手法である表現学習について網羅的に調査した。特に自然言語処理をDNA/RNA/タンパクのような生物学的配列に適用している論文にフォーカスしてレビュー論文として発表した (Iuchi et al., Comput Struct Biotechnol J., 2021) 。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
データの前処理や正規化のためのソフトウェアを調査し、本研究の目的に合致し精度が高いソフトウェアを選定することができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
まずシミュレーションデータによって既存手法との性能比較を行い、次のステップとして実データへの適用を順次実施していく予定である。
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| Causes of Carryover |
COVID-19 により学会がオンライン開催になり旅費や宿泊費の支出がなくなったため。
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