2013 Fiscal Year Annual Research Report
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25240044
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
浅井 潔 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (30356357)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
浜田 道昭 早稲田大学, 理工学術院, 准教授 (00596538)
亀田 倫史 独立行政法人産業技術総合研究所, ゲノム情報研究センター, 研究員 (40415774)
石黒 亮 法政大学, 付置研究所, 研究員 (70373264)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | RNAタンパク質相互作用 / RNA2次構造 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
追加のアルゴリズム開発を行うことが必要となったため、予定よりも研究計画の遂行に遅れが生じたが、RNA2次構造の要素に関する塩基ごとの周辺確率を計算するアルゴリズム、RNA2次構造の確率分布を効率的に計算するアルゴリズムを開発・実装し、査読付論文誌に発表することができた。
また、RNA－タンパク質相互作用において、RNAとタンパク質の間に形成される水素結合を機械学習の手法を用いて予測する手法の開発を行い、一定の精度で既知のRNA－タンパク質間の水素結合を予測できることを確認した。この手法を基に、既に開発済みのRNA2次構造の各種構造要素（塩基対、各種ループ構造）を形成する確率を計算するツール群等を組み合わせることで、より高精度な予測を目指すとともに、網羅的なRNA－タンパク質相互作用の予測へと繋げていく予定である。さらに、ENCODEやFANTOM、The Human Protein Atlasなどの国際プロジェクトにより、様々な細胞種・組織でのRNAとタンパク質の発現量データが公開され、利用可能になってきている。これらのデータも積極的に活用し、生体内でのRNA－タンパク質相互作用の網羅的な予測を高精度化していくことも検討している。
また、RNAとタンパク質の単体の立体構造がそれぞれ得られる時に、剛体ドッキングを用いて、RNA－タンパク質複合体の立体構造を予測する手法を開発も行った。開発したドッキング手法は、様々なベンチマークデータを用いて、従来法との比較・検証を行い、従来法と比べて大幅な予測精度の向上、世界最高水準の予測精度を達成することが確認された。この成果は、現在査読付き論文誌へ論文を投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成25年6月、すでに開発済みのRNA情報解析ソフトウェア群、アルゴリズムを改良・発展させることで得られる情報と、タンパク質の構造情報のみでは相互作用判定精度が上がらないことが判明し、追加のアルゴリズム開発を行うことが必要となった。
また提案後に、RNA-タンパク質相互作用予測を行うアルゴリズム・ツールが複数出現し、それらの論文では非常に優れた精度を有することが報告されていたため、当該ツールに関して詳細な評価を行う必要が生じた。その結果、既知のRNA-タンパク質相互作用正解データが、非常に少ない、または、偏っているために正しい評価が行われていないことが判明した。これらの作業、および、適切な評価方法に関する検討に当初想定していたよりも時間を要した。最終的には、CLIP-seqなどの実験情報をうまく取り入れながら評価を行う方法が必要と判断し、評価データセットの整備に時間を要した。以上の理由により、研究に若干の遅れが生じている。
その一方で、独自の方法についても、検討を重ね一部良好な結果が得られつつある。また、学術論文等の成果は着実に出ている（成果として報告した出版済みの論文に加えて、現在査読中または準備中の本研究課題に関連する論文が複数存在している）。
以上を総合的に判断して現在までの達成度は「やや遅れている」とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
予定より研究計画に遅れが生じているが、着実に成果は出ているため、以下の項目について研究を順次進めていく予定である。
・正しい評価を行うための、データセット・評価方法の確立（現在までに８０％ぐらいの進捗がある）
・ＲＮＡの配列情報とタンパク質の構造情報を利用した、高精度なＲＮＡ-タンパク質相互作用予測手法の開発（現在までに６０％の進捗がある）。この際に、上記情報だけでなく、実験情報等も最大限利用することにより高精度な予測手法の確立を目指す。
・実際に網羅的相互作用予測を行う（予測に利用するデータセットは既に取得・整備済みである）
これらの研究を進める際に、分担研究者・連携研究者間の連携を今まで以上に密接にとることにより、さらなる研究の加速を目指す。また、最終年度であるため、成果に関する対外発表も今まで以上に行う計画である。また、RNA-タンパク質相互作用予測のシステムを世の中に広く公開し、利用をしてもらうことを目指す。
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Research Products
(10 results)
