2018 Fiscal Year Annual Research Report
がんシステムの新次元理解に向けたプロテオゲノムビッグデータ解析基盤の構築
Publicly Offered Research
| Project Area | Conquering cancer through neo-dimensional systems understanding |
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| Project/Area Number |
18H04899
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松井 佑介 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (90761495)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | プロテオゲノムデータ解析 / 蛋白質複合体の活性推定 / パイプライン開発 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでの大規模がんゲノム研究に加えて、近年、液体クロマトグラフィー質量分析法(LC-MS/MS)の飛躍的進歩により、がん組織に対する大規模プロテオームおよび翻訳後修飾データを高スループットに取得することが可能となり、がんゲノム異常・発現異常がどのような形で翻訳後修飾・プロテオームのレベルで変化をもたらし、表現型を規定しているのかについての機序を俯瞰的に描出することを目的としたプロテオゲノム解析が課題となっている。本研究課題では、プロテオーム解析、ゲノム解析、プロテオゲノム臨床応用のエキスパートを結集し、国内に先駆けて大規模プロテオゲノムデータ解析基盤の構築を行う。特に以下の3点を重点的に行う。1. がんプロテオゲノムビッグデータを超並列高精度に解析するための解析パイプラインの基盤構築 2. 蛋白・翻訳後修飾を特徴付けるゲノム因子を同定するための統計的モデリング手法の開発 3. 細胞株プロテオゲノムに基づく迅速かつ検証可能な標的分子の予測モデル開発である。
本年度は、がんプロテオゲノムビッグデータを超並列高精度に解析するための解析パイプラインの基盤構築を行い、具体的にはプロテオゲノムパイプラインの開発として、ワークフローの検討・実装を行い、ペプチド同定モジュールと定量化モジュールの開発を行った。また、蛋白・翻訳後修飾を特徴付けるゲノム因子を同定するための統計的モデリング手法の開発を行い、蛋白質複合体の形成を統計的に推定するモデリング手法の構築とともに、変異の有無による複合体形成の異常を同定する方法の基盤構築を行った。
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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
LC/MS/MSデータを解析するためのライブラリが充実した背景にも支えられて、効率的にデータ前処理、解析のパイプライン構築をスムーズに進めることができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の推進方策としては、連携研究者と密に連携して臨床検体を用いた大規模プロテオゲノムデータを用いて、構築したパイプラインおよびモデリング手法の実証研究を充実させて、有用な情報解析基盤を構築していく。
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