2023 Fiscal Year Annual Research Report
Theory of stochastic description of biological dynamics and its application
Publicly Offered Research
| Project Area | Establishing data descriptive science and its cross-disciplinary applications |
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| Project/Area Number |
23H04486
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
熊谷 雄太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (00528408)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 免疫システム / 確率モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、SBMによってパラメータ、ネットワークが再現可能かどうかを確かめた。統計的にノード数を決定した後、行列積分解を用いて観測行列と内部状態を推定する方法を実装した。また、与えられたノード数からあり得るネットワークとそれに対応する確率遷移行列を列挙する手法を実装した。推定された内部状態から確率遷移行列を深層展開を用いて推定する方法を用い、最後に確率遷移行列から上記の列挙されたネットワーク構造を、sparse推定する方法を実装した。樹状細胞のLPS刺激に対する自然免疫応答をRNA-seqで網羅的に観測したデータに適用し、4ノードのネットワークが得られた。当該ネットワークは既存のシグナル伝達経路と類似の構造を持つことが示唆され、本手法の有効性が示された。
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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
実データへの手法の適用し手法の有効性を示唆するデータを得た。
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| Strategy for Future Research Activity |
ネットワーク推定において有効性が示唆された一方、いくつかのステップは計算が未だに不安定であり、より大きいネットワークを持つと推定されるデータに適用するために改良する必要があると思われる。既存の計算パッケージなどに適宜置き換えて計算の安定化を図る。また、scRNA-seqデータを用いることで少なくとも1つの計算ステップは大幅に簡単になるため、scRNA-seq, RNA-seqの統合解析と細胞内分子間ネットワークの同定を可能にする計算法を確立する。
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