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RNA-seqデータの発現変動解析を遺伝子クラスタリングで行う

Research Project

Project/Area Number 21K12120
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

門田 幸二  東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (60392221)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywordsクラスタリング / DEG / RNA-seq
Outline of Research at the Start

比較するグループ間で発現の異なる遺伝子(DEG)を同定する作業は、多様なトランスクリプトーム研究の中でほぼ例外なく行われてきた。DEG同定精度は下流解析に影響を与えるため、今日でも活発に新規手法開発や性能評価が行われている。本研究は、遺伝子クラスタリングをDEG検出そのものに利用する試みである。これまで誰も考えつかなかったシンプルなアプローチで、知りうる限り最高性能の既存手法を凌駕する結果を出すことを目的とする。後進に対し、本当に有意義な研究であれば流行語を盛り込まなくてもよいこと、そして単なる知識の蓄積のみでは到達しえない「ひらめき」で勝ち切る手法開発系研究者の矜持を手本として示したい。

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2021-08-30  

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