| Project/Area Number |
22H03689
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
佐藤 健吾 東京電機大学, システム デザイン 工学部, 教授 (20365472)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 有己 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (10511280)
河原 行郎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (80542563)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥13,780,000 (Direct Cost: ¥10,600,000、Indirect Cost: ¥3,180,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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| Keywords | RNA二次構造 / RNA修飾 / 深層学習 / バイオインフォマティクス / ナノポアシークエンサー |
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| Outline of Research at the Start |
近年の研究から，RNA修飾を介した遺伝子発現制御に関する画期的な発見が続いており，RNAの機能と二次構造の相関が注目されている．本研究では，RNAの機能と構造の網羅的な相関解析へ向けて，その基盤となるRNA二次構造決定のための新しい技術を開発する．具体的には，本研究代表者が開発したMXfold2をベースにして，RNA修飾を考慮した二次構造予測を実現する．ナノポアシークエンサーで修飾塩基と二次構造プロファイルを同時計測する手法を確立し，それを弱教師データとして利用することによって，RNA修飾を考慮しつつ二次構造を高精度に予測するモデルを獲得する．
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