研究課題
若手研究(B)
多数のChIP-seqサンプルを比較する大規模ChIP-seq解析では、細胞特異的なタンパク結合や、DNA結合におけるタンパク間の依存関係を捉えることができる。しかし微量細胞や生体組織など困難な条件下で調整されたサンプルはデータに強い偏りが発生する場合があり、従来法ではデータ補正も困難なため、現状では比較解析に含めることができない。本申請ではこれらの課題を克服すべく、効率的に同時解析可能な解析プログラムDROMPA3、新たなChIP-seq品質評価手法SSPおよび、Hi-Cデータ解析パイプラインを作成した。これらの新規手法はより頑健かつ効率的な大規模エピゲノム解析を可能にする。
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Bioinformatics
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Methods Mol Biol.
巻: 1672 ページ: 631-643
10.1007/978-1-4939-7306-4_41
Brief Bioinform
巻: 12 ページ: 1-12
10.1093/bib/bbw023
Cell Reports
巻: 12 号: 5 ページ: 774-787
10.1016/j.celrep.2015.06.066
Nature Communications
巻: 6 号: 1 ページ: 1-13
10.1038/ncomms8815
Journal of Biological Chemistry
巻: 290 号: 35 ページ: 21713-21723
10.1074/jbc.m114.628255
The EMBO Journal
巻: 34 号: 16 ページ: 2182-2197
10.15252/embj.201591190
Current Biology
巻: 25 号: 13 ページ: 1694-1706
10.1016/j.cub.2015.05.017
https://github.com/rnakato/DROMPA3
https://github.com/rnakato/SSP
http://rnakato.hatenablog.jp/