| 研究課題/領域番号 |
16K16152
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
露崎 弘毅 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 特別研究員 (70769520)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | バイオインフォマティクス / 生命情報学 / single-cell RNA-Seq / 情報検索 / 次世代シーケンサー / 1細胞RNA-Seq / 機械学習 / オミックス / 次元圧縮 / 教師あり学習 / 細胞型 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、細胞集団に含まれる細胞型（Celltype）を検出する汎用的なデータ解析手法を確立する。近年、1細胞レベルでの全遺伝子発現量を計測する1細胞RNA-Seq法が登場し、細胞の不均質性や異質性を精度良く計測できるようになった。しかし、1細胞RNA-Seqデータ中である細胞が何者なのかを特定するのは困難である。なぜなら混入している細胞の種類は事前にわからないことが多いからである。そこで本研究では1細胞RNA-Seqデータから細胞型を特定する事を、"Celltyping"と呼び、そのためのデータ解析手法を確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
1細胞RNA-Seqデータ解析において、Celltypingで決定された細胞型ラベルは、その下流のあらゆるデータ解析で利用されるため、Celltypingはその後の研究の進退に関わる重要な解析ステップである。しかしながら、現状のCelltypingの方法は時間がかかり、かつ解析者の事前知識に依存する主観的な作業であった。そのため、このCelltypingを自動的、かつ客観的に行えるための方法論を構築した。本研究の提案手法によるCelltypingは、再生医療・創薬、発生生物学、疾患関連細胞など、1細胞RNA-Seqを利用した生命科学研究全てに貢献する。
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