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多層オミクスデータ統合解析のための情報幾何的ベイズ推定法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 17K07254
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 ゲノム医科学
研究機関京都大学

研究代表者

山田 亮  京都大学, 医学研究科, 教授 (50301106)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
研究課題ステータス 完了 (2019年度)
配分額 *注記
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
キーワードオミックス / 解析手法 / ベイズ / MCMC / ゲノム / MCMC / オミクス / ベイズ推定 / 情報幾何
研究成果の概要

申請者の過去の研究フィールドを中心に、複数のデータセットをベイズ手法により統合解析することに適当な例を選び、シミュレーションデータ作成とMCMCベイズ法との両方のプログラム実装を進め、学会発表に至ったが、われわれの構想とほぼ同じ枠組みの研究が海外研究者により論文発表された。これを受け、オミックスデータの定義を拡張し、特に、統計解析の枠組みに乗りにくい表現型である、形態学的情報と3次元移動・軌跡情報とを標的とし、確率微分方程式を立て、遊走細胞の3次元形態情報とその3次元空間移動情報とを、モデルに定めたパラメタの値の事後分布として特徴づけするMCMCベイズ手法の開発に成功した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

海外他研究者による先行発表により、当初計画を変更して取り組むことを余儀なくされたが、オミックスデータの定義を拡張し、特に、統計解析の枠組みに乗りにくい表現型である、形態学的情報と3次元移動・軌跡情報とを標的として、MCMCベイズ手法の開発に成功した。このようにして抽出した1細胞の形・動きの特徴量は、いわゆる1細胞情報(とさらに統合するのが容易な状態になっている。その基本的手法の枠組みを維持しつつ、標的に軌道修正を加えることにより、かえって、オミックス研究領域における解析の難しい表現型の解析基盤を整えることに寄与することとなり、有意義なものとなった。

報告書

(4件)
  • 2019 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2018 実施状況報告書
  • 2017 実施状況報告書
  • 研究成果

    (6件)

すべて 2020 2019 2018 2017 その他

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] A Geometry-Based Multiple Testing Correction for Contingency Tables by Truncated Normal Distribution2020

    • 著者名/発表者名
      Basak, T., Nagashima, K., Kajimoto, S., Kawaguchi, T., Tabara, Y., Matsuda, F., Yamada, R.
    • 雑誌名

      Statisitcs in Biosciences

      巻: 12 号: 1 ページ: 63-77

    • DOI

      10.1007/s12561-020-09271-6

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Extension of Sinkhorn Method: Optimal Movement Estimation of Agents Moving at Constant Velocity2019

    • 著者名/発表者名
      Okada Daigo、Nakamura Naotoshi、Wada Takuya、Iwasaki Ayako、Yamada Ryo
    • 雑誌名

      人工知能学会論文誌

      巻: 34 号: 5 ページ: D-J13_1-7

    • DOI

      10.1527/tjsai.D-J13

    • NAID

      130007700234

    • ISSN
      1346-0714, 1346-8030
    • 年月日
      2019-09-01
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Cell Shape and Movement Analysis in Frenet-Serret Moving Frame2019

    • 著者名/発表者名
      Yusri Dwi Heryanto, Ryo Yamada
    • 学会等名
      日本分子生物学会
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] Omics Data Integration Using Bayesian Non-Negative Matrix Factorization2018

    • 著者名/発表者名
      Yusri Dwi Heryanto, Ryo Yamada
    • 学会等名
      The 63rd Annual Meeting of the Japan Society of Human Genetics
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Bayesian integration of multilayered omics data2017

    • 著者名/発表者名
      Satoshi Koyama, Ryo Yamada
    • 学会等名
      日本人類遺伝学会
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [備考] Spherization/pvalueCalculation_Botev.R

    • URL

      https://github.com/statgenetJimu/Spherization/blob/master/pvalueCalculation_Botev.R

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書

URL: 

公開日: 2017-04-28   更新日: 2021-02-19  

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