| 研究課題/領域番号 |
17K12776
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
森 智弥 京都大学, 化学研究所, 助教 (50795333)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | DNAメチル化 / 細胞種分類 / 単一細胞解析 / 自己組織化マップ / 機械学習 / 細胞分類 / 単一細胞 / 再生医療 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，DNAのメチル化情報に基づく細胞の詳細な分類法の開発を行った．研究代表者は，NCBIが公開しているデータベースからヒト及びマウスの単一細胞メチロームデータを取得した後，遺伝子領域上流のCpGサイトのメチル化率を計算し，自己組織化マップによるメチル化パターンの可視化を行った．公開されている単一細胞メチロームデータは多くはないが，メチル化パターンの可視化を網羅的に行ったところ，細胞種によって異なるメチル化パターンを示す傾向にあることが分かった．本手法によって可視化された単一細胞のメチル化パターンは公開データベースにて閲覧可能な状態にしてまとめている．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
DNAメチル化は生体内における遺伝子の発現制御などと深く関連しているため，個々の細胞種やその状態を特徴づける重要な指標となりうる．近年，様々な生体組織から得られた細胞のDNAメチル化パターンに関する情報が多数公開されつつあるが，本研究成果に基づいて細胞種やその状態を詳細に分類・評価することが可能となれば，ヒトiPS細胞から作成された人工細胞の安全性に関する品質管理などに利用することができると考えられるため，再生医療に大きく貢献できることが期待される．
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