| 研究課題/領域番号 |
17K12782
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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 | 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等) |
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研究代表者 |
千葉 啓和 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任助教 (60625648)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | オーソログ解析 / オーソログデータベース / アラインメントアルゴリズム / オーソログ / 比較ゲノム解析 / ゲノム進化 |
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| 研究成果の概要 |
増え続けるゲノム・プロテオームデータに対応するために、公共データベースから必要なデータをダウンロードして管理するパイプラインを構築した。また、大規模なオーソログクラスタリングに対応させるために、クラスタリングプログラムを改良して、メモリの使用効率を高めるとともに、ドメインが分断しすぎないようにした。さらに、クラスタリング結果をどのように表現するかというデータモデルを策定し、RDFでデータベースを構築して、様々なアプリケーションから利用可能にした。SPARQLによる論理的なクエリ作成も行えるようにするとともに、クエリの結果を可視化するプログラムを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年のゲノム配列解読技術の進展にともない、これまで多くの生物のゲノム情報が得られてきた。これらの情報を最大限に活用して研究を推進するには、独自に情報を収集して管理し、アップデートする枠組みを作るとともに、これまでの解析手法を発展させて計算を行い、二次的なデータベースの開発、データ統合、公開までつなげることが必要である。本研究では、これまでのドメインレベルのオーソログ検出手法を基盤として、対象生物を拡張するとともに、検出手法の精緻化を進め、データベースを統合的に解析可能なシステムの構築を推進した。
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