| 研究課題/領域番号 |
17K15132
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
発生生物学
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
|---|
研究代表者 |
鬼丸 洸 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, 基礎科学特別研究員 (30787065)
|
|---|
| 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 |
4,030千円 (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: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
|
|---|
| キーワード | 深層学習 / 形態形成 / 転写制御配列 / ディープラーニング / ゲノム解析 / 転写制御 / 機械学習 / 遺伝子制御 / 次世代シーケンサー / ゲノム配列比較解析 / 進化発生学 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では深層学習を用いた形態形成における全ゲノム転写制御ネットワークの推定方法を目的とし、 "四肢形成におけるATAC‐seqを用いた制御配列候補の同定"による深層学習用訓練データの作成、"深層学習を応用した全ゲノム転写制御ネットワーク推定方法の確立"を試みた。前者においては四肢形成におけるATAC‐seqデータの取得に成功し、形態形成に関わる制御配列の特徴を解析し、プレプリントとして公開した。後者では、遺伝子制御配列の特徴を深層学習を用いて解析するプログラムの開発を行い、先行研究のパフォーマンスを上回るものの開発に成功、論文をプリプリントとして、ソフトウェアをgithubにおいて公開した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果における学術的な意義は、形態形成における転写制御配列について新たな特徴、傾向を発見し、転写制御と形態の多様性について理解を深めることに貢献したことにある。また、深層学習を用いた新たなゲノム配列の解析方法の提案が出来、ゲノム配列と生物の形態を結びつける研究が発展する上で礎となることが期待される。社会貢献としては、本研究は、ヒトの個々のゲノム配列に対する新たな解釈を行う上で、基礎的な知見が得られ、技術開発のさきがけとなる成果が得られたと考えている。
|
