| 研究課題/領域番号 |
18K19312
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分43:分子レベルから細胞レベルの生物学およびその関連分野
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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 |
阿部 訓也 国立研究開発法人理化学研究所, バイオリソース研究センター, チームリーダー (40240915)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2018年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 画像処理・機械学習 / １細胞遺伝子発現解析 / iPS細胞 / ゲノム再プログラム化 / 画像処理 / 機械学習 / 細胞状態 / 再プログラム化 / シングルセル解析 / 細胞表現型 / ヒトiPS細胞 / 定量解析 / シングルセル / ヒトiPS |
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| 研究成果の概要 |
本研究では普及したデバイスである通常の顕微鏡画像を元として、画像解析と機械学習を組み合わせ、細胞集団中の各種細胞タイプ、細胞状態の検出、判別、定量を簡便に、かつ高精度で行う技術の確立を行ない、１細胞レベルの網羅的遺伝子発現解析と組み合わせることで、「細胞の表現型」を定量的に記述する技術の確立を行なった。この技術をiPS細胞の形成過程の解析に適用し、ゲノム再プログラム化の初期過程に関する新規な知見を得ることに成功した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本申請では、モデル実験として、iPS細胞について述べたが、iPS形成過程の再プログラム化現象を1細胞レベルで詳細に解析した例は国内外に無く、それ自身非常に科学的価値の高い知見が得られる可能性がある。この技術を元にした細胞診断システムができれば、iPS細胞にとどまらず、幹細胞およびその分化細胞の診断や、すべての細胞リソースの標準化、品質管理に資することとなり、細胞画像取得、画像解析プログラム、データベース構築・運用、細胞リソース提供などをパッケージ化し、実用化していくことも可能と思われる。
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