| 研究課題/領域番号 |
19H04210
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東京電機大学 (2021-2022)
慶應義塾大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
佐藤 健吾 東京電機大学, システム デザイン 工学部, 教授 (20365472)
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| 研究分担者 |
加藤 有己 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (10511280)
河原 行郎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (80542563)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
13,260千円 (直接経費: 10,200千円、間接経費: 3,060千円)
2021年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | バイオインフォマティクス / RNA二次構造 / ナノポアシークエンサー / RNA修飾 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，RNAの構造と機能の網羅的な相関解析へ向けて，その基盤となるRNA二次構造決定のための新しい技術を開発する．具体的には，RNA二次構造特異的な化学修飾を引き起こす化合物でRNA配列を処理し，ナノポアシークエンサーでその化学修飾を直接読み取ることによって二次構造プロファイルを計測する方法を確立する．また，得られた二次構造プロファイルをRNA二次構造予測に利用することによって予測精度の劇的な向上を目指す．
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| 研究成果の概要 |
RNA二次構造特異的に化学修飾を引き起こす化合物でRNA配列を処理し，ナノポアシークエンサーでその化学修飾を直接読み取ることによって二次構造プロファイルを計測する方法を確立した．深層学習によるRNA二次構造予測法MXfold2を開発し，世界最高精度を達成した．さらに，RNA二次構造特異的な化学修飾の反応度を考慮し，これになるべく適合するRNA二次構造を予測する手法を実装した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
RNAの構造と機能の網羅的な相関解析に期待が集まっている．ここでの基盤技術であるRNA二次構造決定法の多くは，RNAの構造に大きな影響を与えるRNA修飾の存在を無視しており，特に配列長が長く塩基修飾が含まれているRNA配列に関して未だに十分な予測精度とは言えない．エピトランスクリプトームを意識したRNAの構造と機能の網羅的な相関解析へ向けて，RNA修飾を考慮した二次構造予測を実現し，予測精度を改善することが最重要な課題となっている．本研究の成果はこの課題を克服するための基盤となる技術である．
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