| 研究課題/領域番号 |
20H00624
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
浜田 道昭 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00596538)
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| 研究分担者 |
福永 津嵩 早稲田大学, 高等研究所, 准教授(任期付) (80791433)
足達 俊吾 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (90783803)
小野口 真広 早稲田大学, 理工学術院総合研究所(理工学研究所), 次席研究員(研究院講師) (30645297)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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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 |
45,110千円 (直接経費: 34,700千円、間接経費: 10,410千円)
2022年度: 15,470千円 (直接経費: 11,900千円、間接経費: 3,570千円)
2021年度: 14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
2020年度: 15,340千円 (直接経費: 11,800千円、間接経費: 3,540千円)
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| キーワード | lncRNA / トランスポゾン / RNA結合タンパク質 / 難溶性RNA / 長鎖ノンコーディングRNA / リピート要素 / BERT / 散在的リピート / アルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，その99%以上の機能が未知である『長鎖ノンコーディングRNA(lncRNA)』の機能を，従来はジャンクであると考えられていた『リピート要素(反復配列)』に基づき明らかにすることを目指すために，(i) リピート要素の再定義，(ii) リピート要素を介した「作動エレメント」の同定，(iii) リピート要素に関連する「機能モジュール」の同定，(iv) 作動エレメントと機能モジュールに基づいたlncRNA機能の解明，(v) 生物実験による検証を行う．
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| 研究実績の概要 |
リピート要素のde novo発見ツールREPriseの改善と論文投稿： in-exact seedを用いた高感度のリピート要素発見手法であるREPriseの改善を行った。T2Tのヒトゲノムに対して適用し、複数の新規のリピートの発見を行った。ソフトウェアはgithubに公開している（https://github.com/hmdlab/REPrise）。プレプリントはbioRxivに公開済みである（https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.01.21.576581v1）。
LINE1に結合するRNA結合タンパク質（RBP）の網羅的同定と特徴付け：質量分析を用いて、LINE1に結合するタンパク質の網羅的同定を行い情報解析と組み合わせることにより、LINE1の配列の機能エレメント候補の提案を行った。本研究で開発した技術（Tiling-MSに情報解析を組み合わせる）は、今後様々な応用が期待される（特許申請中）。
トランスポゾン（TE）とKRAB-ZFPの軍拡競争の解明：公共のChIP-seq/RNA-seqデータを網羅的に解析することによりTEとKRAB-ZFPの軍拡競争の可能性を網羅的に解析を行った。
深層学習技術を用いたRNAアクセシビリティの開発：深層学習技術を用いてRNAアクセシビリティを高速に計算する手法の開発を行い論文発表を行った（https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbinf.2023.1275787/full）。
難溶性RNAの同定とリピートの役割の解明：難溶性RNAの網羅的同定と難溶性RNAにおけるリピート要素の関連性を解析し論文として発表した（https://academic.oup.com/nar/article/51/15/7820/7224126）。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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