| 研究課題/領域番号 |
20K06043
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分39030:園芸科学関連
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| 研究機関 | 京都府立大学 (2021-2022)
国立研究開発法人理化学研究所 (2020) |
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研究代表者 |
福島 敦史 京都府立大学, 生命環境科学研究科, 教授 (80415281)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | バイオイフォマティクス / バイオインフォマティクス / トランスクリプトーム / 共発現ネットワーク解析 / データ統合 / 機械学習 / 遺伝子機能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、統合ディファレンシャルネットワーク情報を利活用した客観的かつ持続的な遺伝子機能予測手法の開発を行う。本手法のコア技術は、発現差異 (DEGs)、とディファレンシャル共発現 (DC) および転写因子情報を組み合わせたDifferential Regulatory Analysis (DRAと総称) である。さらなる予測機能向上のために、アンサンブル機械学習により複数DRAを統合する。客観的かつ持続可能な遺伝子機能予測の性能評価のために、自動構築するネットワークオントロジー (NeXO) をgold standardとして利活用する。最終的に、遺伝子間の機能的関連性を定量化し、予測するためのネットワークモデル構築法を確立する。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、以下の研究開発を行った。(1) アンサンブル学習によるDRAの統合解析手法の開発、(2) 客観的かつ持続可能な植物ネットワークオントロジーの構築、(3) 得られたgold standardによる客観的な遺伝子機能予測精度の評価、(4) メタボロームデータの遺伝子機能予測への利活用法の探索、(5) 植物メタボロームデータをLinked Open Dataとして共有。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
公的データベースへのデータ公開と共有は、公開データからの知識の再発見および検証可能な仮説構築を促すと考えられる。これまでの研究財産である公的利用可能なオミクスデータ群が宝の山であるとするならば、新規ネットワーク解析アルゴリズムの開発が新規遺伝子機能予測の向上と機能解析への有力な指針を与えうる。将来的に、ストレス耐性付与等の有用形質獲得に寄与しうる未解明の遺伝子制御ネットワーク同定が、バイオ技術イノベーションから社会還元への道筋に多様性を与える。
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