| 研究課題/領域番号 |
20K06609
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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43060:システムゲノム科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | bioinformatics / gene expression / gene co-expression / data normalization / batch effect correction / database / batch effects / RNA-seq / network analysis |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Understanding gene regulation is one of the key questions in biology. The computational prediction of regulatory interactions is an attractive approach, but accuracy is low, even in simple eukaryotes. In this project, we will conduct a comprehensive evaluation of gene expression data normalization, batch effect correction, correlation measures, and downstream network processing steps and their effect on the quality of co-expression networks, in many human and mouse cell types. Results will be made public in a database. This project will lead to better predictions of gene regulatory mechanisms.
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| 研究成果の概要 |
ヒトおよびマウスの様々な組織と細胞種から得られた大規模なRNA-seqデータを用いて、高品質な遺伝子共発現ネットワークの生成を目的としたデータ処理ワークフローの包括的な評価を行った。その結果、できるだけ多くのRNA-seqサンプルの収集、Upper Quartileの正規化、バッチ効果の修正が重要であることが明らかになった。最適な処理ワークフローを使用することで、高品質の遺伝子発現データセットが得られ、他のバイオインフォマティクス解析をサポートする事例を提供した。最後に、このヒトおよびマウスの遺伝子発現と共発現データから新たな知見を見出せるよう共発現ネットワークのデータベースを作成している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Gene co-expression is widely used for the prediction of gene functions and regulatory mechanisms. We here showed how gene expression data can be processed to obtain high-quality co-expression values. This will contribute to improved bioinformatics analyses and new insights into gene regulation.
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