| 研究課題/領域番号 |
20K14361
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分12040:応用数学および統計数学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
飯田 渓太 大阪大学, 蛋白質研究所, 准教授 (10709653)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 確率過程論 / 数理モデル論 / 超幾何関数 / ベイズ推定 / 一細胞解析 / 遺伝子発現 / シングルセル / 確率モデリング / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 確率過程 / 真核生物 / Gene expression / Probability theory / Integral transform / Hypergeometric function / Bayes theory |
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| 研究開始時の研究の概要 |
生物学と情報科学の融合による技術革新は、個体の全遺伝子データを一細胞レベルで取得可能にした。しかし、生物データに内在するノイズは構造が複雑であり、特に、遺伝子の転写のオン・オフ状態の遷移のゆらぎとその遷移確率の同定は、遺伝子発現の分子機構を理解する上で重要な課題であるにも関わらず、直接的な計測法は存在しない。この問題に対し、本研究では確率・統計理論の立場から、遺伝子の転写のオン・オフ遷移確率をデータから推定する理論を構築し、大腸菌および出芽酵母の代謝系遺伝子の転写制御に適用することで、原核生物と真核生物に共通する転写制御の機構解明を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、１細胞レベルで観察されている遺伝子発現のゆらぎ・ばらつきの確率ダイナミクスを数学的に定式化することで、実験では直接観察することの難しい転写制御パラメータをスナップショットの１細胞データ（mRNA量や蛋白質量）から定量的に推定する方法を開発した。この中で、遺伝子産物の確率的な生成・消滅を表す方程式を導出し、さらにその定常解（確率モデル）を数学的に厳密に導出する方法を発見した。この理論を大腸菌ラクトース代謝系と出芽酵母ガラクトース代謝系のデータにそれぞれ適用することで、転写制御に関する生物パラメータを定量的に推定し、さらに両者に共通した転写制御の機構を見出すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、一細胞RNAシークエンスなどの技術進展により、全遺伝子の発現情報から発生段階などの細胞の長期的な状態変容を予測する研究が進展している。しかし、こうした一細胞データには遺伝子に特有のノイズやばらつきが含まれるため、決定論にもとづく従来のデータ解析手法では、転写制御などの生物パラメータを定量的に推定することは困難であった。そこで、本研究では確率過程論を用いたアプローチにより一細胞のスナップショットデータから転写制御パラメータを推定する方法を確立し、原核生物、真核生物の実データに適用可能であることを実証した。この手法を正常とがん細胞の比較に用いることで臨床応用にもつながることが期待される。
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