| 研究課題/領域番号 |
21K21316
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
岡田 大瑚 京都大学, 医学研究科, 助教 (10911852)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 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 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 幾何学 / 関数データ解析 / 老化 / オミックス / 生命情報学 / オミックス解析 / 画像解析 / データマイニング / エピゲノム / バイオインフォマティクス / 画像 / 幾何 / 眼科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の医学・生命科学研究では、時間構造と空間構造の両方を持ったデータからの情報抽出問題は様々な状況で現れる。本研究では、データ駆動的に時空間データの情報抽出を行う新規の解析手法を提案する。提案手法を用いて、臨床蛍光造影画像解析と時系列エピゲノミクス解析の課題に取り組む。これらは、臨床医学、基礎生命科学のそれぞれで代表的かつ重要性の高い時空間データからの情報抽出問題である。また、本研究で開発する手法は、臨床画像診断や次世代シークエンサーデータの解析に幅広く適用できると期待できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、幾何学や関数データ解析を用いた、時間構造や空間構造を持った医学・生命科学領域のデータ駆動的な解析を行うための新規のデータ解析手法を開発した。特に、加齢ゲノミクス領域において、非線形な加齢変化を網羅的に検出し、その代表的なパターンを分類する関数データ解析に基づく新規のDICNAP法を開発した。この手法を公共DNAメチル化データセットに適用することで、DNAメチル化マーカーの非線形な加齢変化の全体像をあきらかにすることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
加齢に過程で生じる変化には、線形なものだけでなく非線形な変化も数多くあることが知られている。本研究の学術的意義は、オミックスデータからデータ駆動的に加齢変化パターンの全体像を取得する関数データ解析に基づく手法を開発したことである。また、関数データ解析を用いたオミックス解析の有意義な実施例を示したことも意義の１つである。
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