研究課題/領域番号 |
22K12238
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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研究機関 | 弘前大学 |
研究代表者 |
玉田 嘉紀 弘前大学, 医学研究科, 教授 (80435495)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022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 | ベイジアンネットワーク推定 / MCMC / 遺伝子ネットワーク推定 / ベイジアンネットワーク |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、連合学習を用いたオミクス・データからの生体分子ネットワーク推定法の研究を行う。近年、さまざまなオミクス・データが公共データベースに蓄積され、データ・ドリブン型の生体分子ネットワーク解析で盛んに用いられている。近い将来、個々人がオミクス・データを保有する時代になると、これまで以上に大量のデータが生成され、より精緻な解析ができるようになると期待できる。一方で、それら大量のデータ処理や個人情報保護の問題から、個々人のオミクス・データを一箇所に集約し解析することは現実には困難であると予想される。本研究は、これらの問題を解決することで、分子生物学や新薬開発への貢献を目指す。
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研究実績の概要 |
計画通りワークステーションなどの購入とセットアップを行い研究環境の整備を行った。申請者自身で開発を行っているベイジアンネットワーク推定ソフトウェア INGOR およびMCMC 計算ソフトウェア(名称未定)それぞれおよびそれらの連携動作の確認を行った。また東大医科研の大型計算機である SHIROKANE および日本のフラッグシップスパコンである富岳での環境セットアップを行った。MCMC 計算ソフトウェアは富岳で並列動作ができるように並列化を行なっているため、その動作確認も行った。 セットアップした計算環境を用いてヒト2万遺伝子の遺伝子ネットワーク推定およびそのデータからの MCMC によるサンプリングを確認した。現状、テストデータに用いている 400遺 伝子ノックダウンデータセットのうち、 ノックダウンした 400 遺伝子周辺のネットワークがサンプリング対象となっており、2万遺伝子全遺伝子に対するサンプリングまでは実現していない。 なお、本研究計画の大元になっているこの MCMC 技術については、基礎的なデータの収集は完了し、現在論文化を進めているところである。 計画では主に遺伝子発現データを使う予定であるが、申請者が参画する大規模健診による健康ビッグデータへの適用も同時に進めることにした。そのための準備を2022年度中に行なった。ベイジアンネットワーク解析による健康ビッグデータ解析自体はうまくいくことが確認できたため、今後 MCMC による本研究においてもターゲットの一つとしたい。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
技術的・科学的な問題ではなく、業務上の時間配分の優先度の問題から想定していた範囲の内容に取り組めず、その目標を達成できなかった。そのため当初の計画よりやや遅れが生じている。
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今後の研究の推進方策 |
自分が主宰する講座に情報系の若手研究者を迎えることができたので研究協力者として共同で研究に取り組み遅れを取り戻したい。また本技術に興味を示している共同研究を行なっている企業が数多くあるので、その研究リソースも活用し、研究を推進していきたい。
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