研究課題/領域番号 |
23K11302
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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 | 滋賀大学 |
研究代表者 |
岩山 幸治 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (90737040)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2027年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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キーワード | RNA-Seq / 変分オートエンコーダー / Deconvolution |
研究開始時の研究の概要 |
生物は多様な細胞から成っており,生命現象を理解するためには,対象を構成する細胞腫の割合や細胞腫ごとの遺伝子発現パターンを明らかにすることが重要となる.しかし,多種多様な条件で取得された大量のサンプルについて細胞ごとの発現パターンを測定することは未だ困難である.本研究では多様な条件における細胞種ごとの遺伝子発現パターンを明らかにするため,多数の細胞から取得された遺伝子発現データを細胞種ごとの遺伝子発現パターンへ分解するモデルを開発する.細胞種ごとの遺伝子発現パターンについて機械学習を行い,多種多様なサンプルについて,細胞種ごとの遺伝子発現パターンを推定することが可能となると考えられる.
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