| 研究課題/領域番号 |
23K14233
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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45010:遺伝学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
王 青波 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (00916033)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | statistical fine-mapping / epistasis / 統計的fine-mapping / ゲノム / 遺伝統計 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、大規模ゲノムワイド関連解析(GWAS)やeQTL解析等の要約統計量から個別のゲノム領域において形質に因果的に寄与している変異を推定する手法である、統計的fine-mappingの拡張を目的とする。既存のfine-mappingにおける加法性というモデル的制約を緩和することで、転写因子相互作用等の生物学的現象をより緻密に反映した形質原因変異の大規模同定とそれによる新規知見の獲得を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、大規模ゲノムワイド関連解析(GWAS)やeQTL解析等の要約統計量から、個別のゲノム領域において形質に因果的に寄与している変異を推定する手法である統計的fine-mappingの拡張を目的とする。既存のfine-mappingにおける加法性というモデル的制約を緩和することで、転写因子相互作用等の生物学的現象をより緻密に反映した形質原因変異の大規模同定を可能にする点で独創的かつ意義を有する研究である。
初年度においては、統計的fine-mappingにおける加法性がどの程度成り立つかを大規模レポーターアッセイ(Massively Parallel Reporter Assay)により検証する等実験的な手法によりモデルの妥当性を検証した。また、AND/OR回路のように加法的でないモデルの拡張で新たに検出できる、遺伝子発現制御に関する原因変異の組み合わせ「従属変異」の具体例を遺伝子発現制御変異に関して複数個同定した。次年度に関してはこれらの観測を包含する統計的モデルを実装することが主な方向性として考えられる。
研究計画時にはRustを用いたrobustな実装を想定していたが、より本質的に新規のbiologyをモデル可能かという部分に焦点を当てるため、Rustでの実装はoptionalとし、既存の言語環境での実装を進める。また、最終的には要約統計量(summary statistics)を入力とするモデルをゴールとするが、より近視的なゴールとしてgenotypeデータを入力とするモデルの確立を第一歩として位置付ける。
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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
代表者の本所属先が変更となったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
比較的実験設備等の環境を問わず実現可能なアルゴリズム実装部分を残しているため、所属変更後も進行が可能と考え計画的に進める。
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