| 研究課題/領域番号 |
26330342
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 (2017)
東京工科大学 (2014-2016) |
|---|
研究代表者 |
村上 勝彦 東京大学, 医科学研究所, 特任研究員 (30344055)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 遺伝子機能 / 遺伝子変異 / 遺伝子発現 / オミックス解析 / バイオマーカー / データ統合 / 細胞内局在 / 遺伝子 / データベース / 多重検定 / タンパク質間相互作用 / 立体構造 / タンパク質機能ドメイン / GSEA / 蛋白質間相互作用 / 蛋白機能ドメイン / 疾患 |
|---|
| 研究成果の概要 |
ヒト遺伝子（タンパク質）に関するデータには様々なタイプがある。この複数データを統合したとき情報(term)は相互に関連している。本研究では、termの相関を解析しデータの潜在的因子を新たに定義することが目的である。遺伝子機能のtermについて相関検出を行うと、タンパク質の細胞局在情報が他の機能の情報と相関が高いことがわかった。さらに大規模化の方法を検討し、厳密な相関計算をせずに行列因子分解を適用する方法により大規模化が可能であることがわかった。同時に複数termで表現される複合概念を自動抽出できた。さらに遺伝子発現や変異等のオミックスデータに適用し、新規バイオマーカーの候補を得た。
|
