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単一細胞シークエンスデータを用いたネットワーク分析モデルと高速化技術

公募研究

研究領域予防を科学する炎症細胞社会学
研究課題/領域番号 18H05031
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
研究機関東洋大学 (2019)
京都大学 (2018)

研究代表者

浅野 泰仁  東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2020-03-31
研究課題ステータス 完了 (2019年度)
配分額 *注記
7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
キーワード単一細胞シークエンス / ネットワーク / グラフ / 単一細胞シークエンスデータ / 遺伝子間関係ネットワーク / 未病 / 炎症 / 遺伝子 / 相関ネットワーク / ネットワーク分析モデル / 慢性炎症
研究実績の概要

松島研究室で作成された単一細胞シークエンス時系列データ(ブレオマイシン投与による肺線維症誘導マウスの遺伝子発現の時系列データ)を調査し,炎症進行に伴う変化を分析するための「遺伝子相関ネットワーク」(注: 遺伝子間の物理的なつながりを表すモデルではなく,発現量の相関が高い遺伝子対を辺でつないだ独自のネットワークモデル)を提案した.本モデルの構築には単一細胞シークエンスデータのノイズ除去を行う最新手法MAGICを活用することで,分析に適したネットワークが得られることを確認した.さらに,時系列データの各時点ごとに得られたネットワークの変化を捉えやすくするために,全時点に対して遺伝子の位置を統一した可視化手法を提案した.これらを用いて炎症進行に伴う変化を分析したところ,遺伝子相関ネットワークにおいて、細胞ごとの発現の増減で負の相関関係にある遺伝子対に相当する辺に特徴的な時系列変化を発見することができた.この結果は炎症進行と遺伝子相関ネットワークの変化が何らかの関係を持つことを示唆していると考えられる.この結果を論文にまとめ,第39回医療情報学連合大会・第20回日本医療情報学会学術大会において発表した.また,シークエンス時系列データに適用できる機械学習について検討した.さらに,連携研究者と協力して,糖尿病マウス等を作成し,単一細胞シークエンス時系列データを取得し,上記の手法を適用することで遺伝子相関ネットワークを構築した結果,やはり上記同様の,負の相関関係にある遺伝子対に相当する辺に特徴的な時系列変化を発見することができた.

現在までの達成度 (段落)

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2019 実績報告書
  • 2018 実績報告書
  • 研究成果

    (2件)

すべて 2019

すべて 学会発表 (2件)

  • [学会発表] 1細胞遺伝子発現時系列データの遺伝子相関ネットワークによる分析2019

    • 著者名/発表者名
      浅野泰仁、小倉淳、 七野成之、上羽悟史、松島綱治
    • 学会等名
      第39回医療情報学連合大会・第20回日本医療情報学会学術大会
    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
  • [学会発表] マンガ制作支援に向けたメタデータモデルと深層学習による構図推薦への応用2019

    • 著者名/発表者名
      伊藤 博典,浅野 泰仁
    • 学会等名
      DEIM2019 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書

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公開日: 2018-04-23   更新日: 2021-01-27  

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