| 研究領域 | 代謝アダプテーションのトランスオミクス解析 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H04847
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
生物系
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
宇田 新介 九州大学, 生体防御医学研究所, 准教授 (20599609)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | システム生物学 / 情報理論 / トランスオミクス / オミクス / データ解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
トランスオミクスネットワークの同定において，エッジが異なる階層のノードから受ける影響の有無を推定する手法を開発する．条件付き相互情報量の差分によってエッジと階層間の相互作用，および，エッジとノード間の相互作用をそれぞれ定義し，前回の公募研究によって開発した方法を拡張することで，エッジと階層間，および，エッジとノード間の相互作用の有無を検定する．
加えて，生命現象を理解するのに十分な分子種を観測できているかを調べる手法を開発する．相互情報量の分解から未知経路を見積もる方法を拡張して階層全体に適用することで，全体の未知経路の寄与から未観測の分子種数を見積もる．
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| 研究実績の概要 |
オミクスデータおよび複数の階層にまたがるマルチオミクスデータの解析手法を，情報理論的アプローチに基づいた開発を行っている．オミクスデータは分子種と対応する変数の数が多いのに対して，サンプルサイズは小さく統計学的な観点からは非常にデータ量が少なくなりがちである．サンプルサイズが小さい状況では，ネットワーク構造の推定において信頼性は乏しくなり，ネットワーク構造の比較において局所的なエッジの比較に意味を見出しづらくなる．特に，複数階層からなるマルチオミクスデータでは，この傾向はより顕著になる．
我々はエッジにオントロジーを導入することで，分子生物学的な見地からエッジの種類（エッジタイプ）を定義し，ネットワーク構造からエッジの種類に関する統計量を抽出した．これにより，局所的なエッジの比較に依らないネットワークの比較が可能となる．エッジに付与されるオントロジーは，推定対象であるネットワークのノードの分子生物学的属性によって定義される．ノードの分子生物学的属性は，今回はKEGGのデータベースを参照することで決定している．エッジのオントロジーはいくつかの定義が考えられるが，オントロジーの定義次第では，異なる階層間でもエッジタイプに関する統計量を通してネットワークの比較が可能となる利点もある．
健常と肥満マウスにおいて，情報量的アプローチからネットワーク構造を推定し，グルコース応答に対するネットワーク構造の変化をトランスクリプトームとメタボロームの両階層で本手法によって比較した．既存のネットワーク構造に関する統計量は，ネットワーク構造への摂動に対して多くがロバストでない上に，実験条件間の違いがあまり反映されない．対して，エッジタイプから算出される統計量は，ロバストで実験条件間の違いを比較的よく反映することがわかった．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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