| 研究領域 | 超地球生命体を解き明かすポストコッホ機能生態学 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H05582
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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 |
複合領域
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
福永 津嵩 早稲田大学, 高等研究所, 講師(任期付) (80791433)
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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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2020年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 遺伝子機能推定 / ゲノム進化 / 系統プロファイル法 / 機能未知遺伝子 / 機械学習 / 確率モデル / 進化 / アルゴリズム / メタゲノム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年のゲノム解析技術の進歩により、微生物の遺伝子情報を網羅的に取得することが可能となってきた。この中には、ゲノム編集技術の基盤遺伝子であるCas9タンパク質など、人類にとって有用であると考えられる遺伝子が多く含まれていると考えられるが、取得された遺伝子情報の大多数は機能未知であるという問題点がある。本研究では、機能未知遺伝子の機能を推定するために、逆イジングモデル法という機械学習技術を利用した高精度なソフトウェアを開発することを研究目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究計画は、機能未知遺伝子の機能を高精度に予測する手法として、 (1) 逆イジング法を用いた高精度系統プロファイル法を開発する (2) ゲノムデータに付 随するメタデータを統合的に解析するための逆イジングモデル法の技術的拡張、 という 2 点について研究を行うことを目的としていた。
これまでのところ、(1-2)ゲノム進化史を高速・高精度に推定するソフトウェアMirage ver1およびver2、(3)逆イジング法による系統プロファイル法の高性能化の 実証およびMirageとの統合について研究をまとめ、既に論文を報告している。現在、開発したソフトウェアをシアノバクテリアのゲノムデータに適用すること で、フィコビリソームに関与する機能未知遺伝子の機能解析を行う研究に取り組んでいる。
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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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