| 研究領域 | 生物を陵駕する無細胞分子システムのボトムアップ構築学 |
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| 研究課題/領域番号 |
24H01111
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
市橋 伯一 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (20448096)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 無細胞翻訳系 / 合成生物学 / 遺伝子発現 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では（１）遺伝子配列から発現量を予測する機械学習、（２）機械学習モデルを用いた遺伝子配列のデザインと実験的検証、（３）機械学習モデルの解釈と実験的検証、の３項目を実施することで、遺伝子配列からPURE systemでの発現量を予測するモデルを構築し、さらに学習後のモデルを解釈すること（いわゆる解釈可能なAI）により、PURE systemにおける発現量を決める配列要因を理解することを目指す。これにより、データベース上の未利用遺伝子や人工設計した遺伝子など、任意の遺伝子をPURE systemで効率良く発現させることができるようになり、人工分子システム構築の基盤技術となることが期待される。
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