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2016 年度 研究成果報告書

転写伸長過程の数理モデルとベイズ統計に基づく逆問題解法

研究課題

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研究課題/領域番号 15K12145
研究種目

挑戦的萌芽研究

配分区分基金
研究分野 生命・健康・医療情報学
研究機関統計数理研究所

研究代表者

吉田 亮  統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (70401263)

連携研究者 河岡 慎平  株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 主任研究員 (70740009)
小山 慎介  統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (20589999)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2017-03-31
キーワードベイズ統計 / 転写伸長 / 新生転写産物 / Total RNA-seq / 逆問題
研究成果の概要

Total RNA-seqと呼ばれるRNAシーケンスの技術とデータ科学の解析技術を組み合わせ,観測データからRNAポリメラーゼと呼ばれる転写活性酵素がゲノム上を移動するプロセス(転写伸長速度)を再構成する問題に取り組んだ.これまで転写伸長速度の包括的測定を目的にいくつかの実験技術が開発されてきたが,実験の難しさ・精度・コストの問題があり,広く普及するに至っていない.本研究により,汎用的な実験手法であるTotal RNA-seqとデータ科学の解析手法を組み合わせることで転写伸長のプロセスを再構成できることが実証された.これにより転写伸長研究における新しい可能性が切り拓かれることが期待される.

自由記述の分野

統計科学

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公開日: 2018-03-22  

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