| 研究課題/領域番号 |
16K12519
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
木下 賢吾 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (60332293)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | レアバリアント / 発現量変化 |
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| 研究実績の概要 |
変異がコーディング領域にアミノ酸の変異を伴う形で入る場合には、自身が基盤Bで展開したように、タンパク質の立体構造情報を活用して影響を推定する手法の開発の実現性は高い。一方で、変異が発現量に及ぼす影響はまだ未解明な部分も多く、非常にチャレンジングである。これに対して、これでまで我々が展開してきた遺伝子の発現量解析に関する研究とヒトを対象とした変異解析の基盤を活用し、変異の発現量に及ぼす影響の統計的な描像を明らかにすることを目指す。本年度は、昨年度ターゲットして選んだA549細胞の変異と発現量の関係の解析を進めるため、調整領域の解析を進めた。具体的には、独自のChIP-seq法の大規模解析に適したパイプラインの構築を行った。また、ChIP-Seq法はRNA-Seq法などのような他のNGS手法と比較するとノイズが多く定量性に難があるのが現状であるので、A549細胞でのChIP-Seqデータを用いてピークコールの結果に対してそのペア間に類似度を定義することでクラスタリングを行い、結果を各種メタデータと共に示すことで、ChIP-Seq解析がどのような要因によりどの程度バイアスを受けうるか可視化を行うことで、バイアスの影響評価を行った。さらに、MACS2で用いられるピークコールの際のライブラリ長の推定に関する誤差を補正する手法として提案されていてる手法を実装しパイプラインに組み込んで合わせて利用することで、ピークコールの精度を向上させることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
制御領域の情報を当初はJasperなどの既知の転写因子結合部位情報を活用することを検討していたが、後年に行う予定としていたChIP-seqのデータ収集と解析による調整領域の同定を行えた点で進展があった。特に、データベース横断的に大規模な解析を行うための大規模解析に適した独自パイプラインの構築を行うことができ、次年度以降の解析を加速することができる見込みが立った。一方で具体的な解析に関して少し後回しになっており、3年目に重点的に解析を行う。
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| 今後の研究の推進方策 |
制御領域の情報を当初はJasperなどの既知の転写因子結合部位情報を活用することを検討していたが、後年に行う予定としていたChIP-seqのデータ収集と解析による調整領域の同定を行えた点で進展があった。特に、データベース横断的に大規模な解析を行うための大規模解析に適した独自パイプラインの構築を行うことができ、次年度以降の解析を加速することができる見込みが立った。一方で具体的な解析に関して少し後回しになっており、3年目に重点的に解析を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の進捗とタイミングが合う学会がちょうど地元での開催であり、旅費の支出が少なかったため。
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