| 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。実際、別のプロジェクトにはなるが、構造へマッピングしMDで機能評価を行うこともできるようになってきた。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した。
まず、基礎となるデータの収集と本格的な解析の前処理として、A549とK562細胞に着目し、発現量データの大規模解析をすすめた。また、転写因子結合部位の解析のために、公共データベースに存在するChIP-seqデータを収集し解析を行った。当初計画では、Cosmicに入っているより多くの細胞種での検討を行いたかったが、公共データベースのアノテーションの揺らぎなど、大規模な解析を阻む要因が多く、本計画では2種の細胞に限った解析になってしまった点は残念である。一方、これらの解析の実施に当たっては、Matataki (Okamura and Kinoshita, 2019)やChIP-seqのための正確なライブラリ長推定（Anzawa et al, in prep）など、独自の解析手法を開発することができた。今後は、この研究課題で開発した要素手法を活用しながら、より多種類の細胞に展開し、非コード領域における変異のインパクト解析の手法開発へとつなげたい。
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