| 研究課題/領域番号 |
16KT0134
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
連携探索型数理科学
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| 研究機関 | 大分大学 |
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研究代表者 |
末谷 大道 大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)
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| 研究分担者 |
矢尾 育子 関西学院大学, 理工学部, 教授 (60399681)
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| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2020-03-31
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| キーワード | 質量分析イメージング / 多様体学習 / 計算トポロジー / 機械学習 / 神経変性疾患 / バイオマーカー |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、様々な生体試料から計測されるIMSイメージングデータに対して、多変量解析法に基づく次元縮約などの統計的機械学習手法を適用することにより、神経変性疾患に関与する分子種の発見を目指した。IMSイメージングデータからの特徴抽出としてパーシステントダイアグラムに着目し、多様体学習によって遺伝子ノックアウトマウスと正常脳マウスの脳構造の差異を調査した結果、灰白質・ 白質・切片試料に塗布するマトリクスに関与する物質と大きく3分類され、さらに、その中で複数の特徴的なクラスター成分に分かれることがわかった。また、 野生型とノックアウト型にも有意な差が現れる物質も存在することがわかった。
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| 自由記述の分野 |
複雑系科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果を発展させることで、遺伝子改変に伴う脳内環境の変化を検出するためのデータ解析法を提案し、多数のサンプルを用いた大規模な解析を通じて、パーキンソン病やレビー小体型認知症などの神経変性疾患に関与するバイオ・マーカーの候補の発見に繋がる。
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