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2018 年度 実績報告書

多階層共分散ネットワークによるオミクス間制御ファクターの解明

研究課題

研究課題/領域番号 17J01882
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

河口 理紗  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能知能研究センター, 特別研究員(PD)

研究期間 (年度) 2017-04-26 – 2020-03-31
キーワードマルチオミクス / 再現性 / バッチエフェクト / 共発現ネットワーク
研究実績の概要

本年度は、前年度に続いてRNAの構造解析のデータの統合解析のためのアルゴリズムであるreactIDRの開発を行い、SHAPE-MAPやDMS-Seqなど異なるデータに対しても適用できるよう改良を行った。開発したアルゴリズムとその解析結果についての論文が、国際会議APBC2019での口頭発表に採択され、プロシーディングスが出版され、さらなる発展的な研究につながることが期待される。
また、シンシナティ大学佐々木敦朗准教授らのグループとの共同研究で、グリオブラストーマにおける代謝を様々に変化させたときのトランスクリプトームの解析の結果から、変動遺伝子の共通因子を見つけることで、最終的にグリオブラストーマにおけるIMPDH遺伝子の新たな機能の発見に寄与することができ、解析結果が出版予定である。また同グループとの共同研究により、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームの複数のオミクス情報からそれらの共発現ネットワークの統合的な解析を行い、がん関連遺伝子の新たな制御メカニズムを共同研究者らとともに明らかにすることができた。加えて、このような複数オミクス層におけるエンリッチメント解析における事前分布と、それに基づき各サンプルごとに特異性の高い解析を行うための手法開発をコールドスプリングハーバー研究所のGillis准教授との共同研究において実施した。
さらに、医療画像の分野でのオミクス情報統合において現状最大の問題である、転移学習における精度の低下を改善するために、画像特徴に含まれるバッチエフェクトや画像特徴間の相関関係などの構造パターンを次元圧縮により抽出し、転移学習の精度を最大限に維持するロバストなラジオゲノミクス手法の開発に取り組んだ。これによりラジオゲノミクス研究のさらなる発展と、画像情報以外への応用が期待される。得られた結果については近日中に学術誌に投稿する予定である。

現在までの達成度 (段落)

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

今後の研究の推進方策

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (2件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 1件)

  • [国際共同研究] シンシナティ大学(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      シンシナティ大学
  • [国際共同研究] コールドスプリングハーバー研究所(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      コールドスプリングハーバー研究所
  • [雑誌論文] reactIDR: evaluation of the statistical reproducibility of high-throughput structural analyses towards a robust RNA structure prediction2019

    • 著者名/発表者名
      Risa Kawaguchi, Hisanori Kiryu, Junichi Iwakiri and Jun Sese
    • 雑誌名

      BMC Bioinformatics

      巻: 20 (Suppl 3) ページ: 130

    • DOI

      https://doi.org/10.1186/s12859-019-2645-4

  • [雑誌論文] IMP dehydrogenase-2 drives aberrant nucleolar activity and structure in glioblastoma2019

    • 著者名/発表者名
      Satoshi Kofuji, Akiyoshi Hirayama, Alexander Otto Eberhardt, Risa Kawaguchi, et al.
    • 雑誌名

      Nature cell biology

      巻: 印刷中 ページ: 印刷中

  • [学会発表] reactIDR: Evaluation of the statistical reproducibility of high-throughput structural analyses for a robust RNA reactivity classification2019

    • 著者名/発表者名
      Risa Kawaguchi, Hisanori Kiryu, Junichi Iwakiri and Jun Sese
    • 学会等名
      The 17th Asia Pacific Bioinformatics Conference
    • 国際学会
  • [学会発表] When, how, and why a GTP sensor has emerged2018

    • 著者名/発表者名
      Risa Kawaguchi
    • 学会等名
      The 41st Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan
  • [学会発表] 神経膠腫の初回術前 MRI 画像に対する網羅的画像特徴を用いた遺伝子情報予測2018

    • 著者名/発表者名
      Risa Kawaguchi
    • 学会等名
      The 36th Annual Meeting of the Japan Society for Neuro-Oncology
  • [学会発表] マルチオミクスデータにおけるエンリッチメント解析の傾向と対策2018

    • 著者名/発表者名
      河口理紗, Jesse Gillis
    • 学会等名
      Life Science Frontier Meeting 2018
  • [学会発表] 機械学習を利用したMRI画像によるグリオーマ患者のゲノム・エピゲノム情報予測2018

    • 著者名/発表者名
      河口理紗, 高橋雅道, 三宅基隆, 木下学, 市村幸一, 浜本隆二, 成田善孝, 瀬々潤
    • 学会等名
      Informatics In Biology, Medicine and Pharmacology (IIBMP) 2018

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公開日: 2019-12-27  

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