| 研究課題/領域番号 |
17K00417
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
田口 善弘 中央大学, 理工学部, 教授 (30206932)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | マルチビューデータ / マルチオミックス / 心的外傷後ストレス障害 / 心臓病 / AI創薬 |
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| 研究実績の概要 |
平成２９年度はテンソル分解を用いた教師無し学習を用いた変数選択法を用いて、マルチビューデータ解析を行う方法を提案した。この方法では複数個のテンソルの積から新しいテンソルを作成し、このテンソルをタッカー分解するという方法で、通常のマルチビューデータ解析には欠かせない、ここのビューの重みづけ評価をすることなく解析することが可能であることを、人工データ、及び、数々の遺伝子発店プロファイルや、エピジェネティックプロファイルの統合解析で可能にした。タッカー分解の実際のアルゴリズムには高次元特異値分解法が有効であることが分かった。
この方法を用いて、マルチオミックスデータ解析を行った。用いたデータはDBTSSからえた、RNA-seq,TSS-seq及びヒストンのアセチル化のデータセットである。
更に、遺伝子発現プロファイルからAI創薬を行う方法を提案し、Gene Expression Omnibusにある遺伝子発現プロファイルと、DrugMatrixにあるデータをくみあわせることで実際にAI創薬を行った。
対象となった疾患は以下のとおりである。・心臓疾患 ・血友病 ・心的外傷後ストレス障害 ・糖尿病 ・腎臓がん ・肝硬変 また、これとは別に、テンソル分解を用いた教師無し学習を用いた変数選択法を直接マルチオミックスデータに適応し、遺伝子選択を行うと共に、心的外傷後ストレス障害由来の心臓病の原因遺伝子の推定を行った。また、これらの遺伝子についていろいろな種類のエンリッチメントサーバを用いて評価を行い、良好な結果を得た。
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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
原著論文を3報、国際会議論文を１報刊行し、順調に成果をあげている。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在、この方法をさらに以下のような課題に用いる予定である。
・miRNAトランスフェクションの普遍的な、配列非特異的な遺伝子発現制御
・社会層昆虫のカースト形成
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| 次年度使用額が生じた理由 |
論文の刊行が遅れたため論文掲載料の執行が遅れた。次年度発表分の論文の掲載料に充てる予定である。
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