研究課題
高速シーケンサ等の技術進歩により、大量のオミックスデータが蓄積してきている。遺伝―環境相互作用の解明とその植物生理を深く理解するため、トランスクリプトームデータのみならず、様々な分子群に関するプロファイルデータおよび知識の統合を目指している。昨年度に引き続き、統合すべきオミックスデータの評価と、より高い信頼性のある遺伝子機能予測法の開発のための調査を進めた。これはトランスクリプトームデータのみならず、タンパク質間相互作用データなどを統合的に利用し、遺伝子間機能的ペア推定を信頼性高くする試みであった。また、遺伝子間の関連性推定には、ピアソン相関のみならず、相互情報量に基づく統計量を利用した複雑な遺伝子制御ネットワークの推定を進めた。加えて、申請者が開発してきたディファレンシャルネットワーク手法を基盤とした統合的なネットワーク分析手法の開発にも着手した。また、実用作物、例えばトマトではゲノム情報が公開されているが、シロイヌナズナやイネと比べてその遺伝子機能アノテーションの品質が十分とは言えない状況がある。これらの問題を克服するための第一歩として、利用可能なリシーケンスデータ等を適切に再解析し、アノテーションの改善が必要であることがわかった。今年度は、遺伝子―遺伝子間の機能的関連性を定量化・予測するためのネットワークモデル構築法とその統計的評価法を開発・実装していく。最終的には、作物収量の増大やストレス付与といった有用形質獲得の背後にある遺伝子制御ネットワークの解明を目指す。
2: おおむね順調に進展している
遺伝子機能予測ネットワークモデル性能の客観的評価方法の開発を加速している。収集したデータを適切に統合し、ネットワークモデル構築から有用な結果を引き出すことに集中している。
周辺研究分野で開発されているデータマイニング手法に注視しつつ、遺伝子機能予測ネットワークモデル性能の客観的評価方法の開発を推進する。
すべて 2019 2018 その他
すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件) 備考 (2件)
Frontiers in Plant Science
巻: 9 ページ: 1439
10.3389/fpls.2018.01439
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
巻: 115 ページ: E8096-E8103
10.1073/pnas.1807482115
Plant Cell
巻: 30 ページ: 1887-1905
10.1105/tpc.18.00347
Methods in Molecular Biology
巻: 1830 ページ: 163-189
10.1007/978-1-4939-8657-6_11
http://www.riken.jp/pr/press/2018/20180706_2/
http://www.riken.jp/pr/press/2018/20180807_1/
