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が必須である。本研究課題では、遺伝―環境相互作用の解明に資する様々な分子群に関するオミックスデータおよび知識の統合を試みた。主な成果として(1)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を進めた。(2)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検討した。(3)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の一部としてdifferential regulation analysis (DRA) により転写因子等の制御因子予測を可能とした。断続的に産出されるオミックスデータに対応し、遺伝子機能予測モデルの構築を“持続的に”行う枠組みは、利用可能なオミックスデータが増えるに従って、予測精度の改善が見込まれる。このため、持続的にその構築を行うソフトウェア実装が鍵となる。これにより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が促される。本研究課題の遺伝子機能予測モデルおよび解析手法は、将来的に総合的な「環境適応型植物設計システム」の重要なモジュールの一つとなりうることが示唆された。
すべて 2020 2019
すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (1件)
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