研究課題/領域番号 |
17K15050
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
菅原 武志 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (60713005)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | 3Dゲノム地形 / 核内染色体構造 / データ駆動型数理モデリング / 細胞周期・細胞分化 |
研究実績の概要 |
平成30年度では、計算機シミュレーションプラットフォームを構築し、データ駆動型モデリングから離散的準安定ゲノム構造を数理的に研究、過去の研究で得られたライブイメージング結果(Sugawara et al., under review)と比較した。 ・ 推定された構造の標本集団から準安定ゲノム構造を抽出し(※)、3D構造のクラスタリングにより標本集団を類似したものどうしのグループに分けた(※ 準安定ゲノム構造間遷移の推定 --- contact mapは多くの固定細胞から得られるが「十分に多くの細胞由来のcontact mapは全ての瞬間のゲノム構造の接触情報を含み、時間平均して得られるcontact mapと同等である」というゲノム構造のエルゴード性を仮定することで、Hi-Cデータ駆動型MDシミュレーションからゲノム構造動態情報抽出を行った。準安定ゲノム構造間遷移情報は隠れマルコフモデルを用いてゲノム構造時系列データから推定された)。 ・ 推定されたゲノム構造から有効自由エネルギー地形を構成し定量化。標本構造集団から自由エネルギー地形を描く手法が提案されているが、それらを参照し複数の離散的準安定ゲノム構造とその安定性(構造揺らぎの大きさ)が細胞周期に依存してど のように変化するかを解析した。 ・ 推定された準安定ゲノム構造(と遷移)の結果をライブイメ ージングの結果と比較し、整合性を検証した。 ・ 関連研究であるクロマチン動態論文、(1) 離散的準安定遺伝子配置(データ解析)の論文を執筆・提出した(Sugawara et al., under review)、(2)上野グループの論文(Ito et al., Biochem Biophys Res Comms 2019)が公開された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
平成30年度は、 計算機シミュレーションプラットフォームを構築し、データ駆動型モデリングから離散的準安定ゲノム構造を数理的に研究、ライブイメージング結果と比較した。予定通り計画が進まない点もあり課題が残った: (1) 数理モデリングと比較するのに重要なイメージングデータ解析の論文を執筆・提出した(Sugawara et al., under review)。 (2) 推定された構造の標本集団から準安定ゲノム構造を抽出し、3D構造のクラスタリングにより標本集団を類似したものどうしのグループに分けた。推定されたゲノム構造から有効自由エネルギー地形を構成し、複数の離散的準安定ゲノム構造と構造揺らぎの大きさが細胞周期依存的に変化するかを解析した。推定準安定ゲノム構造結果をライブイメ ージングの結果と比較し、整合性を検証した。 (3) 酵母データについては研究が進行し2019年度に学会発表や論文執筆に入れる。 (4) 他方でほ乳細胞データについての研究が計画よりも遅れている。今年度解決すべき点であった「ゲノム構造を推定するアルゴリズムにおいて時々計算が収束しない問題」が依然として残ったためである。酵母ではゲノム構造の自然な拘束条件により構造エントロピーが減らされるため比較的容易に収束するのに対し、後者のデータでは試した構造サンプリング数で計算が収束しない問題がより頻繁に起こる。今のところ正解に比較的近い初期値を探索することにより回避しているが、核内ゲノム構造の自然な拘束条件を見つけるか、あるいは抜本的な効率的サンプリング法を考案する必要がある。
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今後の研究の推進方策 |
平成30年度では「ゲノム構造を推定するアルゴリズムにおいて計算が収束しない問題」が依然として課題として残った。これを克服すべく正解に近い初期値を予め推定するアルゴリズムを検討したが十分でない。他の方法としては「計算リソースを増やすことでGPGPUを利用できるようアルゴリズムを改変する」があり現在検討している。 平成31年度では、最近の公開データに基づいて酵母ゲノム構造推定の改良、ほ乳細胞神経細胞分化についてのゲノム構造推定を行い、学会発表を通じて宣伝していく。
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次年度使用額が生じた理由 |
(1) 2018年度に参加する予定だった海外国際会議をスケジュールの都合で見合わせたため。次年度は宣伝のため出席する予定。 (2) 査読中論文の受理が遅れたため、2018年度に支出予定だった論文投稿料が2019年度に持ち越しになった。
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