| 研究課題/領域番号 |
17K15132
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
鬼丸 洸 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 基礎科学特別研究員 (30787065)
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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 | 機械学習 / ゲノム解析 / 遺伝子制御 / 形態形成 / ディープラーニング |
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| 研究実績の概要 |
本研究ディープラーニングを応用した形態形成における全ゲノム転写制御ネットワークの推定方法を目的としており、研究計画として主に "A. 四肢形成及びヒレ形成過程におけるATAC‐seqを用いた制御配列候補の同定"、"B. ディープラーニングを応用した全ゲノム転写制御ネットワーク推定方法の確立"、の2つの課題を設定している。
課題A. 四肢形成及びヒレ形成過程におけるATAC‐seqを用いた制御配列候補の同定
この課題においてはすでに四肢形成におけるATAC‐seqデータの取得に成功している。このデータは課題Bで使用する予定であるが、現在までに配列の進化的保存性や転写因子のモチーフの頻度の解析、時間的なダイナミクスを示す制御配列と定常的なものの違いなど様々な解析を遂行中である。ヒレ形成過程においては発生段階表の作成を終え、サンプル調整においての条件検討を行っている。
課題B. ディープラーニングを応用した全ゲノム転写制御ネットワーク推定方法の確立
この課題においては、"遺伝子制御配列の予測"および"遺伝子制御関係の予測"の2種類のソフトウェアの開発に取り組んでいる。前者では、遺伝子制御配列の特徴をディープラーニングを用いて解析し、どういった転写制御因子が制御に関わっているかを同定するものである。発表されている類似のソフトウェアのパフォーマンスを上回るものの開発に成功した。論文およびソフトウェアをプリプリントサーバーbioRxiv、githubにおいてそれぞれ公開し、現在、査読付き論文の投稿中である。後者では、制御配列とプロモーターの組み合わせを予測することにより、どの制御領域がどの遺伝子を制御しているのかを推定する取り組みであり、現在ソフトウェア開発に取り掛かっている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
ほとんどの必要な実験データは取り終えているが、予定していたイヌザメのヒレ形成におけるエピジェノムデータの取得に技術的な問題が生じたのが、遅延している主な理由である。本研究で予定していたATAC-seqという、次世代シークエンサーを使用した遺伝子制御配列候補の同定するための手法において、細胞核を分離する際に、動物種特異的な問題が生じていることまではわかっているものの、条件を最適化するに至っていない。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究計画では、現在までに得られている成果をまとめつつ、遅延の原因となっている実験手法についての見直しを行っていく予定である。問題が生じている技術に関して、代替となる実験手法の条件検討をすでに始めており、現在までに良好な予備データが得られている。このため、代替手法によるデータ取得の見通しが立っており、本研究計画の完了が見込まれる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
予定していた実験手法に技術的な問題が生じ、それに伴い実験手法に含まれている次世代シーケンサーの利用費が未使用となっている。予備実験により、類似データが得られる代替手法に技術的な問題がないことを確かめており、年度内にこの代替手法によるデータ取得を行うに当たって、同じく次世代シーケンサー利用費などに、未使用額を年度内に使用する予定である。
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