| 研究課題/領域番号 |
18H04127
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
榊原 康文 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10287427)
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| 研究分担者 |
佐々木 えりか 公益財団法人実験動物中央研究所, マーモセット医学生物学研究部, 部長 (70390739)
星野 敦 基礎生物学研究所, 分野横断研究ユニット, 助教 (80312205)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 非コードRNA / バイオインフォマティクス / 深層学習 / 遺伝子発現 / マーモセット / アサガオ |
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| 研究成果の概要 |
生物の全遺伝情報が書かれた生物の設計図であるゲノムの中で，タンパク質には翻訳されないが転写されて機能を発揮する非コードRNA遺伝子の解析のために，深層学習モデルに基づいたバイオインフォマティクス手法を開発した．配列の分類とクラスタリングに関して，既存の手法よりも優れた精度を達成した．マーモセット消化管のメタトランスクリプトーム解析を実施して盲腸，横行結腸，糞便間における細菌叢の遺伝子発現量の変化を明らかにした．さらに，アサガオの花弁での遺伝子発現データベースを構築した．
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| 自由記述の分野 |
バイオインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マイクロRNAを初めとする非コードRNA遺伝子の発見とその発現解析は，がんや発生などあらゆる分子生物学の課題で重要である．本研究で開発した手法は，ゲノム配列から非コードRNA遺伝子を網羅的かつ高精度に発見する課題の解決に向けて大きな前進となった．そして，生物医学分野の研究におけるモデル動物マーモセットおよびモデル植物のアサガオのトランスクリプトーム解析のための最適なプロトコルを構築した．
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