| 研究課題/領域番号 |
18K06198
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分43060:システムゲノム科学関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
茂櫛 薫 順天堂大学, 大学院医学研究科, 非常勤講師 (60569292)
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| 研究分担者 |
島田 周 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (20609705)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | バイオインフォマティクス / 仮想ダイセクション法 / 教師なし学習 / 遺伝子発現解析 |
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| 研究成果の概要 |
本課題では、ヒト臨床検体(正常・炎症・癌組織)の遺伝子発現情報から、組織内に含まれる細胞群の混合率を推定するアルゴリズムを開発する。そこで、細胞種が混在した正常・炎症・癌などの組織の発現パターンを公共データベースから入手し、機械学習の一つである「教師なし学習」を用いて、各細胞群のリファレンスとなる発現パターン(リファレンス発現パターン)とそれらの混合比を検体ごとに推定する。さらにリファレンス発現パターンを用いて、新規に得られた検体の発現プロファイルに対して細胞群の混合比を算出し、研究者に提示するようなシステムの構築を目的とした。
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| 自由記述の分野 |
臨床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 |
近年ではシングルセル解析技術の進展がめざましく、本研究でゴールとした細胞集団の同定や比率推定などが実験的に可能になりつつある。しかしながらシングルセル解析にはバルク解析よりコストが掛かることや、すでに公開データベースに蓄積された臨床検体のバルクRNA-seqデータやマイクロアレイによる発現プロファイルの再解析により既存検体の細胞集団の推定が可能になることで、シングルセル解析で得られる情報と相補的に活用できることが期待される。
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