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2022 年度 研究成果報告書

ナノポアシークエンサーを用いたRNA二次構造決定法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 19H04210
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
研究機関東京電機大学 (2021-2022)
慶應義塾大学 (2019-2020)

研究代表者

佐藤 健吾  東京電機大学, システム デザイン 工学部, 教授 (20365472)

研究分担者 加藤 有己  大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (10511280)
河原 行郎  大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (80542563)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワードバイオインフォマティクス / RNA二次構造 / ナノポアシークエンサー / RNA修飾 / 深層学習
研究成果の概要

RNA二次構造特異的に化学修飾を引き起こす化合物でRNA配列を処理し,ナノポアシークエンサーでその化学修飾を直接読み取ることによって二次構造プロファイルを計測する方法を確立した.深層学習によるRNA二次構造予測法MXfold2を開発し,世界最高精度を達成した.さらに,RNA二次構造特異的な化学修飾の反応度を考慮し,これになるべく適合するRNA二次構造を予測する手法を実装した.

自由記述の分野

バイオインフォマティクス

研究成果の学術的意義や社会的意義

RNAの構造と機能の網羅的な相関解析に期待が集まっている.ここでの基盤技術であるRNA二次構造決定法の多くは,RNAの構造に大きな影響を与えるRNA修飾の存在を無視しており,特に配列長が長く塩基修飾が含まれているRNA配列に関して未だに十分な予測精度とは言えない.エピトランスクリプトームを意識したRNAの構造と機能の網羅的な相関解析へ向けて,RNA修飾を考慮した二次構造予測を実現し,予測精度を改善することが最重要な課題となっている.本研究の成果はこの課題を克服するための基盤となる技術である.

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公開日: 2024-01-30  

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