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RNA修飾を迅速かつ簡便にマッピングする技術の確立は今後のエピトランスクリプトミクス研究に欠かせない基盤技術である。本研究では、ナノポアシーケンサーを用い、RNAに含まれる様々な修飾を検出する技術の確立を目指している。大腸菌から精製した全44種類のtRNAのナノポアシーケンスを行い、個々の電流値のデータを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に深層学習させた。テストデータを用い、精度の検証を行ったところ、全44種類のtRNAを平均で98%を超える高い精度で分類することに成功した。また、たった一か所のtRNA修飾の有無を判定することにも成功した。
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