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2022 年度 実績報告書

多因子疾患のエピスタシス効果を同定するためのゲノム配列の深層学習戦略

研究課題

研究課題/領域番号 20K15773
研究機関東京大学

研究代表者

小井土 大  東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 助教 (40787561)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワードディープラーニング / 機械学習 / エピスタシス
研究実績の概要

遺伝因子の組合せ効果(エピスタシス効果)の同定は、遺伝統計学の長年の課題である。本研究では、疾患感受性多型の発現制御領域への集積に着目し、DNA配列から遺伝子発現を臓器・細胞別に予測する手法(MENTR)の開発を通じ、遺伝統計解析の進展を目指した。最終年度では、MENTRの第一ステップで使用する高速化機械学習モデル(軽量化モデル)について、学習量を増加して予測精度の最大化を試みた。その結果、条件検討時には大差なかったものの、最終的には高速化モデルの予測精度が通常のモデルに比べて若干劣った。これらの独自モデルをMENTRの第一ステップに組み込み、エピスタシス効果を考慮したin silico変異導入解析を高速に実施するため、コーディング作業を進めた。研究期間全体を通じて、MENTRの高速化に加えて、MENTRの予測根拠の解釈法を開発し、転写開始点から遠方のエピジェネティックな状態が二つ以上組み合わさった際の非線形な効果の考慮が、非翻訳RNAの予測能の向上に重要であることを明らかにした。この結果は、遠方のエピスタシス効果を前提として非翻訳RNAの発現予測がされていることを示唆する。また、MENTRを用いて、世界中で様々な形質に対して実施されてきたゲノムワイド関連解析(GWAS)から得られた感受性多型のin silico変異導入解析を行い、それらの形質に関連する非翻訳RNAを1万種以上をカタログ化し、公開した。非常に稀な多型が非翻訳RNAを介して喘息などの疾患発症に影響する機序を明らかにし、2023年11月に国際科学誌Nat Biomed Eng誌に公開した。また、MENTRを活用して、脳梗塞(Nature. 2022)や後縦靱帯骨化症(Am. J. Hum. Genet. 2022)などの疾患感受性多型のin silico変異導入解析を行い、GWAS結果の生物学的解釈に貢献した。

  • 研究成果

    (10件)

すべて 2023 2022 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 2件、 査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) (うち招待講演 2件) 備考 (4件)

  • [雑誌論文] A novel CCDC91 isoform associated with ossification of the posterior longitudinal ligament of the spine works as a non-coding RNA to regulate osteogenic genes2023

    • 著者名/発表者名
      Nakajima Masahiro、Koido Masaru、Guo Long、Terao Chikashi、Ikegawa Shiro
    • 雑誌名

      The American Journal of Human Genetics

      巻: 110 ページ: 638~647

    • DOI

      10.1016/j.ajhg.2023.03.004

    • 査読あり
  • [雑誌論文] MENTR:DNA配列から非翻訳RNAの発現を予測する機械学習法2023

    • 著者名/発表者名
      小井土 大 , 寺尾 知可史
    • 雑誌名

      実験医学

      巻: 41 ページ: 971~

    • DOI

      10.18958/7223-00005-0000413-00

  • [雑誌論文] Prediction of the cell-type-specific transcription of non-coding RNAs from genome sequences via machine learning2022

    • 著者名/発表者名
      Koido Masaru、Hon Chung-Chau、Koyama Satoshi、Kawaji Hideya、Murakawa Yasuhiro、Ishigaki Kazuyoshi、Ito Kaoru、Sese Jun、Parrish Nicholas F.、Kamatani Yoichiro、Carninci Piero、Terao Chikashi
    • 雑誌名

      Nature Biomedical Engineering

      巻: - ページ: -

    • DOI

      10.1038/s41551-022-00961-8

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Stroke genetics informs drug discovery and risk prediction across ancestries2022

    • 著者名/発表者名
      Mishra Aniket、Malik Rainer、Hachiya Tsuyoshi、Jurgenson Tuuli、Namba Shinichi、Posner Daniel C.、Kamanu Frederick K.、Koido Masaru、et al.
    • 雑誌名

      Nature

      巻: 611 ページ: 115~123

    • DOI

      10.1038/s41586-022-05165-3

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] 元WET研究者によるオミクス統合解析手法の開発2022

    • 著者名/発表者名
      小井土大
    • 学会等名
      第45回 日本分子生物学会年会
    • 招待講演
  • [学会発表] 遺伝的リスクを生物学的に解釈するゲノム・オミックス・ヒト細胞モデルの統合解析2022

    • 著者名/発表者名
      小井土大
    • 学会等名
      第49回日本毒性学会学術年会
    • 招待講演
  • [備考] MENTR 公開ツール

    • URL

      https://github.com/koido/MENTR

  • [備考] MENTR実行サポートページ

    • URL

      https://github.com/koido/MENTR_demo_JP

  • [備考] MENTR in silico変異導入法結果

    • URL

      https://zenodo.org/record/5638259

  • [備考] MENTR学習に用いるデータ

    • URL

      https://zenodo.org/record/5348471

URL: 

公開日: 2023-12-25  

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