|
エピジェネティクスは、生命科学を理解するうえで不可欠な学問分野であり、細胞タイプ特異的な違いを駆動する微妙な制御プログラムや可塑性を理解するために重要である。一方で、エピジェネティクス研究は依然として発展途上であり、現在の解析技術の限界が課題となっている。特に臨床応用や創薬を志向したChIP-seq解析およびHi-C解析においては、以下のような問題が顕在化している。まず、クロマチン複合体を単離できる検体量が限られており、十分な解析を行うことが難しい点がある。さらに、ノイズの影響により誤ったポジティブ結果が混入し、解析結果の信頼性が低下することも課題である。これらの課題に対する技術革新および新規解析手法の確立が求められている。当該年度においては、昨年度に実施した臨床検体を用いたChIP-seq解析、Hi-C解析、そしてPacBio社のロングリードシーケンスの統合解析を重点的に行い、複数の論文としてまとめた。これにより、クロマチン構造と遺伝子発現の関係を明らかにするためのデータを取得し、ロングリードシーケンス技術を用いてゲノムの複雑な領域や構造変異の詳細な解析を行った。さらに、自律型学習モデルの構築に向けて、ChIP-seqおよびHi-C実験プロトコルにおいて重要な細胞核の可視化データをリアルタイムで取得することができるか検討した。これにより、実験プロトコルの最適化とデータの再現性向上を目指していく。
|
