RNA2次構造の確率分布を内包した機械学習アルゴリズムの開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21K15075
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分43060:システムゲノム科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 寺井 悟朗 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任准教授 (40785375)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: RNA2次構造 / 特徴抽出 / 回帰モデル / 機械学習

研究成果の概要

近年の実験技術の進歩により、RNA2次構造が関与する生命現象についての大規模データが得られるようになった。そこで、本研究ではRNAの塩基配列と活性に関するデータから重要な２次構造を抽出したり予測モデルを学習したりする手法の開発を行った。そして、この手法を性質の異なる複数のデータセットに対して適用することにより、本手法の汎用性を示した。

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配列と活性に関するデータを統一的な枠組みで解析するためのアルゴリズムは世界的に見ても類がなく新規性が高い。提案手法を用いることにより、従来は個々の研究者が別々に手法開発を行っていたデータの解析を、統一的な枠組みで実施できるようになる。本手法の開発により、RNA配列と活性に関するデータを取得した研究者が、RNA2次構造を精密に考慮した特徴抽出や予測モデルの開発を簡便に実施出来るよになることが期待される。