| 研究課題/領域番号 |
22K18173
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
濱野 桃子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (40717336)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | ダイレクトリプログラミング / シングルセル / マルチオミックス / 転写因子 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を同定するために、シングルセルレベルオミックスデータを解析に組み込んだin silico手法を確立することを目的としている。今年度はシングルセルオミックスデータの収集とin silico手法の開発を行った。シングルセルオミックスデータは、マウス由来かヒト由来かによって収集できる細胞種が異なり、ヒトシグルセルオミックスデータでは当初予定していた細胞種のうち一部が取得できないことがわかった。次いで、心筋細胞のシングルセルオミックスデータを用いてダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測する新規予測手法を構築した。また、候補転写因子となる予測結果を基に、バルクのオミックスデータを用いた先行研究の予測結果と精度比較を行った。その結果、複数提案したin silico予測手法のうち一部の予測手法ではシングルセルオミックスデータを用いることで予測精度が向上することがわかった。現在は、一部の細胞種では転写因子の予測のために必要なシングルセルオミックスデータを収集することができないことがわかったことから、当初の研究計画を一部修正し、シングルセルオミックスデータを収集することが可能な別の細胞種において予測手法を適用する検討を行なっている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
申請書に記載した予定の通り、ダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測するための入力データを一部シングルセルオミックスデータに置き換え、新規な予測手法を構築することができた。加えて、心筋細胞におけるダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子をシングルセルオミックスデータを用いて実際に予測することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
シングルセルオミックスデータを用いてさまざまな細胞種に対してダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測する予定だったが、当初予定していた予測する細胞種のうち一部ではシングルセルオミックスデータを取得できないことがわかった。そこで、シングルセルオミックスデータを複数のソースから取得できないか追加調査する。加えて、さまざまな細胞種に対してダイレクトリプログラミングを誘導する転写因子を予測し、バルクのオミックスデータを用いて予測した先行研究の結果との精度比較を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初購入予定だったパソコンについて、スペックの低いパソコンに変更したため差額が生じた。
その差額分は今年度購入予定のパソコンに充当する。
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