| 研究課題/領域番号 |
22K18173
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分90110:生体医工学関連
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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, 准教授 (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 / 転写因子 / シングルセル / マルチオミクス / パイオニアファクター |
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| 研究成果の概要 |
細胞を分化誘導する方法として、iPS細胞を介さずに直接目的の臓器の機能をもつ細胞に変換するダイレクトリプログラミングがある。膨大な転写因子からダイレクトリプログラミングを誘導する候補を実験のみで同定することは困難なため、効率良く低コストで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できるin silico手法の開発が望まれている。そこで本研究では、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in silico手法を確立した。一細胞レベルのマルチオミクスデータを基に転写因子を予測する手法を構築した結果、バルクのオミクスデータに基づいた予測より予測精度が向上することがわかった。
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| 自由記述の分野 |
バイオインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでのダイレクトリプログラミング誘導転写因子の同定は、実験者が複数の転写因子の組み合わせにより構成される膨大な実験検証により明らかにされてきた。しかし、膨大な組み合わせの探索には多大な労力と時間を要し、またすべての細胞種において十分に網羅的な知見が得られているわけではない。
本研究でマルチオミクス情報を統合した転写因子予測のin silico手法を構築したことで、誘導因子が未解明な細胞種や新規な転写因子候補の新たな開拓を可能にするという点で学術的意義がある。特に、一細胞レベルの高解像度なオミクス情報を活用することで、従来のバルクの視点の予測手法を超える高精度な転写因子の同定が期待される。
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