| 研究課題/領域番号 |
23H02917
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中西 智子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特別研究員 (70975359)
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| 研究分担者 |
福永 興壱 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 教授 (60327517)
岡田 随象 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (70727411)
長谷川 嵩矩 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 准教授 (80753756)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | COVID-19 / RNAシークエンス |
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| 研究実績の概要 |
2023年度は日本コロナウイルスタスクフォースコホートにおいて、約4000検体の血液検体のRNAシークエンスを追加発注した。この約4000検体RNAシークエンスデータに対して、リファレンスゲノムに対するマッピングやleafcutterを用いたalternative splicingの定量化を行なった。また、全ゲノムシークエンス10000検体についてGATKパイプラインを用いてマッピングからvariant callingまで完了し、joint callを開始した。
さらに、過去に実施した1000検体のRNAシークエンスデータに加えて、既存の全ゲノムシークエンスデータや一細胞RNAシークエンスデータのと統合解析を実施した。具体的には全ゲノムシークエンスデータをリファレンスとすることでRNA編集が起きている座位(RNA editing site）を明らかとし、編集量の定量化も行なった。そして、遺伝子発現量、splicing定量値、RNA編集量を形質としたQTL解析（QTL=Quantitative Trait Loci：量的形質遺伝子座）を行ない、新規の関連座位を同定した。
最後に、一細胞RNAシークエンスデータを統合し、RNA発現、splicing、RNA編集が起きている責任細胞腫の同定を目指した。そしてsplicingを含めたトランクリプト全長の理解を深めるため、120検体についてロングリードシークエンスを追加した。
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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
昨年度は予算の拡充もあり、大規模にシークエンス解析を実施することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、昨年度末に受領したロングリードシークエンスデータを解析し、ショートリードで得られたスプライシングからトランスクリプト全長のマッピングを実行する。さらにロングリードデータによってトランスクリプト全長リファレンスを作成し、ショートリードシークエンスをマッピングすることで、全長トランスクリプトによる発現量の定量化を実施する。
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