脂肪細胞の分化転換における遺伝子ネットワークの網羅的解析技術の開発

2017 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 26280106
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 松田 秀雄 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50183950)
• 研究分担者: 瀬尾 茂人 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (30432462)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 遺伝子発現解析 / 脂肪細胞 / バイオインフォマティクス

研究実績の概要

遺伝子ネットワーク解析により脂肪細胞褐色化との関連が推定された遺伝子の表現型解析の一つとして、脂肪細胞が持つ脂肪滴の個数と面積を計測することが広く行われている。しかし、脂肪組織画像はコントラストが低いためノイズの影響を受けやすく、細胞領域と背景とを明確に識別することが困難であることが、画像処理による脂肪滴領域の計測の自動化の妨げとなっていた。
そこで、脂肪組織画像での脂肪滴領域と背景との識別を深層学習に基づく畳み込みニューラルネットワークにより行う手法を開発した。畳み込みニューラルネットワークでは教師画像が多数ないと精度が上がらないが、教師画像は人手で作るため多数作成するのは現実的でないため、データ拡張を行って疑似的に教師画像を増やすことで学習精度の向上を図った。その結果、従来の画像処理法と比べ精度が改善するなど良好な結果を得ることができた。
次に、脂肪組織中に存在する、前駆脂肪細胞、成熟脂肪細胞、マクロファージなど多様な種類の細胞の遺伝子発現を1細胞レベルで解析するため、トピックモデルにより細胞を分類する手法を開発した。トピックモデルとは、自然言語処理の分野で使われている方法であり、文書はその内容を表すキーワード（これをトピックと呼ぶ）を持ち、文書中の個々の単語の出現頻度はトピックとの関連により確率的に決まると考える。本研究では、潜在的ディリクレ配分法（latent Dirichlet allocation）を用いて、トピックの割合により細胞を順序付けるようにした。すなわち、「細胞」は複数のトピックで構成されていて、各トピックからの「遺伝子」の出現頻度分布を合わせた形で「遺伝子」が生成されていると考える。本手法を、脂肪組織など多様な細胞集団から構成される組織から得られた1細胞発現データに適用することで、個々の細胞の由来や多様性を反映した分類が可能であることを示した。

現在までの達成度 (段落)

29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

29年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] A Phytol-Enriched Diet Activates PPAR-α in the Liver and Brown Adipose Tissue to Ameliorate Obesity-Induced Metabolic Abnormalities (2018)
  • 著者名/発表者名: Ji-Yeong An, Huei-Fen Jheng, Hiroyuki Nagai, Kohei Sanada, Haruya Takahashi, Mari Iwase, Natsumi Watanabe, Young-Il Kim, Aki Teraminami, Nobuyuki Takahashi, Rieko Nakata, Hiroyasu Inoue, Shigeto Seno, Hideo Mastuda, Teruo Kawada, Tsuyoshi Goto
  • 雑誌名: Molecular Nutrition & Food Research 巻: 62 ページ: 1700688-1～11
  • DOI: 10.1002/mnfr.201700688
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] The hepatokine FGF21 is crucial for peroxisome proliferator-activated receptor-α agonist-induced amelioration of metabolic disorders in obese mice (2017)
  • 著者名/発表者名: Tsuyoshi Goto, Mariko Hirata, Yumeko Aoki, Mari Iwase, Haruya Takahashi, Minji Kim, Yongjia Li, Huei-Fen Jheng, Wataru Nomura, Nobuyuki Takahashi, Chu-Sook Kim, Rina Yu, Shigeto Seno, Hideo Matsuda, Megumi Aizawa-Abe, Ken Ebihara, Nobuyuki Itoh, Teruo Kawada
  • 雑誌名: Journal of Biological Chemistry 巻: 292 ページ: 9175～9190
  • DOI: 10.1074/jbc.M116.767590
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [学会発表] Clustering of cells for single cell analysis using latent Dirichlet allocation (2017)
  • 著者名/発表者名: Mitsuhiro Eto, Shigeto Seno, Yoichi Takenaka, Hideo Matsuda
  • 学会等名: International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology and European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB 2017)
  • 国際学会
• [学会発表] 一細胞解析のための潜在的ディリクレ配分法を用いた遺伝子群の機能予測手法 (2017)
  • 著者名/発表者名: 江藤充宏, 瀬尾茂人, 竹中要一, 松田秀雄
  • 学会等名: NGS現場の会 第五回研究会
• [学会発表] １細胞RNA-seqの特性を考慮した遺伝子発現差解析手法の検討 (2017)
  • 著者名/発表者名: 大里直樹, 繁田浩功, 瀬尾茂人, 松田秀雄
  • 学会等名: NGS現場の会 第五回研究会