2018 Fiscal Year Research-status Report
統合ネットワークによる遺伝子機能予測モデルの高精度かつ持続的な構築法の開発
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17K07663
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
福島 敦史 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 研究員 (80415281)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | バイオインフォマティクス / 園芸ゲノム科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高速シーケンサ等の技術進歩により、大量のオミックスデータが蓄積してきている。遺伝―環境相互作用の解明とその植物生理を深く理解するため、トランスクリプトームデータのみならず、様々な分子群に関するプロファイルデータおよび知識の統合を目指している。昨年度に引き続き、統合すべきオミックスデータの評価と、より高い信頼性のある遺伝子機能予測法の開発のための調査を進めた。これはトランスクリプトームデータのみならず、タンパク質間相互作用データなどを統合的に利用し、遺伝子間機能的ペア推定を信頼性高くする試みであった。また、遺伝子間の関連性推定には、ピアソン相関のみならず、相互情報量に基づく統計量を利用した複雑な遺伝子制御ネットワークの推定を進めた。加えて、申請者が開発してきたディファレンシャルネットワーク手法を基盤とした統合的なネットワーク分析手法の開発にも着手した。また、実用作物、例えばトマトではゲノム情報が公開されているが、シロイヌナズナやイネと比べてその遺伝子機能アノテーションの品質が十分とは言えない状況がある。これらの問題を克服するための第一歩として、利用可能なリシーケンスデータ等を適切に再解析し、アノテーションの改善が必要であることがわかった。今年度は、遺伝子―遺伝子間の機能的関連性を定量化・予測するためのネットワークモデル構築法とその統計的評価法を開発・実装していく。最終的には、作物収量の増大やストレス付与といった有用形質獲得の背後にある遺伝子制御ネットワークの解明を目指す。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
遺伝子機能予測ネットワークモデル性能の客観的評価方法の開発を加速している。収集したデータを適切に統合し、ネットワークモデル構築から有用な結果を引き出すことに集中している。
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| Strategy for Future Research Activity |
周辺研究分野で開発されているデータマイニング手法に注視しつつ、遺伝子機能予測ネットワークモデル性能の客観的評価方法の開発を推進する。
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[Journal Article] Third DWF1 paralog in Solanaceae, sterol Δ24-isomerase, branches withanolide biosynthesis from the general phytosterol pathway2018
Author(s)
Eva Knoch, Satoko Sugawara, Tetsuya Mori, Christian Poulsen, Atsushi Fukushima, Jesper Harholt, Yoshinori Fujimoto, Naoyuki Umemoto, Kazuki Saito
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Journal Title
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
Volume: 115
Pages: E8096-E8103
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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