2020 Fiscal Year Final Research Report
Establishment of gRNA design method for gene therapy by avoiding mutations based on population genome data
Project/Area Number |
19K24361
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Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
1002:Human informatics, applied informatics and related fields
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Research Institution | University of Tsukuba |
Principal Investigator |
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Project Period (FY) |
2019-08-30 – 2021-03-31
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Keywords | バイオインフォマティクス / エピジェネティクス / データベース / 転写因子認識配列 / 細胞型 / 一塩基多型 |
Outline of Final Research Achievements |
The diversity of recognition sequences in transcription factors is important for gene expression regulation. In this project, we applied our MOCCS to about 100,000 ChIP-seq data collected in ChIP-Atlas in order to capture the diversity of transcription factor recognition sequences that could not be captured by conventional methods. Using our approach, we analyzed the recognition sequences of each transcription factor and their binding specificity scores in various cell types, and revealed the diversity of transcription factor recognition sequences in each cell type.
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Free Research Field |
バイオインフォマティクス
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究課題では、様々な細胞型における各転写因子の認識配列とその結合特異性スコアを解析し、細胞型ごとの転写因子認識配列の多様性が明らかとなった。本研究結果で得られた知見は、転写因子を標的とした創薬など応用面にも貢献し得る。そして、本研究結果で得られた知見を社会発信するために、現在、生物種や細胞型による転写因子認識配列の多様性を閲覧・比較できるデータベースを構築している。論文投稿の準備も行っている。本研究課題の期間終了後も、種間・細胞型間の転写因子認識配列の比較と転写調節共益因子の同定や変異の影響予測などの応用に発展させることを目指す。
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