Analysis of temporal coding of TAK1 using live imaging and mathematical modeling

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マウス肝臓マルチオミクスデータ解析及び数理モデル構築を中心に、代謝制御におけるTAK1の時間情報コードの解明を目指した。前年度に引き続き、本年度は代謝経路活性の定量的指標である代謝フラックスを推定するための数理モデルの改良を行った。本手法をOMELET (Omics-based Metabolic Flux Estimation without Labeling for Extended Trans-omic Network)と命名し、汎用性を高めた。具体的には、異なる代謝ネットワークや様々な条件下で取得されたマルチオミクスデータにも適用可能であるように実装の改良を行った。OMELETを酵母やマウス肝細胞の代謝モデルから生成されたシミュレーションデータに適用することで、異なる代謝ネットワークや異なるデータに対してもOMELETが代謝フラックスを正しく推定できることを示した。また本研究室で取得された、異なる条件下におけるマウス臓器のマルチオミクスデータに対するOMELETの適用についても検討した。このようなOMELETの手法面の改良を経て、本研究成果を筆頭著者として論文にまとめ、iScience誌に受理された。また本研究成果について、日本バイオインフォマティクス学会年会・第10回生命医薬情報学連合大会にて口頭発表を行った。またOMELETは、マルチオミクス層にまたがる複雑な分子ネットワーク（トランスオミクスネットワーク）を、代謝フラックスとその制御に焦点を当てて理解しようとする試みと言える。そこで実験と数理の両方の代謝フラックスの解析技術について調査し、代謝のトランスオミクスネットワークの理解を目指す試みについてまとめた英語総説に共著者として加わった。