深層学習による人工エピゲノム操作因子におけるゲノム干渉効果の評価及び予測

利用深度学习评估和预测人工表观基因组操纵因素中的基因组干扰效应

基本信息

  • 批准号:
    21K15072
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本研究では配列特異的にDNA副溝に結合できる化合物であるピロールイミダゾールポリアミド(PIP)の複合体によるしエピゲノムの変動操作を目的とし、深層学習法によるトランスクリプトミクス情報、ヒストン修飾・CpGアイランドなどのエピゲノム情報や結合情報を用いたPIPのオフターゲット効果及び副作用の解明、 ゲノム干渉効果の同定や分析手法の構築し、最終的にPIPに特徴的な配列特異性によるピンポイントなエピゲノム干渉効果誘導の最適化を検討する。今年度は、2014年に報告したPIP-SAHAの発現プロファイリングデータに基づいて、認識 DNA配列とクロマチン情報等の既存情報を加えて、結合モチーフより理論的結合サイトを計算し、初期のPIP-SAHA結合モチーフによる発現量のCNNに基づいた予測 モデルを構想してエピゲノムへの制御を同定した。NVIDIA社のAmpere世代のGPUを用いたCUDA言語でのプロトタイプアルゴリズムを確立し、2021年度より精度が高い発現量の予測モデルを作成し、PIP-SAHAの結合によるHDACへの阻害の原因を明らかにすることを行なっている。また、PIP-SAHAがエピゲノム干渉に及ぼす影響は他のヒストン修飾とのクロストークが原因である仮説を確立し、標的遺伝子の一つである「TGM2」と呼ばれる酵素に関わる知見をハーバード大学の共同研究者との論文がCancers誌に掲載され、只今もう1報は投稿する予定である。
This study で は column specific に DNA pair groove に combining で き る compound で あ る ピ ロ ー ル イ ミ ダ ゾ ー ル ポ リ ア ミ ド (PIP) の complex に よ る し エ ピ ゲ ノ ム の - dynamic operating を purpose と し, deep learning method に よ る ト ラ ン ス ク リ プ ト ミ ク ス intelligence, ヒ ス ト ン modification, CpG ア イ ラ ン ド な ど の エ ピ ゲ ノ や ム information Combined with intelligence を with い た PIP の オ フ タ ー ゲ ッ ト unseen の uttered, fruit and び side effects ゲ ノ ム dry involved working with や analyzing fruit の の build し, final に PIP に な match column specificity of 徴 に よ る ピ ン ポ イ ン ト な エ ピ ゲ ノ ム dry involved working fruit induced の optimization を beg す 検 る. This year 's て and 2014' s に reports present プロファ たPIP-SAHA に, プロファ リ リ グデ タに タに タに basis づ て て recognition DNA match column と ク ロ マ チ ン intelligence such as の existing intelligence を plus え て, combined モ チ ー フ よ り theory is the combination of サ イ ト を し calculation, early の PIP - SAHA combining モ チ ー フ に よ る 発 に base amount is の CNN づ い た be モ デ ル を idea し て エ ピ ゲ ノ ム へ の suppression を with fixed し た. NVIDIA club の の Ampere generation GPU を with い た CUDA words で の プ ロ ト タ イ プ ア ル ゴ リ ズ ム を establish し, 2021 annual よ り high precision が い 発 モ の is quantity to test デ ル を make し, PIP - SAHA の combining に よ る HDAC へ の resistance against の reason を Ming ら か に す る こ と を line な っ て い る. ま た, PIP - SAHA が エ ピ ゲ ノ ム dry involved に and ぼ す は his の ヒ ス ト ン modified と の ク ロ ス ト ー ク が reason で あ る 仮 を set し, mark but 伝 の a つ で あ る "TGM2 と shout" ば れ る enzyme に masato わ る knowledge を ハ ー バ ー の common ド university researchers と の paper が working log に first white jasmines load さ れ, only today Youdaoplaceholder0 う1 submit to する for confirmation である.

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
機械学習を用いた配列特異的ピロールイミダゾールポリアミド・ボリノスタット複合 体によるがんゲノム結合の評価
使用机器学习评估序列特异性吡咯-咪唑聚酰胺-伏立诺他缀合物的癌症基因组结合
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Lin J;Hosoya I;Sakuma S;Kida Y;Watanabe T;Yamamoto S;Takatori A;Koshikawa N;Nagase H
  • 通讯作者:
    Nagase H
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  • 资助金额:
    $ 3万
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