データベースと人工知能を用いたRNAスプライス部位選択に関する研究

利用数据库和人工智能进行RNA剪接位点选择的研究

• 批准号: 05254102
• 负责人: 中井 謙太
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Okazaki National Research Institutes
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05254102/
• 关键词: RNAスプライシング; 異常スプライシング; データベース; 配列解析; 選択的スプライシング

RNAスプライシングでは、多くのスプライス候補部位の中から真の部位だけが正確に選ばれているように見える。この現象は、スプライス候補部位のコンセンサススコアだけからでは説明できず、他にも正しいスプライス部位選択を行うためのルールが存在すると考えるのが妥当である。そこで我々はここ数年来、このルールをコンピュータ解析の立場から発見し、得られた知見を配列解析に応用する目的で研究を続けてきた。特に、遺伝病などを指標にして発見される異常スプライシングの現象に着目し、これを組織的に収集してデータベース化してきた。今年度はGenBankデータベースのアクセッション番号などの情報も加え、全体を関係データベースとして再編成した。さらに異常スプライシングとの分子機構の関連が予想される選択的スプライシングのデータ収集も開始した。これらのデータをエキソン定義仮説の立場から再検討すると、イントロンの切り残しは短いイントロンや両端で特に起こりやすいとは言えないなど、単純なエキソン定義仮説からの予想とは一致しない観察結果が得られた。また、エキソンの読み飛ばしと代替部位の活性化についても、適当な代替部位がないとエキソンの読み飛ばしが起こるという簡単なモデルでは、多くの例の説明がつかないことがわかった。一方、当然変異によって誘発される異常スプライシングパターンは、基本的には正常スプライス部位が破壊されさえすれば、変異の種類にはよらないというモデル化は許されることがわかった。これにより、異常スプライシングパターンの予測を原理的に考えることができる。現在、ヒトのhprt遺伝子を中心にいくつかの観点から検討を行っている。異常スプライシングパターンの予測は、従来のスプライス部位の予測に比べると、ある程度は組織的な解の探索が可能であり、スプライス部位予測法構築への新しい手掛かりを与えてくれることが期待される。

RNA スプライシングでは, 多くのスプライス candidate partの中から真のpartだけがcorrectに选ばれているように见える.このphenomenon, スプライス candidate part のコンセンサススコアだけからでは explanation できず, he にも正しいスプライス选択を行 うためのルールがexistent するとtest えるのがappropriate である. Over the past few years, I have been analyzing my position.発见し, 得られた知见をalignment analysisに応用するpurposeでStudyを続けてきた. Special disease, disease index, abnormality, abnormality, and abnormality The phenomenon is the object of the collection and the organization of the phenomenon is the collection and transformation of the phenomenon. This year, GenBank's information and all related information have been reorganized into "GenBank".さらにAbnormal スプライシングとのmolecule mechanismのrelatedが yu want to される选択's スプライシングのデータ collection もした.これらのデータをエキソンDefinition仮说の Positionから Zaikan すると、イントロンのcutり residualしは小いイントロンや両ENDで特に出こりやすいとは言えないなど、単正なエキソンDefinition仮说からの于思とは unanimousしないObserve the resultがgetられた.また、エキソンの読み飞ばしと Replacement Part のActivation についても、Appropriate な Replacement Part がないとエキソンの読み飞ばしが出こるという简単なモデルでは、多くの Exampleの说がつかないことがわかった. On one side, of course, the different one is the normal one, the one is the abnormal one, and the basic one is the normal one. The parts are broken, the type is different, and the type is different.これにより, abnormal スプライシングパターンのpredictive principle of に卡えることができる. Now, ヒトのhprt伝子を中心にいくつかの観Point から検question を行っている. The solution to the problem of abnormal スプライシングパターンのは, 従来のスプライス地のpredicted に比べると, あるdegreeは organizationのExploration of the possibility であり, スプライス Part Prediction Method Construction への新しいHand hanging かりを and えてくれることがLooking forward to される.

项目成果

K.Nakai: "Construction of a novel databose containing aberrant splicing mutations of mammalian genes" Gene. (1994)

K.Nakai：“构建包含哺乳动物基因异常剪接突变的新型数据库”基因。