Establishing a comparative method for time-course single-cell data to elucidate cell kinetics

建立单细胞时程数据的比较方法以阐明细胞动力学

• 批准号: 21K12109
• 负责人: 加藤 有己
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12109/
• 关键词: シングルセル; 細胞動態予測; 疑似時間経路; シングルセルゲノミクス; シングルセル解析; 細胞状態経路; 遺伝子発現

近年、シングルセルRNAシークエンシング (scRNA-seq) と呼ばれる実験手法が確立され、組織や器官を形作る様々な細胞の種類や個数を、遺伝子発現情報をもとに定量できるようになった。ある時刻で組織から取得した細胞集団は、未分化のものから分化したものまで、様々な経過時間の細胞が含まれると考えられる。そこで、scRNA-seqによる各細胞の発現データをコンピューターで解析することで、細胞状態の疑似的な時間軸に関する遷移過程 (細胞経路) を捉えることができる。特に、実験条件の異なる２つのscRNA-seqデータから導出される細胞経路を比較することで、条件の違いによって変化する制御遺伝子を同定できると期待される。本研究では、２つの細胞経路を、分岐などの形状情報を考慮し高精度で比較する手法を確立する。これにより、例えば疾患モデルとコントロールの二者の細胞経路を比較し、発現ダイナミクスの異なる因子を抽出することで、疾患病態の解明に迫ることができる。今年度は、前年度開発した木のアラインメントに基づく細胞経路比較法CAPITALの網羅的評価を行った。具体的に、シミュレーションデータを用いて、既存のデータ統合アプローチとの比較を行った結果、CAPITALは他手法と比べてアラインメント精度が統計的に有意に高いことを示した。前年度までに得られた造血系細胞集団データによるCAPITALアラインメントの妥当性と合わせて、研究成果を論文にまとめ、2022年10月にNature Communications誌に発表した。

In recent years, シ ン グ ル セ ル RNA シ ー ク エ ン シ ン グ (scRNA - seq) と shout ば れ る be 験 gimmick が establish さ れ を form や organs and organizations for る others 々 な cells の species number を や, but 伝 発 now intelligence を も と に quantitative で き る よ う に な っ た. あ る moment で organization か ら obtain し た cells sets 団 は, undifferentiated の も の か ら differentiation し た も の ま で, others 々 な 経 time が の cells contain ま れ る と exam え ら れ る. そ こ で, scRNA - seq に よ る each cell の 発 now デ ー タ を コ ン ピ ュ ー タ ー で parsing す る こ と で, cell state の suspected な timeline に masato す る migration process (cell 経 road) を catch え る こ と が で き る. に, be の 験 conditions different な る 2 つ の scRNA - seq デ ー タ か ら export さ れ る cells 経 road を compare す る こ と で, conditions の violations い に よ っ て variations change す る suppression heritage 伝 son を be で き る と expect さ れ る. In this study, で する, 2 <s:1> cellular pathways を, differentiating な <s:1> <s:1> shape information を considered the <s:1> high-precision で comparison する method を established する. こ れ に よ り, example え ば disorders モ デ ル と コ ン ト ロ ー ル の の cell を compare し 経 road, both 発 now ダ イ ナ ミ ク ス の different な る factor を spare す る こ と で, sickness, pathological の interpret に forced る こ と が で き る. Our は ", before the annual 発 し た wood の ア ラ イ ン メ ン ト に base づ く cells 経 road comparison CAPITAL の snare of review 価 を line っ た. Specific に, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン デ ー タ を with い て, existing の デ ー タ integration ア プ ロ ー チ と の is line を っ た results, CAPITAL は he technique と than べ て ア ラ イ ン メ ン ト high precision が statistical に intentionally に い こ と を shown し た. Before the annual ま で に must ら れ た hematopoietic cell set 団 デ ー タ に よ る CAPITAL ア ラ イ ン メ ン ト の justice と close わ せ て, research を thesis に ま と め, in October 2022 に Nature Communications tzu に 発 table し た.

项目成果

シングルセルデータを用いた細胞動態解析アルゴリズムの開発

使用单细胞数据开发细胞动力学分析算法

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐藤倫;石田貴士;加藤 有己
• 通讯作者: 加藤 有己

Prediction of RNA secondary structure including pseudoknots for long sequences.

• DOI: 10.1093/bib/bbab395
• 发表时间: 2022-01-17
• 期刊: Briefings in bioinformatics
• 影响因子: 9.5
• 作者: Sato K;Kato Y
• 通讯作者: Kato Y

Deep learning-based prediction of potential RNA G-quadruplexes with D-Quartet

基于深度学习的 D-Quartet 潜在 RNA G-四链体预测

• 发表时间: 2021
• 作者: Yuki Kato;Kengo Sato;Jakob Hull Havgaard and Yukio Kawahara
• 通讯作者: Jakob Hull Havgaard and Yukio Kawahara

An Aicardi-Goutieres Syndrome-Causative Point Mutation in Adar1 Gene Invokes Multiorgan Inflammation and Late-Onset Encephalopathy in Mice

• DOI: 10.4049/jimmunol.2100526
• 发表时间: 2021-12-15
• 期刊: JOURNAL OF IMMUNOLOGY
• 影响因子: 4.4
• 作者: Inoue, Maal;Nakahama, Taisuke;Kawahara, Yukio
• 通讯作者: Kawahara, Yukio

Mutations in the adenosine deaminase ADAR1 that prevent endogenous Z-RNA binding induce Aicardi-Goutieres-syndrome-like encephalopathy

• DOI: 10.1016/j.immuni.2021.08.022
• 发表时间: 2021-09-14
• 期刊: IMMUNITY
• 影响因子: 32.4
• 作者: Nakahama, Taisuke;Kato, Yuki;Kawahara, Yukio
• 通讯作者: Kawahara, Yukio