Development of cell lineage inference method from cell atlas based on information criteria

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本研究では、多様な細胞集団に対して1細胞RNAシーケンシングをすることで得られる遺伝子発現データを基に、細胞集団の持つ多様性と連続的な状態遷移過程についての知見を得ることを目的としている。具体的には、刺激応答等に対する細胞内の遺伝子発現プロファイルの比較や、二光子励起顕微鏡で観察した細胞動態の変化などの情報を利用して、細胞の状態遷移過程を推定する手法の開発を実施している。実際に、疾患と健常状態等の2群の１細胞RNAシーケンシングデータから、ある群に特異的な細胞間コミュニケーションを検出する手法を開発した。また、がん由来の培養細胞株から取得したRNAシーケンシングデータから複数の遺伝子が融合した融合遺伝子配列の検出手法を開発した。さらに、種々の炎症刺激に対するマウス好中球を二光子励起顕微鏡で経時的に観察した動画像において細胞を追跡する手法を開発した。現在、マウス胚性幹細胞（ES細胞）に対して分化誘導をかけたときの１細胞RNAシーケンシングデータに対して細胞系譜を推定し、細胞系譜に沿って細胞を整列させた遺伝子発現プロファイルを、疑似的な時系列発現プロファイルとみなして、深層学習により遺伝子制御ネットワークを推定する手法の開発を行っている。これにより、複数の細胞種に分化する細胞集団に対して、それぞれの細胞分化の系譜ごとに分化を制御している遺伝子制御ネットワークを推定することで、細胞分化を制御しているメカニズムについての知見を得ることを目指している。