時空間情報を統合した1細胞発現解析手法の開発

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本研究では、時空間情報を統合した1細胞発現解析手法の開発を行う。近年の生命科学データは高解像度化・マルチモーダル化が著しく、1細胞遺伝子発現プロファイルを中心としたデータの情報量は容易に人間の理解を超える。本研究の目的は、1細胞遺伝子発現プロファイルを解析するための基本となる特徴抽出/次元削減やクラスタリング・可視化といった一連の解析と、異なるモーダルのデータを統合して扱うことを可能とする方法論の開発である。そして、生命科学の膨大で複雑なデータから、人間の代わりに情報を把握し関連性を結び付け、理解可能な形で提示するための情報処理技術の基盤となる研究を行う。本研究の目的は、1細胞遺伝子発現プロファイルを解析するための基本となる特徴抽出/次元削減やクラスタリング、可視化といった一連の解析と、より発展的な解析結果、または異なるモーダルのデータを統合して扱うことを可能とする方法論の開発である。初年度は、1細胞発現解析や空間トランスクリプトーム解析の方法論の調査や実施を行うとともに、細胞動画像から教師なし学習で特徴量を抽出する方法を開発した。特に後者としては、本年度は細胞画像・組織画像を対象にその特徴量を抽出する方法を開発した。これらの画像は、一般画像と比較して、アノテーションの付与や画像自体の収集が難しいといった特徴がある。本研究では画像をグリッド状に分割し、自己教師あり学習によって特徴量を得た上で、クラスタリング解析と組み合わせて確信度などを出力できるよう検討を行った。