細胞の知識ベース開発と遺伝子発現プロファイルによる細胞種と特徴予測(Expression analysis)

概要

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genomeとphysiomeを結ぶためにはcellomeが必要である。我々の研究は細胞種をターゲットとしてその種類、構造、機能的な特徴をゲノムの情報から推定することに取り組んでいる。まず、細胞に関するゲノムデータは、公共の遺伝子発現データベースを出発点としてUniGeneを用いた遺伝子名の統一化を行って、どのプラットフォームのデータでも同じフォーマットで処理できるようにしたCellMontageデータベースを開発した。この遺伝子発現データで独自にアノテーションを行い、ヒト正常細胞81種類でその遺伝子発現データ1, 714プロファイルを分類した。この81細胞種を用いて、発現データのみから細胞の判別ができるか試みたところ、同一プラットフォームではランダムな遺伝子100個、異種プラットフォームでは1000個程度で、細胞の判別ができることがわかった。さらに細胞の画像解析を行い、細胞の持つ特徴パラメータ(例えば、円形率、核の領域の割合など)を抽出して、SVMによる判別分析を行ったところ、遺伝子発現情報から細胞の構造的な違いを分類できる可能性を示唆する結果が得られた。
一般社団法人情報処理学会の論文
2005-10-07