mRNA自動設計技術を用いた細胞種特異的な翻訳制御技術の開発
利用自动mRNA设计技术开发细胞类型特异性翻译控制技术
基本信息
- 批准号:21J15897
- 负责人:
- 金额:$ 0.96万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-28 至 2023-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
昨年度、機能性RNA設計手法の確立を目標とし、機械学習の新規手法の提案を行なった。本年度は、提案手法の計算機的・実験的な検証を包括的に行い。提案手法の有効性を大規模に検討した。具体的には、データベースに登録される天然の機能性RNAを多数学習させ、生成配列が計算機的に天然配列の特徴を捉えているかをまず検証したところ、提案手法はデータ数が少ないRNA種に対しても安定的に特徴を捉えた配列を生成することが明らかになった。次に、生成RNAのハイスループットアッセイを行った。提案手法を用いてランダムに生成したRNAをオリゴライブラリプールを用いて合成し、大規模並列シークエンサーを用いたプール型機能スクリーニングを行なった。また、研究過程において、既存手法を用いて活性パラメータの推定を行ったところ推定値が安定的に測定できなかった。そこで、ベイズ推定を用いた数理モデリングを行い、少ないリード数であっても安定的に活性推定が可能となった。そして、算出した活性パラメータを天然配列と比較したところ、天然配列の活性値と類似した活性値分布を示した。このことから、生成配列は天然配列の活性値も模倣しており、高い設計成功率を示すことが明らかになった。以上のことから、提案手法を用いた機能性RNA配列設計が可能となった。本手法は様々な機能性RNAに対して広く応用可能であり、RNA工学における設計プラットフォームと言える。今後は論文化を進めるとともに、提案手法のさらなるRNA工学への応用を広げる予定である。
去年,我们提出了一种新的机器学习方法,目标是建立功能性RNA设计方法。今年,我们将对所提出的方法进行全面的计算和实验验证。所提出方法的有效性进行了大规模研究。具体来说,我们训练了数据库中注册的大量天然功能RNA,并首先验证了生成的序列是否可以通过计算捕获天然序列的特征,很明显,即使使用此方法也可以生成稳定捕获特征的序列。方法。接下来,对生成的 RNA 进行高通量测定。使用寡核苷酸文库池合成使用所提出的方法随机生成的RNA,并使用大规模并行测序仪进行池化功能筛选。此外,在研究过程中,当我们尝试使用现有方法估计活动参数时,我们无法稳定地测量估计值。因此,我们使用贝叶斯估计进行数学建模,即使读取次数很少,也可以稳定地估计活性。当计算的活性参数与自然序列进行比较时,它们表现出与自然序列相似的活性值分布。这表明生成的序列也模仿了自然序列的活性值,并表现出较高的设计成功率。综上所述,使用所提出的方法设计功能性RNA序列成为可能。该方法可广泛应用于各种功能性RNA,可以被认为是RNA工程的设计平台。未来,我们计划以论文形式发表该结果,并进一步扩展该方法在RNA工程中的应用。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A novel deep learning architecture enables efficient functional RNA design.
新颖的深度学习架构可实现高效的功能性 RNA 设计。
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Sumi;S.;Hamada;M.;Saito;H.
- 通讯作者:H.
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角 俊輔其他文献
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