新規遺伝子制御ネットワーク推定手法によるネムリユスリカ乾燥耐性機構の解明

使用新型基因调控网络估计方法阐明摇蚊的耐干燥机制

• 批准号: 22KJ2664
• 负责人: 比企 佑介
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2664/
• 关键词: ネムリユスリカ; 乾燥耐性; 遺伝子制御ネットワーク; ネットワーク推定; 深層学習

昆虫の一種であるネムリユスリカの幼虫は極限的な乾燥耐性を持つ。これまでにネムリユスリカの乾燥耐性に重要な遺伝子群が同定されているが、それらがどのように制御されているのかは未知である。そこで本研究課題では、in vivoで取得された時系列遺伝子発現量データから遺伝子制御ネットワークを正確に推定可能なアルゴリズムを開発し、それを用いてネムリユスリカの乾燥耐性に関与する遺伝子制御ネットワークの同定および解析を行うことでネムリユスリカの乾燥耐性機構を明らかにすることを目的としている。これまでに構築したアルゴリズムは、少数遺伝子から構成されるin vivoデータに対して既存手法の精度を上回った一方で、多数遺伝子から構成されるin vivoデータでは既存手法を下回るという課題が残っていた。そこで令和4年度は、遺伝子数の増大に対する精度低下の軽減に向けて、多変量回帰における変数選択に有効な正則化の導入や回帰学習済みモデルの後処理の改良、モデルの最適なハイパーパラメータ探索を行った後、100を超える遺伝子から構成されるin vivoデータを用いた精度評価を行った。その結果、上記のいずれの改良も精度向上に繋がったものの、既存手法を超えなかった。一方で、上記の改良を行ったアルゴリズムを用い、乾燥時のネムリユスリカ幼虫から取得された時系列遺伝子発現量を入力として遺伝子制御ネットワークを推定したところ、ハブとして推定された転写因子が、多くの遺伝子で共通して示す特徴的な発現変動をよく説明していることが確認された。また、その転写因子はネムリユスリカが固有に持つ遺伝子であり、乾燥耐性に重要な因子である可能性がある。これは既存手法を用いた推定結果では捉えることができなかったものであり、本アルゴリズムはネムリユスリカの乾燥耐性に重要な因子を部分的に推定することができている可能性があることが示された。

蠓是一种昆虫，其幼虫具有极强的耐旱性。迄今为止，已鉴定出一组对摇蚊科耐干燥性重要的基因，但它们的调控方式尚不清楚。因此，在这个研究项目中，我们将开发一种能够从体内获得的时间序列基因表达数据准确估计基因调控网络的算法，并利用它来识别和鉴定Chironomid中参与耐旱性的基因调控网络的目的。该分析旨在阐明 Chironomid 的耐干燥机制。虽然迄今为止构建的算法优于由少量基因组成的体内数据的现有方法，但仍然存在精度低于由大量基​​因组成的体内数据的现有方法的问题。因此，在2020财年，我们将引入对多元回归中选择变量有效的正则化，改进回归训练模型的后处理，并改进模型的最佳超参数，以减少由于模型的增加而导致的精度下降。进行搜索后，使用由 100 多个基因组成的体内数据评估准确性。因此，尽管上述所有改进都带来了准确性的提高，但它们并没有超过现有的方法。另一方面，当我们使用上述改进的算法估计基因调控网络并输入从摇蚊幼虫干燥过程中获得的时间序列基因表达水平时，我们发现估计的转录因子为枢纽，这证实了本研究下面很好地解释了常见的特征表达波动。此外，转录因子是Chironomid特有的基因，可能是耐旱性的重要因素。这是使用现有方法的估计结果无法捕获的，结果表明本算法可能能够部分估计对 Chironomid Ta 的耐旱性重要的因素。

项目成果

深層学習によるin vivoを指向した遺伝子制御ネットワーク推定手法の開発

利用深度学习开发面向体内的基因调控网络估计方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 比企佑介

ネムリユスリカ乾燥耐性獲得時における無代謝状態遷移機構に関する研究

摇摇蚊获得干燥耐受性过程中非代谢状态转换机制的研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 比企佑介

深層学習によるin vivoを指向した遺伝子制御ネットワーク推定アルゴリズムの開発

利用深度学习开发面向体内的基因调控网络估计算法

• 发表时间: 2022
• 作者: 比企佑介