AMED研究開発課題データベース 日本医療研究開発機構（AMED）の助成により行われた研究開発の課題や研究者を収録したデータベースです。

• 2021
• 2020

【成果報告書】

成果の概要

複数サンプル・複数アッセイを同時入力とする全ゲノムアノテーション手法の開発
ゲノム立体構造情報を網羅的に得ることができるHi-Cデータから様々な１次元特徴量を抽出する新規手法 "HiC1Dmetrics" を開発した（https://h1d.readthedocs.io/en/latest/index.html）。本手法では第一主成分（A/Bコンパートメント解析に用いる）やインシュレーションスコア（TAD境界の同定）など従来から用いられている特徴量に加え、Stripe TAD、クロマチンハブ等の近年報告された特殊なゲノム立体構造を定量的に抽出・比較可能な新規手法を提案している。本手法をエピゲノム解析に応用し、種々のヒストン修飾と組み合わせた「クロマチン状態」を全ゲノム的に推定した結果、クロマチンループを伴うエンハンサーとそうでないエンハンサー、強い転写活性を持つTAD境界など、従来より詳細なクロマチン状態を網羅的に同定することができた [Wang and Nakato, 2021]。
機械学習によるデータ補完技術を用いたエピゲノムデータ再構築手法の開発
観測データが存在するデータに対してChIP-seqデータ補完法を用いて疑似データを生成し、観測データと比較することでデータ補完の精度を推定するパイロット実験を実施した。対象データとして我々が所有する9種のヒト血管内皮から得られたヒストン修飾データを用い、ROADMAP Projectにより公開されている117細胞種を学習データとして用いた。その結果、学習データの中にヒストン修飾パターンの類似した近縁細胞種が含まれるかどうかによって精度が大きく変わること、学習データ内に低品質データが存在する場合には精度が向上しないことなどが判明し、今後改善していくべき複数の課題が明らかになった。
共同研究創発による早期ライフステージエピゲノムに関する知見獲得
異分野間での活発な議論、交流、分野融合的な共同研究の創発につなげることを目標とした「マルチNGSオミクス解析研究会」を月１回開催し、システム構築と異分野融合的共同研究創発の足がかりとした（オンライン、全13回、詳細：https://amedprime-nakatolab.github.io/pages/Seminar.html）。

学会誌・雑誌等における論文一覧

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1.Machino H, Kaneko S, Komatsu M, Ikawa N, Asada K, Nakato R, Shozu K, Dozen A, Sone K, Yoshida H, Kato T, Oda K, Osuga Y, Fujii T, von Keudell G, Saloura V, Hamamoto R. The metabolic stress-activated checkpoint LKB1-MARK3 axis acts as a tumor suppressor in high-grade serous ovarian carcinoma, Communications biology, 5(1): 39-39, 2022. doi: 10.1038/s42003-021-02992-4.

2.Hada M, Miura H, Tanigawa A, Matoba S, Inoue K, Ogonuki N, Hirose M, Watanabe N, Nakato R, Fujiki K, Hasegawa A, Sakashita A, Okae H, Miura K, Shikata D, Arima T, Shirahige K, Hiratani I, Ogura A. Highly rigid H3.1/H3.2-H3K9me3 domains set a barrier for cell fate reprogramming in trophoblast stem cells, Genes & Development, 36(1-2): 84-102, 2022. doi: 10.1101/gad.348782.121.

3.Cona B, Hayashi T, Yamada A, Shimizu N, Yokota N, Nakato R, Shirahige K, Akiyama T. The splicing factor DHX38/PRP16 is required for ovarian clear cell carcinoma tumorigenesis, as revealed by a CRISPR-Cas9 screen FEBS, Open Bio, Online ahead of print, 2021. doi: 10.1002/2211-5463.13358.

4.Koui Y, Himeno M, Mori Y, Nakano, Saijou E, Tanimizu N, Kamiya Y, Anzai H, Maeda N, Wang L, Yamada T, Sakai Y, Nakato R, Miyajima A, Kido T. Development of human iPSC-derived quiescent hepatic stellate cell-like cells for drug discovery and in vitro disease modeling, Stem Cell Reports, 16(12): 3050-3063, 2021. doi:10.1016/j.stemcr.2021.11.002.

5.Wang J, Nakato R, HiC1Dmetrics: framework to extract various one-dimensional features from chromosome structure data, Briefing in Bioinformatics, 23(1): bbab509, 2021. doi: 10.1093/bib/bbab509.

6.Nakajima N, Hayashi T, Fujiki K, Shirahige K, Akiyama T, Akutsu T, Nakato R, Codependency and mutual exclusivity for gene community detection from sparse single-cell transcriptome data, Nucleic Acids Research, 49(18): e104, 2021. doi: 10.1093/nar/gkab601.

7.Nakajima N, Akutsu T, Nakato R, Databases for Protein-Protein Interactions, Methods in Molecular Biology, 2021(2361): 229-248, 2021. doi: 10.1007/978-1-0716-1641-3_14.

8.中戸隆一郎, Dockerプラットフォームを用いたシングルセル解析支援, 羊土社「実験医学」増刊号 Vol.39 No.12, 2021年7月, P1993-1999.

学会・シンポジウム等における口頭・ポスター

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1.中戸隆一郎,大規模マルチオミクスによるデータ駆動型ゲノム解析, AiT Web Seminar, 大阪大学（オンライン）, 2022年1月14日, 国内, 口頭（招待講演）.

国内　/　講演

2.Saijou E, Nakato R, Integrative study of hepatic fibrosis resolution mechanisms using single-cell RNA sequencing, 第44回日本分子生物学会年会, 横浜, 2021年12月2日, 国内, 口頭.

国内　/　口頭

3.Nagai H, Nagai E, Nakato R, Nakajima Y, Nutrient-dependent dedifferentiation of Drosophila enteroendocrine cells dissected by single cell analyses, 第44回日本分子生物学会年会, 横浜, 2021年12月2日, 国内, 口頭.

国内　/　口頭

4.Yamada T, Nakato R, Examination of practicality of data imputation for individual epigenomic dataset, 第44回日本分子生物学会年会, 横浜, 2021年12月2日, 国内, ポスター.

国内　/　ポスター

5.Wang J, Nakato R, Pan-cancer analysis suggest conserved and changed cohesin bindings with oncogenic functions, 第44回日本分子生物学会年会, 横浜, 2021年12月2日, 国内, ポスター.

国内　/　ポスター

6.中戸隆一郎,シングルセル発現量データを用いた遺伝子共発現ネットワークの構築と比較, 大阪大学医学系研究科第２回バイオインフォマティクスセミナー, 大阪大学（オンライン）, 2021年10月19日, 国内, 口頭 （招待講演）.

国内　/　講演

7.Nakajima N., Hayashi T., Fujiki K., Shirahige K., Akiyama T., Akutsu T., Nakato R., Codependency and mutual exclusivity for gene community detection from sparse single-cell transcriptome data, 第10回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2021), オンライン, 2021年9月28日, 国内, 口頭.

国内　/　口頭

8.大庭ジーナ未来、中戸隆一郎, Characterization of differentially expressed genes based on gene regulatory networks considering cell type-specificity, 第10回生命医薬情報学連合大会 (IIBMP2021), オンライン, 2021年9月28日, 国内, ポスター.

国内　/　ポスター