2020年02月03日

理研、機械学習によりゲノム構造の特徴を抽出

【カテゴリー】：ファインケミカル 【関連企業・団体】：理化学研究所

理化学研究所 生命機能科学研究センターの谷口雄一ユニットリーダーらの研究チームは3日、細胞の中にある複雑なゲノムDNAの構造様式の特徴を機械学習により抽出する計算的手法を開発し、ゲノムを構成する新たな階層構造を発見したと発表した。 同研究成果は、ゲノム上で起こる遺伝子発現の制御基盤の理解につながり、今後、iPS細胞やオルガノイドの効率的な作製や生命の発生機構など、さまざまな生命・病理現象の理解に貢献すると期待できる。 生命の設計図であるゲノムは、細胞の核内で複雑に折り畳まれ、分化や発生時には、その構造状態や核内配置の変化を通じて遺伝子のスイッチオン・オフが切り替えられると考えられている。 近年、数百万塩基対の長さでDNAがまとまった固まりを形成し、この構造が遺伝子の発現制御と密接な関わりがあることが分かってきた。 一方、研究チームらの先行研究により、数百塩基対レベルでの単位構造も見いだされたことから、ゲノムのさまざまな階層での構造の特徴を抽出する手法の開発が求められていた。 今回、研究チームは、ゲノム領域を2分割する操作を繰り返しながら、ゲノム内に存在する幅広いサイズの構造を関連づけながら検出する計算アルゴリズムを開発した。これを用いた解析の結果、遺伝子発現の活性と関連する新たな階層構造「エンクレーブ」を発見した。 同研究は、科学雑誌「Nucleic Acids Research」オンライン版（日本時間2月3日）に掲載される。