平成24（2012）年度　一般研究１実施報告書

課題番号	24−共研−1002	分野分類		統計数理研究所内分野分類		a
				主要研究分野分類		3
研究課題名	次世代オミックスデータの統計解析基盤
フリガナ 代表者氏名	ヨシダ リョウ 吉田 亮		ローマ字		Yoshida Ryo
所属機関	統計数理研究所
所属部局	モデリング研究系
職　　名	准教授

研究目的と成果（経過）の概要

シークエンス技術の革新は、ゲノムのみならず、それを基盤とするトランスクリプトーム、プロテオーム研究の量的ならびに質的な大変革に繋がることが期待される。さらに、生体内分子間相互作用をハイスループットに検出するためのバイオサイエンス技術が確立されつつあり、これらのデータを統合的に理解するために多種多様な統計解析手法が必要となる。本研究では、オミックスデータに関連する統計科学の問題に取り組む。当該年度は、トランスクリプトームの研究を推進した。具体的には、トランスクリプトームと生体内分子間相互作用情報を組み合わせ、細胞特性に関連する転写調節ネットワークを同定する方法を開発した。この方法を、肺がん細胞のトランスクリプトーム解析に適用し、抗がん剤応答に関連するバイオマーカを同定した。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

M. Yamauchi, R. Yamaguchi, A. Nakata, T. Kohno, M. Nagasaki, T. Shimamura, S. Imoto, A. Saito, K. Ueno, Y. Hatanaka, R. Yoshida, T. Higuchi, M. Nomura, D. G. Beer, J. Yokota, S. Miyano, N. Gotoh (2012) Epidermal growth factor receptor tyrosine kinase defines critical prognostic genes of stage I lung adenocarcinoma, PLoS One, 7(9): e43923.

S. Kawano, T. Shimamura, A. Niida, S. Imoto, R. Yamaguchi, M. Nagasaki, R. Yoshida, C. Print, S. Miyano (2012) Identifying gene pathways associated with cancer characteristics via sparse statistical methods, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 9(4):966-972.

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研究参加者一覧
氏名	所属機関
白石 友一	東京大学医科学研究所