2023 11thqbio shorttalk

ショートトーク

1/6 17:15-18:00
Chair: 日比野佳代（遺伝研）

17:15-17:30 1細胞トランスクリプトームの記号学的分類

• 飯田 渓太 (大阪大学)
• 要旨：生体組織における細胞集団の遺伝子発現の多様性を調べる方法として、個々の細胞の発現量に着目した1細胞トランスクリプトーム解析が注目されている。また、細胞の位置関係や微小環境などを詳細に調べる方法として、生体組織に配置されたスポット上の全 RNA量を計測する空間トランスクリプトーム解析も近年盛んに研究されている。今日、RNA量を成分とする遺伝子×細胞の行列データにより細胞分類を行う情報学的手法は多数提案されているが、こうした従来の方法では生命の複雑性を捉えることは難しい。特に、がんのトランスク リプトームでは多くの遺伝子発現が正常でないため、亜集団の推定、薬剤の有効性評価、がん可塑性の機構解明などを目的としたデータ駆動的アプローチにおいては、より多面的な解析手法と文献情報の効果的活用方法の開発が求められている。本研究では、知識データを活用した単一細胞トランスクリプトーム解析および空間トランスクリプトーム解析にも適用可能な理論開発を行った。そのため の解析ツールASURATを主にR言語により開発した(Iida Bioconductor, 2022)。 ASURATを用いることで、1細胞データを疾患、細胞種別、生化学過程、パスウェイなどの種々の生物機能の観点から多面的に分類することが可能になる (Iida et al., Bioinformatics, 2022)。実データへの適用例として、膵がん患者の空間トランスクリプトーム・1細胞トランスクリプトーム解析を行い、先行研究(Moncada et al., Nat. Biotechnol., 2020)では正常な膵組織と判断されていた領域に異常な膵細胞が含まれることを見出した。この領域では炎症性サイ トカインを放出するヘルパーT細胞が混在していることが示唆された。現在、 ASURATの後継として、さらに強力な分類器の開発を行っている。ASURATの開発を通じて、従来の課題である1細胞データの多面的分類および文献情報の効果的活用が可能になると期待される。

17:30-17:45 植物の器官発生におけるTuring instabilityと相互抑制系のカップリングによるパターン形成制御機構

• 池内 桃子 (奈良先端科学技術大学院大学)

17:45-18:00 細胞骨格の直接力学摂動に対する構造応答

• 折井 良太 (横浜市立大学)
• 要旨：

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