筑波大学数理物質系の青嶋誠教授および矢田和善准教授と高次元小標本のエピゲノムデータ解析アルゴリズムの開発に向けた共同研究を開始

株式会社Rhelixa(https://rhelixa.com )と筑波大学数理物質系の青嶋誠教授および矢田和善准教授(http://www.math.tsukuba.ac.jp/~aoshima-lab/jp/ )は、青嶋誠教授および矢田和善准教授により開発された高次元統計解析の理論および方法論を、次世代シーケンサーより得られるエピゲノムデータの解析に応用するための共同研究を開始しました。

 

【概要】

近年、マイクロアレイや次世代シーケンサーをはじめとするテクノロジーにより、ゲノムワイドなエピゲノムデータが取得できるようになりました。それらデータは、取得データ数に比べ、データの次元数(全遺伝子数や全ゲノム領域数)が格段に大きいという性質を持っています。従来の統計学は、主にデータの次元数に比べて取得データ数が多いような系を想定しており、高次元小標本であるエピゲノムデータの解析において統計的な精度が保証されません。青嶋誠教授および矢田和善准教授は、新たな統計学として高次元統計解析を提唱し、マイクロアレイデータを用いた遺伝子発現解析においてその有用性が示されています。本共同研究では、同理論を次世代シーケンサーより得られたエピゲノムデータに応用するための計算プログラムの開発と応用、方法論の拡張を目指します。

 

【期間】

期間

2018年2月1日 〜 2019年3月31日

 

【内容】

(1)高次元統計解析の理論および方法論を応用した計算プログラムの実装

(2)(1)で開発されたプログラムのエピゲノムデータへの応用

(3)エピゲノムデータ解析の新たな高次元データ解析の理論と方法論の開発

 

【業績に与える影響】

現在まで、遺伝子発現データやその他のエピゲノムデータの解析において、統一的な方法論は存在していません。そのため、データ解析及びそれらより得られる結果の再現性・有意性が乏しく、大きな問題となっています。本共同研究は、高次元統計解析を適用することで、あらゆるエピゲノムデータを共通の評価軸のものとで比較・評価できる統一的な方法論の確立に向けた先駆けとなります。

 



— Decoding Life, Creating Future —

エピゲノムで生き物のあたり前を超えていく

Rhelixaは自社のコアコンピタンスであるエピゲノム解析技術を応用し、ソフトウェア開発、検査技術の開発、お客様各々の目的に応じた研究開発のサポートを行っています。

効率的かつ効果的なエピゲノム解析を実現する上で、網羅的な大規模遺伝情報の取得が必要です。その際、最先端のゲノム配列決定装置である次世代シーケンサーが欠かせません。Rhelixaでは次世代シーケンサーを備えた専門のラボと、それを利用するためのノウハウを持った人材が揃っているだけでなく、解析を高速・高精度化する独自ソフトウェアを用いて、得られたデータを専門技術陣が解析いたします。