機能性RNAをプロセシングパターンで分類する手法を, マッピング形状を解析するソフトウェアSHARAKUにグラフ理論的な手法を組合せることで開発した。本手法をマウス発がん実験で採取した腫瘍サンプルから次世代シークエンスにより得られたデータに適用することにより, 多段階発がん過程でステージ特異的にプロセシングを受けて導出されるsmall derived RNAの網羅的な解析を世界に先駆けて行うことができた。タンパク質RNAの相互作用における残基塩基間のコンタクト予測を行うプログラムを開発した。発がん遺伝子発現解析の結果をMeis1遺伝子のコンデイショナルノックアウトマウスを用いて検証実験を行った。
First, we developed a method for classifying functional RNA combined graph theoretic approach with the software SHARAKU to calculate the mapping shape similarity for processing patterns. The proposed method was applied to the sequence data obtained by the next-generation sequencing for the tumor samples taken in the mouse carcinogenicity experiment, and comprehensive analysis of small derived RNA processed specifically at each stage in multistage carcinogenesis was carried out. Second, we developed a prediction program for protein-RNA interactions. We succeeded in developing a technique for contact prediction between residues-bases. Third, it was carried out verification experiments using transcriptome analysis of carcinogenicity for Meis1 gene of conditional knockout mouse.

研究種目 : 基盤研究(A)
研究期間 : 2011～2014
課題番号 : 23241066
研究分野 : 生命情報科学