2024-03-30T00:01:12Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000590942024-03-29T05:26:34Z01164:05352:05368:05370
細胞の知識ベース開発と遺伝子発現プロファイルによる細胞種と特徴予測Development of Cell Knowledge Base and Prediction of Cell Types and Characteristics by Gene Expression Profilesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00059094/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=59094&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan産業技術総合研究所生命情報科学研究センター産業技術総合研究所生命情報科学研究センター三菱総合研究所先端科学研究センタ-産業技術総合研究所生命情報科学研究センター藤渕航LarisaKiseleva谷口, 丈晃PaulHortongenomeとphysiomeを結ぶためにはcellomeが必要である。我々の研究は細胞種をターゲットとしてその種類、構造、機能的な特徴をゲノムの情報から推定することに取り組んでいる。まず、細胞に関するゲノムデータは、公共の遺伝子発現データベースを出発点としてUniGeneを用いた遺伝子名の統一化を行って、どのプラットフォームのデータでも同じフォーマットで処理できるようにしたCellMontageデータベースを開発した。この遺伝子発現データで独自にアノテーションを行い、ヒト正常細胞81種類でその遺伝子発現データ1 714プロファイルを分類した。この81細胞種を用いて、発現データのみから細胞の判別ができるか試みたところ、同一プラットフォームではランダムな遺伝子100個、異種プラットフォームでは1000個程度で、細胞の判別ができることがわかった。さらに細胞の画像解析を行い、細胞の持つ特徴パラメータ(例えば、円形率、核の領域の割合など)を抽出して、SVMによる判別分析を行ったところ、遺伝子発現情報から細胞の構造的な違いを分類できる可能性を示唆する結果が得られた。The cellome is important for connecting the genome and the physiome. We have studied methods to predict cell types, structures, and functional characteristics by genome information. As the first approach, to obtain the genome information for cells, we used a public gene expression database and developed an integrated database called CellMontage that interconnects different data with UniGene ids for common gene names, which made any data from different platforms available in a uniform way. Using CellMontage we manually annotated gene expression data and classified 1,714 profiles for 81 types of human normal cells. Using the 81 cell types we tried to discriminate cells only by gene expression data and found that it can correctly discriminate cell types with as few as about 100 or 1000 random genes for the profiles from the same platform or different platforms, respectively. Furthermore, by analyzing images of cells, we parameterized some structural characteristics (e.g. roundness, nuclear region ratio, etc.) and performed discriminant analysis by SVM. The results indicate that it may be possible to classify cells with regard to their structural characteristics by gene expression information.AA12055912情報処理学会研究報告バイオ情報学(研究報告バイオ情報学(BIO))200599(2005-BIO-002)33372005-10-072009-06-30