岡山大学が新しいデータ分析手法「SGCRNA」を開発!相関だけでは見えない関係性を解き明かす

機械学習・深層学習

相関だけでは捉えきれない、データ間の隠れた関係を可視化する新手法「SGCRNA」

相関だけでは見えない関係を可視化:多様なデータに使える新解析手法「SGCRNA」

国立大学法人岡山大学は、遺伝子をはじめとする多様なデータの中に隠された「一緒に働くまとまり(モジュール)」を見つけ出す、新しい共発現ネットワーク解析手法「SGCRNA」を開発しました。

これまでの分析方法の課題

これまで約20年間、WGCNAという手法が広く使われてきました。しかし、近年ではその理論に対する疑問や、数学的な改善の余地がある点が指摘されていました。これにより、データの中にある重要な関係性が見過ごされてしまうことがあったのです。

新しい分析手法「SGCRNA」とは

岡山大学の学術研究院医歯薬学域組織機能修復学分野の寶田剛志教授らは、従来の分析の枠組みを見直し、より細かく、そして分かりやすい「まとまり」を抽出できるSGCRNAを開発しました。

この新しい手法は、従来の分析方法では見つけられなかった重要な遺伝子や遺伝子群の働きを明らかにできる可能性があります。これにより、病気の原因を解き明かすことや、一人ひとりに合った医療(精密医療)の基盤となる分析の精度が向上すると期待されています。

研究成果の発表と今後の展望

この研究成果は、バイオインフォマティクス分野で評価の高い国際学術誌『Briefings in Bioinformatics』に掲載されました。

  • 論文名:SGCRNA: spectral clustering-guided co-expression network analysis without scale-free constraints for multi-omic data

  • 掲載誌:Briefings in Bioinformatics

  • DOI:https://doi.org/10.1093/bib/bbag021

今後は、分析の速度を上げ、さらに大規模なデータへの適用、実験による検証、そして新しい薬の標的や病気のサイン(バイオマーカー)を見つける研究への展開が進められる予定です。

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