--- --- 遺伝子発現データから遺伝子制御に重要な転写因子を網羅的に予測する手法を開発した論文がNucleic Acid Research誌に掲載されました | DBCLS

遺伝子発現データから遺伝子制御に重要な転写因子を網羅的に予測する手法を開発した論文がNucleic Acid Research誌に掲載されました

当センターの 大田 達郎 特任研究員の参加する研究グループによる論文 “Weighted Enrichment Method for Prediction of Transcription Regulators from Transcriptome and Global Chromatin Immunoprecipitation data” がNucleic Acids Research誌に掲載されました。本研究で新たに開発された手法のWebインターフェースは DBCLS が開発と公開、運用を支援しています。ユーザは、自身の遺伝子発現データを入力とすることで、転写因子の予測を行うことができます。詳しくはリンク先のドキュメントをご覧ください。

論文はオープンアクセスで、下記URLからご覧いただけます。 http://doi.org/10.1093/nar/gkw355

Eiryo Kawakami, Shinji Nakaoka, Tazro Ohta, and Hiroaki Kitano, “Weighted Enrichment Method for Prediction of Transcription Regulators from Transcriptome and Global Chromatin Immunoprecipitation data”, Nucleic Acids Research, doi: 10.1093/nar/gkw355

研究グループは、世界中の研究機関によって生み出された3,500以上の公開DB上の実験データを再解析しました。これによって、配列モチーフなどに基づく予測ではない実際の実験データを元にした遺伝子制御ネットワークを構築し、これにweighted Parametric Gene Set Analysis: wPGSA法を導入することで、遺伝子発現データから転写因子の活性を予測する手法を開発しました。詳細は、理化学研究所による日本語プレスリリースをご覧ください。