Affiliation：Graduate School of Medicine, Osaka University

Abstract：G４重鎖はグアニンに富んだ核酸配列で形成される特殊な構造であり、mRNAの非翻訳領域に豊富に存在している可能性が指摘されている。近年のハイスループットシークエンシング技術に基づくトランスクリプトーム解析で、RNAグアニン４重鎖（rG4）が検出されるようになったが、その生物学的意義は概ね不明である。本研究では、rG4の機能解析に向けて、与えられた配列領域がrG4を形成するか否かを予測する深層学習に基づく数理モデルを提案した。具体的に、ハイスループットシークエンシング技術に基づくrG4プロファイリング法から得られる配列データを用いて、畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、識別能力判定のためのテストを行った。

Publication related to your research
（International conference paper）

• Yuki Kato, Kengo Sato, Jakob Hull Havgaard and Yukio Kawahara, "Deep learning-based prediction of potential RNA G-quadruplexes with D-Quartet," 29th Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology and the 20th European Conference on Computational Biology (ISMB/ECCB2021), Poster, 784, Virtual, Jul. 2021.

（Domestic conference/workshop）

• 加藤 有己, 佐藤 健吾, Jakob Hull Havgaard, 河原 行郎, 「畳み込みニューラルネットワークによるRNAグアニン４重鎖領域予測」, 第21回日本RNA学会年会, P-29, 東京都文京区, Jul. 2019.
• 加藤 有己, 佐藤 健吾, Jakob Hull Havgaard, 河原 行郎, 「深層学習に基づくRNAグアニン４重鎖構造識別法の検討」, 第20回日本RNA学会年会, P-40, 大阪府大阪市, Jul. 2018.