A02：細胞動画像とオミクスデータの統合による細胞コミュニティの解析手法の開発

瀬尾 茂人 / Shigeto Seno

大阪大学 大学院情報科学研究科 バイオ情報工学専攻 ゲノム情報工学講座 /
Graduate School of Information Science and Technology, Department of Bioinformatic Engineering, Osaka University
准教授 / Associate Professor

Research map: https://researchmap.jp/ssenoo

研究分担者：
梅谷 俊治（大阪大学 大学院情報学研究科 情報数理学専攻 数理最適化寄附講座・教授）

研究内容

近年のライブイメージング技術やオミクス解析技術の発展は著しく、細胞集団の社会活動を高解像度で観察することが可能となっています。しかしながら、４Dイメージングの動画像はその時空間的複雑さゆえに定量的な解析を行うことが難しく、また、オミクスデータの膨大な情報量は簡単に人間の理解を超えてしまいます。本計画研究では、細胞動画像とオミクスデータの統合による細胞コミュニティの解析手法の開発を行います。ある時刻のスナップショットである空間トランスクリプトームを中心としたオミクスデータから、細胞間相互作用の種類や様式を推定して細胞の形態情報と紐づけし、さらにこの形態情報とライブイメージングの細胞動態情報を統合し、これによって、細胞コミュニティのいつ・どこで・どのようなコミュニケーションが行われているかを抽出することを試みます。

参考文献

  1. Nishikawa K, Seno S, et al. Osteoclasts adapt to physioxia perturbation through DNA demethylation. EMBO reports. E53035, 2021.
  2. Shiga M, Seno S*, Onizuka M, Matsuda H. SC-JNMF: Single-cell clustering integrating multiple quantification methods based on joint non-negative matrix factorization, PeerJ, 9:e12087, 2021. (*Corresponding author)
  3. Fujimoto K, Seno S*, et al. Tracking and Analysis of FUCCI-Labeled Cells Based on Particle Filters and Time-to-Event Analysis. International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics, 10(2), pp92-109, 2020. (*Corresponding author)
  4. Hashimoto K, Seno S, In vivo dynamic analysis of BMP-2-induced ectopic bone formation, Scientific Reports, 10(1), 2020.
  5. Furuya M, Seno S, et al. Direct cell-cell contact between mature osteoblasts and osteoclasts dynamically controls their functions in vivo. Nat Commun, 9(1):300, 2018.