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AIを用いてコウモリとヒトゲノム配列中から核内3D構造の形成に重要となる要素配列群が集中する領域の検出に成功

6種類のコウモリとヒトゲノムデータを対象に、グループ独自で開発した教師無し型AIを用いたオリゴヌクレオチド頻度解析を実施することにより、コウモリやヒトゲノム配列中から、染色体DNAの間期核内での3D構造の形成に重要となる要素配列群が集中する領域の検出に成功しました。

Comparative genomic analysis of the human genome and six bat genomes using unsupervised machine learning: Mb-level CpG and TFBS islands.

本学の岩﨑裕貴助教、和田健之介教授、池村淑道客員教授らによる研究成果が、BMC Genomics の Vol. 23 (DOI: 10.1186/s12864-022-08664-9) に掲載されました。