【研究領域課題番号】20K21834 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

遺伝統計学 / 最適化理論 / poygenic risk score / ハプロタイプ / ゲノムデータ

【研究成果の概要】

大規模ゲノム情報は、①：長大なゲノム配列の中で一部の遺伝子変異のみが関与する「スパース性」、②：遺伝子変異数がサンプル数と比べて著しく大きい「P>>N問題」、が特徴である。遺伝統計学で扱われるヒト集団ゲノム情報は単純なグラフ構造として記述でき、即ち組合せ最適化問題として解釈可能である。本研究は、遺伝統計学と最適化理論の学際連携を通じて、大規模ヒトゲノム・臨床情報の組合せ最適化問題としての再定義を目指すものである。

【研究の社会的意義】

遺伝統計学と最適化理論は共通した理論的背景を有するも、異なる学問分野として捉えられてきた。本研究は、大規模疾患ゲノム情報をシンプルな行列・グラフ情報として捉えることにより、る数理理論の応用研究の題材となることを示し、学際連携の新たな可能性を切り拓いたものとして学術的な意義を有すると考えられる。今後、解析アルゴリズムのスケーラビリティーの獲得と高速計算化を進めることで、より汎用性の高い情報解析ツールとしての実装が可能になると期待される。

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2020-07-30 - 2022-03-31

【配分額】6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)