(創薬等PF・構造生命科学ニュースウオッチ 20160511)
  • Corresponding author: 川上英良(理化学研究所・疾患システムモデリング研究グループ
  • 遺伝子発現データから特徴的な発現パターンを示す遺伝子群を検定していく手法の一つであるparametric gene set analysisに、転写因子の結合頻度を検定の重みとして取り込む手法weighted Parametric Gene Set Analysis (wPGSA)法を開発した。
  • 既報のChIP解析データから454種類の転写因子の8,578,738結合相互作用を集積したデータベースを構築し、wPGSA法によって、転写因子の活性を予測し、細胞型によらず既報のトランスクリプトーム解析の結果と良い一致を得た。
  • 加えて、インフルエンザウイルス感染モデルマウスの時系列遺伝子発現データをwPGSAで解析することにより、ウイルス感染が引き起こす転写因子活性化の動態を明らかにし、この応答が転写促進因子b(P-TEFb複合体)に制御されていることを示唆する結果を得た。
  • wPGSA公開サイト:“Estimate relative activities of transcriptional regulators from transcriptome data by weighted Parametric Gene Set Analysis: wPGSA.” http://wpgsa.org/