バイオメディカル情報解析

Biomedical Information Analysis

基礎医学, バイオインフォマティクス

ゲノム、オミクス、メタゲノム情報解析を通じた大規模データ駆動型の医学研究を行っています

医科学専攻

  • 修士課程/博士課程

教員構成

長﨑 正朗長﨑 正朗

長﨑 正朗教授

NAGASAKI, Masao Professor, Ph.D.

TEL:022-273-6051

E-Mail:ig-nagalab-jimu*ml.megabank.tohoku.ac.jp
(「*」を「@」に変換してください)

URL:http://nagasakilab.csml.org/ja/

この分野の研究テーマ

  • スーパーコンピュータを用いたヒトゲノム、オミクス、メタゲノムの大規模情報解析
  • ゲノム、オミクス、メタゲノム情報と疾患や形質との関係性の情報解析

研究キーワード

生命情報学, データ駆動型解析, スーパーコンピュータ, 高性能シークエンサ, ヒトゲノム

技術キーワード

全ゲノム解析, 大規模関連解析, 多層オミクス解析, メタゲノム, 機械学習

分野の紹介

十数年前、国際ヒトゲノムプロジェクトでは、各国の数百人の研究者が数千億円以上かけ、ヒト一個体分のゲノム解読が行われました。現在、ヒト1人の全ゲノム情報が数日で数十万円で決められます。それに伴い、ゲノム情報、オミクス情報(トランスクリプトーム、メタボローム、プロテオーム)、バイオメディカル情報(医療情報、アンケート情報、生理学検査情報)などの超ヘテロビックデータを統合解析する技術が医学研究に求められています。当分野は、情報科学、バイオインフォマティクス、数理統計学、集団遺伝学、分子進化学などを専門とするスタッフ陣が英知を結集し研究を推進しています。当分野では、最新鋭のスーパーコンピュータを駆使し、高性能シークエンサによって取得された100兆塩基の日本人の約1000人の情報解析を行い、日本人の全ゲノムリファレンスパネルを公開(http://ijgvd.megabank.tohoku.ac.jp/) しました。また、日本人に適したSNPアレイ(ジャポニカアレイ)を設計し社会実装にも貢献しています。各学生の興味に応じて医学研究に関わる大規模なデータ解析の研究指導を行い、情報科学と医学の両面の立場からビッグデータを自在に解析できるデータサイエンティストの育成を目指します。また、学生の方の興味に応じて簡単な生物実験については当研究室の設備を用いて指導を行い、より高度技術や生体試料を用いた実験については、他の研究室と連携し指導します。

Figure 1 個人ヒトゲノムの大規模解析と医療応用へ
Figure 1 個人ヒトゲノムの大規模解析と医療応用へ
Figure 2 データ駆動型研究によるビッグデータ解析
Figure 2 データ駆動型研究によるビッグデータ解析

主な論文

  • Yamaguchi-Kabata Y et al. iJGVD: an integrative Japanese genome variation database based on whole-genome sequencing. Human Genome Variation. 2:15050, 2015
  • Nagasaki M et al. Rare variant discovery by deep whole-genome sequencing of 1,070 Japanese individuals. Nat Commun. 6:8018, 2015
  • Kawai Y et al. Japonica array: improved genotype imputation by designing a population-specific SNP array with 1070 Japanese individuals. J Hum Genet. 60:581?587, 2015
  • Sato Y et al. Inter-individual differences in the oral bacteriome are greater than intra-day fluctuations in individuals. PLoS One. 10(6): e0131607, 2015
  • Kojima K et al. HapMonster: a statistically unified approach for variant calling and haplotyping based on phase-informative reads. Lecture Notes in Bioinformatics. 8542, 107-118, 2014

OB・OGの主な進路

製薬関連会社(研究所)、IT関連企業、バイオインフォマティクス関連企業、大学研究者、医師

担当教員より進学志望者へのメッセージ

医学研究において大規模な情報処理と知識発見を効率良く行うことが必須になりつつあります。ヒトゲノムやオミクス解析を通じ新たな知見を発見する喜びを一緒に得ましょう。

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