国際宇宙ステーション（ISS）と宇宙医学生物学研究

濱仲 早苗（国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構（JAXA））

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地球から約400㎞上空にある有人の国際宇宙ステーション（ISS）では日本実験棟「きぼう」の運用開始から15年が経ち、 JAXAではこれまでISSに滞在する宇宙飛行士を対象とした宇宙医学生物学研究を実施してきました。 ISSでの宇宙環境は地球とはどのように異なるのでしょうか？宇宙環境とそこでの宇宙医学生物学研究を紹介しながら、今後の展望についてお話します。

「シングルセルから空間解析へ」

鈴木 穣(東京大学)

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今回の講演では、最近の空間トランスクリプトーム解析ついて概観したい。がん細胞とその周囲の免疫細胞を含む間質細胞が存在する空間情報を取得することで、 微小環境に応じたがん細胞の多様な挙動が明らかにされつつある。 特に、我が国でも導入が開始されたXeniumを用いた肺腺癌関連遺伝子400遺伝子についての精密空間解析について演者らが最近収取・解析を行っているデータについて紹介したい。 特にバイオインフォマティクス的手法の急速な変化にも焦点を当てたい。 個人的には、現在の変化はここ10年にわたって広く医学・生物学分野を席巻した次世代シークエンス時代に転機をもたらすほど大きいように思う。

一細胞レベルのゆらぎにより細胞集団の“個性”が生み出されるメカニズムに迫る

河口 理紗（京都大学iPS細胞研究所）

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細胞内の様々な分子を網羅的に定量するオミクス解析手法のうち、シーケンサーを用いた解析の進歩は特にめざましく、一細胞レベルでの詳細な転写解析や、条件に応じてバーコードを付加することで多様な分子の大規模定量が可能になった。 これにより、遺伝的・非遺伝的な一細胞レベルでの細胞のヘテロジェネイティが検出されるようになり、生物学的な“ノイズ”が生物の形質に多岐にわたる影響を及ぼすことが明らかになりつつある。 本講演では、一細胞オミクス解析及びそれに対するメタ解析的アプローチにより、遺伝・環境要因を取り除いた上で個体間にどのような確率的なばらつきが存在するのかを、哺乳類であるココノオビアルマジロのトランスクリプトーム解析を例として紹介する。 また、こうした細胞の確率的なばらつきの存在が、ヒトにおいても疾患などの様々な形質の決定に及ぼす影響について議論する。

薬物応答１細胞トランスクリプトームの予測と創薬応用

岩田 通夫（九州工業大学）

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細胞の不均一性を考慮して薬の作用を明らかにするために、１細胞レベルでの薬物応答トランスクリプトームデータを測定されるようになってきました。しかし、 実験的な限界により、多くの欠損値や未観測値が生じ、解析上の障害となっています。本講演では、欠損値や未観測値を、高深度かつ高精度に補完するアルゴリズムを用いて、 １細胞レベルで薬の作用メカニズムを同定する新たな情報技術について紹介します。

一細胞RNA-seqデータ再利用のためのデータベース

粕川 雄也（理化学研究所）

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近年のシーケンシング技術や一細胞から遺伝子発現量を取得する手法の劇的な向上を経て、多くの一細胞RNA-seqデータが公共リポジトリや大規模プロジェクトから入手可能となっている。 これらはデータを取得した元々の研究だけでなく、他の研究においても候補遺伝子の選択や、複数のデータセットの統合解析など、再利用による研究につなげる可能性がある一方、 不完全なメタデータやデータ処理手法のばらつきによりそれほど簡単ではない。そこで我々は公共のRNA-seqデータに対してメタデータの修正やデータの再処理をした結果をまとめたデータベースを構築している。 本発表ではそれを紹介しつつ、その中で開発した新たなデータQC法であるSkewC法について紹介する。

公共データの再利用によるネクストパンデミック監視システムの構築に向けて

川崎 純菜（早稲田大学）

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ウイルス感染症は突如として人間社会に出現してきたように思われますが、その多くは動物に感染していたウイルスがヒトへと伝播することによって引き起こされてきました。 そのため、自然界に潜む膨大な数の未知ウイルスの探索と、各ウイルスのヒトへの感染リスク評価が、ネクストパンデミック対策として重要視されています。そこで私たちは、 (1)公共データの再利用による大規模なウイルス感染調査の実施、(2)ウイルスの配列情報のみから感染リスクを評価する機械学習モデルの開発に取り組んでいます。 本講演ではこれらの取り組みを紹介し、（実験になるべく依存しない）ネクストパンデミック監視システムへの展望についてお話ししたいと思います。

視覚情報処理を担う脳領域の機能的分子識別技術CaMPARI-seqの開発

松田 光司（国立遺伝学研究所）

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我々動物は、受容した視覚情報に基づき適切な行動を生み出します。しかし、脊椎動物の脳は複雑であり、その根底にある神経回路メカニズムには未解明の点が多く残されています。我々は、哺乳類と比べ単純な脳を持つゼブラフィッシュをモデルとし、この課題に取り組んでいます。 本講演では、私がこれまでに開発した、神経活動依存的な細胞標識技術とシングルセル解析を組み合わせた独自技術CaMPARI-seqについて解説し、動的な視覚情報の処理に関わる神経細胞で発現する遺伝子の特定に成功した結果について紹介します。

比較オミクス解析から迫る個体発生と進化の関係性

上坂 将弘（東北大学）

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個体発生と進化はどのような関係があるのでしょうか。19世紀の形態学に由来するこの問題は、近年のオミクス解析の技術革新により、徐々に明らかになってきています。 私たちは、複数の脊椎動物の個体発生を通したRNA-seqとATAC-seqの時系列データを用いて、「個体発生は系統発生を繰り返す」というヘッケルの反復説に再考を促す結果を報告しました。 本講演では、これらの結果に加えて、脊椎動物で保存された発生段階（ファイロティピック段階）の比較シングルセルトランスクリプトーム解析から得られた最新の知見についてもお話しします。

高解像度空間情報から紐解く遺伝子発現

孫 楽
（理化学研究所）

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「空間トランスクリプトーム」とは、空間的な位置情報を保持したまま、遺伝子発現を可視化する技術を指します。蛍光色素標識を用いたイメージングと、次世代シークエンシングによる2大手法がしのぎを削っており、その解像度や検出感度は著しく向上しています。 本講演では、これらの技術革新の潮流を読み解き、当ラボで行っている高解像度空間トランスクリプトーム技術も紹介いたします。

深層生成モデルに基づく一細胞・空間トランスクリプトームの解析技術

小嶋 泰弘（国立がん研究センター研究所）

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一細胞・空間オミクス解析技術の発展により、癌をはじめとしたさまざまな生命現象の網羅的な分子プロファイルの時空間マップが作られつつあります。その一方で、このように非常に大規模化・複雑化したオミクス観測に対して、効率的な知識抽出のための情報解析技術の開発が求められています。 我々は、このような課題に対して近年画像生成等の分野で大きな成果を上げている深層生成モデルを活用した手法の開発を行なってきました。本講演では、これらの手法を含めて深層生成モデルによる細胞間コミュニケーションや細胞状態遷移の推定をするための情報解析手法とその活用についてお話します。

老化T細胞のシングルセルプロファイリング

橋本 浩介（大阪大学）

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老化とともに免疫力が衰えることはよく知られていますが、百歳を超える長寿者の免疫細胞がどのような状態にあるのかは明らかになっていません。 我々はシングルセル解析技術を使い、慶應義塾大学百寿総合研究センターと共同で百寿者の免疫細胞を解析しています。 本講演では、そこで明らかになった百寿者に特徴的なT細胞の変化を紹介します。

「ヒトとは何か？」を明らかにするための１細胞遺伝子発現解析

郷 康広（兵庫県立大学）

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「ヒトとは何か」という問いに答えるためにヒトと類人猿の死後脳を用いた１細胞比較遺伝子発現解析を行っています。短鎖型シーケンサーを用いた定量的解析に加えて、長鎖型シーケンサーを用いた完全長発現解析も取り組みはじめました。 それらの統合解析から見えてくる「ヒトらしさ」の脳神経基盤に関して紹介します。

1細胞解析から明らかにする毛包幹細胞形成のしくみ

森田 梨津子（大阪大学）

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器官を構成する細胞の挙動と状態変化の定量は、個々の細胞の運命決定のしくみを理解にする上で重要な情報になると考えられます。私達はこれまでに、皮膚・毛包発生の1細胞解像度ライブイメージング技術と1細胞トランスクリプトーム解析を組み合わせた、独自のデータ駆動型解析手法によって、毛包発生のしくみと毛包幹細胞の発生起源および形成過程を明らかにしてきました。 本発表では、私たちの独自の研究手法とこれまでの研究成果、さらに最近の取り組みを紹介します。

ゲノム・オミックス解析による循環器疾患の病態解明と精密医療

野村 征太郎（東京大学）

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細胞は生命現象の最小単位として機能し、それによって個体の恒常性は維持されています。しかしながら、その細胞の内部に存在するゲノムに生じる変化や、外部からの刺激によって生じる変化が蓄積することによって、細胞は刻々と個性を変えていきます。このような細胞自体の変化だけでなく、周囲の細胞とのコミュニケーションに変化が生じることによって、細胞が構成する社会的環境も変わり、臓器や個体の恒常性が破綻することとなります。 ゲノム解析・シングルセルオミックス解析の発展によって、このようにして発症する疾患の分子機序が明らかになってきました。本講演では、循環器疾患を対象として、シングルセル解析がいかに疾患の病態解明・臨床応用に貢献しているかを紹介します。

シーケンシングデータを取った後の解析　～オミクスデータの統合解析事例～

岡橋 伸幸（大阪大学）

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膨大なシーケンシングデータが取得できるようになり、タンパク質や代謝物といった他の階層のオミクスデータとの統合解析のニーズが高まっています。 一方、膨大なデータを前にどのように解析するべきかという悩みが生じています。本講演では、細胞内代謝システムを題材に、 異なる階層のオミクスデータをつなぐ研究事例をご紹介します。

メタゲノムショットガンシークエンシングによる腸内微生物叢解析

友藤 嘉彦（大阪大学）

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腸内微生物叢の研究において、メタゲノムショットガンシークエンシング(MSS)による網羅的な解析は有用な手法です。MSSデータは多くの場合、腸内細菌の 定量解析に用いられますが、実はもっと多くの活用方法があります。私たちは、多種多様な解析パイプラインの実装を通じて、MSSデータ中のウイルス・宿主 由来のリード情報を活用したり、MSSデータからの微生物ゲノム情報の再構築・データベース化に取り組んだりしてきました。本発表では、MSSデータの様々な 活用法について、私たちの研究を中心に紹介します。

葉緑体ゲノムと植物ミトコンドリアゲノムの標的塩基編集

中里 一星（東京大学）

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植物細胞では、核ゲノムの他に葉緑体とミトコンドリアのゲノム (オルガネラゲノム) にも遺伝情報が存在します。遺伝情報のほとんどは核ゲノムに保持される 一方で、オルガネラゲノムにも植物の生育や成長に不可欠な遺伝子が存在するため、その改変によって作物の収穫量が向上する可能性があります。しかし、オルガ ネラゲノムは作物育種に現在までほとんど利用されてきませんでした。この一因として、植物オルガネラゲノムを改変する手段が少ないことが挙げられます。そこ で私たちは、植物のオルガネラゲノムを改変する新規手法 (標的塩基編集) の開発に取り組んできました。本講演では、この取り組みついて紹介します。

自己免疫疾患横断的シングルセルCD4+T細胞カタログ構築

安水 良明（大阪大学）

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CD4+ T細胞は自己免疫疾患に関与するが、細胞の多様性のため病態への寄与の解明が不十分であった。本研究では、従来のクラスタリングに加え、非負値行列分解 (NMF) を用いた・”線引をしない”細胞プロファイリングを行い、末梢血CD4+ T細胞の複雑性は12の独立した遺伝子プログラムの組み合わせで説明できることを明らかにした。 さらに、プロファイリング結果を異なるデータセットにも適応できるよう、PBMCからCD4+T細胞を抽出し、細胞分類予測およびNMFによる質的評価を行うフレームワークを構築した。構築したフレームワークを用いてドナー953人、180万細胞以上のCD4+T細胞を集めたメタアナリシスを行い、20の疾患での細胞集団の変化を調べた。 その結果、疾患特異的な細胞の数的・質的変化を明らかにした。

シングルセルRNA-seqデータ解析のアップデート2023

尾崎 遼（筑波大学）

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実験技術だけでなくデータ解析手法もどんどん進化し、知識のアップデートが欠かせません。この講演では、2023年のシングルセルRNA-seqデータ解析手法について わかりやすくお伝えします。応用例や今後の展望も取り上げ、シングルセル解析の重要性と活用法を紹介します。シングルセルRNA-seqデータ解析の理解が深まり、研 究に役立てていただけることを目指します。お楽しみに！

シングルセルデータ解析における前処理について

瀬尾 茂人（大阪大学）

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この数年、シングルセル解析が広く利用されるようになっています。シングルセル解析は様々な処理を多段に積み重ねていく必要がありますが、 本解析に進む前のQC（品質管理）やバッチエフェクトの除去など、いわゆる前処理も結果に大きく影響します。 本セミナーでは、シングルセル解析（主にドロップレットベースのscRNA-seq）の前処理についての考え方と具体例をご紹介します。

bulk RNA-Seqを用いた疑似時間解析のすゝめ

鹿島 誠（東邦大学）

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環境要因・確率的なバラつきが生み出す個体差は解釈が非常に困難なため、生物学研究者を長年悩ませてきた。しかし、一個体由来(複数個体のプールではない)の時系列 サンプリングと疑似時間解析を利用したアプローチにより、従来では単なるバラつきだと考えられていた現象が実は解釈可能なバラつきであることが明らかになってきて いる。本発表では、時系列bulk RNA-Seqと疑似時間解析を行うメリットとコツについて紹介する。