| メール | anonymous |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 医学医療系/Faculty of Medicine |
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| 専門分野/ Research Field | バイオインフォマティクス・実験動物学 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 助教 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
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| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | 表現型を駆動する細胞応答を予測するAI解析手法の開発 |
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| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | AIを活用して、表現型を起点として、細胞・分子レベルの多層オミクス情報を統合するトランスオミクス基盤を確立したい。現在は細胞内応答のマルチオミクスの統合が研究の中心であるが、個体表現型と細胞応答を接続する枠組みは十分に整備されていない。そこでAIによる特徴空間を用い、表現型に関わる細胞応答を予測する技術基盤の確立を目指したい。 |
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| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | 1．AIは、個体表現型レイヤーと細胞レベルの分子・ネットワークレイヤーを、潜在空間表現を介して統合する点において特に有効である。従来は分断されていた階層間情報を、表現学習によって共通表現へ写像することで、階層横断的な解析が可能となる。
2．この統合により、個体表現型から細胞レベルの応答ネットワークを外挿的に推定することが可能となり、表現型を起点とした新たなトランスオミクス統合基盤の確立につながると期待される。 |
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| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 応募したい I would like to apply. |
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| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | 相談できる相手がいない/AI専門研究者への伝手がない I do not have anyone to consult with / I have no connections to AI specialist researchers.;「チャレンジ型」公募に自分の研究が合うか判断できない I cannot determine whether my research is suitable for a “challenge-based” funding program.; |
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| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | データは既に取得済み、取得途中・公開データ・パブリックデータを活用予定 / The data have already been collected. The data are currently being collected, or we plan to use existing open or public datasets. |
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| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | 個体レベルの表現型については、国際マウス表現型解析コンソーシアム（IMPC）が大規模なノックアウトマウス表現型データを公開している
（https://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/impc/all-data-releases/release-23.0/results/、statistical-results-ALL.csv.gz）。
AI活用したいデータは、この公開データを基に独自フォーマットへ再構成したJSONLデータを利用したい。JSONLファイルはTSUMUGIのデータ配布ページから取得可能である
（https://larc-tsukuba.github.io/tsumugi/
→ Download Data）。
このJSONLには、各遺伝子ノックアウトマウスにおいて観察される表現型に加え、野生型との統計比較によるP値、表現型の強さを示す効果量、さらにライフステージおよび雌雄特異性に関する注釈が含まれている。
一方、細胞レベルの応答については、PerturbAtlasにより、遺伝子摂動（ノックアウト、ノックダウン、過剰発現）に対する細胞トランスクリプトーム変化データが公開されている
（https://perturbatlas.kratoss.site/#/）。 |
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| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | 測定データ |
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| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | 個体表現型については、我々が独自に開発したTSUMUGIを用いたい。TSUMUGIはKOマウスの表現型類似度を指標とした遺伝子ネットワーク抽出ツールであり、表現型に関わる遺伝子間相互作用を描出することができる。
細胞応答については多くの解析手法があり、主に遺伝子の発現パターンの類似度から求める遺伝子共発現ネットワークや、同じ分子経路に属する遺伝子群をネットワークとして表現するPathway解析、およびタンパク質ータンパク質相互作用などがある。
この個体表現型と細胞応答のネットワークを、AIを用いて接続することで、個体表現型に寄与する細胞応答を解明したい。 |
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| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | 個体表現型については、国際マウス表現型解析コンソーシアムにおいて十分に標準化されているために測定精度は担保されていると考えている。
細胞応答については、PerturbAtlasはデータの標準化をしていないため、各実験によるバイアスがある可能性がある。 |
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| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | 個体表現型については、測定されている表現型にバイアスがあることが知られており、測定しやすい採血でわかる血球系や代謝系は多くのKOマウスで図られている一方で、呼吸機能などはあまり測定されていない。
細胞応答についても、一般に用いられている細胞や研究が盛んな遺伝子については多くの情報があるが、そうではないものについての情報が乏しい。 |
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| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | 階層構造 Hierarchical structure;線形・非線形 Linear / Nonlinear;多変量性 Multivariate;時系列データ Time-series data; |
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