ワークショップ

ワークショップ WS-1

シングルセルと空間情報の解析理論

シングルセル解析は細胞群に内在する生命情報を個々の細胞レベルで観測する解析手法であり、生体組織や腫瘍組織に含まれる複数細胞種群の網羅的な同定や、幹細胞からの分化軌道推定などに活用されている。近年の計測技術の大きな発展により、遺伝子発現量の他、オープンクロマチン、空間発現情報、ゲノム立体構造などの情報を観測可能になった。本ワークショップではそのような様々な計測技術を活かした解析法を模索している先駆的な講演者の講演・議論を通じて、現在の解析基盤の更にその先のアプローチを切り拓くことを目指す。

◆ Comparative Gene Regulatory Network Analyses in Vertebrate Retinal Cells by Single-cell RNA-seq Data
　曾 鑫　（東京大学大学院新領域創成科学研究科メディカル情報生命専攻）

◆ 細胞の複雑性を航海する: 符号付きグラフとネットワーク分析を用いて単一細胞RNAシーケンシングにおける遺伝子相互作用を解明する
　Navigating Cellular Complexity: Unraveling Gene Interactions in scRNA-seq with Signed Graphs and Network Analysis
　Nagai Luis　（Laboratory of Computational Genomics Institute for Quantitative Biosciences）

◆ SingleCellHaystack: A universal differential expression prediction tool for single-cell and spatial genomics data
　Vandenbon Alexis　（京都大学　医生物学研究所）

◆ 深層生成モデルによる共変量依存的細胞状態ダイナミクスの推定
　Inference of covariate dependent cell state dynamics by a deep generative model
　小嶋 泰弘　（東京医科歯科大学）

◆ 2倍体細胞のsingle cell Hi-Cデータから再構成された染色体3次元構造の比較
　Comparing three-dimensional chromosomal structures reconstructed from single diploid cell Hi-C data
　平田 祥人　（筑波大学）

ワークショップ WS-2

バイオインフォマティクスの8の問題

バイオインフォマティクスを取り巻く状況は、この数年間で大きく変わった。例えば、コロナ禍はウイルス学のあり方について、AlphaFold2 は遺伝子解析の方法論自体について、それぞれ根本的な変革を迫るものであった。本セッションではJSBi Bioinformatics Review 執筆陣の先生方に重要な未解決問題を提示していただき、各分野の現状を整理しながら、今後の展開を聴衆と一緒に考えたい。

◆ ウイルス感染症の制圧はなぜ難しいか？
　川崎　純菜　（早稲田大学）

◆ 診断率５割の壁の克服：難病ゲノム医療における挑戦
　三嶋　博之　（長崎大学）

◆ 薬剤設計のためにはAlphaFoldはまだまだ足らない
　柳澤　渓甫　（東京工業大学）

◆ 自然言語によるタンパク質設計は可能か？
　山口　秀輝　（東京大学）

◆ 転写制御アイデンティティーに迫る
　鄒　兆南　（京都大学）

◆ エピゲノムは細胞の何を守っているのか？
　小田　真由美　（慶應義塾大学）

◆ バイオインフォにまだ種や種名は必要なのか？
　松前　ひろみ　（東海大学）

◆ Tree of Lifeは完成できるか？
　松井　求　（東京大学）

ワークショップ WS-3

生命科学におけるLLM応用事例の探求

生命情報科学において大規模言語モデル（LLM）を活用する研究者らを招き、その応用事例を紹介し、議論を深める。異なる分野で活躍する専門家らの事例を通して、LLM の現在の利点や課題について積極的な議論を行う。参加者は、LLM が生命科学分野においてどのような役割を果たしているのかを理解し、将来展望を共有できるだろう。（このタイトルとアブストラクト作成にはChatGPT/GPT-4 を利用した）

◆ 「統計 × LLM」
　中岡　慎治　（北海道大学）

◆ 「医療 × LLM」
　華井　明子　（理化学研究所）

◆ 「ソフトウェア開発 × LLM」
　久米　慧嗣　（Bio"Pack"athon）

◆ 「ロボット × LLM」
　神田　元紀　（理化学研究所）

◆ 「創薬 × LLM」
　創薬ちゃん

ワークショップ WS-4

データベース統合のフロンティア

データ駆動型の生命科学が進展する中で、ゲノム情報だけでなくマルチオミックスデータを含めた統合的な解析環境が求められるようになってきている。JST/NBDC の統合化推進プログラム (DICP)でも、日本人ゲノム、シスエレメントを含む転写制御、空間トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、グライコーム、蛋白質立体構造など多様なデータベースの整備が進め られている。本ワークショップでは、これらフロンティア領域の情報整備における課題や将来的なビジョン、データの統合利用による創薬などへのアプリケーションまで幅広い演題を取り上げ、研究DX の実現に向けた現状と今後の可能性を概観する。

◆ 医療・創薬研究におけるデータ統合
　鎌田　真由美　（京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻）

◆ 質量分析データによるトランスオミクス統合
　奥田　修二郎　（新潟大学医学部メディカルAIセンター）

◆ 多様な糖鎖とオミクス情報の統合化に向けた試み（リモート講演）
　木下　フローラ　聖子　（創価大学 理工学部）

◆ パネルディスカッション　（座長+演者）

ワークショップ WS-5

疾患インフォマティクスの最前線

がんをはじめとする様々な疾患の原因の究明や治療法の開発の支援はバイオインフォマティクスの重要な応用分野である。そのために、人工知能、腸内環境ゲノム、マルチオミックス、がんゲノム医療など様々な観点から研究が行われている。そこで、この疾患インフォマティクスに関する研究を最前線で行っている若手研究者を中心に講演していただく。

◆ 細胞のステータス説明に最適化された遺伝子ネットワーク解析
　Heewon Park（Sungshin Women's University, Korea / 東京医科歯科大学　M&Dデータ科学センター）

◆ 説明可能なAIを活用した腸内マイクロバイオームに基づく大腸がん診断マーカーの開発
　水谷　紗弥佳（東京工業大学 生命理工学院）

◆ 診療情報と紐づけられたオミックスデータに対する疾患インフォマティクス
　夏目　やよい（国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所　AI健康・医薬研究センター）

◆ がんゲノム研究における多面的なインフォマティクスの活用
　小貫　律子（埼玉県立がんセンター　臨床腫瘍研究所）

ワークショップ WS-6

環境・進化・多様性・非モデル生物

本ワークショップでは、環境・進化・多様性・非モデル生物をキーワードに、メタゲノム解析に代表される環境中に存在する多様な生物群集のバイオインフォマティクス研究、ゲノムや生命システムの進化過程のバイオインフォマティクス研究、分子生物学的手法を使うことが難しい非モデル生物のバイオインフォマティクス研究などを取り上げる。

◆ ココノオビアルマジロの一細胞トランスクリプトームとエピゲノムの統合解析による細胞種のバリエーションと一致した四つ子のアイデンティティ
　 Nine-banded armadillo transcriptome and chromatin accessibility at single-cell reveal persistent identity signatures in concordance with cell population biases
　河口　理沙　（京都大学）

◆ 大規模ChIP-seq解析による転移因子とKRAB-ZFPファミリーの進化的軍拡競争とco-optionの解明
　 Large-scale ChIP-seq analysis reveals evolutionary arms races between transposable elements and KRAB-ZFP family and co-option
　小菅 将斗　（早稲田大学）

◆ 菌株レベルのメタゲノム解析用Rパッケージ stana の開発と公開メタゲノムデータへの応用
　 Development of an R package stana for strain-level metagenomic analysis and its application to publicly available metagenomic data
　佐藤 憲明　（東京大学医科学研究所）

◆ 複数の形質の組み合わせ進化を解析するマクロ進化パスウェイの新規手法開発
　 A novel method of macroevolutionary pathways to analyze the combinatorial evolution of multiple traits
　鈴木 誉保　（東京大学）