・変異体の1細胞計測データから、空間トランスクリプトームを教師データなしで予測する機械学習技術（ZENomix）を開発・ZENomixは、変異体の空間トランスクリプトームを高精度で予測する・ZENomixを活用した空間変動遺伝子スクリーニング法で新規Nodal制御遺伝子を同定した・変異体・疾患の1細胞計測データに適用することで、生物学/疾患研究に幅広い応用が期待される 遺伝子が体の中のどこで、どのように働いているかを知ることは、疾患や生命のメカニズムを解き明かすために重要です。近年、「空間トランスクリプトミクス」と呼ばれる計測技...

学校法人愛知医科大学（祖父江　元、熱田　直樹、中村　亮一、藤内　玄規、以下「愛知医科大学」）・国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院医学系研究科（中杤　昌弘、松田　侑美、以下「名古屋大学」）・慶應義塾大学再生医療リサーチセンター（岡野　栄之、森本　悟、以下「慶應義塾大学」）らの共同研究チームは、日本人ALS※1患者2,015例（探索コホート1,808例・再現コホート207例）を対象としたゲノムワイド関連解析（GWAS）※2により、ADAM29–GPM6A遺伝子間に存在する遺伝子多型※3（r...