研究内容RNAデータ駆動型オミクス情報解析法の開発18情報科学・技術分子・細胞機能・生命情報KEYWORD業績1. Sato K & Kato Y. Prediction of RNA secondary structure including pseudoknots for long sequences. Brief Bioinform. 23(1):bbab395. doi: Bioinformatics. 36(9):2725-2730. doi:10.1093/bioinformatics/btaa059. 2020.Res. 40:W29-W34. doi:10.1093/nar/gks412. 201210.1093/bib/bbab395. 2022.2. Shimmura K, Kato Y, Kawahara Y. Bivartect: accurate and memory-saving breakpoint detection by direct read comparison. 3. Sugihara R, Kato Y, Mori T, Kawahara Y. Alignment of single-cell trajectory trees with CAPITAL. Nat Commun. 13(1):5972. doi:10.1038/s41467-022-33681-3. 2022.4. Kato Y, Gorodkin J, Havgaard JH. Alignment-free comparative genomic screen for structured RNAs using coarse-grained secondary structure dot plots. BMC Genomics. 18(1):935. doi:10.1186/s12864-017-4309-y. 2017.5. Kato Y, Sato K, Asai K, Akutsu T. Rtips: fast and accurate tools for RNA 2D structure prediction using integer programming. Nucleic Acids オミクス (omics) は生体内の分子全体を網羅的に調査する学問です。例えば、分子全体として遺伝子 (gene) を考えたものはゲノミクス (genomics) と呼ばれます。私は遺伝子の転写産物であるRNAという切り口から、複雑な生命を理解するための理論的研究活動を行っています。具体的に、細胞内のRNAが遺伝子から転写された量という観点から、細胞分類や細胞動態予測 3)を行っています（FIGURE 1）。また、RNAの塩基配列から構造を予測 1, 4, 5)することで、相関のある機能の推定につながります（FIGURE 2）。以上は異なる角度から見た内容ですが、観測されたデータから有用な情報を抽出し、新たな知識として獲得するためのアルゴリズムを開発する（FIGURE 3）という点で共通しています。研究室で生成されたデータおよび既存ツールを用いて、RNA塩基の編集部位解析や、シングルセルデータ解析などを実施することに加え、既存のツールに足りない箇所を補って余りあるような新規手法の開発2) に力を入れています。加藤 有己KATO Yuki医学系研究科 ゲノム生物学（神経遺伝子学）准教授researchmaphttps://researchmap.jp/read0207242生命とアルゴリズム：生命現象をRNAデータとして見るためのものづくり
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