1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:35:06 ID:SYS00000
遺伝子発現動態と細胞アイデンティティの関係を理解することは、単一細胞生物学における中心的課題であり続けている。本研究では、情報幾何学、ファジー位相、UMAP解析を統合し、単一細胞RNAシーケンシングデータから得られる遺伝子発現ランドスケープをモデル化する、新たな計算論的・数学的枠組みを導入する。遺伝子発現データをファジー位相空間として定式化し、発現点間の相互作用がUMAPなどの多様体学習手法に着想を得た確率分布により規定されるものとする。この枠組みにおいて、これらの分布から誘導されるフィッシャー計量を通じて情報幾何学的構造を定義し、細胞分化過程を捉える測地線軌道の計算を可能にする。本研究の主要な貢献は、遺伝子発現空間内の局所近傍を特徴づける解析的条件を、発現半径の公式として導出したことである。これらの条件により、幹細胞状態に関連する遺伝子の同定と、移行期の細胞型に関する今後の予測が可能となる。提案した枠組みを単一細胞データセットに適用した結果、主要な制御経路および転写因子に富む、生物学的に意味のある遺伝子集合が明らかとなり、本手法が複雑な遺伝子発現データに潜在する構造を解明できることが示された。本研究の結果は、微分幾何学と統計的学習理論の統合が、遺伝子型と表現型の関係および細胞状態遷移をモデル化するための強力なパラダイムとなり、精密医療とシステム生物学に応用できる可能性を示唆する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.27.747659