【研究分野】ゲノム情報科学

【研究領域課題番号】21710208 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

バイオインフォマティクス / マイクロアレイ / 遺伝子発現

【研究成果の概要】

実験によって得られたマイクロアレイデータから比較する二群間で発現変動遺伝子(DEG)を効率的に検出するためには、(1)正規化と(2)検出法の組合せが重要であることを明らかにした。また、研究代表者らが開発したDEG検出法であるWAD法を取り入れることが感度・特異度だけでなく再現性の観点からも重要であることを示した。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2009 - 2011

【配分額】2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)

【研究分野】生体生命情報学

【研究領域課題番号】19700273 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

バイオインフォマティクス / AFLP / HiCEP / マイクロアレイ

【研究成果の概要】

HiCEP法は、マイクロアレイなど他の技術では不可能であった未知遺伝子を含む転写物の網羅的単離およびプロファイリングが全ての生物で可能な唯一の実験技術であるが、一次元電気泳動(1-DE)パターン比較に基づく発現プロファイル解析法であるため、データ解析に多くの手間と時間がかかっていた。本研究課題によって開発された手法の適用により、データ解析の大部分において自動化が達成できた。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2007 - 2008

【配分額】1,150千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 150千円)

【研究分野】応用ゲノム科学

【研究領域課題番号】17201042 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

プロテオーム / マイクロアレイ / 微生物ゲノム / 蛍光ラベル化法 / タンパク質間相互作用 / 遺伝子ネットワーク / マイロクアレイ / バイオインフォマティクス / 大腸菌

【研究成果の概要】

申請者らが独自に開発した「タンパク質C末端ラベル化法」を用いて、大腸菌の全タンパク質約4400を1枚のチップに固定化したプロテオームチップによる大規模なタンパク質問相互作用解析を行うために、(1)プローブとする大腸菌タンパク質のC末端蛍光ラベル化、(2)大腸菌全タンパク質約4400種類を固定化したプロテオームチップの作製、(3)タンパク質問相互作用の検出および解析の各ステップにおいてハイスループットに実験操作を行うための手順を確立した。具体的には、まず、相互作用既知の複数の大腸菌由来タンパク質のペアをモデルとして、スライドガラスへの固定化方法、ブロッキング剤、バッファー組成、蛍光標識タンパク質の濃度などの条件の最適化を行った。さらに、実験データの精度を維持したまま、実験操作をどこまで自動化・簡略化できるかについて検討した結果、高い検出感度と多数スライドの同時処理を可能とする系を構築することができた。そこで実際に、162種類のタンパク質について、96穴マイクロプレート・フォーマットでCy3-dC-ピューロマイシンを含む大腸菌抽出液由来の無細胞翻訳系における蛍光ラベル化を行った結果、145種類(90%)において全長タンパク質のラベル化が確認できた。このうち96種類についてFLAGタグを用いて精製し、DNAマイクロアレイのスポッティング技術を利用して大腸菌全タンパク質4400を高密度に固定化したスライド96枚とそれぞれ反応させたところ、1014の相互作用が得られた。得られた相互作用ネットワークはスケールフリーであったことから、生物学的に有意であることが示唆された。偽陽性の割合を調べるために、いくつかの候補タンパク質を選んでプルダウンアッセイによる検証を行った結果、約50%の相互作用について再現性が得られた。今後、タンパク質C末端ラベル化法とプロテオームチップの組み合わせにより、さまざまな生物種について大規模なタンパク質問相互作用解析を行うことが期待できる。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2005 - 2006

【配分額】35,490千円 (直接経費: 27,300千円、間接経費: 8,190千円)

【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】16300088 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 統計推論 / ブースティング / 遺伝子発現 / タンパク発現 / SNP / プロテオーム / ゲノムデータ / マイクロアレイ / パタン認識 / メタアナライシス / 関数データ解析 / 独立成分分析 / 自己組織化主成分 / 多重比較 / 一塩基多型 / バイオインフォマティクス / バイアスモデル

【研究成果の概要】

バイオインフォマティックスのための新たな統計科学を構築することに貢献した。特にヒトゲノム多様性に由来する様々なデータから合理的な結論を得るための統計的方法論を開発した。具体的な問題としては、遺伝子発現データからの難治性がん疾患遺伝子の発見や、SNPsデータから薬剤感受性を規定する遺伝子多型の同定が挙げられる。これらの目的のために特化した新たな統計的方法を開発,又は開発中である。主な研究成果は次のようにまとめられる.
1.遺伝子発現の表現形との相関研究はグループ・ブースとの提案,実用化が成された.
2.タンパク発現の相関研究は共通ピーク法が実用化され,実データで新たな知見が得られた.
3.ゲノム多様性と治療効果に関連するSNPsの探索は現在,方法論的検討を終えて進行中である.
4.機械学習の方法論として,ゲノムデータの解析を念頭においてブースティングやICAの統計的考察が統一的に成された.
このことによって機械学習の分野で文字・音声・画像認識のために開発された統計的パタン識別の方法,独立線分解析,ブリーフプロパゲイションが、ゲノムデータの解析法に拡張させたことによって更なる方法の提案と普及が期待される。これは統計学、情報学、人工知能分野などを横断的に展開する新分野の誕生への貢献が期待される。一方で今回の研究プロジニクトよって、厳しい管理とよく整理された環境のもとで,ヒト遺伝子解析データの本格的な統計解析が実施されたことは、従来の多くの困難な問題の解決に多大な貢献が期待される。将来的にはいわゆる「テイラーメイド医療」の実現に、統計学の分野からの積極的な貢献となると考えられる。上記の計画を円滑に進めるために癌研究所,国立遺伝研究,国立がんセンター研究所,国立循環器センター研究所の共同研究者との情報交換,共同研究を密接に行った.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2004 - 2007

【配分額】14,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】胎児・新生児医学

【研究領域課題番号】15591162 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ダイオキシン / ダイオキシン受容体 / バイオインフォマティクス / マイクロアレイ / ヒト完全長cDNA配列 / teratogen

【研究成果の概要】

約5000個のヒト完全長cDNA配列(東大医科研が公開)と、ヒトゲノム配列と逐次比較し、約2800個の遺伝子について、転写開始点から10kb上流までの配列をデータベース化した。同様にマウス完全長cDNA配列(理化学研究所が公開)とマウスゲノム配列を逐次比較し、転写開始点から10kb上流までの配列をデータベース化した。これらのデータベースを用いて、転写開始点から10kb上流までの配列におけるダイオキシン反応性モチーフ(塩基配列GCGTG : Dioxin responsive element以下DRE)の分布を、定量化し、DREが転写開始点上流近傍に多く存在することを示した。DREの分布と遺伝子発現量との間の相関を見るため、まずマイクロアレー(Affymetrix社)を用いた解析により、ダイオキシン曝露の有無によるマウス胎児前脳の遺伝子発現量の差について検討した。同じcDNAサンプルを用いて2度のマイクロアレー解析を行い、ダイオキシン曝露群の遺伝子発現量が2度とも2倍以上に増加した遺伝子は6個(Cyp1a1,Rgs5,Atm,Cyp1b1,Cyp1a1,Nnt,Archain1)、2度とも0.5倍以下に減少した遺伝子は6個(Nfia,Xlr3b,Mab2112,Gbe1,Hemgn,Mid1)存在した。遺伝子発現変化の再現性をReal-time PCR法により確認した。既にダイオキシンにより遺伝子が誘導される事が示されている本実験ではCyp1a1やCyp1b1の遺伝子発現が増加したことから、充分量のAHRRが胎児全脳に到達したと考えられる。発達遅滞をきたすヒトの先天異常症候群の原因遺伝子であるMid1が減少したことはダイオキシン曝露と中枢神経異常の関連を考える上で注目に値するデータである。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2003 - 2004

【配分額】3,300千円 (直接経費: 3,300千円)