Project/Area Number |
17J07871
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Legal medicine
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
森本 千恵 京都大学, 医学研究科, 特別研究員(DC2)
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Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2019-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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Keywords | DNA多型 / 血縁鑑定 / 一塩基多型 / マイクロアレイ |
Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、少量かつ断片化したDNAからどの程度のSNPsタイピングが可能かについて実験的検討を行い、本血縁鑑定法の実務利用における精度評価を行った。まず、口腔内細胞から抽出したDNAを使用し、超音波処理によりDNAを人工的に変性させた試料を作成した。次に、京都大学法医学講座において解剖を行った事例に関して、試料を採取し、DNAを抽出した。以上の試料に対してDNAマイクロアレイによるSNPsタイピングを行い、変性試料でも精度の高いタイピング結果が得られるか検討した。人工的に作成した変性試料を用いた場合、断片化が進行するほどコール率(SNPsタイピングの成功率)は低下した。また、法医解剖検体に関しては、血液由来の試料では高いコール率が得られたが、硬組織由来の試料ではコール率が低下し、検出されるSNPsの数は減少した。以上の結果より、死後経過時間が比較的短く、血液が採取可能な事例では問題なくSNPsタイピングが可能であるが、硬組織しか採取できない場合は、得られたDNAの量や変性程度に応じて利用できるSNPsの数が決まると示唆された。 そこで、ゲノムワイド関連解析などの研究分野で主に用いられているgenotype imputationという解析方法に着目した。Genotype imputationとは、実験データ内の欠損データを、リファレンスとなるSNPsデータベースに基づき、SNPs間の関連(連鎖不平衡)を利用して推定する方法である。予備検討として、ソフトウェアimpute2を用いて、上記変性試料における欠損データの補完を試みた結果、変性試料のコール率は大きく向上し、推定されたSNPs型もほぼ正確であった。従って、genotype imputationをデータ解析に組み入れることで、微量かつ変性したDNA試料であっても、網羅的SNPs解析が行える可能性があることが示唆された。
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Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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