| Project/Area Number |
19K16207
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 45020:Evolutionary biology-related
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| Research Institution | Center for Novel Science Initatives, National Institutes of Natural Sciences |
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Principal Investigator |
Kondo Yohei 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(新分野創成センター、アストロバイオロジーセンター、生命創成探究, 生命創成探究センター, 助教 (00724444)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 分裂酵母 / 細胞サイズ / 遺伝子発現制御 / 進化実験 / 進化生物学 / 遺伝子発現 |
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| Outline of Research at the Start |
遺伝子が運ぶ情報は、それがタンパク質という形で翻訳されてはじめて生物学的な機能を持つ。しかし、同一の遺伝子を持つクローン細胞間でも、作り出されるタンパク質の量は確率的にばらついており、これが個体差を生んでいる。近年この「遺伝子発現ゆらぎ」は病原体の薬剤耐性進化をはじめとした様々な生物学的過程への関与が示唆されているが、現在のところ実験による検証が乏しい。そこで本研究では酵母をモデルとして、合成生物学的技術によって耐性遺伝子の発現ゆらぎ分布を詳細に制御し、遺伝子発現ゆらぎが実験室における薬剤耐性進化へおよぼす影響を測定する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to elucidate how evolutionary processes have affected gene expression level and statistics which often produce only minor effects on cellular fitness, long-term lab evolution experiments and subsequent single-cell analysis would be effective.
To build an efficient lab-evolution system, we combined three elements: (1) stable long-term culture by a turbidostat device, (2) a microfluidic device for characterizing cellular dynamics at a single-cell level, (3) an automated image analysis pipeline. Besides, we have produced several useful fission yeast strains such as fluorescently-tagged drug exporter and cell signaling components.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
微生物の進化実験はその進化生物学的意義に加え育種などの応用においても潜在的に大きな有用性を持つが、コスト面の制約に加えて実験とその後の解析に専門的人材が必要となるという理由により、長期かつ大きなスケールでの実施が難しい。本研究では、長期培養を可能とする培地の組成や培養温度といった条件の検討から自動化された画像解析パイプラインによる細胞の特徴づけまでという研究全体にわたった最適化を実施した。また研究途中で作出した、蛍光タンパク質との連結によって可視化された薬剤耐性分子を保持した酵母株も今後の研究の助けとなると期待される。
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