人工遺伝子回路を使って代謝ネットワークを制御するための基盤計算技術の開発
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22K12247
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
前田 和勲 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (50631230)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 合成生物学 / 遺伝子回路 / 大腸菌 / システム生物学 / シミュレーション / 最適化問題 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、代謝ネットワークを時間的・定量的に制御する遺伝子回路をin silico設計することである。アミノ酸、バイオ燃料、バイオ医薬品などの有用物質は遺伝子組換え細胞で 生産されている。しかし、現状では単純な化合物しか生産できないという問題がある。細胞の化学工場としての能力を引き出すには、遺伝子発現の強さやタイミングの細かい制御が必要である。これは人工遺伝子回路で実現できる。本研究では、大腸菌の代謝ネットワークを制御するための遺伝子回路in silico設計技術を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人工遺伝子回路を活用して代謝ネットワークを時間的・定量的に制御することを目指している。人工遺伝子回路の効果を検証するため、医薬品の重要な前駆体であるシキミ酸生産に取り組む。シキミ酸生産は従来の代謝工学的手法でかなり効率化されている。人工遺伝子回路を使う新しい方法で、それを越える生産効率が達成できれば面白いと考えている。
遺伝子回路設計において、計算機を用いて遺伝子回路の作成・検証・改良サイクルを迅速に回すことが重要であり、これまで検証の過程が時間を要していた。そこで我々は、遺伝子回路自動設計システムを改良し、設計された遺伝子回路の挙動やネットワーク構造、対応するDNA配列を瞬時に可視化することが可能になった。具体的には、SBML（Systems Biology Markup Language）やSBOL（Synthetic Biology Open Language）といった標準データ形式で設計した遺伝子回路やDNA配列を出力できる機能を追加した。
また、作成された遺伝子回路の挙動やそのDNAを迅速に可視化するためのWebアプリケーションを開発した。このWebアプリケーションは遺伝子回路自動設計システムとは独立したものであり、将来的には一般に公開する予定である。このWebアプリケーションによって、システム生物学や合成生物学に関連する10種以上のファイルフォーマットのデータを可視化することが可能になった。このアプリケーションの活用により、遺伝子回路の設計プロセスがより効率的かつ迅速に行えるようになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は、設計した遺伝子回路のin silico検証を迅速化することを目指していたが、その目標は達成できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
我々はこれまでに、大腸菌のエネルギー代謝と窒素代謝のシミュレーションモデルを開発している。これには、シキミ産合成経路が含まれていないので、これを追加する。モデルが大規模になることが予想されるので、モデルの簡略化を試みる。具体的には、感度解析を行って、増殖速度とグルコース取り込み速度に大きな影響を与える酵素をピックアップする。重要な酵素のみを遺伝子回路によって制御することで、代謝ネットワーク制御問題の複雑性を減らす。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
