| Project/Area Number |
22K19234
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 42:Veterinary medical science, animal science, and related fields
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
五十嵐 学 北海道大学, 人獣共通感染症国際共同研究所, 准教授 (10374240)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀江 真行 大阪公立大学, 大学院獣医学研究科, 教授 (20725981)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 新規ウイルス / タンパク質 / 立体構造 / ウイルス様配列 / 構造類似性 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、メタゲノム解析手法の発展により、新規ウイルスが次々と見つかっている。しかし、配列類似性検索を用いたこれまでの手法には、既知のウイルスと遠縁のウイルスは検出できないという欠点がある。一方、タンパク質の立体構造はアミノ酸配列と比べて進化的保存性が高いことが知られている。本研究では、タンパク質の立体構造予測および構造類似性検索を用いた新たな解析手法を開発し、これまでの手法では検出できなかった新規ウイルス配列の同定を試みる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、メタゲノム解析手法の発展により、新規ウイルスが次々と見つかっている。しかし、配列類似性検索を用いたこれまでの手法には、既知のウイルスと遠縁のウイルスは検出できないという欠点がある。一方、タンパク質の立体構造はアミノ酸配列と比べて進化的保存性が高いことが知られている。本研究では、タンパク質の立体構造予測および構造類似性検索を用いた新たな解析手法を開発し、これまでの手法では検出できなかった新規ウイルス配列の同定を試みる。
本年度は、ColabFoldおよび京大化研のスーパーコンピュータシステムに実装されたAlphaFold2を用いて、タンパク質の立体構造予測を大規模に行う検証実験を行った。また、タンパク質構造データバンク（PDB）に登録されているウイルスタンパク質の立体構造情報13,685件を用いて、構造類似性とGene Ontrogy（GO）による機能アノテーション情報の関連性を解析した。その結果、異なるウイルス属に属し、配列レベルでは類似性が見られないタンパク質でも、構造類似性情報を活用することで、機能的に類似したウイルスタンパク質候補を検出できる可能性が示唆された。
さらに既知の類似性を持つ配列を除外する手法の検討も行った。De novoアセンブリと既存の配列データベースを用いた配列類似性検索により既知の配列の除外を試みたところ、ボルナウイルスなど、次々と新規（少なくとも新種レベル）のウイルスが検出された。既知の配列と類似性を持つ配列を完全に除外するためには、これらの新規ウイルスの配列についても配列解析を行い、新規ウイルスの配列も既存の配列データベースへと取り込む必要がある。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
立体構造の大規模予測手順やダークマター配列の検出に時間を要してしまい、状況としてはやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)構造予測から構造類似性検索を一括で行うシステムの構築を検討する。
(2)公共のRNA-seqデータベースから、既知のどの配列とも類似性を示さないダークマター配列を抽出する。
(3)抽出されたダークマター配列の構造予測および構造類似性検索を行い、配列類似性検索では検出できない新規ウイルス配列の検出を試みる。
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