| Project/Area Number |
22K19711
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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 59:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
水上 洋一 山口大学, 大学研究推進機構, 教授 (80274158)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉野 法広 山口大学, 大学院医学系研究科, 教授 (10263782)
諌山 慧士朗 山口大学, 大学研究推進機構, 助教 (30780887)
渡邉 健司 山口大学, 大学研究推進機構, 助教 (50711264)
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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 |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 子宮筋腫 / 全ゲノム / ウイルス |
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| Outline of Research at the Start |
新型コロナウイルスが猛威をふるい、多くの人の生活様式が変化している。ウイルスは、炎症だけでなくゲノム遺伝子の修復時に染色体ゲノムに挿入し遺伝的な形質を書き換え、老化や疾患・進化にも影響を与えている可能性がある。この研究ではウイルス感染が知られているヒト子宮組織の全ゲノム遺伝子配列の解析を行い、コンピュータ上で仮想断片を構築し、ゲノム上に挿入された未知ウイルス配列を解明する。また各組織の全RNA発現解析を行い、老化シグナル経路と関連するウイルス配列を解明する。マウス個体の卵管に直接ゲノム編集を行うGONAD技術を用いて老化に関与するウイルス挿入配列を完全に解明する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
手術による子宮筋腫摘出組織から正常領域と病変部位を分離し、サンプルの凍結保存を行う。50症例についてRNAやDNA抽出は行われた。6例の子宮組織から全ゲノムDNAを抽出し、コバリス（所有）で300bpの長さに断片化し、DNAライブラリーを作製後、大型次世代シーケンサNova-seq（所有）でペアエンドシーケンスを行い、データをトリミング後、専用ソフトGenomic Workbench（所有）を用いてヒトゲノムにマップさせヒト全ゲノム配列の解析を行った。ヒトゲノムにマッピングされないリードをde novoで結合させ、連結されたリードをK-mer法を用いてコンピュータ上で仮想20塩基の連続断片を作製する。同時に既知の全てのウイルス配列を連結された全ウイルス参照配列を作製し各断片を自動的に照合させ、ウイルス断片の挿入領域と挿入ウイルスを確定した。ウイルス配列が多数検出されたが、ウイルス特異的な遺伝子解析ではこれらの配列は一致せず、データの精度を確認している。各組織からRNAを抽出し、Oligo dTでmRNAを精製後にライブラリを作製し、全RNAを次世代シーケンサー（Next-seq 現有）で解析する。解析データを正規化し多変量解析で老化や疾患に関する遺伝子群を選択し60万件の論文データを収載したデータベースからパスウエイ解析で経路を解明した.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
全ゲノム解析の解析ソフトや試薬に問題があり、問題点を解明している。全ゲノムのデータ量は非常に大きいため、1回の解析条件変更で1週間以上コンピュータが動き続けるため、解析に長時間がかかっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
全ゲノム解析のデータ量を増やし擬陽性を排除することで精度の高いデータが得られると考えている。
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