進化過程を模倣した機能遺伝子クラスターの設計

Research Project

Project/Area Number	23K18120
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 43:Biology at molecular to cellular levels, and related fields
Research Institution	National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Principal Investigator	梅村舞子国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ長 (00552259)
Project Period (FY)	2023-06-30 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000) Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000) Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Keywords	遺伝子クラスター / 自然言語処理技術 / 天然化合物
Outline of Research at the Start	本研究では、遺伝子機能の並びを機械学習の一種である自然言語処理技術によって学習させることで、最小限の最適な機能遺伝子クラスターを設計する技術を開発する。生成した学習モデルを用いて予測・生成した遺伝子クラスターの結果は、大腸菌や糸状菌への異種発現により化合物生産性の観点から検証する。これにより、これまでウェット側の試行錯誤に頼ってきた、化合物の生合成に必要な最小限・最適な機能遺伝子セットのデザインを可能にすることで、バイオによる効率的な化合物生産を加速し新規化合物の生合成に寄与する。