| Project/Area Number |
23K20386
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| Project/Area Number (Other) |
20H04242 (2020-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2020-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
田村 武幸 京都大学, 化学研究所, 准教授 (00437261)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高坂 智之 山口大学, 大学研究推進機構, 准教授 (70500453)
遠里 由佳子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80346171)
武藤 愛 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, 学振特別研究員RPD (80730506)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
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| Keywords | 代謝ネットワーク / 有用物質生産 / 増殖連動生産 / アルゴリズム / 混合整数線形計画法 / ゲノムスケール代謝モデル / 代謝ネットワーク設計 / 遺伝子削除戦略 / GPRルール / 微生物 / 遺伝子削除 / ゲノムスケールモデル / 制約モデル / 反応削除問題 / 遺伝子削除問題 / 線形計画問題 / 増殖連動型生産 / 流束均衡解析 / 生育結合 |
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| Outline of Research at the Start |
代謝ネットワークの数理モデルの中でも、Flux Balance Analysis モデル（FBAモデル）は、ゲノムスケールの代謝ネットワークの解析に特に有効であることが知られている。しかし所望の目的化合物（有用物質）を効率よく生産するための遺伝子改変戦略を計算する問題の多くは、組合せ最適化の側面が強いNP困難問題であり、ゲノムスケールの大規模な代謝ネットワークに適用できる最適化アルゴリズムが存在しないのが実情である。本研究では、自然状態では産出されにくい有用物質を、効率よく産出させるために必要な遺伝的改変戦略や反応削除戦略等を高速に計算するアルゴリズムを開発・実装して公開する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
細胞増殖が目的代謝物生産に連動する増殖連動生産は、微生物による物質生産において不可欠な役割を果たしている。計算機シミュレーションで設計された菌株は、生物学的実験によって検証する必要がある。しかし多くの代謝産物は、微生物の自然状態では生産されないため、遺伝子削除戦略により代謝機能を改変する必要がある。ゲノムスケール代謝モデルを用いたシミュレーションにおいて、多くの遺伝子削除が必要な場合、計算量が劇的に増大するため、多くの目的代謝産物に関する遺伝子削除戦略の情報は利用できない。遺伝子削除戦略の情報を集めたデータベースが有用であるが、計算複雑さと交換可能な遺伝子の存在が効率的な列挙を困難にするため、その開発は容易ではなかった。本研究では、極小および極大の遺伝子削除戦略を列挙する効率的な方法と、ウェブベースのデータベースシステムであるMetNetCompを開発した。MetNetCompは、1) 交換可能な遺伝子による明らかな重複列挙を除外した10生物種、11の制約ベースモデル、1,735の目的代謝物、85,611の遺伝子削除戦略に関する情報、2) 当該代謝プロセスに必要な基質と生成物の情報、3)可視化に利用できる反応速度の情報を提供する。MetNetCompは有用物質生産のための菌株設計と機械学習を使用した新しい研究パラダイムの発展に貢献することができる。MetNetCompデータベースに関する論文は、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformaticsに採択され、出版された。
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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
当初の計画では令和５年度に反応追加問題、遺伝子追加問題への拡張、令和６年度に反応を同時に追加と削除する問題、遺伝子を同時に追加と削除する問題に取り組む予定であった。令和５年度には遺伝子を同時に追加と削除する問題に取り組み、一定の成果を得て論文を投稿中の状態であるため、おおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画では令和６年度には、(1)反応を同時に追加と削除する問題、(2)遺伝子を同時に追加と削除する問題、のうち(1)の成果を用いて(2)に取り組む予定であった。しかし令和５年度に(1)を経ずに(2)に対する一定の研究成果を得たため、令和６年度は(1)は省略して、(2)に注力する予定である。
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