Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
シロイヌナズナのゲノムスケール代謝モデルを用いたフラックスバランス解析（FBA）により、乾燥ストレス下での代謝フラックスの分布を明らかにすることを目指した。ゲノムスケールのglobal modelとしてAraGEM（de Oliveira Dal’Molin et al. 2010）を用いた。これは、シロイヌナズナの1,601種の代謝反応からなるモデルで、1,737種の代謝産物を含んでいる。乾燥条件のトランスクリプトームデータを用いてglobal modelをトリミングし、乾燥ストレス特異的モデル（context-specific model）を構築することを着想した。Bechtold et al. (2016)で報告された乾燥条件のトランスクリプトームデータを用いて、Gene Inactivity Moderated by Metabolism and Expression（GIMME、Becker and Palsson, 2008）というアルゴリズムでトリミングを行ない、乾燥モデルを得た。同様に、通常条件（コントロール）のトランスクリプトームデータを用いてコントロールモデルを得た。FBAにおける目的関数をバイオマス生産速度として、これを最大化するよう計算を行ない、乾燥、コントロール両条件でのフラックス分布を推定した。GIMMEによるトリミングの際にトランスクリプトームデータの閾値を適切に設定することで、バイオマス生産速度の経時的変化パターンを、Bechtold et al. (2016)で報告された生重量増加速度の経時的変化パターンと一致させることができた。生重量増加速度を指標としたコントロールモデルと乾燥モデルの比較から、glutamate dehydrognaseの反応が乾燥ストレス下での成長に重要であることが示唆された。
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2020 2019 2018
All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results, Open Access: 1 results) Presentation (4 results) (of which Invited: 1 results)
Metabolites
Volume: 10 Issue: 4 Pages: 159-159
10.3390/metabo10040159
Current Opinion in Biotechnology
Volume: 54 Pages: 138-144
10.1016/j.copbio.2018.08.005
