2019 Fiscal Year Annual Research Report
Post-Koch Ecological Physical Chemistry Based on Molecular Spectroscopic Profiling
| Project Area | Post-Koch Ecology: The next-era microbial ecology that elucidates the super-terrestrial organism system |
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| Project/Area Number |
19H05681
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
重藤 真介 関西学院大学, 理工学部, 准教授 (10756696)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 宗翰 関西学院大学, 理工学研究科, 助教 (10825475)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | ラマンビッグデータ / 機械学習 / アーキア / 共鳴ラマン効果 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超地球生命体の主役である微生物の99%以上は未分離・未解明であり、そのような微生物ダークマターにアクセスすることが超地球生命体の生物多様性の解明と制御の鍵となる。本研究は、環境中の多様な未分離・未解明微生物の種をあるがままの状態で同定し、その生理的機能の解析を行うための革新的な「ポストコッホ型」微生物解析プラットホームの構築とその応用を目的とする。ラマン分光を中心とした先端的顕微分光測定で得られる生物試料のスペクトルデータを超高次元化し（分子分光ビッグデータ）、それを情報学的手法を駆使して解析することによって、環境中の複合微生物の網羅的プロファイリングを可能とする。
2019年度は、多様な微生物種を特徴的な細胞内物質に基づいて識別するための多波長励起顕微ラマン分光装置の核となる波長可変レーザーの選定を行った。光パラメトリック発振により可視全域から近赤外域までを広範囲にカバーするナノ秒レーザー光源を導入した。さらに、モデル細菌として大腸菌など3種、モデルアーキア（古細菌）としてThermococcus kodakarensisなど2種の合計5種を用いて、単一細胞のラマンスペクトルデータの機械学習に基づいた微生物種の識別を試み、正解率90%以上の高い精度で識別することに成功した。また、高度好塩菌の一種Halobacterium salinarumのラマンスペクトルを632.8 nm励起で測定したところ、すでに報告のあるカロテノイドのラマンバンドに加えて、未知のバンドが検出された。この結果は、励起波長を変えて共鳴ラマン効果の程度をコントロールすることによって、環境微生物の新たな標的化合物の発見を促進できる可能性を示唆している。
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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
ポストコッホ微生物分離装置の核となる高機能顕微分光装置の構築に関しては、可視域の任意の波長を出力可能なナノ秒波長可変レーザーの導入を完了した。これにより、多様な微生物種を特徴的な生体分子に基づいて識別し、環境微生物モデルを構築するための技術開発の準備が整ったことになる。
また、細菌とアーキアの細胞のラマンスペクトルデータを用いた機械学習では、異なるドメインに属する微生物を予想以上に高い精度で識別可能であることを確認できた。
以上のことから総合的に判断して、本研究課題は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 |
波長可変レーザーを励起光源とした高機能顕微分光装置の開発を進め、レーザートラッピングやマイクロ培養アレイなどの分離技術との融合を図る。また、ラマンスペクトルデータの解析に最適な機械学習・深層学習手法の探索、および対象とする微生物種の拡張、とくに圃場への応用を見据えた土壌に生息する微生物への展開を計画班・公募班と連携しながら行う。
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