2020 Fiscal Year Annual Research Report
Regulation of gene expression program in the pluripotent embryos
| Project Area | Program of totipotency: From decoding to designing |
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| Project/Area Number |
19H05752
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
青木 不学 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (20175160)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 遺伝子発現プログラム / 着床前初期胚 / zygotic gene activation |
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| Outline of Annual Research Achievements |
遺伝子発現の調節に大きく関わっており、かつ受精後の胚で多く発現していることが知られている、ヒストンH3、H2A、H1の変異体（H3.1、H3.2、H3.3、H2A.X、H1foo）のゲノム上の局在変化を明らかにすることを試みた。そしてその解析手法として、近年、卵を用いてさらに少量のサンプルで精度の高い解析が可能であることが報告されているCUT&RUN法を用いることにした。そのため、新たにCUT&RUN法の習得のための予備実験を行い、これが実施可能であることの確認を行った。その後、上記のサンプルを集め、現在シーケンスの結果の解析を行っているところである。また、当初の計画後に受精前後で多く発現しているTh2aおよびH1aが遺伝子発現に関わっている可能性を示すデータが得られたことから、これらについてもゲノム上の局在を調べるためにCUT&RUNを行った。
②遺伝子発現変化を決定する要因として、段階的調節の他に発生イベント、zygotic clock、核/細胞質比などが考えられており、本年度は段階的調節機構についての解析を行った。受精直後の全能性を獲得した1細胞期胚での遺伝子発現（minor zygotic gene activation; minor ZGA）から2細胞後期におけるmajor ZGAへの遺伝子発現プログラムの進行を調節するメカニズム解明のため、そこに関与していることが示唆されているDuxのファミリー遺伝子を探索したところ、23の遺伝子を発見し、そのうちの少なくとも15以上の遺伝子が1細胞期から2細胞前期に一過的に発現していることを明らかにした。さらに、これらDuxファミリー遺伝子が実際にmajor ZGAの遺伝子発現に関わっていることを明らかにした。これらの結果により、受精後の全能期における遺伝子発現プログラムを進行させるメカニズムの一端が明らかにできた。
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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
本年度の計画は、研究実績の項で記したように、遺伝子発現調節の階層的解析と遺伝子発現変化を決定する要因の一部を明らかにすることであった。その結果、当初予定していたヒストンH3、H2A、H1の各種変異体に加えて、さらに受精前後で多く発現しているTh2aおよびH1aのCUT&RUNを行ったということで、一部は当初の予定以上の成果を出したものと考えられる。また、プログラムの段階的調節機構としてDux familyが1細胞期のminor ZGAから2細胞後期のmajor ZGAへの切り替えの一部に関与しているという知見は、受精後の遺伝子発現プログラムの調節機構の一端を解明したものと言える。
したがって、本研究プロジェクトは、全体としてここまで順調に進展しているものと考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本プロジェクトの研究計画は、(1)全能期の各発生ステージにおいて、塩基配列→ヒストン変異体→ヒストン修飾→遺伝子発現という多階層の解析を行い、(2)さらにそれらの調節への4つの要因（段階的な調節、発生イベント、zygotic clock、核/細胞質比）の関与を明らかにすることで、遺伝子発現プログラムの調節機構を明らかにするというものである。
今後は前年度までに得られたCUT&RUNのデータとすでに当研究室おいてRNAseqよって得られている遺伝子発現のデータを組み合わせて解析することで、ヒストン変異体の置換が遺伝子発現の変化に及ぼす影響を明らかにしていく。さらに、ヒストン変異体周辺のゲノム配列が持つ塩基組成の特徴量を、機械学習法の１つであるk-merカーネル解析により導き、遺伝子発現との正と負の相関を分析する。この解析は、塩基配列－ヒストン変異体－遺伝子発現と繋がる多階層の調節機構を解明する手がかりとなるものと考えられる。また、4つの要因それぞれについてそれらを抑制して、ヒストン変異体、ヒストン修飾、および遺伝子発現への影響を多層的に解析していくことで、全能期における遺伝子発現プログラムを調節するメカニズムの全貌解明を目指す。
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