2017 Fiscal Year Annual Research Report
Big data ecology for understanding host-pathogen interaction from sequence data
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16H04845
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
岩見 真吾 九州大学, 理学研究院, 准教授 (90518119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
立木 佑弥 京都大学, ウイルス・再生医科学研究所, 特定研究員 (40741799)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 数理モデル / 定量的データ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
遺伝子配列には病原体と宿主の進化的攻防の歴史が刻まれている。ビッグデータに値する情報として蓄積しているインフルエンザの遺伝子配列を利用し、バイオインフォマティクスと数理科学の手法を駆使して、ウイルス進化という時空間を超えたマクロな振る舞いを捕捉する新たなデータサイエンスを繰り広げ、複雑なエコ・スフィアーの本質を理解してきた。特に、宿主免疫にさらされるヘマグルチニンの遺伝子配列をdN/dS解析や共変動解析により詳細に分析することで、インフルエンザウイルスと宿主の共進化を舞台にした「進化ルール」を探索した。インフルエンザウイルスの進化は抗原決定基（特にA及びB）に蓄積される変異が主な駆動力になっている可能性を見出した。さらに、抗原決定基及び非抗原決定基をコードする配列を別々に準備し、描いた２つの進化系統樹を比較した。そして、HA1の非抗原決定基配列の系統樹であってもいわゆる“インフルエンザの系統樹”のトポロジーを維持することを発見した。この反直感的な発見に「進化ルール」が内包されている可能性がある。例えば、クラスター遷移を支配する抗原決定基への変異導入はウイルス適応度を著しく減少させる。つまり、宿主集団内の免疫圧から逃れるためにクラスター遷移を起こしたウイルスが宿主個人内で生存するためには、同時あるいは事前に適応度回復をもたらす“補完的変異”を獲得している可能性がある。以上、バイオインフォマティクスと数理科学、実験科学の融合的なアプローチを用いた研究を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
実データの背後に潜む法則性や基本原理を知るためには、実データを生み出すシステムの非線形ダイナミクスを知る必要がある。膨大な組み合わせの進化経路を全て実験解析から探索し、「進化ルール」を見つけ出すことは不可能であるが、計算機実験と進化理論による大規模な擬似配列データ解析を援用することで達成されつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
遺伝子配列には病原体と宿主の進化的攻防の歴史が刻まれている。そこで、宿主免疫にさらされるヘマグルチニンの遺伝子配列をdN/dS解析や共変動解析により詳細に分析することで、インフルエンザウイルスと宿主の共進化を舞台にした「進化ルール」を探索する。
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Research Products
(12 results)
