2016 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidating the metabolic enzymes network in hypoxic cells using next-generation proteomics
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16K14612
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
押川 清孝 九州大学, 生体防御医学研究所, 学術研究員 (50380051)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | プロテオミクス / 低酸素 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請課題では、われわれが最近開発した『情報基盤多重モニタリング法』（特許第5468073号）による網羅的定量プロテオミクスシステムを駆使して、低酸素における各モデル細胞の代謝酵素の発現量情報を定量的に取得する。同時に代謝物量や転写産物量情報も取得することで、低酸素応答の代謝システムの分子機構の解明に貢献することを目的としている。
平成28年度は、モデル細胞〔増殖期・がん化・老化・静止期(G0期)〕をヒト正常線維芽細胞から樹立することができた。さらに低酸素または通常酸素濃度下におけるモデル細胞の約1,000種類の細胞内代謝酵素に関して独自に開発した情報基盤多重モニタリング法によるタンパク質絶対量計測を行った。その結果、低酸素により変動する代謝酵素を同定することができた。現在、モデル細胞におけるメタボローム解析およびトランスクリプトーム解析を行っている。今後、得られた低酸素状態に依存して変化する代謝酵素、代謝物および転写産物の定量情報を統合し、バイオインフォマティクスによる知識発見や仮説形成を行い、これをもとに実証実験を遂行する予定である。具体的にはタンパク質発現量、代謝物量、およびmRNAの転写量からモデル細胞で大きく差異が認められる代謝酵素を抽出する。さらに低酸素応答の主因候補タンパク質を細胞で過剰発現やノックダウンすることで、実際に、低酸素応答や代謝ネットワークに影響を与えるかどうかを検証する。
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[Journal Article] A large-scale targeted proteomics assay resource based on an in vitro human proteome2017
Author(s)
Masaki Matsumoto, Fumiko Matsuzaki, Kiyotaka Oshikawa, Naoki Goshima, Masatoshi Mori, Yoshifumi Kawamura, Koji Ogawa, Eriko Fukuda, Hirokazu Nakatsumi, Tohru Natsume, Kazuhiko Fukui, Katsuhisa Horimoto, Takeshi Nagashima, Ryo Funayama, Keiko Nakayama & Keiichi I Nakayama
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Journal Title
Nature Methods
Volume: 14
Pages: 251-258
DOI
Peer Reviewed
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