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2020 Fiscal Year Annual Research Report

Quantitative understanding of self-replication of cells

Research Project

Project/Area Number 19H03216
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

小林 徹也  東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90513359)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 若本 祐一  東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (30517884)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords自己複製 / 細胞分裂 / 細胞系譜 / 定量生物学 / 理論生物学
Outline of Annual Research Achievements

【1. 細胞の潜在的複製能の推定と関連する物理化学的状態との関連の探索】
前年度に開発した系譜EMアルゴリズムの改良と並行して、新たに深層学習を援用した細胞の分裂動態推定の方法の検討を進めた。データが系譜よりも多数手に入る個々の細胞の分裂動態を計測したデータに着目し、その分裂待ち時間などを推定する手法を構築した。予備的な解析から公開されているデータでも十分な学習が可能であることが確認できた。しかし分裂待ち時間を対象にした場合、分裂の予測は系譜EMアルゴリズムの時と同様に難しいこともわかった。そこで細胞のサイズなど、過去の研究で予測可能性が検証されているものに対象を変更し、大腸菌や酵母など異なる生物種のデータを用いてさらなる解析と検討を進めた。
リボソームの大小サブユニット量を定量可能な大腸菌細胞株に対し、抗生物質クロラムフェニコール(Cp)を投与する1細胞計測を行った。Cp投与に伴い、小サブユニットに対する大サブユニットの量比が増加するが、長時間のCp投与に適応し再増殖する細胞内ではそのサブユニット量比が回復することを明らかにした。また、投与初期の量比の崩壊速度が大きいと適応効率が下がるという予備的結果を得た。
【2. 自己複製ネットワークモデルからの複製能のゆらぎと継承の統計法則の解明】
Sharmaのモデルおよび、2019年度などに新たに発表された論文などを参考に、複数の自己複製サイクルがリンクし相互に干渉するモデルの構築を行った。このモデルにより複数の増殖則を一つのモデルで統一的に説明できることも確認した。しかし類似のモデルが別グループにより本年度発表され、また増殖則や複製リソース配分に着目した実験・理論研究も多方面から公開された。
一方で増殖則にこだわらず、反応構造論の観点から自己複製に必要なモチーフを考えるより一般的な理論の構築も行い、独自の理論を進展させることもできた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

細胞増殖動態解析手法の改良、増殖とリボソーム動態の1細胞レベル解析など順調に研究が進んでいる。
理論面については当初の方向性では他グループとの競合することになったが、既存の流れとは異なる新たな理論展開の方向を見いだすことができた。総合的に考えて研究は順調に進んでいると考えている。

Strategy for Future Research Activity

前年度・本年度構築した細胞増殖動態のデータ解析手法を、分裂時間や細胞サイズだけではなくよりマルチモーダルな情報を取り込めるよう更に発展させる。
1細胞計測の実験結果をもとに、Scott-Hwa則などの現象論的法則の1細胞レベルでの検証を進める。
理論面では、データとの比較ではこれまでの増殖則を中心にしたモデルをベースにしつつ、新規理論の構築では今年度見出した自己複製反応構造の理論に重点をシフトして研究をすすめる。

  • Research Products

    (13 results)

All 2021 2020

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results,  Invited: 4 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Intrinsic growth heterogeneity of mouse leukemia cells underlies differential susceptibility to a growth-inhibiting anticancer drug2021

    • Author(s)
      Seita Akihisa、Nakaoka Hidenori、Okura Reiko、Wakamoto Yuichi
    • Journal Title

      PLOS ONE

      Volume: 16 Pages: e0236534

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0236534

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Lineage EM algorithm for inferring latent states from cellular lineage trees2020

    • Author(s)
      Nakashima So、Sughiyama Yuki、Kobayashi Tetsuya J
    • Journal Title

      Bioinformatics

      Volume: 36 Pages: 2829~2838

    • DOI

      10.1093/bioinformatics/btaa040

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 3D convolutional neural networks-based segmentation to acquire quantitative criteria of the nucleus during mouse embryogenesis2020

    • Author(s)
      Tokuoka Yuta、Yamada Takahiro G.、Mashiko Daisuke、Ikeda Zenki、Hiroi Noriko F.、Kobayashi Tetsuya J.、Yamagata Kazuo、Funahashi Akira
    • Journal Title

      npj Systems Biology and Applications

      Volume: 6 Pages: -

    • DOI

      10.1038/s41540-020-00152-8

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Estimating Bacterial Quantitative Proteomes from Cellular Raman Spectra2021

    • Author(s)
      Ken-ichiro F Kamei, Koseki J Kobayashi-Kirschvink, Hidenori Nakaoka, and Yuichi Wakamoto
    • Organizer
      BPS2021 65th Biophysical Society Annual Meeting
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] History-Dependent Adaptation to Lethal Genetic Modification under Antibiotic Exposure2021

    • Author(s)
      Yuta Koganezawa, Miki Umetani, Moritoshi Sato, Yuichi Wakamoto
    • Organizer
      Virtual Keystone Symposia "Single Cell Biology (EK26)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 細胞ラマンスペクトルに基づくマルチオミクスと生理状態の推定2020

    • Author(s)
      若本 祐一
    • Organizer
      第93回日本生化学会大会
    • Invited
  • [Presentation] Microfluidic single-cell time-lapse microscopy and Raman spectroscopic omics analysis applied to the study of cancer persistence2020

    • Author(s)
      Yuichi Wakamoto
    • Organizer
      第79回日本癌学会学術総会
    • Invited
  • [Presentation] 合成遺伝子回路における細胞間相互作用依存的な発現と分化多能性2020

    • Author(s)
      池森慧,若本祐一
    • Organizer
      第58回日本生物物理学会年会
  • [Presentation] 増殖系における個の学習がもつ役割の考察2020

    • Author(s)
      中島蒼, 小林徹也
    • Organizer
      2020年度 日本数理生物学会年会
  • [Presentation] 生物学における機械学習的アプローチの最先端2020

    • Author(s)
      小林 徹也
    • Organizer
      第43回日本分子生物学会年会
    • Invited
  • [Presentation] Lineage EM Algorithm for Inferring Latent States from Cellular Lineage Trees2020

    • Author(s)
      So Nakashima, Yuki Sughiyama, Tetsuya J. Kobayashi
    • Organizer
      2020 Society of Mathematical Biology Virtual Annual Meeting
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Deciphering latent growth mode of cells from cellular lineage trees2020

    • Author(s)
      Tetsuya J. Kobayashi
    • Organizer
      Establishing International Research Network of Mathematical Oncology
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Book] 機械学習を生命科学に使う!2020

    • Author(s)
      小林 徹也、杉村 薫、舟橋 啓
    • Total Pages
      240
    • Publisher
      羊土社
    • ISBN
      978-4-7581-0391-6

URL: 

Published: 2021-12-27  

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