2020 Fiscal Year Research-status Report
Digital chemical mapping by treatment of narrow-band LED light in the plant metabolome
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19K05711
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
草野 都 筑波大学, 生命環境系, 教授 (60415148)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
立川 仁典 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (00267410)
青木 裕一 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 助教 (40747599)
福島 敦史 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 上級研究員 (80415281)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 量子化学 / メタボロミクス / 機械学習 / 一次代謝 / 二次代謝 / 植物 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はフラボノイド生合成経路に属する化合物の中でシロイヌナズナが生産するものに着目し、バイオインフォマティクスアプローチによる化合物情報計算の自動化を行った。情報はデータベース等から入手し、結合距離を含む構造情報ファイルを得た。その結果、110個の化合物の構造情報取得に成功した。これらの化合物に対し、構造情報の最適化計算を実行した。最適化構造のエネルギー的安定性をランキングし、本情報をシロイヌナズナ生合成経路に投影した。その結果、化合物の物性値は各生合成ステップの関係性を比較するのに有用な情報であることを明らかにした。
研究代表者らが過去に行った、異なる狭波長LED光照射でサニーレタスがフラボノイド類の作り分けをすることを明らかにした研究成果を遺伝子発現レベルで検証するため、「先進ゲノム支援」（先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム）公募に応募し、採択された。本支援により、赤色光、緑色光および青色光の異なる光質処理を行ったサニーレタスサンプルのRNA-seqデータを取得できた。
本課題で取り組むアプローチを適用できる新たな化合物種として、カロテノイド生合成経路に着目した。シロイヌナズナと比較してカロテノイド類の化合物構造多様性があるトマトに含まれるカロテノイド類の定量データを得るため、約200品種のトマト果実に含まれるカロテノイド類の高速定量分析法を開発し、化合物の蓄積パターンに対する多様性について解析した。その結果をまとめ論文投稿を行った。
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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
2019年度に開発した半経験的分子軌道計算法による物性値計算法を110化合物に対して実行した。その際に用いるすべての工程をコンピュテーショナルに行う手法を開発することに成功した。得た物性値情報のフラボノイド生合成経路への投影により、生合成経路内でどの化合物の生合成ステップが律速になるかを予測した（論文準備中）。
本研究課題で開発したシロイヌナズナLED照射装置による異なる光質処理を行ったサンプルについて、メタボロ―ム解析を実施した。加えて、「先進ゲノム支援」の支援を受け、研究代表者らが既に報告している異なる光質により変化するフラボノイド類の蓄積パターンに関わる酵素遺伝子および転写因子等の絞り込みに用いることができるRNA-seqデータを取得できた。2021年度に同時期にサンプリングしたものをメタボローム解析に供し、統合解析を行う予定である。
本法の更なる有用性を検証するため、フラボノイド類とは異なる物理化学的性質を有する化合物群の探索および生合成経路の選定を行った。シロイヌナズナと比較してカロテノイド類の化合物構造多様性があるトマトに着目し、フロリダ大学のKlee教授との国際共同研究により、約200品種のトマト果実に含まれるカロテノイド類の高速定量分析法を開発した。本成果をまとめて論文投稿を行った。
このように、当初計画した研究の遂行だけでなく、それ以外のデータ取得や結果の論文化を進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
シロイヌナズナやサニーレタスが生産するフラボノイド類について、数値化した物性値および実データ（実験を行って得たメタボローム解析データ）との統合解析を行う。本成果は原著論文として報告する予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナ感染問題により、植物体を用いたサンプリングおよび分析についてのデータ取得に予想した以上の時間を要した。バイオインフォマティクスアプローチで可能な解析については、研究代表者および分担者で進めたが、構造情報が必要な機械学習による検証解析の実行に若干の支障が生じた。よって、2021年度前半に機械学習による解析を終了させ、得た結果を植物のフラボノイド生合成経路に投影し、化合物の構造情報と生合成経路について解釈を進める予定である。
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