A model of compensatory evolution for microRNA and its target genes

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K06789
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 楠見 淳子 九州大学, 比較社会文化研究院, 准教授 (20510522)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 飯塚 勝 福岡女子大学, 国際文理学部, 学術研究員 (20202830) ; 一ノ瀬 元史 筑紫女学園大学, 現代社会学部, 教授 (30150460)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 補償的進化 / microRNA

Outline of Annual Research Achievements

miRNA分子内の相補配列は構造上重要であるだけでなく、一部はターゲットとする遺伝子の相補配列と直接作用する配列（ガイド鎖）となっており、miRNAとターゲットとする遺伝子間の相補配列は共進化していると考えられる。本研究課題では、miRNAの作用機序に基づいた分子進化モデルを構築し、シミュレーション解析を行う。miRNAとターゲット遺伝子が１対１で対応するシングルターゲットモデルとmiRNAとターゲット遺伝子が１対２で対応するマルチターゲットモデルを構築し、固定待ち時間と各遺伝子座の変異量（平均ヘテロ接合度）の分析を行い、miRNA多様化の進化的要因について検証する。
シミュレーション解析の結果、これまでの補償的進化の分子モデルの研究からも知られているように、miRNAとターゲットとする遺伝子間の連鎖が強いほど固定待ち時間は平均的に短くなる傾向が見られた。特に、miRNA分子内、ガイド鎖とターゲット遺伝子間の相補性が同等に適応度に影響する場合、最も固定待ち時間が短くなる結果が得られている。変異量に関しては、miRNA分子内の二次構造とターゲット遺伝子との相互作用に関わるガイド鎖の変異量が最も低く抑えられることが明らかになった。組換え率が固定待ち時間に大きく影響する一方で変異量への効果は小さく、ターゲット遺伝子とmRNA遺伝子が連鎖している場合と独立な場合でガイド鎖の変異量に大きな違いは見られなかった。今後はmiRNA分子の進化速度のデータを分析し、シミュレーションから得られた結果を検証する。

Current Status of Research Progress

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

Reason

本年度は、昨年度行なったmiRNAとターゲット遺伝子が１対１で対応するシングルターゲットモデルに加え、miRNAとターゲット遺伝子が１対２で対応するマルチターゲットモデルを構築しシミュレーション解析を行った。back mutationありのモデルでは平衡状態に達したときの変異量（ヘテロ接合度）を測定するため、初期頻度、平衡状態までの待ち時間、淘汰係数等のパラメータを変動させ予備的なシミュレーションを行い、平衡状態に達するまでの条件検討を行った。これまでに、シングルターゲットモデルについては、ほぼ予定していたシミュレーションを終え、平均固定待ち時間と平均ヘテロ接合度のデータを得ており、論文作成にむけて結果をまとめている。マルチターゲットモデルについては、予備的なシミュレーションはすでに終えている。マルチターゲットモデルは複数のターゲット遺伝子を想定しているため、ターゲット遺伝子間のエピスタシスの効果をモデルに組み込む必要がある。現在、エピスタシスの効果を踏まえた３つのタイプの適応度のスキームを検討している。

Strategy for Future Research Activity

次年度はマルチターゲットモデルシミュレーション解析を行う。ターゲットが複数になることで、miRNAとターゲット遺伝子に生じる新しい変異の固定確率と各遺伝子の変異量にどのような影響が生じるかを検証する。さらに、ターゲット遺伝子間のエピスタシスの効果を踏まえた適応度スキームをモデルに組み込んでシミュレーションを行う。遺伝子間のエピスタシスの効果は、①２つの遺伝子の有害度を重み付き平均した適応度を持つ場合、②有害度が弱い遺伝子の適応度をもつ場合、③有害度が強い遺伝子の適応度を持つ場合を検討している。予備的な結果では、①タイプのモデルがシングルターゲットモデルよりも平均固定待ち時間が短くなる条件があることが示された。この結果は、今後シミュレーションを重ねて信ぴょう性を検証する必要があるが、遺伝子の重複や消失が関連するmiRNA遺伝子の進化速度に影響する可能性を示唆しており、非常に興味深い。
さらに、ヒトのmiRNAの多型データベースを用いて、miRNA領域の変異量を分析したところ、ターゲット遺伝子が単一の場合、複数の場合において顕著な変異量の違いは検出できなかった。これは我々のシミュレーション解析から得られた結果を支持するものである。しかし、ヒトデータの場合、ターゲット遺伝子が単一であるmiRNAの数が少なく、単一の場合と複数の場合において統計的に有意な違いが検出できなかった可能性があることは否定できない。今後は、miRNA領域情報とSNPデータを組み合わせたデータベースを他のモデル生物で構築することを試みる。特に植物は動物とはmiRNAの作用機序や性質に違いがあることが知られていることから、シロイヌナズナ等に着目してデータ解析を進める。

Causes of Carryover

本年度は学会等参加のための旅費を使用しなかったため、旅費に計上していた予算に余剰が生じた。
次年度は学会発表や論文投稿など、研究発表に力を入れる。