2021 Fiscal Year Annual Research Report
ナノポアシークエンサーを用いた遺伝性神経疾患の解明
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19K07977
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
三橋 里美 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 准教授 (40466222)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Frith Martin 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (40462832)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ロングリードシークエンサー / 遺伝性神経疾患 / ナノポアシークエンサー / 単純反復配列 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ロングリードシークエンサーは1万塩基以上の長いDNAやRNAの塩基配列を連続して読むことができるシークエンサーである。本研究は、ロングリードシークエンサーであるナノポアシークエンサーを用いて、遺伝性疾患の原因となりうる単純反復配列やゲノム構造異常を検出する解析システムを構築することを目的としている。従来型のシークエンサーは長い反復配列の検出に弱く、ヒトゲノムに100万以上存在すると言われる単純反復配列を網羅的に解析することは難しいと考えられており、ロングリードシークエンサーを用いたゲノム解析が期待されている。
今年度は、さらに疾患対象患者ゲノム検体を増やし、疾患の原因候補となりうる、コントロールに見られない反復配列の伸長を絞り込み、これまで知られていなかった遺伝性疾患の原因となる反復配列伸長を見出すとともに、Adaptive Sampling, Cas9エンリッチメント、PCRなどの手法を用いて、ターゲットシークエンスにより安価に多数の患者でのスクリーニングを行う系を立ち上げた。また、既知の反復配列伸長についても、これまでの手法では反復配列全長の配列が読まれていなかった疾患についてターゲットシークエンスを行い、より詳細な解析を進めている。
構造多型については、ナノポアシークエンサーのデータ産生力の増加に伴い、より大きいデータであっても解析ができるようにdnarrangeの機能を改善した。現在、構造多型が原因として知られる遺伝性の疾患ゲノムを用いて、既存の手法によっても原因が同定できない患者のゲノムを解析中である。
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[Journal Article] Father-to-offspring transmission of extremely long NOTCH2NLC repeat expansions with contractions: genetic and epigenetic profiling with long-read sequencing2021
Author(s)
Fukuda H, Yamaguchi D, Nyquist K, Yabuki Y, Miyatake S, Uchiyama Y, Hamanaka K, Saida K, Koshimizu E, Tsuchida N, Fujita A, Mitsuhashi S, Ohbo K, Satake Y, Sone J, Doi H, Morihara K, Okamoto T, Takahashi Y, Wenger AM, Shioda N, Tanaka F, Matsumoto N, Mizuguchi T
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Journal Title
Clin Epigenetics
Volume: 13
Pages: 204
DOI
Peer Reviewed
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