2020 Fiscal Year Annual Research Report
Nanopore sequencing of RNA modifications
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19K22246
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鈴木 勉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (20292782)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| Keywords | ナノポアシーケンス / RNA修飾 / tRNA |
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| Outline of Annual Research Achievements |
RNA修飾はエピトランスクリプトミクスと呼ばれ、転写後における新しい遺伝子発現調節機構として生命科学全体に大きな潮流を生み出している。RNA修飾の機能を正しく理解するためには、修飾部位の精確なマッピングが不可欠である。現在広く用いられている抗RNA修飾抗体による免疫沈降とNGSで解析する方法は分解能の低さや、再現性などがしばしば問題となっている。一方で、RNAを質量分析法で直接解析する手法は、微量な試料には適さない。このような背景を元に、本研究では、ナノポアシーケンサーを用い、RNAをcDNA化することなく直接解析することで、RNAに含まれる様々な修飾を検出する技術の確立を目指している。
大腸菌から全44種類のtRNAを高度に精製し、質量分析法(RNA-MS)を用いて精製度を確認した。次にtRNA用に特別にデザインしたアダプターを連結し、ナノポアシーケンスを行い、個々のtRNA分子の電流値を大量に取得した。この全44種類のデータを用い、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に深層学習させた。様々な学習モデルを検討し、エポック数を上げたところ、分類の精度を実用的なレベルまで引き上げることに成功した。テストデータを用い、精度の検証を行ったところ、全44種類のtRNAを平均で98%を超える高い精度で分類することに成功した。実際にこのアルゴリズム（tRNA分類器と呼ぶ）を用いて、未分画tRNAをナノポアシーケンスし、全tRNAの分類と頻度から各tRNAの存在比を計測することに成功した。さらに、tRNA修飾の有無を判定するtRNA修飾検出器を作成するために、tRNA修飾遺伝子の破壊株から精製したtRNAと野生株から単離したtRNAをそれぞれナノポアシーケンスし、CNNに深層学習させたところ、たった一か所の修飾の有無を判定することに成功した。
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