Large scale parallelization of single cell phenomics

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K06584
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 43040:Biophysics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Ohnuki Shinsuke 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任助教 (80739756)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 出芽酵母 / 細胞形態 / iIACS / FACS / CalMorph / Bar-seq / 次世代シーケンサ / 大規模解析

Outline of Final Research Achievements

Living systems function through the orchestration and interaction of genes. In Saccharomyces cerevisiae, the genetic interaction network was comprehensively clarified by the growth phenotypes of 18 million double disruption mutants. In this research, we will develop a technology that can thoroughly clarify genetic interactions using high-dimensional morphological information. The method proposed in this study combines the latest cell sorter technology and next-generation sequencing technology to enable acquisition of morphological information on thousands of strains at once. Here, as a proof-of-concept study, a practical level system was implemented by combining FACS and a next-generation sequencer, and the feasibility of the proposed method was demonstrated.

Free Research Field

生命応答システム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

増殖表現型が生育機能を反映する一方で、高次元形態表現型は様々な細胞内プロセスを高解像度に反映する。生命活動の実態を遺伝子間の複雑な相互作用からより深く理解するためには、遺伝子間相互作用ネットワークを従来の増殖表現型だけでなく高次元形態表現型に拡張する必要がある。本研究では、そのための基盤的な技術開発の基礎を築いており、複雑な生物学的現象を理解するための足がかりとなる。遺伝子間相互は複雑で予想不可能な遺伝病や有害な薬理作用の源泉となっており、本研究が遺伝子間相互作用ネットワークのより深い理解に貢献することで、原因不明の難病や希少疾患を克服する機会につながることを期待できる。