2022 Fiscal Year Annual Research Report
シングルセル解析を用いて精子一細胞から高精度なゲノム構築を行う手法の開発
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20K06607
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
吉武 和敏 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (50646552)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | シングルセル / 精子 / SELDLA / 連鎖解析 / ゲノム構築 / SELDLA-G / Portable Pipeline |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では10x Genomics社のシングルセルライブラリ調整装置を用い、Illumina社の次世代シーケンサーを使って大量のシーケンスを行ったデータを解析して、精子を一細胞ずつジェノタイピングし、連鎖解析を行い、高精度のゲノムを構築することが目標である。イトヨの精子シングルセルのゲノムシーケンスを行い、申請者が開発した連鎖解析ソフトウェアであるSELDLLAにさらに改良を加えることで、低カバレッジで欠損値の多いシングルセルのデータに対しても連鎖解析が可能であることを示した。(Yoshitake, et. al., NAR Genom Bioinform. 2022 Mar 31;4(2))
さらに、連鎖解析によってゲノムを伸長した結果をグラフィカルに確認し、手動で補正する場合の補助ツールとしてSELDLA-Gを開発した。SELDLA-GはWindowsやMacで動作するソフトウェアであり、GPUを用いて高速に描画したり、マーカー間のフェーズ一致度を高速に計算するなどして、操作性が高い。また連鎖解析とは別の染色体構築手法であるHi-Cを用いたゲノム構築の際にもSELDLA-Gを利用することが可能であり、SALSAというHi-C解析ツールの出力を入力としてコンタクトマップを編集することが出来る。開発したソフトウェアはGitHubにてオープンソースソフトウェアとして公開した。(https://github.com/c2997108/SELDLA-G)
また、シーケンスデータを解析し、SNPコールから連鎖解析までを行う一連の解析フローをWindowsでもグラフィカルに行えるようにPortable Pipelineを開発し、こちらもGitHubにて公開した。(https://github.com/c2997108/OpenPortablePipeline)
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