オンサイトで迅速に利用可能な核酸抽出不要の微生物解析技術の開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K04328
• Research Institution: Nagaoka National College of Technology
• Principal Investigator: 川上 周司 長岡工業高等専門学校, 環境都市工学科, 准教授 (00610461)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: シングルセル解析 / アプタマー / 深層学習

Outline of Annual Research Achievements

まず、DNA抽出不要の細菌の定量技術の開発では、対象とする排水処理施設で重要微生物種と特定されているComamonas属とRhodocyclaceae科の二種に対し高い親和性を有するDNAアプタマーをCell-SELEX法で合成した。合成されたアプタマーは系統学的に近縁な細菌を複数種用意し、その特異性についても検討した。次に得られたアプタマーにreal-time PCRで認識できるようなDNAのタグをつけ、real-time PCR法が検出できるか検討した。手順としては、まず標的細菌にアプタマーを結合させ、その後加温によりアプタマーを剥離させた。次にその剥離したアプタマーに付加してあるタグを目印にreal-time PCRでそのDNAの本数を計測した。結果、標的細菌の検出からreal-time PCRでの定量までを確立することができた。
次に細菌の形態学的特徴から細菌種を同定する技術の開発では、さまざまな細菌のSEM画像とその細菌種情報を集めて教師データを蓄積した。まずはwebからの情報を集めることで教師データの数を増やすことを目指した。これら教師データを使って形態学的特徴から細菌種が特定するための深層学習モデルを構築している。

Current Status of Research Progress

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

Reason

研究代表者の所属の異動があり、実験機器などの調達等で一部遅れがあったものの、概ね計画通りに研究は進捗している。

Strategy for Future Research Activity

DNA抽出不要の細菌の定量技術の開発では、今年度構築したアプタマーを用いて、実際に人工混合系のサンプルを作成し、標的細菌の検出、定量が可能か検討する予定である。またナノポアシーケンサーへの応用を踏まえ、DNAタグの選定や調整を行う予定である。
細菌の形態学的特徴から細菌種を同定する技術の開発では、深層学習モデルの構築を目指すとともに、さらに教師データを増やしモデルの精度を高めることを目指す予定である。

Causes of Carryover

新型コロナウィルスによる影響、また職務の異動に伴い、実験環境等の構築に遅れが出たため当初予定していた実験や出張が遂行できなかったため。しかしながら研究自体にはそれほど多くの遅れは発生しておらず、来年度に計画に沿って予算の執行を予定している。