2021 Fiscal Year Research-status Report
転写酵素の遺伝子間動態に基づく細胞分化モデルの構築と実データによる検証
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21K17851
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| Research Institution | University of Fukui |
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Principal Investigator |
梶田 真司 福井大学, 学術研究院工学系部門, 助教 (40804191)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 転写酵素 / 遺伝子発現 / 数理モデル / ミトコンドリア / パターン形成 / 軸索 / 反応拡散方程式 / ランダムウォークモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【1. DNA上の転写酵素移動モデルの構築と遺伝子発現量との関連の探索】
本年度はDNA上の転写酵素のダイナミクスとそれに関連して起こる遺伝子発現までを包括的に表現可能な数理モデルの開発を進めた。このモデルをシミュレーションすることで転写酵素のダイナミクスに関わる各種パラメータと遺伝子発現量の関係性を調査し、その結果について学会発表をおこなった。しかしながら実験系の専門家との議論によりモデルの問題点がいくつか明らかになったため、修正モデルの開発を進めている。また構築したモデルを用いたモデル駆動型のデータ解析手法の開発も検討しており、今後のデータ提供に備えた準備を進めているところである。
【2. 神経軸索内ミトコンドリアの等間隔分布現象の数理的解明】
さらに本年度は、本研究を進める過程で得られた知見が神経細胞内の現象に応用できることを発見し、論文発表につながる成果を得た。これまでに開発した1次元空間における相互作用を伴う複数粒子の移動モデルを応用することで、神経軸索内の複数のミトコンドリアが等間隔分布する現象を数理モデルで再現・説明することに成功した。本研究は実験系研究者との共同研究である。まず実験データをもとにミトコンドリアがATPを介して相互作用するという仮説を構築し、それを数理モデル化、シミュレーションにより実験データを再現することで仮説検証に成功した。ミトコンドリアのATP濃度依存的な1次元移動を複数の隠れ状態をもつランダムウォークモデルで表現し、ミトコンドリアによるATPの放出・1次元空間内のATPの拡散過程を反応拡散方程式で表現した。このランダムウォークと反応拡散方程式をカップルさせたモデルにより、複数のミトコンドリアが1次元空間内で等間隔分布するメカニズムを明らかにした。本成果はMolecular and Cellular Neuroscience誌に掲載された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
『DNA上の転写酵素移動モデルの構築と遺伝子発現量との関連の探索』については、基盤となるモデルを構築し、モデルのパラメータと遺伝子発現量の関係を調査することができるようになった。さらに共同研究者や学会発表での議論を通じて実験系の専門家からモデルへのフィードバックを得ることで、モデルの改良も進めることができている。データ解析手法に応用する新たな展開も準備中である。加えて、本年度は『神経軸索内ミトコンドリアの等間隔分布現象の数理的解明』において、これまでに開発した数理モデルをベースに神経軸索内のミトコンドリアの空間分布現象を再現する数理モデルの構築に成功し、この成果はMolecular and Cellular Neuroscience誌に掲載された。本成果は神経変性疾患のメカニズム解明などにつながる可能性がある。これは当初予期していない展開であったが、本研究の特徴の一つである生命現象の数理モデリングという普遍的なアプローチによって、一見異なる生命現象の類似性が明らかになったことで得られた成果であると言える。以上より、今年度の研究はおおむね順調に進展していると評価している。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度は引き続きDNA上の転写酵素移動モデルのパラメータと遺伝子発現量との関連の探索していく。まず今年度実験系研究者から得られたフィードバックをもとにモデルを修正する。これまでTASEPモデルなどを参考に、1次元空間における相互作用を伴う複数粒子の移動モデルを開発してきた。しかし、実験的に観察されているいくつかの現象は、このアプローチでは再現できない可能性があり、別のアプローチにより実験データを定性的に再現可能なモデルの構築を目指す。またデータ解析手法への応用を目指したモデル構築の検討も引き続き行う予定である。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍により予定していた国際会議や国内会議の参加が困難、またはオンライン開催になったため、旅費に余剰が生じた。また数理モデルの修正が必要になったことで、負荷の高い計算機による計算は来年度以降に実施することになった。必要な計算機の性能は数理モデルや計算内容によって変わるため、計算内容に最適な計算機環境を構築するために、今年度は計算機の購入を見送り、方針が固まり次第計算機を購入することとした。現時点では手持ちの計算機環境を活用できており、研究の進展に悪影響は出ていない。
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