2022 Fiscal Year Research-status Report
Elucidation of stem cell differentiation mechanism by genetic cell tracing and gene network analysis
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21K19895
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
加来 賢 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (30547542)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 歯根膜 / 細胞系譜 / バイオインフォマティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
歯根膜の組織再生において鍵となるのは，多様な細胞構成の再現であり.そのためには組織幹細胞を起点とする細胞系譜の分化制御メカニズムの解明が必要である. 遺伝子ネットワーク解析は，網羅的に取得した遺伝子発現のデータから特定のアルゴリズムを用いて，生物学的に意味のある遺伝子群を抽出する方法である.なかでも加重共発現解析(WGCNA: Weighted gene co-expression network analysis)は“特定の細胞種において特異的に発現する遺伝子群は互いに高い相関を 示す”原則に基づき，多種の細胞が混在する条件下においても細胞のクラスタリングを可能とする解析アルゴリズムである(Langfelder et al. BMC Bioinformatics. 2008). 初年度はマウス臼歯の歯根膜組織から抽出したtotal-RNAからRNA-seqにより包括的な遺伝子発現解析を行なった．WGCNAにより検出された遺伝子群のクラスタリングを行なったが，マウス切歯で報告されている様な，細胞種毎の明瞭な細胞のモジュールは検出されなかった．
本年度はWGCNAとk-meansクラスタリングを併用する方法(Botia et al. BMC System Biology. 2017)や，WGCNAと同様に“特定の 細胞種において特異的に発現する遺伝子群は互いに高い相関を示す”原則を用いる共発現解析アルゴリズムであるwTO(Gysi et al. BMC Bioinform. 2018)， Gene Whole co-Expression Network Analysis (GWENA) (Lemoine et al. BMC Bioinformatics. 2021)を使用し，解析を進めている．
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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
取得済みの遺伝子発現データを用いて各種解析法により細胞系譜を進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
公共レポジトリにおいても歯根膜細胞のsingle cell RNA-seqデータが蓄積されつつあることから，これらのデータを用いて解析アルゴリズムの検証を行う．また学内においてもsingle cell RNA-seqの実験環境が整いつつあることから，ヒト歯根膜細胞におけるsingle cell RNA-seqの準備をすすめる．
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| Causes of Carryover |
大学内の教養設備の使用と共同研究により，データ解析に必要な経費を大幅に削減することが可能であった．余剰分は新たな遺伝子発現データの取得に充当し， データの信頼性の向上を目指す．
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