| 研究課題/領域番号 |
12024203
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| 研究種目 |
特定領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
井ノ上 逸朗 東京大学, 医科学研究所, 客員助教授 (00192500)
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| 研究分担者 |
戸村 秀明 群馬大学, 生体調節研究所, 助手 (70217553)
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| 研究期間 (年度) |
2000
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| 研究課題ステータス |
完了 (2000年度)
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| 配分額 *注記 |
3,000千円 (直接経費: 3,000千円)
2000年度: 3,000千円 (直接経費: 3,000千円)
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| キーワード | 連鎖解析 / Common Disease / ポジショナルクローニング / 候補遺伝子 / SNP |
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| 研究概要 |
この数年で、ゲノム全域での連鎖解析により、さまざまなCommon Diseaseの責任遺伝子座が相次いでマッピングされてきている。しかしながら責任遺伝子同定まではまだまだ遠い道のりである。糖尿病において、NIDDM1の存在が最近報告されたのみである。またNIDDM1は日本人の糖尿病には寄与していないので、人種差もあり今後の研究が求められる。おそらく遺伝要因の弱さがすべての解析段階で邪魔をしているのであろう。本研究では罹患同胞対連鎖解析によりマッピングされた染色体領域(20センチモルガン)からの遺伝子座の限局化法(数センチモルガン)を独自に開発し、Common Diseaseの感受性遺伝子への直接的なアプローチの手立てとする。限局化の目的にSNPを組み合わせたハプロタイプ解析による連鎖不平衡マッピングが期待されている。しかしながらSNPが開発途上であるので、現時点でSNPをもちいたマッピング法には限界がある。一方、ヒトゲノム計画により、ゲノムの塩基配列は簡単に得ることができるようになった。塩基配列からマイクロサテライトがマーカーとして同定できる。今回、マイクロサテライトによる患者・対照関連解析をおこない、疾患遺伝子へのアプローチを試みた。この方法はゲノム配列情報があれば、候補遺伝子に頼らず系統的にマッピングできる方法である。さらにはSNPとの組み合わせでさらに確実かつ詳細なマッピングが可能となり、原因遺伝子の同定、ポジショナルクローニングも現実のものとなるであろう。ゲノム情報が蓄積されるに伴い加速度的に解析速度が増し、今後の疾患遺伝子解析法の主流となる可能性が期待される。本研究では糖尿病について、候補遺伝子でのSNP解析による遺伝子座のマッピングをおこなった。
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