• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

ゲノムワイドのMHC class I結合性ペプチド探索自動化データベース

研究課題

研究課題/領域番号 14015215
研究種目

特定領域研究

配分区分補助金
審査区分 生物系
研究機関高知医科大学

研究代表者

宇高 恵子  高知医科大学, 医学部, 教授 (40263066)

研究期間 (年度) 2002
研究課題ステータス 完了 (2002年度)
配分額 *注記
3,000千円 (直接経費: 3,000千円)
2002年度: 3,000千円 (直接経費: 3,000千円)
キーワードMHCクラスI分子 / ペプチド / アルゴリズム / 質問学習法 / 予測 / ゲノムワイド / 分化 / 胸腺
研究概要

1)マウスMHC class I分子、Dbについて、隠れマルコフアルゴリズムを基盤とする質問学習法を活用した、MHC結合性ペプチド解析法を開拓し、論文にまとめ発表した。
2)ヒトMHC分子であるHLA-A^*0201とA^*2402について、もっとも定量性のよいペプチド結合実験の方法を検討した。その結果、従来使われていた低温インキュベーションにより、空のMHC分子を蓄積する方法はヒト細胞では、あまり有効でないことがわかった。検討を重ねた結果、ClRtransfectant細胞を用いたacid-strip、reconstitution法を使うことにした。
現在、質問学習法と隠れマルコフモデルを活用して、ペプチド合成、結合実験とデータ解析を進めている。また、懸案であったモデルの改善も、サイクリックモデルから6本の独立した平行モデルに変えることができた。
3)ペプチドライブラリー法を用いたマウスMHCの特異性解析結果をもとに作成した、MHC結合ペプチドの自動予測プログラムをDDBJの協力をいただき、公開した。
下記発表論文にある隠れマルコフアルゴリズムを用いた自動予測については、NEC(日本電気株式会社)の協力が得られた。そこで、NEC研究部門のコンピューターを使ってマウスDb分子について自動予測のできるサイトを、今春、公開できるはこびとなった。
4)胎児胸腺細胞系で、MHCクラスII分子の脂質修飾性をキャンセルするような処理をすると、胸腺細胞のキラー、ヘルパーT細胞への分化決定を転換することができることがわかった。論文準備中である。アミノ酸置換体を使ったデータが出次第、投稿する予定である。

報告書

(1件)
  • 2002 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (3件)

  • [文献書誌] Keiko Udaka: "Empirical evaluation of a dynamic experiment design method for prediction of MHC class I-binding peptides"J Immunol. 169. 5744-5753 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] Keiko Udaka: "Prediction of MHC class I binding peptides by a query learning algorithm based on hidden Markov models"J Biol Physics. 28. 183-194 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書
  • [文献書誌] Olga A.Elisseeva: "Humoral immune responses against Wilms' tumor gene WT1 product in patients with hematopoietic malignancies"Blood. 99. 3272-3279 (2002)

    • 関連する報告書
      2002 実績報告書

URL: 

公開日: 2002-04-01   更新日: 2018-03-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi