| 研究課題/領域番号 |
16K07205
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ゲノム生物学
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
中野 善夫 日本大学, 歯学部, 教授 (80253459)
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| 研究分担者 |
谷口 奈央 福岡歯科大学, 口腔歯学部, 准教授 (60372885)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 口腔細菌叢 / 機械学習 / 深層学習 / 系統解析 / 口臭 / 細菌叢 / 菌叢解析 / 口腔内細菌 / サポートベクターマシン / n-グラム / メタゲノム |
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| 研究成果の概要 |
種ごとの連続塩基配列出現頻度に基づいて細菌種の距離を求める方法、従来の16S rRNA配列によって細菌種の距離を求める方法に加え、遺伝子の配列順序がどれくらい似ているかを細菌種のゲノム構成の距離とする方法で細菌の系統解析を行ったところ、従来の方法では16S rRNA配列では解析が困難であったYersinia属細菌、およびEscherichia coli/Shigella属細菌の系統解析が、５塩基連続配列の出現頻度に基づく方法で精度良く系統解析が行えた。一方、菌叢解析に基づき口腔内細菌叢から口臭の有無を深層学習を用いて予測したところ、97％以上の精度で予測できることが明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で得られた結果から、５塩基連続配列の出現頻度に基づく系統解析は、これまでの手法では困難であった系統解析を可能にすると期待できる。この方法は特に近縁種の解析に有効だったが、遺伝子の連続配置の出現頻度に基づく方法が進化的に離れた種や属のあいだでの解析に効果を発揮する可能性がある。今まで主流だった方法は、特定の遺伝子あるいは複数の遺伝子の相同性によって解析するもので、ゲノム全体の比較によって解析を行なうものがほとんどなかったので、本研究の成果から新たな視点での系統解析が発展すると期待できる。さらに、このような手法に基づく菌叢解析の応用例も示すことができた。
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