| 研究概要 |
本研究では、標的mRNAの1次元塩基配列情報と2次構造解析結果を組み合わせ、より高い確度で予測可能なsiRNAの設計アルゴリズムを構築することである。Hueskenらに報告された2431個のsiRNAの結果に、least square linear fittingを行いより簡便で効果的な予測法を構築しi-Scoreとした。また他の報告より得られた419個のsiRNAの結果に当てはめi-ScoreとHueskenらのBiopredsiがほぼ同程度の予測法であることを実証した。次にReynolds, Ui-Tei, Amarzguioui, Katoh, Hsieh, Takasakiらの予測法とも厳密に比較し、i-Scoreの優れた予測効率を明らかにした。さらに2次構造を加味して、より正確な予測を試みる過程で、siRNA2本鎖間の結合性を示すwhole dGの値を検討し、相関係数を0.7以上に向上させることが可能であることを見いだした。さらに、我々の開発したSELL/pDualの検証系を用いてこれらを実証した。こうした結果は現在投稿準備中である。次にこれらの検証の過程で観察された、標的配列としてSELLを用いた場合と、cDNAの場合における効果の違いがどの様な要因に起因するかを検討した。標的ベクターに挿入する配列に含まれる5個のAおよびTストレッチにより形成されるループ構造が効果的なsiRNA効果に寄与していると推測し、その欠失体を形成し検討し予想にほぼ一致した結果が得られた。また合成型siRNAの濃度を変化させて抑制効果を検討した結果、pDualにより生成されるsiRNAは、通常合成型を導入する場合の約1/10程度の濃度に該当することが示された。この結果はより低濃度のsiRNAは2次構造影響を強く受けることが示唆された。
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