| 研究課題/領域番号 |
18H02428
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分43060:システムゲノム科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
谷内江 望 東京大学, 先端科学技術研究センター, 客員准教授 (60636801)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2020年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2019年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2018年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | タンパク質間相互作用 / インタラクトーム / 酵母遺伝学 / DNAバーコード / 超並列シークエンシング / 次世代シークエンシング |
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| 研究成果の概要 |
がん等のヒトの疾患が単一の遺伝子や単純なパスウェイの損傷として説明できる例は少なく、その殆どは複雑な細胞内ネットワーク全体の不全として考えなくてはならない。近年、網羅的なタンパク質間の相互作用（インタラクトーム）が計測可能になり、患者個人のゲノム変異情報をリファレンスインタラクトームにマッピングすることで病態予測や予後予測の精度が向上することが示されている。本研究ではBFG（barcode fusion genetics）法を利用した高速インタラクトームマッピング技術を利用してパーソナルインタラクトーム計測技術の開発を進めた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ゲノム変異情報をヒトのリファレンスインタラクトームにマッピングすることで病態予測や予後予測の精度が向上することが示されている。また疾患関連変異が他のゲノム変異に比べて有意に多くのタンパク質間相互作用を阻害することも知られている。したがって、インタラクトーム情報を個人レベルで調べることが可能になればパーソナルゲノム情報に加えてより高度な細胞あるいは疾病の動態予測が可能になる。またより高速なインタラクトーム測定技術の開発は様々な生物種のゲノム情報がどのように形質として転写されるのか知る大きな手がかりともなり、本技術が医療分野および基礎生物学分野に与える影響は大きい。
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