| 研究課題/領域番号 |
20K06607
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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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| 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 |
吉武 和敏 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (50646552)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 精子シングルセル / 連鎖解析 / ゲノム構築 / SELDLA / SELDLA-G / Portable Pipeline / イトヨ / 非モデル生物 / シングルセル / 精子 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
次世代シーケンサーの登場によって手軽にゲノム解読を行う環境が整備されつつあるが、高等生物のゲノム解読は依然として困難である。これまでの連鎖解析では飼育系が確立していない生物は解析できなかった。そこで、革新的な連鎖解析手法として、精子一細胞を全ゲノム増幅によって増幅してジェノタイピングを行い、個体を交配させることなく連鎖地図を作成し、高精度のゲノムを自動で構築できるようデータ解析手法の開発・構築を行うための研究である。
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| 研究成果の概要 |
イトヨの精子シングルセルのゲノムシーケンスを行い、申請者が開発した連鎖解析ソフトウェアであるSELDLLAにさらに改良を加えることで、低カバレッジで欠損値の多いシングルセルのデータに対しても連鎖解析が可能であることを示した。(NAR Genom Bioinform. 2022 Mar 31;4)
また、連鎖解析によってゲノムを伸長した結果をグラフィカルに確認し、手動で補正する場合の補助ツールとしてSELDLA-Gを開発した。連鎖解析とは別の染色体構築手法であるHi-Cを用いたゲノム構築の際にもSELDLA-Gを利用することが可能であり、GitHubにてオープンソースソフトウェアとして公開した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
分子生物学において生物を理解するには、その設計図となるゲノムを解読することがまず基本となるが、ゲノムを染色体の端から端まで読む解析手法はまだ発展途上である。本研究により新規にゲノムを決定する際に、染色体レベルのゲノムを構築するための新しい連鎖解析を提供することが出来た。本手法を用いることで、非モデル生物において高精度なゲノムを構築することが可能となり、その生物の特徴を理解するための基礎的な情報を入手することが出来ると考えられる。
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