進化過程を模倣した機能遺伝子クラスターの設計

• 研究課題/領域番号: 23K18120
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分43:分子レベルから細胞レベルの生物学およびその関連分野
• 研究機関: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 研究代表者: 梅村 舞子 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ長 (00552259)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
• キーワード: 遺伝子クラスター / 自然言語処理技術 / 天然化合物

研究開始時の研究の概要

本研究では、遺伝子機能の並びを機械学習の一種である自然言語処理技術によって学習させることで、最小限の最適な機能遺伝子クラスターを設計する技術を開発する。生成した学習モデルを用いて予測・生成した遺伝子クラスターの結果は、大腸菌や糸状菌への異種発現により化合物生産性の観点から検証する。これにより、これまでウェット側の試行錯誤に頼ってきた、化合物の生合成に必要な最小限・最適な機能遺伝子セットのデザインを可能にすることで、バイオによる効率的な化合物生産を加速し新規化合物の生合成に寄与する。