| 研究課題/領域番号 |
23K20902
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| 補助金の研究課題番号 |
21H01199 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分17050:地球生命科学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022-2024)
大阪府立大学 (2021) |
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研究代表者 |
堀江 真行 大阪公立大学, 大学院獣医学研究科, 教授 (20725981)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2025年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | モノネガウイルス / 内在性ウイルス様配列 / 古代ウイルス / 進化 / 古ウイルス学 / 新規ウイルス / ウイルス探索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
モノネガウイルス目はRNAウイルスの中で最も多様性に富んだ分類群である。モノネガウイルスは進化の過程において真菌・植物からヒトを含む動物まで様々な宿主に適応し、一部のウイルスは細胞質から細胞核へと複製の場所を変更するなど、他のウイルスにはない様々な進化プロセスを経ることによって現在の多様性を生み出した。本研究では、①生物ゲノムに存在するモノネガウイルスの「分子化石」から過去のウイルスの宿主と年代を推定し、「ウイルス感染史・生物との共進化史」を構築する。さらに、②「分子化石」と「細胞質から細胞核へと複製の場を移した3種のウイルス」を用い、RNAウイルスの細胞核への適応進化機構の解明を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本年度の実績は大きく3つに分けられる。
1. 我々は以前に、新規のウイルスを発見することによって新たな内在性ウイルス様エレメント（EVE）を検出することができることを証明している。より網羅的にモノネガウイルス由来のEVEを検出するために、公共データベース検索により新規のモノネガウイルスの探索を行ったところ、複数の新規の動物モノネガウイルスを発見した。例えば水牛より新規（新種と考えられる）のエフェメロウイルスを同定するとともに、その塩基配列からの性状解析を行った。その他にも少なくとも3種以上の新規の新規モノネガウイルスが見つかっており、現在、それらのウイルスについても同様の解析を行っている。
2. 昨年度行ったEVE検索および「1」で同定したウイルスを加えたEVE検索の結果を比較したところ、「1」で同定したウイルスを加えることによって、新規のEVEを複数検出することができることが判明した。そのため、EVE解析については一旦中断し、1のウイルス解析を終えた後にもう一度大規模検索を行うことにした。
3. 昨年度のTFASTX/Yに加え、隠れマルコフモデルを用いた配列類似性検索によるEVEの検索を試みた。その結果、昨年度に発見したこれまでの配列類似性検索では検出することのできないボルナウイルスのN/X/Pの3つの遺伝子をコードする特殊な転写産物である1.9 kbのmRNAに由来するEVEを検出することができた。この手法を他のEVE探索へと応用したところ、これまでの配列類似性検索では検出できない配列がヒットしたが、その詳細な解析を行ったところ新たなEVEと確定できる証拠は得られていない。しかし、上記の通り、これまでの配列類似性検索よりは確実に感度が高いと考えられるため、今後、詳細な配列解析をするとともに、閾値を検討することによってより感度の高い検索が可能になるであろうと考えられる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
EVEの検出手法の検討は終え、今後の大規模解析に使用する手法は決定した。一方で新たなウイルスも次々と発見したため、EVEの検索に使う配列が増えており、より効率のよい再検索法を導入する必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度の前半は新規ウイルスの網羅的検出とその性状解析に集中する。一定の新規ウイルスが見つかったところで、再び大規模検索を行う。また、今後もさらに新規ウイルスの配列が増えるであろうことを考慮し、効率的に検索の差分データを利用できるようなシステム（DIGS-EVE）を利用し、EVE検索を行う。
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