研究課題
インスリンで刺激したマウス3T3L1脂肪細胞から得たリン酸化プロテオームデータおよび炭素13標識メタボロームデータを用いて、動的な代謝流束変化をB-スプライン法に基づく数理モデルにより予測する新規トランスオミクス解析手法を開発した(Quek et al. 2020, iScience)。これにより、インスリン刺激に対して解糖系下流は解糖系上流よりも迅速に代謝流束を増大させて応答することが明らかとなった。さらに、グルコースを経口投与したマウスの肝臓からメタボローム、トランスクリプトーム、シグナル分子のリン酸化(Western blot)の時系列データを取得し、リン酸化、トランスクリプトーム、メタボロームの3つのオミクス階層にまたがる多階層代謝制御ネットワークを再構築することに成功した(Kokaji et al., bioRxiv)。本研究はin vivoデータを用いた例としては初の本格的トランスオミクス解析である。このほか、統合オミクス解析に際しては各階層の分子の量よりもむしろその合成・分解の速度およびその背後にある反応速度論的構造を念頭に置いて因果推論することがネットワーク再構築の本質であることを論じた総説を発表した(Yugi et al. 2019, Curr. Opin. Syst. Biol.)。また、2018年に論文発表した、ラット肝がん由来Fao細胞におけるインスリン濃度に依存して異なる階層縦断的調節経路を使い分けていることを発見した成果 (†Kawata, †Hatano, †Yugi et al. 2018, iScience) について、国際システム生物学会(於 沖縄科学技術大学院大学)にて口頭発表した。
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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