| 研究課題/領域番号 |
17H03610
|
|---|
| 研究機関 | 基礎生物学研究所 |
|---|
研究代表者 |
内山 郁夫 基礎生物学研究所, ゲノム情報研究室, 助教 (90243089)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 水平遺伝子移動 / 微生物ゲノム / ゲノム進化 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は、原核生物における水平遺伝子移動(HGT)によるゲノム進化の全体像を解明することを目標として、研究代表者らが構築している微生物比較ゲノムデータベースMBGDを活用して、特に種内や属内で保存されていない「非コア遺伝子」に着目した解析を行う。
今年度はまず、HGTによる遺伝子移動の単位であるゲノミックアイランド(GI)を抽出する目的で、遺伝子の並び順に基づいて非コア遺伝子（オーソロググループ）のクラスタリングを行うプログラムを作成した。これは、もともと遺伝子の並び順を考慮して種内・属内で高度に保存されたゲノム構造（コア構造）を抽出するプログラムであるCoreAlignerのアルゴリズムを基にして、これをGI抽出向けに改良し、非コア遺伝子に適用することによって行った。この方法を、以前より単純な方法の組み合わせによってGI候補となる領域の抽出を行ったことがあるピロリ菌のゲノムデータに適用したところ、より的確にGI候補領域を抽出できることが確認できた。
一方、従来のMBGDにおいては、全系統をカバーする「標準オーソログテーブル」を作成する際に、属当たり一つの代表ゲノムのみを用いて行っていたが、種内・属内のオーソログ解析を段階的に行い、各オーソロググループから代表遺伝子を抽出することによって、種内・属内の遺伝子レパートリーをカバーするパンゲノムを構築して、これらを対象としたオーソログ解析を行うよう構築手順を修正した。これによって、種内・属内で保存されていない非コア遺伝子を含めて、オーソログ解析によって遠縁種間にまたがる保存性を確認できるようになった。
これら二つのアプローチを組み合わせることによって、様々な微生物種においてGIがどのように分布し、それらが種間でどの程度シェアされているかについての網羅的な解析を行うための基盤が整いつつある。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究は、「非コア遺伝子」に着目した水平遺伝子移動（HGT）の新たな予測手法を開発し、それを研究代表者らが構築している微生物ゲノムデータベースMBGDに適用することによって、原核生物におけるHGTの全貌を明らかにすることを目指している。その第一歩であるGIの検出手法の開発について、以前作成したCoreAlignerアルゴリズムをJavaで再実装し、アルゴリズムの修正・拡張によって、GI検出の目的として使えるかどうかの評価までを行った。今後さらにチューニングを進める必要があるが、初年度としてはまずまずの進捗と考えている。
本研究を進める上で、非コア遺伝子を含む全遺伝子レパートリーをカバーしたオーソログデータが必要となる。これを行うアルゴリズムはほぼできていたが、データが顕著に増加しているためにデータ構築に非常に時間を要した。また、ロジックの修正に伴って下流の解析の修正などにも時間を要したが、まもなく新方式によるオーソログデータが完成する見込みである。ただし、基になるゲノムデータがすでに古く、引き続き最新データへの更新を行う必要がある。今年度は見送ったが、次年度は計算能力を増強することによってこの作業を加速させたいと考えている。これらによって、本研究の中心的なデータを生み出す体制が整うことになる。
一方、より精度の高いHGT予測を行う上では、従来用いられてきた、塩基組成や配列類似性の異常性に基づく方法など、複数の方法を組み合わせていく必要がある。この課題に関して、当初計画では、これまで共同研究を行ってきたインドの若手研究者をポスドクとして雇用することにしていたが、先方の事情もあって条件が折り合わず、断念することとなった。このため、この方向については遅れており、予定の修正を余儀なくされている。ただ、遠隔会議などによって共同研究は続けており、期間内に一定の成果が出せるよう努力したい。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後の進め方として、1) GI検出手法については客観的な評価に基づいてチューニングを行って完成させ、2) 開発した手法をMBGDの種内・属内オーソログデータに適用してGIの検出を網羅的に行い、3)この結果に、塩基組成や配列類似性の異常性に基づくHGT予測も組み合わせて、包括的なHGT予測を行い、4) 標準オーソログテーブルを参照して、遠縁種にまたがって保存された予測HGT遺伝子を整理し、5)それに基づいて原核生物におけるHGTによるゲノム進化に関する知見が得られるかを検討する、というステップで進める。
このうち、次年度は1)と2)を重点的に進める。このため、既存の可動遺伝因子や可動性関連遺伝子に関する情報を収集し、それを用いてプログラムの評価やチューニングを行うとともに、予測されたGIを可動性という観点から分類する。また、既存のGI予測プログラムとの比較も行う。作成したプログラムをMBGDの種内・属内オーソログデータに適用して、GIの分布について系統群ごとの特徴づけを行う。一方、GIは挿入、欠失、融合などそれ自体が複雑な再編を受けているのに加えて、ゲノム全体の再編にも関与していることが多いので、それらを確認するための可視化手法についても検討する。
3)については、以前から行っていたインド研究者との共同研究による包括的なHGT予測法を発展させる形で進め、独立した成果として発表することを目指す。そのため、引き続き遠隔会議等を通じて共同研究を進めつつ、一時的な招聘もしくは訪問によって研究を加速させることを検討する。ただし、現状で担当者を専任研究者として雇用できていないことから、進度を高めるには限度がある。進捗が思わしくない場合、いずれにしてもHGT予測を行うのに多様な指標を考慮することは必要になるため、本研究にそれらを取り込むための簡略化したアプローチについても検討する。
|
