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2018 年度 実施状況報告書

腸内細菌代謝の理解と合理的な制御

研究課題

研究課題/領域番号 18K18153
研究機関九州工業大学

研究代表者

前田 和勲  九州工業大学, 若手研究者フロンティア研究アカデミー, 特任助教 (50631230)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワードシミュレーション / 窒素代謝 / 大腸菌 / C言語 / 最適化 / 遺伝的アルゴリズム / システム生物学 / アンモニアトランスポーター
研究実績の概要

本研究の目的は、ヒト腸内細菌叢シミュレーターを開発し、腸内細菌代謝の理解に基づいた腸内細菌叢の制御を可能にすることである。2018年度は、シミュレーションモデル構築の基盤技術の開発と細菌の窒素代謝モデルを構築した。

動力学シミュレーションモデル構築には動力学パラメータ推定が必要である。動力学パラメータ推定は計算コストのかかる問題である。これを解決するために、我々は、遺伝的アルゴリズムのC言語ライブラリlibRCGAを開発した(https://github.com/kmaeda16/libRCGA)。そして、libRCGAが既存のライブラリよりも性能が良いことを示した(https://www.jstage.jst.go.jp/article/ipsjtbio/11/0/11_31/_article/-char/ja)。

実験条件の異なる様々な実験データを統合してモデルを構築するために、制約付き最適化に基づくパラメータ推定法を開発した。そして、それを使うことで、大腸菌のアンモニア輸送-同化ネットワークの精密なシミュレーションモデルを構築した。そして、アンモニアトランスポーターAmtBが能動輸送体である可能性が高いことを示した。アンモニアトランスポーターが能動輸送体であれば、窒素の乏しい腸内環境ではアンモニア無益回路が生じるはずである。この研究では、この無益回路が低アンモニア環境で細胞のエネルギーの20%を消費することを示した(https://www.nature.com/articles/s41540-019-0091-6)。

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

2018年度の目標は、基盤技術の開発と腸内細菌のダイナミックモデルだった。基盤技術としては、ソフトウェアlibRCGAと制約付き最適化に基づく新しいパラメータ推定手法を開発した。また、細菌の窒素代謝の精密なシミュレーションモデルも構築した。

今後の研究の推進方策

2019年度は、代謝の合理的制御を実現するための解析手法の開発を行う。そして、それを大腸菌のアンモニア輸送-同化ネットワークに応用する。

  • 研究成果

    (15件)

すべて 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 2件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 3件、 招待講演 1件) 備考 (2件)

  • [国際共同研究] アムステルダム自由大学/アムステルダム大学(オランダ)

    • 国名
      オランダ
    • 外国機関名
      アムステルダム自由大学/アムステルダム大学
  • [国際共同研究] マンチェスター大学(英国)

    • 国名
      英国
    • 外国機関名
      マンチェスター大学
  • [雑誌論文] Ranking network mechanisms by how they fit diverse experiments and deciding on E. coli's ammonium transport and assimilation network2019

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Westerhoff Hans V.、Kurata Hiroyuki、Boogerd Fred C.
    • 雑誌名

      npj Systems Biology and Applications

      巻: 5 ページ: 1

    • DOI

      https://doi.org/10.1038/s41540-019-0091-6

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] libRCGA: a C library for real-coded genetic algorithms for rapid parameter estimation of kinetic models2018

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Boogerd Fred C.、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      IPSJ Transactions on Bioinformatics

      巻: 11 ページ: 31~40

    • DOI

      https://doi.org/10.2197/ipsjtbio.11.31

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [学会発表] Ranking E. coli’s ammonium transport and assimilation netwoks by how they fit diverse experiments2019

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda, Hans V. Westerhoff, Hiroyuki Kurata, and Fred C. Boogerd
    • 学会等名
      AMSA Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] 生物シミュレーションモデルのパラメータ推定問題2019

    • 著者名/発表者名
      前田和勲
    • 学会等名
      創価大学
    • 招待講演
  • [学会発表] Ranking E. coli’s ammonium transport and assimilation network by how they fit diverse experiments2019

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda, Hans V. Westerhoff, Hiroyuki Kurata, and Fred C. Boogerd
    • 学会等名
      AIMMS Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] Ranking E. coli’s ammonium transport and assimilation networks by how they fit diverse experiments2019

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda, Hans V. Westerhoff, Hiroyuki Kurata, and Fred C. Boogerd
    • 学会等名
      BioSB 2019
    • 国際学会
  • [学会発表] 大腸菌アンモニア輸送-同化システムのシミュレーション2019

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda, Hans V. Westerhoff, Hiroyuki Kurata, and Fred C. Boogerd
    • 学会等名
      定量生物学の会 第9回年会
  • [学会発表] 制約付き最適化を使った動力学パラメータ推定手法の提案と大腸菌アンモニア同化-輸送ネットワークへの応用2018

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda, Hans V. Westerhoff, Hiroyuki Kurata, and Fred C. Boogerd
    • 学会等名
      生命科学系フロンティアミーティング
  • [学会発表] libRCGA: 動力学モデルの高速なパラメータ推定のための遺伝的アルゴリズムライブラリ2018

    • 著者名/発表者名
      前田和勲、Fred C. Boogerd、倉田博之
    • 学会等名
      第55回 情報処理学会 バイオ情報学研究会
  • [学会発表] 大腸菌AmtBはアンモニアの能動輸送体か?それとも受動輸送体か?2018

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda, Hans V. Westerhoff, Hiroyuki Kurata, and Fred C. Boogerd
    • 学会等名
      The 41th Annual Meeting of the Molecular Biology Society of Japan
  • [学会発表] ネガティブフィードバック構造に基づく生物振動子の頑健性と調節可能性の解析2018

    • 著者名/発表者名
      前田和勲、倉田博之
    • 学会等名
      IIBMP2018
  • [備考] 九州工業大学 若手研究者フロンティア研究アカデミー

    • URL

      http://www.ccr.kyutech.ac.jp/ttacademy/news/entry-4435.html

  • [備考] 研究代表者ウェブサイト

    • URL

      http://kurata21.bio.kyutech.ac.jp/maeda/

URL: 

公開日: 2019-12-27  

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