| 研究課題/領域番号 |
18K19155
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分37:生体分子化学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京農工大学 (2021)
国立研究開発法人理化学研究所 (2018-2020) |
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研究代表者 |
津川 裕司 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30647235)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| キーワード | システムバイオロジー / メタボロミクス / リピドミクス / 質量分析 / インフォマティクス |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、既知代謝経路では定義できず酵素変化や非特異的な反応から生じるエピメタボライトといった新規代謝物の同定に向けた新たなノンターゲットメタボローム解析プラットホームの構築を行なった。本研究により行われたタンデムマススペクトル（MS/MS）の機械学習により、未同定スペクトルが「どのような代謝物クラスに由来するものか」を予測することが可能となった。また、脂質理論MS/MSスペクトルの開発により、合計117脂質クラスを同定ための基盤構築を行い、生体試料から8000種を超える脂質多様性を捉えることに成功した。
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| 自由記述の分野 |
システムバイオロジー
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で構築した新たなMS/MS解釈論であるfragment set enrichment analysis (FSEA)は、過去に報告例が無いことはもちろん、既知構造とリファレンススペクトルの情報を必要としない全く新しい網羅的な化合物構造推定手法である。当該研究で構築される手法は疾患代謝研究だけでなく、腸内細菌叢を含めた微生物研究、および植物化学研究においても化合物構造決定の効率が飛躍的に向上し、全世界の代謝研究に貢献できると期待される。また、10万種を超えるとされる生命の脂質多様性を明らかにすることは、脂質異常症の背後に潜む動作原理を分子レベルで明らかにするための基礎的なデータを提供する。
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