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2019 年度 実施状況報告書

微生物エピゲノム変化の解明に向けたPacBioメチル化データ解析技術の開発

研究課題

研究課題/領域番号 19K20409
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

齋藤 裕  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60721496)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワードエピゲノム / DNAメチル化 / PacBio / バイオインフォマティクス
研究実績の概要

細菌や真核微生物のエピゲノム研究では、様々な種類のDNAメチル化(5mC、6mA、4mC)を検出可能なPacBioシーケンサーが、Illuminaシーケンサーよりも広く使用されている。しかし、PacBioメチル化データを解析するためのバイオインフォマティクス技術は発展途上であり、特に、メチル化をサンプル間で比較して変化を検出する解析には確立された手法が存在しない。これまでに研究代表者は、Illuminaシーケンサーから得られるメチル化データの解析技術を開発してきた。この経験を活かして本研究では、PacBioデータからメチル化変化を高精度に検出する新しい解析技術を開発する。また、この手法を公開されている様々な微生物のPacBioデータに適用して、これまで見過ごされていた生育条件や発生段階によるメチル化変化の新たな発見を目指す。
今年度は、PacBioデータからメチル化変化を検出するための解析技術について理論の検討を行った。特に、細菌や真核微生物のメチル化の特徴として、ほ乳類のメチル化に比べてメチル化レベルが低いことが挙げられる。この特徴をうまく扱えるように、既存のCpHメチル化の理論などを参考に文献調査を行った。また、本研究で開発する解析技術をテストするためのデータとして、数種類の細菌および真核微生物(A. oryzae、L. starkey、T. reesei、C glutamicum)についてPacBioデータを取得した。次年度以降、理論の検証を進めプログラム実装を行い、テスト用データの解析を行う。

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

理論の検証については若干遅れているが、テスト用データの取得は予定より進展している。全体として、おおむね順調に進展している。

今後の研究の推進方策

継続して理論の検証を進め、プログラム実装を行う。解析技術を論文化した後、テスト用データを解析して生物学的に新しい知見を得ることも試みる。

次年度使用額が生じた理由

理論の検証が予定より若干遅れたため、2019年度に計算機使用料として計上していた予算を2020年度に使用する計画にした。

  • 研究成果

    (31件)

すべて 2020 2019

すべて 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (28件) (うち国際学会 13件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Comprehensive epigenome characterization reveals diverse transcriptional regulation across human vascular endothelial cells2019

    • 著者名/発表者名
      Nakato Ryuichiro、Wada Youichiro、Nakaki Ryo、Nagae Genta、Katou Yuki et al.
    • 雑誌名

      Epigenetics & Chromatin

      巻: 12 ページ: 77

    • DOI

      10.1186/s13072-019-0319-0

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Developing a codon optimization method for improved expression of recombinant proteins in actinobacteria2019

    • 著者名/発表者名
      Saito Yutaka、Kitagawa Wataru、Kumagai Toshitaka、Tajima Naoyuki、Nishimiya Yoshiyuki、Tamano Koichi、Yasutake Yoshiaki、Tamura Tomohiro、Kameda Tomoshi
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 9 ページ: 8338

    • DOI

      10.1038/s41598-019-44500-z

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 機械学習が道先案内するタンパク質の進化分子工学.2019

    • 著者名/発表者名
      梅津 光央, 齋藤 裕, 亀田 倫史, 津田 宏治.
    • 雑誌名

      BIO INDUSTRY

      巻: 36 ページ: 55-63

  • [学会発表] Predicting antibody affinity changes upon mutations by combining multiple predictors.2020

    • 著者名/発表者名
      Yoichi Kurumida, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      The 19th Annual PepTalk.
    • 国際学会
  • [学会発表] Can machine learning guide directed evolution of functional proteins?2020

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Takumi Sato, Tomoshi Kameda, Koji Tsuda, and Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The 64th Annual Meeting of the Biophysical Society (BPS 2020).
    • 国際学会
  • [学会発表] Evaluation of the protein stability by molecular dynamics simulation.2020

    • 著者名/発表者名
      Tomoshi Kameda, Kaito Kobayashi, Shin Irumagawa, Ryoichi Arai, Yutaka Saito, Takeshi Miyata, Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The 64th Annual Meeting of the Biophysical Society (BPS 2020).
    • 国際学会
  • [学会発表] Evaluating self-assembly propensity of tetra-peptide using MD and machine learning.2020

    • 著者名/発表者名
      Yoichi Kurumida, Keisuke Ikeda, Yusuke Nakamichi, Kaito Kobayashi, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      The 64th Annual Meeting of the Biophysical Society (BPS 2020).
    • 国際学会
  • [学会発表] Evaluation of the protein thermal stability by molecular dynamics simulation.2020

    • 著者名/発表者名
      Kaito Kobayashi, Tomoshi Kameda, Shin Irumagawa, Yutaka Saito, Takeshi Miyata, Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The 19th Annual PepTalk.
    • 国際学会
  • [学会発表] Developing a sequence design method for increasing the expression of recombinant proteins in actinobacteria.2020

    • 著者名/発表者名
      Naoyuki Tajima, Wataru Kitagawa, Yutaka Saito, Yoshiyuki Nishimiya, Koichi Tamano, Yoshiaki Yasutake, Tomohiro Tamura, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      The 19th Annual PepTalk.
    • 国際学会
  • [学会発表] 機械学習支援によるタンパク質の効率的進化工学.2020

    • 著者名/発表者名
      中澤 光, 及川 未早来, 齋藤 裕, 亀田 倫史, 津田 宏治, 梅津 光央.
    • 学会等名
      日本農芸化学会 2020年度大会.
  • [学会発表] Predicting antibody affinity changes upon mutations with machine learning.2019

    • 著者名/発表者名
      Yoichi Kurumida, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      Antibody Engineering & Therapeutics.
    • 国際学会
  • [学会発表] Machine-learning application for directed evolution of functional proteins2019

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Takumi Sato, Tomoshi Kameda, Koji Tsuda, and Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The 11th Protein & Antibody Engineering Summit (PEGS Europe 2019).
    • 国際学会
  • [学会発表] CodonAdjust: a software for in silico design of a mutagenesis library with specific amino acid profiles.2019

    • 著者名/発表者名
      Nguyen Thuy Duong, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      The 11th Protein & Antibody Engineering Summit (PEGS Europe 2019).
    • 国際学会
  • [学会発表] Machine-Learning-Guided Mutagenesis for Directed Evolution of Recombinant Proteins.2019

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Teppei Niide, Tomoshi Kameda, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The American Institute of Chemical Engineers Annual Meeting 2019 (AIChE 2019).
    • 国際学会
  • [学会発表] CodonAdjust: a software to design codon nucleotide compositions for generating mutagenesis libraries.2019

    • 著者名/発表者名
      Nguyen Thuy Duong, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      The 20th International Conference on Systems Biology (ICSB 2019).
    • 国際学会
  • [学会発表] Machine-learning-guided mutagenesis platform for evolution: from GFP to YFP.2019

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Teppei Niide, Tomoshi Kameda, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The 18th Asian Pacific Confederation of Chemical Engineering Congress (APCChE 2019).
    • 国際学会
  • [学会発表] Machine-learning-guided mutagenesis for directed evolution of fluorescent proteins.2019

    • 著者名/発表者名
      Tomoshi Kameda, Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Teppei Niide, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      The 33rd Annual Symposium of the Protein Society.
    • 国際学会
  • [学会発表] 放線菌における遺伝子配列改変による発現調節の解析.2019

    • 著者名/発表者名
      田島 直幸, 北川 航, 齋藤 裕, 西宮 佳志, 玉野 孝一, 安武 義晃, 田村 具博, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      第34回 日本放線菌学会大会.
  • [学会発表] 機械学習と実験の融合によるタンパク質の高機能化.2019

    • 著者名/発表者名
      齋藤 裕, 及川 未早来, 中澤 光, 亀田 倫史, 津田 宏治, 梅津 光央.
    • 学会等名
      第71回 日本生物工学会大会.
  • [学会発表] 放線菌における遺伝子配列改変による発現調節の解析.2019

    • 著者名/発表者名
      田島 直幸, 北川 航, 齋藤 裕, 西宮 佳志, 玉野 孝一, 安武 義晃, 田村 具博, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      第71回 日本生物工学会大会.
  • [学会発表] Machine-learning-guided mutagenesis for directed evolution of fluorescent proteins.2019

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Saito, Misaki Oikawa, Hikaru Nakazawa, Teppei Niide, Tomoshi Kameda, Koji Tsuda, Mitsuo Umetsu.
    • 学会等名
      日本バイオインフォマティクス学会2019年年会, 第8回 生命医薬情報学連合大会 (IIBMP 2019).
  • [学会発表] Comparative analysis of the relationship between translational efficiency and sequence features of endogenous proteins of multiple organisms using ribosomal profiling data.2019

    • 著者名/発表者名
      田島 直幸, 熊谷 俊高, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      日本進化学会 第21回大会.
  • [学会発表] 人工知能と実験の融合による生物工学研究.2019

    • 著者名/発表者名
      齋藤 裕.
    • 学会等名
      公益社団法人日本技術士会神奈川県支部 第80回CPD講座「ここまで進んだ医療・生命科学へのAIの活用」
    • 招待講演
  • [学会発表] Evaluating self-assembly propensity of tetra-peptide using MD and machine learning.2019

    • 著者名/発表者名
      Yoichi Kurumida, Keisuke Ikeda, Yusuke Nakamichi, Kaito Kobayashi, Yutaka Saito, Tomoshi Kameda.
    • 学会等名
      第4回LLPS研究会.
  • [学会発表] CodonAdjust: a software to design codon nucleotide compositions for generating mutagenesis libraries.2019

    • 著者名/発表者名
      Nguyen Thuy Duong, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      第42回 日本分子生物学会年会 (MBSJ 2019).
  • [学会発表] Evaluating aggregation propensity of tetra-peptide using MD and machine learning.2019

    • 著者名/発表者名
      来見田 遥一, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      第57回 日本生物物理学会年会.
  • [学会発表] 複数の予測器の組み合わせによる抗体変異体の結合力変化の予測.2019

    • 著者名/発表者名
      来見田 遥一, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      日本バイオインフォマティクス学会2019年年会, 第8回 生命医薬情報学連合大会 (IIBMP 2019).
  • [学会発表] CodonAdjustment: an algorithm to optimize codon nucleotide compositions for mutagenesis library by using non-linear optimization.2019

    • 著者名/発表者名
      Nguyen Thuy Duong, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      日本バイオインフォマティクス学会2019年年会, 第8回 生命医薬情報学連合大会 (IIBMP 2019).
  • [学会発表] AIが導くタンパク質の進化:指向性が強い変異体は必要か?2019

    • 著者名/発表者名
      及川 未早来, 齋藤 裕, 亀田 倫史, 中澤 光, 二井手 哲平, 津田 宏治, 梅津 光央.
    • 学会等名
      第19回日本蛋白質科学会年会 第71回日本細胞生物学会大会 合同年次大会.
  • [学会発表] リボソームプロファイリングを用いた複数生物の内在性タンパク質の翻訳効率に関係する配列特徴量の解析.2019

    • 著者名/発表者名
      田島 直幸, 熊谷 俊高, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      第19回日本蛋白質科学会年会 第71回日本細胞生物学会大会 合同年次大会.
  • [学会発表] 機械学習を用いた抗体変異体の結合力変化の予測.2019

    • 著者名/発表者名
      来見田 遥一, 齋藤 裕, 亀田 倫史.
    • 学会等名
      第19回日本蛋白質科学会年会 第71回日本細胞生物学会大会 合同年次大会.

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公開日: 2021-01-27  

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