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本年度は、以下のような項目について解析をすすめた。(1) 転写因子のターゲットの網羅的予測:昨年度に引き続き、酵母ゲノムについて、蛋白質とDNAの相互作用データ、複合体の構造データや計算機シミュレーション、従来の配列情報に基づく方法などいくつかの予測方法を組み合わせることにより、網羅的な予測を行った。また、ChIP-chipやChIP-seqのデータと組み合わせて予測結果の評価を行った。これらの実験データと予測を組み合わせることにより、より精度良くターゲットを同定することができることがわかった。(2) 転写制御領域のコンテクストの解析:ターゲット遺伝子のプロモータ上に結合する転写因子のコンテクストとターゲット遺伝子の発現や機能との関係を解析した。例として、Mafという転写因子について、ターゲット候補遺伝子群のプロモータに結合する転写因子を網羅的に予測し、Mafと他の転写因子との共起関係や転写因子間の距離などの情報をもとに、これらと遺伝子発現の実験データや機能を比較した。この結果、特定の転写因子との共起関係と遺伝子発現データや機能との間に相関を見いだすことができた。(3) 転写制御ネットワークと協同性の解析:転写制御情報のデータベースを解析することにより、転写因子とターゲット遺伝子の産物からなるネットワークを構築しつつある。また、構造情報に基づいた転写因子複合体構造ネットワークを構築し、実験データに基づくネットワークを統合しつつある。この統合した転写制御ネットワーク用いて、いくつかの転写制御系について構造レベルでの協同性を調べた。これらの例について調べた結果、協同的なDNAへの結合により特異性が上がることがわかった。
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