研究課題
次世代シーケンサーの登場に伴い、大量の環境試料に対するメタゲノム解析が報告されている。メタゲノム配列断片は、非常に新規性の高い微生物種を多く含むため、これまで解読されてきた微生物種ゲノムとは異なるゲノム配列特徴を有する場合が多い。一括学習型自己組織化マップ(BLSOM)は連続塩基頻度に着目することで、ゲノム塩基配列を生物種ごとに分離(自己組織化)できる。BLSOMを用いて、メタゲノム配列断片を、由来するゲノムごとに再構築するための解析手法の開発を行った。まず、活性汚泥や海水などの異なる環境より取得された大量のメタゲノム配列断片を混合してBLSOM解析を行うことで、各環境に特異的に存在する微生物群の存在を明らかにすることができた。さらに、特定の環境試料に由来する大量なメタゲノム配列断片と、それらの各配列の2塩基組成や3連塩基組成を保持したランダム配列を混合したBLSOM解析を行うことで、同一あるいは近縁な生物種由来と考えられるゲノム塩基配列断片別に分離可能であり、その環境中に生息する微生物群集の集団構造を明らかにすることができた。また、環境の改善に役立つ、具体的にはPCB分解、ポリエチレン分解等の代謝系遺伝子群のカタログ化を行い、メタゲノム配列断片に対するタンパク質機能推定を行った。ハワイ沖に特異的に存在する微生物群がPCB分解に関わる代謝遺伝子を保有している可能性が高いなど、有用物質の生産や有害物質の分解に係わる代謝系遺伝子セットを備えている微生物種の探索が可能なことを見出した。メタゲノム配列断片に対し、新規性の高い微生物ゲノム別の再構築方法のシステム化、ならびに、そのゲノムが保有するタンパク質機能推定のためのカタログの拡充を行うことで、様々な環境特異的に生息する微生物が持つ代謝システムの全体像把握が可能となる。
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