| 研究課題/領域番号 |
20K06584
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分43040:生物物理学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
大貫 慎輔 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任助教 (80739756)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 出芽酵母 / 細胞形態 / iIACS / FACS / CalMorph / Bar-seq / 次世代シーケンサ / 大規模解析 |
|---|
| 研究成果の概要 |
生命活動は遺伝子が互いに協調し相互作用することで機能している。出芽酵母では、1800万株に及ぶ二重遺伝子破壊株の増殖表現型を観察することで網羅的に遺伝的相互作用のネットワークが明らかにされた。本研究では、高次元形態情報を用いて遺伝的相互作用を徹底的に明らかにすることが可能な技術の開発を行う。本研究が提案する手法は、最新のセルソーター技術と次世代シーケンサー技術を組み合わせて、一度に数千株の形態情報を取得可能にする。本研究では、提案手法を実現するシステムのコンセプトを検証するためにFACSと次世代シーケンサーを組み合わせて実用レベルのシステムを実装し、提案法の実現可能性を実証した。
|
| 自由記述の分野 |
生命応答システム
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
増殖表現型が生育機能を反映する一方で、高次元形態表現型は様々な細胞内プロセスを高解像度に反映する。生命活動の実態を遺伝子間の複雑な相互作用からより深く理解するためには、遺伝子間相互作用ネットワークを従来の増殖表現型だけでなく高次元形態表現型に拡張する必要がある。本研究では、そのための基盤的な技術開発の基礎を築いており、複雑な生物学的現象を理解するための足がかりとなる。遺伝子間相互は複雑で予想不可能な遺伝病や有害な薬理作用の源泉となっており、本研究が遺伝子間相互作用ネットワークのより深い理解に貢献することで、原因不明の難病や希少疾患を克服する機会につながることを期待できる。
|
