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2022 年度 実施状況報告書

人工遺伝子回路を使って代謝ネットワークを制御するための基盤計算技術の開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K12247
研究機関九州工業大学

研究代表者

前田 和勲  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (50631230)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2027-03-31
キーワード合成生物学 / 遺伝子回路 / 大腸菌
研究実績の概要

本研究では、人工遺伝子回路を活用して代謝ネットワークを時間的・定量的に制御することを目指している。人工遺伝子回路の効果を検証するため、医薬品の重要な前駆体であるシキミ酸生産に取り組む。シキミ酸生産は従来の代謝工学的手法でかなり効率化されている。人工遺伝子回路を使う新しい方法で、それを越える生産効率が達成できれば面白いと考えている。

遺伝子回路設計において、計算機を用いて遺伝子回路の作成・検証・改良サイクルを迅速に回すことが重要であり、これまで検証の過程が時間を要していた。そこで我々は、遺伝子回路自動設計システムを改良し、設計された遺伝子回路の挙動やネットワーク構造、対応するDNA配列を瞬時に可視化することが可能になった。具体的には、SBML(Systems Biology Markup Language)やSBOL(Synthetic Biology Open Language)といった標準データ形式で設計した遺伝子回路やDNA配列を出力できる機能を追加した。

また、作成された遺伝子回路の挙動やそのDNAを迅速に可視化するためのWebアプリケーションを開発した。このWebアプリケーションは遺伝子回路自動設計システムとは独立したものであり、将来的には一般に公開する予定である。このWebアプリケーションによって、システム生物学や合成生物学に関連する10種以上のファイルフォーマットのデータを可視化することが可能になった。このアプリケーションの活用により、遺伝子回路の設計プロセスがより効率的かつ迅速に行えるようになった。

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

2022年度は、設計した遺伝子回路のin silico検証を迅速化することを目指していたが、その目標は達成できた。

今後の研究の推進方策

我々はこれまでに、大腸菌のエネルギー代謝と窒素代謝のシミュレーションモデルを開発している。これには、シキミ産合成経路が含まれていないので、これを追加する。モデルが大規模になることが予想されるので、モデルの簡略化を試みる。具体的には、感度解析を行って、増殖速度とグルコース取り込み速度に大きな影響を与える酵素をピックアップする。重要な酵素のみを遺伝子回路によって制御することで、代謝ネットワーク制御問題の複雑性を減らす。

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2022 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) 学会発表 (1件)

  • [国際共同研究] アムステルダム自由大学(オランダ)

    • 国名
      オランダ
    • 外国機関名
      アムステルダム自由大学
  • [雑誌論文] MLAGO: machine learning-aided global optimization for Michaelis constant estimation of kinetic modeling2022

    • 著者名/発表者名
      Maeda Kazuhiro、Hatae Aoi、Sakai Yukie、Boogerd Fred C.、Kurata Hiroyuki
    • 雑誌名

      BMC Bioinformatics

      巻: 23 ページ: 1

    • DOI

      10.1186/s12859-022-05009-x

  • [学会発表] A hybrid approach for kinetic parameter estimation based on machine learning and global optimization2022

    • 著者名/発表者名
      Kazuhiro Maeda
    • 学会等名
      IIBMP2022

URL: 

公開日: 2023-12-25  

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