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インフォマティクス技術を用いて、ゲノム配列中からシグナルペプチドの候補配列を選択し、ライブラリー化を行う。次に分泌生産させる異種蛋白質と、介在配列無しでその成熟配列と直接結合したライブラリーを構築し、目的タンパク質を最も効率良く分泌生産するシグナル配列を検索する汎用的ツール(Signal Peptide Optimization Tool:SPOT)を構築することを目的として、研究を行った。
まず酵母(Saccharomyces cerevisiae)を対象とし、LacAをモデルタンパク質として実験系の確立を目指した。その結果構想通りに、シグナル配列ライブラリーを介在配列無しに、直接結合させる実験系を構築することができた。
得られた手法により、LacAの分泌生産に適した配列を探索し、ゲノム配列より効率よく分泌させる配列を複数取得することができた。さらに得られた配列を単鎖抗体の分泌発現にも応用し、効率よく分泌させることを確認した。
現在本システムを用い、より広範囲のシグナルペプチドライブラリーから最適配列をスクリーニングすることを試みている。
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