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研究代表者は先に、抽出されたＤＮＡの９９.９％以上が土壌菌由来である「保存の良くないＤＮＡ」からでも、ミトコンドリアゲノム全塩基配列の決定を可能とする次世代シーケンサによる古代ゲノム分析手法を開発した。この手法を用い、中国・山東省の２５００年前の遺跡から出土した古人骨の分析を行い、複数の古人骨のミトコンドリアゲノム塩基配列を決定した。決定したミトコンドリアゲノム全塩基配列の平均デプスならびに全長のカバレッジ率は、前年度までに分析した山東省の２０００年前の遺跡から出土した古人骨試料と比べて低かったが、複数個体に関してほぼ全長に近いミトコンドリア塩基配列情報を、高いデプスデータとして得ることに成功した。
これら実験解析に加え、次世代シーケンサから出力される生データの分析に不可欠なバイオインフォマティックス処理を容易にする解析ツール開発をおこなった。古人骨ゲノム解析では、長期に及ぶ時間経過の中で受けた様々な塩基修飾やコンタミネーションの割合の推定（データの信頼性の検証）など、現代人ゲノムの解析に加えて、古人骨ゲノムに固有の問題に対応した解析が不可欠である。そこで、現代人・古人骨共通の「ミトコンドリアゲノムにマッピングされた次世代シーケンサ出力生データに関するプロファイリングおよび解析」、そして、古人骨ゲノムに固有の「プロファイリングおよび解析」をおこなうためのツールを開発した。加えて、解析は煩雑なコマンド操作で実行するのではなく、マウス操作での実行を可能にするＧＵＩ解析ツールとして開発した。これにより、次世代シーケンサから出力される膨大な塩基配列情報を視覚的に解析することを可能とした。
上記の古人骨ミトコンドリアゲノム配列と解析ツールとを用い、古人骨それぞれのハプログループを決定すると共に、ミトコンドリア系統ネットワークから古人骨ごとの変異塩基情報を明らかにすることに成功した。
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