2020 Fiscal Year Annual Research Report
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18H04004
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
和田 洋 筑波大学, 生命環境系, 教授 (60303806)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢田 哲士 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (10322728)
川島 武士 国立遺伝学研究所, 情報研究系, 助教 (10378531)
市瀬 夏洋 京都大学, 情報学研究科, 助教 (70302750)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 遺伝子ネットワーク / 新規細胞タイプ / 進化 / ゲノム / 非モデル生物 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
棘皮動物を対象に、発生過程における遺伝子発現の個体変異を検出することで、発生過程で作動している遺伝子発現制御ネットワークに変異が見られることを検証した。その結果、転写因子の発現パターンに変異が検出されており、発生過程でのネットワークの違いがあるという仮説を支持する証拠を得た。この変異が新規細胞タイプの形成に寄与している可能性を指摘しながら、公表に向けて進めていく。
また、発生段階における遺伝子ネットワークのin silico での解析によって、発生砂時計モデルの検証も行った。発現パターンが最も保存していると言われる胚形成中期に遺伝子ネットワークの変異ロバスト性が最も高いことを示した。また変異ロバスト性だけではなく遺伝子ネットワークのホメオスタシスも発生段階によって変化し、中期に最も低くなることを見いだした。変異ロバスト性とホメオスタシスの理論的解析により両者は負に相関していることを示した。
さらに、動物の進化における保存されたネットワークの一端を明らかにするため、動物門毎に特異的なmicrosyntenyと、そこに保存された短い配列を抽出した。非モデル生物においては、遺伝子モデル予測が不完全なために第一イントロン内の保存された制御領域を発見するのが困難であり、この問題を解決することが課題として残った。
非モデル生物ゲノムにおけるタンパク質コード遺伝子の発見にも取り組んだ。ここでは、十分な量の学習データを用意することが難しいため、遺伝子発見で頻繁に用いられるk-merの出現頻度の統計について、比較的小さなkでも高い信頼性を示す遺伝子発見手法を開発した。この手法の予測精度は、従来のベンチマークデータでは95%を越えるが、同時に、これらのデータに潜む問題点も明らかになった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
理論的な解析と実験的な解析を複合的に組み合わせつつ、遺伝子ネットワークの柔軟性とロバスト性に多角的にアプローチすることで、新規細胞タイプの創成の理解につながる成果が得られてきている。２０年度は移動に制限があったため、研究打ち合わせが十分に行えなかった点もあるが、４人の研究者の成果を有機的に結びつけた新たな構想が結実してきている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、実地での研究打ち合わせの機会を増やして、個々の研究成果を有機的に結びつけて研究を展開していく。また、学会誌の特集号の形で成果を発表していくことで、この研究グループでの成果を広く発信することも計画する。
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