2019 Fiscal Year Research-status Report

A model of compensatory evolution for microRNA and its target genes

Research Project

Project/Area Number	19K06789
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	楠見淳子九州大学, 比較社会文化研究院, 准教授 (20510522)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	飯塚勝福岡女子大学, 国際文理学部, 学術研究員 (20202830) 一ノ瀬元史筑紫女学園大学, 現代社会学部, 教授 (30150460)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	補償的進化 / microRNA
Outline of Annual Research Achievements	microRNAsは、様々な遺伝子の発現調節機構に関わるRNA分子である。分子内の相補配列は構造上重要であるだけでなく、その一部はターゲットとする遺伝子に直接作用する配列（ガイド鎖）でもあり、miRNA分子内、miRNAとターゲットとする遺伝子間の相補配列間は共進化していると考えられる。本研究課題では、miRNAの作用機序に基づいた分子進化モデルを構築し、シミュレーションによる解析を行うことを目的とする。本年度は、microRNAとターゲット遺伝子が１対１で対応している（２対立遺伝子ー３遺伝子座モデル）モデルを構築し、いずれかの領域に変異がおこり配列の相補性が失われると適応度が下がる条件を設定し、シミュレーション解析を行なった。その結果、淘汰係数が高くなるとともに、どの領域も変異量が減少する傾向が見られたが、特にガイド鎖の領域では減少量が大きいという結果が得られた。これは、ガイド鎖の部分がmiRNAのステムーループ構造維持と、ターゲット遺伝子への結合という２つの機能をもつことから予想される結果であり、microRNAとターゲット遺伝子の共進化を反映したモデルが構築できたと思われる。さらに、ヒトゲノムのmiRNAのSNPデータを利用し、miRNA内の相補配列間、miRNA間、miRNAとターゲット遺伝子間の変異量を算出した。実際には、多くのmiRNA：ターゲット遺伝子の組み合わせは１対１対応となっていない場合が多く、今回のシンプルなモデルだけでは、観察結果をすべて説明することはできないが、相補的な配列をもつ領域はそれ以外の領域にくらべ、変異量が低くなっている傾向がみられ、機能的制約の下、変異が抑えられている可能性が高い。今後は、microRNA：ターゲット遺伝子の対応関係、ターゲット遺伝子の機能ごとに分類し、それぞれの領域によって変異量に違いがあるかを検証する。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason ①本年度は、もっともシンプルな１対１対応のモデルについては、シミュレーション解析を行うことを目標としていたが、これについてはすでに解析を終え、ターゲット遺伝子を複数にしたモデルについてのシミュレーションプログラムの作成を進めている。 ②データ解析については、ヒトのSNPsデータについては、データベースを利用して解析の道筋を概ねたてることができた。一方で、マウスやショウジョウバエなどの他の生物については利用できるデータはあるものの、microRNAに特化したデータベースはないため、その構築から行う必要がある。シミュレーション解析との比較を行う際には、複数の生物種のデータをもとに検証を行う必要があるので、来年度はデータ解析に注力して研究を遂行する。
Strategy for Future Research Activity	①来年度はmicroRNAとターゲット遺伝子が１：複数もしくは複数：１の対応になっているモデルの構築とシミュレーション解析を行う。対応関係が複数になることで、microRNAとターゲット遺伝子の変異量にどのような影響が生じるかを検証する。可能であれば、さらに遺伝子の重複、消失をモデルに加え、microRNA遺伝子ファミリーの多様性を決定する要因について考察する。 ②現在はヒト以外のモデル生物において、microRNAの多型データベースが構築されていない。そこで、microRNA領域情報とSNPsデータを組み合わせたデータベースを他のモデル生物で構築することを試みる。世代時間、集団サイズ、ゲノムサイズの異なる生物のデータを比較することにより、microRNAの多様化に関わる進化的要因について検証する。
Causes of Carryover	本年度購入したワークステーションの価格が当初の見込みよりかなり安く購入することができたため、未使用分を次年度に使用することとした。また、英文校閲、論文投稿のための経費を計上していたが、本年度中に執筆終了することができなかった。論文については次年度の投稿、掲載を目指す。