2024 Fiscal Year Annual Research Report
Development of pathogen sensors based on the detection of host recognition molecules for the post-PCR era
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23K17767
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
佐藤 久 北海道大学, 工学研究院, 教授 (80326636)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齋藤 伸吾 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (60343018)
中屋 佑紀 北海道大学, 工学研究院, 助教 (60868735)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Keywords | レジオネラ / アプタマー / センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
現在、水中の微生物分析法には、培養に基づく方法と、培養を介さない、顕微鏡を用いた直接計数法、免疫学的方法、バイオマーカーを検出する方法などがある。各々の方法には、労力、コスト、操作の煩雑さ、検出時間といった点で一長一短がある。そのため我々は、これらの課題を克服した新たな簡易水質分析法を四半世紀にわたり開発してきた。本研究ではDNAアプタマー（Apt）を用いた水中レジオネラ属菌純菌株（Legionella pneumophila (ATCC 33152)、Lpと称す）の簡易検出技術を開発した。
本研究では高分子増強キャピラリー過渡的等速電気泳動（PectI）選抜法によるシングルラウンド選抜と、類似配列群に分けるクラスタリング法とディープラーニングを用いた定量的処理に基づく大規模NGS解析によって選抜した。このApt選抜システムは、キャピラリー電気泳動（CE）を用いてApt選抜操作を1回で完了するものである。本研究では、Lpとランダム化したssDNAライブラリーを混合し、PectI選抜法を実施した。PectI選抜後、Lpのピークに存在するssDNAを分取し、PCR増幅した。これらDNAの配列をNGSによって決定し、類似性の高い配列群（ファミリー）を解析し、ファミリーの親配列をAptとした。
本研究では7つのLp用Apt（Apt-Lp1からApt-Lp7）を選抜できた。これらの解離定数（Kd）を算出したところ、Apt-Lp1、Lp2、Lp4、Lp7のKdは先行研究のそれよりも低かった。このことから、本研究にて高性能のLp用Aptを選抜できたことが明らかとなった。
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