【研究領域課題番号】19K15809 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

大腸菌 / 物質生産 / 翻訳促進 / 遺伝子発現 / 翻訳 / 画像解析 / タンパク質発現 / タンパク質翻訳 / 細胞性粘菌

【研究成果の概要】

本研究では，研究代表者らが先に見出した「外来の塩基配列によって翻訳が促進される現象（TED）」のメカニズムの解明に取り組んだ。まず，TEDの影響下にある遺伝子の転写産物の量に着目し，レポーター遺伝子のmRNA量を調べた。その結果，対照と比べて数倍程度多かった。さらに，試験管内において TEDの再現を得る方法の検討を行った。その結果，大腸菌由来リボソームなどの精製した分子群を用いることでその再現に成功した。この時，反応に対照と同量のmRNAを用いた場合でもTEDが観察できた。細胞内でのTEDのメカニズムとして，分解抑制によるmRNAの量的変化，リボソームによる翻訳の開始促進があると考えた。

【研究の社会的意義】

大腸菌を用いた異種タンパク質の生産は，基礎研究のみならず産業レベルでも基盤的な技術である。我々が見出したTEDと今回明らかにしたそのメカニズムは，これまで生産技術改良が頭打ちになっていたところに，増産に向けた開発の新しい端緒と視点を与えるものである。基礎研究でも簡単に導入可能である。

【研究種目】若手研究

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】動物生産科学

【研究領域課題番号】16H02584 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

着床・胎盤形成 / 上皮間葉系転換 / 細胞融合 / トロホブラスト細胞 / 子宮内環境 / 受胎率向上 / 反芻動物 / 子宮内膜 / 遺伝子発現 / タンパク質発現 / 着床 / 妊娠成立 / 構築 / 再構築

【研究成果の概要】

反芻動物において、妊娠着床が進行するためには胚トロホブラスト細胞の接着開始後から、がん細胞の転移で明らかになった「上皮間葉系転換EMT」がトロホブラスト細胞で起こること、それが起こり始めるとトロホブラスト細胞同士の融合による２核や多核細胞の形成、２核以上の細胞からの妊娠関連糖タンパク質（pregnancy associated glycoprotein, PAG）の発現が起こることにより、妊娠着床が進行することを明らかにした。さらに、その間に発現・機能するエクソソーム、miRNAやlncRNAの機能も明らかにすることが出来た。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】40,820千円 (直接経費: 31,400千円、間接経費: 9,420千円)

【研究分野】生物物理学

【研究領域課題番号】24657109 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

光生物 / バイオイメージング / 生体高分子構造・機能 / 生物工学 / クリプトクロム / フラビンタンパク質 / 吸収スペクトル解析 / タンパク質発現 / タンパク質精製 / 光スイッチ / 遺伝子発現

【研究成果の概要】

研究代表者がこれまでに、独自に同定・解析した新しい光受容タンパク質の光スイッチ系を発展させ、より広くタンパク質活性や生体分子の制御に利用できる可能性を探った。具体的には、クリプトクロム分子の細胞内局在制御およびクリプトクロムの大量発現系の構築を目指した。その結果、哺乳類細胞膜上に蛍光シグナルを観察することに成功した。また、出芽酵母を用いた安定発現系において、発色団を保持した状態のクリプトクロムの高発現を見いだし、精製、分光解析、および生化学的解析に成功した。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2012-04-01 - 2014-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】統計科学

【研究領域課題番号】16300088 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 統計推論 / ブースティング / 遺伝子発現 / タンパク発現 / SNP / プロテオーム / ゲノムデータ / マイクロアレイ / パタン認識 / メタアナライシス / 関数データ解析 / 独立成分分析 / 自己組織化主成分 / 多重比較 / 一塩基多型 / バイオインフォマティクス / バイアスモデル

【研究成果の概要】

バイオインフォマティックスのための新たな統計科学を構築することに貢献した。特にヒトゲノム多様性に由来する様々なデータから合理的な結論を得るための統計的方法論を開発した。具体的な問題としては、遺伝子発現データからの難治性がん疾患遺伝子の発見や、SNPsデータから薬剤感受性を規定する遺伝子多型の同定が挙げられる。これらの目的のために特化した新たな統計的方法を開発,又は開発中である。主な研究成果は次のようにまとめられる.
1.遺伝子発現の表現形との相関研究はグループ・ブースとの提案,実用化が成された.
2.タンパク発現の相関研究は共通ピーク法が実用化され,実データで新たな知見が得られた.
3.ゲノム多様性と治療効果に関連するSNPsの探索は現在,方法論的検討を終えて進行中である.
4.機械学習の方法論として,ゲノムデータの解析を念頭においてブースティングやICAの統計的考察が統一的に成された.
このことによって機械学習の分野で文字・音声・画像認識のために開発された統計的パタン識別の方法,独立線分解析,ブリーフプロパゲイションが、ゲノムデータの解析法に拡張させたことによって更なる方法の提案と普及が期待される。これは統計学、情報学、人工知能分野などを横断的に展開する新分野の誕生への貢献が期待される。一方で今回の研究プロジニクトよって、厳しい管理とよく整理された環境のもとで,ヒト遺伝子解析データの本格的な統計解析が実施されたことは、従来の多くの困難な問題の解決に多大な貢献が期待される。将来的にはいわゆる「テイラーメイド医療」の実現に、統計学の分野からの積極的な貢献となると考えられる。上記の計画を円滑に進めるために癌研究所,国立遺伝研究,国立がんセンター研究所,国立循環器センター研究所の共同研究者との情報交換,共同研究を密接に行った.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2004 - 2007

【配分額】14,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 990千円)