【研究分野】森林科学

【研究領域課題番号】16H02554 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

トドマツ / SNP / 局所適応 / 産地選択 / 多変量ランダムフォーレスト / 地理的遺伝変異 / 適応的遺伝子 / QTL / 種分布モデル / 連鎖解析 / GWAS / クライン / 形態生理 / 集団遺伝 / SNPアレイ / 積雪環境 / カロチノイド / 植栽適地モデル / ランダムフォーレスト / 成長予測 / ベイジアンラッソ回帰 / 光合成特性 / EST-SNP / EST-SSR / 北方針葉樹 / アソシエーション解析 / 遺伝子発現 / 生理形態 / 植栽適地 / 光合成 / SNPマーカー / 標高適応 / 南限集団 / 縦横比 / PAM / QTL解析 / 分布予測モデル / 相互移植試験 / ゲノムワイドSNP解析 / 生理形質 / 形態形質 / ddRAD / 天然集団 / トランスクリプトーム / データベース / 将来気候予測 / DNAチップ

【研究成果の概要】

トドマツ産地試験林の形態・生理解析から、適応に関与する機能形質を解明した。分離集団を用いて機能形質のQTLを解明し、樹冠発達にかかわる遺伝子としてAタイプARRのタンパクが候補として挙げられた。トドマツ相互移植試験地の表現型データとSNPデータに基づくアソシエーション解析から、生残・成長・繁殖等の適応形質に関連する候補SNPを検出した。北海道全域の天然林を対象に、集団遺伝解析を行い、気象因子が遺伝構造に及ぼす影響を明らかにした。さらに、産地試験地と気象データを統合し、北海道全域における最適産地を選べるモデルを構築できた。

【研究の社会的意義】

トドマツでは相互移植試験の結果から局所適応していることが示唆されており、環境適応に関与するゲノム研究のモデルとして最適である。本研究では、トドマツの相互移植試験地のアソシエーション解析から適応形質に関連する候補SNPを検出することができた。また、種分布モデルと産地試験データを融合させて、気候に適合する産地選択を行えるようになった。北海道では現在、地域別の採種園が造成されているが、本研究の成果をもとに、人為的な適応的遺伝子の移動を介して、各地域のトドマツ林を将来にわたり健全で生産性の高いゲノム組成を持つ森林へと改良することで、気候変動の影響緩和に貢献することが期待される。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】39,520千円 (直接経費: 30,400千円、間接経費: 9,120千円)

【研究分野】森林科学

【研究領域課題番号】25292081 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

QTL / フェノロジー / RADseq / SNPマーカー / リアルタイムPCR / トドマツ / トランスクリプトーム / データベース / 標高適応 / 連鎖地図 / ESTライブラリ / 耐凍性 / 適応的遺伝子 / 標高 / RAD-seq / 分離集団 / 遺伝子発現 / F2個体群 / マイクロサテライト / SNP / RNA / 次世代シーケンサー

【研究成果の概要】

トドマツの高標高×低標高交配家系から作出した分離集団240個体について、フェノロジーと成長形質を測定し、約500個のSNPマーカーを用いて連鎖地図を作成した結果、染色体数と同じ１2連鎖群に収束した。作成した連鎖地図を用いてQTL解析を行った結果、4形質について有意なQTLを検出できた。さらに、部位別に抽出したRNAを利用してトランスクリプトーム解析を行った結果、223,621本のトランスクリプトと71,707個の遺伝子が検出され、トドマツの遺伝子カタログデータベースを作成した。また、適応的遺伝子の季節変動を調べた結果、一部の遺伝子が強い周期性を持つことが判明した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)

【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)

【研究分野】人類遺伝学

【研究領域課題番号】11470505 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

全身性エリテマトーデス / 慢性関節リウマチ / Crohn病 / 遺伝子多型 / 遺伝子発現 / Fcγ受容体IIb / TNFR2 / Id / BLyS / NKG2C / CD94 / BCMA / 全身性エリテュトーデス / クローン病 / FLIP / CD19 / Fcγ受容体IIB / 疾患感受性 / differential display / 滑膜 / TNFα / SNP / ケモカイン受容体 / HLA-DRB1

【研究成果の概要】

慢性関節リウマチ(RA)、全身性エリテマトーデス(SLE)、Crohn病の病因、病態を、ゲノム研究のアプローチを用いて検討した。
まず、過去に系統的な多型スクリーニングが施行されていなかった遺伝子(TNFR2,FCGR2B, CD28,CTLA-4,CD80, CD86,CD22,SHP-1,CCR3,CCR4,CXCR1,CXCR2,CXCR3,BLYS, BCMA, OX4OL, NKG2A, NKG2C, CD94, IKKA)の多型スクリーニングを施行し、多数の新規の多型を見いだした。これらの多型および既知の多型(HLA-DRB1,TNF, FCGR2A, FCGR3A, FCGR3B)について、日本人患者群、健常対照群における遺伝子型を決定し、疾患との関連を検討した。この結果、TNFR2-196RとSLEとの関連、FCGR2B-232TとFCGR3A-176FのいずれもがSLEと関連すること、HLA-DRB1^*0405とTNFα-1031C、-863A、-857CハプロタイプのいずれもがCrohn病に関連すること、CD19の3'非翻訳領域のGTリピート多型がSLEと関連することなどを初めて見いだした。これら以外にも、ほかの遺伝子との組み合わせて疾患との関連が検出される多型や、機能的な違いと関連することが示唆される複数の多型を見いだした。
また、炎症局所において優先的に発現する遺伝子を、未知の遺伝子も含めて同定する目的で、differential display法を用いた検討を行った。RA滑膜では、変形性関節症を対象とした検討により、19個の遺伝子断片の発現上昇が認められた。それらのうちで、病態との関連が特に注目されたIdファミリー遺伝子群について、免疫組織化学的検討を行い、滑膜組織内の血管内皮細胞における発現亢進を見いだした。Crohn病においては、同一患者における病変部、非病変部の比較から、病変部において、FLIP, TNIKなど、病態との関連づけが可能である興味深い遺伝子が過剰発現することが見いだされた。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1999 - 2001

【配分額】14,500千円 (直接経費: 14,500千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】11780251 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

転写制御 / 転写因子 / 転写因子結合配列 / p53 / プロモータ / 転写因子間相互作用 / SNP / マイクロアレイ / 転写抑制 / 遺伝子発現 / 相互作用 / タンパク質 / 組織特異性

【研究成果の概要】

この研究では,大量のプロモータ配列を用いた転写制御機構の解析方法の提案,転写因子間相互作用を中心とした転写因子の知識のデータベース化と整備,転写因子結合部位予測の精度向上,転写因子間相互作用に基づく転写制御構造の予測,そして実際の実験系でのプロモータ配列の解析を行なった.まず,文献検索では,医学生物学文献抄録データベースMEDLINE上で(A)(ヒトまたは脊椎動物)かつ(転写因子)かつ(タンパク相互作用)かつ(雑誌),(B)(転写因子)かつ(TAF),(C)(転写因子)かつ(TBP),そして一般学術雑誌のreview記事中の引用文献をもとに2165文献を得た.次に文献内でタンパク質名などの専門用語を我々によって既開発のパーザによって特定し,また文献内から,(a)相互作用の関係,(b)作用物質A,(c)作用物質B,(d)相互作用後の複合体名,(e)実験細胞名,(f)生物種,(g)その他コメントというフレームスロットを考慮し,上記2165文献から実際にファクトを抽出した.次に相互作用推論パーザの基礎的な部分を構築し,解析を試みた.転写開始点やTBPなど主となる転写因子結合および相互作用に関しては,系統的な解析が可能になった.さらにreview集などによって確立した知識と,speculativeな知識を分けることを行なった.またp53四量体の結合配列のように,因子どうしの構造が具体的にわかっている場合には,そのような知識を個別に整備し,より精度の高い推定を可能とした.その結果はマイクロアレイによる発現プロファイルの解析で,p53の上流制御遺伝子の推定という形に反映された.

【研究種目】奨励研究(A)

【研究期間】1999 - 2000

【配分額】2,100千円 (直接経費: 2,100千円)