遺伝学と全脳イメージングで解明する「複数型ドーパミン受容体による学習の多重制御」

利用遗传学和全脑成像阐明“多种多巴胺受体对学习的多重控制”

• 批准号: 21H02533
• 负责人: 木村 幸太郎
• 金额: $ 10.9万
• 依托单位: Nagoya City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H02533/
• 关键词: ドーパミン; イメージング; 学習; 記憶

本研究では、先端的な分子遺伝学的技術・光学技術・データ科学的解析を組み合せることで、C. エレガンスで複数タイプのドーパミン受容体がひとつの「学習」を実現するメカニズムを解明すること、さらにマウスでの相同遺伝子解析により、新しいタイプのドーパミン受容体が高等動物においても重要な脳機能に関与するか否かを明らかにすることをめざしている。R4年度の研究実績の概要は以下である。[1] 分子遺伝学的解析による新しいタイプのドーパミン受容体の機能細胞の同定：R3年度は、GFPレポーターにより新タイプのドーパミン受容体遺伝子の発現細胞を同定した。R4年度は、新タイプドーパミン受容体変異体がどの神経細胞でcDNAを発現することで忌避匂い学習異常を回復するかについて予備的な結果を得た。[2] カルシウムイメージングによる学習前後の全脳神経活動の計測と、情報科学的解析による学習依存的な神経活動の抽出：R3年度までに得られた結果を解析した結果、公開されている形質転換株では2-ノナノン刺激による神経活動が生じていないことが明らかになった。そこで、新たにイメージング用の形質転換株を作り直したことで、期待された神経活動が得られ、これまでに学習あり／無しの条件で全脳神経活動データを取得した。[3] マウス遺伝学を用いてドーパミンD1受容体を発現する側坐核中型有棘神経細胞とドーパミンD2受容体を発現する側坐核中型有棘神経細胞それぞれ特異的に破傷風菌毒素を発現させることで神経伝達遮断を行い、ドーパミンD2受容体を発現する側坐核中型有棘神経細胞が逆転学習に重要であることを示した。[4] 哺乳類での新しいタイプのドーパミン受容体の解析：AlphaFold2を用いた立体構造解析によって、ドーパミン結合に重要なアミノ酸残基を推定する試みを開始した。

This study is about molecular genetics technology, optical technology, scientific analysis, and combination of C. The study of the receptor of a plurality of species is carried out by analyzing the same gene in the receptor of a plurality of species, and the important function of the receptor of a higher animal is related to the study of the receptor of a plurality of species. A summary of the research results for the year R4 is as follows. [1]Identification of functional cells of receptor in molecular genetics: identification of receptor gene expression cells in R3 and GFP In R4, new receptor variants were found in neurons, and the results were obtained to avoid learning abnormalities and to recover from them. [2]The measurement of global mental activity before and after learning, the analysis of information science, the extraction of learning-dependent mental activity: the analysis of the results obtained in R3, the disclosure of the results, the transformation of the physical quality of the plant, the production of mental activity, the analysis of information science, the analysis of information science, the extraction of information science. For example, if you are looking for a new type of mental activity, you will be able to learn from it. [3]This is an important part of reverse learning in the development of cell receptor D1 and cell receptor D2 in the development of cell receptor D1 and cell receptor D2 in the development of cell receptor D2. [4]Analysis of novel mammalian receptors: AlphaFold2 was used to analyze the stereostructure of the receptor and to determine the important amino acid residues associated with it.

项目成果

Optical Control of Cell Signaling with Red/Far-Red Light-Responsive Optogenetic Tools in Caenorhabditis elegans

• DOI: 10.1021/acssynbio.2c00461
• 发表时间: 2023-02-20
• 期刊: ACS SYNTHETIC BIOLOGY
• 影响因子: 4.7
• 作者: Oda，Shigekazu;Sato-Ebine，Emi;Aoki，Kazuhiro
• 通讯作者: Aoki，Kazuhiro

Speech-Based Dementia Classification for FTLD Diagnosis Support

基于语音的痴呆症分类为 FTLD 诊断提供支持

• 发表时间: 2021
• 期刊: The 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies
• 作者: Ryouta O’ishi;Fuyuki Saito;Ayako Abe-Ouchi;Takashi Obase;Yukihiko Onuma and Masashi Niwano;Shunya Hanai Shohei Kato Koichi Sakaguchi Takuto Sakuma Reiko Ohdake Michihito Masuda Hirohisa Watanabe
• 通讯作者: Shunya Hanai Shohei Kato Koichi Sakaguchi Takuto Sakuma Reiko Ohdake Michihito Masuda Hirohisa Watanabe

Brain state discrimination based on near-infrared spectroscopy of prefrontal cortical region in patients with severe physical impairment

基于前额皮质区近红外光谱的严重肢体损伤患者脑状态判别

• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Nursing Science and Engineering
• 作者: Akira Masuo;Nobumi Abe;Takuto Sakuma;Shohei Kato
• 通讯作者: Shohei Kato

クローズアップ実験法 series 338 三次元自動細胞追跡ツール:3DeeCellTrackerで解析できることと使い方

特写实验方法系列338 三维自动细胞追踪工具：3DeeCellTracker可以分析什么以及如何使用

• 发表时间: 2021
• 期刊: 実験医学
• 作者: Wen Chentao;木村幸太郎
• 通讯作者: 木村幸太郎

3DeeCellTracker: a deep learning-based method for tracking cells in 3D time lapse images.

3DeeCellTracker：一种基于深度学习的方法，用于跟踪 3D 延时图像中的细胞。

• 发表时间: 2021
• 作者: Wen C;Kimura K
• 通讯作者: Kimura K