STR型検査におけるPCR副産物の発生量予測モデルの開発

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STR型検査では、PCRによりSTR領域(アレル)を増幅して型判定解析を行うが、その際、スタターと呼ばれる本来のアレルより1回繰返し回数が少ない副産物が生じる。スタターはPCRにおいてSlippageで生じるとされている。PCRでSlippageが発生する確率、つまりスタター発生率を測定し、スタター比率の予測を試みることが、本研究の目的である。スタターは繰返し回数・繰返し配列の種類・STR領域ではない部分の寄与等のDNA配列の様々な要素及び温度等のPCR条件の要素が複合的に作用していると考えられる。いきなりこれらの複合的な要素を扱うことは非常に難しいので、本研究では、スタター発生に関する要素が最も少ない単純なSTR領域である1種類の繰返し配列からなる人工合成DNAを用いて実験を行った。2019年度にスタター発生率の測定手法の確立したものの、2020年度は新型コロナウイルス感染症対策のため実験が思うように進まず、特にスタター発生率の測定はあまり進まなかった。2021年度も感染症対策の影響があったものの、スタター比率及びスタター発生率の測定はおおよそ終えることができた。2022年度は、スタター比率及びスタター発生率の測定が完了し、データのまとめ及びスタター発生率からスタター比率の分布をシミュレーションするためのパラメータの設定の検討を主に行った。2020年度に判明した「繰返し配列の塩基組成が同じでも塩基の並び順が異なればスタター比率が大きく異なる場合がある」について、2021、2022年度にさらに詳細に検証したところ、従来いわれていた仮説「反復配列のAT含有量が高いほどスタター比率が高くなる」は、4塩基繰返し配列には当てはまらず、塩基の並び順によっては、AT含有率が高くてもスタター比率が低くなることが示唆された。これは新しい知見であり、学術的に価値があるものと考えている。