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Neurogenesis and its pathogenesis in the neonatal brain: an integrated understanding using advanced analytical techniques

新生儿大脑的神经发生及其发病机制：利用先进分析技术的综合理解

基本信息

批准号：
20H05700
负责人：
澤本和延
金额：
$ 99.76万
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 (S)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-08-31 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H05700/
关键词：
再生医学神経化学脳・神経脳神経疾患

项目摘要

生後脳におけるニューロン新生と細胞移動・成熟の過程を、先端分析技術を駆使して大規模・高解像度に研究し、その特徴を明らかにするとともに、脳障害の病態を解明することを目的として、以下の研究を実施した。(1)生後のニューロン新生と細胞移動を支える組織構築の三次元微細形態解析：神経幹細胞および移動する新生ニューロンの微細形態と接着様式などを三次元的に理解するため、昨年度に引き続き、連続ブロック表面走査型電子顕微鏡(SBF-SEM) による観察を実施した。深層学習などの最新技術と手作業による修正作業を組み合わせることによって、広範囲にわたる電子顕微鏡画像をより効率よく、正確に解析し、幹細胞や新生ニューロンの特徴を明らかにした。(2)ニューロン新生・移動を制御する分子のスクリーニング：マウス脳室下帯の細胞集団の単一細胞網羅的遺伝子発現解析(scRNAseq)を実施している。昨年度までに得られた遺伝子発現情報を解析し、細胞種の分類作業を行うとともに、各々の特徴について検討した。(3)新生児期のニューロン新生機構と早産による影響:昨年度に引き続き、正期産・早産マウスの脳室下帯細胞の微細形態および細胞間の接着関係を比較した。また、探針エレクトロスプレーイオン化タンデム質量分析(PESIMS/MS)を用いて得られた情報とscRNAseqのデータを統合し、早産で変化する代謝経路に関連した遺伝子群の特定作業を行った。(4)新生児期のニューロン新生・移動を調節する分子機構と操作技術の開発：昨年度に引き続き、新生児期のニューロン新生・移動に関わる可能性のある分子群の機能をウイルスベクター等による遺伝学的手法又は薬理学的な方法で操作する実験を実施した。

After birth, the mature process of cell migration, the advanced analytical technology, the large-scale high-resolution research, the barrier disease, the understanding of the disease, and the purpose of the following research are introduced. (1) Post-natal cell movement of newborn baby tissue tissue analysis of the three-dimensional micro-structure: the cell movement of the newborn cell is followed by the understanding of the new-born cell, the introduction of last year's computer, and the connection of the three-dimensional computer micrograph (SBF-SEM) monitoring system. In-depth study of the latest technology, manual operation, corrective operation, computer graphics, computer graphics, correct analysis, cell phone, computer, and so on. (2) make sure that you can control the number of cells in your cell. You can use the scRNAseq to analyze the data of the cell network. Last year, we were able to make an analysis of the situation, the classification of different types of operations, and the special information of all kinds of operations. (3) during the period of freshmen, the institutions of freshmen are in the early stages of the year. They were introduced last year and scheduled for the first time in the morning. The microstructures of the cells in the room were measured and then compared. Information analysis (PESIMS/MS) is used to obtain information on scRNAseq data integration and early communication. The sub-group is responsible for specific operations. (4) the operation technology of the molecular organization of the new-born and new-born students: last year, they were introduced, the new students were born in the new year, the possibility of migration, the possibility of migration, the possibility of molecular group transfer, and the techniques of computer science, as well as the methods of operation and operation.

项目成果

期刊论文数量（133）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Patterning and Cell Type Specification in the Developing CNS and PNS Second Edition, Comprehensive Developmental Neuroscience series

发育中的 CNS 和 PNS 第二版中的模式和细胞类型规范，综合发育神经科学系列

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Meunier A;Sawamoto K; Spassky N
通讯作者：
Spassky N

脳に内在するニューロン再生機構と操作技術　Elucidation and manipulation of endogenous mechanisms of neuronal regeneration

神经元再生内源机制的阐明和操纵

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
早川智彦;栃岡陽麻里;久保田祐貴;美間亮太;石川正俊;Ryosuke Nakahama;小松原織香;澤本和延
通讯作者：
澤本和延

A highly sensitive quantification method for 12 plant toxins in human serum using liquid chromatography tandem mass spectrometry with a quick solid-phase extraction technique

采用液相色谱串联质谱法和快速固相萃取技术对人血清中 12 种植物毒素进行高灵敏度定量方法

DOI：
10.1016/j.jpba.2020.113676
发表时间：
2021
期刊：
Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis
影响因子：
3.4
作者：
Masaru Taniguchi;Tomiaki Minatani;Hitoshi Miyazaki;Hitoshi Tsuchihashi;Kei Zaitsu
通讯作者：
Kei Zaitsu

Rapid quantification of L-Glu and GABA in mouse brain by PESI/MS/MS and longitudinal data analysis using the Bayesian state-space model

通过 PESI/MS/MS 快速定量小鼠大脑中的 L-Glu 和 GABA，并使用贝叶斯状态空间模型进行纵向数据分析