線虫行動と神経ネットワークの連関を網羅的に解明する機能的セルオミックス法の開発

开发功能细胞组学方法全面阐明线虫行为与神经网络之间的关系

基本信息

  • 批准号:
    20J22603
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.18万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-24 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

生物は神経ネットワークが適切に機能することで、記憶や学習をはじめとした高次生命現象を創発しています。多細胞生物の中で線虫C. elegansは302個の少数のニューロンからなる神経ネットワークを持つ生物であるが、線虫においてさえも、神経ネットワークと行動の関係性の解明はあまり進んでいません。その原因の1つは、神経ネットワークレベルで、各ニューロンの機能を網羅的に調査する方法が存在しないためです。そこで、私はこれまで、各ニューロンが行動に与える機能を網羅的に同定するための新規手法である「機能的セロミクス法」を開発してきました。機能的セロミクス法は、部位特異的組換えシステムであるCre-loxシステムを応用することで、ニューロンに対してオプシンを確率的に標識し、仮説フリーに神経ネットワークの機能を同定可能にする手法です。これまでに、機能的セロミクス法を線虫の産卵行動に適応し、産卵行動に強く影響するニューロン開発に成功しました。線虫産卵行動は比較的単純な神経ネットワークから構成されているため、関与するニューロンの同定に成功しましたが、以前の機能的セロミクス法は線虫ニューロンに対するオプシン標識率が約30%と高く、同時に多数のニューロン活動に介入してしまうため、複雑な神経ネットワークの機能同定が難しいという問題点がありました。そこで、機能的セロミクス法を用いてより複雑な神経ネットワークの機能解析を可能にするために、機能的セロミクス法の改良に取り組んできました。機能的セロミクス法ではCreリコンビナーゼによるlox配列の認識率によって、オプシン標識率が決定されます。そこで、私は、NGS解析・酵母遺伝子工学・機械学習を用いて、lox配列をエンジニアリングし、オプシン標識率を自由に制御可能とするシステムを構築することに成功しました。
The biological system has the function of memory and learning. C. multi-cellular organisms elegans 302 of the minority of the brain, the brain. There are ways to investigate the causes, functions, and functions of the system. For example, the new method of "Function" is developed. The function of the system is different from the function of the system. This is a functional approach to the development of successful egg laying activities. The number of eggs in the egg is about 30%, and the number of eggs in the egg is about 30%. The number of eggs in the egg is about 30%, and the number of eggs in the egg is about 30%. The function analysis of complex computer systems can be used to improve the function of computer systems. The functional classification method determines the recognition rate and identification rate of the Cree file. For example, NGS analysis, yeast gene engineering, machine learning, lox alignment, free control, and system construction.

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Control of stochastic Cre-lox recombination for comprehensive analysis of neural networks
用于神经网络综合分析的随机 Cre-lox 重组控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山内悠至;松倉秀典;青木航;植田充美
  • 通讯作者:
    植田充美
機能的セルオミックスのための確率的Cre-lox組換えの精密な制御
功能细胞组学随机 Cre-lox 重组的精确控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山内悠至;青木 航;植田充美
  • 通讯作者:
    植田充美
Development of a Novel Sparse Labeling Method by Machine Learning-Guided Engineering of Cre-lox Recombination
通过机器学习引导的 Cre-lox 重组工程开发新型稀疏标记方法
Development and improvement of ‘functional neural cellomics’ to elucidate the structure‐function relationships of neural networks of Caenorhabditis elegans
开发和改进“功能神经细胞组学”以阐明秀丽隐杆线虫神经网络的结构功能关系
  • DOI:
    10.1096/fasebj.2020.34.s1.03223
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yamauchi Yuji;Aoki Wataru;Ueda Mitsuyoshi
  • 通讯作者:
    Ueda Mitsuyoshi
Machine-learning-driven engineering of stochastic Cre-lox recombination to enable sparse labeling at desired rates
机器学习驱动的随机 Cre-lox 重组工程,以期望的速率实现稀疏标记
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    三須 政康;吉河 智城;黒須 剛;高松 由基;王寺 幸輝;下島 昌幸;吉川 正英;西條 政幸;山内悠至
  • 通讯作者:
    山内悠至
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  • 通讯作者:
    植田 充美
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    油屋 駿介;山内 悠至;馬場 健史;植田 充美;青木 航
  • 通讯作者:
    青木 航

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