ゲノム比較による、嗅覚受容体の発現機構の解明
通过基因组比较阐明嗅觉受体的表达机制
基本信息
- 批准号:17018042
- 负责人:
- 金额:$ 1.92万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
- 财政年份:2005
- 资助国家:日本
- 起止时间:2005 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では、ゲノム上でGPCRの高密度集積クラスターと上流配列を網羅的に解析し、嗅覚受容体での「1嗅覚細胞1受容体」機構との関連性を解明することを目的とした。まず224種の原核生物と、7種類の真核生物から網羅的にGPCRを発見してDB化(http://www.sevens.cbrc.jp)した。これを基にヒトゲノム配列に対し、嗅覚受容体などが形成する既知の高密度遺伝子集積クラスター内で、隣接遺伝子ペアを調べたところ、遺伝子間距離、配列類似度、エクソン数、GC含有量、リピート配列の含有量等が隣接ペアを特徴付けると判った。これを基に機械学習ツール(SVM)で、隣接遺伝子ペアを高密度集積クラスター由来、非由来と判別しながらゲノム配列に沿って繋げることで、ヒトゲノム配列で94個のGPCR高密度集積遺伝子クラスターを同定した。クラスターを構成するGPCRの大部分は嗅覚受容体だが、味覚物質、ケモカイン、アデノシン、トレースアミンなどの受容体や機能未知のGPCRも見出した。高密度集積クラスターの上流を解析したところ、上流千数百塩基以内にプロモータ領域の可能性を示す保存領域が見つかり、より上流領域に対しては、既知の制御領域(H領域)と相同性が高い領域がゲノム全体で、数箇所見つかった。既知のH領域が、高密度集積クラスター上流に存在するのが一般的なら、この検出数は非常に少ない。H領域上の弱いコンセンサス配列が検出困難だったとも考えられるが、むしろクラスターの制御領域はH領域だけとは限らないと考えた方が自然である。そこでマウス、ヒトのシンテニー領域から、対応する高密度集積クラスターを抽出し、両者で保存する領域を探索した結果、十数箇所の高密度集積クラスターの上流に、H領域とは異なる長い保存領域を確認した。現在、検出した領域を実験グループと共同の上、詳細に解析中である。
The purpose of this study is to analyze the resolution of the network on the high-density cluster of GPCR, and the mechanism of "1 sniffer cell 1 acceptor" is used to understand the purpose of the network. The GPCR information of the 224 prokaryotes and 7 eukaryotes networks can be found in http://www.sevens.cbrc.jp) databases. In order to determine the number of customers, such as the number of packets, the content of GC, the content of the cluster, the number of packets, the content of GC, the content of the cluster, and so on, the number of packets, the content of the container, the content of the array, and so on, can be used to determine the number of customers. The basic mechanical engineering system (SVM) is used to determine the origin and origin of the high-density cluster. There are 94 GPCR high-density cluster sub-systems that are assigned to each other in the same way. Most of the GPCR devices smell the recipient, the odor, the receiver, the receiver, the receiver and the receiver. High-density data sets, high-level data analysis, high-level data analysis, high-level domain analysis, high- It is known that in the H domain and high-density set, there is a general situation in the upper class, and the number of output is very small. In the H-field, there is a problem in the field. In the H-field, there is a problem. In the H-field, there is a problem. In the H-field, there is a problem in the field. You need to know more about your domain, your high-density collection, your domain extraction, the results of your domain exploration, the upstream of your high-density collection, your H-domain data, and your domain security. At present, we are in the process of making joint efforts in the field and in the process of analysis.
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
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- 发表时间:2006-04-01
- 期刊:
- 影响因子:1
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- 发表时间:2005-12-30
- 期刊:
- 影响因子:3.5
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- 通讯作者:Suwa, M
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- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Paul Horton;Wataru Fujibuchi
- 通讯作者:Wataru Fujibuchi
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- 影响因子:0
- 作者:
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諏訪 牧子
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