DNAアレーデータから枯草菌転写ネットワークを情報学的に再構成する試み

尝试从 DNA 阵列数据中信息化地重建枯草芽孢杆菌转录网络

• 批准号: 15710142
• 负责人: 小林 和夫
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15710142/
• 关键词: 枯草菌; 転写制御; DNAアレー解析; 野生株; 転写; DNAアレー

枯草菌の転写制御システムの全体像に迫るために、昨年度までに、野性株168株における遺伝子発現の変動について12の培養条件での時系列データ、また既知の転写因子を中心に約80の転写制御因子の変異株の遺伝子発現プロファイルを取得している。そこで、これらのデータをジーンスプリング・ソフトウエアで解析したところ、12の培養条件下では、枯草菌のもつ4,100遺伝子のうち約2,000遺伝子が何らかの発現の変動を示すこと、そのうちの約1,500遺伝子の発現変動が約80転写因子によって説明可能なことが分かった。生育に必須で実験することが難しい主要シグマ因子σ^A単独で転写されている遺伝子が多数存在することを考えると、取得したデータは枯草菌転写ネットワークを解析するのに十分であると考えられた。そこで、さらに情報学的に正確な解析を行うために、いくつかの情報解析の専門グループに解析を依頼した。しかし、私自身の望む解析と情報学を専門とする研究者の興味、また解析スピードの乖離が大きく、共同研究はうまく機能しなかった。異分野の研究者との共同研究の難しさを痛感させられた。結果として、非常に多くのデータは取得したが、十分な解析が行えず世界の競合グループからは大きく後れをとってしまった。一方、枯草菌の転写制御因子の半分以上を占める機能未知の転写因子については、これまでの解析ではごく一部しかその機能を明らかにすることはできなかった。その原因の一つとして本研究で使用した168株は、変異処理によりtrpC2マーカー付与された実験室株であり、本来の野性株が持っていた機能を失っている可能性が考えられた。そこで、自然界から単離された枯草菌野性株であるATCC6051株に転写制御因子の変異を導入し、解析したところ、168株では表現型が見つからなかった表現型がいくつかの変異株で観察できた。現在、すべての転写因子の変異を野性株に導入し、さらに解析を進めている。

为了仔细研究枯草芽孢杆菌转录控制系统的整体情况，截至去年，在12个培养条件下168个野生菌株中基因表达的变化以及大约80个转录调节剂突变菌株的基因表达谱的时间序列数据，主要是已知的转录因子。因此，当使用Genespring软件分析这些数据时，发现在12个培养条件下，枯草芽孢杆菌中约有2,000个在表达上显示出一定的变化，并且这些基因的表达差异大约可以通过大约80个转录因子来解释。鉴于主要的Sigma因子σ^A转录的大量基因，这对于生长至关重要，难以实验，因此获得的数据被认为足以分析枯草芽孢杆菌的转录网络。因此，为了进行更准确的基于信息的分析，我们要求几个专业信息分析组进行分析。但是，联合研究的运作不佳，因为我自己对专门研究分析和信息学的研究人员的渴望与分析速度之间存在很大差异。与来自不同领域的研究人员的合作研究困难给我留下了深刻的印象。结果，尽管获得了大量数据，但无法进行足够的分析，并且远远落后于世界竞争对手。另一方面，只有一小部分具有未知功能的转录因子（占枯草芽孢杆菌的转录调节剂的一半以上）能够在先前的分析中阐明其功能。原因之一是这项研究中使用的168株是通过突变处理给出TRPC2标记的实验室菌株，并且人们认为它们可能失去了原始野生菌株所具有的功能。因此，转录调节因子中的突变被引入从自然中分离出的枯草芽孢杆菌的ATCC6051野生菌株，分析表明，在168株中未发现表型，并且观察到了几种突变菌株。当前，所有转录因子的突变已引入野生菌株中，并正在进行进一步的分析。

项目成果

Serizawa M.: "Systematic analysis of SigD-regulated genes in Bacillus subtilis by DNA microarray and Northern blotting analysis"Gene. (印刷中). (2004)

Serizawa M.：“通过 DNA 微阵列和 Northern 印迹分析对枯草芽孢杆菌中的 SigD 调​​节基因进行系统分析”（出版中）。

de Hoon MJ: "Inferring gene regulatory networks from time-ordered gene expression data of Bacillus subtilis using differential equations."Pac Symp Biocomput.. 17-28 (2003)

de Hoon MJ：“使用微分方程从枯草芽孢杆菌的时间顺序基因表达数据推断基因调控网络。”Pac Symp Biocomput.. 17-28 (2003)

de Hoon MJ: "Predicting the operon structure of Bacillus subtilis using operon length, intergene distance, and gene expression information."Pac Symp Biocomput.. 276-287 (2004)

de Hoon MJ：“使用操纵子长度、基因间距离和基因表达信息预测枯草芽孢杆菌的操纵子结构。”Pac Symp Biocomput.. 276-287 (2004)