Elucidation of stem cell differentiation mechanism by genetic cell tracing and gene network analysis

通过遗传细胞示踪和基因网络分析阐明干细胞分化机制

• 批准号: 21K19895
• 负责人: 加来 賢
• 金额: $ 3.99万
• 依托单位: Niigata University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K19895/
• 关键词: 歯根膜; 細胞系譜; バイオインフォマティクス; 細胞追跡; 遺伝子ネットワーク

歯根膜の組織再生において鍵となるのは，多様な細胞構成の再現であり.そのためには組織幹細胞を起点とする細胞系譜の分化制御メカニズムの解明が必要である. 遺伝子ネットワーク解析は，網羅的に取得した遺伝子発現のデータから特定のアルゴリズムを用いて，生物学的に意味のある遺伝子群を抽出する方法である.なかでも加重共発現解析(WGCNA: Weighted gene co-expression network analysis)は“特定の細胞種において特異的に発現する遺伝子群は互いに高い相関を 示す”原則に基づき，多種の細胞が混在する条件下においても細胞のクラスタリングを可能とする解析アルゴリズムである(Langfelder et al. BMC Bioinformatics. 2008). 初年度はマウス臼歯の歯根膜組織から抽出したtotal-RNAからRNA-seqにより包括的な遺伝子発現解析を行なった．WGCNAにより検出された遺伝子群のクラスタリングを行なったが，マウス切歯で報告されている様な，細胞種毎の明瞭な細胞のモジュールは検出されなかった．本年度はWGCNAとk-meansクラスタリングを併用する方法(Botia et al. BMC System Biology. 2017)や，WGCNAと同様に“特定の 細胞種において特異的に発現する遺伝子群は互いに高い相関を示す”原則を用いる共発現解析アルゴリズムであるwTO(Gysi et al. BMC Bioinform. 2018)， Gene Whole co-Expression Network Analysis (GWENA) (Lemoine et al. BMC Bioinformatics. 2021)を使用し，解析を進めている．

The tissue regeneration of the root membrane is the key to the reproduction of multiple cellular components. Stem cell differentiation and differentiation are the starting points for stem cell differentiation. The analysis of gene expression is based on the acquisition of gene expression in a network, the use of specific gene expression methods, and the biological implications of gene expression methods. WGCNA (Weighted gene co-expression network analysis) is based on the principle of "high correlation among gene subgroups of specific cell species," and analyzes the possibility of cell species co-expression under mixed conditions (Langfelder et al. BMC Bioinformatics. 2008). In the first year, the root membrane tissue of the tooth was extracted from the total RNA and RNA-seq. The WGCNA was used to detect the gene expression of the gene subgroup. This year, WGCNA and k-means were used together (Botia et al. BMC System Biology. 2017), WGCNA and WTO(Gysi et al. BMC Bioinform. 2018)， Gene Whole co-Expression Network Analysis (GWENA) (Lemoine et al. BMC Bioinformatics. 2021) Use, analyze and enter.

项目成果

Boston University/University of Texas(米国)

波士顿大学/德克萨斯大学（美国）