Development of a system for the mass analysis of nuclear chromatin structure at the one-cell level with positional information in plant tissues

开发一种系统,用于在单细胞水平上对核染色质结构进行质量分析,并提供植物组织中的位置信息

基本信息

  • 批准号:
    22K06333
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

「核内クロマチン構造は、植物種間および細胞種間において、どの様な特異性および多様性をもつのか?」を本研究の学術的な問いとし、本研究ではこれらを解明するために申請者らが開発した「植物組織標本を用いたクロマチン解析法」を高感度化し、「AIによる細胞画像の高速解析法」と組み合わせることにより、植物組織内の異なる細胞種の核内クロマチン構造の大量高速解析系を構築し、核内クロマチン構造の特異性および多様性を解明する。本年度は、ゲノム編集に用いられるSpCas9酵素と標的DNA配列認識のための標的特異的crRNAおよび1分子の蛍光色素を付加した汎用tracrRNAを用いて形成させた複合体を用いて標的配列を可視化する技術であるRGEN-ISL法の改良により、これまで高頻度反復配列のみが検出可能であった本法の検出感度をシングルコピー配列が検出可能なレベルまで引き上げることを目指した。シングルコピー配列検出のために必要な標的サイト数を判断するために、トマトのヒストンH2Aアレルの検出を試みた。このアレルには、ヒストンH2A遺伝子を含む配列が10回反復している。このため、この領域に21種類のcrRNAをデザインすることにより、このアレル内の98箇所を標的サイトとすることができる。この21種類のcrRNAを同時検出するRGEN-ISLを行ったところ、一部の間期核に1および2個のシグナルを観察することができた。この結果から、約100の連続した標的配列を用いれば、シングルコピー配列が検出可能であることが示唆された。しかしながら、シグナルは微弱で、検出された細胞も限られたことから、検出感度の更なる向上が必要であるとも考えられた。加えて、AIを用いた画像解析においては、学習画像の数を増やすことにより、これまで80-90%だった細胞周期の各時期の細胞の検出精度を90-95%へ向上することができた。
"Nuclear <s:1> ロ チ チ チ <s:1> structure を, interplant species および, intercellular species にお て て, <s:1> homomorphic な specificity および polymorphism を を チ チ チ チ な?" を の this study academic な asked い と し, this study で は こ れ ら を interpret す る た め に applicants ら が open 発 し た を "plant tissue specimen with い た ク ロ マ チ ン analytic method" を Gao Gan degrees し, "AI に よ る cells portrait の high-speed analytical method" と group み close わ せ る こ と に よ り, plant tissue の within different な る cells within a の nuclear ク ロ マ チ ン の big construction Quantitative high-speed analysis system を construction, nuclear <s:1> ロ チ チ チ <s:1> structure <s:1> specific および polymorphism を explanation する. Compiling に は this year, ゲ ノ ム with い ら れ る と SpCas9 enzyme target DNA match column know の た め の target specific crRNA お よ び 1 molecular の 蛍 photopigment を plus し た domestic tracrRNA を with い て form さ せ た complex を with い て mark with column を visualization す る technology で あ る RGEN の ISL method improved に よ り , こ れ ま で high frequency repeatedly with column の み が 検 makes possible で あ っ た provisions の 検 out sensitivity を シ ン グ ル コ ピ ー match column が 検 makes possible な レ ベ ル ま で lead on き げ る こ と を refers し た. シ ン グ ル コ ピ ー match column 検 out の た め に な necessary mark サ イ ト を judgement す る た め に, ト マ ト の ヒ ス ト ン H2A ア レ ル の 検 try out を み た. こ の ア レ ル に は, ヒ ス ト ン H2A posthumous son 伝 を containing む match column が 10 back repeatedly し て い る. こ の た め, こ の field に 21 kinds の crRNA を デ ザ イ ン す る こ と に よ り, こ の ア レ ル within の を targets by 98 サ イ ト と す る こ と が で き る. 21 kinds こ の の crRNA を simultaneously 検 す る RGEN - ISL を line っ た と こ ろ, a の interphase nuclei に 1 お よ び 2 の シ グ ナ ル を 観 examine す る こ と が で き た. こ の results か ら, about 100 の 続 し た mark matched with column を い れ ば, シ ン グ ル コ ピ ー match column が 検 makes possible で あ る こ と が in stopping さ れ た. し か し な が ら, シ グ ナ ル は weak で, 検 さ れ た cells も limit ら れ た こ と か ら, 検 sensitivity の more な る が up necessary で あ る と も exam え ら れ た. Add え て, AI を い た portrait parsing に お い て は, learning painting の を raised や す こ と に よ り, こ れ ま で 80-90% だ っ た cell cycle の の cells each period の 検 out precision を へ す up 90-95% る こ と が で き た.

项目成果

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みんなの画像機械学習
每个人的图像机器学习
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長岐 清孝其他文献

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マメ科植物の動原体構成要素の同定
豆科植物着丝粒成分的鉴定
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    08F08113
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    2008
  • 资助金额:
    $ 2.75万
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    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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  • 批准号:
    18770007
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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  • 批准号:
    11740418
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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