シングルセル解析と機械学習により心不全において心筋細胞が肥大化・不全化するメカニズム(心筋リモデリング機構)を解明 | 国立研究開発法人日本医療研究開発機構
- アイテム検索 - TOWER RECORDS ONLINE
- 当研究室にシングルセルトランスクリプトーム解析装置BD Rhapsody systemが導入されました。 | 東京理科大学研究推進機構 生命医科学研究所 炎症・免疫難病制御部門(松島研究室)
- シングルセル解析と機械学習により心不全において心筋細胞が肥大化・不全化するメカニズム(心筋リモデリング機構)を解明 | 国立研究開発法人日本医療研究開発機構
アイテム検索 - Tower Records Online
シングルセルシーケンス:干し草の中から針を発見 シングルセルシーケンス研究は、さまざまな分野のアプリケーションで増えています。 *Data calculations on lumina, Inc., 2015
当研究室にシングルセルトランスクリプトーム解析装置Bd Rhapsody Systemが導入されました。 | 東京理科大学研究推進機構 生命医科学研究所 炎症・免疫難病制御部門(松島研究室)
その一方で,近年のレーザー蛍光顕微鏡技術の発展により,単一細胞内で起こる遺伝子発現を単一分子レベルで検出することが可能になってきた 1, 2) .筆者らは今回,こうした単一分子計測技術を応用することにより,モデル生物である大腸菌( Escherichia coli )について,単一分子・単一細胞レベルでのmRNAとタンパク質の発現プロファイリングをはじめて実現した. 当研究室にシングルセルトランスクリプトーム解析装置BD Rhapsody systemが導入されました。 | 東京理科大学研究推進機構 生命医科学研究所 炎症・免疫難病制御部門(松島研究室). 単一分子・単一細胞プロファイリングにおいては,ひとつひとつの細胞に存在するmRNAとタンパク質の絶対個数がそれぞれ決定される.細胞では1つあるいは2つの遺伝子座から確率論的にmRNA,そして,タンパク質の発現が行われているので,ひとつひとつの細胞は同じゲノムをもっていても,内在するmRNAとタンパク質の個数のうちわけには大きな多様性があり,さらにこれは,時々刻々と変化している.つまり,細胞は確率的な遺伝子発現を利用して,表現型の異なる細胞をたえず自発的に生み出しているといえる.こうした乱雑さは生物の大きな特徴であり,これを利用することで細胞の分化や異質化を誘導したり,環境変化に対する生物種の適応度を高めたりしていると考えられている 3, 4) .この研究では,大腸菌について個体レベルでの乱雑さをプロテオームレベルおよびトランスクリプトームレベルで定量化し,そのゲノムに共通する原理を探ることをめざした. 1.大腸菌タンパク質-蛍光タンパク質融合ライブラリーの構築 1分子・1細胞レベルで大腸菌がタンパク質を発現するようすを調べるため,大腸菌染色体内のそれぞれの遺伝子に黄色蛍光タンパク質Venusの遺伝子を導入した大腸菌株ライブラリーを構築した( 図1a ).このライブラリーは,大腸菌のそれぞれの遺伝子に対応した計1018種類の大腸菌株により構成されており,おのおのの株においては対応する遺伝子のC末端に蛍光タンパク質の遺伝子が挿入されている.遺伝子発現と連動して生じる蛍光タンパク質の蛍光をレーザー顕微鏡により単一分子感度でとらえることによって,遺伝子発現の単一分子観測が可能となる 1) . ライブラリーの作製にあたっては,共同研究者であるカナダToronto大学のEmili教授のグループが2006年に作製した,SPA(sequential peptide affinity)ライブラリーを利用した 5) .このライブラリーでは大腸菌のそれぞれの遺伝子のC末端にタンパク質精製用のSPAタグが挿入されていたが,このタグをλ-Red相同組換え法を用いてVenusの遺伝子に置き換える方法をとることによって,ユニバーサルなプライマーを用いて廉価かつ効率的にライブラリーの作製を行うことができた.
シングルセル解析と機械学習により心不全において心筋細胞が肥大化・不全化するメカニズム(心筋リモデリング機構)を解明 | 国立研究開発法人日本医療研究開発機構
Nature, 441, 840-846 (2006)[ PubMed] 著者プロフィール 略歴:2006年 大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程 修了,同年より米国Harvard大学 ポストドクトラルフェロー. 専門分野:生物物理学,ナノバイオロジー. キーワード:1分子・1細胞生物学,システム生物学,プロテオミクス,超高感度顕微鏡技術,微細加工技術,生命反応の物理,生物ゆらぎ. 抱負:顕微鏡工学,マイクロ工学,遺伝子工学,コンピューター工学など,さまざまな分野にまたがるさまざまな要素技術を組み合わせて,生命を理解するための新しい画期的な技術をつくるのが仕事です.生物学,物理学,統計学などのあらゆる立場から生命活動の本質を理解し,人々の疾病克服,健康増進に役立てることが目標です. © 2010 谷口 雄一 Licensed under CC 表示 2. 1 日本
谷口 雄一 (米国Harvard大学Department of Chemistry and Chemical Biology) email: 谷口雄一 DOI: 10. 7875/ Quantifying E. シングルセル解析と機械学習により心不全において心筋細胞が肥大化・不全化するメカニズム(心筋リモデリング機構)を解明 | 国立研究開発法人日本医療研究開発機構. coli proteome and transcriptome with single-molecule sensitivity in single cells. Yuichi Taniguchi, Paul J. Choi, Gene-Wei Li, Huiyi Chen, Mohan Babu, Jeremy Hearn, Andrew Emili, X. Sunney Xie Science, 329, 533-538(2010) 要 約 単一細胞のレベルでは内在するmRNA数とタンパク質数とがたえず乱雑に変動している.このため,ひとつひとつの細胞は,たとえ同じゲノムをもっていても,それぞれが個性的な振る舞いを示す.筆者らは,単一細胞内におけるmRNAとタンパク質の発現プロファイリングを単一分子検出レベルの感度で行うことにより,単一細胞のもつ特性の乱雑さをシステムワイドで定量化し,そこにあるゲノム共通の法則性を明らかにした.そのために,蛍光タンパク質遺伝子をそれぞれの遺伝子のC末端に結合させた大腸菌ライブラリーを1000株以上にわたって作製し,マイクロチップ上で単一分子感度での計測をシステマティックに行うことにより,それぞれの遺伝子におけるmRNAとタンパク質の絶対個数,ばらつき,細胞内局在などの情報を網羅的に取得した.その結果,全体の98%の遺伝子は発現するタンパク質数の分布において特定の共通構造をもっており,それらの分布構造の大きさは量子ノイズやグローバル因子による極限をもつことが判明した. はじめに 生物は内在するゲノムから数千から数万にわたる種類のタンパク質を生み出すことによって生命活動を行っている.近年,これらの膨大な生物情報を網羅的に取得し,生物を包括的に理解しようとする研究が急速に進展している.2003年にヒトゲノムが完全解読され,現在ではゲノム解読の高速化・低価格化が注目を集める一方で,より直接的に機能レベルの情報を取得する手法として,ゲノム(DNA)の発現産物であるmRNAやタンパク質の発現量を網羅的に調べるトランスクリプトミクスやプロテオミクスに関する研究開発に関心が集まっている.cDNAマイクロアレイ法やRNA-seq法,質量分析法などの技術開発によって発現産物の量をより高感度に探ることが可能となってきているが,いまだ単一分子検出レベルの高感度の実現にはいたっていない.