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2013年1月14日 (月)

複複雑な代謝反応ネットワークを実測データだけから推定する手法を開発

平成25年1月11日
独立行政法人 理化学研究所
国立大学法人 九州大学
独立行政法人 科学技術振興機構
 
詳細は、リンクを参照して下さい。
 
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本研究成果のポイント
○代謝産物濃度の実測データに、
 統計学的な理論と数式モデリング理論
 を組み合わせる
 
○乳酸菌の解糖系で実証し、未発見だった
 フィードバック制御の存在の可能性も
 見いだす
 
○理論的な代謝経路の設計により、
 有用代謝産物の生産性向上に貢献
 
 
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 理化学研究所(野依 良治 理事長)と
九州大学(有川 節夫 総長)は、
生体内で作り出される代謝産物の濃度を
測定し、その経時変化データだけを
用いて、「代謝反応ネットワーク」を推定
する手法を開発しました。
 
 これは、理研 植物科学研究センター
(篠崎 一雄 センター長) 代謝システム
解析チームの平井 優美 チームリーダー、
シユタサ・カンスポーン 特別研究員、
九州大学 大学院農学研究院の白石 文秀
教授らの共同研究グループによる
成果です。
 
 分析機器の性能向上により、生体内の
低分子成分である全ての代謝産物
(メタボローム注1))が一斉分析できる
ようになりました。
 そのため、現在ではさまざまな生体試料
から、複雑な「代謝反応ネットワーク
(生物の代謝経路とその制御)」の情報を
含むメタボロームデータが得られています。
 
 しかし、メタボロームデータは情報量が
非常に大きいため解析が困難です。
 そこで、数式モデルを構築し、
コンピューターを使ったシステム解析
によって、生命現象の仕組みを理解しよう
とする試みが活発に行われています。
 
 一方、微生物や植物を利用して有用物質
を大量生産させる代謝工学の分野では、
その生物が持つ代謝反応ネットワークを
正確に理解し人為的に制御することが
求められています。
 
 しかし、未発見の代謝経路や、既知では
あるもののその制御の仕組みが十分に理解
されていない代謝経路がまだ多く残されて
います。
 
 今回、共同研究グループは、既知の
代謝経路の知見を使わずに、代謝産物濃度
の経時変化の実測データだけで代謝反応
ネットワークを推定する手法を開発
しました。
 
 この手法は、統計学的な理論と
数式モデリングの理論を組み合わせて
いるため、代謝反応ネットワークの推定と
同時に、数式モデルも構築することが
できます。
 この数式を用いると、目的物質の
生産速度を決める主要な代謝経路を推定
することも可能です。
 
 実際に、既に知られている乳酸菌の
解糖系注2)とその周辺の代謝経路に
この手法を適用し、代謝反応ネットワーク
や主要な代謝経路を推定しただけでなく、
これまで未発見だったフィードバック制御
注3)が存在する可能性も見いだしました。
 
 今後、医薬品分野などで利用されている
ものの、生合成経路が未解明な
有用代謝産物に対してこの手法を適用する
ことで、代謝反応ネットワークを正確に
理解して生産性の向上を図る、といった
新しい応用への展開が可能になると期待
できます。
 
 本研究成果は、JST 戦略的創造研究
推進事業 チーム型研究(CREST)
(研究代表者:平井 優美)の一環として
行われ、米国のオンライン科学雑誌
『PLOS ONE 』
(1月10日付け:日本時間1月11日)
に掲載されます。
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>微生物を用いた有用代謝産物の生産は、
>これまで産業界でも実用化されて
>きました。
>しかし、代謝反応ネットワークの全体
>を解明し、理論的に代謝経路を設計する
>研究はまだ始まったばかりです。
 なるほど、始まったばかりなんですね。
 
>今回開発した手法は、微生物や植物を
>用いた代謝工学の発展に大きく貢献する
>と期待できます。
 
 期待したい。
 なんといっても光合成の解析でしょう。
 役立つ微生物沢山います。
 最近話題なのはミドリムシ。
 
 その解析は多くの利益を人類に与えてくれる
はず。

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