線虫行動と神経ネットワークの連関を網羅的に解明する機能的セルオミックス法の開発

开发功能细胞组学方法全面阐明线虫行为与神经网络之间的关系

基本信息

批准号：
20J22603
负责人：
山内悠至
金额：
$ 2.18万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J22603/
关键词：
Cre-lox 光遺伝学線虫 HGS 機械学習分子動力学計算機能的セルオミックス法高次生命現象神経ネットワークオプトジェネティクスシングルセル解析 Cre-loxP 線虫（C. elegans）機能的セルオミクス法 Cre-lox組換え変異lox配列ライブラリハイスループットシーケンサー（HGS）

项目摘要

生物は神経ネットワークが適切に機能することで、記憶や学習をはじめとした高次生命現象を創発しています。多細胞生物の中で線虫C. elegansは302個の少数のニューロンからなる神経ネットワークを持つ生物であるが、線虫においてさえも、神経ネットワークと行動の関係性の解明はあまり進んでいません。その原因の１つは、神経ネットワークレベルで、各ニューロンの機能を網羅的に調査する方法が存在しないためです。そこで、私はこれまで、各ニューロンが行動に与える機能を網羅的に同定するための新規手法である「機能的セロミクス法」を開発してきました。機能的セロミクス法は、部位特異的組換えシステムであるCre-loxシステムを応用することで、ニューロンに対してオプシンを確率的に標識し、仮説フリーに神経ネットワークの機能を同定可能にする手法です。これまでに、機能的セロミクス法を線虫の産卵行動に適応し、産卵行動に強く影響するニューロン開発に成功しました。線虫産卵行動は比較的単純な神経ネットワークから構成されているため、関与するニューロンの同定に成功しましたが、以前の機能的セロミクス法は線虫ニューロンに対するオプシン標識率が約30%と高く、同時に多数のニューロン活動に介入してしまうため、複雑な神経ネットワークの機能同定が難しいという問題点がありました。そこで、機能的セロミクス法を用いてより複雑な神経ネットワークの機能解析を可能にするために、機能的セロミクス法の改良に取り組んできました。機能的セロミクス法ではCreリコンビナーゼによるlox配列の認識率によって、オプシン標識率が決定されます。そこで、私は、NGS解析・酵母遺伝子工学・機械学習を用いて、lox配列をエンジニアリングし、オプシン標識率を自由に制御可能とするシステムを構築することに成功しました。

由于神经网络正常工作，生物学会创造出高阶现象，包括记忆和学习。多细胞生物中的昆虫秀丽隐杆菌是由302个小神经元组成的神经网络的生物，但即使在昆虫中，神经网络和行为之间的关系也没有太大发展。原因之一是无法研究神经网络级别的每个神经元的功能。到目前为止，我已经开发了一种新方法，一种新方法，可以全面识别每个神经元对动作的功能。功能性神经素化方法是一种通过应用CRE-LOX系统来表明OPSIN的神经网络功能，该方法是一种特异性的重组系统。到目前为止，功能性神经素方法已经在神经元中成功开发，该神经元适应了昆虫的产卵行为，并对产卵行为具有很强的影响。由于杀虫的产卵行为由相对简单的神经网络组成，因此涉及的神经元已成功鉴定出来，但先前的功能性神经素化方法对昆虫神经元具有很高的OPTIN符号，同时有30％。很难识别复杂的神经网络功能，因为它介入了许多神经元活动中。因此，我们一直在努力改善功能CELMICS方法，以使用功能性凝聚方法对更复杂的神经网络进行功能分析。在功能性神经素法中，Opsin符号率取决于CRE重组酶的LOX序列的识别率。因此，我成功地构建了使用NGS分析，酵母基因工程和机器学习，工程LOX序列并可以自由控制OPCIN符号的系统。

项目成果

期刊论文数量（14）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Control of stochastic Cre-lox recombination for comprehensive analysis of neural networks

用于神经网络综合分析的随机 Cre-lox 重组控制

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
山内悠至;松倉秀典;青木航;植田充美
通讯作者：
植田充美

機能的セルオミックスのための確率的Cre-lox組換えの精密な制御

功能细胞组学随机 Cre-lox 重组的精确控制

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
山内悠至;青木　航;植田充美
通讯作者：
植田充美

Development and improvement of ‘functional neural cellomics’ to elucidate the structure‐function relationships of neural networks of Caenorhabditis elegans

开发和改进“功能神经细胞组学”以阐明秀丽隐杆线虫神经网络的结构功能关系

DOI：
10.1096/fasebj.2020.34.s1.03223
发表时间：
2020
期刊：
The FASEB Journal
影响因子：
0
作者：
Yamauchi Yuji;Aoki Wataru;Ueda Mitsuyoshi
通讯作者：
Ueda Mitsuyoshi

Development of a Novel Sparse Labeling Method by Machine Learning-Guided Engineering of Cre-lox Recombination

通过机器学习引导的 Cre-lox 重组工程开发新型稀疏标记方法

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
The FASEB Journal, Federation of American Societies for Experimental Biology
影响因子：
0
作者：
YAMAUCHI Yuji;MATSUKURA Hidenori;UEDA Mitsuyoshi;AOKI Wataru
通讯作者：
AOKI Wataru

Machine-learning-driven engineering of stochastic Cre-lox recombination to enable sparse labeling at desired rates

机器学习驱动的随机 Cre-lox 重组工程，以期望的速率实现稀疏标记