データベースと人工知能を用いたRNAスプライス部位選択に関する研究

利用数据库和人工智能进行RNA剪接位点选择的研究

• 批准号: 05254102
• 负责人: 中井 謙太
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Okazaki National Research Institutes
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-05254102/
• 关键词: RNAスプライシング; 異常スプライシング; データベース; 配列解析; 選択的スプライシング

RNAスプライシングでは、多くのスプライス候補部位の中から真の部位だけが正確に選ばれているように見える。この現象は、スプライス候補部位のコンセンサススコアだけからでは説明できず、他にも正しいスプライス部位選択を行うためのルールが存在すると考えるのが妥当である。そこで我々はここ数年来、このルールをコンピュータ解析の立場から発見し、得られた知見を配列解析に応用する目的で研究を続けてきた。特に、遺伝病などを指標にして発見される異常スプライシングの現象に着目し、これを組織的に収集してデータベース化してきた。今年度はGenBankデータベースのアクセッション番号などの情報も加え、全体を関係データベースとして再編成した。さらに異常スプライシングとの分子機構の関連が予想される選択的スプライシングのデータ収集も開始した。これらのデータをエキソン定義仮説の立場から再検討すると、イントロンの切り残しは短いイントロンや両端で特に起こりやすいとは言えないなど、単純なエキソン定義仮説からの予想とは一致しない観察結果が得られた。また、エキソンの読み飛ばしと代替部位の活性化についても、適当な代替部位がないとエキソンの読み飛ばしが起こるという簡単なモデルでは、多くの例の説明がつかないことがわかった。一方、当然変異によって誘発される異常スプライシングパターンは、基本的には正常スプライス部位が破壊されさえすれば、変異の種類にはよらないというモデル化は許されることがわかった。これにより、異常スプライシングパターンの予測を原理的に考えることができる。現在、ヒトのhprt遺伝子を中心にいくつかの観点から検討を行っている。異常スプライシングパターンの予測は、従来のスプライス部位の予測に比べると、ある程度は組織的な解の探索が可能であり、スプライス部位予測法構築への新しい手掛かりを与えてくれることが期待される。

在RNA剪接中，似乎只有从许多候选剪接站点中准确选择了真实位点。这种现象不能单独通过候选剪接站点的共识评分来解释，并且可以合理地假设还有其他可以正确选择剪接站点的规则。因此，在过去的几年中，我们从计算机分析的角度发现了这一规则，并继续进行研究，目的是将获得的知识应用于序列分析。特别是，我们专注于异常剪接现象，该现象是使用遗传疾病和其他指标发现的，并系统地收集了它们并创建了数据库。今年，我们将整个数据库重组为相关数据库，包括GenBank数据库中的登录号等信息。此外，替代剪接的数据收集也已开始与异常剪接的分子机制有关。当从外显子定义假设的角度审查这些数据时，发现观察结果与简单外显子定义假设的预测不一致，例如内含子插图在短件或两端都不容易出现。还发现，在没有适当的替代站点的情况下，在外显子跳过和激活替代站点激活的简单模型中无法解释许多示例。另一方面，已经发现，模拟突变引起的异常剪接模式是可以接受的，只要正常的剪接位点被破坏，就不取决于突变的类型。这可以原则上考虑对异常剪接模式的预测。目前，我们正在进行几项考虑，重点是人类HPRT基因。与剪接位点的常规预测相比，预测异常剪接模式的预测将提供一定程度的系统解决方案搜索，并为构建剪接位点预测方法提供了新的线索。

项目成果

K.Nakai: "Construction of a novel databose containing aberrant splicing mutations of mammalian genes" Gene. (1994)

K.Nakai：“构建包含哺乳动物基因异常剪接突变的新型数据库”基因。