第52回生命科学夏の学校

tsuduki takayuki @ttsudu

消費エネルギー 3×10^(-16)W 回転速度300Hz トルク5×10^3 pN-nm が鞭毛モーター ハエの脳→10^-6 W 人の脳→20W 京コンピュータ→10^7 W #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

グラフィカルモデルを，対象ネットワークに似ているグラフィカルモデル群から尤度を計算し，尤度の分布からスクリーニングする方法を提案． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

鞭毛モーターの構成タンパク質 右巻き、左巻き両方のプロペラ構造がとれる 単量体の右巻きと左巻きでピッチが違う。その違いでモーターのプロペラのピッチを返る #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

iPS細胞の要因遺伝子を抽出 #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

モーターの全体は電顕で、細かい所はX線で見る。モーターが伸びる時の変化はシミュレーションで #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

糖尿病ラットの発病前後のマイクロアレイデータから制御ネットワークを推定．しかし活性化制御のネットワークを同定するだけでは不十分だった． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

電顕自体の分解能は0.5Åとかだが、タンパク質を見る際はそんな強い電子線は使えない 電子線を弱めざるを得ない #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

何が不十分か，ネットワークの結果では（それがカンペキだとしても）エッジが多すぎる．だから何だと言われる． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

タンパク質の溶液を急速凍結するので、真空中に置くとはいえ、干物のタンパク質を見ているわけではない #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

なのでその中で大事な因子（マスター転写因子候補）を推定する．相関係数は危ない統計量．２因子間だけが相関に関わっているということはなく，周りの因子の影響（偏相関係数）を求める． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

Ohue M/大上雅史 @tonets

ネットワークスクリーニングで137個，ネットワーク推定でで680個，さらに下流の解析を加え，２通りの方法を合わせて5つの転写因子をマスター転写因子候補として選定． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

Ohue M/大上雅史 @tonets

この結果はこれで提案して論文にするが，手法自体が良いかどうか，過去のbrain tumourの論文を再現できるか試した． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

7,8Åだと、シートやヘリクスの位置はわかる たくさんのフィラメントを重ねるとこで分解能を高める 30フィラメント→7〜8Å 100フィラメント→4〜5Å ↑６年かかる Yonekura Maki-Yonekura et al 2004 Nature #生化若手夏学 #WS4

tsuduki takayuki @ttsudu

ノイズがたくさん入った像でも、たくさん撮って、referenceに重ねることで、鮮明な像がとれる referenceがぼけていても何とかなる #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

表現型指向のトランスオミクス解析をする．ただし現状は複雑怪奇．オミクスデータ間の関連・階層性が全然わかってない． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

Ohue M/大上雅史 @tonets

だから発想を逆にした．表現型を表すデータから該当のオミクスデータを参照する． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

Yoshitaka Moriwaki @Ag_smith

申請書の書き方　心（研究テーマのおもしろさ）技（書き方）体（今までの自分）　#生化若手夏学　WS4・藤原慶先生

Ohue M/大上雅史 @tonets

データを生物機能で分けておいて，分子分類・表現型解析（統計検定）の結果から，どの生物機能かを同定する． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

エネルギーフィルター(1.8)、氷の薄さ(1.6)、温度(1.7)を変えるとS/Nが５倍変わる 解析の自動化 これらで早くなった。 #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

さらにこれで得られる生物機能別のp値なりの検定量からフィッシャーの統合確率などに代表される統合確率を使うことによって，トランスオミクス解析を実現する． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

6.5Å解像度の結果が１週間で出る(2008年) #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

この統合確率による有意パスウェイリストは，例えば糖尿病ラットのデータでもうまくいった． #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生

tsuduki takayuki @ttsudu

ファイラメントとフックの構造を見ると パッキングの仕方が、強さの違いがわかり、それで堅さの説明がつく。 #生化若手夏学 #WS4

tsuduki takayuki @ttsudu

電顕で見ると、単量体がX線と違った構造をとっている場合が見えることがある。複合体で見ることも大切。 #生化若手夏学 #WS4

Ohue M/大上雅史 @tonets

Overall survival analysis (n=226 w/o EGFR/KRAS pathways) #生化若手夏学 #WS4 #堀本先生