J. Mach. Learn. Res. 2008)。 (注9)WGCNA(Weighted Gene Co-expression Network Analysis、重み付け遺伝子共発現ネットワーク解析): データセットから共発現遺伝子ネットワークを抽出し、そのネットワークモジュールごとに発現値を付与する機械学習解析アルゴリズム(Langfelder, P et al.
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. coli proteome and transcriptome with single-molecule sensitivity in single cells. Yuichi Taniguchi, Paul J. 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. 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.
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4.タンパク質数分布の普遍的な構造 それぞれの細胞におけるタンパク質数の分布を調べたところ,一般に,低発現数を示すタンパク質の分布は単調減少関数,高発現数を示すタンパク質の分布はピークをもった関数になっていた.さまざまなモデルを用いてフィッティングを行い,すべての遺伝子の分布を一般的に記述できる最良の関数を探した結果,1018遺伝子のうち1009遺伝子をガンマ分布によって記述できることをみつけた.大腸菌はガンマ分布というゲノムに共通の構造にそってプロテオームの多様性を生み出しており,その分布はガンマ分布のもつ2つのパラメーターによって一般的に記述できることが明らかになった. アイテム検索 - TOWER RECORDS ONLINE. このガンマ分布は,mRNAの転写とタンパク質の翻訳,mRNAの分解とタンパク質の分解が,それぞれ確率的に起こると仮定した場合のタンパク質数の分布に等しい 7) ( 図2 ).これはつまり,タンパク質数の分布がセントラルドグマの過程の確率的な特性により決定づけられることを示唆している.そこで以降,このガンマ分布を軸として,細胞のタンパク質量を正しく記述するためのモデルをさらに検証した. 5.タンパク質数のノイズの極限 タンパク質数の分布のばらつきの大きさ,または,ノイズ(発現数の標準偏差の2乗と発現数の平均の2乗の比と定義される)は,個々の細胞におけるタンパク質量の多様性を表す重要なパラメーターである 3) .このノイズをそれぞれの遺伝子について求めたところ,つぎに示すような発現量の大きさに応じた二相性のあることをみつけた. 平均発現数が10分子以下の遺伝子は,ほぼすべてがポアソンノイズを下限とする,発現数と反比例した量のノイズをもっていた.このポアソンノイズは一種の量子ノイズであり,遺伝子発現が純粋にランダムに(すなわち,ポアソン過程で)行われた場合のノイズ量を表している.つまり今回の結果は,タンパク質発現のノイズをポアソンノイズ以下に抑えるような遺伝子制御機構は存在しないことを示唆する.実際のノイズがポアソンノイズを上まわるということは,遺伝子の発現が準ランダムに行われていることを表している.実際,ひとつひとつのタンパク質の発現は純粋なランダムではなく,mRNAの発現とともに突発的に複数のタンパク質の発現(バースト)が起こり,mRNAの分解と同時にタンパク質の発現がとまる,といったかたちでバースト的に行われることが報告されている 1) .筆者らは,複数のライブラリー株をリアルタイム計測することでバーストの観測を行うことにより,バーストの頻度と大きさが細胞集団計測で得られるノイズの大きさに合致することをみつけた.これはつまり,ノイズの大きさがmRNAバーストの性質により決定されていることを表している.
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