植物生理生化学特論　第８回講義

ゲノムワイドな遺伝子機能解析

第８回の講義では、シアノバクテリアを材料とし、クロロフィル蛍光の挙動を解析することによりゲノムワイドに遺伝子機能を明らかにしようとする研究について解説しました。

Ｑ：植物を遺伝子レベルで解析する手法について学んだ。遺伝子レベルのアプローチは、個体間の光合成能力の違いなどの特性を調査するうえで、phenotypeの比較だけではわからない、遺伝子の群まで原因を絞りこむことができるという利点をもつ。それを応用すれば、ある遺伝子をノックイン、アウトする遺伝子工学的なアプローチによって、より雨風に強い稲や生育速度の速い作物の作製も可能だ。授業の内容とは少し離れるかもしれないが、ひとつ気になったことがある。植物は光合成と同時に呼吸をすることで、生命現象を維持しているが、呼吸の仕方に動物との違いはあるのであろうか。つまり、酸素などを消費する系自体に違いはあるか、ということである。

Ａ：何度も言ったと思いますが、単に疑問で終わったレポートは評価の対象になりません。

Ｑ：変異株の表現型を比較することでグループ分けを行い、どんな機能を持っているか想定する方法について興味を持ちました。これはいくら変異株を作成しても、変異株の機能が一つでも解明されていなければ不可能な方法であると考えられる。多くの変異株についての機能が既に解明されている現状では、解明されていない変異株の機能の特定は急速に加速すると思われる。前回の講義での酵母データベースについては、機能未知な遺伝子のおおまかな役割において特定が出来る可能性はある。よって以上のグループ分けを用いた方法は機能の特定におおいに活用出来ると考えられる。

Ａ：「変異株の機能」というのは「変異株の原因遺伝子の機能」ということでしょうね。機能がわかっている遺伝子が増えるほど、機能推定がやりやすくなるという面があるのは確かだと思うのですが、一方で色々な解析がなされているにもかかわらず機能が未知な遺伝子は、表現型が見えづらいものが多く、そのようなものが残ると、機能解明が進めづらいという面もあるようです。

Ｑ：シアノバクテリアの遺伝子破壊株のクロロフィル蛍光挙動から遺伝子機能を解析する方法について、以下の点が気になった。
(1)遺伝子のカテゴリー別に見た時、数十もの破壊株を調べたものがある一方で、3遺伝子ほどしか調べていないものもあるなど、調べた数に差がある。また、どのカテゴリーでも遺伝子破壊による蛍光挙動への影響が見られたが、その割合に差があったため、この解析方法が有用な機能がある一方で、手薄になりがちな機能もあるのではないか。
(2)蛍光挙動が似ている変異株の原因遺伝子は機能が似ている、という前提のもと成り立つ方法である。機能が異なる遺伝子の破壊株間で似た蛍光挙動が得られた場合、ミスリードされるおそれがあるのではないか。
　以上のことから、蛍光以外のパラメーターを用いる必要があるのではないかと考えた。例えば、吸収されたエネルギーは、光合成に使われる他、蛍光、熱となるため、蛍光以外のパラメーターの候補として熱が考えられる。しかし、蛍光への影響が小さい機能ではそもそも光合成に対する影響も小さく、熱放散への影響も小さいことが考えられるため、(1)の解決策とはならないかもしれない。だが(2)については、蛍光挙動が似ている破壊株でも、熱放散に差が見られた場合、機能が異なる遺伝子を見分けることができるのではないだろうか。または、照射する光強度等、蛍光挙動を測定する時の条件を変えることで、それまでの条件では蛍光挙動に影響が見られなかった遺伝子破壊株でも、野生株との差が見られるようになるのではないだろうか。

Ａ：熱放散の収率が変化すると、結果として蛍光の収率が変化しますから、蛍光挙動の情報は、熱放散の情報を含んでいることになります。「蛍光以外のパラメータ」という場合は、蛍光では情報が得られないような測定項目を選ぶ必要があるでしょうね。

Ｑ：PSI遺伝子の転写レベルが光強度により変化する際に、光強度の変化はどのように感知するのか、そしてどのように伝えられるのだろうか。PSIとは関係ないが別の機構のシグナル伝達について調べてみた。例えばアブシシン酸のシグナル伝達経路では、タンパク質リン酸化酵素、タンパク質脱リン酸化酵素が関わっていた。PSIのシグナル伝達を明らかにするために、PSI遺伝子の光応答領域に結合する因子を見つけたい。どのようなタンパク質なのか、そして生体シグナルの主要な伝達手段であるタンパク質リン酸化が制御に関与しているのだろうか。

Ａ：これは、何についてのレポートなのか理解できませんでした。

Ｑ：似ていることが定量化できれば情報処理できる、という表現が引っかかった。変異株の類似性が数値化され情報処理できるのは講義で理解できたと思う。これを、研究とはかけ離れた日常生活で応用できるだろうか。と思ったのだが、普段生活する範囲の中で「数値化し情報処理する必要がある」という事象があまりないのではないかと思った。一番関連のありそうな場所では天気予報などに見られる。しかし研究者の視点からみると定量化できないほどに複雑な事象であるため、定量化→情報処理、という流れに持ち込めるのかは謎だと思う。

Ａ：単に思ったことを書きつけるのは随筆です。レポートには一定の論理と結論が必要です。そして論理には根拠が必要です。気象予報にスーパーコンピューターが利用されることは新聞などでも紹介されていると思います。にもかかわらず「謎」だという結論に導くとするならば、きちんと論理の流れを作るようにしてください。

Ｑ：今回の授業で興味を持ったのは，様々な薬剤（もしくは光条件の変化）がクロロフィル蛍光の挙動にどのような変化を与えるかを評価する方法として，蛍光変化を描いたグラフの，各時間での変化の方向性のみを定量化しようとしたことです。単純に偏差の和をとるだけでは，薬剤の量によって変化の表れ方の大きさに違いが生じ,「変化の質」というものを正確に評価することはできない。そこで、授業中ではグラフの変化の方向を定量するため、二つのグラフにおける各時間での内積をとりそれを標準化したものの和で評価していたと思います。それによって薬剤の濃度で波形の変化の度合いが違っていても、その特性を示すパラメータは濃度に依らず一定になっているということが（いくつかの薬剤では）明らかになっていたと思います。この評価方法について二つ気になったことがありました。一つは、授業内でも質問したのですが、もし仮にこの「方向を表すパラメータ」が濃度によって異なった場合は、濃度依存的に効き方が変化するということが分かるのではないでしょうか。例えばDBMIBを加えた際のポンプアンドプローブ法で測定した蛍光変化はそういったことを調べる上で一つの材料になると思います。DBMIBの濃度を振って蛍光変化を記録し今回の方向を示すパラメータを指標とすれば、変化の仕方が大きく変化する閾値のようなものを知ることができると思います。もしくは、そういった閾値は存在せず段階的に方向が変化していくという傾向が見られるかもしれません。二つ目は、他の手法との違いです。二つの波形の類似性の比較ということであれば、相関係数を求めることでも代用できる場合があると思います。今回授業で紹介されていた手法とではそれぞれに適している場合があるのでしょうか。例えば、データの時間分解能の高さや、波形の類似度の違い（全く異なる波形同士の比較と形状が似通った波形の比較）によって使い分けを行う必要があるのかといったことが気になりました。特に、時間分解能がそこまで高くないデータで、授業で紹介されていた手法を適用した場合、同様の精度で類似度を比較することは可能なのか気になりました。

Ａ：前半部分は面白い指摘だと思います。例として挙げられたDBMIBは、たまたま高濃度ではDCMUと同じように光化学系２のQBの還元を阻害します。濃度により異なる作用を示す薬剤としてちょうどよい材料になるかもしれません。後半は、ちょっと消化不良でしょうか。自分なりの結論までには至っていないようです。