CASE06 バイオものづくり・発酵生産：
高生産株と低生産株、または培養条件の違いで生産性が変わる理由を明らかにするため、RNA-Seqによる発現変動解析を起点に候補遺伝子を絞り込みます。必要に応じてプロテオーム解析、メタボローム解析、生産量データを組み合わせ、株改良や培養条件検討に使える候補マーカーを探索します。
Keyword: bio-manufacturing、fermentation production、strain improvement、DESeq2、DEG解析、候補マーカー探索、multi-omics、プロテオーム解析、メタボローム解析
Borja, G. M., Rodriguez, A., Campbell, K., Borodina, I., Chen, Y., & Nielsen, J. (2019). Metabolic engineering and transcriptomic analysis of Saccharomyces cerevisiae producing p-coumaric acid from xylose. Microbial Cell Factories, 18, 191.
解析の進め方
- RNA-SeqデータをDESeq2などで解析し、高生産株と低生産株、または培養条件間で発現が変化するDEGを抽出します。
- volcano plot、ヒートマップ、経路解析により、発現変化の大きい候補遺伝子や生産性に関係する候補マーカーを整理します。
- 必要に応じてプロテオーム解析、メタボローム解析、生産量データと照合し、代謝経路上のボトルネック候補を確認します。
解決が期待される課題
- DEGから候補マーカーを絞り込むことで、生産性差や副生成物の発生に関係する遺伝子候補を把握できます。
- 発現、タンパク質、代謝物、生産量データを組み合わせることで、株改良や培養条件検討の優先順位付けに活用できます。
Keyword: bio-manufacturing、fermentation production、strain improvement、DESeq2、DEG解析、候補マーカー探索、multi-omics、プロテオーム解析、メタボローム解析
参考文献
酵母の有用物質生産株について生産条件に関わる候補遺伝子・経路を評価した参考論文です。Borja, G. M., Rodriguez, A., Campbell, K., Borodina, I., Chen, Y., & Nielsen, J. (2019). Metabolic engineering and transcriptomic analysis of Saccharomyces cerevisiae producing p-coumaric acid from xylose. Microbial Cell Factories, 18, 191.
解析結果イメージ
volcano plot: DESeq2などで抽出したDEGから、発現変化量と統計的有意性をもとに候補マーカーを確認する図の例
代謝経路マップ: 生産性に関わる代謝経路上の変化点を確認する図の例
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