(以下、遺伝子の協働)に由来する。GIs)を定量的に測ることで実現する。(以下、perturbation)がもたらすフェノタイプと、ABの双方のperturbationがもたらすフェノタイムの比較に基づいて達成できる。ヒト細胞内で転写される~10,000種類の遺伝子のGIs定量化には、~5,000万組の二重変異体を作出し、その作用を迅速に判定することになり、簡単ではない。細胞集団バルクでの測定は、細胞間で変動するGIsの平均像しか捉えることができない。Weissmanらは、2016年にCRISPR-Cas9により遺伝子にperturbationを加え、その作用をscRNAseqで見ていくPerturb-seqを開発し、何十万もの細胞集団を対象として、1遺伝子または複数遺伝子のperturbationが個々の細胞の遺伝子発現プロファイルに及ぼす作用の評価を可能としていた。2018/12/24と2016/12/19参照)。manifoldに基づいてGIsとフェノタイプの相関関係を探る手法を開発した。2019-06-17.タンパク質構造解析は、X線結晶構造解析、NMRならびにクライオ電顕法の進歩とともに加速されてきたが、複雑な複合体タンパク質や膜タンパク質の解析には特に、サンプル調整、巨大なシンクロトロン、強力な磁石、超低温といった専用そしてまたは巨額な専用装置を必要とする。タンパク質構造解析の別法は、アミノ酸配列の変異が他の分子との結合親和性などの機能に与える影響を見ることから、タンパク質の3次元構造を再構成する試みである。この手法は、計算機上で実現可能であり専用の装置を必要としないが、構造未知のタンパク質ドメインの~70%には解析に十分な相同配列データが存在しないと言われている。509,693種類のDNAライブラリを用意し、バクテリアで発現させ、各変異体のヒトIgG-Fcへの結合親和性を評価した。この遺伝子/アミノ酸変異と機能のデータをもとに、二重変異体に見られる機能の変動が、それぞれの単一変異体に見られる機能の変動からの想定よりも顕著に大きい遺伝子(タンパク質)ペアは、その遺伝子間相互作用によって表現型に影響を及ぼすエピスタシスな関係にあると、判定した。Åの範囲内で一致すること示した。[*3])について、全ての二重変異のわずかに~4%のデータで三次元構造を再構成可能なことを示した。[*4])、USグループは今回、FosとJunの複合体構造を再構成した。アッセイ法、スケーラブルなアルゴリズムの開発が待たれる。2019-07-12.CRISPR-Cas9技術の登場によって、ヒト細胞において多重遺伝子を同時に編集するコンビナトリアル・スクリーンが可能になった。Uの研究グループはは今回、2種類の遺伝子を標的とするsgRNAを組み合わせたライブラリーによるペアワイズ・ノックアウトスクリーンから、gRNAsやプロモータ強度の変動や、ライブラリー設計の如何に左右されずに遺伝子間ネットワークの再構成を可能とし、ひいては合成致死ペアの同定も可能とする、スケーラブルなアルゴリグムGEMINIを開発し、Rパッケージとして公開した。2019-07-12.CRISPR/Cas9システムの発現を一時的にすることでオフターゲット作用と免疫応答のリスクを低減可能である。elegansで実証されたCRISPR/Cas9技術のStrongyloides属とParastrongyloides属の機能ゲノミクスの成果と課題*および将来の展開をレビュー。stercoralisの多機能調節因子Ss-DAF-16は、単なるノックアウト実験では、解析するにはあまりに複雑な表現型が生成され、そしてまたは、対象線虫が宿主感染能を失ってしまうことから、その機能解析を実現できない。この限界を超えるドミナントネガティブ作用をおよぼす遺伝子編集技術をとりあげた。2019-07-15.CRISPR/Cas9の非モデル生物への展開は、経験豊富な研究者にとっても、簡単では無い。変異誘導効率が上がらないことが課題である。2018-12-24.;SeqCrisp入手Webサイト:https://github.com/qiaoliuhub/seqCrisprCRISPR-Cas遺伝子編集のデータが蓄積されてきたことから、2018年に入って機械学習によるgRNA活性の予測精度の向上が報告され始めたが(*1)、細胞株によってデータの蓄積量が異なること、深層学習モデルがブラックボックス(**2)であり、生物学的解釈が難しく、オンターゲットの編集効率を支配する要素の特定が困難なこと、および、機能や必須性が異なる遺伝子を標的とするgRNAの効率を比較する合理的な手法が存在しないこと、といった課題が残っている。小胞体関連分解)は、小胞体内で天然構造へと折りたたまれなかったミスフォールドタンパク質を基質として、小胞体から細胞質への分泌経路の早期に、選択的に分解するタンパク質品質管理システムである。(Hrd1とDoa10)が担っていることが示されている。(HRD1とDoa10)を含む多数のE3と補助因子が関わっており、これまでの生化学的解析からはその分子機構の全貌はまだ明らかになっていない。(以下、クライエント)についてそのターンオーバーを促進あるいは抑制する遺伝子同定を試みた。(UPS)活性のレポーターとして利用されるGFPU*の4種類のクライエントについて、実験を進めた。(TFs)その他の調節因子の活性に依存する。このため、個々の因子とそれらの相互作用の細胞運命決定への寄与を網羅的に解析することが、細胞運命決定の分子機構の解明、ならびに、臨床応用に有用な細胞の合理的設計・作出を促進する。試行錯誤を続ける手法が利用されてきた。前者は細胞運命関連因子の網羅的評価が可能であるが、遺伝型と表現型の間の因果関係の手がかりは得られない。後者は、その因果関係の手がかりを提供するが、ゲノムワイドへ拡張することは実際には不可能である。(TFsとその他のDNA結合因子)を偏りなく網羅的に同定し、因子と運命決定の因果関係の手がかりも得られることを示した。CRISPRaにより調節因子の全てのペアを活性化することにより、ニューロン分化に関わる遺伝子間相互作用マップを構築し、ニューロン運命決定の真正な誘導因子であるトップヒットの因子および因子ペアを同定し、Ezh/とMecomといった新奇ペアを発見した。いくつかのペアが線維芽細胞をニューロンへと直接リプログラム*することを見出した。全ゲノムRNA-seqを実施し、分化し直接リプログラムされたニューロンと内在ニューロンがよく似た転写プロファイルを共有することを見出した。重要な生物学的事象に関与している。TALENsおよびCRISPRsといったゲノム編集システムは周期的反復配列に由来している。