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ミームの死骸を待ちながら

We are built as gene machines and cultured as meme machines, but we have the power to turn against our creators. We, alone on earth, can rebel against the tyranny of the selfish replicators. - Richard Dawkins "Selfish Gene"

We are built as gene machines and cultured as meme machines, but we have the power to turn against our creators.
We, alone on earth, can rebel against the tyranny of the selfish replicators.
- Richard Dawkins "Selfish Gene"

21世紀CEOプログラム「言語から読む生命」シンポジウムに行ってきた

life Bio (Informatics)


「言語から読む生命」というCOE拠点があり、東大でその公開シンポジウムが行われたので参加してきた。3年生の時もこのシンポジウムに参加し、一緒に行った友人との会話がきっかけでECナビのインターンに参加したことは記憶に古い。あれ以降僕の視点にカンピュータ分野が加わったものです。


で、シンポジウムのまとめをやろうとしたがそれぞれの内容が深いため今日の所は挫折。何か昨日書いたエントリがえらいことになってるし。思わず記念写真取った。

規模は違えどid:gomi-boxと行動が同じである。コメント、ブク米、トラバなどで色々な意見を受けて考えることも多いため、この件については保留。明日にでもまとめてみることにしてとりあえずシンポジウムですよシンポジウム。


id:wakataka_423とどこかでニアミスしたかもしれないが、顔がわからないのでファーストコンタクトを果たせず。ちなみに、膝の上にiBookG4をおいてスライドを凝視しながらカタカタやっていた変人が僕です。
レポの代わりに、取ったメモを多少手直しして晒す。長いので久々の続きを読む記法



機能性RNAバイオインフォマティクス (東京大学新領域・情報生命) 浅井 潔

面白そうだったのだが、武田ホールの場所がわからなくて迷ったため、遅刻でほとんど聞けず><


新型シークエンサーとトランスクリプトーム解析 (東京大学大学院 新領域創世科学研究科 メディカルゲノム専攻)菅野 純夫

  • ゲノムが速く安く読めるようになってきた。
    • Canccer aaGenome atrasというプロジェクト
      • ガンの遺伝子を決める。アメリカTCGA components
    • 植物ゲノムは長くてよめないがこれもそろそろいけるんじゃね?
  • いまのところ個人ゲノムが全世界に公開されているのは4人。
    • ベンターとワトソン、中国の人…。あと1人だれだっけ
  • 個人シーケンス、5000万円/1人 -> 10万目標
    • ゲノム決めてくれるサービスとかやってる。2人くらい応募してきて、進行中。
  • 1000人シークエンス。
    • アメリカ、イギリス、中国。
  • メタゲノム。
    • 腸内細菌、土壌、極限微生物
  • エピゲノム…Chip-sequence + Small RNA + SAGE
  • アレイからSequenceへ。
    • # 力業で配列が決まってしまえばseqいけるぜって話?
  • 15000の遺伝子が一つの細胞で発現している
  • 統計学的にしっかりしたデータが取れる。
    • 今度は1種類の細胞から1000万Tagの時代
  • これから
    • 定量的な議論が出来る
    • 新しいものがわかってくる
    • ゲノム構造の差異と関連づけ
    • エピジェネティックな差異と関連づけ
      • ようやく実際の治療・診断・予防に役立つ

エピゲノミクスで探るゲノム言語の多様性 (東京大学新領域・情報生命) 伊籐 隆司

  • epigenetic = 後成的な
    • 配列の変化によらないが、機能が変わる。可逆的だが安定な遺伝子機能の変化
    • ゲノムの多義的解釈
      • e.g. DNAメチル化、ヒストン修飾、non-coding RNA
      • 発表ではメチル化扱う
  • 哺乳類のDNAメチル化*1
    • DNAメチレース(Dnmt1, DNmt3a,3b)
    • メチル化は正常発生に必須。
    • 様々な病気にメチル化委譲が関与
  • ゲノムインプリンティング…父母ゲノムが"機能的に"等しくない"こと
    • どちらか決まった親から受け取ったアレルしか機能しないインプリント遺伝子
      • e.g. 母性アレル特異的メチル化
    • 同一ゲノム配列を同じ細胞中で読み分ける
      • # 配列以外に情報が!?そりゃやっかいやな
  • メチル化されてると切れる酵素
    • # Dpn1か?
  • PCRによるメチル化の網羅的解析
    • Gアイランドを。
      • いくつかみつかった。
    • ヒトとチンパン比べよう
      • メチル化が違うところが見つかった。
      • # 研究室の人のゲノム読んでるw おもろい。
  • Bisulfite Sequencing
    • メチル化シトシンが変換されない。
      • 普通のCはウラシルになるが、メチル化Cはそのまま。これを利用してメチル化調べる
    • アライメントで解釈。ナマデータは役に立たない
    • 原理的にはヒトゲノムいっぺんに調べられるけど…どこがどこかわからん
  • 人の解析に向けて。酵素を用いない鋳型調製、標的領域の濃縮
  • (あとで読む)Shotgun bisulfhite sequencing of the Arabidopsis genome reveals DNA…
  • 将来
    • ゲノム配列を5文字で読む時代に
    • # メチル化されるんって一つだけだっけ?

スーパーコンピューターで見る生体分子の働き (理化学研究所 基幹研究所 先端計算科学研究領域) 泰地 真弘人


分子動力学シミュレーションキタコレ(`・ω・´)
と思ったら、wetなシンポジウム向けにしたのか、シミュレーション紹介がほとんどでしょんぼり(´・ω・`)


  • 定量的な科学研究の対象が複雑に。
    • 複雑…3個以上。3体問題
  • なぜシミュレーションか。
    • 理論じゃだめ。複雑な現象を理解するために一般的な理論はない。
    • 絞り込み群、厳密回。
    • たとえば生物では理論適用できない
      • 物理学でも、現在の最先端の問題はそう。
  • シミュレーションによる新しい概念。あんま数はない。
    • フェルミ・パスタ・ウラムの問題(1955)
    • アルダー転移(1962)
    • カオス(1960年代)
      • 決定論的方程式から複雑な振る舞いが現れる
  • シミュレーションのメリット
    • 条件のせっていが自由、
    • なにをはかるかも自由。じっけんではみれない
    • 再現性高い
    • 少なくともあと15年は、5年で10倍のペース
    • # ムーアより速くね?
  • シミュレーションのデメリット
    • 近似を入れることが多い
    • 系が小さい
    • 時間短い
    • # 卒研でシミュレーションやって、この3つはさんざん突っ込まれたなぁ
  • 分子動力学シミュレーション
    1. 力を計算
    2. ニュートンの法則で原子の運動を計算 F=ma
    3. 求めたい値を計算
  • MDシミュレーションが来てる理由
    • タンパク3000で多くの構造が得られた→適用範囲拡
    • 計算機の発展
  • タンパク質の難しさ
    • 自由度、複雑さ、やわらかさ。
    • 主鎖の自由度。基質と結合時に変形。有限温度での計算が必要
    • # ???
  • ながい緩和時間
  • 適応研究3つ。

1.形……安定構造により。

    • 高次構造設計!

2.相互作用…熱平衡

    • 結合親和性予測。薬剤のスクリーニング。結合自由エネルギーの研究
    • ドッキングと分子シミュレーションの結合。双方の欠点を解消。
      • # ドッキング???

3.動き…10残基のβヘアピンペプチドのフォールディング

    • # 左上にナノセカンドが表示されてる。可視化ソフト何使ってんやろ?
  • 2006, プリオンタンパク質シミュレーション。なんとか章。
  • 理研関連宣伝
    • 次世代スパコン開発プロジェクト。2011完成、10ペタflops
    • 先端計算科学研究領域システム計算生物学グループ
      • 高速分子シミュレーション研究
      • 細胞システムモデル化
      • 発生システムモデル化
      • メタシステム研究
    • 生体シミュレーション研究グループ
  • 次世代生命体統合シミュレーション…ミクロからマクロ。
  • 今後の高性能化
    • 10^6コア委譲での並列。全体の99.9999%が並列かされる必要
    • 高並列プロセッサへの対応
      • GPGPY, Cell, Tile Processor
    • >1000並列/processor

ゲノム情報から探る擬態紋様の分子基盤 (新領域創成科学研究科 先端生命科学専攻) 藤原晴彦

  • 擬態
    • モデル、擬態者、騙される者。三者の関係から生まれたもの
    • 生物間相補佐用
  • 模様の違いを生み出す遺伝子の探索。
    • 網羅的に
    • 異なる年齢のRNAを調べる。cDNAサブトラクション
      • # 発現を調べる訳か。
    • 進化的距離が小さくてもかなり模様違うケースも
  • 年齢によって発現パターンが違う。
    • どうやって切り替え?
  • 緑色の発現は必ず黄色遺伝子とと青遺伝子。
  • 種が違うのにハーフができる。雑種の作成。
    • 種間の発現パターンしらべるため。
仮説
  1. トランスエレメント自体の発現領域が変わっている(同じ転写因子によって制御)
  2. シスエレメントが変わっている(異なる転写因子によって制御)
    • 結局、前者の説が正しいとわかってきた。

進化計算に基づく遺伝子ネットワークの推定と解析 (東京大学 新領域・基盤情報学)伊庭 斉志

  • Survive of fittest
  • 遺伝子ネットワーク…遺伝子、タンパク質
    • そのうちから、
    • 遺伝子制御ネットワーク…遺伝子の次元のみ考える。マイクロアレイデータから発現強度、時系列変移を解析
    • 遺伝子ネットワークモデル
      • 遺伝子発展展生命機能の解明
  • ネットワーク推定
  • ドメイン知識の導入
    • オペロン。ぷろもーた、たーみねーた間の遺伝子群
    • プロモータに分子が結合して転写開始。ターミネータが分子を解放する同時縫う圧源。
    • ゲノムネットワーク推定のむずかしさ
      • データが少ない。Noisy。
    • Microarray data 200%ノイズ?実験失敗してたら?
      • # rindai87も言よったな
    • 解はあるのか?局所解?
  • 対話的推定。 Interactive evolution
    • # これが教師付なんたら?
    • 新しい遺伝子ネットワークの可視化が必要。2.5次元的な可視化。色で遺伝子の特徴を。
  • 進化的計算を用いたガン関与遺伝子群の検出
    • 問題の背景
      • たくさんの遺伝子、サンプル少ない
      • 冗長、無関係遺伝子
      • class imbalance
  • まとめ
    • 数十ノードの遺伝子ネットワークの非線形モデルへのフィッティングが可能
    • 知識導入により感度係数向上
    • 不完全モデルからモデル推定

比較ゲノムから明らかになった動物と植物の発生進化の違い (自然科学研究機構 基礎生物学研究所)長谷部 光泰

  • シンポジウムのテーマ、Genome Language。の意味を考えてみた
    • # 他の講演者がマイペース研究発表してる中で立派だなぁ
  • 植物は生命力たかい。
    • 乾燥しても生きてるとか、全能性とか。
  • ヘッケル、個体発生は系統発生を繰り返す
    • →誤り。
    • →25年前に再会!
    • 発生学と進化学の再会。
  • 研究対象植物
    • イヌカタヒバ
      • ダ植物の中で例外的に小さなゲノム。なのでゲノム決めやすい。のでこいつを決めよう。
    • ヒメツリガネゴケ
      • 実験に非常に向いている。50得円で遺伝子ターゲティング。手に入りやすい。感慨のひび割れに出てくる。
  • コケのゲノムは26個
    • # ヒトは数ある生物種のひとつに過ぎないことを思い知らされる。
  • 動物のライフサイクル2nの発生
    • うちら2nのみ減数分裂
    • じつは生物全体見ると、2nのみってのは例外的。
  • 植物はn の多細胞帯と2nの多細胞帯を世代を持って生きている
    • 発生プログラムの切り替えが起こっている。因子は何だ?
    • polycomb遺伝子が世代交代を制御しているのか?という仮説が
      • # 2媒体stem cellマーカー?
    • polycomb壊すだけで世代が交代しちゃった!
      • グローバルな変化をたった一つの遺伝子が引き起こしている!
    • polycomb、クロマチンの構造をカエル遺伝子。つまり遺伝子の構造を変えることが世代交代に関わっている
  • 遺伝子Homolog検索して
    • 発生の遺伝子は基本的に保存されているしかし植物の発生遺伝子はあまり保存されていない!
      • ひし植物以外には結構重要な遺伝子がなかったりする。オーキシンとかサイトカイニン
    • 発生間よ遺伝子の15%は、系統特異的!共通してない。
    • 情報伝達範の使われ方も違う。メカニズム自体が違う。
  • # 「植物」としてまとめることが間違いだったりするのか?
  • # 一山覆うほどでかいキノコとか、あっこらへんはファンタジスタばっかりだ。キノコは菌類だけど
  • 植物には共通のボディープランはないのか?
  • 植物は倍数体ができやすい。
    • 4媒体とか。
    • あと自家受精できたり
  • つまりゲノム進化が起こりやすい。
  • ゲノムまで影響与えてる?
    • ゲノム→発生過程→形、生活様式→ゲノム!!
    • 最後の矢印がどうなってるのかよくわからない。
      • このループがGenome Languageではないか。
      • # というのが講演者の結論。
      • # セントラルドグマの議論…シャペロンタンパクや酵素による遺伝子いじりなどに通じる気がする

*1:脊椎動物や植物のDNAはシトシン(ATGCのC)の一部がメチル化されている