１細胞トータルRNAシーケンシングのデータ解析

多くの１細胞RNAシーケンシング法ではポリA型RNAのみが検出されます。理化学研究所の林哲太郎研究員（理研・生命機能科学研究センター・バイオインフォマティクス研究開発ユニット）はポリA型・非ポリA型RNAの両方を測定できる１細胞トータルRNAシーケンシング法 RamDA-seq を開発しました。この研究では、RamDA-seqのデータの詳細に解析することで、ヒストンmRNA量や長鎖ノンコーディングRNA Neat1 のポリA型・非ポリA型アイソフォームの細胞分化に伴うダイナミクス、特殊なRNAスプライシング様式、エンハンサーの活性を反映するエンハンサーRNAの発現を世界で初めて１細胞レベルで明らかにしました。

• • Tetsutaro Hayashi*, Haruka Ozaki*, Yohei Sasagawa, Mana Umeda, Hiroki Danno and Itoshi Nikaido. Full-length total RNA sequencing from single cells uncovers dynamics of non-polyadenylated RNAs, recursive splicing and enhancer RNAs, Nature Communications, 9:619 (2018)

Millefy: シングルセルオミクスデータのためのゲノムブラウザライクな可視化ツール

遺伝子やオミクスデータをゲノム座標に沿って表示させる可視化ツールは一般にゲノムブラウザと呼ばれます。シングルセルオミクス解析で一度に数百から数万個の細胞を計測・比較するため、それらを一覧できるゲノムブラウザが必要となります。そのために、Millefyを開発しました。Milefyではたくさんの細胞を一覧できるだけでなく、表示域内の局所的な特徴に基づいて細胞を並べ替えて表示させ、データのパターンについて気づきを得ることもできます。

MillefyはRパッケージまたはJupyter Notebook上で動かせるDockerイメージとして配布しています。

• • Haruka Ozaki, Tetsutaro Hayashi, Mana Umeda and Itoshi Nikaido. Millefy: visualizing cell-to-cell heterogeneity in read coverage of single-cell RNA sequencing datasets, BMC Genomics, 21, 177 (2020)

転写因子の認識多様性の理解

転写因子はゲノム上の特定の配列を認識・結合することで標的遺伝子の転写を制御しますが、生体内では典型的な認識配列モチーフでは説明のつかない結合部位が観察されます。

本研究では、転写因子結合部位を網羅的に計測するChIP-seqのデータから転写因子の認識配列を正確に抽出できる手法”MOCCS”を開発し、公開データを解析した結果、様々な転写因子で認識配列に"多様性"が許容されていることを明らかにしました。

MOCCSは GitHub で公開しています。

• • Haruka Ozaki and Wataru Iwasaki, MOCCS: clarifying DNA-binding motif ambiguity using ChIP-Seq data, Computational Biology and Chemistry, 63, 62-72 (2016)

  • Hikari Yoshitane, Yoshimasa Asano, Aya Sagami, Seinosuke Sakai, Yutaka Suzuki, Hitoshi Okamura, Wataru Iwasaki, Haruka Ozaki, Yoshitaka Fukada. Functional D-box sequences reset the circadian clock and drive mRNA rhythms, Communications Biology, 2:300 (2019) Press release

ヒトの転写因子が認識する配列の網羅的解析

ヒトの転写因子ChIP-seqを収集したデータベースChIP-Atlasのデータに、弊研究室で開発されたDNAモチーフ抽出手法 MOCCS を適用しました。この中で、転写因子や細胞型の違いによる認識配列の多様性について解析を進めるとともに、このデータを活用した応用研究に取り組んでいます。

• • Saeko Tahara, Takaho Tsuchiya, Hirotaka Matsumoto, Haruka Ozaki. Transcription factor-binding k-mer analysis clarifies the cell type dependency of binding specificities and cis-regulatory SNPs in humans. BMC Genomics 24, 597 (2023). https://doi.org/10.1186/s12864-023-09692-9  日本語プレスリリース

時系列マルチオミクスデータの横断的データ解析

転写因子CLOCKは哺乳類の概日時計制御に中心的な役割を果たし、mRNA量の概日リズムを制御することが知られていますが、その全貌は未知でした。本研究では、マウス肝臓から一日の複数の時刻にサンプリングされた時系列CLOCK ChIP-seq、RNA-seq、small RNA-seqの横断的なデータ解析により、(1) 非典型的な認識配列への結合、(2) 標的転写因子を介した二次的な転写制御、(3) マイクロRNAを介したRNA干渉といった間接的な経路により、CLOCKが多数の遺伝子のリズミックな転写を制御することを示しました。吉種光助教・寺嶋秀騎博士（東京大学理学系研究科生物科学専攻深田研究室）との共同研究です。

• • Hikari Yoshitane*, Haruka Ozaki*, Hideki Terajima*, Ngoc-Hien Du, Yutaka Suzuki, Taihei Fujimori, Naoki Kosaka, Shigeki Shimba, Sumio Sugano, Toshihisa Takagi, Wataru Iwasaki, and Yoshitaka Fukada, CLOCK-controlled polyphonic regulations of circadian rhythms through canonical and noncanonical E-boxes, Molecular and Cellular Biology, 34(10):1776-1787 (2014)

遺伝子コピー数変異 (Gene copy number variation) の自然選択

遺伝子コピー数変異（Gene copy number variation; GCNV）はしばしば表現型に大きな影響を与えますが、GCNVが正の自然選択を受けるかについて決定的な証拠はありませんでした。本研究では、２集団の全ゲノムシーケンシング（WGS）データから集団間で差のあるGCNVを発見する手法を考案し、進化研究のモデル生物であるイトヨの海水・淡水集団のWGSデータに適用することで、GCNVが一塩基多型などと同様に正の自然選択を受けることを明らかにしました。平瀬祥太朗助教（東京大学大学院農学生命科学研究科附属水産実験所）との共同研究です。

• • Shotaro Hirase*, Haruka Ozaki*, Wataru Iwasaki. Parallel selection on gene copy number variations through evolution of three-spined stickleback genomes, BMC Genomics, 15:735 (2014)