Vol. 37 Supplement I

S 31

シンポジウム2

The Journal of Toxicological Sciences (J.Toxicol. Sci.)Vol. 37, Supplement I, 2012

シンポジウム

S2-2 クラスタリングとプロモータ解析によりネットワーク検出のアプローチ

Discovery of gene network by clustering and promoter analysis

○ Natalia POLOULIAKH, Hiroaki KITANO株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所

○ Natalia POLOULIAKH, Hiroaki KITANOSony Computer Science Laboratories, Inc.

‘Percellome’ database is providing a unique “per cell” readout in mRNA copy number on various organs of mice for more than 100 chemicals (NIHS). Such knowledge makes possible to use dataset without data pre-elimination and compare profiles across experiments. This opens a possibility for the mathematical representation of biological information in a manner treating a cell as an open system, with no molecule ignored. In collaboration with Kanno group we constructed A Geometric Clustering Tool (AGCT) and a comparative genomic analysis tool on human-mouse-rat (SHOE) which goal is to divide an expression profile by unsupervised learning mathematical technique in order to elucidate gene clusters and find transcription regulation network controlling genes. Analysis was held on two toxic congeners TCDD and TCDF, with 0.1 toxicity equivalency factor. They are known to cause birth defects, immunotoxicity and cancer through the activation of Ahr receptor pathway in mice, whilst Ahr receptor is a mediator in the course of growth, development and differentiation. Data of 20,000 probes per cell followed: replicates normalization, circadian effect subtraction, representation by PCA and/or spectral manifold, unsupervised clustering and sorting by validity. The analysis resulted in 498 (3,117 probes) and 369 (3,771 probes) sensible clusters for TCDD and TCDF, respectively, meeting the biological expectations. Clustering and transcription regulation results can be simulated on CellDesigner (SBI) and interactively annotated on Payao (Matsuoka, SBI). Since this year Percellome database is a member of The Garuda Alliance Common Platform, providing the research community with the consistent analysis workflow and biological databases.

S2-1 Percellome Project：組織、臓器、種を跨いで

Percellome Project: striding over the different tissues, organs and species

○菅野 純国立医薬品食品衛生研究所・安全性生物試験研究センター・毒性部

○ Jun KANNODivision of Cellular & Molecular Toxicology, Biological Safety Research Center, National Institute of Health Sciences

　より高感度で迅速な毒性評価を実現する為に、定量RT-PCRやマイクロアレイなどの網羅的な遺伝子発現解析を、細胞１個あたりの個々のmRNAの絶対発現量（Percellome手法：特許4415079）を用いて実施するPercellome Projectを進めている。そこでは高精度かつ大規模なトキシコゲノミクスデータベースを生成しており、投与する化学物質の用量と投与後の時間経過を一括して3次元曲面にて評価する方法を採用している。これまでに、100種類超の化学物質についてのマウスにおける生体影響のトランスクリプトームをAffymetrix GeneChip MOE430 2を用いて高精度に測定し、データベース化（Percellomeデータベース）した。化学物質の毒性評価においては、所見の網羅性（見落としがない事）が要求され、その中では「有意な反応がない」ことも検出しなければならない。この要件を満たしつつマイクロアレイによる大量のデータを高精度かつ効率よく解析するために、独自のマイクロアレイデータ補正技術(特許出願済）や候補遺伝子抽出技術（RSort）、化学物質間での用量・時間を考慮した遺伝子発現反応比較解析ソフトウエア（Percellome Explorer）等を開発した。これらを利用した毒性評価の試験運用を既に開始しており、病理所見を中心とした動物実験では見いだせなかった情報を得つつある。他方、データ開示の準備を、その解析ツールと共に広く提供する準備を並行して進めており、情報データベース、Payao、Garuda等を介しての普及を目指している。また、このProjectのもう一つと特徴は、従来の「相対値測定」では困難であったところの、異なった組織・臓器間、更に異種動物間の比較解析が可能である点にある。本発表では、これらの解析の実際を紹介する。