JP2003516716A - Characterization of the yeast transcriptome - Google Patents

Characterization of the yeast transcriptome

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JP2003516716A
JP2003516716A JP2001503657A JP2001503657A JP2003516716A JP 2003516716 A JP2003516716 A JP 2003516716A JP 2001503657 A JP2001503657 A JP 2001503657A JP 2001503657 A JP2001503657 A JP 2001503657A JP 2003516716 A JP2003516716 A JP 2003516716A
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norf
gene
phase
expression
cell cycle
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JP2001503657A
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Inventor
ビクター ベルクールスキュ
バート ボーゲルスタイン
ケネス キンズラー
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ザ ジョン ホプキンス ユニバーシティー
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Publication date
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Abstract

(57)【要約】 細胞周期の間に発現が変化する酵母遺伝子が記載される。このような遺伝子は、真核細胞の細胞周期の研究やモニター、それに影響を与えるために使用されうる。細胞周期の調節に関与するヒトのホモログを得るために使用されうる。抗真菌剤および他の薬剤クラスの同定に使用されうる。種々の条件下での細胞のトランスクリプトームを調べるために、固体支持体上のアレイを形成することもできる。 (57) Abstract A yeast gene whose expression changes during the cell cycle is described. Such genes can be used to study and monitor the cell cycle of eukaryotic cells and to influence them. It can be used to obtain human homologs involved in cell cycle regulation. It can be used to identify antifungals and other drug classes. Arrays on solid supports can also be formed to examine the transcriptome of cells under various conditions.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】 本出願は、1998年1月22日に出願した同時係属中の特許出願第09/012,031号の
一部継続出願であり、上記出願の開示は参照として本明細書に組み入れられる。
本発明は国立衛生研究所から授与されたCA57345の政府援助を受けた。政府は本
発明に一定の権利を有する。
This application is a continuation-in-part application of co-pending patent application No. 09 / 012,031 filed January 22, 1998, the disclosure of which is incorporated herein by reference.
This invention received governmental support from CA57345 awarded by the National Institutes of Health. The government has certain rights in this invention.

【0002】発明の技術分野 本発明は酵母ゲノムの発現された遺伝子の解析に関する。さらに具体的には、
本発明は以前に認識されていない遺伝子の同定および使用に関する。
[0002] The present invention relates to the analysis of genes expressed in the yeast genome. More specifically,
The present invention relates to the identification and use of previously unrecognized genes.

【0003】発明の背景 生物体の表現型は、主にその中で発現される遺伝子によって決定されることは
今や自明である。これらの発現された遺伝子は、定められた細胞群について発現
された各遺伝子の正体および発現レベルを示す「トランスクリプトーム」によっ
て表すことができる。本質的には静的な存在であるゲノムとは異なり、トランス
クリプトームは外的および内的因子によって調節され得る。したがってトランス
クリプトームは生物体のゲノムとその物理的特徴との間の動的なきずなとなる。
[0003] Phenotype of background organisms present invention, it is now obvious that it is determined by the genes expressed predominantly therein. These expressed genes can be represented by a "transcriptome" which indicates the identity and expression level of each expressed gene for a given cell population. Unlike the genome, which is an essentially static entity, the transcriptome can be regulated by external and internal factors. The transcriptome is thus a dynamic link between an organism's genome and its physical characteristics.

【0004】 上述のトランスクリプトームは、主に技術的な制限により、いかなる真核生物
または原核生物でも解析されていない。しかし、遺伝子発現パターンのいくつか
の一般的な特徴は、RNA-DNAハイブリダイゼーション測定によって20年前に解析
された(Bishopら、1974; HerefordおよびRosbash, 1977)。したがって、多く
の生物体では、高い、中程度、または低い発現レベルという少なくとも3つの転
写物のクラスが同定されることが分かり、細胞あたりの転写物の数が見積もられ
た(Lewin, 1980)。もちろんこれらのデータは各クラスに属する特定の遺伝子
については、ほとんど情報を与えなかった。新しい遺伝子が発見されるにつれて
、個々の遺伝子の発現レベルのデータが蓄積されてきた。しかし、特定の遺伝子
の発現の絶対量が測定され、同種の細胞における他の遺伝子と比較されたのは、
ほんのわずかな場合のみである。
The transcriptome described above has not been analyzed in any eukaryotic or prokaryotic organisms, mainly due to technical limitations. However, some common features of gene expression patterns were analyzed 20 years ago by RNA-DNA hybridization measurements (Bishop et al., 1974; Hereford and Rosbash, 1977). Therefore, it was found that many organisms identified at least three transcript classes with high, moderate, or low expression levels, and the number of transcripts per cell was estimated (Lewin, 1980). Of course, these data gave little information about the specific genes belonging to each class. As new genes are discovered, data on expression levels of individual genes have been accumulated. However, the absolute amount of expression of a particular gene was measured and compared to other genes in cells of the same species,
Only in very few cases.

【0005】 何らかの細胞のトランスクリプトームを記述すれば、細胞生物学および生化学
の数多くの局面の理解に有用な新しい情報を提供することになる。
The description of any cellular transcriptome will provide new information useful in understanding many aspects of cell biology and biochemistry.

【0006】発明の概要 本発明の1つの目的は、単離DNA分子、およびそのような分子を用いて細胞周期
に影響を与え候補薬剤を同定する方法を提供することである。本発明のこれらお
よび他の目的は、以下に記述される1つまたは複数の態様を当技術分野に提供す
ることで行うことができる。
[0006] SUMMARY One object of the present invention the invention is to provide a method of identifying the isolated DNA molecules, and a candidate agent affects the cell cycle using such molecules. These and other objects of the invention can be accomplished by providing the art with one or more of the embodiments described below.

【0007】 本発明の1つの態様では、単離DNA分子が提供される。これは配列番号:67〜81
1に示されるようなSAGEタグを含むNORF遺伝子からなる群より選択される酵母遺
伝子のコード配列を含む。
In one aspect of the invention, isolated DNA molecules are provided. This is SEQ ID NO: 67-81
It contains a coding sequence for a yeast gene selected from the group consisting of NORF genes containing a SAGE tag as shown in 1.

【0008】 本発明の別の態様では、NORF遺伝子の使用方法が提供される。この方法は、細
胞の細胞周期に影響を与えるためのものである。この方法は、対数期、S期、お
よびG2/Mからなる群より選択される細胞周期の任意の2つの期の間で少なくとも1
0%発現が変化するNORF遺伝子のコード配列を含む単離DNA分子を細胞に投与する
段階を含む。
In another aspect of the invention, methods of using the NORF gene are provided. This method is for affecting the cell cycle of cells. This method provides at least 1 between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M.
Administering to the cell an isolated DNA molecule containing the coding sequence of the NORF gene with 0% altered expression.

【0009】 本発明のさらに別の態様では、抗真菌剤候補物をスクリーニングする方法が提
供される。この方法は、酵母細胞に試験物質を接触させる段階、ならびに対数期
、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周期の任意の2つの期の間で少
なくとも10%発現が変化するNORF遺伝子の発現をモニターする段階を含み、酵母
遺伝子の発現を調節する試験物質が抗真菌剤の候補物である。
In yet another aspect of the invention, a method of screening antifungal drug candidates is provided. This method alters expression by at least 10% between contacting a yeast cell with a test substance and any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M. Test substances that regulate the expression of the yeast gene, including the step of monitoring the expression of the NORF gene, are candidates for antifungal agents.

【0010】 本発明のさらに別の態様では、細胞周期の進行に関与するヒト遺伝子の同定方
法が提供される。この方法は、対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択さ
れる細胞周期の任意の2つの期の間で少なくとも10%発現が変化するNORF遺伝子
の少なくとも14個の連続したヌクレオチドを含むプローブをヒトDNAに接触させ
る段階を含む。プローブにハイブリダイズするヒトDNA配列は、細胞周期の進行
に関与するヒト遺伝子の候補配列として同定される。
In yet another aspect of the invention, there is provided a method of identifying a human gene involved in cell cycle progression. This method comprises at least 14 contiguous nucleotides of the NORF gene whose expression changes by at least 10% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M. Contacting the containing probe with human DNA. Human DNA sequences that hybridize to the probe are identified as candidate sequences for human genes involved in cell cycle progression.

【0011】 本発明は、配列番号:67〜811に示されるようなSAGEタグを含むNORF遺伝子の
少なくとも14個の連続するヌクレオチドを含むプローブを提供する。
The present invention provides a probe comprising at least 14 contiguous nucleotides of the NORF gene containing a SAGE tag as set forth in SEQ ID NOS: 67-811.

【0012】 また本発明は、固体支持体上のプローブアレイも提供する。アレイ中の少なく
とも1つのプローブは、配列番号:67〜811に示すようなSAGEタグを含むNORF遺伝
子の少なくとも14個の連続するヌクレオチドを含む。
The present invention also provides a probe array on a solid support. At least one probe in the array comprises at least 14 contiguous nucleotides of the NORF gene containing a SAGE tag as shown in SEQ ID NOs: 67-811.

【0013】 本発明のまた別の態様は、候補薬剤を、酵母細胞の遺伝子発現に対して特徴的
な効果を持つ薬剤クラスのメンバーとして同定する方法である。酵母細胞に候補
薬剤を接触させる。薬剤のクラスによってその発現が影響を受ける少なくとも1
つのNORF遺伝子の発現が、酵母細胞中でモニターされる。候補薬剤の非存在下で
の発現に対する少なくとも1つのNORF遺伝子の発現に差が検出されれば、その候
補薬剤はその薬剤クラスのメンバーとして同定される。
[0013] Yet another aspect of the invention is a method of identifying a candidate drug as a member of a class of drugs that has a characteristic effect on gene expression in yeast cells. Contact the yeast cell with the candidate agent. At least one whose expression is affected by the class of drug
Expression of the two NORF genes is monitored in yeast cells. A candidate drug is identified as a member of the drug class if a difference is detected in the expression of at least one NORF gene relative to the expression in the absence of the drug candidate.

【0014】 本発明のこれらの態様および以下に提供される詳細な開示を読むことにより当
業者には明らかとなる他の態様は、以前に認識されていない遺伝子、および生物
体レベルでの全体的な遺伝子発現に関する情報を当技術分野に提供するものであ
る。
These aspects of the invention and other aspects that will be apparent to those of skill in the art upon reading the detailed disclosure provided below, are of previously unrecognized genes, and global at the organism level. It provides the art with information on specific gene expression.

【0015】表の説明 表1、高発現遺伝子。タグ(tag)は、NlaIII部位に隣接する10bpのSAGEタグを
示す。遺伝子は、特定のタグに対応する1つまたは複数の遺伝子(特有のタグに
適合する多数の遺伝子は、平均同一性が93%の関連するファミリーに由来する)
を示す。遺伝子座及び説明は、各ORFの遺伝子座名と機能的な説明をそれぞれ意
味している。コピー数/細胞は、SAGEライブラリーに含まれるそれぞれの転写物
の量を示していて、1細胞あたり15,000個の全転写物と、60,633個の確認された
転写物とが推定される。
Table Legend Table 1, Highly Expressed Genes. The tag indicates a 10-bp SAGE tag adjacent to the NlaIII site. A gene is one or more genes that correspond to a particular tag (many genes that match a unique tag are from related families with an average identity of 93%)
Indicates. The locus and description mean the locus name and functional description of each ORF, respectively. Copy number / cell indicates the amount of each transcript contained in the SAGE library, estimated at 15,000 total transcripts and 60,633 confirmed transcripts per cell.

【0016】 表2、推定コード配列の発現。表の縦列の上部は表1と同じである。[0016]   Table 2, Expression of putative coding sequences. The top of the columns of the table is the same as in Table 1.

【0017】 表3、最大量のNORF遺伝子の発現。SAGEタグ、遺伝子座、コピー数/細胞は、
表1と同じである。染色体及びタグ位置は、染色体及びそれぞれのタグの位置を
意味している。ORFサイズは、指示したタグに対応するORFの大きさを示している
。それぞれの場合、そのタグは、NORFの250bpの3'末端にあるか、それ以下に位
置していた。
Table 3, Maximum amount of NORF gene expression. SAGE tag, locus, copy number / cell,
It is the same as in Table 1. Chromosomes and tag positions mean the positions of the chromosomes and their respective tags. The ORF size indicates the size of the ORF corresponding to the designated tag. In each case, the tag was located at or below the 250 bp 3'end of NORF.

【0018】 表4、NORF遺伝子の発現。SAGEタグ及びコピー数/細胞は表1と同じである。
染色体及びタグ位置は染色体とそれぞれのタグの位置を示している。
Table 4, NORF gene expression. The SAGE tag and copy number / cell are the same as in Table 1.
The chromosome and tag position indicate the position of the chromosome and each tag.

【0019】 表5、遺伝子の発現は、細胞周期の期の違いによって変化する。Lは対数期を
示す;Sは合成期を示す;G2/Mは有糸分裂期を示す;タグ配列は、NlaIII部位に
隣接する10bpのSAGEタグを示す。「Sに対するLの比率」とは、合成期の発現に対
する対数期の発現の比率を意味する。「G2/Mに対するSの比率」とは、G2/M期の
発現に対する合成期の発現の比率を意味する。「Lに対するG2/Mの比率」とは、
対数期に対するG2/M期の発現の比率を意味する。#DIV/01!は、0から発現の増
加度を示す;値0とは、0に発現が減少したことを示す;値1とは、変化がない
ことを示す;値が1よりも小さい場合、発現が減少したことを示す;値が1より
も大きい場合、発現が増加したことを示す。
Table 5, gene expression varies with different cell cycle phases. L indicates logarithmic phase; S indicates synthetic phase; G2 / M indicates mitotic phase; tag sequence indicates 10 bp SAGE tag adjacent to NlaIII site. By "L to S ratio" is meant the ratio of logarithmic phase expression to synthetic phase expression. "Ratio of S to G2 / M" means the ratio of expression in the synthetic phase to expression in the G2 / M phase. "G2 / M ratio to L" means
It means the ratio of G2 / M phase expression to log phase. # DIV / 01! Indicates a degree of increase in expression from 0; a value of 0 indicates a decrease in expression at 0; a value of 1 indicates no change; a value smaller than 1 indicates decrease in expression A value greater than 1 indicates increased expression.

【0020】 表6、観察されたSAGEタグを含むか、または隣接する、遺伝子間オープンリー
ディングフレーム。コピー数/細胞とは、表1と同様に、それぞれのmRNA転写物
の量を示す。正の発現レベルは、タグが染色体の+鎖にあることを示している。
負の発現レベルは、タグが−鎖にあることを示している。
Table 6, Intergenic open reading frames containing or flanking the observed SAGE tags. The copy number / cell indicates the amount of each mRNA transcript, as in Table 1. Positive expression levels indicate that the tag is on the + strand of the chromosome.
A negative expression level indicates that the tag is on the-strand.

【0021】詳細な説明 これまでに知られていなかった特定の遺伝子(NORF)が酵母に存在し、発現する
ことが本発明の発見である。これらの遺伝子は、他の以前に同定されたり以前に
推定された遺伝子と同様に、細胞周期を研究し、モニターし、かつ期に影響を及
ぼすために用いることができる。本発明は、遺伝子が細胞周期の過程で異なって
発現することを確認する。異なって発現する遺伝子は、細胞周期の期のマーカー
として用いることができる。それらはまた、細胞周期の期の変化に影響を与える
ためにも用いることができる。さらにそれらは、遺伝子の発現に影響を与えるこ
とによって、細胞周期に影響を及ぼす薬物をスクリーニングするためにも利用で
きる。またこれらの真核細胞遺伝子のヒトホモログが存在すると想定され、それ
らをヒトホモログを同定するためのプローブまたはプライマーとして酵母遺伝子
を用いて同定することができる。
[0021] present in a particular gene (NORF) yeast was not known up to the detailed description which, to express it is the discovery of the present invention. These genes, like other previously identified or previously deduced genes, can be used to study, monitor, and affect the phase of the cell cycle. The present invention confirms that genes are differentially expressed during the cell cycle. Differentially expressed genes can be used as markers of cell cycle phase. They can also be used to influence cell cycle phase changes. Furthermore, they can be used to screen drugs that affect the cell cycle by affecting the expression of genes. It is also assumed that human homologues of these eukaryotic genes are present and can be identified using yeast genes as probes or primers for identifying human homologues.

【0022】 NORF(以前に割り当てられたオープンリーディングフレームではない)と命名
された新規遺伝子が見出された。それらはそのSAGEタグによって特有に確認され
ている。さらにそれぞれの完全なヌクレオチド配列は既知であって、公的に入手
可能である。一般にそれらは、大きさが小さいために遺伝子としてこれまでに同
定されなかった。しかしながらそれらは現在、発現されることが見出されている
A new gene named NORF (not the previously assigned open reading frame) was found. They are uniquely identified by their SAGE tag. Furthermore, the complete nucleotide sequences of each are known and publicly available. In general, they have not been previously identified as genes because of their small size. However, they are now found to be expressed.

【0023】 異なって発現する酵母遺伝子は、異なる増殖期、特に対数期、S期、及びG2/M
期で統計的な有意差(95%以上の信頼水準)でもってその発現が変化する遺伝子
である。好ましくはその差異は、少なくとも10%、25%、50%、または100%である
。ある場合には、異なって発現する遺伝子はSAGE分析によって決定されるように
、細胞周期の一つまたはそれ以上の期間で検出可能なレベルで発現しない。差異
的発現の特徴を持つことが判明した遺伝子には、NORF番号 1、2、4、5、6、17、
25、27、TEF1/TEF2、ENO2、ADH1、ADH2、PGK1、CUP1A/CUP1B、PYK1、YKL056C、Y
MR116C、YEL033W、YOR182C、YCR013C、リボヌクレオチドリダクターゼ2及び4、
並びにYJR085Cが挙げられる。差異的発現は、特定のプローブに対するハイブリ
ダイゼーションや免疫学的アッセイ法のような当技術分野で既知の何らかの手段
によって検出できる。
Differentially expressed yeast genes are expressed in different growth phases, especially log phase, S phase, and G2 / M.
It is a gene whose expression changes with a statistically significant difference (confidence level of 95% or more) in the period. Preferably the difference is at least 10%, 25%, 50% or 100%. In some cases, differentially expressed genes do not express detectable levels during one or more of the cell cycles, as determined by SAGE analysis. NORF numbers are assigned to genes found to have differential expression characteristics. 1, 2, 4, 5, 6, 17,
25, 27, TEF1 / TEF2, ENO2, ADH1, ADH2, PGK1, CUP1A / CUP1B, PYK1, YKL056C, Y
MR116C, YEL033W, YOR182C, YCR013C, ribonucleotide reductase 2 and 4,
And YJR085C. Differential expression can be detected by any means known in the art, such as hybridization to a particular probe or immunoassay.

【0024】 本発明に係る単離DNA分子は、完全な染色体よりも小さく、且つゲノム、また
はcDNA、即ちイントロンを欠いたものであってもよい。単離DNA分子は、酵母遺
伝子、即ち配列番号:67〜811に示されるようなSAGEタグを含む、たとえばNORF
遺伝子といった細胞周期の進行に関与する酵母遺伝子のコード配列を含む。酵母
遺伝子、または配列番号:37〜12、203に示されるようなSAGEタグを含む酵母遺
伝子のコード配列を含む単離DNA分子もまた、本発明の単離DNA分子である。単離
DNA分子はまた、酵母遺伝子、即ち配列番号:37〜12、203または67〜811に示さ
れるようなSAGEタグを含む酵母遺伝子のコード配列を含んでいてもよい。
An isolated DNA molecule according to the present invention may be smaller than a complete chromosome and lack a genome, or cDNA, ie an intron. The isolated DNA molecule comprises a yeast gene, ie, a SAGE tag as set forth in SEQ ID NOS: 67-811, eg, NORF.
It contains the coding sequences for yeast genes involved in cell cycle progression, such as genes. An isolated DNA molecule comprising a yeast gene or a coding sequence for a yeast gene containing a SAGE tag as set forth in SEQ ID NOs: 37-12,203 is also an isolated DNA molecule of the present invention. Isolation
The DNA molecule may also include a yeast gene, ie, the coding sequence for a yeast gene, which includes a SAGE tag as set forth in SEQ ID NOs: 37-12, 203 or 67-811.

【0025】 既知の配列のDNAを得るための方法を、本発明の単離DNA分子を得るために用い
てもよい。好ましくはそれらは、膜の成分であるタンパク質や脂質のような他の
細胞成分を含まずに単離される。それらは細胞によって作成でき、且つPCRもし
くは自動合成装置を用いて単離、または合成できる。DNAを精製しかつ単離する
方法は日常的に行われており、当技術分野で既知である。
Methods for obtaining DNA of known sequence may be used to obtain the isolated DNA molecule of the present invention. Preferably, they are isolated free of other cellular components such as proteins and lipids that are membrane components. They can be made by cells and isolated or synthesized using PCR or automated synthesizers. Methods of purifying and isolating DNA are routine and well known in the art.

【0026】 酵母遺伝子を細胞に投与するために、当技術分野で既知のDNA送達方法を制限
的にではなく用いることができる。これらには、リポソーム、トランスフェクシ
ョン、マッチング、形質導入、形質転換、ウイルス感染、エレクトロポレーショ
ンが含まれる。特定の目的と特徴を備えたベクターが、既知の特徴に対して当業
者により選択できる。遺伝子レシピエントとして用いることの可能な細胞は、酵
母及び他の菌類、ヒトを含む哺乳動物細胞、並びに細菌細胞である。
Non-limiting methods of DNA delivery known in the art can be used to administer the yeast gene to the cells. These include liposomes, transfection, matching, transduction, transformation, viral infection, electroporation. Vectors with specific purposes and characteristics can be selected by those of skill in the art for known characteristics. Cells that can be used as gene recipients are yeast and other fungi, mammalian cells, including humans, and bacterial cells.

【0027】 抗菌性の薬物は、本明細書に記載したように酵母細胞を用いて同定できる。異
なって発現するNORF遺伝子の発現は、当技術分野で既知の手段によってモニター
できる。試験物質がそのような差異的発現遺伝子の発現を、たとえばその発現を
増加させたり減少させたりして変化させる場合、それは菌類の増殖性に影響を与
えることのできる候補薬物であり、また抗菌剤として役立つ可能性もある。一つ
以上のNORF遺伝子の発現をモニターするとよい。たとえば、2、3、4、5、10、15
、20、30、40、50、60、75、100、150、250、300、350、400、450、もしくは500
、またはそれ以上のNORF遺伝子の発現を一つまたは多数のアッセイ法でモニター
するとよい。
Antibacterial drugs can be identified using yeast cells as described herein. Expression of the differentially expressed NORF gene can be monitored by means known in the art. If the test substance alters the expression of such a differentially expressed gene, for example by increasing or decreasing its expression, it is a candidate drug which can influence the growth of the fungus and also an antibacterial agent. May be useful as The expression of one or more NORF genes may be monitored. For example, 2, 3, 4, 5, 10, 15
, 20, 30, 40, 50, 60, 75, 100, 150, 250, 300, 350, 400, 450, or 500
Expression of one or more NORF genes may be monitored in one or multiple assays.

【0028】 異なって発現する遺伝子が細胞周期の進行に関連する可能性を有するため、こ
れらの遺伝子は種間で共通である可能性がある。本発明によって同定されたこの
差異的発現NORF遺伝子は、ヒト及び他の哺乳動物のホモログを、これらの哺乳動
物由来のDNAと、差異的発現NORF遺伝子の少なくとも10個の連続するヌクレオチ
ドを含むプローブとを接触させることによって同定するために用いることができ
る。このDNAは、当技術分野で知られているようなゲノムまたはcDNAであっても
よい。異なる種間で相同な遺伝子を同定するための方法は当技術分野で周知であ
る。簡単に述べると、ハイブリダイゼーションのストリンジェンシーは、配列適
合ハイブリダイゼーションが不完全であるために減少するであろう。これは、と
りわけサザンブロット、ノーザンブロット、コロニーハイブリダイゼーション、
またはPCRの場合に起こりうる。当技術分野に既知の何らかのハイブリダイゼー
ション法を利用することができる。プローブにハイブリダイズするDNA配列が、
細胞周期の発現に関連する候補遺伝子の配列として同定される。
These genes may be common between species, as differentially expressed genes may be involved in cell cycle progression. This differentially expressed NORF gene identified by the present invention is a homolog of humans and other mammals, DNA from these mammals, and a probe containing at least 10 consecutive nucleotides of the differentially expressed NORF gene. Can be used to identify by contacting This DNA may be genomic or cDNA as is known in the art. Methods for identifying genes homologous between different species are well known in the art. Briefly, the stringency of hybridization will be reduced due to imperfect sequence matching hybridization. This is especially true for Southern blots, Northern blots, colony hybridizations,
Or it can happen in case of PCR. Any hybridization method known in the art can be utilized. The DNA sequence that hybridizes to the probe is
Identified as the sequence of a candidate gene associated with cell cycle expression.

【0029】 本発明に係るプローブは、特定のNORF遺伝子または他の差異的発現遺伝子の少
なくとも10個、好ましくは少なくとも12個、14個、16個、18個、20個、または25
個の連続するヌクレオチドを持つ単離DNA分子である。このプローブは標識化さ
れていてもよいし、されていなくてもよい。それらは例えば、PCRアッセイ法の
ため、またはサザンブロットもしくはノーザンブロットもしくはインサイチュー
ハイブリダイゼーションで遺伝子発現の検出を行うためのプライマーとしても用
いることができる。好ましくはこのプローブは、固体支持体上に固定化される。
固体支持体は、プローブを結合しうる任意の表面であってもよい。適切な固体支
持体には、これらに限定するわけでないがガラス製もしくはプラスチック製スラ
イド、組織培養プレート、マイクロタイターウェル、チューブ、またはこれらに
限定するわけでないがラテックス、ポリスチレン、もしくはガラスビーズなどの
ビーズのような粒子が含まれる。当技術分野で既知の何らかの方法を用いること
によって、プローブを固体支持体に結合させることができるが、それには共有結
合や非共有結合、受動的吸収、またはプローブと固体支持体にそれぞれ結合する
結合部位のペアの利用が含まれる。
The probe according to the present invention comprises at least 10, preferably at least 12, 14, 16, 18, 20, or 25 of a particular NORF gene or other differentially expressed genes.
An isolated DNA molecule with a contiguous number of nucleotides. The probe may or may not be labeled. They can also be used, for example, as primers for PCR assays or for detection of gene expression by Southern or Northern blots or in situ hybridization. Preferably the probe is immobilized on a solid support.
The solid support can be any surface to which a probe can be attached. Suitable solid supports include, but are not limited to, glass or plastic slides, tissue culture plates, microtiter wells, tubes, or beads such as, but not limited to, latex, polystyrene, or glass beads. Such particles are included. The probe can be attached to the solid support by any method known in the art, including covalent or non-covalent binding, passive absorption, or binding to the probe and solid support, respectively. Includes the use of site pairs.

【0030】 より好ましくはプローブは、多数のプローブが一つの生物試料に同時にハイブ
リダイズできるように一個のアレイに存在している。このプローブはそのアレイ
に結合したり、またはそのアレイ上でインサイチューで合成されたりできる。Lo
ckhartら、Nature Biotechnology,第14巻、1996、12月「高密度オリゴヌクレオ
チドアレイへのハイブリダイゼーションによる発現モニタリング(Expression mo
nitoring by hybridization to high-density ologonucleotide arrays)」を参
照のこと。一個のアレイには少なくとも一つのNORFプローブが含まれるが、別個
の位置に100個、500個、さらには1,000個以上もの異なるプローブが含まれるで
あろう。望ましい場合には、このアレイ上に存在する一個または複数のNORFは、
細胞周期の過程で異なって発現するNORF遺伝子由来のヌクレオチド配列でありう
る。
More preferably, the probes are present in an array so that multiple probes can hybridize to a biological sample simultaneously. The probe can be attached to the array or synthesized in situ on the array. Lo
ckhart et al., Nature Biotechnology, Volume 14, 1996, December "Expression monitoring by hybridization to high-density oligonucleotide arrays (Expression mo
nitoring by hybridization to high-density ologonucleotide arrays) ". An array will contain at least one NORF probe, but will contain 100, 500, or even 1,000 or more different probes in distinct locations. If desired, one or more NORFs present on this array are
It can be a nucleotide sequence from the NORF gene that is differentially expressed during the cell cycle.

【0031】 本発明によって同定される遺伝子は細胞周期の過程で異なって発現し、それは
特定の薬物または薬物クラスに対する酵母細胞の酵母遺伝子の応答に特徴的な遺
伝子発現プロフィールを得るために用いることもできる。遺伝子発現プロフィー
ルを生成させる特定の対象となる薬物クラスには、化学療法剤のような細胞周期
または他の細胞工程に影響を与える薬物が含まれる。望ましい場合には、特定の
クラスの一つ以上の薬物に特徴的な遺伝子発現プロフィールを得て用いることに
よって、複合的遺伝子発現プロフィールを作成することができる。例えば、ビン
ブラスチン、タキソール、ビンクリスチン、及びタキソテールのような微小管毒
性薬物は、微小管毒性薬物に特徴的な遺伝子発現プロフィールを得るために用い
ることができる。
The genes identified by the present invention are differentially expressed during the cell cycle and can also be used to obtain a gene expression profile characteristic of the yeast gene's response of yeast cells to a particular drug or class of drugs. it can. A particular class of drugs of interest for generating gene expression profiles include drugs that affect the cell cycle or other cellular processes such as chemotherapeutic agents. If desired, complex gene expression profiles can be generated by obtaining and using gene expression profiles characteristic of one or more drugs of a particular class. For example, microtubule toxic drugs such as vinblastine, taxol, vincristine, and taxotere can be used to obtain gene expression profiles characteristic of microtubule toxic drugs.

【0032】 特定の薬物または薬物のクラスに特徴的な遺伝子発現プロフィールを得るため
に、酵母細胞を特定の薬物または特定のクラスの薬物の一つと接触させる。少な
くとも一つの酵母遺伝子の発現を、接触させる前と後のいずれかで、またはその
接触させた細胞中で、またその薬物と接触させなかった別の酵母細胞中でモニタ
ーする。モニターする遺伝子は任意の酵母遺伝子であって、NORFSが含まれる。
好ましくはこれらの遺伝子は、細胞周期の過程で異なって発現する。例えば酵母
遺伝子は、表3、4、5、及び6(配列番号:67〜12、203)に示されるようなS
AGEタグを含む遺伝子から選択されうる。望ましい場合には、NORF番号 1、2、4
、5、6、17、25、もしくは27、TEF1/TEF2、ENO2、ADH1、ADH2、PGK1、CUP1A/CUP
1B、PYK1、YKL056C、YMR116C、YEL033W、YOR182C、YCR013C、リボヌクレオチド
リダクターゼ2及び4、並びにYJR085Cのような遺伝子が遺伝子発現の変化をモニ
ターするために利用できる。
To obtain a gene expression profile characteristic of a particular drug or class of drugs, yeast cells are contacted with the particular drug or one of the classes of drug. Expression of at least one yeast gene is monitored either before or after contacting, or in the contacted cells and in another yeast cell that has not been contacted with the drug. The genes to be monitored are any yeast genes, including NORFS.
Preferably these genes are differentially expressed during the cell cycle. For example, the yeast gene has S as shown in Tables 3, 4, 5 and 6 (SEQ ID NOs: 67-12, 203).
It can be selected from genes containing AGE tags. NORF number, if desired 1, 2, 4
, 5, 6, 17, 25, or 27, TEF1 / TEF2, ENO2, ADH1, ADH2, PGK1, CUP1A / CUP
Genes such as 1B, PYK1, YKL056C, YMR116C, YEL033W, YOR182C, YCR013C, ribonucleotide reductases 2 and 4, and YJR085C are available to monitor changes in gene expression.

【0033】 これらの遺伝子、たとえば、1、2、3、4、5、10、15、20、25、30、40、50、6
0、75、100、150、250、500、1000、2000、3000、4000、5000、もしくは5,500遺
伝子のような任意の数の発現を測定することができる。固体支持体上に固定化さ
れているか、上記の遺伝子アレイのようなアレイ上にある核酸を用いて差異的発
現遺伝子の発現をモニターするのに特に便利である。
These genes, for example 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 6
Any number of expressions can be measured, such as 0, 75, 100, 150, 250, 500, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, or 5,500 genes. It is particularly convenient to monitor the expression of differentially expressed genes using nucleic acids immobilized on a solid support or on an array such as the gene arrays described above.

【0034】 多くの遺伝子、特定すると細胞周期の遺伝子は、酵母とヒトを含む哺乳動物の
間で共通している可能性がある。したがって、ある薬物または薬物クラスに特徴
的な遺伝子発現プロフィールを用いることによって、特徴的な遺伝子発現プロフ
ィールが既知の薬物クラスのメンバーとして候補薬物を同定することで、ヒト細
胞に対するその候補薬物の影響を予測することができる。この候補薬物は、当技
術分野で既に知られた薬剤であってもよいし、または何らかの薬学的活性を持つ
ことがこれまでには知られていなかった化合物であってもよい。その候補薬物は
天然に生じるものであってもよいし、または実験室で設計されたものであっても
よい。それらは微生物、動物、または植物から単離することもできるし、また当
技術分野で既知の化学的方法によって組換え的に作成したり、または合成したり
することができる。
Many genes, particularly cell cycle genes, may be common between yeast and mammals, including humans. Thus, by using a gene expression profile characteristic of a drug or drug class, identifying a candidate drug as a member of a drug class with a known characteristic gene expression profile can determine the effect of that drug on human cells. Can be predicted. The candidate drug may be an agent already known in the art, or a compound previously unknown to possess any pharmaceutical activity. The candidate drug may be naturally-occurring or may be laboratory-designed. They can be isolated from microorganisms, animals, or plants and can be recombinantly produced or synthesized by chemical methods known in the art.

【0035】 発現がそのクラスの薬物によって影響を受ける少なくとも一つの遺伝子の発現
に対する候補薬物の作用をモニターする。特定の薬物または薬物クラスに対する
遺伝子発現プロフィールと同様である、候補薬物を用いて得られた遺伝子発現プ
ロフィールが、そのクラスの薬物のメンバーとしてその候補薬物を同定する。
The effect of a candidate drug on the expression of at least one gene whose expression is affected by that class of drug is monitored. A gene expression profile obtained with a candidate drug that is similar to the gene expression profile for a particular drug or drug class identifies the candidate drug as a member of that class of drugs.

【0036】 既知の薬物の特定の置換基を変更した効果、または候補薬物の特定の置換基を
変更した効果を同様に試験するとよい。このような方法は、変化によって例えば
特定の薬物の溶解度、または吸収性を増加させて、細胞周期の過程で異なって発
現する遺伝子に対して意図しない、有害になる可能性のある作用を持つようにな
る傾向があるかどうかを決定するために用いられる。
The effect of altering a particular substituent of a known drug, or the effect of altering a particular substituent of a candidate drug may be similarly tested. Such methods may alter, for example, the solubility or absorption of certain drugs to have unintended and potentially harmful effects on genes that are differentially expressed during the cell cycle. Used to determine if they tend to be.

【0037】 上記の開示は本発明を一般的に説明するものである。より完全な理解は、単に
例示の目的でのみ本明細書に記載され、かつ本発明の範囲を制限する意図のない
以下の特定の実施例を参照することにより得ることができる。
The above disclosure generally describes the present invention. A more complete understanding can be obtained by reference to the following specific examples, which are described herein solely for purposes of illustration and are not intended to limit the scope of the invention.

【0038】実施例 概要 本発明者らは、本明細書ではトランスクリプトーム(transcriptome)と呼ばれ
る酵母のゲノムから発現された遺伝子のセットを、遺伝子発現の一連分析法(ser
ial analysis of gene expression: SAGE)を用いて分析した。60,633個の転写物
を分析すると、1細胞あたりの転写物が0.3から200以上の範囲の発現レベルを持
つ4,665遺伝子が現れた。これらの遺伝子のうち1,981個が既知の機能を持ってい
て、これに対して2,684個がこれまでに特徴が明らかにされていなかった。遺伝
子発現データを持つ位置情報を統合すると、染色体発現マップの作成、転写活性
の物理的領域の同定、及び配列情報によってのみでは予測されなかった遺伝子の
同定が可能となった。これらの研究は、酵母における遺伝子発現の包括的なパタ
ーンについて洞察を提供するとともに、真核細胞におけるゲノムの広範な発現研
究の可能性を示している。
[0038] Example Summary We refer to the set of genes in the present specification is expressed from the genome of the yeast called transcriptome (transcriptome), series analysis of gene expression (ser
ial analysis of gene expression: SAGE). Analysis of 60,633 transcripts revealed 4,665 genes with expression levels ranging from 0.3 to over 200 transcripts per cell. Of these genes, 1,981 have known functions, whereas 2,684 have not been previously characterized. The integration of location information with gene expression data allowed the creation of chromosomal expression maps, the identification of physical regions of transcriptional activity, and the identification of genes that were not predicted solely by sequence information. These studies provide insights into the global patterns of gene expression in yeast and demonstrate the potential for extensive genomic expression studies in eukaryotic cells.

【0039】 結果 SAGEアプローチの特徴及び原理 遺伝子発現を高スループットで評価するためのいくつかの方法が最近記述され
ている(Nguyenら、1995;Schenaら、1995;Velculescuら、1995)。本発明者ら
はSAGE(遺伝子発現の一連分析法)を用いたが、それはSAGEがそれぞれの転写物
に対するハイブリダイゼーションプローブを前もって必要としなくても定量的な
遺伝子発現データを提供できるためである。SAGE技法は二つの基本的原理に基づ
いている(図1)。第1に、短い配列タグ(9〜11bp)が、転写物の決まった位置か
ら誘導されるという条件で、転写物を特有に同定するための十分な情報を含んで
いることである。第2に、多くの転写物タグが一個の分子に連鎖状につながって
から配列し、多数のタグの同定性を同時に現すことである。ある集団の転写物の
発現パターンは、個々のタグの量を測定し、そしてそれぞれのタグに対応する遺
伝子を同定することによって定量的に評価できる。
Results Features and Principles of the SAGE Approach Several methods for high-throughput evaluation of gene expression have recently been described (Nguyen et al., 1995; Schena et al., 1995; Velculescu et al., 1995). We used SAGE (Sequential Analysis of Gene Expression) because SAGE can provide quantitative gene expression data without the need for a hybridization probe for each transcript in advance. The SAGE technique is based on two basic principles (Fig. 1). First, the short sequence tag (9-11 bp) contains sufficient information to uniquely identify a transcript, provided that it is derived from the defined position of the transcript. Secondly, many transcript tags are linked to one molecule in a chain and then sequenced to simultaneously reveal the identities of multiple tags. The expression pattern of transcripts in a population can be evaluated quantitatively by measuring the amount of individual tags and identifying the gene corresponding to each tag.

【0040】 全ゲノムの発現 正常の増殖及び細胞周期の進行に関連する遺伝子の提示を最大にするために、
SAGEライブラリーを三段階の酵母細胞、即ち対数期、休止したS期、及び休止し
たG2/M期の酵母細胞から生じさせた。全体では、60,633個の全転写物に対応する
SAGEタグが同定された(対数期からの20,184個、休止したS期からの20,034個、
そして休止したG2/M期細胞からの20,415個が含まれる)。これらのタグのうち、
56,291個のタグ(93%)が酵母のゲノムと正確にマッチし、88個のタグがミトコン
ドリアのゲノムとマッチし、そして91個のタグが2ミクロンプラスミドとマッチ
した。
Whole Genome Expression In order to maximize the presentation of genes associated with normal growth and cell cycle progression,
The SAGE library was generated from three-stage yeast cells: log phase, resting S phase, and resting G2 / M phase yeast cells. Overall supports 60,633 total transcripts
SAGE tags were identified (20,184 from log phase, 20,034 from resting S phase,
And it contains 20,415 cells from resting G2 / M phase cells). Of these tags,
56,291 tags (93%) matched the yeast genome exactly, 88 tags matched the mitochondrial genome, and 91 tags matched the 2 micron plasmid.

【0041】 酵母のトランスクリプトームを明確化するのに必要とされるSAGEタグの数は、
低量のmRNA分子を検出するのに要求される信頼水準に依存している。一細胞あた
り15,000個のmRNA分子という以前に誘導された見積り(Hereford及びRosbash, 1
977)を仮定すると、20,000個のタグがあると、一細胞あたりの単一のコピーでm
RNA分子の存在物について1.3倍の保証範囲があることを示しており、それはその
ような転写物を決定する72%の確率(モンテカルロシミュレーションによって決定
した場合)を提供できると思われる。対数期細胞から得られる20,184個のタグを
分析すると、3,298個の特有の遺伝子が確認された。一細胞あたりのmRNAコピー
数を独立して確認したところで本発明者らは、定量的ハイブリダイゼーション実
験(Iyer及びStruhl, 1996)によって絶対的なmRNAレベルが容易に検出される数
個の遺伝子のうちの一つである、SUP44/RPS4の発現レベルを、SAGEによって測定
された発現レベルと比較した。SUP44/RPS44はハイブリダイゼーションによって7
5+/−10個のコピー数/細胞(Iyer及びStruhl, 1996)と測定されたがそれはSA
GEデータの63コピー数/細胞とうまく一致しており、そのことは、一細胞あたり
の15,000個のmRNA分子の見積もりがかなり正確であることを示唆している。休止
細胞のS期と休止細胞のG2/M期から得られるSAGEタグを分析すると、この遺伝子
の発現レベル(52個から55個のコピー数/細胞)が同じであることを示しており
、それは非常に多くの発現細胞に対する発現レベルと同様であった。1%以下の遺
伝子はこれらの三段階で劇的に異なるレベルで発現するため(下記参照)、全て
のライブラリーから得られたSAGEタグを組み合わせて遺伝子発現の広範囲のパタ
ーンを分析するために利用した。
The number of SAGE tags required to define the yeast transcriptome is
It relies on the level of confidence required to detect low abundance mRNA molecules. A previously derived estimate of 15,000 mRNA molecules per cell (Hereford and Rosbash, 1
977), with 20,000 tags, m in a single copy per cell.
It has been shown to have a 1.3-fold coverage for the presence of RNA molecules, which could provide a 72% probability of determining such transcripts (as determined by Monte Carlo simulations). Analysis of 20,184 tags obtained from log phase cells confirmed 3,298 unique genes. Having independently confirmed the mRNA copy number per cell, the present inventors have found that among several genes whose absolute mRNA levels are easily detected by quantitative hybridization experiments (Iyer and Struhl, 1996). The expression level of SUP44 / RPS4, one of which was compared with the expression level measured by SAGE. SUP44 / RPS44 is 7 by hybridization
5 +/- 10 copies / cell (Iyer and Struhl, 1996), which was SA
It is in good agreement with the 63 copies / cell of the GE data, suggesting that the estimate of 15,000 mRNA molecules per cell is fairly accurate. Analysis of the SAGE tags obtained from S-phase of resting cells and G2 / M-phase of resting cells showed that the expression level of this gene (52 to 55 copies / cell) was the same, which The expression level was similar to a large number of expressing cells. Since less than 1% of the genes are expressed at dramatically different levels in these three steps (see below), SAGE tags from all libraries were used to combine to analyze a wide range of patterns of gene expression. did.

【0042】 増加量の増加で確かめられたタグを分析すると、特有の転写物の数は〜60,000
個のタグでプラトーに達した(図2)。このことは、更にSAGEタグの生成を行っ
ても追加の遺伝子がほとんど得られないことを示唆しており、それは6万個の転
写物が一細胞あたり1個の転写物と同等の少量で発現した遺伝子について4倍過
剰量を示した事実と一致している。同様に、モンテカルロシミュレーションは、
60,000個のタグを分析すると、その発現レベルが一細胞あたり一つのコピーであ
った場合の97%の転写物を生成する少なくとも一つのタグと同一であろう。
The number of unique transcripts was analyzed by ˜60,000 when the tags confirmed by the increased amount were analyzed.
A plateau was reached with individual tags (Fig. 2). This suggests that additional gene production with the additional SAGE tag yielded almost no additional gene, which was expressed in a small amount equivalent to 60,000 transcripts per cell. This is in agreement with the fact that it showed a 4-fold excess for the gene. Similarly, Monte Carlo simulation
Analysis of the 60,000 tags would be identical to at least one tag producing 97% transcripts when its expression level was one copy per cell.

【0043】 酵母のゲノムと正確にマッチする56,921個のタグは、4,665コピーの異なる遺
伝子を提示した。この数は、RNA−DNA再会合キネティクス(Hereford及びRosbas
h, (1977))によって得られる3,000個から4,000個の発現遺伝子の見積もりと一
致している。これらの発現遺伝子は、特徴的な機能を持つ遺伝子の85%(2,340個
のうち1,981個)と、酵母ゲノム分析から予測された全遺伝子の76%(6,121個の
うち4,665個)を含んでいた。これらの数は、検査した生理学的段階の限定され
た数と、ゲノム配列分析に基づいて単に推測された遺伝子の非常に多くの数とが
与えられる酵母のトランスクリプトームについての比較的完全なサンプリングと
一致している。
The 56,921 tags, which exactly matched the yeast genome, displayed 4,665 copies of different genes. This number reflects the RNA-DNA reassociation kinetics (Hereford and Rosbas
h, (1977)) is consistent with the estimate of 3,000 to 4,000 expressed genes. These expressed genes included 85% of the genes with characteristic functions (1,981 out of 2,340) and 76% of all genes predicted from yeast genomic analysis (4,665 out of 6,121). . These numbers represent a relatively complete sampling of the yeast transcriptome, given the limited number of physiological stages examined and a very large number of genes that were only deduced based on genome sequence analysis. Is consistent with

【0044】 一遺伝子あたりの転写物の発現は、一細胞あたり0.3から200以上のコピー数の
間で変化して観察された。遺伝子発現レベルの分布を分析すると、再会合キネテ
ィクスを用いた以前の研究で観察されたのと同様の数種の発生クラスを示した。
SAGEによって観察された遺伝子の「バーチャルロット(virtual Rot)」(図3
A)では、三次以上の増幅範囲の発生量を伴ったトランスクリプトームの三つの
主要な成分が同定された。RNA−cDNA再会合キネティクスから誘導されるロット
曲線も、同様の範囲の発生量で分布した三つの主要な成分を含んでいた(Herefo
rd及びRosbash, 1977)。特定のクラスのRNAとcDNAが再会合するキネティクスは
、非常に多くの実験上の変化量によって影響を受ける可能性があるが、ロットと
バーチャルロット分析との間には著しい類似性が存在していた(図3B)。ロッ
ト分析は発生量の低い全ての転写物を検出できない(Lewin, 1980)ため、SAGEが
大量の全体数の発現遺伝子と、発生量の低い転写物クラスに属するトランスクリ
プトームのより高いフラクションの両方を示したことは驚きではない。
Transcript expression per gene was observed varying between 0.3 and 200 or more copy numbers per cell. Analysis of the distribution of gene expression levels revealed several developmental classes similar to those observed in previous studies using reassociation kinetics.
"Virtual Rot" of genes observed by SAGE (Fig. 3
In A), three major components of the transcriptome were identified with abundance in the third or higher amplification range. Lot curves derived from RNA-cDNA reassociation kinetics also contained three major components distributed in a similar range of abundance (Herefo
rd and Rosbash, 1977). Although the kinetics of reassociation of a particular class of RNA and cDNA can be affected by a large number of experimental variables, there are striking similarities between lots and virtual lot analysis. (Fig. 3B). Since lot analysis cannot detect all low abundance transcripts (Lewin, 1980), SAGE has both a high total number of expressed genes and a higher fraction of the transcriptome belonging to the low abundance transcript class. It is not a surprise to show.

【0045】 ゲノムマップを用いた発現情報の統合 SAGE発現データは、現存している位置情報を統合することによって、染色体発
現マップを生成できる(図4)。これらのマップは、酵母ゲノムの配列とスタン
フォード酵母ゲノムデータベース(Stanford Yeast Genome Database)から得ら
れたORFの位置座標を用いて作成した。物理的に近位で、類似した高レベルの発
現を持つことが注目される数個の遺伝子があるが、いずれかの染色体上で特に高
く発現したり低く発現したりするクラスターがあることは明らかにならなかった
。ヒストンH3及びH4様の遺伝子は共調節性の互いに異なるプロモーターを持つこ
とが既知であり、14番染色体上に直接隣接しており(Smith及びMurray, 1983)
、非常に類似した発現レベル(細胞あたりそれぞれ5及び6個のコピー)を持って
いる。この染色体での転写物の分布から、全体の転写が均一に広がっていて、染
色体サイズ(r=0.85、データは示されていない)に対して大まかに直線的に
関連する全転写物レベルになっていることが示唆される。しかしながら10kbのテ
ロメア内にある領域は、均一に十分に転写されないらしく、非テロメア領域では
一遺伝子あたり12.4個のタグであるのと比べて、一遺伝子あたり平均して3.2個
のタグを含んでいる(図4)。これは、酵母における「テロメアサイレンシング
」について以前に記述された観察結果(Gottschlingら、1990)と一致している
。最近の研究では、テロメア末端から4kb離れたテロメア位置の効果が報告され
た(Renauldら、1993)。
Integration of Expression Information Using Genome Map SAGE expression data can generate a chromosomal expression map by integrating existing position information (FIG. 4). These maps were created using the yeast genome sequence and the ORF position coordinates obtained from the Stanford Yeast Genome Database. Although there are several genes that are physically close and are noted to have similar high levels of expression, it is clear that there are clusters that are particularly high or low on either chromosome. I didn't. Histone H3- and H4-like genes are known to have different co-regulatory promoters and are directly adjacent to chromosome 14 (Smith and Murray, 1983).
, With very similar expression levels (5 and 6 copies per cell, respectively). The distribution of transcripts on this chromosome showed that the total transcript was evenly spread, leading to total transcript levels roughly linearly related to chromosome size (r 2 = 0.85, data not shown). It is suggested that it has become. However, the region within the 10 kb telomere does not seem to be transcribed uniformly and contains 3.2 tags per gene on average, compared to 12.4 tags per gene in the non-telomeric region. (Fig. 4). This is in agreement with the previously described observation for "telomere silencing" in yeast (Gottschling et al., 1990). Recent studies reported the effect of a telomere position 4 kb away from the telomeric end (Renauld et al., 1993).

【0046】 遺伝子発現パターン 表1は、30個の最も高度に発現した遺伝子を列挙しており、その全ては一細胞
あたり60個以上のmRNAコピー数で発現する。予測したとおりこれらの遺伝子は、
エネルギー代謝とタンパク質合成に関与する十分に特徴が明らかになった酵素に
最も対応しており、それらは三増殖段階全てで同様のレベルで発現した(図5の
実施例)。これらの遺伝子のいくつかには、ENO2(McAlister及びHolland, 1982
)、PDC1(Schmittら、1983)、PGK1(Chambersら、1989)、PYK1(Nishizawaら
、1989)、及びADH1(Denisら、1983)が含まれ、それらはこの研究で用いたグ
ルコース富化増殖条件で劇的に誘導されることがわかっている。対照的に、GAL1
/GAL7/GAL10クラスター(St John及びDavis、1979)及びGAL3(Bajwaら、1988)
のようなグルコース抑制性遺伝子は、非常に低レベル(一細胞あたり0.3または
それより少ないコピー数)で発現することが観察された。
Gene Expression Patterns Table 1 lists the 30 most highly expressed genes, all of which are expressed at mRNA copy numbers of 60 or more per cell. As expected, these genes
Most corresponded to well-characterized enzymes involved in energy metabolism and protein synthesis, which were expressed at similar levels in all three growth stages (Example in Figure 5). Some of these genes include ENO2 (McAlister and Holland, 1982
), PDC1 (Schmitt et al., 1983), PGK1 (Chambers et al., 1989), PYK1 (Nishizawa et al., 1989), and ADH1 (Denis et al., 1983), which are glucose-enriched growth conditions used in this study. It is known to be drastically induced by. In contrast, GAL1
/ GAL7 / GAL10 cluster (St John and Davis, 1979) and GAL3 (Bajwa et al., 1988)
It was observed that glucose-repressive genes such as were expressed at very low levels (0.3 or less copy number per cell).

【0047】 この研究で用いた酵母菌株では予想どおり、ファクター遺伝子(MFA1、MFA2)(M
ichaelis及びHerskovitz, 1988)、及びアルファファクター受容体(STE2)(Burkho
lder及びHartwell, 1985)のようなマッチタイプの特定遺伝子では、全て有意の
レベル(細胞あたり2−10コピー数の範囲)で発現することが観察されたが、これ
に対してマッチタイプのアルファ特異的遺伝子(MFα1、MFα2、STE3)(Hagenら、
1986;Kujan及びHerskowitz、1982;Singhら、1983)では、非常に低レベル(<0
.3コピー数/細胞)で発現することが観察された。
As expected for the yeast strains used in this study, the factor genes (MFA1, MFA2) (M
ichaelis and Herskovitz, 1988), and the alpha factor receptor (STE2) (Burkho
It was observed that all of the match-type specific genes (such as Lder and Hartwell, 1985) were expressed at a significant level (range of 2-10 copy number per cell), whereas the match-type alpha-specific gene was expressed. Genes (MFα1, MFα2, STE3) (Hagen et al.,
1986; Kujan and Herskowitz, 1982; Singh et al., 1983) at very low levels (<0.
.3 copy number / cell).

【0048】 表1において高いレベルで発現した遺伝子のうちの三つは以前には特徴が明ら
かにされていなかった。一つは予測されたリポソーム機能を持つORFを含んでい
て、それはゲノム配列分析によってのみ以前に同定された。全てのSAGEデータの
分析値は、検出可能なレベルで転写された特徴付けされていないORFに対応する2
,684個のこのような遺伝子が存在することを示唆していた。これらの転写物のう
ち、30個の最大発生量のものは、細胞あたり少なくとも8個の転写物に対応して3
0回以上観察された(表2)。他の二つの高度に発現した特徴付けされていない
遺伝子は、酵母ゲノム配列の分析によって予測されなかったORF(NORF=注釈の
ついていないORF(Nonannotated ORF))に対応した。SAGEデータの分析によれば
、検出可能なレベルで転写された少なくとも160個のNORF遺伝子があることが示
唆された。これらの転写物のうち最大量の30個が、少なくとも9回観察された(
表3及び図5の実施例)。
Three of the genes expressed at high levels in Table 1 were not previously characterized. One contains an ORF with the predicted liposomal function, which was previously identified only by genomic sequence analysis. Analyzes of all SAGE data correspond to uncharacterized ORFs transcribed at detectable levels 2
It suggested that there were 684 such genes. Of these transcripts, the one with the highest abundance of 30 corresponds to at least 8 transcripts per cell.
It was observed 0 or more times (Table 2). Genes not with features expressed other the two altitude corresponding to ORF that was not predicted by the analysis of the yeast genome sequence (NORF = ORF not annotated (N onannotated ORF)). Analysis of the SAGE data suggested that there were at least 160 NORF genes transcribed at detectable levels. A maximum of 30 of these transcripts was observed at least 9 times (
Example of Table 3 and FIG. 5).

【0049】 興味深いことに、NORF遺伝子(NORF5)の一つはS期が休止した細胞でのみ発現
し、分析した三段階でその発生量が最大に異なる(>49倍、図5)転写物に対応
する。S期が停止した細胞を他の段階と比較した場合も、RNR2とRNR4の転写物の9
倍以上の増加が確認された(図5)。これらのリボヌクレオシドリダクターゼ遺
伝子の誘導は、S期の細胞を停止させるのに用いたヒドロキシウレア処理による
可能性がある(Elledge及びDavis、1989)。同様にG2/M期が休止した細胞の比較
では、RBL2とダイニン軽鎖、即ち両方の微小管関連タンパク質の増加が確認され
た(Archerら、1995;Dickら、1996)。RNR導入が起こった場合、これらのレベ
ルが増加することは、G2/M期で細胞を停止させるのに用いたノコダゾール処理に
関連している可能性がある。この段階(例えば、NORF1、図5)の間には多くの
比較的小さな差異が存在しているが、三段階全体の比較では驚くことに顕著な差
異はほとんど現れなかった。即ち、分析した三つの異なる段階では、発生量が10
倍以上異なる転写物は29個のみであった(表4及び表5)。
Interestingly, one of the NORF genes (NORF5) was expressed only in cells that were quiescent in S phase, and its abundance was maximally different (> 49-fold, FIG. 5) among the three steps analyzed. Correspond. When S-phase arrested cells were compared to other stages, the RNR2 and RNR4 transcripts
A more than double increase was confirmed (Fig. 5). Induction of these ribonucleoside reductase genes may be due to the hydroxyurea treatment used to arrest cells in S phase (Elledge and Davis, 1989). Similarly, a comparison of cells arrested in the G2 / M phase confirmed an increase in RBL2 and dynein light chain, both microtubule-associated proteins (Archer et al., 1995; Dick et al., 1996). If RNR transduction occurs, these increased levels may be associated with the nocodazole treatment used to arrest cells at the G2 / M phase. Although there are many relatively small differences between this stage (eg NORF1, Figure 5), surprisingly few significant differences appeared in the comparison of all three stages. That is, at the three different stages analyzed, the yield was 10
Only 29 transcripts differed more than fold (Tables 4 and 5).

【0050】 NORF遺伝子についての包括的分析は、SAGEのデータを用いて行った。酵母ゲノ
ムの遺伝子間領域は、注釈のついたORFの外側の領域、即ち注釈のついたORFの下
流の500bp領域として定義された(酵母ゲノム配列及び注釈のついたORFの表は、
http://genome-www.stanford.edu/Saccharomyces/でSGDから入手した)。配列分
析に基づくと、25-99個のアミノ酸からなる9524個の推定ORFの全体は、遺伝子間
領域に存在していて、これらのORFの510個は、観察されたSAGEタグを含んでいる
か、またはそれに隣接している(表6)。60,633個の分析したSAGEタグの中には
、遺伝子間ORF(ORFの上流100bpまたは下流500bp)にあるか、またはそれに隣接
する302個の特有のSAGEタグが存在していた(表6)。いくつかの場合では、一
個以上のNORFがSAGEタグを含んでいるか、あるいはそのタグに隣接していること
に注目するとよい。ゲノムに特有にマッチしたこれらのタグは正しい位置に存在
していて、細胞あたり0.3個以上の転写物コピー数のレベルで発現した。
A comprehensive analysis of the NORF gene was performed using SAGE data. The intergenic region of the yeast genome was defined as the region outside the annotated ORF, i.e., the 500 bp region downstream of the annotated ORF (the yeast genome sequence and annotated ORF table is
Obtained from SGD at http://genome-www.stanford.edu/Saccharomyces/). Based on sequence analysis, the entire 9524 putative ORFs of 25-99 amino acids reside in the intergenic region, and 510 of these ORFs contain the observed SAGE tag, or Or adjacent to it (Table 6). Among the 60,633 analyzed SAGE tags, there were 302 unique SAGE tags located in or adjacent to the intergenic ORF (100 bp upstream or 500 bp downstream of the ORF) (Table 6). Note that in some cases, one or more NORFs contain or are adjacent to the SAGE tag. These genome-specific matched tags were in the correct location and were expressed at transcript copy number levels of 0.3 or more per cell.

【0051】 表6に示されるそれぞれのNORFに対する発現レベルは、一細胞あたりのmRNA転
写物のコピー数に対応している。発現レベルが正の場合には、そのタグは染色体
の+鎖上にあり、負の場合にはそのタグは染色体の−鎖上にある。
The expression level for each NORF shown in Table 6 corresponds to the copy number of mRNA transcript per cell. If the expression level is positive, the tag is on the + strand of the chromosome, if negative, the tag is on the − strand of the chromosome.

【0052】 考察 酵母トランスクリプトームを分析することで、細胞の生存を明確化するRNA成
分の特有の観点が得られる。変化した生理学的段階から得られる遺伝子発現パタ
ーンを比較すると、さまざまな過程で重要となる遺伝子を見抜くことができる。
さまざまな生理学的段階から得られるトランスクリプトームを比較すると、発現
が正常の成長的増殖に必要とされる遺伝子の最小のセットを提供できるし、且つ
特定の環境刺激に応答する場合のみ、または特殊な工程が起こった場合にのみ発
現する遺伝子で構成される別のセットも提供できる。例えば最近の研究は、前核
細胞の生存に必要な250個の遺伝子の最小セットを明確化した(Mushegian及びKoo
nin、1996)。酵母ゲノムを検査することで、これらのうちの196個について相同
な遺伝子が容易に同定され、その90%以上がSAGE分析で発現することが観察され
た。酵母のトランスクリプトームの詳細な分析と同様に他の生物由来のトランス
クリプトームについても詳細に分析すると、最終的に真核細胞の生存に対して必
要とされる遺伝子の最小セットの産生が可能となると思われる。
Discussion Analyzing the yeast transcriptome provides a unique perspective on RNA components that define cell survival. Comparing gene expression patterns from altered physiological stages can identify genes that are important in various processes.
Comparing transcriptomes from various physiological stages, expression can provide the minimal set of genes required for normal growth and only if and in response to specific environmental stimuli, or Another set can be provided that consists of genes that are expressed only when different steps occur. For example, recent studies have identified a minimal set of 250 genes required for prokaryotic survival (Mushegian and Koo
Nin, 1996). Examination of the yeast genome readily identified homologous genes for 196 of these, with over 90% being observed to be expressed by SAGE analysis. Detailed analysis of the transcriptome from other organisms, as well as detailed analysis of the yeast transcriptome, ultimately yields the minimal set of genes required for eukaryotic cell survival It seems that

【0053】 他の全ゲノム分析法と同様に、酵母トランスクリプトームのSAGE分析にはいく
つかの潜在的な限界がある。第1に、少数の転写物はNlaIII部位を欠如すると予
測され、そのため本発明者らの分析によって検出できないであろうということで
あった。第2に、本発明者らの分析は、一細胞あたり0.3コピーと少なくとも同程
度の頻度で見出される転写物に限定されることであった。細胞周期のとるに足ら
ないほどのフラクションのみで発現した転写物、または細胞集団の一フラクショ
ンのみで発現した転写物は、本発明者らの分析によって認識できるほど容易には
検出されないであろう。最後に、mRNA配列データは酵母については実際的に入手
不可能であり、したがっていくつかのSAGEタグは対応する遺伝子に曖昧さなくマ
ッチすることができないことである。オーバーラップ遺伝子、または異常に長い
3'非翻訳領域を持つ遺伝子から誘導されたタグが割り当て間違いをするらしい。
酵母のmRNA分子において3'UTR配列の利用可能性が増加すれば、曖昧さを解決す
る助けとなるであろう。
Like other whole-genome analysis methods, SAGE analysis of the yeast transcriptome has some potential limitations. First, a small number of transcripts were predicted to lack the NlaIII site and therefore would not be detectable by our analysis. Second, our analysis was limited to transcripts found at least as frequently as 0.3 copies per cell. Transcripts expressed in only insignificant fractions of the cell cycle, or transcripts expressed in only one fraction of the cell population, would not be readily detected by our analysis. Finally, mRNA sequence data is practically not available for yeast, and therefore some SAGE tags cannot unambiguously match the corresponding gene. Overlapping genes or abnormally long
It seems that tags derived from genes with 3'untranslated regions are misassigned.
Increased availability of the 3'UTR sequence in yeast mRNA molecules would help resolve the ambiguity.

【0054】 これらの潜在的な限界があるにもかかわらず、本明細書に記載した分析法は、
正確にヌクレオチドレベルで定義された遺伝子発現についての包括的な描写と局
所的な描写の両方を提供することが明らかである。これらのデータは酵母ゲノム
自体の配列と同様に、将来の多くの実験の解釈に不可欠な単純で基本的な情報を
提供する。ESTシークエンシングや、さまざまなゲノムプロジェクトから得られ
るmRNA配列情報に利用可能性があるため、ヒトを含む種々の生物から得られるト
ランスクリプトームの明確化がやがて可能になるであろう。本明細書に記録され
たデータは、ヒト細胞トランスクリプトームの相当に完成した描写がここで評価
されたのよりも約10〜20倍多いのみであるタグ、即ち少数の自動化シークエンサ
ーを用いて達成可能な実施上の範囲内の充分な数のタグのみを必要とするであろ
うことを示唆している。高度な真核細胞での包括的発現パターンの分析は一般に
、S.セレビシエ(S. cerevisiae)について本明細書で報告したのと類似してい
ると予測される。しかしながら異なる細胞におけるトランスクリプトーム、また
異なるヒトからのトランスクリプトームの分析を行うと、正常、発生、及び疾患
状態での遺伝子機能に関連する豊富な情報を得ることができるであろう。
Despite these potential limitations, the analytical methods described herein
It is clear that it provides both a comprehensive and localized depiction of gene expression precisely defined at the nucleotide level. These data, as well as the sequences of the yeast genome itself, provide simple and basic information essential for the interpretation of many future experiments. The potential for EST sequencing and mRNA sequence information from various genomic projects will eventually enable the clarification of transcriptomes from various organisms, including humans. The data recorded here are achieved using a tag, i.e. a small number of automated sequencers, for which a reasonably complete representation of the human cell transcriptome is only about 10-20 times more than evaluated here. It suggests that only a sufficient number of tags within the range of possible implementations will be needed. Analysis of global expression patterns in highly eukaryotic cells is generally expected to be similar to that reported herein for S. cerevisiae. However, analysis of transcriptomes in different cells, as well as transcriptomes from different humans, will yield a wealth of information related to gene function in normal, developmental, and disease states.

【0055】 実験工程 酵母細胞の培養 全ての実験のための転写物の起源は、S. セレビシエ菌株、YPH499(MATa ura3
-52 lys2-801 ade2-101 leu2-Δ1 his3-Δ200 trp1-Δ63)(Sikorski及びHicter
, 1989)であった。対数的に増殖している細胞は、YPD(Roseら、1990)リッチ培地
(6mMのウラシル、4.8mMのアデニン、及び24mMのトリプトファンを添加したYPD)
中、30℃で酵母細胞を早期の対数期(3×106細胞/ml)に増殖させることによっ
て得られる。細胞周期のG1/S期で停止させるためには、ノコダゾール(15μg/ml)
を早期の対数期細胞に添加し、その培養物を30℃でさらに100分間インキュベー
トした。収穫した細胞を、-70℃で凍結させる前に水を用いて一度洗浄した。そ
の収穫した細胞の増殖段階を顕微鏡とフローサイトメトリー分析(Basraiら、199
6)によって確認した。
Experimental Steps Culture of Yeast Cells The origin of the transcripts for all experiments was S. cerevisiae strain YPH499 (MATa ura3
-52 lys2-801 ade2-101 leu2-Δ1 his3-Δ200 trp1-Δ63) (Sikorski and Hicter
, 1989). Cells growing logarithmically were enriched in YPD (Rose et al., 1990) rich medium.
(YPD supplemented with 6 mM uracil, 4.8 mM adenine, and 24 mM tryptophan)
Obtained by growing yeast cells in the early log phase (3 × 10 6 cells / ml) at 30 ° C. in medium. Nocodazole (15 μg / ml) for arrest in the G1 / S phase of the cell cycle
Was added to early log phase cells and the culture was incubated at 30 ° C. for an additional 100 minutes. Harvested cells were washed once with water before freezing at -70 ° C. Microscopic and flow cytometric analysis of the growth stage of the harvested cells (Basrai et al., 199).
Confirmed by 6).

【0056】 SAGEプロトコール SAGE法は、下記に注記した以外は前述したように実施した(Velculescuら、19
95;Kinzlerら、米国特許第5,866,330号及び同第5,695,937号)。ポリA RNAは、
プライマーのビオチン-5'-T18-3'を含めたこと以外は、製造者のプロトコールを
用いてBRL合成キットで二本鎖cDNAに変換した。このcDNAをNlaIII(Anchoring, E
nzyme)を用いて切断した。NlaIII部位が、3個の任意に選択した酵母染色体(1、
5、10)においてどれも309塩基対を一度発生することが観察されたため、酵母転
写物の95%がNlaIIIに基づくSAGEアプローチで検出可能になると予測された。ス
トレプトアビジン被覆した磁気ビーズ(Dynal)上で3'cDNA断片の捕獲を行った
後、結合したcDNAを二つのプールに分割し、BsmFIに対する認識部位を含む以下
のリンカーの一つをそれぞれのプールにライゲーションした。
SAGE Protocol The SAGE method was performed as described above (Velculescu et al., 19), except as noted below.
95; Kinzler et al., US Pat. Nos. 5,866,330 and 5,695,937). Poly A RNA
Except that including biotin -5'-T 18 -3 'primers were converted to double stranded cDNA by BRL synthesis kit using the manufacturer's protocol. This cDNA was cloned into NlaIII (Anchoring, E
nzyme). The NlaIII site contains three randomly selected yeast chromosomes (1,
It was predicted that 95% of the yeast transcripts would be detectable with the NlaIII-based SAGE approach, as each was observed to generate 309 base pairs once in 5, 10). After capture of the 3'cDNA fragment on streptavidin-coated magnetic beads (Dynal), the bound cDNA was split into two pools and one of the following linkers containing the recognition site for BsmFI was added to each pool. I ligated.

【0057】 BsmFI(タギング酵素)は認識部位から14bp離れて切断し、NlaIII部位が1bpでBs
mFI部位をオーバーラップするため、15bpのSAGEタグがBsmFIを用いて開放された
。SAGEタグのオーバーハングをクレノウ(Klenow)で充填し、二つのプールから得
られるタグを組み合わせて互いにライゲーションした。このライゲーション生成
物を希釈し、続いてプライマーとして を用いるPCRを28サイクル行って増幅した。PCR生成物をポリアクリルアミドゲル
電気泳動(PAGE)によって分析し、テール−テールで連結した二つのタグ(ジタグ
(ditag))を含むPCR生成物を取り出した。次にそのPCR生成物をNlaIIIを用い
て切断し、ジタグを含むバンドを切り取って自己ライゲーションした。ライゲー
ションを行った後、鎖状にされた生成物をPAGEによって分離し、500bpと2kbの間
の生成物を取り出した。これらの生成物をpZero(インビトロゲン)のSphI部位に
クローニングした。コロニーを、プライマーとしてクローニング部位の外側に位
置したM13フォワード及びM13リバースの配列を用いてPCRによりインサートをス
クリーニングした。
BsmFI (tagging enzyme) is cleaved at a distance of 14 bp from the recognition site, and the NlaIII site is 1 bp BsmFI.
A 15 bp SAGE tag was opened with BsmFI to overlap the mFI site. The SAGE tag overhang was filled with Klenow and the tags from the two pools were combined and ligated together. This ligation product was diluted and subsequently used as a primer PCR was performed for 28 cycles for amplification. The PCR products were analyzed by polyacrylamide gel electrophoresis (PAGE) and the PCR products containing two tail-to-tail linked tags (ditag) were removed. The PCR product was then digested with NlaIII, the band containing the ditag was excised and self-ligated. After ligation, the chained products were separated by PAGE and the product between 500 bp and 2 kb was removed. These products were cloned into the SphI site of pZero (Invitrogen). Colonies were screened for inserts by PCR using the M13 forward and M13 reverse sequences located outside the cloning site as primers.

【0058】 選択されたクローンから得られたPCR生成物をTaqFS DyePrimerキット(Perkin
Elmer)を用いて配列決定し、377 ABI自動化シークエンサー(Perkin Elmer)を用
いて分析した。それぞれの連続的シークエンシング反応は、26個のタグの平均を
同定し、90%のシークエンシング反応成功速度を与え、これはシークエンシング
ゲルあたり約850個のタグの平均に対応した。
PCR products obtained from the selected clones were TaqFS Dye Primer kit (Perkin
Elmer) and sequenced using a 377 ABI automated sequencer (Perkin Elmer). Each successive sequencing reaction identified an average of 26 tags, giving a sequencing success rate of 90%, corresponding to an average of about 850 tags per sequencing gel.

【0059】 SAGEデータ分析 配列ファイルをSAGEプログラムグループの手段によって分析し(Velculescuら
、1995)、それを適当なスペーシングを用いて酵素部位に結合させたことを同定
し、二つの介在するタグを抽出し、そしてデータベースにそれらを記録する。68
,691個のタグは、特有のジタグから得られる62,965個のタグと、反復したジタグ
から得られる5,726個のタグとを含んで得られた。後者は記載されているように
(Velculescuら、1995)、定量についての潜在的なPCRの偏りを見積もるために
一度だけ計数された。62,965個のタグのうち2,332個のタグがリンカー配列に対
応し、そして更に分析を行うことから除外された。残りのタグのうち4,342個の
タグは割り当てることができず、それはシークエンシングエラー(タグにおける
か、または酵母のゲノム配列における)によるものであると思われる。これらの
うちの全てがタグシークエンシングエラーによるのであれば、それは塩基対(10
bpタグに対し)あたり約0.7%のシークエンシングエラー速度に対応し、本発明者
らの自動化シークエンシング条件下で予測されたものとは全く異なる。しかしな
がらいくつかの割り当てられないタグは、そのタグの最後の5塩基対(52個の最
大量の割り当てのないタグのうちの5個)としてAの予測頻度よりもずっと高く、
それはこれらのタグがポリAテール由来の数個の塩基対にある酵素結合部位を含
む転写物から誘導されたことを示唆している。ゲノムにおいてNlaIII部位の頻度
が得たところ(309塩基対のうち一つ)、約3%の転写物がそれらのポリAテールの
10bp内にNlaIII部位を含むと予測された。
SAGE Data Analysis The sequence file was analyzed by the means of the SAGE program group (Velculescu et al., 1995) and it was identified that it was attached to the enzyme site with appropriate spacing, and two intervening tags were identified. Extract and record them in the database. 68
, 691 tags were obtained, including 62,965 tags obtained from unique ditags and 5,726 tags obtained from repeated ditags. The latter was counted only once to estimate potential PCR bias for quantification, as described (Velculescu et al., 1995). Of the 62,965 tags, 2,332 tags corresponded to the linker sequence and were excluded from further analysis. Of the remaining tags, 4,342 could not be assigned, likely due to sequencing errors (either in the tags or in the yeast genomic sequence). If all of these are due to tag sequencing errors, it is
Corresponding to a sequencing error rate of about 0.7% per bp tag), it is quite different from what would be expected under our automated sequencing conditions. However, some unassigned tags are much higher than the expected frequency of A as the last 5 base pairs of that tag (5 of the 52 maximal unassigned tags),
It suggests that these tags were derived from transcripts containing enzyme binding sites at several base pairs from the poly A tail. The frequency of NlaIII sites in the genome was obtained (one of 309 base pairs) and about 3% of the transcripts contained their poly A tail.
It was predicted to contain an NlaIII site within 10 bp.

【0060】 酵母のmRNA配列に対して入手できるデータが非常にまばらで、これまでのとこ
ろの努力では共通性の高いポリアデニル化シグナル(Iniger及びBraus, 1994;Z
aret及びSherman, 1982)を同定できなかったため、本発明者らは直接的に酵母
のゲノムを調べるために14bpのSAGEタグ(即ち、NlaIII部位プラス隣接する10bp
)を用いた(酵母ゲノム配列は、1996年8月7日にスタンフォード酵母ゲノムftp
サイト(ゲノム−ftpスタンフォードedu)から入手した)。コード領域のみが酵母
ゲノムにおいて注釈がついていて、そしてSAGEタグが遺伝子の3'非翻訳領域から
誘導できるため、SAGEタグがORFまたはORFの3'末端にある500bp領域にマッチす
るのであればそのSAGEタグは特定の遺伝子に対応すると考えられた(遺伝子座名
、遺伝子名、及びORF染色体座標は、スタンフォード酵母ゲノムftpサイトから入
手し、またORFの記載は1996年8月14日にMIPS wwwサイト(http://www.mips.bioc
hem.mpg de/)から入手した)。ORFはそれらが三文字の遺伝子名と関連している
ならば既知の機能を持つ遺伝子と考えられたが、これに対してそのような名称の
ないORFは特徴がないと考えられた。
The data available for yeast mRNA sequences are very sparse, and efforts to date have shown a highly common polyadenylation signal (Iniger and Braus, 1994; Z
Since we were unable to identify aret and Sherman, 1982), we used a 14 bp SAGE tag (ie NlaIII site plus adjacent 10 bp to directly probe the yeast genome).
) Was used (for the yeast genome sequence, see Stanford Yeast Genome ftp on August 7, 1996).
Site (genome-ftp Stamford edu). Only the coding region is annotated in the yeast genome, and the SAGE tag can be derived from the 3'untranslated region of the gene, so if the SAGE tag matches the ORF or the 500bp region at the 3'end of the ORF, the SAGE The tag was considered to correspond to a specific gene (locus name, gene name, and ORF chromosomal coordinates were obtained from the Stanford yeast genome ftp site, and the ORF description was recorded on August 14, 1996 at the MIPS www site ( http: //www.mips.bioc
hem.mpg de /)). ORFs were considered to be genes of known function if they were associated with a three letter gene name, whereas such unnamed ORFs were considered to be featureless.

【0061】 予想通りSAGEタグは非常に非ランダムな様式でゲノムの転写された部分にマッ
チしたが、それはORFまたは正しい位置にある隣接する3'領域に88%がマッチして
いた(X2検定P値が<10-30)。実際に、一つ以上のタグが正しい位置で特定のOR
Fにマッチした場合、その量を算出することによってマッチしたタグの合計を出
した。間違った位置でORFにマッチしたタグは、発生量の計算の際に用いられな
かった。事実、タグがゲノムの一つ以上の領域(例えば、ORF及び非ORF領域)に
マッチした場合、マッチしたORFのみが考慮された。ある場合には、そのタグの1
5番目の塩基も曖昧性を解決するために用いることができる。
As expected, the SAGE tag matched the transcribed portion of the genome in a very non-random manner, which was 88% matched to the ORF or the flanking 3'region in the correct position (X 2 assay). P value is <10 -30 ). In fact, one or more tags may
When F was matched, the amount of matched tags was calculated by calculating the amount. Tags that matched the ORF at the wrong position were not used in the abundance calculation. In fact, if the tag matched more than one region of the genome (eg, ORF and non-ORF regions), only the matched ORFs were considered. One of its tags, if any
The fifth base can also be used to resolve the ambiguity.

【0062】 NORF遺伝子の同定の際には、以前に同定したORFの3'にある500bp以上のゲノム
の部分にマッチしたタグだけが考慮され、それはSAGEライブラリーで少なくとも
二度観察された。
In identifying the NORF gene, only those tags that matched a portion of the genome greater than 500 bp 3 ′ to the previously identified ORF were considered and were observed at least twice in the SAGE library.

【0063】[0063]

【表1】 高レベルで発現される遺伝子 [Table 1] Genes expressed at high levels

【0064】[0064]

【表2】 推定コード配列 [Table 2] Putative coding sequence

【0065】[0065]

【表3】 NORF遺伝子 [Table 3] NORF gene

【0066】[0066]

【表4】 追加のNORF遺伝子 [Table 4] Additional NORF genes

【0067】[0067]

【表5】 異なる細胞周期の期における遺伝子発現の変化 Table 5 Changes in gene expression during different cell cycle phases

【0068】[0068]

【表6】 遺伝子間領域におけるNORFの分析 [Table 6] Analysis of NORF in intergenic region

【0069】 参考文献 References

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 SAGE法およびゲノム分析の模式図。SAGEを酵母遺伝子発現パター
ンの分析に応用する際に、各転写物の独自の位置を定義するため、およびBsmFI
部位を持つリンカーのライゲーション部位を提供するために、最も3'端のNlaIII
部位が使用された。その後、非パリンドロームの認識部位から一定の距離で切断
するタイプIIs酵素BsmFIを用いて、NlaIII部位を含む15 bpのSAGEタグ(黒矢印
で示す)が作製された。連結したSAGEタグの自動化配列決定によって、36レーン
の配列決定ゲルにつき約1000のタグがルーチン的に同定できる。配列決定される
と、各SAGEタグの存在量が計算され、各タグは酵母ゲノム全体から対応する遺伝
子を同定するために使用された。下側のパネルは、15番染色体の小さな領域を示
す。灰色の矢印は全ての潜在的SAGEタグ(NlaIII部位)を示し、黒矢印は最も3'
のSAGEタグを示す。各潜在的タグごとに観察されるタグの総数は、タグの上(+
鎖)または下(−鎖)に示されている。予想されたように、観察されたSAGEタグ
は、発現された遺伝子の3'末端に伴われていた。
FIG. 1 is a schematic diagram of SAGE method and genomic analysis. To define the unique position of each transcript when applying SAGE to the analysis of yeast gene expression patterns, and BsmFI
The 3'-most NlaIII to provide a ligation site for the site-bearing linker
The site was used. Then, the type IIs enzyme BsmFI, which cleaves at a certain distance from the non-palindromic recognition site, was used to create a 15-bp SAGE tag (indicated by a black arrow) containing an NlaIII site. Automated sequencing of the linked SAGE tags can routinely identify about 1000 tags per 36 lane sequencing gel. Once sequenced, the abundance of each SAGE tag was calculated and each tag was used to identify the corresponding gene from the entire yeast genome. The lower panel shows a small region of chromosome 15. Gray arrows indicate all potential SAGE tags (NlaIII site), black arrows are most 3 '.
Indicates the SAGE tag of. The total number of tags observed for each potential tag is (+
Chain) or below (-chain). As expected, the observed SAGE tag was associated with the 3'end of the expressed gene.

【図2】 酵母遺伝子発現のサンプリング。確認されたタグの量を増加させ
る分析では、独自に発現された遺伝子の数がプラトーを示す。三角印は既知の機
能を持つ遺伝子、四角印は配列情報に基づいて予測された遺伝子、および円印は
合計の遺伝子を表す。
FIG. 2. Sampling of yeast gene expression. In analyzes that increase the amount of tags identified, the number of uniquely expressed genes indicates a plateau. Triangles represent genes having known functions, squares represent genes predicted based on sequence information, and circles represent total genes.

【図3】 バーチャルロット。(A) 酵母トランスクリプトーム中の存在量。
転写物の存在量は、横座標上に逆順でプロットされ、少なくともその存在量を持
つ転写物の合計量の割合は、縦座標上にプロットされている。点線は、カーブの
3つの成分1,2,および3を示す。これは、最初のRNA濃度および時間の積が横
座標上にプロットされ、過剰量のmRNAにハイブリダイズする標識されたcDNAの割
合が縦座標にプロットされる、再会合キネティクス由来のロット曲線に類似して
いる。(B) バーチャルロットおよびロット成分の比較。バーチャルロット成分か
らの移行およびデータは、図3Aのデータから計算され、ロット成分のデータはHe
refordおよびRosbash, 1977から得られた。
FIG. 3 Virtual lot. (A) Abundance in the yeast transcriptome.
The transcript abundances are plotted in reverse order on the abscissa, and at least the percentage of total transcripts with that abundance is plotted on the ordinate. The dotted line is the curve
Three components 1, 2, and 3 are shown. This is similar to a lot curve from reassociation kinetics, where the product of initial RNA concentration and time is plotted on the abscissa and the percentage of labeled cDNA that hybridizes to excess mRNA is plotted on the ordinate. is doing. (B) Comparison of virtual lots and lot components. The migration and data from the virtual lot component are calculated from the data in Figure 3A and the lot component data is He
Obtained from reford and Rosbash, 1977.

【図4】 S.セレビシエ(S. cerevisiae)の染色体発現マップ。個々の酵
母遺伝子が、オープンリーディングフレーム(ORF)開始座標にしたがって、各染
色体上に位置づけられた。各遺伝子に対応するタグの存在量は、縦軸上に示され
、+鎖からの転写は横座標の上側、−鎖からの転写は下側に示されている。拡大
された染色体の末端の黄色のバンドは、十分に転写されないテロメア領域を表す
(詳細は本文参照)。
FIG. 4: Chromosomal expression map of S. cerevisiae. Individual yeast genes were mapped on each chromosome according to the open reading frame (ORF) start coordinates. The abundance of the tag corresponding to each gene is shown on the vertical axis, the transcription from the + strand is shown on the upper side of the abscissa, and the transcription from the − strand is shown on the lower side. The yellow band at the end of the expanded chromosome represents a poorly transcribed telomeric region (see text for details).

【図5】 代表的な遺伝子のノーザンブロット分析。TDH2/3、TEF1/2、およ
びNORF1は3つの状態全て(レーン1,G2/M休止;レーン2、S期休止;レーン3、
対数期)において比較的同等に発現されるが、RNR4、RNR2、およびNORF5はS期で
休止した細胞中で高度に発現される。SAGEで観察される発現レベル(タグの数)
は、各レーンの下に記されており、フォスフォリメジャー(Phosphorimager)分
析によるノーザンブロットの定量と高度に相関していた(r2=0.97)。
FIG. 5. Northern blot analysis of representative genes. TDH2 / 3, TEF1 / 2, and NORF1 are all three states (lane 1, G2 / M pause; lane 2, S phase pause; lane 3,
RNR4, RNR2, and NORF5 are highly expressed in cells arrested in S phase, although they are relatively equally expressed in log phase). Expression level (number of tags) observed with SAGE
Are listed below each lane and were highly correlated with the quantification of Northern blots by Phosphorimager analysis (r 2 = 0.97).

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) C12N 5/10 C12N 15/00 ZNAA C12Q 1/02 F 1/68 5/00 B (81)指定国 EP(AT,BE,CH,CY, DE,DK,ES,FI,FR,GB,GR,IE,I T,LU,MC,NL,PT,SE),OA(BF,BJ ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GW,ML, MR,NE,SN,TD,TG),AP(GH,GM,K E,LS,MW,MZ,SD,SL,SZ,TZ,UG ,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,MD, RU,TJ,TM),AE,AL,AM,AT,AU, AZ,BA,BB,BG,BR,BY,CA,CH,C N,CR,CU,CZ,DE,DK,DM,EE,ES ,FI,GB,GD,GE,GH,GM,HR,HU, ID,IL,IN,IS,JP,KE,KG,KP,K R,KZ,LC,LK,LR,LS,LT,LU,LV ,MA,MD,MG,MK,MN,MW,MX,MZ, NO,NZ,PL,PT,RO,RU,SD,SE,S G,SI,SK,SL,TJ,TM,TR,TT,TZ ,UA,UG,US,UZ,VN,YU,ZA,ZW (72)発明者 キンズラー ケネス アメリカ合衆国 メリーランド州 ベルエ ア ハルカーク ウェイ 1403 Fターム(参考) 4B024 AA20 CA04 CA09 DA12 HA14 4B029 AA07 FA12 4B063 QA01 QA13 QQ07 QQ42 QR32 QR55 QR76 QS34 4B065 AA58X AA72X AA72Y AA90X AB01 BA01 CA24 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI theme code (reference) C12N 5/10 C12N 15/00 ZNAA C12Q 1/02 F 1/68 5/00 B (81) Designated country EP (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE), OA (BF, BJ, CF, CG, CI) , CM, GA, GN, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG), AP (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZW), EA (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM), AE, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, CA, CH, N, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE , SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VN, YU, ZA, ZW (72) Inventor Kinsler Kenneth Belle Air Halkirk Way, Maryland, USA 1403 F term (reference) 4B024 AA20 CA04 CA09 DA12 HA14 4B029 AA07 FA12 4B063 QA01 QA13 QQ07 QQ42 QR32 QR55 QR76 QS34 4B065 AA58X AA72X AA72Y AA90X AB01 BA01 CA24

Claims (42)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 配列番号:67〜811に示されるようなSAGEタグを含むNORF遺
伝子の群より選択される酵母遺伝子のコード配列を含む単離DNA分子。
1. An isolated DNA molecule comprising a coding sequence for a yeast gene selected from the group of NORF genes containing a SAGE tag as set forth in SEQ ID NOs: 67-811.
【請求項2】 細胞周期の進行に関与する、請求項1記載の単離DNA分子。2. The isolated DNA molecule according to claim 1, which is involved in cell cycle progression. 【請求項3】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周
期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも10%変化する、請求
項2記載の単離DNA分子。
3. The NORF gene expression is altered by at least 10% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. Isolated DNA molecule.
【請求項4】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周
期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも25%変化する、請求
項2記載の単離DNA分子。
4. The NORF gene expression is altered by at least 25% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M. Isolated DNA molecule.
【請求項5】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周
期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも50%変化する、請求
項2記載の単離DNA分子。
5. The NORF gene expression is altered by at least 50% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. Isolated DNA molecule.
【請求項6】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周
期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも100%変化する、請求
項2記載の単離DNA分子。
6. The expression of the NORF gene is changed by at least 100% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase and G2 / M. Isolated DNA molecule.
【請求項7】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周
期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が統計的な有意差(95%以上の信
頼水準)を示す、請求項2記載の単離DNA分子。
7. A statistically significant difference (95% or more confidence) in the expression of the NORF gene between any two cell cycle phases selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. Level) indicating the isolated DNA molecule according to claim 2.
【請求項8】 NORF遺伝子がNORF番号1、2、4、5、6、17、25、および27か
らなる群より選択される、請求項7記載の単離DNA分子。
8. The isolated DNA molecule of claim 7, wherein the NORF gene is selected from the group consisting of NORF numbers 1, 2, 4, 5, 6, 17, 25, and 27.
【請求項9】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周
期の少なくとも1つの期で、NORF遺伝子が発現されない、請求項2記載の単離DNA
分子。
9. The isolated DNA according to claim 2, wherein the NORF gene is not expressed in at least one phase of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M.
molecule.
【請求項10】 ゲノムである請求項1記載の単離DNA分子。10. The isolated DNA molecule according to claim 1, which is a genome. 【請求項11】 cDNAである、請求項1記載の単離DNA分子。11. The isolated DNA molecule according to claim 1, which is a cDNA. 【請求項12】 以下の段階を含む、細胞周期に影響を与えるためにNORF遺
伝子を用いる方法: 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周期の任意の2つの期
の間で、発現が少なくとも10%変化するNORF遺伝子のコード配列を含む単離DNA
分子を細胞に投与する段階。
12. A method of using the NORF gene to affect the cell cycle, comprising the steps of: any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M. DNA containing the coding sequence of the NORF gene whose expression changes by at least 10% between
Administering a molecule to a cell.
【請求項13】 細胞が酵母細胞である、請求項12記載の方法。13. The method of claim 12, wherein the cells are yeast cells. 【請求項14】 細胞が真菌細胞である、請求項12記載の方法。14. The method of claim 12, wherein the cells are fungal cells. 【請求項15】 細胞が哺乳類細胞である、請求項12記載の方法。15. The method of claim 12, wherein the cell is a mammalian cell. 【請求項16】 NORF遺伝子がNORF番号1、2、4、5、6、17、25、および27
からなる群より選択される、請求項12記載の方法。
16. The NORF gene has NORF numbers 1, 2, 4, 5, 6, 17, 25, and 27.
13. The method of claim 12, selected from the group consisting of:
【請求項17】 以下の段階を含む、抗真菌剤候補物のスクリーニング方法
: 試験物質を酵母細胞に接触させる段階; 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周期の任意の2つの期
の間で、発現が少なくとも10%変化するNORF遺伝子の発現をモニターする段階で
って、該酵母遺伝子の発現を変化させる試験物質が抗真菌剤候補物である段階。
17. A method for screening an antifungal drug candidate, which comprises the steps of: contacting a test substance with a yeast cell; of a cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. Monitoring the expression of the NORF gene whose expression changes by at least 10% between any two phases, wherein the test substance which changes the expression of said yeast gene is a candidate antifungal agent.
【請求項18】 NORF遺伝子がNORF番号1、2、4、5、6、17、25、および27
からなる群より選択される、請求項17記載の方法。
18. The NORF gene has NORF numbers 1, 2, 4, 5, 6, 17, 25, and 27.
18. The method of claim 17, selected from the group consisting of:
【請求項19】 以下の段階を含む、細胞周期の進行に関与するヒト遺伝子
の同定方法: 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞周期の任意の2つの期
の間で、発現が少なくとも10%変化するNORF遺伝子の少なくとも10個の連続する
ヌクレオチドを含むプローブをヒトDNAに接触させる段階であって、該プローブ
にハイブリダイズするヒトDNA配列が細胞周期の進行に関与するヒト遺伝子の候
補配列として同定される段階。
19. A method for identifying a human gene involved in cell cycle progression, comprising the steps of: log phase, S phase, and any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of G2 / M. The step of contacting a probe containing at least 10 consecutive nucleotides of the NORF gene whose expression changes by at least 10% with human DNA, the human DNA sequence hybridizing to the probe being involved in cell cycle progression. Is identified as a candidate sequence of the human gene for
【請求項20】 NORF遺伝子がNORF番号1、2、4、5、6、17、25、および27
からなる群より選択される、請求項19記載の方法。
20. The NORF gene has NORF numbers 1, 2, 4, 5, 6, 17, 25, and 27.
20. The method of claim 19, selected from the group consisting of:
【請求項21】 配列番号:67〜811に示されるようなSAGEタグを含むNORF
遺伝子の少なくとも14個の連続するヌクレオチドを含むプローブ。
21. A NORF containing a SAGE tag as shown in SEQ ID NOs: 67-811
A probe comprising at least 14 contiguous nucleotides of a gene.
【請求項22】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞
周期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも10%変化する、請
求項21記載のプローブ。
22. The expression of the NORF gene is changed by at least 10% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. probe.
【請求項23】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞
周期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも25%変化する、請
求項22記載のプローブ。
23. The NORF gene expression is altered by at least 25% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase and G2 / M. probe.
【請求項24】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞
周期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも50%変化する、請
求項22記載のプローブ。
24. The NORF gene expression is altered by at least 50% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. probe.
【請求項25】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞
周期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が少なくとも100%変化する、請
求項22記載のプローブ。
25. The expression of the NORF gene is altered by at least 100% between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M. probe.
【請求項26】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞
周期の少なくとも1つのの期においてNORF遺伝子が発現されない、請求項22記載
のプローブ。
26. The probe of claim 22, wherein the NORF gene is not expressed in at least one phase of the cell cycle selected from the group consisting of log phase, S phase, and G2 / M.
【請求項27】 対数期、S期、およびG2/Mからなる群より選択される細胞
周期の任意の2つの期の間で、NORF遺伝子の発現が統計的な有意差(95%以上の
信頼水準)を示す、請求項22記載のプローブ。
27. A statistically significant difference (95% or more confidence) in the expression of the NORF gene between any two phases of the cell cycle selected from the group consisting of logarithmic phase, S phase, and G2 / M. 23. The probe according to claim 22, which indicates the level.
【請求項28】 NORF遺伝子がNORF番号1、2、4、5、6、17、25、および27
からなる群より選択される、請求項22記載のプローブ。
28. The NORF gene has NORF numbers 1, 2, 4, 5, 6, 17, 25, and 27.
23. The probe of claim 22, selected from the group consisting of:
【請求項29】 発現のモニター段階が固体支持体の上に固定された核酸分
子を用いて行われる、請求項17記載の方法。
29. The method of claim 17, wherein the expression monitoring step is performed with the nucleic acid molecule immobilized on a solid support.
【請求項30】 核酸分子がアレイ上にある、請求項29記載の方法。30. The method of claim 29, wherein the nucleic acid molecules are on an array. 【請求項31】 NORF遺伝子の部分を含むプローブが固体支持体の上のアレ
イにある、請求項19記載の方法。
31. The method of claim 19, wherein the probes comprising a portion of the NORF gene are in an array on a solid support.
【請求項32】 少なくとも1つのプローブが、配列番号:67〜811に示され
るようなSAGEタグを含むNORF遺伝子の少なくとも14個の連続するヌクレオチドを
含む、固体支持体上のプローブのアレイ。
32. An array of probes on a solid support, wherein at least one probe comprises at least 14 contiguous nucleotides of a NORF gene containing a SAGE tag as set forth in SEQ ID NOs: 67-811.
【請求項33】 少なくとも1つのNORF遺伝子が細胞周期の進行に関与して
いる、請求項32記載のアレイ。
33. The array of claim 32, wherein at least one NORF gene is involved in cell cycle progression.
【請求項34】 NORF遺伝子がNORF番号1、2、4、5、6、17、25、および27
からなる群より選択される、請求項32記載のアレイ。
34. The NORF gene has NORF numbers 1, 2, 4, 5, 6, 17, 25, and 27.
33. The array of claim 32 selected from the group consisting of:
【請求項35】 異なる配列を持つ少なくとも100のプローブを含む、請求
項32記載のアレイ。
35. The array of claim 32, comprising at least 100 probes with different sequences.
【請求項36】 異なる配列を持つ少なくとも500のプローブを含む、請求
項32記載のアレイ。
36. The array of claim 32, comprising at least 500 probes with different sequences.
【請求項37】 異なる配列を持つ少なくとも1,000のプローブを含む、請
求項32記載のアレイ。
37. The array of claim 32, comprising at least 1,000 probes with different sequences.
【請求項38】 酵母細胞中で遺伝子発現に特徴的な影響を与える薬剤のク
ラスのメンバーとして候補薬剤を同定する方法であって、以下の段階を含む方法
: 候補薬剤を酵母細胞に接触させる段階; 薬剤のクラスによって発現が影響される少なくとも1つのNORF遺伝子の発現を
酵母細胞中でモニターする段階であって、候補薬剤の非存在下と比較して酵母細
胞中で少なくとも1つのNORF遺伝子の発現に差が検出されれば、候補薬剤がその
薬剤クラスのメンバーとして同定される段階。
38. A method of identifying a candidate drug as a member of a class of drugs characteristically affecting gene expression in a yeast cell, the method comprising the steps of: contacting the candidate drug with a yeast cell. Monitoring the expression of at least one NORF gene in yeast cells whose expression is affected by the class of drug, the expression of at least one NORF gene in yeast cells as compared to the absence of a candidate drug If a difference is detected in, the candidate drug is identified as a member of that drug class.
【請求項39】 発現のモニター段階が、固体支持体上に固定された核酸分
子を用いて行われる、請求項38記載の方法。
39. The method of claim 38, wherein the step of monitoring expression is performed with the nucleic acid molecule immobilized on a solid support.
【請求項40】 核酸分子がアレイ上にある、請求項39記載の方法。40. The method of claim 39, wherein the nucleic acid molecules are on an array. 【請求項41】 2つまたはそれ以上のNORF遺伝子の発現がモニターされる
、請求項38記載の方法。
41. The method of claim 38, wherein expression of two or more NORF genes is monitored.
【請求項42】 固体支持体上に固定される、請求項21記載のプローブ。42. The probe according to claim 21, which is immobilized on a solid support.
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