JP2004355522A - データ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システム - Google Patents
データ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004355522A JP2004355522A JP2003155193A JP2003155193A JP2004355522A JP 2004355522 A JP2004355522 A JP 2004355522A JP 2003155193 A JP2003155193 A JP 2003155193A JP 2003155193 A JP2003155193 A JP 2003155193A JP 2004355522 A JP2004355522 A JP 2004355522A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- mrna
- base sequence
- translation
- trna
- mrna translation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
Images
Abstract
【課題】ｍＲＮＡ翻訳システムを用いた精度の高い分子コンピュータを提供する。
【解決手段】入力データを塩基配列に変換し、その塩基配列を有するｍＲＮＡを合成する工程と、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群を用いて、ｍＲＮＡ翻訳装置でｍＲＮＡを翻訳する工程と、翻訳結果を解析することにより、有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する工程と、を含むデータ処理方法を用いて、データ処理を行う分子コンピュータとする。
【選択図】 なし
【解決手段】入力データを塩基配列に変換し、その塩基配列を有するｍＲＮＡを合成する工程と、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群を用いて、ｍＲＮＡ翻訳装置でｍＲＮＡを翻訳する工程と、翻訳結果を解析することにより、有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する工程と、を含むデータ処理方法を用いて、データ処理を行う分子コンピュータとする。
【選択図】 なし
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを用いたデータ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システムに関する。
【０００２】
【用語の定義】
本明細書中において、ｍＲＮＡとは、ＤＮＡから転写されてできるか、化学合成されるかに関わらず、直接ポリペプチドに翻訳され得るＲＮＡのことを意味する。
【０００３】
ｍＲＮＡ翻訳装置とは、ｍＲＮＡが翻訳される時に必要である構成要素（主に、リボゾームを構成するｒＲＮＡとリボゾームタンパク質、翻訳因子等）を全て含む翻訳系のことで、ｍＲＮＡを鋳型としてアミノアシルｔＲＮＡを用いて、ポリペプチドを合成できる。
拡張コドンとは、ｍＲＮＡ上で４個以上の塩基からなる塩基配列を認識するアミノアシルｔＲＮＡが存在し、翻訳の際その塩基配列が用いられる場合に、その認識される塩基配列のことを意味する。
【０００４】
分子コンピュータとは、生体高分子とその化学的性質を用いて、計算メカニズムを実現するコンピュータのことを意味する。
【０００５】
【従来の技術】
最近開発された分子コンピュータは、主にＤＮＡコンピュータであり、ＤＮＡ二重鎖の両鎖を結合させている水素結合によるハイブリダイゼーションを利用する。従来のコンピュータが一つのマイクロプロセッサを用いて、高速に演算処理をこなすのに対し、ＤＮＡコンピュータは、一つの演算処理速度は必ずしも高くないが、一度に何億という多数の分子が並列して処理を行うため、従来のコンピュータが苦手とする「ハミルトニアン経路問題」などを得意とする。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、実際のハイブリダイゼーション反応は、精度が低く、エラーが非常に多いため、演算結果も、精度を高めることは難しい。
そこで、本発明は、ＤＮＡ二重鎖のハイブリダイゼーションではなく、ｍＲＮＡ翻訳システムを用いた精度の高い分子コンピュータを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のデータ処理方法は、ｍＲＮＡ翻訳装置と、ｍＲＮＡと、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を用い、入力データを塩基配列に変換し、該塩基配列を有する前記ｍＲＮＡを合成する工程と、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群を用いて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置で該ｍＲＮＡを翻訳する工程と、翻訳結果を解析することにより、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する工程と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、前記データ処理方法は、前記入力データが０または１からなる文字列であり、該入力データを構成する０及び１をそれぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１に変換し、１個以上の塩基から成る塩基配列Ｓを該塩基配列Ａ０及びＡ１の後ろに並べることにより、前記入力データを塩基配列に変換することを特徴としてもよい。
【０００９】
また、前記データ処理方法は、前記翻訳結果を解析する際、前記塩基配列の翻訳が終了したとき、翻訳されないで残る塩基の個数によって、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断することができることを特徴としてもよい。
【００１０】
さらに、本発明のデータ処理システムは、ｍＲＮＡ翻訳装置と、入力データが変換された塩基配列を有するｍＲＮＡと、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を含むｍＲＮＡ翻訳システムであって、前記ｔＲＮＡ群を用いて、前記ｍＲＮＡ翻訳システムで該ｍＲＮＡを翻訳し、その翻訳結果を解析することにより、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する。
【００１１】
また、前記データ処理システムは、前記入力データが０または１からなる文字列であり、該入力データを構成する０及び１をそれぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１に変換し、１個以上の塩基から成る塩基配列Ｓを該塩基配列Ａ０及びＡ１の後ろに並べることにより、前記入力データを塩基配列に変換することを特徴としてもよい 。
【００１２】
また、前記データ処理システムは、前記翻訳結果を解析する際、前記塩基配列の翻訳が終了したとき、翻訳されないで残る塩基の個数によって、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断することができることを特徴としてもよい。
【００１３】
さらに、本発明のｍＲＮＡ翻訳システムは、ｍＲＮＡ翻訳装置と、塩基配列Ａ０及びＡ１のうちの一方または両方の塩基配列が、１個以上の塩基から成る配列Ｓと結合した配列Ａ０Ｓ及びＡ１Ｓが並んでいる塩基配列を有するｍＲＮＡと、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を含むｍＲＮＡ翻訳システムであって、前記ｍＲＮＡ翻訳装置および前記ｔＲＮＡ群を用いて前記塩基配列が翻訳され、前記塩基配列が全て翻訳された状態か、または前記塩基配列のうち翻訳されない塩基が残った状態になった時、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とにおいて、翻訳されずに残存する塩基の個数がそれぞれ一定であり、かつ両方の場合で異なる。
【００１４】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムは、前記ｍＲＮＡが前記塩基配列の上流に開始コドンを含み、前記ｔＲＮＡ群が前記開始コドンに対応するｔＲＮＡを含み、前記塩基配列が前記開始コドンから翻訳されることを特徴としてもよい。
【００１５】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムは、前記ｍＲＮＡが前記塩基配列の下流にレポーター遺伝子を含み、前記塩基配列が翻訳された後、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とのいずれか一方の場合のみにおいて、引き続いて前記レポーター遺伝子が翻訳され、該レポーターが発現することを特徴としてもよい。
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置として、無細胞ＲＮＡ翻訳系を用いてもよい。
【００１６】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置として、生きた真核細胞または原核細胞内のｍＲＮＡ翻訳装置を用いてもよい。
【００１７】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記レポーター遺伝子が、Ｘ−ｇａｌ遺伝子またはＧＦＰ遺伝子またはいずれかの誘導体であってもよい。
【００１８】
さらに、本発明にかかる分子コンピュータは、前記ｍＲＮＡ翻訳システムを用いる。
【００１９】
さらに、本発明にかかるｔＲＮＡは、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡである。
【００２０】
さらに、本発明にかかるｍＲＮＡ翻訳方法は、塩基配列Ａ０及びＡ１のうちの一方または両方の塩基配列が、１個以上の塩基から成る配列Ｓと結合した配列Ａ０Ｓ及びＡ１Ｓが並んでいる塩基配列を有するｍＲＮＡと、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を含むｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置および前記ｔＲＮＡ群を用いて前記塩基配列が翻訳され、前記塩基配列が全て翻訳された状態か、または前記塩基配列のうち翻訳されない塩基が残った状態になった時、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とにおいて、翻訳されずに残存する塩基の個数がそれぞれ一定であり、かつ両方の場合で異なることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、詳細に説明する。
なお、 Ｊ． Ｓａｍｂｒｏｏｋ， ＆ Ｄ．Ｗ．Ｒｕｓｓｅｌｌ （Ｅｄ．）， Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌｏｎｉｎｇ， ａ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｍａｎｕａｌ （３ｒｄ ｅｄｉｔｉｏｎ）， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ （２００１）や、Ｆ． Ｍ． Ａｕｓｕｂｅｌ， Ｒ． Ｂｒｅｎｔ， Ｒ． Ｅ． Ｋｉｎｇｓｔｏｎ， Ｄ． Ｄ． Ｍｏｏｒｅ， Ｊ．Ｇ． Ｓｅｉｄｍａｎ， Ｊ． Ａ． Ｓｍｉｔｈ， Ｋ． Ｓｔｒｕｈｌ （Ｅｄ．）， Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ Ｌｔｄ．などの標準的なプロトコール集は、当業者が当然に参考にするものであり、そこに記載の方法は当業者であれば容易に実施できると考えられる。そこで、本明細書の実施の形態及び実施例に特に詳細な説明をしていない場合、これら標準的なプロトコールに記載の方法や、あるいはそれを修飾、若しくは改変した方法を用いる。また、市販の試薬キットや測定装置を用いる場合、当業者は通常それらに添付のプロトコールを用いるため、特に説明が無い場合は、添付のプロトコールを用いるものとする。
【００２２】
また、本発明の目的、特徴、利点、及びそのアイデアは、本明細書の記載により、当業者には明らかであり、本明細書の記載から、当業者であれば、容易に本発明を再現できる。以下に記載された発明の実施の形態及び具体的な実施例などは、本発明の好ましい実施態様を示すものであり、例示又は説明のために示されているのであって、本発明をそれらに限定するものではない。当業者であれば、本明細書で開示されている本発明の意図並びに技術的範囲内で、本明細書の記載に基づき、様々な改変並びに修飾ができる。
【００２３】
本発明の分子コンピュータは、ｍＲＮＡ翻訳システムを利用する。ｍＲＮＡ翻訳システムは、非常に精度が高い機構であり、ｍＲＮＡ上の情報を極めて正確にアミノ酸配列へ翻訳することができるので、ｍＲＮＡ翻訳システムを利用することにより、高精度の分子コンピュータを設計することができる。本実施の形態では、ｍＲＮＡ翻訳システムを利用した分子コンピュータを用いて、最も基本的な計算モデルである有限オートマトンを実現する。有限オートマトンとは、内部状態の数が有限であり、入力データとして文字列を受け取ったとき、出力として入力文字列を受理するかどうかの判定を出す、基本的な数学的モデルの一つであり、ｂｌａｓｔ等のゲノム配列の検索プログラムや解析プログラムに応用されている。以下に、本件発明の有限オートマトンへの応用例を詳細に記述するが、本実施の形態の有限オートマトンが実施可能であるので、他の形式の有限オートマトンも実施可能であることは、当業者には容易に理解できる。
【００２４】
＝＝有限オートマトンへの応用＝＝
Ｉ．入力文字が特定の数だけ現れることの検出例
ここでは、例えば、１が偶数回現れたときに受理し、奇数回現れた時に受理しないような、２状態の有限オートマトンを用いて解析する。
【００２５】
まず、入力文字０及び１を、それぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１にコード化する。Ａ０及びＡ１の配列長には制限がないが、３〜６であることが好ましい。次に、塩基配列Ｓを準備し、入力文字の補完配列とする。塩基配列Ｓの塩基数は、状態数から１を引いたものにする。そして、入力文字列を受け取ったとき、これらのコード化の規則に従い、入力文字列を塩基配列に変換する。例えば、０を塩基配列Ａ０とし、１を塩基配列Ａ１とし、補完配列をＳとすると、０と１からなるデジタル入力０１０１及び０１０を受け取った時、０１０１はＡ０ＳＡ１ＳＡ０ＳＡ１Ｓという配列に、０１０はＡ０ＳＡ１ＳＡ０Ｓという配列に変換される。入力文字列の文字の種類は、０と１だけでなく、３つ以上であっても良い。
【００２６】
まず、拡張コドンを用いて、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化する。例えば、２状態の有限オートマトンに対して、０をＣＣＣ、１をＧＧＧとコード化し、補完配列ＳをＡとする。（Ｘ，０）−＞Ｘ、（Ｘ，１）−＞Ｙ、（Ｙ，０）−＞Ｙ、（Ｙ，１）−＞Ｘ という状態遷移を表すために、それぞれＣＣＣＡ、ＧＧＧ、ＡＣＣＣ、ＡＧＧＧＡをコドンまたは拡張コドンとし、これらに対応するアンチコドンを持つｔＲＮＡ群を用意する。
【００２７】
そして、ｉｎ ｖｉｔｒｏあるいはｉｎ ｖｉｖｏの翻訳系及び有限オートマトンの状態遷移関数をコード化したｔＲＮＡ群を用いて、入力文字列を変換したｍＲＮＡを翻訳させる。例えば、ｍＲＮＡ及びｔＲＮＡ群を、 大腸菌、ウサギ網状赤血球、コムギ胚芽等に由来するｍＲＮＡ翻訳装置を含んだｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系に入れ、ｍＲＮＡを翻訳させる。あるいは、大腸菌や酵母や培養細胞などの、生きた原核細胞あるいは真核細胞におけるｉｎ ｖｉｖｏのｍＲＮＡ翻訳装置を利用することもできる。この場合、ｉｎ ｖｉｔｒｏ 翻訳系を用いる際に利用した、ファージプロモーターを持つ発現ベクターの代わりに、導入する原核細胞や真核細胞で機能するプロモーターを持つ発現ベクターを使用する。まず、細胞に、常法により上記ｔＲＮＡ群を組み込んだ発現ベクターを導入し、強制発現させる。ｔＲＮＡ群が、必要な期間中に安定して発現するのであれば、発現ベクターを染色体中に組み込んで形質転換体を作ってもよく、一過性発現を利用してもよく、染色体外に発現ベクターを維持してもよい。こうして上記ｔＲＮＡ群が発現している細胞に、入力文字列を変換した塩基配列を有するｍＲＮＡをコードするＤＮＡの発現ベクターを導入し、発現させる。
【００２８】
こうして、ｍＲＮＡを翻訳させ、最後に翻訳結果を解析する。例えば、０１０１に対応する塩基配列ＣＣＣＡＧＧＧＡＣＣＣＡＧＧＧＡを持つｍＲＮＡは、これらのｔＲＮＡ群によって全ての塩基が翻訳される（／ＣＣＣＡ／ＧＧＧ／ＡＣＣＣ／ＡＧＧＧＡ）。しかし、０１０に対応する塩基配列ＣＣＣＡＧＧＧＡＣＣＣＡを持つｍＲＮＡは、これらのｔＲＮＡ群によって翻訳すると、３’端の配列Ａは翻訳されないで残る（／ＣＣＣＡ／ＧＧＧ／ＡＣＣＣ／Ａ）。このように、１を偶数個持つ入力文字列の場合、常に全ての塩基が翻訳されるが、１を奇数個持つ入力文字列の場合、翻訳されないで残る塩基が常に存在する。この違いを検知することにより、例えば、前者を受理し、後者を受理しないと判定する。
【００２９】
ＩＩ．入力文字が特定の並びで現れることの検出例
ここでは、例えば、１１という並び方を部分配列として含む文字列を受理し、含まない文字列を受理しないような、３状態の非決定性有限オートマトンを考える。
【００３０】
入力文字列の塩基配列へのコード化は、塩基配列の先頭にも補完配列を置くこと以外は、Ｉの場合と同じである。
この場合、０をＣＣＣ、１をＧＧＧとコード化し、補完配列ＳをＡＡとする。（Ｘ，１）−＞Ｙ、（Ｙ，１）−＞Ｚ、（Ｘ，０）−＞Ｘ、（Ｘ，１）−＞Ｘ、（Ｙ，０）−＞Ｘ、（Ｚ，０）−＞Ｚ、（Ｚ，１）−＞Ｚという状態遷移を表すために、それぞれＡＡＧＧＧＡ、ＡＧＧＧＡＡ、ＡＡＣＣＣ、ＡＡＧＧＧ、ＡＣＣＣ、ＣＣＣＡＡ、ＧＧＧＡＡをコドンまたは拡張コドンとし、これらに対応するアンチコドンを持つｔＲＮＡ群を用意する。
【００３１】
このようにｍＲＮＡを翻訳させ、最後に翻訳結果を解析する。例えば、０１１０に対応する塩基配列ＡＡＣＣＣＡＡＧＧＧＡＡＧＧＧＡＡＣＣＣＡＡは、これらのｔＲＮＡ群によって全ての塩基が翻訳され得る（／ＡＡＣＣＣ／ＡＡＧＧＧＡ／ＡＧＧＧＡＡ／ＣＣＣＡＡ／）。しかし、０１０１に対応する塩基配列ＡＡＣＣＣＡＡＧＧＧＡＡＣＣＣＡＡＧＧＧＡＡを持つｍＲＮＡは、これらのｔＲＮＡ群によって翻訳すると、３’端の配列Ａは翻訳されないで残る（／ＡＡＣＣＣ／ＡＡＧＧＧＡ／ＡＣＣＣ／ＡＡＧＧＧＡ／Ａ）。このように、１１という並びを持つ入力文字列の場合、全ての塩基が翻訳されるが、１１という並びを持たない入力文字列の場合、翻訳されないで残る塩基が常に存在する。この違いを検知することにより、例えば、前者を受理し、後者を受理しないと判定する。
【００３２】
＝＝レポータータンパク質による検出＝＝
上記塩基配列の後に、レポータータンパク質をコードする塩基配列を結合したｍＲＮＡを用いると、フレームが一致した場合のみ発現するため、上記塩基配列中、翻訳されない塩基が残るかどうかの違いは、レポータータンパク質が発現するか否かによって、容易に検知することができる。レポーターとしては、検出しやすさの点から、ＧＦＰやβ−ＧＡＬなどを用いるのが好ましい。検出方法は、ウエスタン・ブロッティングなどの免疫学的方法の他、β−ＧＡＬの場合、Ｘ−ＧＡＬなどの基質を用いて染色したり、蛍光基質を用いて、ＧＦＰ同様、蛍光顕微鏡などで検出しても良い。
【００３３】
また、レポーター遺伝子が、使用する拡張コドンに対応するｔＲＮＡによって認識されないようにするため、レポーター遺伝子内に拡張コドンの塩基配列が生じないように、ｉｎ ｖｉｔｒｏ ｍｕｔａｇｅｎｅｓｉｓの手法を用いて、あらかじめ変異を起こさせ、使用する拡張コドンの塩基配列が出現しないようにしておくことが好ましい。変異を起こさせる塩基を決めるに当たっては、コドンの冗長性を利用し、アミノ酸配列に変化が生じないようにすることが好ましい。アミノ酸配列に変化が生じないように塩基に変異を起こさせることが無理な場合は、拡張コドンを別の配列に設定することにより、アミノ酸配列に変化が生じないように変異を起こさせることができるようにするのが好ましい。
【００３４】
レポーターが発現しない場合に確実に翻訳を停止させるように、上記塩基配列とレポーター遺伝子の間に、レポーターが発現しないときに取るべきフレームと、フレームが一致する終止コドンを設けることが好ましい。また、どちらのｍＲＮＡにも、上記塩基配列の直前に、フレームに合わせて開始コドンを付加するのが好ましい。
【００３５】
＝＝ＲＮＡの合成＝＝
このようなＲＮＡは、例えば以下のようにして合成できる。まず、入力文字列を変換した塩基配列を有するＲＮＡをコードするＤＮＡ全長を化学合成するか、部分的に化学合成したＤＮＡを、ＰＣＲを含む遺伝子操作によって結合することによって完全長ＤＮＡを作製し、ファージプロモーター、開始コドン、終止コドン、レポーター遺伝子を有する発現ベクターに組み込む。そして、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系を用いて、ファージプロモーターから転写させた後、精製したＲＮＡを用いる。
【００３６】
拡張コドンに対応するｔＲＮＡ群も、同様にファージプロモーターを持つ発現ベクターに組み込み、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系を用いて転写させることにより作製できる。このｔＲＮＡに対し、あらかじめアミノアシル化してもよい。その場合、アミノアシル化は、 合成したｔＲＮＡに対し、化学的に結合させてもよく、また、アミノアシル化した部分ｔＲＮＡと、ｉｎ ｖｉｔｒｏで転写させた残りの部分ｔＲＮＡを、ＲＮＡリガーゼなどで結合させてもよい。 なお、これらのＲＮＡ及びｔＲＮＡ群は化学合成によって作製してもよい。
【００３７】
＝＝本発明の応用＝＝
このように、本実施の形態のオートマトンが実現できるので、本発明の分子コンピュータを用いることによって、例えば塩基配列を決定せず、ｍＲＮＡの塩基配列解析、特に相同性解析が可能となる。すなわち、パターン照合のためのＡｈｏ−Ｃｏｒａｓｉｃｋ型有限オートマトンを本発明による分子コンピュータを用いて実現する。まず、相同性を調べたい検索配列が長い場合、短い検索配列に分割する。塩基配列が未知のｍＲＮＡに対して、この分割した検索配列のそれぞれに対し相同性を調べ、１００％一致するかどうかを検索する。ここでは、双方の配列が１００％一致しないければならないので、この分割した検索配列の長さは、検出できる連続した相同配列の長さと一致する。従って、配列の長さを短くすることによって、短い相同配列が検出できることになり、全長において塩基の欠失や挿入を許して、相同性検索を行うことができるようになる。この検索配列に対し、Ａｈｏ−Ｃｏｒａｓｉｃｋ型有限オートマトンを実行できるように規定した拡張コドンを含むコドン群に対応するｔＲＮＡ群を合成する。ｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系に、このｔＲＮＡ群を導入し、そこに、ｍＲＮＡを加え、翻訳させる。レポーター遺伝子の発現により、検索配列が存在するかどうかの答えを得ることができる。分割した各検索配列の答えを総合することにより、ｍＲＮＡが全長の検索配列に対し、どのような相同性を持つかが、解析できる。この際、検索配列の分割の仕方によって、相同性検出の解像度を上げることができる。
【００３８】
【実施例】
以下、有限オートマトンを例として行った本発明の実施例を述べる。
入力文字列を１、１１、１１１とし、１が偶数回現れる時（即ち１１の時）は受理とし、１が奇数回現れる時（即ち１及び１１１の時）は不受理とする。
【００３９】
＝＝ｍＲＮＡの合成＝＝
１を塩基配列ＧＧＧＴにコード化し、補完配列をＡとすると、これらの文字列はそれぞれ、ＧＧＧＴＡ、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡ、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡという塩基配列に変換される。これらの配列の後に終止コドン（ＴＡＧ）を含んだＡＡＴＡＧＣを付加し、それぞれの塩基配列をウエスタン・ブロッティングでタンパク質の発現を検出するためのＴ７ｔａｇをコードする塩基配列と、蛍光で発現を検出するためのＥＧＦＰをコードする塩基配列の間に挿入した。具体的には、Ｔ７ｔａｇ−ＥＧＦＰという塩基配列を有するベクターｐＧＥＧＦＰ（配列番号１）に対し、以下のオリゴヌクレオチドを用いて、ｓｉｔｅ−ｄｉｒｅｃｔｅｄ ｍｕｔａｇｅｎｅｓｉｓを行い、図２に示した翻訳領域を有するプラスミドｐＧＦＰＧ３ＴＡｎ（ｎ＝１−３；配列番号２−４に対応）を作製した。
【００４０】
プライマーＧ３ＴＡ１：
ＧＧＡＡＴＴＣＧＧＧＴＡＡＡＴＡＧＣＡＧＴＡＡＡＧＧＡＧＡＡＧＡＡＣＴＴＴＴＣＡＣ
【配列番号５】
プライマーＧ３ＴＡ２：
ＧＧＡＡＴＴＣＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＡＡＴＡＧＣＡＧＴＡＡＡＧＧＡＧＡＡＧＡＡＣＴＴＴＴＣＡＣ
【配列番号６】
プライマーＧ３ＴＡ３：
ＧＧＡＡＴＴＣＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＡＡＴＡＧＣＡＧＴＡＡＡＧＧＡＧＡＡＧＡＡＣＴＴＴＴＣＡＣ
【配列番号７】
これらのプラスミドに対し、Ｔ７プロモーター及び翻訳領域を含む断片を以下のようにＰＣＲによって増幅させた。即ち、
０．１μｇ ｐＧＦＰＧ３Ｔａｎ
５ μｌ １０倍濃度ＰＣＲバッファー
１ μＭ 各プライマー
Ｔ７ｕｐ： ＣＣＣＧＣＧＣＧＴＴＧＧＣＣＧＡＴＴＣＡ
【配列番号８】
Ｔ７ｔｅｒｍ： ＴＡＴＴＡＣＧＣＣＡＧＧＴＴＡＴＣＣＧＧ
【配列番号９】
０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ
１ ｕｎｉｔ Ｖｅｎｔ ＤＮＡ ポリメラーゼ （Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｂｉｏｌａｂｓ社）
を加え、全量を５０μｌにした反応系において、９４℃ ３分処理後、＜９４℃ ３０秒、５５℃ ３０秒、７２℃ １分＞の反応サイクルを２５回行い、最後に７２℃ ３分処理するという条件で、ＰＣＲを行なった。ＰＣＲ産物をＱＩＡ ｑｕｉｃｋ ＰＣＲ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ （ＱＩＡＧＥＮ社）で精製し、５０μｌの反応液を回収した。
【００４１】
これらの反応液１０μｌに対し、
４０ ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ （ｐＨ ８．０）
２０ ｍＭ ＭｇＣｌ２
５ ｍＭ ＤＴＴ
２ ｍＭ スペルミジン
４ ｍＭ ＮＴＰｓ
０．５ μｇ ＢＳＡ
０．２５ ｕｎｉｔ 無機性ピロフォスファターゼ
２０ ｕｎｉｔｓ ＲＮａｓｅインヒビター
１００ ｕｎｉｔｓ Ｔ７ ＲＮＡ ポリメラーゼ
となるように、全量５０μｌの反応液を調整し、３７℃、６時間反応させた。等量の５Ｍ酢酸アンモニウム溶液を加え沈殿を回収し、さらにエタノール沈殿でｍＲＮＡを精製し、最終的に０．２ ＯＤ（２６０ｎｍ）／μｌとなるように水に溶解させた。
【００４２】
＝＝拡張コドンに対応するｔＲＮＡの合成＝＝
一方、（Ｘ，１）−＞Ｙ、（Ｙ，１）−＞Ｘ という状態遷移を表すために、それぞれＧＧＧＴ、ＡＧＧＧＴＡを対応させ、ＧＧＧＴの拡張コドンに対応するアンチコドンＡＣＣＣを持つｔＲＮＡを合成した。ＡＧＧＧＴＡのコドンに対応するｔＲＮＡとしては、ｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系の中に天然に存在するＡＧＧ及びＧＴＡに対応するｔＲＮＡを用いる。
【００４３】
まず、酵母フェニルアラニン用ｔＲＮＡを基本骨格としてアンチコドン部分をＡＣＣＣに置換したｔＲＮＡ（−ＣＡ）遺伝子（図３；配列番号１０）を、ｐＵＣ１８にクローニングしてプラスミドｐＴＲａｃｃｃを構築した。このプラスミドを鋳型として、Ｔ７プロモーター及びｔＲＮＡを含む断片を、以下のようにＰＣＲで増幅させた。即ち、
０．１μｇ ｐＴＲａｃｃｃ
５ μｌ １０倍濃度ＰＣＲバッファー
１ μＭ 各プライマー
Ｍ３： ＣＡＡＣＡＴＴＴＴＧＣＴＧＣＣＧＧＴＣＡ
【配列番号１１】
３’−ＣＡ： ＧＴＧＣＧＡＡＴＴＣＴＧＴＧＧＡＴＣＧＡ
【配列番号１２】
０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ
１ ｕｎｉｔ Ｖｅｎｔ ＤＮＡ ポリメラーゼ
を加えて、蒸留水で全量を５０μｌにした反応系で、９４℃ ３分処理後、＜９４℃ ３０秒、５５℃ ３０秒、７２℃ ３０秒＞の反応サイクルを２５回行い、最後に７２℃ ３分処理するという条件で、ＰＣＲを行った。増幅されたＰＣＲ産物をＱＩＡ ｑｕｉｃｋ ＰＣＲ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ （ＱＩＡＧＥＮ社）で精製し、５０μｌ反応液を回収した。
【００４４】
次に、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系を用いて、ｔＲＮＡ（−ＣＡ）を合成した。即ち、この回収した反応液２５μｌ に対し、
４０ ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ （ｐＨ ８．０）
２０ ｍＭ ＭｇＣｌ２
５ ｍＭ ＤＴＴ
２ ｍＭ スペルミジン
４ ｍＭ ＮＴＰｓ
１０ｍＭ ＧＭＰ
０．５ μｇ ＢＳＡ
０．２５ ｕｎｉｔ 無機性ピロフォスファターゼ
２０ ｕｎｉｔｓ ＲＮａｓｅインヒビター
２００ ｕｎｉｔｓ Ｔ７ ＲＮＡポリメラーゼ
となるように調整した全量５０μｌの反応液を、３７℃、１２時間反応させた。ＤＥＡＥ−ｃｅｌｌｕｌｏｓｅカラムで精製し、さらにエタノール沈殿でｔＲＮＡ（−ＣＡ）を回収し、最終的に０．１ ＯＤ（２６０ｎｍ）／μｌとなるように水に溶解させた。
【００４５】
一方、ｐ−ニトロフェニルアラニンが結合したＣＡジヌクレオチドを化学合成し、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系で合成したｔＲＮＡ（−ＣＡ）と以下のように結合させ、拡張コドンに対応するアミノアシルｔＲＮＡを合成した。即ち、
０．５ ＯＤ（２６０ｎｍ） ｔＲＮＡ（−ＣＡ）
２０ ｎｍｏｌ ｐ−ニトロフェニルアラニン結合ＣＡジヌクレオチド（ＤＭＳＯ溶液）
５５ ｍＭ Ｈｅｐｅｓ−Ｎａ （ｐＨ ７．５）
１ ｍＭ ＡＴＰ
１５ ｍＭ ＭｇＣｌ２
３．３ ｍＭ ＤＴＴ
０．８ μｇ ＢＳＡ
６０ ｕｎｉｔｓ Ｔ４ ＲＮＡ リガーゼ
となるように調整した４０μｌの反応液を、４℃で２時間反応させ、フェノール処理とエタノール沈殿により、上記拡張コドンに対応するアミノアシルｔＲＮＡを精製した。
【００４６】
＝＝文字列の受理・不受理の判定＝＝
合成したｍＲＮＡに対し、大腸菌由来のｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系を用いて、翻訳反応を行った。即ち、
５５ ｍＭ Ｈｅｐｅｓ−ＫＯＨ （ｐＨ ７．５）
２１０ ｍＭ グルタミン酸カリウム
６．９ ｍＭ 酢酸アンモニウム
９ ｍＭ 酢酸マグネシウム
１．７ ｍＭ ＤＴＴ
１．２ ｍＭ ＡＴＰ
０．２８ ｍＭ ＧＴＰ
２６ ｍＭ ホスホエノールピルビン酸
１ ｍＭ スペルミジン
１．９ ％ ＰＥＧ−８０００
３５ μｇ／ｍＬ ホリニン酸
０．１ ｍＭ 各アミノ酸
０．２ ＯＤ（２６０ｎｍ） ｍＲＮＡ
０．１２５ ＯＤ（２６０ｎｍ） アミノアシルｔＲＮＡ
２ μｌ Ｅ． ｃｏｌｉ Ｓ３０ 抽出物
となるように調整した反応溶液１０μｌを３７℃１時間反応させた。
【００４７】
反応溶液１．２μｌ分を１５％ＳＤＳ−ＰＡＧＥで分析し、その蛍光画像を観察したところ、入力文字列が１１の場合にのみ、蛍光が観察された。
【００４８】
さらに抗Ｔ７ ｔａｇ抗体を用いてウエスタンブロットを行なった（図３）ところ、入力文字列が１１の場合にのみ、予想されるサイズのシグナルが観察され、ＥＧＦＰの最後まで翻訳されていることが示された。なお、入力文字列が１及び１１１の場合、合成されるタンパク質は分子量が小さいので、図４では検出されていない。
【００４９】
このように、入力文字列が１１の場合のみ、全長が翻訳されたタンパク質最終産物が検出でき、この最終産物の存在、不存在によって、最初の文字列の受理・不受理が判定できる。
【００５０】
【発明の効果】
本発明によると、ｍＲＮＡ翻訳システムを用いた精度の高い分子コンピュータを提供することができる。
【００５１】
【配列表】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態におけるオートマトンの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施例におけるｐＧＦＰＧ３ＴＡｎの翻訳領域の塩基配列を示す図である。；；の部分に、ｐＧＦＰＧ３ＴＡ１では、ＧＧＧＴＡ、ｐＧＦＰＧ３ＴＡ２では、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡ、ｐＧＦＰＧ３ＴＡ３では、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡという塩基配列が挿入されている。なお、ｎ＝１〜３それぞれの翻訳領域の塩基配列ｐＧＦＰＧ３Ｔａｎ−ＴＲ（ｎ＝１〜３）は、配列番号１３〜１５に対応する。
【図３】本発明の一実施例において、酵母フェニルアラニン用ｔＲＮＡを基本骨格としてアンチコドン部分をＡＣＣＣに置換したｔＲＮＡ遺伝子の塩基配列を示す図である。
【図４】本発明の一実施例におけるウエスタン・ブロッティングの結果を示す図である。（−）はｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系にアミノアシルｔＲＮＡを添加しないで反応させたネガティブ・コントロールである。
【発明の属する技術分野】
本発明は、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを用いたデータ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システムに関する。
【０００２】
【用語の定義】
本明細書中において、ｍＲＮＡとは、ＤＮＡから転写されてできるか、化学合成されるかに関わらず、直接ポリペプチドに翻訳され得るＲＮＡのことを意味する。
【０００３】
ｍＲＮＡ翻訳装置とは、ｍＲＮＡが翻訳される時に必要である構成要素（主に、リボゾームを構成するｒＲＮＡとリボゾームタンパク質、翻訳因子等）を全て含む翻訳系のことで、ｍＲＮＡを鋳型としてアミノアシルｔＲＮＡを用いて、ポリペプチドを合成できる。
拡張コドンとは、ｍＲＮＡ上で４個以上の塩基からなる塩基配列を認識するアミノアシルｔＲＮＡが存在し、翻訳の際その塩基配列が用いられる場合に、その認識される塩基配列のことを意味する。
【０００４】
分子コンピュータとは、生体高分子とその化学的性質を用いて、計算メカニズムを実現するコンピュータのことを意味する。
【０００５】
【従来の技術】
最近開発された分子コンピュータは、主にＤＮＡコンピュータであり、ＤＮＡ二重鎖の両鎖を結合させている水素結合によるハイブリダイゼーションを利用する。従来のコンピュータが一つのマイクロプロセッサを用いて、高速に演算処理をこなすのに対し、ＤＮＡコンピュータは、一つの演算処理速度は必ずしも高くないが、一度に何億という多数の分子が並列して処理を行うため、従来のコンピュータが苦手とする「ハミルトニアン経路問題」などを得意とする。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、実際のハイブリダイゼーション反応は、精度が低く、エラーが非常に多いため、演算結果も、精度を高めることは難しい。
そこで、本発明は、ＤＮＡ二重鎖のハイブリダイゼーションではなく、ｍＲＮＡ翻訳システムを用いた精度の高い分子コンピュータを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のデータ処理方法は、ｍＲＮＡ翻訳装置と、ｍＲＮＡと、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を用い、入力データを塩基配列に変換し、該塩基配列を有する前記ｍＲＮＡを合成する工程と、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群を用いて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置で該ｍＲＮＡを翻訳する工程と、翻訳結果を解析することにより、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する工程と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、前記データ処理方法は、前記入力データが０または１からなる文字列であり、該入力データを構成する０及び１をそれぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１に変換し、１個以上の塩基から成る塩基配列Ｓを該塩基配列Ａ０及びＡ１の後ろに並べることにより、前記入力データを塩基配列に変換することを特徴としてもよい。
【０００９】
また、前記データ処理方法は、前記翻訳結果を解析する際、前記塩基配列の翻訳が終了したとき、翻訳されないで残る塩基の個数によって、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断することができることを特徴としてもよい。
【００１０】
さらに、本発明のデータ処理システムは、ｍＲＮＡ翻訳装置と、入力データが変換された塩基配列を有するｍＲＮＡと、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を含むｍＲＮＡ翻訳システムであって、前記ｔＲＮＡ群を用いて、前記ｍＲＮＡ翻訳システムで該ｍＲＮＡを翻訳し、その翻訳結果を解析することにより、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する。
【００１１】
また、前記データ処理システムは、前記入力データが０または１からなる文字列であり、該入力データを構成する０及び１をそれぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１に変換し、１個以上の塩基から成る塩基配列Ｓを該塩基配列Ａ０及びＡ１の後ろに並べることにより、前記入力データを塩基配列に変換することを特徴としてもよい 。
【００１２】
また、前記データ処理システムは、前記翻訳結果を解析する際、前記塩基配列の翻訳が終了したとき、翻訳されないで残る塩基の個数によって、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断することができることを特徴としてもよい。
【００１３】
さらに、本発明のｍＲＮＡ翻訳システムは、ｍＲＮＡ翻訳装置と、塩基配列Ａ０及びＡ１のうちの一方または両方の塩基配列が、１個以上の塩基から成る配列Ｓと結合した配列Ａ０Ｓ及びＡ１Ｓが並んでいる塩基配列を有するｍＲＮＡと、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を含むｍＲＮＡ翻訳システムであって、前記ｍＲＮＡ翻訳装置および前記ｔＲＮＡ群を用いて前記塩基配列が翻訳され、前記塩基配列が全て翻訳された状態か、または前記塩基配列のうち翻訳されない塩基が残った状態になった時、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とにおいて、翻訳されずに残存する塩基の個数がそれぞれ一定であり、かつ両方の場合で異なる。
【００１４】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムは、前記ｍＲＮＡが前記塩基配列の上流に開始コドンを含み、前記ｔＲＮＡ群が前記開始コドンに対応するｔＲＮＡを含み、前記塩基配列が前記開始コドンから翻訳されることを特徴としてもよい。
【００１５】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムは、前記ｍＲＮＡが前記塩基配列の下流にレポーター遺伝子を含み、前記塩基配列が翻訳された後、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とのいずれか一方の場合のみにおいて、引き続いて前記レポーター遺伝子が翻訳され、該レポーターが発現することを特徴としてもよい。
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置として、無細胞ＲＮＡ翻訳系を用いてもよい。
【００１６】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置として、生きた真核細胞または原核細胞内のｍＲＮＡ翻訳装置を用いてもよい。
【００１７】
また、前記ｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記レポーター遺伝子が、Ｘ−ｇａｌ遺伝子またはＧＦＰ遺伝子またはいずれかの誘導体であってもよい。
【００１８】
さらに、本発明にかかる分子コンピュータは、前記ｍＲＮＡ翻訳システムを用いる。
【００１９】
さらに、本発明にかかるｔＲＮＡは、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡである。
【００２０】
さらに、本発明にかかるｍＲＮＡ翻訳方法は、塩基配列Ａ０及びＡ１のうちの一方または両方の塩基配列が、１個以上の塩基から成る配列Ｓと結合した配列Ａ０Ｓ及びＡ１Ｓが並んでいる塩基配列を有するｍＲＮＡと、拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、を含むｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置および前記ｔＲＮＡ群を用いて前記塩基配列が翻訳され、前記塩基配列が全て翻訳された状態か、または前記塩基配列のうち翻訳されない塩基が残った状態になった時、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とにおいて、翻訳されずに残存する塩基の個数がそれぞれ一定であり、かつ両方の場合で異なることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、詳細に説明する。
なお、 Ｊ． Ｓａｍｂｒｏｏｋ， ＆ Ｄ．Ｗ．Ｒｕｓｓｅｌｌ （Ｅｄ．）， Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌｏｎｉｎｇ， ａ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｍａｎｕａｌ （３ｒｄ ｅｄｉｔｉｏｎ）， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ （２００１）や、Ｆ． Ｍ． Ａｕｓｕｂｅｌ， Ｒ． Ｂｒｅｎｔ， Ｒ． Ｅ． Ｋｉｎｇｓｔｏｎ， Ｄ． Ｄ． Ｍｏｏｒｅ， Ｊ．Ｇ． Ｓｅｉｄｍａｎ， Ｊ． Ａ． Ｓｍｉｔｈ， Ｋ． Ｓｔｒｕｈｌ （Ｅｄ．）， Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ Ｌｔｄ．などの標準的なプロトコール集は、当業者が当然に参考にするものであり、そこに記載の方法は当業者であれば容易に実施できると考えられる。そこで、本明細書の実施の形態及び実施例に特に詳細な説明をしていない場合、これら標準的なプロトコールに記載の方法や、あるいはそれを修飾、若しくは改変した方法を用いる。また、市販の試薬キットや測定装置を用いる場合、当業者は通常それらに添付のプロトコールを用いるため、特に説明が無い場合は、添付のプロトコールを用いるものとする。
【００２２】
また、本発明の目的、特徴、利点、及びそのアイデアは、本明細書の記載により、当業者には明らかであり、本明細書の記載から、当業者であれば、容易に本発明を再現できる。以下に記載された発明の実施の形態及び具体的な実施例などは、本発明の好ましい実施態様を示すものであり、例示又は説明のために示されているのであって、本発明をそれらに限定するものではない。当業者であれば、本明細書で開示されている本発明の意図並びに技術的範囲内で、本明細書の記載に基づき、様々な改変並びに修飾ができる。
【００２３】
本発明の分子コンピュータは、ｍＲＮＡ翻訳システムを利用する。ｍＲＮＡ翻訳システムは、非常に精度が高い機構であり、ｍＲＮＡ上の情報を極めて正確にアミノ酸配列へ翻訳することができるので、ｍＲＮＡ翻訳システムを利用することにより、高精度の分子コンピュータを設計することができる。本実施の形態では、ｍＲＮＡ翻訳システムを利用した分子コンピュータを用いて、最も基本的な計算モデルである有限オートマトンを実現する。有限オートマトンとは、内部状態の数が有限であり、入力データとして文字列を受け取ったとき、出力として入力文字列を受理するかどうかの判定を出す、基本的な数学的モデルの一つであり、ｂｌａｓｔ等のゲノム配列の検索プログラムや解析プログラムに応用されている。以下に、本件発明の有限オートマトンへの応用例を詳細に記述するが、本実施の形態の有限オートマトンが実施可能であるので、他の形式の有限オートマトンも実施可能であることは、当業者には容易に理解できる。
【００２４】
＝＝有限オートマトンへの応用＝＝
Ｉ．入力文字が特定の数だけ現れることの検出例
ここでは、例えば、１が偶数回現れたときに受理し、奇数回現れた時に受理しないような、２状態の有限オートマトンを用いて解析する。
【００２５】
まず、入力文字０及び１を、それぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１にコード化する。Ａ０及びＡ１の配列長には制限がないが、３〜６であることが好ましい。次に、塩基配列Ｓを準備し、入力文字の補完配列とする。塩基配列Ｓの塩基数は、状態数から１を引いたものにする。そして、入力文字列を受け取ったとき、これらのコード化の規則に従い、入力文字列を塩基配列に変換する。例えば、０を塩基配列Ａ０とし、１を塩基配列Ａ１とし、補完配列をＳとすると、０と１からなるデジタル入力０１０１及び０１０を受け取った時、０１０１はＡ０ＳＡ１ＳＡ０ＳＡ１Ｓという配列に、０１０はＡ０ＳＡ１ＳＡ０Ｓという配列に変換される。入力文字列の文字の種類は、０と１だけでなく、３つ以上であっても良い。
【００２６】
まず、拡張コドンを用いて、有限オートマトンの状態遷移関数をコード化する。例えば、２状態の有限オートマトンに対して、０をＣＣＣ、１をＧＧＧとコード化し、補完配列ＳをＡとする。（Ｘ，０）−＞Ｘ、（Ｘ，１）−＞Ｙ、（Ｙ，０）−＞Ｙ、（Ｙ，１）−＞Ｘ という状態遷移を表すために、それぞれＣＣＣＡ、ＧＧＧ、ＡＣＣＣ、ＡＧＧＧＡをコドンまたは拡張コドンとし、これらに対応するアンチコドンを持つｔＲＮＡ群を用意する。
【００２７】
そして、ｉｎ ｖｉｔｒｏあるいはｉｎ ｖｉｖｏの翻訳系及び有限オートマトンの状態遷移関数をコード化したｔＲＮＡ群を用いて、入力文字列を変換したｍＲＮＡを翻訳させる。例えば、ｍＲＮＡ及びｔＲＮＡ群を、 大腸菌、ウサギ網状赤血球、コムギ胚芽等に由来するｍＲＮＡ翻訳装置を含んだｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系に入れ、ｍＲＮＡを翻訳させる。あるいは、大腸菌や酵母や培養細胞などの、生きた原核細胞あるいは真核細胞におけるｉｎ ｖｉｖｏのｍＲＮＡ翻訳装置を利用することもできる。この場合、ｉｎ ｖｉｔｒｏ 翻訳系を用いる際に利用した、ファージプロモーターを持つ発現ベクターの代わりに、導入する原核細胞や真核細胞で機能するプロモーターを持つ発現ベクターを使用する。まず、細胞に、常法により上記ｔＲＮＡ群を組み込んだ発現ベクターを導入し、強制発現させる。ｔＲＮＡ群が、必要な期間中に安定して発現するのであれば、発現ベクターを染色体中に組み込んで形質転換体を作ってもよく、一過性発現を利用してもよく、染色体外に発現ベクターを維持してもよい。こうして上記ｔＲＮＡ群が発現している細胞に、入力文字列を変換した塩基配列を有するｍＲＮＡをコードするＤＮＡの発現ベクターを導入し、発現させる。
【００２８】
こうして、ｍＲＮＡを翻訳させ、最後に翻訳結果を解析する。例えば、０１０１に対応する塩基配列ＣＣＣＡＧＧＧＡＣＣＣＡＧＧＧＡを持つｍＲＮＡは、これらのｔＲＮＡ群によって全ての塩基が翻訳される（／ＣＣＣＡ／ＧＧＧ／ＡＣＣＣ／ＡＧＧＧＡ）。しかし、０１０に対応する塩基配列ＣＣＣＡＧＧＧＡＣＣＣＡを持つｍＲＮＡは、これらのｔＲＮＡ群によって翻訳すると、３’端の配列Ａは翻訳されないで残る（／ＣＣＣＡ／ＧＧＧ／ＡＣＣＣ／Ａ）。このように、１を偶数個持つ入力文字列の場合、常に全ての塩基が翻訳されるが、１を奇数個持つ入力文字列の場合、翻訳されないで残る塩基が常に存在する。この違いを検知することにより、例えば、前者を受理し、後者を受理しないと判定する。
【００２９】
ＩＩ．入力文字が特定の並びで現れることの検出例
ここでは、例えば、１１という並び方を部分配列として含む文字列を受理し、含まない文字列を受理しないような、３状態の非決定性有限オートマトンを考える。
【００３０】
入力文字列の塩基配列へのコード化は、塩基配列の先頭にも補完配列を置くこと以外は、Ｉの場合と同じである。
この場合、０をＣＣＣ、１をＧＧＧとコード化し、補完配列ＳをＡＡとする。（Ｘ，１）−＞Ｙ、（Ｙ，１）−＞Ｚ、（Ｘ，０）−＞Ｘ、（Ｘ，１）−＞Ｘ、（Ｙ，０）−＞Ｘ、（Ｚ，０）−＞Ｚ、（Ｚ，１）−＞Ｚという状態遷移を表すために、それぞれＡＡＧＧＧＡ、ＡＧＧＧＡＡ、ＡＡＣＣＣ、ＡＡＧＧＧ、ＡＣＣＣ、ＣＣＣＡＡ、ＧＧＧＡＡをコドンまたは拡張コドンとし、これらに対応するアンチコドンを持つｔＲＮＡ群を用意する。
【００３１】
このようにｍＲＮＡを翻訳させ、最後に翻訳結果を解析する。例えば、０１１０に対応する塩基配列ＡＡＣＣＣＡＡＧＧＧＡＡＧＧＧＡＡＣＣＣＡＡは、これらのｔＲＮＡ群によって全ての塩基が翻訳され得る（／ＡＡＣＣＣ／ＡＡＧＧＧＡ／ＡＧＧＧＡＡ／ＣＣＣＡＡ／）。しかし、０１０１に対応する塩基配列ＡＡＣＣＣＡＡＧＧＧＡＡＣＣＣＡＡＧＧＧＡＡを持つｍＲＮＡは、これらのｔＲＮＡ群によって翻訳すると、３’端の配列Ａは翻訳されないで残る（／ＡＡＣＣＣ／ＡＡＧＧＧＡ／ＡＣＣＣ／ＡＡＧＧＧＡ／Ａ）。このように、１１という並びを持つ入力文字列の場合、全ての塩基が翻訳されるが、１１という並びを持たない入力文字列の場合、翻訳されないで残る塩基が常に存在する。この違いを検知することにより、例えば、前者を受理し、後者を受理しないと判定する。
【００３２】
＝＝レポータータンパク質による検出＝＝
上記塩基配列の後に、レポータータンパク質をコードする塩基配列を結合したｍＲＮＡを用いると、フレームが一致した場合のみ発現するため、上記塩基配列中、翻訳されない塩基が残るかどうかの違いは、レポータータンパク質が発現するか否かによって、容易に検知することができる。レポーターとしては、検出しやすさの点から、ＧＦＰやβ−ＧＡＬなどを用いるのが好ましい。検出方法は、ウエスタン・ブロッティングなどの免疫学的方法の他、β−ＧＡＬの場合、Ｘ−ＧＡＬなどの基質を用いて染色したり、蛍光基質を用いて、ＧＦＰ同様、蛍光顕微鏡などで検出しても良い。
【００３３】
また、レポーター遺伝子が、使用する拡張コドンに対応するｔＲＮＡによって認識されないようにするため、レポーター遺伝子内に拡張コドンの塩基配列が生じないように、ｉｎ ｖｉｔｒｏ ｍｕｔａｇｅｎｅｓｉｓの手法を用いて、あらかじめ変異を起こさせ、使用する拡張コドンの塩基配列が出現しないようにしておくことが好ましい。変異を起こさせる塩基を決めるに当たっては、コドンの冗長性を利用し、アミノ酸配列に変化が生じないようにすることが好ましい。アミノ酸配列に変化が生じないように塩基に変異を起こさせることが無理な場合は、拡張コドンを別の配列に設定することにより、アミノ酸配列に変化が生じないように変異を起こさせることができるようにするのが好ましい。
【００３４】
レポーターが発現しない場合に確実に翻訳を停止させるように、上記塩基配列とレポーター遺伝子の間に、レポーターが発現しないときに取るべきフレームと、フレームが一致する終止コドンを設けることが好ましい。また、どちらのｍＲＮＡにも、上記塩基配列の直前に、フレームに合わせて開始コドンを付加するのが好ましい。
【００３５】
＝＝ＲＮＡの合成＝＝
このようなＲＮＡは、例えば以下のようにして合成できる。まず、入力文字列を変換した塩基配列を有するＲＮＡをコードするＤＮＡ全長を化学合成するか、部分的に化学合成したＤＮＡを、ＰＣＲを含む遺伝子操作によって結合することによって完全長ＤＮＡを作製し、ファージプロモーター、開始コドン、終止コドン、レポーター遺伝子を有する発現ベクターに組み込む。そして、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系を用いて、ファージプロモーターから転写させた後、精製したＲＮＡを用いる。
【００３６】
拡張コドンに対応するｔＲＮＡ群も、同様にファージプロモーターを持つ発現ベクターに組み込み、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系を用いて転写させることにより作製できる。このｔＲＮＡに対し、あらかじめアミノアシル化してもよい。その場合、アミノアシル化は、 合成したｔＲＮＡに対し、化学的に結合させてもよく、また、アミノアシル化した部分ｔＲＮＡと、ｉｎ ｖｉｔｒｏで転写させた残りの部分ｔＲＮＡを、ＲＮＡリガーゼなどで結合させてもよい。 なお、これらのＲＮＡ及びｔＲＮＡ群は化学合成によって作製してもよい。
【００３７】
＝＝本発明の応用＝＝
このように、本実施の形態のオートマトンが実現できるので、本発明の分子コンピュータを用いることによって、例えば塩基配列を決定せず、ｍＲＮＡの塩基配列解析、特に相同性解析が可能となる。すなわち、パターン照合のためのＡｈｏ−Ｃｏｒａｓｉｃｋ型有限オートマトンを本発明による分子コンピュータを用いて実現する。まず、相同性を調べたい検索配列が長い場合、短い検索配列に分割する。塩基配列が未知のｍＲＮＡに対して、この分割した検索配列のそれぞれに対し相同性を調べ、１００％一致するかどうかを検索する。ここでは、双方の配列が１００％一致しないければならないので、この分割した検索配列の長さは、検出できる連続した相同配列の長さと一致する。従って、配列の長さを短くすることによって、短い相同配列が検出できることになり、全長において塩基の欠失や挿入を許して、相同性検索を行うことができるようになる。この検索配列に対し、Ａｈｏ−Ｃｏｒａｓｉｃｋ型有限オートマトンを実行できるように規定した拡張コドンを含むコドン群に対応するｔＲＮＡ群を合成する。ｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系に、このｔＲＮＡ群を導入し、そこに、ｍＲＮＡを加え、翻訳させる。レポーター遺伝子の発現により、検索配列が存在するかどうかの答えを得ることができる。分割した各検索配列の答えを総合することにより、ｍＲＮＡが全長の検索配列に対し、どのような相同性を持つかが、解析できる。この際、検索配列の分割の仕方によって、相同性検出の解像度を上げることができる。
【００３８】
【実施例】
以下、有限オートマトンを例として行った本発明の実施例を述べる。
入力文字列を１、１１、１１１とし、１が偶数回現れる時（即ち１１の時）は受理とし、１が奇数回現れる時（即ち１及び１１１の時）は不受理とする。
【００３９】
＝＝ｍＲＮＡの合成＝＝
１を塩基配列ＧＧＧＴにコード化し、補完配列をＡとすると、これらの文字列はそれぞれ、ＧＧＧＴＡ、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡ、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡという塩基配列に変換される。これらの配列の後に終止コドン（ＴＡＧ）を含んだＡＡＴＡＧＣを付加し、それぞれの塩基配列をウエスタン・ブロッティングでタンパク質の発現を検出するためのＴ７ｔａｇをコードする塩基配列と、蛍光で発現を検出するためのＥＧＦＰをコードする塩基配列の間に挿入した。具体的には、Ｔ７ｔａｇ−ＥＧＦＰという塩基配列を有するベクターｐＧＥＧＦＰ（配列番号１）に対し、以下のオリゴヌクレオチドを用いて、ｓｉｔｅ−ｄｉｒｅｃｔｅｄ ｍｕｔａｇｅｎｅｓｉｓを行い、図２に示した翻訳領域を有するプラスミドｐＧＦＰＧ３ＴＡｎ（ｎ＝１−３；配列番号２−４に対応）を作製した。
【００４０】
プライマーＧ３ＴＡ１：
ＧＧＡＡＴＴＣＧＧＧＴＡＡＡＴＡＧＣＡＧＴＡＡＡＧＧＡＧＡＡＧＡＡＣＴＴＴＴＣＡＣ
【配列番号５】
プライマーＧ３ＴＡ２：
ＧＧＡＡＴＴＣＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＡＡＴＡＧＣＡＧＴＡＡＡＧＧＡＧＡＡＧＡＡＣＴＴＴＴＣＡＣ
【配列番号６】
プライマーＧ３ＴＡ３：
ＧＧＡＡＴＴＣＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＡＡＴＡＧＣＡＧＴＡＡＡＧＧＡＧＡＡＧＡＡＣＴＴＴＴＣＡＣ
【配列番号７】
これらのプラスミドに対し、Ｔ７プロモーター及び翻訳領域を含む断片を以下のようにＰＣＲによって増幅させた。即ち、
０．１μｇ ｐＧＦＰＧ３Ｔａｎ
５ μｌ １０倍濃度ＰＣＲバッファー
１ μＭ 各プライマー
Ｔ７ｕｐ： ＣＣＣＧＣＧＣＧＴＴＧＧＣＣＧＡＴＴＣＡ
【配列番号８】
Ｔ７ｔｅｒｍ： ＴＡＴＴＡＣＧＣＣＡＧＧＴＴＡＴＣＣＧＧ
【配列番号９】
０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ
１ ｕｎｉｔ Ｖｅｎｔ ＤＮＡ ポリメラーゼ （Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｂｉｏｌａｂｓ社）
を加え、全量を５０μｌにした反応系において、９４℃ ３分処理後、＜９４℃ ３０秒、５５℃ ３０秒、７２℃ １分＞の反応サイクルを２５回行い、最後に７２℃ ３分処理するという条件で、ＰＣＲを行なった。ＰＣＲ産物をＱＩＡ ｑｕｉｃｋ ＰＣＲ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ （ＱＩＡＧＥＮ社）で精製し、５０μｌの反応液を回収した。
【００４１】
これらの反応液１０μｌに対し、
４０ ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ （ｐＨ ８．０）
２０ ｍＭ ＭｇＣｌ２
５ ｍＭ ＤＴＴ
２ ｍＭ スペルミジン
４ ｍＭ ＮＴＰｓ
０．５ μｇ ＢＳＡ
０．２５ ｕｎｉｔ 無機性ピロフォスファターゼ
２０ ｕｎｉｔｓ ＲＮａｓｅインヒビター
１００ ｕｎｉｔｓ Ｔ７ ＲＮＡ ポリメラーゼ
となるように、全量５０μｌの反応液を調整し、３７℃、６時間反応させた。等量の５Ｍ酢酸アンモニウム溶液を加え沈殿を回収し、さらにエタノール沈殿でｍＲＮＡを精製し、最終的に０．２ ＯＤ（２６０ｎｍ）／μｌとなるように水に溶解させた。
【００４２】
＝＝拡張コドンに対応するｔＲＮＡの合成＝＝
一方、（Ｘ，１）−＞Ｙ、（Ｙ，１）−＞Ｘ という状態遷移を表すために、それぞれＧＧＧＴ、ＡＧＧＧＴＡを対応させ、ＧＧＧＴの拡張コドンに対応するアンチコドンＡＣＣＣを持つｔＲＮＡを合成した。ＡＧＧＧＴＡのコドンに対応するｔＲＮＡとしては、ｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系の中に天然に存在するＡＧＧ及びＧＴＡに対応するｔＲＮＡを用いる。
【００４３】
まず、酵母フェニルアラニン用ｔＲＮＡを基本骨格としてアンチコドン部分をＡＣＣＣに置換したｔＲＮＡ（−ＣＡ）遺伝子（図３；配列番号１０）を、ｐＵＣ１８にクローニングしてプラスミドｐＴＲａｃｃｃを構築した。このプラスミドを鋳型として、Ｔ７プロモーター及びｔＲＮＡを含む断片を、以下のようにＰＣＲで増幅させた。即ち、
０．１μｇ ｐＴＲａｃｃｃ
５ μｌ １０倍濃度ＰＣＲバッファー
１ μＭ 各プライマー
Ｍ３： ＣＡＡＣＡＴＴＴＴＧＣＴＧＣＣＧＧＴＣＡ
【配列番号１１】
３’−ＣＡ： ＧＴＧＣＧＡＡＴＴＣＴＧＴＧＧＡＴＣＧＡ
【配列番号１２】
０．２ｍＭ ｄＮＴＰｓ
１ ｕｎｉｔ Ｖｅｎｔ ＤＮＡ ポリメラーゼ
を加えて、蒸留水で全量を５０μｌにした反応系で、９４℃ ３分処理後、＜９４℃ ３０秒、５５℃ ３０秒、７２℃ ３０秒＞の反応サイクルを２５回行い、最後に７２℃ ３分処理するという条件で、ＰＣＲを行った。増幅されたＰＣＲ産物をＱＩＡ ｑｕｉｃｋ ＰＣＲ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｋｉｔ （ＱＩＡＧＥＮ社）で精製し、５０μｌ反応液を回収した。
【００４４】
次に、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系を用いて、ｔＲＮＡ（−ＣＡ）を合成した。即ち、この回収した反応液２５μｌ に対し、
４０ ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ （ｐＨ ８．０）
２０ ｍＭ ＭｇＣｌ２
５ ｍＭ ＤＴＴ
２ ｍＭ スペルミジン
４ ｍＭ ＮＴＰｓ
１０ｍＭ ＧＭＰ
０．５ μｇ ＢＳＡ
０．２５ ｕｎｉｔ 無機性ピロフォスファターゼ
２０ ｕｎｉｔｓ ＲＮａｓｅインヒビター
２００ ｕｎｉｔｓ Ｔ７ ＲＮＡポリメラーゼ
となるように調整した全量５０μｌの反応液を、３７℃、１２時間反応させた。ＤＥＡＥ−ｃｅｌｌｕｌｏｓｅカラムで精製し、さらにエタノール沈殿でｔＲＮＡ（−ＣＡ）を回収し、最終的に０．１ ＯＤ（２６０ｎｍ）／μｌとなるように水に溶解させた。
【００４５】
一方、ｐ−ニトロフェニルアラニンが結合したＣＡジヌクレオチドを化学合成し、ｉｎ ｖｉｔｒｏ転写系で合成したｔＲＮＡ（−ＣＡ）と以下のように結合させ、拡張コドンに対応するアミノアシルｔＲＮＡを合成した。即ち、
０．５ ＯＤ（２６０ｎｍ） ｔＲＮＡ（−ＣＡ）
２０ ｎｍｏｌ ｐ−ニトロフェニルアラニン結合ＣＡジヌクレオチド（ＤＭＳＯ溶液）
５５ ｍＭ Ｈｅｐｅｓ−Ｎａ （ｐＨ ７．５）
１ ｍＭ ＡＴＰ
１５ ｍＭ ＭｇＣｌ２
３．３ ｍＭ ＤＴＴ
０．８ μｇ ＢＳＡ
６０ ｕｎｉｔｓ Ｔ４ ＲＮＡ リガーゼ
となるように調整した４０μｌの反応液を、４℃で２時間反応させ、フェノール処理とエタノール沈殿により、上記拡張コドンに対応するアミノアシルｔＲＮＡを精製した。
【００４６】
＝＝文字列の受理・不受理の判定＝＝
合成したｍＲＮＡに対し、大腸菌由来のｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系を用いて、翻訳反応を行った。即ち、
５５ ｍＭ Ｈｅｐｅｓ−ＫＯＨ （ｐＨ ７．５）
２１０ ｍＭ グルタミン酸カリウム
６．９ ｍＭ 酢酸アンモニウム
９ ｍＭ 酢酸マグネシウム
１．７ ｍＭ ＤＴＴ
１．２ ｍＭ ＡＴＰ
０．２８ ｍＭ ＧＴＰ
２６ ｍＭ ホスホエノールピルビン酸
１ ｍＭ スペルミジン
１．９ ％ ＰＥＧ−８０００
３５ μｇ／ｍＬ ホリニン酸
０．１ ｍＭ 各アミノ酸
０．２ ＯＤ（２６０ｎｍ） ｍＲＮＡ
０．１２５ ＯＤ（２６０ｎｍ） アミノアシルｔＲＮＡ
２ μｌ Ｅ． ｃｏｌｉ Ｓ３０ 抽出物
となるように調整した反応溶液１０μｌを３７℃１時間反応させた。
【００４７】
反応溶液１．２μｌ分を１５％ＳＤＳ−ＰＡＧＥで分析し、その蛍光画像を観察したところ、入力文字列が１１の場合にのみ、蛍光が観察された。
【００４８】
さらに抗Ｔ７ ｔａｇ抗体を用いてウエスタンブロットを行なった（図３）ところ、入力文字列が１１の場合にのみ、予想されるサイズのシグナルが観察され、ＥＧＦＰの最後まで翻訳されていることが示された。なお、入力文字列が１及び１１１の場合、合成されるタンパク質は分子量が小さいので、図４では検出されていない。
【００４９】
このように、入力文字列が１１の場合のみ、全長が翻訳されたタンパク質最終産物が検出でき、この最終産物の存在、不存在によって、最初の文字列の受理・不受理が判定できる。
【００５０】
【発明の効果】
本発明によると、ｍＲＮＡ翻訳システムを用いた精度の高い分子コンピュータを提供することができる。
【００５１】
【配列表】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態におけるオートマトンの一例を示す図である。
【図２】本発明の一実施例におけるｐＧＦＰＧ３ＴＡｎの翻訳領域の塩基配列を示す図である。；；の部分に、ｐＧＦＰＧ３ＴＡ１では、ＧＧＧＴＡ、ｐＧＦＰＧ３ＴＡ２では、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡ、ｐＧＦＰＧ３ＴＡ３では、ＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡＧＧＧＴＡという塩基配列が挿入されている。なお、ｎ＝１〜３それぞれの翻訳領域の塩基配列ｐＧＦＰＧ３Ｔａｎ−ＴＲ（ｎ＝１〜３）は、配列番号１３〜１５に対応する。
【図３】本発明の一実施例において、酵母フェニルアラニン用ｔＲＮＡを基本骨格としてアンチコドン部分をＡＣＣＣに置換したｔＲＮＡ遺伝子の塩基配列を示す図である。
【図４】本発明の一実施例におけるウエスタン・ブロッティングの結果を示す図である。（−）はｉｎ ｖｉｔｒｏ翻訳系にアミノアシルｔＲＮＡを添加しないで反応させたネガティブ・コントロールである。
Claims (15)
- ｍＲＮＡ翻訳装置と、
ｍＲＮＡと、
拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、
を用いるデータ処理方法において、
入力データを塩基配列に変換し、該塩基配列を有する前記ｍＲＮＡを合成する工程と、
有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群を用いて、前記ｍＲＮＡ翻訳装置で該ｍＲＮＡを翻訳する工程と、
翻訳結果を解析することにより、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断する工程と、
を含むことを特徴とするデータ処理方法。 - 前記入力データが０または１からなる文字列であり、
該入力データを構成する０及び１をそれぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１に変換し、１個以上の塩基から成る塩基配列Ｓを該塩基配列Ａ０及びＡ１の後ろに並べることにより、 前記入力データを塩基配列に変換することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理方法。 - 前記翻訳結果を解析する際、前記塩基配列の翻訳が終了したとき、翻訳されないで残る塩基の個数によって、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理方法。
- ｍＲＮＡ翻訳装置と、
入力データが変換された塩基配列を有するｍＲＮＡと、
有限オートマトンの状態遷移関数をコード化するように設計された、前記拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、
を含むｍＲＮＡ翻訳システムであって、
前記ｔＲＮＡ群を用いて、前記ｍＲＮＡ翻訳システムで該ｍＲＮＡを翻訳し、その翻訳結果を解析することにより、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断するデータ処理システム。 - 前記入力データが０または１からなる文字列であり、
該入力データを構成する０及び１をそれぞれ塩基配列Ａ０及びＡ１に変換し、１個以上の塩基から成る配列Ｓを該塩基配列Ａ０及びＡ１の後ろに並べることにより、 前記入力データを塩基配列に変換することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。 - 前記翻訳結果を解析する際、前記塩基配列の翻訳が終了したとき、翻訳されないで残る塩基の個数を調べることによって、前記有限オートマトンの出力が受理であるか受理でないかを判断することを特徴とする請求項４に記載のデータ処理システム。
- ｍＲＮＡ翻訳装置と、
塩基配列Ａ０及びＡ１のうちの一方または両方の塩基配列が、１個以上の塩基から成る配列Ｓと結合した配列Ａ０Ｓ及びＡ１Ｓが並んでいる塩基配列を有するｍＲＮＡと、
拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、
を含むｍＲＮＡ翻訳システムであって、
前記ｍＲＮＡ翻訳装置および前記ｔＲＮＡ群を用いて前記塩基配列が翻訳され、前記塩基配列が全て翻訳された状態か、または前記塩基配列のうち翻訳されない塩基が残った状態になった時、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とにおいて、翻訳されずに残存する塩基の個数がそれぞれ一定であり、かつ両方の場合で異なることを特徴とするｍＲＮＡ翻訳システム。 - 前記ｍＲＮＡが前記塩基配列の上流に開始コドンを含み、
前記ｔＲＮＡ群が前記開始コドンに対応するｔＲＮＡを含み、
前記塩基配列が前記開始コドンから翻訳されることを特徴とする請求項８に記載のｍＲＮＡ翻訳システム。 - 前記ｍＲＮＡが前記塩基配列の下流にレポーター遺伝子を含み、
前記塩基配列が翻訳された後、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とのいずれか一方の場合のみにおいて、引き続いて前記レポーター遺伝子が翻訳され、該レポーターが発現することを特徴とする請求項７に記載のｍＲＮＡ翻訳システム。 - 前記ｍＲＮＡ翻訳装置として、無細胞ＲＮＡ翻訳系を用いることを特徴とする請求項７に記載のｍＲＮＡ翻訳システム。
- 前記ｍＲＮＡ翻訳装置として、生きた真核細胞または原核細胞内のｍＲＮＡ翻訳装置を用いることを特徴とする請求項７に記載のｍＲＮＡ翻訳システム。
- 前記レポーター遺伝子が、Ｘ−ｇａｌ遺伝子またはＧＦＰ遺伝子またはいずれかの誘導体であることを特徴とする請求項９に記載のｍＲＮＡ翻訳システム。
- 請求項７から１２のいずれかに記載のｍＲＮＡ翻訳システムを用いる分子コンピュータ。
- 請求項７から１２のいずれかに記載の拡張コドンに対応するｔＲＮＡ。
- ｍＲＮＡ翻訳装置と、
塩基配列Ａ０及びＡ１のうちの一方または両方の塩基配列が、１個以上の塩基から成る配列Ｓと結合した配列Ａ０Ｓ及びＡ１Ｓが並んでいる塩基配列を有するｍＲＮＡと、
拡張コドンに対応するｔＲＮＡを含むｔＲＮＡ群と、
を含むｍＲＮＡ翻訳システムにおいて、
前記ｍＲＮＡ翻訳装置および前記ｔＲＮＡ群を用いて前記塩基配列が翻訳され、前記塩基配列が全て翻訳された状態か、または前記塩基配列のうち翻訳されない塩基が残った状態になった時、前記塩基配列中にＡ０またはＡ１が特定の数または並び方で存在する場合としない場合とにおいて、翻訳されずに残存する塩基の個数がそれぞれ一定であり、かつ両方の場合で異なることを特徴とするｍＲＮＡ翻訳方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003155193A JP2004355522A (ja) | 2003-05-30 | 2003-05-30 | データ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003155193A JP2004355522A (ja) | 2003-05-30 | 2003-05-30 | データ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004355522A true JP2004355522A (ja) | 2004-12-16 |
Family
ID=34049640
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003155193A Ceased JP2004355522A (ja) | 2003-05-30 | 2003-05-30 | データ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2004355522A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007096187A2 (de) * | 2006-02-23 | 2007-08-30 | Technische Universität Hamburg-Harburg | Rechengen |
| JP2008242709A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | National Institute Of Information & Communication Technology | ポルフィリン金属錯体の超分子構造によるオートマトン型計算を行なう計算方法 |
| WO2020049748A1 (ja) | 2018-09-07 | 2020-03-12 | 富士通株式会社 | 特定方法、特定プログラムおよび情報処理装置 |
-
2003
- 2003-05-30 JP JP2003155193A patent/JP2004355522A/ja not_active Ceased
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007096187A2 (de) * | 2006-02-23 | 2007-08-30 | Technische Universität Hamburg-Harburg | Rechengen |
| WO2007096187A3 (de) * | 2006-02-23 | 2007-12-21 | Univ Hamburg Harburg Tech | Rechengen |
| JP2008242709A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | National Institute Of Information & Communication Technology | ポルフィリン金属錯体の超分子構造によるオートマトン型計算を行なう計算方法 |
| WO2020049748A1 (ja) | 2018-09-07 | 2020-03-12 | 富士通株式会社 | 特定方法、特定プログラムおよび情報処理装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Begik et al. | Quantitative profiling of pseudouridylation dynamics in native RNAs with nanopore sequencing | |
| Chen et al. | DeepM6ASeq-EL: prediction of human N6-methyladenosine (m 6 a) sites with LSTM and ensemble learning | |
| Zhang et al. | A semi-synthetic organism that stores and retrieves increased genetic information | |
| Verma et al. | A short translational ramp determines the efficiency of protein synthesis | |
| Lei et al. | Mitochondrial base editor induces substantial nuclear off-target mutations | |
| Furlan et al. | Computational methods for RNA modification detection from nanopore direct RNA sequencing data | |
| Dao et al. | AptaTRACE elucidates RNA sequence-structure motifs from selection trends in HT-SELEX experiments | |
| CN106754904B (zh) | 一种cDNA的特异性分子标签及其应用 | |
| AU3839101A (en) | Data analysis and display system for ligation-based dna sequencing | |
| Nissley et al. | Accurate prediction of cellular co-translational folding indicates proteins can switch from post-to co-translational folding | |
| Karnik et al. | SDM-Assist software to design site-directed mutagenesis primers introducing “silent” restriction sites | |
| Willner et al. | From deep sequencing to viral tagging: recent advances in viral metagenomics | |
| Yang et al. | Degradation of host translational machinery drives tRNA acquisition in viruses | |
| Zhou et al. | Global pairwise RNA interaction landscapes reveal core features of protein recognition | |
| Huang et al. | LSTMCNNsucc: A bidirectional LSTM and CNN‐based deep learning method for predicting lysine succinylation sites | |
| Gomes et al. | A dual fluorescent reporter for the investigation of methionine mistranslation in live cells | |
| Seligmann | Unbiased mitoproteome analyses confirm non-canonical RNA, expanded codon translations | |
| Kakuk et al. | Combined nanopore and single-molecule real-time sequencing survey of human betaherpesvirus 5 transcriptome | |
| Jia et al. | iEnhancer-DCSV: Predicting enhancers and their strength based on DenseNet and improved convolutional block attention module | |
| Beattie et al. | Quintuply orthogonal pyrrolysyl-tRNA synthetase/tRNAPyl pairs | |
| Gunter et al. | mRNA vaccine quality analysis using RNA sequencing | |
| Constant et al. | Deep learning-based codon optimization with large-scale synonymous variant datasets enables generalized tunable protein expression | |
| JP2004355522A (ja) | データ処理方法、データ処理システム、ｍＲＮＡ翻訳方法、及びｍＲＮＡ翻訳システム | |
| Li et al. | Differential regulation of mRNA stability modulates transcriptional memory and facilitates environmental adaptation | |
| Chu et al. | A 5′ UTR language model for decoding untranslated regions of mRNA and function predictions |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060525 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090728 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20090925 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20091020 |
|
| A045 | Written measure of dismissal of application [lapsed due to lack of payment] |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A045 Effective date: 20100223 |