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 PDF

Info

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
Application number
JP2003155193A
Other languages
English (en)
Inventor
Yasufumi Sakakibara
康文 榊原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Keio University
Original Assignee
Keio University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Keio University filed Critical Keio University
Priority to JP2003155193A priority Critical patent/JP2004355522A/ja
Publication of JP2004355522A publication Critical patent/JP2004355522A/ja
Ceased legal-status Critical Current

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

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A及びA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A及びA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A及びA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A及びA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A及びA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AS及びAS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AまたはA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AまたはA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A及びA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AS及びAS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AまたはA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A及びAにコード化する。A及びA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Aとし、1を塩基配列A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ASASASASという配列に、010はASASAS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 MgCl
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 MgCl
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 MgCl
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】
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522
Figure 2004355522

【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)

  1. 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。
  2. 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A及びA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A及びA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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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A及びAに変換し、1個以上の塩基から成る配列Sを該塩基配列A及びA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。
  6. 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。
  7. mRNA翻訳装置と、
    塩基配列A及びA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AS及びAS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AまたはA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。
  8. 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。
  9. 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AまたはA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。
  10. 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。
  11. 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。
  12. 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。
  13. 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。
  14. 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。
  15. mRNA翻訳装置と、
    塩基配列A及びA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AS及びAS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AまたはA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。
JP2003155193A 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 Ceased JP2004355522A (ja)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
Chen et al. DeepM6ASeq-EL: prediction of human N6-methyladenosine (m 6 a) sites with LSTM and ensemble learning
Hashem et al. Hepatitis-C-virus-like internal ribosome entry sites displace eIF3 to gain access to the 40S subunit
Begik et al. Quantitative profiling of pseudouridylation dynamics in native RNAs with nanopore sequencing
Lei et al. Mitochondrial base editor induces substantial nuclear off-target mutations
Zhang et al. A semi-synthetic organism that stores and retrieves increased genetic information
Furlan et al. Computational methods for RNA modification detection from nanopore direct RNA sequencing data
Orelle et al. Protein synthesis by ribosomes with tethered subunits
Marzi et al. Structured mRNAs regulate translation initiation by binding to the platform of the ribosome
Giannone et al. Proteomic characterization of cellular and molecular processes that enable the Nanoarchaeum equitans-Ignicoccus hospitalis relationship
US20030224419A1 (en) Data analysis and display system for ligation-based DNA sequencing
CN106754904B (zh) 一种cDNA的特异性分子标签及其应用
Zhou et al. Global pairwise RNA interaction landscapes reveal core features of protein recognition
Bratulic et al. Mistranslation can enhance fitness through purging of deleterious mutations
Chu et al. A 5′ UTR language model for decoding untranslated regions of mRNA and function predictions
Beattie et al. Quintuply orthogonal pyrrolysyl-tRNA synthetase/tRNAPyl pairs
Gunter et al. mRNA vaccine quality analysis using RNA sequencing
JP2016535983A (ja) 核酸における化学修飾の検出
Gomes et al. A dual fluorescent reporter for the investigation of methionine mistranslation in live cells
Jia et al. iEnhancer-DCSV: Predicting enhancers and their strength based on DenseNet and improved convolutional block attention module
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
Cozma et al. Anticodon sequence determines the impact of mistranslating tRNAAla variants
He et al. Ribonanza: deep learning of RNA structure through dual crowdsourcing
Yao et al. DeepSF-4mC: A deep learning model for predicting DNA cytosine 4mC methylation sites leveraging sequence features
Pfennig et al. MgCod: Gene Prediction in Phage Genomes with Multiple Genetic Codes
Pichot et al. Machine learning algorithm for precise prediction of 2′-O-methylation (Nm) sites from experimental ribomethseq datasets

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