JP2008175769A - 生物種判定用の辞書作成方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】 本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、
辞書を作成する際に、生物種の変異速度を考慮した最適な個数での辞書サンプルの収集が実現でき、そのことによって生物種の判定精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】 本発明による生物種判定用の辞書作成方法は、従来のように一律に辞書サンプル数を固定するのではなく、生物種の核酸配列の変異速度に応じて適切な辞書サンプル数を決定した上で辞書を作成することを特徴とする。
【選択図】 図1

Description

本発明はハイブリダイゼーション反応を用いて生物種を判定する方法に関するものであり、特にDNAマイクロアレイを用いた、核酸の塩基配列の解析システムに適用し、細菌などの微生物の種類を判定する用途に用いるとその効果を発揮する。
従来、特開2005−3676にあるように、生物の種類を判定するDNAマイクロアレイを用いた核酸の塩基配列の解析システムが存在した。上記文献によると、まず検査対象となる検体からDNAを抽出し、適切な溶媒に溶解した溶液サンプルを作成する。この溶液サンプル中に含まれるDNAの塩基配列を解析することで、検体中に特定の生物種が存在するか否かを判定するのである。
上記文献による解析システムは、溶液サンプル中に存在する核酸の断片を、PCR法などに代表される増幅方法を用いて増幅したうえでDNAマイクロアレイ上に展開し、ハイブリダイゼーション反応を実行したのちに、生物種を解析するものである。ハイブリダイゼーション反応とは、1本鎖状態の2つの核酸分子同士が適切な条件下で反応して、核酸中にある塩基配列を介して1つに結合するこという。
通常、このような解析システムを用いてサンプル中に存在する核酸を解析する場合、予め生物種が判明している生物から抽出された核酸を含むサンプルを用意する。
上記文献による生物種を判定する解析システムの場合、既知の生物種から抽出された核酸を含んだサンプル(既知サンプルと称す)を用いてハイブリダイゼーション反応を実行し、解析システムを用いて解析する。その後、解析データを適切な情報処理装置に記憶し、データベースとして蓄積する。
データベースを構築した後に、未知の生物種から抽出された核酸を含むサンプル(未知サンプルと称す)を、同じ解析システムを用いて解析し、解析データをデータベース上に蓄積してある既知サンプルに関する解析データと照合し、どの生物種である可能性が高いか判断する。
まとめると、生物種の判定には、まず既知サンプルを用いて、解析システムによって解析した解析データを生物種ごとに数データずつ収集したものの総体を、「辞書」として情報処理装置に記憶する。そして、未知サンプルを解析した結果得られたデータと記憶された「辞書」とを照合することによって、未知のサンプルの生物種を解析システムは出力するのである。
特開2005−3676
従来の方法では、「辞書」として収集するサンプルは、生物種を判定する解析システムの場合、生物種毎にn種類という風に、生物種毎に同じ数だけ集めていた。ところが、核酸(特にDNA)を用いて細菌(バクテリア)を判定する場合は、この方法では不都合が生じてしまう。
細菌は核酸変異が速い上に、細菌の種類によって変異する速度が異なる。また、1種の生物につき、あまりに多くの既知サンプルからなる辞書を用いて生物種の判定を行うと判定結果が未知サンプルごとに過敏になりすぎ、類似した生物種同士の境界での生物種の判定結果が、サンプルごとに異なるなどのように不安定になる。従って、生物種ごとに適切な数の既知サンプルを用いて辞書を作成することが望ましい。
上記の理由によって、核酸を用いて細菌の種類を判定する場合、細菌によって核酸の変異速度が異なることは、「辞書」を作成する上での障害となる。
例えば、細菌Aより細菌Bの方が、種として本質的に変異速度が大きい場合を考える。この時、細菌Aの辞書を、細菌Bの辞書の数と同じ既知サンプル数にすると、細菌Aの判定結果が不安定になる危険性がある。また、辞書を作成するためのサンプルを集めること自体が容易ではなく、ある細菌の変異速度が大きいからといって、100データ/1細菌のように、むやみやたらにサンプル数を増やすことは現実的ではない。
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、辞書を作成する際に、生物種の変異速度を考慮した最適な個数での辞書サンプルの収集が実現でき、そのことによって生物種の判定精度を向上させることを目的とする。
上記の問題点を解決するために本発明による生物種判定用の辞書作成方法は、ターゲットとする全ての生物種の既知サンプルを収集する予備サンプル収集ステップと、前記予備サンプル収集ステップを用いて生物種の核酸配列の変異を評価する生物種変異評価ステップと、前記生物種変異評価ステップの結果得られた生物種ごとの変異情報に基づいたサンプル数でサンプルを収集する辞書サンプル収集ステップと、前記辞書サンプル収集ステップで集めたサンプルを元に生物種判定用の辞書を作成する辞書作成ステップを有することを特徴とする。
以上説明したように、本発明によれば、生物種の変異程度を考慮した最適な辞書サンプルの収集が実現でき、そのことによって生物種の判定確率が高くなるという効果がある。
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施例を説明する。
<実施例1>
図1は、第1の実施形態による生物種判定用の辞書作成方法の処理手順を説明するフローチャートである。
まず、「予備サンプル収集ステップ」(101)において生物種毎の変異の具合を評価するためのサンプルを収集する。次に「生物種変異評価ステップ」(102)で、前記「予備サンプル収集ステップ」で収集されたサンプルを用いて生物種ごとの変異の具合を評価する。
そして前記「生物種変異評価ステップ」の結果得られた好適なサンプル数のサンプルを集める「辞書サンプル収集ステップ」(103)で判定用の辞書となるサンプルを収集する。
そして最後に「辞書サンプル収集ステップ」で収集されたサンプルを元に生物種を判定する辞書を作成する。
図1を詳しく説明する前に、本発明の具体的な実施形態、及び、前提となる基本知識、実験手順を説明する。
図2は本発明の以下の実施例すべてに係わる生物種判定用の辞書作成方法が適用される情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
本発明にかかる生物種判定用の辞書作成方法は、外部記憶装置201、中央処理装置(CPU)202、メモリ203、入出力装置204から構成される装置に実装される。外部記憶装置201は、本発明の実施例を実現するプログラムや、ハイブリダイゼーション反応の結果を保持する。また、本発明によって作成された生物種判定用の辞書を保持する機能を持つ。中央処理装置(CPU)202は生物種判定用のためのプログラムを実行したり、すべての装置の制御を行なったりする。メモリ203は中央処理装置(CPU)202が使用するプログラム、及びサブルーチンやデータを一時的に記録する。入出力装置204は、ユーザーとのインタラクションを行う。多くの場合、本発明の生物種判定用の辞書作成方法を実現するプログラム実行のトリガーはこの入出力装置を介してユーザーが出す。また、ユーザーが結果を見たり、プログラムのパラメータ制御をこの入出力装置を介して行う。
図3はDNAマイクロアレイ上のハイブリダイゼーションの様子を示した図である。生体内でほとんどの場合、DNAは2重らせん構造をしていて、その2本鎖の間の結合は塩基間の水素結合で実現されている。一方、RNAは1本で存在する場合が多い。塩基の種類はDNAの場合はATGCの4種類、RNAの場合はAUGCの4種類であり、それぞれ水素結合ができる塩基対はA−T(U)、G−Cのペアとなっている。一般にハイブリダイゼーション反応とは、1本鎖状態の核酸分子同士がその中にある部分塩基配列を介して部分的に結合する状態をいう。
本発明で想定しているハイブリダイゼーション反応は図3に示した。図3の上側の基板にくっついた核酸分子(プローブ)の方が下側のサンプル中にある核酸分子より短い。サンプル中に存在する核酸分子がプローブの塩基配列を含む場合は、このハイブリダイゼーション反応が進行し、サンプル中のターゲット核酸分子はDNAマイクロアレイにトラップされることとなる。
次に図4を用いてDNAマイクロアレイを用いる実験手順全般について説明する。番号401の“サンプル”とは対象としている核酸が含まれていることが想定される液体や個体などの検体から抽出された核酸を含む溶液である。感染症の原因菌の特定をするために本発明を適用した場合、検体の例としては、ヒト、家畜等の動物由来の血液、喀痰、胃液、膣分泌物、口腔内粘液等の体液、尿及び糞便のような排出物等細菌が存在すると思われるあらゆる物が検体となる。また、食中毒、汚染の対象となる食品、飲料水及び温泉水のような環境中の水等、細菌による汚染が引き起こされる可能性のある媒体を検体としてサンプルが作成されることもある。さらに、輸出入時における検疫等の動植物も検体としてその対象となる。
次に、402の“生化学的増幅”方法を用いて401のサンプル増幅する。例えば感染症の原因菌の特定をするために本発明を適用した場合、16s rRNA検出用に設計されたPCR反応用プライマーを用いてPCR法によって対象核酸を増幅したり、或いはPCR増幅物を元にさらにPCR反応等を行なって調整したりする。また、PCR以外のLAMP法などの増幅方法により調整してもよい。
その後で、増幅されたサンプル、または401のサンプルそのものに、可視化のために各種標識法により標識する。この標識物質としては、通常Cy3,Cy5,Rodaminなどの蛍光物質が用いられる。また、402の生化学的増幅の実験手順の中で、標識分子を混入することもある。
そして、標識分子が付加された核酸は、404のDNAマイクロアレイとハイブリダイゼーション反応(405)を行う。この様子は、図3に示した通りである。例えば感染症の原因菌の特定をするために本発明を適用したと場合、404のDNAマイクロアレイは、細菌に特異的なプローブを基板に固定したものとなる。各細菌のプローブの設計は、例えば16s rRNAをコーディングしているゲノム部分より、当該細菌に対し非常に特異性が高く、十分かつそれぞれのプローブ塩基配列で“出来るだけ”ばらつきのないハイブリダイゼーション感度が期待できるように行う。
404のDNAマイクロアレイのプローブを固定する担体(基板)は、ガラス基板、プラスチック基板、シリコンウェハー等の平面基板が考えられる。また、凹凸のある三次元構造体、ビーズのような球状のもの、棒状、紐状、糸状のもの等を用いても、本発明の実施形態、効果には影響ない。
通常、前記基板の表面はプローブDNAの固定化が可能なように処理したものが使用される。特に、表面に化学反応が可能となるように官能基を導入した物は、ハイブリダイゼーション反応の過程でプローブが安定に結合している為に、再現性の点で好ましい形態である。
本発明に用いられる固定化方法は、例えば、マレイミド基とチオール(−SH)基との組合わせを用いる例が挙げられる。即ち核酸プローブの末端にチオール(−SH)基を結合させておき、固相表面がマレイミド基を有するように処理しておくことで、固相表面に供給された核酸プローブのチオール基と固相表面のマレイミド基とが反応して核酸プローブを固定化する。マレイミド基の導入方法としては、まず、ガラス基板にアミノシランカップリング剤を反応させ、次にそのアミノ基とEMCS試薬(N−(6−Maleimidocaproyloxy)succinimide:Dojin社製)との反応によりマレイミド基を導入する。
DNAへのSH基の導入は、DNA自動合成機上5’−Thiol−ModifierC6(Glen Research社製)を用いる事により行なうことができる。固定化に利用する官能基の組合わせとしては、上記したチオール基とマレイミド基の組合わせ以外にも、例えばエポキシ基(固相上)とアミノ基(核酸プローブ末端)の組合わせ等が挙げられる。また、各種シランカップリング剤による表面処理も有効であり、該シランカップリング剤により導入された官能基と反応可能な官能基を導入したオリゴヌクレオチドが用いられる。さらに、官能基を有する樹脂をコーティングする方法も利用可能である。
ハイブリダイゼーション反応を行った後、404のDNAマイクロアレイの表面を洗浄し、プローブと結合していない核酸を剥がした後で、通常は乾燥し、405の蛍光量を測定する。そして、DNAマイクロアレイの基板に励起光を照射し、蛍光強度を測定した画像(406)が得られる。
次に、図5を用いて感染症の細菌を特定するDNAマイクロアレイの原理を示す。図5で示したDNAマイクロアレイは、黄色ブドウ球菌を特定する目的で作られているとする。
左の列は、黄色ブドウ球菌野生株由来の処理系列であり、右の列は大腸菌野生株由来の処理系列である。例えば、左は黄色ブドウ球菌に感染した患者の血液を処理する流れで、右は大腸菌に感染した患者の血液を処理する流れだと考えてよい。
どちらも基本的には同じ処理を行う。つまり、まず初めに例えば菌感染患者の血液や、痰などからDNAを抽出する。この際に、一般的には、患者の体細胞由来の人間のDNAも含まれる可能性がある。
抽出されたDNAが少ない場合、PCR法などの方法で増幅を行う。この際に蛍光物質もしくは蛍光物質を結合させることができる物質を標識として混入させるのが一般的である。
増幅をしない場合は、抽出されたDNAを用いて、相補鎖を作りながら蛍光物質もしくは蛍光物質を結合させることができる物質を標識として混入させる。または、そのまま直接抽出されたDNAに蛍光物質もしくは蛍光物質を結合させることができる物質を標識として付加させる。
通常、PCR増幅を行う場合、感染症の細菌特定目的であれば、いわゆる16s rRNAといわれるリボゾームRNAを構成する塩基配列の部分を増幅するのが一般的である。この場合、左の黄色ブドウ球菌のPCRプライマーと右の大腸菌のPCRプライマーはほとんど同じものを使うこととなる。より具体的には、どんな細菌の16s rRNAをコーディングしている部分でも増幅させることができるプライマーセットを用いて、マルチプレックスPCRを行う。
黄色ブドウ球菌を判定する目的のために設計されたDNAマイクロアレイが正しく動作するならば、左のハイブリ溶液では、スポットがポジティブに反応し、右のハイブリ溶液では、スポットがネガティブに反応する。
これと全く同じように、大腸菌の存在を判定する目的のために設計されたDNAマイクロアレイが正しく動作するならば、左のハイブリ溶液では、スポットがネガティブに反応し、右のハイブリ溶液では、スポットがポジティブに反応する。もちろん、いろんな細菌に対してそれぞれ特異的に反応する数種類のスポットを同時に並べたDNAマイクロアレイを用いて、感染菌の判定を行ってもかわまない。
以下、図4を用いて説明した実験の流れを、感染症の原因菌特定の目的を想定した具体的実験操作に即して説明する。なお、本発明にかかる生物種類判定方法は、以下に述べる感染症の原因菌特定に限ったものではなく、MHCなどの人間の体質判定や、癌などの疾病に関わるDNA、RNAの解析に用いてもよい。
<プローブDNAの準備>
Enterobacter cloacae菌検出用Probeとして表1に示す核酸配列(I−n)(nは数字)を設計した。
具体的には、16s rRNAをコーディングしているゲノム部分より、以下に示したプローブ塩基配列を選んだ。これらのプローブ塩基配列群は、当該細菌に対し非常に特異性が高く、十分かつそれぞれのプローブ塩基配列で“出来るだけ”ばらつきのないハイブリダイゼーション感度が期待できるように設計されている。
Figure 2008175769
表中に示したプローブは、DNAマイクロアレイに固定するための官能基として、合成後、定法に従って核酸の5’末端にチオール基を導入した。官能基の導入後、精製し、凍結乾燥した。凍結乾燥した内部標準用プローブは、−30℃の冷凍庫に保存した。
黄色ブドウ球菌(A−n)、表皮ブドウ球菌(B−n)、大腸菌(C−n)、肺炎桿菌(D−n)、緑膿菌(E−n)、セラチア菌(F−n)、肺炎連鎖球菌(G−n)、インフルエンザ菌(H−n)、及びエンテロコッカス・フェカリス菌(J−n)(nは数字)についても同様な手法により以下に示すプローブセットを設計した。
Figure 2008175769
Figure 2008175769
<検体増幅用PCR Primerの準備>
起炎菌検出用の為の16s rRNA核酸(標的核酸)増幅用PCR Primerとして表2に示す核酸配列を設計した。
具体的には、16s rRNAをコーディングしているゲノム部分を特異的に増幅するプローブセット、つまり約1500塩基長の16s rRNAコーディング領域の両端部分で、特異的な融解温度をできるだけ揃えたプライマーを設計した。なお、変異株や、ゲノム上に複数存在する16s rRNAコーディング領域も同時に増幅できるように複数種類のプライマーを設計した。
Figure 2008175769
表中に示したPrimerは、合成後、高速液体クロマトグラフィー(HPLC)により精製し、Forward Primer3種、Reverse Primer3種を混合し、それぞれのPrimer濃度が、最終濃度10 pmol/μlとなるようにTE緩衝液に溶解した。
<Enterobacter_cloacae Genome DNA(モデル検体)の抽出>
(微生物の培養&Genome DNA抽出の前処理)
まず、Enterobacter cloacae標準株を、定法に従って培養した。
この微生物培養液を1.5ml容量のマイクロチューブに1.0ml(OD600=0.7)採取し、遠心分離で菌体を回収した。(8500rpm、5min、4℃)上精を捨てた後、Enzyme Buffer(50mM Tris−HCl:p.H.8.0、25mM EDTA)300μlを加え、ミキサーを用いて再縣濁した。再縣濁した菌液は、再度、遠心分離で菌体を回収した。(8500rpm、5min、4℃)上精を捨てた後、回収された菌体に、以下の酵素溶液を加え、ミキサーを用いて再縣濁した。
Lysozyme 50μl(20mg/ml in Enzyme Buffer)
N−Acetylmuramidase SG 50μl(0.2mg/ml in Enzyme Buffer)
次に、酵素溶液を加え再縣濁した菌液を、37℃のインキュベーター内で30分間静置し、細胞壁の溶解処理を行った。
(Genome抽出)
以下に示す微生物のGenome DNA抽出は、核酸精製キット(MagExtractor−Genome−:TOYOBO社製)を用いて行った。
具体的には、まず、前処理した微生物縣濁液に溶解・吸着液750μlと磁性ビーズ40μlを加え、チューブミキサーを用いて、10分間激しく攪拌した(ステップ1)。
次に、分離用スタンド(Magical Trapper)にマイクロチューブをセットし、30秒間静置して磁性粒子をチューブの壁面に集め、スタンドにセットした状態のまま、上精を捨てた(ステップ2)。
次に、洗浄液900μlを加え、ミキサーで5sec程度攪拌して再縣濁を行った(ステップ3)。
次に、分離用スタンド(Magical Trapper)にマイクロチューブをセットし、30秒間静置して磁性粒子をチューブの壁面に集め、スタンドにセットした状態のまま、上精を捨てた(ステップ4)。
ステップ3、4を繰り返して2度目の洗浄(ステップ5)を行った後、70%エタノール900μlを加え、ミキサーで5sec程度攪拌して再縣濁した(ステップ6)。
次に、分離用スタンド(Magical Trapper)にマイクロチューブをセットし、30秒間静置して磁性粒子をチューブの壁面に集め、スタンドにセットした状態のまま、上精を捨てた(ステップ7)。
ステップ6、7を繰り返して70%エタノールによる2度目の洗浄(ステップ8)を行った後、回収された磁性粒子に純水100μlを加え、チューブミキサーで10分間攪拌を行った。
次に分離用スタンド(Magical Trapper)にマイクロチューブをセットし、30秒間静置して磁性粒子をチューブ壁面に集め、スタンドにセットした状態のまま、上精を新しいチューブに回収した。
(回収したGenome DNAの検査)
回収された微生物(Enterobacter cloacae 株)のGenomeDNAは、定法に従って、アガロース電気泳動と260/280nmの吸光度測定を行い、その品質(低分子核酸の混入量、分解の程度)と回収量を検定した。
本実施例では、約10μgのGenome DNAが回収され、Genome DNAのデグラデーションやrRNAの混入は認められなかった。
回収したGenome DNAは、最終濃度50ng/μlとなるようにTE緩衝液に溶解し、サンプルとして、以下の実施例に使用した。
<DNAマイクロアレイの作製>
[1]ガラス基板の洗浄
合成石英のガラス基板(サイズ:25mmx75mmx1mm、飯山特殊ガラス社製)を耐熱、耐アルカリのラックに入れ、所定の濃度に調製した超音波洗浄用の洗浄液に浸した。一晩洗浄液中で浸した後、20分間超音波洗浄を行った。続いて基板を取り出し、軽く純水ですすいだ後、超純水中で20分超音波洗浄をおこなった。次に80℃に加熱した1N水酸化ナトリウム水溶液中に10分間基板を浸した。再び純水洗浄と超純水洗浄を行い、DNAチップ用の石英ガラス基板を用意した。
[2]表面処理
シランカップリング剤KBM−603(信越シリコーン社製)を、1%の濃度となるように純水中に溶解させ、2時間室温で攪拌した。続いて、先に洗浄したガラス基板をシランカップリング剤水溶液に浸し、20分間室温で放置した。ガラス基板を引き上げ、軽く純水で表面を洗浄した後、窒素ガスを基板の両面に吹き付けて乾燥させた。次に乾燥した基板を120℃に加熱したオーブン中で1時間ベークし、カップリング剤処理を完結させ、基板表面にアミノ基を導入した。次いで同仁化学研究所社製のN−マレイミドカプロイロキシスクシイミド(N−(6−Maleimidocaproyloxy)succinimido)(以下EMCSと略す)を、ジメチルスルホキシドとエタノールの1:1混合溶媒中に最終濃度が0.3mg/mlとなるように溶解したEMCS溶液を用意した。ベークの終了したガラス基板を放冷し、調製したEMCS溶液中に室温で2時間浸した。
この処理により、シランカップリング剤によって表面に導入されたアミノ基とEMCSのスクシイミド基が反応し、ガラス基板表面にマレイミド基が導入された。EMCS溶液から引き上げたガラス基板を、先述のMCSを溶解した混合溶媒を用いて洗浄し、さらにエタノールにより洗浄した後、窒素ガス雰囲気下で乾燥させた。
[3]プローブDNA
実施例1で作製した微生物検出用プローブを純水に溶解し、それぞれ、最終濃度(インク溶解時)10μMとなるように分注した後、凍結乾燥を行い、水分を除いた。
[4]BJプリンターによるDNA吐出、および基板への結合
グリセリン7.5wt%、チオジグリコール7.5wt%、尿素7.5wt%、アセチレノールEH(川研ファインケミカル社製)1.0wt%を含む水溶液を用意した。続いて、先に用意した7種類のプローブ(表1)を上記の混合溶媒に規定濃度なるように溶解した。得られたDNA溶液をバブルジェット(登録商標)プリンター(商品名:BJF−850 キヤノン社製)用インクタンクに充填し、印字ヘッドに装着した。
なおここで用いたバブルジェット(登録商標)プリンターは平板への印刷が可能なように改造を施したものである。またこのバブルジェット(登録商標)プリンターは、所定のファイル作成方法に従って印字パターンを入力することにより、約5ピコリットルのDNA溶液を約120マイクロメートルピッチでスポッティングすることが可能となっている。
続いて、この改造バブルジェット(登録商標)プリンターを用いて、1枚のガラス基板に対して、印字操作を行い、アレイを作製した。印字が確実に行われていることを確認した後、30分間加湿チャンバー内に静置し、ガラス基板表面のマレイミド基と核酸プローブ末端のチオール基とを反応させた。
[5]洗浄
30分間の反応後、100mMのNaClを含む10mMのリン酸緩衝液(pH7.0)により表面に残ったDNA溶液を洗い流し、ガラス基板表面に一本鎖DNAが固定したDNAマイクロアレイを得た。
<検体の増幅と標識化(PCR増幅&蛍光標識の取り込み)>
検体となる微生物DNAの増幅、および、標識化反応を以下に示す。
Premix PCR試薬(TAKARA ExTaq) 25μl
Template Genome DNA 2μl(100ng)
Forward Primer mix 2μl(20pmol/tube each)
Reverse Primer mix 2μl(20pmol/tube each)
Cy−3 dUTP (1mM) 2μl(2nmol/tube)
H20 17μl
Total 50μl
上記組成の反応液を以下のプロトコールに従って、市販のサーマルサイクラーで増幅反応を行った。
Figure 2008175769
反応終了後、精製用カラム(QIAGEN QIAquick PCR Purification Kit)を用いてPrimerを除去した後、増幅産物の定量を行い、標識化検体とした。
<ハイブリダイゼーション>
<DNAマイクロアレイの作製>で作製したDNAマイクロアレイと<検体の増幅と標識化(PCR増幅&蛍光標識の取り込み)>で作製した標識化検体を用いて検出反応を行った。
(DNAマイクロアレイのブロッキング)
BSA(牛血清アルブミンFraction V:Sigma社製)を1wt%となるように100mM NaCl/10mM Phosphate Bufferに溶解する。この溶液に<DNAマイクロアレイの作製>で作製したDNAマイクロアレイを室温で2時間浸し、ブロッキングを行った。ブロッキング終了後、0.1wt%SDS(ドデシル硫酸ナトリウム)を含む2xSSC溶液(NaCl 300mM、Sodium Citrate(trisodium citrate dihydrate,C6H5Na3・2H2O)30mM、p.H.7.0)で洗浄を行った後、純水でリンスしてからスピンドライ装置で水切りを行った。
(ハイブリダイゼーション)
水切りしたDNAマイクロアレイをハイブリダイゼーション装置(Genomic Solutions Inc.Hybridization Station)にセットし、以下に示すハイブリダイゼーション溶液、条件でハイブリダイゼーション反応を行った。
<ハイブリダイゼーション溶液>
6 x SSPE/10%Form amide/Target (2nd PCR Products 全量)
(6xSSPE:NaCl 900mM、NaH2PO4・H2O 60mM、EDTA 6mM、p.H.7.4)
<ハイブリダイゼーション条件>
65℃ 3min→92℃ 2min→45℃ 3hr→Wash 2xSSC/0.1% SDS at 25℃→Wash 2 x SSC at 20℃→(Rinse with H2O:Manual)→Spin dry
<微生物の検出(蛍光測定)>
ハイブリダイゼーション反応終了後のDNAマイクロアレイをDNAマイクロアレイ用蛍光検出装置(Axon社製、GenePix 4000B)を用いて蛍光測定を行った。
この結果得られたプローブ毎の蛍光強度のデータの例を図6〜図8に示す。
図6がStaphylococcus aureus由来の3種類のサンプルを図4の手順に基づいて実験した結果で、図7、図8が、それぞれStaphylococcus epidermidis、Escherichia coli由来の3種類のサンプルの解析データとなる。前述したとおり、プローブは6種類/菌なので、全部で10菌分、計60個存在する。1つのサンプル由来のデータは、プローブ60個分の数値データなので、60次元のベクトルと言い換えることが出来る。なお、図6〜図8に示した数値は、このベクトルのノルムが1となるように正規化したデータである。数式で書くと、正規化前のi種類目のプローブごとの蛍光強度データを
Figure 2008175769
、正規化後のi種類目のプローブごとの蛍光強度データを
Figure 2008175769
とすると、
Figure 2008175769
に示す式で正規化したデータである。
それぞれの細菌に対して3サンプルずつデータを取るとすると、図6〜図8のような表が10個できることとなる。この場合、60次元のベクトルが30個得られることとなる。
未知のサンプルを図4に示した手順で実験すると、ベクトルが1つ得られる。このベクトルと辞書としてストアした辞書ベクトルとを比較することによって、細菌の判定を行う。
一般に、ベクトル同士の比較、分類は“パターン認識”と呼ばれる技術で行う。その詳しい技術内容は例えば、IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Learning,Vol.22,No.1,January2000,pp.4−pp.37にある“Statistical Pattern Recognition:A Review”Anil K.Jain,Robert P.W.Duin,and Jianchan Mao.の論文にレビューされている。本発明の生物種類判定方法にはよく用いられているパターン認識の技術、例えばk−Nearest−Neighbor法、分類木、Support Vector Machine、ベイズ識別法、ブースティング法、ニューラルネットなどが利用できる。
どのアルゴリズムを用いるにしても、まず図6〜図8にあるような答えのわかっているサンプル由来のデータを収集して、そのベクトルからいわゆる「辞書」を作成する必要がある(図1の104)。この「辞書」の形式は、用いるアルゴリズムによって異なってくるが、その元となる既知サンプルを集めること自体(図1の103)は、どのアルゴリズムを用いても共通に行うこととなる。
従来、この「辞書」を作成するための既知サンプルとして、細菌毎に同じ数だけ収集していたが、本発明では、細菌の変異情報を元に異なる数の辞書サンプルを収集することに特徴がある。
次に、図6〜図8に示したようなベクトルから細菌の変異具合を見積もる方法、つまり図1の102を詳しく説明する。
既知サンプルをS個ずつ収集したとする。その既知サンプルのi種類目のプローブごとの蛍光強度データを
Figure 2008175769
とする。図6〜図8のようにサンプルを3つずつ収集したとすると、
Figure 2008175769
となる。
まず、収集サンプルの平均パターンを求める。平均パターンとは、あるi種類目のプローブに着目したとき、個数Sでの平均をとった後に得られた
Figure 2008175769
からなるベクトル
Figure 2008175769
である(ただし
Figure 2008175769
)。式で書くと、i番目のプローブ平均値を
Figure 2008175769
とすると
Figure 2008175769
となる。
次に、平均パターンからの各サンプルベクトル
Figure 2008175769
の距離を求める。
式で書くと、サンプルベクトル
Figure 2008175769
と平均パターン
Figure 2008175769
の距離をdsとすると
Figure 2008175769
となる。
最後にdsをサンプルの個数Sで平均して、平均パターンとサンプルベクトルとの平均距離を求める。
平均距離をdとすると、
Figure 2008175769
の数式で求められる。
例えば、10種類の異なる細菌についてそれぞれ、この平均距離dを求めた例を図9に示す。
平均距離が大きいほうが、変異速度が大きいと考えられるので、平均距離に比例した数をサンプル数として収集すれば、それぞれの生物種の変異速度に応じた数のサンプルを収集できる。例えば、{整数部分(10000*平均距離)}という計算式で求めたサンプル数を図10に示す。
このように、異なるi種類のサンプルを同数個用意し、ハイブリダイゼーション反応を実行した結果得られたデータを元に平均パターンとサンプルベクトルとの平均距離を算出し、それぞれの生物種の変異速度を見積もることができる。見積もった変異速度に比例した数のうち、実際に収集可能な範囲で辞書サンプルの数を決定することが可能となる。
なお、図1における辞書サンプル収集ステップ103では、予備サンプル収集ステップ101で収集したサンプルに追加する形でサンプルの収集を行ってもよいし、生物種変異評価ステップ102の結果得られた最適サンプル数分のサンプルを新たに収集してもよい。
<実施例2>
実施例1では、「平均パターンとサンプルベクトルとの平均距離」という指標を用いて生物種ごとの変異速度を見積もった。この指標は、収集するサンプル数が増えても特に増減しない。
本実施例では、これに対して、既知サンプルの収集数によって増減する指標を用いて、サンプルを収集しながら十分なサンプル数を見積もる方法を提供する。
本実施例の方法を用いると、予備サンプル収集ステップで注意深く無作為にサンプルを集めておけば、辞書を構成する既知サンプルの最適な数を見積もることができる。
図11に本実施例のフローチャートを示す。生物種変異評価ステップ1102において、「各サンプルの解析データ間の最小距離の平均」という指標を用いる。数式を用いて以下説明する。
i種類目の既知サンプルをS個収集したとする。その既知サンプルのi種類目のプローブごとの蛍光強度データを
Figure 2008175769
とする。図6〜図8のようにサンプルを3つずつ収集したとすると、
Figure 2008175769
となる。
ここで、a番目のサンプルとb番目のサンプルの距離
Figure 2008175769
Figure 2008175769
で定義する。
s番目のサンプルの最小距離(d min)とは、
Figure 2008175769
で定義される。
そして、この最小距離の平均値
Figure 2008175769
を次式で求める。
Figure 2008175769
こうして求めた最小距離の平均値が、閾値より低ければサンプル数は十分と判断し辞書を作成する。もし、閾値より高ければサンプル数が不十分と判断され、サンプルを追加収集する。そして、再度、最小距離の平均値を計算し、閾値より低いかどうかを判断する。(なお、これまで説明してきた計算式で3という数字で示したのは、新たなサンプルの個数で置き換える必要がある。)
Klebsiella pneumoniae、Serratia marcescens、Enterobacter cloacaeの3菌の「最小距離の平均」がサンプル数を増やすと減っていく様子を図12に示す。
図12を見てもわかるように、必ずしもサンプル数を増やすと、単調に「最小距離の平均」が現象しているわけではない。しかし、全体でみれば、サンプル数を増やすと減少していく傾向はある。
例えば、図12で、閾値を0.0011とすると、Klebsiella pneumoniaeは10個、Serratia marcescensは9個、Enterobacter cloacaeは5個というのが最適なサンプル数ということになる。
本発明の生物種判定用の辞書作成方法を最もよく表す図 本発明の生物種判定用の辞書作成方法が適用される情報処理装置の構成を示すブロック図 ハイブリダイゼーション反応を説明する図 DNAマイクロアレイを用いた実験手順 感染症の判定用DNAマイクロアレイの実験手順 Staphylococcus aureusの3サンプル由来の解析データ Staphylococcus epidermidisの3サンプル由来の解析データ Escherichia coliの3サンプル由来の解析データ 10細菌の平均ベクトルからの距離の平均の例 好適なサンプル数の見積もり例 実施例2を実現するフローチャート 3細菌の最小距離の平均値のサンプル数毎の推移を示したグラフ

Claims (5)

  1. ターゲットとする全ての生物種の既知サンプルを収集する予備サンプル収集ステップと、
    前記予備サンプル収集ステップによって集められた前記既知サンプルを用いて生物種の核酸配列の変異速度を評価する生物種変異評価ステップと、
    前記生物種変異評価ステップの結果得られた生物種ごとの変異情報に基づいたサンプル数で辞書サンプルを収集する辞書サンプル収集ステップと、
    前記辞書サンプル収集ステップで集めた前記辞書サンプルを元に生物種判定用の辞書を作成する辞書作成ステップを有することを特徴とする生物種判定用の辞書作成方法。
  2. 前記生物種変異評価ステップにおいて、前記予備サンプル収集ステップで収集したサンプルに由来の平均パターンとそれぞれの前記サンプル由来のデータとの距離の平均値、を用いて生物種変異を評価することを特徴とする請求項1に記載の生物種判定用の辞書作成方法。
  3. ターゲットとする全ての生物種の既知サンプルを収集する予備サンプル収集ステップと、
    前記予備サンプル収集ステップを用いて生物種の核酸配列の変異速度を評価する生物種変異評価ステップと、
    前記生物種変異評価ステップによって評価された生物種の核酸配列の変異速度を元にして定められた辞書サンプル数が十分かどうか判断するステップと、もし不十分と判断された場合、前記辞書サンプルを追加して収集する辞書サンプル追加収集ステップと、前記生物種変異評価ステップの結果、前記辞書サンプル数が十分と判断された場合、前記辞書サンプル数で収集された前記辞書サンプルを元に生物種判定用の辞書を作成する辞書作成ステップを有することを特徴とする生物種判定用の辞書作成方法。
  4. 前記生物種変異評価ステップにおいて、前記予備サンプル収集ステップで収集したサンプル由来の解析データ間の最小距離の平均値を用いて生物種変異を評価することを特徴とする請求項1〜3に記載の生物種判定用の辞書作成方法。
  5. 請求項1〜4に記載の生物種判定用の辞書作成方法で作成した辞書を用いて生物種を判定することを特徴とする生物種判定方法。
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