JPWO2014030675A1 - 産業動物の栄養要求性を決定する方法 - Google Patents

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Abstract

産業動物の栄養要求性を決定する手段を提供する。産業動物の生理状態が変化する前と後に取得されたｍＲＮＡ発現データを比較することにより、生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡを同定すること、前記同定されたｍＲＮＡに基づき、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を同定すること、および前記同定された代謝経路に基づき、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定することにより、課題を解決する。

Description

本発明は、産業動物の栄養要求性を決定する方法、および産業動物用の飼料用組成物に関する。
哺乳動物、鳥類、魚類、または甲殻類等の産業動物の飼育においては、成長性の高い飼料の開発が強く望まれている。例えば、魚類について述べれば、現在広く使用されている配合飼料は、魚が天然に摂取している餌（小魚等）を基本組成として開発されてきたものであり、例えば、魚粉、油脂、穀類、糟糠類、ビタミン、ミネラル等の原料をペレットマシンやエクストルーダーにより造粒して製造される。
ここで、産業動物の種類や生育ステージによりその栄養要求性が異なると考えられることから、配合飼料は飼育対象となる産業動物の種類や生育ステージに合わせて開発されるのが望ましい。
例えば、ゲノム情報に基づきヒトの栄養要求性を予測し得る可能性を論じた論文がある（非特許文献１、２）。また、ペット分野においては、モデル動物の正常個体と病態を示す個体からそれぞれｍＲＮＡを取得し、発現量を比較し、既知の機能性栄養素情報と照合することによって、病態に合わせた栄養処方を提供する方法が知られている（特許文献１）。
しかしながら、産業動物の生育ステージに応じた未知の栄養要求性を予測する方法については知られていない。
特表2010-502198
Tamura T, et al., Genome Inform. 2010 Jan;22:176-90. Romero P, et al., Genome Biol. 2005;6(1):R2. Epub 2004 Dec 22.
本発明は、産業動物の栄養要求性を決定する手段を提供することを課題とする。
本発明者は、上記課題を解決するために鋭意検討を行った結果、海産メダカ（マミチョグ）およびマウスについて、食環境が変化する前後でのｍＲＮＡの発現変動をトランスクリプトーム解析し、解析結果に基づいて代謝経路の発現変動を同定することにより、食環境の変化前または変化後において要求性が高い代謝物を同定できることを見出し、本発明を完成させた。
すなわち、本発明は以下の通り例示できる。
[１]
産業動物における要求性が高い代謝物を同定する方法であって、
産業動物の生理状態が変化する前と後に取得されたｍＲＮＡ発現データを比較することにより、生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡを同定すること、
前記同定されたｍＲＮＡに基づき、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を同定すること、および
前記同定された代謝経路に基づき、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定することを含む、方法。
[２]
前記ｍＲＮＡ発現データを取得することを含む、前記方法。
[３]
或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に増大している場合に、該代謝経路の上流の代謝物および／または該代謝経路の下流の代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物であると同定することを特徴とする、前記方法。
[４]
或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に減少している場合に、該代謝経路の下流の代謝物であって、成長や生命活動において重要な代謝物、および／または該代謝経路の上流の代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物であると同定することを特徴とする、前記方法。
[５]
前記生理状態の変化が、個体発生、仔の胎児期と産後との変化、母体の非妊娠期と妊娠期との変化、食餌行動の開始、母体の非授乳期と授乳期との変化、および仔の非授乳期と授乳期との変化から選択される、前記方法。
[６]
前記方法により生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定し、当該代謝物を原料に添加することを特徴とする、飼料用組成物の製造方法。
＜１＞本発明の方法
本発明の方法は、産業動物の栄養要求性を決定する方法である。具体的には、産業動物における要求性が高い代謝物を同定する方法である。
本発明の方法は、（１）産業動物の生理状態が変化する前と後に取得されたｍＲＮＡ発現データを比較することにより、生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡを同定すること、（２）前記同定されたｍＲＮＡに基づき、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を同定すること、および（３）前記同定された代謝経路に基づき、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定することを含む。
本発明において、「産業動物」には、家畜、養殖魚が含まれる。
本発明において、「家畜」には、例えば、乳用、肉用、卵用、毛用、皮革用、または労働力用の動物や、イヌ、ネコ等のペット（愛玩動物）が含まれる。「家畜」として、具体的には、例えば、牛、豚、鶏、馬、七面鳥、羊、山羊、イヌ、ネコが挙げられる。中でも、豚や鶏が好ましい。鶏としては、肉用鶏や採卵鶏が好ましく、ブロイラーがより好ましい。
本発明において、「養殖魚」には、魚類、甲殻類が含まれる。「魚類」として、具体的には、例えば、マグロ、カツオ、ブリ、カンパチ、ヒラマサ、タイ、サケ、タラ、マス、ニジマス、ヒラメ、トラフグ、カワハギ、アジ、ハタ、ウナギ、コイ、ナマズ、ティラピア、バラマンディー、ソウギョ、ハクレン、フナ、海産メダカ（マミチョグ）が挙げられる。「甲殻類」として、具体的には、例えば、クルマエビ、ブラックタイガー、バナメイエビ、カニが挙げられる。
本発明において、「産業動物の生理状態が変化する」場合としては、食環境が変化する場合が挙げられる。食環境の変化としては、例えば、個体発生、仔の胎児期と産後との変化、母体の非妊娠期と妊娠期との変化、食餌行動の開始、母体の非授乳期と授乳期との変化、および仔の非授乳期と授乳期との変化（離乳）が挙げられる。
ｍＲＮＡ発現データとしては、公開されているものを用いてよい。公開されているｍＲＮＡ発現データとしては、例えば、公知のデータベースに登録されたデータや公知の文献に開示されたデータが挙げられる。具体的には、例えば、NCBIの遺伝子発現データベースGEO（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds）に登録されているデータを用いることができる。
また、ｍＲＮＡ発現データとしては、自ら、または外注等して、遺伝子発現解析を行うことにより取得したものを用いてもよい。すなわち、本発明の方法は、産業動物の生理状態が変化する前と後のｍＲＮＡ発現データを取得することを含んでいてよい。遺伝子発現解析は、例えば、公知の手法により行うことができる。具体的には、例えば、生理状態が変化する前と後で、産業動物からトータルＲＮＡを抽出し、トランスクリプトーム解析を行うことにより、産業動物の生理状態が変化する前と後のｍＲＮＡ発現データを取得できる。
ｍＲＮＡ発現データは、産業動物の個体全体から抽出されたＲＮＡについて得られたものであってもよく、産業動物の一部の組織から抽出されたＲＮＡについて得られたものであってもよい。一部の組織としては、例えば、消化管が挙げられる。消化管としては、例えば、回腸が挙げられる。
ｍＲＮＡ発現データは、全てのｍＲＮＡについて得られたものであってもよく、一部のｍＲＮＡについて得られたものであってもよい。一部のｍＲＮＡとしては、例えば、特定の代謝経路に対応するｍＲＮＡが挙げられる。特定の代謝経路としては、例えば、特定の代謝物に関連する代謝経路が挙げられる。「特定の代謝物に関連する代謝経路」としては、当該特定の代謝物を生成する代謝経路や、当該特定の代謝物を他の代謝物に代謝する代謝経路が挙げられる。特定の代謝物として、具体的には、例えば、糖、アミノ酸、脂質、ビタミンが挙げられる。本発明において、「代謝経路」とは、単一の反応ステップからなるものであってもよく、複数のシーケンシャルな反応ステップからなるものであってもよく、それらの組み合わせであってもよい。「代謝経路に対応するｍＲＮＡ」とは、当該代謝経路を構成する１またはそれ以上の反応ステップを触媒する１またはそれ以上のタンパク質が翻訳される１またはそれ以上のｍＲＮＡをいう。
本発明の方法においては、産業動物の生理状態が変化する前と後に取得されたｍＲＮＡ発現データを比較することにより、生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡを同定する。以下、「生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡ」を、「発現変化ｍＲＮＡ」ともいう。発現の変化は、統計学的に有意な変化であれば特に制限されない。統計解析には、統計解析ツールを用いることができる。統計解析ツールとして、具体的には、例えば、オープンソースの統計解析ソフトウェア「Ｒ」（http://www.r-project.org/）や、webツールGEO2R（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/）が挙げられる。比較は、全てのｍＲＮＡについて行われてもよいし、一部のｍＲＮＡについて行われてもよい。一部のｍＲＮＡとしては、例えば、特定の代謝経路に対応するｍＲＮＡが挙げられる。
本発明の方法においては、上記で同定された発現変化ｍＲＮＡに基づき、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を同定する。具体的には、発現変化ｍＲＮＡに対応する代謝経路が、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路として同定される。「発現変化ｍＲＮＡに対応する代謝経路」とは、当該ｍＲＮＡから翻訳されるタンパク質により触媒される代謝経路をいう。発現変化ｍＲＮＡに対応する代謝経路は、当該ｍＲＮＡから翻訳されるタンパク質の機能に基づいて同定できる。
タンパク質の機能は、タンパク質のアミノ酸配列を既知のタンパク質のアミノ酸配列と比較することにより推定することができる。本発明の方法は、このような、タンパク質の機能を推定することを含んでいてもよい。「既知のタンパク質」とは、アミノ酸配列と機能が知られているタンパク質または機能性モチーフであれば特に制限されない。既知のタンパク質のアミノ酸配列は、実験的に決定されたものであってもよく、ゲノム情報や遺伝子配列から推定されたものであってもよい。既知のタンパク質の機能は、実験的に決定されたものであってもよく、他の既知のタンパク質のアミノ酸配列との比較により推定されたものであってもよい。タンパク質の機能の推定は、例えば、タンパク質のアミノ酸配列を、公知のデータベースに登録されたアノテーション済みのタンパク質のアミノ酸配列と比較することにより行うことができる。アミノ酸配列の比較は、例えば、相同性検索やモチーフ予測等により行うことができる。相同性検索は、例えば、BLASTを利用して行うことができる。
タンパク質のアミノ酸配列は、例えば、公知のデータベースから入手することができる。そのようなデータベースとしては、特に制限されないが、例えば、NCBI（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/）、Ensembl（http://asia.ensembl.org/index.html）、DDBJ（DNA Data Bank of Japan；http://www.ddbj.nig.ac.jp/）、EMBL（European Molecular Biology Laboratory；http://www.embl.org/）が挙げられる。具体的には、例えば、Ensemblのftpサイト（http://asia.ensembl.org/info/data/ftp/index.html）において、目的の生物種の「Protein sequence (FASTA)」を選択することで、当該生物種のゲノム情報から推定される全タンパク質のアミノ酸配列をFASTAフォーマットでダウンロードすることができる。なお、本発明の方法において用いられるアミノ酸配列を、「アミノ酸配列データ」という場合がある。
タンパク質のアミノ酸配列データは、ゲノム情報（塩基配列）から推定されるアミノ酸配列データからなるものであってもよく、それ以外のアミノ酸配列データを含むものであってもよい。例えば、タンパク質のアミノ酸配列データは、実験的に決定されたアミノ酸配列データを含んでいてもよい。
タンパク質のアミノ酸配列データは、各タンパク質の機能を推定するために利用できる形式で記述されていればよい。「各タンパク質の機能を推定するために利用できる形式」は、各タンパク質の機能を推定する際に用いるソフトウェアやそのアルゴリズムに応じて適宜設定すればよい。例えば、タンパク質のアミノ酸配列は、FASTAフォーマットで記述されているのが好ましい。FASTAフォーマットは、ヘッダ行で区切られた１またはそれ以上の配列データ（例えばタンパク質のアミノ酸配列データ）を保持する形式である。複数の配列データを保持するものを、multi-FASTAフォーマットともいう。特に、multi-FASTAフォーマットは複数のタンパク質について一括してアノテーションを行う際に有用である。具体的には、例えば、後述するKAASでアノテーションを行う場合、multi-FASTAフォーマットで記述されたアミノ酸配列を一括して処理することができる。
具体的には、例えば、FASTAフォーマットで記述されたタンパク質のアミノ酸配列データを、KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes；http://www.genome.jp/kegg/）またはそのローカルサーバであるiKegのKAAS（KEGG automatic annotation server）により処理し、KO（KEGG Orthology）に基づくアノテーションを行い、タンパク質の機能を推定することができる。この場合、KEGGデータベース上のKOに基づくアノテーションが付加された既知のタンパク質のアミノ酸配列との比較により、対象のタンパク質のアノテーションが行われる。KEGGの詳細については、例えば、Kanehisa M, et al., Nucleic Acids Res. 34, D354-357 (2006) や Kanehisa M, et al., Nucleic Acids Res. 36, D480-D484 (2008) を参照できる。KAASの詳細については、例えば、Moriya Y, et al., Nucleic Acids Res. 2007 Jul;35(Web Server issue):W182-5 を参照できる。アミノ酸配列データの処理はタンパク質ごとに行ってもよく、複数のタンパク質について一括で行ってもよい。例えば、multi-FASTAフォーマットで記述された複数のタンパク質のアミノ酸配列を含むデータをKAASにより処理することで、当該複数のタンパク質について一括してKOに基づくアノテーションを行うことができる。本発明の方法において、魚類のタンパク質の機能の推定と、対照生物のタンパク質の機能の推定は、いずれが先に行われてもよく、同時に行われてもよい。
なお、タンパク質の機能の推定は、KOに基づくアノテーションに限られず、アミノ酸配列に基づくタンパク質の機能分類を可能とする任意の手法により行うことができる。例えば、UniProtKB（UniProt Knowledgebase；http://www.uniprot.org/help/uniprotkb）の Swiss-Prot や TrEMBL のアノテーション済タンパク質のアミノ酸配列との比較（例えば、相同性検索）により機能の推定を行ってもよい。
なお、「タンパク質のアミノ酸配列を既知のタンパク質のアミノ酸配列と比較することによりタンパク質の機能を推定する」ことには、タンパク質のアミノ酸配列データを直接処理する場合に加えて、タンパク質のアミノ酸配列に変換できる任意のデータを処理する場合が含まれる。すなわち、本発明においては、タンパク質のアミノ酸配列に変換できる任意のデータに基づき各タンパク質の機能を推定してもよい。そのようなデータとしては、例えば、遺伝子の塩基配列が挙げられる。そのようなデータは、あらかじめ、あるいは、機能の推定（アノテーション）の際に、タンパク質のアミノ酸配列に変換されて用いられればよい。
生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路の同定は、全ての発現変化ｍＲＮＡについて行われてもよいし、一部の発現変化ｍＲＮＡについて行われてもよい。例えば、発現の変化の大きい上位特定の数のｍＲＮＡについて、代謝経路の同定を行ってもよい。「上位特定の数」とは、特に制限されないが、例えば、上位４００位、上位２００位、または上位１００位であってよい。
生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路の同定は、具体的には、例えば、PAGE（Parametric Analysis of Gene Set Enrichment）法により行うことができる（Kim and Volsky, BMC Bioinformatics. 2005; 6: 144）。
本発明の方法は、発現変化ｍＲＮＡから翻訳されるタンパク質の機能を代謝経路上にマッピングするステップを含んでいてもよい。発現変化ｍＲＮＡから翻訳されるタンパク質の機能を代謝経路上にマッピングすることで、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を視覚化できる。マッピングは、例えば、KEGG mapper（http://www.genome.jp/kegg/mapper.html）を利用して行うことができる。
本発明の方法においては、上記で同定された生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路に基づき、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定する。「要求性が高い」とは、生理状態の変化前と比較して、生理状態の変化後における要求量が高いこと、または生理状態の変化後と比較して、生理状態の変化後における要求性が高いことをいう。
本発明の方法の一態様においては、或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に増大している場合に、該代謝経路の上流の代謝物および／または該代謝経路の下流の代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物と決定してよい。「代謝経路の発現が生理状態の変化前に増大している」とは、同代謝経路の発現の程度が、生理状態の変化後と比較して、生理状態の変化前において高いことをいう。「代謝経路の発現が生理状態の変化後に増大している」とは、同代謝経路の発現の程度が、生理状態の変化前と比較して、生理状態の変化後において高いことをいう。
また、本発明の方法の一態様においては、或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に減少している場合に、該代謝経路の上流の代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物と決定してもよい。また、本発明の方法の一態様においては、或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に減少している場合に、該代謝経路の下流の代謝物であって、成長や生命活動において重要な代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物と決定してもよい。成長や生命活動において重要な代謝物としては、例えば、グルコース、脂肪酸、およびアミノ酸が挙げられる。「代謝経路の発現が生理状態の変化前に減少している」とは、同代謝経路の発現の程度が、生理状態の変化後と比較して、生理状態の変化前において低いことをいう。「代謝経路の発現が生理状態の変化後に減少している」とは、同代謝経路の発現の程度が、生理状態の変化前と比較して、生理状態の変化後において低いことをいう。
なお、「代謝経路の上流の代謝物」としては、当該代謝経路の初発物質となる代謝物、および代謝されて当該初発物質を生成する代謝物が挙げられる。上流の範囲は、代謝経路の発現量やバイパス経路の存在によっても変動するが、当該代謝経路の初発物質となる代謝物を１番目として、例えば、２０番目までさかのぼってもよく、１０番目までさかのぼってもよく、５番目までさかのぼってもよく、３番目までさかのぼってもよい。
また、「代謝経路の下流の代謝物」としては、当該代謝経路の直接の産物、および当該産物からさらに代謝されて生成する代謝物が挙げられる。下流の範囲は、代謝経路の発現量やバイパス経路の存在によっても変動するが、当該代謝経路の直接の産物を１番目として、例えば、２０番目まで下ってもよく、１０番目まで下ってもよく、５番目まで下ってもよく、３番目まで下ってもよい。
また、本発明において、代謝経路には、代謝物の取り込み系が含まれるものとする。代謝物の取り込み系は、代謝物の変化を伴ってもよく、伴わなくてもよい。代謝物の取り込み系についての「代謝経路の上流の代謝物」としては、当該取り込み系により取り込まれる代謝物が挙げられる。代謝物の取り込み系についての「代謝経路の下流の代謝物」としては、当該取り込み系により取り込まれた代謝物、および当該代謝物からさらに代謝されて生成する代謝物が挙げられる。
本発明の方法により産業動物の栄養要求性が正しく決定されたことは、当該栄養要求性に応じて製造された飼料（例えば、産業動物における要求性が高いと決定された代謝物が配合された飼料）と対照飼料（例えば、当該代謝物が配合されていない飼料）をそれぞれ用いて産業動物を飼育し、その生育の程度を比較することで確認できる。
＜２＞本発明のプログラム
本発明のプログラムは、本発明の方法における各ステップをコンピュータに実行させるプログラムである。
すなわち、本発明のプログラムの一態様は、下記ステップ（１）〜（３）をコンピュータに実行させるプログラムである：
（１）産業動物の生理状態が変化する前と後に取得されたｍＲＮＡ発現データを比較することにより、生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡを同定するステップ、
（２）前記同定されたｍＲＮＡに基づき、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を同定するステップ、および
（３）前記同定された代謝経路に基づき、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定するステップ。
また、本発明のプログラムは、産業動物のタンパク質のアミノ酸配列を、既知のタンパク質のアミノ酸配列と比較することにより、産業動物のタンパク質の機能を推定するステップをコンピュータに実行させてもよい。
本発明のプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録され、提供されてもよい。ここで、コンピュータが読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報が電気的、磁気的、光学的、機械的、又は化学的作用等により蓄積され、さらに蓄積された情報をコンピュータから読み取ることのできる記録媒体を言う。このような記録媒体としては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、メモリカード、ハードディスク、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、及びＳＳＤ等が挙げられる。本発明のプログラムは、コンピュータにより実行される各ステップが単一のプログラムとして記録されていてもよく、それぞれ別個の、あるいは、任意の組み合わせで別個のプログラムとして記録されていてもよい。
＜３＞本発明の飼料用組成物
本発明の方法により産業動物における要求性が高いと決定された代謝物を原料に配合して飼料用組成物を製造することができる。すなわち、本発明の飼料用組成物は、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を含む飼料用組成物である。
本発明の飼料用組成物は、上記で同定された要求性が高い代謝物のみからなるものであってもよく、その他の成分を含むものであってもよい。
「その他の成分」としては、産業動物が経口摂取可能なものであれば特に制限されず、例えば、飼料や医薬品に配合して利用されるものを利用できる。すなわち、本発明の一態様において、本発明の飼料用組成物は、上記で同定された要求性が高い代謝物を原料に配合すること以外は、通常の産業動物の飼料と同様の原料を用い、同様の方法によって製造することができる。
例えば、本発明の飼料用組成物には、本発明の効果を損なわない限り、１またはそれ以上の飼料原料を配合することができる。飼料原料としては、例えば、ふすま，米ぬか，麦ふすま，あわぬかなどのぬか類；とうふ粕，でんぷん粕，コプラミール，酒粕，しょうゆ粕，ビール粕，焼酎粕，果実や野菜のジュース粕などの製造粕類；トウモロコシ，イネ，小麦，大麦，燕麦などの穀類；大豆粕，ナタネ粕，綿実粕，あまに粕，ゴマ粕，ヒマワリ粕などの油粕類；魚粉，カゼイン，脱脂粉乳，乾燥ホエー，ミートボーンミール，ミートミール，フェザーミール，血粉などの動物質飼料；アルファルファミールなどのリーフミール類が挙げられる。
また、例えば、本発明の飼料用組成物には、本発明の効果を損なわない限り、賦形剤、増量剤、栄養補強剤、飼料添加物等から選択される１またはそれ以上の成分を配合することもできる。賦形剤としては、例えば、カルボキシメチルセルロース等のセルロース誘導体が挙げられる。増量剤としては、例えば、デキストリンやデンプンが挙げられる。栄養補強剤としては、例えば、ビタミン類やミネラル類が挙げられる。飼料添加物としては、例えば、酵素剤や生菌剤が挙げられる。
本発明の飼料用組成物の形態は、本発明の効果を損なわない限り特に制限されない。本発明の飼料用組成物は、例えば、粉末状、顆粒状、液状、ペースト状、キューブ状等のいかなる形態であってもよい。
本発明の飼料用組成物は、産業動物の飼育に好適に利用できる。
本発明の飼料用組成物は、単独で産業動物に投与してもよく、他の飼料と併用して産業動物に投与してもよい。本発明の飼料用組成物を他の飼料と併用する場合、本発明の飼料用組成物は、他の飼料と同時に投与されてもよく、別個に投与されてもよい。本発明の飼料用組成物を他の飼料と同時に投与する場合、例えば、本発明の飼料用組成物は、他の飼料に添加および混合して投与すればよい。
本発明の飼料用組成物は、１日１回または複数回に分けて投与されてよい。また、本発明の飼料用組成物は、数日に１回投与されてもよい。各投与時の投与量は、上記で同定された要求性が高い代謝物量に換算して、一定であってもよく、そうでなくてもよい。
本発明の飼料用組成物を投与する時期は、産業動物の生理状態の変化前または変化後である限り特に制限されない。すなわち、本発明の飼料用組成物は、生理状態の変化前の産業動物における要求性が高い代謝物を含む場合は、生理状態の変化前の産業動物に投与されればよい。また、本発明の飼料用組成物は、生理状態の変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を含む場合は、生理状態の変化後の産業動物に投与されればよい。本発明の飼料用組成物は、産業動物の生理状態の変化前または変化後の全期間において継続して投与されてもよく、産業動物の生理状態の変化前または変化後の一部の期間にのみ投与されてもよい。例えば、本発明の飼料用組成物は、産業動物の生理状態の変化直前まで継続して投与されてもよく、産業動物の生理状態の変化直後から継続して投与されてもよい。また、本発明の飼料用組成物は、産業動物の生理状態の変化前または変化後の任意の期間で投与の継続と中断を繰り返してもよい。また、本発明の飼料用組成物は、産業動物の生理状態の変化前および変化後のいずれかにおいてのみ投与されてもよく、産業動物の生理状態の変化前および変化後の両方において投与されてもよい。
本発明の飼料用組成物は、例えば、母乳、代用乳、前初期飼料（プレスターター飼料）、初期飼料（スターター飼料）、肥育期飼料から選択されるいずれの飼料として用いてもよい。また、本発明の飼料用組成物は、例えば、母乳、代用乳、前初期飼料（プレスターター飼料）、初期飼料（スターター飼料）、肥育期飼料から選択されるいずれの飼料と併用して用いてもよい。
本発明は以下の実施例によって、更に具体的に説明されるが、これらはいかなる意味でも本発明を限定するものと解してはならない。
実施例１：海産メダカ（マミチョグ）の食餌行動開始後の栄養要求性の予測
本実施例では、マミチョグについて、食餌行動開始前後で発現変動する遺伝子を検出し、それら遺伝子が関わる代謝経路を同定することで、食餌行動を開始することで要求性が高まる栄養素の候補を決定した。手順および結果を以下に示す。
NCBI中の遺伝子発現データベースGEO（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds）に登録されているマミチョグ卵の受精後、胚発生、ふ化、成育の過程をマイクロアレイで発現解析したｍＲＮＡ発現データセット（GSE21372）を取得した。得られたデータセット中、ふ化後のデータを食餌行動開始前後の2群に分け、フリーの統計解析ソフトウェア「Ｒ」（http://www.r-project.org/）を用いて食餌行動開始前後でのｍＲＮＡ発現量の変化の統計解析を行った。試験で使用されているマイクロアレイプラットフォームより酵素番号を抽出し、発現変動解析の結果に対応させた。酵素番号が割り当てられた遺伝子のうち、発現量の変動の大きい上位200位までの遺伝子を抽出した。
抽出した遺伝子の酵素番号を、KEGG mapper（http://www.genome.jp/kegg/mapper.html）を用いて代謝経路上にマッピングし、食餌行動開始後、特徴的に変化する代謝経路を視覚化した。
発現変化する代謝経路の詳細を考慮しつつ、食餌行動開始後に要求性が高い栄養素の候補を決定した。具体的には、例えば、発現が低下する代謝経路により生成する代謝物であって、成長や生命活動において重要な代謝物や、発現が増大する代謝経路の上流の代謝物について、当該代謝物および／または当該代謝物からさらに代謝されて生成する代謝物を外部から獲得する必要があると判断し、食餌行動開始後において外部から供給されるのが好ましいと判断し、要求性が高い栄養素の候補として選抜した。食餌行動開始後に要求性が高くなる栄養素の候補を表１に示す。
Figure 2014030675
実施例２：マウスの離乳後の栄養要求性の予測
本実施例では、マウスについて、離乳前後で発現変動する遺伝子を検出し、それら遺伝子が関わる代謝経路を同定することで、離乳によって要求性が高まる栄養素の候補を決定した。手順および結果を以下に示す。
NCBI中の遺伝子発現データベースGEO（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds）に登録されているマウスの生後32日までの回腸をマイクロアレイで発現解析したｍＲＮＡ発現データセット（GDS2989）を取得した。データセットを離乳前後の2群に分け、webツールGEO2R（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/）を用いて離乳前後でのｍＲＮＡ発現量の変化の統計解析を行った。
EnsemblのBioMart（http://www.ensembl.org/biomart/martview/243057aba97fc1845ec768160454a20f）から、マウスタンパク質のアミノ酸配列データを一括取得した。得られたアミノ酸配列データをiKeg（KEGGのローカルサーバ）のKEGG Automatic Annotation Server（KAAS）により処理し、各タンパク質について一括してKEGG Orthology（KO）に基づくアノテーションを行い、発現変動解析の結果に対応させた。遺伝子のうち有意に変動する遺伝子を抽出した。
抽出した遺伝子のKOを、KEGG mapper（http://www.genome.jp/kegg/mapper.html）を用いて代謝経路上にマッピングし、離乳前後で特徴的に変化する代謝経路を視覚化した。
フリーの統計解析ソフトウェア「Ｒ」（http://www.r-project.org/）を用いて、GSEA（http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp）から得られるGO termおよびKEGG_pathway nameに基づくPAGE解析（Kim and Volsky, BMC Bioinformatics. 2005; 6: 144）を行い、離乳前後で発現が有意に変動している代謝経路を抽出した。GO termを用いた結果を表２、KEGG pathway nameを用いた結果を表３に示す。
Figure 2014030675
Figure 2014030675
PAGE解析の結果から、代謝経路の詳細を考慮しつつ、離乳後に要求性が高くなる栄養素の候補を決定した。具体的には、例えば、発現が低下する代謝経路の下流の代謝物であって、成長や生命活動において重要な代謝物、発現が低下する代謝経路の上流の代謝物、発現が増大する代謝経路の上流および下流の代謝物について、当該代謝物および／または当該代謝物からさらに代謝されて生成する代謝物を外部から獲得する必要があると判断し、離乳後において外部から供給されるのが好ましいと判断し、要求性が高い栄養素の候補として選抜した。離乳後に要求性が高くなる栄養素の候補を表４に示す。
Figure 2014030675
以上の通り、トランスクリプトーム情報から代謝変化を推定することにより、魚類や哺乳類において生理状態の変化後に特異的な栄養要求性を決定することができた。また、生理状態の変化前に特異的な栄養要求性も、同様の手順で決定することができる。
本発明により、産業動物の栄養要求性を決定することができる。よって、本発明により、産業動物の栄養要求性に合わせた配合飼料を提供することができる。

Claims (6)

  1. 産業動物における要求性が高い代謝物を同定する方法であって、
    産業動物の生理状態が変化する前と後に取得されたｍＲＮＡ発現データを比較することにより、生理状態の変化前後で発現が変化するｍＲＮＡを同定すること、
    前記同定されたｍＲＮＡに基づき、生理状態の変化前後で発現が変化する代謝経路を同定すること、および
    前記同定された代謝経路に基づき、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定することを含む、方法。
  2. 前記ｍＲＮＡ発現データを取得することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に増大している場合に、該代謝経路の上流の代謝物および／または該代謝経路の下流の代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物であると同定することを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
  4. 或る代謝経路の発現が生理状態の変化前または変化後に減少している場合に、該代謝経路の下流の代謝物であって、成長や生命活動において重要な代謝物、および／または該代謝経路の上流の代謝物を、生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物であると同定することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
  5. 前記生理状態の変化が、個体発生、仔の胎児期と産後との変化、母体の非妊娠期と妊娠期との変化、食餌行動の開始、母体の非授乳期と授乳期との変化、および仔の非授乳期と授乳期との変化から選択される、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法により生理状態の変化前または変化後の産業動物における要求性が高い代謝物を同定し、当該代謝物を原料に添加することを特徴とする、飼料用組成物の製造方法。
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