GC-TOF/MSを用いたメタボロミクス方法論の確立－多変量解析と相関係数によるfunctional metabolic networks

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タイトル別名
  • Uncovering the effect of silent plant phenotypes from the combination of multivariate analysis and functional metabolic network analysis

抄録

近年、ゲノム科学の一分野としてのメタボロミクス研究は、機能ゲノミクスにおいてその重要性を増している。本研究では、代謝物間ネットワークを求めるためのGC-TOF/MSによるメタボロミクス方法論の確立を目的に行った。セリンアセチル転移酵素遺伝子の2重変異体serat2;1 serat2;2はターゲット分析により、硫黄同化系において重要な役割を果たしているO-acetyl-L-serine、cysteineおよびglutathioneの生産量が減少することが明らかとなっている。しかしながら生育状態や形態上の変化は全く認められないサイレントフェノタイプである。これらの植物中に含まれる代謝産物総体（metabolome）を一つの表現型ととらえると、metabolome量に何らかの変化が起こっていることは十分期待される。そこでserat2;1 serat2;2変異体および野生型の抽出物に対し、GC-TOF/MS分析を行った。分析データについてケモメトリクス法を用い各MSピークのアライメントをおよび標準化を実行し、根においては470ピーク、葉においては514ピークを得た。続いて本データを用いて多変量解析およびMSピークエリアの相関係数によるfunctional metabolic network解析を行った結果、変異体および野生型の代謝産物間において、数種のアミノ酸および糖の蓄積パターンに差異が認められた。本発表ではその方法論について報告する。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282680605147392
  • NII論文ID
    130006988779
  • DOI
    10.14841/jspp.2006.0.005.0
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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