2023 年 10 ⽉ 12 ⽇
報道関係者各位
国⽴⼤学法⼈筑波⼤学

転写因⼦が結合する塩基配列の新たな基盤データを構築
ヒトの遺伝⼦発現を制御する転写因⼦が結合する塩基配列の基盤データ「MOCCS プロファイル」を新たに構築し、転写因⼦が細胞の種類ごとに特異的な結合配列を持つことを明らかにしました。また、これを応⽤し、遺伝的変異が転写因⼦の DNA 結合に与える影響を評価する⽅法を確⽴しました。

ヒトの⾝体を構成する多種多様な細胞の特徴は、遺伝⼦発現の違いによって現れます。このような遺伝⼦発現の制御は、ゲノム上で特異的な塩基配列と結合する転写因⼦によって成り⽴っており、細胞の種類ごとに転写因⼦が結合する配列（転写因⼦結合配列）を明らかにすることは、それぞれの遺伝⼦発現の制御メカニズムの解明に重要です。しかしながら、これまで、転写因⼦の種類や細胞の種類に横断的な共通性や多様性といった、転写因⼦結合配列の全体像は明らかになっていませんでした。
本研究では、⼤規模なヒト転写因⼦の結合部位に関するデータを⽤いて、転写因⼦結合配列の新たな基盤データ「MOCCS プロファイル」を構築し、転写因⼦および細胞の種類横断的に、転写因⼦結合配列の解析を⾏いました。その結果、解析した約半数の転写因⼦は、細胞の種類ごとに特異的な結合配列を持つことが明らかとなりました。さらに、MOCCS プロファイルを応⽤して、⼀塩基多型（SNP）が転写因⼦の DNA 結合に与える影響を予測する指標を開発し、転写因⼦・細胞型の観点から疾患関連SNP が転写因⼦結合に与える影響を適切に評価できることを⽰しました。
今回構築した MOCCS プロファイルは、エピゲノムのデータ等と組み合わせて、細胞型特異的な遺伝⼦発現制御メカニズムの理解につなげたり、がん細胞に⽣じた体細胞変異が転写因⼦の結合に与える影響度の評価など、多⽅⾯での活⽤が期待されます。

研究代表者
筑波⼤学医学医療系
尾崎 遼 准教授

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研究の背景ヒトのゲノム注 1)は約 30 億塩基対から構成され、数万種類の遺伝⼦の情報や遺伝⼦発現注 2)（遺伝⼦のオン・オフ）の制御に関する情報を含んだ、⼈体の設計図としての役割を担っています。ヒトの⾝体は形
態や機能の異なるさまざまな細胞で構成されており、細胞の種類ごとに特異的な遺伝⼦発現パターンがあります。この遺伝⼦発現の制御を担うのが転写因⼦というタンパク質で、ゲノム中の特定の塩基配列に結合することで遺伝⼦発現を制御します。この際、転写因⼦が結合する塩基配列は「転写因⼦結合配列」と呼ばれます。ヒトでは転写因⼦が約 1000 種類あると考えられており、また、それぞれの転写因⼦が異なる転写因⼦結合配列を持つため、細胞の種類ごとの転写因⼦結合配列を明らかにすることは、それぞれの細胞が持つ遺伝⼦発現制御メカニズムの解明につながると期待されます。しかしながら、これまで、転写因⼦結合配列の細胞横断的な多様性の調査は、⼤規模には⾏われていませんでした。
研究内容と成果
本研究では、ヒトの転写因⼦の結合部位に関する ChIP-seq 注 3)データベース ChIP-Atlas に収載されているデータを⽤いて、転写因⼦結合配列の新たな基盤データを構築しました。具体的には、⼤規模なヒト転写因⼦ ChIP-seq データセットに対して、転写因⼦結合配列を特定する⼿法 MOCCS 法注 5)を適⽤し、塩基の部分配列 k-mer 注 4)ごとの結合特異性スコアをまとめた「MOCCS プロファイル」を、473 種類の転写因⼦と 398 種類の細胞型（20 種類の組織型）について求めました。ここでの組織型は、⾎液系・循環器系・肝臓などの臓器レベルの分類を指し、細胞型には組織型の亜分類で、実験で⽤いられる細胞株などが含まれます。これを⽤いて、転写因⼦結合配列を転写因⼦・細胞の種類横断的に解析したところ、解析した転写因⼦のうち約半数は、細胞の種類ごとに特異的な結合配列を持つことが明らかとなりました。
このことは、同じ転写因⼦であっても、細胞の種類ごとに異なる結合配列を結合する傾向があることを⽰します。
さらに、MOCCS プロファイルから、転写因⼦の結合部位に存在する⼀塩基多型（SNP）注 6)が転写因⼦結合に与える影響を予測する「ΔMOCCS2score」という指標を開発しました。この指標を⽤いて、クローン病注 7)に関連する GWAS-SNP 注 8)が転写因⼦結合に与える影響を評価すると、すでに知られている転写因⼦ FOS や JUN が、影響度の⾼い転写因⼦として挙がりました。また、全⾝性エリテマトーデス注
9)についても、既存の知⾒と⽐較して妥当な評価結果が得られました。これらの結果は、MOCCS プロファイルおよび ΔMOCCS2score が、細胞の種類ごとの転写因⼦を解析するツールとして有効であることを⽰しています（参考図）。
今後の展開
本研究で開発した MOCCS プロファイルおよび ΔMOCCS2score は、多⽅⾯における応⽤の可能性を秘めています。例えば、MOCCS プロファイルをエピゲノムデータ等と組み合わせることで、細胞種特異的な遺伝⼦発現制御機構の理解につながったり、ΔMOCCS2score を⽤いて、がんなどの体細胞変異が転写因⼦結合に与える影響度を評価するなどの⽤途が考えられます。

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参考図

図 本研究の概要
データベースに収集されたヒトの転写因⼦ ChIP-seq データに MOCCS 法を適⽤し、「MOCCS プロファイル」を構築した。MOCCS プロファイルは、ヒトの転写因⼦の結合する配列が k-mer と結合特異性スコア（MOCCS2score）で表された、転写因⼦結合配列の新たな基盤データである。これを解析し、細胞特異的な転写因⼦の結合配列を明らかにした。さらに、⼀塩基多型（SNP）が転写因⼦結合に与える影響を予測する指標ΔMOCCS2score を開発し、これが疾患関連 SNP に対して有効であることを⽰した。
⽤語解説
注１）

ゲノム

遺伝⼦を始めとする遺伝情報全体。ゲノム情報は、DNA に含まれるアデニン（A）、チミン（T）、グアニン（G）、シトシン（C）の４種類の塩基で構成されている。
注２）

遺伝⼦発現

遺伝⼦から mRNA が合成され、さらに mRNA からタンパク質が作られること。⽣物の⾝体を構成する細胞が⽣命活動を⾏うためには、さまざまな種類のタンパク質を作る必要がある。異なる形態や機能を3持つ細胞は、異なる遺伝⼦発現を⽰す。
注３）

ChIP-seq（chromatin immunoprecipitation sequencing）

クロマチン免疫沈降法（ChIP: chromatin immunoprecipitation）と、次世代シーケンサーを組み合わせた実験技術で、転写因⼦がゲノム上で結合する部位を特定できる。
注４）

k-mer

ここでは⻑さ k 塩基の DNA 塩基配列のこと。例えば 6-mer は⻑さ 6 塩基の塩基配列を意味する。
注５）

MOCCS（Motif Centrality Analysis of ChIP-Seq）法

さまざまな ChIP-Seq のデータから転写因⼦結合配列を正確に抽出できるバイオインフォマティクス⼿法。（Ozaki et. al, 2016）注６）

⼀塩基多型（SNP: single nucleotide polymorphism）

ヒトのゲノム配列は個⼈間で異なっており、その違いを多型（polymorphism）といい、多型の中で、１塩基だけ違いのある多型を⼀塩基多型（SNP）という。
注７）

クローン病

若年者に発⽣しやすい炎症性腸疾患（⼤腸及び⼩腸の粘膜に、慢性の炎症や潰瘍を引き起こす原因不明の疾患）の⼀つ。原因として遺伝的要因等が⽰唆されているものの、完全に解明されてはいない。
注８）

GWAS-SNPGWAS（ゲノムワイド関連解析：genome-waide association study）で同定された SNP。GWAS は、世界で広く使われる遺伝統計解析⼿法の⼀つで、ヒトゲノム全体の SNP ⼀箇所ずつについて「疾患を発症する⼈」と「疾患を発症しない⼈」とで保有する変異の頻度を調べる。
注９）

全⾝性エリテマトーデス（SLE: systemic lupus erythematosus）

全⾝性の炎症性病変を特徴とする⾃⼰免疫疾患。原因は完全には解明されていないが、遺伝的要因と環境因⼦の両⽅が関わっていることが⽰唆されている。
研究資⾦
本研究は、JSPS 科学研究費補助⾦（JP19K24361, JP20K19915, JP19H03696, JP19K20394, 22K17992）、
AMED ムーンショット型研究開発事業（A3I03313）の⽀援を受けて実施されました。
掲載論⽂【題 名】Transcription factor-binding k-mer analysis clarifies the cell type dependency of binding
specificities and cis-regulatory SNPs in humans.
（転写因⼦結合 k-mer 解析は、転写因⼦結合配列の細胞型特異性と、ヒトの⼀塩基多型の影響を明らかにする）【著者名】 ⽥原沙絵⼦（筑波⼤学医学群医学類）、⼟屋貴穂（筑波⼤学医学医療系バイオインフォマテ
ィクス 助教）、松本拡⾼（⻑崎⼤学情報データ科学部 准教授）、尾崎遼（筑波⼤学医学医療系バイオインフォマティクス 准教授）
【掲載誌】 BMC Genomics【掲載⽇】 2023 年 10 ⽉ 07 ⽇
【DOI】10.1186/s12864-023-09692-9

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問合わせ先【研究に関すること】
尾崎 遼（おざき はるか）
筑波⼤学 医学医療系バイオインフォマティクス／⼈⼯知能科学センター 准教授
URL: https://sites.google.com/view/ozakilab-jp【取材・報道に関すること】
筑波⼤学広報局
TEL: 029-853-2040
E-mail: kohositu@un.tsukuba.ac.jp

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