トーク

私も連鎖解析について一部執筆した「アグリバイオ2021年4月号」が届いたので、311の本棚に入れてます。
https://www.fujisan.co.jp/product/1281697603/next/

Taxonomic revision of the South Asian River dolphins (Platanista): Indus and Ganges River dolphins are separate species
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/mms.12801

hard for japanese timezone but interesting
https://www.youtube.com/watch?v=lX4d12nT9PM&ab_channel=SatijaLab

Phylogenetic analyses suggest centipede venom arsenals were repeatedly stocked by horizontal gene transfer
https://www.nature.com/articles/s41467-021-21093-8#Abs1

https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(21)00301-8

Tracing the genetic footprints of vertebrate landing in non-teleost ray-finned fishes
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421000891

African lungfish genome sheds light on the vertebrate water-to-land transition
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421000908

肺魚に関しては、この論文がでる直前にAxel MayerがNatureに出した。
Giant lungfish genome elucidates the conquest of land by vertebrates
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03198-8

Hi-C使っている研究がとても増えてきたので、当研究室でもHi-Cの外注先などを見つけておいたほうが良いような気がします。

eDNAir: proof of concept that animal DNA can be collected from air sampling
https://peerj.com/articles/11030/

it should work but sounds diffcult to apply for environmental studies compared to aquatic research because there is no closed system

健康なヒトの筋肉の通常の老化に伴うトランスクリプトームの変化。単純な論文ですが、普通の老化の基礎データとして押さえておくべきかな。

https://www.nature.com/articles/s41467-021-22168-2

他群RNA-seqの解析例としてもいいですね。まあ時系列データだから性質が少し特殊ですが

多群

方法がシンプルで内容も面白かったので
https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02302-5

👍

Sub-nucleosomal Genome Structure Reveals Distinct Nucleosome Folding Motifs    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867418316283?via%3Dihub

Proximal molecule biotinylation by a BirA2-conjugated target protein showed proteomic responses to the heart regeneration in zebrafish
https://elifesciences.org/articles/66079

生きている同じ細胞から経時的にトランスクリプトームを行うLive-seq。こんなこと可能なんですね。筋細胞なんかは構造しっかりしているから、適用しやすいのかな？

いや、硬くて（biopsyが難しい）大きい（場所による影響が出てしまう）筋細胞には適用難しい？

なんか細胞に傷つけちゃう影響が無視できなそうで微妙だなと思いました

そうですね。でもライブイメージングのようにRNA-seqができるというコンセプトが面白いと思いました。いつか非侵襲的かつ網羅的に遺伝子発現を観察できる手法が開発されるんだろうか？

in vivoで観察するとなると今の技術ではレポーターアッセイですかね。使える色の数がスケールしないので、なにか新しいブレークスルーが必要そうです。

あとは発現レコーダーがそのアイデアに近いですかね。in vivoでの観察はできませんがあとから発現情報を再構築するみたいなのは取り組みがいくつかあったと思います。
すべての遺伝子の3’領域に正確にバーコードを挿入できる技術があればgRNAとその編集ターゲットを挿入して転写が起きたときバーコードに変異が入るようにできたりするかな？とかなんとなく思いますが…笑

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03439-w

durable expression suppressor/activator by methyltransferase/demethylase fused dCas9
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)00353-6?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867421003536%3Fshowall%3Dtrue

FISHを行うならば、glyoxalを添加すると染色像が鮮明になるという報告です。　
https://rnajournal.cshlp.org/content/early/2021/04/12/rna.078671.120.abstract

PicoPLEX DNA-Seq (Picoseq), DOPlify, REPLI-g and Ampli-1 WGA

GenomiPhi, REPLIg, TruePrime, Ampli1, MALBAC, and PicoPLEX

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5313163/
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/443754v1.full
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/186940v1.full.pdf

精子シングルセルだとセントロメアの組み換えが起きないので、卵子を使えば良いのではと思ったりしました。でも卵子は受精するまで2Nのままで、受精して初めて極体放出して1Nになるというのを知って断念しましたが、既に8年前に極体放出させた卵子を使った連鎖解析がされていたとは。。。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867413015262?via%3Dihub

これはボブと話した論文です。連鎖解析というより交叉をの様子などをみてたと思いますが、やることは同じですね。
この時はゲノムがしっかりしているヒトだからできたことと、つまりすでにわかってるから、個数が少なくやカバー度が低くてもできるんだなと思いました。

IlluminaでもMGIでもない別のシーケンサーが2020年に発売されていたようです。
米国 GenapSys™（ジナップシス）社より発売だそうです。
https://up.n-genetics.com/sp_contents/24832/

1GB8万円くらいして高いので使い道は限定されそうですが、本体価格が260万円らしいです。
IonTorrentに似た原理のようですが、1塩基ずつ合成するようなのでクオリティはIllumina並みになっているそうです。（IonTorrentはパイロシーケンスだったためクオリティが悪かった）
今年中にスループット10倍のチップが発売されるそうなので、そうなると面白いかなと思いました。（これで新しいチップを発売しないと正にIonTorrentと同じことを繰り返してしまうわけですが、さて…)

Iterative cryosectioning by different angles enables 2D reconstraction of gene expression patterns. They applied this to a brain of non-model organism (lizard).
https://www.nature.com/articles/s41587-021-00879-7#Bib1

先ほどHi-Cの受託解析を行っているレリクサの方とお話ししまして、正式な見積もりはまだですが、1サンプル当たり50万円弱でHi-Cを行えるとのことでした。こちらから送るサンプルは新鮮な凍結組織で20 mg x 5くらい必要とのことでした。Hi-Cのデータ解析は3D-DNAなどのソフトウェアで簡単に実行できます。（ただし、その結果が正しいかというと結局のところよくわかりません。）納期は2～3か月だそうです。
Hi-Cでのゲノム解析に興味がある方は、下記で紹介されている論文等を読んでみてください。

==============================
東京大学 農学部
吉武 和敏 様

お世話になっております、レリクサ研究開発部の保坂と申します。先ほどは貴重なお時間をいただきありがとうございます。

面談中にご説明しきれなかった点についていくつか補足いたします。

まず、組織の違いがHi-Cライブラリのクオリティに与える影響についてですが、下記論文のFig.3Bにある通り、
核を抽出した段階ですでに幾らか断片化されてしまうような組織では、内在性ヌクレアーゼの影響などによりうまくHi-Cライブラリが構築できないようです。
また、面談中に肝臓は不向きとお答えしましたが、liverの方がむしろよいライブラリが作られており私の勘違いでした。不正確な情報をお伝えしてしまい申し訳ありません。
https://academic.oup.com/gigascience/article/9/1/giz158/5695848

Hi-Cのライブラリ調製に用いられている組織としては、魚類では筋肉や血液がよく使用されているようでした。
https://academic.oup.com/gbe/article/13/2/evaa272/6050813
http://www.zoores.ac.cn/article/doi/10.24272/j.issn.2095-8137.2020.264
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6841922/

次にデータ量についてですが、ゲノムサイズ1Gbあたり100M read pair 以上が推奨となっていおりますので、ご参考のうえデータ量をご検討いただければと存じます。
https://dovetailgenomics.com/wp-content/uploads/2019/03/Hi-C-kit-_ProductHighlight_WEB.pdf

またご不明な点がございましたらご遠慮なくお申し付けください。
今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

保坂

A widespread pathway for substitution of adenine by diaminopurine in phage genomes
https://science.sciencemag.org/content/372/6541/512

Some phages incorporate diaminopurine (Z), which forms three hydrogen bonds with (T) (and I guess maybe (U) too), instead of adenine (A) into their genomes and this group determined the gene (purZ) and the pathway for producing Z as well as the prevalence of putative Z genomes (not Z-DNA) in public data. The Z genomes are more resistant to restriction enzymes that target AT rich RE-sites.

Noncanonical DNA polymerization by aminoadenine-based siphoviruses
https://science.sciencemag.org/content/372/6541/520

This group identified some phage DNA polymerases that preferentially incorporate Z into DNA. The polymerase genes are usually clustered with purZ (Z synthesis gene) on the genome.


I tried using the first ~29 amino acid residues (which contains the conserved catalytic serine motif) of a purZ gene from the first paper  to TBLASTN the contig DB's I created (Tama River and Ofunato Bay) and Yoshitake sensei's Sendai Bay db to see if these are in some of our data too. I got a couple hits (15) in the Tama River db, but found it weird that I only got one hit in the Sendai bay db and one hit with a high evalue (8.4) in the Ofunato bay db because actually the first description of a Z-genome was from a 'cyanophage' which infects a marine cyanobacteria..

I also wonder how the host bacteria RNA pol transcribes this kind of Z-genome, and if/when these phages become prophages, does that mean the host then has hybrid Z-containing DNA..

ナノポアのUltra-Long DNA用のシーケンシングキットなんて出ていたのですね。
https://store.nanoporetech.com/catalog/product/view/id/509/s/ultra-long-sequencing-kit/category/28/

ゲノムをナノポアで読む人たちはこっちを使ったほうが良さそう。12万円で何回分なのだろう・・・

@西脇和哉 ナノポアでゲノムを読みそうな人は、リンク先のプロトコールを読んでみて、何回分なのかとか、他に必要なキットがあるのかなどを調べてみてくれると発注しやすくなります。

Genetic and spatial organization of the unusual chromosomes of the dinoflagellate Symbiodinium microadriaticum
https://www.nature.com/articles/s41588-021-00841-y

https://www.youtube.com/watch?v=SOZ_fUSXA_A&ab_channel=ResearchSquare

https://www.cambridge.org/core/journals/journal-of-the-marine-biological-association-of-the-united-kingdom/article/first-record-of-swimming-speed-of-the-pacific-sleeper-shark-somniosus-pacificus-using-a-baited-camera-array/3B566B7ACB955C057C60BBA53C257F9C

http://www.jamstec.go.jp/j/about/press_release/20210518/

駿河湾に生息するオンデンザメの個体数は約1150個体と推定されたそうです。

ニシオンデンザメの遊泳速度の遅さは生息する海域の低水温によって代謝が低下するからではないかと言われてきたが、今回調査した海域の水温等から視覚的相互作用仮説（Visual Interaction Hypothesis）で説明される可能性を示した。

プレスリリース少し見ただけなのでこの仮説がよく分かりませんが、代謝低下だけではないようです。

JAMSTECで調べられていたとは知りませんでした…、水温よりは暗さが重要ということでしょうか、目を通しておきます、ありがとうございます

（一個上の僕が上げた論文が原著論文です、参考までに）

すいません、確認不足でした…ありがとうございます！

VisiumがFFPEサンプルにも対応ということでウェビナーに参加してきましたが、
mRNAをキャプチャするのはポリAではなく、あらかじめ設計したプローブということで、
RNA-seqというよりはマイクロアレイのようなものになるようです。ですので、

デメリット
1．現在ヒト、マウス用プローブしかなく、それ以外の生物種に対応していない
2．プローブに設計された遺伝子の発現しか観察できない
3．SNPsやスプライシングバリアントなどの解析はできない

メリット
1．ホルマリン固定された数年前のサンプルでも解析可能
2．フレッシュサンプルの解析に較べて、tissue optimizationがないなど操作が簡単

非モデル生物で使うのは難しそうですね。ゼブラフィッシュなどのモデル生物であれば、将来対応する可能性はあるそうです。

Increasing jojoba-like wax ester production in Saccharomyces cerevisiae by enhancing very long-chain, monounsaturated fatty acid synthesis  https://microbialcellfactories.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12934-019-1098-9

https://www.nibb.ac.jp/pressroom/news/2021/05/27.html
これ村さんがやってたのと同じ種でしたっけ？

ヒラミルミドリガイだった気がします

さっきそのプレスリリース見てました。

スミスさんの言う通り、ヒラミルミドリガイだと思います

私も今読んでました笑

さて、バクテリアだったーとまで解明されたのかどうか。。。

これ、うちの方が分かってるね。村、全然来ないけど。

詳細なプレスの方を読んでみましたが、この論文を元に議論するとより面白いストーリーになりそうに思いました。水平伝播ではないことがわかったけど、原因は不明だ！と前振りしてくれているので、実はバクテリアが関わっているかも？というのは興味を持ってもらえそうかなと。彼らもじきに気がつくでしょうけど。

confidential

はやくだせばelifeにだせるかも。

カロリー制限（食事制限）をすると寿命が延びるのは、線虫から哺乳類までいろんな生物種でみられる現象ですが、
カロリー宣言をしても、食べ物の匂いを嗅ぐと、寿命延長効果が半減するそうです。

宣言×→制限〇

↑のelifeの論文通しで読んでみましたが、比較ゲノム解析で考慮すべきツールのバイアスなども丁寧に議論していてとても勉強になりました。うちのラボでこういう系の研究している人多いし全員読んだほうがいいと思います。

特にFig4,5あたり
あとホモロジー検索してるだけでこんだけFig作れるのかというあんまり本質的じゃないところも勉強になりました

elifeの論文ってどれになるのでしょう？直前はnature系列のものですよね。

あーすいません葉緑体のやつ

https://elifesciences.org/articles/60176

This idea looks a bit similar to our envDNA thing and I feel cell-free DNA studies coupled with DNA barcodes might be interesting in terms of cellular dynamics such as disease progression.
https://www.nature.com/articles/s41587-020-00775-6

プロジェクト終了して5年ほど経ってますが、ようやく論文にすることが出来ました。メタゲノムデータベースを作ったという論文です。
https://www.nature.com/articles/s41598-021-91615-3

👏

Congrats, sensei!

Congrats, sensei

Congratulations, sensei!

Congratulations, Sensei.!

Congratulations! Sensei!

Congratulations

Congratulations

クラッカー🎉

🎉

Congratulations, sensei!

良いニュースですね！これを機会にホームページも更新しますか。いくつかアップデートする情報があるように思います。

情報をお願いします。

https://pages.10xgenomics.com/wbr-2021-06-event-ra_g-p_visium-ffpe-part-2-jp_lp.html?src=display&utm_medium=display&lss=twitter&utm_source=twitter&cnm=dis-twi-2021-06-event-ra_g-p_visium-ffpe-part-2-jp&utm_campaign=dis-twi-2021-06-event-ra_g-p_visium-ffpe-part-2-jp&useroffertype=event&userresearcharea=ra_g&userregion=apac&userrecipient=customer

@Ryo Yonezawa こういうのもあるらしい　虫だけど
https://www.pnas.org/content/118/25/e2103957118

https://www.nature.com/articles/s41563-021-01021-3
Random access DNA memory using Boolean search in an archival file storage system

it looks more like a hard disk than conventional DNA storage methods

明後日、大気海洋研究所主催の環境DNAに関するワークショップがあり、私も7分くらい発表します。
https://shibuya-qws.com/oceandnatech2021

@佐藤荘志 MiFish系の研究者も数多く発表すると思うので、是非ワークショップを聞いてみてください。

今Zoomでの参加申し込んでみました

Individual haplotyping of whale sharks from seawater environmental DNA
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1755-0998.13451

Meet ‘Leaf Sheep’: Sea Slugs Who Sheepishly Photosynthesize For Sustainability

これラムの？溝の?どっちが近い？

https://theplanetvoice.com/meet-sea-slugs-leaf-sheep-photosynthesize/

リンクはこれのことでしょうか

村さんのです

すみ、そう。形的には溝に近くない？

ミノを持つ種はウミウシの多くの分類群に存在するようです

そうだったか

Dinucleotide encoding for DNA barcode is a cool idea though it can only deal with sequencing errors, not for oligo synthesis errors etc. But especially in case of nanopore sequencing, it’s worth considering if you want to use barcodes with nanopore.
https://www.nature.com/articles/s41587-021-00965-w

ちょうど今、ナノポアで読んだ10％くらい間違っているUMIタグをどうやって補正しようかなと思っているところだったので、面白いと思いました。ランダムにUMIタグを合成するのに、二塩基ずつ同じ塩基を入れることができるのですね。でも、今自分のデータを見ている感じだと、二塩基連続したりするとより間違いやすくなっているから、むしろ逆効果なのかもとか思ってしまいました。（論文をちゃんと読めていませんが、どこかで検証していたらすみません。）
正しいUMIタグ配列がやっぱり一番多く出てくれるので、この論文でも正しいUMIタグをもとに、近いUMIタグを補正しているようで安心しました。ナノポアの場合、間違いはINDELが多いので、もしUMIタグを13塩基入れていて、UMI部分が13塩基でないのが来たら間違いというのはすぐに分かるので、補正対象は比較的わかりやすいです。

About the comments about bacterial sRNA's in the seminar today, here is one recent review on sRNA's focusing on the similarities/differences between Gram+ and Gram- bacteria.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1874939919302688

Also here is a review about outer membrane vesicles (OMVs) from bacteria used to transport proteins and nucleic acids.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/tra.12488

And here is an interesting paper, where they theorized that a Gram-negative bacteria, Psuedomonas, could deliver sRNA's to eukaryotic host by OMVs and that the sRNAs could target and suppress the MAPK signaling pathway. They showed some indirect evidence of this interaction with the MAPK pathway that seems pretty convincing, but I would be much more convinced if they showed direct interactions of the bacterial sRNAs with the host target mRNA's.
https://journals.plos.org/plospathogens/article?id=10.1371/journal.ppat.1005672

普通の動物は暗いところでは単一の桿体オプシンでモノクロの感知しかできないが、深海魚はたくさんの桿体オプシン（38個！）を持っていて、暗いところでも色を識別できるらしい。昨年の論文ですが、、

@安齋宏紀
Pure Systemって、最近はHisタグだったかを合成系の全遺伝子につけることで、逆にHisタグなど余計なタグを目的タンパク質につけることなくタンパク質精製が出来ますよね。
https://www.nebj.jp/products/detail/139

立体構造上、N末やC末が内部に入り込んでいる場合などは、タグを付与することで活性に大きな影響を与えることも多いので、出来たらタグなしの状態で実験するのがベストかなと思っています。
私がやっていたときは、N末とC末それぞれにHisタグをつけるバージョンを用意して活性を比較したりもしていました。

ありがとうございます！
大変参考になります！

天然のvNARの全長がどうなっているのか理解していませんが、もし天然のタンパク質の配列がN末、C末それぞれ少し伸びているなら、そういった配列を伸ばしたうえで、Hisタグを入れるなどしたほうが良いかもしれません。

構造確認しました。vNARのN末、C末のいずれもボディに近接しておりましたので、スペーサー配列で適切に距離をおいてタグ配列を入れた方が良さそうでした。

https://www.nature.com/articles/s43586-021-00046-x
Cell-free gene expression

ついにタンパク質の３次元構造をかなり高精度に予測するAlphaFoldが公開されたようですね。
https://qiita.com/Ag_smith/items/7c76438906b3f665af38

近いうちに研究室のサーバにインストールします。

https://qiita.com/Ag_smith/items/7c76438906b3f665af38
簡易的にalphafoldを使う方法があるようで、確かにウェブブラウザ開いて10分くらいで予測結果が得られました。
研究室のサーバにalphafoldをインストールしていますが、ダウンロードするDBがデカすぎてまだ終わっていません。ちゃんとインストールした方が精度は良いようですが、とりあえず試してみるにはこっちで良いかも。

https://twitter.com/daphnia_t_ponyo/status/1420727233979707393?s=21
構造ホモロジー検索でDaliというサービスがあるみたい。
Alphafold2と組み合わせると、今までノーヒットのタンパク質でもヒットする場合があるみたい

@安齋宏紀
タグをつける際に、立体構造を見て、リンカーの長さや、そもそもどこにタグを入れるべきか考えていたと思いますが、alphafoldを使うと良い時代になったようです。是非試して見てください。

https://note.com/hattorim2/n/nd0d9bd085f35

https://www.nature.com/articles/s41467-021-24691-8
High-depth spatial transcriptome analysis by photo-isolation chemistry

@林健太朗 @溝端秀彬
CUBICよりも浸潤性が高い試薬があるそうです。
https://filgen.jp/Product/Bioscience4/Clearlight/index.html?utm_source=BenchmarkEmail&utm_campaign=2021._Aug._5th_email_news&utm_medium=email

免疫染色するなら、CUBICよりも、CLARITYのほうが中まできれいに染まっているようですね。

ありがとうございます！

そうですね
蛍光が良く出ているみたいです
使ってみるのも良いですね

A key metabolic gene for recurrent freshwater colonization and radiation in fishes   https://science.sciencemag.org/content/364/6443/886

タンパク質の配列を入力するだけでAlphaFoldを簡単に使えるWEBサービスが登場したようです。
https://www.getmoonbear.com/

Google Colab版のAlphaFoldも簡単に使えましたが、こっちのほうが更に簡単でした。

予測された立体構造のファイル(PDB形式)を入手したら、
DALI
http://ekhidna2.biocenter.helsinki.fi/dali/
MADOKA
http://madoka.denglab.org/
といった構造のホモロジー検索サイトにアップロードして検索してみると良さそうです。
上記の2つは検索のアルゴリズムが違うようなので、結構違うタンパク質がヒットします。

MADOKAのほうは、検索結果が単純なPDBのIDだけなので、PDBのサイトに行って、どういったタンパク質なのか検索する必要があります。
https://www.rcsb.org/

ついでに、アコヤ貝の白色変異体の原因遺伝子候補g26480の立体構造をAlphaFoldで予測して、DALIで構造ホモロジー検索をかけた結果が上の図で、緑色がg26480、黄土色が
https://www.rcsb.org/structure/2IS6
のヘリカーゼです。
一本鎖DNAに結合する部分は特によく構造が似ているなぁと思いました。単純なBLAST検索でもヘリカーゼがヒットしていましたね。
他にもmRNAに結合する
https://www.rcsb.org/structure/2WJY
がヒットしたりしていて、もしかしたらヘリカーゼというよりもmRNAの制御に関わっているタンパク質なのかも？などと思いました。

補足すると、上記のような1500アミノ酸を超えるタンパク質は手元のコンピュータでAlphaFoldを実行しないとエラーになってしまいます。
研究室のサーバでのAlphaFoldの利用方法は後ほどマニュアルを作成します。

https://advances.sciencemag.org/content/7/34/eabg5196
Seadragon genome analysis provides insights into its phenotype and sex determination locus

cool, they also published a similar nature paper about seahorse genome several years ago. This is also good to read
https://www.dropbox.com/s/ib8qq6cmql294y3/seahourse.pdf?dl=0

thanks 👍

m64gにAlphaFoldをインストールしました。また、AlphaFoldを使った検索については下記にまとめました。他にも立体構造を使った便利なツールを知っていたら教えて下さい。

http://www.suikou.fs.a.u-tokyo.ac.jp/dokuwiki/doku.php?id=alphafold%E3%81%AE%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9#alphafold%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%82%A2%E3%83%9F%E3%83%8E%E9%85%B8%E9%85%8D%E5%88%97%E3%81%8B%E3%82%89%E3%82%BF%E3%83%B3%E3%83%91%E3%82%AF%E8%B3%AA%E7%AB%8B%E4%BD%93%E6%A7%8B%E9%80%A0%E4%BA%88%E6%83%B3

just learned some people are trying to use T cell receptor sequences as natural barcodes of T cell clones. This work aligned two cell neighbor graphs generated by gene expressions or TCR sequences, which enables the analysis of clonal dynamics coupled with gene expression profiles. https://www.nature.com/articles/s41587-021-00989-2

https://journals.plos.org/plosgenetics/article?id=10.1371/journal.pgen.1009705

先こされてしまいましたね。。。

ゲノム結構小さめですかね？

そうですね。こちらのデータでも400MB強でした。

ショートリードとロングリードだけで染色体レベルのアセンブルまでいけてるっぽい感じですね

まだそこまで読んでいませんでしたが、こちらもBioNanoのオプティカルマッピングでほぼ染色体まで行けてました。アユゲノムはアセンブルしやすいのでしょうね。

ありがとうございます、読んでみます

この論文では、ゲノムを解読した後、GWASによる性決定遺伝子座の絞り込み（このGWASまではゲノムを作るときに連鎖解析をするのでついでによくやりますが）、候補となるamhr2bYの発見（近縁種のゼブラフィッシュの性決定遺伝子がDMRT1なのに、トラフグなどと同じAMHR2なんだ～）、CRISPRによるamhr2bYノックアウト個体の性転換の確認（性転換個体が7/31=23%なのでこれだけが原因ではないのかも？）をやっていて、読んでいて面白かったです。
私たちのデータを加えてより精度の高いアユゲノムv2を作ることになるのでしょうか。

話は変わりますが、日本語専用の3行要約ツールが登場しました。
https://www.digest.elyza.ai/

上の文章を入れると、こんな感じに↓

あんまり要約できていない気が…

In c.elegans, pathogen derived sRNAs are packaged in retrotransposon encoded viral like capsids and they are transferred to the progenies / other individuals to cause avoidance reactions. Though it’s not directly related to our work, this kind of study is always exciting.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421008813

レトロトランスポゾンはウイルスの祖先だと言われますが、まさにそんな機能があるのですね。

入ってきたトランスポゾンを生存戦略に使ってるというのもまた面白いですね

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00914-y
The bowfin genome illuminates the developmental evolution of ray-finned fishes

300k scrna for planarian regeneration
https://www.nature.com/articles/s41556-021-00734-6

プラナリアでできるなら、ヒラムシでもscRNAできそうに思えてしまいますねｗ（明確な標的部位を見つけてからですが…）
にしても、300k cell はすごいですね

全然できると思うけど何がしたいか次第だな〜
split-poolってやり方なら100k以上読めるけど、今回Nextseqで読んでるっぽいのでカバレージ足りてるのかちょっと謎

TTX産生にはやっぱり細菌が関わりそうな感じになってきたので、scRNAが必要かと言われると微妙な現状ですけどもねｗ
あーたしかにNextSeqって記載されてましたね

scRNAで思いだしましたが、来週の9/7にイルミナのウェビナーで「水産無脊椎動物へのシングルセルmRNA解析適用の実際と工夫」があるようです。
https://jp.illumina.com/events/webinar/2021/webinar-dr-koiwai-210907.html

Geometric deep learning of RNA structure    https://www.science.org/doi/10.1126/science.abe5650

スケジュール通り発売されるかわかりませんが、来年シングルセルレベルのVisiumが出るそうです。

スポットが膨大に増えるので、シーケンス代が100倍以上になるかも…？というくらい、コスト増加がとても懸念されるみたい。

ただでさえ高いので販売されても敷居が高そうですね…

たぶん、スライド代はそんなに変わらないのかなと思ったけど、シーケンスが今はHiseqX1レーンで済むのが、100レーン分とか必要になると…

HDSTですかね？visiumの1st authorが2年前にバイオテックに出してました

製品名はVisium HDとなるようです。世界5か所でもうすぐトライアルが始まるとのことで、もう量産化直前の段階なのだろうと思いました。

オリゴが密になる分スライドも高くなるんじゃないかという気がします

十倍密になるとして五万スポットなので、まだHiseqでもいけるかなと言う気もします

嘘か本当か、スペック的には400倍くらい差が出るらしいです・・・

HDSTは解像度2nmなのでその系列な気がします

デモで見せてくれていた実際のスポットらしいHDのスポットの大きさは、今のVisiumの面積比1/100くらい（長さは1/10)に見えました。

なるほど

Visiumは100um間隔で、スポットサイズが55umです。（今日のVisium Dayの問題で覚えたw）

ありがとうございますwデータ見てみたいですね〜

そうですね、1回1千万円以上になりそうですが、見てみたいです。シーケンスデータだけで10TBとかになると解析も辛そう。

maybe good to know for genome assembling
https://www.nature.com/articles/s41587-021-01049-5

@地頭所光
既に知ってるソフトかもしれませんが、こないだ参加した研究会ではUMATracker（https://ymnk13.github.io/UMATracker/） というものが使われてました。※メダカ34匹の個体追跡ができているようです（上から撮影しているみたいなので、地頭所がやっているような横からの撮影でどうなるかは分かりませんが…https://www.ipa.go.jp/files/000052822.pdf）

https://uo.hateblo.jp/entry/2019/09/20/183814

ありがとうございます！

Comparative genomics provides insights into the aquatic adaptations of mammals  https://doi.org/10.1073/pnas.2106080118

A practical guide to large-scale docking
https://www.nature.com/articles/s41596-021-00597-z

Simple Cre-loxP based genetic circuits to record the number of cell divisions. Overall not super exciting, but Figure 7 was a bit interesting. Cells experienced numbers of cell divisions tend to enrich ribosome related gene expressions, which is confirmed by the over expression of ribosome subunit.
Aged tissues / individuals are known to highly express ribosomal genes and I wonder this reflects the existence of aged (=much divided) cells.
https://www.science.org/lookup/doi/10.1126/science.abg3029

Simple Cre-loxP based genetic circuits to record the number of cell divisions. Overall not super exciting, but Figure 7 was a bit interesting. Cells experienced numbers of cell divisions tend to enrich ribosome related gene expressions, which is confirmed by the over expression of ribosome subunit.
Aged tissues / individuals are known to highly express ribosomal genes and I wonder this reflects the existence of aged (=much divided) cells.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1934590921003490?via%3Dihub

溝端くんが「ロングリードWET&DRY解析ガイド」をスキャンしてくれました。
https://univtokyo-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/4981384182_utac_u-tokyo_ac_jp/ERoMoZPRxjRNtbcqeMEgH7gB78RUVo57YRzjcQH4zpwV5A?e=i6sHi6

@西脇和哉 ほかNanoporeでゲノムアセンブルを行う予定の人は、特にP.165〜とP.177〜が普通に出来るようにしておくべきでしょう。
希望者がいれば、その２章の勉強会を行おうかと考えています。

ありがとうございます、確認しておきます

岩崎研のメンバーらしき人が分子系統解析の非常に詳しい日本語の総説を書いてくださってます。MEGA以外にも使いやすいツールがあるんだなと初めて知りました。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsbibr/2/1/2_jsbibr.2021.7/_html/-char/ja

若いマウスの腸内細菌を老齢個体に移植すると脳の機能が若返る

https://www.nature.com/articles/s43587-021-00100-z

魚（killifish）でも若い個体の糞を移植すると寿命が延びるようです
https://elifesciences.org/articles/27014

Somatic PIWI is important for cell differentiation in the regeneration.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211124721012304?via%3Dihub

https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(21)01126-3 Green oxygen power plants in the brain rescue neuronal activity

カロリー制限が寿命を延ばすことは良く知られていますが、同じカロリーでもだらだら食べるのでなく、決まった時間に食べるようにすると寿命が延びるということが最近判ってきました。ショウジョウバエでそのメカニズムが明らかにされています。

Cancer resistance in specific rodents such as naked mole rat may be explained by genome rearrangement
https://www.nature.com/articles/s41514-021-00072-9

あれっ、いつの間にか翻訳の設定が「日→英」ではなくて、「英→日」になってる？

あと、Ctrl+Enterで送信にしていたはずが、いつの間にかEnterで送信になってた。。。最近LINE WORKSのサーバにトラブル発生したのかな。

https://www.nature.com/articles/s42255-021-00466-9

このマウスの実験は、カロリー制限しても、だらだら（少ないカロリーを）摂取すると寿命延長効果がなくなってしまうというもの。先のショウジョウバエの実験は、カロリー制限しなくても、決まった時間に（十分なカロリーを）摂取すると寿命延長効果があるというもの。これらは同じ現象なのか、違う現象なのか、興味深い。何にせよ、空腹の時間があるというのが大事のようですね。

The experiment on mice showed that even if calories are restricted, the effect of prolonging life will disappear if you consume too little calories.In the previous experiment with fruit flies, even if you don't limit calories, consuming enough calories at a certain time will prolong your life.It's interesting whether these are the same or different phenomena.Anyway, it seems important to have time for hunger.

PacBioのHiFiは精度99.9%で20kbp程度読め、ナノポアのQ20フローセルは精度99%は出るようですね。あとはQ20フローセルで長さが100kbpとか読めるのか…でもこれまで当研究室で行ったナノポアだと10kbp程度しか読めないから、あまりアセンブル結果とかは変化ないかも？
私の行っているUMIでナノポアリードを補正する場合は、元のリードが汚いと補正しきれないので、99%の精度は楽しみです。

PacBio's HiFi can read about 20 kbp with 99.9% accuracy, and nanopore Q20 flow cells seem to have 99% accuracy.Also, can you read 100 kbp in Q20 flow cells?But with nanopores that I've done in this laboratory, I can only read about 10 kbp, so maybe the assembly results won't change much?
When correcting nanopore leads with my UMI, I can't correct them if the original leads are dirty, so I'm looking forward to 99% accuracy.

その精度本当に出るといいですね！

I really hope that accuracy comes out!

新しく出たR10.4限定らしいですね～。

It seems that the new R10.4 is limited~

This is cool. After designing hundreds of gRNAs and generating RNP complex libraries, they formed liquid droplets to encapsulate distinct RNPs with library barcodes. These droplets can visually be distinguishable and they could microinject a single droplet into each embryo, enabling multiplexed phenotype screening.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi8870

かっこいいですね。 数百個のgRNAを設計し、RNP複合ライブラリを生成した後、ライブラリバーコードで個別のRNPをカプセル化するために液滴を形成した。 これらの液滴は視覚的に区別でき、それぞれの胚に1つの液滴を微小注入して多重表現型スクリーニングを可能にする。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi8870

マリンバイオテクノロジー学会の若手の会主催の秋のシンポジウムで、大阪大学の近藤滋先生の講演が行われます。学生の皆さんに刺激のある貴重な機会と思いますので、ぜひ参加してみてください。会員でなくても無料で参加できます。
https://drive.google.com/file/d/13CI9EhJS3n6R-RHn5WDr_Ua_sCQbvEpH/view?usp=sharing
https://drive.google.com/file/d/1IxZBVYpEpNPXS5UA9SPLU70XDaimMw_M/view?usp=sharing

Shigeru Kondo of Osaka University will give a lecture at an autumn symposium sponsored by the Marine Biotechnology Society.I think it's an exciting and valuable opportunity for students, so please join us.You can participate for free even if you are not a member.
https://drive.google.com/file/d/13CI9EhJS3n6R-RHn5WDr_Ua_sCQbvEpH/view?usp=sharing
https://drive.google.com/file/d/1IxZBVYpEpNPXS5UA9SPLU70XDaimMw_M/view?usp=sharing

@Afsana Bhuiyan
https://ncrna.jp/super-resolution/tips/item/75-in-situ-hybridization

アフサナ·ブイヤン
https://ncrna.jp/super-resolution/tips/item/75-in-situ-hybridization

Thank you. I will check

ありがとうございます。 確認します

Simple but smart way to compare DNA repair functions across short- and long-lived species
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abj3284

短命種と長命種のDNA修復機能を比較するシンプルだがスマートな方法
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abj3284

Domain-based homology search of Cas proteins revealed IS200/605 transposon family is the origin of CRISPR-Cas system. They performed in vitro cleveage assays and genome editing in HEK cell to show the putative ancestral proteins have RNA-guided DNA dsbreak activity.
Also it’s good to get rough sense for properly using DP based homology search like blast or probability model based search like HMMer
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj6856

CRISPR-Casシステムの起源はIS200605トランスポゾンファミリーであることが明らかになった。 彼らはHEK細胞で体外開裂検査とゲノム編集を行い、推定祖先タンパク質がRNA誘導DNAdsbreak活性を持っていることを示した。
また、BlastのようなDPベースの相同性検索やHMerのような確率モデルベースの検索を適切に使用するには、大まかに理解しておくとよいでしょう。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abj6856

More recently another paper talking about the same stuff came out, which is focusing on the application of these ancestral transposons for mammalian cells
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04058-1

つい最近、哺乳類細胞にこのような祖先のトランスポゾンを適用することに焦点を当てた同じことについて話す別の論文が発表されました。
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04058-1

Speciation in the deep: genomics and morphology reveal a new species of beaked whale Mesoplodon eueu
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspb.2021.1213

深部での種分化:ゲノム学と形態学は、ヒゲクジラメソポドンユーの新種を明らかにする
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspb.2021.1213

"big fish" :)

「ビッグフィッシュ」:)

@Shigeharu KINOSHITA 出ちゃいましたね
https://www.dropbox.com/s/c2pwbvjuz9tjncm/rockfish_genome.pdf?dl=0

長命種が多いメバル属ですね。これだけの数のde novoをやってるのがすごい。よく知られている寿命老化パスウェイ以外にもBTN遺伝子やCpGアイランドの変異など、魚の、あるいは非モデルグループの長命種のゲノムはやはり面白い

It's a genus of long-lived species.It's amazing that we're doing so many denovos.In addition to the well-known life-span pathways, the genome of long-lived species in fish or non-model groups, such as BTN genes and CpG Island variations, is still interesting.

@溝端秀彬 san.. It's clear that Chromists do phagocytosis and endosymbiosis... https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167488904002381#fig1 thank you.... this is also an interesting paper for endosymbiosis https://elifesciences.org/articles/58371

溝端秀彬 san..  クロミストが食細胞症と内共生をするのは明らかです。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167488904002381#fig1ありがとうございます。 これは内共生に関する興味深い論文でもある。https://elifesciences.org/articles/58371

Thank you so much!
The phonemenon you introduced about some layers of membrane is quite similar to the symbiosis of zooxanthellae.
That's why I am interested in that topic.

本当にありがとう！
いくつかの膜の層についてあなたが紹介したフォネメノンは動物園の共生と非常に似ています。
それが私がそのテーマに関心がある理由です。

phenomenon

現象

@Shigeharu KINOSHITA sensei, "In mammals, the Δ5 activity is allocated to the Fads1 gene, while Fads2 is a Δ6 desaturase. The loss of Fads1 in teleosts is a secondary episode, while the existence of Δ5 activities in the same group most likely occurred through independent mutations into Fads2 type genes." https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0031950

木下茂治先生は「哺乳類ではΔ5活性はFads1遺伝子に割り当てられ、Fads2はΔ6デサチュラーゼである。 遠隔地でのFads1の喪失は二次的なエピソードであり、同じグループでのΔ5活性の存在は、Fads2型遺伝子への独立した突然変異によって起こる可能性が高い。」https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0031950

メバルの論文、解読しましょう。うちのメヌケははいってますか？いずれにせよ彼らの解析手法を理解したいと思いますが、いかがでしょうか？

Let's decode Meval's paper.Is there a fool in my house?Anyway, I'd like to understand their analytical methods. What do you think?

それぞれの図表は、どういう手法で解析され、何が明らかになったのか？、当研究室でトレースするには何が必要かなど、一つ一つ手分けして解読、議論しようと思いますが、いかがでしょうか？

How was each chart analyzed and what was revealed?I'm going to decode and discuss what it takes to trace in this laboratory one by one. What do you think?

勉強になるしいいんじゃないでしょうか！

I think it's good to learn!

参加したいです

I'd like to participate.

私も興味はありますが、メバルの論文は何でしょうか？

I'm also interested, but what is Meval's thesis?

皆さん
この論文の解読とともに、この規模の解析を行わないと高いレベルの論文にはならないことを認識させられました。もっとも進化的に珍しいものであれば単一ゲノムでもいいかもしれませんんが。
とりあえず月曜のセミナーの後に、進め方を相談しましょう。

またこれに加えて月1回ほど、有志者による、最新のシーケンス解読技術、データ解析技術、ハイレベルの論文などを検討したいと思いますが、いかがでしょうか？

ladies and gentlemen
Along with the decipherment of this paper, it was recognized that the paper would not be of a high level without this scale analysis.If it's the most evolutionarily rare, a single genome might do.
Anyway, let's discuss how to proceed after Monday's seminar.

In addition to this, I would like to consider the latest sequence decoding technology, data analysis technology, and high-level papers by volunteers about once a month. What do you think?

I made a role Table. I you cannot well understand, discuss with somebody. If you still do not understand, leave it.

私はテーブル役を作りました。 私はあなたが誰かと議論することをよく理解できません。 まだ理解できないなら、そのままにしておきなさい。

If you cannot well understand, discuss with somebody. If you still do not understand, leave it.

もし君がよく理解できないなら、誰かと相談しなさい。 まだ理解できないなら、そのままにしておきなさい。

Sebastesのやつ僕は一通り読んだのでわからないことあったら聞いてください、何か役に立てるかもしれません

I've read all the Sebastes stuff, so if you don't understand anything, ask me, maybe I can help you.

そういえば、長い間ダウンしていたFishEnrichrが動くようになっていました。
https://maayanlab.cloud/FishEnrichr/
遺伝子名のリストからGene Ontologyだけ要約してくれるツールは多いのですけど、EnrichrはKEGGパスウェイなども対象にしてくれるので便利なツールです。
2年くらい前？にオープンになった当初から私はまだ一度も試すことが出来ていなかったのですが、同じ遺伝子名のリストを投げても、ヒト・マウスのDBであるEnrichrとは違うパスウェイが候補に挙がってきたので、魚類を研究している人はFishEnrichrのほうが良いのかもしれません。アコヤガイ、ヒラムシ、ウミウシなどはEnrichrの姉妹ツールでは何を使うのが良いかよくわかりませんが、イルカはとりあえず本家Enrichrで良いでしょうか。

Come to think of it, FishEnrichr, which had been down for a long time, started working.
https : // maayanlab . cloud / FishEnrichr /
There are many tools that summarize Gene Ontology from the genetic name list, but Enrichr is a convenient tool because it also targets KEGG pathways.
I haven't been able to try it since it first opened in ? two years ago, but even if I throw the same list of genetic names, FishEnrichr might be better for fish researchers because pathways are different from Enrichr, a human mouse DB.I'm not sure what to use with Enrichr's sister tools for red snails, flatworms, sea urchins, etc., but for now, is Enrichr the home of dolphins?

👍

https://www.jove.com/t/3632/in-vivo-electroporation-morpholinos-into-regenerating-adult-zebrafish

Nuclear preservation in the cartilage of the Jehol dinosaur Caudipteryx  https://www.nature.com/articles/s42003-021-02627-8

Jehol恐竜Caudipteryxの軟骨の核保存https://www.nature.com/articles/s42003-021-02627-8

https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2021/12/20/092517
MOSGAという自動化アノテーションパイプラインがあるそうです。RNAseqを使ったトレーニングは出来なさそうだけど、とりあえず試すには良いかも？私もこれから使ってみます。

https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2021/12/20/092517
There is an automated annotation pipeline called MOSGA.I don't think I can train with RNAseq, but maybe it's good to try it for now?I'll try using it from now on.

this paper was really interesting. single cell genomics is a powerful tool to study cell type emergences during evolution.
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)01329-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0092867421013295%3Fshowall%3Dtrue

この論文は本当に興味深かったです。単細胞ゲノム学は進化中の細胞型緊急事態を研究する強力なツールです。
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)01329-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2フリーズ%2Fpii%2FS0092867421013295%3Fshowall%3真実

全くおっしゃる通りです

You're absolutely right.

This work is really beautiful…
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.14.460388v1

この作品は本当に美しい…
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.14.460388v1

just found this paper but it looks important for us @Shigeharu KINOSHITA @Guanting LIU
https://www.cell.com/cell-stem-cell/fulltext/S1934-5909(17)30229-1?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS1934590917302291%3Fshowall%3Dtrue

ちょうどこの論文を見つけたところですが、木下茂治が劉光輝にとって重要に思えます。
https://www.cell.com/cell-stem-cell/fulltext/S1934-5909(17)30229-1?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2フリーズ%2Fpii%2FS1934590917302291%3Fshowall%3真実

Thank you very much.

ほんとうに、ありがとうございます。

情報ありがとう。Currieらのグループの論文ですね。まだチェックしていませんでした。

Thank you for the information.It's a paper by Currie and his group.I haven't checked it yet.

まだチェックしてないですが同じオーサーのnature 2014も重要そうでした

I haven't checked it yet, but the same author's nature 2014 seemed important.

stratified hyperplasiaってアダルトでもがんがん起きてるんですね。出生後はmosaicだとおもってました

Stratified hyperplasia is happening even in adults.I thought it was mosaic after birth.

Very cool work from the Brunet lab
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.10.25.465616v1.full

Brunetラボのとてもクールな作品
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.10.25.465616v1.full

super simple but seems like a good method for isoform-level gene expression analysis and denovo transcriptome assay.
https://www.nature.com/articles/s41587-021-01136-7

非常に簡単ですが、アイソフォームレベルの遺伝子発現分析とデノボトランスクリプトームアッセイには良い方法のように思えます。
https://www.nature.com/articles/s41587-021-01136-7

super cool https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.01.12.476082v1

超クールhttps://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.01.12.476082v1

キーエンス蛍光顕微鏡を使っている皆さん


キーエンスの飯草さんから画像解析ソフトの無料体験版のお知らせです。
自分の解析で使えそうなら使ってみてください。

＞お世話になっております。キーエンスの飯草です。

いつも【オールインワン蛍光顕微鏡】をご活用頂きまして、誠に有難うございます。
早速ですが、下記、〈解析アプリケーション（180日間）〉のURLをお知らせ致します。
※Windowのみの対応となります。
もしよろしければご使用方法について、ご紹介させて頂く事も可能です。
明日の午後も貴校にお伺いしておりますので、お気軽にお声がけ下さい。


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BZ-X800解析アプリケーション

　無料体験版（180日）ダウンロードページのお知らせ



URL）　https://www.keyence.co.jp/support/user/microscope/bz-x/soft/bz-x800.jsp


上記WEBページアクセス後、「BZ-X800ライセンスキー発行はこちら」というボタンを押すと、
お試し版発行コードを入力する画面に移りますので、以下のコードを入力してください。
発行コード：853761120
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～最新の<定量化事例>を、ご紹介させて頂きます～



※画面上をクリックすると、詳細をご覧頂けます。

糸球体（全体）における、マクロファージ定量解析



コロニーカウント計測



プレートスキャンと定量


タイムラプス解析



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株式会社キーエンス　飯草英明（いいぐさひであき）携帯:090-2041-5928

e-mail：iigusah@sales.keyence.co.jp

〒105-0023　東京都港区芝浦1-2-1　シーバンスN館7F

TEL：03-5439-6755　FAX：03-5439-9466

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Ladies and gentlemen, using the Keynes fluorescence microscope.


This is an announcement from Igusa of Keyence about the free trial version of the image analysis software.
If you think you can use it for your own analysis, please try it.

Thank you for your help.It's Keyens' rice grass.

Thank you very much for always using [All-in-One Fluorescent Microscope].
I would like to inform you of the URL of the parsing application (180 days) below.
※Only Window is supported.
If you don't mind, I can introduce you how to use it.
I will visit your school tomorrow afternoon, so please feel free to contact me.


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BZ-X800 parsing application

　Free trial (180 days) Download page notification



URL ） https://www.keyence.co.jp/support/user/microscope/bz-x/soft/bz-x800.jsp


After accessing the above Web page, press the "BZ-X800 License Key Issue here"
You will be taken to the screen where you enter the trial version issue code, so please enter the following code.
Issue code: 853761120
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~I would like to introduce the latest <quantification case>~



※Click on the screen to see the details.

macrophage quantitative analysis in glomerulus (whole body)



colony count measurement



plate scanning and quantification


time-lapse analysis



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Keyens Iigusa Hideaki Co., Ltd.Cellular: 090-2041-5928

e - mail : iigusah@sales.keyence.co.jp

7th floor of Shibaura 1-2-1 Sevance N Hall, Minato Ward, Tokyo, 105-0023

TEL : 03 - 5439 - 6755 FAX : 03 - 5439 - 9466

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寿命研究では、象はなぜガンにならないか？というPetoのパラドックスがありますが、哺乳類全般に体サイズでガンのリスクは増大していないそうです（大きい動物はガンを抑制することができるようになったので体を大きくできた）。ただし、餌とガンのリスクには関係があり、
哺乳類を食べる哺乳類は、魚や無脊椎動物を食べる哺乳類や草食性哺乳類に比べてガンリスクが高くなります。

Why don't elephants develop cancer in life-span studies?There is a Peto paradox that says cancer risk is not increased in all mammals (big animals can now control cancer, so they can grow).However, it is related to food and cancer risk.
Mammals that eat mammals have a higher risk of cancer than mammals that eat fish and invertebrates and herbivores.

https://www.mdpi.com/1660-3397/18/5/278/htm

On the origins and biosynthesis of tetrodotoxin

この論文とったか？あるなら送って

On the origins and biosynthesis of tetrodotoxin

Did you get this paper?If you have one, send it to me.

311室に戻りましたので、PDFでお送りいたしました。

I have returned to room 311, so I have sent it as a PDF.

アルギニンがTTXの合成にとってグアニジニウム供給源となる可能性があることは理解しました。

I understand that arginine can be a source of guanidinium for TTX synthesis.

https://research-er.jp/articles/view/107729

プレスリリースしか見てないですが、ギボシムシ興味深いです。


背骨がある動物（脊椎動物）では、万能細胞として知られる iPS 細胞（※１）は、数種類の因子を人為的に活性化することによってのみ得られるが、ギボシムシ（※２）は、その iPS 細胞を作り出すのに必要なリプログラミング因子（※３）を使って、再生していることを解明。

https://research-er.jp/articles/view/107729

I've only seen the press release, but it's interesting.


In animals with backbone (vertebrates), iPS cells known as pluripotent cells can only be obtained by artificially activating several factors, but the beetle (*2) uses reprogramming factors (*3) necessary to produce the iPS cells.

今、アースウォッチ・ジャパンというNPO主催の環境DNAを用いた魚類調査報告会を聞いていて、龍谷大の近藤先生が発表されているのですが、４月に世界初の環境DNAデータベースを公開と言ってます。私達も早く公開したほうが良いかもしれません。

I'm listening to a fish survey report using environmental DNA hosted by Earthwatch Japan, and Dr. Kondo of Ryutani University has announced that he will release the world's first environmental DNA database in April.It might be better for us to reveal it as soon as possible.

ボランティアは年間50人くらい、一人１地点１サンプルを送っているみたいでした。年々増やしていく計画とか。データ解析、DB開発を担当しているのは、メタゲノム解析ツールClaidentの作者の田邉晶史さんでした。５年前まで水産研究・教育機構にいた方です。やはりボランティアなどと連携して定期的に全国規模でやっていくという話になっていくものですね。
向こうのDB自体は見ていませんが、田邉さんはDB系は専門ではなさそうな印象があって、単にgoogle mapに組成をテキスト表示するピンを載せる程度かなと想像しています。こちらのDBのほうが作りは上だと思うので、なんとかこっちがメジャーになると良いですけど。

About 50 volunteers a year, each person seems to send one sample at a time.Like plans to increase year by year.The person in charge of data analysis and DB development was Akifumi Tanabe, the author of the meta-genome analysis tool Claident.I was at the Fisheries Research and Education Organization until five years ago.After all, it is said that they will do it regularly on a national scale in cooperation with volunteers.
I haven't seen the DB itself, but Mr. Tanabe has the impression that he doesn't specialize in DB, so I just put a pin on Google map to display the composition.I think this DB is better made, so I hope this becomes a major player somehow.

Cool work by Carl (a PI next to our lab at UBC). it’s surprising that MPRA (massively parallel reporter assay) and DL can predict the gene expression so accurately
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04506-6

カール(UBCのラボの隣にあるPI)の素晴らしい作品です。 MPRA（MassiveParallelReporterAssay）とDLが遺伝子発現をこれほど正確に予測できるのは驚きだ
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04506-6

吉武さん　即座やりましょう。中身は後でどんどん加えればいいんです

Yoshitake, let's do it right away.You can add more and more contents later.