この記事は科学分野に関するものです。ジャーナルについては「Genomics (journal)」をご覧ください。
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シリーズの一部
遺伝学
主要コンポーネント
歴史とトピック
研究
フィールド
個別化医療

ゲノミクスは分子生物学の学際的な分野であり、ゲノムの構造、機能、進化、マッピング、編集に焦点を当てています。ゲノムとは生物の完全なDNAセットであり、すべての遺伝子と階層的な三次元構造設定が含まれます。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [引用過剰]個々の遺伝子とそれらの遺伝における役割の研究を指す遺伝学とは対照的に、ゲノミクスは生物のすべての遺伝子、それらの相互関係と生物への影響を総合的に特徴付け、定量化することを目的としています。 [ 5 ]遺伝子は酵素とメッセンジャー分子の助けを借りてタンパク質の生成を指示する場合があります。次に、タンパク質は臓器や組織などの体の構造を構成し、化学反応を制御し、細胞間で信号を伝達します。ゲノミクスには、高スループットDNAシーケンシングとバイオインフォマティクスを用いてゲノム全体の機能と構造を組み立てて分析するゲノムの配列決定と分析も含まれます。[ 6 ] [ 7 ]ゲノミクスの進歩は、脳のような最も複雑な生物学的システムの理解を容易にするための発見に基づく研究とシステム生物学の革命を引き起こしました。 [ 8 ]

この分野には、エピスタシス（ある遺伝子が他の遺伝子に及ぼす影響）、多面発現（1つの遺伝子が複数の形質に影響を及ぼすこと）、雑種強勢（雑種強勢）、ゲノム内の遺伝子座と対立遺伝子間の相互作用など、ゲノム内（ゲノム内）現象の研究も含まれます。[ 9 ]

歴史

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語源

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ギリシャ語の ΓΕΝ [ 10 ] gen、「遺伝子」（ガンマ、イプシロン、ニュー、イプシロン）から来ており、「なる、創造する、創造、誕生」を意味し、その後、系図学、起源、遺伝学、ジェニック、ジェノメア、遺伝子型、属などとも変化した。ゲノム（ドイツ語の Genomに由来し、ハンス・ウィンクラーによる）という言葉は、 1926年には英語で使用されていたが、 [ 11 ]ゲノミクスという用語は、1986年にメリーランド州で開催されたヒトゲノムのマッピングに関する会議で、ジャクソン研究所（メイン州バーハーバー）の遺伝学者トム・ロデリックが、ジェームズ・E・ウォマック、トム・ショーズ、スティーブン・オブライエンらとビールを飲みながら作ったものである。 [ 12 ]最初は新しいジャーナルの名前として、その後、全く新しい科学分野として使われた。[ 13 ]

初期の配列解析の取り組み

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ロザリンド・フランクリンがDNAのらせん構造を確認し、ジェームズ・D・ワトソンとフランシス・クリックが1953年にDNAの構造を発表し、フレッド・サンガーが1955年にインスリンのアミノ酸配列を発表した後、核酸配列決定は初期の分子生物学者の主な目標となりました。[ 14 ] 1964年、ロバート・W・ホーリーとその同僚は、これまでに決定された最初の核酸配列であるアラニン転移RNAのリボヌクレオチド配列を発表しました。[ 15 ] [ 16 ]この研究を拡張して、マーシャル・ニーレンバーグとフィリップ・レーダーは遺伝コードのトリプレットの性質を明らかにし、実験で64のコドンのうち54の配列を決定することができました。 [ 17 ] 1972年、ウォルター・フィアーズとゲント大学分子生物学研究所（ベルギー、ゲント）のチームは、バクテリオファージMS2コートタンパク質の遺伝子の配列を初めて決定しました。[ 18 ]フィアーズらはMS2コートタンパク質の研究をさらに進め、バクテリオファージMS2-RNA（ゲノムは3569塩基対[bp]でわずか4つの遺伝子をコードしている）とシミアンウイルス40の完全なヌクレオチド配列をそれぞれ1976年と1978年に決定しました。[ 19 ] [ 20 ]

DNA配列解析技術が開発される

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フレデリック・サンガー
ウォルター・ギルバート
フレデリック・サンガーとウォルター・ギルバートは、 DNA配列決定法を独自に開発した功績により、1980年のノーベル化学賞を共同受賞しました。

インスリンのアミノ酸配列に関する独創的な研究に加えて、フレデリック・サンガーと彼の同僚は、包括的なゲノム配列決定プロジェクトの確立を可能にしたDNA配列決定技術の開発に重要な役割を果たしました。[ 9 ] 1975年に、彼とアラン・コールソンは、放射性標識ヌクレオチドとDNAポリメラーゼを使用した配列決定手順を発表し、それをプラスマイナス技術と呼びました。[ 21 ] [ 22 ]これは、定義された3'末端を持つ短いオリゴヌクレオチドを生成する2つの密接に関連した方法で構成されていました。これらは、ポリアクリルアミドゲルでの電気泳動（ポリアクリルアミドゲル電気泳動と呼ばれる）によって分画し、オートラジオグラフィーを使用して視覚化できました。この手順は、一度に最大80ヌクレオチドを配列決定でき、大きな進歩でしたが、まだ非常に面倒でした。それでも、1977年に彼のグループは一本鎖バクテリオファージφX174の5,386ヌクレオチドの大半を解読し、初めて完全に解読されたDNAベースのゲノムを完成させた。[ 23 ]プラスマイナス法の改良により、連鎖終結法、またはサンガー法（下記参照）が生まれ、これがその後の四半世紀の研究で最も広く使用されたDNA配列決定、ゲノムマッピング、データストレージ、バイオインフォマティクス分析の技術の基礎となった。[ 24 ] [ 25 ]同年、ハーバード大学のウォルター・ギルバートとアラン・マクサムはそれぞれ独立して、既知の塩基でDNAを優先的に切断する、あまり効率的ではないDNA配列決定のマクサム・ギルバート法（化学的方法としても知られる）を開発した。[ 26 ] [ 27 ]核酸の配列決定における画期的な研究により、ギルバートとサンガーはポール・バーグ（組み換えDNA ）と共に1980年のノーベル化学賞を共同受賞した。

完全なゲノム

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これらの技術の登場により、ゲノム配列解読プロジェクトの範囲と完了速度が急速に向上しました。真核生物の細胞小器官であるヒトミトコンドリア（16,568 bp、約16.6 kb [キロベース]）の最初の完全なゲノム配列は1981年に報告され、[ 28 ]、最初の葉緑体ゲノムは1986年に続きました。[ 29 ] [ 30 ] 1992年には、最初の真核生物染色体であるビール酵母サッカロミセス・セレビシエの第3染色体（315 kb）の配列が解読されました。[ 31 ]配列が解読された最初の自由生活生物は、1995年のインフルエンザ菌（1.8 Mb [メガベース]）でした。 [ 32 ]翌年、北米、ヨーロッパ、日本の研究室の研究者コンソーシアムが真核生物である出芽酵母（ S. cerevisiae ）（12.1 Mb）の最初の完全なゲノム配列の解読を完了したことを発表し、それ以来、ゲノムは指数関数的に増加するペースで解読され続けています。[ 33 ] 2011年10月現在、2,719種のウイルス、1,115種の古細菌と細菌、および36種の真核生物（そのうち約半数が真菌）の完全な配列が利用可能です。[ 34 ] [ 35 ]

公開されている配列データベースの指数関数的な成長を示す「ホッケースティック」グラフ。
技術の進歩により配列決定コストが低下し続けるにつれ、ゲノムプロジェクトの数が増加しています。(A) 1995年以降のゲノム配列データベースの急激な増加。 (B) 100万塩基の配列決定にかかる米ドル(USD)でのコスト。(C)対数変換スケールで3,000 Mb (ヒトサイズ)のゲノムを配列決定にかかる米ドルでのコスト。

ゲノムが完全に配列決定されている微生物のほとんどは、インフルエンザ菌などの問題のある病原体であり、その結果、微生物の多様性の幅広さに比べて系統分布に顕著な偏りが生じている。[ 36 ] [ 37 ]配列決定されている他の種のほとんどは、十分に研究されたモデル生物であるか、優れたモデルになると期待されていたために選ばれた。酵母（サッカロミセス・セレビシエ）は真核細胞の重要なモデル生物として長年にわたり使用されてきたが、ショウジョウバエのキイロショウジョウバエは非常に重要なツールであった（特に初期の分子遺伝学において）。線虫の線虫（Caenorhabditis elegans）は多細胞生物の単純なモデルとしてよく使用される。ゼブラフィッシュのブラキダニオ・レリオは分子レベルでの多くの発生研究に使用されており、植物のシロイヌナズナは顕花植物のモデル生物である。ニホンフグ（Takifugu rubripes）とミズフグ（Tetraodon nigroviridis ）は、他の種に比べて非コードDNAが非常に少なく、ゲノムが小さくコンパクトなため興味深い。 [ 38 ] [ 39 ]哺乳類のイヌ（Canis familiaris）、[ 40 ]ドブネズミ（Rattus norvegicus）、マウス（Mus musculus）、チンパンジー（Pan troglodytes）は、いずれも医学研究において重要なモデル動物である。[ 27 ]

ヒトゲノム計画によりヒトゲノムの大まかな概要が2001年初頭に完成し、大きな話題となった。 [ 41 ]この計画は2003年に完了し、特定人物の全ゲノムの配列が決定された。そして2007年までにこの配列は「完了」（2万塩基中エラーが1つ未満で、全染色体がアセンブルされた）と宣言された。[ 41 ]それ以来、1000ゲノム計画の支援もあって、多くの人々のゲノムが配列決定されてきた。同計画は2012年10月に1,092のゲノムの配列決定を発表した。[ 42 ]この計画の完了は、配列決定技術の劇的に効率化された開発によって可能となり、大規模な国際協力による膨大なバイオインフォマティクス資源の投入が必要であった。[ 43 ]ヒトゲノムデータの継続的な分析は、人類社会に重大な政治的・社会的影響を及ぼす。[ 44 ]

「オミクス」革命

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ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム（リピドーム）の関係を示す一般的な図
主な記事：オミックスとヒトプロテオームプロジェクト

英語の新語であるオミクス は、非公式には、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど、語尾に-omicsが付く生物学の研究分野を指す。関連する接尾辞-ome は、それぞれゲノム、プロテオーム、メタボローム（リピドーム）など、そのような分野の研究対象を指すのに用いられる。分子生物学で使用される接尾辞-ome は、ある種の全体性を指す。同様に、オミクスは一般に大規模で包括的な生物学的データセットの研究を指すようになっている。この用語の使用頻度の増加により、一部の科学者（ジョナサン・アイゼンなど[ 45 ]）は、この用語が過大評価されていると主張するが[ 46 ]、これはシステムのすべての構成要素の完全またはほぼ完全な品揃えの定量分析への方向性の変化を反映している。[ 47 ]例えば共生関係の研究では、かつては単一の遺伝子産物の研究に限られていた研究者が、現在では複数の種類の生物学的分子の総体を同時に比較することができるようになりました。[ 48 ] [ 49 ]

ゲノム解析

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主要記事:ゲノムプロジェクト

生物が選択された後、ゲノムプロジェクトは3つの要素で構成されます。DNAの配列決定、その配列を組み立てて元の染色体の表現を作成すること、そしてその表現の注釈と分析です。[ 9 ]

ゲノムプロジェクトの概要。まず、ゲノムを選択する必要があります。これには、コストや関連性など、いくつかの要素が関係します。次に、指定されたシーケンシングセンター（BGIやDOE JGIなど）で配列が生成され、アセンブルされます。最後に、ゲノム配列はDNA、タンパク質、遺伝子パスウェイ、または比較的といった複数のレベルでアノテーションされます。

シーケンシング

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主要記事: DNAシーケンシング

歴史的に、シーケンシングはシーケンシングセンターと呼ばれる集中施設（年間数十テラベースのシーケンシングを行うジョイントゲノム研究所のような大規模な独立機関から、地域の分子生物学中核施設まで）で行われてきました。これらの施設には、高価な機器と必要な技術サポートを備えた研究室が併設されています。しかし、シーケンシング技術の進歩に伴い、新世代の効率的で高速なベンチトップシーケンサーが、平均的な学術研究室でも利用できるようになりました。[ 50 ] [ 51 ]全体として、ゲノムシーケンシングのアプローチは、ショットガンシーケンシングとハイスループット（次世代）シーケンシングの2つの大きなカテゴリーに分類されます。[ 9 ]

ショットガンシーケンシング

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ABI PRISM 3100遺伝子解析装置。このようなキャピラリーシーケンサーは、初期の大規模ゲノムシーケンシング作業を自動化しました。
主な記事:ショットガンシーケンシング

ショットガンシーケンシングは、1000塩基対を超える、染色体全体を含むDNA配列の解析用に設計されたシーケンシング方法です。[ 52 ]この方法は、ショットガンの急速に広がる準ランダムな発射パターンになぞらえて名付けられました。ゲル電気泳動シーケンシングは、かなり短い配列（100～1000塩基対）にしか使用できないため、長いDNA配列はランダムな小さなセグメントに分割し、その後、シーケンシングを行ってリードを取得する必要があります。この断片化とシーケンシングを数回繰り返すことで、標的DNAの複数の重なり合うリードが得られます。次に、コンピュータプログラムが異なるリードの重なり合う末端を使用して、それらを連続した配列に組み立てます。[ 52 ] [ 53 ]ショットガンシーケンシングはランダムサンプリングプロセスであり、再構築された配列で特定のヌクレオチドが 確実に表されるようにするために、オーバーサンプリングが必要です。ゲノムがオーバーサンプリングされるリードの平均数は、カバレッジと呼ばれます。[ 54 ]

ショットガンシーケンシングの歴史の大部分において、その基礎をなす技術は古典的な連鎖終結法、すなわち「サンガー法」であった。これは、 in vitro DNA複製中にDNAポリメラーゼが連鎖終結ジデオキシヌクレオチドを選択的に取り込むことに基づくものである。[ 23 ] [ 55 ]近年、ショットガンシーケンシングは、特に大規模な自動化ゲノム解析において、ハイスループットシーケンシング法に取って代わられた。しかし、サンガー法は、主に小規模プロジェクトや、特に長い連続DNA配列リード（500ヌクレオチド超）を取得するために、依然として広く使用されている。[ 56 ]連鎖終結法では、一本鎖DNAテンプレート、DNAプライマー、 DNAポリメラーゼ、通常のデオキシヌクレオシド三リン酸（dNTP）、およびDNA鎖伸長を終結させる修飾ヌクレオチド（ジデオキシNTP）が必要である。これらの連鎖終結ヌクレオチドは、2つのヌクレオチド間のリン酸ジエステル結合の形成に必要な3'- OH基を欠いているため、ddNTPが組み込まれるとDNAポリメラーゼはDNAの伸長を停止します。ddNTPは、 DNAシーケンサーで検出するために放射性または蛍光標識されることがあります。[ 9 ]通常、これらの装置は1回のバッチ（実行）で最大96個のDNAサンプルを、1日に最大48回実行できます。[ 57 ]

ハイスループットシーケンシング

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参照:イルミナ色素シーケンシングおよびイオン半導体シーケンシング

低コストのシーケンシングに対する高い需要により、シーケンシングプロセスを並列化し、数千から数百万の配列を一度に生成するハイスループットシーケンシング技術の開発が促進されました。 [ 58 ] [ 59 ]ハイスループットシーケンシングは、標準的なダイターミネーター法で可能な範囲を超えてDNAシーケンシングのコストを削減することを目的としています。超ハイスループットシーケンシングでは、最大50万回の合成によるシーケンシング操作を並列に実行できます。[ 60 ] [ 61 ]

イルミナゲノムアナライザーIIシステム。イルミナの技術は、高スループットの大規模並列シーケンシングの標準を確立しました。[ 50 ]

イルミナの色素シーケンシング法は可逆性色素ターミネーターを基盤としており、1996年にジュネーブ生物医学研究所でパスカル・マイヤーとローラン・ファリネッリによって開発されました。[ 62 ]この方法では、まずDNA分子とプライマーをスライド上に付着させ、ポリメラーゼで増幅することで、当初「DNAコロニー」と呼ばれていた局所的なクローンコロニーを形成します。配列を決定するために、4種類の可逆性ターミネーター塩基（RT塩基）が付加され、組み込まれていないヌクレオチドが洗い流されます。ピロシーケンシングとは異なり、DNA鎖は1ヌクレオチドずつ伸長し、画像取得は遅延して行うことができるため、1台のカメラで連続的に撮影した画像で非常に大規模なDNAコロニーアレイを捉えることができます。酵素反応と画像取得を切り離すことで、最適なスループットと理論上無制限のシーケンシング能力が得られます。最適な構成では、装置の最終的なスループットはカメラのA/D変換速度のみに依存します。カメラは蛍光標識されたヌクレオチドの画像を撮影し、その後、色素と末端3'ブロッカーは化学的にDNAから除去され、次のサイクルが可能になります。[ 63 ]

代替的なアプローチであるイオン半導体シーケンシングは、標準的なDNA複製化学に基づいています。この技術は、塩基が組み込まれるたびに放出される水素イオンを測定します。鋳型DNAを含むマイクロウェルに1つのヌクレオチドが注入されると、そのヌクレオチドが鋳型鎖と相補的であれば、それが組み込まれ、水素イオンが放出されます。この水素イオンの放出はISFETイオンセンサーを作動させます。鋳型配列にホモポリマーが存在する場合、1回の注入サイクルで複数のヌクレオチドが組み込まれ、検出される電気信号はそれに比例して高くなります。[ 64 ]

組み立て

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主要記事:配列アセンブリ
重複する読み取りはコンティグを形成し、コンティグと既知の長さのギャップはスキャフォールドを形成します。
参照ゲノムにマッピングされた次世代シーケンス データのペアエンド リード。
複数の断片化されたシーケンスリードは、重複する領域に基づいて組み立てられる必要があります。

配列アセンブリとは、はるかに長いDNA配列の断片を整列させて結合し、元の配列を再構築することを指します。[ 9 ]現在のDNAシーケンシング技術では、ゲノム全体を連続した配列として読み取ることができず、使用する技術に応じて20～1000塩基の小さな断片を読み取るため、これが必要となります。PacBioやOxford Nanoporeなどの第三世代シーケンシング技術では、10～100 kbの長さのシーケンシングリードが日常的に生成されますが、エラー率は約1％と高くなっています。[ 65 ] [ 66 ]通常、リードと呼ばれる短い断片は、ゲノムDNAまたは遺伝子転写産物（EST ）のショットガンシーケンシングから得られます。[ 9 ]

アセンブリアプローチ

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アセンブリは、大きく分けて 2 つのアプローチに分類できます。1 つは、過去に配列決定されたゲノムと類似していないゲノムを対象としたde novoアセンブリ、もう 1 つは、近縁生物の既存の配列をアセンブリ中を参照として使用する比較アセンブリです。 [ 54 ]比較アセンブリと比較すると、de novoアセンブリは計算的に困難 ( NP 困難) であるため、ショートリード NGS 技術には不向きです。de novoアセンブリパラダイムには、アセンブリのための 2 つの主要な戦略、オイラーパス戦略とオーバーラップ レイアウト コンセンサス (OLC) 戦略があります。OLC 戦略は、最終的にオーバーラップ グラフを通るハミルトン パスを作成しようとしますが、これは NP 困難問題です。オイラーパス戦略は、deBruijn グラフを通るオイラーパスを見つけようとするため、計算的に扱いやすいです。[ 54 ]

仕上げ

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完成したゲノムは、各レプリコンを表す曖昧さのない単一の連続した配列を持つものとして定義されます。[ 67 ]

注釈

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主要記事:ゲノムアノテーション

DNA配列アセンブリだけでは、追加の分析なしではほとんど価値がありません。[ 9 ]ゲノムアノテーションは、配列に生物学的情報を付加するプロセスであり、主に3つのステップで構成されています。[ 68 ]

  1. タンパク質をコードしていないゲノムの部分を特定する
  2. ゲノム上の要素を特定すること（遺伝子予測と呼ばれるプロセス）と
  3. これらの要素に生物学的情報を付加します。

自動アノテーションツールは、人間の専門知識と潜在的な実験検証を伴う手動アノテーション（キュレーションとも呼ばれる）とは対照的に、これらのステップをコンピューター内で実行しようとします。 [ 69 ]理想的には、これらのアプローチは同じアノテーションパイプライン内で共存し、互いに補完し合います（以下も参照）。

伝統的に、アノテーションの基本レベルでは、類似点を見つけるためにBLASTを使用し、次に相同性に基づいてゲノムにアノテーションを付ける。[ 9 ]最近では、アノテーション プラットフォームに追加情報が追加されている。追加情報により、手動のアノテーターは、同じアノテーションが付けられた遺伝子間の矛盾を解析できる。一部のデータベースでは、ゲノム コンテキスト情報、類似性スコア、実験データ、および他のリソースの統合を使用して、サブシステム アプローチを通じてゲノム アノテーションを提供している。他のデータベース (例: Ensembl ) は、自動化されたゲノム アノテーション パイプラインで、キュレーションされたデータ ソースとさまざまなソフトウェア ツールの両方に依存している。[ 70 ] 構造アノテーションは、ゲノム要素、主にORFとその局在、または遺伝子構造の識別から構成されます。機能アノテーションは、ゲノム要素に生物学的情報を添付することから構成されます。

シーケンシングパイプラインとデータベース

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ゲノムプロジェクトに関連する大量のデータの再現性と効率的な管理の必要性は、計算パイプラインがゲノミクスにおいて重要な用途を持っていることを意味しています。[ 71 ]

研究分野

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機能ゲノミクス

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主要記事:機能ゲノミクス

機能ゲノミクスは分子生物学の一分野であり、ゲノムプロジェクト（ゲノム配列決定プロジェクトなど）によって生成される膨大なデータを利用して、遺伝子（およびタンパク質）の機能と相互作用を解明しようと試みる。機能ゲノミクスは、 DNA配列や構造といったゲノム情報の静的側面ではなく、遺伝子転写、翻訳、タンパク質間相互作用といった動的側面に焦点を当てる。機能ゲノミクスは、遺伝子、RNA転写産物、タンパク質産物のレベルでDNAの機能に関する疑問に答えようとする。機能ゲノミクス研究の重要な特徴は、これらの疑問に対するゲノムワイドなアプローチであり、一般的には従来の「遺伝子ごと」のアプローチではなく、ハイスループット手法が用いられる。

ゲノミクスの主要な分野は、依然として様々な生物のゲノム配列の解読に関わっていますが、ゲノム全体の知識は、主に様々な条件下での遺伝子発現パターンに着目する機能ゲノミクスの分野への可能性を生み出しました。ここで最も重要なツールは、マイクロアレイとバイオインフォマティクスです。

構造ゲノミクス

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主要記事:構造ゲノミクス
ミッドウェスト構造ゲノミクスセンターによって決定されたタンパク質構造の例

構造ゲノミクスは、特定のゲノムによってコードされているすべてのタンパク質の3次元構造を記述することを目指しています。[ 72 ] [ 73 ]このゲノムベースのアプローチにより、実験的アプローチとモデリング的アプローチを組み合わせた高スループットの構造決定法が可能になります。構造ゲノミクスと従来の構造予測の主な違いは、構造ゲノミクスでは特定のタンパク質に焦点を当てるのではなく、ゲノムによってコードされているすべてのタンパク質の構造を決定しようとすることです。完全なゲノム配列が利用できることで、実験的アプローチとモデリング的アプローチを組み合わせて、より迅速に構造予測を行うことができます。これは、多数の配列決定されたゲノムと以前に解決されたタンパク質構造を利用できることで、科学者が以前に解決された相同タンパク質の構造に基づいてタンパク質構造をモデル化できるためです。構造ゲノミクスでは、ゲノム配列を使用する実験的方法、既知の構造を持つタンパク質との配列または構造の相同性に基づくモデリングベースのアプローチ、または既知の構造と相同性のないタンパク質の化学的および物理的原理に基づくモデリングベースのアプローチなど、さまざまな方法で構造を決定しています。従来の構造生物学とは対照的に、構造ゲノミクスによるタンパク質構造の決定は、タンパク質の機能について何も分かっていない段階で行われることが多い（しかし常にそうであるとは限らない）。このことは、構造バイオインフォマティクス、すなわち3D構造からタンパク質の機能を決定するという新たな課題を提起する。[ 74 ]

エピゲノミクス

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主要記事:エピゲノミクス

エピゲノミクスは、細胞の遺伝物質に対するエピジェネティックな修飾の完全なセット、すなわちエピゲノムを研究する学問である。[ 75 ] エピジェネティックな修飾は、細胞のDNAまたはヒストンに対する可逆的な修飾であり、DNA配列を変化させることなく遺伝子発現に影響を与える（Russell 2010 p. 475）。最も特徴的なエピジェネティックな修飾の2つは、DNAメチル化とヒストン修飾である。[ 76 ] エピジェネティックな修飾は遺伝子発現と制御に重要な役割を果たしており、分化/発達[ 77 ]や腫瘍形成[ 75 ]など、数多くの細胞プロセスに関与している。 グローバルレベルでのエピジェネティクスの研究は、ゲノムハイスループットアッセイの採用によってごく最近可能になった。[ 78 ]

メタゲノミクス

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環境ショットガンシーケンシング（ESS）は、メタゲノミクスにおける重要な技術です。（A）生息地からのサンプリング、（B）粒子のフィルタリング（通常はサイズによる）、（C）溶解とDNA抽出、（D）クローニングとライブラリ構築、（E）クローンのシーケンシング、（F）コンティグとスキャフォールドへの配列アセンブリ。
主要記事:メタゲノミクス

メタゲノミクスとは、環境サンプルから直接採取された遺伝物質であるメタゲノムの研究です。この広範な分野は、環境ゲノミクス、エコゲノミクス、あるいは群集ゲノミクスとも呼ばれます。従来の微生物学や微生物ゲノム配列決定は培養されたクローン培養物に依存していましたが、初期の環境遺伝子配列決定では、特定の遺伝子（多くの場合、16S rRNA遺伝子）をクローン化することで、天然サンプルの多様性プロファイルを作成しました。こうした研究により、培養に基づく方法では微生物の生物多様性の大部分が見逃されていたことが明らかになりました。[ 79 ]最近の研究では、「ショットガン」サンガー法や大規模並列パイロシーケンシングを用いて、サンプル群集の全構成員からほぼ偏りのない全遺伝子サンプルを取得しています。[ 80 ]これまで隠されていた微生物の多様性を明らかにする力を持つメタゲノミクスは、微生物の世界を観察するための強力なレンズを提供し、生物界全体への理解に革命をもたらす可能性を秘めています。[ 81 ] [ 82 ]

モデルシステム

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ウイルスとバクテリオファージ

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バクテリオファージは細菌の遺伝学と分子生物学において重要な役割を果たしており、現在もその役割を担っています。歴史的には、遺伝子構造と遺伝子調節を定義するために使用されていました。また、最初に配列決定されたゲノムもバクテリオファージでした。しかし、バクテリオファージの研究はゲノミクス革命を主導することはなく、現在では明らかに細菌ゲノミクスが主流となっています。ごく最近になってバクテリオファージゲノムの研究が注目されるようになり、ファージの進化のメカニズムを研究者が理解できるようになりました。バクテリオファージゲノム配列は、単離されたバクテリオファージを直接配列決定することで取得できますが、微生物ゲノムの一部として抽出することもできます。細菌ゲノムの解析により、微生物DNAのかなりの量がプロファージ配列とプロファージ様要素で構成されていることが示されています。[ 83 ]これらの配列の詳細なデータベースマイニングは、細菌ゲノムの形成におけるプロファージの役割についての洞察を提供します。全体として、この方法は多くの既知のバクテリオファージグループを検証し、細菌ゲノムからプロファージの関係を予測するための有用なツールとなっています。[ 84 ] [ 85 ]

シアノバクテリア

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現在、全ゲノム配列が利用可能なシアノバクテリアは 24 種あります。これらのシアノバクテリアのうち 15 種は海洋環境に由来します。これらは、6 つのProchlorococcus株、7 つの海洋Synechococcus株、Trichodesmium erythraeum IMS101 およびCrocosphaera watsonii WH8501です。いくつかの研究により、これらの配列が海洋シアノバクテリアの重要な生態学的および生理学的特性を推測するために非常にうまく使用できることが実証されています。ただし、現在進行中のゲノム プロジェクトは他にもたくさんあります。その中には、さらなるProchlorococcusおよび海洋Synechococcus分離株、AcaryochlorisおよびProchloron、窒素固定糸状シアノバクテリアNodularia spumigena、Lyngbya aestuariiおよびLyngbya majuscula、さらに海洋シアノバクテリアに感染するバクテリオファージがあります。このように、増大するゲノム情報は、比較アプローチを適用することで、より一般的な方法で地球規模の問題に対処するために活用することもできます。この分野における進歩の新たな、そして刺激的な例としては、制御RNA遺伝子の同定、光合成の進化的起源に関する知見、あるいは解析されたゲノムへの水平遺伝子移動の寄与の推定などが挙げられます。 [ 86 ]

アプリケーション

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ヒトゲノムの概略を示す、ヒトの核型模式図。理想的なヒト二倍体核型を、注釈付きのバンドとサブバンドとともにグラフィカルに表現したもの。Gバンド上に暗色領域と白色領域を示す。各列はセントロメアレベルで垂直に並んでいる。22対の相同常 染色体対（女性染色体（XX）と男性染色体（XY）の両方）と、ミトコンドリアゲノム（左下）が示されている。
詳細情報:核型

ゲノミクスは医学、バイオテクノロジー、人類学、その他の社会科学を含む多くの分野に応用されています。[ 44 ]

ゲノム医療

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次世代ゲノム技術により、臨床医や生物医学研究者は、大規模な研究対象集団から収集されるゲノムデータの量を大幅に増やすことができます。[ 87 ]疾患研究において、多くの種類のデータとゲノムデータを統合する新しい情報科学アプローチと組み合わせることで、研究者は薬物反応と疾患の遺伝的基盤をより深く理解することができます。[ 88 ] [ 89 ]

ゲノムを医療に応用する初期の取り組みには、ヒトゲノムの医学的解釈のための最初のツールを開発したユアン・アシュリー率いるスタンフォード大学のチームによるものがあった。 [ 90 ] [ 91 ] [ 92 ]ブリガム・アンド・ウィメンズ病院、ブロード研究所、ハーバード大学医学大学院の Genomes2People 研究プログラムは、ゲノミクスを健康に変換するための実証的研究を行うために 2012 年に設立された。ブリガム・アンド・ウィメンズ病院は2019 年 8 月に予防ゲノミクス クリニックを開設し、マサチューセッツ総合病院も1 か月後に続いた。[ 93 ] [ 94 ] All of Us研究プログラムは、100 万人の参加者からゲノム配列データを収集し、精密医療研究プラットフォームの重要な構成要素となることを目指している。 [ 95 ]また、UK バイオバンクイニシアティブは、詳細なゲノムおよび表現型データを用いて 50 万人以上の個人を研究した。[ 96 ]

合成生物学とバイオエンジニアリング

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ゲノム知識の発展により、合成生物学の応用はますます高度化している。[ 97 ] 2010年にJ・クレイグ・ベンター研究所の研究者らは、マイコプラズマ・ジェニタリウムのゲノムから派生した、部分的に合成された細菌種、マイコプラズマ・ラボラトリアムの創出を発表した。[ 98 ]

集団および保全ゲノミクス

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集団ゲノミクスは人気の研究分野として発展しており、集団遺伝学で伝統的に使用されてきた短距離PCR産物やマイクロサテライトなどの遺伝子マーカーの限界を超えて、ゲノム配列決定法を使用して集団間のDNA配列の大規模な比較を行っています。集団ゲノミクスは、集団の系統発生の歴史と人口動態を知ることができるように、ゲノム全体の影響を研究しています。 [ 99 ]集団ゲノミクスの方法は、進化生物学、生態学、生物地理学、保全生物学、漁業管理など、さまざまな分野で使用されています。同様に、景観ゲノミクスは景観遺伝学から発展し、ゲノム手法を使用して環境と遺伝的変異のパターンの関係を特定しています。

自然保護活動家は、ゲノム配列解析によって収集された情報を使用することで、個体群の遺伝的多様性や個体が劣性遺伝性疾患のヘテロ接合性を有しているかどうかなど、種の保全に重要な遺伝的要因をより適切に評価することができます。[ 100 ]ゲノムデータを使用して進化プロセスの影響を評価し、特定の個体群全体の変異パターンを検出することで、自然保護活動家は、標準的な遺伝学的アプローチでは対処できないほど多くの変数を未知のままにすることなく、特定の種を支援する計画を策定することができます。[ 101 ]

参照

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