ゲノム解読の「過去・現在・未来」がわかる！
最新のゲノム解読の手順をまとめ、全体像と解析内容をわかりやすく解説。ゲノム解析に必要な「分子生物学の基礎知識」、かつて行われていたゲノム解読法や国際塩基配列データベースの成り立ちについて解説した「これまでのゲノム解読」、実際に行われるゲノム解読の流れに沿って解説する、本書の中心となる章「2020年代のゲノム解析」、新たな次世代シークエンサーとゲノム解析の応用の展望を述べた「これからのゲノム解析」の４章構成。
遺伝情報はDNAが担っている。
2020年代の今，それは誰でも知っている事実となっている。DNA鑑定という言葉も社会に広く普及している。しかし，そのDNA配列の総体であり，生命の設計図といわれている「ゲノム」というと，果たしてどうだろうか？2003年にヒトゲノムが解読されたとはいえ，その後20年以上経つ2020年代になっても解決していないことは多数ある。例えば，ヒトゲノムの大部分が解読されたことで，生命現象の解析や遺伝子がからむ疾患の仕組みの解明が可能となり，新たな医薬品開発の道が開かれたことによるゲノム創薬ブームにもかかわらず，まだ遺伝性の病気のすべてを治すには至っていない。それどころか，ヒトゲノムにある遺伝子が全部でいくつあるかもいまだにわかっていないのが現状である。
DNA配列の並びを決定するDNA配列解読技術は，2003年のヒトゲノム解読後も技術開発が進められた。その結果2024年現在，日本においても個人のヒトゲノム解読サービスが10万円以下で提供されている。つまり2020年代の今，約30億塩基ものDNAの並びをもつヒトのゲノム配列解読が可能となっているということであり，またすべての生物のゲノム配列が解読できるようになっていることを意味する。実際，2020年に立ち上がった著者の研究室では，データ駆動型ゲノム育種（デジタル育種）の技術開発の一環として，アカシソやアオノリ，カイコ，ミツバチなど，産業上有用な生物のゲノム配列を解読してきた［注：「DNA配列」は塩基（A，T，G，C）の並び順のことを，「ゲノム配列」はある生物がもつDNAの全情報，つまりその生物の全塩基配列のことを指す］。
しかし，ゲノムはどうやったら解読できるのかという知識は，ほとんどまったくといっていいほど広まっていない。さらに，その解読したゲノム配列を使ったゲノム解析がどうなされていくのかも知られていない［注：ゲノム解析は狭義にはゲノム配列解読だけのことを指すが，本書ではゲノム配列を使ったデータ解析すべてをさしてゲノム解析と呼ぶ］。最新の生物学の教科書であってもヒトゲノム解読がどのようにして行われたかという古典的なゲノム解析は解説されていても，2020年代に行われているゲノム解析は載っていない。ちょうど2020年からのコロナ禍のために人的交流が希薄となったため，専門家であるはずの生物学研究者でも最新技術の情報アップデートが滞っているのだから無理もなかろう。
そこで本書では，著者の研究室で行っているゲノム解読をはじめとするゲノム解析について，2020年代の現在用いられているゲノム解読手法とそのデータ解析，ひいてはその応用を中心に，日本語で平易に解説することを試みた。そこに至るまでのゲノム解析の歴史や変遷を「これまでのゲノム解析」として第1章に，また「これからのゲノム解析」として今後利用が期待される技術や問題点を第3章にまとめた。さらに，広く多くの人に読んでもらえるように，第0章に分子生物学の基礎的な知識を解説した。すでに専門的な知識をもつ読者はここを飛ばして読み進んでいただきたい。
なお解読したゲノム配列によるデータ解析に関しては，その解析プログラムの流行り廃りが著しく，また開発途上のものがほとんどであるため，具体的な解析プロトコルに関しては割愛した。データ解析プロトコルを成書に掲載することの限界を感じており，掲載した矢先から動作しなくなったり，すでに古くなっているということもある。個別の技術に関する有用な情報はすぐに古くなってしまうのがこの種の情報の常である。最新情報はインターネット上に誰でも見られるところに置かれているので，それらの情報は適宜補完していただければと思う。まずは本書で紹介する，ゲノム解読に関する2020年代の最新の知識を広く多くの方に知っていただければ幸いである。
2024年10月 坊農秀雅
序文本書の使い方
第0章 はじめに：なぜゲノムを解読するのか？0.1 生物は細胞でできている0.2 分子生物学の基礎知識DNA（デオキシリボ核酸）セントラルドグマ遺伝子工学のツール：酵素逆転写酵素制限酵素ヌクレアーゼ0.3 なぜゲノムを解読するのか？
第1章 これまでのゲノム解析1.1 DNA塩基配列決定法の発明1.2 国際塩基配列データベース共同研究1.3 ヒトゲノム計画開始1.4 モデル生物種のゲノム解読1.5 トランスクリプトーム解析expressed sequence tag（EST）発現マイクロアレイRNA sequencing（RNA-Seq）リファレンスありの場合のデータ解析リファレンスなしのデータ解析RNA-Seq vs. マイクロアレイ1.6 DNA配列解読技術の進展パイロシークエンス法sequence by hybridization（SBH）法半導体チップによるプロトン測定法総括
第2章 2020年代のゲノム解析2.1 ゲノム配列の公共データベース学名で検索しよう近縁種を調べようゲノム配列の公共データベースNCBI Datasetswhole genome shotgun（WGS）モデル生物種のゲノムデータベースUCSC Genome BrowserEnsembl Genome Browserゲノムアノテーションデータの統合化2.2 ゲノム解読のためのサンプリング基本的な実験器具DNAの量と質どこからとってくるか倍数体の問題実験自動化2.3 ゲノム配列解読の実際ショートリードシークエンサーQuality scoreFASTQ形式の詳細な説明ロングリードシークエンサーPacBioシークエンシングナノポアシークエンス法2.4 ゲノムアセンブルゲノムのカバレッジゲノムアセンブラ染色体上の近接の情報（Hi-C）scaffoldT2Tゲノム2.5 データの注釈づけ（アノテーション）ゲノムアノテーション遺伝子コード領域のアノテーション転写開始点のアノテーション染色体上の近接の情報（Hi-C）のアノテーションChIP-seqとATAC-seqによるアノテーションゲノムアノテーションの可視化機能アノテーションオーソログ割り当てGene Ontology（GO）Fanflow2.6 データの解釈とその利用比較ゲノム解析エンリッチメント解析ゲノム編集ゲノム編集とはこれまでのゲノム編集生物の実例ゲノム編集ターゲットデザイン大規模なゲノム解析結果の利用公共トランスクリプトームデータの利用文献データの利用経路データの利用
第3章 これからのゲノム解析3.1 新たな次世代シークエンサーAVITIONSOPlatinum3.2 新たな応用ヒト個人ゲノムシングルセル解析空間トランスクリプトーム解析パンゲノム解析エピゲノム解析3.3 新たな問題ゲノム編集技術の利用個人ゲノム情報の取り扱い海外の遺伝資源の利用
著者紹介索引
コラムウイルスとそのゲノム1990年代のゲノム配列解読の実際transcriptome shotgun assembly（TSA）大規模データ解析に必要なこと配列相同性と配列類似性AlphaFold