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JP3852059B2 - HLA type discrimination database creation method and HLA type discrimination method. - Google Patents
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HLA type discrimination database creation method and HLA type discrimination method. Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
ヒトの主要組織適合成遺伝子複合体である白血球膜抗原( HLA:Human Leukocyte Antigen )遺伝子 は、免疫応答に強く関与していて、臨床的にも臓器移植の際の移植臓器の適合成に深くかかわっている。本発明はこのHLA Class I , ClassII の型判定方法ならびに利用するデータベースの作成に関する。
【0002】
【従来の技術】
HLAの型判定には従来、血清学的もしくは細胞学的な方法を用いて行われてきた。すなわちHLA Class I 抗原であるA,B およびC 並びにClassII 抗原のうちのDRとDQ抗原は、各抗原に対する特異抗体と補体とを用いた血清学的方法の1つであるリンパ球障害試験法によって判断されてきた。また、ClassII 抗原のうち、DP抗原については、細胞学的方法のうち、培養法の1つであるPrimed Limhocyte Typing(PLT) 法で型判定されてきた。
【0003】
しかしながら、これらの方法はリンパ球障害試験では特異抗体の維持、供給に問題があり、PLT では判定に時間と手間がかかり、また、判定の精度も必ずしも満足出来るものではなかった。
【0004】
さらにHLA遺伝子の同定、さらには遺伝子のクローニングが行われるようになり、遺伝子レベルでのHLA の型判定が行われるようになった。しかし、その多くが遺伝子の制限酵素切断のパターンの違いからHLA型の判別を行うものである。近年、分子生物学の進歩によりHLAに関与するDNAの配列をダイレクトシーケンスにて求め遺伝子データバンク(DDBJ , EMBL ,Genbank)に登録されているデータベースにホモロジー検索をかけることにより登録されている標準データの類似性の高いものから表示される。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このデータバンクのなかには登録されているHLA ClassI ,CLASSII に関してはホモ接合性のデータと、新しく登録されたへテロ接合性のデータしか入っていない。また、HLAの型判断に用いたいにもかかわらず、まったく違うデータが検索されてしまうこともある。
【0006】
本発明は上記問題点に鑑み、HLA型判定法においてダイレクトシーケンスを利用する場合、既知のホモ接合の組み合わせからなるヘテロ複合体のデータベースを作成することを第一の課題とし、ホモロジー検索を行う事によって、ホモ接合、ヘテロ接合の型判定までを行い、正確なHLAの型判断を行うことを第2の課題とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
請求項1の発明にかかるHLA型判別用データベース作成方法は、抗原遺伝子データのホモ接合性のデータを抗原単位で並べ、始端および終端側の塩基配列において、決定されていない部分がないようにアミノ酸単位で、上記塩基配列が決定されていない最大の領域までをすべてのalleleについて同一場所を削除し、ヘテロ接合を作るために2つのデータを掛け合わせ、各々の塩基コードの違った部分はNC−IUBに従い1文字のコードに置き換えて1文字表現のヘテロ複合体のデータを作ることを特徴としている。
【0009】
さらに、請求項2の発明にかかるHLA型判別方法は、上記方法により作成されたデータの中から対象となるDNAシーケンスデータとの相関の高いものから抽出することによって最適なHLA型を判別することを特徴としている。
【0010】
請求項1の発明では、HLAのタイプがへテロ複合体を含む型での詳細な型認識データであって、コンピュータを用いて検索できる形式のデータを提供でき、多くの種類に分類することができる。
【0012】
請求項2のHLA型判別方法では、請求項1の発明により作成されたデータベースを用いてホモロジー検索を行うことで、臓器移植の際には適合性のあるタイプの遺伝子の型であるかどうか正確に抽出できる。
【0013】
【発明の実施の形態】
本発明の実施例を以下、図面を参照しながら説明する。
【0014】
まず、遺伝子データバンク(DDBJ , EMBL , Genbank等) からHLA ClassI(A,B,C) 及びClassII(DPA ,DPB , DRA ,DRB , DQA , DQB ,DMA ,DMB ) その他必用な領域にかかわるホモ接合の塩基配列データを入手する。
【0015】
入手したホモ接合の塩基配列データの一例の始端の一部を示したのが図1であり、ここでAGG等は塩基配列を、 AGG GCC のように塩基配列データの各3個分でアミノ酸単位を示し、左側の列は遺伝子の型(HLAのタイプ)を示している。
【0016】
図中で、「−」マークは最上段の配列と同一である事を意味し、「*」マークは塩基配列が決定していないことを意味する。
【0017】
次に、塩基配列の始端と終端において塩基配列の決定していない部分がなくなるように(ここでは図1中に*でマークしてある部分までを)アミノ酸単位で、すべてのalleleについて取り除く。
【0018】
図1の場合はDPB1*0801 が最大で21ベースまで決定されていない。したがってアミノ酸では7までが決定されていない事になる。この場合はアミノ酸単位で1〜7までをすべてのデータについて削除し、同様に終端側も同じような処理を行う。
【0019】
この結果を表示したのが図2であり、DPB1の始端側の一部を示しており、始端側から決定ができない配列部分を取り除いたことがわかる。
【0020】
この図2の状態からヘテロ接合のデータを合成するために、すべての組み合わせにおいてambiguity を含めた形で、2つの配列の論理和を計算する。このambiguity はNC-IUB(Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry)(下記) に基づきコードの置換を行う。例えば、DPB1*01011のデータは(DPB1*01011) * (DPB1*01012) 、(DPB1*01011) *(DPB1*02011)....とすべての組み合わせで論理和をとり、コードが違った塩基については、ambiguity (複アミノ酸対応:2つ以上の塩基配列が混じってしまう所)とみなし、下記のNC−IUBに基づいて1文字置換を行う。
【0021】
NC−IUBによる塩基配列コード表現
2もしくは3つの同じ位置の塩基配列データにおいて違いが生じたときには以下の定義にもとずき1文字表現を行う。
【0022】
R = G and A
Y = T and C
W = A and T
S = G and C
M = A and C
K = G and T
B = G and T and C
D = G ans A and T
V = G and A and C
H = A and T and C
N = G and A and T and C
ambiguity を含めて2つの配列の論理和の塩基配列を決定したのが図3である。例えば、(DPB1*01011) * (DPB1*02011) では、最初のアミノ酸の部分の論理和では、一番目の塩基の論理和が、G and C となるので、上記表より S となり、次は、 T and T で T となり、3番目は、G and T で K となり、図3の結果と一致する。
【0023】
すべてのデータの組み合わせにおいて上記操作を繰り返す。
【0024】
このようにして決定されたヘテロ接合のデータは、ホモ接合データとともに図4のように塩基配列データをシリアルにつなげてホモロジー検索可能なデータ形式で保存する。
【0025】
以上の工程により作成されたデータに対し対象となるダイレクトシーケンスデータをホモロジー検索する事により、適合率の高いalleleの番号が表示される。
図5〜図10まではFASTAを利用して当該データにホモロジー検索を行った例である。
【0026】
図5においてOPT値が高いほど相関があることを示している。したがって、このOPT値が所定の値以上であれば、そのOPT値に対応するHLA型(左側に並んでいる11012という値)の適合性が高いという判定が可能となる。
【0027】
ここで、dpb1と記載されている行に配列されているGTGT....という記号が対象となるDNAダイレクトシーケンスデータを示し、その下の 11012等が記載されている行に配列されているデータがデータベース内の塩基配列データを示す。
【0028】
11012 の塩基配列データは対象データとまったく一致しているので相関がもっとも高い。次に、(11011 * 11012) は73列目のデータベース内の塩基配列データが M で対象となるデータが A であるので、異なっているものの、 M は上記NC−IUBの法則により、 A と C が混在しているものをいうので、対象となるデータとなんらかの相関があるといえるので、全くデータが異なっているものよりは相関値が高いことになる。
【0029】
その他のデータについても同様の考え方で相関の高低が決定される。
【0030】
一方、上記のような検索を行う場合には、請求項2で示されるプログラムが記録された記憶媒体を遺伝子データバンクから抗原遺伝子データのホモ接合データ等を入手することができるコンピュータ装置に装填し、ホモ接合データを当該コンピュータに取り込んだ後、この記憶媒体内のプログラムを駆動させれば、HLA型判別用データベースを作成することができる。
【0031】
【発明の効果】
本発明によれば、データベースの中のホモ接合性のデータベースを入手し、ホモ接合のデータの組み合わせをおこない、ヘテロ接合のデータを作るようにしているので、へテロ複合体を含む型での詳細な型認識データを提供でき、当該データベースと検体より求まった塩基配列データをホモロジー検索することによってホモ接合のデータのみでなくへテロ複合体も含めてのHLA型の分別ができる。これにより従来、ホモ接合と既知の一部のへテロ結合体のみでしか分類が出来なかった型認識がすべてのホモ型の組み合わせからなるへテロ複合体を含む型での詳細な型認識ができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】遺伝子データバンクから入手した塩基配列の始端側の一部を示す図である。
【図2】図1の塩基配列から決定ができない配列部分を取り除いた塩基配列データを示す図である。
【図3】2つの配列の論理和の塩基配列をNC−IUBにより決定したデータを示す図である。
【図4】図3で構成されたデータをシリアルに並べた状態を示す図である。
【図5】本発明で構成された塩基配列データに対してホモロジー検索を行った結果を示す図である。
【図6】図5からの続き図である。
【図7】図6からの続き図である。
【図8】図7からの続き図である。
【図9】図8からの続き図である。
【図10】図9からの続き図である。
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The human leukocyte antigen (HLA) gene, which is a human tissue-synthesizing gene complex, is strongly involved in the immune response and is deeply involved in the appropriate synthesis of transplanted organs during organ transplantation. ing. The present invention relates to an HLA Class I and Class II type determination method and creation of a database to be used.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, HLA typing has been performed using serological or cytological methods. That is, DR, DQ antigens of HLA Class I antigens A, B and C and Class II antigens are a lymphocyte disorder test method which is one of serological methods using specific antibodies and complements for each antigen. Has been judged by. Among the Class II antigens, the DP antigen has been typed by the Primed Limhocyte Typing (PLT) method, which is one of the cell culture methods.
[0003]
However, these methods have problems in the maintenance and supply of specific antibodies in the lymphocyte injury test, and it takes time and labor to make a determination in PLT, and the accuracy of the determination is not always satisfactory.
[0004]
Furthermore, identification of the HLA gene and further cloning of the gene have been carried out, and HLA typing at the gene level has been carried out. However, most of them discriminate HLA types from differences in the restriction enzyme cleavage patterns of genes. In recent years, standard data that has been registered by performing homology search on databases registered in gene databanks (DDBJ, EMBL, Genbank) by direct sequencing of DNA sequences involved in HLA due to advances in molecular biology It is displayed from the thing with high similarity.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, this data bank contains only homozygous data and newly registered heterozygous data for the registered HLA Class I and CLASS II. Even if it is desired to use for HLA type determination, completely different data may be retrieved.
[0006]
In view of the above-mentioned problems, the first object of the present invention is to create a database of heterocomplexes composed of known homozygous combinations when using a direct sequence in the HLA type determination method. Therefore, the second problem is to perform homozygous and heterozygous type determination and perform accurate HLA type determination.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The method for creating an HLA type discrimination database according to the invention of claim 1 is characterized in that homozygosity data of antigen gene data is arranged in units of antigens, and amino acids so that there are no undecided portions in the base sequences on the start and end sides. In the unit, the same place is deleted for all alleles up to the maximum region where the base sequence has not been determined, and two data are multiplied to form a heterozygote. According to IUB, the data is replaced with a one-character code to create a hetero-complex data of one-character expression.
[0009]
Furthermore, the HLA type discriminating method according to the invention of claim 2 discriminates the optimum HLA type by extracting from the data created by the above method from the data highly correlated with the target DNA sequence data. It is characterized by.
[0010]
According to the first aspect of the present invention, detailed type recognition data in a type in which the type of HLA includes a hetero complex, which can be searched using a computer, can be provided, and can be classified into many types. it can.
[0012]
In the HLA type discriminating method of claim 2, by performing homology search using the database created by the invention of claim 1, it is possible to accurately determine whether or not the gene type is compatible with organ transplantation. Can be extracted.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0014]
First, gene data banks (DDBJ, EMBL, Genbank, etc.) to HLA Class I (A, B, C) and Class II (DPA, DPB, DRA, DRB, DQA, DQB, DMA, DMB) and other homozygotes related to necessary regions Obtain base sequence data.
[0015]
Fig. 1 shows a part of the beginning of an example of the obtained homozygous nucleotide sequence data. Here, AGG and the like represent the nucleotide sequence, and each of the nucleotide sequence data, such as AGG GCC, in amino acid units. The left column shows the gene type (HLA type).
[0016]
In the figure, the “-” mark means the same as the uppermost sequence, and the “*” mark means that the base sequence has not been determined.
[0017]
Next, all alleles are removed in amino acid units so that there are no portions where the base sequence is not determined at the beginning and end of the base sequence (up to the portion marked with * in FIG. 1).
[0018]
In the case of FIG. 1, DPB1 * 0801 is not determined up to 21 bases. Therefore, up to 7 amino acids are not determined. In this case, 1 to 7 amino acid units are deleted for all data, and the terminal side is similarly processed in the same manner.
[0019]
This result is shown in FIG. 2, which shows a part of the DPB1 on the start end side, and it can be seen that the sequence portion that cannot be determined from the start end side is removed.
[0020]
In order to synthesize heterojunction data from the state of FIG. 2, the logical sum of the two arrays is calculated in a form including ambiguity in all combinations. This ambiguity performs code substitution based on NC-IUB (Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry) (below). For example, DPB1 * 01011 data is (DPB1 * 01011) * (DPB1 * 01012), (DPB1 * 01011) * (DPB1 * 02011) .... Is regarded as ambiguity (corresponding to multiple amino acids: where two or more base sequences are mixed), and single character substitution is performed based on the following NC-IUB.
[0021]
When there is a difference in the base sequence code expression 2 or three base sequence data at the same position by NC-IUB, one character expression is performed based on the following definition.
[0022]
R = G and A
Y = T and C
W = A and T
S = G and C
M = A and C
K = G and T
B = G and T and C
D = G ans A and T
V = G and A and C
H = A and T and C
N = G and A and T and C
FIG. 3 shows the logical base sequence of two sequences including ambiguity. For example, in (DPB1 * 01011) * (DPB1 * 02011), the logical sum of the first amino acid part is G and C, so S from the above table. T and T become T, and the third becomes G and T and K, which agrees with the result of FIG.
[0023]
The above operation is repeated for all data combinations.
[0024]
The heterozygous data determined in this way is stored in a data format that allows homology search by serially connecting the base sequence data as shown in FIG. 4 together with the homozygous data.
[0025]
By performing a homology search on the target direct sequence data with respect to the data created by the above steps, an allele number having a high matching rate is displayed.
FIG. 5 to FIG. 10 are examples in which a homology search is performed on the data using FASTA.
[0026]
FIG. 5 shows that there is a correlation as the OPT value is higher. Therefore, if the OPT value is equal to or greater than a predetermined value, it is possible to determine that the suitability of the HLA type (the value 11012 arranged on the left side) corresponding to the OPT value is high.
[0027]
Here, the GTGT .... symbol arranged in the line described as dpb1 indicates the target DNA direct sequence data, and the data arranged in the line described below as 11012 etc. Shows the nucleotide sequence data in the database.
[0028]
Since the base sequence data of 11012 is exactly the same as the target data, the correlation is highest. Next, (11011 * 11012) is different because the base sequence data in the database of the 73rd column is M and the target data is A, but M is different according to the above NC-IUB law. Therefore, it can be said that there is some correlation with the target data. Therefore, the correlation value is higher than that of data completely different.
[0029]
For other data, the level of correlation is determined in the same way.
[0030]
On the other hand, when performing the search as described above, the storage medium in which the program shown in claim 2 is recorded is loaded into a computer device that can obtain homozygous data of antigen gene data from the gene data bank. If the homozygous data is taken into the computer and then the program in the storage medium is driven, an HLA type discrimination database can be created.
[0031]
【The invention's effect】
According to the present invention, the homozygous database in the database is obtained, the homozygous data is combined, and the heterozygous data is created. Type recognition data can be provided, and by homology searching the base sequence data obtained from the database and the specimen, HLA type including not only homozygous data but also heterocomplexes can be distinguished. This makes it possible to perform detailed type recognition in a type that includes a heterocomplex consisting of a combination of all homotypes, which can be classified only with homozygous and some known heteroconjugates. .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a part of a base sequence obtained from a gene data bank on the start end side.
FIG. 2 is a diagram showing base sequence data obtained by removing a sequence portion that cannot be determined from the base sequence of FIG.
FIG. 3 is a diagram showing data obtained by determining a logical OR base sequence of two sequences by NC-IUB.
4 is a diagram illustrating a state in which the data configured in FIG. 3 is serially arranged. FIG.
FIG. 5 is a diagram showing the results of a homology search performed on the base sequence data configured in the present invention.
FIG. 6 is a continuation view from FIG. 5;
FIG. 7 is a continuation view from FIG. 6;
FIG. 8 is a continuation view from FIG. 7;
FIG. 9 is a continuation view from FIG. 8;
FIG. 10 is a continuation view from FIG. 9;

Claims (2)

抗原遺伝子データのホモ接合性のデータを抗原単位で並べて記憶させる記憶手段と、HLA型判別用データを記憶させるデータベースと、2つの塩基配列データを掛け合わせ各々の塩基コードの違った部分はNC−IUBに従い1文字のコードに置き換える演算手段とを用い、コンピュータを利用したHLA型判別用データベース作成方法において、
前記コンピュータは、
前記記憶手段に記憶されたデータ列における始端および終端側の塩基配列において、決定されていない部分がないようにアミノ酸単位で、上記塩基配列が決定されていない最大の領域までをすべてのalleleについて同一場所を削除する第1ステップと、
前記第1ステップで作成されたデータ列のうち2つのデータ列を前記演算手段により1文字表現のヘテロ複合体のデータを作成して前記データベースに記憶させる第2ステップとを実行することを特徴としたHLA型判別用データベース作成方法。
The storage means for storing homozygous data of antigen gene data arranged in units of antigen, the database for storing HLA type discrimination data, and the two base sequence data are multiplied by NC- In the method of creating a database for HLA type discrimination using a computer, using arithmetic means for replacing with a one-character code according to IUB,
The computer
In the base sequence on the start and end sides in the data sequence stored in the storage means, all the alleles are the same up to the maximum region where the base sequence is not determined in amino acid units so that there is no portion that has not been determined A first step of deleting a place;
Executing a second step of creating data of a hetero-complex of one character representation of the two data strings out of the data strings created in the first step and storing the data in the database. HLA type discrimination database creation method.
抗原遺伝子データのホモ接合性のデータを抗原単位で並べて記憶させる記憶手段と、HLA型判別用データを記憶させるデータベースと、2つの塩基配列データを掛け合わせ各々の塩基コードの違った部分はNC−IUBに従い1文字のコードに置き換える演算手段とを用い、コンピュータを利用したHLA型判別用データベース作成方法において、
前記コンピュータは、
前記記憶手段に記憶されたデータ列における始端および終端側の塩基配列において、決定されていない部分がないようにアミノ酸単位で、上記塩基配列が決定されていない最大の領域までをすべてのalleleについて同一場所を削除する第1ステップと、
前記第1ステップで作成されたデータ列のうち2つのデータ列を前記演算手段により1文字表現のヘテロ複合体のデータを作成して前記データベースに記憶させる第2ステップと、
前記第2ステップによりデータベースに記憶されたデータのうち対象となるDNAシーケンスデータとの相関の高いデータから抽出する第3ステップとを実行することを特徴とするHLA型判別方法。
The storage means for storing homozygous data of antigen gene data arranged in units of antigen, the database for storing HLA type discrimination data, and the two base sequence data are multiplied by NC- In the method of creating a database for HLA type discrimination using a computer, using arithmetic means for replacing with a one-character code according to IUB,
The computer
In the base sequence on the start and end sides in the data sequence stored in the storage means, all the alleles are the same up to the maximum region where the base sequence is not determined in amino acid units so that there is no portion that has not been determined A first step of deleting a place;
A second step of creating data of a hetero-complex of one character representation of the two data strings out of the data strings created in the first step and storing the data in the database;
An HLA type discriminating method comprising: performing a third step of extracting from data stored in a database in the second step from data highly correlated with target DNA sequence data.
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