腸内細菌が食物繊維の微生物発酵によって産生する短鎖脂肪酸は，宿主細胞のエネルギーとして利用されている他，免疫系や代謝系を制御する役割を担っている．特に短鎖脂肪酸の一つである酪酸は，大腸で制御性T細胞を誘導することで，腸内細菌に対する免疫応答を抑制する共生因子として機能している．酪酸は絶食時や食物繊維不在の際にも産生されることから内因性の発酵基質が存在することが示唆されてきた．本研究では内因性発酵基質としてのムチン糖鎖の重要性とその生理学的意義を検証した．さらに潰瘍性大腸炎患者では腸内共生異常に伴い，ムチン糖鎖利用能が低下することで酪酸産生が低下することが示唆された．Short-chain fatty acids (SCFAs) are produced by intestinal microbiota through microbial fermentation of die-tary fibers. SCFAs not only serve as nutrients in colonic epithelium, but also regulates host metabolism and immunity. Butyrate, a SCFA, serves as a symbiotic factor by inducing regulatory T cells in the colon. Because a substantial amount of butyrate is produced in the gut lumen even in the absence of dietary fibers, it has been postulated that there is an endogenous fermentation source. We here found that mucin O-glycans are utilized by intestinal microbiota as an endogenous substrate to produce butyrate. In uncreative colitis patients, this pathway was compromised due to intestinal dysbiosis.本研究では，高分子液体中でのナノスケールでの熱物性評価を単一分子計測法（Single-Molecule Tracking; SMT）を用いて行うことを目的としている．このために，従来のSMT解析手法である平均二乗変位による分子軌跡内で平均化されたデータ解析を高度化することを目指し，機械学習を利用した解析手法の開発を実施した．機械学習を用いた解析手法により，単一分子軌跡内での状態数と状態間遷移の推定を行うことができるようになった．この検証実験として，蛍光分子をプローブ分子として混入した高分子膜においてSMT計測を実施した．得られたSMT計測結果に提案手法を用いることにより，高分子液体膜中におけるサブマイクロメートルスケールでの空間不均一性の存在を示した.The goal of this study is to analyze nanometer scale thermal properties of polymer layer by the single-molecule tracking method. As an analysis method for the SMT trajectory data, mean-squared displacement (MSD) is widely used, where the data is averaged in the whole trajectory. To obtain the detailed mechanics of the particle motion, we propose a novel approach to analyze random walks using a machine-learning method. Our method provides the number and the most probable sequence of diffusive states from the trajectory obtained by the SMT method. Then, we demonstrate an application of our method to the analysis of experimentally obtained SPT data. We found that there were some diffusive states in the polymer layer investigated in this study.42長谷 耕二40KojiHASE松田 佑41Yu MATSUDA腸内細菌と宿主細胞の相互作用による腸内共生システム成立の分子機構 (2017年採択)Establishment of intestnal symbiosis through host-microbe interaction(Project 2017)統計的機械学習と単一分子計測技術の融合による高分子過冷却液体のナノ計測と物性評価に関する研究 （2017年採択）Nano-scale measurement and thermo-physical property of polymers in super-cooled melt using single-molecule tracking assisted by statistical machine learning (Project 2017)旭硝子財団 助成研究成果報告（2019）
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