異なるメラトニン環境で成熟したウシおよびヒトの卵母細胞の新しい分類器オルソログ

Novel classifier orthologs of bovine and human oocytes matured in different melatonin environments.

• Thanida Sananmuang
• Denis Puthier
• Catherine Nguyen
• Kaj Chokeshaiusaha

抄録

メラトニンは、インビボおよびインビトロで成熟した卵母細胞の発生能力に影響を与えることが実証されている。また、メラトニンは哺乳類の種間で卵子特異的な遺伝子発現パターンを調節している。研究系の違いにより、メラトニンレベルが変化する環境下で成熟した卵子を普遍的に分類できる哺乳類の相同遺伝子である分類子オルソログの同定はまだ限られた研究しか行われていない。本研究では、このようなオルソログを解明するために、メラトニン濃度の低い環境下で成熟したウシ卵母細胞と、メラトニン濃度の高い環境下で成熟したヒト卵母細胞を対象に、種を超えた転写プロファイリングのメタ解析を行った。ウシおよびヒト卵母細胞のRNA-SeqデータをSequence Read Archiveデータベースから取得し、前処理を行った。使用したデータセットは、メラトニン非存在下で培養して得られたウシ卵母細胞と、高齢の患者から得られたヒト卵母細胞のデータセットを、低メラトニン環境下（Low）の卵母細胞とみなした。10-9Mメラトニン中で培養したウシ卵母細胞と若い患者のヒト卵母細胞からのデータセットを高メラトニン環境下の卵母細胞とみなした（高）。低メラトニン環境と高メラトニン環境で異なる発現を示すオルソログ候補を線形モデルで選択し、ゼロインフレーション回帰分析でさらに検証した。検証したオルソログのメラトニン環境の分類器としてのポテンシャルを決定するためにサポートベクターマシン(SVM)を適用した。得られた結果から、線形モデル解析により、メラトニン環境が低い環境と高い環境で異なる284個のオルソログ候補が同定された。そのうち、ゼロインフレーション回帰分析（FDR≦0.05）で検証されたオルソログは15個のみであった。検証されたオルソログをSVMの分類器として利用することで、メラトニン環境に応じた卵子学習データセットを正確に分類することができた（誤分類率<0.18、曲線下面積>0.9）。結論として、異なるメラトニン環境下で成熟した卵母細胞の新しい分類器オルソログを同定するための種間RNA-Seqメタ解析は、本研究で成功裏に実証され、将来の生物学的レベルでの研究のための候補オルソログを提供することができた。このように検証されたオルソログは、標的卵母細胞におけるメラトニンの充足度についての貴重なエビデンスを提供し、メラトニン補給の決定を示唆する可能性がある。

It has been demonstrated that melatonin influences the developmental competence of both in vivo and in vitro matured oocytes. It modulates oocyte-specific gene expression patterns among mammalian species. Due to differences among study systems, the identification of the classifier orthologs-the homologous genes related among mammals that could universally categorize oocytes matured in environments with varied melatonin levels is still limitedly studied. To gain insight into such orthologs, cross-species transcription profiling meta-analysis of in vitro matured bovine oocytes and in vivo matured human oocytes in low and high melatonin environments was demonstrated in the current study. RNA-Seq data of bovine and human oocytes were retrieved from the Sequence Read Archive database and pre-processed. The used datasets of bovine oocytes obtained from culturing in the absence of melatonin and human oocytes from old patients were regarded as oocytes in the low melatonin environment (Low). Datasets from bovine oocytes cultured in 10-9 M melatonin and human oocytes from young patients were considered as oocytes in the high melatonin environment (High). Candidate orthologs differentially expressed between Low and High melatonin environments were selected by a linear model, and were further verified by Zero-inflated regression analysis. Support Vector Machine (SVM) was applied to determine the potentials of the verified orthologs as classifiers of melatonin environments. According to the acquired results, linear model analysis identified 284 candidate orthologs differentially expressed between Low and High melatonin environments. Among them, only 15 candidate orthologs were verified by Zero-inflated regression analysis (FDR ≤ 0.05). Utilization of the verified orthologs as classifiers in SVM resulted in the precise classification of oocyte learning datasets according to their melatonin environments (Misclassification rates < 0.18, area under curves > 0.9). In conclusion, the cross-species RNA-Seq meta-analysis to identify novel classifier orthologs of matured oocytes under different melatonin environments was successfully demonstrated in this study-delivering candidate orthologs for future studies at biological levels. Such verified orthologs might provide valuable evidence about melatonin sufficiency in target oocytes-by which, the decision on melatonin supplementation could be implied.

Copyright © 2020 Elsevier Inc. All rights reserved.