目的の組織と他の組織（特異性確認のため）で標的遺伝子をqPCRして特異的にKOされているかは確認はしますが、それと個体ごとの表現型の関連を調べることは自分ならしないです。
AIを頼って、あまりこういった研究がされていない事について聞いてみると、
1. 組織特異的ノックアウトの基本的な確認だけで十分とされる傾向
組織特異的に遺伝子がノックアウトされているかをPCRなどで確認し、その分子レベルのデータと表現型データを別々に解析するだけでも、表現型の違いや機能の異常を評価することが比較的簡便かつ実用的です。このため、ノックアウト効率の個体差を定量化し、その相関まで掘り下げる細かな解析を行わない研究も多いです。
2. 個体間や組織内のノックアウト効率のばらつきを詳細に計測し、相関解析することの困難さ
ノックアウト効率を正確に定量化するためには、組織ごとのDNAレベル（Genotyping PCRやqPCR）、mRNAレベル、タンパク質レベルの多角的な解析を要し、労力やコストがかかります。また、効率のばらつきを統計的に取り扱うために十分なサンプル数と精度の高いデータが必要で、実験設計が複雑になることも論文が少ない理由の一つです。
3. 研究目的やデザインの多様性
多くの研究では「完全ノックアウト」と「コントロール」間での表現型比較に注力することが多く、部分的なノックアウト効率のばらつきと連続的な表現型の相関関係を探るよりも明確な二者比較の方が解析が簡便かつ結果も分かりやすい利点があります。
4. 技術的・方法論的な制約
ノックアウト効率を定量的に測り、かつそれを代謝などの複雑な生理現象と高精度に関連付けるためには、分子生物学的手法だけでなく、生理学的検定や統計解析の高度な組み合わせが必要であり、それらの統合はまだ一般的には高度な技術とされています。
まとめると、組織特異的にノックアウトが確認できていれば、基本的にはそれぞれのグループで表現型解析ができるため、効率のばらつきを精密に定量化し相関解析するニーズや作業負担が比較的小さいことが、こういった解析が少ない一因です。また、技術的・実験デザイン上のハードルも大きいため、目的に応じて省略されることが多いと考えられます。 |
|
このスレッドをはてなブックマークに追加