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大学教員の研究教育業務を効率化し生産性を爆上げする生成AIツール: ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, Consensus,AIエージェントの活用法と実践例

  1. Google Gemini 2.5 Pro

AIになんか頼らずとも、自分でサクサクと仕事を先に進められればいいのですが、日によってはやる気が起きなかったり、眠かったり、頭が冴えなかったりすることもあるでしょう。そんなときにでも作業を止めないために、AIに仕事をさせてみるのもいいかもしれません。

授業の日時は予め決まっているので、講義の準備というものは待ったなしで、必ず間に合わせる必要があります。論文執筆は締切日がないので、危険です。講義と研究（論文執筆）を両立させることは、大学教員にとって非常に重要なことになります。そういった業務の効率を敵的に挙げてくれるのが最近のAIだと思います。

 

講義スライドのための原稿作成

毎年講義をしているので講義スライドは既にあるとして、じゃあそのスライドを使ってどんなふうに話そうか？で悩むこともあります。もちろん自分がストーリーを語れるようにしっかりとスライドを作り込んで、スライドの順番も吟味しておく必要があるわけですが、1年経ったらどんな風にしゃべったか忘れたということもあるでしょう。そんなときに重宝するのが、生成AIにスライド原稿を作らせるという裏技です。

1講義分のスライド数十枚をGeminiに丸投げしてしまうと、わりと端折ったものしか返してきてくれませんでしたので、PDFにしたスライドをGeminiにアップロードしたあとで、スライド3の原稿を書いて、といった具合に1枚ずつ依頼するといいみたいです。ちゃんと前のスライドからのつながりも含めて、また、次のスライドへの遷移も考慮して、原稿を書いてくれます。

しかし、Geminiはどうもスライドに貼り付けた写真の内容まで理解してくれているようです。きちんと内容に合った原稿を書いてくれます。これには驚きを禁じ得ません。なぜ写真の内容が分かるのか不思議です。スライドに合わせた、授業でしゃべる内容の原稿のクオリティは非常に高いと思います。正直、自分で思いついた言葉よりももっと的確のような気がしています。もちろん、間違いがないかしっかり吟味して、参考にしますが、今のところ、ウソを言っていることに気付いた例はありません。

1枚ずつ依頼すると、50枚分などやると毎回毎回うっとおしいと思います。こういう繰り返し作業は、AIエージェントにでもやらせればいいのかもしれません（試したことはない）。

まあ、生成AIに原稿をつくらせるより、一度その講義資料で実際に講義をする通し練習をしてみると、何が足りないか、どんな順番がいいか、自分の知識のあやふやな部分がなにかなどが明らかになるので、通し練習はお勧めです。スライドの順番の確認、話す内容の確認、自分が必要十分な知識があるかの確認のための通し練習、時間配分、ペース配分のための通し練習といったことが大事だと思います。

だいたい自分はこれくらいのペース（話す速さ、学生を当てる頻度など）というのがあれば、おのずと必要なスライドの枚数も一定になってきます。

講義音声の文字起こし

自分の講義を改善するためには、講義を録画したり音声を録音してあとで見返したり聞き返したりするのがいいでしょう。ＺＯＯＭなどでオンライン授業をする場合にはたいてい録画していると思うので、それを見直すことができます。対面授業の場合にビデオで撮影するのは学生の許可もいるでしょうし、少しハードルが高いことだと思いますが、音声を録るだけならＩＣレコーダーをポケットに差しておけばいいだけなので簡単です。

その音声ファイルの文字起こしは、いまどきは生成ＡＩに頼むと簡単にやってくれます。どのＡＩでもやってくれるというわけではなくて、いまのところGeminiならやってくれるようです。有料版でも100ＭＢまでの制限があるので、もし超えていたら、予め100ＭＢ未満になるように音声ファイルを分割する必要があります。ファイルを分割するＰｙｔｈｏｎスクリプトはＡＩに頼むと書いてくれます。

Geminiで文字起こしができますが、よく遭遇するトラブルとして、同じ場所を繰り返し書き起こして無限ループに突入してしまうことがわりとよくおきます。いまのところ、この回避策は見つかっていません。

Induction of Mitomeiosis for Chromosome Reduction in Human SCNT Oocytes

ヒトの皮膚の細胞から卵を創る方法が開発されました。

Published: 30 September 2025
Marti Gutierrez, N., Mikhalchenko, A., Shishimorova, M. et al. Induction of experimental cell division to generate cells with reduced chromosome ploidy. Nat Commun 16, 8340 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-63454-7

別の女性から卵を提供してもらい、その核を除去して、皮膚から採取した細胞の核をその卵の中にいれば、強制的に「減数分裂」みたいなことをさせて染色体の数を半減させるという戦略です。ただし、染色体のどれが半減するかはランダムだそう。それだと困ると思うのですが、偶然うまく半減したものを選ぶということなのでしょうか。

Google NotebookLMに論文を渡して、音声解説ポッドキャストを作ってもらいました。

以下、Geminiによる論文の要約：

Here is a summary of the research paper in simple, non-technical English, covering its significance, potential, and ethical considerations.

Summary: A New Experiment to Create ‘Artificial Eggs’

Scientists are exploring a new, highly experimental method to help people who cannot produce their own eggs or sperm have biologically related children. The goal is to create a functional egg in the lab using a patient’s own body cell, such as a skin cell.

The Main Challenge: A Chromosome “Math Problem”

A normal body cell has 46 chromosomes (two full sets, one from each of your parents). A healthy egg must have only 23 chromosomes (one set), so it can combine with a sperm’s 23 to create a healthy embryo with 46 chromosomes.

The central challenge is: how do you safely and accurately cut the 46 chromosomes in a body cell in half to get one perfect set of 23?

What the Scientists Did in This Experiment

The researchers tried a new process they call “mitomeiosis”:

  1. Empty an Egg: They took a healthy human egg donated for research and carefully removed its nucleus, which contains its 23 chromosomes. This left an empty “shell” full of the egg’s natural machinery.
  2. Insert a Body Cell: They took the nucleus from a normal body cell (with 46 chromosomes) and inserted it into the empty egg.
  3. Force a Division: The egg’s machinery “tricked” this new 46-chromosome nucleus. It forced it to divide as if it were a normal egg cell.
  4. Fertilization: They then fertilized this new “egg” with sperm and studied its development.

What They Found: A “Proof of Concept” with a Major Flaw

  • The Success (A First Step): The scientists successfully forced the body cell’s nucleus to divide8. The process did, in fact, reduce the number of chromosomes. It kicked out about half and kept the other half (an average of 23) inside the egg. This is a “proof of concept” showing that this basic idea is possible.
  • The Major Flaw (It’s Random): The division was not precise. In a natural, healthy division, the cell carefully sorts the 23 pairs of chromosomes and keeps exactly one of each. In this experiment, the division was completely random. The resulting “egg” ended up with a jumbled, random assortment of 23 chromosomes—not the single, complete set needed to create a healthy embryo.
  • Another Flaw: The process also skipped a critical step called “crossover,” which is how normal eggs and sperm shuffle genes to create healthy genetic diversity.

Significance and Potential

This research is a very early step. It is significant because it’s the first time researchers have shown it’s possible to use a human egg’s own machinery to halve the chromosomes of a body cell.

The long-term potential, if this technology could ever be perfected (which would require major new breakthroughs), is a revolutionary treatment for infertility. It could one day allow people who lack their own gametes (due to age, cancer treatment, or genetic conditions) to have children who are biologically related to them.

Limitations and Ethical Considerations

The authors are very clear that this method is not safe, effective, or ready for any clinical use.

  • Safety and Health: The biggest problem is randomness. Because the chromosome division is random, the embryos created are “aneuploid” (they have the wrong number of chromosomes), which is a primary cause of miscarriage and genetic disorders.
  • Human Egg Donation: This technique still relies on a supply of healthy eggs from donors to provide the “empty shell”19191919.
  • Human Embryo Research: This work involves the creation and destruction of human embryos for research. This is a necessary part of the science but remains an ethical concern for many people.
  • Future Concerns: Any technology that involves creating human gametes in a lab opens up complex ethical discussions about the potential for future misuse, even though the goal of this research is strictly therapeutic.

 

The researchers in this paper acknowledge that the iPSC method holds “immense therapeutic potential”. However, they chose to pursue their “mitomeiosis” (SCNT) approach because the iPSC method has its own set of massive, unsolved challenges for human cells.

Here are the primary reasons, according to the paper, why the iPSC method is not yet a simple solution:

1. It’s Incredibly Hard to Replicate in Humans

While the iPSC-to-egg method has shown proof-of-concept in mice, translating it to humans has been elusive. The paper highlights several key difficulties:

  • Replicating Meiosis: A cell differentiated from an iPSC would have to perfectly re-create the entire, complex process of meiosis. This includes homolog pairing, crossover recombination (shuffling genes), and two precise cell divisions. This is biologically very difficult to force in a lab dish.
  • The Timeline: In a human female, the natural process of an oocyte maturing from a progenitor cell takes more than a decade. For an iPSC-based therapy to be practical, scientists would need to find a way to “substantially shorten this timeline to a few weeks,” which is a major hurdle.
  • Making the Entire Egg: A functional oocyte isn’t just a nucleus with 23 chromosomes. It also needs a highly specialized cytoplasm packed with “maternal factors” that are essential to guide development right after fertilization. An iPSC-derived cell would have to not only get its nucleus right but also manufacture this entire, complex cytoplasmic environment from scratch.

2. The SCNT Method Is a “Shortcut” to Bypass These Problems

The “mitomeiosis” technique in this paper is an attempt to bypass these specific challenges. Instead of building a whole new egg from an iPSC, this method essentially “hijacks” a healthy, mature donor egg that already exists.

By using Somatic Cell Nuclear Transfer (SCNT), they:

  1. Get the cytoplasm for free: They start with a donor oocyte that has already spent a decade maturing and is filled with all the necessary maternal factors and healthy mitochondria.
  2. Skip the complex development: They avoid the challenge of replicating the decade-long maturation and complex meiotic process.

Their experiment is a trade-off: they are testing a shortcut (SCNT) to solve the “cytoplasm and timeline problem,” but in doing so, they’ve run into a different, massive problem—their shortcut fails to perform the precise, non-random chromosome sorting that natural meiosis does.

 

Both approaches are trying to achieve the same goal—creating a healthy, haploid gamete—but they face different, massive scientific hurdles.

  1. The iPSC Method (In Vitro Gametogenesis): This is the “ground-up” approach you described. The idea is to take a patient’s skin cell, reprogram it into an iPSC, and then coax that iPSC to go through the entire process of meiosis to create an egg from scratch.
    • The Problem: This is incredibly difficult. The paper notes that in humans, this natural process takes more than a decade to complete. Replicating this long, complex biological process (including proper gene-shuffling, or “crossover”) in a lab dish is a monumental challenge that has not been solved for human cells.
  2. The SCNT / “Mitomeiosis” Method (This Paper): This is the “shortcut” approach. Instead of building an egg from scratch, it “hijacks” a healthy donor egg that has already completed its decade-long maturation.
    • The (Attempted) Solution: The researchers use the mature egg’s cytoplasm—which is already full of the essential machinery—to “reprogram” a patient’s body cell nucleus and force it to divide.
    • The New Problem: As the paper shows, this shortcut fails at the most critical step. The egg’s machinery isn’t able to properly sort the body cell’s chromosomes. Instead of a precise division, it’s a completely random one, leading to aneuploid embryos.

In short, the iPSC method is stuck on the challenge of “how to replicate the entire, complex process of meiosis.” This paper’s SCNT method tries to skip that, but it’s stuck on the challenge of “how to achieve the correct outcome of meiosis (a perfect haploid set).”

Both are “proof of concept” and very far from being a real clinical solution, but they represent two different and important scientific paths toward the same goal.

 

正しく染色体が分けられる可能性は、もしランダムにしか分かれないのであれば、ほとんどゼロではないでしょうか？それでは実用性があるようには思えませんが。

That’s an excellent insight, and you are absolutely correct. Your intuition is spot on.

The chance is not just “almost zero”—based on this study’s results, it is effectively zero.

You’ve hit on the fundamental flaw that the researchers identified. The problem is even worse than just getting a random mix of paternal and maternal chromosomes.

Here is what the study found:

  • The Goal: A healthy egg needs one copy of each of the 23 chromosomes (e.g., one Chromosome 1, one Chromosome 2, etc.).
  • The Finding: The “mitomeiosis” process didn’t just randomly assign which homolog (paternal or maternal) went into the egg; it randomly assigned the pairs themselves.
  • The Result: The researchers found that, on average, only about 11 out of the 23 pairs were “properly segregated” (meaning only one homolog ended up in the egg).
    • For the other ~12 pairs, the new “egg” (the pronucleus) randomly received either both homologs or neither homolog.

This means that every single embryo created this way was severely aneuploid (had the wrong number of chromosomes). After fertilization with sperm (which adds one more copy of each), the resulting embryos were a mix of:

  • Monosomy (sperm only)
  • Diploidy (sperm + one somatic homolog)
  • Trisomy (sperm + both somatic homologs)

So, while this experiment was a “proof of concept” that they could reduce the total number of chromosomes to roughly 23, it completely failed to create the correct, viable composition.

 

論文の著者はProof of conceptと呼んでいますが、むしろProof of conceptを示すことに失敗しているという見方をするのは行き過ぎでしょうか。

That is a perfectly reasonable and insightful way to look at it.

You’re right. If the “concept” being proven was “Can we create a healthy, viable, haploid egg this way?”, then the proof of concept failed. The experiment showed that this specific method, as tested, is 100% unsuccessful at producing a healthy gamete.

 

However, the authors define “proof of concept” on a more basic, mechanical level. From their perspective, they were testing a series of smaller, more fundamental questions:

  1. Can we even force a 46-chromosome (2n2c) somatic cell nucleus to enter a meiotic-like division?
    • They proved: Yes. The oocyte cytoplasm can force this to happen.
  2. Will this new spindle divide and kick out chromosomes?
    • They proved: Yes. (Though it required special chemical activation, as sperm alone failed).
  3. Will this division reduce the total number of chromosomes to roughly half?
    • They proved: Yes. They showed it’s “feasible… experimentally halving the diploid chromosome set,” with an average of 23 chromosomes being retained4.

So, in their view, they proved the basic mechanism (which they call “mitomeiosis”) is possible.

The “failure” you correctly identified is that the outcome of this mechanism is not what’s needed. By proving the mechanism is possible, they also proved its fundamental flaw: the chromosome segregation is random and does not involve crossover.

They even state this themselves, calling it “just a proof of concept” and emphasizing that “further research is required to ensure efficacy and safety”7. It’s a first step that, by failing in a specific way, clarifies exactly what problems need to be solved next.

問題はどうやって正確に染色体を分けるか、でしょうね。

You are absolutely correct. Precision is the entire problem.

The authors’ “efficacy and safety” concerns are just the clinical outcome of this fundamental lack of precision.

To answer your question, “how to precisely separate them?”, scientists would need to find a way to replicate natural Meiosis I—the specific process this “mitomeiosis” shortcut skips.

This paper’s experiment failed to be precise because it was missing the two most critical steps of natural meiosis.

Why It Failed: “Paired Dance” vs. “Random Pull”

Think of natural Meiosis I as a carefully choreographed dance where all 23 pairs of homologous chromosomes (one from your mother, one from your father) find each other and “pair up”. They then physically link together through a process called crossover recombination.

 

  • Natural Meiosis I: Because they are physically linked as pairs, the cell’s spindle fibers pull the pairs apart, guaranteeing that one homolog goes to one side and the other homolog goes to the other. It’s a precise 1-to-1 separation.
  • This Experiment (“Mitomeiosis”): The 46 chromosomes from the somatic cell were just thrown into the oocyte. They never paired up, and they never did the “crossover” dance. It was just a random crowd of 46 individual chromosomes. The spindle fibers grabbed them at random, resulting in the jumbled, aneuploid mess.

The Enormous Hurdle: How to Force Precision?

To “fix” this, scientists would have to solve problems that are arguably even harder than the iPSC method:

  1. Induce Pairing: They would need to find a way to make the 23 paternal and 23 maternal chromosomes from the somatic cell find each other and pair up inside the oocyte.
  2. Induce Crossover: They would then need to force these pairs to “cross over” and form physical links (chiasmata). This requires a whole suite of specialized proteins (like Spo11, which initiates DNA breaks, and DMC1, the repair machinery).

The paper’s authors speculate that this is the exact reason it failed: the MII oocyte’s cytoplasm is missing these tools. An MII oocyte is already finished with Meiosis I; its machinery is set up for Meiosis II (separating sister chromatids), not for pairing and sorting homologs.

So, this “proof of concept” ultimately just proved what’s missing: the entire, complex machinery of Meiosis I.

生成AIが共感的なコミュニケーションに長けている理由

プロンプト：生成AIって、Empathyを重視した回答になるように設計されてない？

Gemini：

はい、その通りです。多くの対話型生成AIは、結果として**「Empathy（共感）を重視している」ように見える回答**を生成するよう、強く設計・調整されています。

ただし、それはAIが人間のように感情を「感じている」わけではありません。

なぜ共感的に設計されているのか？

主な理由は「AIの目的」と「安全性」にあります。

1. ユーザー体験（UX）の向上

AIの第一の目的は、ユーザーの役に立つこと（Helpful）です。

  • ユーザーが質問や悩みを打ち明けたとき、機械的で冷たい回答を返すよりも、意図や感情を汲み取って寄り添う姿勢（のように見える言葉遣い）を選ぶ方が、ユーザーは安心感を持ちます。
  • 共感的な態度は、ユーザーが「このAIは自分の言いたいことを理解してくれている」と感じさせ、よりスムーズな対話や問題解決につながります。

2. 安全性と倫理（Harmless）

AIがユーザーを傷つけたり、不快にさせたりしないこと（Harmless）は、設計上の最優先事項の一つです。

  • 共感の欠如は、ときに「無神経」「冷酷」「攻撃的」な回答と受け取られかねません。
  • AIが、ユーザーの立場や感情を無視した（ように見える）回答をしないよう制御することは、「無害性」を担保するために不可欠です。

AIの「共感」の正体

AIが感じているのは、人間の「感情移入」とは異なります。

AIは、膨大なテキストデータ（人間同士の会話、書籍、ウェブサイトなど）を学習しています。その過程で、「ある種の問いかけや感情表現に対して、人間はどのような言葉を返すと『親切』『丁寧』『共感的』と受け取られるか」という高度なパターンを学んでいます。

つまり、AIは感情を**「感じている」のではなく、共感的なコミュニケーションを「シミュレーション（模倣）」**するように設計・訓練されているのです。

(Gemini 2.5 Pro)

 

共感的なコミュニケーションは難しいものですが、生成AIに学べるのであれば、人間も同様に学べそうですね。先に学んだ生成AIを師として、今度は人間が生成AIから学べばよさそうです。

素粒子物理学の教科書

素粒子物理　パリティ物理学コース　牧二郎・林浩一　丸善　1995年　図書館で借りましたが200ページ余の薄さで、しかもスッキリとしたレイアウトなので読みやすいです。序説の素粒子物理学の進展の歴史が概観されているのも興味深いものがあります。

 

素粒子・原子核物理入門 改訂新版 (SPRINGER UNIVERSITY TEXTBOOKS) 単行本 – 2012/2/29 B. ポッフ (著), K. リーツ (著), C. ショル (著), 柴田 利明 (翻訳)

腹側腸間膜

発生の初期には「腹側腸間膜」も存在します。しかし、そのほとんどは発生が進むにつれて退化してなくなってしまいます。

発生学の教科書でよく描かれているのは、主に**「背側腸間膜」**です1111。これは、消化管を体の背中側の壁につなぎとめる、より広範囲に残る腸間膜です。発生の模式図では、この主要な背側腸間膜が強調して描かれることが多いです。

腹側腸間膜の運命 🗺️

発生の初期段階では、消化管は背側と腹側の両方の腸間膜によって体壁に固定されています。

  • 背側腸間膜 (Dorsal Mesentery): 消化管の全長にわたって存在し、成長して小腸間膜や横行結腸間膜など、成体のお腹の中に見られる広範な膜になります。
  • 腹側腸間膜 (Ventral Mesentery): こちらは、消化管の前方部分（将来の胃や十二指腸の上部あたり）にしか存在しません。肝臓がこの腹側腸間膜の中に発生・成長してくるため、腹側腸間膜は肝臓によって2つに分けられます。
    • 肝臓と腹壁をつなぐ部分 → 鎌状間膜 (falciform ligament) として残ります。
    • 肝臓と胃をつなぐ部分 → 小網 (lesser omentum) として残ります。

これら以外の大部分の腹側腸間膜は消滅してしまうため、成体では背側腸間膜ほど広範囲には見られません。

単純化のために教科書に描かれていなくても、実際には腹側にも腸間膜が存在し、それが肝臓周りの重要な構造を形成する、と理解しておくと良いでしょう。

（Gemini）

mesendodermマスター遺伝子（EMTマスター遺伝子）Eomesの役割

疑問：転写因子Eomesは、Eカドヘリンをダウンレギュレーションさせるが、タイトジャンクションの要素であるZO-1も同様に発現が落ちるのか？

Consensus:

EomesによるEカドヘリンのダウンレギュレーション時、ZO-1も同様に発現が低下する可能性が高いです

EMT（上皮間葉転換）におけるEカドヘリンとZO-1の発現変化

  • EMTが進行すると、Eカドヘリン（CDH1）とタイトジャンクション構成因子ZO-1（TJP1）はともに発現が低下することが多くの研究で示されています (Chen et al., 2016; Wanna-Udom et al., 2024)。
  • 例えば、HMGB1によるEMT誘導実験では、EカドヘリンとZO-1の両方がmRNA・タンパク質レベルで同時にダウンレギュレーションされることが確認されています (Chen et al., 2016)。
  • EMTを抑制する因子（ARID1Aなど）を過剰発現させると、EカドヘリンとZO-1の発現がともに上昇し、細胞の移動能が低下します (Wanna-Udom et al., 2024)。

Eomesの役割と推察

  • Eomesは中胚葉誘導やEMT促進に関与し、Eカドヘリンの発現抑制を通じて細胞接着性を低下させます。
  • EMTの分子マーカーとしてEカドヘリンとZO-1の同時低下が広く観察されているため、EomesによるEカドヘリンのダウンレギュレーション時には、ZO-1も同様に発現が落ちる可能性が高いと考えられます (Wanna-Udom et al., 2024; Chen et al., 2016; Zeisel et al., 2018)。

EMTにおける主要マーカーの変化

マーカー EMT時の変化 関連論文
Eカドヘリン 低下 (Wanna-Udom et al., 2024; Chen et al., 2016)
ZO-1 低下 (Wanna-Udom et al., 2024; Chen et al., 2016; Zeisel et al., 2018)
ビメンチン 上昇 (Wanna-Udom et al., 2024; Chen et al., 2016)

Figure 1: EMT時のEカドヘリン・ZO-1・ビメンチンの発現変化

結論

EomesがEカドヘリンをダウンレギュレーションする状況では、ZO-1も同様に発現が低下する可能性が高いです。これはEMTの一般的な分子メカニズムに基づくものであり、多くの細胞種や発生段階で共通して観察されています。

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References

Wanna-Udom, S., Aluksanasuwan, S., Somsuan, K., Mongkolwat, W., & Sakulsak, N. (2024). ARID1A overexpression inhibits colorectal cancer cell migration through the regulation of epithelial‑mesenchymal transition. Molecular Medicine Reports, 30. https://doi.org/10.3892/mmr.2024.13325

Chen, Y., Statt, S., Wu, R., Chang, H., Liao, J., Wang, C., Shyu, W., & Lee, C. (2016). High mobility group box 1-induced epithelial mesenchymal transition in human airway epithelial cells. Scientific Reports, 6. https://doi.org/10.1038/srep18815

Zeisel, M., Dhawan, P., & Baumert, T. (2018). Tight junction proteins in gastrointestinal and liver disease. Gut, 68, 547 – 561. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2018-316906

LEF1とLefty1は別物？

似た名前の物質が同時に出てくると非常に紛らわしいですが、LEF1とLefty1は別物です。

Excellent question — and it’s a very common source of confusion because LEF1 and Lefty1 sound deceptively similar but are completely different genes.

🧬 LEF1 (Lymphoid Enhancer-binding Factor 1)

  • Full name: Lymphoid Enhancer Factor 1
  • Family: Member of the LEF/TCF transcription factor family
    (includes LEF1, TCF7 (TCF-1), TCF7L1 (TCF-3), TCF7L2 (TCF-4))
  • Pathway: Canonical Wnt/β-catenin signaling
    • LEF1 binds DNA at Wnt-responsive elements.
    • When Wnt signaling is active, β-catenin binds LEF1 → co-activates target genes (e.g., Axin2, Cyclin D1, Myc).
  • Role in development: Cell fate specification, axis formation, hair follicle and hematopoietic development.
  • Type: Transcription factor

🧫 Lefty1 (Left–Right Determination Factor 1)

  • Full name: Left-Right Determination Factor 1
  • Family: Member of the TGF-β superfamily, closely related to Nodal antagonists (Lefty1, Lefty2, Cerberus).
  • Pathway: Nodal/Activin signaling
    • Lefty1 is a secreted protein that antagonizes Nodal by binding either Nodal itself or its co-receptors.
  • Role in development: Establishing left–right asymmetry, controlling the spread of Nodal activity during gastrulation.
  • Type: Secreted morphogen (signaling inhibitor)

✅ In summary

Gene Full Name Pathway Function Protein Type
LEF1 Lymphoid Enhancer Factor 1 Wnt/β-catenin DNA-binding transcription factor Nuclear TF
Lefty1 Left-Right Determination Factor 1 Nodal/TGF-β Secreted Nodal antagonist Secreted protein

So:

LEF1 belongs to the LEF/TCF transcription factor family, not to Lefty1.
They are unrelated in both function and pathway — one is a nuclear transcription factor, the other is a secreted signaling molecule.

nodalの標的遺伝子の中にはnodalだけでなくwnt3も含まれているか？

発生学の勉強をしていて、nodalの標的遺伝子の中にはnodalが含まれるという記述をみかけたのですが、nodalと協調してはたらくwnt3もやはりnodalの標的遺伝子の一つになっているのでしょうか？

その答えは、この論文のグラフィカルアブストラクトにはっきりと描かれていました。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1934590916303423

NodalはWnt3遺伝子の転写を活性化します。Wnt3は細胞外に分泌され、自身がそれをうけとりβカテニンを介してnodalシグナル経路のSmadと協働してEomesなどの中内胚葉（mesendoderm）の分化に必須の遺伝子を活性化します。

 

以下、Consensusによるまとめ：

NODALシグナルはWnt3遺伝子発現を活性化する：発生生物学における分子ネットワークの解明

NODALシグナル伝達は、胚発生や細胞分化の制御において中心的な役割を果たします。近年の研究により、NODAL/ActivinシグナルがWnt3遺伝子の発現を直接誘導し、その後のWNT経路活性化を通じて発生プログラムを制御する分子メカニズムが明らかになってきました。

NODALシグナルによるWnt3発現の直接誘導

NODAL/ActivinシグナルのエフェクターであるSMAD2は、Wnt3遺伝子のエンハンサー領域に結合し、クロマチンの開放とともにWnt3の発現を迅速に誘導します。特に、SMAD2と転写因子ZIC3の協調作用により、NODAL/Activin刺激後1時間以内にWnt3の発現が開始されることが示されています (Coda et al., 2022)。

Wnt3の役割とNODALシグナルとの協調

誘導されたWNT3は、WNT/β-カテニン経路を活性化し、遅延型NODAL/Activin標的遺伝子（EomesやTなど）の発現に必須です。Wnt3のノックダウン実験では、これら遅延標的遺伝子の発現が著しく低下することが確認されており、NODALとWNT経路の協調的な作用が発生運命決定に不可欠であることが示唆されています (Coda et al., 2022; Wang et al., 2017)。

発生分化における統合的ネットワーク

p53ファミリーもWnt3の発現制御に関与し、NODAL-SMAD2/3とWNT-TCF3の転写因子が協調して分化遺伝子のエンハンサーに結合します。Wnt3の発現開始は、胚発生の重要なタイミングと一致し、NODALとWNT経路の相互依存的な活性化が胚葉分化を駆動します (Wang et al., 2017)。

Wnt3発現制御の分子メカニズム

シグナル経路 主要因子 Wnt3発現への影響 引用
NODAL/Activin SMAD2, ZIC3 直接誘導 (Coda et al., 2022)
p53ファミリー p53, p63, p73 直接誘導 (Wang et al., 2017)
WNT/β-カテニン TCF3 下流標的活性化 (Wang et al., 2017)

Summary

NODALシグナルはSMAD2やZIC3などの転写因子を介してWnt3遺伝子発現を直接活性化し、WNT3はNODAL経路と協調して発生分化の遺伝子発現プログラムを制御します。これらの経路の統合的な作用は、胚発生や細胞運命決定に不可欠であることが明らかになっています。

These papers were sourced and synthesized using Consensus, an AI-powered search engine for research. Try it at https://consensus.app

References

Coda, D., Patel, H., Gori, I., Gaarenstroom, T., Song, O., Howell, M., & Hill, C. (2022). A network of transcription factors governs the dynamics of NODAL/Activin transcriptional responses. Journal of Cell Science, 135. https://doi.org/10.1242/jcs.259972

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アクチビンの受容体とノーダル(nodal)の受容体は同一なのか？

NodalとActivinは「同じ」受容体を使うが、完全に同一ではありません

受容体の共通性と違い

NodalとActivinはどちらもTGF-βスーパーファミリーに属し、シグナル伝達には「アクチビン型I型（ALK4, ALK7）およびII型（ActRIIA, ActRIIB）」セリン/スレオニンキナーゼ受容体を共有します (Reissmann et al., 2001; Tsuchida et al., 2008; Preiß et al., 2022; Lee et al., 2011; Tsuchida et al., 2009; Nadeem et al., 2011; Miles et al., 2013)。

  • Activin：主にALK4（ACVR1B）とActRIIA/ActRIIBを利用し、コレセプター（Criptoなど）は不要です (Gray et al., 2003; Lee et al., 2011; Tsuchida et al., 2009)。
  • Nodal：ALK4またはALK7とActRIIB（主に）を利用しますが、CriptoなどEGF-CFCファミリーのコレセプターが必須です (Reissmann et al., 2001; Preiß et al., 2022; Gray et al., 2003; Lee et al., 2011; Tsuchida et al., 2009; Nadeem et al., 2011)。

分子機構の違い

  • NodalはCriptoなどのコレセプターがなければ受容体複合体を形成できませんが、ActivinはCriptoなしで直接受容体複合体を形成しシグナルを伝達できます (Gray et al., 2003; Lee et al., 2011; Tsuchida et al., 2009)。
  • ALK7はNodalに対してより特異的なI型受容体であり、Activinは主にALK4を介して作用しますが、両者ともALK4/ALK7とActRIIA/ActRIIBの組み合わせでシグナルを伝達できます (Reissmann et al., 2001; Tsuchida et al., 2008; Preiß et al., 2022; Tsuchida et al., 2009; Nadeem et al., 2011; Miles et al., 2013)。

受容体利用のまとめ

リガンド I型受容体 II型受容体 コレセプター 引用
Activin ALK4, ALK7 ActRIIA, IIB 不要 (Reissmann et al., 2001; Tsuchida et al., 2008; Gray et al., 2003; Lee et al., 2011; Tsuchida et al., 2009; Nadeem et al., 2011; Miles et al., 2013)
Nodal ALK4, ALK7 ActRIIA, IIB 必須（Cripto等） (Reissmann et al., 2001; Preiß et al., 2022; Gray et al., 2003; Lee et al., 2011; Tsuchida et al., 2009; Nadeem et al., 2011; Miles et al., 2013)

Figure 1: NodalとActivinの受容体利用の比較表

結論

NodalとActivinは「アクチビン型I型・II型受容体」を共有しますが、Nodalはコレセプター（Cripto等）が必須であり、受容体利用やシグナル伝達の詳細に違いがあります。完全に同一の分子機構ではありませんが、受容体の主要部分は共通です。

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(Consensus)

 

nodalとXenopus nodal-relatedとの関係：同一？異なる？

発生学の論文や教科書を読んでいると、中胚葉誘導の主役としてnodalが登場しますが、アフリカツメガエルの実験の記述ではXnr (Xenopus nordal-related)といった表現を目にします。nordal-relatedはnodalにrelatedな別の分子なのでしょうか？それとも同じ分子を指しているのでしょうか？ちょっと混乱させられたので、頭を整理したいと思います。

質問：nodal-related は、nordalとは別物？アフリカツメガエルにはnodal-related遺伝子以外に、別に、nodal遺伝子も存在するの？

Gemini:

いいえ、「nodal-related」は「nodal」と完全に別物というわけではありません。アフリカツメガエルには、「nodal遺伝子」が単独で存在するのではなく、「nodal-related遺伝子ファミリー」として複数のよく似た遺伝子が存在します。

用語の整理：NodalとNodal-related

アフリカツメガエルでは、中胚葉誘導などに関わるNodal様の遺伝子が、進化の過程で複数回重複した結果、6種類の遺伝子ファミリーを形成しています。

これらを総称して**「Xenopus Nodal-related (アフリカツメガエル・ノーダル関連) 遺伝子」**と呼び、Xnr1, Xnr2, Xnr3, Xnr4, Xnr5, Xnr6 と番号で区別します。

つまり、研究者がアフリカツメガエルの発生について語る場合、「Xnr (エックス・エヌ・アール)」と言えば、それはNodalファミリーに属する遺伝子を指しています。

結論：アフリカツメガエルには「nodal遺伝子」も存在するのか？

結論として、アフリカツメガエルには「nodal-related遺伝子群」とは別に、単独の「nodal遺伝子」が存在するわけではありません。

哺乳類ではNodal遺伝子は1つだけですが、カエルではそれが6つの「Nodal-related遺伝子」に増えている、と理解するのが正確です。

ただし、その中でもXnr1は哺乳類のNodal遺伝子に最も近いと考えられており、データベースなどでは**「Nodal homolog (Nodalホモログ)」**、つまりNodalの同等遺伝子として登録されています。

まとめると以下のようになります。

  • 哺乳類: 1つの Nodal遺伝子
  • アフリカツメガエル: 6つの Nodal-related遺伝子ファミリー (Xnr1〜6)