Kyoto University 21st Century COE Program Genome Science 21世紀COEプログラム「ゲノム科学の知的情報基盤・研究拠点形成」
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ケモゲノミクス環境ゲノミクス薬理ゲノミクス
事業推進担当者
藤井 信孝
富岡 清
竹本 佳司
阿久津 達也
馬見塚 拓
馬見塚 拓
京都大学 化学研究所
バイオインフォマティクスセンター
特任助教授

馬見塚 拓

 プロテオームとはタンパク質による生体活動の全体像であり、我々の目的はプロテオームを中心とした生命現象に関連して蓄積されたデータから有用な知識や情報を抽出・解析するための先端情報科学技術を提案・開発し、それらの応用から生物学等の関連分野、特に薬学・医学に貢献することにある。プロテオームにおいては、タンパク質とともにタンパク質機能に触媒される低分子化合物の化学反応が中心的役割を果たす。創薬科学を念頭においた場合にこのような低分子化合物及びその化学反応の解析が重要であり、我々が進めてきたこれらに関連する研究例を以下2点挙げる。


グラフ理論による化合物記述子の開発

グラフ理論において「木幅(tree-width)」と呼ばれるグラフの複雑さの尺度が知られている。木幅はグラフの木への近さを表す尺度であり、ノード数nのグラフに対し、木であれば1、環状の部分構造を持てば2、完全グラフであればn-1となる。そこで、化合物の化学式の平面構造をグラフとみなし、生体内化合物及びそれらの化学反応と木幅の関係から木幅による化合物記述の有用性を示した。より具体的には、木幅を変化させる反応の酵素種類は限られたEC番号を持つ酵素に集中する、また、代謝パスウェイをグラフとみなした場合に木幅を変化させる反応をこのグラフから除去するとグラフ結合性が大きく変化する、等が挙げられる。

図1
図1 木幅


マイクロアレイデータからの代謝パスウェイの推定

 代謝パスウェイデータベースは文献の生体内化学反応情報から作られており、ある条件において各パスが有効か否かという情報は提供されないことが多い。そこで、既存のパスウェイに対してマイクロアレイデータにより生体内で実際に有効なパスを抽出する手法を構築した。提案手法は、パスウェイを混合マルコフモデルとみなしマイクロアレイデータからその確率パラメータを推定することにより有効パスを抽出する。モデルパスウェイとして解糖系の一部を用いた実験により有効パスの抽出のみならずパス上の遠距離相互作用(遠距離に位置する反応間における酵素の選択性)が抽出でき手法の有用性を確認した。
図2
図2 得られた3種類の代謝パスパターン

図3
図3 T3P1→13PDGと2PG→PEP間の遠距離相互作用

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