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Masaaki Kotera,
Laboratory of Chemical Life Science,
Bioinformatics Centre, Institute for Chemical Research,
Kyoto University.
ケモインフォマティクス	
  
イントロダクション	
遺伝子	
 タンパク質	
代謝化合物	
パスウェイ	
 機能	
バイオインフォマティクス	
薬物	
システムズバイオロジー	
ケモインフォマティクス
Reference	
  pathways	
  
•  Combined	
  pathways	
  from	
  many	
  organisms	
  
Organic-­‐specific	
  pathways	
  
•  Reconstructed	
  from	
  many	
  evidences	
  such	
  as	
  genome,	
  metabolome,	
  …	
  
KEGG	
  global	
  map	
  
http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
KEGG	
  global	
  map	
  of	
  human	
  
http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
Human	
  metabolome	
  
http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
Human	
  gut	
  meta-­‐metabolome	
  
http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
Why	
  bother	
  with	
  chemical	
  
structures?	
  ①	
  
http://chemgarden.littlestar.jp/
•  Metabolic	
  network	
  is	
  “small	
  world”.	
  
– Jeong	
  et	
  al.,	
  Nature,	
  2000.	
  
– Fell	
  and	
  Wagner,	
  Nature	
  Metabolic	
  Engineering,	
  
2000.	
  
•  No,	
  it	
  is	
  not.	
  
– Ma	
  and	
  Zeng,	
  Bioinforma4cs,	
  2003.	
  
– Arita,	
  PNAS,	
  2004.	
  
Large-­‐scale	
  organizaTon	
  of	
  
metabolic	
  networks	
  
Metabolic	
  world	
  is	
  not	
  small	
  
反応タイプが同じでもドメイン構成が違えばEC
番号が変わってしまう例
Why	
  bother	
  with	
  chemical	
  
structures?	
  ②	
  
http://chemgarden.littlestar.jp/
:
:
:
:
:
:
:
:
1. oxidoreductases
2. transferases
3. hydrolases
4. lyases
5. Isomerases
6. ligases
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.3.1
1.3.2
1.3.3
1.3.5
1.3.1.1
1.3.1.2
1.3.1.3
1.3.1.69 zeatin reductase
Class Subclass Sub-subclass Complete EC number
IUBMB’s	
  Enzyme	
  List	
  (EC	
  numbers)	
  
IUBMB = International Union of Biochemistry and Molecular Biology
EC	
  classificaTon	
  criteria	
  
Class Subclass Sub-subclass Remarks
1. Oxidoreductases Functional groups
of reductants
Oxidants Which compounds are
reductants, or oxidants?
2. Transferases Transferred
groups
Transferred groups in detail From where to where?
3. Hydro-lases Hydrolyzed bond Hydrolyzed bond in detail Nucleases and
peptidases are classified
in much more detail.
4. Lyases Digested bond Types of products Some hydrolase-like
reactions
5. Isomerases Types of
isomeration (RS,
EZ, Redox, Transfer,
Elimation)	
Types of reacting bonds, or
products
Any one-molecular
reactions.
6. Ligases Generated bond Types of substrate Multi-step reactions
SCOPEC	
  
Thioesterase domain
of polypeptide,
polyketide and fatty
acid synthases
Aspartate aminotransferase-
like domain
NAD(P)-binding
Rossmann-fold domain
Phosphotransferases
on alcohol groups
Hydro-lyase
(Trans)glycosidases
Trypsin-like serine
proteases
Alkyl or aryl
transferase
Alcohol dehydrogenase
using NAD(P)+
P-loop containing
nucleoside triphosphate
hydrolases
O- or S-glycosidases
反応タイプが同じでもドメイン構成が違えばEC
番号が変わってしまう例
What	
  is	
  meant	
  by	
  being	
  “similar”?	
  
•  Enzyme	
  “proteins”	
  
are	
  similar	
  
•  Enzyme	
  “reacTons”	
  are	
  
similar	
  
Sequence 3D
Globally Full-length Fold
Locally Motif Cavity
Reaction Substrates
Globally ? ?
Locally ? ?
Why	
  bother	
  with	
  chemical	
  
structures?	
  
http://chemgarden.littlestar.jp/	
① 代謝経路の流れを考える必要
② 酵素「タンパク質」の類似性と酵素「反応」の類似性の区別
Genome	
  annotaTon	
  with	
  chemical	
  point	
  of	
  view	
  	
  
G
E
R
Genes
Enymes
Reactions
Organisms #1
G’
E’
R
#2
Similar
Similar
Identical
KEGG Orthology (KO)
G
E
R
Genes
Enzymes
Reactions
G’
E’
R’
Similar
Similar
Similar
Reaction Class (RC)
Genestoreactions
Reactionstogenes
Sequence similarity groups Reaction similarity groups
ケモインフォマティクスの基礎	
  
•  Chemical	
  data	
  storage	
  and	
  retrieval	
  
– Chemical	
  file	
  formats	
  (SMILES,	
  Molfiles,	
  etc)	
  
– Chemical	
  databases	
  
•  Virtual	
  screening	
  
•  QuanTtaTve	
  structure-­‐acTvity	
  relaTonship	
  
(QSAR)	
  
http://www.amazon.co.jp/dp/4621075527
http://www.amazon.co.jp/dp/4621075527
化学構造フォーマット	
  
•  Chemical	
  line	
  notaTons	
  
– SMILES	
  …	
  Simplified molecular input line entry specification	
  
– SLN	
  …	
  SYBYL	
  Line	
  NotaTon	
  	
  
– InChI	
  …	
  The	
  IUPAC	
  InternaTonal	
  Chemical	
  IdenTfier	
  
•  Chemical	
  table	
  files	
  
–  Molfiles,	
  SDF	
  
– KCF	
  …	
  KEGG	
  Chemical	
  FuncTon	
  
– Protein	
  Data	
  Bank	
  Format	
  	
  
•  Chemical	
  XML	
  
– CML	
  …	
  Chemical	
  Markup	
  Language	
  
http://www.amazon.co.jp/dp/4621075527
IUPAC命名法	
•  InternaTonal	
  Union	
  of	
  Pure	
  and	
  Applied	
  
Chemistry	
  
•  命名の基本:最も長い炭素直鎖に数詞をつけ
て命名する。	
  
•  ちょっとだけ詳しく:	
  	
  
– http://kusuri-jouhou.com/chemistry/
iupac.html	
  
Morgan法	
http://www.amazon.co.jp/dp/4621075527
Morgan法	
http://www.amazon.co.jp/dp/4621075527
KEGG	
  Chemical	
  
FuncTon	
  (KCF)	
  
フォーマットによる
化合物構造表現	
(Hattori et al., 2003)
http://www.amazon.co.jp/dp/4621075527
化学構造フィンガープリント	
Φ(C) = ( 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, … )
代表的なフィンガープリント	
Fingerprints	
 Dimension	
CDK	
  fingerprint	
 1024	
CDK	
  extended	
  fingerprint	
 1022	
CDK	
  graph-­‐only	
  fingerprint	
 1024	
CDK	
  hybridizaTon	
  fingerprint	
 1024	
E-­‐state	
  fingerprint	
 71	
Klekota-­‐Roth	
  fingerprint	
 4860	
MACCS	
  fingerprint	
 164	
PubChem	
  fingerprint	
 879
OpenBabel	
  
•  Free	
  soiware	
  mainly	
  used	
  for	
  converTng	
  
chemical	
  file	
  formats.	
  	
  
•  Available	
  for	
  Windows,	
  Unix,	
  and	
  Mac	
  OS.	
  	
  
•  Distributed	
  under	
  the	
  GNU	
  GPL.	
  
•  hjp://openbabel.org/	
  
http://cdk.github.io/cdk/1.4/docs/api/	
CDKがどんなツールを持
つかなど理解するには、
CDKのサイトからjavadoc
へのリンクをたどるのが一
番早いです。
ChemAxon	
  の	
  Marvin	
  View	
•  Marvin ViewはSDファイルやSmilesなど様々な構造フォー
マットのファイルを読み込み、テーブル形式やグリッド形式で
の表示が行えます。	
•  Marvin Viewはスタンドアロンの構造ブラウジングツールとし
ての利用はもちろん、Webアプリケーションやカスタムアプリ
ケーションに組み込んで利用することもできます。	
•  シンプルなレンダラ―を用いれば数万もの分子を迅速にタイ
ル形式や表形式で表示できます。属性フィールド、分子名、
IUPAC名、SMILESも表示可能です。	
  
•  (無料版でもそこそこ使えます)	
  
•  http://chemaxon.jp/wp/product/marvin-view
化合物データベース	
•  KEGG	
  COMPOUND	
  
–  hjp://www.genome.jp/kegg/compound/	
  
•  ChEBI	
  
–  hjp://www.ebi.ac.uk/chebi/	
  
•  PubChem	
  
–  hjp://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/	
  
•  ChemSpider	
  
–  hjp://www.chemspider.com/	
  
•  ZINC	
  
–  hjp://zinc.docking.org/	
  
•  Chemical	
  Substances	
  Database	
  
–  hjp://www.saglasie.com/tr/chemical/	
  
KEGG	
  
COMPOUND	
  (けぐこんぱうんど)	
生体分子の機能分類に基づいて検
索ができる
(もちろん分子名での検索も可能)。
PubChem	
  
http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
分子量やキラル原子の数、
元素の種類などで分子の検
索ができる(もちろん分子名
での検索も可能)	
(ぱぶけむ)
PubChem	
  
分子量やキラル原子の数、
元素の種類などで分子の検
索ができる(もちろん分子名
での検索も可能)	
「SDF」をクリックするとSDF形式
の化合物構造データが手に入る	
(SDF = mol ファイルの拡張形式)	
(ぱぶけむ)
ChEBI	
  
http://www.ebi.ac.uk/chebi/
(けびぃ、ちぇびぃ)	
分子量や電荷数などの他、
分子描画ツールで分子の検
索ができる(もちろん分子名
での検索も可能)。
ChEBI	
   (けびぃ、ちぇびぃ)	
分子量や電荷数などの他、
分子描画ツールで分子の検
索ができる(もちろん分子名
での検索も可能)。	
ココをクリックするとSDF形
式の化合物構造データが
複数まとめてダウンロード
できる。	
(SDF = mol ファイルの拡張形式)
MassBank	
  
•  MSn	
  の類似スペクトル検索	
  
•  キーワードによるスペクトルの簡易検索	
  
•  イオン、中性脱離分子、分子式による検索	
  
•  部分化学構造式での検索	
  
•  中性脱離分子を利用したMSnのスペクトル検索	
  
•  スペクトル閲覧・比較ツール	
  
•  MSn	
  の類似スペクトル一括検索サービス	
  
•  スペクトルのブラウズ	
  
•  スペクトルのカテゴリ別表示	
  
•  WEB-­‐API	
  による	
  MassBank	
  へのアクセス	
http://www.massbank.jp/ja/database.html より抜粋
MS	
  and	
  NMR	
  databases	
•  MassBank	
  
–  http://www.massbank.jp/ -MS	
  
•  Human	
  Metabolome	
  Database	
  
–  hjp://www.hmdb.ca/	
  	
  -­‐	
  both	
  MS	
  and	
  NMR	
  
•  Biological	
  MagneTc	
  Resonance	
  Data	
  Bank	
  
–  hjp://www.bmrb.wisc.edu/structgen/	
  -­‐	
  NMR	
  
•  CHENOMX	
  
–  hjp://www.chenomx.com/	
  -­‐	
  MS,	
  有料	
  
•  METLIN	
  
–  hjp://metlin.scripps.edu/	
  -­‐	
  MS	
  
•  Fiehn	
  Lib	
  
–  hjp://fiehnlab.ucdavis.edu/Metabolite-­‐Library-­‐2007/	
  -­‐	
  MS	
  
最近の研究の紹介	
Supervised	
  de	
  novo	
  reconstrucTon	
  of	
  metabolic	
  
pathways	
  from	
  metabolome-­‐scale	
  compound	
  
sets	
  
Bioinforma4cs,	
  29,	
  i135-­‐144	
  (2013).	
  
KCF-­‐S:	
  KEGG	
  Chemical	
  FuncTon	
  and	
  Substructure	
  for	
  
improved	
  interpretability	
  and	
  predicTon	
  in	
  
chemical	
  bioinformaTcs	
  
BMC	
  Systems	
  Biology,	
  in	
  press	
  (2013).	
  
・中間体予測?反応ステップ予測?
・化学構造変換ルール依存?非依存?
・ターゲット?非ターゲット?	
de	
  novo	
  代謝パスウェイ予測
“酵素反応らしさ”	
この化合物ペアは「酵素反応らしい」かどうか?	
この化合物ペアはどうか?	
反応ステップ予測は、化合物ペアが「酵素反応らしい」かどうかを判定する問
題と見なせる。
化合物ペアの特徴ベクトル	
Φ(C)	
 Φ(C’)	
Differential features	
Common features	
where I(E) : indicator function which returns 1 if E = true otherwise 0.	
Ex)
L2-regularized linear SVM for
compound pairs (L2SVM)
Given
, we solve the
following optimization problem :
where
+1	
-1
五分割交差検定	
Fingerprint	
 L1SVM	
 L2SVM	
 L1SVM	
 L2SVM	
 BASELINE	
 RANDOM	
CDK	
 0.957	
 0.942	
 0.958	
 0.943	
 0.873	
 0.500	
CDK	
  extended	
 0.960	
 0.945	
 0.960	
 0.946	
 0.876	
 0.500	
CDK	
  graph	
  only	
 0.938	
 0.921	
 0.941	
 0.923	
 0.823	
 0.500	
CDK	
  hybridizaTon	
 0.951	
 0.935	
 0.952	
 0.936	
 0.826	
 0.500	
E-­‐state	
 0.817	
 0.777	
 0.817	
 0.778	
 0.719	
 0.500	
Klekota	
  Roth	
 0.951	
 0.935	
 0.952	
 0.936	
 0.854	
 0.500	
MACCS	
 0.909	
 0.902	
 0.908	
 0.902	
 0.799	
 0.500	
PubChem	
 0.952	
 0.947	
 0.954	
 0.925	
 0.871	
 0.500	
Baseline: 化学構造の類似性が高い化合物ペアを「酵素反応らし
い」と判定したコントロール実験	
Diff-common	
 Diff-only	
AUC scores
KCF-­‐S	
  =	
  KCF	
  の拡張	
  
生化学者に馴染みの深い「部分構造断片」の生成
演習	
  
1.  KegDrawを使ってみよう	
  
•  化合物描画ツール	
  
2.  SIMCOMP	
  を使ってみよう	
  
•  化合物類似構造検索ツール 	
  
3.  PathPred	
  を使ってみよう	
  
•  化合物代謝予測ツール	
  
SIMCOMP	
  を使ってみよう	
1.  hjp://www.genome.jp/tools/simcomp/	
  にアク
セス	
  
2.  データを貼付けて「View	
  Structure」をクリック	
  
•  サンプルデータは hjp://web.kuicr.kyoto-­‐u.ac.jp/
~kot/enshu/	
  のenshu*.mol	
  
3.  さらに「Compute」をクリック	
  
4.  結果が出たら、「Map	
  to	
  Pathway」または「Map	
  
to	
  BRITE」を選択して「Exec」	
  
•  入力した化合物がどの分類に属するのか、どの
パスウェイで合成されそうか、考えてみましょ
う。
029	
  Unknown	
  molfile	
  
mol	
  ファイルか	
  SDF	
  ファイルさ
え手に入れば、、、
030	
  Simcomp	
  search	
  
SIMCOMP や SUBCOMP で類似性検索
をして
031	
  
032	
  
033	
  
034	
  
引っかかって来た化合物をマッピ
ングできます。
035	
  
036	
  
KegDraw	
  を使ってみよう	
1.  hjp://www.genome.jp/download/ にアクセス	
  
2.  KegDraw	
  0.1.11beta	
  の	
  Mac	
  OSX	
  [dmg]	
  をクリックしてダウ
ンロード	
  
3.  データをロード	
  
•  サンプルデータは hjp://web.kuicr.kyoto-­‐u.ac.jp/~kot/
enshu/	
  のenshu*.mol	
  
4.  結合を消してみたり、新たに書き加えたりしてみましょう	
  
5.  そして「Tools」メニューから「Search	
  Structure」
→「SIMCOMP」	
  
•  あとはさっきと同じ。
060	
  KegArray	
  
KegDraw	
  は化合物/糖鎖構造描画ツールで、
SIMCOMP	
  検索にも対応してます。
PathPred	
  を使ってみよう	
1.  hjp://www.genome.jp/tools/pathpred/	
  にアクセ
ス	
  
2.  「Biosynthesis	
  of	
  Secondary	
  Metabolites	
  (plants)」を
チェックし「Next」をクリック	
  
3.  データを貼付けて「View	
  Structure」をクリック	
  
•  サンプルデータは hjp://web.kuicr.kyoto-­‐u.ac.jp/~kot/enshu/	
  
のenshu*.mol	
  
4.  さらに「Compute」をクリック	
  
5.  結果が出たら、画面中程にある<show	
  all	
  path>をク
リック	
  
•  CXで始まる化合物は予測された中間体、Cで始まる化合物
はKEGGに登録されている(存在の知られている)化合物
037	
  PathPred	
  
パスウェイ上に載っていない化合物の場合、
パスウェイ予測プログラム	
  PathPred	
  にか
けてみるのもいいでしょう。
038	
  
039	
  
040	
  
041	
  
042	
  
レポート課題	
①  化合物XのMolfileを作成せよ。	
  
②  化合物XのSMILESを作成せよ。	
  
③  KEGGデータベース中でこれと同じ化合物は存在するか?	
  
  ある場合は、その化合物のKEGG	
  IDを答えよ。 	
  
  ない場合は、最も類似している化合物のKEGG	
  IDを答えよ。ま
た、化合物Xがその最も類似している化合物から生合成される
と仮定したとき、どのような酵素反応が起こると考えられるか、
考察せよ。 	
  
Molfile,	
  SMILES	
  および③の回答を圧縮ファイルにし下記にメールす
ること。	
  
提出先:kyomu@bic.kyoto-­‐u.ac.jp 締切:2013年12月2日(月)	
化合物X

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