(57)【要約】【課題】植物細胞に固有な化学反応を行う遺伝子と同等な機能をもつ微生物由来遺伝子の特定の遺伝子を探索する。【解決手段】遺伝子探索処理装置は、基質から生成物を生成するときのクエリペアの入力データに基づいて反応データベース及び遺伝子データベースを用いてクエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索する制御手段を備え、入力データに対して構造アライメント処理を行うことで構造アライメントを得てクエリペアのＲＤＭパターンを推定し、クエリペアのＲＤＭパターンに類似する類似ＲＤＭパターンを有する化合物反応ペアを探索し、クエリペアのＲＤＭパターンと探索した類似ＲＤＭパターンを絞り込むことで高い類似度を有するＲＤＭパターンとＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアを得て高い類似度を有するＲＤＭパターンとＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアに基づいてデータベースを用いてクエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索する。【選択図】図２
2018073090.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基質から生成物を生成するときのクエリペアの入力データに基づいて、所定の反応データベースおよび遺伝子データベースを用いて、クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索する制御手段を備えた遺伝子探索処理装置であって、
前記制御手段は、
前記入力データに対して構造アライメント処理を行うことで構造アライメントを得て、
前記得られた構造アライメントからクエリペアのＲＤＭパターンを推定し、
前記反応データベースを用いて、前記クエリペアのＲＤＭパターンに類似する類似ＲＤＭパターンを有する化合物反応ペアを探索し、
前記クエリペアのＲＤＭパターンと、前記探索した類似ＲＤＭパターンとを絞り込むことで、所定のしきい値以上の高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアを得て、
前記高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアに基づいて、前記遺伝子データベースを用いて、前記クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索することを特徴とする遺伝子探索処理装置。
【請求項２】
前記候補遺伝子は微生物由来の遺伝子であることを特徴とする請求項１記載の遺伝子探索処理装置。
【請求項３】
前記微生物はアクチノバクテリア網、ストレプトマイセタレス目、ストレプトマイセス属であることを特徴とする請求項２記載の遺伝子探索処理装置。
【請求項４】
前記微生物はストレプトマイセス・コエリカラーＡ３（２）であることを特徴とする請求項３記載の遺伝子探索処理装置。
【請求項５】
前記クエリペアは、前記反応データベースを用いて探索した、植物細胞固有である化合物反応ペアであることを特徴とする請求項１〜４のうちのいずれか１つに記載の遺伝子探索処理装置。
【請求項６】
前記クエリペアは、バレンセンと、ヌートカトンであることを特徴とする請求項１又は２記載の遺伝子探索処理装置。
【請求項７】
基質から生成物を生成するときのクエリペアの入力データに基づいて、所定の反応データベースおよび遺伝子データベースを用いて、クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索する制御手段を備えた遺伝子探索処理装置のための遺伝子探索処理方法であって、
前記制御手段が、
前記入力データに対して構造アライメント処理を行うことで構造アライメントを得るステップと、
前記得られた構造アライメントからクエリペアのＲＤＭパターンを推定するステップと、
前記反応データベースを用いて、前記クエリペアのＲＤＭパターンに類似する類似ＲＤＭパターンを有する化合物反応ペアを探索するステップと、
前記クエリペアのＲＤＭパターンと、前記探索した類似ＲＤＭパターンとを絞り込むことで、所定のしきい値以上の高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアを得るステップと、
前記高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアに基づいて、前記遺伝子データベースを用いて、前記クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索するステップとを含むことを特徴とする遺伝子探索処理方法。
【請求項８】
前記候補遺伝子は微生物由来の遺伝子であることを特徴とする請求項７記載の遺伝子探索処理方法。
【請求項９】
前記微生物はアクチノバクテリア網、ストレプトマイセタレス目、ストレプトマイセス属であることを特徴とする請求項８記載の遺伝子探索処理方法。
【請求項１０】
前記微生物はストレプトマイセス・コエリカラーＡ３（２）であることを特徴とする請求項９記載の遺伝子探索処理方法。
【請求項１１】
前記クエリペアは、前反応データベースを用いて探索した、植物細胞固有である化合物反応ペアであることを特徴とする請求項７〜１０のうちのいずれか１つに記載の遺伝子探索処理方法。
【請求項１２】
前記クエリペアは、バレンセンと、ヌートカトンであることを特徴とする請求項７又は８記載の遺伝子探索処理方法。
【請求項１３】
請求項７〜１２のうちのいずれか１つに記載の遺伝子探索処理方法の各ステップを含むことを特徴とする遺伝子探索処理プログラム。
【請求項１４】
請求項１３記載の遺伝子探索処理プログラムを格納したことを特徴とする、コンピュータにより読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば植物細胞に固有な化学反応を行う遺伝子と同等な機能をもつ微生物由来遺伝子を探索するための遺伝子探索処理装置及び方法、遺伝子探索処理プログラム並びに、当該遺伝子探索処理プログラムを格納した記録媒体に関し、特に、例えば植物の二次代謝産物を産出する微生物由来の遺伝子を探索する遺伝子探索処理装置及び方法、遺伝子探索処理プログラム並びに、当該遺伝子探索処理プログラムを格納した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ヌートカトンは、グレープフルーツの果皮等に存在するセスキテルペンケトン化合物であり、グレープフルーツの香り成分の１つである。ヌートカトンは、植物の二次代謝物であり、バレンセンの酸化により生じることが知られている。一方、今までに、ヌートカトンが微生物の代謝物として見出されたという報告はない。
【０００３】
ヌートカトンは、天然香料としての利用が注目されるが、グレープフルーツ中に少量しか含まれないことや、その生産がグレープフルーツの栽培情況に左右されること等の要因により、ヌートカトンの安定な供給は困難であり、費用もかかる。そこで、ヌートカトンを化学的に合成する方法や、微生物または植物を利用して製造する方法が研究されている。例えば、特許文献１は、土壌から採取された特定の菌学的性質を有するロドコッカス（Ｒｈｏｄｏｃｏｃｃｕｓ）属に属する微生物にバレンセンを与えてヌートカトンに変換させている。非特許文献１では、有機相および水相からなる２液相反応系において、枯草菌（Ｂａｃｉｌｌｕｓ  ｓｕｂｔｉｌｉｓ）由来のシトクロムＣＹＰ１０９Ｂ１を発現する組換え大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ  ｃｏｌｉ）により、バレンセンをヌートカトンに変換させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３２４５２５４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｍａｒｃｏ  Ｇｉｒｈａｒｄ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｒｅｇｉｏｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  ｂｉｏｏｘｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  （＋）−ｖａｌｅｎｃｅｎｅ  ｂｙ  ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ  Ｅ．  ｃｏｌｉ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｎｇ  ＣＹＰ１０９Ｂ１  ｆｒｏｍ  Ｂａｃｉｌｌｕｓ  ｓｕｂｔｉｌｉｓ  ｉｎ  ａ  ｔｗｏ−ｌｉｑｕｉｄ−ｐｈａｓｅ  ｓｙｓｔｅｍ，”  Ｍｉｃｒｏｂｉａｌ  Ｃｅｌｌ  Ｆａｃｔｏｒｉｅｓ，  ８：３６，  Ｊｕｌｙ  １０，  ２００９．
【非特許文献２】Ｈａｔｔｏｒｉ  Ｍ，  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｏｆ  ａ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｎｄ  ｇｅｎｏｍｉｃ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  ｐａｔｈｗａｙｓ，”  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｏｃｔｏｂｅｒ  １，  ２００３，  １２５（３９），  ｐｐ．１１８５３−６５．
【非特許文献３】ＫＥＧＧ  ＲＥＡＣＴＩＯＮ  Ｄａｔａｂａｓｅ，  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｂａｓｅ  ｆｏｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｂｉｏｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｂｉｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，  ［インターネット検索：２０１６年８月２日］，ＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇ／ｒｅａｃｔｉｏｎ／
【非特許文献４】ＫＥＧＧ  ＧＥＮＥＳ  Ｄａｔａｂａｓｅ，  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｂｌｏｃｋｓ  ｏｆ  ｌｉｆｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｅｎｏｍｉｃ  ｓｐａｃｅ，  ［インターネット検索：２０１６年８月２日］，ＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇ／ｇｅｎｅｓ．ｈｔｍｌ
【非特許文献５】ＵｎｉＰｒｏｔ，  Ｔｈｅ  ｍｉｓｓｉｏｎ  ｏｆ  ＵｎｉＰｒｏｔ  ｉｓ  ｔｏ  ｐｒｏｖｉｄｅ  ｔｈｅ  ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  ｗｉｔｈ  ａ  ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ，  ｈｉｇｈ−ｑｕａｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｆｒｅｅｌｙ  ａｃｃｅｓｓｉｂｌｅ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｏｆ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｎｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，  ［インターネット検索：２０１６年８月２日］，ＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｕｎｉｐｒｏｔ．ｏｒｇ／
【非特許文献６】Ｐｕａｌ  Ｍ．  Ｄｅｗｉｘｋ著、海老塚豊監訳，  「医薬品天然物化学（原書第２版）」、南江堂、２０１４年３月
【非特許文献７】Ａｌｔｓｃｈｕｌ  ＳＦ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｂａｓｉｃ  ｌｏｃａｌ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｓｅａｒｃｈ  ｔｏｏｌ．，”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，  Ｖｏｌ．２１５，  Ｎｏ．３，  ｐｐ．４０３−１０，  Ｏｃｔｏｂｅｒ  ５，  １９９０．
【非特許文献８】Ｌｉｐｍａｎ，  Ｄ．  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｒａｐｉｄ  ａｎｄ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ  ｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｓｅａｒｃｈｅｓ，”  Ｓｃｉｅｎｃｅ，  Ｖｏｌ．２２７，  Ｎｏ．４６９３，  ｐｐ．１４３５−１４４１，  １９８５．
【非特許文献９】Ｍａｓａａｋｉ  Ｋｏｔｅｒａ  ｅｔ  ａｌ．，  “ＭＵＣＨＡ：  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｔｏ  ｉｄｅｎｔｉｆｙ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ  ｂｌｏｃｋ  ｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ  ｏｆ  ｏｒｐｈａｎ  ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ，”  ＢＭＣ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．１２，  Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ  １４，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ  ２０１１．
【非特許文献１０】Ｍａｒｉａｌｋｅ  Ｊ．  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  （ＧＭＡ），”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ，  Ｖｏｌ．４７，  Ｎｏ．２，  ｐｐ．５９１−６０１，  Ｍａｒｃｈ−Ａｐｒｉｌ  ２００７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
天然香料として利用するためのヌートカトンの製造には、化学合成ではなく、微生物または植物等の生体触媒または天然酵素を用いて製造することが求められる。前記のとおり、微生物を用いてヌートカトンを製造する方法はいくつか報告されているが、いずれも特殊な細菌や反応系を必要とする。したがって、微生物等の生体触媒を用いてより簡便かつ安価にヌートカトンを製造する方法が求められている。
【０００７】
一般的に行われる手法としては、目的の反応を行う遺伝子と相同性の高い遺伝子をデータベースから探すホモロジー検索方法がとられる。これは、遺伝子の類似性が高いことは、その遺伝子機能が類似していると考えられるためである。このときに使うアルゴリズム（探索手法）として、従来、ＢＬＡＳＴ（Basic Local Alignment Search Tool）法（例えば、非特許文献７参照）又はＦＡＳＴＡ法（例えば、非特許文献８参照）などが用いられている。
【０００８】
しかしながら、このような配列相同性からは見つけることのできないような遺伝子の機能発見を目的とした探索法は従来なかった。例えば、植物細胞が固有に行う反応に関与する遺伝子（例えば、バレンセンからヌートカトンを生成する遺伝子）は、バクテリアに対して相同検索をしても見つからなかった。
【０００９】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、配列情報に依存せず、化合物の反応パターンを利用して、所望の遺伝子配列を探索することができる遺伝子探索処理装置及び方法、遺伝子探索処理プログラム並びに記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１の発明に係る遺伝子探索処理装置は、基質から生成物を生成するときのクエリペアの入力データに基づいて、所定の反応データベースおよび遺伝子データベースを用いて、クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索する制御手段を備えた遺伝子探索処理装置であって、
前記制御手段は、
前記入力データに対して構造アライメント処理を行うことで構造アライメントを得て、
前記得られた構造アライメントからクエリペアのＲＤＭパターンを推定し、
前記反応データベースを用いて、前記クエリペアのＲＤＭパターンに類似する類似ＲＤＭパターンを有する化合物反応ペアを探索し、
前記クエリペアのＲＤＭパターンと、前記探索した類似ＲＤＭパターンとを絞り込むことで、所定のしきい値以上の高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアを得て、
前記高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアに基づいて、前記遺伝子データベースを用いて、前記クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索することを特徴とする。
【００１１】
前記遺伝子探索処理装置において、前記候補遺伝子は微生物由来の遺伝子であることを特徴とする。
【００１２】
また、前記遺伝子探索処理装置において、前記微生物はアクチノバクテリア網、ストレプトマイセタレス目、ストレプトマイセス属であることを特徴とする。
【００１３】
さらに、前記遺伝子探索処理装置において、前記微生物はストレプトマイセス・コエリカラーＡ３（２）であることを特徴とする。
【００１４】
またさらに、前記遺伝子探索処理装置において、前記クエリペアは、前記反応データベースを用いて探索した、植物細胞固有である化合物反応ペアであることを特徴とする。
【００１５】
また、前記遺伝子探索処理装置において、前記クエリペアは、バレンセンと、ヌートカトンであることを特徴とする。
【００１６】
第２の発明に係る遺伝子探索処理方法は、基質から生成物を生成するときのクエリペアの入力データに基づいて、所定の反応データベースおよび遺伝子データベースを用いて、クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索する制御手段を備えた遺伝子探索処理装置のための遺伝子探索処理方法であって、
前記制御手段が、
前記入力データに対して構造アライメント処理を行うことで構造アライメントを得るステップと、
前記得られた構造アライメントからクエリペアのＲＤＭパターンを推定するステップと、
前記反応データベースを用いて、前記クエリペアのＲＤＭパターンに類似する類似ＲＤＭパターンを有する化合物反応ペアを探索するステップと、
前記クエリペアのＲＤＭパターンと、前記探索した類似ＲＤＭパターンとを絞り込むことで、所定のしきい値以上の高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアを得るステップと、
前記高い類似度を有するＲＤＭパターンと、当該ＲＤＭパターンに対応する化合物反応ペアに基づいて、前記遺伝子データベースを用いて、前記クエリペアと類似反応を行う候補遺伝子を探索するステップとを含むことを特徴とする。
【００１７】
また、前記遺伝子探索処理方法において、前記候補遺伝子は微生物由来の遺伝子であることを特徴とする。
【００１８】
さらに、前記遺伝子探索処理方法において、前記微生物はアクチノバクテリア網、ストレプトマイセタレス目、ストレプトマイセス属であることを特徴とする。
【００１９】
またさらに、前記遺伝子探索処理方法において、前記微生物はストレプトマイセス・コエリカラーＡ３（２）であることを特徴とする。
【００２０】
また、前記遺伝子探索処理方法において、前記クエリペアは、前記反応データベースを用いて探索した、植物細胞固有である化合物反応ペアであることを特徴とする。
【００２１】
さらに、前記遺伝子探索処理方法において、前記クエリペアは、バレンセンと、ヌートカトンであることを特徴とする。
【００２２】
第３の発明に係る遺伝子探索処理プログラムは、前記遺伝子探索処理方法の各ステップを含むことを特徴とする。
【００２３】
第４の発明に係る、コンピュータにより読取可能な記録媒体は遺伝子探索処理プログラムを格納したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
従って、本発明に係る遺伝子探索処理装置等によれば、従来技術に比較して効率的に、例えば植物細胞に固有な化学反応を行う遺伝子と同等な機能をもつ微生物由来遺伝子などの特定の遺伝子を探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の一実施形態に係る遺伝子探索処理装置１０の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の遺伝子探索処理装置１０により実行される遺伝子探索処理を示すフローチャートである。
【図３】図２の遺伝子探索処理により得られる化合物の構造アライメントの一例を示す図である。
【図４】図２の遺伝子探索処理により得られる化合物のＲＤＭパターンの一例を示す図である。
【図５】実施例１で用いるバレンセンのＭＯＬファイルの一例を示す図である。
【図６】実施例１で用いるヌートカトンのＭＯＬファイルの一例を示す図である。
【図７】実施例２で用いる入力データの一例を示す図である。
【図８】実施例５で用いる入力データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明に係る実施形態及び実施例について図面を参照して説明する。なお、以下の各実施形態及び実施例において、同様の構成要素については同一の符号を付している。
【００２７】
図１は本発明の一実施形態に係る遺伝子探索処理装置１０の構成例を示すブロック図である。また、図２は図１の遺伝子探索処理装置１０により実行される遺伝子探索処理を示すフローチャートである。図１の遺伝子探索処理装置１０は例えば情報処理装置であるディジタル計算機にてなり、図２の遺伝子探索処理のプログラムを実行することにより、コンピュータを利用して、例えばＫＥＧＧ（Kyoto Encyclopedia of Genes and Gnomes）データベースサーバ装置７０内のＫＥＧＧデータベース等を参照して、例えば植物細胞に固有な化学反応を行う遺伝子と同等な機能をもつ微生物由来遺伝子を探索することを特徴としている。ここで、ＫＥＧＧデータベースは以下のデータベースを含む（例えば、非特許文献３参照）。
（１）ＫＥＧＧ  ＲＣＬＡＳＳ：化合物反応ペア（Ｒｅａｃｔａｎｔ  ｐａｉｒ）の化学的な構造変化に基づいた反応分類であり、ＫＥＧＧ  ＲＣＬＡＳＳにおいて格納されている。当該ＫＥＧＧ  ＲＣＬＡＳＳは、ＫＥＧＧ  ＲＰＡＩＲＳデータベースを含む。
（２）ＫＥＧＧ  Ｏｒｔｈｏｌｏｇｙ：進化的に保存され、かつ類似機能性を有する遺伝子クラスターを格納する。
（３）ＫＥＧＧ  ＯＣ：遺伝子進化距離に基づいたオーソログ遺伝子クラスターを格納する。
（４）ＫＥＧＧ  ＧＥＮＥＳ：遺伝子データベースを格納する。
（５）ＫＥＧＧ  ＣＯＭＰＯＵＮＮＤ：化合物のデータベースを格納する。
【００２８】
以下、本実施形態に係る遺伝子探索処理装置１０の構成及び処理について詳述する。
【００２９】
図１において、遺伝子探索処理装置１０の通信インターフェース５１は、インターネット８０を介して、上述のように遺伝子情報を予め格納して提供するＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０に接続され、遺伝子探索処理装置１０は、ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０にアクセスすることにより、所望する遺伝子情報を取得してハードディスクメモリ２３に格納する。また、遺伝子探索処理装置１０のドライブ装置インターフェース３５ｂを介して、例えばハードディスクメモリであり遺伝子情報、入力データ等を予め格納して提供する外部記憶装置６０に接続され、遺伝子探索処理装置１０は、外部記憶装置６０にアクセスすることにより、所望する遺伝子情報、入力データ等を取得してハードディスクメモリ２３に格納する。
【００３０】
図１において、遺伝子探索処理装置１０は、
（ａ）当該遺伝子探索処理装置１０の動作及び処理を演算及び制御するコンピュータのＣＰＵ（中央演算処理装置）２０と、
（ｂ）オペレーションプログラムなどの基本プログラム及びそれを実行するために必要なデータを格納するＲＯＭ（読み出し専用メモリ）２１と、
（ｃ）ＣＰＵ２０のワーキングメモリとして動作し、当該遺伝子探索処理で必要なパラメータやデータを一時的に格納するＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２２と、
（ｄ）当該遺伝子探索処理において用いる各種データを格納するためのハードディスクメモリ２３と、
（ｅ）例えばハードディスクメモリで構成され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５を用いて読み込んだ、図２の遺伝子探索処理プログラム（これらのプログラムはコンピュータにより実行可能なプログラムである。）を格納するプログラムメモリ２４と、
（ｆ）ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０とインターネット８０を介して接続され、ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０とデータを送受信する通信インターフェース５１と、
（ｇ）所定のデータや指示コマンドを入力するためのキーボード４１に接続され、キーボード４１から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣＰＵ２０に伝送するキーボードインターフェース３１と、
（ｈ）ＣＲＴディスプレイ４３上で指示コマンドを入力するためのマウス４２に接続され、マウス４２から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣＰＵ２０に伝送するマウスインターフェース３２と、
（ｉ）ＣＰＵ２０によって処理されたデータや設定指示画面、生成された候補遺伝子などを表示するＣＲＴディスプレイ４３に接続され、表示すべき画像データをＣＲＴディスプレイ４３用の画像信号に変換してＣＲＴディスプレイ４３に出力して表示するディスプレイインターフェース３３と、
（ｊ）ＣＰＵ２０によって処理されたデータ及び所定の生成された候補遺伝子などを印字するプリンタ４４に接続され、印字すべき印字データを所定の信号変換などを行ってプリンタ４４に出力して印字するプリンタインターフェース３４と、
（ｋ）図２の処理プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ４５ａから当該プログラムのプログラムデータを読み出すＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５に接続され、読み出された遺伝子探索処理プログラムのプログラムデータを所定の信号変換などを行ってプログラムメモリ２４に転送するドライブ装置インターフェース３５ａと、
（ｌ）例えば遺伝子情報のデータを記憶する、例えばハードディスクメモリなどの外部記憶装置６０に接続され、読み出されたデータを所定の信号変換などを行ってＣＰＵ２０又はハードディスクメモリ２３に転送するドライブ装置インターフェース３５ｂとを備え、
これらの回路２０〜２４、３１〜３４、３５ａ、３５ｂ及び５１はバス３０を介して接続される。
【００３１】
図２において、ステップＳ１において、ＳＩＭＣＯＭＰ法（SIMilar COMPound；例えば、非特許文献２参照）を用いて、基質とそれに基づく生成物に対して、原子の対応付けを行う構造アライメント処理を実行することで、例えば図３のような構造アライメントを得る。ここで、図３の例はバレンセンとヌートカトンの例（実施例１）である。次いで、ステップＳ２において、得られた構造アライメントからクエリペアのＲＤＭパターン（Ｒ  ａｔｏｍ、Ｄ  ａｔｏｍ、Ｍ  ａｔｏｍだけを抽出したパターンをいう）を推定する。さらに、ステップＳ３において、得られたクエリペアのＲＤＭパターンに、類似するＲＤＭパターンを、ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０にアクセスしてＲＣＬＡＳＳデータベースを探索することで、クエリペアのＲＤＭパターンに類似する類似ＲＤＭパターンを有する化合物反応ペアを得る。
【００３２】
次いで、ステップＳ４では、得られたクエリペアのＲＤＭパターンと、探索した類似ＲＤＭパターンについて、例えばＴａｎｉｍｏｔｏ係数を用いてそれらの類似度を算出して、所定のしきい値以上の類似度を有する、比較的高い類似度の有するＲＤＭパターンを絞り込み、それに対応する化合物反応ペアを得る。さらに、ステップＳ５において、ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０にアクセスしてＫＥＧＧ  Ｏｒｔｈｏｌｏｇｙ（ＫＯ）およびＫＥＧＧ  ＧＥＮＥＳを利用して、比較的高い類似度を有するＲＤＭパターンとそれに対応する化合物反応ペアに対して、ＫＯ毎に分類しかつクエリペアのＴａｎｉｍｏｔｏ係数が最大のものをそのＫＯスコアとし、最大スコアのＫＯをクエリペアの反応を行う候補遺伝子とした。また、得られた候補遺伝子と同一のＫＯを有するＫＥＧＧ  ＯＣ（Ｏｒｔｈｏｌｏｇｙ  Ｃｌｕｓｔｅｒ）グループを探索してそのグループの遺伝子を候補遺伝子とした。
【００３３】
以上の遺伝子探索処理により、基質と生成物とのクエリペアに対応する候補遺伝子を、従来技術に比較して効率的に得ることができる。
【実施例１】
【００３４】
実施例１において、バレンセンからヌートカトンを生成する反応を行う遺伝子を探索する。
【００３５】
（１）入力情報
入力情報として、基質と生成物の２つの化合物の情報（クエリペア）が必要である。ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０のＫＥＧＧ  ＣＯＭＰＯＵＮＤから、バレンセン（ＩＤ：Ｃ１７２７７；図５），およびヌートカトン（ＩＤ：Ｃ１７９１４；図６）のＭＯＬファイル形式のデータを入手した。
【００３６】
（２）類似反応パターンの探索
バレンセンとヌートカトンをクエリペアとして化合物反応ペア（Ｒｅａｃｔａｎｔ  ｐａｉｒｓ；基質−生成物ペア）を定義した。クエリペアの化合物反応ペアに対してＳＩＭＣＯＭＰ法（例えば、非特許文献３参照）を用いて化合物の構造アラインメント（図３）を作成した（図２のＳ１）。この構造アラインメントから、Ｒｅａｃｔａｎｔ  ｐａｉｒｓ間で変化した部分構造のプロファイルをＲＤＭパターン（図４）として抽出した（図２のＳ２）。次いで、このＲＤＭパターンをクエリペアとして、当該クエリペアのＲＤＭパターンに類似したＲＤＭパターンを持つＲＣＬＡＳＳの化合物反応ペアの探索を行った。ＲＣＬＡＳＳとは、化合物反応ペア（Ｒｅａｃｔａｎｔ  ｐａｉｒ）の化学的な構造変化に基づいた反応分類である。ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０内のＫＥＧＧ  ＲＣＬＡＳＳ（例えば、非特許文献３参照）を探索した結果を表１に示した。
【００３７】
なお、実施例１〜５の表１〜表８６については、掲載の便宜上、明細書の最後部に挿入した。また、表４〜表８６については以下の４つの表グループに分割されており、各表の項目は最初の表のみに記載した。
（１）表４〜表２１：実施例２における、ＫＥＧＧ  ＲＥＡＣＴＩＯＮから収集した化合物ペアの微生物に対する予測結果。
（２）表２２〜表６２：実施例３における、ＫＥＧＧ  ＲＥＡＣＴＩＯＮから収集した化合物ペアのストレプトマイセス・コエリカラーＡ３（２）（Ｓｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２））に対する予測結果。
（３）表６３：実施例４における、文献情報から収集した化合物ペアのＳｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）に対する予測結果。
（４）表６４〜表８６：実施例５における、化合物１からＳｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）由来の遺伝子で生成されると予測された化合物リストとそれを生産する遺伝子リスト。
【００３８】
さらに、ＫＥＧＧ  ＲＣＬＡＳＳに記載されているＫＥＧＧ  ＰＡＩＲＳデータベース（例えば、非特許文献３参照）から化合物反応ペア（Ｒｅａｃｔａｎｔ  ｐａｉｒ）の情報を得た（図２のＳ３）。さらに、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を用いて、クエリペアのＲＤＭパターンとヒットしたＲＤＭパターンの類似度を算出し、類似度の高いＲＤＭパターンをもつ化合物反応ペア（表２）を絞り込んだ（図２のＳ４）。
【００３９】
（３）遺伝子情報の割り当て
クエリペアの反応を行う可能性のあるＫＯ（ＫＥＧＧ  Ｏｒｔｈｏｌｏｇｙ）を推定するために、ＫＥＧＧ  ＲＣＬＡＳＳを基に、集めてきた類似の化合物反応ペア（Ｒｅａｃｔａｎｔ  ｐａｉｒ）をＫＯごとに分類し、クエリペアとのＴａｎｉｍｏｔｏ係数が最大のものをそのＫＯスコアとした。最大スコアのＫＯをクエリペアの反応を行う候補遺伝子とした。加えて、候補遺伝子を広範囲に探索するために、ＫＥＧＧ  ＧＥＮＥＳデータベース（例えば、非特許文献４参照）から、同じＫＯをもつＯＣ（Ｏｒｔｈｏｌｏｇｙ  Ｃｌｕｓｔｅｒ）グループを探索した（図２のＳ５）。これらの結果を表３に示した。
【実施例２】
【００４０】
実施例２においては、所望の化合物反応を行う新規遺伝子探索のため、植物細胞固有である化学反応の類似反応を行うであろう微生物由来の遺伝子の探索を行った。ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０内のＫＥＧＧ  ＲＥＡＣＴＩＯＮ（例えば、非特許文献３参照）に登録されているデータの中から、植物細胞由来のみしか登録のない化合物反応ペアを抽出した。得られた６４９ペアをクエリペアとして、実施例１の手法を利用し、類似反応を行う候補遺伝子探索を行った。ここで、入力ファイルは、ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０内のＫＥＧＧ  ＲＰＡＩＲデータベースのＲＰＡＩＲ  ＩＤ、基質および生成物のＫＥＧＧ  ＣＯＭＰＯＵＮＤのＣＯＭＰＯＵＮＤ  ＩＤからなる（図７）。
【００４１】
遺伝子候補探索は、微生物由来の遺伝子配列情報を対象として実行した。出力ファイルは、基質および生成物のＫＥＧＧ  ＣＯＭＰＯＵＮＤのＣＯＭＰＯＵＮＤ  ＩＤ、予測スコア、ＫＯ  ＩＤ、生物種、および遺伝子からなる。予測スコアが０．８以上であった遺伝子を表４〜表２１に示した。ここで、ＫＯ、もしくはＯＣには複数の微生物由来の配列情報が含まれている。表４〜表２１では、生物種は、これまでに文献等でタンパク質発現に利用されたことがある微生物を代表生物として記載している。また、遺伝子は、タンパク質データベースであるＵｎｉＰｒｏｔ（例えば、非特許文献５参照）のＩＤを記載している。
【実施例３】
【００４２】
所望の化合物反応を行う新規遺伝子探索のため、植物細胞固有である化学反応の類似反応を行うであろうＳｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）由来遺伝子の探索を行った。
実施例２の入力として利用した６４９化合物ペアと、Ｓ．ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）を遺伝子候補探索対象にして、実施例２と同じ条件で候補遺伝子の探索を実行した。予測スコアが０．７以上であった遺伝子を表２２〜表６２に示した。表２２の遺伝子は、ＵｎｉＰｒｏｔのＩＤを記載している。
【実施例４】
【００４３】
所望の化合物反応を行う新規遺伝子探索のため、植物細胞固有である化学反応の類似反応を行うであろうＳｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）由来遺伝子の探索を行った。非特許文献６や他の文献情報から、ＫＥＧＧ  ＲＥＡＣＴＩＯＮ（例えば、非特許文献３参照）には登録されていない植物のみで見られる反応情報として１２６ペア収集した。実施例２と同じ条件で候補遺伝子の探索を実行し、予測スコアが０．７以上であった遺伝子を表６３に示した。
【実施例５】
【００４４】
所望の化合物反応の新規経路探索のため、基質情報のみから、生成されうる化合物とその反応を行うであろうＳｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）由来遺伝子の探索を行った。ＫＥＧＧ  ＲＥＡＣＴＩＯＮ（例えば、非特許文献３参照）から植物由来代謝物情報を抽出し、１３９１化合物を得た。これらの化合物の全組合せパターンをクエリペアとして、実施例１の手法を利用し、反応を行う候補遺伝子の探索を行った。
【００４５】
入力ファイルは、ＫＥＧＧ  ＣＯＭＰＯＵＮＤのＣＯＭＰＯＵＮＤ  ＩＤからなる（図８）。遺伝子候補探索は、Ｓｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ  ｃｏｅｌｉｃｏｌｏｒＡ３（２）の遺伝子配列情報を対象として実行した。実施例２と同じ条件で候補遺伝子の探索を実行し、予測スコアが０．９以上であった新規合成経路となりうる化合物ペアと遺伝子を表６４〜表８６に示した。
【００４６】
変形例．
以上の実施形態及び実施例において、ＫＥＧＧデータベースサーバ装置７０内のデータベースを用いているが、本発明はこれに限らず、所定の遺伝子情報を有するデータベースサーバ装置であってもよい。
【００４７】
以上の実施形態及び実施例において、候補遺伝子の微生物として、ストレプトマイセス・コエリカラーＡ３（２）を用いているが、本発明はこれに限らず、前記候補遺伝子は微生物由来の遺伝子であり、より好ましくは、アクチノバクテリア網、ストレプトマイセタレス目、ストレプトマイセス属由来の遺伝子であってもよい。
【００４８】
以上の実施形態及び実施例においては、ＳＩＭＣＯＭＰ法を用いて構造アライメント処理を行っているが、本発明はこれに限らず、ＭＵＣＨＡ法（例えば、非特許文献９参照）又はＧＭＡ法（例えば、非特許文献１０参照）を用いた構造アライメント処理を行ってもよい。
【００４９】
以上の実施形態において、図２の遺伝子探索処理プログラムが記憶されたコンピュータにより読取可能なＣＤ−ＲＯＭ４５ａを用いて実行してもよいし、ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−ＲＡＭなどのコンピュータにより読取可能な種々の記録媒体を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
以上詳述したように、本発明に係る遺伝子探索処理装置等によれば、従来技術に比較して効率的に、例えば植物細胞に固有な化学反応を行う遺伝子と同等な機能をもつ微生物由来遺伝子などの特定の遺伝子を探索することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１０…遺伝子探索処理装置、
２０…ＣＰＵ、
２１…ＲＯＭ、
２２…ＲＡＭ、
２３…ハードディスクメモリ、
２４…プログラムメモリ、
３０…バス、
３１…キーボードインターフェース、
３２…マウスインターフェース、
３３…ディスプレイインターフェース、
３４…プリンタインターフェース、
３５ａ，３５ｂ…ドライブ装置インターフェース、
４１…キーボード、
４２…マウス、
４３…ＣＲＴディスプレイ、
４４…プリンタ、
４５…ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、
４５ａ…ＣＤ−ＲＯＭ、
６０…外部記憶装置、
７０…ＫＥＧＧデータベースサーバ装置、
８０…インターネット。
【００５２】
以下、本明細書で用いる表１〜８６を以下にまとめて記載する。
【００５３】
【表１】
2018073090.tif 000003
【００５４】
【表２】
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【００５５】
【表３】
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【００５６】
【表４】
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【００５７】
【表５】
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【００５８】
【表６】
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【００５９】
【表７】
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【００６０】
【表８】
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【００６１】
【表９】
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【００６２】
【表１０】
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【００６３】
【表１１】
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【００６４】
【表１２】
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【００６５】
【表１３】
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【００６６】
【表１４】
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【００６７】
【表１５】
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【００６８】
【表１６】
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【００６９】
【表１７】
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【００７０】
【表１８】
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【００７１】
【表１９】
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【００７２】
【表２０】
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【００７３】
【表２１】
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【００７４】
【表２２】
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【００７５】
【表２３】
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【００７６】
【表２４】
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【００７７】
【表２５】
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【００７８】
【表２６】
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【００７９】
【表２７】
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【００８０】
【表２８】
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【００８１】
【表２９】
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【００８２】
【表３０】
2018073090.tif 000032
【００８３】
【表３１】
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【００８４】
【表３２】
2018073090.tif 000034
【００８５】
【表３３】
2018073090.tif 000035
【００８６】
【表３４】
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【００８７】
【表３５】
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【００８８】
【表３６】
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【００８９】
【表３７】
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【００９０】
【表３８】
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【００９１】
【表３９】
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【００９２】
【表４０】
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【００９３】
【表４１】
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【００９４】
【表４２】
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【００９５】
【表４３】
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【００９６】
【表４４】
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【００９７】
【表４５】
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【００９８】
【表４６】
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【００９９】
【表４７】
2018073090.tif 000049
【０１００】
【表４８】
2018073090.tif 000050
【０１０１】
【表４９】
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【０１０２】
【表５０】
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【０１０３】
【表５１】
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【０１０４】
【表５２】
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【０１０５】
【表５３】
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【０１０６】
【表５４】
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【０１０７】
【表５５】
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【０１０８】
【表５６】
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【０１０９】
【表５７】
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【０１１０】
【表５８】
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【０１１１】
【表５９】
2018073090.tif 000061
【０１１２】
【表６０】
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【０１１３】
【表６１】
2018073090.tif 000063
【０１１４】
【表６２】
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【０１１５】
【表６３】
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【０１１６】
【表６４】
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【０１１７】
【表６５】
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【０１１８】
【表６６】
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【０１１９】
【表６７】
2018073090.tif 000069
【０１２０】
【表６８】
2018073090.tif 000070
【０１２１】
【表６９】
2018073090.tif 000071
【０１２２】
【表７０】
2018073090.tif 000072
【０１２３】
【表７１】
2018073090.tif 000073
【０１２４】
【表７２】
2018073090.tif 000074
【０１２５】
【表７３】
2018073090.tif 000075
【０１２６】
【表７４】
2018073090.tif 000076
【０１２７】
【表７５】
2018073090.tif 000077
【０１２８】
【表７６】
2018073090.tif 000078
【０１２９】
【表７７】
2018073090.tif 000079
【０１３０】
【表７８】
2018073090.tif 000080
【０１３１】
【表７９】
2018073090.tif 000081
【０１３２】
【表８０】
2018073090.tif 000082
【０１３３】
【表８１】
2018073090.tif 000083
【０１３４】
【表８２】
2018073090.tif 000084
【０１３５】
【表８３】
2018073090.tif 000085
【０１３６】
【表８４】
2018073090.tif 000086
【０１３７】
【表８５】
2018073090.tif 000087
【０１３８】
【表８６】
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【図１】
2018073090.tif 000089
【図２】
2018073090.tif 000090
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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