パスウェイデータベースを使ってゲノムを理解する
奥田修二郎
新潟大学医学部メディカルAIセンター
オンライン
2022年8月25日

事前アンケートパスウェイデータベースとは• パスウェイとは、生体内での遺伝子やタンパク質、その他の化合物等の分子間相互作用を "経路" として表現したものです。相互作用の知識を集積して可視化、電子化したものがパスウェイデータベースと呼ばれています。歴史的には、代謝経路の表現から始まりました• ベーリンガーマンハイム社（現ロシュ社）の代謝マップ (1965~)• 最初は紙媒体での出版。のちに電子化されています• 計算機上で表現することで、様々な可視化が行えるようになり、パスウェイ全体を俯瞰したり、一部の相互作用に注目したり、生命現象の理解が行い易くなります。また、データベース化することで網羅的に扱えるようになり、コンピューターでの利用が可能になります• ゲノムアノテーションや種間比較、進化解析• 遺伝子発現などのエンリッチメント解析• モデル化、シミュレーション、予測

検索：Roche pathwayパスウェイデータベースでの表現• 見やすくするために、ダイアグラムで表現されていることが多くなっています。
• KEGG Pathway での表現例• 代謝パスウェイでは代謝産物をノード、酵素反応をエッジとして表現されています• 制御系ではタンパク質や遺伝子、その他の小分子をノード、その関係性（活性化、抑制、リン酸化など）がエッジとして表現されていますパスウェイデータベースのデータ形式• 計算機での取り扱いを目的として XML (Extensible Markup Language) で記述されていることが多くなっています。
• KGML (KEGG Markup Language) は分子間の関係とダイアグラムのレイアウトを取り扱うための KEGG 独自のフォーマット
• SBML (Systems Biology Markup Language)、CellML、CSML (Cell System Markup Language) はパスウェイのシミュレーションやモデリングを行うためのフォーマット

• PSI-MI (Proteomics Standards Initiative Molecular Interaction XML Format) はタンパク質間相互作用を記述するためのフォーマット
• BioPAX (Biological Pathways Exchange) は様々なパスウェイデータを統合したり、データ交換を行うことを目的として策定された標準化を目指したフォーマット

• これらのデータ形式を扱うことのできるネットワーク可視化ソフトウェアには Cytoscape や VisANT などがあります。
• AJACS58 : Cytoscapeを使ったデータの可視化• どのパスウェイデータベースを研究に使えば良いかは、対象生物や対象パスウェイ、目的によって異なってきます。

• 今回は 主にKEGG PATHWAY のブラウザ上での使い方を紹介します。

BioCyc• ウェブサイト：https://biocyc.org/• 開発：SRIインターナショナル（Stanford Research Institute）• 対象：大腸菌からヒトまで、異株を含めて 18,000 種以上• 専門家が手作業で作成した文献ベースのデータ＋自動解析ツール• 代謝パスウェイ、制御系• 利用：アカデミックフリー• データ形式：BioPAX

BioCycMetabolism -> Cellular Overview

Reactome• ウェブサイト：https://www.reactome.org/• 開発：EMBLE-EBI 他• 対象：ヒトを中心に脊椎動物、酵母、植物、16種• ヒト：専門家が手作業で作成した文献ベースのデータ• その他：計算機での推定（ https://reactome.org/documentation/inferred-events）• 代謝パスウェイ、シグナル伝達系、他• 利用：フリー• データ形式：BioPAX, SBML

ReactomePathway Browser

KEGG PATHWAY• ウェブサイト：https://www.kegg.jp/• 開発：京都大学• 対象：ゲノムの決まった全生物種（異株を含む）約8,000 種（>780真核生物、>7,100真正細菌、>390古細菌）、ウイルス 359ゲノム、環境メタゲノム 477サンプル、生体メタゲノム 712サンプ
ル• 専門家が手作業で作成した文献ベースのデータ＋自動ツール•

リファレンスパスウェイ : 専門家が手作業で文献ベースから作成•生物種パスウェイ•

自動ツールでリファレンスパスウェイから作成し、手作業でキュレーション•

自動ツールで作成（自動ツールにも段階があります）• 代謝パスウェイ、シグナル伝達系、他• 利用：アカデミックフリー• データ形式：KGML• KCPAVS KEGG-XML converter などで代謝パスウェイ、シグナル伝達などの多くのパスウェイを標準形式 に変換可能• [KEGGscape] (http://apps.cytoscape.org/apps/keggscape) でネットワーク可視化ソフト Cytoscape に読み込
み可能

KEGGはデータベースの集合• KEGG2をクリック• KEGG PATHWAY を含むシステム情報データベースの他に、遺伝情報、化学情報、健康情報などのデータベースがリンクしています。

対象生物種を見る• データベースのテーブルの下、KEGG organisms をクリック

KEGG Organisms• KEGG では 3-4 文字の独自の生物種コードを使用している

KEGG Organisms• 生物種コードのリンクをクリックすると、種の情報が表示されますデータベースリスト• Genomes : 主に NCBI Refseq、GenBank に登録された生物種• Species : 異株を一つにまとめたデータベース• Genus : Genus レベルでまとめたデータベース• Virus：ウイルスゲノム• Meta : メタゲノム

KEGGパスウェイマップを見る• トップページ （https://www.kegg.jp）上方の検索ボックスで"lysine biosynthesis" や "glycolysis" やなどの生命現象関連の単語を入力し、Search ボタンをクリック

KEGGパスウェイマップ
• KEGG データベース全体でヒットしたエントリーが全てリストアップされ、KEGG PATHWAY にヒットがあれば、一番上に表示されます。

KEGGパスウェイマップ
• 各パスウェイの情報が表示されます。
• KEGG におけるパスウェイの最小単位で、ダイアグラム画像を “マップ” と呼んでいます。

KEGGパスウェイマップ
• この色のついていない白いダイアグラムが、専門家が手作業で文献ベースから作成したリファレンスパスウェイになります• ボックスが遺伝子やタンパク質などの配列情報、丸が代謝産物、環境物質などの化合物• 各図形の説明は右上の Help から見られますKEGGパスウェイマップ
オンマウスオーバーで、KEGG MODULEの表示

KEGG MODULE好きな生物のパスウェイを見る• Change pathway type をクリック

好きな生物のパスウェイを見る
Select pathway typeのパネルがポップアップ
見たい生物種の名前で検索（例えば、Escherichia coli）
ecoをクリックEscherichia coli K-12 MG1655ゲノムでマッピング
一部のボックスが緑色で塗られる、その生物（またはサンプル）の持つ遺伝子を示しています。

別のアプローチ• 種、属でまとめたパスウェイ、ドラフトゲノム、メタゲノムのパスウェイはここからは選べないので、生物種リストのページから、種のページ、パスウェイリストへ移動する必要があります。

https://www.kegg.jp/kegg/catalog/org_list.html

Lysine biosynthesis マップ

リファレンスパスウェイと種毎のパスウェイの関係

Overviewマップを見る• https://www.kegg.jp/kegg/pathway.html• 1.0 Global and overview maps の Metabolic pathways をクリック• 左にモジュールのリスト（KEGG におけるパスウェイの小さい機能単位）、右にマップが表示• 機能単位毎にパスウェイを強調表示できる

生物種毎のOverviewマップを見る• Change pathway type から生物コードをクリック• 生物の持っていない経路は灰色になる（ecoの例）

ヒトの疾患パスウェイを見る• https://www.kegg.jp/kegg/disease/• がん、免疫系疾患、神経変性疾患など多因子性の疾患• 好きな疾患パスウェイをクリック（例：大腸がん）• 赤字の遺伝子が疾患の病因遺伝子を示しています。

ヒトの疾患パスウェイ• Disease genes and drug targets in KEGG pathwaysから「Colorectalcancer」を選択• ピンクのボックスは何らかの疾患で病因遺伝子となっている遺伝子を示しています• ライトブルーのボックスは何らかの疾患で医薬品のターゲットとなっている遺伝子を示しています• このように、KEGG では正常な状態のパスウェイの他に、病原因子や医薬品、そのターゲットなどの情報もパスウェイとして表現されています種間比較をする• https://www.kegg.jp/kegg/kegg2.html• KEGG GENOMEのリンクをクリック• KEGG Mapping for Genome Comparison and Combinationのテキストボックスに "eco ecs" と入力して Go をクリック• eco：非病原性大腸菌 k-12
• ecs：病原性大腸菌 O157

種間比較
• 上のメニューの Pathway map をクリック• 好きなパスウェイをクリック• 前者の遺伝子が緑、後者の遺伝子がピンクで表示• Overview パスウェイの場合、両者が持っている遺伝子はライトブルーで表示
00020 Citrate cycle (TCA cycle)

Bacterial secretion systemマップ• 03070 : Bacterial secretion system パスウェイでは病原性に関わる III型、VI型分泌装置が O157 側だけが持っているのがわかる

Pathogenic Escherichia coli infectionアブラムシとブフネラで種間比較• 00290 : Valine, leucine andisoleucine biosynthesisマップ• アブラムシ : api（緑）• ブフネラ : buc（ピンク）• 共生生物間のパスウェイ補完によってアミノ酸合成が可能になっていることがわかる

サンプルデータのマッピング• KEGG には遺伝子リストからパスウェイをマッピングするツールが組み込まれています。
• KEGG Mapper（https://www.kegg.jp/kegg/mapper.html）• Pathway mapping tool の3番目のColorをクリック• Search mode : データベースコード• テキストエリア : 要素のリスト（遺伝子、タンパク質、化合物）• [配列 ID or 代謝産物 ID] 塗りつぶし色[,線の色]• 配列 ID は KEGG gene ID, NCBI-GeneID, NCBIProteinID, UniProt ID• 代謝産物 ID は KEGG Compound ID （C番号）のみ• 線の色はオプション• 色は16進数表記か基本的なカラーネームで記述

KEGG Mapper• テキストエリア右のExample を選択して Exec ボタンをクリックすると、ヒットしたパスウェイのリストが表示されます（カッコの中はヒットした要素の数）

KEGGデータベースにはない遺伝子のマッピング• KEGG に登録されている配列データと類似性を計算し、自動で遺伝子機能を推定、パスウェイへのマッピングを行う。
• KAAS（https://www.genome.jp/tools/kaas/）• BlastKOALA, GhostKOALA

配列相同性検索• KAAS（https://www.genome.jp/tools/kaas/）• 配列類似性の計算は BLAST, GhostX, GhostZ ベースの３つ• GhostX は BLAST より精度は劣るが 100 倍早い• GhostZ は GhostX より精度は劣るが２倍早い• 種間で両方向ベストヒットを利用して遺伝子機能を推定（片方向も可能）• BlastKOALA, GhostKOALA• 配列類似性の計算は BLAST, GhostX ベース• クエリーからデータベースへの片方向の計算なのと、データベースを圧縮しているぶん KAAS より早い

BlastKOALAを使ったパスウェイマッピング• KEGG Mapper – Assign KO（https://www.kegg.jp/kegg/mapper/assign_ko.html）• Example: の sequence.txt をコピー＆ペースト、もしくはダウンロードしてファイルを選択• Family/Genus ボタンをクリック• サンプルが Buchnera の仲間なので、KEGG の Buchnera データを使う• 新たに開いたウィンドウで、Buchnera を探し、Taxonomy番号をクリック

計算中• Exec ボタンをクリック• 数分待つ計算結果• Reconstruct Pathway から遺伝子がマッピングされたパスウェイを見ることができる

Overviewマップの再構築結果

ご清聴ありがとうございました。