ライフサイエンスデータベースを利活用したバイオインフォマティクス研究◯渡邊妙子1, 吉田尚恵1, 武田伊織1, 小野洋一2, 中野善夫3, 山岸賢司11日本大学 大学院工学研究科, 2日本大学 本部研究推進部知財課, 3日本大学 歯学部

生体分子に対する分子シミュレーション解析■ Protein Data Bank

新機能性核酸分子の設計
構造データの登録数

Phosphoricacid

R: -OH(RNA), -H(DNA),-F, -OCH3 ・・・
LNA(Locked Nucleic Acid),
MCE {-O-[2-(N-methylcarbamoyl)ethyl]}

RiboseThe Protein Data Bank (PDB) was established as the
1st open access digital data resource in all of biology
and medicine. It is today a leading global resourcefor experimental data central to scientific discovery.

Nucleotide units抗体(IgG)①量子化学計算による分子内相互作用
https://www.rcsb.org/⇒新機能性核酸の設計において、生体内安定性の向上のため、化学修飾の導入が不可欠②分子動力学計算による結合領域の構造変化

structure G1G2 G2Stacking
A3A3Region 1G4G4G5G5Stacking
U6U6G7G7Region 2C8C8U9U9C10C10C11C11G12G12Stacking
A13A13Region 3A14A14A15A15G16G16G17G17Stacking
A18A18Region 4A19A19C20C20U21U21C22C22C23C23A24-60.32 0.71

・量子化学計算による相互作用エネルギー解析

・分子動力学（ＭＤ）計算によるダイナミクス解析

π-πstacking

生体分子に対する分子シミュレーション解析

0.01

1.3 -5.1-0.4 -0.6 0.33 -6.6
0.04

0.2 -0.1 1.02 -8.7

0.01 0.14

0.1 -0.4 -0.8 0.82

0.07

-0-0

-0 0.16 -1.7 -14-0 0.07 0.02 0.07 -0.2 1.41 1.65 -10-0 0.15

タンパク質

LoopRNALys

0 0.36 -0.6 0.46 0.61 0.15 -3.8

-0.1 0.07

0 0.34 -0.2 0.37 0.24 0.02 0.05 -0.1

0.07 0.01

0 -0.1 -0.2 0.23 -0.1

-0 -0.3 -0.8 -12-0-0-0 0.02 0.11 -0.1 0.05 0.03 0.06 0.13 0.39 -1.1

-0-0

-0 0.04 0.12 0.01 0.08 0.08

0 0.14 0.28

-120.01 0.04 0.01 0.09 -0.1 0.17 0.03

-0 0.05 0.06 -0.1 -0.4 0.15 -5.7

0.11

-1 0.93 -3.1 -39 -7.4 -0.5 -1.3 -3.9

-0 0.03 -0.3 -0.6 0.23 -0.1

塩基π-πstacking

0.06 -0.1 0.04 -0.7 0.17 -2.8 0.58 -2.4 3.07 -40 -8.8 -0.5 -0.1 -0.4 -0.1 6.49

Thr

ΔE

Phe
LysTyr

0.03 -0.1 0.01 -0.4 0.22 -17 -0.3 1.08 -17 1.18 -0.8 0.52 -0.1 -0.1
-0 -0.1-0-1 -13 -2.3 2.43

-5 0.38 -1.3 -0.2 0.04

-0-0.2 -0.8 0.96 -31 1.54 -2.2 0.82 -0.6 0.02 -0.6 -0.2 -0.1 0.02
-0 0.99 -20 4.49 0.46 0.19 -0.6 -0.1

-0.8 -1.4 -0.2

-0

0 0.67-8-0 0.61 1.79 -4.5

-0 -0.1 0.41 1.19 0.36 -8.1

-0 0.12 0.14 -0.1 0.03 0.04 0.01 -0.2 -0.3 -0.2 -0.5 -7.8

0 0.86 -0.1 -0.1 -0.1

-0

0 0.07 -0.1 0.03 0.03

-0 -0.1 -0.1 -0.1 -0.1 0.12 -4.8-2.6 -10-6 -0.4 0.63 -0.1 -0.1 -0.1

-0-0 0.04 -0.1 0.03 0.03

-0 -0.1-0-0-0 0.14 -0.5

-31.53 -5.1

-0 0.08 0.04 0.01 0.01

-0-0-00.3 0.65-17-13-0 0.01 0.02 0.02

-0 0.01 0.01

0-0-721317-4-2.3

0-15 -10 -6 -4 -2 0 2 447-00.1

6 10 15Interaction energy [kcal/mol]

AR技術を用いた分子構造表示システムの開発■ Cambridge Crystallographic Data Centre

分子構造AR (Augmented Reality)表示システム
機能①：画面右上に配置されたボタンを押すと、表示形式が切り替わる

分子の化学式を組み込んだマーカーを撮影することで認識
3D分子モデルを画面越しの現実空間に重ねて表示

The Cambridge Structural Database (CSD) isthe world’s comprehensive and up-to-date
database of fully validated crystal structures.
The 2018 release contains over 900,000 entries– an increase of more than 60,000 entries!
https://www.ccdc.cam.ac.uk/

棒モデル(stick)

化学式から直接3Ⅾ分子モデルが出現するため一貫して認識することができ、高い学習効果を発揮する分子構造をAR(拡張現実)技術 により表示できる携帯端末の開発

ARマーカーを化学式としたシステム

機能②：画面スライドを行うと、同じ方向にモデルが回転する

球棒モデル(ball&stick)

空間充填モデル(CPK)

ARマーカーを分離し「化学かるた」としたシステム
化学式マーカーの認識システム内での処理

名称マーカーの認識一致
認識マーカーの上に被さるように分子情報のパネルが出現

分子の立体構造が3Dモデルとして出現

認識

マーカーの上に分子モデルが出現し、同時にその分子の情報を閲覧することができる
A型

B型

認識X

化学式マーカーに対応するスイッチXがON

X

名称マーカーに対応するスイッチXがON

Z型

XX

表示X

Y

非表示

→モデルが表示される

AA

A

フラーレンの化学式マーカー

表示

A

フラーレンの3Ⅾモデル

フラーレンの名称マーカー

ゲノム解析■ NCBI

呼吸器疾患診断システムの開発（National Center for Biotechnology Information ）As a national resource for molecular biology information, NCBI's mission is to develop newinformation technologies to aid in the understanding of fundamental molecular and genetic
processes that control health and disease. More specifically, the NCBI has been charged withcreating automated systems for storing and analyzing knowledge about molecular biology,biochemistry, and genetics

エクソソーム中のRNAの発現パターンから、呼吸器疾患を早期に診断できる次世代の診断システムの開発
エクソソーム抽出
エクソソーム抽出

採血
採血

健康
健康

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

患者Ａ
患者A

16S rRNA遺伝子に依存しないＮグラム配列に基づく細菌叢解析法の開発
Step 1. 1000塩基ずつずらしながら2000塩基に切る
ゲノムＡ

診断
診断

RNA発現量解析
RNA発現量解析

患者B
患者Ｂ

Step 3. 機能ごとに配列を分類
ゲノムＡ

ゲノムＢ

ゲノムＢ

ゲノムＣ

ゲノムＣ

《 機能Ａ 》

《 機能未知 》

エクソソーム内のRNAを抽出

RNAの発現パターンによる診断

HTSeq(汎用ソフト)
HTSeq (汎用ソフト)
ファイル変換ファイル変換DNA抽出

リード数のカウント
リード数のカウント

遺伝子遺伝子カウント
カウント

マッピング結果
マッピング結果

遺伝子情報

Step 2. ｋ‐ｍｅｒ解析を用いてゲノム内で異なった出現頻度の領域を抜き出す

Step 4. 機能未知の配列から共通配列を抜き出し解析

EnsemblEnsembl
データベースedgeR(汎用ソフト）
edgeR(汎用ソフト)MMシステムMMシステム(オリジナル)(オリジナル)

有意差の算出
有意差の算出value, qq value)(p(pvalue,value)

データベース
ゲノムＡ

ゲノムＢ

ゲノムＣ

《 機能未知 》

遺伝子間解析
遺伝子解析

G C A T G G A C ・・・

DESeq(汎用ソフト)(汎用ソフト)
DESeq

発現量の正規化
発現量の正規化(RPKM)(RPKM)R R(汎用ソフト)(汎用ソフト)T G A T G C G A ・・・

診断システム診断システム

発現変動 サンプル間のサンプル間のエクソソームRNA
新規転写産物の エクソソームRNA
新規転写産物の発現変動遺伝子類似性
遺伝子類似性
同定
データベースの作成
同定
データベースの作成
Licensed under a Creative Commons表示4.0国際ライセンス(c)2018 [渡邊妙子]（[日本大学大学院工学研究科]）