領域略称名：ゲノム情報
領域番号 ：３１６

文部省科学研究費補助金重点領域研究

ゲノム解析に伴う大量知識情報処理の研究
研究成果報告書（平成３〜７年度）

平成８年１２月

領域代表者

金久實（京都大学化学研究所）

まえがき

文部省科学研究費補助金重点領域研究「ゲノム解析に伴う大量知識情報処理の研究」（重点領域研究「ゲノム情報」）は平成３年４月より平成８年３月まで５カ年計画で行われました。この報告書は計画研究班員および公募研究班員による主要な発表論文をまとめたものです。また、最初に平成８年１０月に行われた文部省での研究終了ヒアリン
グの資料も添付しています。なお、重点領域研究「ゲノム情報」による出版物はインターネットを通じて公開されています。http://www.genome.ad.jp/documents/gi/ をご覧ください。
大量データをもたらすゲノム計画の波及効果により、基礎生物学から医学・薬学・農学まで、バイオサイエンスでは急速な情報化が進んでいます。重点領域研究「ゲノム情報」の５年間の研究目標は、ゲノム解析に伴うデータベースとデータ解釈の問題に、新しい情報処理技術を開発し実用化することでした。しかし、私どもはより長期的な展望
から領域活動を行ってきました。それは、情報化が進むバイオサイエンスの急展開に対処するための情報インフラストラクチャーの整備と、若手研究者層の拡大でした。そして、バイオサイエンスとコンピュータサイエンスの融合の中に、新しい学問分野としての「ゲノム情報」を確立することでした。ヒアリング資料にまとめてあるように、またゲノムネットデータベースサービス（http://www.genome.ad.jp/）をご利用になればお分
かりいただけるように、当初の研究目標は十分に達成され、新しいバイオサイエンス研
究の流れを作ることができたと思います。５年間のご支援をどうもありがとうございました。

平成８年１２月

重点領域研究「ゲノム情報」代表者
京都大学化学研究所・教授
金 久
實〒611 宇治市五ヶ庄
京都大学化学研究所
TEL (0774)38-3270
FAX (0774)32-8235
kanehisa@kuicr.kyoto-u.ac.jp
www.kuicr.kyoto-u.ac.jp/kanehisa

目

次研究経過等の報告書
１．領域全体の当初の研究目標と目標達成度、学界への貢献度 .........................3
２．領域内における研究組織と研究班の連携状況 ...........................................4
３．これまでの主な研究成果 ......................................................................6
４．領域として研究を推進したうえでの問題点と対応措置 ...............................9５．今後の研究成果の取りまとめ方策 ........................................................10
６．研究を取りまとめるうえでの問題点 .....................................................11
７．研究成果公表の状況（主な論文等一覧） ................................................12
付録Ａ．活動記録 ...................................................................................17
付録Ｂ．ゲノムネットデータベースサービス利用統計 ...................................22
主要発表論文Akutsu, T., Onizuka, K. and Ishikawa, M.
New hashing techniques and their application to a protein structure database system.
Proc. 28th Hawaii International Conference on System Sciences, 5, 197-206 (1995) ........25
Akutsu, T. and Tashimo, H.
Protein structure comparison using representation by line segment sequences.
Proc. Pacific Symposium on Biocomputing '96, 25-40 (1996) ..................................35
Mukouchi, Y. and Arikawa, S.
Towards a mathematical theory of machine discovery from facts.
Theoret. Comput. Sci., 137, 53-84 (1995) ..........................................................51
Sugaya, K., Fukagawa, T., Matsumoto, K., Mita, K., Takahashi, E., Ando, A.,
Inoko, H. and Ikemura, T.
Three genes in the human MHC class III region near the junction with the class II:
gene for receptor of advanced glycosylation end products, PBX2 homeobox gene
and a Notch homolog, human counterpart of mouse mammary tumor gene int-3.
Genomics, 23, 408-419 (1994) ......................................................................83
Kanaya, S., Kudo, Y., Nakamura, Y. and Ikemura, T.
Detection of genes in Escherichia coli sequences determined by genome projects andprediction of protein production levels, based on multivariate diversity in codan usage.
Comput. Appl. Biosci., 12, 213-225 (1996) .......................................................95

Ishikawa, M., Toya, T., Hoshida, M., Nitta, K., Ogiwara, A. and Kanehisa, M.
Multiple sequence alignment by parallel simulated annealing.
Comput. Appl. Biosci., 9, 267-273 (1993) .......................................................108
Hirosawa, M., Totoki, Y., Hoshida, M. and Ishikawa, M.
Comprehensive study on iterative algorithms of multiple sequence alignment.
Comput. Appl. Biosci., 11, 13-18 (1995) ........................................................115
Hakata, K. and Imai, H.
The longest common subsequence problem for small alphabet size between many strings.
Lecture Notes in Computer Science, 650, 469-478 (1992) .....................................121
Ogasawara, N., Nakai, S. and Yoshikawa, H.
Systematic sequencing of the 180 kilobase region of the Bacillus subtilis chromosome
containing the replication origin.
DNA Res., 1, 1-14 (1994) ..........................................................................131
Ogiwara, A., Uchiyama, I., Seto, Y. and Kanehisa, M.
Construction of a dictionary of sequence motifs that characterize groups of related proteins.
Protein Eng., 5, 479-488 (1992) ...................................................................145
Mizuno, M. and Kanehisa, M.
Distribution profiles of GC content around the translation initiation site in different species.
FEBS Lett., 352, 7-10 (1994) ......................................................................155
Ogata, H., Akiyama, Y. and Kanehisa, M.
A genetic algorithm based molecular modeling technique for RNA stem-loop structures.
Nucleic Acids Res., 23, 419-426 (1995) ..........................................................159
Tomii, K. and Kanehisa, M.
Analysis of amino acid indices and mutation matrices for sequence comparison andstructure prediction of proteins.
Protein Eng., 9, 27-36 (1996) ......................................................................167
Ogata, H., Fujibuchi, W. and Kanehisa, M.
The size differences among mammalian introns are due to the accumulation of small deletions.
FEBS Lett., 390, 99-103 (1996) ...................................................................177

Ogiwara, A., Uchiyama, I., Takagi, T. and Kanehisa, M.
Construction and analysis of a profile library characterizing groups of structurally known
proteins.
Prot. Sci., 5, 1991-1999 (1996) ....................................................................182
Satou, K., Furuichi, E., Takiguchi, K., Takagi, T. and Kuhara, S.
A deductive database system PACADE for analyzing 3-D and secondary structures of protein.
Comput. Appl. Biosci., 9, 259-265 (1993) .......................................................191
Satou, K., Furuichi, E., Takiguchi, K., Kuhara, S. and Takagi, T.
Application of a deductive database system PACADE toward discovery of cluster ofsimilar structures in proteins.
Proc. 27th Hawaii International Conference on System Sciences, 5, 160-169 (1994) ......198
Nishikawa, A., Satou, E., Furuichi, E., Kuhara, S. and Ushijima, K.
Data classification component in a deductive database system and its application to protein
structural analysis.
IEICE Trans. Information and Systems E78-D, 1377-1386 (1995) ...........................208
Gotoh, O.
Optimal alignment between groups of sequences and its application to multiple sequencealignment.
Comput. Appl. Biosci., 9, 361-370 (1993) .......................................................219
Gotoh, O.
Further improvement in methods of group-to-group sequence alignment with generalized
profile operations.
Comput. Appl. Biosci., 10, 379-387 (1994) .....................................................229
Gotoh, O.
A weighting system and algorithm for aligning many phylogenetically related sequences.
Comput. Appl. Biosci., 11, 543-551 (1995) ......................................................238
Sakamoto, N., Takagi, T. and Sakaki, Y.
Development of overlapping oligonucleotide database and its application to signal
sequence search of the human genome.
Comput. Appl. Biosci., 9, 427-434 (1993) .......................................................247

Goto, S., Sakamoto, N. and Takagi, T.
Object-oriented database with rule-based query interface for genomic computation.
Proc. 3rd International Symposium on Database Systems for Advanced Applications,65-72 (1993) ..........................................................................................255
Sakamoto, N., Goto, S. and Takagi, T.
A deductive database system for analyzing human nucleotide sequence data.
Int. J. Bio-Medical Computing, 171-179 (1994) .................................................263
Murakami, K., Tsukuni, S., Takagi, T. and Hattori, M.
Evaluation of exon prediction tools using a long DNA sequence data.
Proc. Gene-Finding and Gene Structure Prediction Workshop (1995) ........................272
Takaoka, T.
Approximate pattern matching with samples.
Lecture Notes in Computer Science, 834, 234-242 (1994) .....................................279
Kamimura, M. and Takahashi, Y.
Phi-psi conformational pattern clustering of protein amino acid residues using the potentialfunction method.
Comput. Appl. Biosci., 10, 163-169 (1994) .....................................................288
Nakai, K. and Sakamoto, H.
Construction of a novel database containing aberrant splicing mutations of mammalian genes.
Gene, 141, 171-177 (1994) .........................................................................295
Horton, P. and Nakai, K.
A probabilistic classification system for predicting the cellular location sites of proteins.
ISMB, 4, 109-115 (1996) ...........................................................................302
Nakata, K.
Prediction of zinc finger DNA-binding protein.
Comput. Appl. Biosci., 11, 125-131 (1994) .....................................................309
Suyama, M., Ogiwara, A., Nishioka, T. and Oda, J.
Searching for amino acid sequence motifs among enzymes: the Enzyme-Reaction Database.
Comput. Appl. Biosci., 9, 9-15 (1993) ...........................................................316

Suyama, M., Nishioka, T. and Oda, J.
Searching for common sequence patterns among distantly related proteins.
Protein Eng., 8, 1075-1080 (1995) ................................................................323
Shimada, T., Hagiya, M., Arita, M., Nishizaki, S. and Tan, C.L.
Knowledge-based simulation of regulatory action in lambda phage.
Int. J. Artificial Intelligence Tools, 4, 511-523 (1995) ..........................................329
Husimi, Y., Mori, Y., Ushijima, S. and Aita, T.
Modes of population changeovers in continuous culture of bacterial and viral mutants
spectrum.
J. Theoret. Biol., 165, 577-591 (1993) ...........................................................342
Aita, T. and Husimi, Y.
Period-dependent selection in continuous culture of viruses in periodic environment.
J. Theoret. Biol., 168, 281-289 (1994) ...........................................................357
Nemoto, N. and Husimi, Y.
A model of the virus-type strategy in the early stage of encoded molecular evolutions.
J. Theoret. Biol., 176, 67-77 (1995) ..............................................................366
Aita, T. and Husimi, Y.
Fitness spectrum among random mutants on Mt. Fuji-type fitness landscape.
J. Theoret. Biol., 182, 469-485 (1996) ...........................................................377
Matsuda, H. and Kaneda, Y.
An application of an OR-parallel prolog system to phylogenetic analysis.
Lisp and Symbolic Computation, 7, 211-229 (1994) ............................................394
Matsuda, H.
Protein phylogenetic inference using maximum likelihood with a genetic algorithm.
Proc. Pacific Symposium on Biocomputing '96, 512-523 (1996) ............................413
Suwa, M., Mitaku, S. and Kuroda, Y.
Theoretical analysis of amino acid sequence of human dystrophin.
Biochem. Biophys. Res. Commun., 191, 782-789 (1993) .....................................425

Suwa, M., Hirokawa, T. and Mitaku, S.
A continuum theory for the prediction of lateral and rotational positioning of α-helices
in membrane proteins: bacteriorhodopsin.
Proteins, 22, 363-377 (1995) .......................................................................433
Dohi, H., Ishizuka, M., Minoshima, S. and Shimizu, N.
GeneView: multi-language human gene mapping library with a graphical user interface.
Comput. Appl. Biosci., 9, 459-464 (1993) .......................................................448
Shimozono, S., Shinohara, A., Shinohara, T., Miyano, S., Kuhara, S. and Arikawa,S.
Finding alphabet indexing for decision trees over regular patterns: an approach tobioinformatical knowledge acquisition.
Proc. 26th Hawaii International Conference on System Sciences, 1, 763-772 (1993) ......454
Shimozono, S., Shinohara, A., Shinohara, T., Miyano, S., Kuhara, S. and Arikawa, S.
Knowledge acquisition from amino acid sequences by machine learning system BONSAI.
Trans. Information Processing Society of Japan, 35, 2009-2018 (1994) .....................464
Shoudai, T., Lappe, M., Miyano, S., Shinohara, A., Okazaki, T., Arikawa, S.,
Uchida, T., Shimozono, S., Shinohara, T. and Kuhara, S.
BONSAI Garden: parallel knowledge discovery system for amino acid sequences.
ISMB, 3, 359-366 (1995) ...........................................................................474
Miyano, S.
Learning theory toward genome informatics.
IEICE Trans. Information and Systems E78-D, 560-567 (1995) ..............................482
Tateishi, E. and Miyano, S.
A greedy strategy for finding motifs from yes-no examples.
Proc. Pacific Symposium on Biocomputing '96, 599-613 (1996) ............................490
Karasawa, T., Tabuchi, K., Fumoto, M. and Yasukawa, T.
Development of simulation models for protein folding in thermal annealing process - I:a simulation of BPTI folding by pearl necklace model.
Comput. Appl. Biosci., 9, 243-251 (1993) .......................................................505
Yokomori, T., Ishida, N. and Kobayashi, S.
Learning local languages and its application to protein alpha-chain identification.
Proc. 27th Hawaii International Conference on System Sciences, 113-122 (1994) ..........514

Nakaya, A., Yamamoto, K. and Yonezawa., A.
RNA secondary structure prediction using highly parallel computers.
Comput. Appl. Biosci., 11, 685-692 (1995) .....................................................524
Nakaya, A., Taura, K., Yamamoto, K. and Yonezawa, A.
Visualization of RNA secondary structures using highly parallel computers.
Comput. Appl. Biosci., 12, 205-211 (1996) .....................................................532

領域略称名：ゲノム情報
領域番号 ：３１６

科学研究費補助金重点領域研究に係る研究経過等の報告書「ゲノム解析に伴う大量知識情報処理の研究」（平成３〜７年度）

領域代表者

京都大学・化学研究所・教授・金久連絡先(0774)38-3270

實１．領域全体の当初の研究目標と目標達成度、学界への貢献度
分子生物学の実験技術の進歩に裏付けされて発足したヒト・ゲノム解析計画は、さらに新たな技術革新をもたらし、加速度的に大量のシーケンスデータを産み出している。
それに伴い分子・細胞レベルでの生命現象に関する基礎データから、病気の診断・治療への可能性を示す応用データまで、様々な生物的なデータが急速に蓄積されている。生物学はかつて直面したことのない大量情報の時代に入り、新しい情報処理技術の開発がゲノム解析の進展のため、また生物学の発展のために不可欠の要素となった。新しい情報処理技術とは大量データの中から生物学の知識を体系化し、知識を利用する技術であり、これは知識処理や並列処理といった計算機科学の最先端の研究と深く関連している。
重点領域研究「ゲノム情報」は平成３年度から７年度までこのような背景の下に行われ、生物科学と計算機科学の融合の中から、生物情報科学ともいうべき新しい学問分野の確立を目指してきた。
具体的な研究目標は、(A) ゲノム解析がもたらす大量かつ多様なデータのデータベースの問題と、(B) 実験によるゲノム解析の最終産物であるシーケンスデータの生物的意
味解釈の問題に新しい情報処理技術を開発し、その実用化を行ってゲノム研究を推進することであった。前者については目標は十分に達成された。数々の研究成果は論文等として発表しただけでなく、実用的なデータベースやソフトウェアとして、とくにゲノム
ネットデータベースサービスとして取りまとめ、インターネットを通じて国際的に提供している（付録Ｂ参照）。後者については基礎的な研究に重点を置いたため、実用化については未だ不十分である。ただし国際的なゲノム研究の流れとしても、第１期がマッ
ピングとシーケンシングの技術開発段階、第２期がその結果としての大量シーケンシン
グデータの生産段階と位置づけられるので、データ解釈（機能予測）の実用化は第２期（平成８年度以降）での継続事項とした。
本領域研究は情報処理技術の研究開発と実用化以外に、わが国におけるバイオサイエ
ンス研究に対して２つの重要な貢献を行った。１つは情報インフラストラクチャーの整備、もう１つは研究者層の拡大である。大量データの出現によるバイオサイエンスの急激な展開に対応するためには、情報インフラストラクチャーの整備が不可欠であるとの認識から、総括班の活動の一部として1991年にゲノム研究ネットワーク「ゲノムネット」
を設立し、これはその後東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターの事業として運用されている（付録Ａ参照）。この５年間にわが国のインターネット環境は大幅に向上
したが、ゲノムネットはゲノム関連データベースを国際的に提供するためのバックボーンとなっている。一方、上記の研究目標を達成するには従来からの生物科学の研究者層だけでなく、計算機科学を中心とした幅広い研究者層の参加が不可欠であった。これも総括班の活動として、毎年夏に「ゲノム情報チュートリアル」を、毎年冬に「ゲノム情報ワークショップ」を開催し、生物系研究者と計算機系研究者の交流と共同研究を推進した（付録Ａ参照）。その結果、数百名のメンバーからなるゲノム情報コミュニティとも呼べる研究者層ができている。
既存の学会に対する活動としては、分子生物学会と生物物理学会でシンポジウムやコンピュータデモンストレーションを何度も開催し、生物物理学会に「ゲノム情報」セッ
ションを新設し、さらに情報処理学会と物理学会で学会誌に「ゲノム情報」の特集を行った（付録Ａ参照）。それなりのインパクトはあったと考えられるが、複数の分野の境界に位置する新しい研究領域の宿命として、既存の学会で市民権を得るまでにはまだ時間がかかるだろう。今後は新しい学会の設立も視野に入れて、生物情報科学の学問分野の確立を目指すべきである。

２．領域内における研究組織と研究班の連携状況
重点領域研究「ゲノム情報」は、総括班と全体で１つの計画研究班、それに公募研究を加えて組織した。以下に示す通り５年間を通じて総括班員は２０名、研究班員（計画研究および公募研究）は４９名であった。研究班員４９名のうち２０名以上は計算機科学専門の研究者であり、本領域研究が真に生物系と計算機系の共同研究プロジェクトであったことを裏付けている。これはもちろんわが国では初めてのことであり、世界的にも類のない先駆的なプロジェクトであった。
総括班
石浜
明
磯野 克己
伊藤
彬
牛島 和夫
内田 俊一
大須賀節雄
金久
實
榊
佳之
佐々木慎一
清水 信義
鈴木 義昭
関口 睦夫
高木 利久
高浪
滿
田中 穂積
西岡 孝明
松原 謙一
美宅 成樹
吉川
寛
米澤 明憲

（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成４〜７年度）（平成５〜７年度）（平成３〜６年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜５年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成５〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜５年度）（平成３〜４年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）

国立遺伝学研究所
神戸大学理学部(財)癌研究会癌研究所
九州大学工学部(財)新世代コンピュータ技術開発機構
東京大学先端科学技術研究センター
京都大学化学研究所
東京大学医科学研究所
豊橋技術科学大学
慶應義塾大学医学部
基礎生物学研究所
九州大学生体防御医学研究所
東京大学医科学研究所
京都大学化学研究所
東京工業大学工学部
京都大学化学研究所
大阪大学細胞生体工学センター
東京農工大学工学部
大阪大学医学部、奈良先端科学技術大学院大学
東京大学理学部

研究班（計画研究および公募研究）秋山
泰 （平成４〜７年度） 京都大学化学研究所
阿久津達也 （平成４〜７年度） 機械技術研究所、群馬大学工学部
鯵坂 恒夫 （平成４年度）
京都大学工学部

有川 節夫
池村 淑道
石川 幹人
石田 好輝
磯山 正治
伊藤
彬
今井
浩
小笠原直毅
金久
實
久原
哲
小谷 善行
後藤
修
小原 雄治
小山 照夫
坂本
博
品川日出夫
篠原
武
陶山
明
瀬戸 保彦
添田 栄一
高岡 忠雄
高木 利久
高橋 由雅
寺野 隆雄
中井 謙太
中田 琴子
那須 正夫
新島 耕一
西岡 孝明
新田 克己
野口 俊之
萩谷 昌己
伏見
譲
藤山秋佐夫
古川 哲也
古谷 博史
堀
寛
松田 秀雄
美宅 成樹
蓑島 伸生
宮野
悟
森
浩禎
安川 民男
安永 照雄
横森
貴
米澤 明憲

（平成６年度）（平成４〜６年度）（平成６年度）（平成５年度）（平成７年度）（平成３年度）（平成３〜７年度）（平成４〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３年度）（平成３〜７年度）（平成６〜７年度）（平成３〜５年度）（平成３年度）（平成３年度）（平成３〜４年度）（平成３〜７年度）（平成３〜６年度）（平成３年度）（平成６年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜４年度）（平成４〜７年度）（平成５年度）（平成５年度）（平成５年度）（平成３〜７年度）（平成３〜５年度）（平成３年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成５年度）（平成５年度）（平成３年度）（平成５〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成３〜７年度）（平成４〜７年度）（平成３〜５年度）（平成６〜７年度）（平成６〜７年度）（平成３〜７年度）

九州大学理学部
国立遺伝学研究所(財)新世代コンピュータ技術開発機構
京都大学工学部(財)蛋白質研究奨励会(財)癌研究会癌研究所
九州大学理学部、東京大学理学部
大阪大学医学部、奈良先端科学技術大学院大学
京都大学化学研究所
九州大学大学院農学研究科
東京農工大学工学部
埼玉県立がんセンター研究所
国立遺伝学研究所
学術情報センター
京都大学理学部
大阪大学微生物病研究所
九州工業大学情報工学部
長岡技術科学大学、東京大学教養学部(財)蛋白質研究奨励会
理化学研究所ジーンバンク
茨城大学工学部
九州大学情報処理教育センター、東京大学医科学研究所
豊橋技術科学大学工学部
筑波大学社会工学系
基礎生物学研究所、大阪大学細胞生体工学センター
国立衛生試験所
大阪大学薬学部
九州工業大学情報工学部
京都大学化学研究所(財)新世代コンピュータ技術開発機構
名古屋大学理学部
京都大学数理解析研究所、東京大学理学部
埼玉大学工学部
国立遺伝学研究所
九州大学大型計算機センター
京都教育大学教育学部
広島大学原爆放射能医学研究所
神戸大学工学部
東京農工大学工学部
慶應義塾大学医学部
九州大学理学部
京都大学ウイルス研究所、奈良先端科学技術大学院大学
東京農工大学工学部
大阪大学遺伝情報実験施設
電気通信大学
東京大学理学部

(1) 総括班
総括班は領域全体の運営と研究活動の円滑化を図ることを目的とし、年度初めと年度終りに毎年２回ずつ、全部で１０回開催した総括班会議において、研究計画の取りまとめと調整、研究の進捗状況に対する助言、研究成果の公表と評価などを行った（付録Ａ参照）。また対外的には総括班は、開かれたゲノム情報コミュニティ作りとゲノム研究の現場との密接な連携を目的とした活動を行った。具体的には生物系研究者と計算機系研究者の研究交流と研究者層拡大のためのワークショップとチュートリアルの開催、コンピュータネットワークの整備を軸としたゲノム研究のインフラストラクチャー作り、
東大医科研ヒトゲノム解析センターと京大化研スーパーコンピューターラボラトリーを中心とした全国的な研究支援体制作りである。
(2) 研究班
本領域は計画研究および公募研究あわせても班員は比較的少数であり、チュートリア
ルとワークショップ、ヒトゲノム解析センター、その他の場所で緊密に交流する機会が多く、その結果としての共同研究も盛んであった。そこで、領域全体の方針としては、班員相互の緊密な連携をコアとしたゲノム情報コミュニティ全体との連携を重視した。
例えば、班員による研究成果発表会も毎年チュートリアルの場で公開して行い、班員であるかどうかの区別なく研究交流を行ってきた。一方、ゲノム情報コミュニティと実験系研究者の交流にも力を入れ、本領域の班員はヒトゲノム解析センターのデータベース研究会を通じて、創成的基礎研究「ヒト・ゲノム解析研究」の班員を始めとしたゲノム
研究現場の実験系研究者との連携を行い、実用的なデータベースシステム等の共同開発を行った。すでにその成果はゲノムネットを通じて世界中に提供され、またヒトゲノム
解析センター主催の講習会、学会年会や国際シンポジウムなどでのデモンストレーションにより普及にも努めている。
(3) ゲノム情報コミュニティ
毎年夏に開催するゲノム情報チュートリアルと毎年冬に開催するゲノム情報ワークショッ
プは、本領域の最も主要な公開行事であった（付録Ａ参照）。この２つの定期行事は重点領域研究「ゲノムサイエンス」により継続して開催されることになり、ゲノム情報コ
ミュニティの定期行事として定着している。チュートリアルが泊り込みで行うインフォーマルな勉強会であるのに対して、ワークショップはフォーマルな研究発表の場である。
チュートリアルは米国のゴードン会議のような、ワークショップは学会の年会のような性格をもっているとも言えるだろう。また、ゲノム情報コミュニティの機関誌ともいえる「ゲノム情報ニュース」を年４回発行し、約１５００名に配布してきた。

３．これまでの主な研究成果
本領域研究は５ヶ年計画を前期３年と後期２年に分け、前期は主に技術開発の段階、

後期は主に実用化の段階と位置づけ、(A) ゲノム解析がもたらす大量かつ多様なデータのデータベースの問題と、(B) 実験によるゲノム解析の最終産物である配列データの生物的意味解釈の２つの問題に取り組んできた。ただし (B) については後期も技術開発が中心となったことは前述の通りである。
研究項目 (A) における技術開発には３つの要素が必要であった。第１はオブジェクト
指向データベースや演繹データベースといった新しいデータベース技術、第２はクライ
アント・サーバーを中心としたネットワーク技術、第３はグラフィカルなユーザーイン
ターフェース技術である。一方、実用化に関してはゲノム研究の現場で行われるマッピ
ングやシーケンシングに伴うデータベースの問題と、公表されたデータを蓄積した公共データベースの統合化の問題に区別して考えた。データベースの問題に関する主な研究成果は以下の通りである。
(A1) 大腸菌、枯草菌、酵母ゲノムのシーケンシングをサポートするために、オブジェ
クト指向的な考え方とグラフィカルユーザーインターフェース、それにクライアン
ト・サーバー機能を備えたシステムを設計し、ヒトゲノム解析センターとの協力でGenomatica を開発した（秋山）。これは実際に枯草菌ゲノムデータベース構築（小笠原）や大腸菌ゲノムデータベース構築（森）に利用された。
(A2) ヒトゲノムに対してはグラフィカルユーザーインターフェースにより、マッピン
グデータ入力と統合マップ作成のデータベースシステム Locus-in（蓑島）と、コンティ
グ地図作成のためのソフトウェアツール ContigMaker（陶山、萩谷）をヒトゲノム解析センターとの協力で開発し、一般公開している。
(A3) ヒトに関する既存の公共データを統合して利用できるようにするため、ヒトの遺伝的地図（GDB）、塩基配列（GenBank）、アミノ酸配列（PIR）、遺伝病（OMIM）
を、グラフィカルな環境で統合し、クライアント・サーバーで利用できるシステム
HyperGenome を開発した（久原、高木、金久）。
(A4) 塩基配列（GenBank/DDBJ, EMBL）、アミノ酸配列（SWISS-PROT, PIR, PRF）、
立体構造（PDB, PDBSTR）、配列モチーフ（EPD, TRANSFAC, PROSITE）、酵素反応（LIGAND）、代謝パスウェイ（PATHWAY）、変異タンパク質（PMD）、アミノ酸指標（AAindex）、遺伝病（OMIM）、文献（Medline, LITDB）といった既存の分子生物学データベースの関連を２項関係で表現した簡単な演繹データベース LinkDB を開発し、全体を統合して利用できる DBGET システムを公開した（金久）。
(A5) 上記のようなデータベースの統合だけでなく、さらに様々なデータベース検索・
解析システムを緩やかに統合し、自由に組み合わせて利用できる環境 Gidre を構築し提供した（高木）。

(A6) 蛋白質研究奨励会の文献データベース LITDB と配列データベース PRF を一般公開するととももに、米国 NCBI との協力体制を作り、PRF は NCBI の Entrez システムに定期的に取り込まれるようになった（瀬戸）。
研究項目 (B) は配列データの生物的意味を解釈する問題、すなわち機能予測の問題である。その基本方針は既知のデータで配列と機能の関連を明らかにし、その知識を利用することである。そのためには大量データから知識を獲得し利用する技術を開発しなければならない。また、実用化に関しては情報処理技術に頼るだけでなく、手作業により個々の専門分野で実際に知識ベースを構築し、生物学の広範な専門的知識をゲノム解析
で利用できる形に体系化しなければならない。これはもちろん５年間で達成できるような内容ではない。そこで、本研究では知識獲得の技術をとくに学習アルゴリズムという観点から研究し、実際の知識ベース構築に基づく知識の利用に関してはいくつかのプロトタイプを開発するにとどめた。データ解釈の問題に関する主な研究成果は以下の通りである。
(B1) 配列グループに共通なパターンを見いだすための複数配列アライメントに、シミュ
レーテッドアニーリング法（石川、金久）、ならびに反復改善法（後藤）という新しいアルゴリズムを開発した。これらは並列処理の観点からも興味深いアルゴリズ
ムである。
(B2) タンパク質立体構造での共通パターンを抽出するために、部分構造検索およびア
ライメントを行うアルゴリズムを開発した（阿久津）。構造予測の問題に関しては、
膜タンパク質の構造予測のためのアルゴリズムを開発し、実用的なシステムとして提供した（美宅）。また、ＲＮＡ二次構造予測の並列アルゴリズムを開発し、並列計算機に実装した（米澤）。
(B3) 正の例と負の例の配列データグループが与えられたときに、両者を区別する配列の特徴を自動的に知識として獲得する機械学習アルゴリズムを開発し、実際のシス
テム BONSAI を開発した（宮野）。また、知識利用システムの１つとしてタンパク質の配列モチーフ検索・解析システム MOTIF およびそのクライアント・サーバー版
SMART を開発し提供した（金久）。
(B4) 手作業による知識の体系化もいくつかのテーマで行われているが、とくに酵素反
応式、化合物の化学構造、酵素のアミノ酸配列と立体構造などを統合した、酵素反
応データベース LIGAND を構築し提供した（西岡）。また、核酸の知識ベースとして、異常スプライシングデータを蓄積し、ＲＮＡスプライス部位選択に関するルー
ルベースの構築を行った（中井）。
(B5) その他いくつかの問題で配列データの機能的、進化的意味の解釈が行われた（７の論文一覧参照）。また、ゲノム情報の今後の発展につながる研究として、個々の配列の解析ではなく、発生などにおける遺伝子発現制御ネットワークのモデリング（萩谷）や、生物種内突然変異体ポピュレーションの解析（伏見）を行った。

４．領域として研究を推進したうえでの問題点と対応措置
重点領域研究「ゲノム解析に伴う大量知識情報処理の研究」が発足したときの最大の問題点は、わが国ではバイオサイエンスの一部として情報科学的な研究を行うインフラ
ストラクチャーも人材も存在しないことであった。しかしながら、ゲノムプロジェクトの発足ととともに必然的に起こるであろう大量データの出現と、それに伴うバイオサイ
エンスの急激な展開に対応するためには、新しい情報処理技術の研究開発と実用化を行わなければならないことは明白であり、本領域はまさにそれを期待されていた。研究を行う以前の問題として、インフラストラクチャー整備と若手研究者を中心とした人材発掘が急務だったのである。
情報インフラストラクチャーの整備に関しては、1990年秋より総合研究 B の中でコンピュータネットワークの設立を準備し、1991年9月に東京大学医科学研究所ヒトゲノム
解析センターと京都大学化学研究所が開通して、ゲノムネット（GenomeNet）が発足した。ゲノムネットは当初は重点領域の総括班の活動として、現在はヒトゲノム解析セン
ターの事業として運用されている。また1995年までは TISN の一部として京都から各地へ接続がなされていたが、TISN の解散に伴い現在は京都から先は福岡への接続のみとなっている。ゲノムネットはもともと回線接続を提供することを目的としたものではな
く、国内のインターネット整備に国が積極的に支援するようになった現在、回線接続サービスを行う意味はないと考えられる。わが国のゲノム関連データベースを国内外に提供するためのバックボーンという本来の目的に戻ったわけである。
一方の人材発掘に関しては、通産省の第５世代コンピュータプロジェクト（ICOT）の遺伝子情報処理ワーキンググループが出発点であった。ここで、ゲノム情報の学問に対する興味が高まり、領域発足後は計算機科学者としてもエース級の若手研究者が続々と参加することとなったのである。その際の重要なポイントは、並列処理や知識処理に代表される新しい計算機科学の分野と、分子生物学の技術革新により大量情報の時代を迎えた生物科学の分野の間には、学問としての自然な共通性と発展性があり、基礎的な研究面での融合を強調したことである 。ゲノム情報（genome informaics）という言葉は、
とくに米国では、ゲノム計画を支援する実用的なデータベース作りや解析ツール作りを意味する。わが国の「ゲノム情報」はゲノムを出発点とした生命系の情報に関する学問領域であり、結果的に研究支援まで含めた活動を行ったのである。また、個々の研究者を本領域の都合だけで強く束縛せず自由な研究を推進し、これはゲノム情報コミュニティという形で、わが国全体の研究水準の向上につながったと考える。各省庁がビッグプロ
ジェクトを開始した近年の状況を考えても、これからの重点領域の１つの形態として、閉じた研究プロジェクトではなく、開かれた研究領域の組織作りを目指すことがあってもよいのではないだろうか。
ところで、若手の人材発掘を他の分野に頼ることは短期的には有効であったが、長期的にはバイオサイエンスの中で人材を育成していくことが必要である。ここに教育体制の問題が係わってくる。これは１つの重点領域で解決できる問題ではないが、いくつかの試みを行った。大学の学部レベルの教育については、分子生物学会年会の中で「生物系学科における情報科学教育」と題したパネルディスカッションを行い、問題提起と少なくとも問題に対する共通の認識を目指した。すなわち、データベースや解析システム
を上手に使える人が増えれば問題が解決するのではなく、そもそもデータベースや解析システムを開発できる技術、さらにはその背景となる情報科学全体に対する理解をもった人材が育たなければ、バイオサイエンスの新しい発展はあり得ない点である。また、高校レベルでの教育については、領域発足直後に「ヒトゲノム計画とは−新しい生物科
学の出発点−」と題したパンフレットを作成し、全国の高校に配布した。領域終了後にはとりまとめ研究の中で、首都圏の高校の先生を対象とし、「ヒトゲノム計画とインターネット」と題した講習会を開催した。そこで出された強い要望は、ゲノムネット
WWW サーバーの日本語化であった。現時点では国際対応のために英語のみでサービスしているゲノムネットも、わが国の将来という観点からは日本語の重要性が非常に高い
ことを強く認識した次第である。

５．今後の研究成果の取りまとめ方策
重点領域研究「ゲノム情報」は終了したが、国内外のゲノム研究はますます活発化しつつある。幸い、平成８年度より文部省ヒトゲノムプログラムの第２期として重点領域
研究「ゲノムサイエンス」が発足し、その１つの研究項目として「ゲノムの生物知識情報」に関する研究が始まった。また、平成３年度に設置された東京大学医科学研究所ヒ
トゲノム解析センターのゲノムデータベース分野と平成５年度に設置されたＤＮＡ情報
解析分野の存在により、ゲノム情報に関する長期的な研究活動と研究支援活動が可能となっている。従って、重点領域研究「ゲノム情報」の研究成果取りまとめは、ゲノムを出発点とした生命系の情報に関する研究の１つの区切りとして位置づけ、これまでの研究成果を基盤とし、今後の長期的な展望を与えることに重点を置きたい。
実はすでに「ゲノムサイエンス」の「ゲノムの生物知識情報」はそのような観点から研究計画が立案されている。重点領域研究「ゲノム情報」は、(1) 情報インフラストラ
クチャーの整備と、(2) 研究者層の拡大をベースに、(3) 新しい情報処理技術の開発を達成した。既存のデータベースを統合する問題では、技術開発とシステム開発を行い、ゲ
ノムネットを通じて提供するまで実用化されたが、配列データの生物的意味解釈の問題
は、技術開発までであった。これは解釈の前提となる生物機能に関するデータあるいは
知識がほとんどコンピュータ化されていないためであり、「ゲノムサイエンス」では「技術開発から知識の体系化へ」をキーワードに、(4) 実用的な知識ベースの構築を目標としている。しかし、そこでの知識ベースは「ゲノム情報」で考えていたような配列

と機能の関連を示す辞書だけではない。それは配列を通して個々の分子の働きが分かっても、細胞あるいは生物個体の働きが分かるわけではないからである。個々の分子とはいわば生命系を構成する部品であり、部品間のつながり、つまり結線図のようなものが解明されなければ、生命系の働きを理解することはできない。実は遺伝子や分子の相互作用に関するデータは分子・細胞生物学の知識として広く存在しており、これをコンピュータ化して、ゲノム解析がもたらす遺伝子カタログとの対応をつけていくことが、「ゲノムサイエンス」における生物知識情報の体系化なのである。
このように重点領域研究「ゲノム情報」の研究成果の取りまとめの結果として、ゲノム研究の新しい展開が始まっている。なお、本領域研究の成果は各年度ごとの報告書と取りまとめ研究による５年間の報告書として出版し、発表論文リストとゲノム情報ワー
クショップの論文集はゲノムネットの WWW サーバーでも公開している。

６．研究を取りまとめるうえでの問題点
情報インフラストラクチャー作りと技術開発・システム開発は若手の計算機科学者の参入により急速に進んだ。しかし今後の生物知識情報の体系化には生物学の知識とセンスを備えた若手研究者が参入しなければ達成できないだろう。とくに幅広い生物学の専門領域をカバーするには多数の生物学者の協力が必要である。重点領域研究「ゲノム情報」発足時には、まず指導的立場にある計算機科学者の理解を求め、それを軸に若手計算機科学者の発掘を行った。同様の方策は今後の若手生物学者の発掘についても必要である。重点領域研究「ゲノム情報」の取りまとめに対し、指導的立場にある生物学者の理解を求め、新しいゲノム情報研究の展開が可能になることを期待したい。
研究の取りまとめは学界に対してだけでなく、一般社会に対しても行う必要がある。
それは本重点領域としてのゲノム情報だけでなく、広くゲノム計画がもたらす情報の観点から行うべきであろう。そして科学の最先端を一方的に伝えるのではなく、将来の科学者を育成する教育的見地が必要であろう。インターネットは一般社会と直結しているので、例えば現状では専門家のみを対象とした英語のゲノムネット WWW サーバーに日本語のページを加え、初歩から段階的に学んでいけるようにすることも考えられる。
もっとも技術的には可能でも、我々研究者がこのような教育活動を行う意義が学界で認められなければ、実践することは難しいかもしれない。しかし、本領域は５年間にいく
つの発表論文をだせるかといった短期的な研究成果をだけを目指したのではない。本領
域が力を入れた情報インフラストラクチャー作りやゲノム情報コミュニティ作りは、長期的な研究推進のための基盤整備だったのである。長期的な展望に立てば教育は避けて通れない重要な問題である。その意味から、重点領域研究「ゲノム情報」の研究成果が一般社会の中に、とくに次の世代を担う子供たちの教育の中に取り込まれるよう努力をしていきたいと考えている。

７．研究成果公表の状況（主な論文等一覧）
１）主な図書Takagi, T., Imai, H., Miyano, S., Mitaku, S., and Kanehisa, M. (eds.); "Proceedings of Genome Informatics
Workshop IV", Universal Academy Press, Tokyo, 1993.
Miyano, S., Akutsu, T., Imai, H., Gotoh, O., and Takagi, T. (eds.); "Proceedings of Genome Informatics Workshop
1994", Universal Academy Press, Tokyo, 1994.
Hagiya, M., Miyano, S., Nakai, K., Suyama, A., Yokomori, T., Takagi, T. (eds.); "Proceedings of Genome
Informatics Workshop 1995", Universal Academy Press, Tokyo, 1995.
Akutsu, T., Asai, K., Hagiya, M., Kuhara, S., and Miyano, S. (eds.); "Proceedings of the Seventh Workshop on
Genome Informatics", Universal Academy Press, Tokyo, 1996.
美宅成樹、金久 實（編）「ヒトゲノム計画と知識情報処理」培風館、東京 (1995).
高木利久、金久 實（編）「ゲノムネットのデータベース利用法」共立出版、東京 (1996).
金久 實 「ゲノム情報への招待」共立出版、東京 (1996).

２）主な発表論文
Akutsu, T., Kobayashi, S., Hori, K., and Ohsuga, S.; Algorithms for finding the largest subtree whose copies cover
all the leaves. IEICE Trans. Information and Systems E76-D, 707-710 (1993).
Akutsu, T.; A linear time pattern matching algorithm between a string and a tree. Proc. 4th Symposium on
Combinatorial Pattern Matching, pp. 1-10 (1993).
Akutsu, T.; Efficient and robust three-dimensional pattern matching algorithms using hashing and dynamic
programming techniques. Proc. 27th Hawaii International Conference on System Sciences, pp. 225-234 (1994).
Akutsu, T.; A linear time pattern matching algorithm between a string and a tree. IEICE Trans. Information and
Systems E77-D, 281-287 (1994).
Akutsu, T.; Approximate string matching with don't care characters. Lecture Notes in Computer Science 807,
240-249 (1994).
Akutsu, T., Onizuka, K. and Ishikawa, M.; New hashing techniques and their application to a protein structure
database system. Proc. 28th Hawaii International Conference on System Science 5, 197-206 (1995).
Akutsu, T.; Approximate string matching with don't care characters. Information Processing Letters 55, 235-239(1995).
Akutsu, T. and Tashimo, H.; Protein structure comparison using representation by line segment sequences. Proc.
Pacific Symposium on Biocomputing '96, pp. 25-40 (1996).
Mukouchi, Y. and Arikawa, S.; Towards a mathematical theory of machine discovery from facts. Thoret. Comput.
Sci. 137, 53-84 (1995).
Ikemura, T.; Codon usage. In "Plant Molecular Biology LABFAX" (Brown, T.A., ed.), pp. 38-48, Blackwell Sci.
Pub. (1993).
Sugaya, K., Fukagawa, T., Matsumoto, K., Mita, K., Takahashi, E., Ando, A., Inoko, H., and Ikemura, T.; Three
genes in the human MHC class III region near the junction with the class II: gene for receptor of advanced
glycosylation end products, PBX2 homeobox gene and a Notch homolog, human counterpart of mouse mammary
tumor gene int-3. Genomics 23, 408-419 (1994).
Fukagawa, T., Sugaya, K., Matsumoto, K., Okumura, K., Ando, A., Inoko, H., and Ikemura, T.; A boundary of
long-range G+C% mosaic domains in the human MHC locus: pseudoautosomal boundary-like sequence exists
near the boundary. Genomics 25, 184-191 (1995).

Fukagawa, T., Nakamura, Y., Okumura, K., Ando, K., Inoko, H., Saitou, N., and Ikemura, T.; Human
pseudoautosomal boundary-like sequences (PABLs): core and consensus sequence, expression, and involvement information of the present day pseudoautosomal boundary of short arm of human sex chromosomes. Hum. Mol.
Genet. 5, 23-32 (1996).
Ishikawa, M., Toya, T., Hoshida, M., Nitta, K., Ogiwara, A., and Kanehisa, M.; Multiple sequence alignment by
parallel simulated annealing. Comput. Appl. Biosci. 9, 267-273 (1993).
Hirosawa, M., Totoki, Y., Hoshida, M., and Ishikawa, M.; Comprehensive study on iterative algorithms of
multiple sequence alignment. Comput. Appl. Biosci. 11, 13-18 (1995).
Hakata, K. and Imai, H.; The longest common subsequence problem for small alphabet size between many strings.
Lecture Notes in Computer Science 650, 469-478 (1992).
Ogasawara, N., Nakai, S., and Yoshikawa, H.; Systematic sequencing of the 180 kilobase region of the Bacillus
subtilis chromosome containing the replication origin. DNA Res. 1, 1-14 (1994).
Yoshida, K., Sano, H., Miwa, Y., Ogasawara, N., and Fujita, Y.; Cloning an nucleotide sequence of a 15kb regionof the Bacillus subtilis genome containing the iol operon. Microbiology 140, 2289-2298 (1994).
Ogasawara, N., Fujita, Y., Kobayashi, Y., Sadaie, Y., Tanaka, T., Takahashi, H., Yamane, K., and Yoshikawa, H.;
Systematic sequencing of the Bacillus subtilis genome: progress report of the Japanese group. Microbiology 141,257-259 (1995).
Akagawa, E., Kurita, K., Sugawara, T., Nakamura K., Kasahara, Y., Ogasawara, N., and Yamane K.; Determinationof 17, 484 bp nucleotide sequence around the 39o region of the Bacillus subtilis chromosome and similarity
analysis of the products of putative ORFs. Microbiology 141, 3241-3245 (1995).
Ogiwara, A., Uchiyama, I., Seto, Y., and Kanehisa, M.; Construction of a dictionary of sequence motifs thatcharacterize groups of related proteins. Protein Eng. 5, 479-488 (1992).
Fujibuchi, W. and Kanehisa, M.; A method to extract functional motifs for transcriptional regulation in eukaryotic
sequences. Bull. Inst. Chem. Res., Kyoto Univ. 71, 317-326 (1993).
Ohkubo, Z. and Kanehisa, M.; Characterization of spatially close peptide segments in proteins. Bull. Inst. Chem.
Res., Kyoto Univ. 71, 327-337 (1993).
Uchiyama, I., Ogiwara, A., and Kanehisa, M.; A library of signature pentapeptides for the Protein Data Bank. In"Protein Structures by Distance Analysis" (Bohr, H. and Brunak, S., eds.), 237-246, IOS Press (1994).
Mizuno, M. and Kanehisa, M.; Distribution profiles of GC content around the translation initiation site in different
species. FEBS Lett. 352, 7-10 (1994).
Ogata, H., Akiyama, Y., and Kanehisa, M.; A genetic algorithm based molecular modeling technique for RNA
stem-loop structures. Nucleic Acids Res. 23, 419-426 (1995).
Tomii, K. and Kanehisa, M.; Analysis of amino acid indices and mutation matrices for sequence comparison andstructure prediction of proteins. Protein Eng. 9, 27-36 (1996).
Ogata, H., Fujibuchi, W., and Kanehisa, M.; The size differences among mammalian introns are due to theaccumulation of small deletions. FEBS Lett. 390, 99-103 (1996).
Ogiwara, A., Uchiyama, I., Takagi, T., and Kanehisa, M.; Construction and analysis of a profile librarycharacterizing groups of structurally known proteins. Prot. Sci. 5, 1991-1999 (1996).
Kuhara, S., Kanehisa, M., and Yoshida, Y.; A gene mapping database HyperGenome System. Proc. International
Symposium on Advanced Computing for Life-Science, pp. 250-252 (1992).
Satou, K., Furuichi, E., Takiguchi, K., Takagi, T., and Kuhara, S.; A deductive database system PACADE for
analyzing 3-D and secondary structures of protein. Comput. Appl. Biosci. 9, 259-265 (1993).
Satou, K., Furuichi, E., Takagi, T., Kuhara, S., and Ushijima, K.; Similar structure search in deductive database.
Proc. International Symposium on Next Generation Database Systems and Their Applications, pp. 130-137(1993).
Furuichi, E., Kamikawaji, N., Sasazuki, T., and Kuhara, S.; Estimation of the mechanism of peptide binding to
HLA class III molecules. In "Modern Trends in Biothermokinetics" (Schuster, S. et al., eds.), Plenum, pp.

377-381 (1993).
Satou, K., Furuichi, E., Takiguchi, K., Kuhara, S., and Takagi, T.; Application of a deductive database system
PACADE toward discovery of cluster of similar structures in proteins. Proc. 27th Hawaii International
Conference on System Sciences, Vol. 5, pp. 160-169 (1994).
Nishikawa, A., Satou, E., Furuichi, E., Kuhara, S., and Takagi, T.; Equipments for statistical analysis in a
deductive database system. Proc. International Symposium on Advanced Database Technologies and Their
Integration, pp. 237-244 (1994).
Nishikawa, A., Satou, E., Furuichi, E., Kuhara, S., and Ushijima, K.; Data claasification component in a deductive
database system and its application to protein structural analysis. IEICE Trans. Information and Systems E78-D,
1377-1386 (1995).
Gotoh, O.; Optimal alignment between groups of sequences and its application to multiple sequence alignment.
Comput. Appl. Biosci. 9, 361-370 (1993).
Gotoh, O.; Further improvement in methods of group-to-group sequence alignment with generalized profile
operations. Comput. Appl. Biosci. 10, 379-387 (1994).
Gotoh, O.; A weighting system and algorithm for aligning many phylogenetically related sequences. Comput.
Appl. Biosci. 11, 543-551 (1995).
Niwa-Kawakita, M., Miyoshi, H., Gotoh, O., Matsushima, Y., Nishimura, M., Shisa, H., and Ohki, M.; Cloning
and gene mapping of the mouse homologue of the CBFA2T1 gene associated with human acute myeloid
leukemia. Genomics 29, 755-759 (1995).
Barnes, T.M., Kohara, Y., Coulson, A., and Hekimi, S.; Meiotic recombination, noncoding DNA and genomic
organization in Caenorhabditis elegans. Genetics 141, 159-179 (1995).
Takagi, T.; ODS: Overlapping Oligonucleotide Database with deductive engine for signal sequence search. Proc.
2nd International Conference on Bioinformatics, Supercomputing & Complex Genome Analysis, pp. 263-272(1992).
Sakamoto, N., Takagi, T., and Sakaki, Y.; Development of Overlapping Oligonucleotide Database and its
application to signal sequence search of the human genome. Comput. Appl. Biosci. 9, 427-434 (1993).
Goto, S., Sakamoto, N., and Takagi, T.; Object-oriented database with rule-based query interface for genomic
computation. Proc. 3rd International Symposium on Database Systems for Advanced Applications, pp. 65-72(1993).
Goto, S., Sakamoto, N., Takagi, T., and Ushijima, K.; A deductive language in object-oriented database for genome
analysis. Proc. International Symposium on Next Generation Database Systems and Their Applications, pp.
123-129 (1993).
Suzuki, T., Takagi, T., Kuhara, S., and Kanehisa, M.; Development of an integrated database for genome mapping
and nucleotide sequences. Proc. 27th Hawaii International Conference on System Sciences, Vol. 5, pp. 68-76(1994).
Sakamoto, N., Goto, S., and Takagi, T.; A deductive database system for analyzing human nucleotide sequence data.
Int. J. Bio-Medical Computing, 171-179 (1994).
Murakami, K., Tsukuni, S., Takagi, T., and Hattori, M.; Evaluation of exon prediction tools using a long DNA
sequence data. Proc. Gene-Finding and Gene Structure Prediction Workshop (1995).
Takaoka, T.; Approximate pattern matching with samples. Lecture Notes in Computer Science 834, 234-242(1994).
Kamimura, M., Takahashi, Y., and Sasaki, S.; Phi-psi conformational pattern clustering of protein amino acidresidues using the potential function method. J. Protein. Chem. 11, 393-394 (1992).
Kamimura, M. and Takahashi, Y.; Phi-psi conformational pattern clustering of protein amino acid residues using thepotential function method. Comput. Appl. Biosci. 10, 163-169 (1994).
Nakai, K. and Sakamoto, H.; Construction of a novel database containing aberrant splicing mutations ofmammalian genes. Gene 141, 171-177 (1994).

Nakai, K., Tokimori, T., Ogiwara, A., Uchiyama, U., and Niiyama, T.; Gnome: an Internet-based sequence analysis
tool. Comput. Appl. Biosci. 10, 547-550 (1994).
Horton, P. and Nakai, K.; A probabilistic classification system for predicting the cellular location sites of proteins.
ISMB 4, 109-115 (1996).
Nakata, K.; Prediction of zinc finger DNA-binding protein. Comput. Appl. Biosci. 11, 125-131 (1994).
Suyama, M., Ogiwara, A., Nishioka, T., and Oda, J.; Searching for amino acid sequence motifs among enzymes:
the Enzyme-Reaction Database. Comput. Appl. Biosci. 9, 9-15 (1993).
Suyama, M., Nishioka, T., and Oda, J.; Searching for common sequence patterns among distantly related proteins.
Protein Eng. 8, 1075-1080 (1995).
Hagiya, M.; A Typed lambda-Calculeus for proving-by-example and bottom-up generalization procedure, algorithmic
learning theory. Lecture Notes in Artificial Intelligence 744, 73-86, (1993).
Hagiya, M. and Toda, Y.; On implicit arguments, logic, language and computation - Festschrift in honor of Satoru
Takasu. Lecture Notes in Computer Science 792, 10-30 (1994).
Shimada, T., Hagiya, M., Arita, M., Nishizaki, S., and Tan, C.L.; Knowledge-based simulation of regulatory action
in lambda phage. Int. J. Artificial Intelligence Tools 4, 511-523 (1995).
Yoshikawa, H., Nagai, H., Matsubara, K., and Fujiyama, A.; Two-dimensional gel electrophoretograms of humanchromosome specific restriction DNA fragments. Biochem. Biophys. Res. Com. 196, 1566-1572 (1993).
Husimi, Y., Murata, G., Yoshino, K., et al; Continuous culture of virus as a model of evolving systems and its
application to evolutionary molecular engineering. In "The Origin and Evolution of the Cell" (Hartman, , H. andMatsuno, K., eds.), pp.375-386, World Sci. (1992).
Husimi, Y., Mori, Y., Ushijima, S., and Aita, T.; Modes of population changeovers in continuous culture ofbacterial and viral mutants spectrum. J. Theoret. Biol. 165, 577-591 (1993).
Aita, T. and Husimi, Y.; Period-dependent selection in continuous culture of viruses in periodic environment. J.
Theoret. Biol. 168, 281-289 (1994).
Nemoto, N. and Husimi, Y.; A model of the virus-type strategy in the early stage of encoded molecular evolutions.
J. Theoret. Biol. 176, 67-77 (1995).
Aita, T. and Husimi, Y.; Fitness spectrum among random mutants on Mt.Fuji-type fitness landscape. J. Theoret.
Biol. 182, 469-485 (1996).
Kaneda, Y. and Matsuda, H.; A priority control system for OR-parallel Prolog and its performance evaluation.
Lecture Notes in Computer Science 748, 42-53 (1993).
Matsuda, H. and Kaneda, Y.; An application of an OR-parallel prolog system to phylogenetic analysis. Lisp andSymbolic Computation 7, 211-229 (1994).
Matsuda, H.; Querying genomic database by using a parallel logic programming system on distributed computing
environment. Proc. IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers, and Signal Processing, pp.
333-336 (1995).
Matsuda, H.; Protein phylogenetic inference using maximum likelihood with a genetic algorithm. Proc. PacificSymposium on Biocomputing '96, pp. 512-523 (1996).
Mitaku, S., Suwa, M., and Saito, N.; A computer system for predicting membrane protein structure. J. Protein
Chem. 11, 390-391 (1992).
Suwa, M., Mitaku, S., Shimazaki, K., and Chuman, T.; Characterization of Transmembrane Helices by a Probe
Helix of Molecular Energy Calculation. Jpn. J. Appl. Phys. 31, 951-956 (1992).
Suwa, M., Mitaku, S., and Kuroda, Y.; Theoretical analysis of amino acid sequence of human dystrophin.
Biochem. Biophys. Res. Commun. 191, 782-789 (1993).
Suwa, M., Hirokawa, T., and Mitaku, S.; A continuum theory for the prediction of lateral and rotational positioningof a-helices in membrane proteins: bacteriorhodopsin. Proteins 22, 363-377 (1995).
Dohi, H., Ishizuka, M., Minoshima, S., and Shimizu, N.; GeneView: multi-language human gene mapping librarywith a graphical user interface. Comput. Appl. Biosci. 9, 459-464 (1993).

Arikawa, S., Kuhara, S., Miyano, S., Shinohara, A., and Shinohara, T.; A learning algorithm for elementary formal
systems and its experiments on identification of transmembrane domains. Proc. 25th Hawaii International
Conference on System Sciences, Vol. 1, pp. 675-684 (1992).
Arikawa, S., Kuhara, S., Miyano, S., Mukouchi, Y., Shinohara, A., and Shinohara, T.; A machine discovery fromamino acid sequences by decision trees over regular patterns. New Generation Computing 11, 361-375 (1993).
Shimozono, S., Shinohara, A., Shinohara, T., Miyano, S., Kuhara, S., and Arikawa, S.; Finding alphabet indexing
for decision trees over regular patterns: An approach to bioinformatical knowledge acquisition. Proc. 26th HawaiiInternational Conference on System Sciences, Vol. 1, pp. 763-772 (1993).
Miyano, S.; Learning theory toward genome informatics. Proc. 4th International Workshop on Algorithmic
Learning Theory, pp. 19-36 (1993).
Shimozono, S., Shinohara, A., Shinohara, T., Miyano, S., Kuhara, S., and Arikawa, S.; Knowledge acquisition
from amino acid sequences by machine learning system BONSAI. Trans. Information Processing Society ofJapan 35, 2009-2018 (1994).
Shoudai, T., Lappe, M., Miyano, S., Shinohara, A., Okazaki, T., Arikawa, S., Uchida, T., Shimozono, S.,
Shinohara, T., and Kuhara, S.; BONSAI Garden: parallel knowledge discovery system for amino acid sequences.
ISMB 3, 359-366 (1995).
Shimozono, S. and Miyano, S.; Complexity of finding alphabet indexing. IEICE Trans. Information and Systems
E78-D, 13-18 (1995).
Miyano, S.; Learning theory toward genome informatics. IEICE Trans. Information and Systems E78-D, 560-567(1995).
Tateishi, E. and Miyano, S.; A greedy strategy for finding motifs from yes-no examples. Proc. Pacific Symposium
on Biocomputing '96, pp. 599-613 (1996).
Karasawa, T., Tabuchi, K., Fumoto, M., and Yasukawa, T.; Development of simulation models for protein foldingin thermal annealing process - I: a simulation of BPTI folding by pearl necklace model. Comput. Appl. Biosci.
9, 243-251 (1993).
Izumisawa, J., Higuti, M., Yoshizawa, T., and Yasukawa, T.; Prediction of protein structure by Hopfield algorithm
II: analysis of inter-residue interaction and application to small proteins. Repts. Progr. Polym. Phys. Japan 36,
621-624 (1993).
Fumoto, M. and Yasukawa, T., ; Effects of short range force on the folding processes of proteins. Repts. Progr.
Polym. Phys. Japan 37, 719-712 (1994).
Yoshizawa, T., Fumoto, M., and Yasukawa, T., ; Prediction of protein conformations by a spin glass model (II).
Repts. Progr. Polym. Phys. Japan 38, 593-596 (1995).
Yokomori, T., Ishida, N., and Kobayashi, S.; Learning local languages and its application to protein alpha-chain
identification. Proc. 27th Hawaii International Conference on System Sciences, pp. 113-122 (1994).
Nakaya, A., Yamamoto, K., and Yonezawa., A.; RNA secondary structure prediction using highly parallel
computers. Comput. Appl. Biosci. 11, 685-692 (1995).
Nakaya, A., Taura, K., Yamamoto, K. and Yonezawa, A.; Visualization of RNA secondary structures using highly
parallel computers. Comput. Appl. Biosci. 12, 205-211 (1996).

付録Ａ．活動記録
重点領域研究「ゲノム情報」公式行事
90.12. 3- 4
91. 1. 7
91. 6.17
91. 7.11-12
91.12. 9-10
92. 1. 6- 7
92. 1. 7
92. 6.11
92. 7. 1- 4
92.12.14-15
93. 2.26
93. 6.24
93. 7. 6- 9
93.12.13-15
94. 2.15
94. 6.23
94. 7. 6- 9
94.12.19-20
95. 3. 9-10
95. 3. 3
95. 6.22
95. 7. 5- 8
95.12.11-12
96. 3.12
96. 8.22-23

第１回ワークショップ（東京、機械振興会館）
総合Ｂ班会議（東京ガーデンパレス）
第１回総括班会議（東京ガーデンパレス）
第１回チュートリアル（京都平安会館）
第２回ワークショップ（東京、星陵会館）
研究発表会（東京ガーデンパレス）
第２回総括班会議（東京ガーデンパレス）
第３回総括班会議（東京ガーデンパレス）
第２回チュートリアル（賢島、大阪府セミナーハウス）
第３回ワークショップ（横浜パシフィコ）
第４回総括班会議（アルカディア市ケ谷）
第５回総括班会議（アルカディア市ケ谷）
第３回チュートリアル（福岡、ホテル海の中道）
第４回ワークショップ（横浜パシフィコ）
第６回総括班会議（東京ガーデンパレス）
第７回総括班会議（ヒトゲノム解析センター）
第４回チュートリアル（富山、インテック研修センター）
第５回ワークショップ（横浜パシフィコ）
国際シンポジウム「ゲノム計画とコンピュータサイエンス」
第８回総括班会議（アルカディア市ケ谷）
第９回総括班会議（東京ガーデンパレス）
第５回チュートリアル（神戸ゼロックス総合教育研究所）
第６回ワークショップ（横浜パシフィコ）
第１０回総括班会議（国立教育会館）
ヒトゲノム計画とインターネット講習会

参加者

２１０名

参加者
参加者

１３０名
３００名

参加者
参加者

１２０名
３７０名

参加者
参加者

１２０名
２８０名

参加者
参加者
参加者

１１０名
２９４名
１２１名

参加者
参加者

１１１名
２７５名

参加者

３１名

学会シンポジウム等
92.11. 6
92.12. 9
93. 5
93.10.12
93.11.15-17
94. 9.29
94.12.13
95. 1. 3- 6
95. 3. 9-10
95. 9.24
95.12. 6
96.10

生物物理学会（大阪）シンポジウム「ヒトゲノム計画で得られる大量ゲノム情報をどうするか？」
分子生物学会（京都）ミニシンポジウム「ゲノムデータベース構築の現状」
物理学会誌小特集「生命の設計図に迫る！−ヒトゲノム計画と知識情報処理−」
生物物理学会（名古屋）ゲノム情報セッション
国際ヒトゲノム会議（神戸）オンサイト・インフォマティックス・セッション
生物物理学会（東京）ゲノム情報セッション
分子生物学会（神戸）シンポジウム「分子生物学データベースの新しい流れ」
HICCS Biotechnology Computing Track (Hawaii)
国際シンポジウム「ゲノム計画とコンピュータサイエンス」
生物物理学会（札幌）ゲノム情報セッション
分子生物学会（名古屋）シンポジウム「情報生物学の展開」
情報処理学会誌特集「ゲノム情報」

ヒトゲノム解析センター主催の講習会等
93. 2. 1
93. 2.22
93. 3.17
93. 4.22-23
93. 6.10-11
93. 7.23
93. 8.17-19
93. 9.27
93.10.21
93.12.21
94. 1.19
94. 2.23-24
94. 3. 5
94. 5.16-17
94. 7. 4
94. 7. 7-8
94. 7. 26-27
94.10.19-20
94.12.5
94.12.13-16
95.2.295.4.2195.5.26
95.6.23
95.7.695.7.2195.8.23
95.8.24-25
95.8.28
95.9.2995.10.25
95.11.17
96.2.17
96.4.26
96.5.24
96.6.2196.7.26
96.8.2296.9.696.9.2796.10.25
96.11.15

稼働開始
ヒトゲノム解析センター計算機システム利用説明会
CM-5、nCUBE2 講習会
データベース利用講習会
医科研内利用者講習会
旧 VAX 利用者講習会
CM-5 トレーニングコース
QUANTA 講習会
QUANTA 講習会（第２回）
nCUBE2 講習会
新プロ合同班会議（千葉）での講習会
ヒトゲノム解析センター利用法入門講習会
九州大学での講習会
ヒトゲノム解析センター計算機システム利用者講習会
QUANTA講習会
チュートリアルでの計算機講習会
GCG講習会
CM-5講習会
データベース検索と配列解析の入門
分子生物学会年会での講習会
ネットワーク管理者入門コース
利用法入門講習会
データベース利用法講習会
開発ソフト利用法講習会
チュートリアルでの計算機講習会
ＧＣＧ利用法講習会
nCUBE講習会
CM5利用法講習会
ネットワーク管理者入門コース
データベース利用法講習会
QUANTA利用法講習会（基礎編）
QUANTA利用法講習会（応用編）
九州大学での利用者入門講習会
利用者講習会
データベース利用法講習会
開発ソフト利用法講習会
ＧＣＧ利用法講習会
並列計算機（CRAY）利用法講習会
ネットワーク管理者入門コース
QUANTA講習会（1）
データベース利用法講習会
QUANTA講習会（2）

約１７０名
１３名
約１００名
約４０名
約４０名
１５名
１５名
６名
６名
約４０名
１２８名
７５名
３０名
１１名
約５０名
５１名
９名
１６名
約１３０名
１８名
４８名
３８名
１９名
５０名
２５名
６名
７名
３５名
２０名
５名
５名
４５名
６０名
５５名
２２名
２４名
４名
２６名
４名
１９名
２名

スーパーコンピューターラボラトリー主催の講習会等
92. 1. 4
92. 1.14
92. 1.28-29
92. 2.19
92. 2.27
92. 2.27-28
92. 6. 2
92.11.18
92.11.24
92.12. 1- 2
93. 4.19
93. 4.20
93. 5.18-20
93. 6.15-17
93. 7.13
93. 7.28
93.10.19
93.10.21
93.11.24
94. 1.28
94. 4.19
94. 5.27
94. 6.24
94. 7.14-15
94. 7.29
94. 9.21
94. 9.27
94.10.21
94.11.18
95. 2.17
95. 4.18
95. 4.19
95. 4.25
95. 4.25
95. 5.19
95. 5.19
95. 5.25
95. 6. 2
95. 7.28
95. 8.11
95. 8.24
95. 8.25
95. 9. 1
95. 9.14
95.10.20

稼働開始
スーパーコンピューター利用説明会（宇治地区）
約７０名
QUANTA 講習会
１５名
スーパーコンピューターラボラトリー竣工披露式
スーパーコンピューター利用説明会（京大、ゲノム）
約５０名
QUANTA 講習会
１７名
CHARMm 講習会
４８名
UniChem 講習会
１６名
BIOSYM 講習会
８名
FORTRAN 講習会
２５名
スーパーコンピューターラボラトリー利用説明会
約５０名
データベース利用講習会
３２名
UNICOS 講習会
１８名
C 講習会
８名
QUANTA/CHARMm 講習会
１４名
Insight/Discover 講習会
９名
UniChem 2.0 講習会
４名
FORTRAN/C 最適化講習会
８名
CHARMm 応用編講習会
１１名
ドキュメントツール講習会
７名
スーパーコンピューターラボラトリー利用説明会
５６名
AVS5 講習会
４名
Fortran 最適化講習会
７名
UNIX 講習会
１６名
UniChem 講習会
４名
ドキュメントツール講習会
１０名
QUANTA/CHARMm 講習会
１４名
FORTRAN90 講習会
５名
UniChem 2.3 講習会
１名
ドキュメントツール講習会
１０名
スーパーコンピューターラボラトリー利用説明会（宇治地区） ３１名
ゲノムネットデータベースサービス利用説明会（宇治地区）
２１名
スーパーコンピューターラボラトリー利用説明会（吉田地区） ２９名
ゲノムネットデータベースサービス利用説明会（吉田地区）
７８名
ネットワーク入門講習会
１６名
UNIX 入門講習会
１５名
QUANTA/CHARMm 講習会
５名
UNIX 応用講習会
７名
UniChem 講習会
５名
C 言語入門
５名
FORTRAN 最適化
５名
Fortran90 講習会
４名
ドキュメントツール講習会
２名
ネットワーク入門
４名
WWW 講習会
１３名

95.11.15
95.11.17
95.12.13
96. 3.14
96. 4.19
96. 5.16
96. 5.17
96. 5.22
96. 6.21
96. 6.28
96. 7.16
96. 7.25
96. 9.26
96.10. 2

ゲノムネットデータベース利用説明会（病院地区）
CRAY ツール講習会
QUANTA NMR オプション説明会
ドキュメントツール講習会
スーパーコンピューターラボラトリー利用説明会（宇治地区）
UNIX 入門講習会
ネットワーク入門
ゲノムネットデータベース利用説明会（吉田地区）
UniChem 講習会
QUANTA/CHARMm 講習会
ゲノムネットデータベース利用説明会（宇治地区）
Fortran90 講習会
Fortran 最適化講習会
ドキュメントツール講習会

５１名
３名
３名
２名
８名
９名
１２名
３名
１１名
８名
３６名
２名
２名
５名

ネットワーク接続（GenomeNet / TISN）
91. 9.20
91.11. 7
92. 8.20
92. 9.30
92.10. 2
93.10.27
92.12.17
93. 1.11
93. 3.15
93. 4.12
93. 5.26
93. 6. 2
93. 7.29
93. 8. 1
93. 9. 1
93. 9. 1
93. 9. 1
93. 9.11
93.12.20
94. 1. 6
94. 1.14
94. 5. 1
94. 6.10
95. 1.31
96. 4. 1
96. 5.17
96. 5.29

東大理−京大化研、京大化研−阪大細胞工学が 64KBPS で開通
東大理−東大医科研が 64KBPS で開通
東大理−癌研が 64KBPS で開通
東大理−京大化研が 192KBPS にアップグレード
京大化研ーWIDE京都NOC−九大工が 192KBPS で開通
東大理−がんセンターが 64KBPS で開通
京大化研−蛋白奨励会が ISDN で開通
東大理−農水省筑波が 64KBPS で開通
東大理−岡崎が 64KBPS で開通
東大理−東大医科研が 1.5MBPS にアップグレード
阪大細胞生体工学−阪大遺伝情報実験施設が LAN接続で開通
東大理−米国西海岸が 512KBPS にアップグレード
東大医科研−国立衛生試験所が ISDN で開通
京大化研−高輝度光科学研究センターが 64KBPS で開通
京大化研−蛋白工学研究所が 64KBPS で開通
東大理−京大化研が 512KBPS にアップグレード
京大化研−けいはんなが 64KBPS で開通
HSP研究所−WIDE京都NOCが LAN接続で開通
京大化研−国際高等研究所が 64KBPS で開通
東大医科研−埼玉県立がんセンターが ISDN で開通
京大化研−藤田保健衛生大学が ISDN で開通
東大理−米国西海岸が 768KBPS にアップグレード（WIDE との共同運用）
京大化研−WIDE京都NOC−九大工が 512KBPS にアップグレード
東大医科研−京大化研間に 150MBPS の NTT 実験線が開通
京大化研−高輝度光科学研究センターが 512KBPS にアップグレード
京大化研−WIDE京都NOC−九大工が 768KBPS にアップグレード
海外線を TISN から IMnet へ移行
東大医科研−京大化研間の 150MBPS NTT 実験線が STM から ATM へ移行ゲノムネットデータベースサービス
サービス名
IRx
Entrez
DBGET

内容
データベース検索
統合データベース検索
データベース検索

開発者
NLM
NCBI
SCL

BLAST

ホモロジー検索

NCBI

FASTA
MOTIF

ホモロジー検索
モチーフ検索W.Pearson
SCL

CLUSTALW
Locus-inContigMaker
Genomatica
HyperGenome
Gnome
SMART
PSORT
Gidre
98Entrez
ACEDB
KEGG

マルチプルアライメント
マッピング支援
マッピング支援シーケンシング支援
統合データベース検索
配列解析支援モチーフ解析
局在部位予測データベース統合化環境
Entrez の PC98 版
ゲノムデータベース検索
遺伝子・ゲノム百科辞典

SCL
HGC/Keio
HGC/MKI
HGC/SCL
HGC/Kyushu
HGC/Senri
HGC/SCLK.Nakai
HGC
NCBI/HGC
R.Durbin
SCL

利用形態
On-lineOn-lineE-mailGopherWWW
ClientE-mailWWW
E-mailE-mail
WWW
WWW
FTP
FTP
FTP
FTP
FTP
ClientWWW
ClientFTP
On-line
WWW

開始時期
92. 9
92. 9
92. 9
94. 2
94. 7
94. 8
92. 9
94.12
92. 9
93. 2
94.12
96. 9
94. 4
94. 4
94. 4
94. 4
94. 4
94.10
94.12
95. 6
95. 7
95.10
95.12

備考
95.9 廃止

新規開発システム一覧
NetDBget: 分子生物学データベース統合検索システム（荻原 淳、内山郁夫、金久 實）
WebDBget: ハイパーリンクによる分子生物学データベース統合検索システム（秋山 泰、五斗 進、内山郁夫、金久 實）
Gnome: ネットワークを利用した配列解析支援システム（新山利幸、時森健夫、荻原 淳、内山郁夫、中井謙太）
SMART: 配列モチーフ検索・解析ツール（荻原 淳、内山郁夫、高木利久、金久 實）
Gidre: データベース統合化環境構築システム（北野景彦、荻原 淳、高木利久）
HyperGenome: 染色体地図と配列情報を統合したデータベース（久原 哲、高木利久、五斗 進、金久 實）
Genomatica: 染色体上の物理位置に基づきDNA配列を整理したデータベース（秋山 泰、森 浩禎、小笠原直
毅、久原 哲、村上康文、宮嶋伸行）
Locus-in: マッピングデータ入力と統合マップ作成のためのデータベースシステム（蓑島伸生、清水信義）
ContigMaker: コンティグ地図作製のためのソフトウエアツール（陶山 明、萩谷昌己、伊藤隆司、藤山秋佐夫、大山 彰、高木利久）
SAND: Nested Deletion 法による配列結合編集システム（陶山 明、大山 彰、古畑芳晶、萩谷昌己、伊藤隆
司、藤山秋佐夫、服部正平、榊 佳之、高木利久）

付録Ｂ．ゲノムネットデータベースサービス利用統計

700,000

100
WWW 利用件数

600,000

500,000

WWW 利用国数
75

KEGG 利用件数

利用
件 400,000
数

利
用
国
50 数

300,000

200,000
25
100,000

00
94/7 8 9 10 11 12 95/1 2 3 4 5 6

7 8 9 10 11 1296/1 2 3 4

5 6 7

8 9 10 11

年／月
15,000
BLAST (e-mail)14,000FASTA (e-mail)13,000

MOTIF (e-mail)
DBGET (e-mail)

8,000

利
用
件
数

AnonFTP

7,000

Gopher

6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0
92/9 92/12 93/3 93/6 93/9 93/12 94/3 94/6 94/9 94/12 95/3 95/6 95/9 95/12 96/3 96/6 96/9 96/12

年／月