ライフサイエンスデータベース統合推進事業
統合データ解析トライアル
研究開発課題「機械学習を用いたタンパク質－リガンド結合部位予測ツールの自動生成パイプラインの開発」

研究開発終了報告書

研究開発期間： 平成25年9月～平成26年1月

研究代表者 ：番野 雅城（東京大学大学院 農学生命科学研究科、博士課程）- １ –© 2014 番野 雅城（東京大学大学院）licensed under CC 表示 2.1 日本

§１ 研究開発のねらい
生命システムの解明には、 タンパク質のリガンド結合部位の解析が重要である。しかしながら、一般に生化学実験や構造決定などの実験的手法は、 複雑な手順・高額な装置・研究者の熟練等が必要である。 ゆえに、 バイオインフォマティクスの手法を用いたリガンド結合部位予測・解析システムが期待されている。しかし、現在のところ、様々なリガンドに対して多数の異なる予測システムが開発されてきたが、その使用法は統一的でなく、十分な精度が得られていないものも多いのが現状である。 また、タンパク質―リガンド結合部位に関するデータは日々蓄積されているが、それらも予測ツールに有効に活用されていない。本研究開発では、 統一的なフレームワークで、利用者の目的にあった精度の高いリガンド結合部位予測ツールを、最新のデータを統合することにより、自動的に生成するシステムを構築する。 生成される予測ツールは、 立体構造が決定していないタンパク質に対する予測も可能であり、 その計算コストは小さい。 これによって、 特定のリガンドに結合するタンパク質をデータベースから網羅的に探索することも可能である。
具体的には、利用者が指定するリガンドに対して、そのリガンドが結合するタンパク質の部位（リガンド結合部位）を予測するツールを自動生成するパイプラインを開発する。生成される予測ツー
ルは、タンパク質のアミノ酸配列を入力とし、機械学習の手法を用いてリガンドの結合部位を予測するプログラムである。開発されるパイプラインは予測ツール生成と結合部位予測の２つの作業フローからなる。予測ツール生成のフローでは、予測ツールを生成するパイプラインのシステムワークフローを示す。利用者がリガンド（種）を入力すると、そのリガンド（種）の結合部位情報をデータベースから抽出して、それをもとに学習用データセットを作成する。また、結合部位の特徴抽出を行い、新規の予測ツールを生成する。結合部位予測フローでは、利用者は生成された予測ツールに対して、結合部位を予測したいタンパク質のアミノ酸配列を入力する。予測ツールはそのアミノ酸配列をもとにリガンド結合残基を予測する。加えて、本システムの開発・運用で新たに生成される予測ツールおよびデータベースは次世代のデータ相互参照（セマンティックウェブ）技術に準拠した再利用・再目的化に適した様式で整備する。
上記目的を達成するためのデータ資源として、平成 23、24 年度の統合化推進プログラムでPDBj によって開発された wwPDB/RDF、アミノ酸配列データベースである UniProt、及び PDBのタンパク質鎖と UniProt の相互参照情報を記述した EBI SIFTS を利用した。

§２ 研究成果
本研究では、予測ツール生成を行うためのプログラム、及びそのバックエンドとして、データセット自動生成で使うリガンド結合残基データベース（PLBSPResidue）を開発した。
予測ツール生成を行うためのプログラムとして、データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインの 2 つを開発した。
データセット生成パイプラインは、リガンド結合タンパク質取得、配列冗長性除去、リガンド結合残基取得の 3 つの操作からなる。リガンド結合タンパク質取得の操作ではユーザーが指定したリガンドと結合するタンパク質を本研究で開発した基盤データベースから検索し、対応するアミノ酸配列を取得する。配列冗長性除去の操作では、アミノ酸及び DNA 配列の冗長性除去ツールである
CD-HIT を用いて配列類似性 50%、カバー率 50%の条件で配列冗長性の除去を行う。リガンド結合タンパク質取得の操作では、リガンド種とタンパク質を指定して、それに対応するリガンド結合部位の一覧を取得する。
予測ツール生成パイプラインではデータセット生成パイプラインで取得されたデータセットを基に機械学習アルゴリズムの一種であるサポートベクターマシン（SVM）を用いてリガンド結合部位予測ツールを生成する。SVM の学習には予測対象を特徴ベクトルに変換すること、正解を表す正例データセットと不正解を表す負例データセットを用意すること、及び学習パラメーターであるコストパラメーターC とガウンシアンカーネルのパラメーターγ を最適化することが必要である。特徴ベクトルに
は PSI-BLAST から生成された位置特異的スコア行列（PSSM）を基に生成した。PSSM のカラムを配列中で連続した w 残基分結合し 20 × w 次元の特徴ベクトルに変換し、中心の残基がリガ- ２ -ンド結合残基であるかどうかを予測した。今回は正例としてリガンド結合残基を与え、負例にはデータセットに利用したタンパク質中でリガンド結合残基から 5 残基から 25 残基離れた全ての残基を与えた。パラメーター最適化には、プログラム側で自動的に最適なパラメーターを決定できるようにするため遺伝的アルゴリズムを用いた。
汎用パイプラインシステムである Galaxy を用いて、これらパイプラインを組み合わせることでリガンド結合部位予測ツール生成ワークフローを構築し公開した。
本ワークフローを用いて鉄イオン結合タンパク質、脂質結合タンパク質、プリンヌクレオチド結合タンパク質についてそれぞれリガンド結合部位予測ツールを生成し、交差検定による性能評価を行った。 その結果を表 1 に示した。この結果からデータベースの情報を基に機械的に高精度な予測ツールを生成することが示せた。
PLBSPResidue は、リガンド結合残基情報、UniProt―PDB 残基番号対応表、PDB ファイル中のリガンド間共有結合情報からなるグラフデータベースである。ここに登録されている情報は、
wwPDB/RDF と相互参照可能な RDF ファイルの形式で保存されている。これによって、PDB から UniProt、ChEBI など RDF やオントロジーを公開しているデータベースに対しても相互参照可能になる。
リガンド結合残基情報は、PDB ファイル中のどの残基がどのリガンドと 5Å 以内に接近したかを記述したデータである。研究代表が所属する研究室では PDB の座標データを八分木で表現し、タンパク質―リガンド間の距離を高速に計算するアルゴリズムを開発しており、 PDB 中に存在する全リガンドとタンパク質の結合部位の情報を網羅的に収集し、 このデータを RDF 化しグラフデータベースに実装した PLBSP（Protein Ligand Binding Site Pair）を保有している。 このデータベースはリガンド結合残基の全原子情報を保持しているため、データセット生成の度にこのデータベースに問い合わせるには応答速度が遅くなってしまった。そのため、残基とリガンドの情報のみに限定した軽量で小規模な RDF ファイルを作成した。
UniProt―PDB 間残基番号対応表は、PDB ファイル中の残基番号が UniProt に登録されているアミノ酸配列上のどこに対応するかを記述したデータである。PDB では、同じタンパク質に対して複数回条件を変えて実験したものが登録されている場合や、同じタンパク質を部分ごとに構造を決定する場合がある。それらの結合残基情報を一つのアミノ酸配列上に対応づけるために、
UniProt、及び PDB と UniProt の相互参照情報を記述した EBI SIFTS の情報を元に RDF フ
ァイルを作成した。
PDB ファイル中のリガンド間共有結合情報は、PDB ファイル中でリガンド間の共有結合情報を記述したデータである。PDB ファイル中ではリガンドに対して HETATM コードと呼ばれる 3 桁のID が振られているが、リガンド同士が共有結合することによって全体で別の分子を形成していることがある。そのため、HETATM コードのみを用いてリガンドを特定することは不十分であったため、
PDB ファイル中のどのリガンドとどのリガンドが共有結合しており、全体でどのような分子を形成しているかを記述した RDF ファイルを作成した。

- ３ -表１ 生成されたリガンド結合部位予測ツールの予測精度.
ツール名
感度 [%]
特異度 [%] AUC [%]59.2
75.674.2
脂質結合部位予測ツール
33.2
99.187.0鉄原子結合部位予測ツール
31.3
98.0
82.3
プリン結合部位予測ツール（１） ツール名： UTProt Galaxy
概要：汎用的なパイプラインシステムである Galaxy 上に、本研究で開発した予測ツール生成パイプラインを開発した
アクセス 方法 ： プロ ジェクトの トップペー ジ（ http://utprot.net/） から “TOP > UTProt
Galaxy > 上段 Shared Data > Published Workflows”。
構築したワークフローについて下記の 4 つとなる。
（a）ワークフロー名： Predict Ligand Binding Residue
予測対象となるタンパク質のアミノ酸配列の FASTA ファイルと、対象となるリガンドのHETATM コードを入力すると、SVM を用いてリガンド結合部位予測ツールを生成し、各残基のリガンド結合残機らしさを示したスコアを返す。
（b）ワークフロー名： Create Ligand Binding Residue Predictor
対象となるリガンドの HETATM コードを入力すると、SVM を用いてリガンド結合部位予測ツールを生成する。
（c）ワークフロー名： Get Non Redundant Ligand Binding Protein With Ligand
Binding Residue
対象となるリガンドの HETATM コードを入力することで、リガンド結合残基データベースから入力リガンドと結合するタンパク質のリガンド結合残基と配列冗長性が除去されたアミノ酸配列を取得する。
（d）ワークフロー名： Get Non Redundant Ligand Binding Protein
対象となるリガンドの HETATM コードを入力することで、リガンド結合残基データベースから指定リガンドと結合するタンパク質の配列冗長性が除去されたアミノ酸配列を取得する。
（２）ツール名： リガンド結合残基データベース
概要：PDB 中にある５Å 以内に接近した残基とリガンドの組を網羅したグラフデータベース。
グラフデータベースである AllegroGraph 上で構築されており、SPARQL などの問い合わせ言語を用いてデータ取得が行える。
アクセス方法: プロジェクトのトップページ（http://utprot.net/） から “TOP ＞ PLBSPResidue” へリンクをたどる。
（３）データベース名: データセット生成、予測ツール生成パイプライン
概要： CUI で動作するデータセット生成パイプライン及び予測ツール生成パイプライン。
アクセス方法: http://github.com/masakibb2/xbind（４）データベース名： UTProt CKAN
概要: 汎用的なオープンデータポータル管理システムである CKAN を、予測ツール管理バックエンドとして公開した。
アクセ ス 方法 ： プ ロ ジェク トのト ップ ペー ジ（http://utprot.net/） から “TOP ＞ UTProt- ４ -CKAN” へリンクをたどる。

§３ 研究開発計画および計画に対する達成状況（１）達成状況
研究開発実施計画にあったツール生成ワークフロー、およびデータセット生成ワークフローはCUI アプリケーションの形で開発し、GitHub 上で公開した。システム公開については、上記プログラムを用いて、汎用パイプラインシステム Galaxy 上に、Web アプリケーションの形でリガンド結合部位予測ツール生成ワークフローを公開した。予測ツール管理のバックエンドについては、CKAN を用いて公開した。
当初計画にはなかったが、研究開発を進めていく上でリガンド結合残基データベース
PLBSPResidue を開発し公開した。
研究開発実施計画の中にあるリガンド検索インターフェースについては、独自の実装をするよりも、PDBeChem や LigandExpo のような既に公開されているシステムを用いた方が望ましいと考えたので実装しなかった。
（２）ツールの将来性への展望
タンパク質リガンド結合部位予測以外の予測問題についての予測ツール生成パイプライン開発が挙げられる。データベースよりデータセットを収集し機械学習を用いた相互作用を予測するというデータ駆動型の研究は、リガンド結合部位予測に限らず、リガンド結合タンパク質予測やタンパク質間相互作用部位予測など様々な形で行われている。特にリガンド結合部位そのものを予測する手法は、使用するデータセットについて共通する部分が多く本システムを基にすることで容易にパイプライン化できると考えられる。
本研究開発をモデルケースに様々な問題に対して予測ツール生成パイプライン化が進むことで、実験研究者の要望に対して今以上に柔軟な対応ができると期待される。
次に、タンパク質―リガンド相互作用情報について、PDB 以外のデータベースも活用することである。機械学習を用いた手法はデータセットが十分存在する上で初めて有効である。つまり、立体構造情報に限らず生化学的に決定された相互作用情報も取り入れることで今以上に様々なリガンドの予測ツールの生成が可能になると考えられる。特に統合データベースの一つである糖鎖デー
タベース JCGGDB は RDF 化が進められており、本研究で開発したリガンド結合残基データベースと容易に相互参照が行えると考えられる。例として、レクチンフロンティアデータベースがあげられる。このデータベースは生化学実験によって決定されたレクチンと糖鎖の相互作用情報を集めたデータベースであり、JCGGDB に含まれる。糖鎖は結晶化することが難しいものもあることから、PDB 中に登録されている構造の数も少ない。PDB に含まれない相互作用情報を補完するリソースとして期待できる。
加えて、実験者も使いやすいデータセットの取捨選択を支援するインターフェースの開発を行う。
本研究ではデータセットを機械的に生成するため、専門家から見て不適当なデータセットが含まれてしまう可能がある。またユーザーが予測したい問題によっては、特定の代謝経路に関わるタンパク質やリガンドのみに絞り込みたいなど、どのデータセットの選択についても個別の要望が出てくると考えられる。こうした問題に対応するため、ユーザーにシステムが作り上げた データセットの妥当性について検証してもらうことで、予測の精度の向上が期待できる。 その実現のために、本システ
ムで用いるデータセットをセマンティックウェブの技術に準拠している利点を活用し、 そのデータセットに関連する情報が複数のデータベースから横断的に取得し、一つの画面に整理し 表示するようなユーザーインターフェースが考えられる。ユーザーはデータセットに含まれる タンパク質やリガンドに関する情報を基に、現在作成しようとしている予測ツールのデータセットとして ふさわしいか判断する。特にリガンドの情報に関しては、統合データベースの一つである LinkDB の情報が充実している。LinkDB は様々なゲノムネット化合物データベースの統合化を行い、 各レコード間の関係性を記述した RDF など を提供している。これにより、 データセットに含まれる化合物が関わる反応経路や薬効など様々な情報を取得できると考えられる。

- ５ -§４ 研究参加者
氏名○番野 雅城所属
東京大学大学院
農学生命科学研究科

役職
博士課程

研究開発項目システムの設計開発

参加時期
H25.10-H26.1§５ 成果発表等（１）原著論文発表 （国内（和文）誌 1 件、国際（欧文）誌 0 件）
１．込山悠介、 番野雅城、 鑓水優行、 加藤文彦、 大向一輝、 武田英明、 清水謙多郎、
生命科学の複数 LOD の統合による目的別タンパク質間分子間相互作用 Linked Open Dataの構築、人工知能学会誌、掲載誌 29 巻、4 号、平成 26 年 7 月 （査読中、minor revision）（２）その他の著作物（総説、書籍など）（３）国際学会発表及び主要な国内学会発表① 招待講演（国内会議 ０件、国際会議 ０件）② 口頭発表（国内会議 1 件、国際会議 ０件）
１． ○込山悠介（東京大学大学院農学生命科学研究科）、 番野雅城（同上）、 GulSaad（同上）、 鑓水優行（同上）、 植木快（東京大学農学）、 清水謙多郎（東京大学大学院農学生命科学研究科）、UTProt: Database Integration and Tool
Development for Interactomics Utilizing Biosemantics（UTProt:バイオセマ
ンティクスを用いた網羅的な分子間相互作用学のためのデータベース統合とツール開発）、2013 Annual Convention of Japanese Society for Bioinformatics、東京、平成 25 年 10 月
③ ポスター発表（国内会議 3 件、国際会議 件）
１． ○番野雅城（東京大学大学院農学生命科学研究科）、 込山悠介（同上）、 中村周吾（同上）、清水謙多郎（同上）、Development of system that predictsugar binding protein and sugar binding site based on protein sequence
using support vector machine （サポートベクターマシンを用いたタンパク質
配 列 に 基 づ く 糖 結 合 部 位 を 予 測 す る シ ス テ ム の 開 発 ） 、 2013 Annual
Convention of Japanese Society for Bioinformatics、東京、平成 25 年 10月
２． ○込山悠介（東京大学農学生命科学研究科）、 番野雅城（同上）、 Gul Saad（同上）、 鑓水優行（同上）、 植木快（東京大学農学）、 清水謙多郎（東京大学大学院農学生命科学研究科）、UTProt: Database Integration and Tool
Development for Interactomics Utilizing Biosemantics（UTProt:バイオセマンティクスを用いた網羅的な分子間相互作用学のためのデータベース統合とツ ー ル 開 発 、 2013 Annual Convention of Japanese Society for
Bioinformatics、東京、平成 25 年 10 月
３． ○植木快（東京大学農学生命科学研究科）、 込山悠介（同上）、 番野雅城（同上）、 中村周吾（同上）、 清水謙多郎（同上）、Sequence derived predictor oflipid-binding proteins with support vector machine（サポートベクターマシ
ン を 用 い た 脂 質 結 合 タ ン パ ク 質 の 配 列 由 来 の 予 測 器 ） 、 2013 Annual
Convention of Japanese Society for Bioinformatics、東京、平成 25 年 10月（４）知財出願なし- ６ -（５）受賞・報道等① 受賞
Linked Open Data Challenge Japan 2013 において入賞② マスコミ（新聞・ＴＶ等）報道なし③ その他なし§６ 自己評価
研究開発の目標である「利用者が指定するリガンドに対して、そのリガンドが結合するタンパク質の部位（リガンド結合部位）を予測するツールを自動生成するパイプライン開発については、Webアプリケーションとして予測ツール生成プログラムを 公開し、高精度な予測ツールが生成されることを確認する評価試験まで行うことができた。これは当初の研究開発のねらいを達成できたといえる。しかしながら出来上がった予測ツールをユーザー間で共有する枠組みの整備や予測結果を可視化する方法の検討など課題を残す。可能な限りユーザーからのユースケースを集めより改良し、完成度の高い Web アプリケーションにしていきたい。
以上- ７ -

ライフサイエンスデータベース統合推進事業
統合データ解析トライアル
研究開発課題「機械学習を用いたタンパク質－リガンド結合部位予測ツールの自動生成パイプラインの開発」
研究開発終了報告書

添付資料

研究開発期間： 平成25年9月～平成26年1月
研究代表者：番野 雅城
東京大学 大学院 農学生命科学研究科
博士課程

目次
• データセット生成パイプライン、予測ツール生成パイプライン
・・・ ・・・ 3～ 6
• リガンド結合部位予測ツール生成ワークフロー
・・・ ・・・ 7 ～17• リガンド結合残基データベース
・・・ ・・・ 18 ～ 282

データセット生成パイプラインの流れ

3

予測ツールの生成パイプラインの流れ

1
2

PSI-BLASTを用いてアミノ酸配列をPSSMに変換。
中心から w 残基分のカラムを特徴ベクトルとして使用する。

入力されたリガンド結合部位残基情報をもとに、リガンド結合残基を正例データセット、リガンド結合残基から5～25残基離れた残基を負例データセットとして用いてサポートベクターマシンで学習させる。
パラメーター探索には遺伝的アルゴリズ
ムを用いる。

4

データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインの性能評価■グルコース結合タンパク質（手動, AUC = 0.740）■グルコース結合タンパク質（自動, AUC = 0.721）■マンノース結合タンパク質（手動, AUC = 0.593）■マンノース結合タンパク質（自動, AUC = 0.602）

グルコース結合タンパク質とマンノース結合タンパク質について、データセット生成パイプラインと予測ツール生成パイプラインを通しで実行することで結合部位予測ツール生成を行った。

5

データセット生成、予測ツール生成パイプラインの利用

本ワークフローを構築する上で開発したプログラムをGitHub上で公開した。データセット取得や予測ツールの生成をCUIアプリケーションとして実行できる。
https://github.com/masakibb
2/xbind6

上段メニューのUsers を押してRegistration でユーザー登録

UTProt Galaxy にユーザー登録することで、上段メニュー Shared Data > Published Workflows
から今回の試作版ワークフローが利用できる。

7

の利用（ ）

メニューの Shared Data を選択すると、本システムが提供しているワークフローの一覧が表示される。ここでは「Predict Ligand Binding Residue」を選択する。
Import workflow を選択することでワークフローメニューに表示される。

8

の利用（ ）

左側メニュー 「Get Data」を選択「Upload File」を選択
続いて、予測対象となるタンパク質を UTProt上にアップロードする。
上段Analyze Data のメニューを選択し、左側メニューの、GetDataを選択する。

9

の利用（ ）
ファイルアップロードする場
合、ファイル選択を選ぶ
ファイルアップロードかコピー＆ペーストのいずれかの方法でFASTAファイルがアップロードができる。
コピー&ペーストする場合は、
URL/Text: のフォームに貼り付ける。

アップロードが完了すると、中央にメッセージが表示され、左側に、「Pasted Entry 」という名前がついてGalaxy 上に保存される。

Galaxy 上に保存されたデータはこちらに表示される。

10

の利用（ ）

▼マークを選択

メニューが開かれるので「 Run 」を押す。

ワークフローメニューを押すと先ほど選択したワークフローが表示される。そこから、▼マークを押し、Run を押すと実行画面が開く。

11

の利用（ ）

Step2 のSource
Data に先ほどアップロードした
FASTAファイルを選択

上段下段のHETATM
Code に予測対象とするリガンドのHETATM
コードを入力Step1, Step7 のHETATMコードには予測対象となるリガンドのHETATMコードを入力
Step2 で先ほどアップロードしたFASTAファイルを選択し、「Run Workflow 」ボタンを押すとワークフローが実行される。

12

の利用（ ）

タンパク質名、残基番号、結合部位予測（結果が1 ならば結合部位と予測したと判断）、decision value (結合残基らしさのスコア) がテキスト形式で結果が返される。

13

の活用（１）•UTProt Galaxy は次のようなワークフローが実装されている。

Predict Ligand
Binding Residue

予測対象となるタンパク質のアミノ酸配列のFASTAファ
イルと、対象となるリガンドのHETATMコードを入力す
ると、SVMを用いてリガンド結合部位予測ツールを生成し、各残基のリガンド結合残機らしさを示したスコアを返す。

結合部位を予測したいタンパ
ク質のFASTAファイル、
対象リガンドのHETATM Code

各残基の結合残基らしさを表した
予測スコア

Get Non Redundant
Ligand Binding Protein
With Ligand Binding
Residue

対象となるリガンドのHETATMコードを入力すること
で、リガンド結合残基データベースから入力リガンドと結合するタンパク質のリガンド結合残基と配列冗長性が除去されたアミノ酸配列を取得する。

対象となるリガンドのHETATMコード

入力したリガンドと結合するタン
パク質の配列冗長性が除去されたFASTAファイル、及びリガンド結合残基の一覧

Get Non Redundant
Ligand Binding Protein

対象となるリガンドのHETATMコードを入力すること
で、リガンド結合残基データベースから指定リガンドと結合するタンパク質の配列冗長性が除去されたアミノ酸配列を取得する。

対象となるリガンドのHETATMコード

入力したリガンドと結合するタン
パク質の配列冗長性が除去されたFASTAファイル

14

の活用（２）『Predict Ligand Binding Residue』 の入力画面

予測したいタンパク質のアミノ酸配列（FASTAフォーマット）
Get Data→ Upload Fileを使ってアップロード

上段下段のHETATM
Code に予測対象とするリガンドのHETATM
コードを入力15

の活用（３）『Get Non Redundant Ligand Binding Protein With Ligand Binding Residue』の入力画面

上段下段のHETATM
Code に予測対象とするリガンドのHETATM
コードを入力16

の活用（４）『Get Non Redundant Ligand Binding Protein』の入力画面

HETATM Code に予測対象とするリガンドのHETATM コードを入力

17

データベースの構築• PDB中の全タンパク質のリガンド間原子間距離を網羅したデータベース(PLBSP)にデータ問い合わせを行ったが、データ取得が非常に遅かった。
• PDB中の残基番号とFASTAファイル上のアミノ酸残基位置の対応付けが難しい場合がある。
• PDBファイルだけでは、リガンドであるか残基修飾であるか判断が難しい。

• PDBファイル中で 5Å 以内に存在する残基とリガンドの関係を記述した,軽量な相互作用データベースを構築した。
• UniProtとPDBの残基の対応関係がキュレーションされたEBI SIFTSをRDF化し本データベースに組み込んだ。
• リガンドの共有結合情報は、PDBファイル中のCONNECTレコードから抽出した（次スライド）。
18

リガンド間共有結合情報のRDF化

ASN
4

GLC
121

NAG
66

GLC
48

2
GLC49

MAN 83

PDBのCONNECTレコードから残基をノード、共有結合関係をエッジとしたグラフデータを生成。経路発見ア
ルゴリズムを用いて、一つの分子を形成するHETATMレコードの組み合わせをグループ化する。

PDBファイル中からグループ化されたHETATMレコードを抜き出し、一つのPDBファイルとして保存。

3
Open Babel を用いて、PDBファイルから InChIKey など構造式情報に変換。

19

のスキーマの概略

wwPDB/RDF

UniProt

PDB
リガンド側
チェイン URI
リガンド構造(PDBファイル)

PDB
タンパク側チェイン URI

UniProt URI

PDB残基

UniProt 残基

InChIKey URIPDBのHETATMコードを指定して、結合タンパク質を問い合わせる形になっている。
結晶構造の解像度やGene Ontology, Family 情報なども検索オプションで指定できる形にしていきたい。

20

の利用（ ）• プロジェクトのトップページ (http://utprot.net/) から “TOP＞ PLBSP Residue” とリンクをたどることで、今回、構築したデータベースのエンドポイントへアクセスできる。本データベースで動作するクエリは、同Webサイトで順次公開しい21
く。

の利用（ ）
入力フォームに実行するクエリを入力してExecuteボタンを押すと、画面下の Result以下にクエリの実行結果が表示される。

22

の利用（３）

推論が必要な場合は、Reasoning のチェックボックスをクリックする。
Download as の隣のSPARQL
JSONをクリックする

Download as の隣のSPARQL JSONをクリックするとどのようなフォーマットで結果をダウンロードするかを選択できる。
フォーマットを選択が完了したら、Download をクリックすることでダウンロードが開始される。

23

の活用例（ ）PLBSPResidueでは次のようなデータ問い合わせが可能である。
（例）•PDB-CCDのHETATM コードを入力して、そのリガンドと結合するタンパク質のUniProt ACの一覧を取得する。また、そのタンパク質がリガンドと結合する残基の一覧を取得する。
•ChEBI ID を入力して、特定のリガンド分類（ヌクレオチド、金属イオン、脂質など）と結合するタンパク質のUniProt ACの一覧を取得する。
•PDB-CCDのHETATM コードを入力して、そのリガンドと結合するタンパク質の Pfamドメインを集計する。
24

の活用例（ ）PREFIX pdbo:<http://rdf.wwpdb.org/schema/pdbxv40.owl#>
PREFIX dcterms:<http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX edam:<http://edamontology.org/>
PREFIX sio:<http://semanticscience.org/resource/>
select distinct ?uniprot ?sqno
where{?het_res pdbo:atom_site.chem_comp.id "MAN".
?het_asym dcterms:isPartOf ?het_res;
rdf:type sio:SIO_010432;rdfs:seeAlso ?pdb_res.ここを、対象とするリ?pdb_res rdf:type edam:data_1756;
ガンドのHETATM
rdfs:seeAlso ?unpres.
Code に書き換え?unpres rdf:type edam:data_1756. る。
?unpres dcterms:isPartOf ?uniprot.
?unpres rdfs:label ?sqno.
} order by ?uniprot ?sqno（例１）『PDB-CCDのHETATM コードを入力して、そのリガンドと結合するタンパク質のUniProt ACの一覧を取得する。また、そのタンパク質がリガンドと結合する残基の一覧を取得する』
対象としているリガンドのHETATM Code を調べたい場合は、下記を参照。
PDBeChem：http://www.ebi.ac.uk/pdbesrv/pdbechem/

LigandExpo：http://ligand-expo.rcsb.org/25

の活用例（ ）PREFIX pdbo:<http://rdf.wwpdb.org/schema/pdbxv40.owl#>
PREFIX dcterms:<http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX edam:<http://edamontology.org/>
PREFIX sio:<http://semanticscience.org/resource/>
PREFIX up:<http://purl.uniprot.org/core/>prefix obo:<http://purl.obolibrary.org/obo/>
select distinct ?uniprot ?cc {?het_asym dcterms:isPartOf ?het_res;
rdf:type sio:SIO_010432;
rdfs:seeAlso ?pdb_res;rdfs:seeAlso ?chem_comp.
?chem_comp pdbo:link_to_chem_comp ?cc.
?cc rdf:type obo:CHEBI_72544.

（例2）『ChEBI ID を入力して、特定のリガンド分類（ヌクレオチド、金属イオン、脂質など）と結合するタンパク質のUniProtIDの一覧を取得する（推論が必要なのでReasoningをチェックしてから実行する）』
対象としているリガンド分類のChEBI ID を調
べたい場合は、下記のサイトを参照。
ChEBI：https://www.ebi.ac.uk/chebi/?pdb_res rdf:type edam:data_1756;
ここを、対象とするリガン
rdfs:seeAlso ?unpres.
ド分類のChEBI ID に書き?unpres rdf:type edam:data_1756; 換えてください。
dcterms:isPartOf ?uniprot.

26

の活用例（ ）PREFIX pdbo:<http://rdf.wwpdb.org/schema/pdbx-v40.owl#>
PREFIX dcterms:<http://purl.org/dc/terms/>PREFIX edam:<http://edamontology.org/>
PREFIX sio:<http://semanticscience.org/resource/>
PREFIX up:<http://purl.uniprot.org/core/>prefix obo:<http://purl.obolibrary.org/obo/>
select ?pfam (count( ?uniprot ) as ?cnt ) {select distinct ?uniprot ?asym ?pfam {?auth_asym dcterms:identifier ?sifts.
?sifts edam:has_identifier ?pfam.
?pfam rdf:type edam:data_1138.
?auth_asym pdbo:struct_asym.id ?asym.

（例2）『PDB-CCDのHETATM コードを入力して、そのリガンドと結合するタンパク質の Pfamドメインを集計する』?het_res pdbo:atom_site.chem_comp.id "MAN".
?het_asym dcterms:isPartOf ?het_res;
rdf:type sio:SIO_010432;
rdfs:seeAlso ?pdb_res.
?pdb_res rdf:type edam:data_1756;
rdfs:seeAlso ?unpres;
ここを、対象とするリガンド分
dcterms:isPartOf ?asym.

類のChEBI ID に書き換える。

?unpres rdf:type edam:data_1756;
dcterms:isPartOf ?uniprot.
}} group by ?pfam order by ?cnt

27

の活用例（ ）本データベースはグラフデータベ
ースシステム AllegroGraphを用いている。データ取得は 開発元である Franz社が無料で提供する専用のクライアントライブラリを用いることで、JavaやPythonといったプログラム言語から問い合わせることも可能である。
多くのデータを機械的に処理する場合はこちらが有効である。
http://franz.com/agraph/allegrogr
aph/clients.lhtml

28

：プロジェクトトップページ• 追加情報は、適宜 http://utprot.net/ へ記述してい29
く。