食品・植物・万物メタボロームレポジトリ

過去データの利用方法

2022 年 4 月 18 日版
国立遺伝学研究所
櫻井 望

1

1. 過去データについて
このドキュメントでは、以下の食レポシリーズより配布されている過去のデータの内容や使い方について解説しています。
食品メタボロームレポジトリ （食レポ） http://metabolites.in/foods
植物メタボロームレポジトリ （植レポ） http://metabolites.in/plants
万物メタボロームレポジトリ （物レポ） http://metabolites.in/things
食レポシリーズでは、ある時点で公開されていたデータを用いてユーザーが解析を行った結果について、その再現性を担保するため、大きなデータの更新がなされた場合に、それまでのデータをアーカイブし、配布しています。データの更新は、新規の分析データの追加以外にも、すでに公開されていたデータについて、サンプル情報などの修正や、化合物データベースの拡充に伴う検索結果の更新、新たな解析情報の追加などにより、不定期に実施されます。

2. 配布データ
食レポシリーズの主要な情報は、下記の 4 つのファイルに集約されています。
ファイル名

説明形式

samples.txt

サンプルの情報です。サンプル名、サンプルの分タブ区類（カテゴリー）などを保持しています。

切り

分析データファイルの情報です。分析データのフタブ区

ァイル名や、詳細な分析条件を記述した

切り

files.txt

MariaDB✓✓

Metabolonote*サイトの ID、検出されたピーク数などの情報を保持しています。
peaks.txt

検出されたピークの情報です。m/z 値や保持時

タブ区間、データベース検索結果の概要などを保持して切りいます。
spectra.txt

マススペクトルの情報です。各ピークに紐づくマス独自スペクトルデータを保持しています。
* Metabolonote は実験手法の詳細情報を専門で管理するデータベースです（参考文献１）2✓4 つのファイルのうち、samples.txt、files.txt、peaks.txt の 3 つは、タブ区切りテキスト形式であり、食レポシリーズのウェブシステムにおいて、リレーショナルデータベースシステムである MariaDB に読み込まれ、使用されます。spectra.txt は、独自のテキスト形式であり、MariaDB ではなく食レポシステムに直接読み込まれて使用されています。

MariaDB におけるテーブル定義は、以下のファイルに記述されています。データ更新の際、テーブル定義が変更されることもありますので、ご注意ください。
ファイル名

説明

create_tables.sql

MariaDB のテーブル定義情報です。samples.txt、files.txt、peaks.txt ファイルを、MariaDB へ読み込む際に使用されます。

3. データ内容
各配布ファイルに記載されたデータの詳細を解説します。

samples.txt
サンプル情報を保持しているファイルです。MariaDB では最初にできた食レポにちなみ、foods テーブルに読み込まれます。タブ区切りテキスト形式であり、各列は以下を示しています。
列MariaDB

番号

フィールド名1

fid

説明
サンプル ID。最初に食レポを作成したため、Food ID の意で fid となっています。

2

name_ja

サンプル名（日本語）3name_en

サンプル名（英語）

4cat_jaサンプルのカテゴリー分類（日本語）5cat_enサンプルのカテゴリー分類（英語）6desc_ja

未使用

7

desc_en

未使用

8

dir

システム内でのデータファイルの配置場所
3

9mnsid

Metabolonote*におけるサンプル ID

10status

公開状況。現在はすべて「s1-published」となっています。

* Metabolonote は実験手法の詳細情報を専門で管理するデータベースです（参考文献１）

files.txt
分析データファイルの情報を保持しているファイルです。MariaDB では files テーブルに読み込まれます。タブ区切りテキスト形式であり、各列は以下を示しています。
列MariaDB

番号

フィールド名

1id

説明

空白。MariaDB に読み込む際に自動採番され、MariaDB 内ではユニークな ID として使われます。

2fid

サンプル ID。最初に食レポを作成したため、Food ID の意で fidとなっています。

3type

ESI イオン化の極性（positive モードか negative モードか）を、pos または neg で示しています。

4filename

分析データのファイル名を示すテキスト。先頭には、fid と typeがアンダーバー「_」を介して付加されています。

5mnmidMetabolonote*1 の分析 ID。用いたサンプルと分析手法の詳細を一意に表す ID として使われます。

6peaknum

検出されたピーク数

7peaknum_nN（窒素）原子が含まれると推定されたピークの数。評価されていない場合は-1 となっています。植レポの一部で使われています。

8peaknum_s

S（硫黄）原子が含まれると推定されたピークの数。評価されていない場合は-1 となっています。植レポの一部で使われています。

9peaknum_ms2

MS2 または MS/MS スペクトルを持つピークの数

10peaknum_ms3

MS3 スペクトルを持つピークの数。評価されていない場合は-1となっています。

11peaknum_fs2

MS2

ま た はMS/MSス ペ ク ト ル を 用 い て 、FlavonoidSearch*2 によるフラボノイドアグリコンの予測で0 より大きいスコアが得られたピークの数。評価されていない場
4

合は-1 となっています。
12

peaknum_fs3

MS3 スペクトルを用いて、FlavonoidSearch*2 によるフラボノイドアグリコンの予測で 0 より大きいスコアが得られたピークの数。評価されていない場合は-1 となっています。

13

peaknum_dbhit

化合物データベース検索結果を持つピークの数*1 Metabolonote は実験手法の詳細情報を専門で管理するデータベースです（参考文献１）*2 FlavonoidSearch は、マススペクトルデータからフラボノイドのアグリコンを予測するプログラムです（参考文献２）peaks.txt
検出されたピークの情報を保持しています。配布ファイルの中で最もサイズが大きいファイルとなります。MariaDB では peaks テーブルに読み込まれます。タブ区切りテキストであり、各列は以下を示しています。
列MariaDB

番号

フィールド名

1id

説明

空白。MariaDB に読み込む際に自動採番され、MariaDB 内ではユニークな ID として使われます。

2mnmidMetabolonote*1 の分析 ID。用いたサンプルと分析手法の詳細を一意に表す ID として使われます。

3mndidMetabolonote*1 のデータ解析 ID の末尾部分。「D**」で表されます。mnmid と組み合わせ、用いた分析データとそのデータ解析方法の詳細を一意に表すために使われます。

4pid

ピーク ID。mnmid および mndid と組み合わせて、検出されたピークを一意に表すために使われます。

5type

ESI イオン化の極性（positive モードか negative モードか）を、pos または neg で示しています。

6rt

クロマトグラフィーの保持時間（分）7mz

検出 m/z 値

58int

ピーク強度。使用したデータ解析ソフト PowerGetBatch*2 で評価されたピークの面積値です。

9intlog

ピーク強度のログ値。前列 int のピーク強度を１０を底とする log値に変換後、その分析データ内の全ピークの中央値が 0 となるようにセンタリングした値です。

10adduct

推定されたアダクトイオン。複数の候補がある場合は、カンマ区切りで列挙され、最も可能性の高いものが最初に記載されています。

11mzdi中性の分子にした場合の質量値。検出された m/z 値とアダクトイオンの情報から計算されます。化合物データベース検索で用いられます。

12annot

アノテーション情報。化合物データベースの検索結果を集計したものです。

13skeleton

未使用

14ms2

MS2 または MS/MS スペクトルの数

15ms3

MS3 スペクトルの数

16fs2MS2

ま た はMS/MSス ペ ク ト ル を 用 い た

FlavonoidSearch*3 のスコア。
17fs3MS3 スペクトルを用いた FlavonoidSearch*3 のスコア。複数の MS3 スペクトルがある場合はスコアの最大値を示します。

18db_all

化合物データベース検索における構造異性体の数

19db_kg

化合物データベース検索により KEGG で見つかった構造異性体の数

20db_kn

化合物データベース検索により KNApSAcK で見つかった構造異性体の数

21db_hm

化合物データベース検索により HMDB で見つかった構造異性体の数

22db_lm

化合物データベース検索により LIPID MAPS で見つかった構造異性体の数

23

db_fl

化合物データベース検索により matebolomics.jp のフラボノイ
6ドデータベースで見つかった構造異性体の数24num_atom_n

N（窒素）原子の推定数。評価されていない場合は空欄。

25

num_atom_s

S（硫黄）原子の推定数。評価されていない場合は空欄。

26pgroup

関連するピーク情報。同データ内に同じ化合物の異なるアダクトイオンなど、関連するピークがある場合に、その pid が自身も含めてカンマ区切りで示されています。
＊2022 年 4 月 18 日以降のデータで追加されました。

27

num_shared

同様のピークを含むサンプル数。検出 m/z 値および保持時間を用いて、食レポシリーズ内を検索したときに、該当ピークが見つかるサンプルの数を示します。各ピークのサンプル特異性を考察する参考となります。
＊2022 年 4 月 18 日以降のデータで追加されました。

28

option1

未使用*1 Metabolonote は実験手法の詳細情報を専門で管理するデータベースです（参考文献１）*2 PowerGetBatch は、ピーク検出、ピークの特徴づけ、ピークのサンプル間でのアラインメント、化合物データベース検索などを行うためのソフトウェアで、食レポシリーズのデータ解析全般で使われています（参考文献 3）*3 FlavonoidSearch は、マススペクトルデータからフラボノイドのアグリコンを予測するプログラムです（参考文献２）

補足説明➢ 1. 化合物データベース検索について
化合物データベース検索では、mzdi の値を用いて、食レポ・植レポでは 5 ppm、物レポでは20 ppm の質量許容誤差を与え、以下の化合物データベースを対象に検索しています。
KEGG

http://www.genome.jp/kegg/

KNApSAcK

http://kanaya.naist.jp/KNApSAcK_Family/

HMDB

http://www.hmdb.ca/

LIPID MAPS

http://www.lipidmaps.org/

フラボノイドデータベース

http://metabolomics.jp/wiki/Category:FL

7

実際の検索では、MFSearcher サービス（http://webs2.kazusa.or.jp/mfsearcher,参考文献４）の UC2 データベースが用いられています。UC2 データベースは、次のような特徴により、ヒットした化合物の多様性を考察する上で役立ちます。
⚫

同じ化合物（構造異性体）が、化合物データベース内、あるいは複数の化合物データベース間で、異なる電荷状態や塩などの付加体として重複して登録されている場合でも、それらを集約して１件として表す。

⚫

光学異性体は、1 件に集約されて表す。例えば L-アラニンと D-アラニンは 1 ヒット内に含まれます。

➢ 2. annot 欄について同じ化合物が異なるデータベースに登録されている場合は、一番文字数の短い名前が自動的に採用されています。ヒットした構造異性体の名前がセミコロンで転結されていますが、合計の文字数が 200 文字を超える場合は、200 文字以降を切り捨て、末尾に「...」を付しています。
名前が複数ある場合には、その数を「(* names）」として先頭に記載しています。
※データベースによっては、もともとセミコロンを使って複数の名前が登録されている場合があります。そのため、名前の数がデータベースヒット総数（db_all）と一致しない場合があります。

➢ 3. shared 欄について検索に用いられた m/z 値と保持時間の許容誤差は以下の通りです。
レポジトリ

質量許容誤差（ppm）

保持時間許容誤差（分）

食レポ

51

植レポ

51

物レポ

200.5

spectra.txt
マススペクトルのデータを保持しています。このファイルは MariaDB には読み込まれず、食レポシリーズのシステムで直接使用されます。下記のような独自のテキスト形式となっています。

一つのマススペクトルは、以下のブロックで表されます。
8

・「>」で始まるヘッダー行・それに引き続く、数字で始まるデータ行。複数行の場合があります。

各行はタブ区切りとなっており、各列は以下を表しています。

「＞」で始まるヘッダー行
列番号

説明

1「>」の文字。ヘッダー行であることを表します。

2

Metabolonote の分析 ID。peaks.txt の mnmid に対応します。用いたサンプルと分析手法の詳細を一意に表す ID として使われます。

3

ピーク ID。peaks.txt の pid に対応します。

4

マススペクトルのレベル。MS2 または MS/MS スペクトルは 2、MS3 スペクト
ルは 3 で表されます。

5

プリカーサーイオンの m/z 値

6splash ID。マススペクトルから一意に計算される ID です。

数字で始まるデータ行
列番号

説明

1

プロダクトイオンの m/z 値

2イオン強度の検出値

3

イオン強度の相対値。ベースピークイオン（マススペクトル中で最も強度が強かったイオン）の強度を 1000 とした際の相対強度を整数で表しています。

4

ニュートラルロスマス値。プリカーサーイオンとプロダクトイオンの m/z 値の差分です。

5

強度順に並べた時の順位

データ行は、イオン強度の強い順にソートされています。

MariaDB への読み込み
9

samples.txt、files.txt、peaks.txt について、MariaDB に読み込む方法を解説します。
MariaDB に読み込むことで、大量のピーク検索などを高速に行えるため、大規模な解析等にご利用いただけます。
ここでは、MariaDB のインストールや基本的な取り扱い方法を習得している方を対象としています。
以下の解説では、データベース名、ユーザー名、パスワードの例として、以下の設定を使った作成例を解説します。これらの設定はご自分の環境に合わせて適宜変更してください。
データベース名

ｍｙｄｂ1

ユーザー名

user1

パスワード

pass1

1. データベースの作成
データを読み込むデータベースを新規に作成し、アクセス権を付与します。
コマンドプロンプトなどの端末ソフトを開き、MariaDB のコンソールにログインしたのち、以下のコマンドを実行します。
MariaDB> create database mydb1 default character set utf8;
MariaDB> grant all privileges on mydb1.* to 'user1'@'localhost' identified by'pass1';

以上で mydb1 データベースが作成され、user1 に対するアクセス権が設定されました。データベースが作成されたかどうかは、show databases コマンドで確認できます。
MariaDB> show databases;+--------------------+| Database|+--------------------+| information_schema || mydb1|| test|10+--------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
※ information_schema や mysql という名前のデータベースは、MariaDB が使用しているデータベースです。

2. テーブルの作成
次に、作成した mydb1 データベースに、データを流し込む受け皿となるテーブルを作成します。データの更新に伴い、create_tables.sql の定義が変更になっている場合があります。異な るバ ージ ョン の過 去デ ー タを 利用す る場 合には 、 必 ず配 布デ ータに同 梱さ れてい るcreate_tables.sql を使ってテーブルの作成をし直してください。

コマンドプロンプトなどの端末ソフトで、create_tables.sql ファイルが存在するディレクトリ（フォルダ）に移動します。移動には cd コマンドなどを使用します。
以下のコマンドを実行します。
> mysql -u pass1 -p mydb1 < create_tables.sql
パスワードを聞いてくるので、pass1 と入力します。
> mysql -u pass1 -p mydb1 < create_tables.sql
Enter password: *****※ 画面上ではパスワードの文字が＊で隠されて表示されます。

以上で、create_tables.sql に記載されたテーブル定義に従って、mydb1 データベース内に必要なテーブルが作成されました。

テーブルが作成されたかどうかを確認するには、MariaDB にログインして、mydb1 を選択したのち、show tables コマンドで確認できます。
> mysql -u user1 -p11

Enter password: *****… 省略 …
MariaDB> use mydb1;
Database changed
MariaDB> show tables;+-----------------+| Tables_in_mydb1 |+-----------------+| files|| foods|| peaks|+-----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

3. データの読み込み
コマンドプロンプトなどの端末ソフトで、samples.txt、files.txt、peaks.txt が存在するディレクトリ（フォルダ）に移動します。移動には cd コマンドなどを使用します。
MariaDB のコンソールにログインして、mydb1 を選択します。
>mysql -u user1 -pEnter password: *****… 省略 …
MariaDB> use mydb1;

その後、以下の二つのコマンドを順次実行します。
MariaDB> delete from foods;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

12

MariaDB> load data local infile "samples.txt" into table foods fields terminated by'\t' lines terminated by '\r\n';Query OK, *** rows affected, * warnings (0.** sec)
Records: *** Deleted: 0 Skipped: * Warnings: *※ 配布ファイルの改行文字は Windows（CR+LF）となっています。このため、環境によってはデータをロードする際の line terminated by **** を適切に設定する必要があります。

最初のコマンドで foods テーブルの内容を全部削除し、次のコマンドで foods テーブルにsamples.txt からデータをすべて読み込んでいます。最初に食レポシステムが作成されたため、テーブルの名前が foods になっていますが、流し込むデータファイルは samples.txt ですので、ご注意ください。
上記のように、Query OK…と表示されれば処理が完了です。

データがロードされたかどうかは、select コマンドで確認できます。
MariaDB> select * from foods limit 2;+--------+-----------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------+-------------+-------------+---------+---------+-------------------+-----------+--------------+| fid| name_ja| name_en|cat_ja| cat_en

status|| desc_ja | desc_en | dir| mnsid|+--------+-----------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------+-------------+-------------+---------+---------+-------------------+-----------+--------------+| 221001 | イロハモミジ / 葉 / Acer palmatum Thunb. / ムクロジ科 カエデ属
| Japanese maple / Leaf / Acer palmatum Thunb. / Sapindaceae Acer
物;葉| Plant;Leaf||| 植| data/SE221/221001 | SE221_S001 |s1-published || 221002 | ホトケノザ / 地上部 / Lamium amplexicaule / シソ科 オドリコソウ亜科 オ
ドリコソウ属 | Common henbit / Shoot / Lamium amplexicaule / Lamiaceae Lamioideae
13Lamium | 植物;地上部 | Plant;Shoot ||| data/SE221/221002 |SE221_S002 | s1-published |+--------+-----------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------+-------------+-------------+---------+---------+-------------------+-----------+--------------+
2 rows in set (0.00 sec)
※ limit 2 は、最初の 2 行だけを選択するための設定です。数字は任意に設定できます。limit の設定をしないと全件が表示されてしまい、表示終了までに時間がかかるため、小さい数を設定することを推奨します。

同様に、files テーブルに対して filise.txt のデータを、peaks テーブルに対して peaks.txtのデータをロードします。
MariaDB> delete from files;
MariaDB> load data local infile "files.txt" into table files fields terminated by'\t' lines terminated by '\r\n';MariaDB> delete from peaks;
MariaDB> load data local infile "peaks.txt" into table peaks fields terminated by'\t' lines terminated by '\r\n';※ peaks.txt はファイルサイズが大きいため、ロードが完了するまでに数分かかる場合があります。

参考文献
1. Metabolonote http://metabolonote.kazusa.or.jp/
Ara T, Enomoto M, Arita M, Ikeda C, Kera K, Yamada M, Nishioka T, Ikeda T,
Nihei Y, Shibata D, Kanaya S and Sakurai N (2015) Metabolonote: awiki-based database for managing hierarchical metadata of metabolome
14analyses. Front Bioeng Biotechnol 3: 38

2. FlavonoidSearch
http://www.kazusa.or.jp/komics/software/FlavonoidSearch
Akimoto N, Ara T, Nakajima D, Suda K, Ikeda C, Takahashi S, Muneto R,Yamada M, Suzuki H, Shibata D and Sakurai N (2017) FlavonoidSearch: A
system for comprehensive flavonoid annotation by mass spectrometry.

Sci Rep 7: 1243

3. PowerGetBatch
http://www.kazusa.or.jp/komics/software/PowerGetBatch
Sakurai N and Shibata D (2017) Tools and databases for an integrated
metabolite annotation environment for liquid chromatography-mass
spectrometry-based untargeted metabolomics. Carotenoid Science 22:16-22Sakurai N, Ara T, Enomoto M, Motegi T, Morishita Y, Kurabayashi A, Iijima Y,Ogata Y, Nakajima D, Suzuki H and Shibata D (2014) Tools and Databasesof the KOMICS Web Portal for Preprocessing, Mining, and Disseminationof Metabolomics Data. BioMed Research International 2014: 1-11

4. MFSearcher http://webs2.kazusa.or.jp/mfsearcher/
Sakurai N, Narise T, Sim J-S, Lee C-M, Ikeda C, Akimoto N, Kanaya S (2018)
UC2 search: Using unique connectivity of uncharged compounds formetabolite

annotationbydatabasesearchinginmass

spectrometry-based metabolomics. Bioinformatics 34: 698-700
Sakurai N, Ara T, Kanaya S, Nakamura Y, Iijima Y, Enomoto M, Motegi T,Aoki K, Suzuki H and Shibata D (2013) An application of a relational
databasesystemfor

high-throughput

predictionofelemental

compositions from accurate mass values. Bioinformatics 29: 290-291

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