HPCI戦略プログラム 分野1 「予測する生命科学・医療および創薬基盤」

92013.9 Vol.
CONTENTS
Open Up SPECIAL TALK

座談会

計算生命科学の新たな可能性をひらく「京」で読み解く“多要因”かつ“動的”で複雑な生命現象
柳田 敏雄／木寺 詔紀／江口 至洋 理化学研究所

ZOOM IN

課題1

SCLS研究開発に迫る

細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

シグナル伝達経路の細胞まるごとシミュレーション
岩本 一成 理化学研究所
課題2

4

創薬応用シミュレーション

シミュレーションで見る分子認識のメカニズムと薬のデザイン
山下 雄史 東京大学
課題4

2

5

大規模生命データ解析

次世代シークエンサーデータ解析のための情報処理システムの開発
角田 将典 東京工業大学

SCLS Gotcha!

2013年度 第１期 SCLS計算機システム利用課題公募審査結果
岡山大学とシンポジウムを開催

6

7
7

座談会

計算生命科学の新たな可能性をひらく「京」で読み解く“多要因”かつ“動的”で複雑な生命現象
理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム

統括責任者

理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム

副統括

理化学研究所 HPCI計算生命科学推進プログラム

副統括

柳田 敏雄
木寺 詔紀
江口 至洋

ゲノム、生体分子、細胞、臓器などの多様な階層によって担われる複雑な生命システムを、「京」を中核とする日本の革新的ハイパ
フォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）を活用して解き明かすことを目指すHPCI戦略プログラム 分野１「予測する生命科学・医療および創薬基盤」（略称SCLS）がスタートして2年半が過ぎようとしている。多くの研究者らが分野を越えて結集し、計算生命科学によって、生命現象の予測・制御の可能性を探るとともに、その成果を医療・創薬への貢献に結び付けるという目的に向けて、研究はどこまで進んでいるのか。統括責任者・柳田敏雄氏、副統括・木寺詔紀氏、江口至洋氏にお話しいただいた。

多要因で複雑な生命システムを理解するには計算科学が必要
柳田

この2年半の間に、4つの課題いずピュータ創薬のための超並列結合自由エ

形成も進んでいます。課題3などでは、臨カスされてきました。まずは順調に進ん

創薬現場の視点から評価するプロジェク

生まれています。今まで、計算生命科学にれも研究の方向性がより具体的にフォーでいると思っています。高度な計算機を使う手法が成熟していなかった生命科学

ネルギー計算プログラム「MP-CAFEE」を、トも昨年から動き出しました。参加している方々は、本当に真剣そのものです。

の分野で、ようやくその道筋ができよう「京」を活用して、計算生命科学を自分た

木寺 2013年3月に終了したライフサイが伝わってきます。

としています。

エンス・グランドチャレンジ（次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発）によって基礎が確立され、このHPCI戦略プログラムで、実際に「京」という高度な計算資源を用いた研究が全面的に動き始めたことは、たいへんにすばらしいことだと思います。
江口

研究成果の普及という側面から見ても、「京」と計算生命科学への注目度は高まっています。製薬企業など十数社が集まり、課題2で開発を進めてきた、コン

４つの課題で順調に進展する研究
木寺

多要因かつ複雑で動的な構造を持

つ生命を、計算科学によって明らかにしようとするSCLSの4つの課題は、大きく2つに分かれます。課題1から3は、明らかに物理的な実体を持ったシミュレーショ
ンです。生体分子、細胞、臓器がどう働くのかを明らかにしていこうとするアプ
ローチです。これに対して課題4は、生命システムの背後にあるゲノム配列というシステムのネットワークを、物理モデ

ルではなく大規模データ解析という方法論を用いて明らかにしようとしています。
方向性が大きく異なる2つの手法が、今後どのように結びつけていくのかが、大き2 BioSupercomputing Newsletter Vol.9

ちの会社でも役立てたい、そうした思い
木寺

医療・創薬に貢献する成果を目指すという意味においても、SCLSは画期的なプロジェクトです。計算生命科学は研究領域として始まったばかりで、未だに定まった価値観ができあがっていない未成熟なところがあります。そのなかで、
このSCLSが主導して、医療、創薬という社会的に開かれた価値観に基づいた研究を行うという方向に分野を形づくろうとしています。
江口

その方向で、人的なネットワーク

床医の先生方と協力するといった広がりも臨床医が協力するという例は、あまり見られませんでした。
柳田

分子生物学者らも、最近は計算機を使った研究の必要性について、理解が深まっているように思います。環境に応じてふらふらと揺れ動くような状態が見られるなど、生物の世界は、一要因ではなく多要因であることが明らかになってきたことも、その理由の1つです。多要因であるということは複雑系であり、今までのように遺伝子解析だけでは先に進めません。複雑なものを取り扱っていく新しい手法、すなわち計算科学の力を借りながら実験を進めていくことが必要であると分かってきたのだと思います。

な課題です。

められるのではないでしょうか。

ぎが加わったときに、制御ネットワーク

ら出始めていますね。

柳田

生命の実体にダイナミクスや揺らがどのように働くのか、非常に面白いですね。あれほど複雑な実体が、実は簡単に制御されてしまうということも、将来、見えてくるかもしれません。
江口

計算生命科学の研究者だけで、課題1から4までが一気通貫に繋がるというわけにはいきません。生物学者や臨床医など、いろいろな人たちの力が必要です。
そのためにも、私たちは「SCLSに近づくと何か面白いことがありそうだ」と思えるよ

うな魅力的な成果を出していくことが求柳田

そうした成果は、すでに各課題か木寺

課題4「大規模生命データ解析」では、すでに巨大なゲノムデータを「京」で解析するためのソフトウェア技術を完成させています。一方で、原子・分子レベ
ルから、狭い空間にたくさんの分子が詰め込まれている細胞のなかを見ていこうとする課題1「細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション」では、細胞のなかでのタンパク質などの働きの解析・予測のための計算が進んでいます。

江口 「京」をフル活用して、細胞を丸ご柳田 敏雄多要因で複雑な生命システムを明らかにするためには、実験から得られるビッグデータを解析する巨大な計算資源が欠かせません。実験と計算科学を融合させることによって、生命科学の新たな世界を切り拓くことが、SCLSの重要な役割です。

木寺 詔紀

江口 至洋
将来、計算科学が医療を変えるかもしれない。
多くの医療従事者がそう実感できるような成果を出していきたい。そして製薬企業や臨床医など、いろいろな人たちに計算生命科学を支えていきたいという気持ちを育んでもらいたい。

HPCI戦略プログラムは、成果を社会に還元し、医療や創薬に役立つものを生み出すために、「京」の計算資源を活用する方向へ進んでいます。今後は、さらに大量の計算を行う環境を整えていく必要があります。SCLS
は、そのためのトリガーでもあるのです。

とシミュレーションしようとする、非常を理解するために進められている研究で、ターを統合するシミュレーションも着々

柳田

ンと、信号によって骨格筋が収縮するシ柳田にチャレンジングな取り組みです。

細胞の機能に近づこうとしていますが、階層のジャンプがあるため、何をどこまで再現するかが、今後の大きな課
題ですね。

木寺 課題2「創薬応用シミュレーション」
では、約300種類の新規化合物について高精度な計算を行い、がん治療に関する新薬の候補となる化合物を見つけ出すことに成功しています。
柳田

課題3「予測医療に向けた階層統合

シミュレーション」も、パーキンソン病

神経が信号をつくり出すシミュレーショ
ミュレーションを統合することに成功するなど、順調に進んでいます。
木寺

分子・心筋細胞・心臓全体という3つの階層を接続した心臓シミュレーショ
ンでも、肥大型心筋症のシミュレーショ
ンを行い、その病態の再現に成功しつつあります。そしてその成果は臨床現場での治療に生かされようとしています。さらに、心筋梗塞への医療応用を目指して、
心臓シミュレーターと血管のシミュレーと準備が進んでいます。

誰もが健康でありたいと願っています。そのための医療や生命科学の発展に、大きな期待が寄せられています。計

算生命科学はまだ始まったばかりですが、やはりその期待は大きなものがあると実感しています。SCLSは、そうした期待に応えるための重要な役割を担っている、
そのことを常に頭に置きながら、残りの２年半、頑張っていかなければならないと思っています。

BioSupercomputing Newsletter Vol.9 3

SCLS研究開発に迫る

課題1

細胞内分子ダイナミクスのシミュレーション

シグナル伝達経路の細胞まるごとシミュレーション
理化学研究所

生命モデリングコア

生化学シミュレーション研究チーム

岩本 一成

細胞は様々な環境下で生き残るため、ており、応答不均一性の解明はそれらの環境に対して適切に応答することが可能

影響を理解する上で非常に重要です。とです。その応答は、「シグナル伝達」と呼ころが、シグナル伝達経路には非常に多ばれており、その役割を果たす経路をシ

くのタンパク質が関与するため、従来のグナル伝達経路と呼びます。シグナル伝

生化学・分子生物学的な実験手法だけで達経路は、細胞内の多くのタンパク質同は、その解明が困難になりつつあります。

士の化学反応からなる一連の反応ネット

そこで、コンピュータ上で仮想的に細胞ワークで、細胞内には非常に多くの経路をシミュレーションする、いわゆる細胞が存在します。シグナル伝達経路の破綻

シミュレーションと呼ばれる方法が用い

は、細胞のがん化を招くことが知られてられるようになり、私たちはこの方法にいるため、シグナル伝達経路がどのようよりEGFシグナル伝達経路の応答不均一な状況で破綻するかを明らかにすること性を解明することを目指しています。

は重要な課題です。

私たちの細胞シミュレーションの手法

有名なシグナル伝達経路に、上皮成長は、従来の手法と異なり、細胞内のタン因子（Epidermal Growth Factor: EGF）シグ

パク質の一分子ごとのランダムな動き・

ナル伝達経路と呼ばれる経路があります。

衝突・反応（ゆらぎ、ノイズとも呼ばれる）

この経路は、外部からEGFタンパク質の刺を全て表現しています。これまで、そう

激を受け取り、その情報を細胞内に伝達したシミュレーションはコンピュータのし、細胞の成長・分裂・分化を促す役割

計算能力的に困難でしたが、スーパーコを持っています。近年、細胞内のタンパ

ンピュータ「京」の計算能力を利用するこク質を一分子レベルで観察することが可とで、現在可能になりつつあります。私

能となり、EGFシグナル伝達経路の応答

たちの研究チームでは、細胞シミュレーを観察したところ、遺伝子が全く同じ細ションソフトウェア「pSpatiocyte」を開発

胞を、同じ条件で培養し、同じ刺激を与しており、これを利用して研究を実施しえた場合でも、細胞ごとの応答が異なりています。

ました（図1左）。このような細胞間の応答

最新のシミュレーション結果を紹介しのバラつき（応答不均一性）は、細胞のがます。EGFシグナル伝達経路では、主にん化や薬剤耐性などへの影響が示唆され「EGF→Raf→ERK」という流れで情報が伝達され、ERKタンパク質は最終的に細胞核に蓄積します（図1中央）。図1右は、ERKタンパク質を可視化したシミュレーショ
ン結果で、2つの細胞は全く同条件であるにも関わらず、ERKの応答が異なっている
ことがわかります。EGF、Raf、ERK、3種類のタンパク質分子の数は、「EGF＞Raf＜
ERK」と真ん中のRafが少なくなっています。一般的に、情報伝達に伴うノイズは分子数が少ないほど増幅します。そのため、Rafで増幅されたノイズがそのまま下流のERKへと伝わり、細胞間のバラつきを生んだと考えられます。実際の応答不均一性も全く同じしくみであるとは現時点では断言できませんが、こうした知見を明らかにしつつ、私たちのチームは、EGF
シグナル伝達経路の細胞まるごと、つまり細胞全体でのシミュレーションを目指しています。

図1：細胞ごとの応答がバラつく 様子（左）。EGFシグナル伝達
経路の模式図（中央）。シミュ
レーション結果の一例（右）。

●このレポートの詳しい情報は 右記のURLをご覧ください

4 BioSupercomputing Newsletter Vol.9

http://www.kobe.riken.jp/stpr1-life/newsletter/Vol.9/zoomin01.html

SCLS研究開発に迫る

課題2

創薬応用シミュレーション

シミュレーションで見る分子認識のメカニズムと薬のデザイン
東京大学 先端科学技術研究センター

山下 雄史

我々は、「スーパーコンピュータを使っ「結合自由エネルギー」というものがありた薬づくり」の研究をおこなっています。

ます。結合自由エネルギーの値が大きい

病気の原因となるタンパク質に強く作用

分子は、標的のタンパク質を強く認識しする分子を探すために、大規模な計算をて攻撃できるため、薬として非常に有望

スーパーコンピュータでおこない、解析なものになります。我々は、この結合自して薬づくりに応用しています。また、

由エネルギーを正確に予測することがでそのための新しい解析手法や理論の開発

きれば、薬開発の大きな武器になると考をしています。創薬応用シミュレーショ

えています。そこで、我々は藤谷ら が提ンという分野の内容は、基礎的・学問的案している結合自由エネルギー計算法をな側面から応用的・技術的な側面まで多用いて、実際のがんの原因タンパク質に

岐に渡ります（図1）。

応用を試みています。この手法では、１つ[1]

学問的な側面から見れば、薬のデザイの分子と標的タンパク質の結合自由エネ

ンは「分子を認識するメカニズムを知る」

ルギーを評価するだけでも大きな計算資ということになります。多くの薬は、病源を必要とします。薬として適した分子気の原因となるタンパク質の機能を抑えを探すためには、多くの分子を計算するることで、薬としての役割を果たします。

必要がありますが、従来のコンピュータ

もし薬が目標のタンパク質だけでなく、では非常に難しいことでした。それが、いろいろなタンパク質の機能に影響を及

スーパーコンピュータ「京」の登場により、ぼすとしたら、どうなるでしょうか？こある程度、実行可能な時代に入りました。

れは致命的な副作用を引き起こす原因に実際に、「京」を用いた超大規模計算をなってしまいます。したがって、薬は他始めてみると、想定外の問題に直面したのモノには目もくれず、目標のタンパク

りもしましたが、徐々に新しい知見が蓄質だけを「認識」して攻撃できなければな

積されてきています。こうした知見を積らないのです（図２）。

み上げていくことで、分子認識のメカニ

分子がどれくらい強く目標のタンパク

ズムを「より深く」、「より正しく」理解し質を認識できるかを表す物理量の１つにていくことができると思っています。分

新しい理論

薬の設計

子認識のメカニズムが理解できれば、従来の経験的な薬づくりを脱却し、もっと論理的な方法で簡単に薬をつくれる時代が来るのではないかと考えています。
分子シミュレーションの利点は、直接には見ることができない水中のタンパク質の様子を、高精度な顕微鏡を覗くように見ることを可能にする点でしょう。さらに面白いのは、本当は起こり得ないバー
チャルな状況をつくることが可能な点です。実は、このバーチャルな状況を上手く活用することで、現実の物理量をより高速に計算する工夫ができるのです。実際、我々の結合自由エネルギー計算の方法もこうしたアイデアを使っています。
計算機だからこそ可能な方法を開発していくことも、この分野の大きな魅力です。
【参考文献】[1] H. Fujitani, Y. Tanida, and A. Matsuura: Phys. Rev. E ,79 021914 (2009), H. Fujitani, K. Shinoda, T. Yamashita,
and T. Kodama: J. Phys. Conf. Ser . 454 012018(2013)

新しい計算手法

分子認識の理解
図2：インフルエンザウィルスのタンパク質（青色で表示）に結合しているリレンザという薬（赤色で表示）

図1：創薬応用シミュレーション分野のイメージ●このレポートの詳しい情報は 右記のURLをご覧ください

http://www.kobe.riken.jp/stpr1-life/newsletter/Vol.9/zoomin02.html

BioSupercomputing Newsletter Vol.9 5

SCLS研究開発に迫る

課題4

大規模生命データ解析

次世代シークエンサーデータ解析のための情報処理システムの開発
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 秋山研究室

角田 将典

DNAは生物の遺伝情報を担い、ヌクレ

常に高速であることが分かります。膨大

オチドと呼ばれる単量体が鎖状に結合しなDNA情 報 を 得 る こ と が 比 較 的 容 易 にて構成されています。ヌクレオチドの並なったため、現在はこれらの情報を高速び（塩基配列）が判明すると、DNAに基づに解析するシステムが求められています。

いて作成されるRNAや、そのRNAに基づ

そこで、私たちのチームでは、高速な解いて作成されるタンパク質が推測できる

析アルゴリズムの開発と、複数の計算ノーようになります。DNA、RNA、タンパク

ド を 利 用 し た 並 列 計 算 に よ り、 膨 大 な

質は、お互いに影響しながらさまざまなDNA情報の解析を可能とする情報処理シ

生体内の機能や化学反応に関与している

ステムの開発を行っています。

ため、塩基配列を決定することで、生体

近年、DNAシークエンサーの発展から、物質間の複雑な相互作用を解明する端緒

環境中（ヒトの体表・体内、土壌、水圏など）が開けます。また、生物種内や生物種間に存在する微生物集団のゲノム（メタゲノに類似した塩基配列があり、これらを比ム）解析が盛んになっています。環境中に較することで類似部分の機能や進化につ存在する微生物の組成（系統解析）や遺伝

いて多くの知見を得ることができます。

子の組成（機能解析）を環境間で比較する

DNAの塩基配列を自動的に読み取る装ことで、微生物とヒトの健康との関係や、置であるDNAシークエンサーの発展によ

環境と微生物集団の相互作用、微生物同り、塩基配列の読み取り速度とコスト当士の相互作用について知見を得ようといたりの読み取り量が急速に向上していまう試みです。環境中に存在する微生物やす。約１日で1000億塩基対を読み取るも遺伝子を推定するために、読み取った塩のも販売されています。ヒトゲノムが約基配列と類似した塩基配列を既知の塩基30億塩基対であることと比較すると、非配列群から検索しますが、従来はこの計算に多くの時間が必要でした。
私たちは、検索アルゴリズムを改良することで、従来手法の100倍以上高速な
GHOSTXを 開 発 し、 次 い でGHOSTXを 基に並列解析を行うGHOST-MPを開発しました。GHOSTXは、問い合わせ塩基配列と検索対象塩基配列群のそれぞれで接尾辞配列（Suffix Array）と呼ばれるデータ構造を構築し、索引として利用すること
で、全塩基配列を走査（逐次分析）することなく類似配列の探索を高速に行います。
GHOST-MPは、複数の計算ノード間でデー
タの分配・収集と同時に検索を行うこと
で、検索時間を短縮します。スーパーコ
ンピュータ「京」の多くの計算ノードと高速なノード間ネットワークを利用することで、短時間に大規模なメタ
ゲノムデータを処理することが可能になりました。現在は、GHOSTMPを類似配列の検索手法として用いることで、微生物集団から得られた塩基配列に基づき系統解析及び機能解析までを高速に行う解析
パイプラインの開発や、解析パイ
プラインを利用した実データの解析を進めています。

（系統解析）（機能解析）

図1：メタゲノム解析の模式図●このレポートの詳しい情報は 右記のURLをご覧ください http://www.kobe.riken.jp/stpr1-life/newsletter/Vol.9/zoomin03.html

6 BioSupercomputing Newsletter Vol.9

SCLS
2013年度 第１期
SCLS計算機システム利用課題公募審査結果
HPCI戦略プログラム 分野１（SCLS）は、医療および創薬を含む生命科学分野において、HPCIを活用した画期的成果の創出を推進するとともに、研究支援や人材育成等を通して、広く計算生命科学のユーザコミュニティの形成を目的としています。 その目的達成をめ
ざし、広く生命科学研究者・技術者がHPCIを積極的に活用していくことを支援する一環として、スーパーコンピュータ「京」との互換性の高いSCLS計算機システムを利用する研究課題の公募を行っています。次回の公募は９月を予定しています。詳しくは、SCLS計
算機システム利用公募情報（http://www.kobe.riken.jp/stpr1-life/outreach/sclsuse/application.html）をご覧ください。
SCLS課題番号

氏名

代表者所属

課題タイトル

横浜国立大学
大学院工学研究院

テーラーメイド型人工赤血球の酸素運搬効果の予測評価に関する解析技術の確立

蛋白質複合体の相互作用予測に基づく薬剤候補分子のスクリーニング手法の構築

201301101

百武

徹

201301102

滝沢

研二

早稲田大学
高等研究所

201301103

水口賢司

医薬基盤研究所

201301104

志水

隆一

201301105

安尾 和也

NPO法人
バイオグリッドセンター関西

201301106

フィン クァン フイ ヴィェト

201301107

陶山

明

201301108

林拓也

塩野義製薬株式会社

岡山大学
大学院環境生命科学研究科
東京大学
大学院総合文化研究科

Development of Computer Modeling Techniques
for Patient-Specific Cardiovascular FSI

並列計算機を用いた創薬関連ソフトウェアの利用と創薬現場での利用可能性の検討

量子化学を取り入れた結合親和性予測能の改善

血流の数値シミュレーションにおける非圧縮性ナビエストークス方程式の並列解法と評価
一本鎖核酸の塩基スタッキングの安定性

理化学研究所
高速並列演算による非侵襲的脳画像のライフサイエンス技術基盤研究センター 機能的脳内ネットワーク解明

SCLS

1分子粒度シミュレーションの並列計算手法を紹介
する海津特別研究員

岡山大学とシンポジウムを開催
SCLSでは、生命科学のコミュニティに6月1日（金）に岡山大学と共催で、『生命対し、「京」を中核としたHPCI 環境での計科学に取り組む異分野の融合と交流の推

算生命科学の理解促進および人的ネット

進：スーパーコンピュータ「京」と生命科学』

ワーク形成を進めるため、全国を大きく6を開催しました。

ブロックにわけ、各ブロックの拠点大学や今年で2回目となるこのシンポジウムは、関連学会と連携しシンポジウムの開催を実

計算生命科学を軸に異分野の研究者、技術施しています。

者が意見交換でき、新しい研究分野および※本紙Zoom in(P.4)で紹介している岩本一成特別研究員と同じ研究チームに所属

共同研究の創出ができる場を作ること、また生命科学と計算科学を結びつける分野でのHPCI利用について、その方法や内容を考えることを目的にして、計算科学と生命大学）が「京」を使って得た生体分子ネット

科学の境界領域で研究に取り組んでおられワークの解析結果を報告しました。

る12名の研究者にご講演いただきました。

参加者は100名を超え、学生や教員など

課題１「細胞内分子ダイナミクスのシの大学関係者だけでなく公的研究機関や企

ミュレーション」からは海津一成特別研究

脂肪細胞の褐色化を制御する生体分子ネットワークの解析結果を報告する松田教授

業にまで幅広い分野に及びました。

員（理化学研究所）が細胞環境を考慮した計算生命科学における「京」やHPCI環境

シグナル伝達経路の1分子粒度シミュレーを利用した研究報告の場、そして情報交換

ションについて、そして課題４「大規模生や情報発信の場として、今後も同様なシン

命データ解析」からは松田秀雄教授（大阪

ポジウムを行っていきたいと思います。

BioSupercomputing Newsletter Vol.9 7

News & EventsSP

SP シンポジウム RP

9月19日（木）13：00

新生命科学分野開拓とスーパーコンピュータ「京」計算科学を巻き込んだ新たな生命科学分野の開拓をみなさんと共に考え議論します。⃝参加費無料
場 所

九州大学医学部百年講堂（福岡県福岡市）

10月29日（火）13：00 ～ 16：00
第51回日本生物物理学会年会
SP

核内混み合い環境でのヌクレオソーム、
クロマチンの機能発現機構⃝オーガナイザー

http://www.agr.kyushu-u.ac.jp/sympk/
RP

場 所

10月2日(水) ～ 3日(木)平成25年度「京」を中核とする
HPCIシステム利用研究課題 中間報告会
場 所

SP

HPCI戦略プログラム 分野１（SCLS）教育プログラム⃝オーガナイザー 田中 正夫（大阪大学）、坂田 恒昭（大阪大学）
場 所

Bio Japan 2013 -World Business Forum-EX

10月31日（木）10：05 ～ 11：20

京速スーパーコンピューティングと創薬

タイム24ビル（東京都江東区）

10月9日（水）～ 11日（金）
場 所（理化学研究所）（理化学研究所）
杉田 有治、高橋 恒一国立京都国際会館（京都府京都市）

第2回生命医薬情報学連合大会 オーガナイズドセッション

詳しくはWebページをご覧ください。
https://www.hpci-office.jp/pages/858
EX

報告会 EX 出展 SM セミナー WS ワークショップ

EX

タワーホール船堀

401会議室（東京都江戸川区）

11月9日（土）～ 10日（日）サイエンスアゴラ

パシフィコ横浜（神奈川県横浜市）

理研ブースにて出展

理化学研究所 神戸地域の研究センターが集まりSCLSと合同出展
ブース展示名「細胞だから！」10月19日（土）場 所

理化学研究所 一般公開（神戸）場 所

EX

計算科学研究機構（兵庫県神戸市）

日本科学未来館（東京都江東区）

11月17日（日）～ 22日（金）SC13

5分野が集まり、パネル展示と体験ブース出展（6F「科学の広場」）「京」ブースにてSCLSレクチャー実施予定
場 所

Colorado Convention Center (Denver, Colorado, USA)12月4日（水）13：15 ～ 15：45
第36回日本分子生物学会年会 疾患生物学ワークショップ
WS

スーパーコンピュータの活用による生命の階層的、システム的理解－戦略的に疾病を御するために2012年一般公開
SM

10月28日（月）12：30 ～ 13：20

第51回日本生物物理学会年会 ランチョンセミナー

生命科学と計算科学がみる未来

国立京都国際会館

Room B-1（京都府京都市）

文部科学省高性能汎用計算機高度利用事業

HPCI戦略プログラム

SP 12月17日（火）（仮題）HPCI戦略プログラム 分野1×分野2シンポジウム

生体分子複合システムを計算する－相互作用は何をもたらすのか⃝大規模計算って意外に重要かも？
⃝計算生命科学における大規模計算の重要性⃝スーパーコンピュータ「京」とHPCIへのご勧誘
場 所⃝オーガナイザー 宮野 悟（東京大学）、小川 誠司（東京大学）
場 所 神戸国際会議場 4階401+402（兵庫県神戸市）

分野１

予測する生命科学・医療および創薬基盤

Supercomputational Life Science⃝参加費無料
場 所 名古屋大学（愛知県名古屋市）

詳細は決まり次第、分野１（SCLS）Webページでお知らせします。

HPCI戦略プログラムは、スーパーコンピュータ「京」を中心としたHPCI（High
Performance Computing Infrastructure）を最大限に活用することによって、戦略的に取り組むべき5つの研究分野において画期的な成果を産み出し、計算科学技術の飛躍的な発展を目指す文部科学省のプログラムです。
「予測する生命科学・医療および創薬基盤」は、理化学研究所を代表機関として、大規模シミュレーション・高度なデータ解析に基づく生命現象の理解と予測、およびそれを通じた薬剤・医療のデザインの実現を目指して研究を実施しています。

BioSupercomputing Newsletter Vol.9 2013.9
独立行政法人理化学研究所

HPCI計算生命科学推進プログラム〒650-0047 兵庫県神戸市中央区港島南町7-1-26 理化学研究所計算科学研究機構研究棟3階R301
Tel : 078-940-5692 Fax : 078-304-8785 http://www.kobe.riken.jp/stpr1-life

発行：平成25年9月

RIKEN 2013-070