スーパーコンピューターラボラトリー
平成 21 年度

研

究

成

果

報

京都大学化学研究所

告

書

はじめに
京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリーは、1992 年 1 月より運用を開始した京都大学の研究設備で、複数のスーパーコンピューターが高速ネットワークで結ばれたネットワークスーパーコンピューティングシステム
を提供しています。2002 年 1 月に導入されたシステムは、計算化学サーバーと計算生物学サーバーに SGI Origin 3800（総 CPU 数 768）を、ゲノムネットサー
バーとファイルサーバーに Sun Fire 15K（総 CPU 数 216）を採用し、基幹ネットワークにはギガビットイーサネットが採用されています。さらに、2008 年 1
月には、各サーバーは、より演算性能が高い SGI Altix4700（総 CPU コア数 768）や Sun Fire E6900 (総 CPU コア数 144) へと移行されました。化学研究所スーパーコンピューターシステムは、特に計算化学関連の応用ソフトウェアと、分子生物学関連のデータベースが整備されており、新しい研究環境を必要とする
京都大学内の研究者に広く開放されています。また、スーパーコンピューター
ラボラトリーは、分子生物学関連のデータベースをゲノムネットデータベース
サービス（http://www.genome.jp/）として、世界中の研究者に提供しています。
この報告書は、平成 21 年度の 338 名の登録利用者の中から電子メールだけの利用者や、特に報告する内容のなかった利用者を除き、74 件の研究成果報告をまとめたものです。また、システム稼働状況、化学研究所 WWW サーバー利用
状況、ゲノムネットデータベースサービス利用状況についても報告しています。
今後とも、スーパーコンピューターラボラトリーをより良いものにしていく
ために、皆さまのご意見やご要望をお寄せくださるようお願い申し上げます。
2010 年 3 月

京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター
http://www.bic.kyoto-u.ac.jp/
スーパーコンピューターラボラトリー
http://www.scl.kyoto-u.ac.jp/

-ⅰ-

目次

化学研究所
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

笹森 貴裕 ・・・・ 1

高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

水畑 吉行 ・・・・ 2特異な構造をもつ有機分子の電子的性質

村田 靖次郎 ・・・・ 3

軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築
含窒素小員環化合物の構造解析

川端 猛夫 ・・・・ 5
大和田 智彦 ・・・・ 6

水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製

林 一広 ・・・・ 8

炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用

山子 茂 ・・・・ 11

高周期15,16,17族ジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性の解明

茅原 栄一 ・・・・ 12

酵素阻害剤の設計と合成研究渡辺 文太 ・・・・ 13

有機ELデバイスの基礎科学と高機能化

梶 弘典 ・・・・ 16

生体高分子の水和松林 伸幸 ・・・・ 18

水を主役としたATPエネルギー変換

松林 伸幸 ・・・・ 20

高分子ダイナミクスと構造の計算

増渕 雄一 ・・・・ 22

有機分子集合体の構造と電子構造の研究

吉田 弘幸 ・・・・ 25

計算機シミュレーションによるSTM像の像解釈

根本 隆 ・・・・ 26

タンパク質のX線結晶構造解析

畑 安雄 ・・・・ 28

遷移金属錯体に関する理論的研究

岡崎 雅明 ・・・・ 30

遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発

滝田 良 ・・・・ 31

遷移金属錯体に関する理論計算

中島 裕美子 ・・・・ 33

遷移金属錯体の構造探索

中島 裕美子 ・・・・ 35

遺伝情報のコンピュータ解析

金久 實 ・・・・ 37

生体分子情報データベースの開発

五斗 進 ・・・・ 41

代謝パスウェイにおけるケミカルモジュールの解析

服部 正泰 ・・・・ 42

酵素反応式からの基質・生成物ペアの自動推定

小寺 正明 ・・・・ 44

植物二次代謝産物の生合成経路を反映した分類を行うための化
学構造クラスタリング手法の検討

時松 敏明 ・・・・ 46

真核生物ゲノムの多様性とリン脂質分子種の関連解析

田中 道廣 ・・・・ 48

ペプチドバリエーションによるヒト免疫系の抗原認識機構と自己免疫疾患の関連の解析

本多 渉 ・・・・ 52

構造類似性計算に基づく生薬の成分のキャラクタリゼーション

武藤 愛 ・・・・ 54
財部 将孝 ・・・・ 56

薬物相互作用についての解析

菅 秋次 ・・・・ 57

イクロアレイによる糖鎖構造の解析

清水 祐吾 ・・・・ 58

ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析
内温性生物と外温性生物に関するバイオインフォマティクス解析

水谷 紗弥佳 ・・・・ 60

抗原変異性タンパク遺伝子ファミリーの組み換えネットワークの検出と解析

平糠 和志 ・・・・ 64-ⅱ-Extracting Common Substructures of GPCR Ligands

Erguner Bekir ・・・・ 66

植物二次代謝化合物を基質とする糖転移酵素の系統解析

西村 陽介 ・・・・ 67

PathPred: 代謝パスウェイ予測サーバー

守屋 勇樹 ・・・・ 69

データベース処理による生命知識の抽出

平川 美夏 ・・・・ 70

ユビキチンシステム関連遺伝子の網羅的探索と種間比較解析

崎山 忠彦 ・・・・ 71

生物情報ネットワークの解析と制御

阿久津 達也 ・・・・ 73

生命科学上の非構造化データの統合マイニング

馬見塚 拓 ・・・・ 74

構造間の連関データに対する有意な部分構造-部分構造ペアの列挙法について瀧川 一学 ・・・・ 76

多様なゲノム情報解析のための機械学習法の構築

志賀 元紀 ・・・・ 77

CaMPDB：a resource for calpain and modulatory proteolysis

duVerle Alexander ・・・・ 79
Hancock Peter Timothy ・・・・ 82

生物ネットワークのデータマイニング
データマイニングによるヒストンの機能解析

夏目 やよい ・・・・ 84

遺伝子型データと発現データに基づく遺伝子間交互作用の検出
Gene Function Prediction via Discriminative Graph Embedding

茅野 光範 ・・・・ 86
Nguyen Canh Hao ・・・・ 89

生存圏研究所
田中 文男 ・・・・ 91

生体高分子の分子シミュレーション
防災研究所
流動性崩壊の危険度予測

福岡

浩 ・・・・ 92

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

竹見 哲也 ・・・・ 96

理学研究科
密度汎関数法を用いた表面吸着系ダイナミクスのシミュレーション

中井 郁代 ・・・・ 98
三宅 亮 ・・・・ 100

造岩鉱物の拡散の異方性について
薬学研究科
有機銅－亜鉛複合試薬を用いたトリフルオロメチルアルケンジペプ
チドイソスターの新規合成法の開発

大野 浩章 ・・・・ 103

工学研究科
原子分子相互作用系に関する理論的研究

立花 明知 ・・・・ 107

ナノ分子触媒を用いる新規触媒反応の開発

辻 康之 ・・・・ 108

高い電荷移動度を有する分子ワイヤの合成と単一分子エレクトロニ
クスへの応用寺尾 潤 ・・・・ 111
藤原 哲晶 ・・・・ 114

ナノサイズ分子触媒の開発
パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

佐藤 徹 ・・・・ 117

化学反応と電子物性に関する理論的研究

笛野 博之 ・・・・ 118-ⅲ-

光合成モデル化合物の合成

梅山 有和 ・・・・ 120

多孔性配位高分子の合成と性質

楊井 伸浩 ・・・・ 121

分離プロセスの量子化学的研究

田門 肇 ・・・・ 122

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

鈴木 哲夫 ・・・・ 123

多孔性配位高分子の構造解析

田中 秀樹 ・・・・ 124

クラスターイオンビームと固体表面の相互作用

龍頭 啓充 ・・・・ 127

エネルギー科学研究科
エネルギー機能材料の電子構造と光物性

蜂谷 寛 ・・・・ 129

マグネシウム合金における第一原理計算

馬渕 守 ・・・・ 130

ナノポーラス金属に関する第一原理計算

楠田 啓 ・・・・ 132

農学研究科
擬単結晶化セルロース系材料の固体13C NMR解析

久住 亮介 ・・・・ 134
大島 渉 ・・・・ 136

擬単結晶のX線構造解析
L-アラニン擬単結晶の中性子線構造解析

木村 史子 ・・・・ 138

化学シフト計算を結合させた固体NMR法による天然セルロースの構造解析

堀井 文敬 ・・・・ 139

コンビナトリアル・バイオ工学

植田 充美 ・・・・ 140

生理活性物質の構造活性相関赤松 美紀 ・・・・ 143

スーパーコンピューターラボラトリー
中神 光眞 ・・・・ 144
福本 淳司
大久保 宏一上原 英也
西川 和嗣

システム稼働状況

京都大学化学研究所 WWWサービスの利用状況

中神 光眞 ・・・・ 149

ゲノムネットサービス利用統計

中神 光眞 ・・・・ 151

スーパーコンピュータラボラトリー講習会等開催履歴

・・・・ 168

平成21年度研究課題一覧

・・・・ 171-ⅳ-

平成 21 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質
Synthesis of Novel Low-coordinated Compounds of Main Group Elements
京都大学化学研究所	
  物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・笹森貴裕
背景と目的	 	  アセチレンの高周期元素類縁体である含高周期 14 族元素三重結合化合物は、それらの構造や性質について興味が持たれているものの、その結合の反応性の高さから非常に不安定で単離困難な化学種として知られている。近年、立体保護基により反応活性部位を立体的に保護して不安定化
学種を安定な化合物として合成する手法が確立し、RSi≡SiR、RGe≡GeR、RGe≡GeR、RPb≡PbR な
どが安定な化合物として合成・単離され、それらの興味深い性質が解明されている。しかし、RC≡SiR のような、炭素—ケイ素三重結合化合物（シリン）は、非対称元素間での三重結合という点で、その性質に興味が持たれているものの、その安定な化合物としての合成・単離例は皆無である。そこで我々は、どのような立体保護基を用いれば安定なシリンを合成可能であるか検討する目的で、以下の理論計算を行った。
検討内容	
 
R2
R1

Si

C

R2

1

R2

Si
R1
2

C:

:Si

R1

C
R1
3

R2
Si

C

Si

C

R1

R2
4

R1

R2
Si

C

C

Si

R2

R1
5

	
  モデル化合物の置換基として、R1 および R2 には H, Me または Ph を用い、図に示すシレン 1 の構造異性体 2 および 3 に加え、二量体である 4 および 5 の構造最適化を行い、それぞれの SCF エ
ネルギーを比較した。計算レベルは B3PW91/6-311+G(2df)を用いた。
結果と考察	
 kcal/mol
R1R2
4
5
1 ( 2)
2 ( 2)
3 ( 2)
Entry 1H
H
0.0
+50.08–40.83–61.45–61.78
Entry 2MeMe
0.0
+46.02–24.40–58.44–54.58
Entry 3MePh
0.0
+55.97–21.00–49.40–55.82
Entry 4PhMe
0.0
+46.33–30.64–56.84–54.98
Entry 5PhPh
0.0
+56.61–27.46–50.21–55.00
シレン 1 を 0.0 kcal/mol とした相対エネルギーをテーブルに示す。Entry 1 の結果から、1 を安定な化合物として単離するには、ケイ素上の置換基の転位による 3 の生成と二量化による 4 や 5 の生成を抑制する必要があり、また炭素状の置換基の転位による 1 の生成は熱力学的に不利であるた
め、この抑制を考慮する必要が無いことがわかる。R1 および R2 にかさ高い置換基を用いれば、3,4 や 5 の生成は抑制できると期待できる。ケイ素上が R1=Ph(Entry 4,5)の場合よりも、R1=Me(Entry2,3)の場合のほうが、1 と 3 のエネルギー差が小さいことから、ケイ素上にはかさ高いアルキル基を持つシレンを設計すれば、1 が安定な化合物として合成できるものと期待できる。
参考論文：特になし- 1-

平成 21 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
高周期典型元素を含む新規結合様式の創出
Synthesis of Compounds Having Novel Bonds of Heavier Main Group Elements
京都大学化学研究所	
  物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・水畑吉行
背景と目的	 	  ベンゼンやナフタレンなどの芳香族化合物の構成炭素原子の一部を高周期１４族元素で置き換えた化合物は、その構造や物性芳香族性の発現という観点から興味がもたれており、様々な研究分野からも注目されている化合物群である。しかし、これらの化合物は通常非常に反応活性であるため単離困難であり、実験化学上の研究は立ち後れていた。最近、立体保護基により反応活性部位を立体的に保護する速度論的安定化の手法により、環内にケイ素やゲルマニウム原子を１つ含むメタラベンゼン、メタラナフタレン、メタラフェナントレン、メタラアントラセンが安定な化合物として合成・単離され、その構造や性質が解明されてきた。また、第五周期元素であるスズを含む 2-スタンナナフタレンも合成・単離され、第五周期元素における芳香族性の発現に関する実験的知見も得られてきた。一方、環内に二つの高周期元素を有する芳香族化合物の合成例は限られており、ごく最近報告された非常にかさ高い
シリル置換基を有するジシラベンゼン一例のみであり、研究はあまり進んでいない。
検討内容	
 
	
  図に示す、H, Ph, Xy, nTb, pTb 基を有するジシラベ
ンゼンをモデル化合物として構造最適化を行い、構造パラメータと芳香族性 の 指 標 と な る NICS(0) 値 を 計 算 し た 。 計 算 レ ベ ル は
B3PW91/6-311+G(3df) for Si, 6-311G(2d,p) for C, H//B3PW91/6-311G(3d) forSi, 6-31G(d) for C, H とした。
結果と考察	
 
R

d1(Å)

d2(Å)
d3(Å)
d4(Å)
NICS(0)
1.785
1.392
H
2.168
1.413
–9.2328
1.785
1.392
1.786
1.391
Ph
2.182
1.412
–8.5600
1.786
1.391
1.788
1.392
Xy
2.181
1.411
–8.2370
1.788
1.392
1.793
1.388
nTb
2.191
1.413
–8.1196
1.793
1.388
1.812
1.383
pTb
2.245
1.414
–8.1722
1.813
1.383
すべての場合において、ジシラベンゼン環は平面構造をとっていた。また置換基が H, Ph, Xy, nTbの場合はケイ素上は平面三配位構造であるのに対し、pTb 基の場合のケイ素原子は若干ピラミッ
ド化した構造であった。pTb 基では若干 Si-Si 結合長が長いものの、他の構造パラメータから判断
すると、いずれの場合でもπ電子は非局在化していると考えられ、ジシラベンゼンは芳香族性を有すると期待できる。pTb ほどのかさ高い置換基を用いた場合には、ケイ素原子は平面三配位ではなく若干正四面体構造に近づくことが示唆された。
参考論文：特になし- 2-

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
特異な構造をもつ有機分子の電子的性質
Electronic Properties of Organic Molecules with Novel Structure
京都大学化学研究所

構造有機化学

村田靖次郎

背景と目的

n-C8H17

当研究室で報告した含硫黄開口フラーレン誘導体 1 は水素内

Py
O

包 C60 を合成する上で重要な鍵化合物と言えるが、これまでその反応性に関する検討は十分にはなされていない。そこで、開PhN

n-C8H17
Ph

O

O

O

S

S

口 C60 誘導体の反応性に関する基礎的知見を得ることを目的と

2

1

して、グリニャール反応剤の付加反応を検討した。

(Py = 2-pyridyl)

aaaaaa

結果と考察
開口 C60 誘導体 1 は THF やトルエンなどの有機溶媒に対する溶解性が低
く、さらなる構造修飾を検討する上で制約となる。そこで今回、非常に高い溶解性をもつ開口体 2 を新たに合成した。モデル分子 2’ (R = Me) の理論計算結果によると、その LUMO はフラーレンの π 共役系に直結した 2個のカルボニル基ではなく、フラーレン骨格全体にわたって非局在化しており、グリニャール反応剤の付加がどのような位置選択性を示すのかに興味がもたれる (Figure 1)。そこで、開口体 2 の THF 溶液に–20 °C において5 当量の MeMgCl を加え、70 分間攪拌後に酸処理を行ったところ、単一の生成物がシリカゲルカラムクロマトグラフィーにより 46%収率で単離

Figure 1. LUMO of 2'(B3LYP/6-31G*, R = Me).

された。1H & 13C NMR および MS スペクトル測定の結果、MeMgCl が 2個のカルボニル基の一方に付加したことに Scheme 1

R
R

よる生成物 3 あるいは 4 であると推測された(Scheme 1)。モデル分子 3’ および 4’ (R = Me)に対する理論計算の結果、4’ はメチル基とR21) MeMgCl (5.0 eq)
THF, −20 °C
70 min

O

HO

Me

R
Me

OH
O

S

S

2) H+

フェニル基との立体障害により 3’より 9.53( R = n-C8H17 )–1kcal mol 不安定であることから、得られた

446%

not observed

生成物は 3 の構造をもつと考えられる。さらに、誘導体 3 を p-ト
ルエンスルホン酸存在下トルエン中 12 時間加熱還流させると、収p-TsOH H2O (2.9 eq)

3

O

R

Me

S

toluene, 110 °C, 12 hられた生成物はヒドロキシル基が開口部の二重結合に付加して生成したエーテル誘導体 5 であることが明らかとなった (Scheme 2)。
参考論文
M. Murata, Y. Morinaka, K. Kurotobi, K. Komatsu, Y. Murata, Chem. Lett. 2010, 39, accepted.

- 3-

H H H
O

率 75%で新たな構造異性体を与えることがわかった。1H & 13C
NMR, COSY, NOESY および MS の各種スペクトル測定により、得R

Scheme 275%

5

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築(Asymmetric Construction of a Tetrasubstituted Carbon Center via Axially Chiral Enolates)
京都大学化学研究所

川端

猛夫

背景と目的

軸性不斉の特徴はキラリティーに寿命があることである。sp2 元素どおしが隣接する部分構造には常に軸性不斉が発生する。この軸性不斉の寿命や環境を制御できれば不斉反応の中間体として利用でき、また新しい軸性不斉化合物の創製が可能になる。1) これまで動的な軸性不斉エノラー
トを経る不斉反応を開発してきたが、本年度はその立体化学経路を精査した。
検討内容
R
EtO2C

CO2Et

R

LTMP in THF
or
N

Boc
LHMDS in toluene Boc
up to 94% ee
inversion

Br

N

CO2Et

KOH in DMSOorR

KHMDS in DMF

BocN

up to 99% eeretension

R=CH2Ph
Ot-Bu

O

O
O
N

O
O

base

Ph

N

M = K, Na
Br

A

O

O

Ph

N

H M

M+B-

H

Ot-Bu

OEt

:N

Br

R X

Ph

OK

Boc N

Br

R

OEt

O
O
N
H
O
B

O

base
M+BM = Li

Ph

N
O

O

Ph

M
O H
t-Bu
:N R
R
Y

OEt
OLi

N

O
Ot-Bu

CO2Et

retention

C

Br

Br

Br

OEt

EtO2C

Ph

Boc N
inversion

ent-C

我々はアミノ酸から誘導されるエノラートが C-N 軸性不斉を持つことを見出し、これを利用する４置換炭素含有複素環の合成を行っている。本法は通常の不斉合成法とは異なり、不斉触媒や不斉補助基を必要とせず、出発物質のアミノ酸を唯一の不斉源として不斉誘導を行う特徴がある。特に最近、単一のアミノ酸を出発物資としても塩基等の反応条件を選ぶことで、生成する４置換炭素の絶対配置
を任意に制御できる方法を開発した。これらのエノラート中間体は C-N 軸の回転阻害に基づくキラリティーを持ち、その障壁は 15~16 kcal/mol 程度である．これは −78 °C では 1~20 時間程度のラセミ化
半減期に相当するが，20 °C では 0.01~0.1 秒程度のラセミ化半減期となる。従って，−78 °C では分子間- 4-反応での不斉中間体としても利用できるが、2） 室温付近では分子内反応でのみ不斉誘導が可能である。
3）

また、本反応について、カリウムを対カチオンとする塩基を強配位性溶媒中で用いると，基質のコンフォーマーA の Boc 基のアンチ側から脱プロトン化が起こり（X），キラルエノラート C を経て立体保持で不斉環化が進行する。4） 一方，リチウムを対カチオンとする塩基を比較的低配位性の溶媒中で用いると，リチウムカチオンの Boc 基への配位が優位になり（Y）、キラルエノラート ent-C を経て立
体反転で不斉環化が進行する。5）

この立体化学経路の反転のメカニズムの解明に向け、現在計算化学手法を用いた検討を行っている。
参考論文
1) Kawabata, T.; Jiang, C.; Hayashi, K.; Tsubaki, K.; Yoshimura, T.; Majumdar, S.; Sasamori, T.; Tokitoh,N. J. Am. Chem. Soc. 2009, 131, 54. 2) T. Kawabata, H. Suzuki, Y. Nagae, K. Fuji, Angew. Chem. Int. Ed., 39,2155 (2000). 3) T. Kawabata, K. Moriyama, S. Kawakami, K. Tsubaki, J. Am. Chem. Soc., 130, 4153 (2008). 4)
T. Kawabata, S. Kawakami, S. Majumdar, J. Am. Chem. Soc., 125, 13012 (2003). 5) T. Kawabata, S. Matsuda, S.
Kawakami, D. Monguchi, K. Moriyama, J. Am. Chem. Soc., 128, 15394 (2006).

- 5-平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

含窒素小員環化合物の構造解析
Structural Investigation of Nitrogen Heterocycles
京都大学化学研究所

物質創製化学研究

精密有機合成化学大和田智彦【背景と目的】プロリンオリゴマー等の三級アミド化合物はアミド結合のシス体とトランス体が平衡にあり、異性化の制御が困難であるが、この異性化をどちらか一方へ完全に制御することは医薬化学やペプチド工学において有用である。我々は二環性の７−アザビシクロ［２．２．１］ヘプタン骨格を有するβ‒ア
ミノ酸オリゴマーを用いた規則構造の構築を行ってきたが，今回はアミド結合のシス／トランス異性化を完全に制御する目的で橋頭位に置換基を有するβ‒アミノ酸誘導体を合成し、そのホモオリゴマーの詳細構造を調査することとした。

Boc
N CH2OMe【結果・考察】!R )橋頭位にメトキシメチル基を有するキラルなβ‒アミノ酸誘導体の２−４量体（右図）の合成に成功し、構造解析を行った。
２量体のX 線結晶構造解析からアミド結合がシス体を取ることが分かった。

MeO

O

n

2mer (n=2)
3mer (n=3)
4mer (n=4)

また、1H および 13C-NMR スペクトルにより本ホモオリゴマーは測定溶媒 (D2O、CD3OD、CDCl3 etc.)によらず単一のコンホマーをとり、かつ NOE の測定によりall-シス型のヘリックス構造をとることが分かった (Figure 1(a))。またこれらのホモオリゴマーの円二色性（CD）スペクトルにおいて、一残基数あたりのCD 強度は一定であり(Figure1(b))、かつ溶媒の種類によらずほぼ同一

(a)

(b)
O

のCDスペクトルを示した。また水中にお

O

O

cis
N "1

ける４量体のCD スペクトルは20-80 ℃
Ocisの間で変化が見られなかった。これは、鎖長非依存的かつ外的環境に左右されな
い均一なヘリックス構造の形成を示唆するものであり、本研究で初めて実現した

O

N

"2

!2

!3
"3

N
!1

Boc

NOE
(CDCl3,
CD3OD
and D2O)

!4
O
"4
cis N
COOMe
O

新規な特性である。

Figure 1.

本研究を遂行するにあたって、プロリンや二環性骨格を有するアミド化合物の構造探索は必須事項であり、スーパーコンピューターラボラトリーのケンブリッジ結晶構造データベースの利用なくしては不可能であった。ここに感謝いたします。

- 6-

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製

Novel Axially Chiral Binaphthyls Consisting of N-H-N Hydrogen Bond
京都大学化学研究所

物質創製化学研究

精密有機合成化学

林

一広【背景と目的】
不斉合成研究でビナフチル骨格の果たしてきた役割は極めて大きい。1 では中心金属（MS）と不斉軸間に４M）に配位した基質（S結合を隔てているにもかかわらず、1 は極めて高選択的な不斉誘導を起こす。一方、この
基質-不斉軸間の結合数を最小にする仮想的構造を考えると 2 になる。2 は中心金属が不斉軸に直結した高度な不斉環境を形成するため、不斉触媒のひとつの究極構造と考えている。本研究はキラルな 2 の創製と利用を目的とし、その前駆体である 3の合成を行った。

【検討内容】
我々は、水素結合を介する新規軸性不斉化合物 4 の X 線構造解析に成功している。その X-線構造解
析より、C=N•••H-N の水素結合を含む擬ナフタレン環がほぼ完全な平面環構造を形成すること、この環ともう一方のナフタレン環との二面角は 128°で 1,1’-ビナフチルと類似することがわかっている。
また、4 の両エナンチオマーはキラルカラムを用いる HPLC 精製で分離精製でき、鏡像体であることをCD スペクトルにより確認した。そのラセミ化半減期は室温でも実に約６ヶ月で（ラセミ化障壁＝27.4
kcal/mol）、水素結合形成に基づく軸性不斉化合物としては異常な安定性を示すことがわかっている。
このような背景のもと、この新規軸性不斉化合物の絶対構造決定を行うことにした。
80

1st peak
2nd peak
40

0

-40

-80
200

- 7-

300

400

500

【結果・考察】4 の X 線構造解析により得た構造
構造を出発とし、B3LYP/6-31G(d,p)で構造最適化
構造最適化を行い、その構造を用いて TD-DFT 法により絶対構造
絶対構造を決定することとした。TD-DFT 計算は B3LYP/TZVP で行った。
まず基底関数が適切かどうかを調調べるため、dipole-length 式と dipole-velocity 式で求めた
式
R (length)と R (velocity)を比較することとしたした。両者の良い一致がみられたため、この基底関数
基底関数で十分正確な電子密度が得られていることを確認確認した。次に、R (velocity)を Gauss 関数で Fitting を行った。そしてUV による補正を行い、理論 CD スペクトルを実測のものと比較して絶対構造の決定決定を行った。
(R)体の決定について示す。下にに示してある(R)体の構造を用い、上に示した方法
方法で理論 CD スペクト
ルをもとめた。結果を Figure 1 に示す。CD 実測値と理論 CD スペクトルのコットンに良い一致がみ
スペクトルのコットンにられたことから(R)と決定することができた
することができた。(S)体についても同様のことを行い、絶対構造を決定した。
絶対構造

以上、実測 CD スペクトルの絶対構造
絶対構造を右のように決定することができた。
80

(R)

40

0

(S)

-40

発表論文
-80
2 00

なし

250

30 0

3 50

40 0

45 0

500

参考論文
Takeo Kawabata, Changsheng Jiang, Kazuhiro Hayashi, Kazunori Tsubaki, Tomoyuki Yoshimura,
Swapan Majumdar, Takahiro Sasamori, and Norihiro Tokitoh
Axially Chiral Binaphthyl Surrogates with an Inner N-H-N Hydrogen Bond

J. Am. Chem. Soc. 2009,54-55.
2009 131, 54- 8-

平成21年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用
Control of reactive carbon species and its applications to synthetic reactions
化学研究所

山子

茂

背景と目的・検討内容
カーボンナノチューブやフラーレンに代表される環状構造を持つ歪んだ共役分子は，構造化学や超分子化学等の基礎化学の分野においてのみならず，光材料や電子材料などのナノテクノロジーへの応用の可能性からも多大の関心が持たれている。なかでも，シクロパラフェニレンはアームチェア型のカーボンナノチューブの最小構成単位の構造を持つことから，特に注目が集まっている。しかし，その歪んだ環状構造を構築することは困難であり，これまでに 2 例の合成が報告されているにすぎない。
我々はシクロパラフェニレンの有効な合成法の確立を目的とし，四角形構造を持つ白金四核錯体 1をシクロパラフェニレン 2 の前駆体として用いる可能性に着目した（Scheme 1）。すなわち，1 の還元的脱離によるシクロパラフェニレンが生成すると期待した。

Scheme 1. Synthetic strategy of [4n]cycloparaphenylene
2 価白金錯体は平面 4 配位型の構造をとることから，白金のシス置換基のなす角は約 90 o である。したがって，1 は歪を持たない化合物であることから，適切に条件を選ぶことで合成できることが期待される。一方，2 は直線状構造が最も安定であるパラフェニレンを環状にした化合物であることから，歪んだ化合物である。本合成ルートを検討するに当たり，シクロパラフェニレンの歪エネルギーに関する情報は極めて重要である。しかし，これまでシクロパラフェニレンのサイズと歪エネルギーに関する系統だった研究はなされていない。そこで本研究では，シクロパラフェニレンの歪エネルギーを系統的に求めることで，合成ルートの妥当性を明らかにすることを目的とした。
結果と考察[N]パラフェニレン（N = n + 5）3 から[N]シクロパラフェニレン 4 と水素とが生成する反応前後のエンタルピー変化を密度汎関数法(B3LYP/3-21G*または B3LYP/6-31G*)により求めた（Scheme 2a）。
また，
この反応の前後では，二つの C―H 結合がひとつの C―C と H―H 結合へと変換されることから，それらの結合エネルギーの違いを補正し，それを歪エネルギーと定義した。Scheme 2b にその結果を示した。
なお，ベンゼン環の数の少ないシクロパラフェニレンの歪エネルギーについては，B3LYP/6-31G*を用- 9-

いても計算を行ったところ，いずれの場合も B3LYP/3-21G*で求めた値と約 2 kcal/mol 程度しか違わなかった。このことから，ベンゼン環の数の多いシクロパラフェニレンにおいては，B3LYP/3-21G*のみで計算を行った。

(a)(b)

Scheme 2. (a) A hypothetical reaction from [N]paraphenylene to [N]cycloparaphenylene and (b) calculated
strained energy of [N]cycloparaphenylenes at the B3LYP/3-21G* level of theory.
[4]シクロパラフェニレンから[20]シクロパラフェニレンまでの偶数個のベンゼン環を持つシクロパ
ラフェニレンを中心として，その歪エネルギーを求めた。その結果，環のサイズが大きくなるにつれ，
歪エネルギーは単調に減少した。これは，シクロパラフェニレンの曲率が環サイズの増大により小さ- 10 -

くなるためである。また，今回合成を検討した[8]シクロパラフェニレンと[12]シクロパラフェニレンの歪エネルギーはそれぞれ 73 kcal/mol，49 kcal/mol であった。これらの前駆体である白金錯体の歪エネ
ルギーを見積もることには成功していないが，白金錯体は上記に示したように，ほとんど歪んでいな
いと考えられる。したがって，スキーム 1 に示した反応が進行するためには，50~70 kcal/mol 程度のエネルギーを克服する必要がある。
スキーム 3 に[8]シクロパラフェニレン(7) の実際の合成結果を示した。4,4’―ビス(トリメチルスタニル)ビフェニル(5)と 1 当量の PtCl2(cod) (cod = 1,5-cyclooctadiene)とを THF 中で 35 時間還流することで，4 核白金錯体 6a が 57％の収率で得られた。6a の cod 配位子を dppf [1,1’-bis(diphenylphosphino)-

ferrocene]へと交換して 6b へと変換した後，臭素を加えて加熱することで 7 が 6a から 49%の収率で得られた。一方，5 の代わりに 4,4’―ビス(トリメチルスタニル)ビフェニルを出発基質として用いること
で，[12]シクロパラフェニレンも合成できた。この場合，白金の配位子交換と還元的脱離反応の 2 ステ
ップで 58％の収率であった。配位子交換は定量的に進行していることから，[8]シクロパラフェニレンと[12]シクロパラフェニレン生成における収率の違いは，白金の還元的脱離の段階の効率であると考えられる。[8]シクロパラフェニレンよりも[12]シクロパラフェニレンの生成効率が高かったのは，後者が前者に比べてより歪が少ないため，反応の効率が高かったためであると考えている。

Scheme 3. Synthesis of [8]cycloparaphenylene (7). Condition and reagents: a) PtCl2(cod) (1 equiv), THF,
reflux, 35 h, 57%. b) dppf (1.0 equiv), CH2Cl2, rt, 20 h, 91%. c) Br2 (7 equiv), toluene, 95 °C, 17 h, 49%.
今後は，7 よりもベンゼン環の個数の少ないシクロパラフェニレンの合成についても検討し，この方法でどれだけ歪を持つ分子を合成できるのかについて明らかにしたいと考えている。
参考論文“Synthesis of [8]Cycloparaphenylene from a Square-Shaped Tetranuclear Platinum Complex”,
Yamago, S.; Watanabe, Y.; Iwamoto, T. Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49, 757-759.

- 11 -

平成

21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
高周期 15,16,17 族ジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性の解明

Reactivities of Group 15, 16, and 17 Diheteroatom Compounds under Radical Conditions
京都大学化学研究所材料機能化学研究系高分子制御合成研究領域・茅原栄一
背景と目的
我々はすでに、ジテルリド 1,2)、ジスチビン 3)、およびチオビスムチン 4) といった高周期 15、16 族ジヘテロ元素化合物が、リビングラジカル重合に代表される、有機ヘテロ元素化合物とオレフィンとのグループ移動ラジカル付加反応の反応制御に有効であることを明らかにしている。しかし、それらのジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性に関する基礎的な反応性や性質については、これまでほとんど知られていない。そこで、それらの反応性の相違の起源を明らかにすることを目的に、それらの化合物の炭素ラジカルに対する反応性について実験および理論的解析を行った。
結果
AIBN とジヘテロ元素化合物 1（1 当量） を重ベンゼ

Table1. ジヘテロ元素化合物とAIBNの反応.
CN

ン中 80 oC で加熱し、2 の生成収率を求めた（Table 1）。

CN
N N(X L n) 2

その結果、ジスルフィド1a との反応では、2aは全く得ら

22 (% Yield)k (M-1 s -1 ) a( 1a )

0

1.7×105

2(SePh)2 (1b)63

2.6×107

3(Te Ph)2 (1c)16

1.1×108

( 1d)

70

>108

(SbMe2 )2 (1d)

67

run

1

良好な収率で得られた（run 2）。この結果は、高周期の1(SPh)2ヘテロ元素ほど、ラジカルによる置換反応が速いことと良く一致していた。5) 一方、ジテルリド1c との反応で4は、2c の収率は16%と非常に低かった（run 3）。1c の5が1c の動的な反応性のためではないことが強く示唆さ

XLn

80 C/ 3~ 8 h

1

れなかったが（run 1）、ジセレニド1b を用いると2b が反応性は1b よりも約10 倍高いことから、この低い収率

CN

C 6D 6o

6I2( Bi Ph2 )2 (1e )

62

―
―

a

Rate constants for a homolytic substitution reaction of 1
with cabon-centered radical. The values taken from ref . 5.

れた。また、ヨウ素、ジスチビン、そしてジビスムチンを用いた場合では、対応する2が、いずれの場
合も良好な収率で得られた（runs 4-6）。そこで、AIBN 由来の炭素ラジカルとジメチルジカルコゲニ
ド3の反応をモデル反応とし、DFT 法を用い、反応の活性化エネルギー(Ea )および反応前後のエンタル
ピー変化(dH)を計算した(Scheme 1)。その結果、ジメチルジスルフィド(3a)、ジセレニド(2b) 、ジテル
リド(2c) のEa はそれぞれ67、50、39 kJ/mol であった。この結果もまた、3の動力学的な反応性の順序と良く一致していた。5 ) 一方、dH は2a、2b、2c でそれぞれ32、42、54 k J /mol であり、2c との反応が最も吸熱性が高いことが分かった。今後引き続き、それぞれの化合物の反応性の違いの起源の解明について、検討していく予定である
参考論文：1) Yamago, S.; Iida, K.; Yoshida, J. J. Am. Chem. Soc. 2002, 124, 13666. 2) Kwak, Y.; Tezuka, M.; Goto, A.;
Fukuda, T. Macromolecules 2007, 40, 1881. 3) Yamago, S.; Yamada, T.; Togai, M.; Ukai, Y.; Kayahara, E.; Pan, N.
Chem. Eur. J. 2009, 15, 1018. 4) Kayahara, E.; Yamago, S. J. Am. Chem. Soc. 2009, 131, 2508. 5) a) Russell, G. A.
Tashtoush, H. J. Am. Chem. Soc. 1983, 105, 1398. b) Curran, D. P.; Martin-Esker, A.; Ko, S. B.; Newcomb, M. J. Org.
Chem. 1993, 58, 4691.

- 12 -

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
酵素阻害剤の設計と合成研究
Design and Synthesis of Enzyme Inhibitors

京都大学化学研究所

生体機能化学研究系

生体触媒化学研究領域

渡辺

文太【背景と目的】
植物ホルモンブラシノステロイド (BR) は、植物の生長、分化において重要な役割を担うステロイ
ドホルモンである。現在までに、膜結合型シトクロムP450 (P450) 酵素であるCYP90B1、CYP90C1/D1、
CYP85A1/2、CYP85A2が、BRの生合成および代謝に関与していることが報告されている。本研究の目的は、これらP450を阻害することにより効果を発揮する植物調節剤の創製である。
現在、微生物や動物由来のP450酵素の結晶構造解析より、P450酵素は共通した三次構造（プリズム型）をとること、また6つの基質認識部位があることが分かっている。しかし、植物由来P450酵素のX
線構造解析の報告は1報のみであり、知見が少ない。そこで本年度は、阻害剤設計の基礎となるP450基
質認識部位の予測法の確立を目的とし、KEGGおよびDiscovery Studioを用いたタンパク質モデリングを
試みた。
【結果】
シロイヌナズナのBR生合成酵素であるCYP90A1、CYP90B1、CYP90C1、CYP90D1のアミノ酸配列を取得して、KEGG websiteにあるClustalWを用いてアライメント作業を行った（図）。CYP90A1、
CYP90B1、CYP90C1、CYP90D1のアミノ酸配列を比較した結果、それぞれ40%以上の同一性を示した。
さ ら に 各 P450 酵 素 の 基 質 認 識 部 位(SRS1-SRS6) を比較した結果、N末端側に位置するSRS1-3において差異が確認された。しかしC末端側のSRS4-6に関しては非常に相同性が高いことが分かった。動物および微生物
由来P450酵素の構造生物学的解析の結果、
SRS4またはSRS6が基質認識に重要であると報告されているが、ブラシノステロイド生合成に関与するCYP90A1、CYP90B1、CYP90C1、
CYP90D1においてはさらなる解析が必要である。そこでDiscovery Studioを用いてそれぞれのP450酵素のモデリング解析を行った。テンプレートにCYP2C3を用いてモデリングを行った結果、SRS1-6に著しい差異を確認する
ことが出来なかった。今後はテンプレート酵素を変えること、また基質と酵素のドッキン
グ方法を調整して、それぞれのP450酵素の基

図 CYP90A, B, C, D のアミノ酸配列

質認識部位を推定する予定である。

- 13 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
有機 EL デバイスの基礎科学と高機能化
Basic Science and Functionalization of Organic Light-Emitting Diodes
京都大学化学研究所 分子材料化学研究領域

梶 弘典

背景と目的
近年、有機物における電荷輸送が、基礎的観点からだけでなく、有機エレクトロルミネッセンス（EL）

素子などへの応用の観点から興味を持たれている。電荷輸送は有機 EL の特性を考える上で最も重要な要素の一つであるが、その基礎科学には未解明な点が多い。本研究では Marcus 理論に基づき、バイポーラ性を有することが知られている有機 EL 電荷輸送材料 CBP の結晶に対し、量子化学計
算により正孔および電子輸送に対する reorganization energy と charge transfer integral を求め、電荷輸送特性を検討した。また、その結果を正孔輸送材料 TPD の結晶に対する計算結果と比較した
検討内容
量子化学計算により、CBP および TPD の中性、カチオン、アニオン状態について構造最適化を行い、得られた構造を用いて reorganization energy を計算した。また、拡張 Hückel 法により、CBP
単斜晶、および、TPD 斜方晶中の隣接 2 分子間について、charge transfer integral を計算した。これ
らの値を用い、Marcus 理論に基づいて 300 K における正孔、電子に対する電荷移動速度定数 kCT+、
kCT-を計算した。量子化学計算はすべて Gaussian03 プログラムを用いて行った。
結果・考察
CBP の正孔輸送、電子輸送に関する reorganization energy は、それぞれ 0.10 eV、0.19 eV と計算された。一方、TPD の正孔輸送、電子輸送に関する reorganization energy は、それぞれ 0.15 eV、0.40
eV と計算された。正孔および電子に関する charge transfer integral が等しいと仮定して、T = 300 K
における kCT+/kCT- を求めたところ、CBP については 3.3、TPD については 20 となった。この結果は、TPD に比べ CBP が一定の電子輸送性能を有することを示唆する。
次に、CBP 単斜晶中の隣接 2 分子間における charge transfer integral、および、kCT の値を求めた結果を図 1、図 2 に示す。chargetransfer integral、および、kCT いずれに対しても、正孔輸送については、27, 31, 33, 35, 36,
58, 60 番のペア、電子輸送については 25, 26,
100, 101 番のペアに対する値が最も大きい。これらのペアを図 3, 4 に示す。これらのペアの電荷移動速度定数は、正孔移動について kCT+ =図 1. 拡張 Hückel 法により求めた CBP 結晶中の隣接 2分子間の charge transfer integral の値。■：正孔輸送、○：電子輸送。破線囲み：正孔輸送、電子輸送それぞれに対して charge transfer integral の値が最も大きいペア。

- 14 -

2.0 x 1011 s-1、電子移動について kCT- = 1.1 x
1011 s-1 であった。この結果は、CBP が正孔輸送とほぼ同等の電子輸送能を有することを示している。また、正孔輸送については
ペア 35、31 の繰り返し、 または、ペア 56、60 の繰り返し、または、ペア 33、27、58の繰り返しにより、電子輸送についてはペ
ア 25、26 の繰り返し、または、ペア 101、100 の繰り返しにより、電荷輸送経路が形成されていることがわかる。
これらのペアにおける charge transfer
integral を詳細に解析した結果、正孔輸送には原子間距離の近い carbazole 基間、お図 2. 拡張 Hückel 法により求めた CBP 結晶中の隣接 2 分子
間の kCT の値。■：正孔輸送、○：電子輸送。破線囲み：正孔輸送、電子輸送それぞれに対して kCT の値が最も大きいペア。

よび、carbazole 基と biphenylene 基間の分子間相互作用が、電子輸送には原子間距離の近い carbazole 基間の分子間相互作用が主に寄与していることがわかった。
一方、TPD 斜方晶中の隣接分子について
kCT を計算したところ、正孔移動について
4.3 x 1011 s-1 が得られた。詳細な解析の結果、TPD の正孔輸送においては、原子間距離の近い、phenyl 基あるいは tolyl 基間の分子間相互作用が重要であることがわかった。また、

図 3. CBP 結晶中における正孔輸送
正孔輸送に有利な隣接
2 分子
正孔輸送
のペア。

TPD の電子輸送に対する kCT は 3.1 x 109 s-1であった。電子輸送については、
reorganization energy が大きいことに加え、charge transfer integral が小さいために、正孔輸送に比べて kCT が 2 桁以上小さいという結果となった。以上の結果は、TPD が正孔輸送材料であり、CBP がバイポーラ性材料であることを明示している。
図 5 には、CBP、TPD の HOMO、LUMO、および、各セグメント(部分構造)の HOMO、

図 4. CBP 結晶中における電子輸送
電子輸送に有利な隣接
2 分子の
電子輸送
ペア。

LUMO に対する寄与を示す。TPD の LUMO が主に分子中心の biphenylene 基の寄与からなるのに対し、CBP の LUMO には、外側の carbazole 基を含めて分子全体からの寄与があることがわかる。このような CBP の LUMO の非局在化が、CBP の carbazole 基間の電子輸送を有利にしているものと考えられる。以上の結果から、フロンティア軌道への寄与が大きく、かつ互いの原子間距離が近い分子
間セグメントが存在する場合に、charge transfer integral が大きな値をとることが明らかとなった。

- 15 -

以上、reorganization energy と、chargetransfer integral を求め、Marcus 理論に基づく解析を行った。その解析結果は、有機 EL 材料の電荷輸送特性の理解に重要な知見を与えてくれることがわかった。
現在、Materials Studio のモジュールである Amorphous Cell、MS Forcite、CASTEP
図 5. Hückel 法により求めた CBP、TPD の HOMO お
よび LUMO と、分子中の各セグメントの HOMO およ
び LUMO への寄与。

を活用し、生成した非晶の構造と諸物性の明確化に取り組んでおり、有機 EL というデバイスの中で有機材料はどのような構造をとってい

るのか、また、電荷輸送においてデバイス中で実際にどのようなことが起こっているのかを、分子・電子のレベルから明らかにしたいと考えている。
[1]

R. A. Marcus, N. Sutin, Biochim.Biophys. Acta 811 265 (1985).

参考論文
T. Yamada, T. Sato, K. Tanaka, H. Kaji, Org. electron. 255 11 (2010).

- 16 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体高分子の水和Hydration of biomolecules
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域

松林 伸幸

1. はじめにタンパク質は溶液内において特定の構造を持ち、機能を発現する。従って、溶液中でのタンパク質の構造を調べることは非常に重要である。ただし溶液中での構造安定性を議論する上で、周りにある溶媒の影響は無視できない。溶媒効果は溶媒和自由エ
ネルギーで特徴付けられる。従って安定性とゆらぎを考慮するためには、タンパク質
内部の構造変化によるポテンシャルの変化だけでなく、構造変化による溶媒和自由エ
ネルギー変化も求める必要がある。しかしながら、従来のシミュレーション手法を用いて溶媒和自由エネルギーを計算することは容易ではない。
そこで本研究では、タンパク質の溶媒和自由エネルギーを、エネルギー表示法を用いて計算した。計算された溶媒和自由エネルギーを用いて、タンパク質の構造変化と溶媒効果の相関を調べた。
2. モデルと計算方法
本研究では、次の 3 ステップで溶液中のタンパク質の溶媒和自由エネルギー計算を行う。
(1) MD シミュレーションを行い、水中のタンパク質の構造をゆらがせる。
(2) (1)で得られた幾つかの構造を取り出し、タンパク質の構造を固定して水だけを動
かす MD シミュレーションを行う。
(3) (2)で得られたエネルギー分布関数を用いて溶媒和自由エネルギーを計算する。
対象とするタンパク質（溶質）として、horse heart cytochrome c（PDB ID：1HRC、104残基＋heme、1748 原子）を用いた。溶媒は TIP3P モデルの水分子を用いた。
3. 結果と考察
Fig. 1 に cytochrome c の溶媒和自由エネルギー値の収束挙動を示す。1 および 2 ns程度の計算で 4.2 kcal/mol（0.25%）および 2.7 kcal/mol（0.16%）の誤差に収まる。Fig.
2 に方法(1)で生成した cytochrome c の様々な構造に対して、タンパク質の分子内相互作用エネルギーと溶媒和自由エネルギーを計算した結果を示す。Fig. 2 より、二つのエネルギー変化の間には補償関係が成りたつことがわかる。平衡ゆらぎのような微小な構造変化では自由エネルギーはほぼ保たれるが、二つのエネルギーの補償関係はこのことを示す結果になっている。また、溶媒和自由エネルギー∆µ と溶質−溶媒間相互作用の平均和〈u〉の間に強い相関が見いだされている。これは、cytochrome c の平衡- 17 -

ゆらぎへの水和効果に溶質−溶媒間の引力的相互作用が大きく影響することを示す。

Fig. 1 Convergence of the solvation free energy of cytochrome c. The error bars show 95%
confidence intervals (twice the standard error).

Fig. 2 Compensation between the intramolecular energy and the solvation free energy ∆µ ofcytochrome c, and that between the intramolecular energy and the average sum 〈u〉 of
solute-solvent interaction energy.
参考論文
1) Water as an In-situ NMR Indicator for Impurity Acids in Ionic Liquids, Y. Yasaka, C.
Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara, Anal. Chem. 81, 400-407 (2009).
2) Self-diffusion coefficients for water and organic solvents in extremely low-density
supercritical states, K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara, J. Mol. Liq. 147,
96-101 (2009).
3) Free-Energy Analysis of Solvation with the Method of Energy Representation, N.
Matubayasi, Frontiers in Bioscience 14, 3536-3549, (2009).

- 18 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

水を主役とした ATP エネルギー変換
ATP-energy conversion and hydration
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域

松林 伸幸

1. はじめに
イオン液体中における分子間相互作用をミクロな視点で解明するために、分子の回転運動の研究は重要である。NMR 緩和測定や時間分解蛍光測定などはそのための有力な実験的手法であるが、分子動力学計算も、全原子モデルでの長時間シミュレーシ
ョンが可能になった現在、実験を補完しあるいは解釈するために大変有用である。先に、我々は NMR の緩和測定によって水とベンゼンのイオン液体中における回転相関
時間の決定をし、イオン液体の静電的な強い溶媒和の効果を明らかにした。しかし、
NMR の緩和測定と回転相関時間を結びつけるためには、厳密には回転（配向）の時
間相関関数 C(t)の関数形を別に与えなければならない。分子性溶媒中での小分子のC(t)は減衰指数関数で近似できることが多いが、イオン液体中では長時間領域での減衰が遅い伸展型指数関数(stretched exponential)がふさわしいと考えられている。そこで、本研究ではイオン液体中におけるベンゼン分子の C(t)を分子動力学計算によって直接求める。室温付近のイオン液体中と、1250 K までの高温状態におけるイオン液体や溶媒種の正味の電荷を小さく、あるいはゼロにした系との比較を行うことで、静電的な分子間相互作用の C(t)の関数形に対する効果を明確にする。
2. モデルと計算方法
1-butyl-3-methylimidazolium chloride 248 イオンペアとベンゼン 8 分子からなる系(full charge モデル)、およびイオン液体の構成イオンの電荷を 0.5、および 0 とした halfcharge モデル、neutral モデルの MD 計算を GROMACS を用いて行った。力場は Paduaらのものを利用した。温度は 350 K から 1250 K まで検討したが、ここではそのうち500 K における結果を示す。ベンゼン分子の C-H 結合軸の再配向の時間相関関数 C(t)は以下で定義した。

3( n(t ) ⋅ n(0)) 2 − 1
C (t ) = P2 ( n(t ) ⋅ n(0)) =2
ここで n(t)はベンゼンの C-H 結合軸の方向ベクトルである。また、P2(x)は 2 次のLegendre 多項式である。

- 19 -

3. 結果と考察
1 ps までの短時間領域およびそれ以降の長時間領域における C(t)を Fig. 1 に示す。
Fig. 1a に見るとおり短い時間領域では、C(t)に対する溶媒分子の電荷の効果はほとん
どない。ところが長時間領域においては、Fig. 1b に見るとおり溶媒の電荷の効果が顕著に表れる。C(t)の減衰の速さは full charge モデル、half charge モデル、neutral モデルの順に遅くなる。従って、イオン液体中の強い静電相互作用は分子の回転緩和を著し
く減速させることが明らかになった。イオン液体中における C(t)を全時間領域に渡って単純な１つの関数形で表すことができないが、数 ps までの短時間領域とそれ以降 1
ns までの長時間領域に分割するとそれぞれ β = 0.71、 β = 0.18 の伸展型指数関数(exp(-t/τ)β)で比較的よく表現することができる。
1.0

(a)

(b)

1
ln ( -ln C2 (t))

C2 (t)

0.8
0.6
T = 500 K
0.4

Neutral(Molecular Liquid)
Half Charge
Unit Charge(Ionic Liquid)

0.2

0T = 500 K-1

Neutral(Molecular Liquid)
Half Charge
Unit Charge(Ionic Liquid)

-2

0.0

-3

0.0

0.2

0.4
0.6
t / ps

0.8

1.0

10

-2

10

-1

10

0

1

2

10 10
t / ps

10

3

10

4

Fig. 1 The rotational correlation function of the C-H bond of benzene in the ionic liquid,
hypothetical half-charge liquid, and molecular liquid at 500 K (a) in the short-time regime and(b) in the long-time regime. In (b), the axes are taken so that a stretched exponential function
can appear as a straight line.
参考論文
1) Water as an In-situ NMR Indicator for Impurity Acids in Ionic Liquids, Y. Yasaka, C.
Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara, Anal. Chem. 81, 400-407 (2009).
2) Self-diffusion coefficients for water and organic solvents in extremely low-density
supercritical states, K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara, J. Mol. Liq. 147,
96-101 (2009).
3) Free-Energy Analysis of Solvation with the Method of Energy Representation, N.
Matubayasi, Frontiers in Bioscience 14, 3536-3549, (2009).

- 20 -

平成２１年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

高分子ダイナミクスと構造の計算
Simulations of Polymer Dynamics and Structures
化学研究所	
  増渕雄一

背景と目的高分子の物性，とくに粘弾性を決める分子要因を求めるため，新規の計算手法を開発している	 検討内容
前年度に引き続き，Linux，Windows，MacOSX	
 などですでに実績のある自作のコード（C	 でプログラム）を利用してシミュレーションを実施し，自前のクラスタとのベンチマークを行った．	
 

結果と考察
自前のクラスタよりも実行結果が遅い．データの入出力のチューニングが必要と考えられる．

発表論文
システムを利用した直接の成果による論文発表はない．

参考論文
Y. Masubuchi, K. Furuichi, K. Horio, T. Uneyama, H. Watanabe, G. Ianniruberto, F. Greco, and G.
Marrucci, "Primitive chain network simulations for entangled DNA solutions", J. Chem. Phys. 131,
114906 (2009)
S. Okuda, Y. Inoue, Y. Masubuchi, T. Uneyama and M. Hojo, "Wall boundary model for primitive
chain network simulations", J. Chem. Phys. 130(21), 214907, (2009).
T. Uneyama, Y. Masubuchi, K. Horio, Y. Matsumiya, H. Watanabe, J. A. Pathak and C. M. Roland,"A theoretical analysis of rheodielectric response of type-A polymer chains", J. Polym. Sci. B:
Polym. Phys., 47(11), 1039-1057, (2009).
M. Moriya, F. Roschzttardtz, Y. Nakahara, H. Saito, Y. Masubuchi, T. Asakura, "Rheological
Properties of Native Silk Fibroins from Domestic and Wild Silkworms, and Flow Analysis in EachSpinneret by a Finite Element Method", Biomacromolecules, 10, 929–935, (2009).
Y. Masubuchi, T. Uneyama, H. Watanabe, G. Ianniruberto, F. Greco and G. Marrucci, "Primitive
Chain Network Simulations of Conformational Relaxation for Individual Molecules in the- 21 -

Entangled State. II. Retraction from Stretched States", Nihon Reoroji Gakkaishi (J. Soc. Rheol.
Japan), 37 (2), 65-68 (2009).
T. Uneyama, "Coarse-Grained Brownian Dynamics Simulations for Symmetric Diblock Copolymer
Melts Based on the Soft Dumbbell Model", Nihon Reoroji Gakkaishi (J. Soc. Rheol. Japan), 37 (2),81-90 (2009).
増渕雄一，"プリミティブチェーンネットワークシミュレーションによる高分子材料の応力緩和挙動の予測", 日本ゴム協会誌，82(11), 459-463 (2009)
Y. Masubuchi, H. Watanabe, G. Ianniruberto, F. Greco and G. Marrucci,"Primitive Chain Network
Simulations for Particle Dispersed Polymers ", International Journal of Polymers andTechnologies, 1(1), 17-21, 2009.

- 22 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
有機分子集合体の電子構造の研究
Study on electronic structures of organic molecular aggregates
京都大学化学研究所 吉田弘幸

背景と目的
有機ラジカル分子の結晶は、不対電子による磁気特性の発現やバンドギャップが狭く特異な電子特性が期待できるなどの特徴をもつ。今回検討した 4,4’-bis(1,2,3,5-dithiadiazolyl) (BDTDA, 図1a)は、ひとつの分子内に二つの不対電子が存在し、これらの電子が局在化していて分子内での不対電子間の相互作用が弱い。単結晶中では、πスタックした 2 量体(図 1b)間の分子間相互作用が強く、この 2 量体が a 軸方向にスタックした一次元構造が見られる(図 1c,d) [1]。
最近の研究では、高い光伝導特性を示すことが分かっており、この機構の説明には、HOMO バ
ンドのホールに比べ LUMO バンドの電子のほうが高い移動度をもつことが仮定されている[2]。
また、光電子分光法により一次元鎖方向のバンド分散も測定されている[発表論文 1]。しかし、これらの結果を解釈する上で必要となる電子構造については、拡張ヒュッケル法による計算[1]が報告されているだけであり、第一原理によるより高い精度での計算が求められる。このようなことから、BDTDA の単分子、結晶の a 軸方向の一次元鎖、単結晶について、電子構造の計算を行っ
た。

(a)

(c)

(d)

c

(b)

b
0

図 1: (a) BDTDA の分子構造、(b) 2 量体構造、(c) a 軸方向の一次元鎖、(d) 単結晶 bc 平面の構造。
計算方法
分子構造、結晶構造には、温度 173 K で測定した単結晶 X 線回折のデータを用いた[1]。電子構
造は、Material Studio(Accelrys)上の DMol3 により計算した。交換相互作用には GGA-PBE を、基底関数には DNP を用いた。原子上に局在した基底関数を用いる DMol3 で分子間の軌道相互作用を計算できるかどうかは検討を要する課題である。これについては、有機結晶のバンド計算に広く用いられる平面波基底での密度汎関数法計算を CASTEP により行い、同等の結果が得られることを確認してある[発表論文 4]。

- 23 -

結果・考察単分子について計算したところ、硫黄原子上に 0.29、窒素原子には 0.23 のスピン密度があることが分かった。一次元鎖、単結晶になると、2 分子単位でスピンは一重項となっていた。これは分子間のスピン相互作用が大きいことを示している。この結果、一次元鎖と単結晶のバンド構造にはスピン分極は見られなかった。
図 2 に一次元鎖と単結晶について計算したバンド構造を示す。対称点は(0 0 0), F(0 0.5 0), Q(00.5 0.5), Z(0 0 0.5), B(0.5 0 0)である。一次元鎖では、単位格子に 2 分子あることから HOMO、
LUMO 由来のバンドは二つに分裂している。それぞれのバンド幅は HOMO バンドで 0.005-0.01
ha、LUMO バンドで 0.015 ha であり、πスタック構造から予想されるように有機固体としては大きなエネルギー分散を示すことが分かる。
単結晶では、単位格子に 4 つの独立な分子があるためにバンドは 4 つに分裂する。単結晶でも一次元鎖と同様に、πスタック方向である-B 方向に大きなバンド分散がある。しかし、このバ
ンド幅は一次元鎖の場合の約 2 倍もある。また、結晶の b 軸、c 軸方向である-F、-Z にも大きなバンド分散が見られる。このことは、BDTDA 単結晶中で、πスタックのカラム方向（a 軸）だけでなく、カラム間にも大きな分子軌道間相互作用があることを示している。
バンド伝導を仮定した場合、電荷の移動度は有効質量に反比例すると考えられる。一方、有効質量はバンド端付近の 2 階微分（曲率）に反比例する。単結晶のバンド構造をみると、バンド端である B 点付近で HOMO バンドの上端よりも LUMO バンドの底のほうが大きな曲率をもつ。このことはホールに比べ電子のほうが大きな移動度をもつことを示唆しており、文献 2 の議論を支持する。また、得られた-B 方向のバンド分散は、角度分解光電子分光の結果とよく一致することが分かった[発表論文 1]。
DMol3 Band StructureBand gap is 0.033 Ha(a)

DMol3 Band StructureBand gap is 0.018 Ha(b)

Energy (Ha)Energy (Ha)

0.08
0.06

0.07
0.06

0.05

0.05

0.04

0.04

0.03

0.03

0.02

0.02
0.01
0.01
0.00
0.00
-0.01
-0.01
-0.02
-0.02
-0.03

-0.03

-0.04

-0.04

G

B

G

alpha

G

F

F

G

Q

Z Z

alpha

beta

図 2：(a) 一次元鎖と(b) 単結晶のエネルギーバンド。
.

- 24 -

Gbeta

B

[1] C. D. Bryan, A. W. Cordes, J. D. Goddard, R. C. Haddon, R. G. Hicks, C. D. MacKinnon, R. C.
Mawhinney, R. T. Oakley, T. T. M. Palstra, A. S. Perel, J. Am. Chem. Soc., 118, 330 (1996).
[2] A. Iwasaki, L. Hu, R. Suizu, K. Nomura, H. Yoshikawa, K. Awaga, Y. Noda, K. Kanai, Y. Ouchi, K. Sekiand H. Ito, Angew. Chem., Int. Ed., 48, 4022 (2009).

発表論文
1. K. Kanai, H. Yoshida, Y. Noda, A. Iwasaki, R. Suizu, J. Tsutumi, H. Imabayashi, Y. Ouchi, N. Sato, K.
Seki and K. Awaga, Phys. Chem. Chem. Phys. 11, 11432 (2009).
2. T. Hiramatsu, H. Yoshida, N. Sato, J. Phys. Chem. A 113, 9174 (2009).
3. T. Hiramatsu, T. Sasamori, H. Yoshida, N. Tokitoh, N. Sato, J. Mol. Struct. 922, 30 (2009).
4. H. Yoshida, Y. Watazu,N. Sato, T. Okamoto, S. Yamaguchi, Applied Physics A 95, 185 (2009).
5. J. Tsutsumi, T. Sasamori, H. Yoshida, N. Tokitoh, N. Sato, S. Kato, I. Muzikante, O. Neilands, J. Mol.
Struct. 920, 52 (2009).

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平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈
Computer Simulation of STM Images
複合ナノ解析化学

根本 隆

背景と目的
機能性有機分子結晶の特性は分子自体の特性だけでなくその分子の配列、結晶構造が強く反映される。
そのため、結晶構造の制御が一つの主要な課題となっている。基板結晶を鋳型として結晶を成長させるエピタキシャル成長法はそのなかでも有力な手法の一つであり、基板直上の成長第一層はそれ以降の結晶成長を決める要となるファクターである。本研究においては第一層の結晶構造を走査トンネル
顕微鏡法(STM 法)を用いて観察することが中心であるが、像解釈は重畳する情報が多く、複雑である
ため、分子力場計算による構造シミュレーションによるモデル構築と計算化学的な手法による STM 像
シミュレーションを行い、構造形成過程を明らかにすることを目的とした。
検討内容
TMS-BTQBT（図１）について、分子力場計算 (Materials Studio / Discover) を用いて溶媒が結晶化に及ぼす影響の検討と構造モデルの構築を行った。構造シミュレーションはグラフェン層を基板として固定して配置し、STM 像より得られた格子定数をもとに TMS-BTQBT 分子の概算位置、方位を定め、その前後で位置、方位ランダムにして初期配置し、同様に、溶媒分子は TMS-BTQBT 分子の間の空間に、概算位置を中心に位置、方位をランダムに配置して構造最適化を行った。
結果・考察
図２に実験で得られた TMS-BTQBT/1,2,4-トリクロロベンゼン系の STM 像を示す。最適化後の構造は分子がグラフェンシート上に flat-on した構造となっていた。得られた構造モデルと STM 像を比較したところ、STM 像コントラストの明線は TMS-BTQBT 分子と対応しており、暗点が溶媒分子のトリクロロベンゼンと対応していると推定される。現在、他の溶媒と組み合わせた場合も含めて溶媒が構造に及ぼす影響を検討中である。
H3C

S

S

S

S

CH3

N

N

N

N

S

S

H3C

S

S

S

S

CH3

図１． TMS-BTQBT

図２. STM 像

発表論文：投稿準備中- 26 -

図３. 構造モデル

平成２１年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
タンパク質の X 線結晶構造解析
X-ray Crystal Structure Analysis of Proteins
京都大学化学研究所

畑 安雄【背景と目的】最近、土壌からスクリーニングによりγ‐レゾルシン酸脱炭酸酵素活性を強く示す根粒菌 Rhizobium
sp. strain MTP-10005 株が発見され、γ-レゾルシン酸から始まりレゾルシノール代謝系へとつながる新規
代謝経路及びそこで働く酵素群の存在が明らかにされた。レゾルシノール代謝系は微生物にとって芳香族分子を分解して生存エネルギーとなる炭素源を作り出す重要な代謝系の一つである。そこでは、フラビンを補酵素とするモノオキシゲナーゼ成分(GraA)と NAD を補酵素とするフラビン還元酵素成分(GraD)で機能するレゾルシノール水酸化酵素、ヒドロキシキノール 1,2-ジオキゲナーゼ(GraB)、NAD を補酵素とするマレイル酢酸還元酵素(GraC)の四酵素が順次働くことによってレゾルシノールがヒドロキシキノ
ール、3-ヒドロキシ-シス,シス-ムコネート、マレイルアセテートを経て 3-オキソアジペートへと変換される。そこで、上記四種の酵素の単独状態や複合体形成状態での立体構造をＸ線結晶構造解析によって決定し、各状態での構造変化に基づいてレゾルシノール代謝系酵素の作用機構を明らかにするための構
造生物学的研究を行うことにした。その過程で初期段階で結晶化に成功した酵素で本代謝系末端でマレイル酢酸から 3‐オキソアジピン酸への反応を触媒するマレイル酢酸還元酵素(GraC)の機能発現機構解明を目的に、Ｘ線結晶解析による立体構造解析を進めてきた。GraC の立体構造は、そのもののみならず
類似の代謝系酵素の反応機構解明にも重要であり、γ‐レゾルシン酸の生産効率向上の研究にも寄与すると期待されている。これまでの GraC の結晶構造解析の研究で多波長異常散乱法（MAD 法）による位相決定ができる状況となっている。
【検討内容】
既に 1.3M (NH4)2SO4を沈殿剤としてミクロシーディング法を加味したシッティングドロップ蒸気拡散法により得た 0.25×0.2×0.1mm程度の菱形結晶を用いて結晶学的研究を行った。その結果、本結晶は、単斜晶系、空間群C2、格子定数a=57.059Å、b=121.067Å、c=94.398Å、β=101.250°で、結晶の非対称
単位中に二量体分子が１個含まれているものであることが分った。また、得られた結晶を用いて浸漬法
により位相決定に用いることのできる水銀誘導体結晶を調製し、native結晶と同様にＸ線回折実験に供した。Ｘ線回折強度データ収集は高エネルギー加速器研究機構 物質構造科学研究所 放射光科学研究施設
にて 100Kで行った。Native結晶のＸ線回折強度データを 1.96Å分解能まで収集し、更にMAD法による位相決定のために水銀の吸収端近傍４波長（1.0080Å、1.0094Å、0.9932Å、1.0135Å）の処で水銀誘導体
結晶のＸ線回折強度データを 3Å分解能まで収集した。データ収集の前に用いるべき波長とその波長での異常散乱子である結晶中の水銀の原子散乱因子に対する異常分散効果の補正項を決定するための
XAFS実験を行った。これにより、MADデータ測定に用いた四波長での水銀に対する散乱成分と吸収成
分（f’, f”）を決定することができた。
以上の実験データおよび実験結果を踏まえて、水銀誘導体結晶に対する位相決定、native 結晶の電子密度計算、構造モデル構築、構造精密化を経て GraC の結晶構造決定へと研究を進めた。
【結果と考察】水銀誘導体結晶についてMAD法により得られた位相角とＸ線実験で収集した回折データからプログ
ラムautoSHARPを利用して計算した分解能 3Åの電子密度図にアミノ酸配列の相同性から類似構造を持つと予想されたタンパク質FucOの構造モデルを重ねてガイドラインとし電子密度図を解釈してGraCの- 27 -

初期構造モデルを得た。モデル構造からの位相とnative結晶の回折強度から電子密度を計算、それに基づくモデル構造の修正と構造精密化を繰り返し、最終的に分解能 1.96Åの合理的構造を決定した。分子モデルの精密化は分子動力学的方法により行い、統計値Ｒ＝0.1647（Rfree＝0.2158）まで収束させた。現在のGraC二量体分子モデルは、サブユニットを構成する全アミノ酸残基数 351 個のうちサブユニットＡ鎖が残基範囲 1～350（合計 350 残基）、Ｂ鎖が残基範囲 2～132、134～324、327～350（合計 346 残基）、更2にSO4 イオン 3 個、グリセロール１分子、ベンズアミジン１分子、水分子 381 個、を含んでいる。
GraC分子は二個の同一サブユニットからなる二量体分子で、各サブユニットはＮ末端ドメイン（残基範囲 1～159）とＣ末端ドメイン（残基範囲 160～351）の二つのドメインで形成されている（図１参照）。
Ｎ末端ドメインはジヌクレオチド結合フォールドを含むα/β構造をとっており、Ｃ末端ドメインはαヘリックスが大部分を占めるヘリックス構造をとっている。活性部位は各サブユニットの二つのドメイン間の間隙中にあると考えられる。両ドメインの構造はGraC分子を構成する二つのサブユニット間でほぼ同じであるが、両ドメインの相対配置はサブユニット間で異なっている。ベンズアミジンやグリセロールを結合したＡ鎖は二つのドメインが近づいて活性部入り口を閉じたClosed構造を採っている。この構造は補酵素NAD(H)を結合した状態と類似していると予想される。一方、これらの分子を結合していな
いＢ鎖は活性部入り口を開いたOpen構造を採っている。GraC二量体分子においてOpen構造とClosed構造の二つのサブユニットが存在することは、基質や補酵素が結合した時にサブユニット構造がOpen構造からClosed構造へ構造変化を起こすことを示唆している。活性部位にはヒスチジン残基が多く配置している。特にC末端ドメインから活性部位へ突き出たHis243・His253・His257 は活性部位に結合した結晶化沈殿剤であるSO42-イオンと水素結合している。これらの残基は、基質であるマレイル酢酸へのプロトン供
与や、基質のカルボキシル基やカルボニル基との相互作用による基質認識に関係していると考えられる。

GraC分子の全体構造
CN

C末端ドメイン（160～351）
大部分がα構造

N末端ドメイン（１～159）ジヌクレオチド結合フォールドを含むα/β構造A鎖

B鎖

GraC分子は二量体で、２つのサブユニットが斜めに交差するように会合している
図１ GraC 二量体分子
A 鎖は Closed 構造を、B 鎖は Open 構造をとっている- 28 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

遷移金属錯体に関する理論的研究
Theoretical study of transition metal complexes

元素科学国際研究センター

遷移金属錯体化学 岡崎

雅明

背景と目的
カルボカチオンの中心炭素は sp2 混成軌道からなる３つの結合をもち、上下に均等に張り出した空の p 軌道をもつ。したがって、立体的歪みなどにより平面形構造をとれない場合、カルボカチオンの発生を経由する反応には高いエネルギー障壁が存在する。本研究では、多金属骨格における構造的および電子的柔軟性に着目し、多金属部位と陽イオン炭素種の協奏効果に基づく新しいタイプのルイス酸触媒の創製に着Scheme 1

手した（Scheme 1）。つまり、カルボカチオンを多金
属骨格上で発生させることで、架橋配位（立体的束縛）
により中心炭素はピラミダル化するとともに、多金属骨格からの逆供与を陽イオン炭素の空の軌道に受けることで、電子的な安定化を受けると期待される。本
研究では、多段階酸化還元を示す四鉄を多金属骨格として用い、それに架橋配位したハロア
セチレンからハロゲン化物イオンを引き抜くことで、酸化還元活性な非平面形カルボカチオンの創製について検討を行った．

検討内容、結果、考察
ブロモアセチレンが四鉄に架橋配位したと見なせる[(5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)(HCCBr)](PF6)2([1-Br](PF6))のサイクリックボルタモグラム (CV)を測定したところ、二段階での可逆な一電子酸化波とともに、非可逆な一電子還元波が観測された。これは、無置換アセチレンが架橋配位した[(5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)2](PF6)においては、対応する一電子還元波が可逆に観測されることと対照的であり、一電子還元によりブロモアセチレン部位に起因する化学反応が促進されることを示している。コバルトセンを用いて[1-Br](PF6)を一電子還元し、1-Br の合成を試みた(Scheme 2)。常磁性種[1-Br](PF6)の 1H NMR スペクトルでは、架橋アセチレンのシグナ
ルは –70.6 (2H, HCCH), –61.0 (1H, HCCBr)に観測されるが、生成物ではシグナルは 9.90 (1H,
HCC–Br), 9.83 (2H, HCCH)に観測された。このことは反磁性種 1-Br の生成を示唆している。
しかし、1-Br は極めて不安定で、通常のシュレンクテクニックでは、次第に炭素–臭素結合の- 29 -

開裂を伴い、[(5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)(3-CH)(3-CO)](PF6)へと定量的に変換され、単離には至らなかった。1-Br の捕捉を目的として、[1-Br](PF6)とコバルトセンとの反応を PMePh2 存在下で行ったところ、瞬時にホスフォニウム塩[2]Br が得られた。同条件下では、[1-Br](PF6)とPMePh2 との反応は十分遅いことから、この実験結果は 1-Br の生成を支持している。
Scheme 2

中性のハロアセチレンクラスターの単離を目的として、[(5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)2](PF6)とN-クロロコハク酸イミド (NCS)との反応により、[1-Cl](PF6)を収率 76%で合成した (scheme 3)。
さらに、[1-Cl](PF6)をコバルトセンで一電子還元することで、中性体 1-Cl を収率 84%で合成単離することに成功した。この反応ではカリウムミラーで十分乾燥したトルエンを反応溶媒として用いることが必要であった。
Scheme 3
HC

(PF6)

CH
Fe

Fe

Fe

Fe
HC

CH

1

HC
NCS (2.0 eq.)
40 , 3.5 h
CH3CN
76 %

(PF6)

CH
Fe

Fe

Fe

Fe
HC

C

HC
Cp2Co (1.0 eq.)r.t., instanttoluene
84 %

CH
Fe

Fe

Fe

Fe
HC

C

Cl

[1-Cl][PF6]

Cl

1-Cl

[1-Cl](PF6)と 1-Cl と求核剤との反応を検討した。1-Cl はアセトニトリルや塩化メチレンな
どの極性溶媒中で、室温で各種求核剤と速やかに反応して、求核置換生成物を与えるのに対し、ベンゼンなどの低極性溶媒中では同様の反応は進行しなかった。一方、[1-Cl](PF6)は溶媒を問わず、加熱条件下でも置換生成物を与えなかった。1-Cl の求核置換反応は、クロロアセ
チレン部位の背面が四鉄骨格に覆われており、SN1 型機構で進行すると考えられ、極性溶媒による反応促進効果からも SN1 型が支持される。また、4-(ジメチルアミノ)ピリジン、-ピコ
リン、ピリジン、ピラジンなどの塩基を用いた際に、反応速度が基質に依存しないことからも、この機構が支持される。また、電子豊富な 1-Cl は C–Cl 結合の開裂を促進し、生成する
カルボカチオンを逆供与により安定化すると考えられる。
[2]Br の構造はＸ線構造解析により決定した．化学研究所スーパーコンピューターにて，ケ
ンブリッジ結晶構造データベースを利用し，既知の化合物との構造を比較し，構造に関する詳細な議論を行った．

- 30 -

平成

21年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発

Development of New Reactions Using Transition Metal Complexes
京都大学化学研究所

元素化学国際研究センター遷移金属錯体化学領域

滝田

良

背景と目的
ビアリール化合物等のπ共役系分子を与える方法論において、有機金属試薬を用いるクロスカップリ
ング反応は有用な反応である。しかしながら、有機材料の高機能化に鑑みると、有機金属試薬の調製が必要な方法論は工程数・コスト面から必ずしも効率的とは言えず、また廃棄物の生成も問題となる。
そこで実用的なヘテロ芳香族化合物の直接的アリール化反応の開発を目指し、検討を行った。
検討内容と結果

Scheme 1 に 従 い 、 検 討 を 行 っ た 結 果 、
tris(o-methoxyphenyl)phosphineを配位子として用いる事により、2-bromo-3-hexylthiopheneの重縮合反応が効率的に進行する事を見出した。一方、オルト位にMeO基を有しない配位子を用いた場合にはほとんど反応が進行せず、MeO基の配位が触媒活

Scheme 1性の発現に重要な役割を果たしていると考えられる。本反応の経時変化を追跡したところ、反応開始から24時間後以降において反応性が低下している事が明らかとなった。これは反応後期におけるパラジウム黒の析出が原因であると考えられる。そこで酢酸パラジウムに代えて、安定性が高く触媒活性の長時間の維持可能なHermann触媒を用いる事でより高分子量のP3HTが再現性良く得られた (Scheme 2)。Hermann触媒を用いた場合にも配位子の添加は必須であった。

Scheme 2.

現在、反応機構に関しては、速度論的解析等を行い始めたところである。実験的なデータが乏しい状態において、遷移状態等の計算等を行うことは現状においては合理的ではない。従って、今年度は結果的に残念ながら計算サーバーを使用する機会がなかった。今後、実験的なデータを収集するとともに、計算化学を利用した精密な反応設計を行っていきたいと考えている。その際にはスーパーコンピューターラボラトリーのご協力を賜りたい。
参考論文
特になし。

- 31 -

平成 2１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遷移金属錯体に関する理論計算
Theoretical Studies on Transition-Metal Complexes
元素科学国際研究センター

遷移金属錯体化学中島裕美子

１．背景 と 目的 有機遷移金属錯体は、金属中心とそれを取り巻く支持配位子により特徴付
けられ、それらを自在に変化させることにより多様な触媒反応場の構築が可能となる。特に支持配位子は、置換基導入により金属中心の電子状態を緻密に制御することを可能とすることから、さらに高効率、高選択的な有機合成反応を目指した錯体触媒反応場の精密設計には、最も重要な因子の一つといえる。
所属研究室ではこれまで、新しい配位子系の確立を目指し、ホスファアルケン系配位子の化学を展開してきた。炭素–リン間に二重結合を有するホスファアルケン系化合物は、リン原子上に存在する孤立電子対によりホスフィンに匹敵する σ供与性を示し、同時に、P=C 結合
上に極めてエネルギー準位の低いπ* 軌道を持つため、遷移金属に対して高い π 受容性を併せ持つ。これら二つの特徴を巧みに使い分ける点において、ホスファアルケン系配位子系は、
σ 供与性もしくは π 受容性のどちらか一方のみを示す、従来の配位子系とは大きく異なる。
先行研究により、このように電子的に柔軟に振舞うホスファアルケン系配位子が、反応系中において多様に変化する金属の電子状態を適度に安定化させることで、ジエンの高速ヒドロ
アミノ化など、従来では困難であった様々な反応を可能とすることが、すでに見出されている[1]。
本研究では、このホスファアルケン系配位子の電子的特徴を活かして、三座のホスファア
ルケン系配位子、2,6-bis(1-phenyl-2-phosphaethenyl)pyridine (BPEP) を有する 3d 金属錯体の創製に取り組んだ。3d 金属錯体は、金属中心の電子状態が変化に富み、それに伴って反応性を劇的に変化させるため、反応性制御が極めて困難であることが知られている。このような金属にホスファアルケン系配位子を組み合わせれば、多様な電子状態を有する 3d 金属錯体を安定に取り出し、さらにはそれらの反応性を緻密に制御することも可能となるものと期待される。本年度は、BPEP 配位子を有する鉄および銅錯体の合成とそれらの特異的な電子的性質について詳細を調べた。

２．検討 内 容 およ び結 果 と考 察
BPEP 配位子を有する鉄錯体の電子状態に関する理論的研究
BPEP を支持配位子とする鉄モノブロモ錯体 [FeBr(BPEP)] (1) は、四配位の鉄錯体に一般的な四面体形や平面四角形と大きく異なり、二つのリンと臭素および鉄を同一平面上に有し、窒素を頂点とする歪んだ三角錐構造をとる(Figure 1)。このような歪んだ鉄錯体の構造は、鉄- 32 -

中心の特異な電子状態を強く反映しているものと考えられ、実験的手法を用いて鉄の電子状態解明に取り組んだ。SQUID を用いた錯体 1 の磁化率測定では、有効磁化 µeff = 3.5-4.2µB と、錯体のスピン量子数 S が 3/2 であることが示された。このことから、錯体 1 において鉄中心は形式的に一価であり、分子内に不対電子を 3 つ持つことが示唆された。錯体 1 のメスバウ
アー分光スペクトルを測定すると、そのアイソマーシフト δ は 0.58 であった。これは、高スピン配置の Fe(I) 中心を有する鉄錯体の δ(0.41-0.46) に比較して若干大きく、また高ス

ピン配置をとる Fe(II) 錯体に一般的な値 (0.62-0.86) よりは小さいことから[2]、錯体 1 は Fe(I)と Fe(II)の中間的な酸化状態を取ることが示唆された。
錯体 1 の電子状態に関してさらに詳細を調べるため、理論計算を行った。Figure 2 に錯体 1の Natural Orbital を示す。錯体 1 は、金属 d 軌道上に局在化した軌道 (B,C,D,F) に三つの不対電子を含む、計 5 電子を有する。さらに、錯体 1 は BPEP 配位子と鉄間の結合性軌道 A および反結合性軌道 B の非局在化軌道を有し、ここに二電子を収容している。したがって、錯体
1 はこれら二電子を分子全体に非局在化させた結果、Fe(I) および Fe(II) の中間的な電子状態を取ることが示唆された。
ピンサー型配位子を持つ 4 配位鉄錯体は、一般的に平面四角形構造を取ることが知られている。一方で、先に述べたとおり、鉄錯体 1 は三角錐構造と、極めて珍しい幾何構造を有している。この理由を探るべく、平面四角形構造を有する錯体 1’b についても同様に Natural
Orbital を算出した。その結果、錯体 1’b において配位子と鉄の結合性軌道 A’は電子占有数
が 1.37 と、錯体 1’a の A における占有率 1.72 と比べて小さいことがわかった。これは、錯体
1’a においては、錯体 1’b と比べて、鉄中心と BPEP 配位子の結合性相互作用が強いことを示している。すなわち、BPEP 配位子の持つ、エネルギー準位の低い P=C 上のπ*軌道が、鉄中心と有効に結合を形成することにより、錯体 1’a の構造が大きく歪んでいることが計算によって示唆された。

Figure 1. 錯体 1 の結晶構造(Fe-N 2.035(5) Å, Fe-P 2.2716(17) Å, 2.2883(17) Å,
Fe-Br 2.3304(10) Å, P-Fe-P132.27(7) °,Br-Fe-P
112.27(5) °, 115.32(5) °, Br-Fe-N 119.19(13) °)Figure 2. 錯体 1a の Natural Orbitals, (カッコ内の数字は、電子占有数を示す)- 33 -

平成 2１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遷移金属錯体の構造探索
Theoretical Studies on Transition-Metal Complexes
元素科学国際研究センター

１．背景と目的

遷移金属錯体化学

中島裕美子

本研究では、BPEP を支持配位子とし、T 字型配位不飽和銅錯体の合成に取り組んだ。最近、三級ホスフィン系 PNP ピンサー型配位子を用いた銅の T 型錯体が報告されている[3]。この錯体は、電子不足な銅中心を、ホスフィンからの強い電子供与により安定化させているため、銅中心は新たに外部から基質を配位させにくいという難点を持つ。これに対して、σ 供与性に加えて π 受容性を兼ね備えた BPEP 配位子を用いれば、基質取り込みにより生成する電子豊富な配位飽和種も、柔軟に安定化することが可能となる。このように、基質との間で電子のやり取りを速やかに行う BPEP-銅錯体系を用いれば、さらに反応性に富む配位不飽和銅中心を構築できると期待した。
２．検討内容および結果と考察
BPEP を有する銅モノブロモ錯体 [CuBr(BPEP)] (2) は、CuBr と BPEP を加熱条件下にて反応させることで定量的に得られた。得られた錯体 2 に、室温で銀塩 AgX (X = PF6, X = SbF6) を作用させると、[Cu(BPEP)](X) (3a: X = PF6, 3b: X = SbF6) がほぼ定量的に生成した (Scheme 2)。
31

P NMR スペクトルでは、PF6 に基づくシグナルが δ –141.3 と、遊離の PF6 アニオンに特徴的な位置に観察された。従って、錯体 3a, 3b の銅中心は対アニオンと相互作用していないことが確認された。また、錯体 3a の元素分析では、この錯体の固体には溶媒分子は含まれておらず、この点から銅に BPEP のみが配位した 3 配位錯体であると推定した。
錯体 3a および 3b は熱力学的に不安定であり、トルエン溶液中で対アニオンを銅中心に配位させた、二核錯体 [{Cu(BPEP)}2(µ-PF6)](PF6) (4a) および単核錯体 [Cu(SbF6)(BPEP)] (4b) へとそれぞれ変化した。錯体 4a の結晶構造を Figure 3 に示す。Cu-F’ 結合距離は 2.241Å と極めて短く、これは一般的な Cu-F 単結合距離に等しい値であった。これに対応して、F’-P 結合距
離は 1.637Å と、銅に配位していない他の F と P 間距離 1.587Å に比べて若干長くなっていた。
このことから、錯体 4a は、固体状態で、配位性の極めて弱い対アニオン PF6 と金属との間に- 34 -

強固に結合を形成していることがわかる。同様に、錯体 4b の Cu-F 結合距離は 2.190 Å と短く、4b も結晶状態で強固な Cu-F 結合を有することがわかった。
錯体 4a は 31 P NMR スペクトルにおいて遊離の対アニオンをδ –143.9 に、架橋 PF6 に基づ
くシグナルをδ –17.3 に示した。遊離の対アニオンはそのカップリング定数が JPF 712 Hz と、
PF6– に一般的な値であったのに対し、架橋 PF6 に基づくシグナルは、カップリング定数が JPF= 979 Hz と、中性の PF5 (δ 80.3 , JPF 939 Hz) にほぼ等しい値であった。これは、PF6– が二つの銅中心に架橋配位することによって負電荷を銅上に非局在化させることにより、その電子状態を中性の PF5 に近づけていることを示唆している。
以上の実験事実から、錯体 4a および 4b は、極めてルイス酸性の高まった銅中心を有する
ことが示された。とくに、錯体 4a は、架橋 PF6 配位子を有する二核錯体としてはじめての例
であり、これら錯体の電子状態に興味がもたれる。
Scheme 2. 錯体 5a および 5b の生成
Ph

Ph

N

Ph

Ph

Mes*
P
Cu

Br

AgX (1.1 equiv)

N

toluene, –30 °C - RT, 2 min

P
Mes*
2

Mes* = 2,4,6-tri-tert-butylphenyl

Mes*
P- AgBr

Ph

Cu

RT

Mes*
Ph
P
FF
N Cu F P F Cu N
FF
P
P
Ph
Ph
Mes*
Mes*
4a (26%)

X

Ph

P
Mes*

3a : X = PF6
3b : X = SbF6

Mes*
P

RT

Mes*
P
N

Ph

FF
Cu F Sb F
FF
P
Mes*

4b (87%)- 35 -(PF 6)

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遺伝情報のコンピュータ解析
Computer Analysis of Genetic Information
京都大学化学研究所

金 久

實

背景と目的
ゲノムの情報は、細胞・個体・生物界といった高次レベルの生命システムを原理的に理解するための基盤情報であり、同時に医療・創薬・環境保全をはじめとした応用の可能性をもつ情報でもある。
しかしながら既存の情報技術やリソースでは、ゲノムに書かれた個々の遺伝子やタンパク質を解読することはできても、これら基本部品から構成される生命システムとしてのはたらきや有用性を解読することは十分にはできていない。これを可能とするため、本研究では生命科学の膨大な知識を集約した基盤データベース KEGG を構築し、ゲノムネット（http://www.genome.jp/）の中心システムとして提供している。KEGG はシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報の３つに大別されたデータベース群からなる生命システム情報統合データベースである。システム情報では高次生命システム機能に関する知識をパスウェイマップで表現した KEGG PATHWAY、オントロジーで表現した KEGG BRITE、疾患と医薬品を分子ネットワークの情報として蓄積した KEGG DISEASE と KEGG DRUG、ゲノム情報では全ゲノム配列が決定された生物種に独自の KEGG ORTHOLOGY で遺伝子機能アノテーションを行った KEGG GENES、ケミカル情報では生体内物質、生体外物質、生体内化学反応を蓄積した KEGG
LIGAND が主なデータベースである。
検討内容(1) KEGG ORTHOLOGY の開発。急増するゲノムのデータを KEGG ORTHOLOGY (KO) として体系化する。KO は KEGG パスウェイマップのノードまたは BRITE 機能階層の最下層ノードに対応づけて定義されたオーソロググループである。KEGG GENES に蓄積された各生物種の遺伝子との対応
づけ（アノテーション作業）を行うとともに、その自動化のために KO グルーピングの見直しと
KOALA ツールの改良を継続して行う。
(2) KEGG PATHWAY の開発。代謝・遺伝情報処理・環境情報処理・細胞プロセス・生体システム・
ヒト疾患に関する知識をパスウェイマップ、グローバルマップ、モジュールとして集約する。また
内部用パスウェイマップ描画ツール KegSketch と公開用パスウェイマップビュア KEGG Atlas の開発も継続して行う。
(3) KEGG BRITE の開発。タンパク質ファミリーの階層分類、医薬品の薬効分類、病気の分類などに関する知識を BRITE 機能階層（オントロジー）として集約する。また内部用 BRITE 階層ファイル作成ツール KegHierEditor の開発も行う。
(4) KEGG DRUG の開発。日本、米国、欧州の医療用医薬品を化学構造をベースに一元管理したデー
タベース構築を継続し、とくにターゲット、代謝酵素、その他の相互作用情報を付加する。日本の一般用医薬品、日本で使用されている生薬・漢方方剤の情報も蓄積する。薬開発の歴史などを表現した構造マップの作成を継続する。
(5) KEGG DISEASE の開発。パスウェイマップ表現ができない病気も含めて、病因遺伝子のリストと、
環境因子・診断マーカー・治療薬など分子のリストで病気を特徴づけた疾患エントリーデータベースを開発する。
結果と考察
・ KEGG ORTHOLOGY では KOALA の自動予測機能が向上した。

- 36 -

・ KEGG PATHWAY では 28 個のパスウェイマップを新規作成し、多数のマップを更新した。
・ KEGG BRITE では 6 個の BRITE 機能階層ファイルを新規作成し、多数の階層ファイルを更新した。
・ KEGG DRUG では構造マップを 4 個新規作成した。
・ KEGG DISEASE では疾患エントリーを 300 個以上作成した。
KEGG データベースに登録されているデータ数は以下の通りである。
表 1 KEGG データベースの主な内容（2010 年 3 月 16 日現在）
データベース
内容
データ数
KEGG PATHWAY
パスウェイマップ350(104,593)
KEGG BRITE
機能階層・オントロジー
89(29,936)
KEGG MODULE
パスウェイモジュール
534
KEGG DISEASE
ヒトの病気
351
KEGG DRUG
医薬品
9,430
KEGG ORTHOLOGY
オーソログ (KO) グループ
13,332
KEGG GENOME
KEGG 生物種
1,286
KEGG GENES
高精度ゲノム中の遺伝子
5,383,653
KEGG DGENES
ドラフトゲノム中の遺伝子
232,640
KEGG EGENES
EST コンティグとしての遺伝子
3,133,980
KEGG MGENES
メタゲノム中の遺伝子
7,298
KEGG COMPOUND
代謝物質、その他の化学物質
16,149KEGG GLYCAN
糖鎖10,969KEGG REACTION
化学反応
8,125
KEGG RPAIR
反応ペアと化学構造変化
12,189KEGG ENZYME
酵素
5,133

前年度
324(92,946)
59(20,378)
692
104
8,438
11,654
1,021
4,229,490
239,041
2,851,753
15,40010,9697,829
11,272
5,047

謝辞
KEGG プロジェクトを可能にした、神谷知美さん、山本留美子さん、松浦有里子さん、濱島政美さん、古道美穂さん、米納朋子さん、矢野亜津子さん、田辺麻央さん、岡部悦子さん、刈込美和子さん、
池内志帆さん、渡辺真理さん、石井麻予さん、木下広美さん、伊藤綾さん、依田淳子さん、森嶋佳苗
さん、佐野悦子さん、緒方麻紀子さん、橋口晶子さん、増山和花さん、木内ふみさんに感謝する。
発表論文
1.
Shigemizu, D., Araki, M., Okuda, S., Goto, S., and Kanehisa, M.; Extraction and analysis of chemical
modification patterns in drug development. J. Chem. Inf. Model. 49, 1122-1129 (2009).
2.
Hashimoto, K., Tokimatsu, T., Kawano, S., Yoshizawa, A.C., Okuda, S., Goto, S., and Kanehisa, M.;
Comprehensive analysis of glycosyltransferases in eukaryotic genomes for structural and functional
characterization of glycans. Carbohydr. Res. 344, 881-887 (2009).
3.
Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; E-zyme: predicting potential EC
numbers from the chemical transformation pattern of substrate-product pairs. Bioinformatics 25, i79-i86(2009).
4.
Takarabe, M., Shigemizu, D., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Characterization and classificationof adverse drug interactions. Genome Informatics 22, 167-175 (2009).
5.
Tanaka, M., Moriya, Y., Goto, S., and Kanehisa, M.; Analysis of a lipid biosynthesis protein family andphospholipid structural variations. Genome Informatics 22, 191-201 (2009).
6.
Kanehisa, M., Goto, S., Furumichi, M., Tanabe, M., and Hirakawa, M.; KEGG for representation andanalysis of molecular networks involving diseases and drugs. Nucleic Acids Res. 38, D355-D360 (2010).

- 37 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体分子情報データベースの開発
Development of Database for Biomolecular Information
化学研究所バイオインフォマティクスセンター

五斗進

背景と目的

近年のゲノム関連情報解析技術の発展により、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームなどの大量の情報が得られるようになってきた。これらは単に生体分子の情報というだけ
でなく分子間の関連情報という観点から、新しいタイプの情報でもある。これらを効率よく管理し、そこから新しい生物学的知見を発見するためのツールを備えたデータベースの開発はバイオインフォ
マティクス分野での課題の一つである。我々は、生体分子情報データベースおよびバイオインフォマ
ティクス技術の開発に取り組み、その成果をゲノムネットで広く一般に公開している。特に、 KEGG
(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) はその中核をなすものである。本研究は、ゲノムネッ
トにおけるデータベースおよびシステムの改良とともに、データベースを用いた解析として、ネット
ワークという観点から遺伝子の機能予測や創薬などの応用に結びつけることを目標としている。

検討内容

本年度も昨年度に引き続き、化合物・反応・遺伝子・ネットワークに関するデータベースの拡張と解析を中心に以下の内容を検討した。

1) 医薬品・化合物・反応情報の拡張と解析

新しい反応から酵素番号を割り当てるためのシステム E-zyme の改良[1]。



医薬品開発時における化合物の変換パターンの抽出と解析[2]。

2) 遺伝子情報の拡張と解析

抗原変異遺伝子の配列情報のためのデータベースシステム varDB の拡張[3,4]。



リン脂質合成系および糖鎖合成系で働く酵素遺伝子の系統解析[5,6]。



ゲノム上でコピー数多型を表示するツールの開発[7]。

3) ネットワーク情報解析



疾患と医薬品に関する分子ネットワークを中心とした KEGG の拡張[8]。



薬物の併用禁忌・併用注意のネットワーク解析[9]。



KEGG パスウェイを利用したメタボローム、トランスクリプトーム、プロテオーム解析用のツール KegArray の改良と脂質メタボローム解析への応用[10,11]。



動脈硬化症サンプルの発現データのネットワーク解析[12]- 38 -

結果と考察医薬品・化合物・反応情報の拡張と解析
昨年度までに開発してきた E-zyme は、新しい酵素反応が明らかになった際に、反応パターン（RDM
パターン）から酵素番号を自動的に割り当てるためのシステムである。今年度は、自動割り当て時のRDM の使い方を拡張し、EC 番号の割り当て精度の向上を実現した[1]。具体的には、反応中心、不一
致部分、一致部分の組み合わせを段階的に適用できるようにすることによって、より柔軟に RDM とEC 番号の対応を表現できるようにしたこと、最適な EC 番号を割り当てるための重み付けシステムを実現したことにより、従来の方法よりも大幅な精度向上が実現できた。
E-zyme で使用している反応パターン RDM の考え方は、医薬品の開発における化合物の変換規則にも応用できる。KEGG ではこれまでに公開されている医薬品開発の歴史をパスウェイの形で表現し、Drug Development カテゴリで公開している[8]。このパスウェイではリード化合物から最終的な医薬品が開発されるまでの化合物構造の変換の歴史が KEGG PATHWAY の他のマップと同様に矢印の前後に化合物を記述して表現されている。そこで、どのような変換規則が医薬品の開発に使用されてきたかを明らかにして分類するために、これらのパターンの抽出を試みた [2]。まず、KEGG DRUG に登録されている医薬品化合物の構造を比較することによって、共通なコア構造を抽出し、そのコア構
造にどのような周辺構造が付加されてきたかという観点から、変換規則を定義した。ついで、この変換規則を用いて、既存の医薬品の開発過程を再現できることを確認した。将来的には新規医薬品開発
における化合物の変換候補を計算するシステムへと応用できる可能性がある。

遺伝子情報の拡張と解析
昨年度までに、抗原変異に関与することが分かっている遺伝子ファミリーを様々な生物種から抽出し、各遺伝子ファミリー内での遺伝子多様性、生物種内での遺伝子ファミリーの多様性、生物種間での違いを解析できるようにしたデータベース varDB（http://www.vardb.org/）を開発してきた。今年
度は varDB の更新プロセスをパイプラインとして整備し、定期的なデータの更新を GenBank やゲノ
ムプロジェクトデータから、比較的簡単にできるようにした[3]。また、ウェブ上の解析ツールも大幅に改良し、コドン利用頻度、遺伝子組み換え、タンパク質二次構造・立体構造、配列の多様性解析のためのツールを使えるようにした[4]。これらのツールをユーザーが登録したデータとデータベースのデータを組み合わせて解析できるようにしたことで、変異の多い、多様な配列を持つ遺伝子ファミリーの進化解析を進めやすくなった。
今年度は抗原変異遺伝子ファミリー以外にも脂質合成系および糖鎖合成系に関与する遺伝子ファミ
リーの解析も行った。脂質は細胞膜の構成成分として重要なだけでなく、真核生物では脂質メディエーターなどのシグナル分子としても重要な働きをする。これらの脂質メディエーターに関してはヒトやそのモデル生物であるマウスでは様々な解析がされているが、その他の生物でどのように利用されているかについてはあまり明らかになっていなかった。そこで、脂質合成系に関与する遺伝子ファミリーの中でも、脂肪酸を脂質に取り込む酵素（アシル基転移酵素）に着目し、ゲノムが決定された真核生物から網羅的に抽出し、系統解析することにより、種間分布と利用可能な脂肪酸分子種の関係を明らかにした[5]。また、糖鎖合成型における糖転移酵素に関しても同様の系統解析を行い、より多く- 39 -

の生物種で保存されているファミリーと生物種間で多様化しているファミリーの使い分けを説明すると思われる結果を得た[6]。
また、疾患などの解析で重要となる遺伝子多型について、アレイ CGH データなどから多型の検出された部分をゲノム上にマッピングするツールを開発し、R のパッケージとして実装した[7]。このツー
ルは Bioconductor のレポジトリにも登録されている。
ネットワーク情報解析
医薬品・化合物・反応情報の拡張と解析で述べたように、KEGG PATHWAY では医薬品開発の歴史をパスウェイとしてデータベース化し公開している。また、医薬品情報のネットワークとして医薬品が代謝される酵素、医薬品の標的タンパク質との相互作用の情報も順次追加・更新している。さらに、疾患に関するタンパク質が関与するネットワークの情報も収集し、パスウェイとして表現し、Human
Diseases というカテゴリで公開している[8]。また、医薬品のネットワーク解析の応用として、昨年度に引き続き、薬物の併用禁忌・併用注意のネットワーク解析を進め、薬物相互作用ネットワークにおける相互作用を代謝酵素や標的タンパク質の観点から詳細に分類し、整理した[9]。今後、この情報のデータベース化に向けてさらに整備する予定である。
KEGG では遺伝子発現データをパスウェイや階層分類にマッピングして解析するためのツール
KegArray を開発してきた。パスウェイにマッピングするデータとしてはメタボロームやプロテオームのデータも扱えると便利であるため、KegArray を拡張してこれらを同時に使えるようにした[10]。さらに、脂質メタボロームデータに適用して、その有効性を確認した[11]。
応用面としては心疾患の一つである動脈硬化症の患者サンプルデータの解析も進めた。今年度は、スウェーデンのカロリンスカ研究所で収集している動脈硬化症の患者のサンプルデータベース BiKEを用いて遺伝子発現解析したデータを計算機によりネットワーク解析した。サンプルで共発現している遺伝子のネットワークを構築するとともに、文献から遺伝子相互作用ネットワークを抽出するツールを用いて、動脈硬化症のかかりやすさに関する男女差について解析し、いくつかの候補遺伝子を同定した[12]。

参考論文
1.

Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; E-zyme: predicting
potential EC numbers from the chemical transformation pattern of substrate-productpairs. Bioinformatics, 25:i179-i186 (2009).

2.

Shigemizu, D., Araki, M., Okuda, S., Goto, S., and Kanehisa, M.; Extraction and analysis ofchemical modification patterns in drug development. J. Chem. Inf. Model., 49:1122-1129(2009).

3.

Diez, D., Hayes, C. N., Joannin, N., Normark, J., Kanehisa, M., Wahlgren, M., Wheelock, C.
E., and Goto, S.; varDB: a database of antigenic variant sequences - current status and future
prospects. Acta Trop., 114:144-151 (2010).

- 40 -

4.

Hayes, C. N., Diez, D., Joannin, N., Kanehisa, M., Wahlgren, M., Wheelock, C. E., and Goto,
S.; Tools for investigating mechanisms of antigenic variation: new extensions to
varDB. Genome Informatics, 23:46-59 (2009).

5.

Tanaka, M., Moriya, Y., Goto, S., and Kanehisa, M.; Analysis of a lipid biosynthesis protein
family and phospholipid structural variations. Genome Informatics 22:191-201 (2009).

6.

Hashimoto, K., Tokimatsu, T., Kawano, S., Yoshizawa, A. C., Okuda, S., Goto, S., andKanehisa, M.; Comprehensive analysis of glycosyltransferases in eukaryotic genomes forstructural and functional characterization of glycans. Carbohydr. Res., 344:881-887 (2009).

7.

Folkersen, L., Diez, D., Wheelock, C. E., Haeggstrom, J. Z., Goto, S., Eriksson, P. andGabrielsen, A.; GeneRegionScan: a Bioconductor package for probe level analysis of specific,
small regions of the genome. Bioinformatics, 25:1978-1979 (2009).

8.

Kanehisa, M., Goto, S., Furumichi, M., Tanabe, M., and Hirakawa, M.; KEGG for
representation and analysis of molecular networks involving diseases and drugs. Nucleic

Acids Res. 38:D355-D360 (2010).
9.

Takarabe, M., Shigemizu, D., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Characterization andclassification of adverse drug interactions. Genome Informatics 22:167-175 (2009).

10. Wheelock, C. E., Wheelock, A. M., Kawashima, S., Diez, D., Kanehisa, M., van Erk, M.,
Kleemann, R., Haeggstrom, J. Z., and Goto, S.; Systems biology approaches and tools forinvestigating cardiovascular disease. Mol. Biosyst., 5:588-602 (2009).
11. Wheelock, C. E., Goto, S., Yetukuri, L., D'Alexandri, F. L., Klukas, C., Schreiber, F., andOrešič, M.; Bioinformatics strategies for the analysis of lipids. Methods Mol. Biol.,
580:339-368 (2009).
12. Diez, D., Wheelock, A. M., Goto, S., Haeggstrom, J. Z., Paulsson-Berne, G., Hansson, G. K.,
Hedin, U., Gabrielsen, A., and Wheelock, C. E.; The use of network analyses for elucidating
mechanisms in cardiovascular disease. Mol. Biosyst., 6:289-304 (2010).

- 41 -

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

代謝パスウェイにおけるケミカルモジュールの解析（Analysis of Chemical Modules in Metabolic Pathways）
バイオインフォマティクスセンター・生命知識システム

服部 正泰

背景と目的
代謝パスウェイの化学的な特徴を計算機的に解析することを目標として、我々は、酵素反応機構を原子レベルで表記する手法を開発し、得られた知識を KEGG RPAIR データベースとして構築する作業を行って来た。データベース化された情報は、酵素反応機構の予測サーバーE-zyme や、反応パスウィ
ェイ予測システム PathPred の構築などに利用されている。このような高精度の予測システムの構築が出来るようになった一方で、代謝パスウェイそのものの解析、例えば、特徴的な反応パターンの抽出や生物種間での比較などはあまり進んでこなかった。そこで本研究では、代謝パスウェイに見出される特徴的な反応モジュールを、KEGG RPAIR データベースを用いて抽出することを目的とした。特に、代謝パスウェイ経路に沿って化合物構造がどのように変化していくのかを計算機的に解析し、特徴的な反応モジュールや頻出する構造変換パターンを見出すことを試みた。

検討内容
KEGG RPAIR データベースには酵素反応の反応中心の情報があるので、これを用いて化合物構造内での反応中心の位置を網羅的に調べることを行った。特に代謝パスウェイ経路に沿った反応中心の移動度を数値的に解析し、酵素反応機構が、代謝パスウェイに沿ってどのように影響をし合っているのかを考察した。また、特徴的、かつ機能的な部分構造を化合物構造から抽出し、それらが代謝パスウェ
イ上でどう利用されているのかを追跡する手法の開発を行った。

結果と考察
代謝パスウェイに沿った反応中心の解析の結果、ある酵素反応は、直前の酵素反応の近傍の原子に作用する傾向が強いことが見出された。これは、連続する酵素反応メカニズムが、互いに影響を与え合う可能性を示唆するものであり、代謝パスウェイの成り立ちとして、反応を容易には入れ替えることが出来ないような、非常に大きな反応空間から成り立っている可能性を示している。また、機能性部
分構造の解析の結果から、特定の部分構造単位が非常によく使い回され、それらの組み合わせにより、多様な化合物空間が構成されていることが見出された。このような化合物構造と酵素反応メカニズムに関する詳細な知識は、E-zyme や PathPred などの従来の手法の予測率を大幅に改善する可能性がある。また、解析が進んだと思われている代謝パスウェイが、現在なぜこのような「形」になっているのかを解き明かすための手がかりを与えるものであり、今後のさらなる解析が期待される。

参考論文
Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S, and Kanehisa, M.; e-zyme: Predicting potential EC
numbers from the Chemical Transformation Pattern of Substrate-Product Pairs. Bioinformatics,
20, i179-186 (2009).

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平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

酵素反応式からの基質・生成物ペアの自動推定
Automatic assumption of reactant pairs from enzyme reaction formula
京都大学化学研究所

背景と目的

小寺正明

きペア AB-A は部分構造 A を、ペア AB-BC
は部分構造 B を、ペア C-BC は部分構造 C
様々な生物種の体内で触媒される酵素反 をそれぞれ保存しているため結線が引かれる
応は現在 KEGG データベース [1] に登録され が、ペア C-A には引かれない。このことは、ているだけでもおよそ 8,000 反応に達するが、 酵素反応式中で変化した化学結合を同定する
その中で実際に活性が確認された酵素タンパ にあたって、化合物 C と化合物 A の化学構
ク質のアミノ酸配列が報告されているものは 造を比較する必要がないことを示している。
およそ 4,300 に過ぎない。また、メタボロー
現バージョンの E-zyme では、このようム解析技術の進展により、存在の示唆される に酵素反応式を基質・生成物ペアに変換する
酵素反応の数は今後大幅に増加することが予 作業を手作業で行っている。まず、EC 番号想される。これらの酵素反応を触媒する酵素 が既に与えられている既知の酵素反応を基タンパク質やその遺伝子の同定を効率化する 質・化合物ペアに変換し、各々のペアについためには、実験手法の改良はもちろん、情報 て 化 合 物 構 造 比 較 プ ロ グ ラ ム で あ る学的なアプローチによる支援も欠かせないと SIMCOMP [5] を用いて化合物構造アラインメ
考えられる。
ントを行い、得られた結果をさらに手作業で代謝化合物の化学情報とそれを代謝する 精査して反応中心を同定し、RPAIR データベ
酵素タンパク質の配列情報とをつなぐ中心的 ースに教師データセットとして蓄えられたな役割を果たしているものとして、国際生化 [6]。ユーザが E-zyme を使用する際もやはり、学分子生物学連合（IUBMB）の酵素委員会 ユーザ自身が基質・生成物ペアを定義する仕（EC）により管理されている酵素番号（EC 様となっている。
番号）がある。しかし多くの反応は、存在が本研究では、このツールの操作性を向上確認されているものの、様々な理由で EC 番 することを目的として、この「基質・生成物
号が割り当てられないまま残っている。
ペア」を、酵素反応式から自動的に予測する
我々はこれまで、完全または不完全な酵 方法の開発を行った。
素反応式が与えられた時に、その化学構造か
ら EC 番号を予測する方法を開発してきた [2]。 方法と結果
今年度６月にはそれをウェブプログラム「Ezyme」として実装した論文を発表し [3]、ス
まず、KEGG データベースに登録されてウェーデンのストックホルムで開催された国 いた 8,051 反応のうち、左右でバランスの取際学会 ISMB/ECCB 2009 にて口頭発表を行っ れていない反応を除去し 6,778 反応を得た。
た。この研究では予測性能の検討と改良も行 続いて、左右辺どちらか一方でも化合物数がい、既知の反応パターンと EC 番号との関係 5 を上回っていればその反応を除去し、6,637
をただ列記するだけの単純な方法に比べ、予 反応を得た。その中で、左右辺どちらか一方
測精度／カバー率ともに大幅に向上することができた。E-zyme はゲノムネットのウェブサービスとして公開されている [4]。
E-zyme で は 、 「 基 質 ・ 生 成 物 ペ ア（reactant pair ）」という概念を用いている（図 1）。これは「酵素反応式の前後で（水素原子を除く）原子を保存している基質化合物と生成物のペア」という定義で使われており、たとえば 図 1 の右上にある
AB + C = A + BCという酵素反応式は、化合物 AB から化合物
図 1. 基質・生成物ペア
C へ部分構造 B が転移して化合物 A と化合
物 BC を生成する反応を表しており、このと- 43 -

でも化合物数が 1 であれば
（図 1 の右下に相当）、基
質・生成物ペアが自明である
ため本研究は不要と判断し、除去した。最終的に残った
5,117 反応を本研究に用いた。
結果 は RPAIR デ ータ ベー スとの一致度で評価した。
本研究との比較としてまず、ランダムに予想した場合の的中率を以下のように計算した。全 5,117 反応中、左右の化合物の可能な組み合わせは 32,349 ペアであった。その中で RPAIR デ ー タベ ース にて定義されているのは 16,087
ペアだった。そこで、酵素反応式が与えられた場合に16,087 / 32,349 = 0.497 の確率
でランダムに基質・生成物ペ
アを割り当ててみたところ、精度は約 36%であった。
続いて、部分構造フラグメントを用いた方法を以下のように行った。まず、与えられた酵素反応式の左右の辺に含まれる化学構造をそれぞれグラフとして表現したあと、複数の部分グラフに切断し部分構造式として表した（図 2）。このとき、最適な基質・生成物
ペアの選択問題は、左右辺の部分構造式の組
み合わせ最適化問題として定式化することができた。すなわち、左右辺のフラグメントの一致を元に図 3 のようなグラフを形成し、原子の過不足無く結合できるエッジを探索する
ことで、選ばれた最大部分グラフが基質・生成物ペアを、選ばれたフラグメント対が化学
構造アラインメントを表すことができた。実図 2. 部分構造フラグメントへの分解際の探索はバックトラック法を用いて実行し、
約 85%の精度を得た。
結論
本研究では、酵素反応式から基質・生成物ペアを予測する手法を開発することで、EC 番号予想プログラム E-zyme の操作性の向上を試みた。今後は、RPAIR データベースを解析することで反応中心になりやすい原子に重み付けをするなど、予測精度や計算時間の改善を検討することで、実用化につなげる予定である。
文献・URL[1] Kanehisa et al. "KEGG for representation andanalysis of molecular networks involving diseases
and drugs", Nucleic Acid Research, 2010, 38: D355–
D360.
[2] Kotera et al. "Computational assignment of theEC numbers for genomic-scale analysis of enzymatic
reactions". J. Am. Chem. Soc. 2004, 126: 16487-16498.
[3] Yamanishi et al. "E-zyme: predicting potential EC
numbers from the chemical transformation patternof substrate-product pairs". Bioinformatics 2009, 25:
i179-i186.
[4] http://www.genome.jp/tools/e-zyme/[5] Hattori et al. "Development of a chemical structurecomparison method for integrated analysis ofchemical and genomic information in the metabolic
pathways". J. Am. Chem. Soc. 2003, 125, 11853-11865.
[6] Kotera et al. "RPAIR: a reactant-pair database
representing chemical changes in enzymatic
reactions". Genome Informatics, 2004, 15, P062.

図 3. 基質・生成物ペアを探索するための部分構造組み合わせグラフ- 44 -

2009 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー

利用報告書

植物二次代謝産物の生合成経路を反映した分類を行うための化学構造クラスタリング手法の検討
化学研究所附属バイオインフォマティクスセンター
生命知識システム
時松 敏明
１．序論
植物は 20 万以上とも推定される膨大な種類の二次代謝産物を生合成することが知られており、それらの化合物には医薬品のソース、食品や工業原材料として重要なものが多く含まれている。これらの植物二次代謝産物は、その構造や由来生合成経路により分類することが可能である。また、由来生合成経路により分類を行うことは、化合物の生合成経路の予測などを行う上で有用である。
このため、筆者らは化合物フラグメント構造に基づく化学構造のクラスタリング手法について検討した。
２．データと方法
化合物データは、KEGG[1]および KNApSAcK[2]のデータを使用した。全部で 52,947 の化合物構造データを KEGG Chemical Function(KCF)フォーマットに変換した。KCF フォーマットでは、水素を除くすべての原子は KEGG Atom type で記述され、官能基が識別される。
2 つの化合物の類似度は KEGG Atom フィンガープリントの類似度により定義した。化合物はKEGG 分子グラフにより表記した。複数のフラグメント（サブグラフ）は、化合物グラフのうちの1 つないし 2 つのエッジを切断することにより作成した。すべてのフラグメントは KEGG Atom の数により表わされるベクトルとして表記した。2 つの化合物の類似度のスコアは、共通最大フラグ
メントの KEGG Atom の数で定義した。フラグメント作成のための切断手法については、下記の 2
つの方法について検討した。
Method 1：全タイプの結合の切断
フラグメントベクトルの作成の際に、水素を除くすべての化学結合の切断をおこなう。
Method 2:ヘテロ結合のみを切断したのち、アセタール・ケタールを含むフラグメントの除去
フラグメントベクトルの作成の際に、水素を除くヘテロ結合のみを切断対象にした。その後、アセタール・ケタールを含むフラグメントを修飾糖を含むフラグメントと判断し、クラスタリングの対象から除去した。
化合物は、Method 1 か Method 2 で計算した類似度の値をもとに階層的クラスタリングを行った。
階層的クラスタリングの手法としては、KEGG OC（オーソログクラスター）の計算に用いられたのと同じ方法である、隣接プロファイルに基づく準クリークを探索する手法を用いた(unpublished)。
クラスタリングの計算結果と化合物分類との対応について検討を行うために、今回イソベンジルキ
ノリンアルカロイドのいくつかのサブグループのクラスタリング結果について検討をした。

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３．結果と考察
本研究において、筆者らは 50,000 以上の化合物について全対全の構造比較を行うことができた。2 つのフラグメント作成手法の結果をみると、代謝産物グループに基づいて類似度を計算しうる可能性が見出された。Figure 1 にベンジルイソキノリンアルカロ
イドのなかのいくつかのサブグループにおけるクラスタリングの結果を示す。ベンジルイソキノリンアルカロイドの今回結果を示したグループの中には、モルヒネやベルベリンなどの医薬として重要な生理活性化合物を含んでいる。
これらのベンジルイソキノリンアルカロイドの結果をみると、どちらの方法でもさらなる条件の検討が必要ではあるが Method
2 のフラグメント作成方法のほうが化合物分類に即したクラスタを形成できていると判断できた。クラスタリングのためのフラグ
メント作製法の妥当性の検討と今後の改良のためには、今後他の化合物群についても網羅的かつ詳細な検討が必要である。
今回のクラスタリング手法においては、フラグメントを取捨す
る閾値の設定も重要である。原子数の閾値が 30 では、ほとんどの化合物でクラスタを得るには大きすぎ、閾値を 20 に下げることによりクラスタの取得についてかなり改善されることが確認できた。計切断部位をヘテロ結合のみとし、植物二次代謝産物に多く存在する修飾糖を除くためにアセタールもしくはケタールを含むフラグメントを除去することにより、計算量を削減することができ閾値を 15 まで下げることが可能になった。このことにより、たとえば、セスキテルペンのようなより小さな代謝産物グ
ループについて網羅的にクラスタリングが可能になることが期待できる。イソベンジルキノリンアルカロイドの例では、モルヒ
ネアルカロイドのクラスタにおいて、閾値が 15 になることによりクラスタの形成が改善されることが確認できた。
今後、クラスタリング手法を目的に対して実用性のあるものとするためには、今回の結果をもとにフラグメントの作製法やクラスタリング手法についてさらなる改善が必要である。

M 1-2 0

M 2-1 5

M 2-2 0

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M 2-3 0Morphine alkaloids

O
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Protoberberine alkaloids

N+

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Protoberberine alkaloids(Tetrahydroxyprotoberberine
aklaloids)

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#4804
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Figure 1. ベンジルイソキノリンアルカ
ロイドのいくつかのサブグループのクラスタリング結果
M1-20; Method 1, 閾値=20 原子,M2-15; Method 2, 閾値=15 原子,M2-20; Method 2, 閾値=20 原子,M2-30; Method 2, 閾値=30 原子,

本研究の概要は、GIW2009 においてポスター発表を行った[3]。
References[1] Kanehisa, M., et al.; KEGG for linking genomes to life and the environment. Nucleic Acids Res. 36,
D480-D484 (2008). http://www.genome.jp/kegg/[2] Shinbo,Y. et al., (2006) “KNApSAcK: A Comprehensive Species-Metabolite Relationship Database”,
Biotechnology
inAgriculture
andForestry,
57
Plant
Metabolomics,
165-181.
http://kanaya.naist.jp/KNApSAcK/[3] Tokimatsu,T. et al. (2009) “Structural clustering of plant secondary metabolite to estimate compoundclasses reflecting their biosynthetic pathway”, GIW2009, Poster P137, Yokohama, December 14-16, 2009.

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平成 21 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー
利用報告書	
 真核生物ゲノムの多様性とリン脂質分子種の関連解析	
 Analysis of a lipid biosynthesis protein family and phospholipid structural variations	
 京都大学バイオインフォマティクスセンター	  田中道廣	 [背景と目的]	
 
生体膜は細胞や細胞内小器官と外界を隔てる構造体である。生体膜表面では多くの受容体や抗原提示分子が散在しており、細胞間相互作用の場を提供している。生体膜を構成している分子である脂肪酸やリン脂質は、細胞膜受容体に作用するシグ
ナル分子(脂質メディエーターと呼称)としても機能して神経系、免疫系、循環器系
そして発生系などの恒常的な機能維持に重要な役割を果たしている。
	
  細胞質で合成された脂肪酸は、リン脂質に結合し生体膜に取り込まれる（de novo
経路と呼称）が、その後グリセロール骨格の sn-2 位に特異的な脂肪酸の置換がおこる。生体膜グリセロリン脂質に結合している２本の脂肪酸は、飽和またはモノ不飽
和脂肪酸は sn-1 位, 高度不飽和脂肪酸は sn-2 位という非対称な構造を有している。
この非対称性を作る分子機構（リモデリング経路）の存在は 50 年前に報告されていたが、酵素配列の同定には至っていなかっが、近年、２つの配列ファミリー
1-acylglycerol-3-acyltransferase(AGPAT)と Membrane bound O-acyltransferase(MBOAT)からリモデリング経路で働く酵素配列が多数同定された。ただし、こうした報告はマウスおよびヒトなど限定された生物種であり、真核生物での脂肪酸種の非対称性
分布とその細胞機能への影響については網羅的な解析は行われていない。生物知識に存在する生物種の偏りを解消する手段としてバイオインフォマティクスは有用な選択肢の一つである。すでに、橋本らは生物種毎に合成可能な不飽和脂肪酸の構造予測研究を報告している。
	
  本研究では、リン脂質に取り込まれる脂肪酸を予測することを目的とした。具体的には、グリセロリン脂質合成時に高度不飽和脂肪酸を取り込む リモデリング経路とそこではたらくアシル基転移酵素に注目し、真核生物 89 種についてその分布
を調べた。

	
 
[結果と考察]	
 	  PSI-BLAST により真核生物 89 種のゲノムから各々の酵素ファミリーを探索した。
次にクラスタリング解析により偽陽性配列を取り除き候補配列を収集した。候補配列は基質特異性毎に９つの配列サブグループに分類した。脂質メディエーターの前- 47 -

駆体である多価不飽和脂肪酸の生体膜への取り込みの予測からは多価不飽和脂肪
酸の取り込み能力が動物系統で保存されていることを示した。系統解析からは、酵素ファミリーLPLAT で配列数の増加がみつかった。この配列数の増加は動物系統屁
の分岐の直後と脊索動物への分岐の直後に集中していた。動物系統での重複により獲得された酵素サブファミリーはアラキドン酸特異性を有していること、アラキドン酸が炎症反応の開始を制御する脂質メディエーターの前駆体であること、自然免疫の獲得が動物系統への分岐の直後に起こっていることなどから、この重複により炎症反応系の展開に寄与していた可能性がある。また脊索動物への分岐の直後に獲得された酵素サブファミリーの基質特異性は極性基ならびにアシル基の対して非常に幅広い分子種を認識するものであった。脊索動物では脳神経系のシグナル伝達が発達したこと、脂質メディエーターの中に神経でのシグナル伝達を担っているものがいること、組織毎にリン脂質分子種などに違いがあることなどから、この重複は組織毎のシグナル伝達系の展開に寄与していた可能性が示唆された。

[展望]
多価不飽和脂肪酸を特異的にリン脂質へ結合するアシル基転移酵素の配列ファミリーを再分類した。その結果から、真核生物系統から多数のオーソログおよびホ
モログ配列が見つかった。オーソログ配列については系統解析から機能推定が可能あるが、ホモログ配列の多くは動物系統を除く系統について顕著であり、これらと動物系統のオーソログ関係を同定することは難しい。したがってこうした遺伝子の機能推定法としては、配列情報以外の情報を使った機能推定が有効であると考えられる。配列情報を使わない遺伝子の予測法は先行研究で多数の報告があり、これらを適用することで、ホモログ配列からのさらなる絞り込みも可能になると考えられ
る。	
  	
  	
  	
  	
  	
 
次に、脂質メディエーターによるシグナル伝達系とゲノムの多様性の関連を明らかにするためには、さらに２つの酵素ファミリー群の解析が必要と考える。一つは前駆体から脂質メディエーター合成にいたる酵素ファミリー、もう一つは脂質メディ
エーター受容体である。これらの酵素ファミリーも今回のアシル基転移酵素と同様にその実験結果は高等生物種に限定されている。したがってこうした酵素ファミリーについても生物系統毎にその多様性を調べて、酵素ファミリー間で比較解析する
ことにより、脂質メディエーターが担っているシグナル伝達系の真核生物系統での利用および多様性についてさらに理解が進むと期待される。	
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平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ペプチドバリエーションによる
ヒト免疫系の抗原認識機構と自己免疫疾患の関連の解析
Autoimmune diseases and peptide variations
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

本多渉

（概要）
ヒトの細胞に発現している抗原提示分子である HLA( Human Leukocyte Antigen)は、自己・非自己の両方のタンパク質断片を T リンパ球に提示することで、免疫系の非自己排除における役割を果たしている。本論文では、この HLA 分子が提示する長さのペプチド断片
は自己・非自己を弁別するのに適した長さであることを示し、更に自己・非自己の境界に存在するペプチド断片が自己免疫疾患を引き起こす可能性があることを示した。本研究においては、現在 KEGG データベースに登録されている範囲で、ヒトにおける全タンパク質とヒトに感染することが知られている全ウイルスの全タンパク質を用いた。これら全タン
パク質から長さ 4~10 残基のあらゆるペプチド断片のバリエーションをそれぞれ抽出し、比較した。その結果、ヒトとウイルスのペプチドバリエーションは 8 残基以上の長さで全く異なっていることを示した。HLA class I に結合するペプチドは 8~10 残基であることを考えると、この結果は、HLA 分子が自己・非自己を識別するのに必要最低限の長さのペプチ
ドを提示することでその機能を達成していることを示している。このペプチドの長さは、適応免疫系が出現してくる脊椎動物以降のバリエーションの変化と相関することを示唆する結果を得た。また 8~10 残基の長さにおいてもわずかながらヒトとウイルスで共有しているペプチドが存在しているが、この断片が自己免疫疾患において認識されるタンパク質の中に見出される確率が有意に高いということが分かった。このことは自己免疫疾患と免疫系の認識における境界が関連していることを示唆するものである。今回の結果は、治療が困難であると言われている自己免疫疾患のための新たな創薬の研究にもつながるものであり、非常に有用であると思われる。
（方法）
本研究の解析ではヒトに感染するウイルスの配列データとして KEGG VGENOME から
634 種のウイルスを選択した。またヒトを含むその他の生物種の配列データは KEGG
GENES のデータを用いた。自己抗原の配列データ 189 を、KEGG GENES、OMIM 等から蓄積した。
（結果と 考察）- 49 -

ヒトに感染する 521 種のウイルスが持つ全てのタンパク質から、長さ 4~10 残基のペプチ
ド断片を抽出した結果が下図１である。この図では例えばアミノ酸 4 残基では 204 パターンが理論的に存在することになるが、そのうちウイルスの中に見出されるパターンのほぼ100%が、ヒトタンパク質の中にも見出されるということを示している。5 残基より長くなるとウイルス中に存在するパターンはヒトとは異なるものが急激に増えてゆき、8~10 残基の長さになるとヒトとはほぼ完全に異なっていることが分かる。ウイルスのタンパク質をT-lymphocyte に提示する HLA class I 分子に結合するペプチドの長さが 8~10 であるいう
ことは、HLA class I 分子が自己と非自己を識別するのに必要最低限の長さのものを提示する構造を持っていることを示している。一方、ヒト、ウイルスそれぞれのアミノ酸組成を固定した上でランダムに配列を生成し、そのオーバーラップの数と比較しても、統計的に有意に多くのペプチドが共通であるという結果を得た。

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図１ ウ イル ス中 のヒトと の共通ペ プ チ ド の割合
ヒトに感染するウイルスのもつペプチドは長さ 8 残基以上になるとほぼ 99.9%がヒトと異なることを示したが、逆に言えば 0.01%のウイルスペプチドはヒトと完全に共通のもの
であると考えられる。すなわちその共通ペプチドが HLA 分子によって提示された場合それが自己のものであるのかウイルスのものであるのか区別がつかないことを意味する。このようなペプチドを含むタンパク質のうち 82 個が、自己免疫疾患においてターゲットになっているものの配列上に存在していることが分かった。この例が下表である。

自己免疫疾患名
悪性貧血
自己免疫型肝炎
CREST 症候群

自己抗原
H+K+ ATPase
Cytochrome P450
Centromere proteins

全身性エリテマトーデス

Histone, snRNPs,
RNA polymerase- 50 -

共通ペプチドEEEEAEEEARVTPDPTRPEEEEEGEGE
DEEEEEDEEPAAAPPPPPGEMERDCLI

全身性硬皮症

DNA topoisomerase I

リウマチ熱

Myosinインシュリン抵抗型糖尿病
尋常性天疱瘡

Insulin receptor
Cadherin

グッドパスチャー症候群
Graves 病

Type IV collagen
Thyroid hormone receptor

PPPPPLLPLAPAAPAAPAGGRGGGGGG
GGKDAASPR
DAASPRYIFLDSKSLKLINRIIHRDVKSFGVVLWEI
GGGTGGGGGAVAAVAAAGGAVGPAGPPSKSRSRSRS

表 自 己抗原 と共通 ペ プチ ド

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図2

ユニー クペプ チドと 共通ペ プチド のマン ハッタン 距離

これらの共通ペプチドがどの程度特殊なのかを調べるために、ウイルスもしくはヒトにユニークな- 51 -

ペプチドと共通ペプチドとのマンハッタン距離を計算した。その結果が図 2 である。
各生物にユニークなペプチド各々について、すべての共通ペプチドとの距離を計算し、その最小値を共通ペプチドからの距離とした（各グラフ左上）。図 2 に示されている通り、距離は 1 から 6 までに分布した。赤いドットがウイルスにユニークなペプチド、青いドットがヒトにユニークなペプチドである。図 2 から分かるように、距離が短い、すなわち共通ペプチドに似ているのはウイルスであるのに対し、距離が遠い、すなわち類似度が低いペプチドはヒトに多いということがわかる。
この結果から、ヒトはウイルスとはことなる配列になる方に淘汰がかかり、ウイルスの配列はホストに似たものになるように進化していくのではないかということが考えられる。
本研究では、ヒトに感染するウイルスとその宿主であるヒトについてそのペプチドバリ
エーションを調べることで、細胞性免疫分子の抗原認識機構がアミノ酸配列の進化と相関のある一般的な性質を利用した適切なものであることを示した。またこれらの認識機構によって識別するのが困難である「曖昧な自己」が、自己免疫疾患の原因となり得る危険性を持つことを明らかにした。
免疫系は本質的に非自己を知っているのではなく、自己を知ることでそれ以外を非自己と定義している。この非自己を定義するための自己とは、胸腺で提示されるペプチド断片と HLA の複合体のことである。HLA は個体ごとに共通であるのでペプチド断片が自己であるということになる。しかしながら HLA は多型に富み、各個体の HLA 分子が提示できるペプチド分子は異なるので、個体ごとに自己が定義される。このメカニズムのもつ本質的な問題点は、何れの個体においても曖昧な自己が存在しうるということである。なぜな
ら自己の定義に必要な自己ペプチドのみしか提示できなければウイルスを認知できないし、
ウイルスペプチドしか提示できなければ自己の定義が浅薄になる。従ってその両方をある程度提示しなければならないが、それはペプチドバリエーションの共通部分を提示する可能性を高めることになるからである。このことは免疫系の認識能力の限界と関連していると思われる。
進化の過程で出現した適応免疫系の認識機構によって多くの病原体を排除することが可能になったが、その代償として、このシステムが内包する矛盾が自己免疫疾患を引き起こしていると考えられる。複数の自己免疫疾患を分類するのが困難なのは、そのメカニズムが明らかになっていないこともその原因であるが、システムが持つ矛盾に起因しているからではないかと考える。
自己免疫疾患の症状は重篤であり、移植免疫にも関連していることから医学的にも重要なものである。従って進化の観点から免疫系の認識メカニズムの特性を明らかにし、疾患の治療法を考案することは非常に重要であるといえる。本研究によって示された、曖昧な
自己と疾患の関係をさらに解析することで、有用な結果が得られるであろう。

- 52 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

構造類似性計算に基づく生薬の成分のキャラクタリゼーション
Structural similarity-based approach to characterize crude drug components
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

1

武藤

愛

Introduction

Crude drugs are natural and unrefined substances used for cure of various diseases or improvementof nutritional status for human or animals. Various crude drugs have been used as folk remedies in theworld, and many of top-selling drugs today are derived from such traditional remedies. Natural
products are supposed to continue to be valuable sources for drug development, however, themechanism of their drug-efficacy is still unclear for many crude drugs. One of the difficulties to
elucidate the mechanism comes from synergy of components. Synergistic interactions are
documented for constituents within a total extract of a single herb, and there have been reports of thetotal contents of an herbal product showing a significantly better effect than an equivalent dose of asingle isolated active ingredient. The first step to elucidate the synergistic effect is to characterizeeach component of crude drugs.
In this study, we show a new approach to characterize crude drug components. Our method isbased on the assumption that two chemical compounds of similar chemical structure have similar activity
in vivo, and uses structural similarity between crude drug component and approved drug forcharacterization.

2

Methods and Results

We used KEGG DRUG database (version 51.0 + update 2009/09/01). KEGG DRUG contains
9,079 drug information including all prescription drugs in Japan, all OTC (Over The Counter) drugs inJapan, most prescription drugs in USA, and many prescription drugs in Europe. 7,068 of them arewith molecular structure and 278 are crude drugs. 202 of the crude drug entries have components
information and most of the entries have descriptions of drug efficacy.
For each component of crude drugs, the structure similarity score with molecular structure of eachapproved drug was calculated using SIMCOMP, which compares two chemical structures ofcompounds using graph methods. According to these similarity scores, we obtained identical or very
similar approved drugs. We determined SIMCOMP score (Tanimoto coefficient) = 0.7 for threshold.
Then, we extracted the most similar approved drug for each component of crude drugs, and finally, we
surveyed and compared their efficacy.
As a result of structure similarity calculation, we obtained the drugs whose structures are very similar tocomponents of crude drugs. 161 of 202 crude drugs had at least one component that matched with any ofapproved drugs. For 58 crude drugs of them that has matched component, the efficacy also matched withthe approved drugs and 25 of them had structurally identical components with matched drugs (Table 1),
while 103 crude drugs showed no relationship with the efficacy of matched drugs.
Here we show an example of a crude drug and Table 1
matched approved drugs. Phellodendron bark, a Total number of crude drugs
202
bitter stomachic and antidiarrheal crude drug,
100% match with a drug of same efficacy
25
includes seven components.
Six of them matched
>70%
match
with
a
drug
of
same
efficacy
33
with approved drugs (Fig.1). Three of them are19very similar each other, and each of them matched <70% match with a drug of same efficacy
103with berberine; one of well-known antidiarrheal >70% match with a drug of different efficacy- 53 -

drugs. Because chemical compounds of similar structure tend to have similar activity in vivo, it ispossible that not only 100% matched compounds, but also the other similar compounds have the sameantidiarrheal activity. Two of the other components are also similar each other, and both of them matchedwith glaucine; an antitussive drug.
The other component; campesterol, matched with anantihyperlipidemic drug: beta-sitosterol. Each of the components matched with approved drug with ahigh similarity score. From the efficacy of similar drugs, we can guess the role of each component ina crude drug.

Components

Berberine

ScoresMatched drugs

Drug efficacy

1.0

0.97
Antidiarrheal

Jateorrhizine
Berberine

Palmatine

0.93

0.84
Magnoflorine

Antitussive

0.84

Glaucine

Phellodendrine

Antihyperlipidemic

0.97
beta-Sitosterol

Campesterol

0.61

Obakunone

Bufogenin

Fig. 1 Components of Phellodendron bark and similar Drugs- 54 -

3

Discussions

After the calculation of
structure
search,many
components of crude drugs were
found to be identical withapproved drugs.
Naturalproducts have been valuable
sources for drug development
for a long time, therefore mostof matched drugs are supposed
to be derived from the relevant
crude drugs. On the other hand,
we also obtained the componentsthat didn’t match with any drug.
Such components can be seed
compounds of new drug
development.
In addition, it was found that
80% of crude drugs contain a setof similar components. This
new insight can be a clue toconsider the synergistic effectsof crude drugs. In some casesof antibiotic administration, an
administration of multiple drugs
with a little diversity may bringbetter effects for prevention of
drug resistance than single drug.
Recently, new strategy to finddrug seeds is awaited because
development of new drugs isbeing stalled year by year. To
consider synergy effects of
mixed drug compounds will give
us a new insight into drug
efficacy.

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
薬物相互作用についての解析
Analysis of Drug Interaction
京都大学バイオインフォマティクスセンター

財部 将孝

背景と目的

今日、国内では１万を超える種類の医療用医薬品が販売・使用され、一つ一つの医薬品について正しい知識・情報を把握することはより難しくなっている。また医療技術の発展に伴い薬物治療が多様化・複雑化し、２種類以上の医薬品が同時に投与されることが多くなっており、その組
み合わせも膨大な数に上る。医薬品を併用する機会が増えるにつれ有害な相互作用が引き起こされる可能性が高くなるため、個別の薬理作用や副作用だけでなく、それぞれの組み合わせによる相互作用についても正しい情報を獲得することが重要となっている。
複数の薬物を併用した場合に薬効の減弱あるいは増強、または新たな副作用が発現することがある。このような有害な薬物相互作用のうち既知のものは医薬品添付文書に記載されている。
そこで本研究では医療用医薬品添付文書より相互作用データを抽出し、特徴的な相互作用パター
ンを分類・整理することで体系的な知見を獲得することで医療従事者以外への専門知識の提供を可能にすることを目的とした。
検討内容

まず JAPIC 医薬品添付文書データベースから薬物相互作用情報を抽出した。さらに ATC 分類
を用いて薬物のグループ化を行い、薬物相互作用を薬物グループ間の相互作用として表した。今回の解析では ATC 分類の第３階層(治療法・薬学的特徴)、第４階層(治療法・化学・薬学的特徴)
および第５階層（類似化学構造）を用いて分類した薬物グループを使用し得られた相互作用デー
タを基にして薬物間相互作用ネットワークの構築を行った。代謝酵素情報や標的分子情報を用いて相互作用の特徴付けを行い分類し、それら代謝酵素と標的分子情報によって特徴付けられなかったその他の相互作用については、相互作用ネットワーク情報を利用して薬物グループによる特徴的な相互作用パターンの抽出を行った。
結果

化合物レベル（D 番号）で 64466 組の相互作用数を抽出し、さらに ATC 分類の第５階層から第３階層でそれぞれ 34101 組 、7961 組、3353 組にまとめることができた。相互作用のタイプとして第１に代謝酵素が作用機序として関わるものについて探索し、その多くが CYP3A4 を介するものと特徴付けられた。このような相互作用は薬物代謝に影響し薬効の増減を引き起こす事がすでによく知られている。第２のタイプとして標的分子について解析を進め、同じ分子または分子ファミリーを標的とするもの、シグナル伝達経路等の同じ経路上で繋がっている分子を標的とする相互作用を探索し、結果として GPCR やイオンチャネル等に関わる特徴的な相互作用が同定された。これらは対象の分子もしくは同じ経路上での協力作用等によって薬効に影響を与えるこ- 55 -

とが考えられる。さらに第３のタイプとして ATC 分類の階層毎に薬物グループ間で多くの相互作用が報告されているものについて抽出を行った。その結果、副腎皮質ステロイド（D07A）と低許
容値の利尿薬（C03A、C03B）や筋弛緩薬（M03A）とアミノグリコシド系抗菌薬（J01G）等多くのパターンが得られ、薬物グループの特徴（薬効・化学構造等）と医薬品添付文書による作用機序との高い関連性も確認された。
考察

今回の解析により薬物の階層的なグループ毎に特徴的な相互作用パターンがデータベース化され、個々の医薬品添付文書には必ずしも記載されていない情報を提供できることが確認された。
このように薬物相互作用の知識を蓄積・分類・整理し利用できるようにすることは、医療用医薬品だけでなく一般用医薬品、さらには健康食品等との飲み合わせについても、副作用の予見と回避に向けて有用であると考える。
発表論文
Takarabe, M., Shigemizu, D., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Characterization andclassification of adverse drug interactions. Genome Informatics 22, 167-175 (2009).

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平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

マイクロアレイによる糖鎖構造の解析
Prediction of glycan structures from gene expression data
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

菅 秋次

背景と目的
糖鎖は固体発生や免疫、感染、癌の転移など、生命にとって重要な局面に深く関与していることが知られており、DNA、タンパク質に続く第３の生命鎖として注目されている。そのため、
DNA やタンパク質と同様に、糖鎖の単糖配列や全体構造から機能を予測することは非常に重要である。しかしながら、DNA やタンパク質の線形で表現できる構造とは違い、糖鎖構造には分岐構造が存在し、さらに単糖残基間の結合も一定の結合を形成していない。このような糖鎖構造の複雑さは、その解析を困難なものとしている。
KEGG GLYCAN データベースでは、これまで報告されてきた糖鎖構造の情報と、糖転移酵素の触媒情報が蓄積されており、糖鎖構造を計算機科学の観点から解析する上で強力な情報資源を提供しており、糖鎖インフォマティクス研究を行う基盤は整いつつある。糖鎖が基質特異性の異なる複数の糖転移酵素の組み合わせによって、多様な糖鎖が形成されることから、細胞内の糖転移酵素の発現状態がわかれば、KEGG GLYCAN の情報資源を利用することで、細胞内で合成され得る糖鎖構造を知ることができると考えられる。そこで本研究では、マイクロアレイデータから得られる糖転移酵素の発現情報から、個々の細胞で合成される糖鎖構造を予測する方法論及び、糖鎖の構造予測ウェブサーバーの構築を目的とした。
検討内容
Kawano ら（Bioinformatics, 2005）によって提案された糖鎖構造予測法（以後、「従来法」と記述）を改良している。従来法では、糖鎖構造の Probability Score として糖転移酵素の共発現性を示す指標「共起性スコア」を基にしていた。しかしながら、共起性スコアは計算が煩雑なため、これを基に計算された最終的な Probability Score の解釈が難しく、改良を困難にしていた。そこで今後の改良を見据え、共起性スコアを撤廃し、新たな Probability Score を「その構造に必要な全糖転移酵素の平均発現値」とした。実際のマイクロアレイデータをインプットデータとし、従来法と提案法の予測結果を比較した。
次に、本手法で予測結果に使われる構造データは KEGG GLYCAN の構造データベースに依存しており、データベースに登録されていない糖鎖構造を予測することが難しい。これを解決するには理論的に合成可能な構造データを増やす必要がある。昨年、新たに定義し直した糖転移酵素の基質特異性を基に、理論的に合成可能な構造を作成している。
結果と考察
実際のマイクロアレイデータをインプットデータとして予測した結果、従来法よりも提案法の法が発現変化を的確に表現できることが確かめられた。ただし、構造データを改良することにより、さらなる精密な評価が必要と考えられる。
この結果を受け、理論的に糖転移酵素を単純に反応させるシミュレーションを行ったが、基質特異性の定義がゆるく、無数の糖鎖構造が合成される結果を得た。実際の糖鎖構造は非常に限定的な構造をとっていることから、より限定的な構造がシミュレーションされるような工夫が必要と考えられる。

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平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析
Comprehensive analysis of polyketide synthase families
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

清水祐吾

背景と目的
ポリケチドはバクテリアや菌類、植物によって産生される天然化合物類で多様な生物学的活性や薬理学的性質を持っており、臨床的に重要な多くの薬品を含むことが知られている。ポリケチドはポリケチド合成酵素(PKS)と呼ばれるマルチドメイン酵素によって合成される。PKS はその反応様式によって大きく分けてタイプ I, II, III の 3 種類に分類が行われており、これらの一部では PKS の配列ドメインと合成される化合物の構造との関連の研究がおこなわれている。しかしながらそれらの研究はタイプ、生物種などが特定のものに限定されたものとなっていることから本研究では 3 種のタイプ全てについて多様な生物種における PKS の網羅的な解析を行うことを目的とした。
検討内容と結果
まず、1100 以上の生物種の遺伝子情報を含む KEGG GENES データベースの Definition に対して、
polyketide synhase および PKS をキーワードとした検索を行い PKS を取得した。次に、得られた各
PKS に対し GENES 全体を対象に BLAST 検索(閾値 e-value<0.001)を行い、PKS 様タンパク質を取得した。さらに得られた PKS 様タンパク質に対して 2 種類の距離を用いて階層的クラスタリング(群平 均 法 ) を 行 っ た 。 1 つ 目 の 距 離 は 、 1000 / (Smith-Waterman ス コ ア ) を 用 い て 行 っ た 。
Smith-Waterman スコアは 2 配列間の配列類似度を表すスコアで、KEGG SSDB より取得した。クラスタリングの結果、既知のタイプ II, III PKS はそれぞれ比較的小さなクラスターにまとまったのに対し、既知のタイプ I PKS のものは広範囲のクラスターに含まれた。また、全てのタイプの PKSが含まれるクラスターも存在した。2 つ目の距離は各タンパク質が持つドメインの有無(Pfam データ
ベースに対して HMMER を用いて取得、閾値 e-value<0.001)の Tanimoto 係数を 1 から引いたものを用いた。これによりドメイン構成の似たものが同じクラスターに入ると期待され、その結果、既知のタイプ I, II, III はそれぞれ独立したクラスターに分かれた。また、PKS とは無関係と思われるがPKS と配列類似度があるタンパク類も独立したクラスターとなった。
考察
Smith-Waterman スコアを用いたクラスタリングでは各タイプを区別することは困難であるが、ドメインの有無を用いたクラスタリングでは各タイプの区別が可能であると言える。このことから PKSのタイプを区別する際には配列全体の類似性よりも配列の局所的な類似性が重要であると考えられる。
また、これを用いることによって未知のタイプの PKS のタイプを予測することも可能になるのではな
いかと考えられる。

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平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
内温性生物と外温性生物に関するバイオインフォマティクス解析
A bioinformatics analysis on endothermic and ectothermic organisms
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター

生命知識システム

水谷紗弥佳

背景と目的
生物の内温性は、代謝から生じる熱によって体温を環境温度より高く保つ能力であるが、これは哺乳類、鳥類などの恒温生物をはじめ、魚類、昆虫、植物などの組織の一部にも見られる。我々は、このような熱生産を可能にしている分子メカニズムを解明することを目標としている。サイズの小さい哺乳類では、産熱に特化した組織として褐色脂肪細胞の存在が知られているが、その高い熱生産は細胞特異的に発現する uncoupling protein 1 (UCP1) というミトコンドリア内膜チャネルの働きによるものであることが知られている。UCP1 のプロモーターには核内受容体である peroxisome
proliferator-activated recaptorγ(PPARγ) や thyroid hormone receptor (TR) などの結合領域が存在することが知られており、UCP1 がこれらの転写因子によって転写制御されることがわかっている。
近年、マウスを使った実験から、低温暴露により褐色脂肪細胞で PPARγ、TR の coactivator である
PGC1 によって UCP1 の発現が増加することが示された (Lowell and Spiegelman, 2000)。一般に、核内受容体は、そのスーパーファミリーの多くが脂質代謝に関連しているといわれ、脊椎動物では PPAR
ファミリーも脂肪細胞分化、脂質輸送、脂質代謝などエネルギー代謝に関わる酵素の遺伝子発現を制御していることが知られているが、我々は、この機構が生物の高い熱生産にどのように寄与しているのかを解明することを目指した。
結果
核内受容体による脂質代謝関連遺伝子の転写調節が実験的に証明されているのはヒト、マウス、ラットなど一部の哺乳類に限られる。我々はまず、PPAR 核内受容体のターゲット遺伝子が様々な真核生物
種間でどのように保存されているのか調べた。Table 1 は、ヒト、マウス、ラットで PPAR ファミリーにより転写制御が実験的に確認されている遺伝子について、真核生物でのオーソログの存在を挙げたものである。そのような遺伝子には、哺乳類にのみ存在するもの、脊椎動物にのみ存在しているもの、また真核生物全体に広く保存されているものがあることが分かった。

Table 1.
関連機能

真核生物に広く存在

脊椎動物にのみ存在

哺乳類にのみ存在

Fatty acid

ACOX1/ACOX3EHHADH, ACADL*CYP4A11/22

oxidation

ACADM, CPT1B, CPT2+

ACAA1*, CPT1A*

Lipid transport

APOA1, PLTP

APOA2, APOA3,
APOA5 (also in chicken)- 59 -

Table 1 continued.
関連機能

真核生物に広く存在

脊椎動物にのみ存在

Lipogenesis

SCD/SCD5

FADS2

Cholesterol

CYP7A1, CYP8B1,

metabolism

NR1H3

Fatty acid

DBI

FABP1, FABP3, CD36

transport

ACSL1/3/4/5/6

SLC27A1, SLC27A4*

哺乳類にのみ存在

OLR1

LPL*
(Adipocyte

ANGPTL4, FABP4

differentiation)

SORBS1, PLIN1
ADIPOQ, MMP1

(Cell survival)

ILK, PDPK1+(Gluconeogenesis)

GK/GK2, PCK1/2+(Ubiquitination)

UBC

AQP7

( ) pathways in which the genes are indirectly involved.
+ 動物にのみ存在* 一部の無脊椎動物にも存在する
考察と今後の展望
PPAR ファミリーが転写制御する遺伝子のうち真核生物に広く存在するものは、それが関連するパスウ
ェイにおいて最も基本的な役割を担っていると考えられる。一方、脊椎動物にのみ存在するもの及び哺乳類にのみ存在するものは、その存在によって関連パスウェイにより複雑な調節機能を与えるとともに、それによる最終生産物の生産率に大きな影響を持っているのではないかと考える事が出来る。
それはどのような機構によるものであろうかを核内受容体の種間分布と照らし合わせて考えたいと思う。そのために、核内受容体とそのターゲット遺伝子のデータを探し、核内受容体の系統樹とそれが転写調節する遺伝子群の進化系統に関係があるかを見る。
参考論文
Bradford Lowell and Bruce M. Spiegelman. Towards a molecular understanding of adaptive
thermogenesis. Nature, 404:652-660, 2000.

- 60 -

平成

21

年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

抗原変異性タンパク遺伝子ファミリーの組み換えネットワークの検出と解析
Detection and analysis of gene conversion networks in antigenic variant gene families
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

平糠和志

背景と目的
ヒトや家畜を宿主とする病原体（ウィルス・バクテリア・原虫）の集団発生は、社会上深刻な問題をもたらす可能性がある。ウィルスや一部のバクテリアでは突発的な集団発生があっても、獲得免疫
やワクチンの開発により慢性的な伝播に繋がることは少ないが、獲得免疫や従来のワクチン法では対応出来ない種も存在し、未だに途上国では風土病として根強く残っているものがある。その原因の一
つとしてこれらの種は抗原変異性タンパク遺伝子のセットをゲノム上に持っており、主に膜タンパクとして発現し抗原認識の対象となるが、世代ごとに異なる配列バリエーションを持った遺伝子を発現することにより巧みに免疫を回避し、継続的な増殖・二次感染を可能としている。メカニズムは複雑で未だに不明な部分も多いが、大きく分けて発現制御と変異発生の２つの側面に注目している。
前者は抗原変異性タンパク遺伝子セットの中から世代ごとに 1 種類のみ発現(mutually exclusive
expression)する現象で、expression site への組換え、ヒストン修飾によるクロマチン構造変化や iRNAの介入と多岐に渡っている。一方、限られた遺伝子セットから十分なバリエーションを生じるための能動的な変異発生機構を論じているのが後者である。これはランダムに起こる塩基置換のみでは免疫回避をするために十分なバリエーション発生を説明することが難しく、実際に異株間だけでなく同株内での比較からも抗原部位においては通常の進化速度による尺度では測れないほど変異していることがわかっている。
能動的な変異発生機構としては組換えが使われていると考えられる。生物一般的には組み換え現象
は DNA 修復の際に重要な働きをし、相同染色体間で起こる相同組換え(HR)と、相同配列に依存せずに 起 こ る 非 相 同 組 換 え (NHEJ) に 分 け ら れ る 。 ま た 異 な る 座 位 間 で 起 こ る 組 換 え を ectopic
recombination と呼び、さらに組換えの様式として交叉(crossing over)と遺伝子変換(gene conversion)に分けられる。寄生生物の抗原変異発生の原動力としては ectopic recombination による geneconversion が有力な説であるが、その全体像は未だに明確ではない。組換え自体は他に免疫抗体の生産等の重要な生命現象にも関わっており、それに特化した組換え関連酵素(リコンビナーゼ)が働いていると考えられる。そのためこれらの遺伝子の多様化や進化過程を調べることも興味深い。
本研究は真核寄生性の微生物である原虫をターゲットとし antigenic variation の機構解明に取り組んでいる。

検討内容
熱帯熱マラリア( P. falciparum) 抗原変異性タンパク遺伝子ファミリーのひとつである約 60 の var
遺伝子はその上流配列の類似性と染色体上の位置・向きの傾向によっていくつかのクラスターに分けるときが出来(図１)、これらの特徴は核膜内側への局所化パターンに関与し、特に上流配列は組換えを起こす際のハイブリダイゼーションに重要な役割を果たしていることが示唆されている。上流配列の- 61 -

多様性を調べるため、varDB から抗原変異性タンパク遺伝子ファミリーのゲノム上での配列ポジショ
ン情報を取得し、1000 bp 上流配列を切り出した。上流配列領域で共通の位置特異的モチーフを探すために、MEME を用いた。MEME は存在するモチーフについての情報（配列・長さ・分布等）が既
知で無くとも、クエリー配列をトレーニングセットとして EM アルゴリズムに基づく最適解を導く。
また配列セットは厳密にマルチプルアライメントされていなくても位置得的なモチーフを優先的に探し出す。各モチーフの長さは 8~50bp、セット内で見つかるモチーフの種類数は 100 を上限としてE-value が 1.0e-10 を上回るまで計算した。また上流配列全体をマルチプルアライメントし系統樹とモチーフの分布を対応付けた。

図１: P. falciparum:var 遺伝子上流-1000〜-1 領域の類似性と各遺伝子の染色体上の位置と向きの傾向
次に遺伝子変換に注目し、各ファミリー遺伝子上の variable region(VR) に対し共通のアミノ酸ブロ
ックがどのように分布しているかを調べた。まずファミリー内で大きくドメイン分布が異なるものはクラスタリングによって分け、mafft によるマルチプルアライメントを行った。次に GBlocks によるVR の切り出しを行い、アミノ酸ブロック(n=3~) が各 HVR でいくつ見つかるかの総数え上げを行った。この時、一つの VR にだけ現れるアミノ酸ブロックは除外し、複数の VR に存在するアミノ酸ブ
ロックだけを抽出した。これらのアミノ酸ブロックを持つ遺伝子同士をエッジで繋ぎ、更にひかれた
エッジ数を重みとしたネットワークを VisANT プログラム上で作成した。ネットワーク内で閾値を設定し、サブネットワークを切り出し、メンバー遺伝子について解析を行った。

- 62 -

結果
原虫の各抗原変異性タンパク遺伝子ファミリーの上流配列を調べた結果、上流配列全域に渡って高度 に 保 存 さ れ て い る サ ブ グ ル ー プ を 持 つ フ ァ ミ リ ー が い く つ か あ っ た ( P. falciparum:var, P.

chabaudii:cir, P. berghei:bir, B. bovis:VESA)。これ対し、共通の保存されたモチーフ配列がほとんど見つからず、サブグループ単位での特徴が無いもの( P. knowlesi:kir, P. vivax:vir, T. brucei:VSG)や、ファミリー内で小さなサブグループを多数含みモチーフも多様化しているもの( G. intestinalis: VSP)といった大きな傾向が見られた(図２)。

図２: 異なる原虫属の抗原変異性遺伝子ファミリー上流配列における保存性パターン

遺伝子変換のネットワークで特に組換え頻度が高く検出されるサブネットワークはファミリー全体
で一つになっていることが多く、複数の独立した高頻度サブネットワークが出現するようなものは見られなかったが、全体的に組換えブロックが検出出来ずサブネットワークを抽出出来ないものもあった(図３)。

図３: Plasmodium 種抗原変異性遺伝子ファミリーの組換えネットワーク- 63 -

考察
上流配列の保存性による違いは実際の組換えメカニズムを反映していると思われる、トリパノソー
マは VSG 遺伝子を染色体上の Expression site に組換えすることで、発現と変異発生を同時にコントロールするモデルが考えられており、この場合、変異発生のためにファミリー内の各遺伝子間で直接組み換えを起こす必要が無い。興味深いのは Plasmoiudm 属では比較的上流配列が保存されているものが多いが、同じ Plasmodium 属である P.vivax の vir 遺伝子や P. knowlesi の kir 遺伝子の上流配列が、トリパノソーマ VSG と同様、ホモロジーを持ったグループが存在しておらず、見つかるモチー
フの数が少ないことである。現在 Plasmodium 属で特定されている抗原変異性遺伝子ファミリー(pirfamily)の進化的な繋がりは不明な点が多く、例えば P. falciparum:var と他のファミリー遺伝子は全
く別の起源であることが言われている。また同じアピコンプレクサ門であるが別の属である Babesia

bovis の VESA の上流配列がいくつかのサブグループごとに高度に保存されていることから、生物種ごとに抗原変異性遺伝子ファミリーの転写や変異発生のコントロール機構が進化的な分岐と独立に獲得されていることが考えられる。
組換えネットワーク内で特定の重み以上をもつエッジがひとつのサブネットワークに集中していのは、現状のゲノムがごく最近の組換えイベントを反映しているためだと思われる。またこのようなサブネットワークが抽出されないファミリーについては、そもそも遺伝子間で直接組換えが行われていないことが考えられる。組換えネットワークの検出にはまだ改善すべき点は多々あるが、今後はsynonymous codon substitution を指標にした統計的な遺伝子変換の検出法[6]を検討している。
また組換えに必要な酵素遺伝子（リコンビナーゼ、エクソヌクレアーゼ、リガーゼ等）を特定し、antigenic variation に特化した組換え関連酵素群の系統解析を行うことで、別の視点から各生物種ごとの変異発生メカニズムを推測出来るかもしれない。

- 64 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

Extracting Common Substructures of GPCR Ligands
化学研究所バイオインフォマティクスセンター Bekir Erguner

Keywords: G-protein coupled receptor, ligand, hierarchical clustering, maximum common substructure
Introduction
G-protein coupled receptor (GPCR) proteins are transmembrane receptor proteins which sense outersignals and activate various signaling pathways inside the cell causing different cellular responses. They
have a wide range of sensory functions including sensing light, olfaction, hormone reception andneurotransmission. They exist in every tissue of our body and play important roles in regulation of every
major mammalian physiological system [1]. The GPCR superfamily contains the largest number ofpharmaceutical target proteins with proven therapeutic value. It was reported that more than 40% of theprescription drugs are ligands of GPCR proteins [2]. Moreover, the fact that there are still hundreds of GPCR
genes in human genome with unknown function makes them promising target for future drugs.
The value of GPCR proteins as drug targets gave rise to in silico virtual screening researches. After the
release of GLIDA database [6], Jacob et al. [4] and after that Weill et al. [5] developed and tested different
virtual screening methods for prediction of GPCR ligands. Using chemical fingerprints is the major method
for representing the structural properties of ligands in the virtual screening methods. However, Weill et al.
showed that using solely chemical fingerprints was not successful for defining the chemical space of theligands and performed poorly in predicting GPCR ligands.
Here we present a novel method for extraction of common chemical substructures by using hierarchicalclustering. Distance values used in clustering were calculated using SIMCOMP [3] program, which uses agraph based algorithm to calculate the maximum common substructure. Using hierarchical clustering tofind relevant ligands decreased the number of comparisons needed, which is a computationally intensive
process, and eased the manual examination of ligand groups significantly. We applied our method to a set of
850 GPCR ligands which were initially separated into classes according to their target GPCR classification.
Method and Results
The ligand binding data of GPCRs were taken from GLIDA database. There are more than 23,000 ligands
which bind to 400 GPCRs in the database. However, most of these ligands are product of high-throughput
screening methods, so we selected ligands which have reliable experimental evidence and enough chemical
information. This selection reduced the number of ligands to 850 and the number of GPCRs with ligand data
to 255. Then we separated the ligands into groups corresponding to the subfamily of their GPCR proteins.
Pair-wise distance scores of ligands were calculated by using SIMCOMP with default parameters, and then,for each ligand group, hierarchical clustering with “average” method was performed with these distancescores.
In tree representation of clusters some subtrees, rooting from around distance score of 0.5, attracted ourattention. When we examined the ligands gathered in these subtrees, we figured that not only they sharesignificant substructures but they also have similar sizes. This is without a doubt a result of SIMCOMP’s
method of calculating similarity scores. It is important that their sizes are similar because GPCR ligands
vary widely in size and assessing a substructure as significant depends on the size of ligands in the group.
Finally, for each subtree, progressively through the most similar ligand pair to less similar ligands, wesearched for the largest common substructures. This final examination was established manually, and we
kept the data of substructures which are found in at least 3 ligands.
The size and coverage of the subclusters sharing the same substructure vary significantly for different
GPCR subfamilies. For example, ligands of the Histamine subfamily has a very scattered distribution andonly one of the subcluster has 24 ligands while other 6 subclusters have less than 8 ligands. These
subclusters of Histamine ligands cover only 49 ligands out of 96 ligands. On the other hand, ligands of the
Dopamine subfamily are separated into subclusters more regularly and the coverage is 76 out of 113.
Serotonin subfamily with 240 ligands is the largest subfamily. Even though it doesn’t show a regular
distribution, 16 subclusters were identified. Some of these subclusters have more than 20 ligands, whilesome of them have less than 5. Table 1 shows overall numbers of ligands, substructures and how much of
the ligands were covered by these substructures for the
12 GPCR subfamilies.
- 65 top-Besides identifying the specificsubstructures for each GPCR
subfamily, we also found out some
substructures which are common
in several subfamilies. The
substructure shown in Figure 1 iscommon in Serotonin, Dopamine
and
Alpha
Adrenoceptors
subfamilies but not common inother subfamilies. Discovery of
substructures
like
this
is
particularly important because it

GPCR Subfamily
nameSerotonin
Dopamine
A. Adrenoceptors
B. Adrenoceptors
Histamine
M. Acetylcholine
Adenosine
M. Glutamate
OpioidProstacyclin
Prostaglandin
Thromboxane

Number ofligands
240
113
96
44
96
81
56
28
56
20
48
23

Number of
substructures
53
17
9
4
9
12
9
4
6
2
6
1

Coverage
181 (75%)
76 (67%)42 (44%)33 (75%)59 (51%)35 (43%)41 (73%)21 (75%)32 (57%)
12 (60%)22 (46%)8 (35%)

increases the chance of finding
Table 1: Number of ligands found in each GPCR subfamily, number ofsubstructure-specific motifs on common substructures found for these ligands and coverage of ligands by
GPCR sequences. This would the substructures
ultimately help ligand prediction
for GPCR proteins based on their sequences.
Discussion
In this research we presented a new method for finding thecommon chemical substructures. By applying this method to the
GPCR ligands we were able to find much larger common
substructures compared to ordinary chemical fingerprints. These
substructures can become templates for developing new drugs byadding or subtracting smaller chemical patterns. Moreover, thesesubstructures might be used for virtual screening methods. The poor
results of Weill et al. might be due to the smaller size of fingerprints (8atoms at most) because GPCR ligands are much larger (usually morethan 20 atoms). These predictions can be improved by using the larger
Figure 1: Substructure common
substructures found in this research.
in Serotonin, Dopamine
Alpha Adrenoceptors

andAcknowledgements
This work was supported by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology ofJapan, and the Japan Science and Technology Agency. Computational resources were provided by the
Bioinformatics Center and the Supercomputer Laboratory, Institute for Chemical Research, Kyoto
University.
This study was presented in “International Conference on Genome Informatics (2009,Tokyo)”
References[1] Bockaert, J. and Pin, JP., Molecular tinkering of G protein-coupled receptors: an evolutionary
success, EMBO J, 18(7):1723-1729, 1999.
[2] Fredholm, BB., Hökfelt, T. and Milligan G., G-protein-coupled receptors: an update, Acta Physiol,
190:3-7, 2007.
[3] Hattori, M., Okuno, Y., Goto, S. and Kanehisa, M., Development of a chemical structure comparison
method for integrated analysis of chemical and genomic information in the metabolic pathways,
Journal of the American Chemical Society, 125:11853-11865, 2003.
[4] Jacob, L., Hoffman, B., Stoven, V. and Vert, JP., Virtual screening of GPCRs: An in silico
chemogenomics approach, BMC Bioinformatics, 9:363, 2008
[5] Weill N., and Rognan D., Development and Validation of a Novel Protein-Ligand Fingerprint To
Mine Chemogenomic Space : Application to G Protein-Coupled Receptors and Their Ligands,
Journal of chemical information and modeling, 49:1049-1062, 2009[6] http://pharminfo.pharm.kyoto-u.ac.jp/services/glida/- 66 -

平成 21 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
植物二次代謝化合物を基質とする糖転移酵素の系統解析
Systematic Analysis About Plant UGT	  生命知識システム	
  西村	
  陽介

背景と目的

	
  植物二次代謝化合物は多様な構造を持ち、シグナリング、生体防御をはじめ様々な生物活性をもっている。この多様な構造は骨格となる化合物に対し配糖化などの様々な修飾が行われることによって作り出されるが、配糖化酵素として植物 UGT (UDP 依存型糖転移酵素) が知られている。
この UGT は高等植物において大きなファミリーを形成しているが、網羅的な種間比較による系
統解析は未だ行われていない。UGT はそれぞれ糖受容体基質の特異性、配糖化部位の特異性、糖
基質の種類の特異性が異なっていて二次代謝化合物の多様性を作り出しているが、これらの特異性は配列類似性から予測可能ではないかと考えた。そこでデータベースと文献から既知の植物
UGT の情報を収集し、配列類似性からの基質特異性の予測を目指した。そして、ゲノムの配列情報から各生物種における二次代謝物質の多様性へと関連付けることによって高等植物における配糖化パスウェイや二次代謝化合物配糖体の全貌を解明することを目標とした。
検討内容
	  UniProt や、糖質のデータベースである CAZy から植物 UGT の配列情報や基質情報を収集し、さらに文献から基質特異性の情報を収集した。これらの情報を用いて系統樹を作成し、各配列類似性グループと基質特異性の情報を比較した。この結果から配列類似性から基質特異性を予測することが可能となったので、KEGG GENES データベースにエントリーのある生物種のゲノム情報から UGT の配列を網羅的に取得し、配列情報から配糖化化合物の情報を予測出来るかどうかを検証するため、それらの生物種の持つ二次代謝化合物のデータを KNApSAcK データベースより取得し、解析を行った。
結果
	  得られた 733 個の UGT の配列情報と 252 個の基質情報を用いて、各配列類似性グループごとの基
質特異性の特徴を調べた結果、配糖化部位、糖基質の種類、糖受容体基質の種類のそれぞれについて
配列情報との関連があることが示された。特に、エステル結合性の UGT は特定の配列類似性グループに偏っていることが明らかとなった。また、ゲノム情報から得られた網羅的な UGT の配列情報と、それらの生物種が持つ配糖化化合物の情報を比較した結果、特にフラボノイドの B 環配糖体に関して配列情報と化合物情報の相関が見られた。

考察	
  今回の結果から配列情報からある程度基質特異性を予測することが可能であることが示された。一方で例外的な基質特異性を持つ UGT も存在していることが分かった。そこで、配列情報をより詳細に解析して、基質認識において重要な残基を特定することにより、予測精度の改良を目指したい。

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平成 21 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
PathPred: 代謝パスウェイ予測サーバー
PathPred: an enzyme-catalyzed metabolic pathway prediction server
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター	  守屋 勇樹
背景と目的
近年のコンプリートゲノム配列の解析により、既知の酵素や化合物から構築される代謝パスウェ
イ情報に基づいて、生物種における代謝機能についての多くの見識がもたらされたが、バクテリア
における生体異物の生分解系や、植物における二次代謝産物の生合成系など、未だに詳しい化合物の代謝経路の判明していない場合が多く存在している。化合物の代謝経路を推測する一つの手法として、既知の酵素反応において反応の前後における化合物の化学構造の変化をパターン化し、酵素反応の特徴を利用することがあげられる。KEGG RPAIR データベースでは、現在 KEGG に登録されているすべての基質‐生成物間において、RDM パターンと呼ばれる KEGG atom type の変化によって記述された化学構造変換パターンを蓄積している。
本研究ではこの RDM パターンを用い、酵素反応の未知な化合物が生体内でたどる可能性のある代謝経路、および代謝を行う酵素を予測する手法を開発し、Web サービスを行うためのサーバー、
PathPred（http://www.genome.jp/tools/pathpred/）を構築した。
方法
手法の流れを図１に示した。第一ステップで、生CompounddatabaseQuerycompoundqcycle B

体内代謝経路の未知な化合物を問い合わせ化合物とし て 、 構 造 類 似 性 を 持 っ た 化 合 物 を KEGGCOMPOUND データベースから抽出する。構造類似

1st step

Global similarity search性の計算には SIMCOMP を用いた。第二ステップでは問い合わせ化合物に適用可能な RDM パターンを類似化合物の RDM ライブラリーから検索する。次Matched mcompoundcycle Aq

cycle Aに第三ステップとして適用可能な RDM パターンを持つ酵素反応を参照し、同様の酵素反応が問い合わ

2nd step

Local pattern search

せ化合物で起こった場合に予測される化合物を新規に生成する。この時、第二、第三ステップを、新規に生成された化合物、および参照した反応の生成物

Reference
reaction

生成された化合物を次の問い合わせ化合物として、

pq

Product
compoundの２つの化合物を用いて繰り返す（cycle A）。また、適用可能な RDM パターンが存在しなかった場合、m

3rd step

Transformation

反応予測を繰り返す（cycle B）。また、問い合わせ
化合物の他に、生分解系における最終合成産物、または生合成系における代謝開始産物が分かっている
場合には、両方向から代謝経路予測を行うことで、より適切な経路を推測している。

- 68 -

Predicted
reactionq

図１：手法の流れg
Generatedcompound

結果と考察Query

CX0003

CX0004

C00022

	  図２は PathPred において dibenzothiophene のFinal

分解経路を予測した結果の一部である。予測結CX0089果は化合物（ノード）と予測された反応（エッCX0087ジ）からなるツリーとして出力される。青で表CX0088される C 番号は KEGG に登録された化合物を示

CX0095

CX0096し、また黒で表された CX 番号は新規の化合物

CX0090

CX0091であることを示している。また薄色で示された

CX0093化合物は、ツリー上に同一の化合物が存在してCX0092CX0074いることを示している。同一色からなる連続し
CX0002たエッジは、KEGG PATHWAY において連続しCX0078

CX0004

CX0003た酵素反応を参照し、予測された反応であることを示している。またエッジの太さは予測された

図２：分解経路予測の例

反応の尤度をしめしている。
図２に含まれる予測された４つの分解
CX0004b

CX0004a

経路を併せたものを図３に黒矢印で示した。また、分解経路データベースである
UM-BBD に登録されている分解経路を赤矢印でしめした。一見すると、２つは一致していないように見えるが、CX0004

CX0003

Final

Query

CX0004a と CX0004b は光学異性体であり、また CX0004 と CX0004b は互変異性体である。現在の PathPred では、光学異CX0002CX0074性体は同一のもの、また互変異性体は複数の化合物として扱うため、経路が一致

図３：予測された分解経路の詳細しなかった。

また、PathPred では参照となった酵素反応から、または酵素番号予測プログラムである E-zymeを用いることによって、予測された反応の酵素番号を推定することが可能である。上記の分解経路
予測例において推定された酵素番号は、酵素の基質特異性を示す最後の番号を除いた、３つの番号が UM-BBD に登録される酵素番号と一致していた。さらに、ゲノム配列の情報を用いることで、これら予測された反応の触媒を担う遺伝子を、酵素番号を経由して同定することが可能になると期
待される。
参考論文
[1] Oh M, Yamada T, Hattori M, Goto S and Kanehisa M, Systematic analysis of
enzyme-catalyzed reaction patterns and prediction of microbial biodegradation pathways, J

Chem Inf Model., 47(4):1702-12, 2007.
[2] Hattori M, Okuno Y, Goto S and Kanehisa M, Development of a chemical structurecomparison method for integrated analysis of chemical and genomic information in themetabolic pathways, J. Am. Chem. Soc., 125:11853-65, 2003.

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平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

データベース処理による生命知識の抽出

Extraction of biological knowledge by database processing

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

平川美夏

背景と目的
2003 年ヒトゲノムプロジェクトの成果として、標準ヒトゲノム配列のデータが公開され、その後、医療への応用に向け、大規模な多型解析プロジェクトが実施され、疾患を含む表現型に関わる遺伝的因子の解明が進んでいる。また最近の技術発展により個人ゲノムの解析も可能になり、大量のデータ産出が予想されている。KEGG データベースでは、これまで異なる生物種間のゲノムを用いて生命シス
テムの比較検索を提供してきた。今後ヒト種内の疾患等表現型と遺伝型の情報を比較し、分子レベルのネットワーク比較が可能になる状況を鑑み、疾患の発症機序に関わる情報収集を実施し、KEGG
DISEASE の編纂、提供を開始した。
疾患情報の取り扱いに関して、他機関の状況を知るため米国 Johns
Hopkins 大学で開発されている OMIM（Online Mendelian Inheritance in Man）を調査した。
検討内容
OMIM では臨床との対応を重視し、症状や治療法の違いによる分類を実施している。一方、KEGG のシステムでは分子ネットワークと表現型との関係を表現するのに適した分類が求められる。そこで遺伝子あたりに異なる表現型がいくつ登録されているか、同じ遺伝子内にいくつの表現型を区別する変異があるか等について調査を行った。また、データベースの更新、運用に関わる情報の収集も行った。
結果

遺伝子あたりの表現型は平均 1.57 で、それに対する変異は約 7 個であった。遺伝子と表現型のデータ
間の関連づけは後先同数であり、どちらのデータも増加傾向で、既存のデータに関連づけるだけではなく、追加が頻繁に起きていた。またデータ更新は１エントリあたり年間２回程度は行われている計算で、詳細は不明だが日に~10 エントリ程度の作成更新を各キューレータが実施していることになる。
考察
疾患と遺伝子の関係を示すデータは増加しており、更新も考慮した運用が必要であることが分かった。
参考論文
Kanehisa, M., Goto, S., Furumichi, M., Tanabe, M., and Hirakawa, M.; KEGG for
representation and analysis of molecular networks involving diseases and drugs.
Nucleic Acids Res. 38, D355-D360 (2010).

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平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

ユビキチンシステム関連遺伝子の網羅的探索と種間比較解析
A comprehensive search and comparative analysis of genes in the ubiquitin system
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム 崎山 忠彦
背景
ユビキチン化はユビキチンと呼ばれる小さなタンパク質を対象のタンパク質に付加する
翻訳後修飾であり、この修飾経路は真核生物において広く保存されている。この修飾を受けるタンパク質の種類は豊富であり、それに伴いユビキチンの付加に関わる酵素も多数存在すると推測されており、これまでにも数多くの分子種が報告されている。また近年の研究からは真核生物のみならず原核生物においてもユビキチン化酵素の中で標的を認識する役割を持つ酵素と類似した分子が僅かながら見いだされ、その一部は原核生物が宿主となる真核生物に侵入した際には実際に機能することが示されている。
検討内容
KEGG/GENES データベースに蓄積される約 1150 の真核生物・原核生物ゲノムを用いて、未だ決定されていない分子が多数存在するとされるユビキチン化酵素遺伝子を配列類似性の観点から推定するとともに、原核生物のユビキチン化酵素のさらなる候補を探索し、その分子と真核生物との関係を推測する。
結果と考察
ユビキチン化に関わる酵素の中でも、ユビキチン転移酵素には様々なバリエーションが存在することが知られているが、とりわけ数多くの遺伝子が存在する F-box タンパク質フ
ァミリーは、真核生物内の植物とセンチュウの一部、カの一種で特に多くの数が保存されている。一方アピコンプレクサと呼ばれる寄生性の原生生物のゲノムではこの F-box 遺伝
子を欠くものが多数を占めていた。また F-box タンパク質はユビキチンシステムの存在しないバクテリアの中でもしばしば見つかる点で、他のユビキチン転移酵素のカテゴリと異なっており、F-box 遺伝子を持つバクテリアの多くには動植物への病原性のほかアカンソア
メーバと共生するという生態での共通点が見られる。それらバクテリアの F-box 遺伝子には真核生物の F-box タンパク質と共通したタンパク質相互作用ドメインが保存されているものがある一方、真核生物のそれには稀なタンパク質相互作用ドメインも含まれている。
こうした配列は真核生物とは異なる独自のユビキチン化の標的を持つ可能性がある。また、バクテリア由来の F-box 遺伝子の中にはウイルスで発見されたユビキチン転移酵素遺伝子との強い関連を示唆する配列も含まれており、バクテリアの F-box 遺伝子には水平伝播の関与をうかがわせる遺伝子が多数存在している。

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平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生物情報ネットワークの解析と制御
Analysis and Control of Biological Information Networks
京都大学化学研究所

阿久津達也

背景と目的
我々は数年前より遺伝子ネットワークの離散数理モデルであるブーリアンネットワークを用いて、定常状態の計算アルゴリズム、および、制御問題の定式化や計算複雑度について研究を行ってきた [1]。これまでは理論的研究を中心に行ってきたが、今年度は整数計画法を用いて、両方の問題に適用可能な実用指向の手法を開発した [2]。
一方、以前よりタンパク質の進化モデルについて研究を行っていたが、これまでは理論解析の簡単化のために一つのタンパク質が一つのドメインから成るという仮定をおいていた [3]。しかしながら、複数のドメインから構成されるタンパク質は数多く存在するため、複数ドメインを考慮したタンパク質の進化モデルを構築することが必要である。そこで本研究では、二部グラフを用いてタンパク質とドメインの関係を表現し、二部グラフの生成モデルを構築することによりタン
パク質ドメインの進化モデルを構築し、ドメインの分布に関する理論解析およびデータベース解析を行った [4]。

検討内容
ブーリアンネットワークは n 個の頂点（１個の頂点が１個の遺伝子に対応する）をもち、各頂点は１（発現）か０（非発現）のどちらかの状態をとる。頂点の状態は単位時刻ごとに同時に変化するが、頂点の状態変化の制御規則はブール関数により与えられる。例えば、頂点 v3 は頂点 v1と v2 から v3 (t + 1) = f3 (v1 (t), v2 (t)) = v1 (t) ⊕ v2 (t) という規則により制御を受けているとする（⊕ は XOR を表す）。ここで、xi を vi の時刻 t + 1 における状態、xi を vi の時刻 t + 1 における状態を表す 0-1 変数とすると、制御規則は以下のように表現される。

x3 = (f3 (0, 0) ∧ x1 ∧ x2 ) ∨ (f3 (0, 1) ∧ x1 ∧ x2 ) ∨ (f3 (1, 0) ∧ x1 ∧ x2 ) ∨ (f3 (1, 1) ∧ x1 ∧ x2 )= (x1 ∧ x2 ) ∨ (x1 ∧ x2 ).
さらに、この式は以下の線形制約式に変形することができる（ただし、すべての変数は 0-1 変数）。

x3,00
x3,01
x3,10
x3

=
≥
≥
≤

x3,11 = 0,
(1 − x1 ) + x2 − 1 = x2 − x1 ,
x1 + (1 − x2 ) − 1 = x1 − x2 ,x3,00 + x3,01 + x3,10 + x3,11 ,x3,01 ≤
x3,10 ≤x3≥

1
2 (1 − x1 + x2 ),1
2 (x1 + 1 − x2 ),1
4 (x3,00 + x3,01 + x3,10 + x3,11 ),このような式をすべての vi に対して作成し、かつ、xi = xi と置き連立させることにより、整数計画法により定常状態（点アトラクター）を計算することができる。制御問題に対しては、各時刻ごとの状態を表す変数 xi,t を用いて同様の式変形を用いることにより、整数計画法により制御系
列を計算することができる。

- 72 -一方、タンパク質のドメインに基づく進化モデルにおいては、タンパク質に対応する頂点とドメインに対応する頂点からなり、かつ、タンパク質とドメインの包含関係が辺で表現される二部
グラフを考える。このモデルの上で、重複（タンパク質およびドメインの重複）と突然変異（新たなタンパクおよびドメインの出現）の事象がある確率分布に従って発生し二部グラフが成長するという数理モデルを構築した。

結果
ブーリアンネットワークの定常状態検出および制御については、整数計画法の代表的なソフト（入次数制である CPLEX を用いて、主に計算時間の観点から計算機実験を行った。そのために、約のもとで）ブーリアンネットワークをランダムに生成し、どの程度のサイズのネットワークまで計算可能かを調べた。その結果、最大入次数が２の場合には数百頂点のネットワークまで対応可能であるが、３の場合には数十頂点のネットワークまでしか対応可能でないことがわかった。
複数ドメインからなるタンパク質の進化モデルについては、まず、理論的解析を行い、現実的なパラメータ設定のもとで、k 個の異なるドメインからなるタンパク質の個数は指数分布に従うが、k 個のタンパクに含まれるドメインの個数はべき乗分布に従うという結果が得られた。この性
質自体は以前よりデータベース解析により知られていたが、改めて最新のデータを用いたデータ
ベース解析を行うことにより、最新のデータにおいても成立することを確認した。

考察
本研究では、ブーリアンネットワークにおける定常状態検出問題および制御問題に対する統一的で実用的な計算手法を開発した。しかしながら、入次数が３以上になると効率が悪くなるという問題があるため、入次数が３以上の場合に対する変換手法の改良が今後の課題として残されている。また、ブーリアンネットワークでは十分に実際の遺伝子ネットワークを反映できない場合も多いので、その拡張も大きな課題として残されている。
一方、タンパク質の進化モデルについては、複数ドメインタンパク質への拡張という以前からの懸案となっていた点をある程度解決できた。しかしながら、現在のモデルはやや人工的すぎる点があるので、実際の進化により即したモデルを構築する必要がある。また、[3] と [4] を組み合わせて、複数ドメインタンパク質に対する相互作用ネットワークの数理モデルの構築と解析を行うことも今後の課題となっている。

参考論文[1] T. Tamura and T. Akutsu, Algorithms for singleton attractor detection in planar andnonplanar AND/OR Boolean networks, Mathematics in Computer Science, 2:401-420,
2009.
[2] T. Akutsu, M. Hayashida and T. Tamura, Integer programming-based methods for
attractor detection and control of Boolean networks, Proc. The combined 48th IEEE
Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference, in press.
[3] J.C. Nacher, M. Hayashida and T. Akutsu, Emergence of scale-free distribution inprotein-protein interaction networks based on random selection of interacting domain
pairs, BioSystems, 95:155-159, 2009.
[4] J. C. Nacher, T. Ochiai, M. Hayashida and T. Akutsu, A mathematical model for
generating bipartite graphs and its application to protein networks, Journal of Physics
A: Mathematical and Theoretical, 42:485005, 2009.

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平成 21 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
生命科学上の非構造化データの統合マイニング
Integrative data mining from semi-structured data in life sciences
京都大学化学研究所 馬見塚 拓(mami)

Purpose and Background
The objective of this project is to develop integrative approaches for machine learning
and/or data mining over semi-structured data in life sciences. Here semi-structured datamean strings, trees, graphs and networks, which all cannot be easily transformed into
tables, being a well-structured and frequently seen data format in machine learning anddata mining. Typical examples of graphs or networks in life sciences are gene networks,
such as regulatory networks, metabolic pathways, and protein-protein interactions. Other
examples are glycans or carbohydrate sugar chains which can be trees and chemical compounds which can be graphs. In this project, we focus on gene networks, representable
in a lot of manners, where each network indicates a diﬀerent type of relationship between
two genes. For example, an edge between two nodes or genes in a regulatory networkshows the relationship between a transcription factor and a regularized gene, while thatin protein-protein interactions shows a physical interaction between two proteins. Thus
the data setting here is that we have multiple networks which share a set of common
nodes, while network edges are diﬀerent depending upon each network. Although each
network holds a diﬀerent biological signiﬁcance, combining them would be important tounderstand annotating gene functions.

MethodWe have developed integrative data mining/machine learning approaches over diﬀerent
types of gene networks. One simple example is a clustering method, which allows tointegrate diﬀerent types of gene networks to do clustering nodes in given multiple networks.
However, the problem we particularly focused on this ﬁscal year is a semi-supervised
setting in which we already know functions of some of given genes, while those of others
are unknown. Speaking with machine learning jargons, this is that we already know somelabels of nodes in a graph, and the problem is to estimate the labels of other nodes. Thisis a real setting, because functions of some genes are already annotated, while others aretotally unknown or dubious. Under this setting, we developed an eﬃcient method whichuses spectral clustering ﬁrst and then employs label propagation over multiple graphs.

Empirical Results
We empirically conﬁrmed the performance of the proposed approach with multiple gene
networks, by checking the performance advantage over the case with a single gene network
and a simple method for the semi-supervised problem setting.

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平成21年度	
 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書	
 構造間の連関データに対する有意な部分構造-部分構造ペアの列挙法について
Mining significant substructure-substructure pairs in structural associations
化学研究所	 バイオインフォマティクスセンター	
  瀧川	
 一学
Purpose and Background
Biological and chemical objects in bioinformatics are often linked to structures: proteins and DNAs
to their sequences, small-molecule compounds to their chemical structures, and pathways to their
network structures. Associations among these objects, such as interactions between proteins andcompounds, are of particular interest in the field, and these associations are often given as a graph:the objects are represented as nodes, and the associated pairs are connected by edges. To analyze
these associations through relationships between the local substructures of individual objects, we
propose a general framework for exactly enumerating substructure-substructure pairs significantly
overrepresented in the “associated” pairs with edges rather than in all other “control” pairs with noedges. Analyzing relationships between local information have been successfully applied tosequences, table-form data, and texts. For example, co-evolution is a key biological concept forunderstanding protein interactions in terms of their sequences [1], co-modules which describe
coherent patterns across paired data sets are developed to analyze the gene-expression anddrug-response data [2], and co-occurrence of the words is one of fundamental tools for mining
biomedical texts [3]. Thus, using our framework, applying this concept to the associations between
more complicated structures such as trees and graphs would also give insights to understandunderlying biological problems. The proposed framework can be applied to various types ofassociation datasets with structures (sequences, trees, and graphs): interaction between compounds
and proteins, and side-effect associations between compounds. In this work, we analyze theinteractions between drugs and targets, i.e., the structural associations between chemical structuresof drug compounds and amino-acid sequences of target proteins.
Methods and Results
Mining significant substructure-substructure pairs is defined as two problems to be solved: (1) how
to search all substructure-substructure pairs efficiently, and (2) how to evaluate their significance.
For problem (1), we start with mining “frequent” substructures in each set of structures.
Frequent patterns in data mining are defined as patterns that occur in at least δ samples for auser-given threshold δ. For example, the gSpan algorithm [4] is proposed for mining frequent
subgraphs in a set of graphs, while the PrefixSpan algorithm [5] is for mining frequent itemset
subsequences. These efficient algorithms are based on pattern-growth that finds frequent patterns bystarting with the smallest patterns in given data and growing them to larger patterns during search.
As a result, they implicitly use a tree-shaped search space, often called an “enumeration tree”, inwhich smaller patterns placed as nodes around the root, and larger patterns around the leaves of thetree. This means that a rooted spanning tree can be defined on the set of all frequent substructures tobe enumerated, thereby enabling us to ensure the completeness and uniqueness of the search space.
Many combinatorial objects of interest, including frequent substrings, subtrees, and subgraphs, canbe enumerated efficiently by this pattern-growth approach, particularly using the abstract
framework called reverse search [6]. Thus, we assume that we can build the enumeration trees foreach structure data: we use the PrefixSpan algorithm [5] for frequent substrings and the gSpan
algorithm [4] for frequent subgraphs. Thus, we can define the search space that covers all frequent- 75 -

substructure-substructure pairs as a product graph of two enumeration trees for individual frequent
substructures. Using a standard pruning technique by monotone downward-closure property inpattern-growth approaches [4,5], we can efficiently search all frequent substructure-substructure
pairs in a dynamic-programming-like manner.
For problem (2), we measure the synergistic effect when both substructures occur. For asubstructure pair (S1, S2), the existence of only either S1 or S2 would not contribute to establishing
the selective associations. Our concerns are rather the synergy when both exist under considerationof individual effects of S1 and S2. This situation is the same as, for example, evaluating epistatic
gene-gene interactions in genetics. We adopt an established method in these cases to assess thesynergistic effect, a likelihood ratio test using logistic regressions. Let X and Y denote the dummy
variables that take 0 or 1 to indicate the absence or presence of S1 and S2, respectively. Then, wepose two logistic regression models for a response variable Z (Z=1 for associated structure pairs,
Z=0 for control pairs). Letting η = β0 + β1 X + β2 Y, the probability of Z=1 is modeled as
PXY(1) =€exp(η)
1 + exp(η)

and PXY( 2) =exp(η + β 3 XY ).
1 + exp(η + β 3 XY )For two maximum likelihoods Lˆ(1) for PXY(1) and Lˆ(2) for PXY( 2) obtained by fitting two models to thegiven data pairs, the test static −2 log( Lˆ(1) / Lˆ( 2) ) follows the chi-squared distribution with one degreeof freedom under
β3=0. We used the p value of each substructure-substructure pair in this statistical€€€ pair.€€testing for assessing the significancesof the€Using the proposed algorithm, we obtained the 10,000 most significant subgraph-substring pairs
occurred at least 5% of 11,219 drug-target associations (between 4,191 drugs and 4,362 targets)from the DrugBank database. We used all 11,219 known interacting pairs as associated pairs, andall other 18,269,923 possible pairs as control pairs for the statistical test. Frequent
subgraph-substring pairs were 41,543,488 pairs for this dataset, and the 10,000 significant pairs
have p values from 10-292.99 to 10-21.71(which means significant in Bonferroni correction). We thenshow that these subgraph-substring pairs largely derive from the interactions of approved drugs,
particularly their interactions with membrane proteins across different protein families, also
quantitatively demonstrating the current bias of major targets towards membrane proteins.
References[1] F. Pazos and A. Valencia, Protein co-evolution, co-adaptation and interactions, EMBO J, 27,2648-2655, 2008.
[2] Z. Kutalik, J. S. Beckmann, and S. Bergmann, A modular approach for integrative analysis oflarge-scale gene-expression and drug-response data, Nature Biotechnology, 26(5), 531-539, 2008.
[3] A. M. Cohen, W. R. Hersh, C. Dubay, and K. Spackman, Using co-occurrence network structure
to extract synonymous gene and protein names from MEDLINE abstracts, BMC Bioinformatics,
6(103), 2005.
[4] X. Yan and J. Han, gSpan: Graph-based substructure pattern mining. IEEE International
Conference on Data Mining (ICDM’02), 721–724, Washington, DC, USA, 2002.
[5] J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal, and M. Hsu, Prefixspan: Mining
sequential patterns by prefix-projected growth. International Conference on Data Engineering(ICDE'01), 215–224, Heidelberg, Germany , 2001.
[6] D. Avis and K. Fukuda, Reverse search for enumeration, Discrete Applied Mathematics, 65(1-3),
21-46, 1996.

- 76 -

平成 21 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

多様なゲノム情報解析のための機械学習法の構築
Machine Learning for Multiple Genomic Data nalysis
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター

志賀 元紀

背景と目的
近年のゲノム科学の発展と共に、多様なゲノム情報が蓄積されている。例えば、遺伝子機能のデータベー
ス Gene Ontology(GO)、遺伝子発現量データを蓄積している GEO (Gene Expression Ominibus)、また、配列情報やタンパク質相互作用など様々にが挙げられる。これらのゲノム情報は、遺伝子機能のアノテーショ
ンや発現制御関係の同定のために使用される。しかしながら、データ量が膨大であるため、マニュアルの解析は膨大なコストを必要とし、現実的には不可能である。こうしたことから、データマイニングおよび機械学習を含む計算機科学的な手法が必要不可欠である。
本研究では、遺伝子発現量と配列情報を用いて、遺伝子機能するアノテーション手法を開発し、そのパフォーマンスを検証した。

検討内容
上述した遺伝子発現量やたんぱく質相互作用などのゲノム情報を用いて、一部の遺伝子機能がマニュアルで同定されているが、全ての遺伝子のマニュアル解析は、多大な時間とコストを要するため、不可能である。
そのため、機械学習のアプローチにより、観測データと与えられた教師ラベル（正解情報）を用いて、未知の解析結果を計算機により予測する手法が盛んに研究されている。この予測器の構築において、観測デー
タとその教師情報のペアに加えて、教師情報が与えられない観測データを用いる手法は、半教師有り学習（Semi-supervised learning）と呼ばれる。本研究で開発した手法は、このアプローチに属する。
開発手法では、まず、遺伝子発現量と遺伝子配列情報に基づき、クラスタリング解析する。そして、出力されたクラスターと既知の遺伝子機能情報を元に、各クラスタに遺伝子機能を割り当てる。最後に、クラス
タに割り当てられた機能情報を用いて、各遺伝子の機能を予測する。
従来法との相違点は、スペクトラル法を用いているために高速な計算を実現できる点、また、ノイズを含むデータにロバストな点である。本研究では、遺伝子発現量と配列情報のみを使用したが、さらに、多種類のデータを使用するために、容易に拡張できる。

結果と考察
出芽酵母の遺伝子発現量と遺伝子配列を用いた数値実験により、開発手法のパフォーマンスを検証した。使
用した遺伝子は、GO の主要な 15 個のオントロジーに含まれる 487 個の遺伝子である。100 × 5 交差検定法により、仮想的な遺伝子機能の予測実験を行い、そして、AUC (Area Under the ROC curve) を計算した。比較のため、遺伝子発現量のみを用いる手法、遺伝子配列のみを用いる手法、また、Support Vector Machine
によって、同様に数値実験した。これらの従来手法と開発手法の AUC を比較したところ、開発手法は、優位に優れた結果を得た。また、計算コストにおいても良い結果を得られた。今後の研究では、ヒトのゲノム情報など、より大規模なデータへ適用できるように、さらに、計算コストの改善を検討する予定である。

- 77 -

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用

CaMPDB: a resource for calpain and modulatory
proteolysis
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
Ichigaku Takigawa1

dave@kuicr.kyoto-u.ac.jp

takigawa@kuicr.kyoto-u.ac.jp

Yasuko Ono2

Hiroyuki Sorimachi2

Hiroshi Mamitsuka1

ono-ys@igakuken.or.jp

sorimachi-hr@igakuken.or.jp

mami@kuicr.kyoto-u.ac.jp12

1David A. duVerle1

David duVerle

Bioinformatics Center, Kyoto University, Gokasho, Uji 611-0011, Japan
Calpain Project, Rinshoken, Tokyo 156-8506, Japan

Introduction

CaMPDB is built as a resource for modulatory proteolysis, focusing on calpain, a Ca2+ -dependent Cys
protease. Calpains constitute a major protease family distributed over a wide range of organisms. More
importantly, calpains regulate substrate functions by limited proteolysis, i.e. proteolytic processing,resulting in the modulation of a wide variety of biological phenomena. Malfunction of calpain has
been observed in several serious diseases, including muscular dystrophies and diabetes [1]. Activityof calpain in vivo is regulated by its specific endogenous inhibitor protein: calpastatin [2]. Althoughcalpastatin binds to calpain around the catalytic site cleft like regular substrates, it is resistant toproteolysis by calpain.
In order to help consolidate the knowledge of molecular entities involved in modulatory proteolysis
and improve general understanding of this process, we have built CaMPDB with the following uniquefeatures: 1) Large collection of calpain sequences gathered from a variety of organisms, along withinformation on substrates (cleavage sites) and calpastatin. 2) Confirmation of collected cleavage sites
through biochemical experiments. 3) Statistics based on collected data. 4) Built-in cleavage prediction
tool.

2

Database Framework

CaMPDB has a total of 3,723 entries over 363 organisms, separated into three categories: ‘Calpain’, ‘Substrates’ and ‘Calpastatin’. Each category is broken down into four standard subsections:‘Overview’, ‘Browse’, ‘Search’ and ‘Statistics’, with an additional ‘Predict’ subsection for ‘Substrates’.
Each entry includes basic nomenclature data, cross-references to six major databases (Entrez,
Swiss-Prot, OMIM, HGNC, HPRD and KEGG), structure information consisting of: domain information, amino acid sequence with computationally predicted secondary structures, 3D structure andreferences linking to PubMed. Each entry in ‘Substrates’ has some additional fields regarding cleavage
sites (see section 3). Entries in each category can be retrieved in two ways: through browsing (asa flat list or a clickable taxonomy tree) or by query search (using name, query ID or any other text
annotation).
‘Statistics’ shows a summary of statistics for the corresponding category along with some data
analysis results such as amino acid preferences of cleavage sites or philogenetic analysis of calpastatin’sfunctional domains across species.
!
- 78 -

For ‘Calpain’, we collected 1,496 entries from Entrez that were marked with CysPc, indicating
Ca2+ -dependent cysteine proteinase superfamily.
For ‘Substrates’, we collected 104 known calpain substrates (SB) from literature, resulting in 267
cleavage sites being stored in CaMPDB. We biochemically evaluated cleavage eﬃciency of 56 sites,
using purified calpains and iTRAQTM labeling. Each iTRAQTM signal value gives a coarse estimate
of proteolysis eﬃciency of the corresponding peptides by calpains.
In addition, we computationally expanded the set of SB sequences by an additional 1,914 putative
substrates (XSB) using BLAST and a defined set of rules, to select sequences in Entrez that havesatisfying similarity, both overall and around the cleavage site.
For ‘Calpastatin’, we collected 209 sequences in Entrez that included Calpain inhib anywhere in
the entry and calpastatin in the definition line.

3

Cleavage Site Prediction

The ‘Predict’ tab of the ‘Substrates’ section provides a prediction tool that will output position-based
scores reflecting the probability of cleavage by calpain for any given sequence. This tool oﬀers three
separate prediction model options based on PSSM and Support Vector Machines (SVM) algorithms
with either linear or Radial Basis Function (RBF) kernels. For each model, a sliding window of length
L is ran along the sequence, with scores calculated for each subsequence.
During training, all models used the same set of 267 positive instances. SVM models additionallyused a random sample of negative instances (selected out of all non-cleaved positions in SB sequences).
Top performances for each method were measured using Area Under the ROC Curve (AUC) with
10x10-fold cross-validation and reached maximal values of 69.1% (SEM: 0.75%) for PSSM (L = 2x30),
77.3% (SEM: 0.04%) for SVM linear and 80.1% (SEM: 0.04%) for SVM RBF (using respectively L =2x7 and L = 2x10 amino acids on each side). With best prediction scores obtained within 10 aminoacids of the cleavage site for SVM-based predictors, it seems possible to infer some early hypotheses
regarding amino acid position specificity. For smaller window sizes (between 5 and 10 amino acids
on each side), RBF performs significantly better than linear kernel. Finally, the study of results forvarying lengths of extension around cleavage sites reveals some interesting asymmetry between left
and right side: for both RBF and linear kernel SVM predictors, statistically better performances areachieved when focusing on the right (primed) side of the cleavage site.
Based on empirical evidence and performances during cross-validation testing, the value of L for
the online tool was set to 40 amino acids (20 on each side of the cleavage site) for PSSM and 20(2x10) for SVM. These values are justified by the 3D structure of a calpain/calpastatin complex [3]:calpastatin firmly binds to the calpain protease domain by approximately 20 residues.

4

Discussion

We are currently focussing on obtaining more interpretable results on cleavage prediction, through theuse of rule-extraction methods conjugated with boosting meta-algorithms.

References[1] L. Bertipaglia and E. Carafoli. Calpains and human disease. Subcell Biochem., 45:29–53, 2007.
[2] D. E. Goll et al. The calpain system. Physiol Rev., 83:731–801, 2003.
[3] T. Moldoveanu, K. Gehring, and D.R. Green. Concerted multi-pronged attack by calpastatin to
occlude the catalytic cleft of heterodimeric calpains. Nature, 456(7220):404–408, 2008.
!
- 79 -

平成21年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
生物ネットワークのデータマイニング
Datamining Biological Networks
バイオインフォマティクスセンター
Timothy Hancock
ティモシー ハンコック
Abstract
We developed an approach to identify the specific genetic pathways that define a metabolic
networks response to specific experimental conditions. Our approach is a combination ofprobabilistic models for pathways ranking, clustering and classification. First we use
a non-parametric pathway extraction method to identify the most highly correlated paths
through the metabolic network. We then extract the defining structure within these top
ranked pathways using Markov clustering and classification algorithms. We show our approach
identifies biologically meaningful pathways within microarray expression data through theentire KEGG metabolic network. Our approach is completely flexible by allowing for ananalysis of the extracted pathways not only with respect to their genetic dependencies but
to also include interacting reactions, compounds and KEGG sub-networks. Furthermore we havedeveloped a freely available R-package PathRanker which provides an efficient implementationof our approach.

1 Introduction
The activation of specific genetic pathways dictates the response of metabolic networks toexternal stimulus. Coordinated gene expression along specific pathways determines whichmetabolic compounds can be synthesized; and therefore can be used to infer the function of
the entire network. Much of the networked structure of metabolism has already been identified
and is readily available through databases such as KEGG [3]. These databases reveal thateven for simple organisms, the complete metabolic network is large and highly complex. This
mixture of network size and complexity is sufficient to hide the key pathways which define
response of the entire metabolic network. As a result models of global metabolic networks
are required to identify the specific pathways that are driving the an observed metabolic
response. In this work we developed a method for the extraction and analysis of the functional
pathways within gene expression data through complete metabolic networks.
Our approach is a combination of three methods we have previously developed and have provento be successful in analyzing small metabolic sub-networks. Firstly, we use a non-parametricpathway ranking method [5], and perform an exhaustive search to identify the top K mostprobable genetic pathways that show highly coordinated expression in response to specificexperimental conditions. Once the top ranked pathways have been identified it is reasonable
to suggest that they possess a core structure that defines the observed metabolic response.
To identify this structure we propose Markov mixture models for genetic pathways [4, 2].
These models can be used in an unsupervised setting to identify natural pathway clusters or
can be supervised to explicitly search for key pathways that determine the metabolic response
for specified experimental conditions. In this work we show the combination of pathway
ranking with Markov clustering or classification models is scalable to analysis of complete
metabolic networks. Furthermore we present an R-package, PathRanker, which implements allfunctionality required to fully implement our approach on the KEGG metabolic network withany microarray expression dataset.

2 Methods
Pathway ranking has been shown to extract biologically meaningful pathways in small metabolic
sub-networks [5]. However in this work we are dramatically upscaling to model complete
metabolic networks. The upscaling of our path ranking method assumes that functionally active
1- 80 -

components within global metabolism will have a highly correlated structure. Therefore if
we extract a large number of pathways (large K) through the network the result will bea clustered dataset of small pathway variations through the functional components of the
network. However setting a large K, in the order of 1000's of pathways prevents an easyinterpretation of the result. Therefore extending pathway ranking to global metabolism
requires further tools to identify the defining structures within the resulting pathway list.
To find these structures we propose using techniques which explicitly model the pathway
structure within the extracted pathway list.
To identify the defining features within the set of top ranked genetic pathways we propose
both a clustering and a classification algorithm that exploit the natural Markov structure
inherent each pathway. The pathway clustering algorithm is 3M [4] which identifies pathways
which possess the same underlying sequence of functional genes. The pathway classifier,
HME3M [2] employs the same framework as 3M but restricts the pathway search to identifying
those which are define a specific experimental condition. Both 3M and HME3M have beenpreviously shown to identify biologically significant pathway on metabolic sub-networks.
However by using the pathways identified by the path ranking method we also are upscaling
these algorithms for global metabolism analysis.
The advantage using either 3M and HME3M on the top ranked pathways is they provide estimatesof the probability that each edge is a member of functional component of the metabolic network.
This allows for a detailed probabilistic analysis of the key structure that dictates thefunction of each identified component. Furthermore, in this paper we define detailed nodeand edge annotations which enable us to track each pathway not only with respect to its
genetic dependencies but also allows for an analysis of the interacting reactions, compounds
and KEGG sub-networks through which the pathway was observed. The allows for a detailed
analysis identified pathway structure to be performed at multiple biologically meaningful
resolutions.
All three methods have been efficiently implemented and will be freely available in the
R-package PathRanker. PathRanker provides functions that first allow for processing KEGG
metabolic network and overlaying a microarray dataset, extracting the K most active metabolic
pathways, and analyzing the key functional components within these pathways within a 6 linesof R script. Furthermore the package is flexible allowing for analysis of the complete KEGG
network or a more tailored analysis of pathways between specific compounds and KEGG pathway
groups. PathRanker also contains multiple visualization options which provide the user theopportunity to interpret the results at each stage of the analysis.

3 Results and Discussion
We evaluate our combined approach on two microarray datasets constructed with differingexperimental objectives. The first is the benchmark Gasch microarray [1] which observes thegene response of yeast to numerous environmental stress conditions. Our goal is to identify
which stress conditions have similar pathway responses. The second is a microarray observing
the genetic differences between equally obese patients who are insulin resistant versus those
who are insulin sensitive [6]. Our goal in this analysis is to identify specific pathway
differences between insulin resistant and sensitive patients. These different experimental
objectives warrants slightly different procedures for our path analysis methodology however
the core framework of our combine approach is maintained.
In this report to gain an idea on the power of our combined approach we present the results
for the analysis of the specific pathway differences between insulin resistant and sensitive
patients. The key component for insulin resistance identified by HME3M is presented in Figure
1. Figure 1 presents the same component in terms of its connected pathways, compounds,
reactions and genes and the line thickness represents highly important pathways. Analysis of
the structure of the networks within Figure 1 revealed that the metabolism of ATP (C00002)
and AMP (C00575) within purine metabolism is a defining feature of insulin resistance. These
results are found to agree with established literature.

2- 81 -

a) Connected Pathwaysb) Connected Compounds

C06197

Pyrimidine
metabolism

C00575

start

start

C01260C00020C00008C00044

C01261C00002

Purinemetabolism

end

C00046end

C06198C00063
C00075c) Connected Reactions
R00089R00191d) Connected Genes
1503

R00127R00200

51082
5436
5435

R00124R001845433

R00435

108

56474
8382

25885

5153

204

111

5151

203

5430

R00441start

R01232

51728

end

R00187

5437

5315
10623

661

R00437318

R00969R00443

R00573

R00442

end
start
87178
2272
4830

R00571

4831

Figure 1: The most connected components separated by connected pathways, compounds, reactions
and genes identified by HME3M to classify insulin resistance.

4 Conclusions
In this work have described a complete process for extracting and analyzing pathways of
coordinated gene expression within global metabolic networks. The main feature of our approachis that it allows for analysis at the pathway, compound, reaction and gene resolutions whichallows for a complete picture of the metabolic response to be built. We have show that
our approach is flexible allowing complete control over the structure and diversity of thepathways to be found and caters for both unsupervised and supervised analyses. Furthermore wehave developed a freely available R-package which completely implements our entire approach.

References[1] A P Gasch, P T Spellman, C M Kao, O Carmel-Harel, M B Eisen, G Storz, D Botstein, andP O Brown. Genomic expression programs in the response of yeast cells to environmental
changes. Mol Biol Cell, 11(12):4241--57, December 2000.
[2] Timothy Hancock and Hiroshi Mamitsuka.
pathways. WABI, 2009.

A markov classification model for metabolic[3] M. Kanehisa and S. Goto. KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids
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[4] H. Mamitsuka, Y. Okuno, and A. Yamaguchi. Mining biologically active patterns in metabolic
pathways using microarray expression profiles. SIGKDD Explorations, 5(2):113--121, 2003.
[5] Ichigaku Takigawa and Hiroshi Mamitsuka. Probabilistic path ranking based on adjacentpairwise coexpression for metabolic transcripts analysis. Bioinformatics, 24(2), 2008.
[6] X. Yang, R. E. Pratley, S. Tokraks, C. Bogardus, and P. A. Permana. Microarray profiling ofskeletal muscle tissues from equally obese, non-diabetic insulin-sensitive and insulinresistant pima indians. Diabetologia, (45):1584--93, 11 2002.
3- 82 -

平成２１年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
データマイニングによるヒストンの機能解析
The functional analysis of histones by data mining
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

夏目やよい

背景と目的
遺伝子発現の調節にはヒストンと呼ばれるタンパク質が深く関与している。ヒストンの N 末端がアセチル化など様々な修飾を受けることによって転写の調節が行われるため、修飾されたヒストンとDNA の結合を網羅的に検出する ChIP-on-chip (chromatin immunoprecipitation-on-chip)という実験方法が強力なツールとして注目を集めている。この手法では、細胞内で生じたタンパク質と DNA の複合体をクロマチン免疫沈降法により精製分離し、この DNA 断片をタイリングアレイにより解析する。
これにより、目的タンパク質がゲノム上で結合する位置を検出することができる。Kurdistani らは酵
母のアセチル化ヒストン(11 通り)に対して ChIP-on-chip をおこない、結合する DNA 配列とその位置を基に転写調節マップを作成した(Kurdistani, S.K., et al., Cell, 2004. 117(6): p. 721-33.)。また、ヒストン修飾は転写因子の機能にも影響を与えるが、Harbison らは酵母の転写因子(203 種類)に対してChIP-on-chip をおこない、結合する DNA 配列とその位置を基に転写調節マップを作成した(Harbison,
C.T. et al., Nature. 2004 2;431(7004):99-104)。本研究は、転写因子と標的遺伝子の関係を膨大に含む
Kurdistani ら、および Harbison らの ChIP-on-chip 実験データから遺伝子発現調節に重要なヒストン
修飾パターン（ヒストンコード）を抽出することを目的としている。

検討内容

上記目的のため、以下に列挙する ChIP-chip データを用いた。なお、これらはすべて S. cerevisiaeより得られたものである。1) 転写因子に対する ChIP-chip データ (TR)、 2) アセチル化ヒストンに対する ChIP-chip データ (AH)、 3) ヒストンに対する ChIP-chip データ(HS)。 AH におけるデータ
は、HS を用いて正規化をおこなった後に解析に用いた(AH+)。また、NCBI の GEO (Gene Expression
Omnibus)より以下に列挙する microarray データを用いた。1) グルコース欠乏環境における遺伝子発現
プロファイル(GSE9217)、2) ヒストンアセチルトランスフェラーゼ ESA1 変異体(GSE9840)。
TR と AH+
それぞれを用いて、結合する転写因子の組み合わせとアセチル化されるヒストンの組み合わせの類似度に従って遺伝子を 10 クラスターに分割した。同時に、microarray データを用いて、遺伝子発現パターンの類似度に従って遺伝子を 5 クラスターに分割した。これら 3 セットのクラスターID の組み合わせの中から、有意に遺伝子数が多く集まっているものを選び出し（パターンエレメント）、そのヒスト
ン修飾パターンを検出した。

結果・考察
まず、本解析方法の有効性を検証するため、グルコース欠乏時に機能することが知られているヒス- 83 -

トンコードの検出を試みた。S. cerevisiae はグルコース欠乏下においてそのエネルギー供給反応を発酵から呼吸に切り替え、結果として H4 の 16 番目のリジンが脱アセチル化されることにより広範囲にわたる遺伝子不活性化がおこる (Vaquero, A., et al., Oncogene, 2007. 26(37): p. 5505-20)。グルコース欠乏ス
トレスを加えた S. cerevisiae の遺伝子発現プロファイルを用いて解析をおこなったところ、5 つのパターンエレメントを検出した。そのうち 3 つはヒストン修飾パターンと遺伝子発現パターンが一致していたが、これらのパターンエレメントに含まれる遺伝子はすべて H4 の 16 番目のリジンがアセチル化されていた。この結果より、本解析方法の有効性が示されたといえる。また、呼吸に関わる遺伝子とリボソーム生合成に関わる遺伝子の発現調節に関与すると考えられるヒストンコードを新たに検出することにも成功した。

- 84 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

遺伝子型データと発現データに基づく遺伝子間交互作用の検出
Finding gene interactions from transcript and genotype data
京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター茅野光範

Purpose and backgroundWe address the issue of ﬁnding a three-way gene interaction, i.e. two interacting genes in expression under
the genotypes of another gene, given a dataset in which expressions and genotypes are measured at once
for each individual. This issue can be a general, switching mechanism in expression of two genes, being
controlled by categories of another gene, and ﬁnding this type of interaction can be key to elucidatingcomplex biological systems [1], [2]. The most suitable method for this issue is likelihood ratio test using
logistic regression, which we call interaction test, but a serious problem of this test is computational
intractability at a genome-wide level.

Proposed Approach
We developed a fast method for ﬁnding three-way gene interactions from transcript- and genotype-data.
Our method prunes large part of input combinations, to which interaction test does not have to be
applied. The following two cases are pruned in a main procedure of the proposed method: (a) expression
values are randomly distributed in terms of classes, and (b) expression values can be easily categorized
into three classes corresponding to the genotypes of a SNP. In Figure 1, panel (a) shows expression values
being just randomly distributed; (b) shows expression values being easily categorized into three classes:+, • and △. We are not interested in (a) and (b) but in (c), which shows that the correlation in expression
between two genes diﬀers for each class. More concretely, two genes are positively correlated with eachother for one class, whereas negatively correlated with each other for another.
The input combinations of (a) and (b) can be pruned by using randomness test and linear discriminant
analysis (LDA), respectively. The randomness test is a combination of multivariate analysis of variance(MANOVA) and Box’s M test, and is here called by mean-covariance (MC) test. MANOVA and Box’s M
test are statistical tests of homogeneities of means and covariances respectively, and MC test examines

0.2

0.4 0.6
Gene 10.8

1.0(a) randomly distributed

1.0
0.8
Gene 2
0.4 0.6
0.2

0.0

0.2

0.4 0.6
Gene 10.8

1.0(b) easily categorized into three classes

0.0

0.2

0.0

0.0

0.0

0.2

Gene 2
0.4 0.6

Gene 2
0.4 0.6

0.8

0.8

1.0

1.0

complete homogeneity with respect to means and covariances simultaneously. Only MC test can success-

0.0

0.2

0.4 0.6
Gene 11.0(c) switching mechanism

Figure 1: Three examples of distributions of expression values using simulated data sets.

- 85 -

0.8

fully detect (a) and is expected to work on real data. Our procedure is as follows: We ﬁrst check eachpair of a gene and a SNP by LDA. That is, if expression values of a gene are separable by genotypes of
the SNP, this pair is pruned. We then check each combination of the remaining pair and another geneby LDA in a similar manner and then by MC test. In fact, if a combination is regarded as a random one,the combination is pruned. Finally interaction test is applied to the remaining combinations.

Computation Time (Seconds)
1e+01
1e+03
1e+05

Empirical Results
We ﬁrst examined the improvement in time eﬃciency by our proposed method, which we call Fast ﬁnding Three-way Gene Interactions (FTGI) against the approach of running Interaction Test
Only (ITO) over all possible combinations. Figure 2 shows the realcomputation time of ITO and FTGI, when we changed the number of combinations randomly chosen from a source dataset. The
αm in this ﬁgure is the signiﬁcant level of MC test, and eﬃciency
of FTGI can be aﬀected by the value of αm . This ﬁgure clearly

1e+04

shows that as αm decreased, the amount of running time of FTGI
became smaller for any size of inputs, by pruning a larger numberof them. In particular, at αm of 0.001, FTGI runs approximatelyITO
FTGI (ǩO=0.05)
FTGI (ǩO=0.01)
FTGI (ǩO=0.001)

1e+05
1e+06
# Input Combinations

1e+07

Figure 2: Computation time improvement by reducing αm .

10 times faster than ITO.
We further checked the pruning rate and the pruning accuracy. The pruning rate is the ratio of pruned
combinations to all input combinations, and the pruning accuracy can be deﬁned as the overlap between
the resultant top 100 combinations by p-values of ITO and those of FTGI. If αm is reduced to 0.001,
94% inputs can be pruned, keeping the pruning accuracy of 85%.
We applied our method to hundreds of millions of input combinations generated from a dataset on
human brain samples [3] and detected three-way gene interactions with small p-values. To check thereliability of our results, we ﬁrst conducted permutations by which we can show the obtained p-values
are signiﬁcantly smaller than those obtained from permuted null examples. We then used GEO (GeneExpression Omnibus) to generate gene expression datasets with binary classes to conﬁrm the detected
three-way interactions by using these datasets and interaction test. The result showed us some datasetswith signiﬁcantly small p-values. These results show the potential of our approach to explicate complex
biological systems appearing in modern biology and medical sciences.

References[1] Kayano, M, Takigawa, I, Shiga, M., Tsuda, K and Mamitsuka, H, Eﬃciently ﬁnding genome-wide
three-way gene interactions from transcript- and genotype-data, Bioinformatics, 25(21):2735–2743,
2009.
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2002.
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- 86 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

Gene Function Prediction via Discriminative Graph
EmbeddingCanh Hao Nguyen
canhhao@kuicr.kyoto-u.ac.jp
1

Bioinformatics Center, Institute of Chemical Research, Kyoto University, Gokasho,Uji, Kyoto, 611-0011, Japan.

Keywords: Gene Function Prediction, Discriminative Graph Embedding, Spectral Transform

Purpose and background
Gene function has been a subject of interest but it is far from fully understood. It is known that some
genes have certain functions but it is not clear whether those are all the functions they have. It isa recent trend to use different means to predict gene functions; one of them is to use computational
methods on large data sets. Different types of information are used in computational methods, eachcoming with different hypotheses and applicable to different part of genomes.
This problem is regarded as a prediction problem on networks, a.k.a. label propagation. The
idea is to use gene network information with a hypothesis that a link in the network means a highly
probable similarity in gene functions. This is formulated as a node classification problem on graphwith smooth label assignment with respect to the graph structure. There are many methods for doing
but most of them have drawbacks. The first line is feature extraction such as [3] and its refinedversions. However, these methods rely on unsupervised feature extraction, therefore may not carryenough information for the classification task. The other line of methods use graph Laplacians asregularization. However, for efficiency purpose, the methods use naive learning algorithms which are
not statistically reliable.
We propose a method to embed the graph into a Euclidean space considering label information.
The embedding is supposed to trade off the graph structure preservation to have a good discriminative
ability. Then, label inference can be done via many machine learning techniques, in which we formulatea large margin spectral transform, known for its robustness. We apply the method to predict genefunctions on gene network [1] and protein-protein interactions network [2]. Our method gives higher
prediction ability than traditional ways of embedding graphs.

Proposed Approach
There are many methods to embed graphs into Euclidean spaces for learning algorithms to be used
to infer node labels in graphs. However, most methods embed the graph faithfully regardless of the
problem in hand. Therefore, the resulting embedding distribution respects strictly graph structures
but does not necessarily contain the very information needed for the task, namely predicting nodelabels. There are also methods for estimating node labels directly, but due to their inflexibility, theycannot use robust prediction models to achieve thehighestpossible result.
- 87-

Figure 1: The idea of the method: different embeddings the graph into Euclidean spaces by different
trade-off parameter c compromising descriptive and discriminative information of the network.
We propose a method to embed a graph into a Euclidean space keeping the discriminative information needed for prediction later on. This embedding step has two objectives. One is the labelsmoothness on a graph, which is similar to Laplacian eigenmaps [3], known as descriptive information.
Another is discriminative information, which we formulate to separate the two classes’ means as far
as possible in the embedding space. Each of these objectives is formulated as a generalized eigenvalue
problem. We combine these two objectives by weighted combination of the two eigenvalue problems.
We control the trade-off between descriptive and discriminative information using a parameter c. We
show the idea in Figure . We proposed several ways of combination and show two versions, named
subtractive DisEmp and additive DisEmp. The final formulation is a generalized eigenvalue problem,
which has efficient solutions. We pick only some eigenvectors with smallest eigenvalues to represent
graphs in a Euclidean spaces for learning algorithms to be used later. This embedding is supposed tohave both graph structure information (label smoothness on the graph) and discriminative information(large distance between classes’ means).
We formulate an efficient way to combine features (as eigenvectors) for a discriminative purpose(classification). As it is used to transform eigenvalues, it becomes a (nonparametric) spectral transform
method. The formulation is robust because we use the large margin objective function. The problem
is then formulated into a multiple kernel learning (MKL) problem [4], which is well-studied and has
efficient solutions.

Empirical Results
We used two networks to infer gene functions. One was the gene network from the KEGG pathway
database [1]. Another was a protein-protein interactions network [2]. We compared our method withthe method without discriminative information in the embedding process. The result, measured in
AUC scores, over 50 runs of train/test split, is presented in Table 1, and detailed in Figure .
The result shows that this embedding is more suitable for a commonly used Machine Learningtechnique to classify nodes on graphs, meaning that the embedding makes the learning techniquemore effective for label propagation. Our method is recommended to use for the parts of genomes
where dense enough networks of function similarity- 88can- be obtained.

Method
L.E.
Ours

AminoAcid
0.87 (±0.06)
0.98 (±0.01)

Gene Network
Carbohydrate Nucleotide
0.75 (±0.08) 0.89 (±0.07)
0.99 (±0.02) 1.00 (±0.00)

AminoAcid
0.54 (±0.09)
0.86 (±0.06)

PPI Network
Carbohydrate
0.69 (±0.10)
0.86 (±0.07)

Nucleotide
0.52 (±0.11)
0.80 (±0.08)

Table 1: Average AUC scores for predicting gene function categories with the two networks. The
Laplacian eigenmap (L.E.) embedding respects the graph structures but does not contain discriminative information, therefore performs poorly in classification tasks. Our embedding method gives asignificantly better performance in the two networks, across all function classification tasks.
1.10

1.10

AUC

AUC

1.00

1.00

0.90

0.90

0.80

0.70

0.70

c

0.60
1.00

0.90

0.80

0.70

0.60

0.50

0.40

AminoAcid
Carbonhydrate
Nucleotide

0.80

AminoAcid
Carbonhydrate
Nucleotide

0.30

0.20

0.10

c

0.60
1.00

0.00

0.90

0.80

0.70

0.60

0.50

0.40

0.30

0.20

0.10

0.00

(b): Additive DisEmp on Gene Network(a): Subtractive DisEmp on Gene Network
1

1

AUC

AUC

0.9

0.9

0.8

0.8

0.7

0.7

0.6

0.6

AminoAcid
Carbohydrate
Nucleotide

0.5

0.4
1.00

0.90

0.80

0.70

0.60

0.50

0.40

0.30

AminoAcid
Carbohydrate
Nucleotide

0.5

0.20

0.10

0.00

c

c

0.4
1.00

0.90

0.80

0.70

0.60

0.50

0.40

0.30

0.20

0.10

0.00

(d): Additive DisEmp on PPI Network(c): Subtractive DisEmp on PPI Network

Figure 2: Detailed results of the two versions of the methods on the two networks. This shows theidea of compromising two kinds of information give the highest performance.

References[1] Minoru Kanehisa, Michihiro Araki, Susumu Goto, Masahiro Hattori, Mika Hirakawa, Masumi
Itoh, Toshiaki Katayama, Shuichi Kawashima, Shujiro Okuda, Toshiaki Tokimatsu, and Yoshihiro
Yamanishi. Kegg for linking genomes to life and the environment. Nucleic Acids Research,
36(Database-Issue):480–484, 2008.
[2] C. von Mering, R. Krause, B. Snel, M. Cornell, S. G. Oliver, S. Fields, and P. Bork. Comparative
assessment of large-scale data sets of protein-protein interactions. Nature, 417(6887):399–403,
May 2002.
[3] Mikhail Belkin and Partha Niyogi. Laplacian eigenmaps for dimensionality reduction and data
representation. Neural Computation, 15(6):1373–1396, 2003.
[4] Sören Sonnenburg, Gunnar Rätsch, Christin Schäfer, and Bernhard Schölkopf. Large scale multiple kernel learning. Journal of Machine Learning Research, 7:1531–1565, 2006.

- 89 -

平成２１年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体高分子の分子シミュレーション―― 天然セルロースの結晶弾性率の算出 ――

Molecular Simulation of Biopolymers―― Estimation of the Elastic Modulus of Natural Cellulose Crystal ――
生存圏研究所 田中文男
背景と目的1950 年代後半から 1960 年代半ばにかけてのH. J. Marrinan & J. Mannによる偏向赤外線を用いた
一連の天然セルロースの構造研究により、天然セルロースであるcellulose Iには二つのサブ構造のあることが示された。その後、NMRを使った研究、電子線回折法を使った研究によってもこの事実は確認され、今日それらはcellulose Iαとcellulose Iβとして分類され、それぞれの結晶構造は三斜晶系、単斜晶系の結晶系で記述されている。ところでこれらの結晶の内、結晶弾性率の値が実際に測定され、報告されているのは、cellulose Iβ結晶の繊維軸方向（c-軸方向）の値のみであり、繊維軸に直行する方向の結晶弾性率の値は未だ報告されていない。cellulose Iαにいたっては、いずれの方向の結晶弾性率も実測値は未だ報告されていない。天然セルロース系材料の力学特性は、これら二種類のサブ構造体の結晶弾性率の値に支配されて発現しているはずであり、この両者の結晶弾性率の値を知ることはセルロース系材料の力学特性を論じる上で重要である。そこで本研究では、計算機シミュレーションにより、この両者の結晶の結晶三主軸方向の弾性率の値を算出し、両者の力学特性について比較検討することにした。
圧縮変形後のモデル オリジナルのモデル 引張変形後のモデル

検討内容
前年度に引き続き、様々な力場におけるシミュレーションを行った。計算機シミュレーションの出発構造モデルは、西山らの報告している
cellulose Iαとcellulose Iβに対する回折結晶学デー
ターをもとに構築し、分子力学シミュレーションの手法を用いて構造最適化を行ったものを用いた。
図１ セルロース微結晶の圧縮、引張変形モデル
これらの最適化構造の微結晶モデルについて、分子動力学シミュレーションの手法を用いてアンニーリングし、徹底的に歪を取り除いた後、再び分子力学シミュレーションの手法を用いて構造最適化を行い、結晶弾性率を算出するための微結晶の構造モデルとした。この微結晶構造モデルを用いて、様々な変形過程（図１）におけるポテンシャルエネルギー値を算出し、変形時に増減したエネルギー値と変形歪の値から結晶弾性率の値を算出した。
表１ 天然セルロースの結晶弾性率と微結晶の平衡サイズ

結 果

Cellulose Iα

cellulose Iαとcellulose Iβに対して算出された結晶弾性率の値と、それぞれの力学的平衡状態での微結晶サイズの値を表１に示す。何れのサブ構造に対しても分子鎖軸方向であるc－軸方向の結晶弾性率の値は 1011Paオーダーの値を示しており、それに直行するa－軸、b－軸方向の結晶弾性率の値はほぼ一桁小さなオーダーの値を示している。前述のように現時点では、これらの結晶弾性率の値の内、cellulose- 90 -(6×6×5 unitcells)
Direction
Even
lengthForce Field
CFF91v.2.0
param:7/1/92

CFF91v.3.1
param:4/1/96
PCFF
CFF91v.2.7
param:7/28/06
COMPASS

Cellulose Iβ(5×5×5 unitcells)

[100]
(GPa)

[010]
(GPa)

[001]
(GPa)

[100]
(GPa)

[010]
(GPa)

[001]
(GPa)

4.031
(nm)

3.578
(nm)

5.200
(nm)

3.892
(nm)

4.101
(nm)

5.190
(nm)

49.37

44.30

207.7

29.5

100.3

137.1

4.165

3.733

5.257

4.070

4.231

5.321

59.3

38.9

214.3

26.1

92.6

137.6

4.129

3.781

5.264

4.093

4.244

5.318

108.8

68.0

192.2

37.3

83.3

126.3

4.036

3.591

5.166

3.949

4.218

5.179

Iβのc－軸方向の値以外の実測値は未だ報告されていないので、他の値が正しいか否かは現在のところ確認できない。しかしながら、表１の結果からは分子鎖軸の方向であるc－軸方向では、分子鎖内の原子が共有結合で直接連なっているので結晶弾性率の値が大きくなっており、一方、原子同士が直接化学的に共有結合で結合してはいない（分子鎖軸に対して直交している）横方向でもかなり大きな値を示していることがわかる。ところで、分子鎖間に働く相互作用を無視し、分子鎖の力学的特性だけで結晶弾性率が決まると仮定して、c－軸方向の結晶弾性率の値を計算すると、表１の値に比べて一桁ないし二桁も小さな値が算出されてくる。これらのことから、結晶の力学特性には分子鎖間の相互作用が大きく寄与していることは明らかである。また、これらのことからは分子鎖間の水素結合やファン・デル・ワールス力と言った共有結合に比べて比較的弱い非結合原子間相互作用でも、沢山集まればトータ
ルとしてはかなり大きな力となることが示されている。ところで、Cellulose Iβのc－軸方向の結晶弾性率の値については桜田ら、および西野らによりそれぞれ 137 GPa、および 138 GPaの値が報告されている。
表１から分かるようにcellulose Iβに対して算出されたc－軸方向の結晶弾性率の値は報告されている実測値と極めて近い値が算出されている。
考 察
６×６×５unit cellsからなるcellulose Iαおよび５×５×５unit cells からなるcellulose Iβの微結晶の未変形時のサイズの実際の値はa－軸方向×b－軸方向×c－軸方向に対して、それぞれ 4.031 nm×3.578 nm×5.200 nmおよび 3.892 nm×4.101 nm×5.190 nmである。一方、計算機シミュレーションにより算出された力学的平衡状態の微結晶のサイズは、何れもCOMPASS力場において算出された値が実際の値に最も近く、それぞれ 4.036 nm×3.591 nm×5.166 nmおよび 3.949 nm×4.218 nm×5.179 nmである。このことは、COMPASS力場がセルロース系物質の固体構造を最も忠実に再現できる力場であることを意味している。
ところで表１からわかるように、COMPASS力場で算出されたcellulose Iβのc－軸方向の結晶弾性率の値は 126.3 GPaであり、報告されている実測値である 137～138 GPaの値に比べ若干小さい。結晶弾性率の実測値の計測は繊維状試料を引張し、その時のc－軸方向に対応するX線回折スポットである子午線干渉の回折角の変化から算出されている。しかしながら、セルロース系繊維試料は完全弾性体である
単結晶体ではなく、多結晶体であり、しかも結晶性の領域、非晶性の領域ならびにその中間的な領域が連続的に変化して混在した粘弾性体である。この様な試料に負荷を加えた場合、加えた負荷は内部の微結晶にそのまま伝わっているのではなく、加えられた負荷の一部がエネルギーロスとして失われている。
このことから、実際に微結晶に作用している負荷は試料に加えられた負荷よりも若干小さくなっている
ことは明白である。従って、そこから算出された結晶弾性率の値は過大評価されていることになる。それ故に、COMPASS力場において算出された結晶弾性率の値が報告されている実測値よりも若干小さい
ことは極めて妥当なことである。このことから、結晶弾性率の値もCOMPASS力場において算出された値が最も妥当であると考えられる。これらのことから、セルロース系材料の力学特性の計算機シミュレーションによる再現においてもCOMPASS力場が最もふさわしい力場であることは明白である。
以上のことから、固体のセルロース系材料の計算機シミュレーションにおいては COMPASS 力場を用いるのが最も相応しいことが示された。
一方、表１より結晶弾性率の計算値はcellulose Iβよりもcellulose Iαの方が若干大きな値を示している。両者のa－軸、b－軸の方向では、結晶格子内での分子鎖の空間配列は等価ではなく、また大部分の方向の結晶弾性率の実測値も未だ報告されていないことから、現実には両者の結晶弾性率の値を直接比較することはできないが、表１の結果からはcellulose Iαの方がcellulose Iβよりも結晶内部での分子鎖間相互作用が若干強く、変形し難いのではないかと言うことが示唆されているものと解釈される。
発表論文
F. Tanaka, Estimation of the Moduli of Cellulose Iα Crystal, 2009 Cellulose R&D, p75 (2009).

- 91 -

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

流動性崩壊の危険度予測
Risk Assessment of Fluidized Landslides
京都大学防災研究所

福岡

浩

背景と目的
（１）集中豪雨時のマサ土地域の流動性崩壊発生機構に関する研究2009 年 7 月中国・北九州豪雨災害のうち、21 日に発生した防府市土石流災害について、被害が最も甚大で社会的注目を集めた真尾地区の南上田川の土石流について源頭部土砂を採取し、崩壊・土石流発
生メカニズムを検討する。
（２）全球降雨観測データを用いた土砂災害予報警報に関する研究
降雨観測用 TRMM 観測衛星による全球準リアルタイム降雨データの精度が土砂災害の予報警報にも応用が可能になる程度に向上したため、試験的に 2009 年防府市土砂災害と 2008 年中国・四川省北川の土石流災害時のデータと現地の観測データおよび発生状況と比較して、将来の応用可能性を検討した。
検討内容および結果・考察（１）可視型地震時地すべり再現試験機を用い、現地土石流の発生源頭部から採取したマサに対し、一定の垂直応力、せん断応力を与えた状態から破壊に至るまで間隙水圧を一定速度で増大させ、破壊させ、破壊後の挙動を観察した。実際に発生した現場より大きな垂直応力条件であったが、破壊時に過剰間隙水圧が急激に上昇し、ほぼ液状化に至った。せん断抵抗は載荷中のせん断応力より低下し、加速的な変位が観測された。しかし 1999 年広島豪雨災害時に同市北区の土石流源頭部で採取したマサに対して実施した同種の実験よりせん断抵抗の減少幅、加速は大きくなかった。これはおそらく、広島のマサに比べ防府のマサは細粒が多く、土粒子骨格変形量が比較的小さかったためだと考えられた。
（２）TRMM 衛星によるマルチセンサーシステムのデータを用いて米国 NASA およびオクラホマ大学のチームが作成した 2009 年防府市土砂災害と 2008 年中国・四川省北川の土石流災害時のデータと現地の観測データおよび発生状況と比較した。防府市の場合、災害発生時の 3 時間雨量は地上観測と10%以内で合致した。中国の事例では、地上観測データは入手不可能であったが、四川地震発生後、最大の集中豪雨時に土石流が発生したことが明瞭にわかり、途上国における広域土砂災害警報発令シ
ステム構築に有用であることがわかった。
参考論文
1. 福岡浩・山本晴彦・宮田雄一郎・汪発武・王功輝(2009): 平成２１年７月中国・九州北部豪雨による山口県防府市土砂災害. 自然災害科学, Vol. 28, No.2, pp.185 - 201.
2. 福岡 浩・王功輝・汪 発武・Ogbonnaya IGWE. (2010): 平成 21 年 7 月中国・九州北部豪雨による防府市土石流発生機構. 自然災害科学研究西部地区部会報, 第 34 号研究論文集, pp.85 – 88.
3. Fukuoka, H., Cui, P., Hong, Y. (2009): Mechanism of Landslides Triggered by the 2008 Wenchuan
Earthquake and Subsequent Rainstorm-Induced Debris Flow. Investigation report of the 2008 Wenchuan
Earthquake, China, Grant-in-Aid for Special Purposes of 2008, MEXT, No. 20900002, (represented by
Konagai, K.), pp. 77-86.
4. Fukuoka, H., Hong, Y., Cui, P., Yamamoto, H. (2009): Detection of heavy rainstorm which induced debris
flows by TRMM-based satellites and networked rain gauges. AGU Fall Meeting 2009 Abstract ID
NH41C-1248.

- 92 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション
High-Resolution Simulation of Mesoscale Convective Disturbances
京都大学防災研究所

竹見哲也

背景と目的
台風・梅雨前線・低気圧活動に伴い発生するメソ対流擾乱は、強雨・強風災害をもたらす要因であり、メソ擾乱の発生や発達を正確に予測することが防災上極めて重要である。特に甚大な被害が生じるのは、短時間に集中する強雨や瞬発性の強風といった現象（「極値」）が局所的に発生する場合である。
より極端な現象ほど、急峻な地形の影響を受けると言える。そこで本研究では、複雑地形の影響がメ
ソ擾乱の発生や発達にどのように現れ、さらにその影響がメソ擾乱に伴い生じる強雨や強風の極値の出現にどのように寄与しているのかを明らかにすることを目的としている。梅雨前線に伴う集中豪雨
および台風や低気圧活動に伴う突風を対象事例として、これらの強雨・強風の発生機構におよぼす地形の影響を調べる。次世代気象モデル WRF を用いた高解像度の気象シミュレーションを実施する。発達した温帯低気圧に伴う強風事例および夏季に局地豪雨をもたらした事例について再現シミュレーシ
ョンを行い、高分解能化することによる地形表現の向上が極値の表現性に及ぼすインパクトを調べる。

検討内容
用いた数値モデルは米国国立大気研究センターで開発された WRF/ARW モデルである。初期値・境界値に用いる格子点気象データとして気象庁メソ客観解析値または全球客観解析値および NCEP Final
Analysis（最終解析値）を利用し、多重ネスト領域を設定することで、解析対象領域の格子分解能を徐々に上げ最終的には 100 m 前後の水平格子幅を設定した。強風事例および豪雨事例について高解像度数
値シミュレーションを行った。具体的には、温帯低気圧の通過により東京都心部で発生した突風事例、
冬季日本海沿岸地域で発生した竜巻に伴う強風事例、2008 年および 2009 年に近畿地方で発生した局地豪雨の事例である。本報告では、紙面の都合から、強風事例の解析結果について以下にまとめる。

結果
温帯低気圧通過時の東京都心部での強風シミュレーション
解析対象事例は 2004 年 12 月 5 日 6:20 時（JST、以下同様）に東京で最大瞬間風速 40.2 m/s（観測史上第 2 位）を観測した低気圧に伴う強風イベントである。WRF モデルでは、初期値・境界値に気象庁
MANAL および MGDSST を用い、2004 年 12 月 4 日 21 時を初期時刻とし、水平格子幅を 7.5 km/1.5 km/300
m/60 m（鉛直レベル数 43）とした 4 重ネスト領域を設定し、数値シミュレーションを行った。WRF モ
デルで得られた東京・大手町（気象庁）での観測による風速時系列（1 分値平均値および最大値、観測は地上高約 75 m で実施）と同位置に相当する最内領域内での格子点における風速時系列を図 1 に示す。

- 93 -

1 分平均風速は、モデル高度 17 m での風速より大きく、モデル高度 25 m での風速が対応していた。一方、瞬間値はモデル高度 100 m 前後での風速がよく対応しているように見える。地上付近下層での瞬間風速のモデルでの再現には、都市キャノピー内部における鉛直の運動量輸送を的確に表現することが大切であることが示唆される。言い換えると、気象モデルでの粗度長としての取り扱いでは考慮できないビルや構造物の影響を陽に表現する必要があると言える。このような風速変動を表現するためには、一般に抵抗としてビルを表現するキャノピーモデルを導入するだけでは不十分であるため、ビルを陽に解像した LES モデルとの結合を行う必要がある。

図 1：東京・大手町での風速時系列の観測と WRF モデルの比較。WRF の結果は高度別に示している。

冬季日本海沿岸域における強風シミュレーション
2007 年 12 月 2 日に酒田市で F0 規模の災害をもたらした竜巻を含むメソ気象擾乱を解析対象とする。
用いたモデルは WRF/ARW ver. 3.0.1.1 である。MANAL 等を初期値・境界値として用いてまず格子間隔を 10 km/2 km/400 m と細密化する領域ネスト計算を実行した（境界層乱流には Mellor-Yamada-Janjic ス
キームを利用）。次に 400 m 格子領域の 5 分間隔の出力を初期値・境界値として用いることで 80 m 格
子幅の本計算を実行する。この高解像度計算における乱流モデルは Deardorff (1980)の SGS モデルを用いた。図 2 は 80 m 格子の計算領域（48 km×40 km）を示す。また、比較のため、レイノルズ平均型のMYJ スキームを境界層モデルとした 4 重ネスト計算も実行している。地上観測点は合計 26 か所あるが、Imai ら(2009)によれば領域で最大平均風速を観測したのは地点 B1 であったため、この B1 を含む東西側線に沿った 4 地点での時系列を見てみる。B1 と B2 の間には高度 50 m ほどの丘が側線に直交するよ
うに南北に伸びており、微小ながらも地形効果が風速変動に観測的に確認されている。図 3 は、側線上の観測点での風速変動、SGS モデル計算結果、MYJ スキーム計算の結果を示す。モデルでは観測（突風は 2 日 2 時頃に発生）よりも 2 時間弱早くに強風を表現していたり、B1 地点での 10 m/s 未満から
24 m/s 程度までの風速強化がモデルでは表現できなかったりといったように、不整合があるとは言え、SGS モデル計算は細かな時間変動をよく表現しており、内陸 3 点での風速の B1 風速に対する比も妥当なものであると言える。内陸 3 点の時間変動の非定常性も SGS モデル計算で表現されている。これはMYJ スキーム計算と対照的である。この違いは、丘の後流側の流れ場の表現性の違いによるものと考えられる。丘を横切る他の側線でも同様の傾向が確認できた。このことから、SGS モデル計算により風速の乱流的な変動がより精度良く再現できる可能性があることが示唆される。ただし今回は平均流成分のみを境界条件に与えたため、現実的な乱れの情報をいかにして境界条件として表現するかにつ- 94 -

いて今後検討する。

図 2：計算領域と風速観測点（B1—B4）。

図 3：図 1 の B1—B4 地点での風速変動。観測値（上段）、
SGS モデル計算（中段）、MYJ スキーム計算（下段）- 95 -

考察
高解像度数値シミュレーションにより、気象擾乱の微細規模構造がモデル計算で表現され、その現実的な強度や大きさがモデルで再現された。組織構造を持った気象擾乱の微細規模構造を再現することにより、地上での風速分布も観測とよく似た特徴をモデルで表現することができた。すなわち、組織構造を持った気象現象についてモデルにおいて現実的な空間規模や強度で表現されれば、強風や突風といった災害をもたらすほどの風速変動も定量的にモデルで表現されるものと考えられる。加えて、高分解能化により地形の微細性をモデルで表現したことで、地上における局所的な突風をよく再現することができた。

発表論文
Takemi, T., K. Kusunoki, K. Araki, T. Imai, K. Bessho, S. Hoshino, and S. Hayashi, 2010: Representation andlocalization of gusty winds induced by misocyclones with a high-resolution meteorological modeling.
Theoretical and Applied Mechanics Japan, Vol. 58, pp. 121-130.
Takemi, T, H. Y. Inoue, K. Kusunoki, and K. Bessho, 2009: The development and intensification of multiple
misocyclones in shallow cumulus convection over the warm ocean during winter cold outbreak. 13th Conf.
on Mesoscale Processes, Salt Lake City, Utah, 17-20 August 2009, American Meteorological Society, 16.3.
参考論文
Ohno, H., and T. Takemi, 2010: Mechanisms for intensification and maintenance of numerically simulated dust
devils. Atmospheric Science Letter, Vol. 11, doi: 10.1002/asl.247, in press.
Takemi, T., K. Tatsumi, and H. Ishikawa, 2009: A high-resolution numerical analysis of the effects of complex
topography to disastrous rainstorm development over an urban area: A case study of the 28 July 2008
severe local rain events in the Kinki Region. The 7th International Conference on Urban Climate,
Yokohama, Japan, 29 June-3 July 2009, B7-2.
竹見哲也，2009：2008 年 7 月 28 日に近畿・北陸地方で発生した局所的豪雨の高解像度気象シミュレー
ション．京都大学防災研究所年報，第 52 号 B, pp. 421-430.
竹見哲也，楠研一，荒木啓司，今井俊昭，別所康太郎，星野俊介，林修吾，2009：日本海冬季沿岸地
域における竜巻状渦の発生機構と突風の高解像度モデル解析．日本流体力学会年会 2009 拡張要旨
集，CD-ROM，27044.（日本流体力学会年会 2009，東京都文京区，平成 21 年 9 月 2 日～4 日）
竹見哲也，猪上華子，楠研一，加藤亘，荒木啓司，別所康太郎，中里真久，星野俊介，益子渉，林修
吾，保野聡裕，今井俊昭，柴田徹，2009：微細規模渦による突風の高解像度気象モデルにおける表現と局所化．第 58 回理論応用力学講演会講演論文集，東京都港区，平成 21 年 6 月 10 日，日本学術会議 機械工学委員会・土木工学・建築学委員会 合同 IUTAM 分科会，pp. 377-378.

- 96 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
密度汎関数法を用いた表面吸着系ダイナミクスのシミュレーション
Simulation of dynamic behavior of adsorbates on metal surfaces using density functional theory

京都大学大学院理学研究科 化学専攻 中井郁代
[背景と目的] 固体表面吸着系において、吸着種−板原子間相互作用や吸着種−吸着種相互作用の詳細を理解することは、吸着種の関与する化学反応などの動的過程の機構に関連して重要である。我々は、フェムト秒時間分解第二高調波発生法(TRSHG)を用いて、化学吸着の典型であるアルカリ金属吸着系を対象として、これらの相互作用を明らかにするための研究を行っている。TRSHG 法を用いると、コヒーレントに励起した吸着種の振動を時間分解的に追跡することができる。アルカリ原子と金属基板の組み合わせは多数あるが、今回は、Cu(111)表面にカリウム原子が吸着した系について、実験と密度汎関数法(DFT)による計算による結果を報告する。この吸着系においては、K 原子の被覆率が増加す
ると、六方格子構造を保ったまま吸着層の圧縮が起こり、基板金属の構造と不整合な構造を取ることが知られている。この圧縮が起こった時の表面フォノン周波数の変化に着目して研究を行った。
実験は超高真空槽内で行った。清浄化した Cu(111)表面に、被覆率を制御しながら K 原子を蒸着することで試料を作成した。基板表面原子の数を 1 モノレイヤー(ML)とすると、K 原子の飽和吸着量は0.4 ML であった。作成した試料に対して TRSHG 測定を行い、得られた信号をフーリエ変換すること
で、フォノンのスペクトルを得た。図 1 に結果を示す。0.32 ML 以下の被覆率では、3.1 THz の振動モードのみが存在するが、0.35 ML 近傍からはこれに加えて 1.3 THｚの振動モードが併存する。さらに被覆率が増大すると、3.1 THz のモードは消失し、1.3 THz の振動モードのみとなる。K 原子の被覆率を増加させた時に、吸着層が連続的に圧縮されるにもかかわらず、このように 2 つの表面振動モー
ドが不連続的に入れ替わる挙動はこの系に得なものである。そこで DFT 計算を用いて表面の振動モードをシミュレーションし、このように振動数が変化する機構を考察した。
[検討内容] DFT 計算を用いた吸着構造と振動数の見積りを、
Materials Studio (Accelrys)に含まれる CASTEP パッケージを用いて行った。基底関数としては周期境界条件を用いた平面波を用い、ポテンシャルとしてウルトラソフト擬ポテンシ
ャル、交換相関相互作用として GGA-PBE を用いた。Cu 原子 4 層と K 吸着層、20 Å の真空層を用いて計算を行った。
前述のように、この吸着系においては、吸着原子層が段階的に圧縮され、基板格子と不整合な構造を取ることが知られているが、周期的境界条件を用いた計算では、基板格子と整合した構造しか扱うことができないので、代表的な構造として、
atop サイトに K 原子の吸着した(2×2)構造(0.25 ML)と、図3(a)に示すような atop および bridge サイトに K 原子の吸着した(3/2×3/2)構造(0.44 ML)を扱った。それぞれの吸着構造- 97 -

図 1：K/Cu(111)における TRSHG 信号の振動成分のフーリエスペクトルに対して、エネルギー的に最安定な吸着構造を決定した上で、K 原子の表面垂直方向の座標のみを変化させて、それぞれに対して系の全エネルギーを計算した。変位距離に対して全エネルギーをプロッ
トし、モースポテンシャルを用いてフィットすることで、変位に対応する振動数を求めた。
[結果と考察] 図 2 に Cu(111)-(2×2)-K 構造における K 原子の変位に対する吸着エネルギーの変化を示す。モースポテンシャルでよくフィットされ、その振動数は 3.6 THz と求められた。これと、実験において低被覆率域で観測された 3.1THz という振動数は非常に近い値となっており、実験で観測されたモードは K-Cu 間の振動に対応すると考えられる。計算において Cu 基板の構造は固定していたにもかかわらず、振動数がよい一致を示したことは、実際の振動モードにおいて Cu 基板のフォノンの寄与が少ないことを示している。
次に、Cu(111)-(3/2×3/2)-K 構造に対しても同様に振動数の見積を行った。すべての K 原子を同時に変位させた時、その振動数は 2.8 THz となり、(2×2)
構造のときと大きくは変わらない値となった。
(3/2×3/2)構造はの被覆率は 0.44 ML と、実験で観測されている飽和被覆率の 0.40 ML よりもわずかに高い値となっているが、最安定な構造は、すべての K
原子が同じ高さ(基板平面から 3.1 Å)に吸着した平面

図 2：Cu(111)-(2×2)-K 構造においてK 原子の表面垂直座標を変化させたときの 1 原子あたりの吸着エネルギーの変化(実線はモースポテンシャルによるフィット)構造である。しかしながら、このような高被覆率では一部の原子が浮き上がった構造もある程度は安定に存在すると考えられる。図 3(b)に atop 原子を変位させたときの吸着エネルギーを示す。これを見ると、3.0 Å 浮き上がった位置に準安定状態が存在し、平面構造に比べてわずかに 0.12 eV
だけ不安定となっている。このように吸着サイトの高さの異なる原子が存在する場合の振動モードは単純には推定できないが、浮き上がった原子は基板に緩くしか束縛されておらず、関与する振動モードの振動数は、基板に近い位置に強固に結合した原子の振動数よりも小さくなると予想される。高被覆率になった時に、最安定の平面構造に加え、浮き上がった原子を持つ準安定構造が部分的に形成され、ドメイン構造を作ることで、実験で観測されたような高被覆率域での低振動数側のピークが出現するものと解釈される。
[参考論文]

図 3 ： (a) 計 算 に 用 い た Cu(111)
K. Watanabe, K. Inoue, I. F. Nakai, M. Fuyuki, Y. -(3/2×3/2)-K 構造 (b) atop サイトの K
原子の表面垂直座標を変化させた時の 1
Matsumoto, Phys. Rev. B 80, 075404 (2009)
原子あたりの吸着エネルギーの変化- 98 -

平成２１年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
造岩鉱物の拡散の異方性について
Anisotropy of diffusion process in rock-forming minerals
京都大学大学院理学研究科 三宅亮
背景と目的
地球惑星科学において拡散現象は非常に重要な意味を持っており、それを用いて、惑星の進化や火成岩・変成岩などの形成史が論じられている。しかし、地殻・マントルを構成する鉱物は対称性が低く、各軸方向によって拡散定数が違うことが実験的に分かりつつある。この原因の一つは、結晶構造の違いにより activation energy が異なる為だと考えられているが、まだ不明な点が多い。
そのため、CASTEP (Materials Studio)を用いた電子状態計算により、造岩鉱物の各軸方向における
activation energy を見積もることが、本研究課題の目的である。しかし、今までの研究により計算可能な格子サイズに限界があるため、空孔濃度により空孔形成エネルギーに大きな差が生じることが分かってきた。本年度は空孔濃度による空孔形成エネルギーについて検討を行った。
検討内容
計算格子の大きさによって、空孔－空孔間の相互作用の違いにより空孔形成エネルギーが異なることが予想され、その効果をみるために periclase (MgO)を対象にして研究を行った。periclase は下部マントルにおいて重要な鉱物でもあり、また空間群 Fm3m で NaCl 構造を持ち、CASTEP において比較的大きな格子サイズまで計算が可能なため、この効果をみるうえで重要であると考えられ る 。 そ こ で 、 本 研 究 で は 、 pseudo-potential と し て ultra soft potential を 用 い た 。 ま た 、GGA(Generalized Gradient Approximation)を汎関数として用いた。さらに、空孔濃度の妥当性を検討するためにより電子状態計算よりも大規模粒子系を扱うことができる、分子動力学シミュレー
ションを予察的に用い、検討を行った。分子動力学シミュレーションは、MXDORTO（Kawamura,
1996-2009）を用い、２体間ポテンシャルパラメーターとして Miyake (1998)を用いた。
結果と考察
まず格子の大きさとの空孔形成エネルギーの関係について、2x2x2 (64 粒子、32MgO)、3x3x3 (216
粒子、108MgO)、4x4x4 (512 粒子、256MgO)の３種類の格子サイズで行った。その結果、2x2x2 と3x3x3 との間で約 0.8eV (Mg 空孔)と約 0.1ev（O 空孔）の差が, 3x3x3 と 4x4x4 との間では約 0.3eV(Mg空孔)と約 0.1ev（O 空孔）の差があった。そのため、最低でも 4x4x4 の格子サイズが必要だと思われる。
さらに、３種類の格子サイズにおいて、計算格子中に MgO をカップリングさせた空孔と格子内で最も離れた位置に Mg と O の空孔をデカップリングさせた空孔とを作り計算を行った。
その結果どの格子サイズでもカップリングさせた空孔のほうが、空孔形成エンタルピーが小さいという結果を得た。この結果はつまり 4x4x4 の格子中には Mg, O の空孔がデカップリングした状- 99 -

態でいるよりも、カップリングし MgO 空孔として存在したほうが安定であることを示している。
この結果が、空孔の本質を表しているのか、それとも格子サイズによる効果が入っているのかは、
電子状態計算の現状では非常に時間がかかるためこれ以上大きな計算格子では行っていないため結論を得ることができなかった。そこで、分子動力学シミュレーションを 6x6x6 (1728 粒子、864MgO)から 16x16x16 (32768 粒子、16384MgO)の系で行った。その結果、いずれの系においてもカップリングした MgO 空孔を持つ系のほうが Mg, O 空孔をデカップリングした系よりもエンタ
ルピーが低い、すなわち安定であることが分かった。電子状態計算、分子動力学シミュレーショ
ンの結果から約 0.006％の空孔濃度、すなわち MgO16384 分子中 1 MgO 分子分の空孔がある状態
までは、periclase (MgO)中の空孔はカップリングした MgO 空孔としていると考えられる。

カップリングした空孔
図

デカップリングした空孔

カップリングした空孔とデカップリングした空孔の概念図

ΔH[J/mol]60

ΔHdecouple[J/mol]
ΔHcouple[J/mol]

40
20
0
0

図

500

1000 1500
T[K]

2000

2500

16x16x16 (32768 粒子、16384MgO)の系で分子動力学シミュレーションを行った結果のエンタル

ピー変化

赤印がカップリングした空孔を初期構造とした場合、青印がデカップリングした空孔を初期構造とした場合
参考論文

Kawamura, K. (1996), “MXDORTO” Japan Chemistry Program Exchange Newsletter, 7(4),71, (in Japanese)
Miyake, A. (1998) Interatomic potential parameters for molecular dynamics simulation of
crystals in the system K2O-Na2O-CaO-MgO-Al2O3-SiO2, Mineralogical Journal, 20,
189-194.

- 100 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

有機銅－亜鉛複合試薬を用いたトリフルオロメチルアルケンジペプチドイソスターの新規合成法の開発
Amino Acid-Based Synthesis of Trifluoromethylalkene Dipeptide Isosteresby Alcohol-Assisted Nucleophilic Trifluoromethylation and Organozinc-Copper-Mediated SN2 Alkylation
京都大学大学院薬学研究科 薬品有機製造学分野
大野 浩章
背景と目的
生体内で容易に加水分解されるペプチド結合の非水解性結合等価体への置換は、ペプチドリード創薬において重要な方法論の一つであり、数あるイソスターの中でも、トリフルオロメチルアルケン型
イソスター（CF3-ADI）はペプチド結合に対して高い静電的相同性を有する優れたイソスターとしての応用が期待されている。本研究では、求核的 CF3 化反応と有機銅－亜鉛複合試薬を用いた SN2’反応
による CF3-ADI の新規合成法の開発を目的とする。また、合成した CF3-ADI を生理活性ペプチドへと応用しその機能評価を行い、ペプチド性医薬品開発への展開を目指す。

検討内容
アルケンジペプチドイソス
ターは、ペプチド結合の共鳴構造に起因する平面性に基づき、アミド炭素－窒素結合を炭素－炭素二重結合で置換した構
造的相同性の高いジペプチド

Figure 1. Native Peptides and the Alkene-Type Isosteres

等価体である。酵素分解に対する抵抗性の向上を目的として設計された本イソスターは、ペプチド結合の cis/trans 異性化を起こさないため、分光学的手法では困難な生理活性ペプチドの構造・機能解析を可能にするツールとしても有用である。我々の所属研究室ではこれまでにトランスアミド等価型イソスターとして (E)-アルケンジペプチドイソスター（EADI）1)、並びにアミド結合との静電的及び立体的相同性も併せ持つことが期待される (Z)-フルオロアルケンジペプチドイソスター [(Z)-FADI]2)の立体選択的合成法を確立してきた。しかしながら、イソスターを導入した生理活性ペプチド誘導体の構造・機能解析研究を行う中で、EADI 及び FADI による置換は必ずしも高い生理活性を維持できないという結果を得た。そこで、FADI よりもさらにアミド結合と近似した双極子モーメントを有する
CF3-ADI に着目した（Figure 1）。
所属研究室ではこれまでの EADI 合成法開発において、メシラート 1 に対して有機銅試薬を用いた SN2’型アルキル化反応を行うこと

Scheme 1. Synthesis of EADI Using SN2’ Reaction- 101 -

で、高立体選択的に EADI 2 を合成することに成功している（Scheme 1）3)。この知見に基づき、天然アミノ酸由来のケトエステル 3 に対し

CO2R

2

R3O CF3
R1

NHP

Organocopper-MediatedSN2' Alkylation

化後、メシラート 5 に対して有機銅試薬を用い

CO2R2

NHP
4: R3 = H
5: R3 = Ms3て求核的にトリフルオロメチル基を導入し、得られた CF3 基含有アリルアルコール 4 をメシル

Nucleophilic
T rif luoromethylation

O
R1

CF3 R4
R1

CO2R2
NHP
6

た SN2’型アルキル化反応を行うことで立体選択

Scheme 2. Synthetic Strategy of Xaa-Yaa Type
的に Xaa-Yaa 型 CF3-ADI 6 を得る合成戦略を立 CF3-ADI Using SN2’ Reaction

案した（Scheme 2）。
結果・考察
L-フェニルアラニンより 4 工程で誘導した α,β-不飽和ケトエステル 7 に CF3 基を導入するため、

TMS-CF3 を求核種とする CF3 化反応 4)について精査した。検討の結果、触媒量のメタノールと炭酸セシウム存在下、DMA 中で反応を行うことで、収率 63%、77% de で目的とするアリルアルコール 8 を得た（Scheme 3）。本反応では、アルコールと塩基から生成するアルコキシドがケイ素に配位することで TMS-CF3 が活性化され、効率よく反応が進行したものと考えられる。

Scheme 3. Nucleophilic Trifluoromethylation of Ester 7

次に、得られたアリルアルコー
ル 8 をメシル化した後、SN2’反応

Table 1. SN2’ Methylation of Mesylate 9による α 位へのメチル基の導入を試みた（Table 1）。MeMgClより調製した有機銅試薬を作用さ せ た と こ ろ 、 Phe-Ala 型
CF3-ADI 10a が収率 51％で得られたものの、
立体選択性は認められなかった（entry 1、7% de）。
この結果は、
有機銅試薬によるア
リルメシラートの SN2'型反応が一般的に anti 型で進行することと対照的である。そこで種々条件検討を行ったところ、Me2Zn とCuBr2 から調製した有機銅試薬を用い、トルエン－NMP 混合溶媒中で反応を行うことで高い収率とジ
アステレオ選択性で Phe-Ala 型 CF3-ADI 10a を合成することに成功した（entry 7、75%、84% de）。
続いて、メシラート 9 及び L-アラニン由来のメシラート 11 に対して種々アルキル基の導入を検討した（Table 2）。メシラート 9 に対してメチル基を導入した際の条件を用いてイソブチル基、イソプロ
ピル基を導入したところ、どちらの場合も中程度の収率で反応は進行し、対応するイソスター- 102 -（ trans-10b、10c）を合成する
ことに成功した（entries 2, 3）。

Table 2. SN2’ Alkylation of Mesylates 9 and 11

また本反応においては、導入するアルキル基が嵩高くなるとト
ランス型イソスターのジアステ
レオ選択性が大きく低下するという興味深い結果が得られた。
同様に、メシラート 11 に対して、3 種のアルキル基を導入したと
ころ、選択性の低下の度合いは小さいものの、メシラート 9 と同様の傾向を示す結果が得られた（entries 4–6）。一方で、いずれの基質及びアルキル基を用いた際にもシス型イソスターは、トランス型よりも高立体選択的に生成した。
トランス型イソスターにおけるジア
ステレオ選択性の低下の原因は、有機
銅試薬と CF3 基との立体反発であると考えられる（Figure 2）。トランス型イソスター生成時の立体配座 A では、アルキル基が嵩高くなると、CF3基との立体反発により有機銅試薬のanti 面 か ら の 反 応 が 妨 げ ら れ 、Figure 2. Plausible Reaction Mechanism of SN2’ Alkylation

syn-SN2’反応が競合すると推察される。一方シス型イソスター生成時には、トリフルオロメチル基の影響が小さい立体配座 B を経由して反応が進行する。立体配座 B では A に比べてより大きな立体反発が予想されるが、シス型イソスターがトランス型イソスターよりも高立体選択的に生成していることから、カルバメートが有機銅試薬に配位することで、anti 面からの反応が促進されたのではないかと考えられる。現在、反応条件をさらに精査し、反応の立体選択性の改善を目指して検討を行っている。
発表論文
Kobayashi, K. et al. J. Org. Chem. 2009, 74, 4626-4629.
参考論文(1) Ibuka, T. et. al. Angew. Chem., Int. Ed. 1994, 33, 652.
(2) a) Narumi, T. et. al. Org. Lett. 2007, 9, 3465. b) Narumi, T. et. al. Tetrahedron, 2008, 64, 4332.
(3) Ibuka, T. et. al. J. Org. Chem. 1991, 56, 4370.
(4) Prakash, G. K. S. et. al. J. Org. Chem. 2006, 71, 6806.

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平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

原子分子相互作用系に関する理論的研究

Theoretical Study of Atomic Molecular Systems
京都大学大学院工学研究科

1

立花

明知

背景と目的

本研究では、電子のストレステンソルを用いた電子状態の記述を元に、新しい化学結合の理論を展開する。この理論では、空間の各点で定義される電子ストレステンソル密度が中心的な役割を果たすが、そこから導かれるテンション密度、エネルギー密度、領域化学ポテンシャルという
やはり局所的に定義される量を用いて、化学結合を新しい方法で表現できる [1–5]。これは従来の電子密度を主とする方法とは異なる視点を与えるにとどまらず、実用上にも有利な点がいくつも見いだされている [6–8]。このストレステンソル解析は独自性の高い手法ではあるが、ストレステ
ンソル自体は従来の方法で計算される波動関数から構成され、われわれのグループによって計算パッケージも公開されている [9]。これは更なる理論の展開とともに順次拡張される予定である。
以下では Regional DFT 法を用いたストレステンソル解析を概説し、次節でその応用として今年度行われた研究を紹介する。
本研究の基礎となる領域密度汎関数理論 (Regional Density Functional Theory: RDFT) の特色
は、空間の各点で定義された物理量を用いて電子状態を表すことである。最も基本的な量は電子ストレステンソル密度 τ Skl (⃗r) で、i 番目の自然軌道を ψi (⃗r) 、その占有数を νi としたとき[]
2 ψ (⃗
2 ∑2 ψ ∗ (⃗
∗ (⃗
∗ (⃗
∂
~
∂ψ
∂
∂ψ
r
)
∂ψ
r
)
(⃗
r
)
r
)
∂ψ
r
)
(⃗
r
)
i
i
i
i
i
i
νi ψi∗ (⃗r) k l −τ Skl (⃗r) =+,(1)
ψi (⃗r) −
4m
∂x ∂x
∂xk
∂xl
∂xk ∂xl∂xl∂xkiと表わされる。ここで、m は電子の質量で、{k, l} = {1, 2, 3} は空間座標の添字である。このテンソルの固有値を調べることによって、電子に働く応力の様子を知ることができる。例えば、水素分子の原子核間の中心付近ではストレステンソルの最大固有値が正 (引っ張り応力に対応) で、その固有ベクトルは核間を結ぶ方向である。従来の電子密度を用いた描像では電子密度が核間で増加するということで共有結合状態を表現していたが、ストレステンソルを用いた描像では引っ張り応力が働いていることも示すことができるのである。また、ストレステンソルの最大固有値の固有ベクトルの包絡線を見ることで化学結合の方向性が議論できる。
∑
テンション密度 ⃗τ S (⃗r) はストレステンソルの発散 l ∂l τ Skl (⃗r) で与えられ、
[
]
2 ∑
∗ (⃗
∗ (⃗
∂ψ
~
∂∆ψ
(⃗
r
)
r
)
∂∆ψ
r
)
∂ψ
(⃗
r
)
i
i
i
i
−
∆ψi (⃗r) +ψi (⃗r) − ∆ψi∗ (⃗r), (2)τ Sk (⃗r) =νi ψi∗ (⃗r)
4m
∂xk
∂xk
∂xk
∂xk
i

となる。この力が空間の各点で、原子核からのクーロン力および注目する電子以外の電子が及ぼすクーロン力と交換力を打ち消して定常状態を作っているのである。
次に、RDFT 法で計算される重要な量として各点で定義されるエネルギー密度 εSτ (⃗r) があり、

1 ∑ Skk
τ
(⃗r).
2
3

εSτ (⃗r) =k=1- 104 -

(3)

のようにストレステンソルのトレースから計算される。実際、この量を全空間で積分すると、ビ∫リアル定理によって εSτ (⃗r)d⃗r = E となり、電子の全エネルギー E を求められる。この局所的なエネルギー密度 εSτ (⃗r) を用いることで、分子内における各点ごとの反応性の差異の指標となる領域化学ポテンシャル [1, 8] や、結合の強さを示す結合次数 [6] といった量を定義することができる。
特にここではエネルギー密度から定義される相互作用エネルギー密度 ∆εSτ (⃗r) を紹介する。ある系を A と B の２つに分けた時、それぞれを独立とした時のエネルギー密度を εSτ,A (⃗r) と εSτ,B (⃗r) とし、相互作用している時のエネルギー密度を εSτ,AB (⃗r) とする。一般に εSτ,A (⃗r) + εSτ,B (⃗r) ̸= εSτ,AB (⃗r)
だが、これは A と B が AB に変化した時の安定化もしくは不安定化に起因し、これらの差で定義される{}∆εSτ (⃗r) = εSτ,AB (⃗r) − εSτ,A (⃗r) + εSτ,B (⃗r) ,(4)

は系のどこで安定化 (不安定化) が起こっているかを示すものである。

2

結果と考察

2.1

三塩化ホウ素の反応における相互作用エネルギー密度

文献 [10] で調べられた反応の一つに、三塩化(a)
ホウ素と水との反応がある。図 1 に BCl3 +H2 O→ BCl2 (OH) + HCl における反応錯体 Cl3 B—
OH2 が形成される過程を、差電子密度 ∆n(⃗r)・ (b)相互作用エネルギー密度 ∆εSτ (⃗r) とともに示した。これらを計算する際には系を BCl3 と H2 O(c)の２つに分けた。∆n(⃗r) は式 (4) と同様なもの
を電子密度 n(⃗r) について計算したものである。
∆n(⃗r) については水色の領域が負 (電子密度が減少) でピンク色の領域が正 (電子密度が増加) (d)となっている。∆εSτ (⃗r) については青色の領域
が負 (安定化領域) で赤色の領域が正 (不安定化領域) である。おおまかな傾向として、電子密度が増加している領域で安定化が起きていると (e)いう、通常の共有結合の描像が示されている。
ただし、∆n(⃗r) と ∆εSτ (⃗r) の正負領域は完全に対応しているわけではない (特に、前者の全空 (f)間についての積分はゼロとなるが、後者では負の値をとることに注意されたい)。

2.2

水素分子イオンのストレステンソル

D

D

D

D

D

D

図 1: BCl3 +H2 O → BCl2 (OH) + HCl における
文献 [11] では水素分子イオンの厳密解から 反応錯体 Cl3 B—OH2 が形成される過程。左欄はストレステンソル密度やテンション密度を計算 配置を示し、中欄は差電子密度 ∆n(⃗r)、右欄は相Sし、その空間分布の正確な形を求めた。図 2 に 互作用エネルギー密度 ∆ετ (⃗r) を示す。
基底状態と第一励起状態に関して、２つの水素原子核を含む平面上で、ストレステンソル密度については最大固有値と固有ベクトルを示し、テ- 105 -

ンション密度については方向を矢印、大きさを色で示した。核間距離はいずれの場合も基底状態の平衡核間距離 (2.0 bohr) にとり、水素原子核は (−1.0, 0.0) と (1.0, 0.0) に配置してある。
基底状態のストレステンソル密度に関しては、
最大固有値のゼロ面が閉曲面を作っており、H
原子核と接していることが分かる。その面の内側は全て正、外側は全て負になっており、それぞれ引っ張り応力、圧縮応力が働いていることが分かる。また、固有ベクトルが描くパターン
は、核と核の間をつなぐような包絡線の系列が存在することを示唆している。これらの系列は３次元空間では紡錘状の構造を成すが、その中でストレステンソルの最大固有値が正の領域は「スピンドル構造」[3] と呼ばれているものである。一方、励起状態のストレステンソル密度の
図の最大固有値には、正 (赤色) の部分がなく、原子同士が結合していないことが表されている。
また、核同士をつなぐような固有ベクトルの包 図 2: 水素分子イオンのストレステンソル密度の絡線は無く、核を通る軸に垂直に固有ベクトル 最大固有値とその固有ベクトル (上段) とテンショのパターンが形成されており、やはり原子間に ン密度 (下段)。左欄は基底状態のもので、右欄は第一励起状態のもの。上段のパネルにおいては最結合があることを示していない。
基底状態のテンション密度に関しては、ベク 大固有値のゼロ面が黒実線で示されている。
2

2

0.06

0.01
0
-0.01
-0.02
-0.03
-0.04
-0.05
-0.06
-0.07
-0.08

0.05
0.04

1

0.03
0.02
0.01

0

0

x (bohrs)x (bohrs)

1

0

-0.01

-1

-1

-2

-2

-2

-1

0
z (bohrs)

1

2

2

-2

-1

0
z (bohrs)

1

2

2

5

5

4

4

1

3
2

0

1

x (bohrs)x (bohrs)

1

3
2

0

1

0

-1

0

-1

-2

-2

-2

-1

0
z (bohrs)

1

2

-2

-1

0
z (bohrs)

1

2

トル場はそれぞれの原子核から見て外に向かうようなパターンを示し、その大きさは原子核から離れるほど小さくなっている。特に、対称中心である原点では大きさがゼロになっている。励起状態におけるテンション密度は、核と核の間にベクトルのない面があることが特徴的であるが、全体的に見た目は基底状態のものと似ている。一方、ストレステンソル密度の最大固有値・固有ベクトルのパターンは基底状態と励起状態で対照的であり、ストレステンソルの方が豊富な情報を持っているといえる。

参考文献[1] A. Tachibana, Theor. Chem. Acc. 102, 188 (1999).
[2] A. Tachibana, J. Chem. Phys. 115, 3497 (2001).
[3] A. Tachibana, Int. J. Quant. Chem. 100, 981 (2004).
[4] A. Tachibnana, J. Mol. Model. 11 301 (2005).
[5] A. Tachibana, J. Mol. Struct. (Theochem) 943, 138 (2010).
[6] P. Szarek and A. Tachibana, J. Mol. Model,13, 651 (2007).
[7] P. Szarek, Y. Sueda, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 129, 094102 (2008).
[8] P. Szarek, K. Urakami, C. Zhou, H. Cheng, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 130, 084111(2009).
[9] M. Senami, K. Ichikawa, K. Doi, P. Szarek, K. Nakamura, and A. Tachibana, Molecular
Regional DFT program package, ver. 3. Tachibana Lab, Kyoto University, Kyoto (2008).

- 106 -

[10] K. Ichikawa, T. Myoraku, A. Fukushima, Y. Ishihara, R. Isaki, T. Takeguchi and
A. Tachibana, J. Mol. Struct. (Theochem) 915, 1 (2009).
[11] K. Ichikawa and A. Tachibana, Phys. Rev. A 80 062507 (2009).

- 107 -

平成21 年度京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

ナノ分子触媒を用いる新規触媒反応の開発
Development of novel nano-sized catalysts
工学研究科物質エネルギー化学専攻

辻 康之

背景と目的
ナノサイズの分子触媒の開発は，高活性ならびに高選択的な触媒反応を達成するために極めて重要である。しかし，実験的手法によってのみでは，触媒開発に多くの時間が必要である。本研究では，計算化学の手法を用い触媒開発の効率化に成功した。
検討内容
右に示した長鎖エチレングリコールおよび長鎖アルキル置換基を有する新規に開発したホスフィン配位子およびそれらを有する触媒前駆体の構造と特性を計算化学的手法を用いて
検討した。
結果と考察
長鎖エチレングリコールを有するホスフィン
配位子を有するパラジウム触媒は，塩化アリー
ルの鈴木-宮浦カップリングに極めて高い触媒活性を示すことを見いだした。通常，活性の低い塩化アリールの活性化のためには，かさ高い，塩基性の高いホスフィン配位子を用いる必要があった。右に示したの新規ホスフィンの塩基性を静電ポテンシャルの最小値を計算することにより求めると通常の芳香族ホスフィンと同程度であった。また，これらのホスフィンの最安定化構造はポリエチレングリコール部位
が触媒中心を取り囲むような特徴ある構造を有していることが明らかとなった。反応には用いる塩基の影響が大きく，また顕著な溶媒効果も見られた。本触媒反応においては，長鎖置換基に包まれた触媒環境が触媒機能発現に極めて重要であることが明らかとなった。

参考論文
Triarylphosphanes with Dendritically Arranged Tetraethylene Glycol Moieties at the Periphery: an Efficient
Ligand for the Palladium-Catalyzed Suzuki-Miyaura Coupling Reaction
T. Fujihara, S. Yoshida, H. Ohta, Y. Tsuji.
Angew. Chem. Int. Ed., 47, 8310-8314 (2008).
Iridium-Catalyzed Addition of Acid Chlorides to Terminal Alkynes
T. Iwai, T. Fujihara, J. Terao, Y. Tsuji
J. Am. Chem. Soc., 131, 6668-6669 (2009).

- 108 -

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

高い電荷移動度を有する分子ワイヤの合成と単一分子エレクトロニクスへの応用
Synthe ses o f CD- Base d Insu late d Mol ecul ar Wi res thr ough the Po lyme riza tion of Fi xe d
Rotaxa nes
大学院工学研究科物質エネルギー化学専攻

寺尾潤

ナノスケールの分子デバイスを実用化するには,ナノメートルのギャップを持つ電極間に共役分子を配置し,これらを集積化するプロセス技術の開発が不可欠である。しかしながら,機能性分子素子を効率よくナノ電極に接続する結線技術の報告例はなく,このことが単一分子デバイスを開発する際の最大のボトルネックとなっている。この様な現況を踏まえて,我々はこれまでに行ってきた触媒化学 1)の研究により得られた知見と経験を基に,①遷移金属触媒によるクロスカップリ
ング反応とπ共役ゲスト分子の環状ホスト分子への自己包接反応を鍵とする新しい手法により,共役鎖の両端に化学反応点を有する分子ワイヤの合成を行い,②下図のように異なる機能を持つ
被覆共役分子素子が入った溶液にナノ電極を逐次的に浸し,ナノ空間内で連続的にクロスカップ
リング反応を行い,複雑な分子構造を有する分子デバイスの一般的な作製法の開発を目指し研究を行っている。その結果,高い被覆率,溶解性,剛直性,光学特性および電荷移動特性を有する被覆型分子ワイヤの合成と化学的手法によるビルドアップ型のナノ分子デバイスの作製法の開発に成功した。

被覆型分 子ワイ ヤの合 成とそ の特性
我々は,シクロデキストリン（CD）から
1

π共役ゲスト連結型メチル化 CD（1 ）を合成し,水-メタノール中で,自己包接錯体 2を形成させ,続く,ボロン酸アニリンとの2

鈴木-宮浦カップリング反応により,キャッピングを行い,固定化された[2]ロタキ
サン 3 を合成した。この包接体は有機溶媒

3により単離・精製が可能であり,X 線結晶構造解析により,π共役ゲスト分子が三次4元的に被覆されていることを明らかとした（図１）。また,3 の両端のアミノ基をエ

5- 109 -

チニル基に変換し,銅塩存在下,Glaser 反応により 4 の重合を行った。GPC による経時変化より、
30 分後には 10 量体以上のポリマーが見られ、64 時間後にはモノマーは完全に消失し、被覆共役
ポリマー5 が生成したことが明らかとなった。また、反応後の MALDI-TOF-MS 測定では、モノマーの分子量の整数倍に相当するピークが規則的に観測された(図２)。ポリスチレンを標準物質として、得られた 5 の平均分子量を見積もったところ、平均分子量は、38,800 であり、平均重合度は26 であった。得られたポリマーは,対応する被覆されていない共役ポリマーに比べ,共役鎖間のπ-π相互作用が軽減されるため,有機溶媒に対する溶解性も高く,極めて高い発光特性を示した(図３) 2)。

図１

X 線結晶構造解析

図2

図3

MALDI-TOF-MS 測定

蛍光測定

本法では共役分子と環状分子との包接錯体を固定化するため、合成のステップ数が多いことと、このキャッピングにより被覆率が低くなることが問題点として挙げられる。そこで,共役モノマーの中央部に 2 つの完全メチル化 CD を有する分子の自己包接に続く,重合反応により,フェニレンエ
チニレン構造を有する分子ワイヤの合成にも成功した。このポリマーは共役鎖の約 95％が環状キラル分子である CD 誘導体により三次元的に被覆されているため,剛直性が向上し,偏光顕微鏡測定により液晶相（コレステリック相）が発現することが明らかとなった(図 4)。また, 得られた分子ワイヤを分取 SEC により高分子量成分のみを精製し(Mw =2.3

105, n = 84, PDI = 1.1, 平

均分子長 = 200 nm)、この溶液をマイカ基板上にキャストし AFM 測定を行ったところ、長さ 200 nmの剛直なポリマー鎖を観察することに成功した（図 5）。さらに,被覆により共役鎖上に発生した- 110 -

ラジカルカチオンの寿命化が観測され,固体状態において時間分解マイクロ波伝導度測定を行う
ことに成功し,分子内電荷移動度がアモルファスシリコンに匹敵する高い値（0.5 cm2V-1s-1）を示すことが明らかとなった（図 6）3)。

図4

偏光顕微鏡測定-5 10 -5

図50

5 10-50.00010.00015

AFM 測定0.0002Time / s

図6マイクロ波伝導度測定

以上のように，固定化[2]ロタキサンモノマーの重合による被覆型分子ワイヤの合成に成功した。
合成したポリマーは何れも高い光学及び導電特性を有し,両端に化学反応点を有することから,今後,有機エレクトロニクス分野において,発光および分子配線材料としての応用が期待される。今後,本研究で得られた知見を基に,我々が考案した安価な溶液プロセスによる分子エレクトロニク
スデバイスの作製法を応用し 4),単一分子発光 EL,有機サラウンドゲート型トランジスタおよび人工イオンチャネル素子の開発を目指し検討を行う。
文

献1) Terao, J.; Kambe, N. Acc. Chem. Res., 2008, 41, 1545.
2) Terao, J.; Tsuda, S.; Tanaka, Y.; Okoshi, K.; Fujihara, T.; Tsuji, Y.; Kambe, N. J. Am. Chem. Soc., 2009,
131, 16604.
3) Terao, J.; Tanaka, Y.; Tsuda, S.; Kambe, N.; Taniguchi, M.; Kawai, T.; Saeki, A.; Seki, S. J. Am. Chem.
Soc., 2009, 131, 18046.
4) Taniguchi, M.; Nojima, Y.; Yokota, K.; Terao, J.; Sato, K.; Kambe, N.; Kawai, T. J. Am. Chem. Soc.,
2006, 128, 15062.

- 111 -

平成２１年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ナノサイズ分子触媒の開発
Development of Nano-sized Molecular Catalysts
工学研究科

物質エネルギー化学専攻

藤原哲晶

背景と目的
均一系触媒反応において，効率のよい触媒系の探索は最も重要な課題の１つである．高機能・高活性な触媒系の開発を目指し，我々は，触媒中心から比較的離れた周辺部を機能化することにより触媒機能の向上をはかる研究を進めている．1 この周辺部の修飾は従来法に比べ自由度が高く，近傍の修飾とは質の異なる精密な分子設計が可能である．我々は，水溶性の非イオン性界面活性剤として知られているテトラエチレングリコール（TEG）を分子周辺部に導入した含窒素複素環カルベン（NHC）配位子ならびにホスフィン配位子を設計・合成を行ってきた．2,3
検討内容
本研究では，エチレングリコール鎖の長さに着目し，ポリエチレングリコール(PEG)鎖を導入したホスフィン配位子
ならびに含窒素複素環カルベン（NHC）
配位子の開発を行った．

Figure 1. Phosphine ligands bearing ethylene glycol
moieties.

結果と考察

Table 1. Ligand effect on the palladium-catalyzed
Suzuki-Miyaura couplinga

均一系触媒反応において幅広く用いられているトリフェニルホスフィンを基本骨格とし，分子周辺部に 9 本の PEG鎖を導入したトリアリールホスフィン
配位子 2 を合成した（図１）．4-クロロ
トルエンとフェニルボロン酸との鈴木－宮浦反応において，0.5 mol%のパラジ
ウム触媒存在下，THF 中 60 oC の反応条件で配位子の検討を行った（表１）．TEG
鎖を分子内に 9 本有する配位子 1 を用いたとき，4-フェニルトルエンは中程度の収率で得られた（エントリー１）．9 本

Entry

LigandYield (%)b

1
1
53
2
2
92
3
PPh3
0
4
PPh3 + PEGDMEc
0
5
PPh3 + PEG-Esterd
06
PPh3+ 2-Oxidee
0aReaction conditions: PdCl2(PhCN)2 (0.5 mol%), phosphine(1.0 mol%), 4-chlorotoluene (2.0 mmol), phenylboronic acid(4.0 mmol), K2CO3 (4.0 mmol), THF (1 mL), 60 oC, 20 h. b GC
yields determined by the internal standard method. c PEGDME(9.0 mol%) was added. d PEG-Ester (3.0 mol%) added.
e2-Oxide (1.0 mol%) was added.

の PEG 鎖を有する 2 では 92%の高収率
で生成物が得られることが分かった（エントリー２）．一方，トリフェニルホス
フィンを配位子とした場合では反応は- 112 -

全く進行しなかった（エントリー３）．PEG 鎖の役割を明らかにするために，トリフェニルホスフィンを配位子として用い PEG 鎖を有する部分構造を添加剤とする反応を行ったが生成物は得られなかった（エントリー４～６）．これらの結果は PEG 鎖が配位子上に保持されていることが反応を進行させるためには必須であることを示している．
図２は ONIOM 計算により求めた 2 の最適化構造である．PEG 鎖は極めて柔軟であり，鎖が配位中心を覆うような嵩高い構造が比較的安定であることが分かった．基質に塩化アリールを用いる鈴木‐
宮浦反応では，塩化アリールの酸化的付加の段階が律速段階であると考えられている．2 は特有の嵩高さによってパラジウム上への配位子の過剰配位を防ぎ，配位不飽和なモノホスフィン活性種を効率よく発生させることで酸化的付加を促進したものと考えられる．一方で，エチレングリコール鎖はクラウンエーテルと同様に金属カチ
オン種と相互作用することが知られている．PEG 鎖が中心金属のパ

Figure 2. An optimized structure of
2. The space-filling display shows the
PPh3 core part.

ラジウムや塩基カチオンさらには基質のボロン酸などと相互作用することによって，酸化的付加とトランスメタル化の二段階が協奏的に促進されたのではないかと考えている．4
MeMe

上記の設計指針を含窒素複素環カルベン配位子に適用した．以前，我々は TEG 鎖を有する含窒素複素環カルベン配位子 3 は，臭化アリール類を基質

ルベン配位子 4 をもつパラジウム触媒では，45 oCという穏和な反応条件で塩化アリールを用いる鈴

Me

O
O

O

O
N

N

4

O
O

12

3 (EG4)

O

N

O

12

4 (EG12)

O

Me

4

4

Me

12

O
O

Me

Me

Me

12

Me

12

OMe
N

N

MeO
MeO

O
O

12

4

O
O

O
N

O

O

O
O

O

MeO

3 を配位子として用いても塩化アリールを用いる鈴
１）．ところが，PEG 鎖を導入した含窒素複素環カ

4
4

O

Me

果的であったことを報告している 2)．しかし，この木－宮浦反応は進行しなかった（表２，エントリー

O

Me

Me

とする鈴木－宮浦反応において TEG 鎖の導入が効

O

5

OMe
OMe

Figure 3. N-Heterocyclic carbene ligands bearing
ethylene glycol moieties.
Table 2. Ligand effect on the palladium-catalyzed
Suzuki-Miyaura couplinga

木－宮浦反応が進行することを見いだした（エントリー２）．エチレングリコール鎖をもたない配位子 5や 5 に PEG 鎖をもつ部分構造を添加しても反応が進行しないことから（エントリー３～５），ホスフ
ィンの場合と同様，配位子分子周辺部に PEG 鎖が保持されていることにより塩化アリールの活性化が可能になったと考えている 5)．興味深いことに，配位子4を用いる触媒系は室温においても塩化アリール類を用いる鈴木－宮浦反応が進行する極めて活性の高い触媒系であることも見いだした．

Entry

LigandYield (%)b

1
3
trace
2
4
76
3
5
0
4
5 + PEGDMEc
05
5 + PEG-Esterd
0aReaction conditions: [PdCl(η3-C3H5)]2 (0.5 mol%),
imidazolium salt (1.0 mol%), t-BuOK (1.5 mol %),4-chlorotoluene (1.0 mmol), phenylboronic acid (1.5 mmol),KF (2.0 mmol), THF (3 mL), 45 oC, 15 h. b GC yields
determined by the internal standard method. c PEGDME (6.0mol%) was added. d PEG-Ester (2.0 mol%) was added. e- 113 -

参考論文
(1) Tsuji, Y.; Fujihara, T. Chem. Lett. 2007, 36, 1296–1301.
(2) Ohta, H. Fujihara, T.; Tsuji, Y. Dalton Trans. 2008, 379–385.
(3) Fujihara, T.; Yoshida, S.; Ohta, H.; Tsuji, Y. Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, 8310–8314.
(4) Fujihara, T.; Yoshida, S.; Terao, J.; Tsuji, Y. Org. Lett. 2009, 11, 2121–2124.

- 114 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究
Theoretical Study on Electronic Properties of pi-Conjugated Systems
京都大学工学研究科分子工学専攻

佐藤(ユーザー名1

徹

tsato)

背景と目的
振電（電子-振動）相互作用は超伝導や電荷輸送において重要である。振電相互作用の強さは振電相互作用定数（Vibronic Coupling Constant, VCC）により支配される。したがって、新規な材料を設計する上で VCC の大小の起源を理解することは重要な意味を持つ。最近我々は振電相互作用密度（Vibronic Coupling Density, VCD）解析に基づいて、様々な分子における VCC の大小の起源を明らかにしてきた [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]。VCC の大小の起源は VCD 解析により理解することができるが、VCD の空間分布は特に原子核の近傍で複雑であり、振電相互作用の局所的な描像について誤った解釈を与えることがある。この複雑さは VCD に含まれる、空間積分が 0 となる要素に由来する。本研
究では、空間積分が 0 となる要素を VCD から差し引いた簡約 VCD を定義し、それに基づいた解析を有機超伝導体として知られている Bis(ethylenedithio)tetrathiafulvalene (BEDT-TTF)[8, 9] に適
用した。

2

検討内容
Hellmann-Feynman の定理が成り立つとき、i 番目の振動モードについての、原子 A の原子 VCD（Atomic VCD, AVCD）ηi,A は

ηi,A (x) =∆ρ (x) ×(

ZA (i) x − RA−√e ·MA A |x − RA |3)= ∆ρ (x) × vi,A (x)(1)

で与えられる。ηi,A の空間積分は原子 VCC（Atomic VCC, AVCC）Vi,A に等しい:∫
Vi,A = ηi,A (x) dx(2)

ηi,A の全ての原子についての和は VCDηi を与える:∑
ηi (x) =ηi,A (x)(3)

A

また、Vi,A の全ての原子についての和は VCC に等しい:
∑
Vi =
Vi,A
A

- 115 -

(4)

ηi,A は原子 A の変位に起因する振電相互作用の局所的な描像を与える。
0
空間積分が 0 になるような要素の和を ηi,A (x) で表すと、∫
0
ηi,A (x) dx = 0(5)0である。ηi,A から ηi,A を差し引いたものを簡約 AVCD（Reduced AVCD, RAVCD）と呼び、η̄i,Aで表す:
0

η̄i,A (x) = ηi,A (x) − ηi,A (x)(2) および (8) 式より(6)∫
η̄i,A (x) dx = Vi,A

(7)である。簡約 VCD（Reduced VCD, RVCD）η̄i は RAVCD の全原子についての和で与えられる:∑η̄i (x) =η̄i,A (x)(8)
A

RVCDη̄i の空間積分は VCCVi を与える:∫∑∫∑η̄i (x) dx =η̄i,A (x) dx =Vi,A = Vi
A

3

(9)

A

結果と考察

BEDT-TTF のカチオン状態では C=C 伸縮振動モード（a(32) モード）が最大の VCC を持つ。図01 に a(32) モードについての η32,S1 , η̄32,S1 および η32,S1 の計算結果を示す。S1 原子は TTF 部位のイオウ原子であり、その AVCC は負（−1.13 × 10−6 a.u.）である。ところが図 1(a) の η32,S1 の分
0

布からは AVCC の正負さえ判別できない。これは空間積分が 0 となる要素 η32,S1 （図 1(c)）の値が

η32,S1 と同程度に大きいためである。このことは図 1(a) と (c) を比較すると理解できる。
一方、η̄32,S1 の分布（図 1(b)）からは S1 原子の AVCC が負であることを容易に理解できる: η̄32,S1 <
0 である領域（青色の領域）の方が、η̄32,S1 > 0 である領域（グレーの領域）よりも大きく分布している。この例から分かるように、RAVCDη̄i,A （RVCDη̄i ）は AVCDηi,A （VCDηi ）よりも振電相互作用の局所的な描像をより明確に記述する。

発表論文
Tohru Sato, Naoya Iwahara, Ken Tokunaga, Kazuyoshi Tanaka, and Tsunehiro Tanaka, Topics inCatalysis 52, 808-812(2009).
Katsuyuki Shizu, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, Hironori Kaji, Chem.
130?136(2010).

- 116 -

Phys.

Lett.

486,

C2 (b)

(a)
≈

C1

≈

C1

C2

≈

C1

≈

≈

≈

S1

C2 (c)

S1

S1

η32, S1

η32, S1'

η‾ 32, S10

図 1: a(32) モードについての (a) η32,S1 , (b) η̄32,S1 , および (c) η32,S1 の等値面。グレーの領域は正の領域を、青色の領域は負の領域を表す。

参考文献[1] T. Sato, K. Tokunaga, and K. Tanaka, J. Chem. Phys. 124, 024314 (2006).
[2] K. Tokunaga, T. Sato, and K. Tanaka, J. Chem. Phys. 124, 154303 (2006).
[3] K. Tokunaga, T. Sato, and K. Tanaka, J. Mol. Struct. 838, 116 (2007).
[4] T. Sato, K. Tokunaga, and K. Tanaka, J. Phys. Chem. A 112, 758 (2008).
[5] T. Sato, K. Shizu, T. Kuga, K. Tanaka, and H. Kaji, Chem. Phys. Lett. 458, 152 (2008).
[6] T. Sato, K. Tokunaga, N. Iwahara, K. Shizu, and K. Tanaka, Vibronic coupling constant andvibronic coupling density in The Jahn-Teller-Eﬀect - Fundamentals and Implications for Physics
and Chemistry, H. Köppel, H. Barentzen, and D. R. Yarkony (Eds) (Springer-Verlag Berlinand Heidelberg, 2009).
[7] K. Shizu, T. Sato, K. Tanaka, and H. Kaji, Chem. Phys. Lett. 486, 130 (2010).
[8] T. Ishiguro, K. Yamaji, and G. Saito, Organic Superconductors (Second edition) (SpringerVerlag, Berlin, 1997).
[9] H. Wang, K. Carlson, U. Geiser, A. Kini, A. Schultz, J. Williams, L. Montgomery, W. Kwok,
U. Welp, K. Vandervoort, S. Boryschuk, A. Crouch, J. Kommers, D. Watkins, J. Schriber, D.
Overmyer, D. Jung, J. Novoa, and M.-H. Whangbo, Synth. Met. 42, 1983 (1991).

- 117 -

px 21 qr K¼beVe¢¦y1G<G/F=BG3GC@C7DGT`\
VeYvÀdw¾%´¢¦Theoretical Studies of Chemical Reaction and Electronic Properties

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5.G0 ATK(Atomistix ToolKit)(NFig. 1

 1=FR%t£wÀ FeÂbcc ºÃ

CNT bridging between Fe electrodes(Fe/CNT/Fe)(1=FRjµ% CNT WlMw¶(} tube(7, 0)(»{ÂFig. 1Ãjµ©
Fe/CNT/Fe oZÀ£V[¡jp®%

ÂI-VÃw(³¨"$ÂFig. 2Ã2G1ÀÀO I()(s(1)g«&%ÀPÂPIÃ(Yp®%

ÀÀ^

up-spin %up-spinÂdown-spinÃ
 Fig. 2 ¤                                                    
(1)
£V[

p®%

ÀP 50Ä60 %$Yp®%

ÀP"$mO

(a)
(b)

Up-spin
Down-spinPIUp-spin
Down-spin

PI





   Fig. 2 I-V characteristics for each spin type and current polarization PI for Fe/CNT/Fe.
   (a)the parallel configuration and (b) the anti-parallel configuration.
°´
B. Li, T. Matsuo, D. Hashizume, H. Fueno, K. Tanaka and K. Tamao, J. Am. Chem. Soc., 131,
13222–13223(2009).

- 118 -

¬Ģġ Zđoìñ®9TDT8RELT;TMIM>NTkâz¹

fw¬K=OowÛw¬
Synthesis of Photosynthetic Model Compoundsìñîj² Á»{ 
q3TIR@B<LTGğSWNTĠÜäç^SĚÄď/»+$)ÆÂç¡
'Ù\ªó¥¿ÛĊÖe,Üª/»*âč

¨â

¼¤

,+ºČSWNT ¸+Æüo(ÔĆªyW/è°<LTGdoaĝ/ĀìñÏæĀ.,+­·#åÑªêY_â/kâµĄĂwo¯Ì(*FMTPR C60 ½ò/h»÷waĝ, SWNTğf-SWNTĠĂw]/¦+¬l+)ÎnĚëÌ(*Ēo9:ĚÃWĂw]/ÿýoÓõaĝĚÃfĚÐæámÞ/Ĉ!

VÃ-C60 + f-SWNT qU¬j)+tØĚÃÈċĂw7M9;TaĝĚÃ IPCEğincident photon-to-photocurrent efficiencyĠcþyă),f-SWNT dW C60 x

W+s|+ôãÏ/u+[ë+%7M9;TėĚïn/


Ě

ïn+



ĞmÞos|+ĂwýĚĜ§ĕą)í,¾ìñC60 "C70 ' C84 ĞÇFMTPR f-SWNT Ăwo/Ā)p]ĚÃWĂwÿý/¢¬¢«ą'fĚÉoÜªć`/Ā
SWNT oaĝĉ SWNT /Ēiàj~ĖĔ0O5O/g+Ā

¦),½òaĝ SWNTğf-SWNTĠ7QQHOJ' ODCB »ÆÔvÔ
 f-SWNT  C70 / ODCB ÔĆ]ðÈ 3 bē CH3CN /©ĎÍg+XûĂw7M9;T(C70+f-SWNT) m /¦Ç ÒwÔÑéÐ 200 V ĐĚ/rvĒo9:@B§ô/×÷Ěª4M9ĚÃğFTO/SnO2ĠWĂw7M9;T/ęðo#C84/âw&xÅĂw7M9;Toÿýo/Ā¦), FTO/SnO2/(C70+f-SWNT) m  FTO/SnO2/(C84+f-SWNT)m āěÄď/ SEM ą÷À/(f-SWNT)m ÿýw.} 1 í(C70+f-SWNT)m (C84+f-SWNT)m ,ßß]®[ëùøÝÛĊ$ą,ùøé£(f-SWNT) m aĝĚÃă),+ f-SWNT

CR?OÈ!¶))Xû&f-SWNT  C70 + C84

7M9;T$/¢¬+



.

,C60  f-SWNT Ăwõ[ëĂw

C60 q¬j7M9;T/á+Øç+

½ò/Êöú±31MO°³(14,0)/»+Õ ö ³ 224
 SWNT ´ÚK=O
FMTPR C60 ( C70 ÷w2A
O6T/ËĘ³

Figure1.
SEM
imagesof
FTO/SnO2/(C70+f-SWNT)m,FTO/SnO2/(C70+f-SWNT)m and FTO/SnO2/ (C70+f-SWNT)m. Scale bar:
200 nm.

- 119 -

ÎDFTÏ$&!»® B3LYP/cc-pVDZ*¢Á AMBER an*¢Ãc
±*l 2 $· 1 ªC70 ^tÈ¾
SWNT 8GMC¾xm¦4791
 - L < . L  Á  ± h - ? I 0 M   C60 
SWNT ¯i«}'xC70 È¾
SWNT x|¶4791-L<.LÁ±h-?I0M(% 3 kcal mol-1«}q'SWNT E:I/,HI(8,6)*'"*¢nh"
i±%(Î· 1Ï(%±%

C70 ÍBHMJL2,<.LÁ*'BHMJL*#

SWNT ZoÊ¬Á'²%('~O¯6IgXÌË\Ë
Figure 2.
Molecular models of the complexes
between a) SWNT (14,0) and C60, b) SWNT (14,0)
C70 $ C84 d^1H47M(C60+f-SWNT)mand C70 with end-on structure, and c) SWNT (14,0)
and C70 with side-on structure. All models are¸h1H47M"Wu*¶f-SWNT 
C70 ° h)Í IPCE Y %( depicted with complete geometry optimization under
AMBER force field using the Gaussian 03 program(C70 ´s\Ê$f-SWNT Zo
package. d) Schematic representation of the mutualR§ C70 $'ÍbËt¿À q
wQ
positions between the SWNT (plain line) and thefullerenes (bold line) in model a) – c).
'²%('NC84 1H47M*Ë
¤¡V¢4D1;I*uf¯§XÌË\Ë¤¡zf-SWNT¸hc$'\ËpjP"º%( ekC84 Ä[ËTC70 

Table 1. Binding Energies (kcal mol–1) between
SWNTs and Fullerenes a 0.1 V «U!C84 H3/I+>.L%Æ
c45Sy{Ët]b

U



%('
SWNT *BHMJLÅ_'½n`¢'©­=@K,F SWNT £Á*¬¥"&SWNT *¢µ³rÉË:A,4*v¶

Â«Ç¹¨º*Q'"²'[a] Binding energies were calculated by the B3LYP-D
method with the cc-pVDZ basis set using the GAMESS
program package. [b] Long axis of C70 molecule is oriented
perpendicular to the tube axis of SWNT (see Figure 2b).
[c] Long axis of C 70 molecule is oriented parallel to the tube
axis of SWNT (see Figure 2c).


¼


1. Umeyama, T.; Tezuka, N.; Seki, S.; Matano, Y.; Nishi, M.; Hirao, K.; Lehtivuori, H.; Tkachenko,
N. V.; Lemmetyinen, H.; Nakao, Y.; Sakaki, S.; Imahori, H. Adv. Mater., in press.
2. Tezuka, N.; Umeyama, T.; Seki, S.; Matano, Y.; Nishi, M.; Hirao, K.; Imahori, H. J. Phys. Chem.
C 2010, 114, 3235-3247.

- 120 -

平成２１年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
多孔性配位高分子の合成と性質
Synthesis and properties of porous coordination polymers
京都大学工学研究科 合成・生物化学専攻：楊井 伸浩【背景と目的】
地球温暖化や石油資源の枯渇に伴い、水素などの軽い気体分子の効率的で安全な運搬技術や、炭化水素化合物のより省エネルギーな分離技術が望まれている。ゼオライトや活性炭などの多孔質材料が持つ吸着能や分離能は、これらの技術への応用が期待されており、盛んに研究がなされてきた。一方で、近年、新しい多孔質材料として、「多孔性金属錯体」が注目を集めている。様々な配位形態をもつ
遷移金属イオンと、様々な機能部位を有する有機配位子によって構成される多孔性金属錯体は、構成要素を自在に組み合わせることによって細孔構造や物性を合理的に設計することが可能な、従来の多孔質材料とは一線を画す物質群である。現在では多孔性金属錯体の多彩な構造に起因した気体分子の吸蔵や分離などの様々な機能が報告されており、新規機能材料としての大きな可能性を秘めている。
多孔性金属錯体における電子特性の開拓は物性や機能の幅を大きく広げる極めて重要であるがその報告例は未だ少なく、さらなる展開が望まれている。これまで我々は酸化還元活性な有機分子を多孔性金属錯体の細孔表面に導入してホスト－ゲスト間の強い相互作用を誘起し、特異な機能を持つ多孔性金属錯体について報告してきた。この錯体の気体分子吸着能に関してゲスト分子との相互作用について詳細な情報を得るために、吸着活性点となる有機分子と気体分子との間の相互作用と安定構造を得ることを目的とした。
【検討内容】
多孔性金属錯体中の結晶構造をもとに、電荷移動可能な有機配位子のモデル構造を基底関数 611+G*
を用いて最適化を行った。さらに、気体分子と有機配位子の相互作用を解明するため、気体分子を有機配位子近傍での位置および方向を基底関数 6-311+G*を用いて最適化した。なお、今回の系は分子間の相互作用を評価するため、計算方法については分散力の評価も行える MP2 法で行った。同時に、気体分子吸着による安定化エネルギー（吸着エネルギー）も評価した。
【結果考察】
気体分子と有機配位子が近接した場合に構造の安定化が見られたことから、気体分子の吸着によって構造が安定化することが明らかとなった。全ての分子が有機配位子に対してほぼ平行な位置関係の時に安定化するが、その距離は気体分子の種類によって若干異なった。また安定化エネルギーを比較も同時に比較することで、気体分子と有機分子との間の相互作用の強さを確認することができ、気体分子の選択的吸着を多孔性金属錯体において行う際の重要な知見を与える結果が得られた。
【結果考察】
多孔性金属錯体のフレームワークと吸着分子の選択的吸着にはサイズ効果や極性などの他に、分散力などの非常に弱いながらも重要な相互作用を見出すことができ、これらは分子の電子的相互作用を反映したものと考えられ、選択性発現のための指針を得ることができた。
【発表論文・参考文献】
なし- 121 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

分離プロセスの量子化学的研究
Quantum Chemical Studies on Separation Engineering
京都大学大学院工学研究科
化学工学専攻 田門 肇

[kJ/mol]
ΔΔF
Ftotal[kJ/mol]][kJ/mol＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着剤と吸着質の分子間相互作用や、乾燥過程における分子の動的挙動など、吸着工学や乾燥工学などにおける微視的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの分子シ
ミュレーションを用いて検討を行うことを目的としている。今年度はプリン体の液相吸着に関する分子動力学シミュレーションを実施したので、その概要を報告する。
近年、酒造会社では消費者の健康志向を反映して糖質、プリン体などを低減した製品が意欲的に開発されている。低減方法として、発酵度合いを高める、吸着材で除去するなどの方法がある。本研究では、活性炭のスリット細孔にプリン体が吸着する過程を分子動力学(MD)シミュレーションを用いて検討し、実験では困難である分子レベルでの解析を行った。
＜検討内容＞
活性炭のスリット状細孔のモデルとして 2 枚のグラフェンシートを用い、水中においてプリン体の一種であるプリンがスリット状細孔内に進入する際の自由エネルギー変化 ΔF を調べた。スリット幅は 16 Å の場合を取り上げた。
計算は Accelrys 社の Materials Studio を用い、力場には Dreiding Force
Field を採用した。プリンが基本セルの一番端の yz 平面の中心(x, y, z)=(0, 0, 0)から、細孔壁の中央部(16, 0, 4.5)（単位：Å）まで移動する場合について、時間の刻み幅を 1 fs として、NVT アン
サンブルで 25℃の MD シミュレーションを行った。系が熱平衡に到達後、25 万ステップの MD 計算により ΔF を求めた。
＜結果と考察＞
10
各位置において、プリンの分子面がスリット
0
細孔と平行である場合のΔF をFig. 1 に示す。
-10
z = 0 から 4.5 に移動する位置が x = 0 (経路
経路①
-20
経路②
①), x = 6 (②), x = 10 (③), x = 16 (④)
-30
経路③
-40
の４通りの場合を取り上げた。
経路④-50
Fig. 1 より、プリンが細孔壁の中央部(16, 0,-604.5)に吸着する際、自由エネルギーが減少して
0
5
10
15
20
変位
[Å]
54 kJ/mol 程度の安定化が生じていることがわかる。また、細孔壁の中央部に至るまでの自由
Fig. 1 自由エネルギー変化
エネルギーの変化の様子は各進入経路で異なっており、進入のしやすさが異なることが示唆された。例えば経路②は変位が８Å辺りでわずかながらエネルギー障壁が生じており、その点進入にやや不利である。他の経路でも変位が８Å辺りで自由エネルギーがわずかに増加しているが、その後の減少に転じるのが最も早いのは経路①である。従って、今回調べた４つの経路の中では、経路①がプリンの吸着に最も有利な経路であると考えられる。

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平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討
Theoretical Studies on Microscopic Problems in Separation Engineering and Drying
京都大学大学院工学研究科
化学工学専攻鈴木哲夫

τ[ps]＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着工学や乾燥工学などの種々のプロセスに関連する物理化学的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの計算機化学的手法を用いて検討を行うことを目的としている。
今年度はガラス状態の糖（糖ガラス）ならびに糖水溶液中における水分子の動的挙動について分子動力学（MD）シミュレーションにより検討したので、以下その概要を報告する。
食品や医薬品の中には、糖類添加により生じる高粘度状態あるいはガラス状態を利用して、香気成
分や品質を保持するものが多数存在する。しかしながら、水分子や糖類の動的挙動が保持作用に及ぼす影響などの微視的な知見は十分には得られていない。そこで、本研究では MD シミュレーションを用いて、糖ガラス中における水分子の動的挙動に関する検討を行った。
＜検討内容＞
二糖類であるトレハロースについて、そのガラス状態を MD シミュレーションにより解析した。計算には Accelrys 社の Materials Studio を用いた。分子力場には DREIDING 力場と、水同士の相互作用を適切に表現する TIP3P 力場を組み合わせて用い、NPT アンサンブルで系の温度が 25ºC の場合のシミュレーションを行った。時間の刻み幅は 1 fs に設定し、10 万ステップ（100 ps）の熱平衡計算の後、さらに 10 万ステップ超の計算を実施して水分子の双極子自己相関関数（DACF）ならびに回転緩和時間
τなどを求め、動的挙動を考察した。
＜結果及び考察＞
回転緩和時間τを絶対温度の逆数に対して対数プロッ
10○ 糖質量分率0.95 ( EtOH なし)
トした図を、エタノール（EtOH）を添加した場合の結果△ 糖質量分率0.25 ( EtOH なし)● 糖質量分率0.95 ( EtOH あり)とともに Fig. 1 に示す。図において、トレハロース水溶▲ 糖質量分率0.25 ( EtOH あり)
液（質量分率：0.25）の場合は、プロット点がほぼ一直線上に並んでいる。
一方、トレハロースの質量分率が 0.95の場合、トレハロースはガラス状態と成り得るが、その場合のプロットは低温側(25℃, 35℃, 45℃)３点と、高温側(55℃, 70℃, 80℃)３点のデータが異なる直線上に並んでいる。質量分率 0.95 におけるトレハロースのガラ
1
ス転移温度は約 50℃であることから、上記の結果は低温
32
28
30
34
1 / T ×104 [1 / K]側と高温側のデータがそれぞれガラス状態、ラバー状態
Fig. 1 回転緩和時間の温度依存性に対応しており、それぞれの状態における水分子の動的挙動の変化を反映した結果、別々の直線上に並んだと考えられる。これより水分子の DACF を用いた解析は、糖ガラス内における水分子の運動状態を考察する上で有用であると考えられる。

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平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
多孔性配位高分子の構造解析
Structural Analysis of Porous Coordination Polymer
工学研究科化学工学専攻

田中

秀樹

背景と目的
Porous Coordination Polymer（PCP：多孔性配位高分子）は，金属イオンと有機配位子から構成される集積型の金属錯体であり，新規多孔性材料として期待されている。特に PCP は配位結合や分子間力からなる結晶であるために柔軟性を持ち，ゲート効果と呼ばれる特異な吸着挙動を示す。ゲート効果とは，気体吸着に伴う PCP の結晶構造転移によって生じるもので，ガス吸蔵，分子センサ，分子メモリなどへ応用が期待されているが，そのメカニズム解明は未だなされていない。そこで本研究では，吸着実験および分子シミュレーションによってゲート効果のメカニズムを解明することを目的とした。
検討内容
二次元レイヤーを形成する錯体構造が規則的に集積したインターデジテート型の多孔性配位錯体（CPL-p1 [1]）を対象とし，Ar 吸着実験（〜150 K），およびその in situ 粉末 X 線回折測定（SPring8
BL02B2 ビームライン）を行った。それらの実験データを基に，分子シミュレーションによるゲート吸着圧の予測を試みた。まず，単結晶 X 線構造解析の結果（H2O 吸着状態：Ar 吸着状態とは異なる）から，Ar 吸着状態における CPL-p1 の結晶構造を推測し，各構造の候補に対する DFT 計算を行った。DFT
計算には DMol3 を用い，交換・相関汎関数には BLYP，DND 数値既定関数を使用した。尚，分散力による相互作用ポテンシャルの寄与については UFF Force Filed によって計算する事とし，Forcite によって計算を行った。以上により最安定な結晶構造を決定した（図 1）。
結果推定した各結晶構造に対する Ar 吸着シミュレーション（グランドカノニカルモンテカルロ（GCMC）法）を行なったところ，最安定な結晶構造を持つモデルが，実験による Ar 吸着等温線（150 K）と良く一致することが分かった。また，その結晶構造から粉末 X 線回折パターンを計算したところ，実験
結果とも一致しており，その妥当性が確かめられた。
考察
上に述べた通り，CPL-p1 の結晶構造の推測が可能となりつつある。今後は，CPL-p1 の結晶構造変化に伴う自由エネルギー変化を，DFT 計算および GCMC
シミュレーションによって計算し，ゲート効果が発現する吸着ガス圧の予測を可能とするべく検討を進めていく予定である。
発表論文
図 1 CPL-p1 の結晶構造とその細孔構造

執筆を検討中
参考論文[1] Ryo Kitaura, Kenji Seki, George Akiyama, and Susumu Kitagawa, Angew. Chem. Int. Ed. 4, 42 (2003).

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平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
クラスターイオンビームと固体表面の相互作用
Interaction between cluster ion beams and solid surface
京都大学工学研究科附属光・電子理工学教育研究センター
龍頭啓充
背景と目的
近年クラスターイオンビームを用いた半導体基板や有機高分子基板表面の加工・修飾法に関心が集まっている。クラスターイオンビームを固体表面に照射すると、直径数十ナノメートルの領域において、クラスターイオンの衝突から 1 ピコ秒程度のタイムスケールで基板表面温度が 10000 度以上に上昇することが報告されている。したがって、水やエタノールを材料にした液体クラスターイオンビームを、
例えばシリコン基板に照射すると、従来の方法では実現できなかった極めて高温におけるシリコン基
板の液体処理が可能になると考えられる。エタノールクラスターイオンビームをシリコン基板表面に照射すると、極めて高いスパッタリング率が得られることが分かっているが、反応過程については十分解明されていない。このようなクラスターイオンと固体表面との反応過程について明らかにするた
めに計算機シミュレーションを行った。
検討内容
数千個のエタノール分子で構成されるエタノールクラスターイオンが固体表面に入射する場合についてのシミュレーションには、莫大な計算時間を要すると考えられるため、今回は予備的な計算としてエタノール 1 分子を Si(111)結晶に入射した場合について計算を行った。
計算には Materials Studio4.4に含まれる第一原理計算プログラム CASTEP を用いた。シリコン結晶の 111 面及びエタノール分子を構築し、エタノール分子には基板表面に垂直に入射する方向の初速度を与えた。エタノール分子とシ
リコン表面との反応過程は、エタノール分子の入射エネルギーに依存すると考えられるので、エタノール分子の入射運動エネルギーを 2.87 eV、12.00 eV、17.00 eV 及び 32.00 eV として表面反応過程のシミュレーションを行った。これらはそれぞれ 9 keV に加速されたクラスターサイズ 3000 分子、750
分子、500 分子及び 350 分子のエタノールクラスターイオンの 1 分子あたりの運動エネルギーに相当する。
結果及び考察図 1 に(a)初期状態及び入射運動エネルギーを(b)2.87 eV、(c)12.00 eV、(d)17.00 eV 及び(e)32.00 eVとして計算した場合の計算結果を示す。入射運動エネルギーを 2.87 eV とした場合は、計算開始から
0.1 ps 後にエタノール分子がシリコン基板表面に接近し、エタノール分子中の酸素原子が表面の Si 原子と結合したが、0.15 ps 後にその結合は切断され、その後エタノール分子はシリコン基板表面から離れていった。シリコン基板の結晶性は乱れたが、エタノール分子は解離しなかった。入射運動エネル
ギーを 12.00 eV とした場合は、計算開始から 0.05 ps 後にエタノール分子中の酸素原子とシリコン原- 125 -

子が結合した。0.07 ps 後にはヒドロキシル基の水素原子が解離したが、入射開始から 0.2 ps 経過してもエタノール分子はシリコン原子と結合したままであった。入射運動エネルギーを 17.00 eV とした場
合は、計算開始から 0.06 ps の間は入射運動エネルギーを 12.00 eV とした場合と同様の過程をたどり、0.06 ps 後にヒドロキシル基の水素原子が解離した。0.1 ps 後にエタノール分子中の水素原子が一つ解離し、その直後にメチル基の水素原子も一つ解離した。0.2 ps 後には水素原子 3 個が解離したエタノール分子がシリコン原子と結合しており、解離した水素原子には基板上方へ飛散するものとシリコン原子と結合しているものがあった。入射運動エネルギーを 32.00 eV とした場合は、計算開始から 0.04
ps 後にエタノール分子はシリコン基板表面に到達し、メチル基の水素原子 1 つとヒドロキシル基の水
素原子 1 つが解離した。0.06 ps 後にエタノール分子中の酸素原子が解離し、シリコン基板中に侵入した。その後、解離した水素原子のうち 2 個が結合し水素分子の状態で基板上方へ飛散した。0.15 ps 後には酸素原子はシリコン基板中に侵入したままであった。
以上の計算結果から、9 keV に加速されたエタノールクラスターイオンビームを構成するエタノール
クラスターのうち、クラスターサイズ 3000 分子のエタノールクラスターは解離することなくシリコン
基板表面と相互作用し、クラスターサイズ 750 及び 500 分子のエタノールクラスターは水素原子が解離し、クラスターサイズ 350 分子のエタノールクラスターイオンは酸素原子が解離してシリコン基板中に侵入することが分かった。

図 1 (a)初期状態及び入射運動エネルギー(b)2.87 eV、(c)12.00 eV、(d)17.00 eV 及び(e)32.00 eV の場合の計算結果- 126 -

参考論文
[1] G. H. Takaoka, H. Ryuto, Y. Kubo, Abstracts of 16th International Conference on Surface
Modification of Materials by Ion Beams (SMMIB2009), Sept. 13-18, 2009, Tokyo.

[2] 久保雄大, 京都大学 修士論文 (2010).

- 127 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

エネルギー機能材料の電子構造と光物性Electronic states and optical properties ofthe functional energy materials
京都大学大学院エネルギー科学研究科

1

蜂谷

寛

背景と目的
近年，気相原料由来のプラズマの反応活性を利用して金属や半導体表面の処理など材料プロセスへの応用が研究されている．これらの研究の多くは，気相原料へのマイクロ波エネルギー投与により生成したプラズマを反応に用いることを前提にしたものである．マイクロ波加熱は，対象物の迅速加熱，迅速応答，選択加熱を実現できることから，近年，金属のみならず，窯業・セラミックス産業，有機材料合成など様々な材料プロセッシング分野で新規の省エネルギー熱源として注目されている．
本研究では，減圧下で金属酸化物バルク試料に対してマイクロ波を照射することで，酸素原子プラズ
マが生成・放出し，相補的にバルク試料表面が還元される現象を対象とし、二酸化チタンをはじめとして酸化鉄，酸化銅，酸化亜鉛などで見出されている同様の現象を可能とするような金属酸化物中における電子状態の変化を明らかにすることを目的とする.

2

検討内容

2.45 GHz シングルモードマイクロ波照射装置を用いて， 減圧下で二酸化チタン焼結体試料にマイクロ波を照射した．プラズマ分光測定はファイバ CCD スペクトロメーターを使用し 350 nm ∼ 1050 nmの範囲をモニタした [R1]．照射後の試料は， 粉末Ｘ線回折（XRD），ラマン分光，紫外・可視・近赤外分光反射率，および比抵抗測定により評価を行った．

3

結果
プラズマ分光測定の結果，マイクロ波照射に伴い酸素原子（777 nm，845 nm）のピークが確認された（図１）．処理前後で試料表面は白色から濃青色に変化し，分光反射率から求められる吸収係数における照射前に見られた二酸化チタンのバンドギャップ（∼ 3.0 eV）は照射後に消失した．試料色の変化
は破断面でも一様に観測されたため [R1], 照射における表面変化は試料表面のみならず結晶粒の表面で起こることが示唆される．また，比抵抗値が大幅に低下し温度とともに減少していることから，二酸化チタンが低次酸化状態へ還元されていることが明らかとなった．

4

考察
電場効果による電子放出を記述するモデルとして Fowler-Nordheim 機構 [2] があり、
(
)
Bφ3/2
(βE)2
exp −
J =A
φ
βE

- 128 -

表面形状による増強効果を因子 β として含む。図 2 に示したフォトルミネッセンス（PL） [R1] と, 原
子空孔・格子欠陥の作るバンドギャップ内の局在した電子状態の計算結果 [1] との比較から、PL を生ずるギャップ内の電子準位にキャリアがトラップされていることによって、このモデルにおいて電場効果
をスケールする仕事関数 φ が大きく下げられることが効果的であることが示唆される。この過程が引き金となり, 酸素原子プラズマの生成と, 相補的な基板金属酸化物の還元が起こることが考えられる。
引き続き, より詳細な欠陥電子状態の計算が行われ, 実験と比較されることが必要である。

参考論文[R1] T. Sonobe, T. Mitani, N. Shinohara, K. Hachiya, S. Yoshikawa, Jpn. J. Appl. Phys. 48 116003(2009)

参考文献[1] R. G. Breckenridge, W. R. Hosler, Phys. Rev. 91 793 (1953)[2] R. H. Fowler, L. Nordheim, Proc. Roy. Soc. London, Ser. A 119 173 (1928)

FIG. 1 Optical emission spectra of plasma during
microwave heating of TiO2 under vacuum: (a) atstart emission and (b) after 30 s plasma emission[R1].

FIG. 2 Photoluminescence spectra of TiO2 pellets(a) sintered in air at 1000◦ C and (b) microwave
plasma in vacuum [R1].

- 129 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
マグネシウム合金における第一原理計算
The First Principle Calculation of Magnesium Alloys
京都大学大学院エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻 馬渕守
背景と目的
マグネシウム(Mg)は実用金属中最も低密度であり、比強度や比剛性、リサイクル性などの点で優れているため、近年注目を集めている金属材料の一つである。今後 Mg の実用化を促進するためには、力学特性の改善が必要である。一般的に金属材料において、粒界に偏析した元素がその近傍の電子状態に変化をもたらし、それが力学特性に大きく影響することが知られている。しかし、Mg 粒界における偏析元素を研究した例は皆無である。そこで、本研究では Mg 合金の力学特性の向上に資する目的
で、Mg 粒界偏析元素が周囲の電子状態に与える影響を検討した。実験結果から Mg の粒界に多く偏析している元素が H であることがわかっている。これに基づき、本研究では H と Mg 粒界の電子状態に及ぼす影響を第一原理計算により明らかにした。
検討内容、結果、および考察
本研究での第一原理計算には、CASTEP を利用した。Mg 粒界をモデリング（clean 粒界）し、この粒界に H を侵入型（H 偏析粒界）として偏析させた。これらのセルを構造最適化し，電子密度分布及び電子状態密度(DOS)を求めた。
図 1 の電子密度分布図から、clean 粒界に比べて H 偏析粒界では H 原子と Mg 原子の間の電子密度が高く、それと対照的に粒界を挟む Mg-Mg 原子間の電子密度は低くなっていることがわかった。また
DOS の計算結果から、H 原子は Mg 原子と共有結合し、価電子を奪うことで Mg 原子の価電子数を減少させていることがわかった。よって H 偏析粒界では、H 原子が最近接 Mg 原子と共有結合して価電子を奪うことで、粒界を挟む Mg-Mg 原子間の電子密度を低下させたと言える。それにより粒(A)界を支える Mg-Mg 原子間の凝集力が低下し、結合が切れやすくなるのでクラック生成のサイトとなるのではないかと考えられる。
またこの第一原理計算の結果を実験的に検証

130(Electro ns/nm 3)(B)するために、Mg の鋳造材（通常材）と鋳造材から水素の脱ガスを行った（脱ガス材）2 種類の試験片をそれぞれ引張試験に供した。その結果、通常材においては破断面の凹凸が著しく、粒界において多数のクラックが観察された。一50(Electro ns/nm 3)

図１ (A) clean 粒界および(B) H 偏析粒界の電子密度状態図方の脱ガス材では、そのようなクラックは観察されず、第一原理計算の結果を裏付ける結果が得られた。
発表論文、参考論文
特になし- 130 -

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ナノポーラス金属に関する第一原理計算
The first principle calculation of nanoporos metals
京都大学エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻

楠田啓

背景と目的
ナノ結晶やナノ粒子、ナノポーラス材料といったナノスケールの構造を持つ金属材料が注目を集めている。これらのナノマテリアルは、材料全体に占める界面や表面の割合が非常に大きいため、力学特性や磁気特性、触媒特性など様々な特性においてバルク金属とは異なる特性を示すことが知られている。本研究では、これらナノマテリアルの中でも特にナノポーラス金属を扱い、ナノポーラス金属と水素の反応について特に注目した。実験結果から、ナノポーラス Pd はバルク Pd や Pd ナノ粒子とは異なる水素吸蔵特性を示すことが分かっている。特に、低水素濃度領域での挙動が同じナノマテリアルであるナノ結晶よりもバルクに近いことに着目し、水素吸蔵の初期段階である水素の Pd 表面への吸着に
格子ひずみがどのように影響するのかを第一原理計算から考察した。
検討内容
本研究での第一原理計算には、CASTEP を用いた。ナノポーラス金属では、TEM 観察より結晶格子
中に 5 %程度の非常に大きな格子ひずみが存在する
ことが分かっている。そこで格子定数を変えた
Pd(111)表面モデルと、この表面に水素原子を吸着させたモデルを作製し、水素の吸着エネルギーと、表面
Pd 原子の電子状態密度が格子定数によりどのように変化するかを検討した。
結果と考察
Fig. 1 に格子定数に対する水素吸着エネルギーの変化を示す。格子定数が大きいほど吸着エネルギ
ーが大きく、より安定な吸着が起こることが分かる。
また、表面 Pd 原子と吸着水素原子との結合状態のFig. 1 Calculated relationship between hydrogen
absorption energy ∆Ead and lattice constant a.

格子定数による変化を考察するため、電子状態密度を求めた。Fig. 2 に計算結果を示す。一般に、Pd に水素が吸着すると、Pd の d 軌道電子が一部低エネル
ギー側に引っ張られ、水素原子の 1s 軌道と混成して結合を形成する。この split-off state と Pd の d バ
ンド下端の間のエネルギーギャップの大きさと Pd-H 結合の強さは密接な関係があり、ギャップが大きいほど結合も強くなる。Fig. 2 より、このエネルギーギャップは格子定数が大きいほど大きくなっていることから、格子定数が大きいほど Pd-H 結合が強くなっていることが分かる。以上の計算結果より 、Pd 表面への水素の吸着では、格子定数が大きいほど安定な吸着が起こり、Pd と H 間の結合も強くなり格子定数が小さいほど吸着は不安定で、Pd-H 結合は弱くなることが分かった。

- 131 -

一方、ナノポーラス金属では、格子定数が通常より大きい領域、
小さい領域が同量程度あることが報告されている。この報告と本計算結果をあわせて考えると、ナノポーラス Pd 試料においては、
吸蔵初期段階の水素の吸着が通常より起こりやすい領域と起こりにくい領域が同量程度あってそれぞれの効果が打ち消しあう
ために、低水素濃度領域の水素吸蔵挙動がバルクと同じようなものになると考えられる。

Fig 2. Surface electronic densities of states for (a-c) H-free Pd
surface and (d-f) H-adsorbed Pd surface models with different
lattice constants. Arrows indicate split-off states induced byhydrogen adsorption.

発表論文
なし
参考論文
J. Phys. Chem. C 114 (2010) 868–873- 132 -

© 21¡ Zēxèîª4P>P0O?HP6PJDJ9KPuá¼¯ z ÷ » x 5 L N P 4 õ Á ³   c 13C NMR ą Ä
Solid-state 13C NMR analysis of pseudo-single crystallized cellulosicsďèîíÉÅí° Vb[\ğĞûºåä
ÇëÏnĜ(NMR: Nuclear Magnetic Resonance)slÐĝÇ4?Oë¦+uá ĝ|Ç+' à( *ĘÜ¨)+ąÄ («Ð(ĞNMR Ô«ÐĝċĈ³Ü¨%'ÖÓ NMR c NMR t )(Ğc NMR ĝ÷»UsĔµ`ė (¾á§£&)(Ğ ĝ"c NMR Ôys z÷»+Õg(¥Ă(ĝ÷»ò¿Ü¨ £&)ĞQµĝ¤÷»ò¿ÛÂ_T¢ë+{w (ĝ¤÷»RÎjäóĔ ¯z÷»(PSC: Pseudo Single Crystal)£&)([1,2]ĞL-,J<O[2]$ LiCoPO4[3]ĝ2Iô[4]¯z÷»ĝ¶ X ø¬Ð%'z÷»ð¬i+£(©v (Ğ  &ĝ¯z÷»c NMR Ô+ÿe )ĞÀèîĝ5LNP4;=.K46L(F.N@-AKL)+Ñ±ĊËqë%'RÎjäĔĝ£&)5LNP4 PSC z÷»ÌđąÄ+ 13C c NMR %'ÿ(ĞĠĞÊĆp

ĝG8LÚČ as¤÷»( L-,J<O+®á ĝPSC +dā c 13C NMR
%(÷»ÌđąÄąÄ«Ðêï+Ĉ!Ğ^TocäÊĆp+ì Ğ
1. L-,J<O¤÷»ò¿Ñ±ĊËqë+{w RÎjĔĝL-,J<O PSC+dā ĞËqë{wÂ_ĝMathematica +á2FHMP2IO%'½Ēx+ÿĞ
2. X ø¬%'ĝ£&) PSC RÎjĔ+êĉ Ğ
3. ¤÷»RÎjäĔ  L-,J<O PSC ĝc 13C NMR ąÄ+ÿĞġĞ÷Æú Fig. 1 ĝL-,J<O¯z÷»c 13C CP NMR 4
C.9L+ì ĞUĝL-,J<O¤÷»ò¿
4C.9L#~Ùá ì Ğĝ¯z÷»U UV éxÍýâÃ (?P.ĝÍý¤÷»čõ 1H 4?OÈù ¹Ė+uá Ò}(ĞØĔÜ¨ L-,J<O¤÷»ò¿ĝ
24 ppm % 59 ppm )) CH3 % CH âÃ
(?P.ß)Ğ ĝ100-250 ppm ]ĐĝC=OâÃ (ĚANP:?P.Êr )Ğ
13
C CP NMR spectra for powder (a)) C=O ×öx2@9ãµ¦%(ĞQµĝ Fig. 1
andpseudosingle crystal (b) of L-alanine.
L-,J<O¯z÷» CH3 % CH ?P.ø- 133 -

Ýx (#ĝ 210 ppm ]Đ·ç C=O ?P.ăÔ )Ğ^S÷Æ&ĝL-,J<O¯z÷»c NMR ĝ¤÷»óĔ+¸ ěsąü4C.9L£&)(sĞc NMR 4C.9L+Ô ÎĝNMR ęë B0 ¯z÷»ëxĎ Ą¡+x Ğ!ĝ´µ»( L-,J<O÷»ĎXæÿ 'ĝ÷»ĎëxĎQþ(ĞFig. 3 £&)4C.9L+ì ĞFig. 3(a) 4C.9LëxĎ c3 +1OBLñ­mµ( *E37.,O/L)QþĝB0 c2 Ď Ą+ 90°ć £&)4£&)4C.9L((Fig. 2 ~Ù)Ğ4C
C.9L'ĝFig. 3(b) c1 Ď+ B0 æY
.9L(a) )×ö#zQ?P.ĝ4C.9L(b) C=O âÃ?P.WsĀ Ğ ĝ4C.9L(b) CH3 âÃ?P.#WsĀ (hăÔ)(#ĝCH âÃ?P.kĕx Ğ)&÷Æ&ĝL-,J<O¯z÷» 13C c NMR 4C.9L>6POęëµëxĎ Ą¡f x (sĞ^S÷Æ&ĝPSC Ð+Ēá )¤÷»ò¿#c 13C NMR %(z÷»ÌđąÄü(sĞßĝ÷Æ+5LNP4;=.K46L PSC +dā ĝc 13C NMR %(z÷»ÌđąÄ+ÿ(ĞFig. 3 13C CP
NMR spectra of apseudo single
crystal of L-alanine
measured at
different angles (a)and (b) indicated inFig. 2.

Fig. 2 Direction of the pseudo single crystal
with respect to the sample tube that is inserted
into the NMR probe at a magic angle withrespect the applied magnetic field B0.

~ú²Þ
[1] T. Kimura and M. Yoshino, Langmuir 21, 4805 (2005).
[2] T. Kimura, F. Kimura, and M. Yoshino: Langmuir 22, 3464 (2006).
[3] T. Kimura, C. Chang, F. Kimura, and M. Maeyama, J. Appl. Cryst. 42, 535 (2009).
[4] F. Kimura, T. Kimura, W. Oshima, M. Maeyama, K. Aburaya, J. Appl. Cryst. 43, 151 (2010).

- 134 -

平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
擬単結晶の X 線構造解析
京都大学農学研究科森林化学専攻

大島渉

背景と目的
擬単結晶中の微結晶の配向形態の解明，擬単結晶の構造解析
二軸性の物質は特殊な磁場中で三次元的に配向する（擬単結晶化）．しかしながら，その配向形態は結晶の点群によって異なると考えられる．我々は，その配向形態の差異を明らかにする事を試みている．また，得た擬単結晶の構造解析結果と，単結晶構造解析の結果とを比較し、両者の結果が同様であると示すことを通じて，擬単結晶が構造解析において有用であることを示そうとしている．
懸濁系での擬単結晶の作製
現在，擬単結晶の作製では，配向した微結晶の配向を固定するために樹脂を硬化させる手法がとられている．しかしこの方法には，微結晶の再利用ができないという欠点が有る．そこで，樹脂を硬化させずに微結晶の配向を固定する手法，つまり懸濁系での擬単結晶作製，配向の固定が望まれている．
検討内容
擬単結晶中の微結晶の配向形態の解明，擬単結晶の構造解析①斜方晶mm2に属する結晶（1,3,5-triphenylbenzene結晶）を選び，特殊な磁場を印加して結晶を三次元的に配向させた（以降，この配向させたものを単に「サンプル」という）．
②サンプルを X 線構造解析に供し，結晶中の原子座標を求めた．

③サンプルの構造解析から分かった原子座標と，単結晶構造解析からわかっている原子座標（既往の研究による）とを比較した．
懸濁系での擬単結晶の作製
Mathimatica を用いて、特殊磁場下での微粒子の配向シミュレーションを行った。
結果
点群 mm2 の結晶から作製した擬単結晶中での，微結晶の配向形態を明らかにすることはできなかった．
作製した擬単結晶の構造解析から明らかになった，結晶中の原子座標と，結晶構造解析からわかっている原子座標とはほぼ同等の結果であった．
微粒子懸濁系においては特殊磁場による 3 次元配向の可能性は低いと結論した。
考察
点群 mm2 の結晶から作製した擬単結晶中での，微結晶の配向形態を明らかにするために，当初はMathematica を利用して X 線回折強度を計算する予定であった．しかし X 線回折学的な議論から，X
線回折強度の情報からは目的達成が困難であった． この目的を達成するためには，別のアプローチを考え出し，実行する必要がある．

- 135 -

擬単結晶と単結晶の構造解析結果がほぼ同等であることは，擬単結晶の有用性を示したと言える．

発表論文
なし
参考論文
なし

- 136 -

平成

21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

L-アラニン擬単結晶の中性子線構造解析
Neutron Diffraction Structure Analysis of Pseudo Single Crystal of L-Alanine
京都大学農学研究科森林科学専攻

木村史子

1. 緒言
単結晶構造解析には X 線回折，中性子線回折が用いられる．実験室レベルで簡単に使用できる
X 線回折測定が一般的である．しかし，X 線は電子で回折されるが，中性子が原子核によって回折されるので，以下のような利点がある．１）軽元素に対する情報が多く得られる，２）原子番号が近い原子を区別しやすい．特に，水素の位置は X 線構造解析では直接的には求めることができない．このように水素の位置の決定が必要な結晶構造解析には単結晶の中性子線回折測定が有効である．しかし，測定にはミリメートルオーダーの単結晶が必要であり，測定に必要な大きさの単結晶を得ることが困難な場合が多い．この困難を克服するため，当研究室では磁場を用いて微結晶を 3 次元配向させ擬似的な単結晶(擬単結晶，pseudo single crystal 略して PSC)を作製する
方法を開発した．
二軸性の結晶には 3 つの異なる磁化軸(1 >2>3)が存在する．微結晶に静磁場を印加すると磁場方向に1 軸が配向するが2，3 軸は配向しない．一方，微結晶に回転磁場を印加すると回転面と垂直な方向に3 軸が配向する．しかし，1 ，2 軸は配向しない[1]．ここで磁場の回転速度を等速でなく，90˚ごとに高速回転と低速回転を周期的に繰り返す周波数変調型にすると，回転面上で磁場が長く滞在する方向と短時間しか滞在しない方向ができるため，楕円磁場のような磁場を発生させることができる．楕円の長軸方向に1 軸，楕円面と垂直な方向に3 軸が配向するので自動的に2 軸も配向し 3 次元配向が達成される．既にこの方法による L-アラニン，LiCoPO4，スクロー
ス微結晶の 3 次元配向が報告されている[2-4]．
本研究では L-アラニン微結晶に変調回転型磁場を印加して擬単結晶を作製し，中性子線回折測定を行なった．L-アラニン単結晶の中性子線構造解析結果[5]を用いて，擬単結晶の精密化を行い，その擬単結晶の R 値を得ることにより擬単結晶の中性子線構造解析への応用の可能性を検討した．
2. 実験
L-アラニン結晶を乳鉢で粉砕し，0.20 g を紫外線(UV)硬化樹脂プレカーサー（XVL-14（協立化学））0.98 g に加え懸濁液を作製した．これを直径 5 mm 高さ 8 mm の円柱形の容器に入れ，8 T の
磁場下で角度 90˚ごとに速度 40，132 rpm に変化させる時間変調回転を行った．30 分後，UV 光を
15 分間照射し配向を固定した．
得られた試料の中性子線回折測定を行った．測定には日本原子力研究所のビームポート T2-3-2
および 2 軸回折計「武蔵」を使用した．中性子線回折測定装置にゴニオメーターを設置して，面指数(hk0)，(h0l)など 31 個の回折スポットの強度測定を行った．それらの強度から，バックグラウ
ンドを差し引き，強度を積分した．その後，ローレンツ補正を行った．吸収補正は行わなかった．
その積分強度を用いて，Shelxl-97 で精密化を行った．その際，中性子線構造回折から得られた原子位置と非等方的温度因子[4]を用い，原子位置と温度因子は不変に設定した．
3. 結果と考察
精密化を行った結果を Table 1 に示した．また，R1 と wR2 は 0.184 と 0.368 であった．今回- 137 -

Table 1.

Calculated and Measured F2Values for Diffractions from (hkl) Planes
hkl
Fc2
Fo2

の実験は， 2θ（一次元）方向のみの積分強度で行った．二次元的な積分は行わなかった．また，吸収補正も行わなかった．これらのことにより，R1 と

2

0

0

12.86

9.50

wR2がやや大きめにでたと考えられる．以上のことよ

4

0

0

10.42

8.69

り，PSCを用いて，中性子線構造解析が可能であると

1

1

0

8.26

7.89

思われる．

2

1

0

1.02

1.06

3

1

0

0.44

1.43

0

2

0

3.55

5.42

1

2

0

77.06

82.74

2

2

0

3.96

3.58

3

2

0

5.95

3.62

4. 結論
L-アラニン粉末試料から作成した擬単結晶の中性
子線回折実験を行った．得られた回折スポットの強度を積分し，単結晶のデータを用いて精密化を行った．その結果，結晶構造解析に擬単結晶法が有効であることが示された．

1

3

0

0.26

0.37

5. 謝辞

2

3

0

1.15

0.89

3

3

0

0.00

-0.43

0

4

0

95.88

167.23

1

4

0

19.92

22.84

2

4

0

0.00

-0.10

1

5

0

8.57

10.76

2

5

0

1.99

0.97

0

6

0

10.09

22.55

1

6

0

8.99

12.59

2

6

0

56.46

33.00

0

8

0

0.42

1.51

3

0

1

13.51

11.27

4

0

1

4.90

2.57

0

0

2

23.59

18.36

1

0

2

23.75

21.53

2

0

2

1.88

2.84

1

0

3

0.06

-0.81

2

0

3

2.53

4.15

3

0

3

2.48

-0.81

0

0

4

14.04

16.37

1

0

4

8.01

7.80

この研究は京大院農木村恒久教授，松本賢司さん，
日本原子力開発機構目時直人博士との共同でなされた．この研究の一部は，日本学術振興会アジア研究
教育拠点事業「材料電磁プロセシングの世界拠点の構築」の援助によって行われた．京都大学化学研究
所スーパーコンピュータのソフトウエアーを利用して研究を進めた．また，京都大学化学研究所根本隆
博士，日本原子力開発機構の鈴木裕士博士と大原高志博士には，いろいろな助言を頂いた．ここに謝意
を表す．
発表論文
Single-Crystal Neutron Diffraction Study of Pseudo
SingleCrystalPreparedfromMicrocrystalline

Powder, F. Kimura, T. Kimura, K. Matsumoto, and N.
Metoki, Cryst. Growth Des 10(1) 48-51 (2010).

参考文献[1]T. Kimura and M. Yoshino (2005). Langmuir, 21,4805-4808.
[2]T. Kimura, F. Kimura, and M. Yoshino (2006).
Langmuir, 22, 3464-3466.
[3]T. Kimura, C. Chang, F. Kimura, and M. Maeyama(2009). J. AppL. Cryst, 42, 535-537.
[4] F. Kimura, T. Kimura, W. Oshima, M. Maeyama, and
K. Aburaya, J. Appl. Crystallogr. 43 151-153 (2010).

[5]C. WiLson, D. MyLes, M. Ghosh, N. Johnson, and W. Wang (2005). New J. Chem., 29, 1318-1322.

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平成２１年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
化学シフト計算を結合させた固体 NMR 法による天然セルロースの構造解析
Structure Analyses of Native Cellulose by Solid-State NMR spectroscopy
Combined with Chemical Shift Calculations
農学研究科森林科学専攻 堀井 文敬
背景と目的
固体 13C NMR は、これまでから天然セルロースの結晶成分や構造の乱れた成分の構造解析及びそれらの構造形成過程の解明において大きな役割を果たしてきた。本研究では、実験だけではなお明瞭にされていない 13C 化学シフトと分子鎖コンホメーションや水素結合との関係を、量子化学計算により明らかにすること、またこの結果に基づいて、比較的最近回折法により提案された天然セル
ロースの結晶構造の未確定な部分を解明することを目的として検討を行った。
検討内容
結晶構造から分離した天然セルロースの三量体
３分子をシート状に配置したモデル について
Gaussian 03 を用いて量子化学計算を行った。密度汎関数法（DFT）により、B3LYP/6-311+G(2d, p)
レベルで構造最適化を行い、GIAO-CHF 法により
B3LYP/6-311+G(2d, p)レベルで 13C NMR 遮蔽を計算し(CH3)4Si 基準の 13C 化学シフトに換算した 1) 2)。
結果および考察
cellulose Iβの結晶構造 3)に基づけば、その単位
Fig. 1 Calculated 13C NMR spectrum of the major
胞には origin 鎖と center 鎖の２種の構造の異な
structure of cellulose Iβ and the observed spectrum
る分子鎖が存在し、それぞれの間で O6H⋅⋅⋅O3
of tunicate cellulose containing cellulose Iβ.
の分子間水素結合を形成し、シートを形成している。そして、これらの分子間水素結合を優先的に形成する major 構造（60～80%）とともに、主としてその分子間水素結合が O6H⋅⋅⋅O2 の分子内水素結合に変わった minor 構造（40～20%）が存在する。これらの構造に基づいた 13C NMR
スペクトルを得るため、結晶構造に基づいて三量体を３分子、シート状に配置したモデル構造について各炭素の化学シフトを計算した。
図１には、このようにして得た計算スペクトルとほぼ 100％の cellulose Iβを含むホヤセルロー
スの実測スペクトルを示す。
C2 の singlet およびその他の doublet が良く再現されることが分る。
この結果に基づけば、doublet は主として origin 鎖と center 鎖の結合長および結合角の違いによること、両者の側鎖の構造については入換えの検討が必要であることが分った。また、各 doubletの line I と II がそれぞれ center 鎖と origin 鎖に帰属されること、origin 鎖の側鎖の OH 基では室温において C-O 結合まわりの two-site exchange flip が起こっていることなどは双極子相互作用を利用した 13C-1H HETCOR 実験により明らかになった。
1) Suzuki, S., Horii, F., Kurosu, H., J. Mol. Struct. 919, 290 (2009).
2) Suzuki, S., Horii, F., Kurosu, H., J. Mol. Struct. 921, 219 (2009).
3) Nishiyama, Y. et al., J. Am. Chem. Soc., 124, 9074 (2002).

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平成 21 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

コンビナトリアル･バイオ工学（Combinatorial bioengineering）

農学研究科 応用生命科学専攻

植田 充美【背景と目的】タンパク質の立体構造と機能は、タンパク質を構成する個々のアミノ酸残基の特性の総和として構築されている。そのため、構成するアミノ酸残基による相互作用を理解することによって、タンパク質の立体構造形成と機能発現の原理の解明につながると考えられる。そこで我々は各種の酵素タンパ
ク質を研究対象とし、”立体構造形成”あるいは”機能発現”に寄与するアミノ酸残基の役割を詳細に解明し、有用な新規酵素の取得を試みている。酵素の改変および取得のために、様々なアミノ酸残基
置換体の網羅的な作製が可能なコンビナトリアル・バイオ工学的手法を用いて変異体酵素をハイスループットに作製している。さらに、X 線結晶構造解析あるいは分子モデリングにより高次構造を決定することで、アミノ酸残基の置換による立体構造の変化と機能との相関関係の解明に取り組んでいる。

【検討内容】
アミノ酸残基を置換した際にそれぞれの変異体をそのつど精製するのは手間と時間がかかり効率が良くないと考えられるため、酵母の細胞表層にタンパク質を提示する細胞表層工学技術を採用した。
この手法を用いることによって、タンパク質精製を必要とせず、細胞のまま簡便に酵素活性を評価することができる。現在、様々な酵素タンパク質を酵母の細胞表層に提示し、活性測定の方法が確立しつつある。さらに、コンビナトリアル･バイオ工学的手法により網羅的にアミノ酸残基を置換し、有用な変異体のスクリーニングを行っているところである。
有用な変異体が取得できた場合には結晶化を行ってＸ解回折像を撮影し、プログラム CNS によって構造精密化を行っていく予定である。また、タンパク質中で網羅的に変異導入する領域を選定するため、分子モデリングを行う予定であり、酵素‐基質複合体の構造解析あるいは構造予測のため、プログラムを使用することも検討中である。

- 140 -

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京都大学化学研究所 - 2009年度 -システム稼働状況

システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

バイオインフォマティクスセンター
日本ＳＧＩ株式会社 中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、上原 英也、西川 和嗣

システム稼働時間
稼働状況
システム名
ファイルサーバ

年間運転時間(h)稼働 保守 運休
システム運転状況
8760
システム稼働率 : 100 %(システム停止なし)(h)(v242)
8747.1 12.9(h) (h)システム稼働率 : 99.9 %

計算サーバ(altixa)

8745.0(h)

15.0 システム稼働率 : 100.0 %(h) 10/11 06:00-21:00 altixb;システムの運休【宇治地区停電に伴う運休】

計算サーバ(altixb)

8725.7 13.2 21.2 システム稼働率 : 99.8 %(h) (h) (h) 05/05 07:00-17:30 altix2;システムの運休【宇治地区停電(9:00-15:00)】
02/10 04:00-10:00 altix2;システムの運休【宇治地区停電に伴う運休】
02/16 04:00-08:40 altix2;システムの運休【宇治地区停電に伴う運休】

計算サーバ(altix2)

計算サーバの月別システム稼働時間
年月 稼働時間(b) 保守時間(c) 故障時間(d) 運転時間(e=b+c+d) 稼働率(b/e)
計算サーバ
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00100 %(altixa)
6月
720:00
720:00100 %
7月
744:00744:00100 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
744:00744:00100 %
11月
720:00
720:00100 %
12月
744:00744:00100 %
1月
736:05
7:55
744:0098 %
2月
672:00672:00100 %
3月
739:00
5:00
744:0099 %
計8747:05
5:00
7:55
8760:00
99.9 %
月平均
728:550:25
0:39
729:5999.9 %
システム名- 144 -

4月
5月
(altixb)
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
計
月平均
計算サーバ
4月
5月
(altix2)
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
計
月平均
計算サーバ

720:00744:00
720:00744:00744:00
720:00729:00
720:00744:00744:00672:00744:008745:00
728:45720:00728:50719:30742:40744:00
720:00743:10
720:00740:35744:00661:20741:358725:40
727:08720:00744:00
720:00744:00744:00
720:00729:00
720:00744:00744:00672:00744:008745:00
728:45720:00733:30
720:00744:00744:00
720:00744:00
720:00744:00744:00661:20744:008738:50
728:13

4:40
0:30
1:20

0:50
3:25

2:25
13:10
1:05

- 145 -

100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100.0 %
100.0 %
100 %
99 %
99 %
99 %
100 %
100 %
99 %
100 %
99 %
100 %
100 %
99 %
99.8 %
99.9 %

京都大学化学研究所 - 2009年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

日本ＳＧＩ株式会社 中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、上原 英也、西川 和嗣

利用者数の月別推移
項番

部局名

1 化学研究所
2 エネルギー理工学研究所
3 生存圏研究所
4 防災研究所
5 宇治地区事務部
6 理学研究科・理学部
7 医学研究科・医学部
8 附属病院
9 再生医科学研究所
10 薬学研究科・薬学部
11 工学研究科・工学部
12 エネルギー科学研究科
13 農学研究科・農学部
14 総合人間学部
15 大学院人間・環境学研究科
16 生命科学研究科
17 学術情報メディアセンタ
18 低温物質科学研究センタ
19 物質ー細胞統合システム拠点
20 次世代開拓研究ユニット
21 先端医工学研究ユニット

利用者 altix アプリ(人) 利用 登録 (人) 2009年度の利用者数 □(E-mail利用者) ■(altix利用者)
174 (59) (11)

2 (1)
5 (3)
94
4 (3)

(1)

4 (2)
39 (13)
4 (3)
8 (7)

(4)

(4)

(6)
(2)
(4)

1
2
1

部局別のCPU使用時間
項番

部局名

計算サーバ(altix)
ファイルサーバ
会話型
バッチ型
会話型
17669日02時間30分 5108日16時間18分 29日00時間17分

1 化学研究所
2 エネルギー理工学研究所
0日00時間30分 167日07時間56分 0日00時間17分
3 生存圏研究所
2458日03時間59分
3179日09時間36分 0日05時間57分
4 防災研究所
5 宇治地区事務部
4659日09時間07分 4439日11時間59分 0日00時間00分
6 理学研究科・理学部
7 医学研究科・医学部
8 附属病院
9 再生医科学研究所
0日01時間05分
10 薬学研究科・薬学部
1302日08時間37分 6453日05時間15分 22日23時間10分
11 工学研究科・工学部
1151日15時間23分 471日15時間57分 0日01時間52分
12 エネルギー科学研究科
519日17時間00分 535日07時間46分 0日01時間22分
13 農学研究科・農学部
14 総合人間学部
15 大学院人間・環境学研究科
16 生命科学研究科
17 学術情報メディアセンタ
1日10時間47分
18 低温物質科学研究センタ
1日18時間03分
19 物質ー細胞統合システム拠点
0日00時間01分
38日16時間09分
0日01時間16分
20 次世代開拓研究ユニット
0日00時間01分
21 先端医工学研究ユニット- 146 -

京都大学化学研究所 - 2009年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

日本ＳＧＩ株式会社 中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、上原 英也、西川 和嗣

バッチジョブ実行時間 (Altix4700)
項番
項目
1 総ジョブ件数
2 総CPU時間
3 平均CPU時間
4 最大CPU時間
5
6
7
8

平均ジョブ実行時
間最大ジョブ実行時
間
平均ジョブ待ち時
間
最大ジョブ待ち時
間

SMALLキュー MEDIUMキュー LARGEキュー HUGEキュー
2626
2742
1796
106
2886日10時間486277日19時間50分
分
1日02時間22分
2日06時間55分

17050日11時間46分
9日11時間43分

キュー構
成

959日16時間43SMALL分
9日12時間31分 MEDIUM
115日13時間39 LARGE
分

37日00時間56分

84日17時間13分

223日23時間43分

0日08時間47分

5日22時間04分

221日02時間11分

1日05時間34分

10日16時間45分

14659日06時間05分

14688日18時間55分

9日01時間12分

0日01時間31分

0日02時間22分

0日06時間20分

0日10時間29分

9日01時間30分

8日03時間04分

18日11時間09分

5日17時間26分

HUGE

バッチジョブ件数

演算時
間

最大メモリ
量

スロット
数

56 日

16 GB

4 CPU

112 日

32 GB

8 CPU

224 日

64 GB

16 CPU

896 日

128 GB

32 CPU

CPU時間

計算サーバのCPU使用率 (Altix4700)

月別のCPU使用時間とジョブ件数(2009年度)
月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
年度計
月平均

CPU使用率CPU時間(Altix4700)
会話型(h:m)
バッチ型(h:m)

ジョブ件数(Altix4700) CPU時間と使用率 ■会話型(h) ■バッチ型(h) 使用率(%)
会話型
バッチ型

40.2 % 7939日11時間56分 1552日01時間10分 244478256
868
40.2 % 8431日00時間39分 1618日15時間52分 238589395
797
52.0 % 10595日06時間54分 1429日05時間07分 259893976
836
49.5 % 9821日08時間59分 1793日16時間46分 262706730
800
54.6 % 11807日11時間35分 1423日06時間38分 178457390
818
50.5 % 9803日10時間55分 1478日00時間51分 276344445 1273
54.4 % 9120日15時間18分 1533日18時間05分 164436115 1397
64.3 % 11211日02時間59分 2651日19時間56分 246008499
776
55.8 % 10767日12時間55分 1304日15時間34分 255848200
687
45.5 % 7286日21時間10分 1853日16時間42分 153429554
746
29.4 % 3117日14時間33分 1593日00時間30分 62326376
966
61.2 % 10084日07時間41分 2161日21時間42分 114047078
861- 109986日05時間39分 20393日18時間58分 2456566014 10825
49.8 % 9165日12時間28分 1699日11時間34分 204713834
902- 147 -

京都大学化学研究所 - 2009年度 -システム稼働状況

システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

バイオインフォマティクスセンター
日本ＳＧＩ株式会社 中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、上原 英也、西川 和嗣

応用ソフトウェア利用時間 (ジョブ件数とCPU時間)
計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700- 148 -

2009年度
WWWサービスの利用状況
日本ＳＧＩ(株) 中神 光真

月別の利用件数と利用国数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別の利用件数(2009年度)

上位50機関の利用件数(2009年度)

上位50機関の利用件数(2009年度)

注）・.kuins.net は JPドメインに含みます。
・上位50機関の利用件数グラフは、上位50機関の総利用件数を100%とした比率です。

2009年度 主な研究機関別の利用件数
総件数
研究所情報
研究室情報
2iij.net
23497
5176
1523
aist.go.jp
25027
2954
659
asahi-net.or.jp
39955
5302
1033
bbtec.net
17380322510
6281
comcast.net
27486
2971
640
cuil.com
34413
2991
372
dion.ne.jp163474
17725
4791
dotnetdotcom.org
20608
1023
204
e-mobile.ne.jp
25063
2681
1016
eonet.ne.jp19343924375
3833
fast.net.id
85332
3992
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googlebot.com
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5100
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22
hokudai.ac.jp
33690
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home.ne.jp
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4374
1106
infoweb.ne.jp17160121488
4603
keio.ac.jp
20073
2526
485
kuins.net
1992996489615
25061

ドメイン名

- 149 -

ＳＣＬ情報
38
23
405
216
9
52
154
236
27
41
68
1828
3206
1
24
24
213
23
73

kyoto-u.ac.jp
kyushu-u.ac.jp
mesh.ad.jp
msn.comnagaokaut.ac.jp
nagoya-u.ac.jp
nttpc.ne.jp
o1.comocn.ad.jp
ocn.ne.jp
okayama-u.ac.jp
osaka-u.ac.jp
osakafu-u.ac.jp
plala.or.jp
prodatanet.com.phritsumei.ac.jp
so-net.ne.jp
spring8.or.jp
titech.ac.jp
tohoku.ac.jp
tsukuba.ac.jp
tus.ac.jp
u-tokyo.ac.jp
ucom.ne.jp
umd.eduvectant.ne.jp
yahoo.net
yournet.ne.jp
zaq.ne.jp
Others or unknown

61798160544
102177
164884
37894
55203
20258
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12599010716029892
33710
26396436293
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586349

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14224
16892
3676
5634
3048
1371
1857
74126
2889
10752
1963
18498
4955
2216
13834
1912
6654
6414
1795
1930
11595
13109
1281
5313
40287
4171
6220
99332

- 150 -

7856
9146
3138
3643
4612
1820
1263
125
417
16056
1666
1552
577
6287
951
2067
2126
71
343
1283
1209
160
2462
2724
98
876
5491
743
2259
14090

297
26
186
2931
1
49
18
7367
3
858
46
58
14
185
462
26
116
0
24
22
31
90
96
206
0
33
1576
26
60
1048

2009年度
ゲノムネットサービス利用統計
中神 光眞(日本ＳＧＩ株式会社)
KEGG 生命システム情報統合データベース
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) はシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報に大別された 16 の主要データベースから構成される「生命システム情報統合データベース」です。ゲノム情報とケミカル情報は生命の基本部品である DNA・RNA・タンパク質と低分子化合物・糖鎖・脂質等の分子構造情報、システム情報は基本部品から構成される生命システム、すなわち細胞・個体などの高次機能情報です。KEGG はゲノムと高次生命システムをつなぐ知識のレファレンスとして広く利用されています。
カテゴリ
データベース
内 容
KEGG
代謝、様々な細胞プロセス、ヒトの病気などをタンパク質間相互作用ネットワ
PATHWAYークとして表現したパスウェイマップ；文献等から手作業で入力
KEGG BRITE
システム情報生命システムの様々な側面に関する機能分類とオントロジー；文献等から手作業で入力KEGG MODULE パスウェイやコンプレックスの機能単位；手作業で入力
KEGG DISEASE 病因遺伝子・分子のリスト；文献等から手作業で入力
KEGG DRUG

日米欧で承認された医薬品の化学構造と関連情報; 文献等から手作業で入力

KEGG
ORTHOLOGY

KO オーソロググループ; PATHWAY と BRITE に基づき定義

KEGG GENOME ゲノムマップと生物種に関する情報; RefSeq 等の公共データベースより作成

ゲノム情報

KEGG GENES

全塩基配列が決定されたゲノムの遺伝子カタログと手作業アノテーション;
RefSeq 等の公共データベースより作成

KEGG SSDB

ゲノム比較による遺伝子間の配列類似とベストヒット関係; GENES の計算処理で自動生成KEGG DGENES

ドラフトゲノムの遺伝子カタログと自動アノテーション; ウェブのリソースより作成

KEGG EGENES

ESTのコンセンサスコンティグとして作られた遺伝子カタログと自動アノテー
ション; dbEST より作成

KEGG
COMPOUND

代謝物質、環境物質など低分子化合物; 文献等から手作業で入力

KEGG GLYCAN

糖鎖; 文献等から手作業で入力

ケミカル情報 KEGG
REACTION

生体内化学反応; ENZYME と PATHWAY から手作業で入力

KEGG RPAIR

化学反応に伴う化学構造変化パターン; REACTION から手作業で入力

KEGG ENZYME

酵素; ExplorEnz から自動変換後、アノテーションを付加

ゲノムネットの計算ツール
ゲノムネットでは以下の３つのカテゴリーで計算サービスを提供しています。配列解析の標準的なプログラム以外は
すべて京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンターで開発されたものです。
配列解析
サービス
BLAST
FASTA
MOTIF
CLUSTALW
MAFFT
PRRN

内 容
配列類似性検索
配列モチーフ検索
配列のマルチプルアライメントおよび進化系統樹解析- 151 -

ゲノム情報解析
サービス

内 容

KAAS

ゲノムまたはESTコンティグの自動アノテーションとパスウェイマッピング

EGassembler

大量のESTデータからコンセンサスコンティグ自動生成

GENIES
GECS
ケミカル情報解析
サービス

カーネル法での多様なオミクスデータ統合による遺伝子ネットワーク予測
マイクロアレイデータからの糖鎖構造予測
内 容

SIMCOMP

化合物類似構造検索

SUBCOMP
KCaM

化合物部分構造検索
糖鎖類似構造検索

E-zyme

化学物間の酵素反応予測

DBGET/LinkDB: ゲノムネット統合データベース検索システム
DBGET は世界中に存在する分子生物学データベースのウェブを対象とした統合データベースシステムです。上のサーチボックスを含め、ゲノムネットや KEGG のバックボーンシステムとして利用されています。分子生物学データのウェブは、各データベースのエントリー（ページ）をノードとし、エントリー間の参照情報をエッジ（リンク）とした膨大なグラフです。各データベースエントリーはデータベース名とエントリー名（またはアクセッション番号）のペアで指定され、これは一般には対応するページのURLに変換することができます。このような名前空間を考え、名前同士のつながりを蓄積したのが LinkDB データベースです。
DBGET/LinkDB システムでは多数のデータベースを統合するために、データベース利用条件の違い（ミラリング可、
キーワードインデクシング可、リンクのみ）を考慮して、各データベースを以下の５つのカテゴリーに分類しています。
KEGGデータベース (カテゴリー1)
データベース

内 容

備考

brite

機能階層・オントロジー

pathway

パスウェイマップ

module

パスウェイモジュール

disease病気

orthology

オーソログ (KO) グループ

genes
egenes

ゲノム中の遺伝子カタログ
ESTコンティグとしての遺伝子カタログ

genomeKEGG生物種

compound
drug

化合物
医薬品

KEGG COMPOUND
KEGG DRUG (日本語)glycan

糖鎖

KEGG GLYCAN

reaction
rpair

化学反応
反応ペアと化学構造変化

KEGG REACTION

enzyme酵素分類

vgenomevgenesウイルスゲノム
ウイルスゲノム中の遺伝子

ogenes

オルガネラゲノム中の遺伝子

expression

マイクロアレイ遺伝子発現プロフィール

KEGG PATHWAY
KEGG DISEASE (日本語)その他のDBGETデータベース (カテゴリー2)
データベース
refseqKEGG BRITE

KEGG GENES

RefSeq から自動作成
著者による登録

内 容

refnuc

核酸塩基配列refpepタンパク質アミノ酸配列- 152 -

元サイト
NCBI

swissprot
trembluniprot

タンパク質アミノ酸配列

ExPASy / EBI

prf

タンパク質アミノ酸配列

蛋白質研究奨励会

pdb
pdbstrタンパク質立体構造
PDBアミノ酸配列

RCSB
京都大学

epd

真核生物プロモーター

ISREC

転写因子 (99年12月版)

BIOBASEtransfacprositeblocksmotifdic

prodomExPASyFHCRC
タンパク質配列モチーフ

prints
pfam

PRABI
UMBER
Sangerpmd

変異タンパク質

国立遺伝学研究所

aaindex

アミノ酸指標京都大学

carbbank

糖鎖構造 (更新なし)

帝京大学/ジョージア大学

litdb

タンパク質関連文献

蛋白質研究奨励会

prosdoc

PROSITE文献ExPASyWeb上の検索可能データベース (カテゴリー3)
データベース内 容

genbank
insdc

ddbj
embl

元サイト
NCBI

核酸塩基配列国立遺伝学研究所
EBI

ncbi-gene

Entrez 遺伝子データベース

NCBI

unigeneUniGene 遺伝子データベース

NCBI

ensemblhgnc

真核ゲノムアノテーション
ヒト遺伝子名Ensembl
HGNC

go

遺伝子オントロジー

GO

ipi

タンパク質リファレンス配列

EBI

interproタンパク質ファミリー・ドメイン

EBI

omim

遺伝病

NCBI

pubchemchebi

PubChem 化合物データベース
ChEBI 化合物データベース

NCBI
EBI

pdb-ccd

PDB リガンド辞書

PDB

lipidmaps
lipidbank

脂質代謝
脂質

LIPIDMAPS
LipidBank

knapsack

植物二次代謝産物

KNApSAcK

3dmet

天然化合物の立体構造

3DMET

drugbank

医薬品とターゲット

DrugBank

ligandbox

医薬品の立体構造

LigandBox- 153 -

表１ 国別のWWW利用件数(2009年度)
国名(ドメイン名)

総件数

WWW

KEGG

SSDB

CYORF

BSORF

SOAP

BLAST

FASTA

MOTIF

ALIGN

Ascension
Island(ac)

278

278

61

0

0

0

0

0

0

0

0

Andorra(ad)

109

109

0

0

0

0

0

0

0

0

0

United ArabEmirates(ae)

1750

1667

9

5

7

5

0

16

0

0

50

aero(aero)Afghanistan(af)

171
28

171
28

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

Antigua andBarbuda(ag)

207

207

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Albania(al)Armenia(am)

866
2340

853
2318

3
53

7
16

2
0

3
0

0
0

0
0

0
6

1
0

0
0

Netherlands
Antilles(an)

226

221

0

0

0

0

0

0

0

5

0

Angola(ao)4023032740
183530

0
3138

0
2699

0
42

0
144

0
35544

0
575

0
153

0
688

0
6952

AmericanSamoa(as)

22

22

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Austria(at)6036161137860296
29176

448708817087
293
21
176

9354
37213
0
0
0

3348
15953
0
0
0

111
200
3
0
0

623
261
0
0
0

138711244725
0
8
0

2291
7876
0
0
0

587
4365
0
0
0

1333
4862
0
0
0

7904
42531
0
0
0

2033

1993

17

0

0

0

6

5

0

6

23

Belgium(be)469
1600682444
407756

0
6755

0
3164

0
122

0
0
311 1173851

12
1226

0
204

3
1996

10
12052

Burkina Faso
(bf)

1

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

Bulgaria(bg)Bermuda(bm)

22032
174
524
1455
65
151

21387
173
515
1429
63
151

193
0
52
32
0
0

87
1
0
3
0
0

118
0
0
0
0
0

75
0
0
7
0
0

30
0
0
0
0
0

24
0
0
2
2
0

26
0
5
0
0
0

55
0
0
3
0
0

230
0
4
11
0
0

Brunei
Darussalam(bn)

271

268

0

0

0

0

0

0

0

3

0

945
1311894
196
143
313
12793
26
2104441920
1015498
175
15
313
12570
26
1594320

46
13384
0
0
0
162
15
22858

0
11530
0
0
0
49
0
13999

1
352
21
0
0
4
0
380

0
2327
0
0
0
6
0
1840

12
244162000
40431106

6
4102
0
0
0
27
0
5164

3
1507
0
0
0
5
0
3318

0
2759
0
0
0
11
0
7364

3
29657
0
128
0
117
0
46950

Cocos Islands
(cc)

506

491

0

0

1

14

0

0

0

0

0

Switzerland(ch)1093574690673

21352

8386

62

475

280607

92626

728

2869

17148

627

589

0

8

5

5

0

5

4

4

7

4

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

6191182693477
1329931251001036191
126872

2025
28487
5737

1641
12581
869

56
854
30

33 486026
1461 1598996
250
833

650
3159
1262

42
635
148

563
24925
509

5007
14675
2220

Argentina(ar)Australia(au)Aruba(aw)Aland(ax)Azerbaijan(az)BosniaHercegovina(ba)
Bangladesh(bd)Bahrain(bh)bitnet(bitnet)
biz(biz)
Benin(bj)

Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus(by)Belize(bz)Canada(ca)Cote D'ivoire(ci)
Cook Islands(ck)
Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S.
Commercial(com)543439012 527568688 47928024 2759598 3224308 1050300 8243715

26623 18401

54780 492599

6347
106420

5441
10756

70
341

61
94

3
0

55
12

49
95042

37
40

11
22

47
28

643
426

Cape Verde(cv)
Christmas
Island(cx)

19

19

0

0

0

0

0

0

0

0

0

43

43

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Cyprus(cy)

6836

6703

563

1

11

0

20

5

16

8

72

Costa Rica(cr)Cuba(cu)

Czechoslovakia- 154 -

Dominica(dm)20126138617176364131
179

1882739024021221812179

2603
155156
5042
0

960
46305
4347
0

161
2386
193
0

Dominican
Republic(do)

5690

5631

41

10

14

5

Algeria(dz)

484
2564

447
2375

0
21

0
0

0
25

0
11

19364173 10127539

190992 133228

13513

15075 8559270

69592
13970
8
2806367
2

3572
87
0
13407
0

12
3
0
1046
0

5
49
4
539
0
0
318 1854849
0
0

(cz)
Germany(de)Denmark(dk)Ecuador(ec)U.S.
Educational(edu)
Estonia(ee)Egypt(eg)Eritrea(er)Spain(es)Ethiopia(et)

66830
13215
8
867152
2

270
52
0
13744
0

3604
662
7029 29414396
864 128803
00European
Union(eu)

22423

22182

255

67

0

Finland(fi)Micronesia(fm)2988588330
192411958
330
192

23305
0
32

2799
0
0

242
0
0

Faroe Islands
(fo)

156

156

0

0

0

2847764498090
2141
3672
447
59

1661271492450
2120
2826
436
47

37442
102087
0
36
0
0

24877
1578
5
67
0
6

2938
297
0
0
0
0

U.S.
Government(gov)

966017499839

8033

5906

319

202

Greece(gr)Fiji(fj)

France(fr)gbl(gbl)Georgia(ge)Ghana(gh)Greenland(gl)Gambia(gm)

7

1152
20020
1200
0

242
6072
456
0

409
13317
998
0

5798
83630
5458
0

5

0

0

19

6

0
4

0
1

0
45

0
56

37
47

38918 16887

69928 389815

227
11
0
16274
0

1269
18
0
6135
0

52
5
0
2872
0

878
123
0
43977
0

5

141

7

7

7

119 2562471
0
0
0
0

1062
0
0

119
0
0

879
0
0

8939
0
0

0

0

0

0

9678 25561
235
164
0
0
1
8
0
2
0
0

6285
309
5
37
0
0

70978
335
4
50
9
6

421682

6942

1388

6472

23267

0

0

10910 1035266
2685
37
7
0
0
683
0
0
0
0

205334

189586

8852

3410

78

180

5424

419

74

805

5358

South Georgia
(gs)

29

29

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Guatemala(gt)

2508
521
21648713529947
166101380958514153192300623302465
39240

2438
521
130137135
29173
1564262174265357325
197344
2012490
37841

21
9
0
0
8
0
0
0
0
0
1654
848
11
41
78707
4
0
0
0
0
230
182
28
10
17
3278
608
142
122
769
471370 492469 455545 187216 494210
5850
6131
237
371 1042554
3080
3061
866
976
16551
12058 34217
770
331 1140718
832
404
372
173
221

0
0
540
0
91
1164
860
723
802
21381
25

0
0
65
0
32
146
499
271
752
3942
15

13
0
634
0
110
587
955
2886
2492
15531
43

40
0
5504
0
304
6137
3566
4821
7218
73085
146

268

265

0

1

0

0

2

0

0

0

0

2

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

31092
47204
1421727

29427
41213
1093946

241
1511
26398

180
151
14507

3
44
299

8
8
539

72
5095
246116

221
24
11853

84
199
1847

193
138
5378

904
332
47242

3

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Guyana(gy)Hong Kong(hk)Honduras(hn)Croatia(hr)Hungary(hu)Indonesia(id)Ireland(ie)Israel(il)India(in)info(info)
International(int)
British Indian
Ocean
Territory(io)Iran(ir)
Iceland(is)Italy(it)Bailiwick ofJersey(je)

52
52
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3135
2978
8
1
3
0
5
9
1
34
104
Japan(jp)49373798 40945882 2510636 1102668 813999 644029 3737848 572046 313150 606112 638064
Kenya(ke)
16125
15543
72
22
4
5
4
22
19
27
479
Kyrgyzstan(kg)
414
300
10
10
28
10
10
11
10
15
20
Cambodia(kh)
282
282
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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Korea(kr)Kuwait(kw)Cayman4

42686747674

2365705
581

235

230

0

0

0

0

0

0

0

0

0

17819 185301
13
0

192
0

266
0

45469
0

6946
9

565
0

10231
0

72072
84

0

0

0

0

0

0

5

0

0
- 155 -

Islands(ky)

903
3424

882
3295

45
0

13
0

0
0

0
0

0
0

0
13

0
4

4
17

4
95

Liechtenstein
(li)

9

9

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Sri Lanka(lk)

2723
305
91158
28000
8720

2459
299
89930
26490
8160

25
0
992
1072
50

16
0
203
155
26

0
0
34
130
58

1
0
90
78
304

0
0
21
285
7

6
0
217
99
14

46
0
48
81
5

24
6
52
295
94

171
0
563
387
52

Libyan Arab
Jamahiriya(ly)

123

123

5

0

0

0

0

0

0

0

0

Morocco(ma)

9322
12741
18989

9199
12252
17786

69
450
115

21
174
174

10
8
45

0
0
157

2
5
154

27
20
262

0
0
4

29
147
101

34
135
306

18

18

0

0

0

0

0

0

0

0

0

580

537

0

0

0

0

0

12

0

5

26

63258

60132

390

400

11

171

788

406

33

60

1257

Malaysia(my)

2467
1
96
28
726
691
93
99
1576721204033

2455
1
87
28
710
648
93
99
835135118691

44
0
0
0
32
15
0
0
16104
1598

3
0
0
0
0
0
0
0
21873
1750

0
0
0
0
0
2
0
0
149
98

0
0
0
0
2
0
0
0
918
40

0
0
0
0
0
0
0
0
677699
75654

5
0
0
0
7
0
0
0
11468
614

0
0
0
0
0
5
0
0
3423
54

0
0
0
0
0
0
0
0
5635
1341

4
0
9
0
7
36
0
0
20421
5791

Mozambique
(mz)

107

105

0

0

0

0

2

0

0

0

0

Namibia(na)

146

141

0

0

0

0

0

5

0

0

0

New Caledonia
275
260
0
(nc)
U.S. Network
146829317 142018248 1994907(net)
Norfolk Island
10
10
0
(nf)

0

0

0

0

0

0

2

13

Kazakhstan(kz)Lebanon(lb)Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Monaco(mc)Moldova(md)Montenegro(me)
Madagascar(mg)
U.S. Military(mil)
Macedonia(mk)Mali(ml)
Mongolia(mn)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)83774 324440 560806 3511168
0

0

0

0

42203 18315
075378 194985

0

0

0

Niue(nu)

35
1330
3114273624506
4404
410

35
1320
2705680558545
4340
377

0
48
52095
52439
251
0

0
0
10588
5106
6
0

0
0
273
855
2
0

0
1
4830
1263
2
9

0
5
347803
46205
0
0

0
0
0
0
3514 13440
1276 4038
4
2
0
0

0
4
5520
1370
15
0

0
0
22625
5848
33
24

New Zealand(nz)733859194147

1395

4005

82

31

527912

471

36

817

6358

Oman(om)

2765

2579

133

116

0

0

0

17

0

6

47

4717575

318241340314

2741 1343712

44960

893

4471

22196

216
27002

216
25990

10
280

0
343

0
4

0
5

0
26

0
42

0
20

0
420

0
152

FrenchPolynesia(pf)Papua New
Guinea(pg)

303

300

18

0

0

0

1

0

0

2

0

84

84

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Philippines(ph)958876645297
5442962070 337354 108581
105
29
17
3995
146
292

280643
18
71072

1216
188
1201

920
118
374

1311
519
1955

3650
6375
7844

0

0

0

0

0

Nigeria(ng)Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)U.S.
Organization(org)
Panama(pa)Peru(pe)Pakistan(pk)Poland(pl)Puerto Rico(pr)
Palestinian
territories(ps)Portugal(pt)Paraguay(py)Qatar(qa)Reunion(re)238853021 4239365
37928
333
4574178673
23

09469 106720

0

0

0

17

17

12

0

0

0

0

0

0

0

0

10141291160
74
14359275
1149
74
14

5331
27
0
0

6227
11
0
0

51
0
0
0

286
0
0
0

630710
0
0
0

2458
0
0
0

703
0
0
0

886
0
0
0

13533
0
0
0

- 156 -

Romania(ro)160889157857

1365

485

256

348

818

252

103

222

548

Republic of
Serbia(rs)RussianFederation(ru)

7651

7433

48

3

0

17

4

57

0

4

133

1987642

1884636

16938

5135

1480

3574

79443

1856

1250

2565

7703

Rwanda(rw)

15

15

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Saudi Arabia(sa)
SolomonIslands(sb)

25416

24115

127

57

6

28

272

36

9

21

872

30

30

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Seychelles(sc)Slovakia(sk)3749293969721441
23
29075
49559

374
512725210544
23
26620
45055

70
11419
6379
0
1812
533

0
4825
749
0
183
323

0
262
63
0
1
39

0
0
305 389385
268 9498338
0
0
6
521
164
32

0
1889
1057
0
79
76

0
644
97
0
16
43

0
2482
1108
0
410
211

0
16879
9217
0
1239
3616

San Marino
(sm)

57

56

0

0

0

1

0

0

0

0

0

USSR(su)
El Salvador(sv)

9986
48

9337
47

264
0

84
0

13
0

3
1

475
0

2
0

0
0

14
0

58
0

Syrian Arab
Republic(sy)

3185

2004

2

1175

0

0

0

1

4

1

0

Swaziland(sz)

40

9

0

0

0

0

0

0

0

0

31

Turks andCaicos Islands
(tc)

7

7

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Turkey(tr)14194396
64
37
243
14
193
13
24179914107605
64
36
243
14
190
13
220147

0
681
0
0
0
0
19
0
1979

0
2232
0
1
0
0
0
0
1144

0
570
0
0
0
0
3
0
177

0
148
0
0
0
0
0
0
12617

0
69251
0
0
0
0
0
0
4067

0
620
0
0
0
0
0
0
532

0
107
0
0
0
0
0
0
205

0
573
0
0
0
0
0
0
1086

0
13290
0
0
0
0
0
0
1824

Trinidad andTobago(tt)

2675

2635

77

5

0

0

0

5

0

30

0

Tanzania(tz)11584
4085445432

11400
1495284
423

50
61873
47

60
12354
0

2
295
0

5
2
2794 2520096
1
0

10
3938
0

9
548
0

1
11168
4

95
38968
4

Ukrainian SSR
(ua)

73239

71818

7933

189

57

313

54

154

42

165

447

Uganda(ug)

766

530

0

84

2

1

0

17

15

16

101

UnitedKingdom(uk)4643174

2099636

42893

27950

975

5992 2380398

10983

8095

16676

92469

27358
20971
944
3809

26152
18583
941
3632

354
225
0
278

55
270
0
6

20
0
2
0

30
3
0
1

41
891
0
7

87
234
0
9

9
17
1
0

97
77
0
15

867
896
0
139

4

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

47

47

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Yugoslavia(yu)

45916
135
17242

35495
134
16130

465
0
11

79
0
16

199
0
0

254
1
7

5075
0
15

2055
0
335

132
0
4

256
0
61

2371
0
674

South Africa(za)113442

79684

1653

1296

36

34

26709

422

61

282

4918

Zambia(zm)

204
312

204
292

0
0

0
0

0
3

0
0

0
0

0
0

0
0

0
5

0
12

Sweden(se)Singapore(sg)St. Helena(sh)Slovenia(si)Togo(tg)
Thailand(th)Tajikistan(tj)Tokelau(tk)tld(tld)
Tunisia(tn)Tonga(to)East Timor(tp)Tuvalu(tv)Taiwan(tw)U.S.(us)
Uruguay(uy)Uzbekistan(uz)Venezuela(ve)Virgin Islands(British)(vg)
Virgin Islands(U.S.)(vi)
Viet Nam(vn)Samoa(ws)Zimbabwe(zw)Others or
48824906 36759087 756841 254866 41770 166551 10599260 167316 64395 137723 633938
unknown
合 計 927420729 810905279 59016965 5376750 5337195 2807429 96855014 1161490 524105 1130909 3322558- 157 -

表２ 主な機関別のWWW利用件数(2009年度 上位50ドメイン)
ドメイン名

WWW
KEGG
SSDB
CYORF BSORF
SOAP BLAST FASTA MOTIF ALIGN
総件数
googlebot.com 445904289 432883979 45572239 2343584 2847348 368144 7170013 4356 3032 24310 259523
yahoo.net 123675792 121647164 1506762
5754 211131 521071 1235653 6605 4683 36367 7364
msn.com 64010558 63259359 1340482
80579 29594 510532
1540 2792 2299 5649 118214
cs.uni-tuebingen.de 16437073
116789318
900 16320270
001
4
genome.ad.jp 13864492 12030703
57060 350829 35564 35307 858913 41306 37362 431720 42788
ibis12.helmholtz10374380
muenchen.de
prodatanet.com.pha-star.edu.sg
kavam.net
live.com
cuil.com
neotelecoms.com
informatik.hu-berlin.de
fast.net.id
exabot.com
inktomisearch.com
searchme.com
medchem.helsinki.fi
ocn.ne.jp
dotnetdotcom.org
crawl.baidu.jp
asianetcom.net
comcast.net
ibp.ac.cn
nthu.edu.tw
gisum.uma.es
home.ne.jp
u-tokyo.ac.jp
kokosnoot.wur.nl
vcu.edurr.comattens.net
systemsbiology.org
hgc.jpgoogle.com
ask.comtcdproxy.tcd.ie
verizon.net
fvms.ugent.beljcrf.edu
61.airtel.in
wustl.edu
kyoto-u.ac.jp
syr.eduufl.educcu.edu.tw
wowrack.com
umn.eduox.ac.uk
plala.or.jp

95786289492001
76949456223071467056141253853994403373636334725632904774252028823543152310760
228447022681832156401
1750603
15794961509086
144818613845231358732
13582631319380
1285129
12318191166953
1115127
1111343110827310475441039107
1008938
10035739974399471739401689206089018418791068649258601628569098486446296750000 9744705

0

0

0

0

8843783 4239298
2030 337342 108567 279994 1196 899 1298 3519
4234
310
24
0
0 9487646
60
11807586574332325 103730 1712
149 134 12173
127615973674474
3643
4674 53246
187 286 189699
411
4122837 426881 259081 89503 29198 167401 360 346
440 1395
4118821
0
157
9
47
6156
82
59
42
12
288700800
00 1107357
1102702104553 469529 492008 455097 187108 493390 726 363
633 2485
3471331
1440
162
73
94
390 141 135
120
117287658738322
316
3616 15643
6943 272 204990
2032498590113
78 21042
357
26
66
44
60
25
2133
26
4
0
0 2352163
02
103224642795409 12096
796 4610
1476 18382 6298 3657 17018
216893124080
4968 106487 2041
200 651 489
535
168
2172076 341189
21 22836 19845
52760 146
57
213
229
2142645 155853
10
97 12654
255
22
20
352
346
1212226
36544 10221
951 2339 485882 2584 919 7771 27710
7161
88
43
0
0 1572125
28
0
12
127
67093
131
1286
0
0 1440101
20
13
68
505
0
0
0
0
0 1448186
000013732499837
1351
248 3038
85 1624 399
293 4236
1129108 151335
7679
3343 3177 117581 37087 11467 6724 42566
1301898
2353
1162
15
169
48962 318 848 2427 2464
1293788
1122
1273
1576
14
21105
54
37
588
945
88434511617
7297
497 1197 366662 2205 484 2753 19689
1231800
0
0
0
16
0
0
0
0
3
343
0
0
0
0 1166610
000065164661121 182207 34709 34854
62512 42125 34791 34795 37488
9146741377
127 187905 5643
1018 1084 767
27
981095554
7161
3891
1061 5482
76 428 459
556
766
7335
273
1030
0
42 1038886
42
21
33
155
525529
21774
9301
1025
727 481089 5817 1644 2031 11944
2112
0
18
0
0 1006390
34
5
20
359
2531351050
00 749938
4
11
159
276
19684
11
4
0
0 9777460050192851
27163
655
101
13 745700 2039 1838816 3160
85765240535 13552
246
2563933 18060 8883 9719 27867
6055
132
83
0
0 914278
32
0
14
146
113024440894
676 783451 904
19
465 3002
23539
36
46
0
19 855402
11
0
29
60
864594
56910
30
59
208
8
1
0
25
0
1177561242
3954
39
13 724565 338 392 1317 11788
64751
928
857
7
25 782818 220
24 5361 2846
81975544997
1672
293 1187
11236 4535 629 1443 7894

- 158 -

表３ 国別のWWWアクセスノード数(2009年度)
国名(ドメイン名)
Ascension Island(ac)Andorra(ad)United Arab Emirates(ae)aero(aero)Afghanistan(af)Antigua and Barbuda(ag)Albania(al)Armenia(am)Netherlands Antilles(an)Angola(ao)Argentina(ar)American Samoa(as)Austria(at)Australia(au)Aruba(aw)Aland(ax)Azerbaijan(az)Bosnia Hercegovina(ba)Bangladesh(bd)Belgium(be)Burkina Faso(bf)Bulgaria(bg)Bahrain(bh)bitnet(bitnet)
biz(biz)
Benin(bj)
Bermuda(bm)Brunei Darussalam(bn)Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus(by)Belize(bz)Canada(ca)Cocos Islands(cc)Switzerland(ch)Cote D'ivoire(ci)Cook Islands(ck)Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S. Commercial(com)
Costa Rica(cr)Cuba(cu)
Cape Verde(cv)Christmas Island(cx)Cyprus(cy)Czechoslovakia(cz)Germany(de)Denmark(dk)Dominica(dm)Dominican Republic(do)Algeria(dz)

WWW
KEGG
SSDB CYORF BSORF SOAP BLAST FASTA MOTIF ALIGN
ノード数
11
10
1
0
0
0
0
0
0
0
0
14
14
0
0
0
0
0
0
0
0
0
117
116
1
3
4
4
0
3
0
0
7
11
11
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
18
18
0
1
0
0
0
0
0
0
0
70
68
1
1
1
1
0
0
0
1
0
152
145
7
3
0
0
0
0
1
0
0
35
33
0
0
0
0
0
0
0
1
0
4
4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5655
5183
91
248
16
39
52
79
29
89
450
3
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7441
6645
215
296
15
25
249
105
26
152
601
18552
16492
406
608
66
43
216
390
86
487 2102
34
32
0
0
1
0
0
0
0
0
0
4
4
0
0
0
0
2
0
0
0
0
17
17
0
0
0
0
0
0
0
0
0
182
173
2
0
0
0
3
1
0
1
5
41
37
0
1
0
0
0
2
0
1
3
10110
9204
158
332
26
28
149
152
38
175
738
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1637
1555
12
23
44
13
7
6
6
7
24
28
28
0
1
0
0
0
0
0
0
0
12
10
1
0
0
0
0
0
1
0
1
81
74
0
1
0
4
0
2
0
2
3
4
3
0
0
0
0
0
1
0
0
0
17
17
0
0
0
0
0
0
0
0
0
28
27
0
0
0
0
0
0
0
1
0
106
96
3
0
1
0
4
1
1
0
2
24477
22165
383
886
81
203
360
347
89
358 1980
15
14
0
0
2
0
0
0
0
0
0
5
3
0
0
0
0
0
0
0
0
2
40
40
0
0
0
0
0
0
0
0
0
400
382
5
13
3
2
2
6
1
2
15
2
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
30845
26515
602
822
82
211
560
544
110
735 3559
26
24
0
0
1
2
0
0
0
0
0
11452
10099
397
562
12
66
236
264
62
293 1006
78
77
0
2
5
5
0
5
4
4
6
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3159
2798
64
128
10
9
19
65
9
61
379
18963
17760
447
637
321
238
282
272
97
359
878
4517
4195
87
120
8
26
45
92
17
80
224
157256145589 13679 7805 9063 9029 8009 4970 4095 6070 12241
187
153
4
7
1
14
3
4
2
6
29
169
163
10
8
0
1
8
8
1
5
35
2
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4
4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
249
227
7
1
5
0
4
1
3
1
11
5663
5165
91
121
54
118
42
91
28
59
318
61183
55488 1832 3145
333
521 1786 1557
318 1392 4754
5103
4736
136
184
32
56
88
143
51
97
358
15
15
0
0
0
0
0
0
0
0
0
547
532
4
3
6
2
1
0
0
4
2
38
30
0
0
0
0
0
0
0
0
7

- 159 -

Ecuador(ec)U.S. Educational(edu)
Estonia(ee)Egypt(eg)Eritrea(er)Spain(es)Ethiopia(et)European Union(eu)Finland(fi)Fiji(fj)
Micronesia(fm)Faroe Islands(fo)France(fr)gbl(gbl)Georgia(ge)Ghana(gh)Greenland(gl)Gambia(gm)U.S. Government(gov)
Greece(gr)South Georgia(gs)Guatemala(gt)Guyana(gy)Hong Kong(hk)Honduras(hn)Croatia(hr)Hungary(hu)Indonesia(id)Ireland(ie)Israel(il)India(in)info(info)
International(int)
British Indian Ocean Territory(io)Iran(ir)
Iceland(is)Italy(it)Bailiwick of Jersey(je)Jamaica(jm)Jordan(jo)Japan(jp)Kenya(ke)Kyrgyzstan(kg)Cambodia(kh)Saint Kitts and Nevis(kn)Korea(kr)Kuwait(kw)Cayman Islands(ky)Kazakhstan(kz)Lebanon(lb)Liechtenstein(li)Sri Lanka(lk)Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Libyan Arab Jamahiriya(ly)166155795
1586
1224
2
12154
1
139
8949
39
2
11
22218
3865
213
179
22
2
7154
6855
2
215
41
3964
22
2042
5442
5592
2499
5000
26978
257
28
2
423
649
28252
2
8
344
409301
587
36
21
1
11841
45
29
47
72
2
65
8
1803
489
439
16

151
1
131141 3088
1502
51
1187
8
2
0
10643
302
1
0
134
8
8208
403
39
0
2
1
11
0
19358
539
3761 3432
208
0
169
3
20
0
1
0
6249
192
6248
111
2
0
204
2
41
0
3541
60
21
0
1944
20
5150
110
5256
188
2308
136
4384
104
23129
459
232
22
27
0
2
0
396
10
606
20
24969
565
2
0
8
0
333
1
389391 22315
485
7
33
1
21
0
1
0
9867
238
34
1
27
0
44
1
70
0
2
0
57
2
8
0
1730
38
466
29
400
7
16
1

Morocco(ma)- 160 -

0
6596
35
15
0
815
0
8
222
0
0
0
1147
274
1
2
0
0
330
175
0
2
0
86
0
31
91
120
251
203
1190
10
1
0
18
23
840
0
0
1
8416
6
1
0
0
600
0
0
3
0
0
1
0
35
29
7
0

2
563
5
2
0
62
0
0
32
0
0
0
60
62
0
0
0
0
48
39
0
0
0
6
0
17
32
197
34
64
144
16
0
0
1
4
63
0
0
1
2261
3
2
0
0
20
0
0
0
0
0
0
0
17
17
9
0

3
695
4
2
0
45
0
2
18
0
0
0
114
182
3
0
0
0
25
19
0
0
0
10
0
2
23
111
40
126
76
25
0
0
3
3
64
0
0
0
4531
5
1
0
0
36
0
0
0
0
0
1
0
19
22
39
0

2
1
2500 3409
12
30
5
5
0
0
292
466
0
0
1
3
173
116
0
0
0
0
0
0
685
843
17
48
0
0
2
1
0
0
0
0
154
193
134
71
0
0
2
0
0
0
43
39
0
0
6
16
56
52
162
129
55
113
37
98
202
645
4
8
1
0
0
0
7
12
8
7
732
533
0
0
0
0
2
2
2957 12987
3
5
1
2
0
0
0
0
85
292
0
1
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
6
15
22
13
2
3
0
0

3
733
10
1
0
85
0
1
21
0
0
0
145
36
0
1
1
0
40
19
0
0
0
11
0
6
9
132
31
32
289
7
0
0
4
3
133
0
0
1
3950
6
1
0
0
66
0
0
0
1
0
1
0
8
12
1
0

6
13
5490 21853
66
69
6
23
0
0
394 1549
0
0
1
1
116
414
0
0
0
0
0
0
644 2929
46
52
1
1
6
4
0
2
0
1
298
862
78
402
0
0
3
6
0
0
97
363
0
0
17
50
55
221
241
246
173
341
158
502
1414 4061
11
19
0
0
0
0
16
58
17
32
520 2728
0
0
0
0
6
4
7529 16469
12
93
2
1
0
0
0
0
566 1946
0
9
0
1
1
1
3
12
0
0
5
15
1
0
11
37
25
30
4
9
0
0

Monaco(mc)Moldova(md)Montenegro(me)Madagascar(mg)U.S. Military(mil)Macedonia(mk)Mali(ml)
Mongolia(mn)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)Malaysia(my)Mozambique(mz)Namibia(na)New Caledonia(nc)U.S. Network(net)
Norfolk Island(nf)Nigeria(ng)Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)Niue(nu)
New Zealand(nz)Oman(om)
U.S. Organization(org)Panama(pa)Peru(pe)French Polynesia(pf)Papua New Guinea(pg)Philippines(ph)Pakistan(pk)Poland(pl)Puerto Rico(pr)Palestinian territories(ps)Portugal(pt)Paraguay(py)Qatar(qa)Reunion(re)Romania(ro)Republic of Serbia(rs)Russian Federation(ru)Rwanda(rw)Saudi Arabia(sa)Solomon Islands(sb)Seychelles(sc)Sweden(se)Singapore(sg)St. Helena(sh)Slovenia(si)Slovakia(sk)San Marino(sm)USSR(su)

840
413
1061
1
47
1727
139
1
3
8
36
66
8
8
21184
3419
15
20
17
343300
2
6
115
18273
5265
154
49
4075
35
7035
15
1162
31
14
2131
1308
16578
3
3
6859
107
9
2
3425
685
10209
3
2070
4
13
10733
1565
2
463
2601
8
180

808
383
1008
1
42
1654
136
1
3
8
32
59
8
8
19840
3013
14
20
14
319291
2
6
112
16815
4796
139
46
3747
35
6205
15
1101
29
14
2083
1184
15577
3
2
6429
107
9
2
3277
664
9484
3
2013
4
13
9528
1438
2
423
2433
7
170

8
18
9
0
0
27
3
0
0
0
2
2
0
0
395
62
0
0
0
6596
0
0
3
461
254
9
0
59
5
300
1
23
1
0
963
17
246
0
1
116
1
0
0
62
6
270
0
7
0
12
230
159
0
21
31
0
7

El Salvador(sv)- 161 -

5
16
9
0
0
48
1
0
0
0
0
0
0
0
804
114
0
0
0
7496
0
0
0
652
270
2
0
133
10
319
0
15
0
0
362
19
348
0
0
269
3
0
0
58
1
348
0
20
0
0
485
96
0
26
42
0
7

8
2
12
0
0
2
0
0
0
0
0
1
0
0
26
38
0
0
0
2284
0
0
0
55
12
2
0
10
0
48
0
3
0
0
910
14
53
0
0
16
0
0
0
64
0
132
0
4
0
0
54
20
0
1
12
0
3

0
0
46
0
0
8
0
0
0
0
1
0
0
0
87
16
0
0
0
3828
0
0
1
156
18
2
3
7
0
91
0
3
0
0
871
8
85
0
0
25
0
0
0
47
3
397
0
15
0
0
41
43
0
1
36
1
1

2
2
10
0
0
13
0
0
0
0
0
0
0
0
170
55
1
0
0
4514
0
0
1
616
108
0
0
81
0
285
0
6
1
0
896
6
267
0
0
139
0
0
0
27
1
114
0
13
0
0
185
80
0
23
9
0
6

7
3
31
0
2
31
1
0
0
0
2
0
0
0
505
67
0
1
0
3376
0
0
0
254
126
1
0
70
5
195
0
7
0
0
319
26
145
0
0
110
0
0
0
29
3
124
0
11
0
0
254
78
0
9
12
0
1

0
0
3
0
0
4
0
0
0
0
0
1
0
0
120
14
0
0
0
1153
0
0
0
75
24
1
0
7
0
76
0
4
0
0
274
18
43
0
0
25
0
0
0
17
0
75
0
4
0
0
71
25
0
3
7
0
0

7
9
12
17
21
47
0
0
1
3
12
82
0
1
0
0
0
1
0
0
0
2
0
5
0
0
0
0
300 1282
132
370
0
0
0
0
1
2
4606 14597
0
0
0
0
1
0
319 1049
108
384
4
6
0
2
72
325
2
8
357
878
0
0
24
27
1
0
0
0
339
410
69
229
170
578
0
0
0
0
93
411
0
0
0
0
0
0
30
50
3
13
130
364
0
0
5
94
0
0
0
0
286 1035
142
408
0
0
18
60
28
133
0
0
3
5

Syrian Arab Republic(sy)Swaziland(sz)Turks and Caicos Islands(tc)Togo(tg)
Thailand(th)Tajikistan(tj)Tokelau(tk)tld(tld)
Tunisia(tn)Tonga(to)East Timor(tp)Turkey(tr)Trinidad and Tobago(tt)Tuvalu(tv)Taiwan(tw)Tanzania(tz)Ukrainian SSR(ua)
Uganda(ug)United Kingdom(uk)U.S.(us)
Uruguay(uy)Uzbekistan(uz)Venezuela(ve)Virgin Islands (British)(vg)
Virgin Islands (U.S.)(vi)
Viet Nam(vn)Samoa(ws)
Yugoslavia(yu)South Africa(za)Zambia(zm)Zimbabwe(zw)Others or unknown
合 計

7
71
3
2
1
5752
6
3
11
2
20
3
8592
250
222
16855
38
2040
35
39415
1934
866
51
207
1
3
2135
20
301
1617
16
27
3723162016251

7
0
0
0
1
0
0
0
0
0
69
1
3
0
0
0
1
1
1
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
1
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
4857
59
113
190
42
102
64
22
94
819
6
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
1
0
0
0
0
0
0
0
11
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
19
1
0
1
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
8181
83
182
42
91
38
66
26
128
185
244
3
1
0
0
0
1
0
4
0
216
4
6
1
1
1
3
2
1
7
15048
481
918
44
130
273
341
82
922 1729
36
2
0
0
1
0
0
0
1
1
1836
62
32
30
126
22
14
11
22
57
24
0
1
1
1
0
3
1
2
8
33517 1009 1464
164
241 1799
940
232 1266 5026
1869
20
17
3
5
11
16
4
12
34
759
11
34
0
1
47
25
3
13
63
49
0
0
2
0
0
0
1
0
0
187
7
3
0
1
3
2
0
3
12
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1931
31
17
51
32
16
37
12
23
145
19
0
0
0
1
0
0
0
0
0
286
2
3
0
2
2
14
2
7
32
1527
59
90
8
10
27
55
12
47
212
16
0
0
0
0
0
0
0
0
0
23
0
0
2
0
0
0
0
1
2
340089 13511 12941 4168 6090 5328 7872 3509 11408 31776
1845545 76856 65351 22469 29526 35797 44530 16839 49734 148165- 162 -

月別の利用件数

日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のWWW利用件数(2009年度)

アクセスノード数の推移

国別のアクセスノード数(2009年度)

日本以外からのノード数 日本からのノード数

上位50機関のアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のアクセスノード数(2009年度)

注）・上位50機関のアクセスノード数グラフは、上位50機関の総ノード数を100%とした比率です。

- 163 -

月別のBLAST利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のBLAST利用件数(2009年度)

上位50機関のBLAST利用件数(2009年度) 上位50機関のBLAST利用件数(2009年度)

注）・上位50機関の利用件数グラフは、上位50機関の総利用件数を100%とした比率です。

BLASTアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のBLASTアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のBLASTアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のBLASTアクセスノード数(2009年度)

注）・上位50機関のBLASTアクセスノード数グラフは、上位50機関の総ノード数を100%とした比率です。

- 164 -

月別のFASTA利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のFASTA利用件数(2009年度)

上位50機関のFASTA利用件数(2009年度) 上位50機関のFASTA利用件数(2009年度)

注）・上位50機関の利用件数グラフは、上位50機関の総利用件数を100%とした比率です。

FASTAアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のFASTAアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のFASTAアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のFASTAアクセスノード数(2009年度)

注）・上位50機関のFASTAアクセスノード数グラフは、上位50機関の総ノード数を100%とした比率です。

- 165 -

月別のMOTIF利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のMOTIF利用件数(2009年度)

上位50機関のMOTIF利用件数(2009年度) 上位50機関のMOTIF利用件数(2009年度)

注）・上位50機関の利用件数グラフは、上位50機関の総利用件数を100%とした比率です。

MOTIFアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のMOTIFアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のMOTIFアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のMOTIFアクセスノード数(2009年度)

注）・上位50機関のMOTIFアクセスノード数グラフは、上位50機関の総ノード数を100%とした比率です。

- 166 -

月別のALIGN利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のALIGN利用件数(2009年度)

上位50機関のALIGN利用件数(2009年度) 上位50機関のALIGN利用件数(2009年度)

注）・上位50機関の利用件数グラフは、上位50機関の総利用件数を100%とした比率です。

ALIGN アクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のALIGNアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のALIGNアクセスノード数(2009年度) 上位50機関のALIGNアクセスノード数(2009年度)

注）・上位50機関のALIGNアクセスノード数グラフは、上位50機関の総ノード数を100%とした比率です。

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スーパーコンピュータラボラトリー講習会等開催履歴
1991 年度の講習会等開催記録
開催日
1992.01.04
1992.01.14
1992.01.28
1992.02.19
1992.02.27
1992.02.27

期間

内 容
参加者
スーパーコンピューター稼働開始
1日 スーパーコンピューター利用説明会(宇治地区)
約70名
2日 QUANTA 講習会
15名 CTCラボ社 今村 浩三
1日 スーパーコンピューターラボラトリー披露式
1日 スーパーコンピューター利用説明会(京大、ゲノム) 約50名
2日 QUANTA 講習会
17名 CTCラボ社 今村 浩三

講 師 (敬称略)

1992 年度の講習会等開催記録
開催日
1992.06.02
1992.11.18
1992.11.24
1992.12.01

期間
内
1日 CHARMm 講習会
1日 UniChem1.1 講習会
1日 BIOSYM 講習会
2日 FORTRAN 講習会

容参加者
講 師 (敬称略)
48名 CTCラボ社 今村 浩三
16名 日本クレイ社 田村 祐介
8名 菱化システム社 片岡 良一
25名 日本クレイ社 木下 利博

1993 年度の講習会等開催記録
開催日
1993.04.19
1993.04.20
1993.05.18
1993.06.15
1993.07.13
1993.07.28
1993.10.19
1993.10.21
1993.11.24
1994.01.28

期間
内 容
1日 スーパーコンピューター利用説明会
1日 データベース利用講習会
3日 UNICOS 講習会
3日 Ｃ言語入門 講習会
1日 QUANTA/CHARMm 講習会
1日 Insight2/Discover 講習会
1日 UniChem2.0 講習会
1日 FORTRAN/C 最適化講習会
1日 CHARMm22 講習会(応用編)
1日 ドキュメントツール講習会

参加者
講 師 (敬称略)
約50名
32名 化学研究所 荻原 淳
18名 日本クレイ社 飯坂 剛一
8名 日本クレイ社 飯坂 剛一
14名 CTCラボ社 今村 浩三
9名 菱化システム社 片岡 良一
4名 日本クレイ社 飯坂 剛一
8名 日本クレイ社 飯坂 剛一
11名 CTCラボ社 今村 浩三
7名 日本クレイ社 飯坂 剛一

1994 年度の講習会等開催記録
開催日
1994.04.19
1994.05.27
1994.06.24
1994.07.14
1994.07.29
1994.09.21
1994.09.27
1994.10.21
1994.11.18
1995.02.17

期間
内 容
1日 スーパーコンピューター利用説明会
1日 AVS 講習会
1日 FORTRAN最適化 講習会
2日 UNIX 講習会
1日 UniChem2.0 講習会
1日 ドキュメントツール 講習会
1日 QUANTA4.0/CHARMm22.2 講習会
1日 FORTRAN90 講習会
1日 UniChem2.3 講習会
1日 ドキュメントツール 講習会

参加者
講 師 (敬称略)
56名
4名 旭化成情報システム社 山口 宏
7名 日本クレイ社 佐藤 一茂
16名 日本クレイ社 佐藤 一茂
4名 日本クレイ社 佐藤 一茂
10名 日本クレイ社 佐藤 一茂
15名 CTCラボ社 今村 浩三
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1名 日本クレイ社 佐藤 一茂
10名 日本クレイ社 佐藤 一茂

1995 年度の講習会等開催記録
開催日
1995.04.18
1995.04.19
1995.04.25
1995.04.25
1995.05.19
1995.05.19
1995.05.25
1995.06.02
1995.07.28
1995.08.11
1995.08.24
1995.08.25
1995.09.01
1995.09.14
1995.10.20
1995.11.15
1995.11.17
1995.12.13
1996.02.14
1996.03.14

期間
内 容
参加者
講 師 (敬称略)
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会(宇治地区)
30名
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会
21名 京都大学化学研究所 秋山 泰
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会(吉田地区)
29名
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
78名 京都大学化学研究所 秋山 泰
0.5日 ネットワーク入門
16名 日本クレイ社 佐藤 一茂
0.5日 UNIX入門
15名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1日 QUANTA/CHARMm
5名 CTCラボ社 高橋 伸一
1日 UNIX応用
7名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1日 UniChem
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1日 Ｃ言語入門
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1日 FORTRAN最適化
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1日 Fortran90
4名 日本クレイ社 佐藤 一茂
1日 ドキュメントツール
2名 日本クレイ社 佐藤 一茂
0.5日 ネットワーク入門
4名 日本クレイ社 佐藤 一茂
0.5日 WWW講習会
13名 日本クレイ社 佐藤 一茂
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(病院地区)
51名 京都大学化学研究所 金久 實
0.5日 ＣＲＡＹツール
3名 日本クレイ社 佐藤 一茂
0.5日 QUANTA-NMRオプション説明会
3名 CTCラボ社 高橋 伸一
1日 QUANTA/CHARMm
18名 CTCラボ社 高橋 伸一
1日 ドキュメントツール
2名 日本クレイ社 佐藤 一茂

1996 年度の講習会等開催記録
開催日
1996.04.19
1996.05.16
1996.05.17
1996.05.22
1996.06.21

期間
内 容
参加者
講 師 (敬称略)
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会
8名
0.5日 UNIX入門
9名 日本クレイ社 福本 淳司
0.5日 ネットワーク入門
12名 日本クレイ社 福本 淳司
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
4名 京都大学化学研究所 五斗 進
1日 UniChem
11名 日本クレイ社 福本 淳司- 168 -

1996.06.28
1996.07.16
1996.07.25
1996.09.26
1996.10.02

1日 QUANTA/CHARMm
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会
1日 Fortran90
1日 FORTRAN最適化
1日 ドキュメントツール

8名 CTCラボ社 高橋 伸一
36名 京都大学化学研究所 五斗 進
2名 日本クレイ社 福本 淳司
2名 日本クレイ社 福本 淳司
5名 日本クレイ社 福本 淳司

1997 年度の講習会等開催記録
開催日
1997.04.15
1997.06.12
1997.06.19
1997.06.19
1997.07.17
1997.09.04
1997.09.08
1997.09.11
1997.09.17
1997.09.24
1997.10.16
1997.12.18
1997.12.09
1997.12.15
1997.12.26
1998.01.12
1998.01.13
1998.01.23

期間
内 容
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会
1日 Origin2000最適化
1日 ネットワーク入門
1日 UNIX入門
1日 UniChem
1日 Fortran90
1日 QUANTA/CHARMm
1日 Ｃ言語入門
1日 Cerius2基礎
1日 InsightII/Discover基礎
1日 ドキュメントツール
1日 MIPSproFortranプログラミング
1日 QUANTA/CHARMm応用
1日 Cerius2基礎
1日 InsightII/Discover応用
1日 QUANTA/Biodolvmer
1日 QUANTA/Homologv
1日 InsightII/Homologv

参加者
講 師 (敬称略)
39名
12名 日本SGIクレイ社 芦沢 芳夫
15名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
16名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
10名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
4名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
6名 CTCラボ社 盛 崇
4名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
3名 CTCラボ社 安田 誠
3名 CTCラボ社 長浜 明子
3名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
6名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
1名 CTCラボ社 盛 崇
2名 CTCラボ社 安田 誠
1名 CTCラボ社 長浜 明子
1名 CTCラボ社 盛 崇
1名 CTCラボ社 盛 崇
1名 CTCラボ社 盛 崇1998 年度の講習会等開催記録
開催日
1998.04.21
1998.04.22
1998.04.21
1998.05.14
1998.05.14
1998.05.15
1998.05.22
1998.06.19
1998.06.23
1998.07.17
1998.08.07
1998.08.12
1998.07.14
1998.07.15
1998.09.29
1998.09.11
1998.10.02
1998.10.30
1998.12.18
1998.12.24

期間
内 容
1日 InsightII/Discover基礎
1日 InsightII/Discover応用
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会
0.5日 パソコンからの利用
0.5日 UNIX入門
1日 UNIX応用
1日 UNIX入門
1日 HTML入門
1日 FORTRAN最適化
1日 UniChem
1日 HTML入門
1日 HTML入門
1日 InsightII/Discover基礎
1日 InsightII/Discover応用
1日 QUANTA/CHARMm
1日 InsightII/Discover基礎
1日 Cerius2基礎
1日 Ｃ言語入門
1日 ドキュメントツール
1日 VIDEOシステムの利用

参加者
講 師 (敬称略)
1 名 CTCラボ社 盛 崇
1 名 CTCラボ社 盛 崇
22名 京都大学化学研究所 金久 實
9 名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
5 名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
5 名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
5 名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
7 名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
5 名 日本SGIクレイ社 福本 淳司
10 名 日本SGI社 福本 淳司
5 名 日本SGI社 福本 淳司
3 名 日本SGI社 福本 淳司
1 名 CTCラボ社 盛 崇
1 名 CTCラボ社 盛 崇
8 名 CTCラボ社 盛 崇
7 名 CTCラボ社 盛 崇
6 名 CTCラボ社 盛 崇
4 名 日本SGI社 福本 淳司
3 名 日本SGI社 福本 淳司
4 名 住商エレクトロニクス 倉田 真宏

1999 年度の講習会等開催記録
開催日
1999.04.22
1999.06.23
1999.06.24
1999.06.25
1999.11.12
1999.11.19

期間
内 容
1日 スーパーコンピューター利用説明会
1日 QUANTA/CHARMm
1日 Cerius2基礎
1日 InsightII/Discover基礎
1日 UNIX入門
1日 UNIX応用

参加者
講 師 (敬称略)
15 名 京都大学化学研究所 五斗 進
2 名 住商エレクトロニクス 盛 崇
9 名 菱化システム 千葉 貢治
5 名 菱化システム 千葉 貢治
5 名 日本SGI社 福本 淳司
5 名 日本SGI社 福本 淳司

2000 年度の講習会等開催記録
開催日
2000.04.21
2000.05.17
2000.05.25
2000.05.24
2000.05.18
2000.06.15
2000.07.18
2000.07.19
2000.09.21
2000.12.07

期間
内 容
1日 スーパーコンピューター利用説明会
1日 UNIX入門
1日 ホモロジーモデリング1日 UNIX応用
1日 UNIX入門
1日 UniChem
1日 Cerius2基礎
1日 InsightII/Discover基礎
1日 HTML入門
1日 ドキュメントツール

参加者
講 師 (敬称略)
5 名 京都大学化学研究所 金久 實
7 名 日本SGI社 西川 和嗣
3 名 菱化システム 千葉 貢治
2 名 日本SGI社 西川 和嗣
3 名 日本SGI社 西川 和嗣
5 名 日本SGI社 西川 和嗣
2 名 菱化システム 佐藤 史一
3 名 菱化システム 濱田 史子
3 名 日本SGI社 西川 和嗣
1 名 日本SGI社 西川 和嗣

2001 年度の講習会等開催記録
開催日
2001.05.24
2001.05.31

期間
1日 UNIX入門
1日 Ｃ言語入門

内容

参加者
7 名 日本SGI社 上原 英也
6 名 日本SGI社 西川 和嗣- 169 -

講 師 (敬称略)

2001.07.05
2001.07.06
2001.08.23
2001.12.11

1日 Cerius2基礎
1日 InsightII/Discover基礎
1日 UniChem
1日 スーパーコンピューター利用説明会

5 名 菱化システム 佐藤 史一
5 名 菱化システム 濱田 史子
3 名 日本SGI社 西川 和嗣
17 名 日本SGI社 西川 和嗣

2002 年度の講習会等開催記録
開催日
2002.04.25
2002.05.23
2002.07.25
2002.07.26
2002.09.26
2002.10.25
2002.11.28

期間
内 容
1日 UNIX入門
1日 Materials Studio講習会
1日 SpaceFinder
1日 Origin並列化プログラミング
1日 HTML入門
1日 MPI/OpenMP
1日 Ｃ言語入門

参加者
8 名 日本SGI社 西川 和嗣
7 名 日本SGI社 西川 和嗣
2 名 ダイキン工業 末綱 聖
7 名 日本SGI社 松本 明子
4 名 日本SGI社 山崎 正道
8 名 日本SGI社 松本 明子
4 名 日本SGI社 山崎 正道

講 師 (敬称略)

2003 年度の講習会等開催記録
開催日
2003.05.07
2003.06.06
2003.07.23
2003.08.25
2003.09.26

期間
内 容
1日 UNIX入門
1日 HTML入門
1日 Materials Studio/CASTEP
1日 InsightII/Homology Modeling
1日 VMD基礎

参加者
講 師 (敬称略)
5 名 日本SGI社 山崎 正道
2 名 日本SGI社 山崎 正道
8 名 アクセルリス株式会社 稲田 安治
7 名 アクセルリス株式会社 Hongwei Huang
3 名 日本SGI社 山崎 正道

2004 年度の講習会等開催記録
開催日
期間
内 容
2004.05.25～27 3日 MDL/ISIS化学情報データベース
2004.07.14～16 3日 Materials Studio2004.09.02～03 2日 InsightII/CHARMm,Homology
2004.12.07
1日 Cerius2入門

参加者
講 師 (敬称略)
13 名 日本MDLインフォメーションシステムズ 岸本、羽島、橋野、有田
9 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス アプリケーションサイエンティスト
14 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス アプリケーションサイエンティスト
2 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト

2005 年度の講習会等開催記録
開催日
2005.05.24
2005.05.26
2005.06.15
2005.06.16
2005.07.21
2005.10.27
2005.10.28

期間
内 容
1日 UNIX入門
1日 HTML入門
1日 Materials Studio/Discover
1日 CASTEP
1日 MDL-ISIS化学情報データベース
1日 QUANTA/DSセミナー
1日 InsightII/Homology Modeling参加者
講 師 (敬称略)
7 名 日本SGI 山崎 正道
8 名 日本SGI 山崎 正道
7 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
3 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
9 名 日本MDLインフォメーションシステムズ 日本MDLエンジニア
2 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
15 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト

2006 年度の講習会等開催記録
開催日
2006.06.14
2006.06.15
2006.07.19

期間
内
1日 Materials Studio/基礎
1日 Materials Studio/応用
1日 InsightII/CHARMm

容参加者
講 師 (敬称略)
13 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
13 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
1 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト

2007 年度の講習会等開催記録
開催日
2007.06.19
2007.06.19
2007.06.20
2007.06.20
2007.07.26,27

期間
内 容
参加者
講 師 (敬称略)
1日 Materials Studio/Visualizer
1 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
1日 Materials Studio/Discover,Amorphous cell
2 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
1日 Materials Studio/CASTEP
2 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
1日 Materials Studio/Discover_BTCL入門
3 名 アクセルリス株式会社 アクセルリス・アプリケーションサイエンティスト
2日 Elsevier MDL ISIS/Isentris化学情報データベース 16 名 Elsevier MDL Elsevier MDL エンジニア

2008 年度の講習会等開催記録
開催日
2008.05.29
2008.06.19
2008.07.31
2008.08.07
2008.08.26
2008.09.11
2008.11.06
2008.11.14

期間
内 容
1日 Gaussian入門
1日 MOPAC入門
1日 Materials Studio
1日 Q-Chem入門
1日 Mathematica
1日 IMSL
1日 Altix並列化プログラミング
1日 Isentris概要

参加者
講 師 (敬称略)
14 名 日本SGI(株) HPCサービス事業本部 五十木 秀一
4 名 富士通(株) バイオIT事業開発本部 鮫島圭一郎
4 名 アクセルリス(株) 稲田 安治
2 名 ビヨンド・コンピューティング(株) 田島 澄恵
4 名 日本電子計算(株) 大阪産業開発部 金光 安芸子
1 名 日本ビジュアルニューメリックス(株) 技術部 須賀恵美子
1 名 日本SGI(株) HPCサービス事業本部 五十木 秀一
7 名 シミックステクノロジーズジャパン(株) カスタマーケア部 吉岡 由子

2009 年度の講習会等開催記録 (更新日:2010.03.04)
開催日
2009.08.07
2009.08.26
2009.08.27
2009.08.28
2009.10.23
2009.11.20

期間
内 容
1日 AVS/Express Viz
1日 Discovery Studio
1日 Materials Studio/Discover,Amorphous cell
1日 Materials Studio/CASTEP
1日 Isentris概要
1日 Reaxys概要

参加者
講 師 (敬称略)
1 名 (株)KGT 松岡 憲昭
4 名 アクセルリス(株) 斎藤 丈
9 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
8 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
6 名 シミックステクノロジーズジャパン(株) 出羽 俊和
15 名 エルゼビアジャパン(株) エンジニア- 170 -

平成21年度研究課題一覧
化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学

笹森 貴裕

新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学

水畑 吉行

高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学

吾郷 友宏

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

村田 靖次郎特異な光・電子物性を有する新規ヘテロπ共役系典型元素化合物の創製
新規フラーレン誘導体の電子的性質

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

村田 靖次郎特異な構造をもつ有機分子の電子的性質

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

村田 靖次郎フラーレンの構造変換に関する研究

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

若宮 淳志

機能性π共役系化合物の開発

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

村田 理尚

フラーレンの構造変換に関する研究

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

黒飛 敬

フラーレンの構造変換に関する研究

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

渡邊 亜希子π電子系有機化合物の合成

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

小松 紘一

特異構造をもつ有機分子の電子的性質

化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学

川端 猛夫

軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築

化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学

大和田 智彦

含窒素小員環化合物の構造解析

化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学

林 一広

水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

辻井 敬亘

高分子ブラシの構造と物性

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

後藤 淳

リビングラジカル重合の機構に関する反応速度論的研究

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

大野 工司

リビングラジカル重合法による新規機能性高分子の合成

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

福田 猛

規制ラジカル重合の速度論的研究

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成Ｂ

辻 正樹

電子顕微鏡像の画像処理

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成Ｂ

登阪 雅聡

透過型電子顕微鏡による高分子結晶の高分解能観察

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

山子 茂

炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

中村 泰之

高周期15族元素化合物を用いる新ラジカル化学の創製

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

茅原 栄一

化学研究所 材料機能化学研究 無機フォトニクス材料

横尾 俊信

高周期15,16,17族ジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性の解明
ガラスの構造研究

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

小野 輝男

ナノスピントロニクス

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

小林 研介

低温物理

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

千葉 大地

ナノスピントロニクス

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

楠田 敏之

極低温物性化学実験室の管理

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

二木 史朗

機能性人工蛋白質の創出

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

二木 史朗

機能性ペプチドの創製

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

田中 由美

生体機能設計化学の研究支援

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

今西 未来

亜鉛ファンがータンパク質を用いた転写制御分子の創製

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

中瀬 生彦

ペプチドの膜透過化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

田中 弦

アルギニンペプチドの細胞取り込み機序の検討

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

平竹 潤

gamma-Glutamyltranspeptidase 阻害剤の合成と応用

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

上村 美由紀生体触媒化学の研究支援

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

水谷 正治

植物由来酸素添加酵素の機能解明

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

清水 文一

植物二次代謝産物クマリン類縁体の生合成系路化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

渡辺 文太

酵素阻害剤の設計と合成研究

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

松本 和男

GGT阻害剤の応用研究

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報青山 卓史

植物の細胞内の情報伝達

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報柘植 知彦

植物環境応答制御機構の分子基盤

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報

安田 敬子

分子生物学

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

上杉 志成

ケミカルバイオロジー：小分子化合物を起爆剤とした生物学の研究

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

松井 恵

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

川添 嘉徳

化合物を用いた生物現象の解析

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

下川 浩輝

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

折原 翼

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

中島 光恵

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

石井 貴美子E-Mailの利用

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

楪 智子

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

山添 紗有美ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

白川 貴詩

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

カンブ ビロン

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

住谷 瑛理子ケミカルバイオロジー- 171 -

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

佐藤 綾人

バイオインフォマティクス研究

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

村田 亜沙子ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

佐藤 慎一

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

山田 耕平

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

平田 直

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

パク ソンミン

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

竹本 尚弘

ケミカルバイオロジー

化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学

梶 弘典

有機非晶質科学の研究

化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学

梶 弘典

有機ELデバイスの基礎科学と高機能化

化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学

宗林 由樹

水圏微量元素の研究

化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学

梅谷 重夫

新規配位子の分子設計

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

松林 伸幸

生体高分子の水和

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

松林 伸幸

水を主役としたATPエネルギー変換

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

若井 千尋

NMRによるイオン液体のダイナミクス

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学

江崎 信芳

カルコゲンバイオファクターの生合成機構

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学

江崎 信芳

バイオファクターの生合成

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学

栗原 達夫

低温菌の低温適応機構の解析

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学

栗原 達夫

極限環境微生物の生理機能解析

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

金谷 利治

アモルファス高分子のダイナミックス

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

金谷 利治

高分子物質科学領域のホームページ

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

石田 華子

Eメールの利用

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

西田 幸次

高分子電解質溶液の構造

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

松葉 豪

高分子集合体の物性と解析

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

井上 倫太郎

散乱法による高分子ダイナミクス

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

渡辺 宏

からみ合い高分子の分子レオロジー

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

渡辺 宏

国際学術雑誌 J. Polym. Sci. B Polym. Phys. の編集

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

渡辺 宏

化学研究所連絡用

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

井上 正志

高分子のレオオプティクス

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

増渕 雄一

高分子ダイナミクスと構造の計算

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

松宮 由実

高分子系の流動誘電緩和

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

畝山 多加志高分子からみあい系のマルチスケールシミュレーション手法の開発

化学研究所 複合基盤化学研究 分子集合解析佐藤 直樹

有機固体の電子物性

化学研究所 複合基盤化学研究 分子集合解析

吉田 弘幸

有機分子集合体の構造と電子構造の研究

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

梅田 真郷

超分子生物学

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

梅田 真郷

超分子生物学

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

池ノ内 順一化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

加藤 詩子

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

山口 有紀子上皮細胞特異的な細胞膜の脂質非対称性の維持機構とその細胞機能
生体膜リン脂質の動態と細胞の形態形成におけるその役割に関する解析
超分子生物学

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

從二 直人

温度生物学に関する研究

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 粒子ビーム科学

岩下 芳久

加速器研究のための3D 電磁場計算

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

阪部 周二

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

小川 沙佳

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

橋田 昌樹

Laser Material Science

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

時田 茂樹

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

升野 振一郎レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

Fazel Jahangiri レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学

大谷 一人

レーザー物質科学研究領域

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 複合ナノ解析化学

根本 隆

計算機シミュレーションによるSTM像の像解釈

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学

畑 安雄

タンパク質のX線結晶構造解析

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学

藤井 知実

タンパク質のX線結晶構造解析

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学

小林 一隆

タンパク質のX線結晶構造解析

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学

石山 真

たんぱく質の構造解析

化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学

山内 貴恵

タンパク質のX線結晶構造解析

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学中村 正治

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学中村 正治

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学

高谷 光

新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成
化学の開拓
新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成
化学の開拓
メタル化ペプチドを用いる多金属元素集積型分子デバイスの創製

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学畠山 琢次

新規有機金属活性種の設計とその合成的応用- 172 -

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学

清家 弘史

金属複合系反応剤の設計

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学

配位子合成およびそれを用いた反応開発に関する研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

Kathriarachchi
Kalum Suresh
小澤 文幸

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

小澤 文幸

遷移金属／典型元素相乗系錯体の創製と機能に関する研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

池田 奈緒子元素科学研究にかかる事務処理

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

キラルナノチューブに関する理論および命名法の開拓

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

Vadym
Anatolievich
Soloshonok
岡崎 雅明

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

滝田 良

遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

中島 裕美子

遷移金属錯体に関する理論計算

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

中島 裕美子

遷移金属錯体の構造探索

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

王 奇峰

有機金属化学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

金光 義彦

光ナノ科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

金光 義彦

光ナノ元素科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

永田 貴美子

光ナノ科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

松田 一成

波動関数の光近接場マッピング

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

太野垣 健

ナノ構造光物性

化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学

島川 祐一

無機機能性材料の合成と評価

化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学島川 祐一

機能性酸化物材料の研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学

東 正樹

銅酸化物の高圧合成

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

金久 實

遺伝情報のコンピュータ解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

五斗 進

生体分子情報データベースの開発

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

服部 正泰

代謝パスウェイにおけるケミカルルールの解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

小寺 正明

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

時松 敏明

添付文書情報と化学構造に基づいた医薬品の薬理作用および副作
用の分類
KEGG PLANT: 植物研究のためのKEGGの新規リソース

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

重水 大智化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム田中 道廣

薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出とそれらを使った予測シ
ステムの開発遺伝子重複と酵素反応多様性の網羅的な解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

本多 渉

免疫系の進化と自己免疫疾患

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

武藤 愛

薬剤の開発過程におけるリード化合物の構造変化パターンの解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

財部 将孝

薬物相互作用についての解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

菅 秋次

遺伝子発現データからの糖鎖構造予測

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

清水 祐吾

酵素反応体系及び一般有機化学反応の比較解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

水谷 紗弥佳バイオインフォマティクスによる腫瘍形成の解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

平糠 和志

パスウェイモジュールの転写制御に関する比較ゲノム解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

erguner bekir

GPCR Ligand Clustering

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

董 洪挙

薬物の相互作用に関する研究

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

西村 陽介

植物UGTに関する解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

守屋 勇樹

KEGG RPAIRを用いたパスウェイ予測

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

平川 美夏

データベース処理による生命知識の抽出

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

ヘイズ ネルソン
Qiannan Hu

varDB: 抗原変化のタンパク質科のデータベース

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

ディエス ディ
エゴ
崎山 忠彦

研究・教育

遷移金属錯体に関する理論的研究

生命システムにおける化合物の機能を研究するための統合プラット
フォームの開発
マラリア病原体の抗原変異
ユビキチンシステム関連遺伝子の網羅的探索と種間比較解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生物情報ネットワー
ク
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

阿久津 達也

生物情報ネットワークの解析と制御

馬見塚 拓

機械学習に基づく生体分子間ネットワークの解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

瀧川 一学

部分的類似性の組合せに基づく不均質データの多義的探索

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

志賀 元紀

多様なゲノム情報解析のための機械学習法の構築

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

duVerleAlexander
David
朱 山風

生命科学情報からのデータマイニング

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

MeSHの語義類似を用いる高精度なMEDLINE文書のクラスタリング

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

Hancock Peter 代謝経路のアクティブパスマイニング
Timothy
夏目 やよいデータマイニングによる生体分子の機能解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

茅野 光範

統計科学によるゲノムデータ統合解析手法の開発

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

Nguyen CanhHao

複数の生物情報を統合するデータマイニング手法の開発- 173 -

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
化学研究所 寄附研究部門

ワン レイモンド 生命科学・医学文献データに対する高精度情報検索手法の研究・
開発
中原 勝
超臨界水の化学

化学研究所 寄附研究部門

辻野 康夫

ギ酸の水熱反応の応用

化学研究所 寄附研究部門

田中 俊幸

ギ酸の熱分解反応

化学研究所 化学研究所共通

井上 清史

広報関係の事務及び情報収集

化学研究所 化学研究所共通

藤橋 明子

研究業務

化学研究所 化学研究所共通

谷村 道子

広報関係業務全般

化学研究所 化学研究所共通

山本 真子

事務関連業務

化学研究所 化学研究所共通

武平 時代

広報関係業務全般

化学研究所 化学研究所共通

柘植 彩

広報関係業務

化学研究所 化学研究所共通

小谷 昌代

広報関係業務

化学研究所 化学研究所共通

中野 友佳子

広報関係業務

生存圏研究所 生存圏診断統御研究系 森林圏遺伝子統御分野

黒田 宏之

樹木遺伝子の解析と利用

生存圏研究所 生存圏開発創成系 生物機能材料分野

田中 文男

生体高分子の分子シミュレーション

防災研究所 地震防災研究部門

中島 正愛

地震時における構造物の破壊

防災研究所 斜面災害研究センタ

福岡 浩

高速地すべりの運動機構

防災研究所 気象・水象災害研究部門

竹見 哲也

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

防災研究所 気象・水象災害研究部門

丸山 敬

乱流境界層の風速変動シミュレーション

防災研究所 予知研究センター

飯尾 能久

地震波形の合成

宇治地区事務部 総務課

村田 宗一

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

西村 澄夫

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

尾上 雅男

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

井上 清史

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

渡辺 茂

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

鈴木 良平

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

町 美稚子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

山口 淳子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

赤石 敦一

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

奥村 和彦

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

徳田 美紀

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

新堂 利博

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

宮本 真理子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

酒井 博美

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

石橋 秀子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

上地 恭子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

吉山 孝子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

中西 洋子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

上道 京子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

岩崎 保子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

高橋 知世

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

糸田 理江

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

三品 愛

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

岡田 哲也

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

岡内 直子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

高橋 香織

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

若月 和也

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

亀井 優希

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

野田 麻紀

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

鶴本 智美

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

葛山 理紗

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

梅原 さつき

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

原田 育恵

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

芝野 志真

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

中村 阿耶子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

太田 祐子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

真田 奈生子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

永田 裕美

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

髙田 早津紀事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

小松 克巳

事務能率の向上- 174 -

宇治地区事務部 経理課

及川 厚

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

長谷川有里子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

大西 正子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

三木 好未

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

有田 弘子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

永田 幸司

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

綱島 恵

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

植木 純一

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

上田 善紀

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

池田 恵

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

平松 良規

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

野村 昌平

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

阪口 左知子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

町野 雅子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

喜崎 京子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

村田 穣

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

三木 厚穂

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

小林 英治

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

小林 直子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

戸嶋 充雄

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

原 邦彦

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

川畑 まゆみ事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

結城 美和

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

春木 淳

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

小池 典子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

岡本 佐智子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

谷川 禅

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

福島 典子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

北川 伸代

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

中谷 浩美

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

鹿間 順子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

山崎 紀久

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

本岡 岳

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

田辺 寛明

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

出羽 彩

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

丸山 智子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

上田 純平

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

葛山 由美

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

澤田 祐子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

羽賀 絢子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

粟津 静乃

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

田中 純子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

田中 育子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

アジオクタビア

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

織田 真澄

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

八木 裕美

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

俣野 牧子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

片山 肇

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

池田 幸雄

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

石田 茂光

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

西村 明博

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

岩田 幸三

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

山本 明

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

飯間 昭彦

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

寺脇 譲

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

吉田 啓子

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

吉田 静夫

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

服部 正昭

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

足立 有希奈

事務能率の向上- 175 -

宇治地区事務部 施設環境課

飯間 昭彦

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

梅園 和弘

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

草間 佳子

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

田中 聖子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総合環境安全管理清水 節子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総合環境安全管理柳澤 明

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センタ

立花 則子

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センタ

大山 慶子

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センタ

増尾 智美

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センタ

吉本 享子

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センタ

高橋 美貴

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センタ

田中 純子

事務能率の向上

理学研究科 理学部 物理学第一専攻

荒木 武昭

ソフトマターの相転移ダイナミクス

理学研究科 理学部 化学専攻

中井 郁代

密度汎関数法を用いた表面吸着系ダイナミクスのシミュレーション

理学研究科 理学部 化学専攻

堀毛 悟史

E-Mailの利用

理学研究科 理学部 地球惑星科学専攻

三宅 亮

造岩鉱物の拡散の異方性について

理学研究科 理学部 地球惑星科学専攻

川本 竜彦

H2O氷の光学性質

薬学研究科 薬学部 創薬科学専攻

大野 浩章

ドラッグライクテンプレートの開発研究

薬学研究科 薬学部 創薬科学専攻

富岡 清

有機合成化学、有機金属化学、超分子化学

薬学研究科 薬学部 創薬神経科学講座

高橋 淳

新規抗アルツハイマー病薬の開発

薬学研究科 薬学部 医薬創成情報科学専攻

掛谷 秀昭

工学研究科 工学部 物理工学科マイクロエンジニアリング専攻

立花 明知

ケモインフォマティクスおよびバイオインフォマティクスを活用したケミカ
ルバイオロジー研究
原子分子相互作用系に関する理論的研究

工学研究科 工学部 材料化学専攻

木村 俊作

ポリペプチドのコンホメーションに関する研究

工学研究科 工学部 材料化学専攻

浦山 健治

有限要素法による高分子ゲルの力学挙動の解析

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

大江 浩一

スピロ骨格を含むπ共役分子の創製

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

三木 康嗣

腫瘍ターゲティングを指向したナノ粒子の創製

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

岡本 和紘

遷移金属触媒を用いた新規変換反応の開発

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

近藤 輝幸

高次生体イメージング先端テクノハブプロジェクト研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

井上 正志

触媒材料の新規合成

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

和田 健司

有機エネルギー資源の接触変換反応のための触媒設計と調整

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

岩本 伸司

無機材料合成とその触媒機能工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

西本 清一

放射線生物化学に関する研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

田邉 一仁

光機能性人工核酸の開発

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

伊藤 健雄

DNA内過剰電子移動反応に関する研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

八田 博司

放射線化学に関する研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

辻 康之

触媒有機化学

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

寺尾 潤

新規分子触媒の開発

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

藤原 哲晶

ナノサイズ分子触媒の開発

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

和田 健司

物質エネルギー化学専攻の研究推進

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

垣内 隆

界面電荷移動の研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

垣内 隆

電気分析化学に関する情報交換

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

西 直哉

イオン液体、水界面の光電気化学

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

小久見 善八リチウム二次電池に関する研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

江口 浩一

炭化水素の低温燃焼触媒の研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

江口 浩一

複合酸化物系改質触媒の研究

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

陰山 洋

機能性固体化学

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻

奥宮 元子

固体化学における低温合成

工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻小林 洋治

低温合成と固体化学

工学研究科 工学部 分子工学専攻

佐藤 徹

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

工学研究科 工学部 分子工学専攻

伊藤 彰浩

開殻分子の電子構造に関する理論的研究

工学研究科 工学部 分子工学専攻

笛野 博之

化学反応と電子物性に関する理論的研究

工学研究科 工学部 分子工学専攻

黒川 悠索

遷移金属多重結合の理論化学

工学研究科 工学部 分子工学専攻

俣野 善博

ホスホールの化学

工学研究科 工学部 分子工学専攻

梅山 有和

光合成モデル化合物の合成

工学研究科 工学部 分子工学専攻

寺村 謙太郎高分散担持金属酸化物光触媒の電子状態に関する研究

工学研究科 工学部 合成・生物化学専攻

楊井 伸浩

多孔性配位高分子の合成と性質

工学研究科 工学部 化学工学専攻

田門 肇

分離プロセスの量子化学的研究

工学研究科 工学部 化学工学専攻

鈴木 哲夫

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

工学研究科 工学部 化学工学専攻

田中 秀樹

多孔性配位錯体の構造解析- 176 -

工学研究科 工学部 光・電子理工学教育研究センタ

龍頭 啓充

エネルギー科学研究科 エネルギー社会・環境科学専攻

ソンホン リエネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻

八尾 健

機能性酸化物の結晶構造解析

エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻

蜂谷 寛

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻

馬渕 守

マグネシウム合金における第一原理計算

エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻

楠田 啓

ナノポーラス金属に関する第一原理計算

農学研究科 農学部 応用生命科学専攻

三上 文三

食糧タンパク質・食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析

農学研究科 農学部 森林科学専攻

久住 亮介

擬単結晶化セルロース系材料の固体13C NMR解析

農学研究科 農学部 森林科学専攻

大島 渉

擬単結晶のX線構造解析

農学研究科 農学部 森林科学専攻

木村 史子

変調磁場による微結晶の三次元配向

農学研究科 農学部 森林科学専攻

堀井 文敬

天然セルロースの構造形成

農学研究科 農学部 森林科学専攻

堀井 文敬

E-mailのみの利用

農学研究科 農学部 応用生命科学専攻

植田 充美

コンビナトリアル・バイオ工学

農学研究科 農学部 地域環境科学専攻

赤松 美紀

生理活性物質の構造活性相関

低温物質科学研究センタ 低温機能開発研究

寺嶋 孝仁

遷移金属酸化物薄膜の合成と物性

物質ー細胞統合システム拠点 今堀グループ

今堀 博

人工光合成系の開発

物質ー細胞統合システム拠点 高野グループ

高野 幹夫

遷移金属酸化物の高圧合成

先端医工学研究ユニット 工学研究科・工学部

木村 祐- 177 -

クラスターイオンビームと固体表面の相互作用