スーパ ーコンピ ュータシステム
平成 24 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システムは、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。2012 年 1 月に導入された現在のシステムは、化学計算サーバとゲノ
ムネット計算サーバとして SGI UV1000（総 CPU コア数 3072）を、ゲノムネット
ウェブサーバとゲノムネット開発サーバとして Sun Fire X4800（総 CPU コア数768）を採用しています。化学研究所スーパーコンピュータシステムは、分子シ
ミュレーションをはじめとする計算化学関連の応用ソフトウェア、ゲノム解析
やバイオインフォマティクス研究で必要となる分子生物学関連のデータベースとソフトウェアが整備されており、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、分子生物学関連のデータベースとソフ
トウェアはゲノムネットデータベースサービス（http://www.genome.jp/）として、広く国内外の研究者に提供しています。
この報告書は、平成 24 年度の 346 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、60 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システム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いますようお願い申し上げます。
2013 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システム
http://www.scl.kyoto-u.ac.jp/

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

典型元素を含む新規結合様式の創出

水畑 吉行

・・・・

2

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

吾郷 友宏

・・・・

3

特異な構造をもつ有機分子の電子的性質

村田 靖次郎・・・・

5

精密合成反応の設計

山子 茂

・・・・

7

多角形有機金属錯体を前駆体とした環状共役π分子の新しい合成
法の開発

岩本 貴寛

・・・・

11

含歪みπ共役化合物の合成とその物性評価

茅原 栄一

・・・・

13

ガラスの構造研究

横尾 俊信

・・・・

15

酵素阻害剤の設計と合成研究

渡辺 文太

・・・・

19

有機デバイスの基礎科学と高機能化

梶 弘典

・・・・

21

水を主役としたATPエネルギー変換

松林 伸幸

・・・・

25

溶液および界面の振動分光学

下赤 卓史

・・・・

28

第一原理計算によるスペクトルの解析

根本 隆

・・・・

30

タンパク質のX線結晶構造解析

山内 貴恵

・・・・

31

X線管からのスペクトル解析

正岡 聖

・・・・

32

高効率クロスカップリング反応を可能とする新規鉄錯体の設計と合
成

中村 正治

・・・・

34

遷移金属錯体に関する理論計算

中島 裕美子・・・・

37

遷移金属錯体の構造探索

中島 裕美子

・・・・

39

生体分子情報データベースの開発

五斗 進

・・・・

41

教師あり学習による遺伝子ネットワーク推定エンジンの開発

小寺 正明

・・・・

45

RCLASSデータベースおよび反応オントロジーを用いた植物代謝産物の生合成に用いられる反応パターンの分類

時松 敏明

・・・・

47

ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析

清水 祐吾

・・・・

50

薬剤標的タンパク質と副作用の関連分析のための統計手法

水谷 紗弥佳・・・・

52

Plasmodium抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関する
解析

平糠 和志

・・・・

54

後生動物におけるイントラジェニックmiRNAとホスト遺伝子の機能関
連解析

西村 陽介

・・・・

57

メタゲノムデータからの生物種系統特異的な機能モジュールの抽出

張 晨

・・・・

59

ゲノム配列を用いた短いメタゲノム配列フラグメントのアノテーション
評価

金 昭

・・・・

61

代謝経路から酵素反応連続パターンの検出

武藤 愛

・・・・

63

新規オーソログクラスタデータベースKEGG OCの構築

守屋 勇樹

・・・・

67

生物情報ネットワークの解析と制御

阿久津 達也・・・・

69

条件付き確率場を用いたタンパク質RNA間残基塩基相互作用予測

林田 守広

・・・・

71

ブーリアンネットワークによる遺伝子制御ネットワークの解析

田村 武幸

・・・・

73

生物ネットワークのデータマイニング

Hancock

・・・・

75

機械学習アプローチに基づく生物学データ解析法に関する研究

烏山 昌幸

・・・・

78

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

・・・・

81

田中 文男

・・・・

83

福岡 浩

・・・・

85

金属酸化物表面における吸着構造

松本 吉泰

・・・・

87

ゼオライトのカチオンサイトにおける分子吸着状態の解明

渡邊 一也

・・・・

89

固体プロトニクスに基づく物性化学の展開

北川 宏

・・・・

91

造岩鉱物の拡散の異方性について

三宅 亮

・・・・

93

ドラッグライクテンプレートの開発研究

大野

浩章

・・・・

95

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

掛谷

秀昭

・・・・

99

Peter

Timothy

生存圏研究所
生体高分子の分子シミュレーション
防災研究所
高速地すべりの運動機構
理学研究科

薬学研究科

工学研究科
触媒有機化学に関する研究

辻 康之

・・・・ 100パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

佐藤 徹・・・・ 102

化学反応と電子物性に関する理論的研究

笛野 博之

・・・・ 104

光合成モデル化合物の合成

梅山 有和・・・・ 105

多孔性配位高分子の合成と性質

植村 卓史

・・・・ 107

ライセニンとスフィンゴミエリンの相互作用の分子動力学を用いた解析

池ノ内 順一・・・・ 109

分離プロセスの量子化学的研究

田門 肇

・・・・ 110

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

鈴木 哲夫

・・・・ 111

多孔性配位高分子の吸着誘起構造転移田中 秀樹

・・・・ 112

クラスターイオンと固体表面の相互作用

龍頭 啓充

・・・・ 114

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

蜂谷 寛・・・・ 116

マグネシウム合金における第一原理計算

馬渕 守・・・・ 118

エネルギー科学研究科

袴田 昌高・・・・ 120

変調磁場による微結晶の三次元配向木村 史子

・・・・ 122

生理活性物質の構造活性相関赤松 美紀

・・・・ 124

リチウムイオン電池の正極界面反応の機構解明

折笠 有基・・・・ 127

多価カチオン二次電池正極材料の反応機構解明

森 拓弥

・・・・ 128

システム稼働状況

中神 光眞
福本 淳司
大久保 宏一上原 英也
西川 和嗣

・・・・ 129

京都大学化学研究所 WWWサービスの利用状況

中神 光眞・・・・ 133

ゲノムネットサービス利用統計

中神 光眞・・・・ 135

多孔質金属の表面特性
農学研究科

人間環境学研究科

スーパーコンピュータシステム

スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴

・・・・ 152

平成24年度研究課題一覧

・・・・ 156平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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	  二つの遷移金属ｄ電子ユニットを有機π電子共役系で架橋したｄ̶π電子系化合物は、混合原子価モ
デルとして基礎化学的な観点からのみだけでなく、有機電子材料化学の観点からも興味が持たれている。ｄ電子ユニットとしては、フェロセンをはじめとする様々な遷移金属元素について研究が行われている一方、有機π電子系架橋ユニットとしては、エチレンなど第二周期元素π電子系の研究に限られている。これは、高周期元素π結合が非常に反応活性で取り扱い困難であるためである。我々は、かさ高いフェロセニルユニットを設計・合成し、反応活性な P=P ユニットを立体保護することで、新規なｄ−π電子系である 1,2-ビス（フェロセニル）ジホスフェン 1 の合成に成功した。
検討内容
1,2-ビス（フェロセニル）ジホスフェン 1 の構造最適化[B3PW91/6-31G(d) (C, H), 6-31+G(2d) (P), DZVP(Fe)]をいくつか行い、安定な配座について検討した。また、最も安定な配座であった Ci 対称の構造を用いて TD 計算[TD-B3PW91/6-311G(2d,p) (C, H), 6-311+G(3df) (P), DZPV (Fe)]を行い、電子スペ
クトルの帰属を行った。計算には Gaussian 09 を用いた。
結果と考察	
  1,2-ビス（フェロセニル）ジホスフェン 1 について、X 線結晶構造解析結果に基づいた初期構造（C1）および、Ci 対称、C2h 対称の初期構造を用いてそれぞれ構造最適化、SCF エネルギー比較を行った。その結果、X 線構造で見られた C1 構造に対し、Ci（–1.17 kcal/mol）、C2h（–1.04 kcal/mol）の方が若干安定であることが分かった。構造最適化により算出された構造パラメータ（P=P 結合長）は、X 線で観測されたものよりも約 0.02 Å 長かったが、おおよそ一致しているものと考えられる。また、最も安定な配座である Ci 対称の構造を用いて行った TDDFT 計算の結果から、1 の紫外可視吸収スペクトル（ヘキサン）により観測された特徴的な吸収（λmax = 546nm, ε 2000）は、主に Fe のｄ電子に由来する軌道
から P=P ユニットのπ*軌道への MLCT 遷移であることが分かった。

参考論文：
T. Sasamori, M. Sakagami, M. Niwa, H. Sakai, Y. Furukawa, N. Tokitoh, Chem. Commun. 2012, 48, 8562.

1

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

典型元素を含む新規結合様式の創出
Synthesis of Compounds Having Novel Bonds 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	
  	
  水畑	
  吉行
背景と目的
	
  ホウ素−窒素間単結合(>B–N<)は、オレフィン(>C=C<)の等電子構造である一方、異なる元素からなる非対称結合に由来するオレフィンとは異なる電子状態の観点から広く関心が持たれている。特に、炭素系芳香環骨格を構成する C=C 部を B–N に置換した化合物群は広く研究され、ベンゼンの極限構造
式における 3 つの C=C 結合を全て B–N に置換したボラジン類は多くの合成・応用例がある。しかし、反芳香族性分子であるシクロブタジエンの類縁体であるジアザジボレチジンに関しては、その報告例は少なく、その電子状態に関する検証は十分に行われていない。我々は窒素置換基を有するホウ素の一価化学種であるボリレン(R2N–B:)の研究の過程で、窒素上の置換基の転位を伴う二量化という新規な反応様式によるジアザジボレチジン類 1-3 の合成に成功し、その性RB質を明らかにした。その電子状態に関する理解を深めるため、計算RN化学を用いた検証を行った。

B N
N B

RN
RB

diazadiboretidine

1: RB = RN = Mes
2: RB = Dip, RN = Mes
3: RB = Dip, RN = SiMe3
Dip = C6H3-2,6-(i-Pr)2

検討内容
ジアザジボレチジン 1 および 3 の構造最適化[B3LYP/6-31G(d)]を行い、その構造に対する GIAO 計算[B3LYP/6-311++G(2d,p)]を行った。その際に中心四員環に対する NICS(0)および(1)の計算を行った。
結果と考察	
  3 に関しては、X 線結晶構造解析によって構造パラメーターが明らかとなっているが、その構造最適化の結果は実験値と良い一致を示していた。現在のところ、1 に関しても実際の構造を再現できているものと考えている。GIAO 計算による 11B NMR のケミカルシフト（1: 40.4, 3: 45.1）も実測値（1: 47.7, 3:46.6）と比較的良い一致を示していた。
	
  1 および 3 の中心四員環は、四辺の長さがほぼ等しい平面菱形構造を有していた。これはシクロブタ
ジエンが結合交替のある長方形構造を有していることとは対照的な結果である。また置換基の違いにともなって、B•••B [1: 1.990 Å vs 3: 1.932 (calcd)/1.934(6) (obsd) Å]、N•••N [1: 2.156 Å vs 3: 2.209(calcd)/2.208 (obsd) Å]が変化するなど環歪みの違いが見られた。以下に HOMO および LUMO を示すが、アリール置換基の電子的関与が大きいことを見てとれる。
	
  NICS(0)および(1)の値は、1 で–4.8/–3.1、3 で–1.3/(–1.7/+0.9)と非芳香族性に近く、少なくとも反芳香族性を示さないことが分かった。
	  同様の構造的および電子的傾向は、最近報告されたテトラシラシクロブタジエ
ンでも見られており、その関連も含めて検証を行っていく予定である。
参考論文：特になし

2平成２４年度	
  	
  	
  	
  京都大学化学研究所	
  スーパーコンピュータシステム	  利用報告書	 	 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	
 Development of novel hetero-π-conjugated molecules with unique optoelectronic properties
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・吾郷友宏	
 

背景と目的
	
  アルミニウム間に単結合を有する化学種であるジアルマンは、空の 3p(Al)軌道間の相互作用によって低下した LUMO を有するため、電子受容性π共役系のビルディングブロックとしての利用が期待できる分子である。これまでにいくつかの安定ジアルマンが報告されているが、アルミニウム上に官能基を持つ誘導体の例は限られていた。一方、我々は非常にかさ高い置換基である Tbt,	
 Bbt,および Bbp
基を活用することで、高反応性の含高周期典型元素化学種の合成に成功しており、これらの置換基は極めて反応性が高いアルミニウム化学種の安定化にも有効と考えられる。今回我々は、Bbp 基を導入したアルミニウムジブロミド 1 を還元することで、ルイス塩基配位のない臭素置換ジアルマン 2 の合成に成功した（Scheme	 1）。	
 Scheme 1. Synthesis of 1,2-dibromodialumane 2.
OEt2
Bbp

KC8

Al
1

Bbp

Br

Br
Al

hexane, rt

Al

Br

Br

Bbp
2 (57%)

SiMe3
SiMe3

Tbt: R = CH(SiMe3)2
R Bbt: R = C(SiMe3)3
Bbp: R = H
SiMe3
SiMe3

	
 

検討内容
	
  化合物 2 の構造最適化及びラマンスペクトルシミュレーションには B3PW91 を密度汎関数に用い、
6-31+G(2df)[Al,Br]:6-31G(d)[Si,C,H]を基底とした。TD-DFT 法による UV/vis スペクトルシミュレー
ションには、M062X を密度汎関数に用い、6-311+G(2df)[Al,Br]:6-31+G(d)[Si,C,H]を基底関数とした。
NBO 解析は NBO	
 5.0 プログラムにより実行した。	
 結果
	  化合物 2 のラマンスペクトルシミュレーションは実測のスペクトルと良く一致しており、両者を比較することで 453 cm–1 のラマン線を Al−Al 結合の伸縮振動に帰属した（Figure 1）。この値は、アルキル置換ジアルマンである[(Me3Si)2HC]2Al–Al[CH(SiMe3)2]2 の Al‒Al 伸縮振動数（373 cm–1）に比べ増大しており 1)、2 の Al–Al 結合強度の増加が示された。この原因は、2 の Al–Al 結合の高い s 性にあることが NBO 解析から明らかになった。

Figure 1. Raman spectra of compound 2.

3

	  トルエン中の UV/vis スペクトルにおいて、化合物 2 は 400	
 nm 付近まで伸びたブロードな吸収を示した（Figure	 2）。TD-DFT 計算から、380	
 nm の弱い吸収がσ(Al−Al)軌道（HOMO）からπ（Al−Al）軌道（LUMO）への遷移に対応しており、より短波長の比較的強い吸収は Bbp 基のπ-π*遷移と、π(Bbp)軌道からσ*(Al‒Br)軌道への遷移が重なったものであることが分かった。一方、THF 中では吸収の大きな短波長シフトが観測された。化合物 2 の空の 3p(Al)軌道に THF 分子が配位することで、HOMO-LUMO エネ
ルギーギャップが拡大したためと考えられる（Scheme	
 2）。	
 

	
 
Figure 2. UV/vis spectra of compound 2 in toluene and THF.

Scheme 2. Coordination equilibrium between compound 2 and THF.
発表論文
Agou, T.; Nagata, K.; Sakai, H.; Furukawa, Y.; Tokitoh, N. Organometallics 2012, 31, 3806-3809.

参考文献
1) Uhl, W.; Layh, M. In The Group 13 Metals Aluminum, Gallium, Indium and Thallium; Aldridge, S., Downs, A. J., Eds.; Wiley:
Chichester, U.K., 2011; pp 246-284.

4

平成２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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
フラーレンの骨格内には直径 4 Å 程度の空間があり，骨格上に開口部を形成すると，原子または小分子が開口部から内包されることが知られている 1,2．当研究室では，原子・小分子を内包したまま開口部を完全に閉じる手法を確立することにより，ヘリウム 3，水素分子 4，水分子 5 を内包したフラーレンの合成法を開発してきた．より大きい分子を内包させるためには，開口部を効果的に拡大することが重要である．そこで本研究では，開口部への硫黄挿入を機軸とした巨大開口部の形成と水分子の内包挙動について検討した．
結果・考察
開口フラーレン 1 からの熱的な脱水により生成するテトラケトン 25 について DFT 計算 (B3LYP/6–
31G*) を行った結果，開口部に LUMO が局在化していることがわかった．そこで，1 と単体硫黄を 1,2ジクロロベンゼン (ODCB) 溶液中 180 °C で加熱し，2 を系中で発生させた後，テトラキス(ジメチルアミノ)エチレンを加えることにより開口部への硫黄挿入反応 6 を検討した (Scheme 1)．得られた生成物の 1H NMR (CDCl3) を測定すると，1 で観測された２本の水酸基のシグナル (δ = 6.02 and 5.56 ppm) が消失し，13C NMR (CDCl3) ではカルボニル基の４本のシグナル (δ = 190.78, 185.59, 182.74 and 180.72ppm)7 が観測された．また，FTICR MS (–APCI)7 では，[2]+S に相当するピークが観測された．これらの結果から，硫黄を含む 17 員環の巨大な開口部を持つ C60 誘導体 3 が生成したと考えられる．

これまでに報告されている 48 および 59 の骨格内には，室温で水分子が内包され，1H NMR において高磁場領域に鋭い一重線を与えることが知られている．これに対して，3 の 1H NMR (CDCl3) では，幅広なシグナル (δ = –11.4 ppm) が観測された．このシグナルは D2O を加えることで消失し，かつ NOESY
測定 (25 °C) において溶媒中の水分子との間に化学交換ピークを示したことから，溶液中室温において水分子が 3 には 55% 内包されており，骨格外部の水分子との間で平衡状態にあることがわかった．
さらに，3 の温度可変 1H NMR 測定を行うと，–25 °C では鋭い一重線へと変化し，これに伴い水分子の内包率も 67% に増大することがわかった．これは 3 の骨格内側と外側の水分子との交換が低温では抑制され，より安定な H2O@3 の生成が促進されたためと考えられる．1H NMR の積分強度から，25 °C

5

と 0 °C における 3 + H2O ⇄ H2O@3 の平衡定数はそれぞれ 154 M–1，587 M–1 と決定された．これらの値から熱力学的パラメーター (∆H = –8.6 kcal/mol, ∆S = –19 cal/K•mol) を見積もった結果，内包された水分子と 3 の炭素骨格との間には比較的強い相互作用が働くことがわかった．
以上の実験結果から，含硫黄開口体 3 は，4 あるいは 5 と比較してより大きい開口部をもつことが予想される．そこで，窒素分子の導入をモデル系として，開口部を通過する活性化エネルギーを求めた．
理論計算 (M06-2X/6-31G*//M06-2X/3-21G) の結果，4 および 5 における活性化エネルギー (∆E) はそれぞれ 7.0 および 11.2 kcal/mol であるのに対し，3 では 6.8 kcal/mol となり，3 がこれまでで最大の開口部をもつことが示唆された．また，3 の ∆E は 2 の値 (31.6 kcal/mol) より顕著に低下しおり，硫黄の挿入により開口部が効果的に拡大されたことが示された．

参考論文
1) M. Murata, Y. Murata, K. Komatsu, Organic Nanomaterials, Torres T, Bottari G, Eds., Wiley-Blackwell, 2013, in press.
2) G. C. Vougioukalakis, M. M. Roubelakis, M. Orfanopoulos, Chem. Soc. Rev. 2010, 39, 817.
3) Y. Morinaka, F. Tanabe, M. Murata, Y. Murata, K. Komatsu, Chem. Commun. 2010, 4532.
4) K. Komatsu, M. Murata, Y. Murata, Science 2005, 307, 238.
5) K. Kurotobi, Y. Murata, Science 2011, 333, 613.
6) Y. Murata, M. Murata, K. Komatsu, Chem. Eur. J. 2003, 9, 1600.
7) This study was carried out with the NMR and FTICR MS spectrometers in the JURC at Institute for Chemical Research,
Kyoto University.
8) S.-i. Iwamatsu, T. Uozaki, K. Kobayashi, S. Re, S. Nagase, S. Murata, J. Am. Chem. Soc. 2004, 126, 2668.
9) Z. Xiao, J. Yao, D. Yang, F. Wang, S. Huang, L. Gan, Z. Jia, Z. Jiang, X. Yang, B. Zheng, G. Yuan, S. Zhang, Z. Wang, J.
Am. Chem. Soc. 2007, 129, 16149.

6平成24年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム

利用報告書

精密合成反応の設計
Design of Precision Synthetic Reaction
化学研究所 高分子制御合成領域 山子 茂
背景と目的共重合反応は異種モノマーの組み合わせとその組成により、生成する重合体の物性を微細に調節できることから、有機高分子材料の創製においてきわめて重要である。さらに、共重合反応をモノマー
汎用性と官能基耐性の高いリビングラジカル重合と組み合わせることで、モノマーの配列のみならず生成する重合体の大きさも制御することが可能となることから、“リビングラジカル共重合”は材料の高機能化に必須の技術として注目されている。しかし、反応性が似ているモノマーを用いた共重合は容易に制御できるのに対し、反応性が大きく異なる場合は極めて難しい。これは、リビングラジカル
重合では、休止種と重合末端ラジカルとの可逆的な活性化が頻繁に起こることが重合制御に必須であるが（Scheme 1）、モノマー種の反応性が大きく異なると、生成する休止種および重合末端ラジカルの安定性・反応性が大きく異なるため、効率的に活性化・不活性化反応が効率的に起こらないためである。

Scheme 1. General mechanism of living radical polymerization. P denotes “polymer” here.
我々はこれまでに有機テルル化合物を中心とした高周期ヘテロ元素化合物がリビングラジカル重合の制御剤として優れていることを明らかにしてきた。1) さらに、この方法の合成的な特徴として、反応性が大きく異なる共役モノマーと非共役モノマーの重合を同じ重合制御剤を用いて合成できる点が挙げられる。本研究ではこの特徴を共重合に応用することについて検討した。具体的には、共重合を行う一つのモノマーとして、非共役モノマーである α－オレフィンを選んだ。このモノマーはラジカル
条件では重合を起こさないが、アクリレート等の電子不足な共役モノマーとは共重合を起こすことは知られている。実際、このような共重合を既存のリビングラジカル重合法で行った例は既に報告されているが、十分に制御を行った例はなかった。
結果と考察
重合の検討に先立ち、休止種の構造の違いによる活性化の頻度を予測するため、有機テルル休止種の小分子モデルを用い、テルル－炭素結合の結合解離エネルギー（BDE）について理論計算を行った（Table 1）。共役モノマーであるポリメタクリル酸エステル、ポリスチレン、ポリアクリル酸エステルの重合末端を模した化合物 1, 2, 3 の BDE は 113~142 kJ/mol であったのに対し、ポリ（－二置換オレフィン）、ポリ酢酸ビニル、ポリ（－オレフィン）、ポリエチレンの重合末端を模した化合物である

7

4, 5, 6, 7 の BDE は 161~197 kJ/mol であり、共役モノマーから生じる休止種モデルに比べて活性化されにくいことが示された。また、BDE はラジカルが生成する炭素上の置換基効果に敏感であり、メチル基一つが置換することで 20~30 kJ/mol ほど BDE が低下することから（1 vs. 3, 4 vs. 6, 6 vs. 7）、単純アルケンにおいても－二置換オレフィンの重合末端の方が－オレフィンよりも活性化されやすいことが予想された。
Table 1. Bond dissociation energy (BDE) of organotellurium compounds obtained by the DFT calculation at
B3LYP/6-31G*(C,H,O) + LANL2DZ(Te) level of theory

Compound

BDE (kJ/mol)

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

113

123

142

161

166

180

197

上記の計算結果に基づき、非共役オレフィンとして－二置換オレフィンである 6-メチレンウンデ
カン（MU）を選択し、これとアクリル酸ブチル（BA）あるいはアクリル酸トリフルオロエチル（TFEA）との共重合について検討した。その結果、V-601 を加えて加熱することで良好に進行し、分子量分布の狭い重合体が生成した（Scheme 4）。等量のモノマーを用いた場合には、MU のモル分率（MF6MU）は0.2~0.3 程度であった。そこで既報に従い 17、1,3-(C[CF3]2OH)C6H4（8）やヘキサフルオロイソプロパノール（HFIP, 9）などのフルオロアルコールをルイス酸として添加したところ MF6MU が向上した。さらに、MU をアクリレートに対して過剰量用いることで、MF6MU = 0.4~ 0.5 の交互共重合性の高い共重合体が得られた。
Scheme 4. Copolymerization of acrylate and 6MU under TERP

8

次に、より技術的に難しいと考えらえる一置換オレフィントとの共重合について検討した。その結果、－オレフィンとして 1－オクテン（Oct）を用いたところ、重合の制御には光照射条件が有効であった（Scheme 6）。すなわち、アクリル酸メチル（MA）と Oct の共重合は、加熱条件下では分子量分
布が 1.5~1.6 であった。特に、HFIP（2）を加えてオクテンのモル分率（MFoct）が向上した場合には、制御がより困難であった。これは、活性化されにくい Oct に由来する重合末端の割合が増えるためである。一方、同じ重合を光照射下で行うと、分子量分布の狭い共重合体が生成した（Mw/Mn = 1.2-1.4）。
これは、Oct に由来する重合末端の活性化が、光照射により促進されたためであると考えている。求電子性の高い TFEA をアクリレートモノマーとして用い、かつ Oct を大過剰用いることで、MFoct = 0.47の交互共重合性の高い共重合体を分子量分布狭く合成できた。
Scheme 6. Copolymerization of acrylate and 1-octene under TERP

アクリレートと－オレフィンの共重合体の末端構造を重水素ラベル実験により検討したところ、
80~90%は－オレフィンに由来するモノマー単位を持つことがわかった。このような末端構造の活性化は一般に極めて難しいが、適切な条件を選ぶことで、共重合体をマクロ開始剤として用い、ブロック共重合体の合成にも成功した。例えば MA と MU との共重合体に対し、V-601 を加えた加熱条件や、光照射条件を用いることで、ポリスチレンやポリ（N-ビニルピロリドン）を第二ブロックとして持つ
分子量分布の狭いブロック共重合体を合成できた（Scheme 7a, b）。さらに、TFEA と Oct の共重合体も、
V-601 を加える加熱条件下で、TFEA とのブロック重合に成功した（Scheme 7c）。
これまですでに有機テルル化合物を用いるリビングラジカル重合法（TERP）は、他の方法に比べて高いモノマー汎用性と官能基耐性を持つと共に、ブロック共重合体や末端変換重合体などの合成においても優れていることを明らかにしている。本検討により、TERP の合成的な有用性がさらに明確になったものと考えている。これらの優れた特徴を持つことから、この方法が機能性高分子材料の創製法として今後ますます利用されることを期待している。

9Scheme 7. Synthesis of block copolymers involving random copolymerization of acrylate and a-olefin

参考論文

1. “Photo-induced Switching from Living Radical Polymerization to a Radical Coupling Reaction
Mediated by Organotellurium Compounds”, Nakamura, Y.; Arima, T.; Tomita, S.; Yamago, S. J.
Am. Chem. Soc. 2012, 134, 5536-5539.
2. “Controlled

CopolymerizationofAcrylate

and

6-MethyleneundecanebyOrganotellurium-Mediated Living Radical Polymerization (TERP)”, Mishima, E.; Tamura, T.;
Yamago, S. Macromoelcues 2012, 45, 2989-2994.
3. “Controlled Copolymerization of 1-Octene and (Meth)acrylates via Organotellurium-Mediated
Living Radical Polymerization (TERP)”, Mishima, E.; Tamura, T.; Yamago, S. Macromolecules
2012, 45, 8998-9003.
4. “Highly Controlled Random and Alternating Copolymerization of (Meth)acrylates, Acrylonitrile,and(Meth)acrylamides

with

Vinyl

Ethersby

Organotellurium,

Organostibine,andOrganobismuthine Mediated Living Radical Polymerization Reactions”, Mishima, E.; Yamago, S.
J. Polym. Sci. Part A: Polym. Chem. 2012, 50, 2254-2264.
5. “Recent Progress in the Use of Photoirradiation in Living Radical Polymerization”, Yamago, S.;
Nakamura, Y. Polymer, 2013, 54, 981-994.

10

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

多角形有機金属錯体を前駆体とした環状共役π分子の新しい合成法の開発
Synthesis of cyclic -conjugated molecules from multinuclear platinum complex
京都大学化学研究所

高分子制御合成領域

岩本貴寛

背景と目的・検討内容
近年、多層 CNT やフラーレンピーポッドに代表される、凸状と凹状の構造を持った共役分子からなる高次構造体の存在が報告され、盛んに研究されている。しかし、その構造形成を支配する因子については、必ずしも十分な理解が行われていない。
一方で、我々は新たに開発したシクロパラフェニレン（CPP）の合成法を基盤とし、CPP が C60 をサイズ選択
的に包接し、この錯体が “フラーレンピーポッド”の最短モデルとなっていることを明らかにしている（Scheme 1）。さらに、理論計算を駆使して、錯体の構造を推定し、CPP と C60 との層間距離を見積もることで、
ファンデルワールス力を駆動力として錯形成している

Scheme 1. Size selective encapsulation

ことも明らかにした。1of C60 by [10]CPP.

この結果は、CPP のホスト分子としての新たな機能を開拓したものと共に、凸状と凹状の構造を持った共役分子間の相互作用を理解する上で重要な知見をあたえる与えるものと期待できる。
そこで今回、C70 と CPP との錯形成を検討した。C70 は等方的な C60 とは異なり異方性を有している。
よって、CPP のような等方性のホスト分子内において興味深い挙動を示すことが期待できる。実際、
C70 が CNT 内に包摂された C70 ピーポッドでは、C70 の長軸が CNT に対して垂直な“Standing”と、平行な“Lying”の二つの配向を取り、それぞれ異なる物性を示すことが知られている。2 しかし、このような異なる配向を分子レベルで詳細に検討した例は無い。今回は、理論計算及び単結晶 X 線構造解析を駆使して、C70 の異方性が凸凹状相互作用に与える影響を検討した。
結果・考察 3
始めに、錯形成における CPP の環サイズ選択性を調べるために、[8]~[12]CPP の混合物を CDCl3 に溶解し、そ[12]CPPi)[10]CPP[11]CPP[9]CPP[8]CPP

こに過剰量の C70 を加え 1H NMR を測定した(Figure 1)。
その結果、[10]CPP のピークは高磁場側へ、[11]CPP の
ピークは低磁場側へシフトした。一方、その他の CPPのシグナルは変化しなかった。さらに、単離した[10]及ii)[11]CPPC70[10]CPP C70

び[11]CPP を用いて同じ実験を行っても、同様のシフトが観測されたことから、[10]及び[11]CPP が選択的に C70と相互作用していることが示唆された。さらに、紫外可視吸収スペクトルを用いた滴定実験により、[10]及び[11]CPP が C70 と 1:1 の錯形成をし、その会合定数はそれぞれ 8.35×104 M-1、1.48×105 M-1 であった。

11

7.65

7.60

7.55

7.50

7.45

ppm

Figure 1. 1H NMR spectra in CDCl3 atroom temperature of [8]~[12]CPPs i)
before and ii) after the addition of C70.

次に、CPP と C70 との錯体の構造を見積もるたa)b)

めに、基底関数として M06-2X/6-31G*を用い DFT計算を行った。その結果、[10]及び[11]CPP が C70
を 包 接 す る こ と で そ れ ぞ れ 181 kJ/mol, 141
kJ/mol 安定化した。さらに、理論計算から得られた[10]CPPC70 錯体の構造は、C70 の長軸が CPPに対して平行な“Lying”の配向を取っていることが示唆された（Figure 2a, b）。C70 の短径は C60の直径と一致していることから、この相互作用様c)d)

式は[10]CPPC60 のものと一致していると考えられる。一方で、[11]CPPC70 錯体の構造は、C70の長軸が[11]CPP に対して、垂直な“Standing”の配向を取っていることが示唆された（Figure 2c,d）。この際、 [11]CPP が C70 を包摂することで楕円形に歪むことが示唆された。錯形成後の[11]CPP の曲率は 0.92 となり、C70 の曲率 0.89 に近づいていた。さらに、この変形に伴う不安定化

Figure 2. Optimized structure of a) [10]CPP
C70, b) [10]CPPC70 (top view), c) [11]CPPC70
and d) [11]CPPC70 (top view) at the
M06-2X/6-31G* level of theory.

は 9.5 kJ/mol のみであった。よって、このような歪みに対するエラスティックな性質が、C70 のような異方性を持つゲスト分子との相互作用において、重要であることが示唆された。
さらに、C70 ピーポッドでは、CNT の直径が 1.41 nm 以上では、“Standing”の配向、1.41 nm 以
下では“Lying”の配向を取ることが知られている。フリーの[10]及び[11]CPP の直径は、それぞれ 1.38
nm, 1.51 nm である。よって、C70 の配向における環サイズ依存性は C70 ピーポッドのものと良い一致をしていることがしさされた明らかになった。
錯体の構造を決定するために、単結晶 X 線構造解析を行った。この際、[10]CPP との錯体においては、a)b)

C70 の長軸方向にジエチルマロネート基を有する
C70 誘導体 1 を用いた。その結果、[10]CPP1 及び[11]CPPC70 において、理論計算により得られた構造とほぼ類似の構造が得られた。
上記の結果は、異方性条件下での凸凹状相互作用を詳細に検討した初めての例であり、凸凹状

Figure 3. ORTEP drawings of a) [10]CPP1 and b)

相互作用の理解を深める重要な知見となるもの[11]CPPC70 with 50% probability thermal
ellipsoids. Solvent molecules and hydrogen atoms
are omitted for clarity. O: red; C: gray.

と期待している。
参考論文

1) Iwamoto, T.; Watanabe, Y.; Sadahiro, T.; Haino, T.; Yamago, S. Angew. Chem. Int. Ed. 2011, 50,
8342. 2) Iijima, S. et al. Phys. Rev. B. 2001, 64, 115420, 3) Iwamoto, T.; Watanabe, Y.; Takaya, T.;
Haino, T.; Yamago, S. manuscript in preparation.

12平成 24 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータࢩࢫࢸ࣒ࠉ利用報告書

含歪みπ共役化合物の合成とその物性評価
Synthesis of Strained π-Conjugated Molecules and Evaluation of their Physical Propaties

京都大学化学研究所ࠉ材料機能化学研究系高分子制御合成研究領域ࠉ茅原栄一
背景と目的

含歪み環状π共役系化合物は、歪んだπ共役系と環状構造に由来する新しい物性や機能の発現が期待できることから、基礎科学のみならず材料科学、超分子化学などの分野から広く研究が展開されている。1) しかし、歪んだπ共役系を構築する合成的な難しさから、新しい含歪み環状π共役系化合物の合成は極めて限られている。一方、含歪み環状π共役系化合物の一つであるシクロパラフェニレン (CPP) の化学合成が、我々を含めた 3 つの研究グループによって近年報告され多大な興味が寄せられている。2,3,4)我々の合成法の特徴は、環状の白金四核錯体を CPP の前駆体とする点である。4) この経路は、配位結合を用いた超分子金属錯体の高次組織化プロセスの原理にヒントを得て、5) 含歪み π 共役系化合物の合成へと展開した初めての例である。また、この経路は、他グループの段階的な合成経路に比べ、分子設計の自由度や官能基共存性が高いなど多くの合成的優位性を持つ。本研究では、この経路を発展させることで、新しい含歪み環状 π 共役系化合物の合成について検討した。
結果 6）
本研究では、藤田らの配位結合を用いた超分子金属錯体の合成における分子設計を参考に、5b) 白
金多核錯体を前駆体とした三次元的な空間を有する CPP 類縁体 1 の合成を検討した (図 1)。
有機ス
ズ化合物 2a を 3 当量の Pt(cod)Cl2 (cod = 1,5-cyclooctadiene)と 1,2-ジクロロメタン中で加熱すること
で白金錯体 2b を 82%の収率で得た（図 1）。これを 1 当量の 2a と反応させたところ、白金錯体 3cが 81%の収率で得られた。これに 1,1-bis(diphenylphoiphino)ferrocene (dppf)を作用させ配位子交換反応を行った後、白金の還元的脱離を行った。種々検討を行った結果、XeF2 を添加することで望みの炭素－炭素結合形成反応が進行し、全収率 12%で 1 を合成することに成功した。1 の NMR スペクトルは

図 1. かご状三次元 π 共役系化合物の合成. Reaction conditions and reagents: a) Pt(cod)Cl2 (3.0 equiv),
1,2-Dichloroethane, 50 oC/20 h , 82%. b) 2a (1.0 equiv), 1,2-Dichloroethane, 50 oC/30 h, 81%. c) dppf
(6.0 equiv), CH2Cl2, rt/19 h, 86%. d) XeF2 (6.0 equiv), toluene, 90 oC/20 h, 12% (4steps from 2a).

13対称性の高いスペクトルであったことから、NMR のタイムスケールでは単一の構造であることが分かった。
さらに、1の配座異性体について理論的側面の知見を得るために、DFT計算により構造探索および配座解析を行った。その結果、基底状態において6つの異性体、すなわち、D2、S4、C1、C2、C3、T対称を有する異性体が見つかった（図2）。それらの安定性を比較すると、D2、S4 異性体が他の異性体に比べ15-25 kJ/mol安定であることが分かった。

図 2.

DFT 計算により求めた 1 の最適化構造 (計算レベル：B3LYP/6-31G*)

結言
本研究では、環状白金多核錯体を前駆体として、三次元構造を有するπ共役系化合物の合成に成功した。本研究で得られた知見と、超分子金属錯体合成の成果を利用することで、さらに複雑な骨格を持つ環状共役化合物の合成が行えるものと考えている。
References:
1) Review: a) Tahara, K.; Tobe, Y. Chem. Rev. 2006, 106, 483. b) Sisto, T. J.; Jasti, R. Synlett 2012, 23, 483.
2) Jasti, R.; Bhattacharjee, J.; Neaton, J. B.; Bertozzi, C. R. J. Am.Chem. Soc. 2008, 130, 17646.
3) Takaba, H.; Omachi, H.; Yamamoto, Y.; Bouffard, J.; Itami, K. Angew. Chem., Int. Ed. 2009, 48, 6112.
4) a) Yamago, S.; Watanabe, Y.; Iwamoto, T. Angew. Chem., Int. Ed. 2010, 49, 757. b) Iwamoto, T.; Watanabe,Y.; Sakamoto, Y.; Suzuki, T.; Yamago, S. J. Am. Chem. Soc. 2011, 133, 8354. c) Kayahara, E.; Sakamoto, Y.;
Suzuki, T.; Yamago, S. Org. Lett. 2012, 14, 3284.
5) a) Fujita, M.; Yazaki, J.; Ogura, K. J. Am. Chem. Soc. 1990, 112, 5645. b) Fujita, M.; Oguro, D.; Miyazawa,
M.; Oka, H.; Yamaguchi, K.; Ogura, K. Nature 1995, 378, 469.
6) Kayahara, E.; Iwamoto, T.; Takaya, H.; Suzuki, T.; Fujitsuka, M.; Majima, T.; Yasuda, N.; Yamago, S. Submitted.

14平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
ガラスの構造研究
Study on the Structure of Glass
化学研究所 横尾俊信

Introduction
Recent progress in materials synthesis has led to a variety of nanostructures whose optical, electrical andmagnetic properties are very different from those of bulk structures. This also reveals anomalous aspects of wellunderstood phenomena of condensed matter physics. One of the interesting examples of the anomalies found innanoscale oxides is the so-called d0 ferromagnetism, which is referred to as small but non-negligible
ferromagnetic moments observed in closed shell oxide systems, containing virtually no atoms with partiallyfilled d or f shells. This intriguing ferromagnetism occurs even at temperatures well above room temperature andseems to exist outside the conventional m-J paradigm, where m and J represent the magnetic moment and theexchange coupling of electron spins, respectively. Thus far, the d0 ferromagnetism has been observed almost
universally in nanoscale oxides and is believed to result from magnetic moments related to a certain defective
state. However, a simple defect-based model cannot account for the observed ferromagnetic behavior because of
a rather localized nature of the relevant defect orbitals, which will be insufficient to induce long range
ferromagnetic order, as has been shown by recent density functional theory (DFT) calculations including
electronic correlation effects beyond standard (semilocal) DFT functionals.
As for the mechanism of d0 ferromagnetism, we have recently shown from the DFT calculations on a seriesof MgO clusters that some crystallographically perfect nanocrystallites paradoxically result in nonstoichiometriccompositions owing the finite number of constituting atoms, resulting in a spin-triplet ground state. On the basisof the calculations, we proposed an idea that ferromagnetism in nanoscale oxides can arise from the combined
effect of crystal symmetry and inherent nonstoichiometry [1]. We believe that this idea is appealing in someways, but this cannot give an answer as to how the localized defect states are linked and coupled, showing acollective ferromagnetic ordering.
When we say “defects” in oxides, we usually mean “atomic defects,” e.g., vacant atom sites, interstitialatoms, or substitution of a foreign atom for a normal one, in the bulk. Thus, previous theoretical calculations on
defect-related ferromagnetism have been performed mainly on the atomic defects in the bulk using supercell
methods. However, all the atoms at the surface can also be regarded as structural defects or imperfections
because of the reduced number of coordination bonds. As for nanoscale oxides, the possible effect of thesesurface atoms may not be completely neglected. Furthermore, it has been demonstrated that the low-coordinatedsurface sites such as terraces, edges, and corners are more stable locations for atomic defects than the bulk sites
because the formation energy of atomic defects will decrease with decreasing the number of surrounding atoms.
This allows one to expect that these low-coordinated surface states could potentially contribute to the generationof defect-related ferromagnetism in nanoscale oxide, as suggested by recent observations. However, the possible
surface effects on the defect related magnetism have not been well investigated theoretically.
We hence carry out a series of quantum chemical DFT calculations on isolated MgO clusters with surface

15

atomic defects, including O and Mg vacancies. Such isolated cluster models are not appropriate to investigate theelectronic structure of the bulk system and the extended surface of crystals. When materials are reduced to thenanoscale, however, their structure and properties can deviate from the bulk or extended surface case.
Accordingly, real space cluster models, rather than reciprocal space description, will become more effective indealing especially with surface-related phenomena in nanocrystals.
Methods
As for MgO clusters with more than ~50 atoms, it has been demonstrated that the cubic rock-salt structure
thermodynamically dominates the energy landscape. We hence employed several top-down clusters based on
cuts from the cubic rock-salt structure as representative models of nanometer-sized MgO crystals. We firstconsider a (4×4×4)-atom block of stoichiometric Mg32O32 cluster consisting in total of 64 atoms. To evaluate thepossible effect of location of the Mg (or O) vacancy site on the stable spin state we intentionally removed one
Mg (or O) atom from a three-coordinated (corner), a five-coordinated (in-plane) or a six-coordinated(subsurface) site of the 444 cluster. We then performed full geometry optimization for the respective
Mg-deficient (Mg31O32) and O-deficient (Mg32O31) clusters, starting from ideal cubic configurations, at thesinglet (S=0) and triplet (S=1) spin states without imposing any structural constraints. As for the spin singlet
calculations, we used a spin-restricted formalism. All the DFT calculations in this work were carried out using
the gradient corrected Becke’s three parameters hybrid exchange functional in combination with the correlation
functional of Lee, Yang, and Parr (B3LYP) with the GAUSSIAN-09 code. It has previously been shown thatsuch a hybrid DFT functional is useful to correct the self-interaction problem, which often leads to misleading
conclusions with regards to hole localization and the resulting magnetic characteristics of the system. Mulliken’s
population analysis was conducted to calculate the spin densities of the clusters at B3LYP/6-31G(d) level. The
stability of the resulting optimized clusters was evaluated in terms of the total energy along with the atomizationenergy (AE), which is defined as the energy necessary to dissociate the MgmOn cluster into neutral atoms (mMg
+ nO), namely, AE=mE(Mg) + nE(O)E(MgmOn), where E(X) represents the total energy of the system X. The
AE is useful to evaluate the stability of the clusters with the same dimension but different compositions and spinstates.
Furthermore, we employed a series of rocksalt-type clusters consisting of (444)-, (643)-, (743)-,and (843)-atom blocks to investigate whether the defect-induced spin polarization can couple
ferromagnetically with each other. For that purpose we removed two corner Mg atoms located in the same (100)plane of the respective clusters, resulting in the Mg30O32, Mg34O36, Mg40O42, and Mg46O48 clusters. Fullgeometry optimizations were performed as well for this series of Mg-deficient clusters at the B3LYP/6-31G(d)level by assuming that S=0, 1 and 2.
Results and Discussion
First we show the results of the (4×4×4)-atom block of the clusters containing one Mg or one O vacancy.
We found that irrespective of the assumed spin state, the starting cubic configuration is basically retained for all
the clusters employed after full geometry optimization although a slight outward displacement of the atoms
surrounding each vacancy site was seen. It should be noted, however, that the stability of the spin state varies

16depending on the type and location of
the defect included in the cluster (seeTable I). Irrespective of the location of
the vacancy, the lower energy spin stateof the O-deficient (Mg32O31) cluster isthe singlet (S=0) state. The cluster witha corner O vacancy in the singlet state
results in the lowest energy state among
the present series of Mg32O31 clusters.
This implies that the introduction of asurface O vacancy will not induce a spinpolarized ground state, in agreementwith the results deduced from previous
supercell

calculations.

Mg-deficientAs(Mg31O32)

for

the

cluster,

however, the triplet (S=1) state is always
lower in total energy than the singlet(S=0) state.The lowest energy state is
the Mg31O32 cluster with a corner Mg
vacancy in the triplet state, which also
yields the largest AE value among theclusters shown in Table I. Thus, theMg-deficient

cluster

with

an

Mg

vacancy at the corner can be regarded as the most stable defect configuration among the Mg- and O-deficient
clusters investigated. Table I also reveal that for the Mg-deficient clusters the energy separation between the
triplet and singlet states is ~1 eV, showing substantial stability of the spin-polarized ground state. Such a large
triplet-singlet energy gap has not been obtained for the Mg vacancy in the supercell-based model, where thetriplet state is almost degenerate with the singlet state.
We next investigate the structure and spin sates of the rocksalt-type clusters with two Mg vacancies at two
end corners of the respective clusters. For that purpose we employed a series of clusters consisting of (4×4×4)(643)-, (743)-, and (843)-atom blocks. Similar to the case of the (4×4×4) cluster with one Mg vacancy,
we found that the original cubic-like configuration is retained as well after geometry optimization. Theinter-vacancy distances for the optimized (444)- (643)-, (743)-, and (843) clusters are estimated to be~8.5, ~12.0, ~12.5, and ~15.5 Å, respectively, and the relative total energies of the spin-polarized (S=1 and 2)
sates with respect to the spin-unpolarized closed-shell (S=0) state are summarized in Table II.
One sees from Table II that all these Mg-deficient clusters are characterized by the same the energeticordering of different spin states, namely, Eq<Et<Es, where Eq, Et, and Es represent the total energy of the spin
quintet, triplet and singlet states, respectively. The spin S=2 and 0 states are separated by an energy of more than
1 eV, implying the existence of a stable spin-polarized state. Table II also shows that the spin triplet state is only17

slightly

higherinenergy(severalmilli-electron volts) than the spin quintet
state, suggesting the degeneracy of these
two spin polarized states or the coexistenceof ferromagnetic and antiferromagnetic
coupling. We should note, however, that anunrestricted

DFT(UDFT)

singledeterminant is not an eigenfunction of thetotal spin operator S2 and inherently has thespin impurity problem. One sees from
Table II that the spin-squared expectation
values <S2> for the spin quintet (S=2) state
are around 6.0.03, which is close to the
ideal

value

S(S+1)=6,

even

beforeannihilation of the first spin contaminant.
In the case of the triplet state, however, the<S2> values are ~3.02 and ~2.05 before
and after annihilation of the first spin
contaminant, respectively. This indicatesthat the calculation for the triplet state isaffected by mixing with a higher spin (possibly quintet) state.
Conclusions
We have investigateed the effect of surface defects and the related low-coordinated surface atoms on thedefect-induced magnetism in MgO nanocrystallites using hybrid density functional theory calculations. It has
been demonstrated that when Mg vacancies are introduced at the surface or near surface of cube-like MgOclusters, a magnetic state becomes lower in total energy than the nonmagnetic singlet state by several electron
volts, resulting in the robust spin-polarized ground state. The total spin S of the clusters in their ground state isequal to the number of the surface Mg vacancies introduced. The resulting spin density is not only located at thesurrounding O atoms neighbor to the Mg vacancy site but is also extended to the low-coordinated surface O
atoms along the <110> direction. This directional spin delocalization allows a remote (~1 nm or longer)
vacancy-vacancy interaction, eventually leading to a long-range ferromagnetic interaction.
発表論文
T. Uchino and T. Yoko, “Symmetry and Nonstoichiometry as Possible Origins of Ferromagnetism inNanoscale Oxides,” Phys. Rev. B 85, 012407-1-5 (2012).
参考論文
なし

18

平成24年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピューターシステム 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】	
  植物ホルモンの1つであるブラシノステロイド (BR) は、細胞伸長、細胞分裂、発芽、暗所における形態形成といった生理作用を有する。1979年にGroveらによって最初のBRであるbrassinolide
がアブラナの花粉から単離されて以来 (Grove et al., 1979)、これまでに70種類以上の類縁体が発見されている。1990年代には、同位元素標識体を用いた研究によって、BR生合成の主要経路が明らかにされた。さらに、BRの生合成酵素が欠損した変異体植物を用いた精力的な研究により、BR生合成経路の概要がほぼ解明された。一方、BR生合成と対をなして重要な意味を持つのがBRの不活性化である。BRの不活性化は植物体内で絶えず起こっており、内生のBR量を調節する機構として不可欠である。このようなBRの不活性化を触媒する酵素を阻害する化合物は、BRの生理学的意義の解明に役立つばかりではなく、新しい植物生長調節剤として極めて有望と考えられる。選択性の高いBR不活性化酵素阻害剤を開発するためには、不活性化経路や不活性化酵素遺伝子の解明が重要であるが、これらについての知見はほとんど得られていなかった。このような状況のもと、
2005年にactivation-tagging法によって矮性を示すシロイヌナズナ変異体 (chibi2) が発見された(Nakamura et al., 2005)。そして、その原因遺伝子が一原子酸素添加酵素であるcytochrome P450
familyに属するCYP72C1であること、さらに、chibi2変異体では内生BR量が野生株に比べて著しく減少していることが明らかになった。以上より、CYP72C1はBR不活性化酵素であると推定されたが、CYP72C1の生理学的機能は全く明らかになっていない。
	  そこで、本研究ではCYP72C1の基質を明らかにすることを目的とし、CYP72C1と各種BRとのドッキングシュミレーションを行った。CYP72C1タンパク質の結晶構造解析は現在のところ明らかとなっていないため、京都大学化学研究所スーパーコンピューターシステムが提供しているタン
パク質モデリングソフトウェアDiscovery Studioを用いてCYP72C1のホモロジーモデリングを試みた。
【方法および結果】	  モデリングテンプレートを探索するため、Discovery StudioおよびKEGG websiteにあるBlastを用
いてCYP72C1に高い相同性を示す遺伝子を探索した。その結果、すでに結晶構造が明らかになっている微生物由来の可溶性P450酵素遺伝子を見出した。次に、CYP72C1とテンプレート候補P450
遺伝子のアミノ酸配列について、KEGG websiteにあるClustalWを用いてアライメント作業を行った。アミノ酸配列を比較した結果、それぞれ20%以下の同一性しか示さなかなったが、各P450酵
素の基質認識部位 (SRS1-SRS6) を比較した結果、複数の領域において相同性があったため、見出した微生物由来P450酵素をテンプレートとした。さらに、Discovery Studioを用いてCYP72C1のホ

19

モロジーモデリングを行った結果、プリズム型をもつ標準的なP450酵素の三次元構造を有することが明らかとなった。そこで、P450酵素の活性部位に不可欠なポルフィリン環をテンプレート酵
素の立体情報に基づいてCYP72C1ホモロジーモデルに組み込み、CYP72C1ホモロジーモデリング構造とした。これまでに、chibi2変異体と野生株の内生BR量を比較した結果、chibi2変異体においてBR生合成経路上の6-deoxocastasterone、castasterone、brassinolideが著しく減少していることが報告されている (Nakamura et al., 2005)。そこで、6-deoxocastasterone、castasterone、brassinolideを基質候補としてCYP72C1ホモロジーモデリング構造とドッキングシュミレーションを行った。その結果、3つの基質候補化合物はいずれも物理的に大きいため、CYP72C1ホモロジーモデリング構造の基質ポケットと結合することができなかった。このことは、P450酵素の三次元構造は生物間で共通しているとはいえ、相同性の高い領域においても基質認識部位の具体的な構造までは類似していないこと示している。すなわち、in silico解析においてはアミノ酸配列の類似性のみではなく、
基質ポケット、具体的には「基質」の化学構造類似性を重要視する必要があることが明らかとなった。今後、BRと構造類似性を有するステロイド化合物を基質とし、すでに結晶構造解析がなされているP450酵素をテンプレートとして、CYP72C1のホモロジーモデリングを行っていく予定である。

【参考論文】
Grove, M. D., Spencer, G. F., Rohwedder, W. K., Mandava, N., Worley, J. F., Warthen Jr., J. D., Steffens,
G. L., Flippen-Anderson, J. L., Cook Jr., J. C., 1979. Brassinolide, a plant growth-promoting steroid
isolated from Brassica napus pollen. Nature 281, 216-217.
Nakamura, M., Satoh, T., Tanaka, S., Mochizuki, N., Yokota, T., Nagatani, A., 2005. Activation of thecytochrome P450 gene, CYP72C1, reduces the levels of active brassinosteroids in vivo. J. Exp. Bot. 56,
833-840.

20

平成 24 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピューターシステム 利用報告書
有機デバイスの基礎科学と高機能化
Basic Science and Functionalization of Organic Devices
京都大学化学研究所 分子材料化学研究領域 梶 弘典

はじめに
有機凝集系における電荷輸送特性を明らかにすることは、基礎科学の観点のみでなく、有機エレクトロルミ
ネッセンス(有機 EL)などへの応用的観点からも重要である。我々はこれまで、代表的な有機 EL 材料である
N,N'-diphenyl-N,N'-di(m-tolyl)benzidine (TPD)や 4,4'-N,N'-dicarbazolylbiphenyl (CBP)に対し、その電荷移動特性を理解するために、量子化学計算による検討を行ってきた[1,2]。TPD の正孔移動度は 10-3 cm2/Vs のオーダーであるのに対し、電子移動度はそれよりはるかに低い。一方、CBP の移動度は、正孔、電子とも、10-3
cm2/Vs のオーダーである。図 1 に示すように、TPD と CBP が非常に類似した構造であるにもかかわらず、このような異なる電荷輸送特性を示す原因を、この量子化学計算から明らかにできる。今回、図 1 および図 2 に示した有機 EL 材料に対して、同様の検討を行った。
計算
図 1 および図 2 に示した分子それぞれの中性、カチオン、アニオン状態に対し、DFT 計算により構造最適化を行った。α-HN-D2 はトルエン溶液から、β-HN-D2 は o-ジクロロベンゼン溶液から作製した結晶であり、異なる結晶構造を有する。初期構造には、各結晶から抜き出した一分子を用いた。得られた最適化構造に対して、正孔輸送および電子輸送に対する再配列エネルギーλ＋、λ− を DFT 法により計算した。以上の計算では、汎関数として B3LYP を、基底関数には 6-31G(d)を用いた。なお、文献[1, 2]では拡張 Hückel 法により再配列エネルギーを計算したため、得られた値は、やや異なっている。また、拡張 Hückel 法により、各結晶から抜き出
した近接二分子間における電荷移動積分を計算した。これら、再配列エネルギーおよび電荷移動積分の結果から、マーカス理論[3,4]に基づいて、正孔、電子に対する電荷移動速度定数 kCT+、 kCT－ を下記の式にしたがい計算した。

݇CT =4ߨ ଶ ଶ
1ߣ‫ܪ‬
exp ൬−
൰ℎ AB ඥ4ߨߣ݇B ܶ
4݇B ܶ

ここで、HAB は電荷移動積分、λ は再配列エネルギーである。本文中で、右肩に＋があるものが正孔輸送に対するもの、右肩に−があるものが電子輸送に対するものである(すなわち、HAB＋と λ＋は正孔輸送に対する電荷移動積分と再配列エネルギー、HAB−と λ− には電子輸送に対する電荷移動積分と再配列エネルギーである)。
π、h、kB、T はそれぞれ円周率、プランク定数、ボルツマン定数、および、絶対温度である。
以上の計算はすべて Gaussian 09 プログラムで行った。なお、ここでは、縮退の影響は考慮していない。

21

N

N

N

N

TPD

N

N

CBP

O

N

CDBP

N

NPD

O

N

O

N
O

O

N

N
O

HN-D1

O

O

HN-D2

図 1. TPD, CBP, CDBP, NPD, HN-D1, HN-D2 の分子構造。
表 1 図 1 の材料に対する再配列エネルギー、電荷移動積分、電荷移動速度定数。

図 1 に示した材料に対する計算結果を表 1 に示す。λ は値が小さいほど、また、HAB は値が大きいほど、kCTが大きくなる。すなわち、優れた電荷移動特性を示すことになる。HAB と kCT に関しては、最大値を示す二分子間に対する値のみを示してある。

再配列エネルギー λλ＋に関しては、TPD および NPD に対する値が大きく、CBP、HN-D1、HN-D2 がやや小さな値を持っており、
CDBP に対する値が最も小さい。λ− に対しては、TPD および CDBP に対する値が大きい。CBP、HN-D1、HN-D2 がやや小さい値を持ち、NPD に対する値が特に小さい。これらの結果は、それぞれの分子に対するカチオン分子－中性分子間の構造の違い、および、アニオン分子－中性分子間の構造の違いを反映している。

電荷移動積分 HAB
電荷移動積分は、フロンティア軌道の広がりおよびパッキング構造によって決定される。正孔輸送に対する
値 HAB＋max を見ると、TPD、CBP、CDBP、NPD と比べ、HN-D1、HN-D2 が一桁ほど大きな値を示している。
HAB− max に対しては、TPD に対する値は小さく、CBP、CDBP、NPD、HN-D1、α-HN-D2 はその数倍以上の値を22

示している。β-HN-D2 は最大の値を示し、TPD の約 20 倍である。α-HN-D2、β-HN-D2 は、いずれも大きな
HAB＋max、HAB− max 値を示すが、α-HN-D2 は HAB＋max が大きい一方で、β-HN-D2 は HAB− max 値が大きい。このように、材料が同じであるにもかかわらず電荷移動積分の値が異なっている原因は、各結晶におけるパッキ
ング構造の違いにある。

電荷輸送速度定数 kCT
以上の再配列エネルギーおよび電荷移動積分から、上記の式にしたがい電荷移動速度定数を計算した。
その結果も表 1 にあわせて示してある。kCT＋max、kCT−max それぞれを見ると、kCT＋max に関しては、TPD、CBP、
CDBP、NPD はほぼ同等の値を示しており、同程度の正孔輸送性を有すると示唆される。これらと比較し、HN-D1、HN-D2 は一桁から二桁高い値を示し、これらの材料の優れた正孔輸送性が期待される。kCT−max に関しては、TPD が 8.0 x 107 という小さな値を示すのに対し、CBP、CDBP、HN-D1、α-HN-D2 は二桁ほど高い値を示している。β-HN-D2 は 1011 オーダー、NPD は 1012 オーダーと、さらに高い値を示しており、これらの材料が正孔のみならず電子も輸送する、バイポーラー性を有していることが示唆される。
それぞれの材料が正孔輸送性に優れるか電子輸送性に優れるかは、kCT＋max/kCT−max の値から、より明確にわかる。kCT ＋ max/kCT−max >> 1 の材料は正孔輸送性、kCT ＋ max/kCT−max << 1 の材料は電子輸送性、kCT ＋−
max/kCT max≅ 1 の材料はバイポーラー性を有するといえる。TPD が明らかに正孔輸送性であるのに対し、CBP、

CDBP はバイポーラー性に近く、NPD に至っては電子輸送性であることを示唆する値が示されている。この電子輸送性は、ナフチル基に由来する。その結果を鑑み、現在、図 3 に示す各種 TNB に対する計算も進めている。
HN-D1 は正孔輸送性であるが、HN-D2 に対する結果を見ると、正孔輸送性であったり(α-HN-D2)、バイポ
ーラー性であったり(β-HN-D2)と、その電荷輸送特性が変わっている。このことは、分子間パッキング構造の重要性を示すものである。

O

N
Al

N

O

O

O

N

N
Al

N

mer-Alq3

OO
N

fac-Alq3

図 2. mer-Alq3 および fac-Alq3 の分子構造。

表 2 図 2 の材料に対する再配列エネルギー、電荷移動積分、電荷移動速度定数。

23

N

N

N

α-TNB

N

β-TNB

N

N

α, β-TNBβ

図 3. α-TNB, β-TNB, α,β-TNB の分子構造。

電子輸送性材料 Alq3
表 2 には、図 2 に示す mer-Alq3 および fac-Alq3 に対する結果を示す。mer-Alq3 は、meridional 体からなる
α 型 Alq3 結晶に対する計算結果である。また、fac-Alq3 は、facial 体からなる δ 型 Alq3 結晶に対する計算結果である。再配列エネルギー λ＋、λ− に関しては、facial 体である Alq3 に対する値が、meridional 体と比べ相対的に小さい。また、HAB＋max、HAB− max では、フロンティア軌道と分子間パッキングを反映して、facial 体の方が大きな値を示している。すなわち、fac-Alq3 が、正孔および電子両方の輸送特性に優れていることが、この計算から示唆される。実際、kCT＋max、kCT−max を見ると、いずれに対しても δ-Alq3 に対する値が大きい。さらに、kCT−
max/kCT max の値からもわかるように、fac-Alq3 はバイポーラー材料として高い性能を示すと期待される。しかし、＋Alq3 の facial 体は溶液および気相状態では不安定であり、meridional 体へと変化してしまうため、現状ではその特性を発現させることが困難である。我々は現在、上記の計算結果に基づき、優れたバイポーラー特性が期待できる、安定な facial 体を有する Alq3 の合成に取り組んでいる。
現在、Materials Studio のモジュールである Amorphous Cell、MS Forcite、CASTEP を活用し、本手法の非晶系への展開と有機デバイスにおける構造－物性相関の解明に取り組んでいる。その研究により、有機 EL
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。

謝辞
HN-D1、HN-D2 の合成および HN-D1、HN-D2、CBP、CDBP、NPD、TNB の結晶構造解析は、京都大学化学研究所の西村秀隆氏、若宮淳志准教授、村田靖次郎教授により行われました。ここに感謝の意を表します。
本研究は、総合科学技術会議により制度設計された最先端研究開発支援プログラムにより、日本学術振興会を通して助成されたものです。

文献[1] T. Yamada, T. Sato, K. Tanaka, H. Kaji, Org. Electron. 11 (2010) 255.
[2] T. Yamada, F. Suzuki, A Goto, T. Sato, K. Tanaka, H. Kaji, Org. Electron. 12 (2011) 169.
[3] R. A. Marcus, J. Chem. Phys. 24 (1956) 966.
[4] R. A. Marcus, N. Sutin, Biochim. Biophys. Acta 811 (1985) 265.

24

平成 24 年度	
  京都大学化学研究所	
  スーパーコンピュータシステム利用報告書

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	 F1 モータータンパク質は、ATP（アデノシン 3 リン酸）の合成と加水分解を司る重要な生体物質である。近年、その構造解析が精力的に行われているが、機能の理解と制御のためには、タンパク質そのものだけではなく、周りにある水も含めた（自由）エネルギー解析が不可欠である。本研究の目
的は、F1 タンパク質と溶媒水を、全原子レベルで取り扱い、ATP 反応・タンパク質構造変化・水和効
果の 3 者の協同性を、自由エネルギー値に基づいて明らかにすることである。F1 モータータンパク質
は、その最小単位であるβサブユニットでさえ数百残基からなる巨大系である。これまでに、大規模高並列分子動力学シミュレーションによって、構造ゆらぎの相関解析などが行われてきたが、水をも含めた自由エネルギー論の定量的展開は困難な状況にある。本研究では、水和効果の定量的解析を行う
ために、分子動力学シミュレーションを独自に開発した溶液理論（エネルギー表示の理論）と組み合
わせ、F1 タンパク質における ATP 加水分解反応と構造変化のカップリングに及ぼす水和の効果を、自由エネルギーのレベルで解析する。様々なエネルギー因子の補償関係を調べ、単独では起こり得ない
各因子の変化が、協同的な変化によって可能になることを示す。解析のポイントは、自由エネルギー
計算値の要素分割である。ATP 反応・タンパク質構造変化・水和効果の 3 つの寄与の要素分解を行い、どの寄与が駆動因子／阻害因子になっているかを明らかにする。
2. MD 計算と自由エネルギー解析
F1 モータータンパク質は、いくつかのサブユニットから形成される。まず、ATP（アデノシン３リン酸）加水分解の触媒活性を担うβサブユニットのみの自由エネルギーの解析を行う。βサブユニッ
トは、ATP や ADP（アデノシン 2 リン酸）の結合していない構造、加水分解前の ATP 結合構造、加水分解後の ADP 結合構造の 3 種がある。分子動力学シミュレーションでは、3 つの状態のそれぞれについて、水中での代表的ゆらぎ構造をサンプルし、構造ゆらぎの幅を確定する。その後、各構造に対す
る水和自由エネルギーの計算を、溶液理論を用いて行う。
エネルギー表示法では、水和自由エネルギー（Δµ）は溶質と溶媒のペア相互作用エネルギーの分布関数（ρ(ε)）から、密度汎関数理論に基づいて計算される。エネルギーが引数なので、タンパク質の複雑な構造や分子間相互作用を MD で採用するレベルから粗視化せずに扱える。力場として charmm22、
水のモデルとして TIP3P、MD は NAMD2 を用いて、周期境界下の MD からρ(ε)を求めた。βサブユニ
ットの単離構造を対象とし、アンサンブルは NVT、水の分子数は、密度が常温常圧での 1.0 g/cm3 となり、系のエネルギー論に artifact の入らないように、179820 分子とした。Δµは溶液系及び参照系のρ(ε)
から計算される。参照系のρ(ε)はタンパク質をテスト粒子として純水中へ挿入して得た。溶液・参照系のρ(ε)の違いを考慮すると、Δµを引力・斥力・排除体積の寄与へと分割できる。

25

3. 結果と考察	
 平衡ゆらぎ中の MD で得られた F1 構造から 30 ns の構造を用い、上に述べた 3 つの単離状態で自由エネルギー（G）を求めた。G は構造エネルギー（分子内エネルギー、Eintra）とΔµの和として求めた。
構造エントロピーは、別途議論することとする。図 1 に ATP 結合構造におけるΔµの収束性を示す。1 ns
程度の短時間の MD で、物理的議論が可能な精度が得られることが分る。数百残基からなる巨大分子の全原子計算であることに注意されたい。3 つの単離構造の G を比較すると、主として引力相互作用の補償関係が成り立っていた。その結果、構造安定性の順序は、斥力相互作用の主要因子である排除
体積効果の順序と一致した。マクロな物体については、排除体積効果が支配的になるが、この程度の大きさのタンパク質系でも同様の結果が得られたことになる。さらに、ATP が結合した構造と外れた構造で G を求め、差から ATP 結合に関する G を求めた。その結果、結合構造が安定で、かつ ATP 結合構造の中の ATP は。ADP 結合構造中よりも安定であった。構造の安定化は Eintra に起因し、安定性の差にはΔµが主に影響していた。

図 1. 水和自由エネルギー（Δµ）のシミュレーション時間依存性
参考論文
1)

N. Matubayasi and H. Takahashi, “Free-energy analysis of the electron-density fluctuation in thequantum-mechanical/molecular-mechanical simulation combined with the theory of energy representation”,
J. Chem. Phys. 136, 044505 (10 pages) (2012).

2)

Y. Yasaka, M. L. Klein, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “Rotational dynamics of benzene and water inan ionic liquid explored via molecular dynamics simulations and NMR T1 measurements”, J. Chem. Phys.,136, 074508 (12 pages) (2012).

3)

P.-L. Chau, K. M. Tu, K. K. Liang, I. T. Todorov, S. J. Roser, R. Barker, and N. Matubayasi, “The effectof pressure on halothane binding to hydrated DMPC bilayers”, Mol. Phys., 110, 1461–1467 (2012).

4)

M. Takeuchi, N. Matubayasi, Y. Kameda, B. Minofar, S. Ishiguro, and Y. Umebayashi, “Free-Energy and
Structural Analysis of Ion Solvation and Contact Ion-Pair Formation of Li+ with BF4− and PF6− in Water
and Carbonate Solvents”, J. Phys. Chem. B 116, 6476−6487 (2012).

5)

H. Takahashi, A. Omi, A. Morita, and N. Matubayasi, “Simple and exact approach to the electronic
polarization

effectonthesolvation

26

free

energy:Formulationforquantum-mechanical/molecular-mechanical system and its applications to aqueous solutions”, J. Chem.
Phys., 136, 214503 (12 pages) (2012).
6)

K. M. Tu, N. Matubayasi, K. K. Liang, I. T. Todorov, S. L. Chan, and P.-L. Chau, “A possible molecularmechanism for the pressure reversal of general anaesthetics: aggregation of halothane in POPC bilayers at
high pressure”, Chem. Phys. Lett., 543, 148–154 (2012).

7)

M. Shintani, Y. Matsuo, S. Sakuraba, and N. Matubayasi, “Interaction of naphthalene derivatives withlipid in membrane studied by 1H-nuclear Overhauser effect and molecular dynamics simulation”, Phys.
Chem. Chem. Phys., 14, 14049–14060 (2012).

8)

T. Yoshidome, Y. Ito, N. Matubayasi, M. Ikeguchi, and M. Kinoshita, “Structural characteristics of yeast
F1-ATPase before and after 16-degree rotation of the γ subunit: Theoretical analysis focused on thewater-entropy effect”, J. Chem. Phys., 137, 035102 (8 pages) (2012).

9)

H. Kimura, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “Noncatalytic Hydrothermal Elimination of the Terminal
D-Glucose Unit from Malto- and Cello-Oligosaccharides through Transformation to D-Fructose”, J. Phys.
Chem. A 116, 10039–10049 (2012).

10)

H. Kimura, Y. Yasaka, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “Nuclear magnetic resonance study on rotational
dynamics of water and benzene in a series of ionic liquids: Anion and cation effects”, J. Chem. Phys., 137,
194503 (10 pages) (2012).

11)

K. Yoshida, N. Matubayasi, Y. Uosaki, and M. Nakahara, “Density effect on infrared spectrum forsupercritical water in the low- and medium-density region studied by molecular dynamics simulation, “J.
Chem. Phys., 137, 194506 (10 pages) (2012).

12)

K. Takemura, H. Guo, S. Sakuraba, N. Matubayasi, and A. Kitao, “Evaluation of protein-protein docking
model structures using all-atom molecular dynamics simulations combined with the solution theory in theenergy representation, “J. Chem. Phys., 137, 215105 (10 pages) (2012).

13)

Y. Kubota, A. Yoshimori, N. Matubayasi, M. Suzuki, and R. Akiyama, “Molecular dynamics study of fastdielectric relaxation of water around a molecular-sized ion”, J. Chem. Phys., 137, 224502 (4 pages) (2012).

14)

T. Kawakami, I. Shigemoto, and N. Matubayasi, “Free-energy analysis of water affinity in polymer studied
by atomistic molecular simulation combined with the theory of solutions in the energy representation”, J.
Chem. Phys., 137, 234903 (9 pages) (2012).

15)

Y. Kameda, H. Deguchi, Y. Kubota, H. Furukawa, Y. Yagi, Y. Imai, M. Tatsumi, N. Yamazaki, N. Watari,
T. Hirata, N. Matubayasi”, High-Energy X-ray Diffraction Study on the Intramolecular Structure of
2-Aminoethanol in the Liquid State”, Bull. Chem. Soc. Japan 86, 99–103 (2013).

16)

K. Takemura, R. R. Burri, T. Ishikawa, T. Ishikura, S. Sakuraba, N. Matubayasi, K. Kuwata, and A. Kitao,“Free-energy analysis of lysozyme-triNAG binding modes with all-atom molecular dynamics simulation
combined with the solution theory in the energy representation”, Chem. Phys. Lett., in press (2013).

17)

T. Ishikawa, R. R. Burri, Y. Kamatari, S. Sakuraba, N. Matubayasi, A. Kitao, and K. Kuwata, “Theoretical
Study of the Two Binding Modes Between Lysozyme and Tri-NAG by the Fragment Molecular Orbital
Method”, Phys. Chem. Chem. Phys., in press (2013).

18)

Y. Karino and N. Matubayasi, “Interaction-component analysis of urea effect on amino-acid analogs”,
Phys. Chem. Chem. Phys., in press (2013).

27

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
溶液および界面の振動分光学

Vibrational Spectroscopic Study of Solution and Surface Chemistry―水の水素結合状態と水素結合エネルギーの相関―京都大学化学研究所 分子環境解析化学領域

下赤卓史

背景と目的
我々は，水やアルコールの OH 伸縮振動（νOH）バンドの解析に協同性を考慮するための概念として，二分子周りの水素結合パターンを導入した[1], [2]．これは，D（水素供与体）A（水素受容体）まわりの水素結合パターンを，dDaDDAdAaA（d および a はそれぞれ DA に対する水素供与，受容数）と表記して分類するものである．また，それぞれのパターンにおける DA 間の結合強度の指標として，強度因子 MOH = − dD + aD + dA − aA を提案した．この方法によれば，水の水素結合パターンは Free(DA 間に結合無し)，以降結合強度が弱い順に MOH = −2，−1，0，1，2，3，4 の 8 種類に分けられる．水素結合パターンの dDaDDAdAaA による表記の例を Fig. 1 に示す．
以前の研究で，量子化学計算で得たνOH バンド位置と MOH に相関があることがわかった．これは，

MOH が水素結合強度の直接的な指標であることを意味し，水素結合エネルギーと相関があると期待される．本研究では，様々な MOH をもつ水クラスタ群の量子化学計算を行い，それぞれの水素結合エネ
ルギーの値から，各 MOH の水素結合エネルギーを classical least squares（CLS）回帰法で求めた．
計算法
量子化学計算は，Gaussian 03プログラムを用い，密度汎関数法（B3LYP/6-311++G**）で構造最適化および基準振動解析を行った．気体中に存在が示唆されているクラスタ群と，液体中に多く現れる
水分子の配置[3]を参考にしたクラスタ群について計算した．各クラスタ（n量体）と単量体の全エネルギーE(n-mer)，E(monomer)を得たのち，それぞれのクラスタが水素結合形成により安定化したエネ
ルギーEHbを(1)式を用いて計算した．

(1)

EHb = n E (monomer) − E (n-mer)

EHbはクラスタ中の各水素結合エネルギーの総和であると仮定すると，MOHに分類される水素結合の結合エネルギー（ E ( M OH ) ）を定義することで，(2)式が成り立つ．
4

EHb =

∑ m(M ) E (M )
OH

OH

(2)
dD

M OH =−2H

H

ここで，m(MOH)は，クラスタ中のMOHに分類される

O H

O H

水素結合の数である．(2)式はすべてのクラスタにつ

11DA21 ①

EHb = mEM + R(3)

この式は，(4)式のようにCLS回帰計算を行うこと
で，未知のベクトルE
EMを求めることができる．

28

H

O H

O H

aD

いて成り立つ式であり，以下のような行列とベクトルの式に拡張できる．

aD

dA
H

aA
12DA21 ②

dA

H

H

O H

O H

02DA21 ③

H

H

H

H

H

H

O H

O H

O H

O H

O H

O H

12DA11 ①

12DA10 ②

12DA20 ③

Fig. 1 Examples of the hydrogen-bonding patterns
represented by dDaDDAdAaA. The number in circle
corresponds to the MOH value.

(TEM = m m

) mE
T

Hb

(4)

結果と
結果と考察
Fig. 2は，CLS回帰計算で得られた E ( M OH ) をMOHに対してプロットした結果である． MOHの増加に伴い結合エネルギーが増加することが確かめられ，その増加は MOH

E (MOH) / kJ mol−1

35
−1

30

water
methanol

25
20
15
10

に対して線形的であることが分かった．
氷（氷I）中の水素結合エネルギーは28.0 [kJ mol-1]であることが知られており[4]，本研究で得られた E (2) に近い．

−1 0

1 2
MOH

3

4

氷は，水分子がいずれも4配位した水素結合ネットワークを形成している．つまり，氷中のすべての水素結合はDAの周りがすべて配位された MOH = 2に分類されるため，

Fig. 2. Hydrogen-bonding energy of the pattern with
MOH for water and methanol clusters, E ( M OH ) ,plotted against the MOH index.

（Fig. 1参照）氷中の水素結合エネルギーが E (2) と近いことは妥当である．
Fig. 2には，メタノールについて行った計算結果を併せて示している．両者を比較すると，ほとんどのMOHでメタノールの E ( M OH ) が高いことが分かったが，MOHの増加に伴う E ( M OH ) の増加は，水のほうが大きいことがわかった．ゆえに，水素結合の協同性は水のほうが高いことが明らかとなった．
文献[1] K. Ohno, M. Okimura, N. Akai, Y. Katsumoto, Phys. Chem. Chem. Phys., 2005, 7, 3005.
[2] K. Ohno, T. Shimoaka, N. Akai, Y. Katsumoto, J. Phys. Chem. A, 2008, 112,
112 7342.
[3] M. Matsumoto, A. Baba, I. Ohmine, J. Chem. Phys., 2007, 127,
127 134504.
[4] D. Eisenberg and W. Kauzmann, The Structure and Properties of Water, Clarendon Press,
Oxford, 1969.
参考論文
T. Shimoaka, T. Hasegawa, K. Ohno, and Y. Katsumoto, J. Mol. Struct. 2012, 1029,
1029 209.

29平成 24 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム 利用報告書

第一原理計算によるスペクトルの解析
Analysis of spectra using first-principles calculation
化学研究所 複合ナノ解析化学

根本 隆

背景と目的
近年、微小領域の局所解析手法として電子顕微鏡法と組み合わせた電子エネルギー損失分光法（ＥＥ
ＬＳ）や走査トンネル顕微鏡と組み合わせた走査トンネル分光法により原子スケールでの分光測定が可能となってきた。しかしながら、これらの分光法で得られるスペクトルは分析位置を含む周辺の原
子分子の影響を受けた複雑なものとなっており、詳細の解析にあたっては、構造モデルを元にした第一原理計算などとの比較検討が必須となっている。従来は WIEN2k ソフトウェアを用い、パーソナル
コンピュータを用いた第一原理計算を行ってきているが、励起状態の計算においては、モデルの対称性が大きく低下し、更に周期境界の近接の影響を避けるため、スーパーセルの計算を行う必要がある。
したがって、計算量が膨大になることから、スーパーコンピュータラボラトリを積極的に利用して計算を行うための準備を行うことにした。本年度は、実用計算は行っておらず、計算条件の見積り計算のみの利用である。
検討内容・結果
本年度は、ペロブスカイト系の金属酸化物について Materials Studio の CASTEP モジュールによるバンド構造の計算を行い、WIEN2k によるバンド計算との比較を行い、EELS スペクトルのシミュレー
ションにおける計算条件等の検討を行った。スーパーコンピュータシステムでは、主として CASTEP 利用した計算を行い、計算手法の違いによる計算条件の調整などを行った。
CASTEP による計算は、GUI を用いて構造モデルが容易に構築できること、また、WIEN2k を使用する場合と比較すると、同程度の精度の計算結果に対して比較的計算時間を低く抑えることができるという利点があった。しかし、細かな設定がうまくいっておらず、励起状態の計算では、十分な計算精度が得られていない。
一方で、 WIEN2k の計算自体はスーパーコンピュータで走らせることができるが、設定ファイルの生
成やジョブ管理を行うための WIEN2k 標準の web interface をスーパーコンピュータ上で設定することが困難であることから実用的な運用が困難であり、現時点では試用にとどまっている。
現状の計算手順をそのまま CASTEP に移行することはできておらず、当面は WIEN2k による計算の一部をバッチ処理にて実行するため、現在、下記の作業を行っている途中である。
1. 計算の各過程における最小限の設定ファイルの抽出。データ転送の最適化
2. ローカルな計算機上の Web Interface から計算時間のかかるジョブのみをスーパーコンピュータへ転送するスクリプトの作成。
3. 計算の収束までの繰り返し動作を Web Interface を介さずに実行するためのスクリプトの修正
発表論文・参考論文 ：なし

30平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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
化学研究所 構造分子生物科学研究領域 山内 貴恵【背景と目的】 D-アミノ酸は生体内で重要な機能を担っており、アミノ酸ラセマーゼにより生合成される。アミノ酸ラセマーゼはピリドキサールリン酸（PLP）依存型と非依存型に分類されるが、PLP 非依存型ラセマーゼの反応機構に関しては未だ明らかになっていないことが多い。本研究では、PLP 非依存型ラセマーゼである
微生物由来アスパラギン酸ラセマーゼの反応機構と温度環境に対する適応戦略の解明を目的として、90℃以上の極限環境下で生育する超高熱性古細菌 Thermococcus litoralis DSM-5473 由来の耐熱性アスパラギン酸ラセマーゼ（TlAspR）と、低温環境下で生育する乳酸菌 Lactobacillus sakei NBRC-15893 由来の低温～
常温性アスパラギン酸ラセマーゼ（LsAspR）について、X 線結晶構造解析を行った。これらは 34％の配列類似性をもっており、構造を比較することで微生物由来アスパラギン酸ラセマーゼの耐熱機構を明らかにすることができると考えられる。
【検討内容】 蒸気拡散法により TlAspR と LsAspR の結晶を作成し、高エネルギー加速器研究機構･放射光科学研究施設において X 線回折実験を行った。初期モデルとして Pyrococcus horikoshii OT3 由来アスパラギン
酸ラセマーゼの PDB 登録座標を使用し、分子置換法による位相決定を行い、それぞれ分解能 1.6Å（TlAspR）、
2.6Å（LsAspR）で結晶構造を決定した。
【結果】 TlAspR と LsAspR は互いに良く似た四次構造をとっており、N 末端側へリックスどうしを接近させて二量体を形成している。
（図１、２） 二量体形成面でのαへリックス間において、TlAspR
では疎水性残基側鎖間での疎水性相互作用が見られるが、
LsAspR ではこのような相互作用はなく、サブユニット間の相互作用様式に違いがあった。また、TlAspR では LsAspR に比較してサブユニット内のイオン対の数が多く、分子表面での相互作用がよ

図1

LsAspR の二量体分子構造

り 強 固 で あ る と 考 え ら れ る 。 さ ら に 、 TlAspR の 分 子 体 積 は
LsAspR よりも小さく、よりコンパクトな構造をとっており、これらの構造的要因が TlAspR の熱安定性の獲得に関与していることが示唆された。今後、Discovery studio を用いた変異体安定性予測や分子動力学シミュレーションにより、これら構造的要因の熱安定性への具体的な寄与を明らかにする予定である。
また、推定活性部位付近には微生物由来アスパラギン酸ラセ

図２

TlAspR の二量体分子構造

マーゼ間で保存されている二つのシステイン残基と塩基性アミノ酸残基が存在しており、これらは基質の認識や反応の触媒に関与していることが示唆された。この点についても、Discovery studio を用いた基質化合物とのドッキングシュミレーションにより、活性部位への基質の結合様式や反応機構を推定する予定である。

31

平成２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
X 線管からのスペクトル解析
X-ray spectrum analysis from X-ray tube
化学研究所 先端ビームナノ化学センター 構造分子生物科学 正岡聖

背景と目的
CT の画質を悪くする原因として、X 線が被写体に照射されると、被写体を透過する際に低エネルギーの X
線はより多く吸収されるため、X 線の実効エネルギーが高くなるビームハードニングという現象がある。ビーム
ハードニングが起こると、X 線の線質が変化するため物質の質量減弱係数に線形性が失われ、アーチファクトの原因となる。このビームハードニング現象を抑えるため、まず、X 線管から放出される X 線のエネルギー分布を計算し、これが被写体を透過した場合の実効エネルギーの変化を調べる。そして、この変化が最小になるような条件を探り、最適化を行う。
検討内容
X 線管内部で加速された電子がターゲットに衝突する際に制動放射（特性 X 線含む）により X 線が発生する。
ビームハードニングを抑えるためには、究極的には X 線を単色化できればよいのであるが、それは非常に難しく、仮にできたとしても撮影に非常に時間がかかってしまうため、非合理的である。そこで、付加フィルターを使用することで、スペクトルを少しでも単色に近づけるということが一般に行われている。
まず、ターゲットで発生した X 線が、X 線管の容器を透過して放出された後の X 線のエネルギー、照射方向
をモンテカルロ法で１粒子ずつ計算してスペクトルを算出する。これらの X 線は、放出される角度によりターゲットにおける自己吸収の影響で陽極側の線量が異なる（ヒール効果）ため、通常はこれを補正している。そこ
で、X 線管の焦点からは、上記スペクトルの X 線が一様に放出されているとみなす。そして、この X 線を、フィルターに透過させた後のスペクトルを算出する。この場合、フィルターは薄いので、X 線の減弱係数を使用した計算で十分である。これにより、被写体に入射する前の X 線スペクトルを調節することができる。この X 線を被写体に照射した後の X 線のスペクトルを、被写体の厚さを変えた場合について計算し、その変化を調べる
ことにより、そのビームハードニングの様子が分かる（下図参照）。これを各種フィルターで行うことで、最適なフィルター条件が分かる。

X-ray generator
Additional filter

detector

X-ray

32

結果
各種 X 線管についてモンテカルロ法で計算することにより、X 線スペクトルを算出し、それぞれについて上
図のようにフィルター透過後の X 線束を被写体に照射させたジオメトリーで被写体透過後の X 線スペクト
ルを計算した。全体として原子番号の大きい物質をフィルターとして使用した場合にビームハードニングが抑えられる傾向があるが、目的に応じて最適なスペクトルが得られるようフィルターを選択するための検討を、実データと照らし合わせて行っているところである。

33

平成２４年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム 利用報告書

高効率クロスカップリング反応を可能とする新規鉄触媒の設計と合成
Design and Synthesis of Iron Catalyst toward Efficient Cross-coupling Reaction
化学研究所

典型元素機能化学

中村

正治

背景と目的

クロスカップリング反応は，医農薬中間体，液晶，有機半導体などの機能性有機分子の開発・生産プロセスにおいて必要不可欠な合成反応である．触媒としては，効率と選択性に優れたパラジウムが用いられるが，コストが高いこと，厳しい残存量規制や排出量規制があることなどの問題を抱える．そのような背景から，近年，資源性に優れた第四周期遷移金属の中でも毒性の低い
鉄触媒に注目が集まっている．しかしながら，鉄は多様な価数および配位数を取り得ること，有機鉄中間体が比較的不安定であることから，その反応機構の多くは未だ明らかではない.そこで本
研究では，錯体化学的手法と計算化学的手法を用いて，これまでに開発した鉄触媒を用いたクロスカップリング反応の反応機構を明らかにし，その知見を基盤に新規鉄錯体を設計・合成し，経済性と環境調和性に優れた次世代型工業プロセスの基盤となる高効率変換反応の開発を目指す．
これまでの研究により，鉄触媒クロスカップリングにおいて高スピン状態(S = 2)，四面体構造をとるジメシチル鉄(II)TMEDA 錯体が，反応活性種としてとなり得ることを錯体化学的に明らかにした（式１） (1)．ブロモメチルシクロプロパンからシクロプロパン環の開環を伴ったカップリ
ング生成物が得られることから，アルキルラジカル中間体を経由も示唆されている（式２）．この際，反応は５０％以上進行しており モノメシチルモノブロモ鉄(II)TMEDA 錯体も反応活性がある
ものと考えられる。

34

検討内容と結果

以上の知見に基づき，今回，計算モデルとしてジフェニル鉄(II)TMEDA 錯体 A と臭化エチルを選び，密度汎関数法計算を用いた反応機構解析を行った．結果，錯体 A の高スピン状態(S = 2)
および中間スピン状態(S = 1)を活性種としたラジカル中間体を経由する反応経路を見出した．出
発錯体 A が臭化エチルの臭素原子を引き抜き炭素―臭素結合を均等開裂することでジフェニル臭化鉄(III)中間体 B とエチルラジカルが生じる step-1 と，中間体 B のフェニル基とエチルラジカ
ルとの間に炭素―炭素結合が生成し，フェニル臭化鉄中間体 C とクロスカップリング生成物（Et―Ph）が生じる step-2 という二つの素反応過程からなる経路である．step-1 の遷移状態 TSAB は
中間スピン状態(S = 1)が高スピン状態(S = 2)よりも安定であることから，出発錯体 A の安定な高スピン状態(S = 2)から中間スピン状態(S = 1)へのスピンクロスオーバーを伴いながら進行していると考えられる。一方，step-2 の遷移状態 TSBC は，+15.3 kcal/mol であるが，ジフェニル臭化鉄(III)中間体 B よりビフェニルの還元的脱離が進行する TSBD がより安定なため，優先して進行することが示唆される。上述の量論実験では，ジメシチル鉄(II)TMEDA 錯体を用いているために
TSBD は TSBC によりエネルギ―が高くなり，ビメシチルの還元的脱離は進行しなかったものと考えられるが，錯体 A を出発とした本反応機構では，鉄触媒条件下においてフェニル金属反応剤と臭化アルキルとのクロスカップリング反応が良好に反応するという実験結果を説明できない。

Figure 1. ジフェニル鉄(II)TMEDA 錯体 A を活性種とした反応径路

35そこで，もう一つの反応径路として，フェニル臭化鉄(II)TMEDA 錯体 A'を出発錯体とした反応経路を求めたところ，同様の反応径路を見出すことができた。
この場合は，
step-1 の遷移状態 TSA'B'
は高スピン状態(S = 2)が中間スピン状態(S = 1)より安定であり，スピンクロスオーバーを伴わずに進行していることが示唆される。また，上記の反応経路で問題であった，ビアリールの還元的脱離は進行し得ないこと，また，step-1 と step-2 の活性化エネルギ―がいずれも 20kcal/mol程度であることから，本反応径路は室温でクロスカップリング生成物（Et―Ph）が選択的に得られるという実験結果に一致する．以上の知見は新規鉄触媒の設計において重要な指針となると考えられる。一連の計算は研究室所有の計算機で行ったが，出発モデルの構造を構築するためにス
パコンラボの CSD を用いて様々な有機鉄錯体の結晶構造を検索した．

Figure 2. フェニル臭化鉄(II)TMEDA 錯体 A'を活性種とした反応径路
発表論文
投稿準備中
参考論文
(1) D. Noda, Y. Sunada, T. Hatakeyama, M. Nakamura, H. Nagashima, J. Am. Chem. Soc., 131, 6078 (2009).

36

平成 24 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム 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 鉄錯体は環境調和型錯体触媒開発の鍵として大きな注目を集めている。一方で、鉄錯体は不安定で取扱いが困難であるために、これを触媒として利用する応用研究は未だ発展途上といえる。これは、高スピンや低スピンなど、多様な電子状態を取る鉄錯体の酸化還元挙動が複雑であり、それに対応して変化に富む鉄錯体の反応性制御が困難であることに大きく起因する。
したがって、鉄錯体の酸化還元挙動の詳細理解は、鉄錯体触媒の開発には極めて重要な課題といえる。
我々はこれまでに、PNP ピンサー型ホスファアルケン系配位子であるビス(ホスファエテニル)
ピリジン配位子 BPEP を有する種々の鉄錯体を合成し、その酸化還元挙動を明らかにしてきた。
BPEP は分子全体に広がった、エネルギー準位の低い空のπ*軌道を有することから、電子豊富な
低原子価鉄中心を効果的に安定化する。このような BPEP の特徴を利用することで、鉄(II)および鉄(I)間の一電子酸化還元過程が極めて速やかに進行することを明らかにしている。本研究では、BPEP を有する鉄(I)錯体がπ受容性配位子と反応することにより、一電子還元を受け、鉄(0)錯体
へと変換されることを見出した。

２．検討内容および結果と考察
鉄(I)ブロモ錯体 1 と π 受容性配位子との反応
鉄(I)モノブロモ錯体は、一倍モル量の TMSCN と室温でゆっ く り と 反 応 し 、 鉄 (0) 錯 体[Fe(TMSNC)2(BPEP)] (2a) お
よ び 鉄 (II) 錯 体 [FeBr2(BPEP)](3) が混合物として得られた。
これは、TMSCN 存在下、分子間一電子移動を伴う錯体 1 の不均化が進行したことによるものと考えられる。
錯体 1 と一倍モル量の tBuNC との反応では、鉄(I)モノブロモ錯体[FeBr(tBuNC)(BPEP)] (4b)が単離収率 79%で得られた。錯体 4b は、加熱条件下で速やかに鉄(0)錯体[Fe(tBuNC)2(BPEP)] (2b) へと変換された。TMSCN との反応と異なり、本反応では、鉄(II)錯体 3 の生成は観察されなかった。
鉄(I)錯体が、電子供与性配位子の存在下における、一電子移動を伴う不均化反応は、いくつかの報告例があるものの、いずれもホスフィンなどの電子供与性配位子が反応を促進することが知37

られている。一方で、錯体 1
は π 受容性配位子存在下で、速やかに鉄(0)錯体 2 および鉄(II)錯体 3 へと不均化した。これは、生成物である鉄(0)錯体
2 が、π 受容性配位子である
BPEP により大きく安定化を受けることによるものと考えた。
鉄(I)メシチル錯体 5 と π 受容性配位子との反応
錯体 1 と同様、鉄(I)メシチル錯
体 5 も種々の π 受容性配位子と反応し、鉄(0)錯体へと変換された。
BPEP 配位子を有するメシチル
鉄(I)錯体 [FeMes(BPEP)] (5) は、
種々の π 酸性配位子 L と室温で反応し、鉄(0)錯体[Fe(L)2(BPEP’)] (L= Me3SiCN (6a), tBuNC (6b), CO(6c))に変換された(Scheme 3)。錯体
6a-c は、反磁性錯体であり、NMR
により同定することが可能であった。また、錯体 6aおよび 6b に関しては、X 線構造解析により結晶構造を確認した。以上から、錯体 6a–c は、一方のリン原
子上に Mes*基を、他方に Mes 基を有し、非対称構造を持つことがわかった。
理論計算から、錯体 5 は鉄と BPEP からなる分子全体に広がった π 共役系を持つことが明らかにされている。本反応では、この π 共役系を介してリン上のMes*基と鉄上の Mes 基が交換し、さらに生成した
Fe–Mes*結合がホモリシスを起こして、錯体 6 が形成されたものと考えられる。 本反応メカニズムは、ピリジンの芳香族化/脱芳香族化をともなって進行

Figure 3. ORTEP drawing of 4a with 50%
probability ellipsoids. Selected bond distances(Å) and angles (deg): Fe-P1, 2.1432(14);Fe-N3, 1.985(5); Fe-C1, 1.794(7); Fe-C2,
1.822(7); C1-N1, 1.176(8); C2-N2, 1.164(8);P1-C3, 1.710(4); P1-Fe-P1’, 146.03(9);C1-N1-Si1, 173.9(6); C2-N2-Si2, 173.3(6);すると考えられ、このような反応は金属と配位子からなる π 共役系を形成する本錯体系独自の反応といえる。

38

平成 24 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム 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

遷移金属錯体化学 中島裕美子

１．背景と目的 P=C 二重結合を有するホスファアルケン類は、極めて低いエネルギー準位にπ* 軌道をもち、遷移金属に対して強いπ受容性を示す。本研究では、フェニル基の 2,6
位 に ホ ス フ ァ ア ル ケ ン 部 位 を も つPCP

ピ ン サ ー 型 配 位 子

2,6-bis(1-phenyl-2-phosphaethenyl)phenyl (BPEB) (Figure 1) を有するロジウム錯体の合成と性質の解明に取り組んだ。ピンサー型配位子は剛直な三座キレート構造を有し、様々な触媒反応の鍵中間体として知られている配位不飽和なロジウム(I)錯体の適度な安定化に有用である
１。発表者はこれまでに、BPEB がフェニル基からホスファアルケン部位に広がるπ* 軌道をもち、金属との間に効果的にπ相互作用を起こして錯体分子全体に広がるπ共役系を形成することを明らかにしている。このような BPEB の特徴は、反応活性なロジウム(I)錯体種の安定化に高い有効性を示すものと期待した。
２．検討内容および結果と考察
BPEB を有するロジウム
(III)

錯

体

[(BPEB)(Cl)(H)Rh(-Cl)2Rh(

2-C2H4)2] (1)と BPEB(H) との反応を、減圧条件下、室温で51 時 間 行 う と 、[Rh(H)(Cl)(BPEB)] (2) が単離収率 11%で得られた (Eq. 1)。錯体 2 は、NMR スペクトルおよび元素分析により同定した。錯体 2 の UV スペクトルでは、極性の異なる溶媒 (トルエン, 塩
化メチレン) 中で同一の極大吸収波長 (max = 542 nm) が観察された。TD-DFT 計算により、この吸収には Rh から BPEB にわたる幅広いπ軌道が関与していることが分かった。
錯体 2 の重ベンゼン溶液に、1.2 倍モル量の iPr2NEt を添加すると、ロジウム(I)錯体 [RhCl(BPEB)](HNiPr2Et) (3) が単一生成物として得られた (Eq. 2)。反応は可逆であり、錯体 3 を減圧乾燥す
ると iPr2NEt が脱離し、錯体 3 の一部が錯体 2 に変化した。一方、錯体 3 のベンゼン溶液を常圧でゆっくりと濃縮すると、錯体 2 の微結晶とともに、Ｘ線構造解析に適した錯体 3 の単結

39

晶が得られた。
Figure 2 に X 線構造を示す。
錯体 3 は BPEB の N と二つの P および iPr2EtN·HClの Cl を配位原子とする、歪んだ平面四配位構造を有する。Rh–Cl 結合距離は 2.437(2) Å であり、ロジウム(I)とクロリド配位子との単結合として一般的な値であった 4。差フーリエ合成により、iPr2EtN の N 原子上に水素の存在が示唆された。塩素と窒素との原子間距離は 3.128 Åであり、Cl···H···N 間に水素結合をもつ化合物(3.157–3.307 Å )5 と同程度の値であった。
錯体 3 の 31P NMR では、二つのリン原子に基づ
くシグナルが 189.2 に二重線として、ロジウム(I)
錯体に一般的なカップリング定数である JRhP = 237
Hz を伴って等価に観察された。1H NMR では、
Cl···H···N 間のプロトンに基づくシグナルが 9.70に観察された。
この値は遊離の iPr2EtN·HCl ( 13.18
Figure 2. ORTEP drawing of 3. Selected bondppm) に比べてかなり高磁場シフトしていた。また、 distances (Å) and angles (deg): Rh–C3 2.033(7),窒素原子上の iPr 基 ( 0.37 (6H), 0.58 (6H), 2.51 Rh–P1 2.2185(19), Rh–P2 2.215(2), Rh–Cl
2.437(2), P1–C1 1.705(7), P2–C2 1.681(6),(2H)) および Et 基 ( 0.68 (3H), 1.74 (2H)) に基づ C3–Rh–Cl 163.5(2), P1–Rh–P2 157.11(8).
くシグナルもそれぞれ遊離の状態に比べて高磁場側に観察された。したがって、錯体 3 では溶液中においても [RhCl(BPEB)]– と iPr2EtNH+ が水素結合を介して会合しているものと推定された。
ヒドリドロジウム(III)クロリド錯体と塩基との反応によるロジウム(I)錯体の生成は、錯体 2の ホ ス フ ィ ン 類 縁 体 で あ る[Rh(H)(Cl)(PEt3)(DPyPX)](DPyPX

=

2,6-bis(dipyrrolylphosphinomethyl)phenyl) を用いて検討されている 3。この反応は、強塩基である tBuOK を用いて 65 °C で進行する。これに対し、錯体 2 から 3 への変換は、嵩高く求核性の低い iPr2NEt を用いた場合でも室温で速やかに進行した。すなわち、錯体 2 からの HCl の脱離は極めて容易であり、おそらく自発的な反応であろうと推定される。BPEB の強いπ電子受容性によって電子豊富な低酸化状態のロジウム(I)錯体 3 が効果的に安定化され、この高い反応性が発現したものと考えられる。

40

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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化学生命科学

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、メタゲノム、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（http://www.genome.jp/）で広く公開している。特に、DBGET/LinkDB と KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) はその中核をなすものである。本研究では、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を行う。また、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も目標としている。

検討内容
	
 
	
  平成 24 年度も平成 23 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) DBGET/LinkDB の拡張
2) ゲノムネット計算ツールの拡張
3) KEGG の拡張
4) 医薬品相互作用ネットワークの解析

結果と考察
1) DBGET/LinkDB の拡張	  LinkDB はデータベースエントリー間の関係を抽出しデータベース化したものであり、database1の entry1 と database2 の entry2 に何らかの関係がある場合に以下のような３項関係で表現している。
database1:entry1

database2:entry2

original

ここで第 3 項は２つのエントリー間の関係を表すリンクのタイプであり、例に挙げている original は41

database1 の entry1 に database2 の entry2 へのリンクが記載されていたことを示す。平成 24 年度
は、従来から提供していた 3 つのタイプ original、reverse（original と逆向きのリンク）、equivalent（異なるデータベース間で同じものを示すリンク）の最新データへの定期的な更新を行うとともに、
新しいタイプとして indirect を提供するようにした。indirect リンクは複数のデータベース間にまたがるリンクを、あらかじめ計算で求めておいて検索できるようにしたものである。現在までに、KEGGの遺伝子情報（KEGG GENES）から関連する酵素反応情報（KEGG REACTION）とそれらに関与する化合物の情報（KEGG COMPOUND）を参照できるようにした。
	  また、LinkDB で提供しているデータベースの一覧を図で分かりやすく表示し、そこから指定した 2
つのデータベース間のリンク情報をダウンロードできるインタフェースを構築して、公開した（図 1）。
今後は、LinkDB の情報を高度なデータベース検索へと応用するための仕組みを開発する予定である。

図 1．LinkDB データベースリンク図2) ゲノムネット計算ツールの拡張	  ゲノムネットではゲノムネット計算ツールとして BLAST などの配列解析ツール以外に、遺伝子機
能自動アノテーションシステム KAAS などのゲノム解析ツール、化合物の類似構造・部分構造検索シ
ステム SIMCOMP/SUBCOMP などの化学解析ツールを開発・提供している。
	  平成 24 年度はゲノム解析ツールの新規開発と拡張を中心に進めた。近年の次世代シーケンサーによるゲノム・メタゲノム解析では短い（不完全遺伝子長の）塩基配列データから機能予測する必要がある。また、環境メタゲノムデータでは近縁の生物種がデータベースに登録されていない場合もある。
そこで、上記 2 点について KAAS で正確に機能予測できるかを評価し、100 アミノ酸配列程度の遺伝子があれば門レベルでの近縁生物種がデータベースになくても 70%程度の精度は得られることを確認42

した。この結果を受けて、KAAS と KEGG MODULE を用いて機能評価する枠組みを構築し、8 種のBacillus 属のゲノムデータによる評価とヒト腸内細菌叢メタゲノムによる評価を行った[1]。
	  KAAS の機能アノテーションではマニュアルで作成されているオーソログデータベースである
KEGG ORTHOLOGY（KO）を用いている。KO は精度が高い反面、KEGG に登録されている全遺伝
子中の 30%以下しか割り当てられていないためカバー率は低い。そこで、全遺伝子間の配列類似度を元にクラスタリングして、自動的にオーソロググループを同定する方法が提案されてきている。我々も KEGG に登録されているすべての遺伝子（タンパク質をコードする遺伝子）をクラスタリングした
KEGG OC (Ortholog Cluster) を開発してきた。OC は、ssearch のアミノ酸配列類似度を使った高速クラスタリングアルゴリズムを用いており、平成 24 年 2 月現在で約 900 万の遺伝子が含まれている。
平成 24 年度は、新しいウェブインタフェースとして、キーワード検索の他に生物種分布の表示や類似
クラスタとの関係などを調べることができるようにした[2]。今後は、3 ヶ月に 1 回程度の頻度での更新を予定している。また、後述する遺伝子ネットワークを用いた機能予測に応用する予定である。
	  上記のオーソログクラスタには機能未知の遺伝子も多く含まれている。このような遺伝子は配列類似性だけでは機能アノテーションは不可能であるが、トランスクリプトームやプロテオームなど様々なオミクス情報を組み合わせることによって機能の手がかりを探すことは可能である。我々は機械学習を用いた遺伝子機能のネットワーク推定システム GENIES (Gene Network Inference Engine
based on Supervised Analysis) を開発してきたが、平成 24 年にはウェブインタフェースを整備して、より使いやすくした上で論文として発表した[3]。

3) KEGG の拡張	  平成 24 年度は、反応パターンについて平成 23 年度に整備した反応オントロジーをウェブ上にまとめて公開した（http://www.genome.jp/reaction/）。このオントロジーの一つを使ってパスウェイ上で連続した類似反応パターンのパスを抽出する方法を開発し、反応モジュールとして定義した[4]。定義
した反応モジュールを詳細に解析したところ、生合成経路・分解経路・中間代謝・二次代謝に関わらずそれぞれに特徴的な反応モジュールの組み合わせがあること、基質の違いによるモジュールの使い分けがあること、ゲノム上のオペロン構造との対応が取れる場合があることなど、パスウェイ進化に関する議論ができることが明らかになった。今後は、これまでに提案されている様々なパスウェイ進化モデルとの関連を明らかにする予定である。
	  ゲノムデータに関しては犬フィラリアの病原微生物である Dirofilaria immitis ゲノムプロジェクトと協力し、ゲノムデータから代謝パスウェイの再構築を行った[5]。この結果は既に KEGG DGENESで公開されている。

4) 医薬品相互作用ネットワークの解析	  平成 23 年度までに開発してきた医薬品相互作用のネットワークに対して、標的タンパク質の情報や具体的な副作用の情報を取り込むことによって、医薬品・標的タンパク質・副作用の関係を解析した。

43

具体的には医薬品と標的タンパク質の関係から副作用を予測するシステムを開発し、標的タンパク質のパスウェイ上での機能類似性が副作用の類似性に関連していることを示した[6]。また、逆に FDAAERS に報告された副作用の情報から標的タンパク質を予測する方法も開発した[7]。
参考論文1.

Takami, H., Taniguchi, T., Moriya, Y., Kuwahara, T., Kanehisa, M. and Goto, S.; Evaluation
method for the potential functionome harbored in the genome and metagenome. BMC

Genomics 13:699 (2012).
2.

Nakaya, A., Katayama, T., Itoh, M., Hiranuka, K., Kawashima, S., Moriya, Y., Okuda, S.,
Tanaka, M., Tokimatsu, T., Yamanishi, Y., Yoshizawa, A. C., Kanehisa, M. and Goto, S.;
KEGG OC: a large-scale automatic construction of taxonomy-based ortholog clusters. Nucleic

Acids Res. 41:D353-D357 (2013).
3.

Kotera, M., Yamanishi, Y., Moriya, Y., Kanehisa, M., and Goto, S.; GENIES: gene network
inference engine based on supervised analysis. Nucleic Acids Res. 40:W162-W167 (2012).

4.

Muto, A., Kotera, M., Tokimatsu, T., Nakagawa, Z., Goto, S. and Kanehisa, M.; Modular
Architecture of Metabolic Pathways Revealed by Conserved Sequences of Reactions. J. Chem.

Inf. Model. in press (2013).
5.

Godel, C., Kumar, S., Koutsovoulos, G., Ludin, P., Nilsson, D., Comandatore, F., Wrobel, N.,
Thompson, M., Schmid, C. D., Goto, S., Bringaud, F., Wolstenholme, A., Bandi, C., Epe, C.,
Kaminsky, R., Blaxter, M., and Mäser, P.; The genome of the heartworm, Dirofilaria immitis,
reveals drug and vaccine targets. FASEB J. 26:4650-4661 (2012).

6.

Mizutani, S., Pauwels, E., Stoven, V., Goto, S., and Yamanishi, Y.; Relating drug-protein
interaction network with drug side-effects. Bioinformatics 28:i522-i528 (2012).

7.

Takarabe, M., Kotera, M., Nishimura, Y., Goto, S., and Yamanishi, Y.; Drug target prediction
using adversed event report systems: a pharmacogenomic approach. Bioinformatics
28:i611-i618 (2012).

44平成 24 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

教師あり学習による遺伝子ネットワーク推定エンジンの開発
Development of gene network inference engine based on supervised analysis
化学生命科学領域

小寺正明

背景と目的

多くの生物学的機能は遺伝子間やタンパク質間の相互作用によるものであり、ゲノム科学はそのような相互作用による生物の振る舞いをシステムレベルで予測し実用に役立てることを目的の一つとしている。近年はトランスクリプトームやプロテオームなどの技術も発達し、遺伝子やタンパク質に関する大規模データも急速に蓄積してきている。これらの異種データは、分子ネットワークを予測するのに有用なリソースであり、効果的にデータ統合を行う方法の開発が望まれている。特に、実験分子生物学者にも使いやすい分子ネットワーク予測ツールの開発は、バイオインフォマティクス技術の実用化と普及という点で必要不可欠であると考えられる。
このため本研究では、インターネットを介してウェブブラウザ上で扱える柔軟なネットワーク予測プログラム
GENIES (GEne Network Inference Engine based on Supervised analysis) の開発をおこなった。

検討内容

本研究で重視したのはデータ形式および、アルゴリズムや教師データセットを柔軟に選択できるインターフェースである。タブ区切り形式のテキストファイルであればどのような種類のデータも入力に使うことができるよう設計した。例えば、遺伝子発現プロファイル、タンパク質局在プロファイル、生物系統プロファイル等は「profile」型のタブ区切りファイルとして入力可能であり、様々な定義による遺伝子間類似性行列は「kernel」型のタブ区切りファイルとして入力可能とした。教師付き学習を行うためのトレーニングデータセットとして、ユー
ザは KEGG PATHWAY にある既知の分子ネットワークを用いることも出来るし、ユーザ独自のネットワークデータを用いることもできるようにした。ネットワーク推定のアルゴリズムも、ユーザが選択でき、パラメータ調整
やデータ統合時の重み付けもユーザが自由に設定できるようにした。

結果

ウェブサーバーGENIES を、ゲノムネットのサービスの一つ http://www.genome.jp/tools/genies/ として開発して公開した。GENIES は教師付きネットワーク推定によって遺伝子ネットワークを予測するウェブサーバーであり、既知のネットワーク情報と様々な種類のデータを統合し、カーネル法を用いた予測を行う（図１）。出力として、予測された遺伝子ペアのリストや、KEGG PATHWAY 上へのマッピングなどを行うことができるようにした。

考察

GENIES で用いているアルゴリズムの有用性は過去に発表しており (山西ら、2005)、例えば注目している生45

物種の代謝経路中のミッシング酵素（存在すると思われているが遺伝子配列が明らかでない酵素）の推定などに用いることができると考えられ、実際に実験生物学者との共同研究によりミッシング酵素の同定に役立てた例がある（山西ら、2007）。本研究ではそれをウェブサーバーとすることで、インターネットが使えるパソコン
であれば誰でもアクセスして計算を行えるようにした点で、実験分子生物学者にも比較的利用しやすいものになっている。今後は実験分子生物学者に広く宣伝し、実際に使ってもらって意見を収集し、より使いやすいものになるよう改良を進めて行く予定である。

図１、GENIES の概略

発表論文

•

Kotera, M., Yamanishi, Y., Moriya, Y., Kanehisa, M. and Goto S. (2012) GENIES: gene network inferenceengine based on supervised analysis. Nucleic Acids Res. 40 (Web Server issue):W162-167.

参考論文

•

Yamanishi, Y., Vert, J. P. and Kanehisa, M. (2005) Supervised Enzyme Network Inference from theIntegration of Genomic Data and Chemical Information. Bioinformatics, 21, i468-i477.

•

Yamanishi, Y., Mihara, H., Osaki, M., Muramatsu, H., Esaki, N., Sato, T., Hizukuri, Y., Goto, S. and Kanehisa,
M. (2007) Prediction of missing enzyme genes in a bacterial metabolic network. Reconstruction of thelysine-degradation pathway of Pseudomonas aeruginosa. FEBS J., 274, 2262-2273.

46

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

RCLASS データベースおよび反応オントロジーを用いた
植物代謝産物の生合成に用いられる反応パターンの分類
化学生命科学 時松 敏明
背景と目的
近年、植物メタボロームデータの蓄積が進み、トランスクリプトームデータなどの他のオミックスデータとの統合的な解析を行うためのデータリソースが整ってきた。このような統合的な解析では、代謝反応がオミックスデータ間を関連づける最も重要な情報の一つであり、良質なレファレンスデータベースの存在が重要である。このため、筆者が所属する研究室では既知の代謝反応からパターンを抽出する方法を開発し、抽出したパターンを詳細に整理・分類し RCLASS データベースと反応オントロジーを構築してきた。また、当研究室では代謝経路予測ツールなどのツール群の開発も行っているが、データベース内の反応情報のカバー率などのいくつかの問題のためか、データベースの整備状況に起因すると思われる、予測精度の問題があると推察された。
道の植物代謝反応の予測精度の向上のためには、反応データベースのカバー率の向上や代謝産物グルー
プごとに利用される反応タイプの特徴の把握が重要であると考えられる、そこで当研究室で構築した RCLASS
データベースと反応オントロジーの反応データを用いて、植物代謝関連の反応を抽出し、生合成経路ごとに利用される反応パターンを比較・分析することにより、前述のような情報を取得し、植物代謝反応の予測のために有用な情報を整備することとした。
検討内容
KEGG BRITE の Phytochemical Compound(br08003)に骨格・生合成経路をもとに階層分類されリストされている代謝産物情報をもとに、LinkDB を用い Phytochemical Compound と KEGG PATHWAY, KEGG REACTION,
KEGG orthology などとの対応関係を取得した。この情報をもとに、植物代謝に関わる生体反応を生合成経路ごとに分類して抽出して、当研究室で開発している GenomeNet で公開している RCLASS や Reaction
Onthology の情報を用いて分類し、生合成経路と反応パターンの情報について比較・分析を行った。
結果
Table 1. に使用した植物代謝産物のリストおよび、これらのうち酵素反応がリンクしているものおよび代謝マップに登場するものがどの程度あるかを示した。代謝産物のうち、反応が付与されているものは 3 割強しかな
く代謝マップに登場するものは 1/4 強しかない。また、代謝パスウェイのクラスによっては反応やパスウェイにほとんど情報がないクラスがあった。Table 2 にパスウェイ分類ごとの代謝産物にリンクしている反応数とそのうち代謝マップにある反応の数および KO の付与率を示す。900 の代謝産物に関与する 1500 強（KEGG 全反応の 1/6 弱）の代謝反応が抽出され、約半分に KO が付与されていた。また、これらの反応のうち 1200 弱が代謝マップに乗っており、マップにある反応については約 5/8 について KO が付与されていた。代謝産物が多く報告されている Terpenoids（TP）, Alkaloids（AL）, Flavonoids（FL）, Phenylpropanoids（PP）については、反応数も多数報告され、代謝マップにも良好にカバーされていた。以下、これらとそれ以外の化合物群（OT）、の 5 つのグループに分け、反応パターンの違いを RCLASS と Reaction
Onthology を利用して分類・比較した（Table 3,4.）。RCLASS では、2800 強の RCLASS のうち、659 の RCLASS が植物代謝47

産物の反応経路に存在しており、そのうち 611 が他愛車クラスと悔いてきてあった。ただ、出現した RCLASS のうち約 2/3の 411 については 1 回しか出現しない RCLASS であり、分類が細かすぎることが示唆された。そこで、官能基に基づく反応オントロジーを利用した分類で比較したところ、659 の RCLASS が 138 にまとまった。このうち、7 割弱の 94 のクラスは反応クラス特異的であり、特にアルカロイドとテルペノイドは反応の多様性が顕著であった。クラス特異的な反応は、ほとんどが出現頻度の少ない反応クラスであったが、中には 50 以上の反応が含まれるクラスでテルペノイド特異的な反応クラスのものがあった。

考察
KEGGDatabase 内の植物代謝反応を抽出し、生合成経路をもとにした化合物グループごとに反応の分類および比較を行った。KEGG 内の化合物群の中には、代謝反応および代謝経路情報のほとんどない代謝産物グループが存在し、あらためて網羅的な情報の収集が必要なことを確認した。また、反応が多く収集されている
主要なグループの代謝反応を官能基の反応オントロジーを用いて分類してみたところ、代謝産物群ごとに用いられる変換パターンに特徴があることが示唆された。これらの特徴は、反応経路予測への利用に有用ではないかと思われる。
また、今後さらに反応情報の収集を行い、さらなる解析を行うことが必要であると考える。

Table 1. KEGG BRITE Phytochemical Compounds (br08003) の第一階層分類と、これらの植物代謝産物のうち Pathway
および Reaction と関連付けられる化合物の個数
Compounds
Compounds

CompoundCoverage

Compounds Class in br08003

Coveragewithin br08003

in pathway

(%)

(%)
Reaction

Terpenoids

1096

251

22.9

329

30.0

Phenylpropanoids

186

40

21.5

50

26.9

Skimate/acetate-malonate pathway derived compounds

43

5

11.6

5

11.6

Flavonoids

483

201

41.6

225

46.6

Polyketides

129

1

0.8

3

2.3

Alkaloids

710

206

29.0

238

33.5

Amino acid related compounds

104

31

29.8

27

26.0

Fatty acids related compounds

37

15

40.5

16

43.2

Others

46

5

10.9

7

15.2

Total

2834

755

26.6

900

31.8

48

Table 2.パスウェイ分類ごとの代謝産物にリンクしている反応数とそのうち代謝マップにある反応の数および KO の付与率
Class

Reactions

R with KO

Coverage

R in Map

R with KO

Coverage

Terpenoids

649

357

55

445

332

74.6

Phenylpropanoids

121

66

54.5

93

66

71

8

4

50

6

4

66.7

Flavonoids

294

145

49.3

250

143

57.2

Polyketides

3

0

0

1

0

0

Alkaloids

400

163

40.8

326

162

49.7

Amino acid related compounds

45

21

46.7

38

21

55.3

Others

20

7

35

20

7

35

Total

1540

763

49.5

1179

735

62.3

KEGG Overall

9157

4755

51.9

6269

4516

72

Skimate/acetate-malonate
pathway derived compounds

Table 3. 代謝産物グループごとの RCLASS の出現パター

Table 4. 代謝産物グループごとの Reaction onthology 第 4ンとそのクラスタサイズ分布

階層の出現パターンとそのクラスタサイズ分布

Reaction # in

All

AL

TP

FL

PP

OT

50 -

5

5

4

5

5

5

10 - 49

18

10

13

6

7

5-9

41

17

18

12

4

30

11

13

3

50

16

2

99

1

Reaction # in

All

AL

TP

FL

PP

OT

50 -

12

11

10

9

8

9

8

10 - 49

21

19

12

5

7

7

6

6

5-9

23

10

12

4

2

3

6

1

6

4

6

4

2

1

1

0

27

6

3

2

3

17

5

7

3

4

3

29

49

8

8

10

2

23

11

8

0

5

4

416

140

225

15

15

21

1

36

16

11

2

1

6

Total

659

228

349

58

45

58

Total

138

76

62

24

28

32

Class unique

611

193

319

40

26

33

Class unique

94

39

34

6

7

8

RC

Class

49

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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化学生命科学

清水 祐吾

背景と目的
ポリケチドはバクテリアや菌類、植物等によって産生される天然化合物(二次代謝物質)の 1 つであり、ポリフェノール、マクロライド、ポリエン、エンジイン、ポリエーテルといった多様な化学構造を取り得ることや、自己防衛、情報伝達、毒性因子、色素などの様々な生物学的機能が知られている。また、エリスロマイシン、ラパ
マイシン、ロバスタチンなどの臨床的に重要な多くの薬品を含む抗生物質、抗癌剤、抗寄生虫剤、免疫抑制剤、コレステロール低下剤等の薬理活性を持つ多様な化合物が含まれていることが知られており新たな薬剤の探索候補として注目されているタンパク質ファミリーである。ポリケチドは生物内においてポリケチド合成酵
素(PKS)によって触媒され合成されている。その過程は脂肪酸合成酵素(FAS)による脂肪酸合成経路と類似しており、アセチル CoA やマロニル CoA などの単純なスターター基質にマロニル CoA やその誘導体の伸長
鎖基質を繰り返し縮合、修飾を行うというものである。縮合の回数、各伸長鎖における修飾の種類と有無、そして他の酵素による反応後修飾によってポリケチドの広範な多様性が生み出されている。
現在、ゲノム決定や配列解析によってポリケチドと推定されるタンパク質の遺伝子配列が大量に発見されているが、その機能は未知のものも多く、タンパク質の配列から計算機的に生成物ポリケチドの化学構造及びその性質を予測するという試みが行われている。PKS はその反応様式及び配列ドメイン構成によって大きく３種類に分類されているが、生成物予測にはまずタイプの決定が必要であり、また、従来の分類ではとらえられないような PKS も見つかっている。これらのことから生成物予測に利用できるような包括的な分類体系を整えることを目的として解析を行った。
検討内容
KEGG GENES データベースに登録されているゲノムが解明された 2000 以上の生物種に対して既知の PKSである pikAIII(タイプ I)、actIORF1,2,3(タイプ II)、CHS1(タイプ III)のそれぞれをシードとし配列類似度検索法である PSI-BLAST を用いて PKS、PKS 類似タンパクの遺伝子の抽出を行った。PSI-BLAST の繰り返し回数は 10回まで行い、繰り返し毎に e-value10-3 の閾値にて配列を取得した。これらの遺伝子のタンパク質配列のドメイ
ン情報をタンパク質のドメインデータベースである PFAM と隠れマルコフモデルを用いたドメイン検索ソフトウェ
アである HMMER を用いて抽出し、得られたデータを必須ドメイン(KS、ACP、AT)の組み合わせによって網羅的に分類をすることでその特徴付けを行った。また、タイプ I のものには必須ドメイン以外の選択的ドメインが存在することからその影響を考慮するために pikAIII 以外のドメイン構成の異なる既知のタイプ I PKS を KEGG
BRITE の階層分類より取得し同様の解析を行った。
結果と考察それぞれのシードから PSI-BLAST によって得られた配列の数を表 1 に示した。pikAIII をシードに用いた場
合の結果が振動しているが、この傾向は他の既知タイプ I シードを用いて検索を行った結果においても同様と50なった。これに対し、PKS に必須であるドメインを持たないノイズとなっていると考えられる配列を覗いた結果
多少の振動は見られるものの比較的安定していることがわかった(図 1)。さらに、各ドメイン構成別に配列数をカウントした結果、ACP ドメインだけを持つものを除くとどのタイプ I シードを使ってもほぼ同数の結果となることがわかった。すべてのタイプのシードから得られた結果を比較した結果、タイプ I とタイプ II のシードから得られた結果は一致性が高く、タイプ III シードから得られた結果とそれ以外のタイプのシードから得られた結果には繰り返し回数が 4 以下では重複がほとんど見られなかったが 5 回目以降では重複が見られた。また、これらの結果に加えて PFAM における KS ドメインの定義の違いを利用することでタイプ I～III を区別することが可能となった。

表 1. PSI-BLAST による各シード別の配列取得結果

図 1. 様々なタイプ I シードから得られた PSI-BLAST による配列取得結果において少なくとも 1 つの PKS 必須ドメインを持つ配列数。括弧内はシードの持つ選択的ドメイン。

51

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

薬剤標的タンパク質と副作用の関連分析のための統計手法
A statistical framework for analyzing the association between drug target proteins and drug side-effects

化学研究所 化学生命科学

水谷紗弥佳

背景と目的
多くの薬剤は特定のタンパク質を標的とし、細胞内のタンパク質ネットワーク、あるいは分子経路全体の制御を誘導する小化合物である。薬剤の投与は、期待通りの治療効果をもたらす一方、望ましくない副作用を引き起こすこともある。副作用は軽少なものから重篤なものまであり、医薬品開発において重要な懸案であるにも関わらず、その分子作用機構はほとんど未同定のままである。近年、医薬品関連情報は公的に利用可能なデータベースに大量に蓄積されてきた。そのような情報は、薬剤の化合物構造、標的タンパク質、薬効、副作用など様々なデータを含み、その間の関係を計算器学的アプ
ローチによって明らかにすることが期待されている。この研究では、薬剤—標的タンパク質の相互作用という分子レベルでの情報と、薬剤の副作用という表現型レベルでの情報という、異なるレベルでの情報を関連づける方法を提案する。

検討内容
薬と標的タンパク質の相互作用情報を DrugBank と Matador データベースから取得し、相互作用の有無により二値行列を作成。一方、同じ薬に対して副作用との相互作用情報を SIDER データベースから取得し、同じように二値行列を作成。スパース標準相関解析（sparse canonical correlation analysis）
を適用し、２つの行列の間の相関を最大にするようなタンパク質と副作用の組み合わせを求めた。このようなタンパク質副作用の組み合わせを相関セットと呼ぶ。

結果
スパース標準相関解析を薬剤—標的タンパク質相互作用行列と薬剤—副作用行列に適用し、２つの行列の間に相関のあるタンパク質と副作用の相関セットを抽出した（図１）。

図１	
  スパース標準相関解析により同じ相関セット（CS）に抽出されたタンパク質（オレンジ四角）と副作用（緑ダイヤ）のネットワーク

52

抽出された相関セットの生物学的妥当性は、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) とGene Ontology (GO) データベースを用いた、タンパク質分子経路及びタンパク質機能分類による
enrichment 解析で評価した（図２）。その結果、同じ分子経路で働くタンパク質は、分子機能が異なっていても同じ相関セットにクラスタリングされたことが分かった。すなわち、ある相関セットに抽出されたタンパク質群の薬剤による機能制御は、それらが異なるタンパク質機能分類に属していても同じ分子経路の活性化、不活性化を通じて、同じような副作用を引き起こすのではないかと解釈することが出来る。さらに、スパース標準相関解析を薬剤の標的タンパク質プロファイルに適用し、その副作用を予測する応用を考えた。その予測精度を検証したところ、先行研究により提唱された方法よ
り上回る予測精度を得た（表１）。

表１ 予測精度の比較（太文字）今回提案した手法が与えた予測精度。（その他）先行研究により提唱され図２	
  パスウェイ分類（上２つ）と機能分類（下２た方法の予測精度。

つ）による相関セットの分布。（a, b）KEGG による分類；（b, d）GO による分類考察
今回提案した手法は、副作用の分子作用機序への議論を可能にするとともに、薬剤候補化合物に対して標的タンパク質プロファイルから潜在的な副作用を予測するのに有用であると期待される。今後の課題としては、それらのタンパク質分子経路の薬剤による制御が副作用を起こすメカニズムを推定することである。また、データベースに登録されている副作用には、純粋に薬剤によるものと、患者側の既往症や体質によるものがあるが、それをある程度分けて考える事が重要である。

参考論文

Mizutani, S., Pauwels, E., Stoven, V., Goto, S., and Yamanishi, Y.; Relating drug-protein
interaction network with drug side-effects. Bioinformatics 28, i522-i528 (2012).

53

平成 ２４ 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

Plasmodium 抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関する解析
Analysis of variation mechanism 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 化学生命科学研究領域

平糠和志［背景と目的］
病原体ゲノムの抗原遺伝子に変異に起こった場合、その病原体は宿主が持つ獲得免疫を回避することで爆発的に感染規模を広げたり、特定の地域で風土病として存在し続ける。そのような特性はウィルス・細菌・原虫・真菌と多岐に渡って見られるが、それぞれにおいて抗原変異のメカニズムは大きく異なる。マラリアに代表される原虫感染症は世界中でヒトや家畜動物の健康状態に深刻な影響を与えている。原虫は、近年のゲノム解析の結果、数十から数百の抗原変異性の多重遺伝子（パラログ遺伝子）を有していることが明らかになっている。パラログ遺伝子は通常、機能分化(sub-functionalization)や新機能獲得(neo-functionalization)
を経て元々の配列状態が変化した状態で現在のゲノム上に存在することが考えられるが、原虫の抗原変異性の遺伝子ファミリーは機能部位を同一に保ちつつ抗原部位のみを多様化させるという点で特殊な選択圧がかかっていると考えられる。本研究ではマラリア原虫である Plasmodium 属のゲノムを対象に、抗原変異性遺伝子ファミリーにおける抗原変異現象の解明に向け、特にパラログ遺伝子ファミリーとしての特異性や共通性について配列解析を行った。
［検討内容］
遺伝子変換(gene-conversion)は相同領域間において一方の DNA(ドナー)が他方の DNA 上に上書きされる現象で、組換えもしくは DNA 二重鎖切断の修復時に起こる。このことは遺伝子変換がパラログ遺伝子間で起こるとファミリー内の配列の均質化が起こることを意味するが、遺伝子変換が断片的(segmental)であったり偽遺伝子化した領域が一方的(unidirectional)なドナーとなる場合は、ゲノム上のハプロタイプバリエーションが増加することが示されている[1]。遺伝子変換が抗原変異性遺伝子の抗原多型に寄与している可能性を調べるため配列解析を行った。配列データは varDB データベース[2] (Release 10.0) に登録されている Plasmodium
属６種、計７ファミリー分を取得した(Table 1)。

Spesies

GenomeGene families

Notation

Plasmodium berghei

str Ankabirpbe-bir

131

Plasmodium chabaudi

str. Ascir

pcb-cir

195

Plasmodium falciparum

3D7

var

pfa-var67

rifin / stevor

pfa-rif226

str. Hkirpkn-kir

63

Plasmodium vivax

str. Salvador1

vir

pvx-vir

297

Plasmodium ｙｏｅｌｉｉ

Str. 17XNL

yirpyo-yir

877

Plasmodium knowlesi

Table 1. Plasmodium 属の抗原変異性遺伝子ファミリーデータ (varDB rel. 10)

54

# Seq

各ファミリーにおける遺伝子の翻訳領域に見つかる類似度の高い 33 残基長のセグメントペアを総当たりで割出し、それらペアに対し塩基の同義置換率(dS)および非同義置換率(dN)を Nei-Gojobori method[3]で計算した。
重複イベントが起こった領域のうち、遺伝子変換が起こる領域は塩基の置換率が比較的低い状態で推移していると考えられるため、置換率の低い領域がファミリー遺伝子内でどのような分布傾向があるのかを調べた。
［結果］

Plasmodium 属の抗原変異性遺伝子ファミリー７つのうち５つのファミリーにおいて顕著に低い dS 値およびdN 値(0～0.05)をもつセグメントペア領域が多数存在することが確認された。0.05 を閾値として、それ以下の値を持つセグメントペア領域のファミリー遺伝子間での分布状態を Figure 1 に示す。

pbe-bir

pcb-cir

pfa-varFigure 1 円弧は各ファミリーに属する遺伝子を表す。遺伝子の並びはゲノ
ム上の座位に準じ、同色は同染色体上にあることを意味する。
pfa-rif

pyo-yir

pbe-bir

pcb-cir

pfa-varFigure 2 各ファミリーごとに近隣接合法による階層クラスタリングを行い、遺伝子をソートしたもの。

pfa-rif

pyo-yir55

断片的に dS 値および dN 値の低いセグメントペア領域が存在しており、Ｃ末端側に偏って集中している。また
遺伝子領域全体がほぼ完全なコピー関係にあるペアもいくつか確認された。更にこれらのペア関係の多くはintrachromosomal ではなく interchromosomal に分布していることがみられる。ペア関係をゲノムポジション非依存的に調べるために、ファミリーごとに近隣接合法による階層クラスタリングを行った(Figure 2)。その結果、ファミリーごとにクラスターのサイズは異なるが、エッジを介さない（dS 値が 0.05 以下の領域ペアを含まない）
複数のクラスターが内在していることが確認された。
[考察]
本研究では dS 値および dN 値を遺伝子重複が起こってからの相対時間として用いた。特に同義置換速度は選択圧が異なる遺伝子でも制約を受けずにほぼ一定であると考えられる。通常のパラログ遺伝子ファミリー
では、進化の観点からすでに同義置換や非同義置換が起こっていると考えられ、これまでに解析を行った他の真核生物種パラログファミリーではその状態であることが確認されている。抗原変異性遺伝子ファミリーでは dS 値が 0 に近い領域が多く存在し、遺伝子の重複がごく最近に起こったか、そのファミリー内で頻繁に遺伝子変換を起こしている可能性が示唆される。抗原変異性遺伝子ファミリーも形式的にはパラログ遺伝子となるが、本質的には通常のパラログ遺伝子とは異なる選択圧がかかっていると考えられる。すなわち、機能的には同一のタンパク質としてゲノム上に保存されつつ、抗原部位にのみ変異が起こるようなモデルが適切である。今回解析を行った Plasmodium 属の抗原変異性遺伝子は C 末端側が細胞膜貫通もしくは細胞膜内領域に相当し、dS 値の低いセグメントペアがそのＣ末端側に偏って集中していることは、変異メカニズムにおける「機能部位の保存」を説明する一つの手掛かりになるかもしれない。ファミリー内で、クラスター性が存在していることは、遺伝子変換がファミリー内でランダムに発生するのではなく、何らかの制限がある状態で遺伝子変換や重複イベントが起こってきたと考えることができる。この様なクラスター関係がゲノム上の座位が近いもの同士ではなく、異なる染色体にある遺伝子間でより頻繁に見られたことも、遺伝子変換が起こる条件として核内の空間的な距離が関わっていることが考えられる。

参考論文[1] Takuno S, Nishio T, Satta Y, Innan H, Preservation of a pseudogene by gene conversion and diversifying
selection, Gnetics. 180(1):517-31, 2008.
[2] Diez D, Hayes N, Joannin N, Normark J, Kanehisa M, Wahlgren M, Wheelock CE, Goto S, varDB: adatabase of antigenic variant sequences—current status and future prospects, Acta Trop..
114(3):144-151, 2010.
[3] Nei M, Gojobori T, Simple methods for estimating the numbers of synonymous and nonsynonymous
nucleotide substitutions, Mol. Biol. Evol. 3(5):418-426, 1986.

56

平成 24 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書
後生動物におけるイントラジェニック miRNA とホスト遺伝子の機能関連解析
Functional relationship between miRNA and its host gene in metazoan species
化学研究所 化学生命科学 西村 陽介
背景と目的
miRNA は動物や植物等の様々な生物種に分布する機能性低分子 RNA であり、後生動物においては複数のターゲット遺伝子の発現抑制を行うことによってシグナル伝達や細胞分化等の制御分子として機能する。また癌を始めとする各種疾患にも重大な関連が指摘され、臨床診断マーカーや創薬ターゲットとして注目を集めている。後生動物において miRNA によるターゲット遺伝子の発現抑制効果は一部の例外を除き、ターゲット
mRNA の 3’UTR に不完全ながら相補的に結合することによる mRNA の分解促進や翻訳抑制を行うことによって生じる。しかし実験的に確認されたターゲット遺伝子は少なく、個々の miRNA がどのような細胞制御機能を果たしているかについては未だ解明途上である。
興味深い事に、後生動物 miRNA の半数程度は既知のタンパク質コード領域にゲノム上で重複していることが知られている。これらの miRNA と遺伝子はそれぞれイントラジェニック miRNA とホスト遺伝子と呼ばれるが、一つのユニットとして同時に転写されるものが多く、発現量の相関が見られるという報告がなされており、相互に機能的な関連性があるのではないかと推測される。そこで報告者はイントラジェニック miRNA がホスト遺伝子のレギュレーターとして機能しているという仮説を立てた。計算機を用いた手法によって miRNA のターゲットを予測し、イントラジェニック miRNA とホスト遺伝子との機能的な関連について種間比較を含めた様々な角度からこの仮説の検証を行うことによって、イントラジェニック miRNA の機能解明を目的とした。

手法と結果
前述の仮説を検証するために直接的制御モデルと機能的制御モデルを構築した。前者はイントラジェニック
miRNA が直接ホスト遺伝子をターゲットとするモデルで、後者はイントラジェニック miRNA がホスト遺伝子の関わる機能カテゴリー内の遺伝子を制御することを通じてホスト遺伝子の機能を間接的に制御するモデルである。
miRNA と遺伝子の情報については miRBase と RefSeq よりそれぞれ、後生動物 20 生物種（Homo sapiens, Pantroglodytes, Pongo abelii, Macaca mulatta, Mus musculus, Rattus norvegicus, Canis familiaris, Bos taurus, Sus
scrofa, Equus caballus, Ornithorhynchus anatinus, Gallus gallus, Taeniopygia guttata, Anolis carolinensis,
Danio rerio, Ciona intestinalis, Drosophila melanogaster, Tribolium castaneum, Apis mellifera, Caenorhabditis
elegans）について取得した。miRNA のターゲット情報については、実験的に確認されたターゲットを用いてテストセットを構築し、発表されている 5 つの予測手法の精度を評価した結果、その中から３つの手法を組み合わせて予測することが最良であるという結果を得た。この予測結果をもとにイントラジェニック miRNA とホスト遺伝子の各組に対して直接的制御モデルと機能的制御モデルを用いて仮説の検証を行った。機能的制御モデルに関しては KEGG データベースのパスウェイと機能階層情報(BRITE)を機能カテゴリーとして用い、ホスト遺伝子と同じ機能カテゴリーにイントラジェニック miRNA のターゲットが集中的に存在するかについて統計的検定を行った。結果として、直接的制御モデルは全体の 12.6%の組で、間接的制御モデルは 27.3%の組でそれぞれ確認された。さらに、両者のうち少なくともどちらかが成立する組は 34.9%に達した。以上より、少なくない数のイン
トラジェニック miRNA がホスト遺伝子のレギュレーターとして機能している可能性が示唆された。

57

また、これらの制御モデルが種間で保存されているかどうかを検証した。ホスト遺伝子の進化的な類縁関係を調べると、種間で保存されているイントラジェニック miRNA とホスト遺伝子が多数存在していることが分かった。
そこで KEGG Ortholog Cluster より取得したホスト遺伝子のオーソログ情報を用いて、種間で保存されているホスト遺伝子とイントラジェニック miRNA を調べた所、174 のオーソログにおいてイントラジェニック miRNA が 3 生
物種以上で保存されていた。さらにその中で 65 のオーソログにおいて直接的制御モデルか機能的制御モデ
ルのどちらかが 3 生物種以上で保存されていることが確認された。
さらに近年では、前駆体 miRNA から２つの異なる成熟 miRNA (3p arm, 5p arm) が生じ、その両方が機能的であるという知見が蓄積されてきている。そこで発表者はイントラジェニック miRNA の 3p arm, 5p arm の両方のターゲットが、ホスト遺伝子が関連する KEGG パスウェイ上にどのように分布しているかを調べた所、3p arm と5p arm がそれぞれ排他的に分担してホスト遺伝子が関わるシグナル伝達ネットワークの構成遺伝子をターゲットとしている例が見られた。この結果は、イントラジェニック miRNA が 3p arm と 5p arm の双方を介してホスト遺伝子のシグナル伝達ネットワーク上でレギュレーターとして機能していることを示唆している。

考察
直接的制御モデルや間接的制御モデルによって、少なくない数のイントラジェニック miRNA がホスト遺伝子のレギュレーターとして機能していることが示唆され、さらにそれらの制御関係がホスト遺伝子のオーソログに関して保存される傾向にあることが分かった。これらのことから、イントラジェニック miRNA のホスト遺伝子に対するレギュレーターとしての機能が進化の過程を通して重要であるという可能性が考えられる。今後も継続的に解析を進めて行きたい。

58平成 24 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

メタゲノムデータからの生物種系統特異的な機能モジュールの抽出
EXTRACTION OF PHYLUM-SPECIFIC FUNCTIONAL MODULES FROM METAGENOMIC DATA

京都大学

薬学研究科

統合ゲノミクス分野

化学生命科学研究室

張 晨

背景と目的
メタゲノミクスは多数の微生物群を含む環境サンプルに対し、単離・培養の過程を経ずに直接ゲノム情報を網羅的に読み取って解析する方法論である。現在、主流な研究は海洋水、土壌、そしてヒトを対象に行われており、ヒトに関するメタゲノムサンプルは鼻、口腔、皮膚、尿生殖路、そして腸内と多岐に渡っている。その中でも、腸内のバランスはヒトの加齢状態や食習慣に密接に関わっていると考えられ、メタゲノミクスを応用した腸内サンプルからのヒトの潜在的な健康状態を予測するシステム等が期待されている。
本研究では、年齢・性別の異なる 13 名の日本人腸内細菌叢から得られたメタゲノムデー
タを利用し、各状態特異的に見つかる生物種群や機能遺伝子群の特徴抽出を目的とし解析を行った。メタゲノムデータに含まれる大量の遺伝子情報を効率的に解析するにはバイオイン
フォマティクス的アプローチが必須であり、そのための知識データベースや解析手法を有効活用することが求められる。KEGG MODULE データベース[1]では、生物種間で特に保存性の高い一連の生体反応経路やタンパク複合体を機能単位（モジュール）として定義している。
モジュールを構成する遺伝子に対しメタゲノムデータをマッピングすることで機能分類に基づく生物種分布やサンプル間の違いを俯瞰し、特徴的なモジュールとそれらの因果関係を説明する成分の抽出を行った。
方法
Kurokawa ら[2]によって採取された 13 人の日本人腸内サンプルは 7 人の成人（男４・女３）と 2 人の子供（男１・女１）、そして 4 人の乳児（男２・女２）で構成されている。これらのデータから得られた 662,548 遺伝子に対し、KASS[3]システムを用いて遺伝子機能のアサインを行った。遺伝子機能は KEGG Orthology (KO)に定義されている識別番号によって区別し、その番号を基に 571 の KEGG MODULE に対し遺伝子マッピングを行った。また同様の遺伝子データに対し BLAST 検索をかけ、ベストヒット遺伝子の由来生物種に基づ
き Phylum(門)階層で系統情報の付与を行った。モジュール、系統、サンプルの３つの情報が与えられた 153,309 個の遺伝子から、各対応を表す遺伝子のカウントテーブル表を作成し、多変量解析手法である O2PLS[4]を用いて特徴的なモジュールとそれらの因果関係を説明す
る成分の抽出を行った。 (Figure 1)

Figure 1. 解析の流れ

59

結果
今回調べた 13 名の日本人腸内サンプルにおいてモジュールを区別せずにヒット遺伝子全体で統計を取って傾向を見ると、Bacteroidetes 由来の遺伝子が大人や子供では 15.25％〜
55.39％の割合で占められているのに対し、乳児ではその割合が 0.18％〜1.71％とわずかであった。また 4 人の乳児では母乳か人口乳かによる違いが顕著であり、前者のみで育った乳児(In-B、In-E)は Actinobacteria 由来の遺伝子が 64.00〜73.74％、後者のみで育った乳児(F1-U)は Gammaproteobacteria 由来の遺伝子が 85.00％と特定の生物門グループによる偏りが大きいが、両方で育った乳児(In-M)はそれぞれ中間的な割合を示した。乳酸菌が属する
Firmicutes 由来の遺伝子はどのサンプルにおいても比較的大きな割合(12.19〜60.09%)で存在していることが示された。(Figure 2 左図)
次に O2PLS によって検出された特徴的な違いを持つモジュールについて調べた。(Figure
2 右図) 糖伝達輸送体(M00207)とペプチド・ニッケル伝達輸送体(M00239)は他のモジュールと違い、大人や子供でも Bacteroidetes 由来の遺伝子がほとんど含まれていなかった。また
そ の 区 別 化 に 寄 与 し て い る 成 分 と し て 、 Alphaproteobacteria, Chloroflex, Deinococcus,
Dictyoglomi, Fusobacteria, Thermobaculum, Thermotogae といったマイナー生物門グループクラスターの存在が確認された。解糖系モジュール(M00001)、クエン酸回路モジュール(M00173)、 リ ボ ゾ ー ム 複 合 体 (M00178/M00179)、 ア ミ ノ ア シ ル tRNA 合 成 モ ジ ュ ー ル(M00359/M360) も 高 い 有 意 性 で 検 出 さ れ た モ ジ ュ ー ル で あ り 、 こ れ ら に 関 し て は
Actinobacteria 、 Bacteroidetes 、 Betaproteobacteria 、 Deltaproteobacteria 、Gammaproteiobacteria といったメジャーな生物門グループの組成と大人・子供と乳児間における違いが寄与していることが O2P2LS から示された。

Figure 2. 生物門グループ別遺伝子数の割合(左図)と O2PLS による特徴的モジュールの抽出
参考文献[1] Tanabe M et al., Using the KEGG database resource., Curr Protoc Bioinformatics .
2012 Jun;Chapter 1:Unit1.12[2] Kurokawa K et al., Comparative metagenomics revealed commonly enriched gene sets
in human gut microbiomes., DNA Res. 2007 Aug 31;14(4)[3] Moriya Y et al., KAAS: an automatic genome annotation and pathway reconstruction
server., Nucleic Acids Res. 2007 Jul;35(Web Server issue)[4] Kirwan GM et al., Building multivariate systems biology models., Anal Chem. 2012
Aug 21;84(16)60平成 24 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム

利用報告書

ゲノム配列を用いた短いメタゲノム配列フラグメントのアノテーション評価
Evaluation of the annotation of short metagenomic sequence fragments using
genomic sequences
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
化学生命科学 金昭
Introduction
BLAST finds regions of local similarity between sequences and it can be used toinfer functional and evolutionary relationships between sequences as well as help
identify members of gene families. However, BLAST is basically designed for longsequences comparing, how well it works on short metagenomic sequences is still
not clear. In this study, we tried to use simulating data to verify the effect of BLAST
on short fragments.
Materials and methods
We collected total 728,225 protein sequences belong to 7,784 clusters in the PRK
category of CLUSTERS from NCBI FTP as our original database. Next, 61
sequences from different clusters of various sizes were chosen as samples. Everysequence was cut into fragments of 7 kinds of lengths, which were 20mer, 30mer,
40mer, 50mer, 60mer, 70mer, 80mer. We did all the cutting on every sequence
from beginning to the end, in order to ensure that all the possible fragments withcertain length on this sequence would be collected in the study. Therefore, there’rea great many fragments for each sequences of each length.
Secondly, we blasted all the fragments against our database, basically using
default e-value 10. Then several methods were developed to filter the blast results.
1) The blast hits with "Identities" > 90% were picked out as group1 data.
2) The blast hits with e-value < 10-5 were picked out as group2 data.
3) The blast hits with alignment_length > 0.8 were picked out as group3 data.
alignment_length = abs(query.end -query.start) / length_of_query_sequence.
Thirdly, the three groups data were used for further analysis called“Hit-back-value” which was to find out how many blast hits belong to the original
cluster, the calculation should be:
Hit-back-value = (Number of blast hits belong to original cluster) / (Total blast
hits number)
For every sample sequence, it had lots of fragments in different lengths withdifferent results; we calculated the average percentage for every certain length of61sample and put the results on plots, then every single line on the chart stands forone sequence.
Results and future work
As the results plots showed(Figure 1), we could see, for both group1 and group3
data, the "Hit-back" plots are quite similar, which suggested that fragments longer
than 50mer would give a perfect result in BLAST search, but the perfectpercentage would only appear when fragments were longer than 80mer in group2.
During normal BLAST search, we usually filter the results by reducing e-values;
however, our study indicated that the same method may not work well when thedata are fragments that are shorter than 80mer. In this case, it’s better to develop
other methods to extract blast hits such as identities or alignment_leng th used
above.
Because of the time limit, we didn’t finish testing all the clusters, and only chose
one sample sequence to stand for one cluster, which were quite unilateral. We aregoing to test more sequences and clusters in the future in order to complete theresults. What’s more, the plots shown left gave the average values for whole
sequences, however, fragments picked from different location would show quite
different results in BLAST, it’s also necessary and interesting to study typicalfragments.

Figure1: Parts of Hit-back-values of group 1-3 data. X axis: length of fragments;
Y axis: percentage (no more than 100)62

平成 24 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム 利用報告書

代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出
Extraction of tandem enzymatic reaction patterns from metabolic pathways
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
化学生命科学
武藤 愛

INTRODUCTION
Metabolism is the most basic aspect of life. It represents a chemical system generating allnecessary chemical substances in living cells through chemical reactions. It also represents agenetic system in the sense that chemical reactions are catalyzed by genome-encoded enzymes.
The dual aspect of metabolism has been utilized for metabolic reconstruction, where therepertoire of enzyme genes in the genome is used to infer chemical capacity of an organism,
such as biosynthetic and biodegradation potentials and environmental adaptability. The
metabolic pathway reconstruction problem is a special case of the pathway alignment problem,
where the pathway similarity is defined by the sequence similarity of orthologous enzyme genes.
The assignment of orthologous enzyme genes can only deal with the pathways that consist of
the same reactions catalyzed by the same enzymes. The use of EC number similarity allows not
only the same reactions but also somewhat different reactions to be considered because of theEC number hierarchy. However, since the EC numbers are manually given to experimentally
characterized enzymes with varying standards, the EC number similarity is not a reliablemeasure for systematic analysis, for example, comparison of genomic diversity of enzyme genes
and chemical diversity of enzyme-catalyzed reactions.
Here we introduce a new similarity measure for pathway alignment. It is based on thesimilarity of chemical structure transformation patterns along the metabolic pathways. This is apurely chemical similarity measure without incorporating any protein sequence information or
the EC number information, enabling the analysis of reactions with no EC numbers assigned oreven with no enzymes identified. The reaction modules, which are conserved sequences ofsimilar reactions, are systematically searched in the KEGG metabolic pathways using thesimilarity scoring scheme between reaction class entries. Extracted reaction modules are thencompared with the pathway modules in the KEGG MODULE database, which are defined as
sets of enzyme orthologs represented by the KEGG Orthology (KO) entries.
MATERIALS AND METHODSMetabolic pathway database. The present analysis is based on the KEGG database(http://www.kegg.jp/) release 62.0+ (May 24, 2012). We used the metabolic pathways stored in the
Metabolism section of the KEGG PATHWAY database, a collection of manually drawn pathway
maps representing knowledge on the molecular interaction and reaction networks summarized fromliterature.
Reactant pairs. The KEGG REACTION database contains all known enzymatic reactions takenfrom the Enzyme Nomenclature and also from the metabolic pathway section of the KEGG
PATHWAY database. The KEGG release that we used contains 8,990 reactions including 4,321
Enzyme Nomenclature reactions. Among them 6,238 reactions including 2,595 Enzyme
Nomenclature reactions appear on the KEGG metabolic pathways. Generally, one reaction consistsof multiple substrates and products. Reactant pairs are defined as one-to-one relationships ofsubstrate-product pairs by considering the flow of atoms (other than hydrogen atoms) in enzymatic
reactions. There were 13,448 reactant pairs stored in the KEGG RPAIR database. Each reactant pairis associated with the chemical transformation pattern in the RDM notation consisting of the KEGG
atom type (described below) changes at the reaction center (R), the difference substructure (D), andthe matching substructure (M) atoms. The RDM notation for the pair of reactants A and B is asfollows:
RDM(A, B) = RA-RB : DA-DB : MA-MB

63

For example, a typical acyltransferase reaction on primary amine is described as:

RDM = N1a-N1b:*-C5a:C1b-C1b
The KEGG atom type generally consists of three characters. The first (upper case letter) indicates theatomic species, the second (numeral) represents the pre-defined class of atomic bonding for eachatomic species, and the third (lower case letter) represents the pre-defined class of topologicalinformation, e.g., the number of substituted groups. The total of 68 atom types have been defined to
distinguish important functional groups in biological small molecules.
Reaction class. The KEGG RCLASS database has been developed to classify chemical structuretransformation patterns associated with all the reactions that appear in the KEGG metabolic pathway
maps. The database is a collection of reaction class entries (identified by RC numbers), each
representing a unique RDM chemical structure transformation pattern for a group of „main‟ reactant
pairs in the KEGG RPAIR database. The RCLASS entry is computationally generated from the
KEGG RPAIR database, and manually annotated with a diagram of chemical transformation patternand other information. There were 2,481 RCLASS entries in this study.
Similarity grouping of RCLASS entries. Because the RDM chemical transformation patterns andthe resulting RCLASS entries are too finely classified, we first introduced a similarity scoring
scheme for RCLASS entries in order to detect similar (in addition to identical) chemicaltransformation patterns. This is based on the fingerprint representation of KEGG atom types using
twelve keys. The keys indicate the presence or absence of a carbon atom, a carbon atom having pibond, a carbon atom in carbonyl group, an oxygen atom, an oxygen atom with unpaired electron, anitrogen atom, a phosphorus atom, a sulfur atom, a halogen atom, other atoms, an atom in aromaticring and an atom in any ring (see Supplementary material for more details). Figure 1 illustrates how
the RDM notation is converted into the 72-bit fingerprint notation. For example, methyl (C1a),methylene (C1b) and other sp3 carbon atoms (C1c and C1d) are given different KEGG atom types,
but they are the same in the fingerprint representation.

Figure 1. Fingerprint representation of the RDM pattern.
The similarity score S between two RCLASS entries, each consisting of a single RDM pattern, isdefined as:
𝑆 𝑅𝐶1 , 𝑅𝐶2 = 𝑤𝑅 𝐽𝑎 𝑣𝑅1 , 𝑣𝑅2 + 𝑤𝐷 𝐽𝑎 𝑣𝐷1 , 𝑣𝐷2 + 𝑤𝑀 𝐽𝑎 (𝑣𝑀1 , 𝑣𝑀2 )where the fingerprint v is compared separately for the R, D and M atoms, and the average Jaccard‟scoefficient Ja is weighted depending on, for example, whether the D atom is missing (seeSupplementary material for more details). In the present analysis we use the similarity thresholdscore of 1.0; namely, we simply use the criterion of the same fingerprint to group RCLASS entries
into a similarity group. As a result, 2,481 RCLASS entries were grouped into 376 similarity groups
with more than one member and the remaining 1,190 singletons.

64

3

RESULTS and DISCUSSION
Extraction of conserved RCLASS sequence patterns. Based on the similarity measure among
RCLASS entries as defined above, we extracted “reaction modules”, which in our definition areconsecutive reaction steps (reaction sequences) with conserved RCLASS sequence patterns that are
observed in different metabolic pathways. We used the following procedure to extract suchconserved patterns (see Supplementary material for more details). Known metabolic pathways in the
KEGG PATHWAY database are split into all possible subsequences of 2 to 8 consecutive reactions.
The pathways involving branches are split into all combinations of linear reaction sequences.
For a given length between 2 and 8, the reaction (R number) sequences thus generated were first
converted to the RCLASS (RC number) sequences. Two RCLASS sequences are considered to be
identical when the corresponding RC numbers are the same, and to be similar when they belong to
the same similarity group in the fingerprint representation. For each given length, conserved
RCLASS sequence patterns consisting of such similarity groups were extracted from the entire
collection of KEGG metabolic pathways. The result is shown in Table 1 indicating roughly one halfof the pathways correspond to conserved reaction sequence patterns. After computationally
removing shorter patterns embedded in longer patterns, we manually examined the results to identify
reaction modules.
General characteristics of reaction modules. The list of manually refined reaction modules is fully
shown at http://www.kegg.jp/kegg/reaction/rmodule.html. We found three general characteristics ofreaction modules. First, reaction modules are repeatedly used in different pathways to generate
different chemical substances. Second, reaction modules are used in combination as if they arebuilding blocks of the metabolic network. Third, and most importantly, reaction modules (also called
RC modules) derived from chemical properties of substrate-product structure transformation patterns
tend to correspond to KEGG pathway modules (also called KO modules) defined as sets of enzyme
orthologs in the genome, especially gene clusters in operon-like structures coding for the enzymes.
The total of 26 corresponding KO modules were found for 16 out of 21 RC modules, and all the KO
modules except one contained operon-like gene clusters in some genomes. Here we report detailed
analysis of the reaction modules for 2-oxocarboxylic acid chain extension and modification.
2-Oxocarboxylic acid chain extension. One of the most characteristic reaction modules was
RM001 for the chain extension of 2-oxocarboxylic acids, an important class of precursor metabolites.
This module corresponds to the well-known sequence of reactions involving citrate and othertricarboxylic acids in the TCA cycle (map00020 in KEGG), where acetyl-CoA derived carbon isused to extend the 2-oxocarboxylic acid
Table 1.The number of conserved RCLASS
chain
from
oxaloacetate(2sequence patterns found in the KEGG metabolic
oxobutanedioate) to 2-oxoglutarate, namely, pathways.
from a four-carbon (C4) compound to a
Length #of#of Coverage*
five-carbon (C5) compound. This is in fact
conserved reactions
the only part in the TCA cycle that involves
patterns
included
tricarboxylic acids. Interestingly, we
2
928
3,479
0.599
identified three more examples of the same
3
770
2,503
0.431
reaction module RM001. One is a further
4
534
1,662
0.286
extension from 2-oxoglutarate (C5) to 25
338
1,074
0.185
oxoadipate (C6) in lysine biosynthesis
6
218
765
0.132
pathway (map00300). Another is found in
7
140
527
0.091
valine, leucine and isoleucine biosynthesis
8
88
399
0.069
pathway (map00290) where pyruvate (2Total
3,016
oxopropanoate) is extended to 2* The ratio to 5,805 reactions, the total number ofoxobutanoate, and 2-oxoisovalerate isreactions with RC assignment in the KEGG
extended to 2-oxoisocaproate. Furthermore,
pathways.
inthebiosynthesis
pathwayofglucosinolates (map00966), which are plant65secondary metabolites, a six tandem repeat of RM001 is found from 2-oxo-4-methylthiobutanoate to2-oxo-10-methylthiodecanoate.
In the KEGG pathway map for the citrate cycle (map00020), the conversion from oxaloacetate to 2oxoglutarate (RM001) is shown as follows: oxaloacetate and acetyl-CoA generating citrate(RC00067), converting to cis-aconitate (RC00498), converting to isocitrate (RC00618), andconverting to 2-oxoglutarate in two reaction steps (RC00084+RC00626) or in one step (RC00114).
Modification of 2-oxocarboxylic acids. The reaction module RM001 for 2-oxocarboxylic acidchain extension by tricarboxylic acid pathway was found to be used in combination with threemodification modules, RM002 (including RM032), RM033 and RM030, together with a reductive
amination step (RC00006 or RC00036). In Figure 2, RM002 is for conversion of carboxyl group toamino group in the biosynthesis of basic amino acids (ornithine and lysine), and RM033 is for
addition of branched chains in the biosynthesis of branched-chain amino acids (valine, leucine andisoleucine).

Figure 2. The architecture of reaction modules consisting of 2-oxocarboxylic acidchain extension
and modification
Reaction modules encoded in enzyme gene clusters. The KEGG pathway modules (KO modules)in the KEGG MODULE database are represented by manually defined sets of enzyme orthologs,
which often correspond to operon-like gene clusters in prokaryotic genomes. We examined
relationships between the reaction modules (RC modules) extracted in the present analysis and thepreviously defined KO modules.We found, for example, that the RC module RM001 coincided wellwith the KO modules M00010, M00432 and M00535. As shown in Table 3, in the genome of
Pyrococcus furiosus,17 two gene clusters correspond to the reaction module RM001: the gene cluster(PF0203 PF0201 PF0202) for the RCLASS sequence (RC00067 RC00498+RC00618
RC00084+RC00626) in citrate cycle and the gene cluster (PF0937 PF0938+PF0939 PF0940) for the
RCLASS sequence (RC00470 RC01041+RC01046 RC00084+RC00577) in leucine biosynthesis.
Many more examples can be found in the KEGG database from the Ortholog table view of the
KEGG MODULE entries (each entry is accessible at http://www.kegg.jp/module/M00010, etc.).
Table 3.Reaction modules corresponding to enzyme gene clusters.
RC
module
RM001

RM002

Overall reaction
KO
oxaloacetate →2-oxoglutarate module
M000102-oxoisovalerate →M004322-oxoisocaproate
pyruvate →2-oxobutanoate
M005352-aminoadipate →lysine
M00028glutamate →ornithine

M00031

Gene cluster example(pfu)PF0203 PF0201 PF0202(pfu)PF0937 PF0938+PF0939 PF0940(bth)BT_1858
BT_1860+BT_1859
BT_1857(bsu)BSU11200 BSU11210+BSU11190
BSU11220(ttr)Tter_0315+Tter_0316
Tter_0320
Tter_0319 Tter_0321 Tter_0317

66

平成 24 年度	
  京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
新規オーソログクラスタデータベース KEGG OC の構築
Construction of KEGG OC; a novel ortholog cluster database
化学研究所付属バイオインフォマティクスセンター化学生命科学	
  守屋 勇樹概要	  共通祖先では一つであった遺伝子が種分岐により複数の種に存在している場合、これらの相同配列をオーソログ遺伝子と呼ぶ。新規に読まれた配列におけるオーソログの同定は、その機能解析に重要である。また正しいオーソログを推定することは配列や配列の作り出すネットワークにおける比較解析でも重要な要素である。そのためこれまで COG や eggNOG といった多くのオーソログク
ラスタデータベースが作成されている。しかしこれらのデータベースは扱っている種数や、手作業の必要性による更新の遅れなどの問題を抱えている。そのため、これらの問題を回避した新たなオーソログクラスターデータベース、KEGG OC を作成した。KEGG OC は KEGG に登録されているコンプリートゲノム全てを用いることで、これまでで最大のデータベースとなっている他、パスウ
ェイや遺伝子の階層分類などの KEGG の他のデータベースを利用できるようになった。また KEGG
データベースに手作業を加えることなく、完全な自動計算によって構築することが可能であり、これにより定期的な更新が可能になった。
手法
	
  KEGG OC は系統樹に従って分類群毎にクラスタリングを行うことで、コストをかけることなく計算を行なっている。図１は用いた系統樹の例で、動物の場合まず種内の配列でクラスタリング行
い、次に鋼の階級で種の階級で作られたクラスタのクラスタリングをこなうことで、一段階上位の分類群クラスタを作成した。クラスタリングを門、界、ドメインの階級まで繰り返すことで最終的なオーソログクラスタを得た。各分類郡におけるクラスタリングには Quasi-clique-based クラスタリ
ングを用い、配列間の Smith-Waterman スコ
アからなる類似度ネットワークから準クリークを抽出することで行った[1]。また、多数の下位分類群クラスタを一度にクラスタリングする場合など、類似度ネットワーク
は極端に巨大になるため、Inparanoid アル
ゴリズムによりエッジの削減を行った[1]。
図１：KEGG OC 構築の流れ

結果と考察

organismsnematodesfungiplantsarthropodsfishe

sbirdsarchaeabacteriaeukaryotesanimalsvertebr	  約 900 万のタンパク質配列から 124 万のオーソログクラスタを作成できた。表１は作成されたク
ateshumanchickenturkeydogmousecut off
ラスタの例で多くのアクアポリンタンパク質から成っている。一つのクラスタは一つまたは複数のedgesquasi-clique-based
下位の分類群クラスタから成っており、これら一つのクラスタにまとめられたアクアポリンタンパ
clusteringclusterssimilarity networkIn each
ク質が共通祖先において一つの配列であったことを示唆している。また、動物分岐以後、脊椎動物
taxon category, genes or clusters are grouped
分岐以前に配列が２つに分岐し、されにその内片方が哺乳類分岐以前に３つに分岐したことも示唆
into paralog clusters (PCs), taxon clusters (TCs)
している。このように KEGG OC は全てのタンパク質ファミリにおいて配列の進化イベントの情報
and ortholog clusters (OCs) by quasi-clique-based
clustering.Clustering in each step における真陽性

67

の割合

表１：オーソログクラスタの例
organismsnematodesfungiplantsarthropodsfishe
図２：KO との比較

sbirdsarchaeabacteriaeukaryotesanimalsvertebr

organismsnematodesfungiplantsarthropodsfishe
ateshumanchickenturkeydogmousecut offが反映されているといえる。次に手作業で作成された
KEGG Orthology (KO)との比較を行った。KOedgesquasi-clique-basedのアサインされたタンパク質を含むクラスタは約
20sbirdsarchaeabacteriaeukaryotesanimalsvertebr
万であり、KO の 15,600 グループと比較して細ateshumanchickenturkeydogmousecut offclusteringclusterssimilarity networkIn each KO の種類の特異性を示したもので、KO分化されていた。図２は各クラスタに含まれるのついてedgesquasi-clique-basedtaxon category, genes or clusters are grouped
いる割合に関係なく、ほとんどのクラスタが一種類のKO を持っていた。また逆のKO グループに
clusteringclusterssimilarity networkIn each
into paralog clusters (PCs), taxon clusters (TCs)
おけるクラスタの特異性においても、一種類のクラスタを含む
KO の割合が多かった。このことか
taxon category, genes or clusters are groupedand ortholog clusters (OCs) by quasi-clique-based
ら自動計算によって作成されたオーソログクラスターが手作業での分類によって作成された
KO のinto paralog clusters (PCs), taxon clusters (TCs)clustering.Clustering in each step における真陽性をある程度再現できているといえ、精度の高いオーソログクラスタが構築されていると考えられる。
の割合

and ortholog clusters (OCs) by quasi-clique-based
clustering.Clustering in each step における真陽性
の割合

	
  	
  	
  	
  	
  	
 
図３：分類群特異的クラスタの分布
organismsnematodesfungiplantsarthropodsfishesbirdsarchaeabacteriaeukaryotesanimalsvertebrates

	  図３は分類群特異的クラスタの分布を示しており、各領域の面積がクラスタの数を表している。
humanchickenturkeydogmousecut off edgesquasi-clique-based

多くのクラスタが分類群特異的に構築されており、複数のドメイン、界、門を含むクラスタが比較
clusteringclusterssimilarity networkIn each taxon category, genes or clusters are grouped into

的少ないことが示された。特にドメインを跨ぐクラスタについてはこれまでの知識と比較しても非paralog clusters (PCs), taxon clusters (TCs) and ortholog clusters (OCs) by quasi-clique-based

常に少なくなっており、クラスタリング手法を含め再度検討が必要である。
clustering.Clustering in each step における真陽性の割合

	  KEGG OC は Web ベースで提供されており、GenomeNet（http://www.genome.jp/tools/oc/）で利用可能になっている。
発表論文[1] Nakaya A, Katayama T, Itoh M, Hiranuka K, Kawashima S, Moriya Y, Okuda S, Tanaka M, Tokimatsu T,
Yamanishi Y, Yoshizawa AC, Kanehisa M, Goto S. ; KEGG OC: a large-scale automatic construction oftaxonomy-based ortholog clusters. Nucleic Acids Res. (2013).

68平成 24 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

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
生物情報ネットワークの解析はバイオインフォマティクスおよびシステム生物学における主要トピックの一つである。我々は継続して、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、定常状態計算やネットワーク制御のアルゴリズムについて研究を行ってきた。本年度はこれまでの定常状態計算に関する研究を発展させ、周期的な定常状態の計算手法について新たな結果を得た [1]。さらに、整数計画法を用いて、静的定常状態の検出およびネッ
トワーク制御を行う方法を開発した [2]。また、以前よりブーリアンモデルを用いた推定手法の枠組みの一つとして「ネットワーク補完」を提案していたが、今年度は、より実用に近づけるために実数値データを扱うことができるような手法の検討・開発を行った [3]。
一方、多くの生物情報ネットワークが持つスケールフリー（次数分布のべき乗則）という性質についても我々はこれまで継続して研究してきた。近年、それらのネットワークの制御について様々な研究が行わているが、我々は最小支配集合を用いた制御問題の定式化とその解析を行った [4]。

検討内容
ブーリアンネットワーク（BN）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。BN においてはアトラ
クターとよばれる静的もしくは周期的な定常状態が重要な役割を果たし、多くの研究が行われてきた。BN におけるアトラクターの検出は計算困難（NP 困難）であることが知られているが、静的なアトラクターについてはある種の妥当な制約のもとで、単純な数え上げ手法より効率的な計算法が開発されてきた。しかしながら、周期的アトラクターについては効率的な計算法がほとん
ど知られていないため、いくつかの検討を行った。さらに、アトラクター検出やネットワーク制
御のための実用的手法の開発のために、これらの整数計画法への定式化法について検討を行った。
ネットワーク補完に関しては、ある制約のもとで、最小二乗法と動的計画法を組み合わせることにより最適解を計算することがわかったため、その手法を実装して評価することにした。
スケールフリーネットワークの制御に関しては、最小支配集合と線形制御理論における可制御性の理論的関係を導き、それに基づき、べき指数 γ と最小支配集合のサイズ（頂点数）との関係について検討を行った。

結果
BN の周期的定常状態検出については以下の理論的結果を得た [1]。
• ブール関数がリテラルの AND と OR に制約された場合に周期 2 のアトラクターを検出する
O(1.985n ) 時間アルゴリズム• ブール関数が変数の OR に制約された場合に周期 2 のアトラクターを検出する多項式時間ア
ルゴリズム

69

• ブール関数が nested canalyzing というクラスに制約され、かつ、ネットワーク構造が木幅
w の部分 k 木に制約された場合に周期 p のアトラクターを検出する O(n2p(w+1) poly(n)) 時
間アルゴリズム
一方、整数計画法を用いたアトラクター検出、ネットワーク制御では、最大次数が 2 で抑えられる場合は 1000 頂点以上でも計算できるのに対し、最大次数が 3 になると 100〜200 頂点程度で限p界が来ることがわかった [2]。また、アトラクター制御では、この問題が Σ2 困難という計算量クラスに属することがわかり、その結果、整数計画問題への直接的な変換はできないため、整数計
画法を繰り返し適用する手法を開発した [2]。
ネットワーク補完に関してはシミュレーションデータを用いた計算機実験により、推定問題に適用した場合、他手法より良好な結果を得ることができた。また、実際の遺伝子発現量時系列デー
タに適用した結果、改良の余地は大きいものの、正しいと想定される関係をある程度の精度で推定することができた [3]。
最小支配集合を用いたスケールフリーネットワークの制御では、γ > 2 の場合は最小支配集合のサイズは Θ(n) となるが、γ < 2 の場合は O(n1−(2−γ)(γ−1) ) となることを近似的に導き、その傾向
を計算機シミュレーション、および、実際のネットワークデータを用いた解析により確認した（nはネットワーク全体の頂点数）[4]。

考察
周期的アトラクターについては最初の non-trivial な結果を得ることができたが、改良の余地は大きいと考えられ、今後の課題となっている。整数計画法を用いた手法では最大次数が 3 以上の場合には期待したほど有効ではなかったため、整数計画法への定式化手法の改良、および、別の手法に基づく計算法の開発が課題として残されている。
ネットワーク補完については実際のデータ解析に適用可能な手法を開発できたものの、推定精度および計算時間のいずれに関しても十分とは言えないため、継続的に改良していく必要がある。
最小支配集合を用いたスケールフリーネットワークの制御では γ < 2 の時、比較的少ない頂点数を制御するだけでネットワーク全体を制御することを示すことができたが、このモデルでは制御頂点に接続する辺を個別に制御できることを仮定しているため生物情報ネットワークの制御モデ
ルとしては現実的でない面がある。よって、より現実的な数理モデルの構築・解析が必要である。

参考論文[1] T. Akutsu, S. Kosub, A. A. Melkman and T. Tamura, Finding a periodic attractor of a
Boolean network, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology andBioinformatics, 9, 1410-1421, 2012.
[2] T. Akutsu, Y. Zhao, M. Hayashida and T. Tamura, Integer programming-based approachto attractor detection and control of Boolean networks, IEICE Transactions on
Information and Systems, E95-D, 2960-2970, 2012.
[2] N. Nakajima, T. Tamura, Y. Yamanishi, K. Horimoto and T. Akutsu, Network completion
using dynamic programming and least-squares ﬁtting, The Scientiﬁc World Journal,
2012, 957620, 2012.
[3] J. C. Nacher and T. Akutsu, Dominating scale-free networks with variable scaling
exponent: Heterogeneous networks are not diﬃcult to control, New Journal of Physics,
14, 073005, 2012.

70

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

条件付き確率場を用いたタンパク質 RNA 間残基塩基相互作用予測
Predicting protein-RNA residue-base contacts using two-dimensional conditional random field
化学研究所バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報 林田守広
背景と目的

細胞内分子のネットワークと機能を解明する上で、スプライシングや転写後調節などの制御メカ
ニズムに関わる、タンパク質と RNA の間の相互作用を解析することは重要である。タンパク質と RNA から形成される複合体の三次元構造について、どのようにしてタンパク質は選択的に特定の RNA あるいはその塩基と相互作用するのかという観点から多くの研究がなされてきた。例
えば U1A タンパク質はヘアピンループまたは内部ループ構造にある塩基配列 AUUGCAC を認識して結合することが知られている[2]。タンパク質残基間相互作用予測に対するこれまでの研究では、相互作用する残基間には共進化が観測される、つまり互いに相互作用する残基の片方が突然変異により他のアミノ酸に置換されればもう片方も相互作用を維持するために置換される、という考えに基づき二残基間の依存関係を表す量として相互情報量を用いた。また縦横に相互情報量を対応する残基の位置に配置することで二次元画像とみなせ、画像に対して開発された識別手法である識別確率場[3]を用いて残基間相互作用をモデル化した。本研究では、タンパク質
RNA 間においても同様に残基塩基間の共進化が観測されると考えられるので、残基塩基間の相互情報量を用いた予測手法を開発する。
検討内容

これまでの研究で相互情報量に識別確率場を用いた場合に、残基間相互作用予測に対してであるが、必ずしも良好な結果は得られなかった。原因として Kumar らの識別確率場は自然画像の特徴である、隣り合う画素が似た値をもつことを仮定していることが考えられる。そこで次のような条件付き確率場モデルを導入する。タンパク質のi番目の残基位置と RNA のj番目の塩基位置との間の確率変数をrij とし、rij = 1のとき相互作用する、rij = 0のとき相互作用しないことを表し、また(i, j)と隣接する頂点の集合をNij = {(i − 1, j), (i + 1, j), (i, j − 1), (i, j + 1)}とする。このとき
1

条件付き確率をP �rij �rNij � = exp {wf fij (r) + wg ∑(k,l)∈Nij gijkl (r)}によって与える[1]。ここでwf , wg
Zはパラメータベクトルで、fij , gijkl は確率変数と相互情報量、残基または塩基位置でのラベルを入力とし実数ベクトルを返す関数である。
結果

予測手法を検証するため、タンパク質 RNA 複合体の立体構造を PDB コード 1yl4, 2hgu, 3kcrの中から７つのタンパク質 RNA ペアを選択し、最近接原子間距離が 3Å以内の残基塩基ペアを相互作用するとした。下図左は 1yl4 のタンパク質 RS12_THET8 とこのタンパク質から 3Å以内の RNA M26923 の原子を表す。各位置間での相互情報量を得るためにタンパク質、RNA それぞれについて Pfam、Rfam データベースの多重配列アラインメントを使用した。

71

0.65
0.6
0.55
0.5
0.45

またアミノ酸を物理化学的な性質に基づいて、2,4, 8, 10, 15, 20 のグループに分類し交差検定による計算機実験を行った。上図右は各グループ分けにおけるテストデータに対する平均のAUC を表す。この結果からアミノ酸の細かいグループ分けの方が予測精度が高い傾向が見られた。
考察

タンパク質残基 RNA 塩基間相互作用を、多重配列アラインメントから得られる相互情報量と、アミノ酸と塩基のラベルから予測する条件付き確率場モデルを提案した。交差検定による計算機
実験の結果はラベルを使わない場合または粗いグループ分けの場合よりも細かいグループ分けを用いた場合の方が予測精度が高くなる傾向を示した。今後の課題として精度のさらなる向上が望まれるが、例えば確率場のパラメータ推定において正則化項を加えた学習を行うなどの方法が考
えられる。
参考論文

[1] M. Hayashida, M. Kamada, J. Song, T. Akutsu, Predicting protein-RNA residue-basecontacts using two-dimensional conditional random field, Proc of 2012 IEEE Conference

on Systems Biology, pp.152-157, 2012
[2] D. Scherly et al., Identification of the RNA binding segment of human U1A protein anddefinition of its binding site on U1 snRNA, EMBO J, vol. 8, pp.4163-4170, 1989.
[3] S. Kumar, M. Hebert, Discriminative random fields, Int. J. Comput. Vision, vol. 68,
pp.179-201, 2006.

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平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

ブーリアンネットワークによる遺伝子制御ネットワークの解析
Analysis of gene regulatory network on Boolean model
化学研究所 数理生物情報研究領域 田村武幸
背景と目的

生命活動は膨大な数の遺伝子が、細胞内で互いに複雑に制御しあうことによって維持されている。ヒトの場合には２万数千個の遺伝子が存在するが、ある遺伝子 A は別の遺伝子 B の働きを促進したり、逆に A が C の働きを抑制したりすることが知られている。DNA に記述された遺伝子の持つ情報は、RNA によって読み取られた後(転写)、翻訳されてタンパク質が生成されて機能する。ある遺伝子がどの程度働いているかは、対応するタンパク質の量(発現量)により計測される。近年、DNA マイクロアレイの技術により、各遺伝子の発現量が網羅的に測定できるようになり、遺伝子間の制御関係を数理的に表現したネットワークが得られるよ
うになってきた。それに伴い、遺伝子制御ネットワークを数理的に解析する手法の開発が要請されている。遺伝子制御ネットワークの数理モデルとしては、ブーリアンネットワーク(BN)、ベイジアンネットワーク、微分方程式系が多く研究されている。各モデルはそれぞれ一長一短あるものの、BN は離散的な決定性の数理モデルであり、遺伝子制御の因果関係を簡潔な知識として表現するためには最適である。

ブーリアンネットワーク（BN）

状態遷移図

BN において各ノードは遺伝子に対応し、活性化していれば１、活性化していなければ０が割り当てられる。時刻 t+1 におけるノード v の値は、時刻 t における v の親ノードの値からブール関数で表現された制御関数を用いて計算される。上左図は BN の例であり、∧は AND、∨は OR、●は否定を表す。例えば時刻 t において、 (v1 , v2 , v3 )  (0,0,1) が割り当てられたとすると、時刻 t+1 における各ノードの値は、(v1 , v2 , v3 )  (1,0,0) となる。BN の各ノードの値の73

遷移は、上右図のような状態遷移図で表現される。よって、以後(1,0,0)→(1,1,1)→(1,1,0)→(0,1,0)と遷移し、いったん(0,1,0)となった後は(0,1,0)から動かなくなる。この(0,1,0)のように、状態遷移図において自己ループが形成される状態を(周期１の)定常状態という。また状態遷移図の中に長さ２以上の閉路が存在するとき、周期的定常状態が存在するという。
検討内容

遺伝子制御ネットワークは細胞内の遺伝子の制御関係を表現し、代謝ネットワークは細胞内の化合物と化学反応の関係を表現する。ブーリアンモデルの遺伝子制御ネットワークの定常状態を求める問題、制御する問題や補完する問題は NP 困難であり、本研究ではこれらに対する高速アルゴリズムを開発するとともに、様々な派生する問題の計算量解析とアルゴリズ
ム開発を行い、スパコンシステムを用いて検証する。
また、GPR ネットワークと呼ばれる遺伝子とタンパク質、反応間の制御関係を記述する数理
モデルを用いて、遺伝子制御ネットワークと代謝ネットワークを統合し、遺伝子の破壊や導入、細胞の初期化や状態の変化、代謝に基づく生存率や成長率を互いに関連させ数理的にモデル化して解析する。
また、遺伝子、反応、化合物に対し 0/1 割当の集合が与えられた時に、最小の修正を加えて矛盾を解消する問題を数理モデル化してアルゴリズムを開発し、実際の動態データを再現できるようにする（統合ネットワークの補完問題）。
システム生物学の分野において、微生物の遺伝子を１～２個ずつ網羅的に破壊し、細胞の生存率や成長率を計測する研究がある。本研究では、細胞の生存率が化合物や反応への 0/1 割
当を入力とする関数で計算されると仮定し、このデータを用いた統合ネットワークの補完問
題を解析する。
結果

バクテリアの中心代謝経路に関する統合ネットワークを、細胞生存率のデータを基に補完する問題を整数計画法で定式化し、本コンピュータシステムを用いて計算した。結果は高速かつ高精度であり、
本研究結果を 2012 年１２月に台湾台南市で開催された GIW2012 で発表した。

74平成24年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

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

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

Timothy Hancock

Abstract
The biological processes that occur within a cell are known to be organized in networks.
There are many types of biological networks, each of which perform a speciﬁc function
and are known to interact. However, as the network structures themselves are complex,
the nature and structure of the interactions across networks are diﬃcult to deﬁne. In
this paper we assume that if a set of networks interact, the dynamics within each ofthese networks must share a common latent signal. To identify this signal across multiple
networks we propose a Gaussian Process Latent Factor Model (GP-LFM). Our proposedmodel uses a GP-LFM to represent the observed time course at each network node basedon the assumption that a diﬀusion process governs the dynamics within each network.
From the assumption that diﬀusion of a common latent factor generates all observed nodetime courses we derive a latent force model. This latent force model explicitly predicts
each node’s time course based only on the neighborhood of that node and the strengthof the diﬀusion process within that node’s network. We then extend this idea to multiple
networks by assuming that each network can be considered independent once the common
latent function which generates all node time courses over all networks is known. Finally,
we consider the transductive case, where some node time courses in some networks areunobserved and we wish to infer them. We show that by a re-parameterization of our
proposed GP-LFM model we can estimate these missing node time courses without deviating from the standard GP-LFM optimization methods. We evaluate the performance of
our GP-LFM on simulated and real data and clearly show that our GP-LFM approach iscapable of identifying a common latent signal which is determines known dynamics acrossmultiple networks.

1

Introduction

Cellular processes, such as regulation, signaling and metabolism, are often organized into
network structures. It is common in bioinformatics and systems biology to analyze each ofthese networks separately in an eﬀort to identify which sub-structures determine a observed
phenomena. However, from a biological perspective it is known that these networks interact,
but the nature and timing of this interaction on a network scale is unknown. Therefore,
the creation of an observed phenomena in one network could be the result of entire network
interaction, rather than any process generated from within a single network. Clearly a separate
analysis of each network is insuﬃcient to capture this level of complexity.
Unfortunately, methods to model interaction across multiple networks encounter representation problems; as each network possesses a diﬀerent structure and has diﬀerent numbers of
nodes and the observational units across all networks may be of diﬀerent types. For example, aregulatory network is a network of interacting genes or proteins whereas a metabolic network
is a network of interacting chemical compounds. These diﬀerences in network architecture
inhibit the ready encoding of any similarity between these networks. Another issue that must
be considered is timing and sparsity of any network observations. For some networks types,
such as those involving gene expression, high-throughput screening technology, such as microarray or next-generation sequencing, is available to give a snap-shot of the activity of allnodes present within the network at a speciﬁc time. For other network types such as PPI

75

and metabolic, although high-throughput screening methods are available, such as Gas Chromatography Mass Spectroscopy (GC-MS), they do not provide a complete snap-shot of thestate of all nodes within the network.
The methods in this paper are inspired by the need to infer interactions between multiple
networks, which are related but not easily connected, and are known to possess a common
signal. Our model does not require the networks to be connected, but treats each network as
independent given knowledge of a common latent factor. We restrict ourselves to the analysisof time course data and assume that throughout all networks there is a common latent function
which determines the time course proﬁle at each node in each network. To estimate the latentfunction which is common across all networks and nodes, a Gaussian Process Latent Factor
Model (GP-LFM) derived from a network diﬀusion process assumption. Nodes in each network
are then weighted based on how much they resemble the latent function.
Our proposed approach is a Semiparametric Latent Factor Model (SLFM). SLFM’s provide a general framework for sharing information from a single predictive function over multiple
variables through the estimation of a mixing matrix. The SLFM approach provides the generalframework for many Gaussian Process multi-task regression models. In these multi-task regression models the mixing matrix corresponds to estimated similarity of each task to an latentpredictive function common to all tasks. SLFM approaches have the advantage of assuming
no prior mixing matrix structure. In this paper we consider a variant of the SLFM approach
where the mixing matrix is constrained to model diﬀusion of task similarity through a known
network structure.
Speciﬁcally our approach falls into the latent force category of SLFM models. Latent force
models are generative models of stochastic processes where a mechanistic model, in the formof diﬀerential equation, is assumed to account for a component of the observed stochastic variation. The parametric structure of this variation derived from the solution to the diﬀerential
equation is used to deﬁne the SLFM approach which in turn generates a predictive latent function for the observed stochastic process. Latent force models have been shown to successfullymodel gene expression time courses, and inter latent protein proﬁles from mRNA expression.
Our model falls into this category as we assume that a diﬀusion process on a network governs
the time course proﬁles of each of the nodes.
Related work to our proposed idea is that of diﬀusion kernels and label propagation ona graph. Label propagation deﬁnes a latent function on a graph to be a categorical variablewhich assigns a label to each node. However, the node labeling is only observed on some partial
subset of nodes of the graph, and the goal of label propagation is to learn the labels at theunobserved nodes. In the label propagation is performed as a random walk on a weighted
graph Laplacian. The random walk style propagation has strong relationships to the diﬀusion
processes on graphs. However, a diﬀusion kernel deﬁnes no labeling to the function being
propagated but rather forms a general statement on how nodes on a graph share information.
The model we propose for identifying a latent function common to all nodes over multiple
a networks is a stochastic Markov Random Field (MRF) model. Let yi (t) be the value of node
i in graph G = {V, E} with nodes V and edges E observed at time t. Let each node “send” afraction of its value, αy to its neighbors, where 0 ≤ αy ≤ 1. Therefore the value of any node,
yi at any future time t + 1 can be assumed to be a stochastic process,∑yi (t + 1) = yi (t) + αy(yj (t) − yi (t)) .
(1)j∈ne(i)

The process is (1) deﬁnes a diﬀusion process over the graph G if the increments in time aretaken to be inﬁnitely small. However the nature of a diﬀusion process implies that there is
a common latent function, f (t) which is propagated through a connected subset of nodes ingraph, v ⊂ G. Therefore the nodes in subset v can be assumed to have a component which
is a realization of this common latent process f (t), the strength of which is dependent on thelocation within v and the strength of the network propagation αy . Therefore, rather than takethe limit of (1) as time increments tend to zero, we seek to explicitly identify the structureof the latent function, f (t), and use it to predict the network dynamics at each node acrossmultiple networks.

76

Furthermore, as we begin with a parametric statement on how the time course at any nodein the entire network is generated, we also consider the case where time courses at some nodes
are not observed. We show that by using transductive learning on the entire network structure
we can estimate the weights of nodes where no time course are observed. Furthermore, weshow that no additional optimization is required for this learning step and standard GP-LFM
methods can be readily applied.
The results and conclusions section will present an application which seeks to identify acommon function across regulatory, co-expression and metabolic networks using microarray
and GC-MS data.

2

Results and Conclusions

Input Networks
REGULATORYMETABOLIC GENE
METABOLITEREGULATORY + METABOLIC GENE
REGULATORY + METABOLITEMETABOLIC GENE + METABOLITEREGULATORY + METABOLIC GENE + METABOLITE

Predictive r2
0.113
0.162
0.142
0.146
0.211
0.268
0.244

Predictive correlation
0.375
0.42
0.442
0.39
0.484
0.537
0.515

Table 1: All combinations of real biological network network predictive performance results forcontrol growth of E. coli.
The real analysis results for all combinations of biological networks are presented in Table
1. In Table 1 as there is no known latent time course the predictive correlation is the Pearson
correlation coeﬃcient between the predicted and observed time courses. The immediate result
from this table is that both the r2 and correlation can be improved when multiple networks
are considered. This is most clearly observed with the regulatory network. The regulatory
network alone oﬀers no predictive performance (r2 = 0.113). However when included withother networks the predictive performance rises to a maximum of r2 = 0.244, corresponding toapproximately 24% of time course variance modeled. This result clearly shows that there is asharing of information between regulation, co-expression and metabolism, and including eachof these elements can increase predictive performance. Additionally these results clearly show
the success of our transductive model in overcoming the sparse observations within metabolite
network with performances comparable with that of the densely observed expression networks.
We have proposed a GP-LFM based on diﬀusion kernel for prediction to time course dataover multiple networks. Furthermore we extended our model to the transductive case, whichallows for the reconstruction of time course data for nodes where no experimental data wasavailable. Through extensive simulation experiments we clearly showed that our model cansuccessfully predict a known latent function across multiple networks with large amounts ofmissing data. We further validated the performance of our model the systems biology setting
and showed that our approach can successfully identify predictive latent functions which span
regulatory, co-expression and metabolite networks.

77

平成 24 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

機械学習アプローチに基づく生物学データ解析法に関する研究

A study on machine learning approach for biological data analysis
化学研究所バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学研究領域

烏山 昌幸

背景と目的
計測技術の発展に伴って DNA 配列情報等をはじめとする生物学上の様々なデータが大量に蓄積されるようになってきた．一方で，膨大なデータからどのように有益な情報を抽出するかが問題となっている．本研究では，特に機械学習と呼ばれる統計学と計算機科学の融合技術に注目する．機械学習を用いて生物学上のデータを扱う上で重要となる点のひとつは構造を持つデータをどう扱うかということになる．古典的な数値や文字列の集合データとは異なり，データが固有の内部構造，
関係性を持っている場合が多い．典型的な例としてはタンパク質の相互作用ネットワークの場合，各タンパク質間で物理的な相互作用を起こすペアをエッジでつないだグラフとしてデータが表現され，各ノード（タンパク質）の性質を推定することが目標となる．
このような問題は，グラフ上での統計的推定問題として考えることができる．グラフ上のノードの性質，例えばタンパク質の機能など，をデータから推定するにはラベル伝播（例えば [1]）という技術が利用でき，これまで一定の成果が報告されている．しかし，多くの場合入力データとして複数のグラフが存在し，それらのうちどれが興味あるタスクに対して重要なのかは事前には明らかでないことが多い．計測技術の発展に伴いこのような問題点が急速に顕在化している．そこで本研
究では複数のグラフ上での予測問題を考え，複数の情報源などから得られるグラフを結合し予測精度を向上させる方法論について考察する．
検討内容
複数のグラフを結合する方法としてラベル伝播法の考え方に基づくグラフ結合アルゴリズムを提案した．提案したアルゴリズムの特徴は，ラベル伝播の仮定に基づいた上で，不要と思われるグラ
フを削除できることにあり，これによって予測精度の向上と解釈性の向上が期待される．ここでの解釈性とは候補グラフ集合のなかから予測にとって重要なものを選びだすことを指しており，結果からデータに関する知見を得るために必要な性質となる．
アルゴリズムの概略を図 1 に示した．アルゴリズムは各グラフに重要度を表す重みを与え，それを反復的に調整する．ここでは数学的な詳細は省略するが，図中の繰り返しを行うことで不要なグラフの重みは最終的に消去される．この性質はスパース性 (sparseness) と呼ばれる統計学上の性質と関連が深いため，提案手法を Sparse Multiple Graph Integration (SMGI) と呼称することとする．
数理的な解析により SMGI の持つ定性的な性質をいくつか明らかにした．前述のスパース性については数値最適化の理論からラベルに対して滑らかなグラフが重みを得て，滑らかでないグラフが削除されることを示した．これは元々のラベル伝播法の考え方と合致する．また，SMGI にはグルーピング効果 (grouping eﬀect) と呼ばれる効果があり，性質の似たグラフは似た重みを与えられることを保証することができる．これは似たグラフは同時に選ばれたり（零でない重みを与えられる），同時に削除されたりしやすいことを示しており（似たグラフは大きく異なる値を取れな
いため），直観的に非常に自然な結果が得られることを保証する．この性質は有名な統計モデル

elastic net[2] の性質と類似しており，数理的にも類似性がある．また，最適化計算は concave-convex

78

図 1: アルゴリズムの概略．入力となるグラフは各々データに関する異なる情報を持っていたり，非常にノイズが強い場合などもある．提案法は各グラフに対する重みを適応的に調節していく．

procedure(CCCP)[3] という非線形最適化の枠組みに当てはめることができるため効率よく解くことができる．
結果
表 1 はタンパク質の機能予測における AUC による予測精度評価，表 2 はその中で含まれている
ノイズグラフに対して各手法が零でない重みを与えてしまった割合である．データは [4] から取得
したものを利用しており，2 種類の配列情報 (BLAST，Smith-Waterman) と相互作用ネットワーク
から作成したグラフを利用した．それぞれに対して複数パターンのグラフ生成法を用いたことで結果として今回は計 51 個のグラフが存在する．また，これらのグラフは実際のデータと関係のない
ノイズグラフを 20 個含んでおり，こういった関係のないグラフを除去できるか評価したのが表 2である．表中では SMGI 以外の比較手法として OMGSSL[5]，GMKL[6] の結果を掲載した．
表 1: AUC による予測精度評価
SMGI
OMGSSL
GMKL

0.91 (0.04)

0.91 (0.03)

0.84 (0.06)

表 2: ノイズグラフを選んだ割合
SMGIOMGSSL
GMKL

0.07 (0.25)

1.00 (0.00)

0.84 (0.36)

SMGI は高い予測精度と，ノイズ除去率を持っていることが確認できる．AUC については OMGSSL
も高い精度をもっている．比較されている手法の中では OMGSSL が SMGI と最も類似しており，
この結果はその意味において合理的ではある．ただし，グラフを明示的に選択するには不要なグラフを削除する SMGI が適しており，表 2 の値の差からそれは読みとることができる．
考察
本研究では，生物学データの機械学習アプローチによる解析としてグラフに基づく予測を対象に

79

し，複数グラフの得られる状況に対して必要なグラフのみを選び出し精度の良い予測を行うための方法を提案した．タンパク質機能予測問題による計算機実験により，提案法が高い精度とノイズ除去力を持つことを実証した（ここまでの成果は [7] において発表を行っている）．一方で，OMGSSLとの精度の差や，実験結果の解釈については未だ解析が十分ではなく，より大規模な実験や他のタスクに対する適用も今後の課題としてあげられる．
参考論文[1] X. Zhu, Z. Ghahramani, and J. Laﬀerty, Semi-supervised learning: From gaussian ﬁelds togaussian processes, in Proceedings of the 20th Annual International Conference on Machine Learning,
T. Fawcett and N. Mishra, Eds. AAAI Press, 2003.
[2] H. Zou and T. Hastie, Regularization and variable selection via the elastic net,
The Royal Statistical Society Series B, vol. 67, no. 2, pp. 301.320, 2005.

Journal Of[3] A. L. Yuille and A. Rangarajan, The concave-convex procedure, Neural Computation, vol. 15,
pp. 915.936, 2003
[4] G. R. G. Lanckriet, T. D. Bie, N. Cristianini, M. I. Jordan, and W. S. Noble, A statisticalframework for genomic data fusion, Bioinformatics, vol. 20, no. 16, pp. 2626-2635, 2004.
[5] M. Wang, X.-S. Hua, R. Hong, J. Tang, G.-J. Qi, and Y. Song, Uniﬁed video annotation via
multigraph learning, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 19, pp.
733-746, 2009.
[6] A. Argyriou, M. Herbster, and M. Pontil, Combining graph laplacians for semi.supervised learning,in Advances in Neural Information Processing Systems 18, Y. Weiss, B. Schölkopf, and J. Platt,Eds. Cambridge, MA: MIT Press, 2006, pp. 67-74.
[7] 烏山昌幸, 馬見塚拓, ラベル伝播アルゴリズムにおける複数グラフのスパース結合法, 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML)， 信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-58, pp. 171-178,
2012 年 11 月.

80

平成２４年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータࢩࢫࢸ࣒ࠉ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
本研究の目的は、ショウジョウバエの発生時においてヒストン修飾のパターンがどのように変化していくのか、その変化が発生をどのように調節しているのかを明らかにすることである。現在、Drosophila
Regulatory Elements modENCODE project によってショウジョウバエの卵から成虫までの 12 段階においてヒストン修飾と遺伝子発現を網羅的に調べた巨大なデータセット（以下 modENCODE 発生データ）を用いた解析をすすめている。このデータセットを解析するための手法を構築し、適した解析条件を探索する上で、ゲノムワイドな解析を始める前により小さなデータセットを用いて既知のヒストン修
飾変化パターンの検出を試みることは有用であると考えられた。そこで、まず初めにヒストンメチル
基転移酵素 Ash1 に注目することにした。

検討内容①modENCODE 発生データ（ChIP-seq）前処理
NGS によって検出されるフラグメントのマッピングとピーク検出のためのソフトウェアは SICER（Bioinformatics (2009) 25 (15): 1952-1958）を用いた。設定したパラメータは以下の通り。ウィンドウ
サイズ：200bp（デフォルト、ヌクレオソーム１単位に相当）、ギャップサイズ：0bp（ショウジョウバ
エの遺伝子密度が高いため）。
②Ash1 の結合領域
Schwartz YB らによる Ash1 の ChIP-chip データ（Sg4 細胞、GSE18176）より、Ash1 の結合領域を検出した。ソフトウェアは rMAT (R Bioconductor for Affymetrix tiling array, Bioinformatics (2010) 26 (5):678-679.)を用い、FDR 0.01 を閾値として Ash1 の結合の有無を判定した。
③隠れマルコフモデル（HMM）による学習
Yoneya らによる変法隠れマルコフモデル（Bioinformatics (2007) 23(7):842-9.）を基に解析をおこなった。
②で検出した領域を①から抜き取り、Ash1 の結合領域１つを１単位としてヒストン修飾の度合いを数値化した。このとき ChIP-seq データにおいてフラグメント数を定量的に扱うことは適切ではないと考え、i) -log(p-value)をヒストン修飾の度合いのスコアとして ChIP-seq の各ウィンドウで計算し（p-value:
ChIP-seq のピークが偶然に起こる確率）、Ash1 の結合領域におけるスコアは-log(p-value)の平均をとる
方法と、ii) ChIP-seq の各ウィンドウの p-value が閾値を下回る場合にはヒストン修飾有としてスコアを1、上回る場合にはヒストン修飾無としてスコアを 0.001 として、Ash1 の結合領域における平均スコアをとる方法を検討した。なお、ii)の閾値には 1E-05 を用いた。

81

結果・考察Ash1 結合領域は 531 か所検出された。modENCODE 発生データに含まれる Embryo 0-4h、4-8h、8-12h、
12-16h、16-24h、Larvae 1、L2、L3、Pupae の 10 段階のデータを用いて解析をおこなったところ、i)の方法ではスコアの変動による影響が大きく、遷移状態数（ヒストン修飾が変化する段階の数）を変えても予想した結果を得ることができなかった。そこで、よりスコアそのものの変動に頑健であることが期待される ii)の方法を用いたところ、遷移状態数３のときに①H3K27Ac のピーク後に H3K27me3 のピークが現れる、②H3K27me3 のピーク後に H3K4me3 のピークが現れるといった予想結果と近い結果が得られた。特に①の結果は遷移状態数を４に変えても同様に得られた。②については遷移状態数を変えると異なる傾向が得られたことから、ii)の前処理でより感度・精度の高い解析手法に改良する余地があると言える。

82

平成２４年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

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構造最適化 ―Molecular Simulation of Biopolymers― Optimization of Natural Cellulose Crystallites ―生存圏研究所・生物機能材料分野

田中文男

背景と目的
セルロースの結晶は内部構造の乱れが大きく、形成される結晶粒子も極めて小さいため、結晶構
造解析に無機化合物や有機低分子化合物、或いはタンパク質等で一般に用いられる直接法を適用することは困難であり、通常、分子シミュレーションにもとづく分子モデル化法（直接空間法の一種）と呼ばれる手法が用いられる。この手法により得られた天然セルロースの結晶構造には Cellulose I と
Cellulose Iの二種類の allomorph が存在し、混在しているとされている。しかしながら、提案されている何れの構造についても、結晶学的信頼度因子の最も良い値でも 0.18 程度であり、結晶学的に構造が決定されたとされる 0.05 にはほど遠く、暫定的に結晶構造と認められる 0.1 程度にも届かず、更には通常結晶構造精密化のスタートラインとされる 0.15 程度にも至っていない。それ故に、未だ結晶構
造精密化の出発構造すら得られていないと言わざるを得ず、結晶構造が決定されたと考えるのは時期尚早である。それ故、結晶構造精密化を行うための初期構造の探索を更に続けてゆくべきであろう。
本研究では、提案されている天然セルロースの結晶構造を検証し、更なる結晶構造精密化のための出発構造探索の余地を検討することにした。
検討内容
先ず今年度は、報告されている結晶学的信頼度因子の最も良い値を示す天然セルロースの結晶構造と、それらの構造をもとに非経験的手法により構造最適化した結晶構造とを比較することにより、提案されている天然セルロースの結晶構造を検証した。計算は化学研究所スーパーコンピューターシ
ステム上で稼働している Accelrys 社の Materials Studio のモジュール DMole3 を用い、基底関数
6-31G**と互換性のある基底関数 DNP を用いて構造最適化を行った。天然セルロースの結晶構造最適化の出発構造としては、最も良い結晶学的信頼度因子の報告値を持つ Cellulose Iと Cellulose Iの構造を用いた。三斜晶系単純格子（P(1)対称性）で表される Cellulose Iについては一種類の chain 構造について、二つの非対称単位を含む単斜晶系で表される Cellulose Iについては P(1)と P(21)の二つの対称構造に対して center chain と corner chain の二種類の chain 構造について検討した。
結果
Cellulose I と Cellulose Iの結晶格子内のセルロース分子鎖のコンフォメーションを表す指標として、グリコシド結合並びにアノマー炭素原子周辺の結合原子間距離の値、グリコシド結合の結合83

角の値、グリコシド結合
周りの二つの二面角の値を考えた。報告されているセルロースの結晶構造、並びにそれらの構造を出発構造として構造最適化を行った結晶構造に対し、含まれるセルロース分子鎖について求めた値を上の表に示す。表中、グルコース残基上の原子の指標はアノマー炭素原子を C1とし、ピラノース環を右回りに C2、C3、C4、C5、O5 とする慣例に従い、またグリコシド結合を挟み、還元末端側の残基の原子には” ’ ”を付した。表から分かるように、求まった結合原子間距離、結合角の値は何れの最適化構造でも、もとの構造との差違は小さく、４％以内に収まっていた。しかしながら、二面角の値は大きく異なっており、特に C1、C4'に付く水素原子（H1、H4'）を含む二面角（H1-C1-O4'-C4'、C1-O4'-C4'-H4'）の差違は７％～３０％と大きく異なっていた。また、Cellulose
I結晶の P(21)対称性の場合の center chain と P(1)対称性の場合の corner chain においては、主骨格を含む非還元末端側のグリコシド結合の周りの二面角（O5-C1-O4'-C4'）の値の差違が５％を超えていたが、それほど極端なズレではなかった。また、何れの構造に対する回折強度分布の計算値においても、一部強度値に僅かな違いがあるものの、回折パターンに差違は殆どなかった。
考察
非経験的手法による構造最適化の結果からは、H1、H4'水素原子のショートコンタクトがセルロ

ース分子鎖の三次元構造に大きく影響しているが、X 線の回折強度分布に与える水素原子の位置の影
響はあまり大きくはないので重要性は低いと考えられる。一方、報告されている結晶構造と最適化構造を比較すると、グリコシド結合を挟む 二残基間の空間的な配置、特に非還元末端側の二面角
O5-C1-O4'-C4'の差違による隣り合った残基間の配置のズレにはなお検討の余地が残っている。この配置のズレは５％以上あったがそれ程極端に大きなズレではなく何れの構造も近い構造であると考えて差し支えないが、これら構造では信頼度因子は 0.18 程度と悪い値を与える。従って、報告されている文献での構造精密化の出発構造は、真の構造に対するズレが依然として大きく、決定された結晶構造、
更にはそれらの構造をもとに最適化された結晶構造、ともに数値計算の過程で真の結晶構造とは異なる別の local minima の一つにトラップされてしまっているものと考えるのが妥当である。それ故、次のステップとして、この local minimum well のトラップを抜けだし、global minimum well に入るよ
うに構造最適化を進め、より良い結晶構造精密化のための出発構造を求めることが必要である。
引用文献
1). Y. Nishiyama et al., J. Am. Chem. Soc., 125, 14300-14306 (2003).
2). Y. Nishiyama et al., J. Am. Chem. Soc., 124, 9074-9082 (2002).

発表論文
F. Tanaka, 2012 Cellulose R & D, 110 (2012).

84平成２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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）三次クリープの研究
珪砂と粘土の混合砂を用いて水圧制御の破壊試験を行い、豪雨時に於ける三次クリープ破壊の試
験を繰り返し、福囿が 1985 年に発見した速度と加速度の間のべき乗関係のメカニズムを調べてきたが、それらのデータを元に三次クリープ挙動を再現できる数値モデルを構築した。定応力定速度条件下の排水せん断試験結果を基に、せん断応力－せん断変位を表す指数関数モデルに水圧を含んだモデルを提案した。このモデルは、福囿輝旗の地すべり崩壊時刻予知法で知られる傾向、
すなわち、応力一定条件下で間隙水圧を一定の速度で上昇させるよう制御した試験により生じた加速過程、速度－加速度のべき乗関係、速度の逆数の減少傾向を再現できた。さらにこのモデル
は応力－変位関係を破壊強度に達するせん断変位で正規化したせん断変位の指数関数を用いて表現しているが、関数を定義する定数によってαと A がともに表されることを示した。
（３）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、試験的に防府市土砂災害時の TRMM データを土壌雨量指数の計算で用いられるタンクモデルに入れ、さらに簡便な方法で水位を推定するシミュレーショ
ン方法を検討した。
検討内容および結果・考察（１）水圧を徐々に一定レートで上昇させ、三次クリープ破壊を起こす際に A 値とα値にリニアな関係があること等の知見を得ていたが、α値の意味について、大きいほど破壊に近づいた際の土粒子骨格のコラプス的挙動が顕著になり大きな加速度が得られやすいと論じた。大きい過圧密比でαが小さくなる傾向がみられ、三次クリープ期間が長くなる傾向も示唆された。既往のせん
断応力増大試験との比較から、α－log A 関係の比例係数の違いについても本論文で提案したモデルにより説明が可能であることが示された。また、今後の研究の方向性として、降雨観測衛星による観測データと土壌雨量指数を組み合わせ、本研究で得られたα―A 値関係を組み合わせる
ことにより東南アジアで地すべりハザードマップと早期警戒システムを構築することの可能性について論じた。
（３）TRMM 衛星によるマルチセンサーシステムの全球データから任意の地域を切り出し、タンクモデルによる早期警戒を行うモデルを検討したが、タンクモデル自体、降雨浸透中の地下水位との関係が学術的に確立されたものではないために実務に応用するにあたりさらに検討が必要であるという結論に達した。

85

参考論文
Dok, A., H. Fukuoka (2012): Tertiary creep reproduction in back-pressure-controlled ring-shear
test and predicting final failure time of rainfall-induced landslides. In: "Landslides andEngineered Slopes: Protecting Society through Improved Understanding," Proc. 11th Int'l &2nd North American Symp. on Landslide (A.A. Balkema, peer reviewed).
Dok, A. and H. Fukuoka (2013): Tertiary creep reproduction by back-pressure-controlled test in
DPRI-7. In: "Landslide Science and Practice: Risk Assessment, Management and
Mitigation," Springer Verlag, (in print, peer-reviewed).
Fukuoka, H., and A. Dok (2013): Precursor Process and Triggering Mechanism of Rapid Landslides
under Extreme Weather Conditions, and an Attempt of ICT-Based Participatory Joint
Mapping of Past Landslides with Experts in Developing Countries. Journal of Disaster
Research. Vol. 8, No.1, pp. 165-166.
Dok, H. Fukuoka, and Y. Hong (2012): TRMM Applications for Rainfall-Induced Landslide Early
Warning. Geophysical Research Abstracts, Vol. 14, EGU2012-13650, EGU General Assembly
2012.
H. Fukuoka, D. Karnawati, and A. Dok (2012): Critical displacement for unlimited displacement ofearthquake-induced landslides. Geophysical Research Abstracts, Vol. 14, EGU2012-14341,
2012, EGU General Assembly 2012.
Atitkagna Dok, Hiroshi Fukuoka, Takeshi Katsumi, Toru Inui (2012): Numerical modeling on
tertiary creep behavior of extreme rainfall-induced landslides with TRMM application forlandslide early warning. AGU Fall Meeting 2012, Abstract NH31B-1607 (Poster
Presentation).

86平成 ２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
金属酸化物表面における吸着構造
Adsorption structures on metal oxide surfaces
理学研究科 化学専攻

松本吉泰

背景と目的
金属酸化物の中にはチタニアに代表されるように光触媒活性を示す興味深い物質群がある。
光触媒反応には、光吸収により生じた電子、正孔の表面での捕捉、触媒表面での電子移動、
酸化・還元反応と様々なステップが関与している。したがって、この反応機構を解明するには、まず電荷がどのようなサイトに捕捉され、また、そのトラップサイトがどのような構造をしているかを明らかにする必要がある。その上で、触媒表面に反応物や生成物がどのように吸着し、反応するかを明らかにしなければならない。そこで、本研究は、光触媒活性を示す金属酸化物、および吸着種の構造を明らかにすることを目的とする。
検討内容
本年度は、水を太陽光で分解し酸素を発生する能力のあるビスマスの酸化物（BiVO4）に着目して研究を行った。BiVO4 のバンドギャップを超える 400 nm のフェムト秒励起光パル
スにより電子励起し、生じたキャリアの過渡吸収を測定したところ、バンドエッジに近い波長での吸収の立ち上がりにコヒーレントフォノンのシグナルが明瞭に重畳していることを発見した。そこで、この振動モードが BiVO4 のどのようなフォノンモードであるかについて
DFT 計算を行い検討した。
結果と考察
BiVO4 は Fe3+など犠牲試薬の存在下で水から酸素を生成する可視光応答型の光触媒である。そこで、この光触媒を励起することにより生成する電子や正孔の挙動、特に表面反応サイトへの電荷移動、また電荷が生成による光触媒表面の格子歪みなどのダイナミクスを、過渡吸収分光により明らかにしようとした。400 nm のフェム
ト秒励起光パルスを照射し、550 ～900
nm に渡る領域での過渡吸収スペクトルとその時間変化を励起光に対するプローブ
光の遅延時間の関数として測定した。その図１． 550 nm における大気中で測定した励起
光入射後 3 ps 以内の過渡吸収

結果、700 nm 以上のプローブ波長では励87

起光パルスと同様の速い立ち上がりを示すのに対して、700 nm 以下の波長では 15 ps 程度の時定数を持つ立ち上がり成分があることを見いだした。電子捕捉剤である Fe3+を含む水
溶液中で過渡吸収を測定すると、700 nm 以下の波長では明らかに減衰速度が遅くなった。
これは、この波長領域では主に表面にトラップされた正孔による吸収が主に寄与していることを意味している。さらに、図１に示すよ
うにこの立ち上がりには振動成分が重畳していた。これは励起パルスによる電子状態励起−

図２．DFT 計算により求めた 62 cm 1 の振動によって BiVO4 表面のフォノンがコヒーレントに励起され、正孔の表面への移動に伴っ数を持つフォノンモードの模式図。紫の球がBi3+、4 面体構造で表したグループが VO43−てそこに局在したフォノンが観測されたものである。

と考えられる。この振動成分をフーリエ変換−

したところ、その振動数は 62 cm 1 であった。
そこで、この振動数を持つフォノンがどのようなものかを解明するために、BiVO4 の構造最適化とフォノン解析を行った。計算は、CASTEP を用いて行った。C2/c の空間群、C2h6の点群を持つ構造で、Bi、V をそれぞれ 4 個、O を 16 個含む単位胞とした。汎関数としては
PBE を用い、フォノンモードの計算には各イオンを変位させ Hessian 行列を計算することに−より基準振動モードを得た。その結果、Bi3+と VO43 との間の外部振動モード 15 個の内、図−２に模式的に示す振動モードが 62 cm 1 に対応するフォノンモードであることが判明した。
これは、Bi3+が主に振動する最も低い振動数を持つ振動モードである。
これまでの計算は、バルクの振動モードについて行ったが、今後、これと相関する表面モードがどのような振動数を持つかなどを、スラブを用いた計算により明らかにする予定であ
る。
発表論文
なし
参考論文
1. N. Aiga, Q. Jia, K. Watanabe, A. Kudo, T. Sugimoto and Y.Matsumoto,”Electron-phonon coupling dynamics at oxygen evolution sites of visible-light-driven
photocatalyst: bismuth vanadate”, 投稿中。

88

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

ゼオライトのカチオンサイトにおける分子吸着状態の解明
Adsorption state on Cation site in Zeolite
理学研究科化学専攻 分子分光学研究室 渡邊

一也

背景と目的
アルカリ土類金属に交換したゼオライトでは、炭化水素が、可視光領域や、室温といった穏やかな条件で酸素分子と反応し、ケトンが生成する。このような反応が起きる理由として、交換したカチオンが形成するカチ
オンサイトにおける局所電場が重要だと言われている。我々は、カルシウムに交換した Y 型ゼオライト(CaY)におけるシクロヘキサンの酸化反応の実験を行い、反応物、生成物の赤外吸収スペクトルを測定した。すると、反応物であるシクロヘキサンの CH 領域は気相の分子とは異なるスペクトル形状を示した。また、生成物であるシクロヘキサノンのカルボニル伸縮振動に
は 2 つの吸着状態が帰属する 2 つの吸収バンドが見られた。また、このスペクトルは気相から CaY ゼオライトに導入して吸着させたときのスペクトルとは異なった。そこで、これらの反

2.5気相から導入したシクロヘキサノン
酸化反応の生成物としてのシクロヘキサノン

2.0

H2O

1.5
1.0
0.5

応物および生成物の吸収スペクトルを説明す
0.0

るために妥当な吸着状態のモデル計算を行い、この酸化反応の反応前後における吸着状

1600

1620

1640

1660

1680

1700

1720

1740

-1

wavenumber /cm態の解明を試みる。

Fig.1 : CaY に吸着したシクロヘキサノンの吸収スペクトル方法
・カルシウムカチオンサイトのモデル
カルシウムカチオンサイトのモデルには T6O6 の 12 員環を用いた(T=Si or Al)。XRD の実験データ(Olson, D. J,

J. Phys. Chem. 1970, 74, 2758.)を用いて T および O の座標を決めた。T をすべて Si にし、H を 2 つずつ結合させ、H のみを可変にして構造計算を行った。得られた結果を用い、向かい合う 1 組の Si を Al に代え、中心から 0.8 Å上部に Ca を置き、Ca および Al に結合した 4 つの H のみを可変にして構造安定化を行った。得られた構造を以下 CaZ と表記する。
・計算コード計算は全て 6-31G を基底関数とした DFT/B3-LYP を用いた。
・構造計算
構造計算においてクラスターZ(Al2Si6O6H12)は固定し Ca および吸着分子を構成する原子のみを可変とした。
・エネルギーと振動数
吸着エネルギーは(eq.1)に従って評価した。

89

ΔEads = EFree+ECaZ-Etotal(eq.1)

EFree、ECaZ、Etotal はそれぞれ孤立分子、CaZ クラ
スターおよび吸着状態の構造安定化エネルギ
ーである。

(a)

(b)

振動数は非調和振動子を考慮した計算から算出し、同じ計算方法で得られたフリーの分子の実験結果を使い、(eq.2)を用いて規格化して評価した。
νads= νads,cal *(νads,exp / νads,cal)(eq. 2)

結果と考察
・シクロヘキサン

Fig.2 : CaZ クラスターに吸着したシクロヘキサン(a)とシクロヘキサノン(b)の構造

CaZ クラスターに吸着したシクロヘキサンの際安定構造を Fig.2(a)に示す。この吸着状態の吸着エネルギ

Table1 : CaZ に吸着したシクロヘキサンのーは、33 kJ/mol であった。このエネルギーの大きさは定性

振動数計算の結果と CaY に吸着したシクロ的に見て、CaY ゼオライトにおける実験値よりも過小評価さヘキサンの吸収バンドの波数れている。CH 伸縮領域の振動数の結果を Table1 に示す。
なお、実験値は CaY ゼオライトに吸着したシクロヘキサンの結果である。実験、および計算結果ともに、C-H 伸縮のバン

State
mode
softening

2770
2830

2866

2853

sym

2854
2858
2864

2866

2853

asym

2890
2916

2936

2911

asym

2934
2936
2941
2945

2949

2929

ドは Blue Shift している。また、大きく Red Shift したバンドがあり、これはカルシウムイオンと相互作用した炭素の CH の伸縮に帰属する。これは、実験においても電場強度の強いとされる Ca イオンでは観測され、弱いとされる Na イオンでは観測されていないため、電場の効果を計算によってよく再現しているといえる。

Frequency /cm-1
Calculation Experiment Experiment
on CaZin CaYFree molecule

・シクロヘキサノン
CaZ クラスターに吸着したシクロヘキサンの構造を Fig.2(b)に示す。この吸着状態の吸着エネルギーは、157 kJ/mol であった。シクロヘキサノンは極性のあるカルボニル基を持ち、Ca カチオンが作る局所電場と相互作用するため、大きな吸着エネルギーを持つのは妥当である。カルボニル伸縮の振動数の結果を Table2 に示す。カルボニルの波数は、酸化反応のときに現れる低波数側のバンドに最も近い。Fig.2(b)に示したシクロヘキサノンの吸着構造は、CaY ゼオライト中の実際の構造に近いものと考えられる。

90

Table2 : CaZ に吸着したシクロヘキサノンの振動数計算の結果と CaY に吸着したシクロ
ヘキサノンの吸収バンドの波数

Frequency /cm-1
Calculation Experiment Experiment
on CaZin CaY
Free
1682
1665
1716
1693

平成２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

固体プロトニクスに基づく物性化学の展開
Progress in property chemistry on solid state protonics
理学研究科

北川 宏

背景と目的
プロトン伝導体は燃料電池やセンサーに利用されており、特に燃料電池の能力を大きく左右するために近年盛んに研究されている。
我々は新たなプロトン伝導体として配位高分子に着目した。配位高分子は結晶性の細孔を有し、多様な細孔サイズ・細孔形状をとりうるため、主にガスの分離などへの応用が期待されている。

図１ （ａ）配位子 mtpm の化学構造。
（ｂ）

図は、我々の合成した新規配位高分子であ配位高分子[CuII(mtpm)Cl2]の結晶構造中におる。糖は多価のアルコールであるため、糖をけ る 銅 イ オ ン の 配 位 様 式 。（ ｃ ）、利用した多座配位子 mtpm を合成し（図 1a）[CuII(mtpm)Cl2]の結晶構造の鳥瞰図。

これと銅イオンとから配位高分子[CuII(mtpm)Cl2] を得た（図 1 b、c）
。配位子 mtpm は中性であるため、配位高分子は全体でカチオン性になる。興味深いことに、[CuII(mtpm)Cl2]の塩化物イオンは、ClO4–、BF4–、PhSO3–、Tosylate
といったイオンと可逆にイオン交換する一方、BPh4–のような大きなイオンは取り込まないという、選択性が現れることがわかった。さらに、酸化還元挙動を調べると、のように、可逆な還元波が観測された。このピークは、[CuII(mtpm)Cl2]の銅イオンが電子を受け取り、それに伴ってカウンタ
ーイオンが出入りすることを示す。電気的にイオンを吸脱着させることが出来るということは、イオンを選択的に分けることが可能となると期待される。最近
他の銅イオンを用いた配位高分子でも同様のイオン吸着・放出挙動を観測しており、この減少を利用したイオン交換性
配位高分子の構築の可能性が示唆されている。
本研究においては、この配位高分子の

図２ MIL-53 の粉末 XRD パターンと Rietveld 解析によるフィッティングの結果。

91

構造決定を目指した。

結果と考察
Materials Studio の Reflex Plus を用い、Spring-8 で測定した粉末 XRD パターンからの解析を行った。サンプルとしては
既に結晶構造が報告されている、MIL-53を用いた。
比較のため、EXPO2000 を用い、結晶構
造解析を行った。
検討の結果、Materials Studio を用いた場
合、バックグラウンド除去、ピーク検出
および Indexing においては、他のソフト
より信頼性の高い結果を返した。一方、
Reflex Plus におよる Rietveld 解析を行った場合、解析結果が安定せず、骨格のベンゼン環が想定構造から大きくずれ、また架橋酸素の位置などもリーズナブル
な位置で安定することはなかった。その

図３

EXPO2000 に よる Rietveld 解 析 に よ る

MIL-53 の結晶構造。（ａ）ｃ軸投影図。
（ｂ）ａ軸
投影図。

ため細孔内に取り込まれている水分子の位置決定には至らなかった。
それに対し EXPO2000 は、Ab-initio の構造決定法であるにもかかわらず、骨格構造が明瞭に決定できた上、残渣ピークを水としてアサインすることで、水分子の位置および水素結合ネットワー
クについても決定することが出来た。このことは EXPO が優れた構造解析アルゴリズムであることを示している。
参考論文
Selective Separation of Water, Methanol and Ethanol by a Porous Coordination Polymer Built with a
Flexible Tetrahedral Ligand
A. Shigematsu, T. Yamada, H. Kitagawa
J. Am. Chem. Soc., 134, 13145-13147 (2012)
Wide Control of Proton Conductivity in Porous Coordination Polymers
A. Shigematsu, T. Yamada, H. Kitagawa
J. Am. Chem. Soc., 133, 2034-2036 (2011).

92平成２４年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書
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地球惑星科学専攻地質学鉱物学分野	
  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拡散に必要な活性化エネルギー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活性化エネルギーを見積もることが、本研究課題の目的である。
ペリクレース(MgO)中の陽イオン、陰イオンの空孔(vacancy)については理論的、実験的アプローチにより数多くの研究が行われている。しかし、陽イオンと陰イオンの空孔の取り方について、陽イオン、陰イオン空孔がそれぞれ独立に存在する uncoupled vacancy（いわゆる Schottky
vacancy）と互いに隣接して空孔を作る coupled vacancy が考えられ、それぞれ別々に用いられることがあるが、それぞれの空孔形成エネルギーについて議論はされてこなかった。そこで、本研究では、この２種類の空孔形成エネルギーおよび空孔移動の活性化エネルギーを電子密度関数(DFT)計算により求めた。
シミュレーション手法
本研究では CASTEP を用いて DFT 計算を行った。計算は GGA‒PBE で行った。計算で用いたペリクレースの粒子数は 512 粒子(セルサイズ：4×4×4)である。各計算セル中に４種類の空孔、すなわ
ち (1) Mg を 1 原子抜いた (2) O を 1 原子抜いた (3) 最近接にある Mg, O を 1 分子（すなわちcoupled vacancy）抜いた (4) 計算セルの中で最も遠くにある Mg, O を 1 分子分抜いた、異なる４種類の状態を作り計算を行った。Schottky vacancy の計算は(1)と(2)の計算結果を用いて、電荷の補正計算を行った上で求めた。空孔移動の活性化エンタルピーは、Vacancy が独立に移動することを仮定した、Schottky vacancy の空孔移動の場合（図 1）と、Coupled vacancy を保つように移動することを仮定した Coupled vacancy の空孔移動（図 2）を求めた。

結果と考察
計算の結果、coupled vacancy および電荷補正をした Schottky vacancy の空孔形成エンタルピーは、それぞれ、3.64, 3.85 eV であった。この結果から、Mg, O の空孔形成エンタルピーは coupled vacancyのほうが、わずかに小さいことがわかった。ただしエントロピーは、Schottky vacancy が非常に大きく、形成自由エネルギーという意味では、Schottky vacancy のほうが大きいと思われる。
	  次に空孔移動の活性化エンタルピーを求めた結果、Schottky vacancy の空孔移動の場合、Mg 空孔

93

で 1.78 eV、酸素空孔で 1.91 eV、Coupled vacancy の空孔移動の活性化エンタルピーは、Mg 空孔で 2.64
eV、酸素空孔で 2.60 eV であった。Mg、酸素いずれの空孔でも、Schottky vacancy の空孔移動の空孔形
成エンタルピーのほうが、Coupled vacancy の空孔移動にくらべて小さいことがわかり、非常に動きやすいということがわかった。さらに、Coupled vacancy の空孔移動では、Mg,	  酸素空孔共にほぼ同じであるにもかかわらず、Schottky vacancy では、Mg 空孔のほうが酸素空孔に比べて、活性化エンタルピ
ーが小さく、動きやすいことがわかった。こうした結果は、過去の研究と矛盾していない。
	  今、拡散係数のうち、試行頻度や幾何学的定数、各エントロピー項は無視し、空孔形成エンタルピーと移動の活性化エンタルピーだけを考える。その結果を、図３に示す。Schottky vacancy のほうが非常に大きい値を示すことがわかる。また、2000K では、Schottky vacancy の Mg、O 空孔の拡散係数はそれぞれ、4.75×10-10 eV、2.23×10-10 eV であった。これらの結果から、Schottky vacancy の Mg 空孔の拡散係数が一番大きくなり、最も起こりやすいことが言える。

図 1. Schottky vacancy の空孔移動の模式図。Vacancy が独立に移動することを仮定している。

図 2. Coupled vacancy の空孔移動の模式図。Coupled vacancy を保つように移動することを仮定している。

図 3. 試行頻度や幾何学的定数、各エントロピー項は無視し、空孔形成エンタルピーと移動の活性化エンタルピーだけから計算した拡散係数の温度変化。

94

平成 24 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

ドラッグライクテンプレートの開発研究–新規ニューロキニン-3 受容体選択的アゴニストの開発を目的としたタキキニン類ペプチドの構造活性相関研究–
Development of Drug-Like-Templates–Structure-activity Relationship Study of Tachykinin Peptides
for Development of Novel Neurokinin-3 Receptor Selective Agonists–
京都大学薬学研究科

薬品有機製造学分野

大野

浩章

背景と目的
ゴナドトロピン放出ホルモン（GnRH）は、視床下部-下垂体-性腺系において、黄体形成ホルモンや卵胞刺激ホルモンの分泌に重要な役割を担う性ホルモンである。GnRH 分泌には、卵胞発育を促進す
るパルス状の分泌（GnRH パルス）と排卵を誘起する一過性のサージ状の分泌（GnRH サージ）の 2 種類が知られている 1。当研究室では、これまでに GnRH サージを誘起するキスペプチン類の構造活性相
関研究を展開し、GPR54（キスペプチン受容体）選択的アゴニストの創製に成功している 2-4。一方、GnRH パルスは、近年、タキキニン受容体の 1 つとして知られる NK3 受容体の刺激により調節を受けることが報告された 5。一部の不妊症患者において、NK3 受容体の変異による GnRH パルスの異常が認められるとの報告から、NK3 受容体は卵胞発育不全が関与する不妊症の治療薬の新たな標的となることが期待されている 6。
ヒトの内因性タキキニン類としてサブスタンス P（SP）、ニューロキニン A（NKA）及びニューロキ
ニン B（NKB）が知られている。また、タキキニン受容体は、NK1 受容体、NK2 受容体及び NK3 受
容体の 3 種類が同定されており、C 末端にコンセンサス配列（-Phe-Xaa-Gly-Leu-Met-NH2）を有するペプチド（タキキニン類）を認識する。SP、NKA 及び NKB は、それぞれ NK1、NK2 及び NK3 受容体に対する指向性を示すものの、その選択性は低い（Figure 1）。このため、タキキニン受容体を標的とする医薬品や研究ツールの開発を目的として、各受容体に対する選択的リガンドの開発がこれまでに試みられ、NK3 受容体選択的アゴニストとして[MePhe7]-NKB や senktide が見出されている 7,8。
こうした背景のもと、著者は、さらなる高活性 NK3 受容体選択的アゴニストの開発、及び構造的要求の解明を目的として NK3 受容体アゴニストの構造活性相関研究に着手した。

Figure 1. The sequences of human tachykinin peptides and NK3R-selective agonists.

95

検討内容
NK3 受容体選択的アゴニストの構造的要求を明らかとするため、まず、天然タキキニン類の NK3 受
容体に対する結合活性及びアゴニスト活性を、([125I]His3, MePhe7)-NKB を用いた競合阻害実験及び受容体刺激時における細胞内 Ca2+濃度の定量実験により評価した。また、NK1 受容体及び NK2 受容体に対する受容体選択性を比較する目的で、[125I]-BH-SP（NK1 受容体）または[125I]-NKA（NK2 受容体）を用いた競合阻害実験を行った。次に、天然タキキニン類の 5 位及び 7 位を Asp 及び MePhe に置換したペプチドを合成し、これら 2 つのアミノ酸の生物活性及び受容体選択性に対する影響を検討した。さらに eledoisin 及び kassinin について、Asp 及び MePhe のうち、一方のアミノ酸のみを導入した誘導体を合成し、各アミノ酸の寄与を精査した。これらの検討により得られた知見に基づき、既知 NK3 受容体選択的アゴニストである[MePhe7]-NKB の Phe5 を様々なアミノ酸に置換することで、構造最適化を行
った。
結果・考察
《天然タキキニン類及びその誘導体の構造活性相関》
まず、天然タキキニン類 2a-9a の NK3 受容体結合活性及びアゴニスト活性を評価した。その結果、いずれも中程度から高い生物活性を示した（Table 1）。一方、これらのペプチドの受容体選択性を評価したところ、いずれも 10 µM において NK1 受容体及び NK2 受容体に対する結合活性を示した。これまでの Severini らの研究により 5 位及び 7 位のアミノ酸の NK3 受容体に対する生物活性及び受容体選択性への寄与が示唆されていること 9、さらに既知 NK3 受容体選択的アゴニストとこれら天然タキキ
ニン類の構造が類似していることに着目し、次に 5 位及び 7 位を Asp 及び MePhe で置換した誘導体
3b-9b を合成してそれらの活性を評価した。その結果、いずれの誘導体も親ペプチドと比べて高い生物
活性及び受容体選択性を示した。この結果は、5 位及び 7 位のアミノ酸の修飾が NK3 受容体に対する結合活性及び受容体選択性の発現に大きく寄与することを支持している。
Table 1. Structure-activity relationships of tachykinins and their analogs.
Binding inhibition c (%)

IC50a

EC50b

(mM)

(nM)

NK1R

NK2R

H-Asp-Met-His-Asp-Phe-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.0038

0.11

< 10

59

PG-KII (2a)pGlu-Pro-Asn-Pro-Asp-Glu-Phe -Val- Gly-Leu-Met-NH2

0.053

0.079

94

92

PG-SP1 (3a)pGlu-Pro-Asn-Pro-Asp-Glu-Phe -Tyr- Gly-Leu-Met-NH2

0.71

1.38

98

< 10
< 10

Peptide[MePhe7]-NKB( 1a)Sequence3bpGlu-Pro-Asn-Pro-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.019

0.083

< 10

uperolein(4a)pGlu-Pro-Asp-Pro-Asn-Ala-Phe -Tyr- Gly-Leu-Met-NH2

0.082

0.12

100

60

4b

pGlu-Pro-Asp-Pro-Asn-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.017

0.13

< 10

< 10

eledoisin (5a)pGlu-Pro-Ser-Lys-Asp-Ala-Phe -Ile- Gly-Leu-Met-NH2

0.18

0.22

100

95

5b

pGlu-Pro-Ser-Lys-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.015

0.090

< 10

< 10

kassinin (6a)H-Asp-Val-Pro-Lys-Ser-Asp-Gln-Phe -Val- Gly-Leu-Met-NH2

0.35

0.21

101

96

6b

H-Asp-Val-Pro-Lys-Ser-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.11

0.085

< 10

< 10

sialokinin II (7a)H-Asp-Thr-Gly-Asp-Lys-Phe -Tyr- Gly-Leu-Met-NH2

1.93

10.88

99

98

7b

H-Asp-Thr-Gly-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.081

0.11

< 10

< 10

physalaemin (8a)pGlu-Ala-Asp-Pro-Asn-Lys-Phe -Tyr- Gly-Leu-Met-NH2

1.55

3.36

101

68

8b

pGlu-Ala-Asp-Pro-Asn-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.054

1.48

87

< 10

bufokinin (9a)H-Lys-Pro-Arg-Pro-Asp-Gln-Phe -Tyr- Gly-Leu-Met-NH2

2.98

10.73

101

95

9b

H-Lys-Pro-Arg-Pro-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.031

5.04

26

< 10

a IC50 values are the concentrations for 50% inhibition of 0.1 nM of ([125I]His3, MePhe7)-NKB binding to NK3R (n = 3). b EC50
values are the concentrations for 50% induction of Ca2+ influx in NK3R expressing CHO cells (n = 3). c Binding inhibition (%)
was calculated by the binding inhibition assay using a radioactive ligand (0.1 nM) and each peptide (10 µM).

96

次に、各アミノ酸の寄与を示すため、eledoisin 及び kassinin の 5 位または 7 位を置換した誘導体を設計・合成し、それらの生物活性及び受容体選択性を評価した（Table 2）。その結果、Asp に比べて MePheの寄与が大きいことが示唆されたものの、どちらか一方のみの置換では十分な受容体選択性が得られないことが明らかとなった。このことから、NK3 受容体選択的アゴニストには Asp5 及び MePhe7 の両者が重要であることがわかった。
Table 2. Structure-activity relationships of eledoisin, kassinin and their analogs.
Sequence

Peptide

IC50a

EC50b

Binding inhibition c (%)

(µM)

(nM)

NK1R

NK2R

H-Asp-Met-His-Asp-Phe-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.0034

0.013

< 10

57

eledoisin (5a)pGlu-Pro-Ser-Lys-Asp-Ala-Phe -Ile- Gly-Leu-Met-NH2

0.096

0.241

100

99

5b

pGlu-Pro-Ser-Lys-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.0055

0.078

< 10

< 10

5c

pGlu-Pro-Ser-Lys-Asp-Asp-Phe -Ile- Gly-Leu-Met-NH2

0.035

0.005491

56

5dpGlu-Pro-Ser-Lys-Asp-Ala-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.0079

0.071

48

26

[MePhe7]-NKB( 1a)kassinin (6a)H-Asp-Val-Pro-Lys-Ser-Asp-Gln-Phe -Val- Gly-Leu-Met-NH2

0.10

0.25

99

99

6b

H-Asp-Val-Pro-Lys-Ser-Asp-Asp-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.027

0.15

< 10

< 10

6c

H-Asp-Val-Pro-Lys-Ser-Asp-Asp-Phe -Val- Gly-Leu-Met-NH2

0.089

0.47

53

74

6d

H-Asp-Val-Pro-Lys-Ser-Asp-Gln-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

0.013

0.038

46

11

a IC50 values are the concentrations for 50% inhibition of 0.1 nM of ([125I]His3, MePhe7)-NKB binding to NK3R (n = 3). b EC50

values are the concentrations for 50% induction of Ca2+ influx in NK3R expressing CHO cells (n = 3). c Binding inhibition (%)
was calculated by the binding inhibition assay using a radioactive ligand (0.1 nM) and each peptide (10 µM).

《[MePhe7]-NKB の 5 位の構造最適化》
これまでの検討により、NK3 受容体選択的アゴニストおける Asp 及Table 4. Structure-activity relationships of Phe5-substituted[MePhe7]-NKB analogs

び MePhe7 の重要性が示されたこ

H-Asp-Met-His-Asp-Xaa-Phe-MePhe-Gly-Leu-Met-NH2

5

択 的 ア ゴ ニ ス ト で あ る[MePhe7]-NKB の 5 位の最適化を行った（Table 3）。その結果、合成したいずれの誘導体においても顕著な生物活性の変化は認められなかった。続いて各誘導体の受容体選択性を評価したところ、Asp 及びGlu を導入した誘導体 1b 及び 1cは、NK3 受容体に対する高い選択性を示した。一方、Arg、Lys 及びGln に置換した誘導体 1d、1e 及び1n では NK1 受容体に対する結合活性が認められた。このことから
5 位のアミノ酸残基が受容体選択性に寄与し、酸性アミノ酸の存在が NK3 受容体に対する選択性の発現に重要であることが示された。

Binding Inhibition (%)

IC50a

EC50b

(µM)

(nM)

NK1R

Phe

0.0038

0.070

< 10

57

Asp

0.038

0.040

< 10

< 10

1c

Glu

0.0075

0.024

< 10

< 10

1d

Arg

0.0025

0.080

60

62

1e

Lys

0.011

0.026

40

35

とから、著者は既知 NK3 受容体選PeptideXaa[MePhe7]-NKB (1a)
1b

NK2Rb

1f

His

0.0059

0.017

< 10

47

1g

Tyr

0.0015

0.072

< 10

51

1h

Trp

0.0018

0.28

< 10

79

1i

Val

0.0015

0.065

< 10

29

1j

Leu

0.0069

0.051

< 10

29

1k

Ile

0.0040

0.060

< 10

35

1l

Ala

0.0044

0.012

< 10

33

1m

Asn

0.018

0.036

< 10

10

1n

Gln

0.0046

0.043

24

21

1o

Ser

0.0036

0.040

< 10

31

1p

Thr

0.0043

0.046

< 10

19

1q

Met

0.0017

0.032

< 10

41

1r

Pro

0.045

0.041

< 10

38

1s

Gly

0.013

0.036

< 10

22

a IC50 values are the concentrations for 50% inhibition of 0.1 nM of ([125I]His3,

MePhe7)-NKB binding to NK3R (n = 3). b EC50 values are the concentrations for
50% induction of Ca2+ influx in NK3R expressing CHO cells (n = 3). c Binding
inhibition (%) was calculated by the binding inhibition assay using a radioactive
ligand (0.1 nM) and each peptide (10 µM).

97

参考論文
1) Maeda, K; Tsukamura, H; Ohkura, S.; Kawakami, S.; Nagabukuro, H.; Yokoyama, A. Nerusci. Biobehav.
Rev. 1995, 19, 427-437.
2) Tomita, K.; Oishi, S.; Cluzeau, J.; Ohno, H.; Navenot, J.; Wang, Z.; Peiper, S. C.; Akamatsu, M.; Fujii, N. J.
Med. Chem. 2007, 50, 3222-3228.
3) Tomita, K.; Oishi, S.; Ohno, H.; Peiper S. C.; Fujii, N. J. Med. Chem. 2008, 51, 7645-7649.
4) Oishi, S.; Misu, R.; Tomita, K.; Setsuda, S.; Masuda, R.; Ohno, H.; Naniwa, Y.; Ieda, N.; Inoue, N.; Ohkura,S.; Uenoyama, Y.; Tsukamura, H.; Maeda, K.; Hirasawa, A.; Tsujimoto, G.; Fujii, N. ACS Med. Chem. Lett.
2011, 2, 53-57.
5) Kinsey-Jones, J. S.; Grachev, P.; Li, X. F., Lin, Y. S.; Milligan, S. R.; Lightman, S. L.; O’Byrne K. T.
Endocrinology 2012, 153, 307-315.
6) Topaloglu, A. K.; Reimann, F.; Guclu, M.; Yalin, A. S.; Kotan, L. D.; Porter, K. M.; Serin, A.; Mungan, N.
O.; Cook, J. R. Ozbek, M. N.; Imamoglu, S.; Akalin, N. S.; Yuksel, B.; O'Rahilly, S.; Semple, R. K. Nat.
Genetics 2009, 3, 354-358.
7) Drapeau, G.; D'Orleans-Juste, P.; Dion, S. Neuropeptides 1987, 10, 43-54.
8) Wormser, U.; Laufer, R.; Hart, Y.; Chorev, M.; Gilon, C.; Selinger, Z. EMBO J. 1986, 5, 2805-2808.
9) Severini, C.; Improta, G.; Falconieri-Erspamer, G.; Salvadori, S.; Erspamer, V. Pharmacol. Rev. 2002, 54,
285-322.

98平成 24 年度京都大学化学研究所 スーパーコンピューターシステム 利用報告書
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
Chemical Biology Research Utilizing Chemo- and Bio-Informatics
薬学研究科 医薬創成情報科学専攻 掛谷秀昭
ステロイドホルモン合成酵素である 3β-hydroxysteroid dehydrogenase（3β-HSD）には 3β-HSD1 と 3β-HSD2 の 2 つのアイソザイムが存在する。3β-HSD1 は胎盤や性腺などの末梢組織に広く存在し、一方、 3β-HSD2 は副腎皮質、卵巣、睾丸に限局し発現する。これまでに 3β-HSD1 は、様々な疾患に関与することが示唆されており、例えば、乳がん細胞では estradiol の生成を介してがんの悪性化を促進することが報告されている 1)。また、副腎球状層における 3β-HSD1 の高発現が aldosterone の産生異常を引き起こし、生体リズム異常マウスの塩分摂取による高血圧症の発症の原因であることも見出され 2)、 3β-HSD1 は乳がんや高血圧症治療における新規標的として期待されている。しかしながら、現在までに報告されている 3β-HSD 阻害剤はステロイド誘導
体やフラボノイドなどの数種のみである。
そこで本年度は、阻害剤であるステロイド誘導体 trilostane などをはじめとして、
既存阻害剤の 3 次元構造のドッキングシミュレーションなどを Discovery Studio を利用して行い興味深い知見を得た。
（参考文献）
1) Thomas, J. L. et al. Mol. Cell. Endocrin. 302, 174 (2009).
2) Doi, M. et al. Nat. Med. 16, 67 (2010).

99平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
触媒有機化学に関する研究
Studies on Catalytic Organic Chemistry
工学研究科 物質エネルギー化学専攻

辻 康之

背景と目的
二酸化炭素は活発な人類の経済活動が続く限り，その排出を抑えることは容易ではない。しかし，これは，二酸化炭素が次世代のバルクおよび精密化学製品の極めて有用なケミカルフィードストックとなり得ることを示している。本研究では，独自に開発した高性能触媒を用い，最も汎用な化学資源の一つであるアルキン，
オレフィン，さらには有機ハロゲン化物と二酸化炭素との高効率触媒反応を開発した。触媒中心金属としては元素戦略的にも重要な銅触媒の高活性化を達成した。その際には配位子の選択が重要なポイントとなるので，我々が独自にその配位子としての有効性を明らかにした半球型ホスフィンの効果を検証した。本研究では「二酸化炭素の再資源化」という低炭素社会実現のための大きなブレークスルーを達成することを目的とする。
検討内容
銅は高価なロジウム，白金，パラジウムなどの貴金属触媒に比べて，入手が容易な金属であり，元素戦略的見地からもその広い活用が望まれている。しかし，銅触媒中心は多くの場合，その会合が著しく，触媒活性の低下の大きな原因となっている。本研究においては，我々が独自に開発した窒素，リン，炭素（カルベン）中心を供与元素として有するナノサイズ半球型配位子を用いて，これまで大きな問題となっていた銅触媒の会合を抑え，極めて高い活性を有する銅触媒の開発を検討した。このような新概念のもと，銅触媒の活性化を試みた例はなく，学術的な意義は極めて大きいと考えられる。
結果
半球型配位子を用いることにより，二酸化炭素を効率よく固定化出来る高活性銅触媒の開発を行った。基質としては，内部および末端アルキンをヒドロシラン共存下において用い，最も効率よく二酸化炭素がカルボン酸誘導体としてアルキンに固定化される反応条件を明らかにした（式１）。

一般的に，銅触媒を用いた場合は，触媒中心が会合し，触媒活性が低下することが知られている。このため，銅触媒反応は比較的多量の，また場合によっては化学量論量の銅化合物を用いる必要がある。本研究においては，直径が 2 nm にも達する半球型配位子を用いることにより，触媒中心から 1 nm 以上離れた位置の立体障害により銅触媒中心の会合を防ぎ，しかし銅触媒中心周りには，反応に必要な十分な空間があることから，極めて高い触媒活性を実現できた。半球型配位子を用いた銅触媒により，アルキンとヒドロシランとの反応において二酸化炭素を固定化し，α,β-不飽和カルボン酸誘導体を合成するための可能な触媒サイク100

ルを提唱した。銅中心は，ピリジンなどに代表される窒素配位子，Ｎ複素カルベン（NHC）配位子と強い結合を作ることが知られている。そこで，これまでに見出した半球型ホスフィン配位子の結果を基礎に，半球型ピリジン配位子，半球型カルベン配位子を半球型ホスフィン配位子の代わりに用いて，アルキン，ヒドロシラン，二酸化炭素を用いる還元的カルボキシル化反応を実施した。反応においては銅触媒中心への配位子からの電子供与性，半球型の大きさと空間的広がり，さらに半球型配位子の解離のしやすさなどが大きく変化するので，これらの変化が反応に与える影響を詳細に研究した。さらに，従来の半球型ホスフィン配位子の場合と同様に，触媒活性種である Cu-ヒドリド種，Cu-ビニル種，そして Cu-カルボキシラート種の単離を行い，Ｘ線結晶構造解析を試みた。配位子がホスフィンからピリジン，NHC とその配位能力が変化することから，二酸化炭素固定化能力に与える影響を検討した。また，二酸化炭素の加圧下の反応も行い，挿入反応が律速である
場合に反応の加速を試みた。さらに，基質としてアルキンだけではなく，他の不飽和基質へ反応を拡大した。
具体的には，1,2-ジエン，1,3-ジエン，エンイン化合物等を用いた。これまで，ヒドロシランを用いるこれら基質と二酸化炭素の固定化反応の報告例はなく，反応を達成すれば極めて有用な二酸化炭素固定化技術の確立となり，関連多方面への波及効果は計り知れない。反応機構の解明も重要である。そこで，各反応溶液から触媒反応活性種を単離し，構造をＸ線結晶構造解析により明らかにした後に，その構造を初期構造とし，遷移状態の構造を種々発生させ DFT 計算を行った。
参考論文

Tsuji, Y.; Fujihara, T. Chem. Commun., 2012, 48, 9956-9964.

101

平成 24 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

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分子理論化学講座

1

佐藤

徹

背景と目的

C60 に対する求核的環化付加反応は、隣接 6 員環間の 2 重結合で生じるが、C60 の LUMO は 3 重
縮退し、分子全体に非局在化していることから、フロンティア軌道理論ではこの反応性を説明することが困難である。われわれは、振電相互作用（電子と核振動の相互作用）に注目し、電子状態だけでなく、核振動を合わせて考えることで、C60 の反応性を説明した [1]。

C70 の環化付加反応においても、従来のフロンティア軌道理論による予測と実験とは一致しない。
本研究では、有効モードに対する振電相互作用密度が、ジエノフィルの存在を明らかにし、局在伸縮モードに対する振電相互作用定数が領域選択性を定量的に表すことを、C70 を対象として示す。

2

検討内容
反応モードに対する振電相互作用の大きさ（振電相互作用定数）Vs は、次式で表される [2]。
∫Vs = ηs (r) d3 r, where ηs (r) = ∆ρ(r) × vs (r).
(1)

ここで、∆ρ(r) は、電荷移動状態と中性状態との間の電子密度の差を表す。vs (r) は、電子に働く核ポテンシャルを反応モード座標で微分したもので、反応の進行に伴う核の運動を反映する。これらの積 ηs (r) は、振電相互作用密度と呼ばれる [2]。本研究では、C70 anion の有効モードに対して、振電相互作用密度解析を行った。また、局在伸縮モードを仮想的な反応モードと考え、振電相互作用定数を計算した。

3

結果と考察
有効モードに対する振電相互作用密度解析の結果は、エチレンと同様の密度分布を C70 の骨格内に持つことを示していた。C70 anion の E1” 電子状態における局在伸縮モードに対する振電相互作用定数を表 1 に示す。

102

表 1: 局在伸縮モードに対する振電相互作用定数。

図 1: C70 における結合。

結合

振電相互作用定数 /10−4 a.u.

a-a
a-b
b-c

0.316
-0.782
0.339

c-c
c-d

-0.442
0.123

d-d
d-e
e-e

-0.2090.031-0.024

最も反応性の高い結合 a-b において [3,4]、振電相互作用定数が負で絶対値の大きな値をとることがわかる。
【結論】有効モードに対する振電相互作用密度により、C70 がジエノフィルとしてはたらくことが理解できる。また、局在伸縮モードに対する振電相互作用定数を求めることにより、領域選択性の定量的な比較が可能になる。

[1] T. Sato et al. Chem. Phys. Lett. 531 (2012) 257.
[2] T. Sato et al, J. Phys. Chem. A 112 (2008) 758.
[3] A. Hermann et al, Helv. Chim. Acta 77 (1994) 1689.
[4] M.S. Meier et al, J. Am. Chem. Soc. 116 (1994) 7044.

発表論文(1)Tohru Sato, Naoya Iwahara, Kazuyoshi Tanaka, Phys. Rev. B Rapid Communication, 85,
161102(R) 1-5 (2012).
(2)Naoya Iwahara, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, J. Chem. Phys., 136, 174315 1-6 (2012).
(3)Naoki Haruta, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, J. Org. Chem., 77, 9702-9706 (2012).
(4)Tohru Sato, Motoyuki Uejima, Naoya Iwahara, Naoki Haruta,Katsuyuki Shizu, Kazuyoshi
Tanaka, J. Phys. Conf., in press.
(5)Naoki Haruta, Tohru Sato, Naoya Iwahara, and Kazuyoshi Tanaka, J. Phys. Conf., in press.

103平成 24 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

化学反応と電子物性に関する理論的研究	
 Theoretical Studies of Chemical Reaction and Electronic Properties	
 工学研究科分子工学専攻量子機能化学講座	
 	
  	
 	
 笛野	
 博之	
 

背景と目的

	
  カーボンナノチューブやグラフェンシート等の低次元炭素材料は、構造因子制御による物性変化、及び化学修飾による機能付加により特異な性質変化を示すことから、次世代エレクトロニクス材料として多くの期待が寄せられている。Fig. 1のナノグラフェン構造に示すように、これらナノ炭素材料にはベンゼン環構造が多く含まれている。これらのベンゼン環の持つ芳香族性は化合物の安定性や導電性に関わる重要な目安の一つになる。本研究では、様々な形状や大きさを持つナノ炭素材料における各々のベンゼン環の芳香族性を理論計算から得られたNICS値を用いて解析を行った。	
 結果と考察
本研究では、密度汎関数法 B3LYP 法を用い、基底関数を 6-31G**として構造最適化を行った。芳香族性は、NICS 値(Nucleus-Independent chemical shift)を用いて評価した。NICS 値は負の値で絶対値が大きい所が芳香族性が大きいことに対応する。すべての理論計算には Gaussian09 プログラムパ
ッケージを用いた。
	  Fig. 1 には Armchair 型エッジを持つナノグラフェンと炭素欠陥を有するナノグラフェンの炭素骨格図を示す。また、炭素欠陥の末端にある炭素には水素原子を結合させている。付表は、Fig. 1 に示した各仮想原子位置における分子平面上から直交方向上方に 1 Å の位置での NICS 値を示す。こちらの解析結果では、ナノグラフェンと炭素欠陥有のナノグラフェンの NICS 値の違いを見る事ができた。
また炭素欠陥上においても NICS 値は負の値をとっており、芳香族性は保たれていると考えられる。
(1)

Fig. 1(2)

Nanographene models, (1) nanographene, (2) holey nanographene.

	
 
参考論文	
 
H. Fueno, Y. Kobayashi and K. Tanaka, Science China Chemistry, 55, 796(2012).
L. Li, T. Fukawa, T. Matsuo, D. Hashizume, H. Fueno, K. Tanaka, K. Tamao, Nature Chemistry, 4, 361(2012).

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Scheme 1. Preparation of porphyrin-linked CCG. i) Sodium dodecylsulfate (SDS), N2H4H2O, NH3 aq., 95°C, 1h; ii)
4-iodobenzenediazonium tetrafluoroborate, H2O, room temperature, 2h; iii) 5,10,15-tris(3,5-di-tert-butylphenyl)-20(4,4,5,5-tetramethyl-[1,3,2]dioxaborolan-2-yl) porphyrinatozinc(II), Pd(PPh3)4, Cs2CO3, DMF, 90 °C, 24h.

105.G>)LÉCCG-PhIÊ&.G>)LOFM9>);InBKLÁ*16I&"RÃCI>'HLºxT Suzuki +5@HL.d&gÉScheme 1Ê

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data of CCG-ZnP in DMF excited at 420 nm.

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[1] T. Umeyama, J. Mihara, N. Tezuka, Y. Matano, K. Stranius, V. Chukharev, N. V. Tkachenko, H.
Lemmetyinen, K. Noda, K. Matsushige, T. Shishido, Z. Liu, K. Hirose-Takai, K. Suenaga, and H. Imahori,
Chem. Eur. J., 18, 42504257 (2012).

106平成２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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

植村 卓史【背景と目的】
金属イオンと有機配位子の自己集合からなる多孔性配位高分子は、ゼオライトといった従来の多孔性材料と異なる吸着能や分離能が注目され、近年さかんに研究がなされている。多孔性配位高分子は、金属イオンと有機配位子の組み合わせにもとづく高い設計性を有しており、細孔サイズ、次元性、表面環境を自在に制御することが可能である。これまでに多くの多孔性配位高分子が合成され、多様なガス分子に対する選択的吸着が報告されてきた。選択的吸着では、分子サイズの違いにもとづいた選択的吸着や、配位高分子の骨格と気体分子の相互作用による選択的吸着などが報告されている。本研究では我々のグループで合成した二酸化炭素を選択的吸着する多孔性配位分子について、二酸化炭素との相互作用の詳細な情報を得ることを目的として量子化学計算を行った。本計算から得られる結果は、多孔性配位高分子の設計と選択的吸着の機構解明において重要な知見を与えるものである。
【検討内容】
今回合成した多孔性配位高分子、[Cu2(PF6)2(bpy)2]n（bpy = 4,4-bipyridyl）において、二酸化炭素を選択的に吸着することを見出した。この選択的吸着は、骨格中に組み込んだアニオン（PF6-）部位と二酸化炭素分子との相互作用によるものであると考えられた。そこで、二酸化炭素分子をアニオン部位近傍に配置し、その相互作用エネルギーの検討を行った。モデル構造として無限骨格の構成要素とみなせる[Cu2(PF6)2(pyridine)4]nを採用し、計算にはGaussian09を用いて密度汎関数法（汎関数はM06-2X）による構造最適化を行った。基底関数には、CuにはStuttgart-Dresden-Bonn (SDD)、Fには6-311+G (d)、CとHには6-31G (d)、Ｈにはその他に
は6-311G (d)を用いた。またCuの内核電子についてはECP（SDD）で置き換えた。
【結果・考察】
構造最適化の結果、二酸化炭素分子が Cu-アニオンの軸方向に対してほぼ平行に並び、2 つの F 原子に挟まれた位置にある時に安定化されることが明らかとなった。アニオン中の F 原子が負電荷を帯び、二酸化
炭素上の C 原子が正電荷を帯びており、これらの電荷による相互作用が有効に働いているためと考えられる。
また、得られた安定化エネルギーは、吸着等温線から計算した吸着エネルギーとほぼ一致した。この結果は、アニオン部位と二酸化炭素に働く相互作用が選択的吸着に寄与しているという予想を裏付けるものである。
多孔性配位高分子の選択的吸着では、本系においても細孔サイズだけではなくアニオン部位との相互作用も寄与していることを明らかにし、多孔性配位高分子を設計し吸着能を制御する上で重要な指針を得ることに
成功した。

107

【発表論文】“Highly Selective CO2 Adsorption Accompanied with Low-Energy Regeneration in a Two-Dimensional Cu(II)Porous Coordination Polymer with Inorganic Fluorinated PF6– Anions”
Shin-ichiro Noro, Yuh Hijikata, Munehiro Inukai, Tomohiro Fukushima, Satoshi Horike, Masakazu Higuchi,
Susumu Kitagawa, Tomoyuki Akutagawa, Takayoshi Nakamura

Inorg. Chem., 2013, 52, 280.
【参考論文】なし

108平成２４年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

ライセニンとスフィンゴミエリンの相互作用の分子動力学を用いた解析
Molecular Dynamics simulations of interaction between Spingomyelin and Lysenin
工学研究科 合成・生物化学専攻 生体認識化学 池ノ内 順一
背景と目的
シマミミズ体腔液由来のタンパク質、ライセニン Lysenin は、生体膜を構成する脂質の一つ、スフィンゴミエリ
ン Sphingomyelin に結合する。興味深いことに、ライセニンは、スフィンゴミエリンと同じ極性基（ホスホリルコリ
ン phosphorylcholine）を持つホスファチジルコリン Phosphatidylcholine には、全く結合しない。ライセニンがどのようにしてスフィンゴミエリンを特異的に認識しているのかを解明する目的で、分子動力学的手法による両者の結合様式の解明を試みた。
検討内容
Discovery Studio を用いて、ライセニンの立体構造予測を行った。また、既に結晶構造が明らかになっている、
別のスフィンゴミエリン結合タンパク質であるイクイナトキシン Equina Toxin II の PDB ファイルを用いて、スフィンゴミエリンとの結合について分子動力学シミュレーションを行った。
またスフィンゴミエリンと同じくホスホリルコリン基を有するリン脂質、ホスファチジルコリンについても、ライセニ
ンおよびイクイナトキシンとのドッキングシミュレーションを行い、これらのタンパク質がホスファチジルコリンに結合しないか否か解析を行った。
結果
現在、解析中である。
発表論文
現在、準備中である。

109

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

平成 24 年度

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

＜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。今年度はガラス状態の糖（糖ガラス）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。当研究室では、そうした基礎的知見を得るた
めの研究の一例として、MD シミュレーションを用いて、糖類が形成するガラス（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ている。特に今年度は、糖ガラス内における各種分子間相互作用のうち、最も主要な項であると考えられる水素結合に着目し、水素結合がガラス転移温度 Tg に及ぼす影響について検討を加えた。
＜検討内容＞
二糖類であるラクトースについて、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使用した。NPT アンサンブルで数種の系の温度に対してシ
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を求め、その絶対温度依存性からガラス転移温度 Tg の推算値を求めた。また、糖-糖間や糖-水間などに生じる水素結合に着目し、水素結合の数や寿命について検討を加えた。
＜結果と考察＞計算で得た Tg は、ラクトース濃度が 95,92wt%の場合、それぞれ 58℃、23℃であった。また、303Kの計算結果からラクトース分子１個当たりの水素結合数を求めた結果を表１に示す。なお、95wt%の場
合は 303K-353K、92wt%の場合は 273K-323K の範囲で水素結合数を求めたが、温度によらずほぼ一定であった。水素結合数が多い方が Tg が高いと期待されるが、95wt%の場合よりも 92wt%の方が多く、含水率上昇に伴う Tg の低下は水素結合数だけでは説明できない。そこで、水素結合の寿命について調べたところ、
糖同士間水素結合の寿命は12.9 ps、

表１ ラクトース１分子当たりの水素結合数[本]糖-水間水素結合の寿命は 4.5 ps となり、糖同
士間水素結合の方が寿命が３倍弱長いことが

糖同士間
糖分子内
糖-水間
総結合数

わかった。ラクトース 95wt%の方が 92wt%の場
合より Tg が高いのは、寿命が長い糖同士間水素結合の本数が多いためと考えられる。

110

95wt%
4.43
1.17
2.80
8.40

92wt%
3.84
1.33
4.38
9.55

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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＜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）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＞
単糖類であるフルクトースについて、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使用した。NPT アンサンブルで数種の温度に対して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＞フルクトース濃度が 92-98wt%の各濃度について、おのおの数種類の温度に対して MD シミュレーシ
ョンを実施し、水分子の DACF からτを求めた。得られたτを絶対温度の逆数に対して片対数プロットした。95wt％の場合のプロット例を図１に示す。高温の８つのデータと低温の３つのデータがそれぞれ異なる直線上にならんでいることがわかる。
双方の直線が交わる温度を求めると-10℃となり、Thermochim. Acta, 215 (1998)）と概ね一致する値となった。これより、τの絶対温度依存性に着目することで、Tg を推算可能であると考えられる。
そこで、92、94、95、98wt%の各濃度についても同様の手順で Tg を推算したところ、いずれの濃度においても概ね実験値と一致する結果が得られた。以上より水分子の DACF を用いた解析は、Tg を推算する上で有用であると考えられる。

111! [ps]

ガラス転移温度 Tg の実験値（P. M. Mehl,

図１ τの絶対温度依存性

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

多孔性配位高分子の吸着誘起構造転移
Adsorption-induced structural transition of porous coordination polymer
工学研究科化学工学専攻界面制御工学分野

田中 秀樹【背景と目的】ELM-11（[Cu(4,4’-bipyridine)2(BF4)2]n）は格子状の 2 次元レイヤーが積層し180

つ急激に分子を取り込む，ゲート吸着と呼ばれる特異な吸着挙動を示す（図1a）。特にELM-11 は室温下でCO2のゲート吸着（ELM-11⊃2CO2）を生じるたN [mg/g]

た無孔性の構造を有しているが，ある圧力においてレイヤー間隔を広げつ

Peq

め，CO2回収や吸着ヒートポンプ用材料としての応用が期待されている。現2a）を用いたRietveld解析によっておおよその推定がなされているが[1]（図 2b,3a），そのCO2吸着誘起構造転移のメカニズムは明らかにされていない。そこ

exp.
Langmuir
GCMC

(a)

0
ΔΩOS [kJ/mol]

在までに，CO2吸着時のELM-11 のフレームワーク構造は，XRDパターン（図

[1]

90

5

(b)

ΔFhost0-5で，本研究ではELM-11 のAtomisticモデルを構築し，そのモデルに対する

0

CO2吸着シミュレーションを実施することで，ゲート吸着挙動のメカニズム解

図1 (a) 吸着等温線 (273 K),(b) ΔΩOS明を試みた。

20

40 60 80Pressure [kPa]100【シミュレーション手法】
ELM-11⊃2CO2系の構造およびforce fieldの精密化を以下の手順 ①－⑥によって実施した。① ゲート吸着に伴うELM-11 フレームワークの自由エネルギー変化ΔFhostの推算：Coudertら[2]によるとΔFhostは式(1)に基づいて決定することができる。
P

ΔΩ OS ( P ) = ΔFhost + PΔV − ∫ N openVm dP(1)0

ここで，ΔΩOS：構造転移による系の自由エネルギー変化，P：圧力，ΔV：体積変化，Nopen：ELM-11(open状態)における吸着等温線，Vm = (∂μ/∂P)T,Nである（μ：化学ポテンシャル）。ΔΩOS = 0 となる平衡転移圧力Peqにおいて構造転移が生じることから，実験によるCO2吸着等温線（273 K）の構造転移後の部分にLangmuir吸着等温
線をフィッティングし（図 1a），式(1)右辺第 3 項を求めることで，ΔFhostを決定する（図 1b）。② 図 3aのELM-11
構造についてDFT計算（GGA/PBE/DNP）を行い，ELM-11 の原子部分電荷{qk}（k：原子種）を求める。③ {qk}によるCoulombポテンシャルおよびLennard-Jonesポテンシャルをベースとするuniversal force field (UFF[3])を用いたGCMC法によって，CO2吸= 0 となるよう，UFFの相互作用パラメーター{εss,k}の精密化を行う。④{qk} お よ び 精 密 化 し た {εss,k} を 用 い た カ ノ ニ カ ル MC 法 に よ り ，(a)Intensity / a.u.

着等温線Nopenを計算する。これを式(1)に代入し，P = PeqにおいてΔΩOS

(b)
(a)

ELM-11⊃2CO2構造の最適化を行う。⑤ ④で得られたELM-11 構造を用い，DFTによって{qk}を再計算する。⑥ 実験によるXRDパターン（図2a）を十分満足するまで，③，④，⑤を繰り返し行う。

(c)
5

10

15
20
2θ / degree

25

30
[1]

図2 XRDパターンの比較: (a) 実験 ,[1](b) Rietveld 解析 , (c) シミュレーション112【結果・考察】
手順 ①によってΔFhost = 7.26 kJ/mol (monomer

(b)

(a)

CO2

unit)，また，手順 ⑥により{εss,knew} = 0.572 {εss,kUFF}を得た。この{εss,knew}および{qk}を用いたGCMC法によって得られたCO2 吸着等温線は，手順 ①で求めたLangmuir吸着等温線に良好に一致することが

図3 ELM-11のスナップショット:(a) Rietveld解析(フレームワークのみ), (b) シミュレーション

分かる（図 1a）。これは，Coudertら[2]による自由エネルギー解析法の妥当性を示唆している。また，最終的に得られたELM-11⊃2CO2構造（図 3b）のXRDパターン（図 2c）は，実験により得られたXRDパターン（図 2a）の全ての回折ピークを良好に再現していることが分かる。以上により得られた，{qｋ}, {εss,ｋnew}およびELM-11 のフレームワーク構造を用い，温度 258 Kおよび 283KにおけるCO2吸着等温線NopenをGCMC法によって計算した。
そして，各吸着等温線を式(1)に代入し，平衡構造転移圧力 Peqを求めることでゲート吸着挙動を予測したところ，極めて良い精度で実験結果を予測

180

以上のように，Rietveld解析により得られたELM-11 のフレームワーク構
造を，CO2共存下で熱力学的に安定な構造に最適化することで，より精度

N [mg/g]することに成功した（図 4）。
90
258 K(exp.)
283 K(exp.)
258 K(simul.)
283 K(simul.)の高いELM-11 のAtomisticモデルを構築することに成功した。これは初期値依存性の強いRietveld解析法を補う新たな構造解析法として有用と期待される。また，こうして得られた構造モデルと精密化したforce fieldを用いた
自由エネルギー解析を行うことで，ゲート吸着挙動の温度依存性を良好に予測することができた。
【発表論文】
投稿準備中【参考論文】[1] A. Kondo et al., Nano. Lett. 6, 2581 (2006)[2] F.-X. Coudert et al., J. Am. Chem. Soc. 130, 14295 (2008)[3] C. Casewit et al., J. Am. Chem. Soc. 114, 10046 (1992)

113

0

0

20

40
60
80
Pressure [kPa]

図4 ゲート吸着挙動の予測

100

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
クラスターイオンと固体表面の相互作用

Interaction between cluster ion beams and solid surfaces
京都大学大学院 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
今日、イオンビーム技術は、半導体工業をはじめとする様々な産業分野において広く利用されている。中でも半導体デバイス製造においては、イオン注入や微細加工における鍵となる技術として、欠かすことが出来な
いものである。近年、半導体デバイスの性能向上のために、極めて浅い領域へのイオン注入技術のさらなる開発が求められている。この際、ボロン等注入原子の拡散を抑制する方法の一つとして、炭素イオンの注入が注目されている。極めて浅い領域へのイオン注入においては、短飛程を実現するための低エネルギーと、
空間電荷効果により制限されるビーム強度がトレードオフの関係になると考えられる。この両者を実現する方法の一つに多原子分子イオンビームの利用が挙げられる。多原子分子イオンは炭素原子ビームに比べて短飛程であり、しかも高い質量電荷比を持つため、実用的なビーム強度で、極めて浅いイオン注入の実現が期待できる。
多原子分子イオンビームの材料として、直鎖アルカンを用いることを検討している。イオン化には電子衝撃法を検討しているが、このイオン化法ではフラグメントイオンが生成されることが知られている。本研究では、多原子分子イオンビームの材料として使用予定のn-テトラデカン(C14H30)を電子衝撃法でイオン化した際に生成されるC12H25フラグメントのSi(100)表面への衝突過程について検討した。
検討内容
C12H25 フラグメントを Si(100)表面へ入射した場合について計算を行った。計算には Materials Studio 6.0の CASTEP を用いた。図 1 に初期状態におけるシリコン及び C12H25 フラグメントの配置を示す。C12H25 フラグメントに、基板表面に垂直に入射する方向の初速度を与えシミュレーションを行った。初速度は、炭素原子1 個当たりの入射エネルギーが 50 eV の場合に相当する、25.8 nm/ps とした。

(a)Side view(b)Top view

図 1：シリコン結晶及び C12H25 フラグメントの初期状態

114

結果及び考察
図 2 に C12H25 フラグメントがシリコン表面に入射した時点から 72 fs 経過後までのシミュレーション結果を示す。C12H25 フラグメントのうちシリコン表面に到達した部分は、直ちに解離し、水素原子の一部は後方に散乱した。一方炭素原子はシリコン原子との衝突を繰り返しながら、時間の経過とともにシリコン基板内部に進み、72 fs 経過後には C12H25 フラグメント中のほぼ全ての炭素原子がシリコン基板中に注入された。シリコン基板
中の炭素はシリコンと結合したが、これは、実際にシリコン表面に C12H25 フラグメントイオンを照射し、エックス
線光電子分光法を用いて行った分析結果を支持する。

(a) 0 fs 後(b) 24 fs 後(c) 48 fs 後(d) 72fs 後

図 2：入射開始から(a) 0 fs 後、(b) 24 fs 後、(c) 48 fs 後、(d) 72 fs 後のシミュレーション結果
参考論文
1. G. H. Takaoka, H. Ryuto, M. Takeuchi, J. Mater. Res. 27, 806 (2012).

115

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピューターシステム 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
エネルギー機能材料として非常に有用な溶融塩としては比較的低融点であることから、基礎・応用の両面から検討の行われてきた溶融 AlCl3 および、ACl-AlCl3 (A: アルカリ金属) の構造は、Al-Cl 間の結合の持つ共有結合的特性と、ACl/AlCl3 比の変化に伴って示されるその多様性により、長らく検討の対象となっている。
本研究では、融体のラマン散乱測定と、計算機シミュレーションによる検討とによって、とくに先行研究の少ない CsCl-AlCl3 二元系および LiCl-KCl-CsCl-AlCl3 系溶融塩の構造を明らかにすることを目的とする。

2

検討内容

AlCl3 , LiCl-KCl eutectic melt + 3 mol% AlCl3 , LiCl-KCl-CsCl eutectic melt + 3 mol% AlCl3 ,NaCl-AlCl3 1:1 melt 等の溶融塩のラマン散乱スペクトルを測定し、Gaussian09 を用いた第一原
理計算によるシミュレー ションとの比較によって、塩化セシウム添加の及ぼす塩化アルミニウムのネットワーク構造の変化を解析した。

3

結果
溶融 AlCl3 のラマン散乱測定および Gaussian09 の B3LYP 法を用いたシミュレーションによるスペクトルの例を図 1 および 2 に示す。
さらに、CsCl 添加時のイオン伝導特性の特異性の解明を目的とし、高い温度域にある液体構造を明らかにするため、第一原理分子動力学法の一種 ADMP (Atom-centered Density Matrix

Propagation) 法による 700 K における CsCl-AlCl3 のシミュレーションをおこなったところ、1:1−
混合時に期待される AlCl−
4 クラスター [B1] に加えて、短時間は Al2 Cl7 クラスターの存在も確認
された。

4

考察
塩化アルミニウムは、固体では Al 原子のまわりに Cl 原子が 6 個配位した構造をとる一方、融解し液体となると 4 個配位した構造となる。この AlCl−
4 クラスターを基本とする構造は、例えば代表的なアルカリ金属塩化物との混合によって保たれることがわかっているが、正 4 面体 AlCl−
4
クラスターの連なり方は大きく変わる。

116

純 AlCl3 においては、二つの正四面体が稜線を共有する Al2 Cl6 構造が基本となるが、アルカ
リ塩化物の添加にともなう構造変化はカチオンごとに異なる [B1].

CsCl-AlCl3 1 : 1 の系に於いては、この混合比を境として、CsCl 比の上昇とともに四面体 AlCl−
4
クラスター単独で存在する構造から二つの四面体の頂点共有による Al2 Cl−
クラスターと共存する
7構造へと変わることが知られており、その変化に対応していると考えられる。

発表論文
なし

参考文献
[B1] M. P. Tosi, D. L. Price, M.-L. Saboungi, Annu. Rev. Phys. Chem., 44, 173 (1993).

FIG. 1 Raman scattering spectra for molten
AlCl3 at 573 K.

FIG. 3 Schematic of the structure in ADMP
simulation at 0.35 ps. Al2 Cl−
7 -like clusters arehighlighted.

FIG. 2 Simulated Raman scattering spectra for
Al2 Cl6 cluster.

117平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 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 principles calculations 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、軽量材料として高いポテンシャルを有しており、比強度
や比剛性、リサイクル性などの点でも優れているため、近年注目を集めている金属材料の一つである。しかしながら、Mg はその hcp 構造に起因する異方性が変形のすべり系を制限し、加工性が悪いという欠点がある。
近年、Mg に微量の Ca を添加することで、降伏応力が減少する固溶軟化という現象が確認できた。この固溶
軟化は Mg の変形の異方性を解消する有効な手段だと考えられる。しかしながら、まだ固溶軟化についての
詳細なメカニズムは明らかにされていない。そこで、本研究では、Mg の固溶軟化機構の解明に資することを目的に、様々な添加元素がすべり変形に与える影響を、1) 原子サイズ（原子半径）に由来するサイズ効果 2)電子状態に由来する化学的効果の 2 点に分けて調べた。すべり変形の起こりやすさは転位の移動性の評価方法である Generalized Stacking Fault Energy（GSFE）を用いて整理した。
(a)

検討内容

(b)
L12

本研究での第一原理計算には、CASTEP を利用した。Mg のバ

L11

ルクモデル(Pure Mg)を作成し、続いて、その Mg のすべり面上の

L10
L09

1 つの Mg 原子を添加元素に置換した各種 Mg 合金モデルを作成

L08

した（図 1）。本研究では、添加元素として Al, Ca, Li, Zn, Ag, Sn をL07用いた。作成したそれぞれのモデルに対し、すべり面を境に上下L06の構造をずらすことにより GSFE を計算した。また、以下の計算式

L05
L04

を用いて添加元素が GSFE に与える影響をサイズ効果(Em)、化学的効果（Ec）に分けて評価した。

Em=E3-E1

L03[0001][0001]L02
L01

Ec=E2-E3

なお E1 は Pure Mg モデルの GSFE、E2 は各種 Mg 合金モデルに[1010][1010][1210][1210]

おける GSFE、E3 は各種 Mg 合金モデルの添加元素部分を Mg に 図 1(a) 計算モデル、(b)模式図、赤丸は添加元素再置換し、それ以外の構造は Mg 合金モデルを保ったモデルにお 位置
ける GSFE である。
pureMg
Mg-Al
Mg-Ca
Mg-Li
Mg-Zn
Mg-Ag
Mg-Sn

結果及び考察図 2 に Pure Mg モデルの GSFE（E1）と各種 Mg 合金モデルのGSFE（E2）を示す。Mg-Ag 合金モデルは Pure Mg モデルに比べて高い GSFE を示す。それに対して、Mg-Al, Mg-Ca, Mg-Zn、そして Mg-Sn 合金モデルは Pure Mg に対して GSFE が低下する傾GSF Energy (mJ/m2)

100

50

0
0

向が見られた。
図 3、4 に各種 Mg 合金モデルの Em（サイズ効果）、Ec（化学的

118

0.2

0.4
0.6
x/b

0.8

図 2 各 Mg 合金モデルにおける GSFE1効果）の値をそれぞれ示す。これらの図より、化学的効果の影

20

は GSFE を増加させる傾向があるのに対し、化学的効果はGSFE を減少させる傾向がある。
これら添加元素が GSFE に及ぼすサイズ効果と化学的効果

Em (mJ/m2)

響はサイズ効果よりも大きいことが分かる。また、サイズ効果10について、それぞれ関係があると思われる原子半径と電気陰0性度に着目して考察した。表 1 に母相である Mg と各添加元素0の原子半径と電気陰性度をそれぞれ示す。
サイズ効果と添加元素の原子半径については相関関係が得られなかった。Mg と添加元素の原子半径の差が大きい順はCa>Zn>Al>Ag>Sn>Li で あ っ た が 、 Em に つ い て は 高 い 順 に

60

化学的効果と添加元素の電気陰性度についても強い相関関係は得られなかった。添加元素の電気陰性度が母相 Mg より高い場合、Mg に属する電子が添加元素に奪われ、Mg-添加

Ec (mJ/m2)

結合距離によって説明できることが示唆された。

0.4
0.6
x/b

0.8

1

及ぼすサイズ効果

原子の結合距離の平均を評価すると Em の値とよい相関が見
純な原子サイズの違いではなく、添加元素原子―Mg 原子の0.2

図 3 各 Mg 合金モデルにおける添加元素が GSFE に

Ag>Zn>Ca>Al>Li=Sn であった。そこで、添加元素と周辺の Mgられた（図 5）。このように添加元素が GSFE に及ぼす影響は単

Mg-Al
Mg-Ca
Mg-Li
Mg-Zn
Mg-Ag
Mg-Sn

30

Mg-Al
Mg-Ca
Mg-Li
Mg-Zn
Mg-Ag
Mg-Sn

0

-30
-60
0

0.2

0.4
0.6
x/b

0.8

1

元素結合が弱くなるため、Ec の減少は大きくなることが示唆さ 図 4 各 Mg 合金モデルにおける添加元素が GSFE にれる。Ec は高い順に Sn>Al>Zn>Ca>Ag>Li であったが、電気陰 及ぼす科学的効果30
性度は高い順に Ag>Sn>Zn>Al>Mg>Ca=Li となっており、Ca、Li
は Mg より電気陰性度が小さいため Ec の減少が小さい一方で、観察すると Mg-Ag 合金モデルは他の原子に比べて Mg-Ag 間の共有結合が強いことがわかった。すなわち、Ag は電気陰性
度は高く、Mg から電子を奪うが、強い共有結合を形成するため

Ec の減少が小さかったと推察される。また、Zn については、変形中を加えると奪った電子を Mg 原子に戻す働きがあり、その20
Em(mJ/m2)

Ag, Zn については Ec から外れている。電子状態密度（DOS）を

10
0

-10
3.10

pureMg
Mg-Al
Mg-Ca
Mg-Li
Mg-Zn
Mg-Ag
Mg-Sn

3.15

3.20

3.25

Distance(Å )ため Ec の減少は Al に比べて小さくなったと考えられる。

図 5 Em と Mg-添加元素平均距離の関係
表 1 Mg と添加元素の原子半径、電気陰性度

Mg

Al

Ca

Li

Zn

Ag

Sn

Atomic radius(Å)

1.60

1.43

1.97

1.52

1.33

1.44

1.51

Electronegativity

1.2

1.5

1.0

1.0

1.6

1.9

1.8

発表論文
なし
参考論文
なし

119

平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

多孔質金属の表面特性
Surface properties of porous metals
エネルギー科学研究科エネルギー応用科学専攻資源エネルギープロセス学 袴田 昌高
背景と目的脱合金化により作製される多孔質 Au (Fig. 1) の細孔内に酵素を固定して電極として用いると、電解液中での電位操作に対する電流の応答性が改善される (Fig. 2)。このメカニズムを考察するため、第一原理計算を用いて Au 表面の電子状態密度を計算した。

Fig. 1 Scanning electron microscopic image of

Fig. 2 Cyclic voltammetry curves for laccase-immobilized

nanoporous Au with average pore size of 40

nanoporous Au (np-Au) working electrodes with (a) andnm.

without (b) a self-assembled monolayer (SAM) of
4-aminothiophenol. Inset in b shows CV curve forlaccase-immobilized smooth surface of Au with the SAM.

計算手法
計算コードは CASTEP を用いた。Au (111) 原子面を 5 層積層し、真空層 （厚さ 10 Å）に接する表面 3 層を緩和し、残りの下部 2 層の格子定数は固定した。k 点は 3×3×1 とし、カットオフエネルギーを 340 eV とした。最表面から Au 原子を適宜取り除くことで、多孔質 Au 表面の原子欠陥を再現した。
結果および考察
Fig. 3 に各モデルの電子状態密度分布を示す。原子欠陥のない Au (111) 表面ではフェルミ順位近傍に複数のピークが見られる (Fig. 3a)。これは原子欠陥のない Au (111) 表面においては電子密度が異方化・局在化しており、電子の平均自由行程を短くする可能性があることを示す。一方、原子欠陥を導入した Au (111) 表面の電子状態密度はブロードであり (Figs. 3b & 3c)、原子欠陥の導入により電子の120平均自由平均自由行程が長くなることが推測される。

1(a) Perfect
0.8

このように、多孔質 Au の表面の原子欠陥は表面におけ0.6る電子移動の自由度を増し、電子授受に有利であるこ

0.4とが推測される。

Density of states (electrons/eV)

0.2

発表論文

0
(b) Honeycomb

なし

0.8

参考論文

0.6

なし

0.4
0.2
0
(c) Adatom
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-4

-2

0
Energy (eV)2Fig. 3 Local density of states of (111) surface
Au atom in (a) perfect, (b) honeycomb, and (c)adatom models calculated by first-principles
calculations with CASTEP code. Fermi energy
is set to 0 in the horizontal axes.

121平成 24 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

変調磁場による微結晶の三次元配向
Three dimensional alignments of microcrystals under modulated magnetic fields

農学研究科 森林科学専攻

木村史子

背景と目的
変調磁場を用いて微結晶を 3 次元配向させ、その配向を固定するため、我々は光硬化樹脂などの媒体を用いている。懸濁媒体に微結晶を分散しているため、得られた擬単結晶は複合体となっている。複合化により、微結晶のもつ特性を十分に活かすことができない。そこで我々は媒体を含まない磁場配向体を作製し、微結晶が持つ特性を活かせる擬単結晶作製に挑戦している。今回は、その初期段階として静磁場下での微結晶の 1 軸配向を試みたので、報告する。
実験
20 wt% L-トリプトファン懸濁液：分散剤であるドデシル硫酸ナトリウム（和光純薬（株））を 1.0 ％加えた蒸留水に L-トリプトファン（和光純薬（株））を懸濁させ、20 wt% L-トリプトファン懸濁液を得た。懸濁液を一晩撹拌したのち。実験に供した。
配向：吸引ろ過装置を磁石に設置し。1Ｔまたは 8T の磁場を印加しつつ懸濁媒体を除いた（Fig. 1）。懸濁液、数 ml を入れ。約 0.4 ml/分で吸引ろ過した。ろ過後。フィルター上に残った試料を取り出し。50℃で一晩乾燥させた。
X 線回折測定：乾燥試料を。Ｘ線回折測定し配向評価した(Fig. 2)。

SampleMagnetic

field

direction
X-ray

Fig.2 Schematic view of XRD
measurements.

Fig.1
結果 Apparatus for filtration under
reduced pressure with applicationof考察
a kstatic magnetic field.

An

arrow
indicates direction of a
結果及び考察magnetic field.

122

結果及び考察
ケンブリッジデータベースより、2 軸性の結晶である L-トリプトファンを配向微結晶として選んだ。Fig. 3 に
１T 及び８T 下で配向させた配向体の X 線回折像を示した。 2θ = 14.7° のアジムスプロットを取り、半価幅を算出した。1 T 及び 8 T 下で作製した試料の半価幅は約 24° 及び 16° であった。磁場強度 8T で作製したサンプルの半価幅は 1T で作製した試料の半価幅 24°の 1/8 の 3°と予想されたが、実際は 16° であった。このことは、吸引ろ過で懸濁媒体を除く際に配向乱れが生じたと考えられる。懸濁媒体を除く条
件を最適化することにより、更に配向性の高い配向体が得られると思われる。

Fig. 3

X-ray diffraction patterns. Arrows indicate thedirection of magnetic fields. Left: prepared under 8-T
magnetic field. Right: prepared under 1-T magnetic field.

発表論文
なし
参考論文
なし

123

平成 24 年度	
  京都大学化学研究所	
 スーパーコンピュータシステム	
 利用報告書	 	 生理活性物質の構造活性相関	
 Structure-Activity	
 Relationships	
 of	
 Bioactive	 Compounds	
 農学研究科比較農業論分野	
  赤松美紀	 	 [背景と目的]	
 私たちは日常生活の中でさまざまな化学物質に曝露されており、それらの中には人体にとって有害なものが存在する。これら有害物質をシトクロム P450(CYP)により代謝無毒化することなどにより、私たちはその悪影響を軽減している。CYP は薬物代謝の約 8 割に関与する代謝酵素で、ヒトにおいて CYP
分子種の遺伝子多型が存在する。そのため、各ヒト CYP 分子種における化学物質の代謝を検証することは重要である。また、CYP による代謝研究により各 CYP 分子種の基質認識機構を解明できれば、ヒトに対する化学物質のリスク評価に役立てるとともに、医薬品や農薬の開発効率の向上に貢献し得る。	
 本研究では、モデル化合物として殺虫剤 Tebufenozide（図 1）を選択し、それを基質とした場合のさまざまなヒト CYP による代謝物同定を行っている。対象とする CYP はヒトのもつ主要な 6 種の CYP
分子種、3A4、	
 2C19、	
 2C9、	
 1A2、	
 2D6、	
 2E1 である。CYP3A4 は全 CYP 中最大の約 30-50%を占め、薬物代謝の 30%以上に関与する重要な分子種である。CYP2C19 は遺伝子多型の問題があり、特に日本人の約 20%が欠損している分子種である。CYP2C9 はフェニトイン(抗てんかん薬)やトリブルタミド(糖尿病治療薬)などの代謝に大きく関与する一方で、シメチジン(H 2 受 容 体 遮 断 薬 )な ど に 阻 害 さ れ る な
ど の 問 題 が あ る 。CYP1A2 は肝のみに存在し、全肝中 CYP の 10%以上を占め、遺伝子多型としては通常型、低活性型などがあり、エストロゲン代謝に関与しているため医薬品による女性化乳房の原因と考えられている。CYP2D6 も遺伝子多型の問題が注目されており、白色人種の約 90%が低活性型とされている。CYP2E1 はヒトの胎児肝にも発現が確認されており、ベンゼン、アニリンなどを代謝して反応性の高い中間代謝物を生成する。一昨年度は、CYP3A4 および CYP2C19 による Tebufenozide の代謝物同定を行い、ヒト CYP3A4 の場合、A 環メチル基、B 環エチル基 1 位、tert-ブチル基が水酸化された 3 種の代謝物が得られ、一方、CYP2C19 の場合、B 環エチル基のみが変化した 3 種の代謝物が得られたことを報告した。昨年度は、両 CYP による主要代謝物が、B 環エチル基 1 位が水酸化された M1（図 1）で、M1 が不斉炭素を持つことから、それぞれの CYP により生成した M1 の立体異性体比に基づき、その立体選択性について報告した。今年度は、CYP	
 3A4、	 2C19 以外の 2C9、	
 1A2、	
 2D6、	
 2E1 による Tebufenozide
代謝物の検討を行った。	
 また、ドッキングおよび水素原子引き抜きエネルギー計算を用いて、各 CYP による代謝物の in	
 silico予測が可能かどうかについても検討した。	
 	
 [検討内容]	
 それぞれのミクロソームで Tebufenozide を代謝させ、LC/MS 分析により生成する代謝物を確認した。
CYP3A4 および CYP2C19 による代謝物以外の代謝物は見出されなかったため、LC の保持時間と MS のパターンから代謝物を同定した。	
 	
 ヒト 6 種の CYP により得られた Tebufenozide 代謝物が in	
 silico 予測可能かどうか検討した。すな
わち、各酵素と Tebufenozide のドッキングを行い、スコアリングの結果から引き抜かれる水素原子の予測を試みた。また、水素原子引き抜きエネルギー計算を行い、	
 酸化されやすい水素原子の順序を決定した。	
 ホモロジーモデリングには PDFAMS Pro (ver．2.1, インシリコサイエンス社)を用いた。CYP2C19 の結晶構造は解明されていないので、92%の相同性を示す CYP2C9 (PDBID: 1R9O)を鋳型としてホモロジ
ーモデリングを行い、CYP2C19 の構造を構築した。他の CYP については以下の結晶構造を用いた：3A4(PDBID: 2JOD); 2C9 (PDBID: 1R9O); 1A2 (PDBID: 2HI4); 2D6 (PDBID: 3QM4)。

124

コンフォーマ構築プログラム OMEGA(ver. 2.3.2, Openeye 社)を用いて、ドッキングに使用可能な
Tebufenozide の多コンフォーマデータベース（比較的安定なコンフォーマ群）を作成した。また、FRED
RECEPTOR(ver. 2.2.5, OpenEye 社)により、ドッキングに必要な酵素の活性部位を定義した。すなわち、
各 CYP に対して活性部位を指定し、リガンドが結合すると予測されるタンパク質のおおまかな位置を定義した。そして活性部位の形状を設定し、レセプター活性部位ファイルを作成した。代謝物がまったく生成しなかった CYP2E1 については、報告されているいずれの結晶構造を用いても活性部位ファイルが作成できなかったため、今回はドッキングを行わなかった。
Tebufenozide の多コンフォーマデータベースとレセプター活性部位ファイルを用いて、FRED(ver.
2.2.5, OpenEye 社)でドッキングシミュレーションを行った。ドッキングにおいて、リガンドとヘム鉄との距離を考慮して、リガンドの少なくとも１つの重原子がヘム鉄から 5.0 Å 以内に存在するような拘束条 件 を 設 定 し た 。 本 研 究 の ド ッ キ ン グ シ ミ ュ レ ー シ ョ ン で は Shapegauss 、 PLP 、 Chemgauss3 、OEChemscore、Screenscore の 5 種類のスコア関数を用いたコンセンサススコアリングを行い、スコアが高い順に 100 位までのドッキング構造を算出した。
水素原子の引き抜きエネルギー計算には、ソフトウェア SYBYL(ver. 7.1, Tripos 社)を用いて、Tebufenozide から酸化部位の水素を 1 原子取り除き、計 20 個のラジカル体を作成した。次に、これらのラジカル体および Tebufenozide のエネルギーを密度汎関数法(B3LYP、基底関数 6-31G*)により計算した。ラジカル体についてはエネルギー値を計算した後、酸化部位ごとにその平均値を計算した。各
酸化部位における水素原子引き抜きエネルギー値が低いほど、その酸化部位の酸化がおこりやすいと
考えた。	
 
	
 
[結果および考察]	
 ドッキングシミュレーションの結果、ヘム鉄に最も近い基が酸化されると考えた(以下、酸化部位という)。Tebufenozide の酸化部位をエチル基(1 位)、エチル基(2 位)、メチル基、tert-ブチル基の４つに分類した。ドッキングシミュレーションにより、それぞれの酸化部位のスコアが最も高いものを選択し、実際の代謝物の酸化部位とそのスコア順位を比較した。表 1 にドッキングによる各分子種のコンセン
サススコアの順位と実際の代謝物を示した。
CYP3A4 と Tebufenozide のドッキングシミュレーションでは酸化部位が tert-ブチル基、メチル基、エチル基の順にスコアが高かった。いずれもスコアの順位は比較的高く、CYP3A4 が３ヵ所のいずれも酸化しうるという実験結果を予測できることが示された。これは、CYP3A4 の基質結合部位が広く、さまざまな方向から基質が結合できるためであると考えられる。しかし、実際に同定した代謝物の生成比とスコア順位は一致しなかった。CYP2C19、 CYP1A2、 CYP2D6 と Tebufenozide のドッキングでは、得られたすべての酸化部位がエチル基であったことから、これら 3 種の分子種ではエチル基しか酸化されないと予想された。実際に、3 つの分子種は Tebufenozide のエチル基のみを酸化した。だが一方で、CYP2C19、 CYP1A2、 CYP2C9、 CYP2D6 のコンセンサススコアは実験で生成しなかったエチ
ル基 2 位が酸化された代謝物について最も高い値を示し、さらに CYP2C9 では、実際には生成しなかったメチル基が酸化された代謝物も予測された。	
 水素原子の引き抜きエネルギー計算より、エチル基（1 位）、メチル基、エチル基（2 位）、tert-ブチ
ル基の順に水素原子が引き抜かれやすい、すなわち酸化されやすいことがわかった。この結果から、
CYP2C19、 CYP1A2、 CYP2C9、 CYP2D6 によりエチル基 1 位のみが酸化された代謝物が優先的に生成したことが説明される。エチル基 2 位の自由度が高いこともこの部位が酸化されない理由かもしれない。CYP2C9 のメチル基代謝物については、スコア順位は低いもののさらに検討する必要がある。
以上の結果から、ドッキングシミュレーションより代謝物の構造が、水素原子の引き抜きエネルギ
ー計算より生成する代謝物の生成比順序が予測される可能性が示された。
	
 
	
 

125

R

	
 
O

	
 
	
 

A

	
 

N

B

H
N
O

	
 

R=H : Tebufenozide
R=OH: M1

	
 
	
 
	
 

図	
 1	
 	
 殺虫剤 Tebufenozide および代謝物 M1 の構造	
 

表 1	
 

各 CYP 分子種スコアリング結果 [コンセンサススコア順位]

CYP3A4

酸化部位	
 CYP2C19

CYP1A2CYP2C9CYP2D6*tert-ブチル基[1]エチル基(2 位)[1]エチル基(2 位)[1]エチル基(2 位)[1]エチル基(2 位)[1]*メチル基[10]*エチル基(1 位)[7]*エチル基(1 位)[2]*エチル基(1 位)[2]*エチル基(1 位)[2]*エチル基(1 位)[31]*tert-ブチル基[9]メチル基[37]*は実験で実際に生成した代謝物[発表論文]
なし。
[参考論文]
なし。

126

平成

24 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム 利用報告書

リチウムイオン電池の正極界面反応の機構解明
Elucidation of chemical reaction at anode/electrolyte interface in lithium ion battery
Graduate School of Human and Environmental Studies, Yuki Orikasa

In an intensive search for alternative cathode materials for Li-ion batteries, Li2FeSiO4 is reported to be an
exciting intercalation host on the basis of its superiour theoretical energy density1-3. The presence of two Li
atoms per SiO4 polyanion unit, in principle engenders a multi-electron charge transfer (M2+/M4+ redox couple),thus providing a high theoretical capacity of 334 mAhg-1. In addition, Li2FeSiO4 can exhibit remarkable thermal
stability3, and low cost since resources to prepare the material (i.e. Fe, (SiO4)) are abundant in the Earth’s crust.
Nonetheless, the major problem is the poor rate performance of this material, which is ascribed to the sluggish
Li+ transportation kinetics3-5. A clear understanding of the kinetics of the Li+ extraction and insertion in
Li2FeSiO4 is still lacking, and this is pivotal for clarifying the phase transition mechanism in Li2FeSiO4. To
examine the rate capability related to its phase transition phenomena, crystal structural changes during charge
and discharge processes of Li2FeSiO4 at various rates were investigated by synchrotron X-ray diffraction (XRD)
measurements complimented with density functional theory (DFT) calculations.
XRD measurements reveal that slow rates of Li+ extraction and insertion upon initial cycling lead to acomplete reconstructive transformation from a monoclinic Li2FeSiO4 to a thermodynamically stableorthorhombic LiFeSiO4, concomitant with significant Li/Fe antisite mixing occurring. To elucidate further on therelative stability of these charged LiFeSiO4 polymorph phases, DFT calculations were performed using the plane
wave code CASTEP6,7. On the basis of results from first principle calculations using the lattice parameters
obtained from XRD measurements, the configuration of LiFeSiO4 with an orthorhombic structure shows a lower
total energy relative to its monoclinic counterpart, suggesting that the monoclinic LiFeSiO4 isthermodynamically unstable.
References[1] A. Nyten, A. Abouimrane, M. Armand, T. Gustafsson, and J. O. Thomas, Electrochem. Commun., 7, 156-160(2005).
[2] M. E. Arroyo-de Dompablo, M. Armand, J. M. Tarascon, and U. Amador, Electrochem. Commun., 8,1292-1298 (2006).
[3] T. Muraliganth, K. R. Stroukoff, and A. Manthiram, Chem. Mater., 22, 5754-5761 (2010).
[4] A. Nyten, S. Kamali, L. Haggstrom, T. Gustafsson, and J. O. Thomas, J. Mater. Chem., 16, 2266-2272(2006).
[5] Y. X. Li, J. L. Gong, and Y. Yang, J. Power Sources, 174, 528-532 (2007).
[6] A. R. Armstrong, N. Kuganathan, M. S. Islam and P. G. Bruce, J. Am. Chem. Soc., 133(33), 13031-13035(2011).
[7] S. Clark, M. Segall, C. Pickard, P. Hasnip, M. Probert, K. Refson, and M. Payne, Z. Kristallogr., 220,567-570 (2005).

127

平成

24 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム 利用報告書

多価カチオン二次電池正極材料の反応機構解明
Reaction mechanisms of the cathode material in multivalent cation batteries

人間・環境学研究科 相関環境学専攻 森 拓弥

多価カチオン二次電池はリチウムイオン二次電池を超える次世代の二次電池として注目されている。中でもアルミニウム二次電池は、アルミニウム金属負極の特性から高容量で低コスト・高安全性の二次電池として期待でき、本研究ではアルミニウム二次電池に注目した。現在、その問題点は主に正極材料にあり、多価のイオンは固相内でのアニオンとのクーロン相互作用が飛躍的に増大するため、固相内拡散経路を必要とするインサーション化合物の適応は困難である。そこ
で、本研究では正極内に拡散経路を要さないコンバージョン反応なる反応の進行が予測され、大容量、低コスト化が見込める FeS2 に注目した。本研究では、FeS2 二次電池の充放電反応メカニズ
ムの解明をその電子構造変化に着目し、X 線吸収分光（XAS）測定および第一原理計算を用いた
XAS シミュレーションを試みた。
充放電時における FeS2 の電子構造の変化を明らかにするために、FeS2 の部分状態密度（PDOS）
を計算し、FeS2 の Fe K-edge XAS シミュレーションを行った結果、実験により得られたスペクトルと特徴的な構造がほぼ一致した。FeS2 の Fe K-edge XAS では、Fe 3d への遷移と S 3p と混成した Fe の電子軌道への遷移に由来したピークが観測されることが提案されている 2。従って、XASの変化は S の 3p 軌道における変化が支配的に生じており、放電反応におけると考えられる。さらに、計算で得られた PDOS(Fig.1)には、フェルミ準位
近傍に S の 3p 軌道の電子が多く存在するために、S の 3p 軌道での変化が支配的に生じている様子が示されている。従って、XAS の変化には、Fe 3d

5Energy (EF-E) / eVる電子授受は S を中心として生じてい

EF

0
-5

Fe 4p
Fe 3d
S 3s
S 3p

-10
-15
-20
0

軌道の寄与が少ないことがわかる。今

1

2

3

4

5

6

Density of the states

後、Fe-S 系化合物の XAS シミュレー
ションによる生成物の同定を進めて行く予定である。
Fig. 1. Partial electronic density of the state of the FeS2.
発表論文
なし
参考論文
[1] N. Koura et al., Electrochemistry, 49, 761 (1981).
[2] M. Womes et al., J. Phys. Chem. Solids 58, 345 (1997)..

128

京都大学化学研究所 - 2012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

スーパーコンピュータシステム
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)(m4001)8747.0 13.0(h) (h)システム稼働率 : 99.9 %

計算サーバ
(uva)

8702.8 27.2 30.0 システム稼働率 : 99.7 %(h) (h) (h) 11/04 00:00-24:00 uvb;システムの運休【宇治停電による運休】
11/05 00:00-02:30 uvb;システムの運休【宇治停電による運休】
03/03 17:30-21:00 uvb;システムの運休【宇治地区停電】

計算サーバ
(uvb)

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)
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00
100 %
(uva)
6月
720:00
720:00100 %
7月
743:00
1:00
744:0099 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
744:00744:00100 %
11月
708:00
12:00
720:0098 %
12月
744:00744:00100 %
1月
744:00744:00100 %
2月
672:00672:00100 %
3月
744:00744:00100 %
計8747:00
1:00
12:00
8760:00
99.9 %
月平均
728:550:05
1:00
730:0099.9 %
計算サーバ
4月
718:15
1:45
720:0099 %
5月
744:00744:00
100
%
(uvb)
6月
720:00
720:00100 %
7月
744:00744:00100 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
744:00744:00
100 %
11月
693:30693:30
100 %
12月
718:3025:30
744:0096 %
1月
744:00744:00100 %
2月
672:00672:00100 %
3月
740:30740:30100 %
計8702:4525:30
1:45
8730:00
99.7 %
月平均
725:132:07
0:08
727:2899.7 %
システム名
計算サーバ

サーバの消費電力量

129京都大学化学研究所 - 2012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

スーパーコンピュータシステム
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 人間・環境学研究科
16 情報学研究科
17 生命科学研究科
18 学術情報メディアセンタ
19 低温物質科学研究センタ
20 物質ー細胞統合システム拠点
21 次世代開拓研究ユニット
22 先端医工学研究ユニット
23 iPS細胞研究所

利用者 uv アプリ(人) 利用 登録 (人) 2012年度の利用者数 □(E-mail利用者)
182 (28) (15)

1
1 (1)
2 (1)
98
5 (3)

(1)

2 (2)
35 (11)
7 (6)
5 (2)

(2)

2 (2)

(2)

(1)

(4)

(9)
(6)
(2)

1
2
2
1 (1)

部局別のCPU使用時間
項番

部 局 名

計算サーバ(uv)ファイルサーバ
会話型
バッチ型
会話型
39074日22時間07分 2243日22時間25分 90日09時間48分

1 化学研究所
0日03時間29分
2 エネルギー理工学研究所
833日21時間33分
2日07時間18分 0日00時間04分
3 生存圏研究所
0日00時間09分
4 防災研究所
5 宇治地区事務部
14日14時間19分
33日23時間37分 0日00時間02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00時間05分
10 薬学研究科・薬学部
1995日19時間17分 812日22時間01分 18日01時間26分
11 工学研究科・工学部
5546日13時間05分 13629日01時間42分 0日03時間17分
12 エネルギー科学研究科
0日02時間17分
0日00時間00分
13 農学研究科・農学部
14 総合人間学部
0日00時間02分 1149日04時間36分
15 人間・環境学研究科
16 情報学研究科
17 生命科学研究科
18 学術情報メディアセンタ
0日18時間32分
19 低温物質科学研究センタ
1日15時間05分
20 物質ー細胞統合システム拠点
21 次世代開拓研究ユニット
0日14時間27分
22 先端医工学研究ユニット
23 iPS細胞研究所

130■(uv利用者)

京都大学化学研究所 - 2012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
スーパーコンピュータシステム

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 (UV1000)
項番
項 目
SMALLキュー MEDIUMキュー LARGEキューHUGEキュー UV1000(2012.1.1 ～ )1 総ジョブ件数
5293
2943
920
30 キュー構成 演算時間 最大メモリ量 コア数21070日11時間13分 11756日13時間21分 23665日15時間40分 107日05時間05分
2 総CPU時間
SMALL
224 日
32 GB 8 core
3日23時間31分
3日23時間50分
25日16時間41分 3日11時間00分
3 平均CPU時間
MEDIUM896
日128
GB 32 core
51日12時間16分
107日05時間14分
219日18時間39分
28日03時間27分
4 最大CPU時間
3584 日512 GB 128 core
1日11時間17分
1日00時間04分
1日05時間01分 2日00時間41分 LARGE
5 平均ジョブ実行時間
6 最大ジョブ実行時間 46日10時間17分 50日13時間21分 35日07時間39分 14日05時間17分 HUGE
672 日
1532 GB 12 core
0日03時間40分
0日02時間34分
0日02時間07分 3日04時間28分
7 平均ジョブ待ち時間
8 最大ジョブ待ち時間 33日02時間29分 30日08時間38分 27日02時間48分 7日22時間19分
バッチジョブ件数

CPU時間

計算サーバのCPU使用率,メモリ使用量 (UV1000)
User CPU System CPU I/O wait
CPU使用率

メモリ使用量Cache

バッチジョブ状況

Running

Queueing

User

Request CPU

月別のCPU使用時間とジョブ件数(2012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(UV1000)
会話型(h:m)
バッチ型(h:m)

18.3 % 2989日16時間41分 1121日17時間14分
26.4 % 4178日22時間45分 1077日06時間42分
35.3 % 4137日12時間44分 1005日19時間08分
29.9 % 7853日23時間55分 774日05時間26分
41.1 % 3864日01時間01分 535日18時間30分
40.1 % 3903日10時間19分 2064日16時間09分
36.5 % 3420日13時間34分 1422日22時間29分
36.9 % 1385日01時間18分 1240日05時間46分
41.2 % 4947日15時間57分 1140日08時間04分
32.0 % 4705日15時間25分 3728日19時間35分
28.6 % 2946日13時間53分 3469日13時間38分
23.7 % 3132日17時間05分 290日00時間55分-47465日20時間41分 17871日09時間42分
32.5 % 3955日11時間43分 1489日06時間48分

ジョブ件数(UV1000) CPU時間と使用率
会話型 バッチ型

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

497
676
1334
166
1038
662
596
736
745
865
824
1047
9186
765

131

■会話型(h)■バッチ型(h)使用率(%)

京都大学化学研究所 - 2012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

スーパーコンピュータシステム
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：UV1000

計算サーバ：UV1000

計算サーバ：UV1000

計算サーバ：UV1000132

2012年度
WWWサービスの利用状況
日本ＳＧＩ(株) 中神

月別の利用件数と利用国数 日本以外からの件数

国別の利用件数(2012年度)

日本からの件数

上位50機関の利用件数(2012年度)

光真

国数

上位50機関の利用件数(2012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。

ドメイン名
2iij.net
aist.go.jp
asahi-net.or.jp
au-net.ne.jp
bbtec.net
crust-r.net
dion.ne.jp
e-mobile.ne.jp
emobile.ad.jp
eonet.ne.jp
genome.ad.jp
google.com
googlebot.com
hokudai.ac.jp
home.ne.jp
infoweb.ne.jp
jst.go.jp
kanazawa-u.ac.jp
kcn.ne.jp
keio.ac.jp
kuins.net
kyoto-u.ac.jp
kyushu-u.ac.jp
mesh.ad.jp
msn.comnagaokaut.ac.jp
nagoya-u.ac.jp
nara-wu.ac.jp
nims.go.jp

2012年度 主な機関別の利用件数
総件数
化学研究所情報
46216
8673
32986
7352
74539
16026
82634
19461
216809
59713
38109
8301
171560
49555
42605
10550
27338
7179
331093111764143577
43221
69864
26078
275135120354
58044
15289
58287
15423
211478
57144
34680
7145
27668
8405
27323
10526
26440
3482
1378500
707061108894648979562164
13924
13107938805
234680
62019
35599
6085
70660
16784
24911
3930
46676
15722

133

研究室情報
26353
21037
53031
54000
12772425915
10124826368
14286
188485
1228
36945
97913
34647
35592
136343
24587
15146
15038
20537
544544452972
38840
76414
93182
27539
37842
13952
27607

スパコン情報
11190
4597
5482
9173
29372
3893
20757
5687
5873
30844
99128
6841
56868
8108
7272
17991
2948
4117
1759
2421
126895146179
9400
15860
79479
1975
16034
7029
3347

nttpc.ne.jp
ocn.ad.jp
ocn.ne.jp
osaka-u.ac.jp
osakafu-u.ac.jp
panda-world.ne.jp
plala.or.jp
so-net.ne.jp
spmode.ne.jp
titech.ac.jp
tohoku.ac.jp
tsukuba.ac.jp
u-tokyo.ac.jp
ucom.ne.jpvectant.ne.jp
yahoo.net
yandex.com
yournet.ne.jp
zaq.ne.jp
Others or unknown

37156
31690
771356156081
38578
75312
159945135005
91092
72364
98689
30410
186942102529
49496
33100
65781
55538
92043
77671711682
4757
228937
28022
10772
19564
43356
34511
20660
14251
19052
6411
34905
29812
13816
17237
23619
16297
23496
217406

134

19989
24846
437691109587
24408
48404
97245
84996
60622
46895
67647
17947
131107
56639
27556
9780
17207
28197
61402
400701

5485
2087
104728
18472
3398
7344
19344
15498
9810
11218
11990
6052
20930
16078
8124
6083
24955
11044
7145
1586102012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。
カテゴリ
データベース
内 容システム情報ゲノム情報

ケミカル情報KEGG PATHWAY
KEGG BRITE

KEGG パスウェイマップ
BRITE 機能階層

KEGG MODULE
KEGG DISEASE

機能単位 KEGG モジュール
ヒト疾患

KEGG DRUG
KEGG ENVIRON

医薬品
生薬、天然物など

KEGG ORTHOLOGYKEGG GENOME

KO オーソロググループ
全ゲノム配列既知の KEGG 生物種

KEGG GENES
KEGG SSDB
KEGG COMPOUND

各生物種の遺伝子カタログ
GENES の配列類似度とベストヒット情報
代謝物質など低分子化合物

KEGG GLYCANKEGG REACTION

糖鎖
生体内化学反応

KEGG RPAIR
KEGG RCLASS

反応ペア
反応クラス

KEGG ENZYME

酵素

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
ゲノム情報解析サービス
OC Viewer
KAAS
EGassembler
GENIES
GECS
ケミカル情報解析
サービス

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

内 容
KEGG OC (KEGG Ortholog Cluster) へのインタフェース
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
大量のESTデータからコンセンサスコンティグ自動生成
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SIMCOMPSUBCOMP

化合物類似構造検索
化合物部分構造検索

KCaM
PathPred

糖鎖類似構造検索
分解・合成反応経路予測

E-zymePathComp
PathSearch

化学物間の酵素反応予測
化合物間の反応経路計算
類似反応経路検索135

容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
pathway
module

機能階層・オントロジー
パスウェイマップ
KEGGモジュールKEGG BRITE

disease
drug

病気
医薬品

KEGG DISEASE (日本語)
KEGG DRUG (日本語)

environorthology

生薬・天然物、環境物質、ほか
オーソログ (KO) グループ

KEGG ENVIRON (日本語)
KEGG ORTHOLOGY

genomemgenome

KEGG生物種
メタゲノム

KEGG GENOME

genes
dgenesegenes

高精度ゲノム中の遺伝子カタログ
ドラフト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

mgenescompound

メタゲノム中の遺伝子カタログ
化合物

glycanreaction

糖鎖
化学反応

rpair
rclass反応ペアと化学構造変化
反応クラス

enzymevgenomevgenes酵素分類
ウイルスゲノム
ウイルスゲノム中の遺伝子

expression

マイクロアレイ遺伝子発現プロフィール

KEGG PATHWAY

KEGG GENES

KEGG COMPOUND
KEGG GLYCAN

その他のDBGETデータベース (カテゴリー2)
データベースKEGG REACTION

RefSeq から自動作成

内

著者による登録

容元サイト

refseqrefnucrefpep

核酸塩基配列タンパク質アミノ酸配列

NCBI

uniprotswissprot
tremblタンパク質アミノ酸配列

ExPASy / EBIタンパク質アミノ酸配列
タンパク質立体構造
PDBアミノ酸配列

蛋白質研究奨励会
RCSB
京都大学

真核生物プロモーター

ISREC
ExPASyprf
pdb
pdbstrepd
prositemotifdic

blocksprodomタンパク質配列モチーフ

prints
pfam

FHCRC
PRABI
UMBER
Sangerpmd
aaindexcarbbank

変異タンパク質
アミノ酸指標糖鎖構造 (更新なし)

国立遺伝学研究所
京都大学
帝京大学/ジョージア大学

litdb
prosdocタンパク質関連文献
PROSITE文献

蛋白質研究奨励会
ExPASyWeb上の検索可能データベース (カテゴリー3)

136データベース
genbank
insdc

ddbj
embl

内

容

元サイト
NCBI

核酸塩基配列国立遺伝学研究所
EBI

ncbi-gene
unigeneEntrez 遺伝子データベース
UniGene 遺伝子データベース

NCBI
NCBI

ensemblhgnc

真核ゲノムアノテーション
ヒト遺伝子名Ensembl
HGNC

go
ipi
interpro

遺伝子オントロジー
タンパク質リファレンス配列
タンパク質ファミリー・ドメイン

GO
EBI
EBI

omim
pubchem

遺伝病
PubChem 化合物データベース

NCBI
NCBI

chebi
pdb-ccd

ChEBI 化合物データベース
PDB リガンド辞書

EBI
PDB

lipidmaps
lipidbank

脂質代謝
脂質

LIPIDMAPS
LipidBank

knapsack
3dmet
drugbank

植物二次代謝産物
天然化合物の立体構造
医薬品とターゲット

KNApSAcK
3DMET
DrugBank

ligandbox

医薬品の立体構造

LigandBox137

表１ 国別のWWW利用件数 (2012年度)
国名 (ドメイン名)
Ascension Island (ac)Andorra (ad)United ArabEmirates (ae)aerospace (aero)
Antigua andBarbuda (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)BosniaHercegovina (ba)Barbados (bb)Bangladesh (bd)
Belgium (be)Burkina Faso (bf)Bulgaria (bg)Bahrain (bh)bitnet (bitnet)
Business (biz)Benin (bj)
Bermuda (bm)Brunei
Darussalam (bn)

総件数
432
527

WWW

(medicus)(KEGG API)

SOAP

DBS

(2)
(12)

(3)
(5)

81
26

(0)
(0)

0
0

1
1

18245

14359

(40)

(0)

(135)

(1650)

3839

(95)

4

43

215

174

(14)

(0)

(0)

(0)

41

(0)

0

0

237

191

(0)

(0)

(0)

(3)

46

(0)

0

0

1066
22333

932
21299

(0)
(2)

(0)
(0)

(2)
(74)

(1)
(32)

111
878

(0)
(72)

0
144

23
12

941

656

(0)

(0)

(28)

(0)

285

(145)

0

0

347
889116
41629985
1470485
4422
19
991

295
8460794328262888492
4244
13
938

(1)
(173)
(0)
(97)
(2065)
(0)
(0)
(0)

(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)

(0)
(3146)(0)(8706)(14451)
(20)
(0)
(2)

(4)
(1282)(0)(68610)(5345)
(14)
(0)
(4)

52
37890
0
1119564285044
178
4
48

(0)
(5562)(0)(988315)(129058)
(0)
(0)
(0)

0
4835
0
181742294342
0
2
0

0
312
0
417
2607
0
0
5

3960

3551

(1)

(0)

(11)

(9)

398

(2)

0

11

30
21908
545871
12
29341
772
17131
20334
12
255

16
18536
361703
12
26343
660
1971
2410
12
191

(0)
(11)
(150)
(1)
(8)
(1)
(3)
(9)
(0)
(1)

(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)

(0)
(416)
(7250)
(0)
(191)
(9)
(109)
(17)
(0)
(0)

(0)
(224)
(3129)
(0)
(113)
(1)
(10)
(25)
(0)
(0)

0
3351
99723
0
2891
110
15146
519
0
64

(0)
(0)
(8750)(0)(12)(0)(13250)
(1)
(0)
(0)

0
5
83885
0
13
0
0
17112
0
0

14
16
560
0
94
2
14
293
0
0

1660

1357

(9)

(0)

(1)

(11)

238

(0)

0

65

4326
3553
(6)
5110087 1635465(412)
Bahamas (bs)
178
173
(0)
Bhutan (bt)
2703
2637
(9)
Botswana (bw)
563
409
(1)
Belarus (by)
17079
15575
(19)
Belize (bz)
52
43
(2)
Canada (ca)7297868 1475016(898)
Catalan (cat)
80
80
(0)
Cocos Islands (cc)
8895
5078
(421)
Switzerland (ch)3223813730807(603)
Cote D'ivoire (ci)
10146
8409
(127)
Chile (cl)223344141229(40)
Cameroon (cm)
169
159
(0)
China (cn)4336170 1563847(14680)Colombia (co)286587
193965(89)
Commercial (com)318098568 201806455 (4034052)
cooperative (coop)
18
18
(0)
Costa Rica (cr)
7795
6118
(0)
Cuba (cu)
36387
6815
(8)
Christmas Island (cx)73(1)
Cyprus (cy)
4538
3919
(0)
Czechoslovakia (cz)341472270465(210)
Germany (de)46378529 5336924(1838)
Denmark (dk)337205247155(314)
Dominica (dm)
14
14
(0)
9324

(5)

369
297
14899
8989
USA Educational (edu) 65899200 22518980

(0)
(22)
(481938)

Ecuador (ec)

KEGG

(0)
(0)

Brazil (br)Algeria (dz)

(LinkDB)(7)(0)

Bolivia (bo)Dominican
Republic (do)(お薬手帳) (/tools/)

350
500

9974

(0)
(59)
(0) (89758)
(0)
(0)
(0)
(68)
(0)
(10)
(0)
(36)
(0)
(0)
(0) (20432)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(3874)
(0)
(120)
(0)
(3978)(0)(0)(3) (20182)(0)(3738)(270) (241272)
(0)
(1)
(0)
(22)
(0)
(108)
(0)
(0)
(0)
(27)
(0)
(1927)(33) (105453)(0)(2771)
(0)
(0)
(0)

(7)

(0)
(10)
(0)
(67)
(4) (116255)

138

(31)
757
(0)
2
14
(191643)
643999 (271303) 2828381
2242
(0)
5
(0)
0
0
(4)
66
(0)
0
0
(0)
26
(0)
0
128
(23)
1453
(0)
2
49
(0)
9
(0)
0
0
(176817) 3915231 (3720776) 1901760
5861
(0)
0
(0)
0
0
(114)
3799
(0)
0
18
(3428)
378035 (367980) 2113665
1306
(43)
1634
(4)
4
99
(1308)
49852(15856)
32061
202
(0)
10
(0)
0
0
(11002) 2081005 (1138486)
6846896629(17656)46987(16647)45220
415(145748) 113307974 (373447) 1751299 1232840
(0)
0
(0)
0
0
(57)
1615
(1)
61
1
(71)
1031
(309)
28528
13
(0)
4
(0)
0
0
(34)
462
(0)
147
10
(1287)
49118(9127)
19413
2476(64249) 14838473 (14639886) 26180652 22480(2487)
64252(15494)
25356
442
(0)
0
(0)
0
0
(11)

632

(0)

2

16

(0)
72
(0)
0
(78)
5622
(0)
231
(332950) 16699325 (14934517) 26622099

0
57
58796

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)Gibraltar (gi)Greenland (gl)Gambia (gm)
USA Government (gov)
Greece (gr)Guatemala (gt)Guyana (gy)Hong Kong (hk)
Honduras (hn)Croatia (hr)Haiti (ht)
Hungary (hu)Indonesia (id)Ireland (ie)Israel (il)Isle of Man (im)India (in)Information
domains (info)
International (int)
British Indian Ocean
Territory (io)
Iran (ir)
Iceland (is)Italy (it)Bailiwick ofJersey (je)Jamaica (jm)Jordan (jo)Japan (jp)Kenya (ke)Kyrgyzstan (kg)
Cambodia (kh)Korea (kr)Kuwait (kw)Cayman Islands (ky)Kazakhstan (kz)
Lao People's
Democratic
Republic (la)Lebanon (lb)
Liechtenstein (li)Sri Lanka (lk)Lesotho (ls)Lithuania (lt)
Luxembourg (lu)Latvia (lv)
Libyan Arab
Jamahiriya (ly)Morocco (ma)Monaco (mc)
Moldova (md)

57706
10473
21
807464795
33858
1015485370
60
2252606139203071
7123
2952
21
198
42
169069236436440446
1332
194174946
48118
24
227541
2986171562349
334906192516101

49134
8619
21
168443092
26889
434826305
51
2171614282
67775
6260
2404
20
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Serbia (rs)RussianFederation (ru)Rwanda (rw)
Saudi Arabia (sa)Solomon Islands (sb)Seychelles (sc)Sweden (se)Singapore (sg)St. Helena (sh)Slovenia (si)Slovakia (sk)Sierra Leone (sl)San Marino (sm)Suriname (sr)Sao Tome andPrincipe (st)USSR (su)El Salvador (sv)Syrian Arab
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459
113
9

9

0

(0)

(0)

(0)

(0)

9

(0)

0

0

3323

2474

(0)

(0)

(14)

(17)

836

(0)

0

13

68

62

(0)

(0)

(0)

(0)

6

(0)

0

0

1103227665731(43302)17
17(0)Samoa (ws)
3018
2973
(0)
Yemen (ye)
7639
6898
(5)
Yugoslavia (yu)
6755
5963
(0)
South Africa (za)182933119391(32)
Zambia (zm)
223
207
(3)
Zimbabwe (zw)
667
627
(0)
Others or unknown 174637307 116830710 (2450218)
合 計 943362617 531226938 (15246383)
Viet Nam (vn)
Vanuatu (vu)(7) (11939)(6935)
428543 (167925)
5967
2986
(0)
(1)
(0)
0
(0)
0
0
(0)
(0)
(0)
44
(0)
0
1
(0)
(9)
(47)
735
(2)
0
6
(0)
(65)
(73)
774
(0)
0
18
(0)
(4625)(653)
24405(2851)
38731
406
(0)
(1)
(1)
15
(0)
1
0
(0)
(8)
(21)
40
(0)
0
0
(232) (546344) (838497) 31861770 (4260499) 25330571 614256(7075) (1905684) (56765247) 249595166 (59588948) 159595350 2945163

141

表２ 主な機関別のWWW利用件数 (2012年度 上位50ドメイン)
ドメイン名

WWW
(medicus) (お薬手帳) (/tools/) (LinkDB)
KEGG(KEGG API)
SOAP
DBS
総件数
googlebot.com 268478389 167980021 (1106710)(59) (89920)(23622) 99226324(1681) 449794 822250
choopa.net 66530369 51510322(11328)(3) (1510)(112) 14692631(298)
191 327225
genome.ad.jp 56916691 54165923(12022) (1241) (38714) (53511916) 683000(1595) 1952570 115198
osaka-u.ac.jp 29378472
288653(3471)(0) (6190)(940) 1293007 (1100125) 27794665 2147
bu.edu 23772135
926911
(59)
(0)
(516)
(304) 2212741 (2198505) 20632383
100
missouri.edu 17002904 7525157(2)(0) (1314)(237) 9476895 (9457741)
839
13
msn.com 16599051 6238705 (2753378)(85) (21886)(4114) 10246728(813)
1355 112263

ibis12.helmholtzmuenchen.de13355890

174895google.com

9183577 (37503)
5275180 (4043070)
84953
(21)
36191
(31)
6974875 (79488)

yandex.com

10635093
9444925933738982969517667506

clients.yourserver.de7296446

nhri.org.tw

mpimp-golm.mpg.de7203345
5056614488084643651823843341cs.uniduesseldorf.de

3783673

cc.mcgill.ca

dynamic.chello.pl

3259705
2770160
2642405
24189112354292
2315084
2261359
2158679
21512422116776
2080668
20771292035345202401119012941843804
18312771733180
146256614176191371508
13357021327086

biotech-hpx-dock166-dhcp.ethz.ch1293229

baidu.com

12665151216459
11690451162957
1158395
1143412prodatanet.com.ph
ic.ac.uk
ym.edu.twhinet.net
eusebia.biomol.de
u-tokyo.ac.jp

verizon.net
ocn.ne.jp
ibb.waw.pl
exabot.com
vcu.eductinets.com
cs.uni-tuebingen.decomcast.net
louisville.edu
icgeb.trieste.it
fpu.ac.jp
bjgwbn.net.cn
korea.ac.kr
utel.net.ua
manchester.ac.uk
yahoo.net
umd.eduvsnl.net.in
ucsd.edu
wtmp244.urv.es
evishnu.ucc.ie

spmode.ne.jp
sfr.netrr.comsatd.uma.es
kyoto-u.ac.jp

84547

(0)

(519)

15614
(8)
4674916(9145)
1214(0)
2667289 (232636)
9635
(3)
2356

(0)

56876
(1)
2573419(539)
807569 (495096)
23221
(2)
2264930(212)2284315 (479966)
2255896(176)
1099029(0)1172235(2477)
2116643(3)2079382(385)
2076470
(40)
3831
(0)
1627282(10)988601(4861)
321853(4)1572026(1573)
1662061(3)1202955 (15438)
140237
(46)
14847
(0)
1335702
(0)
22895
(37)
0

(0)

1207345(1950)
58448 (278751)
856122(134)
499898
(931)
17266
(0)
554562(3831)(0)(0)(18) (71341)(0) (1960)
(0)
(672)
(0)
(658)
(70) (8056)
(10)

(0)

0

(0) 13180995

0(25739) 1278734(363)
6949 165833(18) 4081526(0)21985 66234(647) 6580787 (6322150) 2671347
302
(254)
21379 (13199) 8239283
98(720) 655878(273)
13764 22989(608)(157) 6057156 (6042652) 1143100 11643

(0)
(304)
(3) (3652)(0)(0)(56) (13365)
(0)
(287)

(106)
2654
(57) 7185020
57(1819) 213677 (114459) 166959 1062
(0) 2112000 (2699187) 2767632
0(3140) 1190212 (672780) 482875 24806(173) 3818097 (3816176)
15602
7

(0)

(517)

(242)

(0)
(88)
(1) (2983)(517) (8201)
(0)
(437)
(0)
(352)
(0) (2833)
(0)
(303)
(0)
(12)
(0) (12125)(0) (4882)(0)(86)(0) (1212)
(0)
(154)
(0) (1202)
(0)
(548)
(0)
(166)
(7) (3165)(0) (1028)(0) (7890)(2) (1742)
(0)
(95)
(0)
(0)
(0)
(411)

(67)
(64309)(37119)(805)(890)(5976)(37228)(11)(16830)
(62)
(84)
(37)
(24)
(649)
(978)
(105)
(291)
(419)
(9171)
(931)
(58)
(335)
(674)

(0)

(0)

(0) (3799)(63) (245)
(0)
(921)
(0) (7706)(0)(0)(0) (16755)

142

(0)

95613

(95250) 3685704

3095302 (3090117)
129725(4179)
1802091(2309)
2284590 (2276170)
88411
(66)
27421 (21747)
5297
(4)
1798
(8557)
395041 (179071)
133(5663)
1286
(0)
659
(0)
1477680 (1046227)
74109 (38531)
911683(101)149310 (135976)
255843(96)66845 (61655)
216828 (78548)
35876 (14020)
98173 (97448)
0(0)1264223 (1253738)
0

(173)
18634
(94) 1157715(360780) 289247(3389) 174425(1)
0(2552) 186329

010752564957
29887
1110462222789
710578525802500005538343225801271372571
44
4076
42004
12406681258472
0
39747

2
2059
2858
54
729
559
159
0
3716
0
0
0
0
40
883
70
3364
198
779
838
16
0
221

(0) 1293229

0(1)
669 39867
(1)
19
277
(98)
23475
201
(61924) 486566 2068(0) 1141129
0(11470) 399524 2997

表３ 国別のWWWアクセスノード数 (2012年度)
国名(ドメイン名)Ascension Island (ac)Andorra (ad)United Arab Emirates (ae)aerospace (aero)
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)Barbados (bb)Bangladesh (bd)
Belgium (be)Burkina Faso (bf)Bulgaria (bg)Bahrain (bh)bitnet (bitnet)
Business (biz)Benin (bj)
Bermuda (bm)Brunei Darussalam (bn)
Bolivia (bo)Brazil (br)Bahamas (bs)
Bhutan (bt)
Botswana (bw)
Belarus (by)Belize (bz)Canada (ca)Catalan (cat)Cocos Islands (cc)Switzerland (ch)Cote D'ivoire (ci)Chile (cl)Cameroon (cm)
China (cn)Colombia (co)Commercial (com)cooperative (coop)
Costa Rica (cr)Cuba (cu)Christmas Island (cx)Cyprus (cy)Czechoslovakia (cz)Germany (de)Denmark (dk)Dominica (dm)Dominican Republic (do)Algeria (dz)Ecuador (ec)
USA Educational (edu)
Estonia (ee)Egypt (eg)Eritrea (er)Spain (es)

ノード数
26
34
1243
17
35
83
559
65
39
8931
1
8762
22983
412
4
95
372
4
706
12702
4
2018
94
54
200
2
22
151
374
46727
17
34
52
1044
4
33184
2
93
13324
85
4518
13
47484
8914
201365
2
242
146
3
390
8186
60992
5608
3
934
37
461
156836
2071
660
3
16083

WWW

21
30
1042
12
33
73
516
56
29
7922
1
7773
20843
406
2
85
333
3
614
11528
3
1774
71
52
174
2
17
120
315
40578
17
31
45
910
4
30582
2
68
12029
77
4057
10
44834
8265
173030
2
211
143
2
336
7068
56452
5108
3
824
31
413
149754
1818
594
3
14900

(medicus)

(3)
(0)
(14)
(5)
(0)
(0)
(2)
(0)
(1)
(53)
(0)
(64)
(635)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(6)
(83)
(1)
(5)
(1)
(2)
(4)
(0)
(1)
(6)
(6)
(196)
(0)
(3)
(1)
(7)
(0)
(235)
(0)
(27)
(137)
(1)
(20)
(0)
(1324)(42)(18016)
(0)
(0)
(5)
(1)
(0)
(56)
(526)
(47)
(0)
(4)
(0)
(9)
(602)
(8)
(12)
(0)
(84)

143

(お薬手帳) (/tools/)

(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(2)
(0)
(88)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(17)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(2)
(0)
(0)
(0)
(0)

(1)
(7)
(45)
(0)
(0)
(2)
(8)
(5)
(0)
(698)
(0)
(1004)(2701)
(5)
(0)
(2)
(7)
(0)
(161)
(1491)
(0)
(60)
(7)
(3)
(14)
(0)
(0)
(1)
(16)
(3555)
(0)
(5)
(2)
(17)
(0)
(5350)(0)(0)(1519)
(1)
(513)
(0)
(2855)(726)(17312)
(1)
(15)
(33)
(0)
(17)
(598)
(7537)
(636)
(0)
(4)
(4)
(31)
(27883)
(128)
(67)
(0)
(2714)(LinkDB)

KEGG

(1)
(2)
(31)
(0)
(3)
(1)
(14)
(0)
(1)
(455)
(0)
(660)
(1547)
(2)
(0)
(2)
(6)
(0)
(33)
(946)
(0)
(40)
(1)
(2)
(10)
(0)
(0)
(3)
(10)
(2369)
(0)
(1)
(0)
(17)
(0)
(2182)(0)(10)(1073)
(3)
(394)
(0)
(2130)(556)(8883)
(0)
(17)
(27)
(0)
(22)
(348)
(5832)
(467)
(0)
(9)
(0)
(24)
(13439)
(68)
(27)
(0)
(1692)

7
4
260
5
4
13
66
11
10
1549
0
1696
4309
8
1
11
47
0
151
2224
1
304
22
16
43
0
6
35
67
9421
1
7
8
160
0
5872
0
51
3056
20
902
3
7250
1193
54617
0
59
36
1
65
1624
13328
1126
0
120
8
66
26473
386
97
0
3385

(KEGG API)

SOAP

DBS

(0)
0
1
(0)
0
1
(2)
4
11
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
2
(4)
8
5
(1)
0
0
(0)
0
0
(11)
57
41
(0)
0
0
(114) 431
58(56) 187 219
(0)
0
0
(0)
1
0
(0)
0
1
(1)
0
2
(0)
0
1
(0)
2
5
(40) 368
75
(0)
0
0
(3)
12
16
(0)
0
1
(5)
0
2
(0)
2
10
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
5
(0)
2
3
(162) 576 469
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
7
(0)
1
16
(0)
0
0
(197) 470 193
(0)
0
0
(0)
0
4
(74) 212 110(1)19(10) 16433(0)00(176) 388 1264
(48)
79
75
(1011) 3735 9164
(0)
0
0
(1)
3
1
(3)
9
1
(0)
0
0
(0)
5
1
(26)
43 133(499) 1742 990
(26)
87
41
(0)
0
0
(0)
1
1
(0)
0
0
(0)
16
16
(872) 2303 1448
(3)
4
4
(0)
1
8
(0)
0
0
(119) 589 143

Ethiopia (et)European Union (eu)Finland (fi)Fiji (fj)
Micronesia (fm)Faroe Islands (fo)France (fr)gbl (gbl)
Georgia (ge)Ghana (gh)Gibraltar (gi)Greenland (gl)Gambia (gm)
USA Government (gov)
Greece (gr)Guatemala (gt)Guyana (gy)Hong Kong (hk)
Honduras (hn)Croatia (hr)Haiti (ht)
Hungary (hu)Indonesia (id)Ireland (ie)Israel (il)Isle of Man (im)India (in)Information domains (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)Korea (kr)Kuwait (kw)Cayman Islands (ky)Kazakhstan (kz)
Lao People's Democratic Republic (la)Lebanon (lb)
Liechtenstein (li)Sri Lanka (lk)Lesotho (ls)Lithuania (lt)
Luxembourg (lu)Latvia (lv)
Libyan Arab Jamahiriya (ly)Morocco (ma)Monaco (mc)
Moldova (md)Montenegro (me)Madagascar (mg)
USA Military (mil)Macedonia (mk)Myanmar (mm)Mongolia (mn)Macau (mo)Montserrat (ms)

7
650
11812
35
6
17
25905
156
582
230
3
19
4
5831
8953
1611
100
3858
88
2971
3
8518
7147
3222
7021
3
33753
505
24
324
600
767
35150
3
4
1119
1420151
366
40
104
14013
55
19
270
14
154
38
75
3
2772
542
553
108
562
295
1202
86
66
1317
261
13
248
7
8

6
(0)
577
(6)
10784
(33)
28
(2)
4
(2)
15
(0)
24081
(229)
139
(21)
518
(2)
181
(6)
2
(0)
15
(0)
3
(0)
5452
(70)
7929
(39)
1326
(32)
89
(0)
3613
(55)
75
(3)
2585
(9)
2
(0)
7552
(62)
6552
(118)
2982
(15)
6529
(33)
3
(0)
30812
(486)
391
(42)
20
(2)
277
(4)
547
(4)
710
(5)
31739
(276)
3
(0)
3
(0)
1008
(12)
193158 (1219746)
338
(5)
37
(0)
82
(8)
13328
(95)
53
(1)
16
(1)
225
(1)
14
(3)
141
(1)
29
(0)
71
(8)
3
(0)
2464
(6)
484
(3)
463
(0)
96
(1)
492
(2)
258
(2)
1071
(3)
62
(17)
53
(2)
1142
(89)
228
(2)
13
(1)
215
(8)
7
(0)
8
(0)

144

(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(224)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)

(3)
(74)
(811)
(1)
(0)
(0)
(4046)
(14)
(3)
(14)
(0)
(0)
(0)
(1181)
(618)
(185)
(6)
(545)
(0)
(91)
(0)
(381)
(399)
(411)
(829)
(0)
(6536)
(21)
(2)
(7)
(83)
(24)
(4459)(0)(0)(57)(34863)
(59)
(0)
(1)
(3296)
(20)
(0)
(6)
(0)
(21)
(0)
(24)
(0)
(69)
(37)
(12)
(3)
(31)
(20)
(11)
(2)
(5)
(108)
(8)
(0)
(1)
(0)
(0)

(0)
2
(54)
155
(704)
1968
(0)
8
(0)
2
(0)
2
(2180)
5086
(4)
122
(11)
84
(8)
58
(0)
1
(1)
5
(0)
1
(658)
1201
(443)
1622
(98)
531
(3)
17
(278)
787
(0)
17
(95)
521
(0)
1
(327)
1396
(162)
926
(295)
655
(460)
1048
(0)
0
(2099)
6598
(6)
153
(0)
5
(20)
72
(60)
122
(59)
168
(2292)
6589
(0)
0
(0)
0
(28)
138
(9251) 1282113
(23)
54
(1)
4
(1)
25
(1293)
3124
(4)
8
(0)
3
(11)
57
(0)
3
(7)
35
(0)
9
(9)
17
(0)
0
(122)
471
(74)
139
(15)
102
(4)
16
(18)
81
(18)
52
(23)
189
(2)
33
(2)
15
(66)
361
(5)
42
(0)
0
(1)
31
(2)
2
(0)
0

(0)
(2)
(50)
(0)
(0)
(0)
(139)
(3)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(58)
(41)
(17)
(0)
(26)
(0)
(4)
(0)
(24)
(6)
(28)
(37)
(0)
(100)
(5)
(0)
(0)
(0)
(5)
(260)
(0)
(0)
(1)
(781)
(4)
(0)
(0)
(51)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(16)
(0)
(0)
(0)
(1)
(3)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)

0
0
8
10
147
89
0
0
0
0
0
1
442 223
2
18
2
2
0
18
0
0
0
0
0
0
160
98
155
47
3
48
2
0
53
22
0
0
6
16
0
0
63 13022 1536221
58 1320
0
222 477
14
19
0
0
5
18
3
10
1
6
840 1800001
12
952 3526
3
12
0
1
0
0
156
84
0
1
0
0
2
6
0
0
1
1
0
0
0
2
0
0
7
19
16
5
5
16
0
0
1
4
4
1
1
13
1
1
0
1
2
9
1
2
0
0
1
10
0
0
0
0

Mauritius (mu)Maldives (mv)Malawi (mw)
Mexico (mx)
Malaysia (my)Mozambique (mz)Namibia (na)New Caledonia (nc)
Network (net)Nigeria (ng)Nicaragua (ni)Netherlands (nl)Norway (no)Nepal (np)
Neutral Zone (nt)Niue (nu)New Zealand (nz)Oman (om)Organizations (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)Sierra Leone (sl)San Marino (sm)Suriname (sr)USSR (su)El Salvador (sv)Syrian Arab Republic (sy)Swaziland (sz)Turks and Caicos Islands (tc)Togo (tg)Thailand (th)Tajikistan (tj)Timor-Leste (tl)tld (tld)
Tonga (to)East Timor (tp)Turkey (tr)Trinidad and Tobago (tt)Tuvalu (tv)Taiwan (tw)

39
29
24
9
32121
2712
40
95
37
477058
13
238
22603
5120
434
3
54
4547
44
7702
14
967
41
14
2279
2098
37180
1
233
9683
327
15
4
5622
3066
25217
30
1336
8
68
14501
5872
6
751
3379
1
19
3
260
38
41
1
55
1
16773
8
2
13
11
4
23365
192
622
18517

35
26
17
9
29623
2426
34
84
34
343475
9
205
20605
4755
389
2
43
4086
36
7102
13
852
33
13
2127
1948
30041
0
215
8676
291
14
4
5022
2702
22149
27
1204
3
40
13165
5409
4
701
2994
1
18
3
236
25
39
0
49
1
15283
5
1
13
6
3
20577
167
391
17390

(0)
(0)
(3)
(0)
(196)
(61)
(2)
(1)
(1)
(99064)
(0)
(5)
(188)
(30)
(12)
(0)
(2)
(119)
(0)
(168)
(0)
(9)
(1)
(0)
(261)
(19)
(102)
(0)
(0)
(48)
(4)
(0)
(0)
(18)
(4)
(282)
(0)
(7)
(0)
(0)
(94)
(286)
(1)
(0)
(10)
(0)
(0)
(0)
(3)
(2)
(0)
(0)
(2)
(0)
(447)
(0)
(0)
(0)
(4)
(1)
(71)
(1)
(181)
(523)

145

(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(29)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(2)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)

(2)
(1)
(0)
(0)
(2397)
(375)
(2)
(13)
(7)
(25156)(0)(0)(1905)
(595)
(58)
(0)
(0)
(439)
(8)
(1022)
(1)
(38)
(4)
(0)
(812)
(570)
(1500)
(0)
(11)
(919)
(3)
(2)
(0)
(123)
(61)
(785)
(16)
(82)
(0)
(0)
(1804)
(761)
(0)
(76)
(165)
(0)
(0)
(0)
(13)
(1)
(3)
(0)
(3)
(0)
(1983)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(760)
(7)
(23)
(2593)

(0)
(1)
(1)
(0)
(2193)
(157)
(0)
(5)
(1)
(16476)(0)(0)(1783)
(392)
(22)
(0)
(8)
(348)
(2)
(659)
(2)
(21)
(0)
(0)
(38)
(160)
(1423)
(0)
(6)
(599)
(10)
(0)
(0)
(268)
(52)
(719)
(0)
(54)
(1)
(0)
(1273)
(410)
(0)
(73)
(75)
(0)
(0)
(0)
(34)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(293)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(626)
(0)
(6)
(1472)

5
4
7
0
5380
519
6
15
6
165643
3
41
4099
978
85
2
15
884
15
1753
1
147
7
1
1095
410
8850
1
25
1788
43
2
1
823
424
4002
4
191
4
32
3062
2837
2
135
485
0
3
0
67
15
7
1
10
0
1923
3
2
0
6
1
3616
26
262
4203

(0)
0
0
(0)
0
2
(0)
0
0
(0)
0
0
(51) 135 223
(16)
46
39
(0)
0
0
(0)
0
1
(0)
0
0
(1211) 2508 5706
(0)
0
2
(0)
0
1
(118) 431 251
(15)
55
92
(1)
0
6
(0)
0
0
(0)
0
0
(24)
61
39
(0)
0
2
(102) 236 212
(0)
0
0
(0)
6
13
(0)
3
0
(0)
0
0
(2) 621 1041
(5)929(72) 164 179
(0)
0
0
(1)
0
2
(102) 182
94
(0)
0
0
(0)
0
1
(0)
0
1
(3)
16
62
(6)
4
11
(56) 179 585
(0)
0
1
(1)
4
13
(0)
2
0
(0)
0
21
(108) 319 178(18)
92 143
(0)
0
1
(6)
21
7
(1)
1
18
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
0
(2)
6
1
(0)
0
1
(0)
1
1
(0)
0
0
(0)
0
1
(0)
0
0
(19)
49 128
(1)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
0
(19) 147 150
(0)
0
0
(0)
1
10
(93) 134 125

Ukrainian SSR (ua)Uganda (ug)United Kingdom (uk)
USA (us)
Uruguay (uy)Uzbekistan (uz)
Vatican City State (va)Saint Vincent and the Grenadines (vc)
Venezuela (ve)Virgin Islands (U.S.) (vi)Viet Nam (vn)
Vanuatu (vu)Samoa (ws)
Yemen (ye)Yugoslavia (yu)South Africa (za)Zambia (zm)Zimbabwe (zw)Others or unknown
合 計

46
39
(0)
6529
5643
(354)
79
70
(3)
38531
35827
(232)
1882
1743
(9)
1314
1102
(4)
78
66
(2)
1
0
(0)
1
0
(0)
264
223
(0)
9
8
(0)
59813
33759
(22069)
2
2
(0)
27
23
(0)
846
767
(2)
142
138
(0)
3623
3293
(20)
22
21
(1)
89
83
(0)
692636 618880(35321)3805346 2233691 (1404079)

146

(0)
(0)
(4)
10
(0)
(314)
(206)
1542
(0)
(15)
(3)
9
(0)
(6128)(3161)
7054
(0)
(108)
(61)
217
(0)
(147)
(83)
274
(0)
(6)
(0)
11
(0)
(0)
(0)
1
(0)
(0)
(0)
1
(0)
(9)
(5)
47
(0)
(0)
(0)
1
(4)
(3152)(1246)
28561
(0)
(1)
(0)
0
(0)
(0)
(0)
4
(0)
(4)
(30)
94
(0)
(36)
(30)
48
(0)
(535)
(216)
581
(0)
(1)
(1)
3
(0)
(5)
(4)
10
(62) (63955) (36768) 141578(437) (256675) (136139) 1851275(0)00(92) 124 555(0)02(369) 1242 416
(8)
6
32
(27)
79
12
(0)
0
1
(0)
0
0
(0)
0
0
(0)
0
3
(0)
0
0
(176) 102 582
(0)
0
0
(0)
0
1
(2)
0
3
(0)
0
2
(13)
60
37
(0)
1
0
(0)
0
0
(2542) 7872 15908(10411) 29846 46992

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(2012年度)

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

国別のアクセスノード数(2012年度)

上位50機関のアクセスノード数(2012年度)

上位50機関のアクセスノード数(2012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。

147

月別のMEDICUS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MEDICUS利用件数(2012年度)

MEDICUS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MEDICUSアクセスノード数(2012年度)

上位50機関のMEDICUSアクセスノード数(2012年度)

上位50機関のMEDICUSアクセスノード数(2012年度)

注）・上位50機関のMEDICUS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。

148

月別のTOOLS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TOOLS利用件数(2012年度)

TOOLS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TOOLSアクセスノード数(2012年度)

上位50機関のTOOLSアクセスノード数(2012年度)

上位50機関のTOOLSアクセスノード数(2012年度)

注）・上位50機関のTOOLS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。

149

月別の KEGG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 KEGG利用件数(2012年度)

KEGG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 KEGGアクセスノード数(2012年度)

上位50機関の KEGGアクセスノード数(2012年度)

上位50機関の KEGGアクセスノード数(2012年度)

注）・上位50機関の KEGG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。

150

月別の KEGG API 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 KEGG API 利用件数(2012年度)

KEGG API 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 KEGG API アクセスノード数(2012年度)

上位50機関の KEGG API アクセスノード数(2012年度) 上位50機関の KEGG API アクセスノード数(2012年度)

注）・上位50機関の KEGG API 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。

151スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴 (1991年度～1995年度)
1991 年度の講習会等開催記録
開 催 日 期間
内 容
1992.01.04
スーパーコンピューター稼働開始
1992.01.14
1日 スーパーコンピューター利用説明会(宇治地区)
1992.01.28
2日 QUANTA 講習会
1992.02.19
1日 スーパーコンピューターラボラトリー披露式
1992.02.27
1日 スーパーコンピューター利用説明会(京大、ゲノム)
1992.02.27
2日 QUANTA 講習会

参加者

講 師 (敬称略)

約70名
15名 CTCラボ社 今村 浩三
約50名
17名 CTCラボ社 今村 浩三

1992 年度の講習会等開催記録
開 催 日 期間
1992.06.02
1日 CHARMm 講習会
1992.11.18
1日 UniChem1.1 講習会
1992.11.24
1日 BIOSYM 講習会
1992.12.01
2日 FORTRAN 講習会

内

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 期間
内 容
1993.04.19
1日 スーパーコンピューター利用説明会
1993.04.20
1日 データベース利用講習会
1993.05.18
3日 UNICOS 講習会
1993.06.15
3日 Ｃ言語入門 講習会
1993.07.13
1日 QUANTA/CHARMm 講習会
1993.07.28
1日 Insight2/Discover 講習会
1993.10.19
1日 UniChem2.0 講習会
1993.10.21
1日 FORTRAN/C 最適化講習会
1993.11.24
1日 CHARMm22 講習会(応用編)1994.01.28
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 期間
内 容
1994.04.19
1日 スーパーコンピューター利用説明会
1994.05.27
1日 AVS 講習会
1994.06.24
1日 FORTRAN最適化 講習会
1994.07.14
2日 UNIX 講習会
1994.07.29
1日 UniChem2.0 講習会
1994.09.21
1日 ドキュメントツール 講習会
1994.09.27
1日 QUANTA4.0/CHARMm22.2 講習会
1994.10.21
1日 FORTRAN90 講習会
1994.11.18
1日 UniChem2.3 講習会
1995.02.17
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
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会(宇治地区)
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会(吉田地区)
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
0.5日 ネットワーク入門
0.5日 UNIX入門
1日 QUANTA/CHARMm
1日 UNIX応用
1日 UniChem
1日 Ｃ言語入門
1日 FORTRAN最適化
1日 Fortran90
1日 ドキュメントツール
0.5日 ネットワーク入門
0.5日 WWW講習会
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(病院地区)
0.5日 ＣＲＡＹツール
0.5日 QUANTA-NMRオプション説明会
1日 QUANTA/CHARMm
1日 ドキュメントツール

152

参加者
講 師 (敬称略)
30名
21名 京都大学化学研究所 秋山 泰
29名
78名 京都大学化学研究所 秋山 泰
16名 日本クレイ社 佐藤 一茂
15名 日本クレイ社 佐藤 一茂
5名 CTCラボ社 高橋 伸一
7名 日本クレイ社 佐藤 一茂
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
5名 日本クレイ社 佐藤 一茂
4名 日本クレイ社 佐藤 一茂
2名 日本クレイ社 佐藤 一茂
4名 日本クレイ社 佐藤 一茂
13名 日本クレイ社 佐藤 一茂
51名 京都大学化学研究所 金久 實
3名 日本クレイ社 佐藤 一茂
3名 CTCラボ社 高橋 伸一
18名 CTCラボ社 高橋 伸一
2名 日本クレイ社 佐藤 一茂

スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴 (1996年度～1999年度)
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
1996.06.28
1996.07.16
1996.07.25
1996.09.26
1996.10.02

期間
内 容
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会
0.5日 UNIX入門
0.5日 ネットワーク入門
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
1日 UniChem
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

参加者
講 師 (敬称略)
8名
9名 日本クレイ社 福本 淳司
12名 日本クレイ社 福本 淳司
4名 京都大学化学研究所 五斗 進
11名 日本クレイ社 福本 淳司
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

153スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴 (2000年度～2007年度)
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
2001.07.05
2001.07.06
2001.08.23
2001.12.11

期間
内 容
1日 UNIX入門
1日 Ｃ言語入門
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

参加者
講 師 (敬称略)
7 名 日本SGI社 上原 英也
6 名 日本SGI社 西川 和嗣
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

154

スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴 (2008年度～2012年度)
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
2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
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
参加者
講 師 (敬称略)
1日 AVS/Express Viz
1 名 (株)KGT 松岡 憲昭
1日 Discovery Studio
4 名 アクセルリス(株) 斎藤 丈
1日 Materials Studio/Discover,Amorphous cell 9 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
1日 Materials Studio/CASTEP
8 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
1日 Isentris概要
6 名 シミックステクノロジーズジャパン(株) 出羽 俊和
1日 Reaxys概要
15 名 エルゼビアジャパン(株) エンジニア

2010 年度の講習会等開催記録
開催日
2010.07.30
2010.08.03
2010.08.05
2010.10.15
2010.11.11
2010.11.11

期間
内 容
1日 AVS/Express Viz
2日 Materials Studio/基礎
1日 Discovery Studio
1日 Mathematica
1日 Reaxys概要
1日 Isentris/DiscoveryGate

参加者
講 師 (敬称略)
1 名 (株)KGT 松岡 憲昭
3 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
3 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
5 名 日本電子計算(株) 産業システム本部 伊藤雅将
24 名 エルゼビアジャパン(株) Elsevier MDL エンジニア
12 名 シミックステクノロジーズジャパン(株) アプリ担当 出羽 俊和

2011 年度の講習会等開催記録
開 催 日 期間
内
2011.07.21
1日 Mathematica
2011.09.14,15 2日 Materials Studio2011.09.16
1日 Discovery Studio2011.10.21
1日 Reaxys概要

容参加者
講 師 (敬称略)
3 名 日本電子計算(株) 大阪産業開発部 金光 安芸子
15 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
11 名 アクセルリス(株) 高岡 雄司
4 名 ゼファー・ビヨンド(株) 瀧本まゆみ

2012 年度の講習会等開催記録
開 催 日 期間
内 容
2012.06.15
1日 計算サーバ利用講習会
2012.06.29
1日 並列化プログラミング講習会
2012.07.05
1日 AVS/Express Viz講習会
2012.07.13
1日 SCIGRESS講習会
2012.09.04
1日 Discovery Studio2012.09.05,06 2日 Materials Studio2012.09.14
1日 Gaussian
2012.09.20
1日 Mathematica
2012.09.25
1日 DS Developer Client講習会
2012.12.13
1日 Reaxys講習会

参加者
講 師 (敬称略)
6 名 日本SGI(株) 福本 淳司
4 名 日本SGI(株) 五十木 秀一
1 名 サイバネットシステム(株) 松岡 憲昭
3 名 富士通(株) TCソリ事業本部 大輔
7 名 アクセルリス(株) 大村 忠宏
5 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
16 名 (株)ヒューリンクス 田島 澄恵
15 名 日本電子計算(株) 大阪産業開発部 金光 安芸子
2 名 アクセルリス(株) 大村 忠宏
10 名 ゼファー・ビヨンド(株) 瀧本まゆみ

155平成24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
化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学
化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学
化学研究所 物質創製化学研究 精密無機合成化学
化学研究所 物質創製化学研究 精密無機合成化学
化学研究所 物質創製化学研究 精密無機合成化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 無機フォトニクス材料
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 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
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

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
水畑 吉行
典型元素を含む新規結合様式の創出
吾郷 友宏
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
村田 靖次郎 新規フラーレン誘導体の電子的性質
村田 靖次郎 特異な構造をもつ有機分子の電子的性質
村田 靖次郎 フラーレンの構造変換に関する研究
若宮 淳志
機能性π共役系化合物の開発
村田 理尚
フラーレンの構造変換に関する研究
谷口 拓弘
太陽電池のための有機色素開発
小松 紘一
特異構造をもつ有機分子の電子的性質
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
寺西 利治
精密無機合成化学
佐藤 良太
高品質無機ナノ粒子を使用した光エネルギー輸送・変換プロセスの高効率化
坂本 雅典
ナノ粒子超構造の構築
辻井 敬亘
高分子ブラシの構造と物性
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
榊原 圭太
精密高分子材料設計に基づく新規階層化ソフトマテリアルの創製
山子 茂
精密合成反応の設計
辻 正樹
電子顕微鏡像の画像処理
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
岩本 貴寛
多角形有機金属錯体を前駆体とした環状共役π分子の新しい合成法の開発
茅原 栄一
含歪みπ共役化合物の合成とその物性評価
田中 剛
精密合成反応の設計
吉原 昌弘
CPP,CPP誘導体の合成と三次元構造体への展開
横尾 俊信
ガラスの構造研究小野 輝男
ナノスピントロニクス
齊藤 美紀子 ナノスピントロニクス研究の事務補佐
山口 美保
ナノスピントロニクス研究に関する事務補佐
楠田 敏之
極低温物性化学実験室の管理
小林 研介
低温物理
千葉 大地
ナノスピントロニクス
森山 貴広
ナノスピントロニクス
荒川 智紀
TMR素子の雑音測定
上田 浩平
磁壁電流駆動
知田 健作
電流ゆらぎ相関測定による固体素子中の量子相関の検出小山 知弘
垂直磁気移動性を有する強磁性細線中の磁壁電流駆動
田辺 賢士
スピン起電力の検出中野 邦裕
磁性体に関する研究
島村 一利
ナノスピントロニクス
平松 亮
磁性体の研究西原 禎孝
磁性体の研究田中 崇大
ナノスピントロニクス研究
松尾 貞茂
ナノスピントロニクス研究
河口 真志
ナノスピントロニクスに関する研究
吉村 瑶子
ナノスピントロニクスに関する研究
畑 拓志
ナノ磁性体の研究
永田 真己
希土類希釈系におけるスピンホール効果の研究
柿堺 悠
マイクロ波アシスト磁化反転の研究
山田 貴大
ナノ磁性
神屋 道也
ナノ構造磁性体のスピンダイナミクス
那須 三郎
ナノスピントロニクス材料のメスバウアー分光
カブジン キム 電流誘起スピンダイナミクスを利用した省エネルギー次世代デバイスの開発
二木 史朗
機能性人工蛋白質の創出
二木 史朗
機能性ペプチドの創製
田中 由美
生体機能設計化学の研究支援
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
中瀬 生彦
ペプチドの膜透過田中 弦
アルギニンペプチドの細胞取り込み機序の検討
平竹 潤
gamma-Glutamyltranspeptidase 阻害剤 (GGsTop) のケミカルバイオロジー
上村 美由紀 生体触媒化学の研究支援
肥塚 崇男
酵素機能の解明
松本 和男
GGT阻害剤の応用研究渡辺 文太
酵素阻害剤の設計と合成研究

156

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 生体機能化学研究 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
化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学
化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 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
化学研究所 複合基盤化学研究 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
化学研究所 複合基盤化学研究 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
化学研究所 複合基盤化学研究 分子集合解析
化学研究所 複合基盤化学研究 学際連携融合
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 粒子ビーム科学
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
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
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
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
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
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
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
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
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

青山 卓史
青山 卓史
寺本 日出美
安田 敬子
椙崎 弘幸
柘植 知彦
上杉 志成
川添 嘉徳
下川 浩輝
中島 光恵
石井 貴美子沈 燕

植物の細胞内の情報伝達
分子生物学
植物分子生物学の研究
分子生物学
分子生物学の研究
植物環境応答制御機構の分子基盤
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
化合物を用いた生物現象の解析
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
E-Mailの利用
ケミカルバイオロジー
Frisco L. Heidie
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
領田 優太
高屋 潤一郎 ケミカルバイオロジー
茅 迪
ケミカルバイオロジー
佐藤 慎一
ケミカルバイオロジー
平田 直
ケミカルバイオロジー
大塚 慎也
ケミカルバイオロジー
渡邉 瑞貴
ケミカルバイオロジー
武部 靖
ケミカルバイオロジー
金 桂花
ケミカルバイオロジー
郭 亭坊
ケミカルバイオロジー
勝田 陽介
ケミカルバイオロジー
竹野谷 美穂子ケミカルバイオロジー
Perron Amelie
ケミカルバイオロジー
梶 弘典
有機非晶質科学の研究
後藤 淳
制御重合に関する研究
梶 弘典
有機デバイスの基礎科学と高機能化
宗林 由樹
水圏微量元素の研究
梅谷 重夫
新規配位子の分子設計
中原 勝
超臨界水の化学長谷川 健
界面の振動分光松林 伸幸
生体高分子の水和
松林 伸幸
水を主役としたATPエネルギー変換
若井 千尋
NMRによるイオン液体のダイナミクス
下赤 卓史
溶液および界面の振動分光学
栗原 達夫
低温菌の低温適応機構の解析
栗原 達夫
極限環境微生物の生理機能解析
江崎 信芳
カルコゲンバイオファクターの生合成機構
江崎 信芳
バイオファクターの生合成
金谷 利治
アモルファス高分子のダイナミックス
金谷 利治
高分子物質科学領域のホームページ
金谷 利治
Eメールの利用
金谷 利治
Eメールの利用石田 華子
Eメールの利用
西田 幸次
高分子電解質溶液の構造
松葉 豪
井上 倫太郎 散乱法による高分子ダイナミクス
渡辺 宏
からみ合い高分子の分子レオロジー
渡辺 宏
化学研究所連絡用井上 正志
高分子のレオオプティクス
増渕 雄一
高分子ダイナミクスと構造の計算
松宮 由実
高分子系の流動誘電緩和
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
吉田 弘幸
年光 昭夫
学際連携融合（有機合成化学の研究と産学・学学連携の推進）岩下 芳久
加速器研究のための3D 電磁場計算
阪部 周二
レーザー物質科学
松岡 沙佳
レーザー物質科学研究領域
西島 慶
レーザー物質科学
橋田 昌樹
Laser Material Science
大谷 一人
レーザー物質科学研究領域
清水 雅弘
レーザー物質相互作用
根本 隆
第一原理計算によるスペクトルの解析
畑 安雄
タンパク質のX線結晶構造解析
藤井 知実
タンパク質のX線結晶構造解析

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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
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
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
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
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
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
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
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
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

山内 貴恵
梅咲 則正
正岡 聖
中村 正治
中村 正治
皆川 俊江
高谷 光
畠山 琢次
礒崎 勝弘

タンパク質のX線結晶構造解析
第一原理計算によるＸ線分光スペクトルの解析
X線管からのスペクトル解析
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
高効率クロスカップリング反応を可能とする新規鉄錯体の設計と合成
新物質・新触媒・新反応の創成に基づく次世代有機合成化学の開拓
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
新規有機金属活性種の設計とその合成的応用
分子性金属活性種の解析手法の開発と超分子反応場の構築・反応制御

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

LAKSMIKANTA
ADAK

レアメタルを凌駕する鉄触媒による精密有機合成化学の開拓

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

GOWER Nicholas

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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
化学研究所 化学研究所共通
エネルギー理工学研究所 エネルギー機能変換研究部門
生存圏研究所 生存圏開発創成系 生物機能材料分野
防災研究所 地震防災研究部門
防災研究所 斜面災害研究センタ
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課

鉄触媒を用いた環境調和型炭素-炭素，炭素-ヘテロ元素結合生成反応の機構
研究
新物質・新触媒・新反応の創成に基づく次世代有機合成化学の開拓に関わる合成
渡邉 猛
研究
竹中 健朗
新規な典型元素および遷移金属元素化合物の合成方法および反応性検討の研究
小澤 文幸
研究・教育
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
池田 奈緒子 元素科学研究にかかる事務処理
中島 裕美子 遷移金属錯体に関する理論計算
中島 裕美子 遷移金属錯体の構造探索
脇岡 正幸
遷移金属触媒によるπ共役系高分子の構造制御合成
金光 義彦
光ナノ科学
金光 義彦
光ナノ元素科学永田 貴美子 光ナノ科学
太野垣 健
ナノ構造光物性井原 章之
ナノ構造光物性
島川 祐一
無機機能性材料の合成と評価
島川 祐一
機能性酸化物材料の研究
菅 大介
機能性遷移金属酸化物の研究
齊藤 高志
無機固体化学の研究
市川 能也
遷移金属酸化物薄膜の合成と物性
五斗 進
生体分子情報データベースの開発
小寺 正明
教師あり学習による遺伝子ネットワーク推定エンジンの開発
RCLASSデータベースおよび反応オントロジーを用いた植物代謝産物の生合成に時松 敏明用いられる反応パターンの分類
清水 祐吾
ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析
水谷 紗弥佳 薬剤標的タンパク質と副作用の関連分析のための統計手法
平糠 和志
Plasmodium抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関する解析西村 陽介
後生動物におけるイントラジェニックmiRNAとホスト遺伝子の機能関連解析
藤田 恵
真核生物における3プライム末端非翻訳領域の進化的解析
張 晨
メタゲノムデータからの生物種系統特異的な機能モジュールの抽出金 昭
ゲノム配列を用いた短いメタゲノム配列フラグメントのアノテーション評価
武藤 愛
代謝経路から酵素反応連続パターンの検出
守屋 勇樹
新規オーソログクラスタデータベースKEGG OCの構築
阿久津 達也 生物情報ネットワークの解析と制御
林田 守広
条件付き確率場を用いたタンパク質RNA間残基塩基相互作用予測田村 武幸
ブーリアンネットワークによる遺伝子制御ネットワークの解析
馬見塚 拓
機械学習に基づく生体分子パスウェイの解析
Hancock P. Timothy 生物ネットワークのデータマイニング
烏山 昌幸
機械学習アプローチに基づく生物学データ解析法に関する研究
夏目 やよい データマイニングによるヒストンの機能解析
Nguyen C. Hao
バイオインフォマティクス
吉谷 直樹
広報関係の事務及び情報収集
鹿江 薫
所長秘書業務その他一般事務藤橋 明子
質量分析業務谷村 道子
広報関係業務全般
上村 美由紀 事務関連業務
中野 友佳子 広報関係業務
濱岡 芽里
広報関係業務井上 純子
広報関係業務松田 一成
半導体ナノ構造のイメージング分光
田中 文男
生体高分子の分子シミュレーション
中島 正愛
地震時における構造物の破壊
福岡 浩
高速地すべりの運動機構
田村 京市
E-mail利用
西垣 昌代
E-mail利用森脇 幸司
E-mail利用158

宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 総務課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 経理課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課

東郷 龍子
吉谷 直樹
大前 勉
荒木 和實
東 年昭
西田 早苗
長瀬 孝之
隅井 妙
宮本 真理子
酒井 博美
石橋 秀子
上地 恭子
中西 洋子
上道 京子
岩崎 保子
亀井 優希
高橋 知世
原田 育恵
中村 阿耶子
廣庭 朋世
岡田 哲也
小寺 裕之
長友 優有
林 達也
野田 麻紀
糸田 理江
中村 浩美
駒村 正章
木村 健次
奥田 昌也
池田 豪
上野山 直子
大西 正子
三木 好未
松本 真紀
松重 優子
山崎 紀久
妻木 隆晃
山田 迪永
香川 大作
文字 達也
藤井 麻紀
川口 龍馬
小林 英治
織田 秀夫
吉岡 陽
川畑 まゆみ中野 進治
治岡 淳一郎
井上 夏樹
岡本 佐智子
谷川 禅
福島 典子
北川 伸代
中谷 浩美
鹿間 順子
李 風英
三木 厚穂
池田 恵
俣野 牧子
籾井 浩貴
大川 佳奈美長谷部 美香
戸田 順子
吉岡 陽子
八木 裕美
鵜飼 健司

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E-mail利用159宇治地区事務部 研究協力課
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宇治地区事務部 施設環境課
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宇治地区事務部 総合環境安全管理センタ
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宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 おうばくプラザ
理学研究科 理学部 物理学第一専攻
理学研究科 理学部 化学専攻
理学研究科 理学部 化学専攻
理学研究科 理学部 化学専攻
理学研究科 理学部 地球惑星科学専攻
理学研究科 理学部 生物科学専攻
薬学研究科 薬学部 創薬科学専攻
薬学研究科 薬学部 医薬創成情報科学専攻
工学研究科 工学部 マイクロエンジニアリング専攻
工学研究科 工学部 材料化学専攻
工学研究科 工学部 材料化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
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工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
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工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻

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ソフトマターの相転移ダイナミクス
松本 吉泰
金属酸化物表面における吸着構造
渡邊 一也
ゼオライトのカチオンサイトにおける分子吸着状態の解明
北川 宏
固体プロトニクスに基づく物性化学の展開
三宅 亮
造岩鉱物の拡散の異方性について
松山 武
メラノプシンを光受容体とする非視覚機能の多様化解析
大野 浩章
ドラッグライクテンプレートの開発研究
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
掛谷 秀昭
ロジー研究
立花 明知
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
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
大江 浩一
縮合・環化異性化タンデム型反応による複素環合成
三木 康嗣
両親媒性ポリマーを用いる腫瘍イメージング
岡本 和紘
遷移金属触媒を用いた新規変換反応の開発
井上 正志
触媒材料の新規合成
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高効率可視光応答型光触媒系の開発
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
細川 三郎
金属酸化物ナノ粒子の合成とその応用
八田 博司
放射線化学に関する研究
田邉 一仁
光機能性人工核酸の開発
伊藤 健雄
DNA内過剰電子移動反応に関する研究
辻 康之
触媒有機化学に関する研究
寺尾 潤
新規分子触媒の開発
藤原 哲晶
遷移金属錯体触媒を利用する二酸化炭素固定化反応の開拓
和田 健司
物質エネルギー化学専攻の研究推進
小久見 善八 リチウム二次電池に関する研究
江口 浩一
炭化水素の低温燃焼触媒の研究
陰山 洋
奥宮 元子
小林 洋治
佐藤 徹
パイ共役系の電子物性に関する理論的研究
伊藤 彰浩
開殻分子の電子構造に関する理論的研究
笛野 博之
化学反応と電子物性に関する理論的研究
俣野 善博
ホスホールの化学

160

工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 合成・生物化学専攻
工学研究科 工学部 合成・生物化学専攻
工学研究科 工学部 化学工学専攻
工学研究科 工学部 化学工学専攻
工学研究科 工学部 化学工学専攻
工学研究科 工学部 光・電子理工学教育研究センタ
工学研究科 工学部 大学院工学教育推進センタ
エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
農学研究科 農学部 森林科学専攻
農学研究科 農学部 応用生命科学専攻
農学研究科 農学部 応用生物科学専攻
農学研究科 農学部 地域環境科学専攻
農学研究科 農学部 地域環境科学専攻
人間 環境学研究科 相関環境学専攻
人間 環境学研究科 相関環境学専攻
低温物質科学研究センタ 低温機能開発研究
物質ー細胞統合システム拠点 今堀グループ
物質ー細胞統合システム拠点 今堀グループ
先端医工学研究ユニット 研究部門
先端医工学研究ユニット 研究部門
iPS細胞研究所 初期化機構研究部門

梅山 有和
植村 卓史
池ノ内 順一
田門 肇
鈴木 哲夫
田中 秀樹
龍頭 啓充
大嶋 光昭
八尾 健
蜂谷 寛
馬渕 守
楠田 啓
袴田 昌高
浜 孝之
陳 友晴
木村 史子
植田 充美
佐藤 貴則
赤松 美紀
小川 雄一
折笠 有基
森 拓弥
寺嶋 孝仁
今堀 博
黒飛 敬
近藤 輝幸
木村 祐
齊藤 博英

光合成モデル化合物の合成
多孔性配位高分子の合成と性質
ライセニンとスフィンゴミエリンの相互作用の分子動力学を用いた解析
分離プロセスの量子化学的研究
吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討
多孔性配位高分子の吸着誘起構造転移
クラスターイオンと固体表面の相互作用
新規研究課題の調査探索手法および目標設定に関する研究
機能性酸化物の結晶構造解析
エネルギー機能材料の電子構造と光物性
マグネシウム合金における第一原理計算
鉄系材料の破壊機構
多孔質金属の表面特性
ナノ複合材料の特性探究
ポーラス金属の機能解明
変調磁場による微結晶の三次元配向
コンビナトリアル・バイオ工学
土壌微生物のメタトランスクリプトーム解析
生理活性物質の構造活性相関
全反射減衰テラヘルツ時間領域分光法を用いた細胞計測
リチウムイオン電池の正極界面反応の機構解明
多価カチオン二次電池正極材料の反応機構解明
遷移金属酸化物薄膜の合成と物性
人工光合成系の開発
色素増感太陽電池の開発
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
高感度Gd-MRI造影剤のPEG化および抗体修飾によるDDS構築
RNP分子デザイン161

京都大学化学研究所
スーパーコンピュータシステム〒611-0011 京都府宇治市五ケ庄
TEL 0774-38-3265
spradm@scl.kyoto-u.ac.jp
http://www.scl.kyoto-u.ac.jp