はじめに
京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリーは、1992 年 1 月より運用を開始した京都大学の研究設備で、複数のスーパーコンピューターが高速ネットワークで結ばれたネットワークスーパーコンピューティングシステム
を提供しています。2002 年 1 月に導入されたシステムは、計算化学サーバーと計算生物学サーバーに SGI Origin 3800（総 CPU 数 768）を、ゲノムネットサー
バーとファイルサーバーに Sun Fire 15K（総 CPU 数 216）を採用し、基幹ネットワークにはギガビットイーサネットが採用されています。さらに、2008 年 1
月には、各サーバーは、より演算性能が高い SGI Altix4700（総 CPU コア数 768）や Sun Fire E6900 (総 CPU コア数 144) へと移行されました。化学研究所スーパーコンピューターシステムは、特に計算化学関連の応用ソフトウェアと、分子生物学関連のデータベースが整備されており、新しい研究環境を必要とする
京都大学内の研究者に広く開放されています。また、スーパーコンピューター
ラボラトリーは、分子生物学関連のデータベースをゲノムネットデータベース
サービス（http://www.genome.jp/）として、世界中の研究者に提供しています。
この報告書は、平成 19 年度の 321 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、71 件の研究成果報告をまとめたものです。また、システム稼働状況、化学研究所 WWW サーバー利用
状況、ゲノムネットデータベースサービス利用状況についても報告しています。
今後とも、スーパーコンピューターラボラトリーをより良いものにしていく
ために、皆さまのご意見やご要望をお寄せくださるようお願い申し上げます。
2008 年 3 月

京都大学化学研究所

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

ⅰ

目 次

化学研究所
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

笹森

貴裕 ····· 1

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 ····· 2

有機分子の構造と電子状態に関する研究

北川

敏一 ····· 3特異構造をもつ有機分子の電子的性質

小松紘一 ····· 4

軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築

川端猛夫 ····· 5

含窒素小員環化合物の構造解析

大和田

智彦 ··· 6ガラスの構造研究横尾俊信 ····· 7

13堀井

文敬 ····· 913C NMR 化学シフト計算によるポリビニルアルコールの水素結合の研究

堀井

文敬 ····· 10

熱水中における化学進化反応：ギ酸を用いた C-C 結合生成中原勝 ······· 11

生体モデル膜への物質結合の自由エネルギー解析

松林

伸幸 ····· 14

アモルファス高分子のダイナミクス

金谷利治 ····· 17

ポリ乳酸の結晶化過程における添加剤の効果

内田裕仁 ····· 18

高分子ダイナミクスと構造の計算

増渕雄一 ····· 19

有機分子集合体の電子構造の研究

吉田弘幸 ····· 21

計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈

根本 隆 ······· 25

タンパク質の X 線結晶構造解析

畑

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

中村

正治 ····· 28

遷移金属錯体に関する理論的研究

岡崎雅明 ····· 31

遷移金属クラスターに関する実験的および理論的研究

高野正人 ····· 33

遺伝情報のコンピュータ解析

金久

實 ······· 35

生体分子情報データベースの開発

五斗

進 ······· 37

比較ゲノム解析による脱皮動物特異的なドメイン構造の検出

川島秀一 ····· 41

代謝パスウェイにおけるケミカルルールの解析

服部正泰 ····· 42

自動アノテーションシステム KAAS のテンプレートセットの改善

伊藤真純 ····· 44

ゲノム情報とケミカル情報からのターゲット・リガンド相互作用予測山西

芳裕 ····· 46

Selenoprotein P の動的進化

藤田征志 ····· 48

RDM パターンを用いた代謝パスウェイ予測守屋

勇樹 ····· 50

KEGG グローバルパスウェイマップの開発

奥田修二郎 ··· 52

C NMR 化学シフト計算によるセルロースのコンホメーション

および水素結合の研究

安雄 ······· 26

次世代合成化学の開拓

ii

ドメイン解析による神経変性疾患の共通性

Vachiranee

Limviphuvadh ·····54

ユビキチンシステムのデータベース構築とその解析

崎山

忠彦 ····· 57

脂肪酸関連酵素の網羅的な解析と構造予測

橋本浩介 ····· 58

遺伝子重複と酵素反応多様性の網羅的な解析

田中

道廣 ····· 60

ペプチドバリエーションによるヒト免疫系の抗原認識機構と

本多渉 ······· 62

武藤

愛 ······· 66

重水

大智 ····· 68

薬物相互作用についての解析

財部将孝 ····· 70

マイクロアレイによる糖鎖構造の解析

菅

化合物の構造変換パターンに基づく酵素反応分類体系の解析

清水祐吾 ····· 74

バイオインフォマティクスによる腫瘍形成の解析

水谷

紗弥佳 ··· 75

アメーバ Full-length cDNA に基づく 5’-UTR の同定と比較解析

平糠

和志 ····· 76

バイオインフォマティクスを用いた molybdenum cofactor の小林

武史 ····· 79

データベース処理による生命知識の抽出

平川

美夏 ····· 80

免疫についてバイオインフォマティクスの研究

Jian Huang ····· 81

varDB:抗原変化のタンパク質科のデータベース

Nelson Hayes ··· 83

生物情報ネットワークの構造解析

阿久津

達也 ··· 85

確率モデルの学習・予測による生体分子間ネットワークの解析

馬見塚

拓 ····· 87

部分構造ペアモチーフの効率的探索による

瀧川

一学 ····· 88

自己免疫疾患の関連の解析
酵素反応に基づく代謝化合物の部分構造とその代謝経路における分布の特定
薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出とそれらを使った予測システムの開発
秋次 ······· 72

生合成経路の予測

Drug-Target 相互作用データ解析
ベクトル空間モデルおよび単語ベースアスペクトモデルの統合

Raymond Wan ···· 89

によるパッセージ検索
確率モデルに基づく多フィールド文書のクラスタリング

Shanfeng Zhu ··· 90

機械学習技術を用いた遺伝子情報解析

志賀アクティブな代謝経路のマイニング

元紀 ····· 91

Timothy Hancock ···· 93

生存圏研究所
生体高分子の分子シミュレーション-セルロースの各主軸方向の結晶弾性率-iii

田中 文男 ····· 95

防災研究所
流動性崩壊の危険度予測

福岡浩 ······· 97

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

竹見

哲也 ····· 98

ポリチオ尿素９の結晶構造

鶴谷

直樹 ····· 101

造岩鉱物の拡散の異方性について

三宅

亮 ······· 102

辻本

豪三 ····· 104

原子分子相互作用系に関する理論的研究

立花明知 ····· 105

固液界面の物性の第一原理計算

山本

雅博 ····· 109

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

佐藤

徹 ······· 111

開殻分子の電子構造に関する理論的研究

伊藤彰浩 ····· 113

化学反応と電子物性に関する理論的研究

笛野博之 ····· 114

光合成モデル化合物の合成

梅山

有和 ····· 115

分離プロセスの量子化学的研究

田門

肇 ······· 119

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

鈴木

哲夫 ····· 120

蜂谷寛 ······· 121

食糧タンパク質・食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析

三上

文三 ····· 124

メタボローム化学分析法の開発とその応用に関する研究

西岡

孝明 ····· 126

生理活性物質の構造活性相関赤松

美紀 ····· 128

土－車輪系接触問題の有限要素－離散要素解析

中嶋

洋 ······· 131

理学研究科

薬学研究科
GPCR-リガンド相互作用の予測
工学研究科

エネルギー科学研究科
エネルギー機能材料の電子構造と光物性
農学研究科

iv

スーパーコンピューターラボラトリー
システム稼働状況

中神光眞 ····· 133

福本 淳司
大久保宏一 ·
西川 和嗣 ·
山崎 正道 ·

京都大学化学研究所 WWW サービスの利用状況

中神 光眞 ····· 137

ゲノムネットサービス利用統計

中神

スーパーコンピュータラボラトリー講習会等開催履歴··············· 150

平成 19 年度研究課題一覧··············· 153v

光眞 ····· 139

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

Synthesis of Novel Low-coordinated Compounds of Main Group Elements
京都大学化学研究所

物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・笹森貴裕

背景と目的
アゾ化合物の類縁体である高周期 15 族元素間の二重結合化合物は、それらの構造や性質について興味が持たれているものの、その結合の反応性の高さから非常に不安定で単離困難な化学種として知られている。我々は、非常に有効な立体保護基である 2,4,6-トリス［ビス（トリメチルシリル）メチル］フェニル基（Tbt 基）や Tbt 基のパラ位の置換基上がさらに Me3Si 基で置換されたBbt 基を活用することで、安定なジホスフェン（ArP=PAr）ジスチベン（ArSb=SbAr）およびジビ
スムテン（ArBi=BiAr）を合成・単離することに初めて成功し、その特異な構造や物性について報告している。今回、新規な含高周期 15 族元素π電子拡張共役系化合物として、光学特性を有する
アントラセンに、ジホスフェン（P=P）ユニットを二つ組み込んだビス（ジホスフェニル）アント
ラセン 1a,b の合成を検討した。その結果、1a,b をそれぞれ安定な赤色結晶として合成・単離することに成功した。
R

R

R'

Tbt: R=R'=CH(SiMe 3)2
Bbt: R=CH(SiMe 3)2,
R'=C(SiMe 3)3

検討内容
1a,b の単結晶を育成し、X 線結晶構造解析を行い、その分子構造を明らかにした。その結果、
1a では、二つの P=P ユニットがアントラセン面に対して同じ方向に立っていた（syn form）のに対し、1b では、二つの P=P ユニットはアントラセン面に対して逆の方向に立っている（anti form）
構造であった。そこで、これらの回転異性体のエネルギー差を見積もる目的で、Gaussian03 を用い、1a をリアル分子モデルとして理論計算（構造最適化・振動数計算）を行った。
結果と考察
B3LYP/6-31G(d) (6-311+G(2d) for P) level で 1a の Syn form および Anti form についてそれぞれ構造
最適化および振動数計算を行い、それぞれの SCF エネルギーを比較した。その結果、Syn form の方が Anti form よりも 0.3 kcal/mol 安定であることが判った。すなわち、気相状態ではこれらの回転異性体間にほとんどエネルギー差はなく、結晶中で 1a と 1b が異なる配座をとっていたのは、結晶のパッキングフォースによる影響が大きい物と考えられる。現在その詳細について検討中である。
参考論文：特になし1

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

Synthesis of Novel Low-coordinated Compounds of Main Group Elements
京都大学化学研究所

物質創製化学研究系

有機元素化学研究領域・水畑

吉行

背景と目的
芳香環の構成元素を炭素から同族の高周期元素 (Si, Ge, Sn, Pb) に置換した化合物群は、その構造・性質について古くから関心が向けられ、実験・理論の両面から多くの研究がされてきた。しかしこれらは極めて反応活性であり、安定な化合物として合成・単離することは困難であった。我々は、効果的な立体保護基である 2,4,6-トリス[ビス(トリメチルシリル)メチル]フェニル (Tbt) 基を用いて、種々の含ケイ素、ゲルマニウム、スズ芳香族化合物を合成・単離することに初めて成功し、その構造・性質を明らかにするとともにその芳香族性について議論してきた。また、ナフタレン骨格を有する 1 お
よび 2 とトリアセトニトリル(トリカルボニル)ク
ロム錯体との配位子交換反応では、高周期元素をE含む六員環が六座配位した新規なアレーン型錯t-Bu

体 3 および 4 を合成・単離することにも成功した。

E Tbt
t-Bu

Tbt

1: E = Sn
2: E = Ge

OC Cr COOC
3: E = Sn
4: E = Ge

Me3Si

SiMe3
SiMe3

Tbt =
Me3Si

SiMe3
SiMe3

検討内容
錯体 3 は、室温で安定な固体として単離可能な化学種であるが、溶液状態では室H

温においても徐々に異性化し、スズ二価化学種であるスタンニレン 5 を与えることが明らかになった。このような熱異性化反応は 1 および錯体 4 では進行せず、錯体 3に特徴的な反応である。
5 の構造は各種スペクトル測定および X 線結晶構造解析によ

Tbt
t-Bu

OC

り決定した。スズ原子とクロム原子は空間的にかなり接近しており[Sn⋅⋅⋅Cr: 3.1214(8)

Sn

Cr

OC

CO
5

Å]、さらに 119Sn NMR スペクトルにおいては–573 ppm というスタンニレンとしては異常な領域（通常は+2000 ppm 前後）にシグナルが観測されたことから、スズ原子とクロム原子の間に何らかの相互作
用があることが示唆された。
以上をふまえ、Gaussian03 を用いて以下の二点について理論計算を行った。
① 5 のリアル分子を用いた構造最適化、振動数計算および GIAO 計算による NMR ケミカルシフトの予測を行い、実験事実の検証を行った。
② AIM2000 プログラムを用いたスズ­クロム原子間相互作用の検証を行うために、X 線結晶構造解析
によって得られた 5 の構造に対し、PROAIMV による WFN ファイル出力を行った。
結果と考察① 構造最適化および振動数計算を B3PW91/6-31G(d) [TZ(2d) on Sn, Cr] level で行い、得られた構造を用いて B3PW91/6-31G(2d,p) [TZV on Sn, Cr] level で GIAO 計算を行った。その結果、119Sn NMR ケミカ
ルシフト値は–560 ppm と予測され、実測値と極めて良い一致し、実験事実の妥当性が示された。
② B3PW91/6-31G(2d,p) [TZV on Sn, Cr] level にて WFN ファイル出力を行い、それを用いて AIM 計算を行ったところ、スズおよびクロム原子間に明確な Bond Critical Point (ρ: 0.0269 ea0–3) が観測され、弱いながらも結合性相互作用があることが明らかとなった。また
合がイオン性結合であることも判った。
発表論文、参考論文

なし

2

2

ρ の値 (0.0176 ea0–5) から、この結平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
有機分子の構造と電子状態に関する研究
Studies on the Structure and Electronic Properties of Organic Molecules
物質創製化学研究系 構造有機化学研究領域

北川 敏一

背景と目的
三重項カルベンは短寿命有機活性種のひとつであり、これを安定化してその特性を明らかにすることに興味が持たれる。我々はこれまでに、ジフェニルカルベンのオルト位およびパラ位に立体保護基を導入することによりカルベンを長寿命化できることを明らかにした。本研究では、オルト位にハロゲン置換基（Br および I）を持つジフェニルカルベンの寿命を実測するとともに、置換基の立体保護効果を DFT 計算により評価した。
検討内容、結果および考察
Gaussian プログラムを用いて、UB3LYP/3-21G*レベルによりハロゲン置換基(X1, X2)を持つジフェ
ニルカルベン 1〜3 の構造最適化を行った。最安定構造に関するパラメーターを Table 1 に示す。ハロゲン – カルベン中心炭素 – ハロゲン角(ω)とカルベン炭素結合角(θ)が 180° に近いほどカルベン中心
がハロゲン原子によって効果的に覆われるため、他分子からの攻撃や二量化が防止できると期待される。この効果は、ヨウ素置換基数が増大するほど大きく(1 < 2 < 3)なる。また、ヨウ素は臭素よりも vander Waals 半径および C–X 結合距離(α)が大きいことからも、ヨウ素置換基の数が多いほど立体保護が有効になると考えられる。
カルベン 1, 2 を対応するジアゾメタンのレーザーフラッシュフォトリシスにより発生させ、その減衰を追跡したところ、2 は 1 に対して 1.5 倍の半減期を有することが分かった。また、2-MTHF マト
リックス中、77 K における光照射により発生させたカルベンを昇温したところ、2 の分解温度は 1 よα

りも 30 K 高いことが示された(Table 1)。この結果か
ら、ジフェニルカルベンの安定化に対してブロモ基よωりもヨード基のほうが大きな効果を持つことが検証θできた。4 個のヨード基を有するジフェニルカルベン
3 は最も安定と予測されるため、これを実験的に確認することが今後の課題である。

X1

t

Bu

N2

Table 1. ハロゲン置換ジフェニルカルベンのDFT計算aによる最適化構造
パラメータと、半減期（r.t.）および分解温度の実測値．

X2

X1 X2
1: X1 = X2 = Br
2: X1 = Br, X2 = I
3: X1 = X2 = I

Figure 1. UB3LYP/3-21G*レベルで最適化した三重項カルベン1の構造．

tBu

Carbeneθ (deg)

α (Å)

ω (°)

t1/2 (s)Td (°C)

1

150.2

1.90

133.5

16

120

2

152.1

24

150

3

158.8

—b

—b

1.90 (Br–C–Br)
2.14 (I–C–I)
2.14

133.7 (Br–C–Br)
140.2 (I–C–I)
140.3a) UB3LYP/3-21G*レベル． b) 未測定．

3

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
特異構造をもつ有機分子の電子的性質
Electronic Properties of Organic Molecules with Novel Structure
物質創製化学研究系 構造有機化学研究領域

小松 紘一

背景と目的
フラーレン C60 に内包された水素分子は、C60 の球状パイ共役系の内側における磁気的性質を実験的に研究するうえで、鋭敏な NMR プローブとして利用できる 1)。一方、イオン性フラーレンの芳香族性に関しては、例えば、C60 の六価アニオンが著しく高い芳香族性を示すことが報告されているものの、その研究例は非常に限られている。本研究では、フラーレン表面上に二つの官能基を導入する反応の中間体として高い重要性をもつ C60 の二価アニオンについて、その磁気的性質に関する研究を行った 2)。
検討内容、結果、および考察
水素分子を内包したフラーレン H2@C60 の二価

2−

ア ニオ ンの発 生は 、 H2@C60 に 対 して 過剰 量 の

δ = +26.36 ppm

CH3SNa を CD3CN 中で作用させることにより行っ

H H

13

た。得られた暗赤色溶液の vis-NIR および C NMR
測定結果に基づき、H2@C602− の発生を確認した。

H2@C602−

一方、H2@C602− の 1H NMR を測定した結果、内包された水素分子のシグナルが δ = 26.36 ppm という
32

極端な低磁場領域に一重線として観測された

30

28

26

24

22

δ/ppm

Figure 1. 1H NMR (300 MHz, in CD3CN) of H2@C602−.

(Figure 1)。そこで、H2@C602− について理論計算(GIAO-B3LYP/6-31G*) を行ったところ、水素分子のケミカルシフト値は δ = 28.52 ppm と示され、実験結果が支持された。中性の H2@C60 の水素分子のシグナル (1,2-ジクロロベンゼン-d4 中、δ = −1.45 ppm)と比較して、約 27.8 ppm という大きな低磁場シフトが認められたことは、C60
Py

O

N

Ph
Ph

O

2−

の芳香族性が二電子還元により著しく低下したことを明確に示す結果である。
C60 の球状 π 共役系が部分的に損なわれた構造をもつ開口フラーレン誘導体

S

H2@1 に関しても、同様にして二価アニオン H2@12− の NMR 測定を行ったとこ

H H

ろ、水素分子は δ = 8.13 ppm に観測され、中性の H2@1 の水素分子のシグナルより約 15.4 ppm の低磁場シフトを示した。

(Py=2-pyridyl)

H2@1

2−

フラーレンの二電子還元による芳香族性の低下に関して、NICS 計算の結果に基づいて解釈した。

参考論文
1) Murata, M.; Murata, Y.; Komatsu, K. J. Am. Chem. Soc. 2006, 307, 8024-8033.
2) Murata, M.; Ochi, Y.; Tanabe, F.; Komatsu, K.; Murata, Y. Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, in press.

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!G!rac = 16.0 kcal / molOK
EtOᮇཬᚺࡢ࢓࣐ࢿ㓗αన⅛⣪ࡡ

R

N

CH2X

(R=CH2Ph, X=OMe)

CO2tBut1/2 (-78 °C) = 22 h
t1/2 (20 °C) < 0.1 sec

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EtO
N
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R
Boc

N

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half-life of racemization at 20 °C < 0.1 sec

ࡼࡿࡾࠊ

ཤ⩻ㄵᩝ
1) T. Kawabata, S. Kawakami, S. Majumdar, J. Am. Chem. Soc. 125, 13012 (2003).
2) T. Kawabata, S. Matsuda, S. Kawakami, D. Monguchi, K. Moriyama, J. Am. Chem. Soc. 128, 15394 (2006).
3) T. Kawabata, K. Moriyama, S. Kawakami, K. Tsubaki, J. Am. Chem. Soc. in press.

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Structural Investigation of Nitrogen Heterocycles
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ガラスの構造研究
Study on the Structure of Glass
無機フォトニクス材料領域

横尾俊信

We have recently developed the low-melting organic-inorganic hybrid silicophosphateglasses, which are prepared by mixing orthophosphoric acid with organically-modified
chlorosilane at low temperature (< 300ºC). These glasses are capable of dissolving both rareearth ions and organic molecules, suggesting that they may be good host material candidates
for optical devices. Because of the low water resistance in the atmosphere, the purpose of thisstudy is to improve the water resistance of glasses. We have proposed the hydrolytic reaction
mechanism of the glasses using quantum chemical calculations. Based on this result, weconcluded that the hydrolysis is assisted by acid derived from phosphoric acid and/orhydrochloric acid generated in during the glass formation reaction.
背景と目的有機−無機ハイブリッド材料は、種々の機能の賦与が可能な有機部と耐久性を備えた無機部とからなり、両者の特徴を活かした新規材料の創出への期待から、近年盛んに研究が進められている。我々は、これまでに-Si-O-P-結合を持つ無機ポリマーネットワークに有機官能基を導入した、新規な有機−無機ハイブリッドケイリン酸塩ガラスに関する研究を行ってきた。本ガラスの作製
方法は有機修飾塩化シランとリン酸を出発原料とし、以下の式で示される反応を用いてガラスネットワークを形成するものである（無水酸塩基法）。
R2SiCl2 + P(OH)3O ? R2SiCl-O-P(OH)2O + HCl?
このガラスは 300°C 以下の低温で作製可能であり、得られたガラスは低温溶融性をもつ。そのため、エレクトロニクス分野において鉛ガラスに替わる封着・接着材料としての利用が期待できる。
また、有機分子や無機イオンなどの種々の物質をドープすることができるため、フォトニクス分
野をはじめとする様々な応用が期待できる。しかし、現状ではリン酸塩ガラスに特有な低耐水性という問題が残されており、耐水性の向上が最重要課題となっている。そこで本研究では、ガラスの耐水性の向上を目的として、量子化学計算による反応メカニズムの検討と、その結果に基づ
くガラス材料設計ならびに物性評価、構造解析を行った。
検討内容
ガラスの加水分解機構を解明するために、Fig.1(a)に代表されるガラスネットワークとオキソニ
ウム、水分子を含むモデルに対する量子化学計算を行った。水分子とガラスネットワーク上の Si（Fig.1(a)中の Si*）との距離（距離 Ra）を変化させながら B3LYP/6-31G*レベルで構造最適化を行った。最適化構造の Population 解析を MP2/6-311+G**レベルで行った。計算プログラムとして Gaussian98 および Gaussian 03 を用い、京都大学化学研究所のスーパーコンピュータラボラ

7

トリーの SGI Origin3800 にて計算を行った。

(b

Fig.1 (a)加水分解反応機構のモデルクラスター（Me2SiCl2-H3PO4 系の分子モデルを B3LYP/6-31G*レベ
ルで最適化した構造である）、 (b) Fig.1(a)中の距離 Ra に対する全エネルギーと距離 Rb、Rc の変化

結果と考察
種々のモデルを用いてガラスの加水分解機構を検討した結果、Fig.1(a)のような反応メカニズムが妥当であることが分かった。Fig.1(a)のようにネットワーク上の Si（モデル中の Si*）に H2Oが求核置換反応し、加水分解反応が進行する。距離 Ra（Fig. 1(a)）に対する全エネルギー変化をFig.1(b)に示す。距離 Ra の減少に伴って、距離 Rc が短くなりオキソニウムイオン上の H と架橋
酸素（Obr）との結合が生成し、同時に Si-Obr 結合が解裂する。距離 Ra の減少に伴って系の全エ
ネルギーが減少するため、Fig.1(a)がガラスの加水分解機構として適当であると考えた。
次に酸触媒の水和に及ぼす影響を考察するために、オキソニウムイオンを水分子に変えたモデルについての計算を行った。オキソニウムイオンを含むモデル中の二重結合酸素、架橋酸素、および水分子を含むモデル中の二重結合酸素、架橋酸素上の電荷は、それぞれ-0.254、-0.730、-0.451、-0.367 であることが分かった。この結果は、酸触媒によって二重結合上の酸素から架橋酸素に負電荷が移動したことを意味する（Fig.2）。これらのことから、架橋酸素 Obr 上の負電荷が減少す
ると、オキソニウムイオンの触媒効果が弱まり耐水性が向上すると予想した。そこで Si および P
上に電子吸引性の有機官能基を導入したモデルについて同様の検討を行った。その結果、フェニ
ル基のような電子吸引性置換基が耐水性の向上に適していることが分かった。さらに、一般に耐水性の低いケイリン酸塩ガラスの耐水性の向上には Al3+の添加が有効であると知られているため、
Al3+を含むモデルに対しても同様の検討を行った。その結果、Al3+を含むモデルでは、Al3+がリン酸の二重結合酸素（Onbr）と共鳴構造をとり、架橋酸素上の負電荷の誘起が抑制され、耐水性が向上すると予測した。
結論
有機−無機ハイブリッドケイリン酸塩ガラスの耐水性の向上を目的として量子化学計算を行った結果、P-O-Si 結合の酸素の電荷を減少させることが有効であり、酸触媒の除去、Ph 基の導入
および Al3+の導入により耐水性が改善するという指針を得た。これに基づいてガラスを作製し、従来のものより耐水性の高い低温溶融性のガラスを得ることに成功した。

8

平成１９年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
13

C NMR 化学シフト計算によるセルロースのコンホメーションおよび水素結合の研究
Quantum chemistry calculations of 13C NMR chemical shifts forthe conformation and hydrogen bonding of cellulose
化学研究所分子材料化学 堀井 文敬

背景と目的
セルロースは地球上で最も多量に生産される有機物質であるとともに、環境に調和した機能性材
料として盛んに研究がなされている。固体 13C NMR 測定は、これまでにもセルロースの結晶成分や構造の乱れた成分の構造解析において大きな役割を果たしてきた。本研究では、固体 13C NMR 測定
によりさらに詳しいセルロース構造に関する情報を得るために、実験だけではなお明瞭にされていない NMR 化学シフトとセルロース鎖のコンホメーションや水素結合様式との関係を、量子化学計
算により明らかにすることを目的として検討を行った 1）。
検討内容
本年度はセルロースの単量体である D-glucose について Gaussian 03 を用いて量子化学計算を行った。密度汎関数法（DFT）により、B3LYP/6-311+G(2d, p)レベルで構造最適化を行い、GIAO-CHF
法により B3LYP/6-311+G(2d, p)レベルで磁気遮蔽定数を計算し、化学シフト値を得た。なお、化学シフト値は Si(CH3)4 について同一の条件で計算した CH3 炭素の磁気遮蔽定数 182.4656 を基準とした。

85

0

E / kcal mol

chemical shift / ppm-1

結果および考察β -D-glucose の結晶構造に基づき、そのC480-2１分子について側鎖の C4-C5-C6-O6 結合
に対するねじれ角を 30°ピッチで回転さ75-4
せ、このねじれ角を固定した状態で構造C6最適化し、13C 化学シフト計算を行った
70-6
結果を図１に示す。tg、gt、gg の３つの∆Eコンホメーションでエネルギーが極小値65-8を取る。ここで、tg は、C6-O6 結合がgg
gt
tg
C5-O5 結合に対して trans、C5-C4 結合に60-10
対して gauche であることを示す。C6 の0
60 120 180 240 300 360
化学シフトは tg、gt、gg の順に約 3 ppm
torsion angle /degree
づつ高磁場シフトした。この結果は実験
2)
Fig.1
Chemical
shiftsof C4 and C6 and energy differences as
値 をよく再現している。また、C4 のa function of the torsion angle for the C4-C5-C6-O6 bond.
化学シフトは tg、gt、gg の順に約 5 ppm
づつ高磁場シフトした。この結果も実験
結果 3)と一致する。したがって、少なくとも glucose では、側鎖の O 原子によるいわゆるγ-gauche
効果（3 結合離れた位置にある原子が g を取ると 3～5ppm 高磁場シフトする現象）は顕著には現われないといえる。O4 が 2 個の水素結合を形成する場合は、水素結合を形成しない場合に比べ、C4
化学シフトが約 2ppm 低磁場シフトすることも分った。
２量体、３量体についても(1→4)-β -グリコシド結合のねじれ角や水素結合の様式の影響について検討中である。
1) 共同研究者、鈴木 慎司、黒子 弘道2) Horii, F., Hirai, A., Kitamaru, R., Polym. Bull., 10, 357 (1983).
3) Newman, R., Davidson, T., Cellulose, 11, 23 (2004).

9平成１９年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
13

C NMR 化学シフト計算によるポリビニルアルコールの水素結合の研究
Quantum chemistry calculations of 13C NMR chemical shifts forthe hydrogen bonding of poly(vinyl alcohol)
化学研究所分子材料化学 堀井 文敬

背景と目的
固体 13C NMR 法は、これまでポリビニルアルコール（PVA）固体試料の構造解析において大きな役割を果たしてきた。本研究では、固体 13C NMR 測定によりさらに詳しい PVA の水素結合に関する情報を得るために、13C NMR 化学シフトと PVA の水素結合との関係を、量子化学計算により明ら
かにすることを目的とした 1)。
検討内容
密度汎関数法
（DFT）
本年度は PVA の三量体について Gaussian 03 を用いて量子化学計算を行った。
により、B3LYP/6-311+G(2d, p)レベルで構造最適化を行い、GIAO-CHF 法により B3LYP/6-311+G(2d,p)レベルで磁気遮蔽定数を計算し、化学シフト値を得た。なお、化学シフト値は Si(CH3)4 について同一の条件で計算した CH3 炭素の磁気遮蔽定数 182.4656 を基準とした。
結果および考察PVA の all-trans 状態の mm 三量体について、２つの OH 基がそれぞれ分子内水素結合を形成する
ように C-O 結合のねじれ角を図１のように固定した状態で構造最適化し、13C 化学シフト計算を行

(a)

(b)

(c)

Fig.1

った。水素結合が同一の方向を向く図１(a)と(b)に比べ、水素結合が向かい合わせとなる図１(c)では中央の CH 炭素（C4）の化学シフトが約 4ppm 低磁場シフトした。これに相当する共鳴線は PVA では観測されていない。また、同様の三量体の OH 基が水素結合を一つのみとりうる場合と、水素結合をとらないように C-O 結合のねじれ角を図２のように固定した状態で構造最適化し、化学シフト

(a)

(b)

(c)

Fig.2

計算を行った。図 2 (c)の場合 C4 の化学シフトが最も高磁場シフトしたが、図 2(a)と(b)の水素結合を一つのみ取る構造では末端基の効果のために C4 の化学シフトが約 3ppm 程度異なった。
このため、現在５量体について検討中である。また、立体規則性の影響についても検討する予定である。
1) 共同研究者：木内 洋平、鈴木 慎司、黒子 弘道

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平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

熱水中における化学進化反応：ギ酸を用いた C-C 結合生成
Hydrothermal C-C Bond Formation:
Chemical Evolution from C2 to C3 Compound京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域

中原 勝

1. はじめに
有機反応において重要な役割を担う C-C 結合生成の多くは、グリニャール反応などに代表されるように、有機溶媒や金属触媒などを要する。本研究ではこういった反応とは対照的に、熱水を安価で環境負荷のない新たな有機反応場として用い、有機溶媒や金属触媒を必要としない C-C 結合生成反応を取り上げる。これまでに我々は200-250 ºC の熱水中において C1 アルデヒド（ホルムアルデヒド、ギ酸）が C-C 結合生成反応と二種の不均化反応を起こすことを見出した。金属触媒などを用いずにC-C 結合やアルコールを生成する点で画期的な反応である。本研究では、これらの反応を C2 アルデヒドであるアセトアルデヒドに拡張し、ギ酸との C-C 結合生成反応から乳酸が生じ、交差不均化反応からエタノールが生じることを見出した。乳酸は媒染剤や生分解性ポリマーの原料、またアクリル樹脂の原料など用途が非常に多く、工業的に重要な物質である。本研究では乳酸とエタノールの生成に注目し、これらを高い収率で得る条件を検討する。
2. 手法
内径 2.5 mm、外径 4 mm の石英管にアセトアルデヒド、塩酸、ギ酸、水（H2O）を封入し、反応温度（225 °C）に安定させておいた電気炉中に入れて反応させた。サンプルの気相はアルゴン置換されている。反応後は空冷により室温まで冷却し、サンプルを開封せずに室温で 1H, 13C NMR 観測を行った(JEOL ECA 400n, 400w, 500w)。サンプルの液相と気相の両方について測定を行い、反応物と生成物の分析を行なった。この方法によって、mass balance をチェックしながらの測定が出来る。
3. 結果と考察
225 ºC の熱水中において、アセトアルデヒドに塩酸、ギ酸を添加することで、C-C 結合生成反応(eq 1)から乳酸、ギ酸がアセトアルデヒドを還元する交差不均化(eq 2)からエタノール、アルドール縮合(eq 3)からクロトンアルデヒドが生じた。

11

HCl
CH 3CHO + HCOOH →
 CH 3CH(OH)COOH

CH 3CHO + HCOOH 
→ CH 3CH 2 OH + CO 2
2 CH 3CHO 
→ CH 3CH = CHCHO + H 2 O

(1)
(2)
(3)

乳酸生成は酸性条件下でのみ進行し、これによりギ酸とアルデヒド間の C-C 結合生成反応の一般性が明らかになった。金属触媒などを用いずに工業的に有用な乳酸を得られる反応として重要である。交差不均化 (eq 2) は 、 常 温 で のCannizzaro 反応とは異なり、塩基触媒を用いずにギ酸と水のみでアルデヒドを還元できるため、 Fig. 1. Product concentrations of reactions of acetaldehyde
環境負荷のないアルコwith and without HCl and formic acid at 225 ºC. Reactionール生成法として期待
time is fixed at 2 h except for the experiment with 0.3 Mされる。本実験条件ではacetaldehyde and 2.0 M formic acid (8 h).
酢酸の生成量は低く、ア
セトアルデヒドの自己不均化はほとんど進行しないことが分かった。
反応物の濃度を変えて反応経路の制御を試みた。225 ºC で反応物の濃度を変えて 2時間反応させた結果を Fig. 1 に示す。中性条件下でアセトアルデヒド 0.3 M に対してギ酸を過剰に添加(2.0 M)することで交差不均化を効果的に加速し、エタノールの最終的な収率は 75%に達した。さらに、速度方程式の定量的な解析に基づいて、酸により加速されるアルドール縮合(eq 3)を抑え、70%の高収率で乳酸を得ることに成功した。
また、無触媒条件下でのアルデヒドの特徴的な水熱反応である不均化についても、解析を進めた。水熱不均化反応は、無触媒で進行する点で、強塩基触媒を必要とする
常温常圧での Cannizzaro 反応と対照的である。水密度を自由に変えられる超臨界水中において、自己・交差不均化の反応速度定数の密度依存性を決定し、水熱不均化がCannizzaro 型の反応機構とは異なる機構で進行することを見出した。自己不均化ではジオール(アルデヒドの水和体)とアルデヒドが 6 員環を構成する反応機構を、交差不均化ではギ酸とアルデヒドが 6 員環を構成する反応機構を提案し、高精度量子化学計
算と分子動力学シミュレーションによる自由エネルギー解析によって検討した。

12

参考論文
1) Slowdown of H/D Exchange Reaction Rate and Water Dynamics in Ionic Liquids:
Deactivationof
Solitary
Water
Solvatedby
SmallAnionsin
1-Butyl-3-Methylimidazolium Chloride
Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. A 111, 541-543 (2007).
2) Kinetic Study on Disproportionations of C1 Aldehydes in Supercritical Water: Methanolfrom Formaldehyde and Formic Acid
S. Morooka, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. A 111, 2697-2705 (2007).
3)

Chemical equilibrium of formaldehyde and methanediol in hot water: Free-energy
analysis of the solvent effectN. Matubayasi, S. Morooka, M. Nakahara, and H. Takahashi
J. Mol. Liq. 134, 58-63 (2007).

4) High-sensitivity Raman Spectroscopy of Supercritical Water and Methanol over a Wide
Range of Density
Y. Yasaka, M. Kubo, N. Matubayasi, and M. Nakahara
Bull. Chem. Soc. Japan 80, 1764-1769 (2007).
5) Rotational dynamics of water and benzene controlled by anion field in ionic liquids:
1-butyl-3-methylimidazolium chloride and hexafluorophosphate
Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 127, 104506 (8 pages) (2007).
6) Solvation shell dynamics studied by molecular dynamics simulation in relation to thetranslational and rotational dynamics of supercritical water and benzene
K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 127, 174509 (13 pages) (2007).
7) Hydration Free Energy of Hard-Sphere Solute over a Wide Range of Size Studied by
Various Types of Solution Theories
N. Matubayasi, M. Kinoshita, and M. Nakahara
Condensed Matter Physics 10, 471-480 (2007).

13平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体モデル膜への物質結合の自由エネルギー解析
Free-Energy Analysis of Molecular Binding into Lipid Bilayer
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域

松林 伸幸

1 はじめに膜は，巨視的に均一な溶液に，ナノスケールの不均一構造をもたらす自己組織化体である．細胞が端的な例であるように，ソフト構造体内での物質分配・輸送において，膜の果たす役割は大きい．膜機能の理解に向けて，膜への物質結合の（標準）自由エ
ネルギー変化の知見は必須である．本研究では，水をもあらわに取り入れた全原子型モデルに立脚して，膜系の物質分配を支配する結合自由エネルギーを解析する．
膜への物質結合は，結合される分子（溶質）がバルクの水から膜の内部・表面へ移行する過程に相当する．移行の自由エネルギー変化は，膜に溶質を挿入する際の自由エネルギー変化とバルクの水への挿入の自由エネルギー変化の差に等しい．後者は，溶媒和自由エネルギーである．前者も，膜を構成する脂質分子と水を合わせて「混合溶媒」とみなしたとき，溶質挿入を膜の内部・表面に制限するという条件での溶媒和
自由エネルギーといってよい．この意味での溶媒和自由エネルギーの解析を行う．膜は，大まかな構造を保ちつつも，原子レベルの構造揺らぎが大きい．膨大な自由度をもつ構造ゆらぎの細部に立ち入ることなく，解析を行う手法の開発が重要である．
2 理論・計算本研究では，膜を含む水溶液を「混合溶媒」とみなす．水を溶媒種とするのはもちろんだが，膜を構成する脂質分子も溶媒種とする．溶質とみなされるのは，結合される分子のみである．二重膜を構成するリン脂質として代表的な
1,2-dimyristoyl-sn-glycero-3-phosphatidylcholine (DMPC)への一酸化炭素，ベンゼン，エチルベンゼンの結合自由エネルギーを計算する．
DMPC 二重膜は平面膜として取り扱う．法線方向を z 軸にとる．DMPC 二重膜の中心を z = 0 とする．すると，脂質分子は z = 0 近傍に局在し，水は z の関数として密度が変わる．つまり，膜系は不均一な混合溶媒である．このような系での溶媒和
自由エネルギーの計算には，エネルギー表示の方法を用いる．エネルギー表示法は，
溶媒和自由エネルギーを目的とする溶液の近似理論・計算手法である．エネルギー
表示の方法の特徴の一つは，系の均一性を仮定する必要がない点にある．不均一な14

混合溶媒系に，そのまま適用可能である．これまでに，ミセルへの可溶化の解析を行っており，ミセル系での手法をそのまま膜系に使用することが可能である．分子動力学シミュレーションは，CHARMM 力場の PARAM 27R に拠って，25°C・1 atomで行った．

∆µ (kcal/mol)

3 結果および考察
2
約 50 Å（片側 25 Å）の厚みを持つ
0
DMPC 二重膜を，z = 0 から 5 Å 毎の領域に分けて，膜水溶液に疎水性溶-2質を挿入する際の溶媒和自由エネル-4ギーを計算した．z = 0 から 5 Å 毎にCO
benzene
分けた領域を内側から番号付けて，-6ethylbenzene
領域 I，II，III，IV，V，VI と呼ぶ．
平面二重膜の対称性によって，+z 領I
II III IV V VI
bulk
域と-z 領域の対応するものをまとめ
Fig. 1. The solvation free energy ∆µ in theて一つとして扱う． 領域 I と II は疎
membrane solution. The error bar is
水性コアであり，水はほとんど存在
expressed at the 95% confidence limit. The
しない．領域 III―V にグリセロール
bulk denotes the neat water.
と頭部が位置する．原子密度プロフ
ァイルの観点からは，領域 VI で，バルクの性質が回復する．
各領域における溶媒和自由エネルギー∆µを Fig. 1 に示す．膜内部では，バルクの水中に比べて大きな自由エネルギー安定化が実現されていることが分かる．領域 I―
IV での∆µ値は，熱エネルギー（kBT）程度の揺らぎで変化する．これは，膜内部では，
強い局在化の傾向が無いことを意味する．ミセル内部でベンゼンやエチルベンゼンが疎水性コアに局在化することとは対照的であり，DMPC 頭部の親水性が「中途半端」
であることに対応する．∆µを DMPC からの寄与と水からの寄与に（形式的に）分割することが可能である．それぞれの寄与は，領域 I―IV 内では相補的に変化し，（全体の）∆µの領域依存性が小さくなる．溶質が膜内部にいるとき，水の排除体積効果は小さく，水からの∆µへの寄与は引力的に働くことが見出された．
発表論文
1) Solvation shell dynamics studied by molecular dynamics simulation in relation to thetranslational and rotational dynamics of supercritical water and benzene
K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara a
J. Chem. Phys. 127, 174509 (13 pages) (2007). also selected for the Nov. 15, 2007 issue(Volume 14, Issue 10) of Virtual Journal of Biological Physics Research.

15

参考論文
1) Slowdown of H/D Exchange Reaction Rate and Water Dynamics in Ionic Liquids:
Deactivationof
Solitary
Water
Solvatedby
SmallAnionsin
1-Butyl-3-Methylimidazolium Chloride
Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. A 111, 541-543 (2007).
2) Kinetic Study on Disproportionations of C1 Aldehydes in Supercritical Water: Methanolfrom Formaldehyde and Formic Acid
S. Morooka, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. A 111, 2697-2705 (2007).
3) Chemical equilibrium of formaldehyde and methanediol in hot water: Free-energy
analysis of the solvent effectN. Matubayasi, S. Morooka, M. Nakahara, and H. Takahashi
J. Mol. Liq. 134, 58-63 (2007).
4) High-sensitivity Raman Spectroscopy of Supercritical Water and Methanol over a Wide
Range of Density
Y. Yasaka, M. Kubo, N. Matubayasi, and M. Nakahara
Bull. Chem. Soc. Japan 80, 1764-1769 (2007).
5) Rotational dynamics of water and benzene controlled by anion field in ionic liquids:
1-butyl-3-methylimidazolium chloride and hexafluorophosphate
Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 127, 104506 (8 pages) (2007).
6) Solvation shell dynamics studied by molecular dynamics simulation in relation to thetranslational and rotational dynamics of supercritical water and benzene
K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 127, 174509 (13 pages) (2007).
7) Hydration Free Energy of Hard-Sphere Solute over a Wide Range of Size Studied by
Various Types of Solution Theories
N. Matubayasi, M. Kinoshita, and M. Nakahara
Condensed Matter Physics 10, 471-480 (2007).

16平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
アモルファス高分子のダイナミクス
Dynamics of Amorphous Polymers
化学研究所

金谷 利治

背景と目的
非晶性高分子の物性を考えるとき、そのガラス転移現象を無視する訳には行かない。何故なら、融点を持たない非晶性高分子（アモルファス高分子）ではガラス転移でその物性が一番大きく変化するからである。本研究では、高分子のガラス転移現象に焦点をあて、その分子論的な起源を探るため、研究を進めている
検討内容
我々のグループでは、主に高分子のガラス転移現象を非弾性中性子散乱で調べている。動的散乱則の測定を行い、その解析より運動の緩和時間などを評価した。特に、最近は高分子薄膜の得意なガラス
部制およびガラス転移現象に注目して研究を進めてきた。
結果
高分子薄膜の動的散乱則における弾性散乱強度を解析することにより、高分子の平均自乗変位<u2>を評価した。その結果、200nm 以下の薄膜においては、膜厚の減少に従い平均自乗変位<u2>が小さくなることが明らかになった。さらに、非ガウスパラメーターを弾性散乱強度より評価した。
考察
詳細な解析よりこの原因が、高分子薄膜と基盤の間にできる非常に運動性の低い層によるものである
ことが分かった。さらに薄膜のその不均一性を非ガウスパラメーターよりもとめ、運動性の低い層が~13nm であることを明らかにした。
発表論文
なし
参考論文
R. Inoue, T. Kanaya, K. Nishida, I. Tsukushi, K. Shibata, PRL, 95, 05610 (2005)
R. Inoue, T. Kanaya, K. Nishida, I. Tsukushi, K. Shibata, PRE, 74, 021801 (2006).
R. Inoue, T. Kanaya, K. Nishida, I. Tsukushi, J. Tayor, S. Levett, B. Gabrys, Eur Phys. J. E, 24, 55(2007)

17平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ポリ乳酸の結晶化過程における添加剤の効果
Effect of Additive Agent for Crystallization Process of Poly-lactic Acid

化学研究所

高分子設計講座（高分子物質科学分野） 修士 内田裕仁

背景と目的
ポリ乳酸（PLA）は、力学的特性に優れた植物由来の結晶性高分子であり、石油由来のプラスチックスの代替材料として注目を集めている。しかし、PLA は結晶化速度が遅いため，成形性が良くないという欠点がある。この欠点を克服する目的で結晶化の促進にさまざまな工夫が行われている。そのひとつに添加剤が挙げられる。添加剤については多くの研究が行われているが、未だに解明されていない部分が多い。
今回は使用した添加剤についてより多くの知見を得るために、CSD を利用して添加剤の結晶構造を解明することを目的とした。
検討内容
実験内容に従い、今回使用した添加剤、及び類似の化合物の結晶構造を調査し、議論した。
結果
目的化合物を CSD で検索したが、データベース内に目的化合物の結晶構造データは存在しなかった。
よって、目的とした結晶構造は得られなかった。
今後、さらなるデータベースの充実を望む。

参考論文
修士論文 高分子化学専攻 2008 年[6]18

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

高分子ダイナミクスと構造の計算
Simulations of polymer dynamics and structures
複合基盤化学分子レオロジー

増渕雄一

背景と目的
高分子の物性，とくに粘弾性を決める分子要因を求めるため，新規の計算手法を開発している．

検討内容
Linux，Windows，MacOSX などですでに実績のある自作のコード（C でプログラム）を，置き換え
前のシステムに対して移植を試みた．

結果
コンパイルは問題なく実施され，コードも実行されたが，実行結果が他のシステムと全く異なっており，また実行速度が異様に遅く，少なくとも置換え前の SCL のシステムには現状のコードは利用できないことが分かった．

考察
詳細な検討はしていないがコンパイラの自動最適化とプログラム中のメモリの取り扱いなどの間に相性の問題があると推測される．新システム移行後の試行も検討したい．

発表論文
システムを利用した直接の成果による論文はなし．

参考論文
Yuichi Masubuchi, Entanglement among Polymers KOUBUNSHI 56(6), 412-415 (2007)

Kinoshita T, Sohya S, Kuroda Y and Mausbuchi Y, Dynamic viscoelastic measurement of e. coli
giant DNA solutions KOBUNSHI RONBUNSHU 64 (7), 458 -463 (2007).

K. Furuichi, C. Nonomura, Y. Masubuchi, G. Ianniruberto, F. Greco and G. Marrucci, Primitive
chain network simulations of damping functions for shear, uniaxial, biaxial and planar
deformations NIHON REOROJI GAKKAISHI 35 (2), 73 -77 (2007).

増渕雄一, 高分子材料の粘弾性特性とは Polyfile 44(523), 64 -68 (2007)19増渕雄一, 成形加工の分子シミュレーション, PLASTICS AGE ENCYCLOPEDIA <進歩編>2008, pp 81-92,
プラスチックスエージ，東京，(2007)20

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平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈
Computer Simulation of STM Images

複合ナノ解析化学

根本

隆

背景と目的
有機薄膜結晶の構造制御法の一つとして、エピタキシ法とよばれる手法があり、基板となる固体の格子を利用して薄膜の結晶構造を制御していく手法である。薄膜結晶の成長を制御するためには基板上に成長する第一層が非常に重要であり、この第一層を分析する手法として走査トンネル顕微鏡(STM)法がある。しかしながら、得られる像は、単純に分子の形状を反映したものではなく、電子構造など様々な情報が重畳し、解釈が困難である。そこで量子化学計算によりシミュレーションを行い、より正確な像解釈を試みるとともに、構造形成機構のシミュレーションを試みた。
検討内容
TMSBTQBT 分子は有望な有機半導体の一つであるが、その薄膜結晶構造は知られていない。本研究ではグラファイト(0001)面を基板として用い、4 種類の溶媒(1-クロロナフタレン, 1,2,4-トリクロロ

ベンゼン, 1,2-ジクロロベンゼン, 1-オクチルベンゼン)から薄膜を成長させ、構造を検討した。
結果・考察
4 種類の溶媒からそれぞれ全く異なる 2 次元結晶の STM 像が得られた。計算によって得られた電子構
造を考慮に入れて結晶構造の検討を行ったところ、4 種類中 1-クロロナフタレンを除く 3 種類の溶媒は基板上に TMSBTQBT と共吸着して 2 次元結晶を形成していることが明らかとなった。
TMSBTQBT は基板に対して特異な配向をしておらず、特別に安定な吸着方位は存在していないと考えられる。一方、溶媒に対しても強い相互作用を起こす官能基も存在しないが、複数の「弱い水素結合」によって TMSBTQBT 分子の間を溶媒が接続し、２次元のネットワークを作ったと考えられる。

どちらに対しても決定的な強さを持った相互作用が存在しないことが、複数の 2 次元結晶構造が得られた原因と考えられる。これに関して現在 MM 計算によるシミュレーションを検討中である。

左から TMSBTQBT 分子, STM 像(溶媒 1-クロロナフタレン, 1,2,4-トリクロロベンゼン, 1,2－ジクロロベンゼン, 1－オクチルベンゼン)

25平成１９年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
タンパク質の X 線結晶構造解析
X-ray Crystal Structure Analysis of Proteins
京都大学化学研究所

畑 安雄[背景と目的]
地球表面の約四分の三は深海、高山、常に４℃以下の北極や南極で覆われていることから、地球環境は大部分で寒冷であるといえる。従って、寒冷のみならず高浸透圧や高イオン強度などの他の環境にも適応した好冷微生物が土壌や水域に沢山に生息し、低温環境下で生育するために種々の低温活性酵素を生産している。これらの酵素は低温環境下で活性を示す一方、３０℃位の環境でも完全に失活することから特異な三次元構造を有していると考えられる。好冷菌由来酵素は工業過程での効率改善に利用でき
るから、この上ない興味を引いている。好冷酵素の寒冷環境への適応性を構造面から理解するために、種々ある酵素のなかで、本研究ではNAD(P)+-依存低温活性酵素を対象にすることにした。これは種々の複合体を調製して構造研究ができて、これまでに常温菌由来酵素や高温菌および超高温菌由来の熱安定酵素については精力的に研究されているが、低温菌由来酵素の分子構造や機能も含めた諸性質については殆どが分かっていないからである。このような観点から研究対象として、南極海水から単離された耐寒微生物Flavobacterium fridimarisの生産するリンゴ酸脱水素酵素（MDH）を選ぶことにした。
MDH は NAD(P)+を補酵素として L-リンゴ酸からオキザロ酢酸への酸化反応を可逆的に触媒する酵素で、クエン酸回路における必須酵素として殆どの生物系に存在する。古細菌、細菌や真核生物から種々の MDH が単離され、それらの遺伝子的・生化学的研究が広範囲に渡ってなされている。MDH はオリゴマー型によって二量体 MDH と四量体 MDH の二つの型に分類される。全ての真核生物を含む殆どの場合、MDH は二量体であるが、ある原核生物や発光細菌の MDH はネイティブ状態で四量体である。極限環境への構造の適応について明らかにするために、極限環境下に生息する種々の微生物からの四量体 MDH や二量体 MDH の結晶構造が決定され、常温菌の MDH の構造と比較されている。その結果、これらの酵素の高温環境への適応機構の解明
においては、そこそこの進歩がみられるが、低温環境への適応性に関する分子基盤についてはあまり良くは分
かっていない。事実、好冷菌 Aquaspirillium arcticum 由来の二量体 MDH の構造のみが決定されているが、好冷菌由来の四量体 MDH の構造は決定されていない。恐らく、四量体 MDH はサブユニット間形成や相互作用
ネットワークにおいて二量体 MDH と異なると思われる。
[検討内容]
本研究では、南極海水から単離された好冷菌 Flavobacterium frigidimaris KUC-1 由来リンゴ酸脱水素酵素（MDH）を対象にすることとにした。この酵素は、今日までに研究された MDH の中でも最も低い温温で活性を持
ち、熱に最も不安定な好冷酵素である。本酵素は、熱処理に高い感受性を示し、40℃での半減期が 3 分である。
アミノ酸残基数 311 のサブユニット４個からなる分子量 33kDa×4 の四量体酵素で、他の MDH と比較してプロリ
ンとアルギニンの数が少ない。本酵素のＸ線結晶構造解析により立体構造を明らかにし、好冷酵素の低温活性発現機構を解明することにした。
[結果と考察]
結晶化はハンギングドロップ蒸気拡散法により 15℃で行った。1.4M硫酸アンモニウム、5％(v/v)MPD、2mM
NAD＋を含む 50mMクエン酸ナトリウム緩衝液(pH 5.5)の沈殿剤溶液 500μに対して、8.5mg/ml濃度の酵素溶
液 2μlを蒸気平衡化させることにより 2～3 日で最大 1.1 x 0.15 x 0.05 mmの大きさの結晶を得た。本MDH結晶
は、空間群P3221、格子定数a = b = 147.8, c = 165.1Å、非対称単位中に四量体MDH分子 1 個含むものであった。可能な限りの高分解能での解析を行うために、エネルギー加速器研究機構物質構造科学研究所放射光26

科学研究施設のBL-5A実験ステーションで波長 1.000ÅのX線を用いて行った。0.35 x 0.15 x 0.05 mmの結晶を 30％(v/v)グリセロールを含む沈殿剤溶液中に数十秒間浸漬したものをナイロン・ループにセットして、極低温度 100Kで分解能 1.8ÅまでのＸ線回折データを収集した。初期位相の決定はﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑ･ﾊﾟｯｹｰｼﾞCCP4 中のMOLREPを用いて分子置換法で行った。MDHの結晶構造は常温菌、高温菌、超高熱菌、低温菌由来のものが既に決定されている。プロテインデータバンクに登録されているMDHの構造のうち、本研究において対象とするものに最も類似していると期待される中等度好熱菌由来MDHと常温菌由来MDHのハイブリッドMDH（相同性 46.6％）の構造座標からモデル構造を構築し、サブユニット 1 個を分子置換のサーチモデルとして用いることにより 4 つの解を、また四量体を分子置換のサーチモデルとして用いることにより先の 4 つの解と一致する 1
つの合理的な解を得た。得られたパラメーター操作を初期モデルに施し、剛体精密化を行って初期位相を決定した。更に差フーリエ合成、モデル構築、構造精密化、位相計算のサイクルを構造精密化が収束するまで繰り返し、最終構造を得た。1.8Å分解能におけるR値は 14.6％、Free-R値は 16.4％であった。
本好冷菌由来 MDH の四量体構造は、他のバクテリア由来四量体構造と同様に、２個の二量体が更なる二量体を形成することで出来ている。本酵素の結晶構造を他の常温菌・好熱菌由来四量体 MDH の立体構造と比較したとこ ろ、サブユニット間相互作用において違いが見られた。サブユニット内イオンペアーの数には異なる特徴は見られなかったが、サブユニット間のイオンペアーの数に顕著な違いが観られた。他の酵素では４〜６組のサブユニット間イオンペアーがあるのに対して、本酵素ではまったく観られなかった。また、４つのサブユニットが会合して１分子を形成する際に埋まる表面積の合計値が最も小さかった。これらのことは、本酵素がサブユニット間相互作用を弱めることにより低温で活性を発現させていることを示唆している。

低温菌由来リンゴ酸脱水素酵素の四量体分子構造27

平成 1９年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

新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
Development of new synthetic reactions based on organometallic compounds possessing
new functions and reactivities
附属元素科学国際研究センター

典型元素機能化学領域

中村正治

背景と目的

本研究では，多様な配位状態をとる典型金属元素と多様な電子状態をとる遷移金属元素が共存・協働する複合反応剤を設計し，有機塩化物などの工業的に重要な炭素資源を活用す
る触媒的炭素—炭素結合生成反応の開発を目指している．遷移金属中心と典型金属元素中
心との動的相互作用を，これらを仲介する典型元素配位子を巧く選ぶことで制御することが望みの反応性を引き出すために必須であると考えている．鉄を触媒としたクロスカップ
リング反応を中心に研究を進めており，その過程で複数元素の特異的な共存・協働によって興味深い反応性を示す触媒系をいくつか見出した．この過程に於いて，Ｘ線結晶構造解
析データベースからの種々の有機鉄錯体の構造情報を基に反応設計を進めることで効率的な反応開発が可能となった．
結果と考察

機能性有機分子におけるビアリール基本骨格の重要性については言を重ねるまでもない．比較的厳しい反応条件を必要とする Ullmann 合成から，遷移金属触媒による温和な条件下でのクロスカップリング反応への合成法の移行がここ 30 年ほどの間に進んでいる．
ニッケルやパラジウム触媒を用いることで，芳香族マグネシウム反応剤からホウ素反応剤まで多種多様な芳香族金属化合物と芳香族求電子剤との間での非対称ビアリール合成が達成された（図１）1．一方，同様な芳香族̶芳香族クロスカップリング反応を鉄触媒で行うことは容易ではない．芳香族金属化合物同士および芳香族求電子剤同士のホモカップリング
が進行し望みの非対称ビアリールの収率が極端に低くなる（図２）．林ら 2(a)，Cahiez ら 2(b)はこの性質を巧く利用し 1,2-ジハロアルカンを酸化剤として用いた芳香族金属化合物同士のホモカップリングを開発した．これは対称ビアリール類の有効な合成法である．
Knochel らは芳香族銅反応剤と活性化されたヨウ化アリールを用いた場合に 3，またFürstner らヘテロ芳香族ハロゲン化物を用い

Figure 1.
R1
X

+

R2

Pd or Ni catalyst
Metal

X = Cl, Br, I, OR, NR2, SR and so on

R1

Drug intermediates, LCs,
OLEDs, Electronic materials

Pd catalyst

することを報告しているが4，広範な基質でビア

B(OR)2
ZnX
SnR3
SiR3

Suzuki-Miyaura
Negishi
Migita-Kosugi-StilleHiyamaNi catalyst

MgX

Kumada-Tamao-Corriu

リールカップリングが選択的に進行した例はBiaryl Synthesis via Cross-Coupling Reactions

た場合に選択的なクロスカップリングが進行

R2皆無である．このように鉄触媒において芳香族金属化合物（特に有機マグネシウム化合物）のホモカップリンが進行することに関しては，反応系中に大量の存在する有機マグネシウ

28

ム反応剤と鉄触媒によってアート錯体型の中間体が形成してしまう点 5が本質的な問題点と考えられる（図３：鉄の酸化還元に関しては形式的に３価，１価を採用している6）． ここ
では，触媒前駆体である塩化鉄（X = Cl）と芳香族マグネシウム化合物との金属交換およびアート錯体形成によってテトラアリール鉄(III)酸中間体１ が生成，引き続く還元的脱離によって低酸化状態の鉄（I）アート錯体２が生成すると考えられる．これが，マグネシウ
ム塩の脱離とともに芳香族ハロゲン化物（Ar2Y）の酸化的付加を受けると，トリアリール鉄
中間体３ へと到る（ここで配位子 L が Ar1 の場合は再び鉄アート錯体が形成される）．３ からの還元的脱離は芳香族置換基 Ar1 および Ar2 の性質に依存するが基本的に非選択的と考えられ，ここでクロスカップリング反応とホモカップリング反応が競合すること

Figure 2となる．この芳香族マグネシウム反応剤

Xのホモカップリング反応と共に金属ハ

X = Cl, Br

FeCl3/TMEDAor FeCl3/NHC
or Fe(acac)3/NMP+

15–25% yield

MgBr

X

< 20% recovery(1.5 equiv)
30–40% yield

ロゲン交換が進行し反応系中に Ar2MgBr

Homo-coupling predominates with Iron-catalysts!
FeCl3/TMEDA; Nakamura et al. J. Am. Chem. Soc., 126, 3686 (2004).
Fe(acac)3 in Et2O; Hayashi et al. Org. Lett., 6, 1297 (2004).
FeCl3/NHC in Et2O; Bedford et al. J. Org. Chem., 71,1104 (2006).
Fe(acac)3/NMP; Cahiez et al. Synlett, 1199 (1998),
Fürstner et al. J. Am. Chem. Soc., 124 13856 (2002).

が生成することもクロスカップリング
反応の選択性を低下させる一因となる．
我々は鉄触媒前駆体と配位子

L に関して，徹底的なスクリーニングを行ったところ，触媒としてフッ化鉄そして配位子として N-ヘテロサイクリックカルベン(NHC)配位子7を用いた時に，クロスカップリング反応
が高選択的に進行し非対称ビアリールが高収率で得られることを見出した．図４に示すように塩化ベンゼンと p-トリルマグネシウム反応剤（2.5 当量）とのクロスカップリング反
応は，フッ化鉄(III)三水和物 5 mol%を触媒前駆体として，種々のイミダゾリウム塩およびイミダゾリニウム塩を 5‒15 mol%，NHC 配位子前駆体として添加した場合，望みのメチルビ
フェニルを高選択的に与える．同反応は NHC 配位子の構造に強く依存し，不飽和型の IPr·
HCl を用いた場合は反応が遅いため，金属鉄の生成と共に反応が停止してしまいクロスカッ
プリング生成物は低収率に止まる．反応系中に鉄塩と等モル量のトリフェニルホスフィン
を補助配位子として添加することで，鉄触媒の失活がある程度押さえることが出来るため収率は向上する．これに対し飽和型の SIPr·HCl を用いた場合は，反応が速く補助配位子なしでも 60%程の収率で生成物が得られる．さらに SIPr·HCl の添加量を 15

Figure 3.
Ar2

FeIIIX3

4 Ar1 MgBr

[Ar14FeIII] MgBr

Ar1 Ar1
homo-coupling

1

MgBr

mol%へと増加すると望みのメチルビ
フェニルの収率は 98％まで向上する．2 Ar1 MgBr
興味深いことにイミダゾリウム塩の

L
Ar1 FeIII Ar1
Ar2

Ar2 FeIL

3homo-coupling

嵩高いフェニル基である必要がある

Ar1 Ar1

ことも配位子の比較検討結果から明X, Y = halogene

29

Ar1 MgBr

L

L

また，NHC 配位子の窒素上の置換基はらかとなっている．

2

MgBrY

対アニオンをテトラフルオロボレー
トとすると収率は急激に低下する．

[Ar12FeIL] MgBr

Ar2 Y

Ar1 FeIL
cross-couplingAr1 Ar2

L = solvent or ligand or Ar1

本ビアリールカップリング反Figure 4.

応はその合成化学的な有用性だけではなく，フッ化物イオンとカルベン配位子の協働作用によって高選択性が発現する点にも元素科学的な興味がもたれ

Cl + BrMg(1.0 eq)(2.5 eq)

FeF3·3H2O(5 mol%)imidazolium salt
(5–15 mol%)

Ph Ph<1% yield
p-Tol p-Tol

THF
60 °C, 24 h

<5% yield

SIPr·HCl

IPr·HCl

Cl

Cl
N

N

N

BF4
N

N

N

る．研究期間内に同反応の反応機構の解明と，元素相乗効果の動作原理の理解を目指したい．

27% yield
70% yield(with 5 mol% PPh3)(5 mol%) 61% yield(10 mol%) 93% yield(15 mol%) 98% yield

Cl

多種多様な有機金属反応剤を用いた

N

Cl
N

N

N

反応開発研究には，有機金属錯体の X 線
結晶構造解析データベースへのアクセ

39% yield

34% yield

51% yield

BF4
N

N

8% yieldス，および量子化学計算的手法による反応機構・反応経路の検討，化学種の電子状態の精査は必須であり，スーパーコンピューターラボラトリーの利用なくして成果を上げることは不可能であった．最後に謝辞を加えて本年度の成果報告としたい．

発表論文

Hatakeyama, T.; Nakamura, M. J. Am. Chem. Soc. 2007, 129, 9844–9845
参考文献(1)(a) Corbet, J. P.; Mignani, G. Chem. Rev. 2006, 106, 2651. (b) Holder, E.; Langeveld, B. M.
W.; Schubert, U. S. Adv. Mater. 2005, 17 (c) Baudoin, O.; Gueritte, F. Stud. Nat. Prod. Chem.,
Part J 2003, 29, 355., 1109. (d) Ivica, C., Ed.; Synthesis of Biaryls; Elsevier Ltd: Oxford, 2004.
(2) (a) Nagao, T.; Hayashi, T. Org. Lett. 2005, 7, 491. (b) Cahiez, G.; Chaboche, C.;
Mahuteau-Betzer, F.; Ahr, M. Org. Lett. 2005, 7, 1943.
(3) Sapountzis, I.; Lin, W.; Kofink, C. C.; Despotopoulou, C.; Knochel P. Angew. Chem., Int. Ed.
2005, 44, 1654.
(4) Fürstner, A.; Leitner, A.; Méndez, M.; Krause, H. J. Am. Chem. Soc. 2002, 124, 13856.
(5) Review: (a) T. Kaufmann, Angew. Chem., Int. Ed. Engl. 1996, 35, 386. [Ar4FeIII][Li(THF)3]:(b) Alonso, P. J.; Arauzo, A. B.; Forniés, J.; Garcia-Monforte, M. A.; Martin, A.; Martinez, J. I.;
Menjón, B.; Rillo, C.; Sáiz-Garitaonandia, J. J. Angew. Chem., Int. Ed. 2006, 44, 6707. [Me4FeII][Li(OEt2)]2: (c) Fürstner, A.; Krause, H.; Lehmann, C. Angew. Chem., Int. Ed. 2006, 45, 440.
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(6) Kwan, C. L.; Kochi, J. K. J. Am. Chem. Soc. 1976, 98, 4903.など(7) Review: (a) Herrmann, W. A. Angew. Chem., Int. Ed. 2002, 41,1290. 鉄触媒クロスカップ
リング反応における NHC 配位子の効果：(b) Bedford, R. B.; Betham, M.; Bruce, D. W.;
Danopoulos, A. A.; Frost, R. M.; Hird, M. J. Org. Chem. 2006, 71, 1104. (c) Bica, K.; Gaertner,
P. Org. Lett. 2006, 8, 733.

30

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遷移金属錯体に関する理論的研究
Theoretical study of transition metal complexes
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学 岡崎 雅明
背景と目的

sp2混成リン原子を有するジホスフィニデンシクロブテン（DPCB）は低いエネルギー準位のπ＊軌道をもち、金属に配位することで強いπ受容性を示すことが知られている。DPCBを有する遷移金属錯体においては、
DPCB-金属間の強いdπ-pπ相互作用による、π共役系の構築が期待される。本研究では、この知見を利用し、さらに平面性の高いジホスフィニデンシクロブタ[l]フェナントレン(DPCB-phen)を導入した
拡張型π共役系白金(0)錯体[Pt(alkyne)(DPCB-phen)] (1a–c)の合成とその性質について検討した。
検討内容、結果、考察[Pt(cod)2]に対してtolan-Rを作用させることで[Pt(tolan-R)(cod)]を調製した。これにDPCB-phenを加え、室温で撹拌することで[Pt(tolan-R)(DPCB-phen)]錯体 1a-cがそれぞれ赤色、紫色、緑色粉末として得られた（Scheme 1）。
Scheme 1.
R

Pt(cod)2Mes*

1) tolan-R, hexane, -20 ºC2) DPCB-phen, CH2 Cl2, rt

P
Pt
P
Mes*
R
R = H (1a), OMe ( 1b), NMe2 ( 1c)
58% 59%63%

得られた錯体 1 の溶液状態での UV-vis スペクトルを測定した。tolan 上の置換基 R の電子供与能が高いほど、550 ~ 600 nm 付近の吸収極大は長波長側へシフトした(Figure 1)。この傾向は、錯体分子内で push-pull 型の相互作用が存在しているこ
きい置換基 R を有する tolan-R が、Pt 上の電子密度を上げ、Pt から DPCB-phen へのπ 逆供与を助長し、より大きなπ 共役系を構築すると考えることがで

5
ε[×10 4 cm-1･M-1]とを示唆している。つまり、より電子供与性の大

R=H
R = OMeR = NMe2

4
3
2
1
0

きる。

350

400

450

500
550
Wavelength [nm]600

Figure 1. UV-vis spectra of 1

31

650

700

X 線結晶構造解析より、1b と[Pt(tolan-OMe)(DPCB-H)] (1b’)の分子構造を決定した (Figure 2)。結晶構造中、1b、1b’の tolan-OMe のベンゼン環二面角 B-C はそれぞれ 30.8、5.3˚であり[Pt(tolan)(dppe)]
錯体の二面角 B-C (62.6˚) と比べて非常に小さいことがわかった。また、1b においては B-D、C-Dの二面角も極めて小さな値を示し、tolan-OMe、DPCB-phen が Pt 原子を介して平面構造をとり、π 共役系の効果的な拡張が見られた(Table 1)。

B

E
D

P1
P2

A

B

E

C1

D

C2

Pt

P1
P2

A
Pt

C1
C2

F
F

C

C

1b'

1b

Figure 2. Molecular structure of 1b' and 1b
Table 1. Dihedral angles between least-square planes in 1b' and 1bcomplex

A-B

A-C

B-C

D-B

D-C

1b'

26.0

9.3

30.8

27.6

10.7

1b

7.6

4.4

9.7

Pt(tolan)(dppe)
a

29.4

5.3
a

33.2

5.3
a

62.6

a

Average of two crystallographically independent molecules.

次に 1b の構造最適化を密度氾関数法により行い、その電子状態を明らかにした。そのモデル化合物のHOMO および LUMO を Figure 3 に示した。πおよびπ*軌道に対応する HOMO および LUMO は分子全体に非局在化し、白金(0)を含むπ共役系が広く拡張されている様子が明らかとなった。

Figure 3. The HOMO and LUMO of the model compound of [Pt(tolan–OMe)(DPCB-phen)] (1b)32

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遷移金属クラスターに関する実験的および理論的研究
Experimental and theoretical studies of transition metal complexes
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学 高野 正人
背景と目的

複数の遷移金属で骨格を形成する遷移金属クラスターは、単核錯体には見られない特有の反応性や物性を示す。四つの鉄と二つのアセチレンユニットで骨格を形成する[4Fe–4C]クラスター[Cp’4Fe4(HCCH)2]+ (Cp’ = η5-C5H4Me, [1]+)は、多段階の酸化還元挙動を示し、剛直な骨格構造を有することから、機能性分子の構築単位としての応用が期待できる。
これまでに我々は、閉じた構造をとる遷移金属クラスターへの官能基導入法として、架橋した炭化水素フラグメントのハロゲン化と有機化学的手法（求核置換反応）による官能基導入法を確立してきた（スキーム１）。また、合成したクラスターが酸化還元に応答して、可逆的に骨格構造変化を示すことを明らかにしている。本研究では、２つ官能基を導入したクラスターを新たに合成し、その酸化還元に基づく構造変化を電気化学、X 線回折および密度氾関数法を用いた理論計算により詳細に検討した。

検討内容、結果、考察

臭素二置換クラスター[Cp’4Fe4(HCCBr)2]+をCuI/NHEt2存在下、HC≡C–SiMe3と反応させることで、[Cp’4Fe4(HCC–C≡CSiMe3)2]+ ([4a]+) を 高 収 率 で 合 成 す る こ と に 成 功 し た 。 ク ラ ス タ ー 4a は[Cp2Fe](PF6) を 作 用 さ せ る こ と で 一 電 子 酸 化 を 受 け て 、 無 置 換 ア セ チ レ ン 配 位 子 を 有 す る[Cp’4Fe4(HCCH)(µ3-C–C≡CSiMe3)2]2+ ([5]2+)を与えた（スキーム２）。この結果は、[4Fe–4C]骨格の変換過程でC–C結合とFe–Fe結合の組み替えが起こっていることを示している。また、系中に発生した銅アセチリドと四鉄に架橋したブロモアセチレンフラグメントとの求核置換反応における機構 を 理 論 計 算 に よ り 検 討 し た 。 [5]2+ を １ 当 量 の Cp2Co と 反 応 さ せ る と 、 一 電 子 酸 化 体[Cp’4Fe4(HCCH)(Me3SiC≡C–CC–C≡CSiMe3)2]+ ([4b]+)が得られた。[4b]+を溶液中303Kでゆっくりと[4a]+へと異性化し、一週間後、[4a]+/[4b]+ = 74/26の平衡混合物を与えた。異性化反応を303K～343Kの６点でNMRにより追跡し、Eyringプロットにより活性化パラメーターを求めた。活性化エント
ロピーがほぼゼロであることから、骨格構造変化を伴う異性化反応は分子内プロセスにより進行すると考えられる。現在、異性化反応の駆動力の解明および遷移状態の構造決定を目的として、

33

モデル系においてGaussian03のONIOM法により理論的検討を加えているところである。また、中性体4aおよび4bでは上記のような異性化反応は進行せず、[4Fe–4C]骨格の構造変化を酸化還元によりON/OFFできることが明らかとなった。

現在、この[4Fe–4C]骨格の酸化還元特性を基盤として、機能性分子構築へ向けて様々な応用を検討しているところである。

34

平成 19 年度

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

金 久

實

背景と目的
ゲノムの情報は、細胞・個体・生物界といった高次レベルの生命システムを原理的に理解するための基盤情報であり、同時に医療・創薬・環境保全をはじめとした応用の可能性をもつ情報でもある。
しかしながら既存の情報技術やリソースでは、ゲノムに書かれた個々の遺伝子やタンパク質を解読することはできても、これら基本部品から構成される生命システムとしてのはたらきや有用性を解読することは十分にはできていない。これを可能とするため、本研究では生命科学の膨大な知識を集約した基盤データベース KEGG を構築し、ゲノムネット（http://www.genome.jp/）の中心システムとして提供している。KEGG はシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報の３つに大別されたデータベース群からなる生命システム情報統合データベースである。システム情報は高次生命システム機能に関する知識をパスウェイマップで表現した KEGG PATHWAY とオントロジーで表現した KEGG BRITE、ゲノム情報は全ゲノム配列が決定された生物種に独自の遺伝子機能アノテーションを行った KEGG
GENES、ケミカル情報は生体内物質、生体外物質、生体内化学反応を蓄積した KEGG LIGAND が主な
データベースである。また病気に関する分子レベルの情報を蓄積した KEGG DISEASE、世界中の医薬品情報を化学構造をベースに蓄積した KEGG DRUG の構築も行っている。
検討内容(1) KEGG PATHWAY の開発。KEGG の中核である PATHWAY データベースの一部として、ヒトの病
気のパスウェイマップと様々な生体機能のパスウェイマップを作成する。
(2) KEGG BRITE の開発。様々なタンパク質ファミリーや、化合物・化学反応関連、病気・医薬品関連の階層分類（オントロジー）を作成する。
(3) KEGG ORTHOLOGY の開発。急増するゲノムの配列データを PATHWAY や BRITE に基づくオー
ソロググループである KEGG ORTHOLOGY (KO) として体系化する。
(4) KEGG DISEASE の開発。マップ表現ができない病気も含めて、病因遺伝子のリストと、環境因子、
診断マーカー、治療薬など分子のリストで病気を特徴づけたデータベースを構築する。
(5) KEGG DRUG の開発。日本、米国、欧州での承認薬について化学構造をベースに、一般名、商品名、ターゲット、薬効などの情報をデータベース化する。また薬開発の歴史をグラフィカルな構造マップとして要約する。
結果と考察
・ 新規パスウェイマップとして、ヒトの病気、とくにがんのマップと、植物二次代謝物質の生合成経
路、環境物質の分解経路に関するマップを重点的に追加した。
・ BRITE の機能階層については、タンパク質のファミリーとして糖結合タンパク質、細胞骨格タンパ
ク質、ユビキチンシステムを、化合物ではポリケチドと活性ペプチドを、医薬品では ATC 分類と米
国 USP の分類を新規に追加し、病気の分類も改訂した。
・ ゲノム配列の増加に対応し、KEGG GENES は１年間で 52% 増加した。一方、手作業による KEGG
ORTHOLOGY (KO) の増加は 12% であった。
・ 病気に関する遺伝子・分子リストのエントリーを 55 種類のがんと 18 種類の神経変性疾患を中心に作成し、KEGG DISEASE として公開した。

35

・ 医薬品データベース KEGG DRUG では日本と米国の承認薬をすべて登録し、欧州の承認薬も一部登録した。WHO の ATC 分類にこれらを割り当てることで、世界中の医薬品を体系的に眺めることができるようになった。ターゲットの情報はパスウェイマップとの関連を含めて全面的に見直しを行
い、日本の医薬品については JAPIC が提供する医薬品添付文書データベース（ゲノムネットで提供）へのリンクづけも行った。構造マップは新たに 10 追加した。
KEGG データベースに登録されているデータ数は以下の通りである。
表1

KEGG データベースの現状（2008 年 3 月 6 日現在）

データの種類(PATHWAY データベース)
全パスウェイレファレンスパスウェイ(BRITE データベース)
全階層テキストファイル
レファレンス階層ファイル

データ数
72,369360
11,10658

データの種類
データ数(GENES データベース)
ゲノム
693
遺伝子
2,927,520
KO
10,748
ドラフト
22
EST
49

データの種類
データ数(LIGAND データベース)
化合物
15,050薬6,850
糖鎖10,975
化学反応
7,521
反応物ペア
7,342

謝辞
KEGG プロジェクトを可能にした、神谷知美さん、岡本佳世さん、山本留美子さん、藪崎純子さん、
松浦有里子さん、桐岡亜由美さん、濱島政美さん、古道美穂さん、米納朋子さん、服部智子さん、伊藤幸代さん、田中亜見さん、矢野亜津子さん、田辺麻央さん、岡部悦子さん、刈込美和子さん、小林
久実恵さん、池内志帆さん、石井麻予さん、木下広美さん、藪田理永さん、沼田利恵子さん、今井悠
さん、伊藤綾さん、依田淳子さんに感謝する。
発表論文
1.
Oh, M., Yamada, T., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Systematic analysis of enzyme-catalyzed
reaction patterns and prediction of microbial biodegradation pathways. J. Chem. Inf. Model. 47,
1702-1712 (2007).
2.
Moriya, Y., Itoh, M., Okuda, S., Yoshizawa, A., and Kanehisa, M.; KAAS: an automatic genome
annotation and pathway reconstruction server. Nucleic Acids Res. 35, W182-W185 (2007).
3.
Limviphuvadh, V., Tanaka, S., Goto, S., Ueda, K., and Kanehisa, M.; The commonality of protein
interaction networks determined in Neurodegenerative disorders (NDDs). Bioinformatics 23, 2129-2138(2007).
4.
Itoh, M., Nacher, J.C., Kuma, K.I., Goto, S., and Kanehisa, M.; Evolutionary history and functional
implications of protein domains and their combinations in eukaryotes. Genome Biol. 8, R121 (2007).
5.
Fujita, M., Mihara, H., Goto, S., Esaki, N., and Kanehisa, M.; Mining prokaryotic genomes for unknown
amino acids: a stop-codon-based approach. BMC Bioinformatics 8, 225 (2007).
6.
Suga, A., Yamanishi, Y., Hashimoto, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; An improved scoring scheme forpredicting glycan structures from gene expressison data. Genome Informatics 18, 237-246 (2007).
7.
Muto, A., Hattori, M., and Kanehisa, M.; Analysis of common substructures of metabolic compounds
within the different organism groups. Genome Informatics 18, 299-307 (2007).
8.
Hashimoto, K., Yoshizawa, A.C., Okuda, S., Kuma, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; The repertoire ofdesaturases and elongases reveals fatty acid variations in 56 eukaryotic genomes. J. Lipid Res. 49, 183-191(2008).
9.
Kanehisa, M., Araki, M., Goto, S., Hattori, M., Hirakawa, M., Itoh, M., Katayama, T., Kawashima, S.,
Okuda, S., Tokimatsu, T., and Yamanishi, Y.; KEGG for linking genomes to life and the environment.
Nucleic Acids Res. 36, D480-D484 (2008).

36

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

五斗進

背景と目的

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

検討内容
本年度も昨年度に引き続き、 KEGG LIGAND における化合物や糖鎖情報の拡張と解析、EGENESなどの遺伝子情報の拡張と解析、ネットワークデータの解析を中心に以下の内容を検討した。

1) 化合物・糖鎖・反応情報の拡張と解析
糖鎖データベース GLYCAN を用いた遺伝子発現データからの糖鎖構造予測システムの改良。



反応パターンデータベース RPAIR の応用として環境物質の分解経路予測システムの構築。



毒物分解系における構造活性相関解析。



脂質メタボロームの薬物応答。

2) 遺伝子情報の拡張と解析

KEGG におけるパスウェイ情報および遺伝病情報の整備。



EST に基づくゲノム情報データベース EGENES の構築と改良。



脂質合成系における酵素ファミリーのゲノムレベルでの比較解析。



ストップコドンをコードする遺伝子のゲノムからの探索。

3) ネットワーク情報解析

真核生物のタンパク質ドメインネットワークの進化解析。

神経変成疾患におけるタンパク質相互作用ネットワークの解析。



ネットワーク情報を用いた遺伝子機能予測法の開発と応用。



代謝制御ネットワークの解析。

37

結果と考察化合物・糖鎖・反応情報の拡張と解析
昨年度までに糖鎖構造情報のデータベース GLYCAN を構築し、それをマイクロアレイの遺伝子発現データからの糖鎖構造予測システムに適用してきた。本年度は、糖鎖構造予測システムの改良を試みた。具体的には、遺伝子発現の数値データをそのまま用いることができるようにすることで発現強度を考慮した予測が可能となった。また、GLYCAN には登録されていない、糖鎖合成における中間構造を補完する仕組みを導入し、より精度の高い予測が可能となった[1]。
反応パターンデータベース RPAIR は、化学反応における基質と生成物の原子の対応関係を抽出して登録したデータベースである。昨年度までに、そこから 6,600 程度の反応パターンを抽出してきた。
今年度は、それらのパターンが KEGG の代謝パスウェイ上でどのように分布しているかを調べ、より特徴的な反応パターンの使われ方を示した環境物質分解経路に着目し、新規環境物質を分解する経路を予測するためのシステムを構築した[2]。
化合物情報解析の応用として、上記以外に２つの解析を実験系研究者との共同研究で行った。一つは毒性を持つ化合物を予測する手法を開発し、KEGG の分解経路のどの部分で毒性が除去されるかを予測した結果を実験的に検証した[3]。もう一つは、マウスにおける薬物応答の脂質メタボローム解析
において、炎症反応に関する脂質合成経路と組織特異性の関係を明らかにした[4]。

遺伝子情報の拡張と解析
KEGG では上記の化合物情報の他にシステム情報として PATHWAY や BRITE、遺伝子情報として
GENES/DGENES/EGENES などのデータベースを構築している。今年度はシステム情報の拡張としてパスウェイの機能モジュールを抽出した MODULE データベース、遺伝病と原因遺伝子とパスウェ
イなど関係をデータベース化した DISEASE を新規に開発した。また、パスウェイの全体像を表示するマップツールの開発も行った[5]。
KEGG の遺伝子情報の拡張としては、昨年度開発した EGassembler を応用して EST に基づくゲノ
ムレベルの遺伝子情報データベース EGENES を構築した。現在は NCBI の dbEST に 5 万件以上のEST が登録されているものを中心に 49 生物種（植物 45 種、動物 4 種）の情報が自動アノテーションに基づくパスウェイとともに公開されている[6]。
遺伝子情報解析の応用として、脂質合成系の酵素ファミリーに着目し、酵素ファミリーの種間比較とそれに基づく脂質の比較解析を行った。56 の真核生物から 275 の脂肪酸不飽和化酵素と 265 の脂質伸長酵素を抽出し、系統解析とモチーフ解析によるサブファミリー分類を行った。これらのサブファ
ミリーの組み合わせにより、各生物種が合成できる脂質のバリエーションを予測することができたが、種間のバリエーションは大きく、近縁生物種でも大きく異なるものがあることが判明した[7]。
また、ストップコドンをアミノ酸翻訳部位に持つ遺伝子をゲノムレベルで探索した。もともと 23 番
目のアミノ酸を探索する目的で始めたプロジェクトであった。目的のアミノ酸を見つけることはできなかったが、21 番目と 22 番目のアミノ酸をコードする新規遺伝子の網羅的探索を実現した[8]。

38ネットワーク情報解析
真核生物は原核生物に比べマルチドメインタンパク質を多く持つことが知られている。ドメインを柔軟に組み合わせて新規機能の獲得に利用していると考えられる。ここでは、ゲノムが決定された真核生物種のタンパク質ドメインを網羅的に抽出し、同じタンパク質で共有されているドメイン同士をつないだネットワークを構築し、それらが進化の過程でどのように得られてきたかを解析した。全体的な傾向として、古くからあるドメインが多くのパートナーを持つという従来の説を支持する結果が得られた一方で、局所的にパートナーを急増させるドメインも見つかった。特に、動物と後口動物における特徴的な急増は、シグナル伝達系の複雑化や免疫系の獲得と大きく関係することが、当該ドメインの機能解析で明らかになった[9]。
アルツハイマー病などの神経変成疾患は脳にアミロイド様のタンパク質が凝集することによって発症するが、その発症メカニズムには不明なところが多い。ここでは、６つの神経変成疾患の原因遺伝
子とそれと相互作用する遺伝子の情報を文献から網羅的に抽出し、タンパク質相互作用ネットワークを構築した。その中から複数の神経変成疾患に共通なメカニズムを探るために、共通ネットワークの抽出、共通モチーフ構造の抽出を行い、14-3-3、チロシンリン酸化、カスパーゼなどが共通因子として見つかった。また、神経変成疾患同士の類似性と非類似性も明らかにした[10]。
ネットワーク情報は、機能的に関連するタンパク質同士を結びつけるための情報として機能予測にも大変有用である。ここでは、既知のネットワーク情報を元にして、タンパク質同士の機能的な関連を予測する枠組みを構築し、ゲノム情報からの機能予測に応用した。具体的には、緑膿菌のリジン分
解経路の未知酵素遺伝子の機能予測に応用し、パスウェイを再構築した。また、予測結果の酵素活性を生化学実験で検証した[11]。
代謝系は酵素遺伝子が連続して働くネットワークであり、その結果、代謝産物が生成される。それと同時に、代謝系は代謝産物や他の様々な分子で制御されており、酵素活性の阻害や促進により、代謝産物の生成が調節されている。ここでは、酵素の活性を制御する低分子化合物因子を複数のデータベースから収集し、代謝制御のネットワークを構築した。そのネットワークの次数分布などを生物種間で比較解析した結果、全体的な傾向は変わらないものの、局所的に次数の高い化合物を見ていくと種間の違い、特に多細胞生物と単細胞生物を特徴づける違いが見えてきた[12]。

参考論文
1.

Suga, A., Yamanishi, Y., Hashimoto, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; An improved scoring
scheme for predicting glycan structures from gene expression data. Genome Informatics,
18(1):237-246 (2007).

2.

Oh, M., Yamada, T., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Systematic analysis of
enzyme-catalyzed reaction patterns and prediction of microbial biodegradation pathways. J.

Chem. Inf. Model., 47:1702-1712 (2007).
3.

Kadowaki, T., Wheelock, C. E., Adachi, T., Kudo, T., Okamoto, S., Tanaka, N., Tonomura, K.,
Tsujimoto, G., Mamitsuka, H., Goto, S., and Kanehisa, M.; Identification of endocrine

39disruptor biodegradation by integration of structure-activity relationship with pathway
analysis. Environ. Sci. Technol., 41:7997-8003 (2007).
4.

Wheelock, C. E., Goto, S., Hammock, B. D., and Newman, J. W.; Clofibrate-induced changes
in the liver, heart, brain and white adipose lipid metabolome of Swiss-Webster
mice. Metabolomics, 3:137-145 (2007).

5.

Kanehisa, M., Araki, M., Goto, S., Hattori, M., Hirakawa, M., Itoh, M., Katayama, T.,
Kawashima, S., Okuda, S., Tokimatsu, T., and Yamanishi, Y.; KEGG for linking genomes tolife and the environment. Nucleic Acids Res., 36:D480-D484 (2008).

6.

Masoudi-Nejad, A., Goto, S., Jauregui, R., Ito, M., Kawashima, S., Moriya, Y., Endo, T., andKanehisa, M.; EGENES: Transcriptome-based plant database of genes with metabolic
pathway information and EST indices in KEGG. Plant Physiol., 44:857-866 (2007).

7.

Hashimoto, K., Yoshizawa, A. C., Okuda, S., Kuma, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; Therepertoire of desaturases and elongases reveals fatty acid variations in 56 eukaryotic
genomes. J. Lipid Res., 49:183-191 (2008).

8.

Fujita, M., Mihara, M., Goto, S., Esaki, N., and Kanehisa, M.; Mining prokaryotic genomes forunknown amino acids: a stop-codon-based approach. BMC Bioinformatics, 8:225 (2007).

9.

Itoh, M., Nacher, J. C., Kuma, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; Evolutionary history andfunctional implication of protein domains and their combinations in eukaryotes. Genome

Biology, 8:R121 (2007).
10. Limviphuvadh, V., Tanaka, S., Goto, S., Ueda, K., and Kanehisa, M.; The commonality ofprotein interaction networks determined in neurodegenerative disorders(NDDs). Bioinformatics, 23:2129-2138 (2007).
11. Yamanishi, Y., Mihara, H., Osaki, M., Muramatsu, H., Esaki, N., Sato, T., Hizukuri, Y., Goto,S., and Kanehisa, M.; Prediction of missing enzyme genes in bacterial metabolic network: A
reconstruction of lysine degradation pathway of Pseudomonas aeruginosa. FEBS Journal,
274:2262-2273 (2007).
12. Gutteridge, A., Kanehisa, M., and Goto, S.; Regulation of metabolic networks by small
molecule metabolites. BMC Bioinformatics, 8:88 (2007).

40

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

比較ゲノム解析による脱皮動物特異的なドメイン構造の検出
Screening of the ecdysozoan-specific protein domain architecutres by comparative genomics
東京大学医科学研究所

川島秀一

背景と目的
2005 年までは、脊索動物、節足動物、線形動物の３つの門いずれかに含まれる動物のゲノムしか利用できなかったが、2006 年に棘皮動物（ウニ）、2007 年に刺胞動物（イソギンチャク）のゲノムが発表され、今後も海綿動物、平板動物、軟体動物などのゲノムが公開される予定である。このように、
近年、進化的な観点から偏りのないゲノムデータが利用できる様になりつつあり、タンパク質ドメイ
ン構造の進化の解析がやりやすくなってきた。真核生物の進化の過程で、様々な種類のタンパク質が、エクソンやドメインシャッフリング等のメカニズムにより作り出されてきたが、後生動物の進化の過程で、２つの独立したドメインが融合するのは一回だけという仮定をおくことで、その融合した時期のおおまかな類推を試みた。
検討内容
我々は、後生動物の２つのドメインの組合せ（ドメインコンビネーション）の系統プロファイルを作成した。まず、興味深いことに、このプロフィルから作成した系統樹は、脱皮動物仮説（Ecdysozoa
hypothesis）を支持した（下図）。また、このプロファイルは、分岐群に特徴的な形質に必要とされる遺伝子の候補を示していると考えられるため、我々は、ドメインコンビネーションに注目したプロテオーム比較が、後生動物の進化を研究するのに有効な手法であること提案したい。現在利用できる脱皮動物のゲノムでは、わずか１４のドメインコンビネーションのみが特異的として共通に見いだされた。このような少数の脱皮動物特異的なドメインコンビネーションは、脱皮動物の進化の過程で、大量の遺伝子欠損があったことに対応すると考えられる。

発表論文
Kawashima, S., Kawashima, T., Putnam, N.H., Rokhsar D.S., Wada, H. and Kanehisa, M.
Comparative pair-wise domain-combinations for screening the clade specific domain-architecturesin metazoan genomes, Genome Informatics, 19:50-60, 200741

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
代謝パスウェイにおけるケミカルルールの解析（Analysis of Chemical Rules in Metabolic Pathways）
バイオインフォマティクスセンター・生命知識システム 服部 正泰
背景と目的

代謝化合物などの低分子化合物とそれらを触媒する酵素反応より構成される代謝反応パスウェイは、代謝化合物をノード、酵素反応をエッジとする巨大なグラフとみなすことができる。このような代謝反応グラフのうち、生化学的実験を経て既知となった部分グラフの情報は、たとえば KEGG PATHWAYに代表されるパスウェイデータベースに収録されており、遺伝子の機能アノテーションや細胞シミュ
レーションなどのポストゲノム解析に積極的に応用されるようになっている。一方で、パスウェイデ
ータベースに登録されるデータは、基本的に生化学的実験の成果に頼っている部分が多く、収録されるデータの絶対量やその片寄りに関する問題を避けて通ることができない。たとえば、薬物や環境因子などの細胞にとって本来外来物質と見られる化合物が、如何に代謝され無害化されていくかという反応経路は、ほとんど未解明のままであるし、植物の二次代謝産物の生合成経路なども未知である場合が多い。このため、代謝反応グラフ、特に生物の持つ酵素反応の化学的特徴をより詳細に記述し、計算機的に取り扱う手法の開発が求められるようになってきている。このような背景の下、我々は、酵素反応前後における化合物構造の変化を「原子変換パターン」として抽出し解析するまったく新しい手法の開発を進めてきた。特に本年度は、このような原子変換パターンの情報を抽出しデータベースとして構築すること、また、このデータベースを基に酵素反応を予測するシステム、および反応経路を予測するシステムの構築を行った。
また、生体内で代謝可能な化合物のバリエーションについて、繰り返し利用される特徴的な部分構造に注目し、上記原子変換パターンの抽出に必須となる高精度な原子アライメント法の開発への応用を試みた。
検討内容

データは、KEGG LIGAND データベースに収録されている、酵素反応（REACTION）と、代謝化合物（COMPOUND）を用いた。このうち REACTION データベースに対しては、酵素反応の典型的パターンの知識を基にしたバイナリペアの情報を再定義し拡充した。ここでバイナリペアとは、反応物と生成物のペアのうち、酵素反応の前後における原子の由来関係があるものである。この酵素反応バイ
ナリペアに対して、化合物のグラフ構造比較プログラムを用いて原子アライメントの作成を行い、RDM パターンと呼ぶ酵素反応メカニズムの表記法によって表現した。これらの情報は、KEGG
LIGAND データベースの RPAIR データベースセクションとして公開されている。
RDM パターンでは、反応中心である原子（R 原子）、その近傍で変化する原子（D 原子）、および変化しない原子（M 原子）の３タイプの原子情報をグラフ情報として抽出したものであり、反応メカニズムの特徴がよく捉えられていることが分かっている。本年度、本課題では、RPAIR データベースの更新を行い、このデータベースを基に酵素反応を予測するシステムの刷新を行った。また、生体内で代謝可能な化合物のバリ
エーションについて、繰り返し利用される特徴的な部分構造を、反応情報から抽出することを試みた。
この際、そのような部分構造は、代謝化合物の代謝反応単位と見なすことが出来る。さらに、このような代謝単位をフィンガープリントとする化合物データに対して、高精度な原子アライメント法の開発を試みた。

42

結果と考察酵素反応前後の化合物ペアのような比較的構造類似性の高い化合物間においては、上述した手法を用いて抽出される原子変換パターンは、酵素反応によって引き起こされる構造変化部位と一致する可能性が高くなる。このため、RDM パターンと酵素番号（EC 番号）分類による反応分類との間には、高い相関があることが分かっている。一方で、EC 番号における番号付けのあいまい性などの問題か
ら、異なる分類番号を振られた酵素反応が実は同じ原子変換パターンを持っていることを確認することもできた。これは、EC 番号のような配列類似性や番号付けの問題を包含した分類体系を、酵素反
応メカニズムの解析に用いることの難しさを示すものである。この点において、RDM による記述は、
酵素反応の反応メカニズムのみを原子レベルで抽出することができるため、生命現象におけるケミカ
ルな解析には、より有効であると思われる。
本年度は、このデータベースを用いた解析および応用ツールの開発として、以下の３点を行った。
１）RPAIR データベースのエントリの拡充と、間違った情報の修正を網羅的に行った。その結果、エントリ数は 7,341 エントリとなった。
２）酵素反応予測システム e-zyme の高度化を行った。この開発では、刷新されたきれいなデータに基づく酵素番号の予測を元に、従来のシステムよりもカバー率、予測精度をともに向上させることが出来た。さらに、自動計算で得られた原子アライメントが正しくない場合があるので、それを修正するためのインターフェイスを作成し、インタラクティブな解析を可能とした。
３）部分構造のセットをフィンガープリントとする構造比較プログラムのプロトタイプを開発した。
この手法では、いわゆるビットストリング法をベースにしており、グラフ比較法と比較すると非常に高速な計算が可能である。一方で、各化合物内における部分構造の出現位置をあらかじめ計算し、ライブラリーとして保持しておくことが可能であるので、ビットの有無（部分構造の有無）から、基本
的な（すなわち粗い）原子アライメントを即座に得ることが可能になると考えられる（下図）。
本課題は来年度も引き続き継続し、高速かつ高精度な化合物アライメント法の開発を行う。

図. 通常のグラフ比較法でデータベース検索をする場合、すべてのエントリとの比較を行うため多くの計算時間を要する。一方、本課題における提案手法では、あらかじめある程度のグラフ比較計算を行っておくことが出来るので、データベース検索等の大規模な構造比較を行う場合でも比較的高速な演算を期待できる。

参考論文
Muto, A., Hattori, M., and Kanehisa, M.; Analysis of common substructures of metabolic compounds
within the different organism groups. Genome Informatics 18, 299-307 (2007).
Oh, M., Yamada, T., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Systematic analysis of
enzyme-catalyzed reaction patterns and prediction of microbial biodegradation pathways. J. Chem. Inf.

Model. 47, 1702-1712 (2007).

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平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

自動アノテーションシステム KAAS のテンプレートセットの改善
Refinement of the template species set for the KAAS system
京都大学化学研究所バイオインフォマティクセンター
伊藤 真純

背景
現在、数多くのゲノムプロジェクトが進められており、毎年、様々な種のゲノム配列が決定されている。これらのゲノム配列にコードされている遺伝子の機能は未知のものが多く、その生命機能の理解のためには、バイオインフォマティクスの技術を用いた機能推定が非常に重要となる。特に、近年では生物がもつ全ての遺伝子の関連性をふまえ、パスウェイレベルで比較解析することが盛んに行われており、個別の遺伝子だけでなく生物のもつパスウェイ全体を網羅的に予測することが重要となってきている。 このような状況の中、我々の研究室では、特定の種がもつ全遺伝子の機能を網羅的に予測し、 KEGG PATHWAYを用いてパスウェイの再構築を行う、自動アノテーションシステム・KAASを開発しインターネットを通じたサービスを行
っている。

検討内容
KAASシステムでは、アノテーションされた生物種のセットをテンプレートとし、その遺伝子セットに対する相同性から機能既知のオーソログを同定し、その機能を基に網羅的な機能予測を行う。このとき、より多くの種をテンプレートとして使用すると感度が上がるが、一方でテンプレートとして用いた種の数に比例して実行時間が増加し、また遠縁の種を用いると精度が低下することもあるため、単純に利用可能な全ての種を使用するわけにはいかない。現在、KAAS システムでは、精度・感度の低下を避けつつ実行時間を削減するため、真核生物・原核生物のそれぞれをアノテーションする場合ついて、適切な種を代表生物種として選択し、テンプレートの種として使用している。しかしながら、ゲノムプロジェクトの進捗に伴い、テンプ
レートとして利用できる生物種も増加し、また、KEGG PATHWAYに蓄積されるアノテーショ
ン情報も変化していることから、この代表生物種の改訂を行った。

44

A

B

PPV = TP / (TP + FP)

Sensitivity = TP / (TP + FN)CD

PPV = TP / (TP + FP)

Sensitivity = TP / (TP + FN)

結果と考察
今回、真核生物・真正細菌・古細菌のそれぞれの生物種グループに対するテンプレートの代
表生物種の選定を行った。KAASシステムではテンプレートに対する相同性スコアから双方向ベ
ストヒットとなるオーソログの候補遺伝子を探してくることでアノテーションを行っている。
今回、それぞれの生物種グループのアノテーション済みの生物種の全ペアにおいて、この双方
向ベストヒットとなる遺伝子ペアが同じアノテーションを持つ割合を求め、そのグループに含まれるどの種に対しても、この割合が高くなる30種を代表生物種として選択した。そのアノテーションの正確さを評価するため、アノテーションされた生物種のアノテーション情報を取り除き、KAASシステムによるアノテーションを行った場合の再現率をしらべた。その結果が上図である。アノテーション作業の実情に基づき、精度（Positive Predictive Value: PPV）と感度を図中に示すように定義した。横軸にテンプレートとして全生物種を用いた場合を示し、縦軸に代表生物種を用いた場合を示す。A、Bの図はこれまでの代表生物種による結果で、C、Dでは新たに選定した代表生物種の結果を加えてある。図に見られるように代表生物種を用いたもの
がいずれも精度が高く(A, C)、感度が低い(B, D)。今回、新たに選定された代表生物種を用いた
場合（青色）、既存の代表生物種に比べ、感度を変えることなく精度が上昇しており、よりアノテーションに適した生物種が選択されているのが分かる。

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平成１９年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

ゲノム情報とケミカル情報からのターゲット・リガンド相互作用予測
Prediction of target-ligand interactions from genomic and chemical information

バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム領域 山西芳裕

背景と目的

The identification of interactions between drugs and target proteins is a key area ingenomic drug discovery. Interactions with ligands can modulate the function of many
classes of pharmaceutically useful protein targets including enzymes, ion channels, G
protein-coupled

receptors(GPCRs),andnuclearreceptors.

Throughvarioushigh-throughput experimental projects for analyzing the genome, transcriptome, andproteome, we are beginning to understand the genomic spaces populated by these
protein classes. At the same time, the high-throughput screening of large-scale chemicalcompound libraries with various biological assays is enabling us to explore the chemical
space of possible compounds. The aim of chemical genomics research is to relate thischemical space with the genomic space in order to identify potentially useful compounds
such as imaging probes and drug leads. However, our knowledge about the relationshipbetween the chemical and genomic spaces is very limited. The PubChem database, forexample, stores information on millions of chemical compounds, but the number ofcompounds with information on their target protein is very limited. This implies thatmany potential interactions between the chemical and genomic spaces remain
undiscovered. There is therefore a strong incentive to develop new methods capable ofdetecting these potential drug-target interactions efficiently.
検討内容

In this study we investigate the relationship between drug chemical structure, target
protein sequence, and drug-target network topology. We then develop new statisticalmethods to predict unknown drug-target interaction networks from chemical structure
information and genomic sequence information simultaneously on a large scale. The
originality of the proposed method lies in the formalization of the drug-target
interaction inference as a supervised learning problem for a bipartite graph, the lack ofneed for 3D structure information of the target proteins, and in the integration ofchemical and genomic spaces into a unified space that we call "pharmacological space".
The proposed method is referred to as ‘bipartite graph learning’ method.

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結果と考察We obtained the information about the interactions between drugs and target
proteins from the KEGG BRITE, BRENDA, SuperTarget and DrugBank databases. We
characterized four classes of drug-target interaction networks in humans involving
enzymes, ion channels, GPCRs, and nuclear receptors, and we observed several
interesting features. Firstly, the larger the network distance between drugs andbetween targets, the smaller the variability of drug structure similarities and target
sequence similarities respectively. Secondly, the larger the network distance, the lower
the averages of the drug structure similarity and the target sequence similarity. Theseobservations imply that two compounds sharing high structure similarity tend tointeract with similar target proteins. Likewise two target proteins sharing highsequence similarity tend to interact with similar drugs and hence are close in the
network. These observations suggest a strong correlation between interaction partners,
structural similarities of drugs and the sequence similarities of target proteins.
The three methods: ‘nearest profile’, ‘weighted profile’ and ‘bipartite graph learning’
were tested on the four classes of drug-target interactions involving enzymes, ion
channels, GPCRs, and nuclear receptors. We performed the 10-fold cross-validation andevaluated the performance by using a ROC curve. The bipartite graph learning method
seems to catch sufficient information to detect all four types of drug-target interactions
at high true positive rates against low false positive rates at any threshold. Comparedwith the other naïve methods, the bipartite graph learning method outperforms theother methods with not only high ROC score, but also high sensitivity, specificity and
PPV. Among the four classes of drug-target interactions, the proposed method seems tohave highest prediction ability for enzymes and GPCR, followed by ion channels andnuclear receptors.
After confirming the usefulness of our method we conducted a comprehensive
prediction of interactions between all possible compounds and proteins for the fourclasses of target proteins studied: enzymes, ion channels, GPCRs, and nuclear receptors.
In the inference process for these predictions, we used all the known drugs and target
proteins in the gold standard data as training data, and predicted potential interactions
between all human proteins annotated as members of the four classes in KEGG GENES
and all compounds in KEGG LIGAND. Our comprehensively predicted drug-target
interaction networks enable us to suggest many potential drug-target interactions andto increase research productivity toward genomic drug discovery.

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平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
Selenoprotein P の動的進化
Evolutionary dynamics of selenoprotein P
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

藤田征志

背景と目的
セレノシステイン（Sec）は主に酸化還元酵素の活性部位として機能する特殊なアミノ酸であり、終止コドン UGA にコードされるため 21 番目のアミノ酸と呼ばれている。Sec を含むタンパク質 1 分
子中の Sec 残基数はほとんどの場合 1 個であり、複数個の Sec を持つタンパク質は稀である。しかしその例外といえるのが selenoprotein P (SelP)である。SelP は脳などへのセレンの輸送を担うとされているタンパク質で、ヒト SelP は 1 分子あたり 10 残基もの Sec をコードしている。従来 SelP は脊椎動物のみで存在が報告されているが、このような風変わりな遺伝子が脊椎動物において突如出現したのだろうか？また、ウシ SelP は 12 個、ゼブラフィッシュでは 17 個の Sec を含むことが知られており、脊椎動物や哺乳類の系統内での進化も単純ではないと推測される。
この研究の目的は、ゲノムや EST などの最新の配列データを利用して SelP の起源と進化過程についての広範な知見を得ることである。

検討内容
無脊椎動物、脊椎動物、哺乳類の三段階に分けて、SelP の有無、及び配列上の特徴を調べた。解析対象の配列データベースとしては、無脊椎動物では NCBI dbEST を、脊椎動物と哺乳類では
Ensembl のゲノム配列を主に用いた。
結果
SelP は N 末側と C 末側の２つのドメインに分けることができ（SelP_N、SelP_C）、10 個の Secのうち 1 個が N 末側、残り 9 個が C 末側に分布する。COMPASS による相同性検索の結果、SelP_Nと thioredoxin superfamily の間に類似性が検出された。多くのセレンタンパク質がこの superfamilyに属すること、及び SelP_N がペルオキシダーゼ活性を持つことも併せ、SelP_N は thioredoxin
superfamily に属すると考えられる。
無脊椎動物の EST を解析した結果、ナメクジウオ、ウニ、マダニ、カキ、イソギンチャクから Sec型 SelP_N が発見された。従来脊椎動物のみで報告のあった SelP は、真正後生動物の段階で既に出現していたことになる。さらに起源を遡れるかは不明である。少数種のバクテリアゲノムからもSelP_N が見つかったが、これらは真核生物からの水平移動を疑うべきであろう。逆に、ホヤ、ハエ、線虫のゲノムからは SelP_N は見つからなかったことから、これらの生物では gene loss が起きたと推測される。
SelP で最も特徴的なのは、Sec を 9 個含む C 末側ドメインである。この領域はいつ、どのように進化してきたのだろうか？マダニ 2 種の EST をアセンブルした結果、C 末側に 2 および 3 個の UGA

48

コドンが確認された。続いてウニの EST をアセンブルした結果、興味深い特徴を持つことが明らかになった。ウニ SelP の C 末領域には、27 個の UGA コドンが存在していたのである。もしこれらが全て Sec に翻訳されるのであれば、N 末側と併せて 1 分子中に 28 個もの Sec が存在することになる。
さらに C 末側は、長さ 48bp の配列が 6 回繰り返されたタンデムリピートを含んでおり、この領域がUGA コドンに 12 個分の貢献をしていた。このことから、SelP 中の Sec の数がリピートの重複によって急増した可能性が示唆される。
続いて、脊椎動物における SelP の進化を調査した。ヒトやマウスの SelP 遺伝子は 1 個だけだが、ゼブラフィッシュには zSelPa、zSelPb の 2 遺伝子がある。ゲノムと EST を解析した結果、魚の SelPa、
SelPb は、カエルからトリを経て、有袋類まで保存されているものの（ただしカエル SelPb は Cys 型）、
真獣類に至って SelPb が失われたことがわかった。また SelPa では Sec 残基の置換が非常に頻繁に起きており、その傾向は哺乳類になってからも続いていた。霊長類の内部でも 3 回の Sec 喪失がみられた。逆に真獣類になってから新しい位置に Sec が出現したこともわかり、Sec 置換パターンが極めて複雑であることが判明した。

考察
哺乳類における SelP の生理的機能は、体内でのセレンの輸送であると考えられている。しかし SelPの起源がイソギンチャクのような単純な体制の動物にまで遡ることから、SelP の本来の機能は輸送とは別のものだった可能性も出てくる。例えば、セレンの貯蔵や N 末ドメインの酵素活性などが候補として考えられる。その古代の機能が、現在のヒト SelP に残っている可能性もある。
SelP 最大の特徴である C 末側ドメインの多数の Sec 群は、いつ出現し、どのように進化してきたのか。今回の結果から、少なくとも節足動物との共通祖先は、既に複数の Sec を C 末領域に持つようになっていたといえる。さらに、遅くとも後口動物までにその数が 10 以上にまで増加した。Sec 増加のメカニズムは不明だが、ウニ SelP で見つかったタンデムリピートは、それを考えるうえで大変示唆的である。すなわち、リピートの重複が UGA の増加に貢献してきた可能性を提起する。ただし、ウニのリピート間の配列一致度は 97%と高いことから、これらは最近形成されたものであって脊椎動物の C 末 Sec とは無関係である。脊椎動物や他の無脊椎動物において、実際にリピートの重複が Sec数の増加に貢献してきたかは、今後より多くの生物種で SelP の配列が決定されるにつれ明らかにな
るだろう。

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平成 1９年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
RDM パターンを用いた代謝パスウェイ予測
Prediction of metabolic pathways using RDM pattern of enzymatic reaction
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター 守屋 勇樹
背景と目的
生体活動は ATP の分解によるエネルギーの取得、アミノ酸や糖、脂肪酸の生合成、また不必要な物質の分解など、多くの化合物が代謝されることで成り立っており、近年のハイスループット解析
によりこれら化合物の生体内での役割や酵素反応による代謝経路について研究が進められている。
しかしながら、薬物や環境物質などの生体異物の分解や二次代謝産物の合成系などにおいて、未だ代謝経路の判明していない多くの化合物が存在している。一方、既知の酵素反応については、基質－生成物間の化学構造の変化パターンを、反応の中心となる R atom、反応の前後で変化する D atom、
変化の無い M atom の 3 種類の atom 情報から、RDM パターンとして KEGG RPAIR データベースに蓄積されている。
本研究ではこの RDM パターンを用い、酵素反応の未知な化合物が生体内でどのような代謝経路をたどるのかを予測する方法を開発している。
方法
図１は代謝経路予測の流れを示したものである。まず、生体内代謝経路の未知な化合物を問い合
わせ化合物として、構造類似性を持った化合物を KEGG COMPOUND データベースから抽出した(1)。
構造類似性の計算には SIMCOMP を用いた。 次に類似化合物の酵素反応パターンを KEGG RPAIR
データベースを用いて検索した(2)。問い合わせ配列に適用可能な RDM パターンを選択し、同様の

図１：代謝経路予測の流れ50

酵素反応が問い合わせ化合物で起こった場合に予測される化合物を生成した(3)。予測された化合物を問い合わせ配列として、繰り返し反応後の化合物構造を予測することで、代謝経路の予測を行った。
酵素反応のパターンはその代謝する反応系毎に特徴があると考えられるため、KEGG PATHWAY
データベースのカテゴリー毎に予測を行うこととした。
結果と考察
図２は Xenobiotics biodegradation において、tetrachlorobenzene の分解経路を予測した経路を示している。問い合わせ化合物と高い類似性を持った化合物、trichrolobenzene の酵素反応の RDM パター
ンが問い合わせ化合物にも適応できるため、同様の代謝経路が予測することができた。

図２：代謝経路予測の例
また、一連の経路は KEGG Pathway Modules として定義されているため、これを用いることによって探査空間の縮小を行うことができ、より短時間での代謝経路予測が可能となる。
将来的には、Web アプリケーションとして手法を公開することにより、新規に開発された医薬品
が生体内でどのような酵素反応を受けるのか予測することが可能となり、医薬品開発にも利用できると期待される。
参考論文[1] Oh M, Yamada T, Hattori M, Goto S and Kanehisa M, Systematic analysis of
enzyme-catalyzed reaction patterns and prediction of microbial biodegradation pathways, J

Chem Inf Model., 47(4):1702-12, 2007.
[2] Hattori M, Okuno Y, Goto S and Kanehisa M, Development of a chemical structurecomparison method for integrated analysis of chemical and genomic information in themetabolic pathways, J. Am. Chem. Soc., 125:11853-65, 2003.
[3] Kanehisa M, Araki M, Goto S, Hattori M, Hirakawa M, Itoh M, Katayama T, Kawashima S,
Okuda S, Tokimatsu T, Yamanishi Y, KEGG for linking genomes to life and the environment,

Nucleic Acids Res., 36(Database issue):D480-4, 2008.

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平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

KEGG グローバルパスウェイマップの開発
Development of KEGG global pathway map
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：奥田修二郎
背景 と 目的
KEGG PATHWAY データベースでは、これまでの代謝系関連のパスウェイに加え、シグナ
ル伝達、細胞プロセス、病気などのパスウェイの開発を強化してきている。しかしながら、
現在 KEGG PATHWAY において提供されているこれらの情報は、ある程度小さなパスウェイの単位で情報がまとめられているため、全体を一望することは困難であった。そこで、パスウェイの情報を統合し、１つの巨大なグローバルパスウェイマップの作製を行った。今回は、代謝系に関連するおよそ 120 のパスウェイマップの情報を統合した。得られたグローバルマ
ップ全体を見渡すことが出来るウェブシステムの開発も合わせて行った。
代謝 系 のグ ロー バ ルマ ッ プ
KEGG PATHWAY で提供されている代謝系関連のおよそ 120 のパスウェイの情報から、枝分かれのない連続した反応の単位を定義した。この単位をエッジ（線）とし、その反応単位の基質と生成物に相当する化合物をノード（円）とした巨大なパスウェイの絵を作成した。
その際、同じ反応単位が複数のパスウェイマップに存在することがあり得るため、それらは同一のものと見なし、一つのエッジで表現した。結果として、およそ 1500 のエッジと 1000のノードの情報が一つのマップとして統合された（Fig. 1）。これらの情報をまとめるフォー
マットとして、SVG (Scalable Vector Graphics) を採用しているため、XML (Extensible Markup
Language) として取り扱うことが可能となり、計算機によりマップにさまざまな加工を施す
ことが比較的容易に行うことが可能となる。
KEGG Atlas
このグローバルマップをインターネット上で取り扱うためのウェブサイトも作製した。
KEGG Atlas と名付けて、http://www.genome.jp/kegg/atlas.html にて公開されている。マップビ
ューワーとしては、Google Maps に代表される Ajax (Asynchronous JavaScript + XML)システム
を積極的に利用した。マップの拡大縮小や移動の際、従来ではリンクのクリックによりウェブページ全体を更新していくメカニズムが用いられていたが、Ajax を利用することにより、クリックのみではなくマウスドラッグなどのアクションに応じて、更新すべき画像情報だけをブラウザに取り込むことが可能となり、ユーザがストレスなくマップを扱うことができる。
また、各ノードとエッジをクリックすることで、その詳細情報を参照することが可能になっている。その際、KEGG PATHWAY へのリンクからは、元の反応単位がパスウェイマップ上のどの要素なのかが赤色で強調表示されるようになっている。検索も行えるようになっているが、この機能は現在のところ、KEGG で用いられている ID のみにしか対応していない。
グローバルマップを SVG フォーマットで作製したことにより、各要素に色を付ける等の編集が容易である。そこで、各ゲノムが持つ酵素の違いを色によって判断できるように、ゲノム毎のグローバルマップへのリンクも用意されている。また、同様の仕組みを利用して、ユー
ザ自身のデータをグローバルマップにマッピングする機能も本システムでは提供されている。
グローバルマップ上の各要素に独自の色を付けて、全体を俯瞰することが可能となる。さらに、これらのマッピング機能は、KAAS 自動アノテーションサーバーと連動してもいる。KAAS
はゲノムワイドな遺伝子配列情報をクエリーにして、各配列にオーソログを元にした機能アノテーションを計算機が自動で与えるツールである。この結果を元に、グローバルマップに52

色付けしたものを自動で作成する機能が付いている。したがって、ゲノム情報やメタゲノム
情報を KAAS でアノテーションすると、同時に、代謝系の全体像を KEGG Atlas として観察することが可能となっている。
まと め
今回の新しい KEGG 代謝系グローバルマップは、さまざまなゲノムワイドなデータに応用できる。ゲノムデータやメタゲノムデータのみならず、マイクロアレイによる発現データなどを利用した、代謝系全体の解析、比較に繋がることが期待される。また、今後は、遺伝子名での検索や BRITE へのリンクの付加等も予定されている。さらには、代謝系以外のパスウ
ェイのグローバルマップ化も検討されている。

Figure 1

KEGG グ ロ ーバ ルパ ス ウェ イ マッ プ

参考 文 献1)Kanehisa, M., Araki, M., Goto, S., Hattori, M., Hirakawa, M., Itoh, M., Katayama, T., Kawashima,S., Okuda, S., Tokimatsu, T., and Yamanishi, Y.;KEGG for linking genomes to life and theenvironment. Nucleic Acids Res. 36, D480-484 (2008).

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平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ドメイン解析による神経変性疾患の共通性
The common features of neurodegenerative diseases characterized by domain analysis
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
Vachiranee Limviphuvadh

Background
Neurodegenerative disorders (NDDs) are progressive and fatal disorders, and their causes and pathogenic
mechanisms remain to be clarified. No efficient medical treatments are currently available for NDDs. NDDs
consist of several diseases that present a distinct neuropathology in particular brain regions. A common
molecular feature of NDDs is intracellular or extracellular occurrence of protein aggregates in fibrillar structures,
known as ‘amyloid’, suggesting some common molecular mechanisms in NDDs. Although the research areaof each NDD is very active, only a few studies have focused on their protein–protein interaction networks and nocomparative analysis combining two or more diseases has been performed. Analyzing the global picture of
NDDs by combining the protein–protein interaction networks of each NDD should add new insights into thecommon pathogenesis in NDDs. In this research, we focused on domain analysis of protein–protein interaction
networks associated with causative proteins of six well-known NDDs: Alzheimer’s disease (AD), Parkinson’s
disease (PD), amyotrophic lateral sclerosis (ALS), Huntington’s disease (HD), dentatorubropallidoluysian
atrophy (DRPLA) and prion disease (PRION). The objective is to reveal any common features of NDDs
characterized by domain analysis. First, we combined the protein–protein interaction data from the Human
Protein Reference Database (HPRD) as well as gene expression data from the Human Gene Expression Index
Database (HugeIndex) in order to find further possible protein interactions linked to causative genes of the six
NDDs. Second, we used protein domains to investigate the correlations of the six NDDs based on the type of
domains included in the network of each NDD. These analyses revealed that PD and HD showed the highest
correlation in terms of domain distributions and we found the commonality in the tight junction pathway, which
has not previously been associated with the mechanism of either disease.
Methods
The protein–protein interactions linked from the causative gene products of each disease up to two steps
away were extracted. The number of proteins in AD, PD, ALS, HD, DRPLA and PRION are as follows;
237, 137, 46, 145, 55 and 104. Domains from Pfam release 19.0 (Finn et al., 2006) were assigned to eachof the proteins with HMMER version 2.3.2 (Eddy, 1998), using E-value cutoff 0.1, 0.01 and 0.001. The
number of different domains contained in each disease following E-value cutoff 0.1, 0.01 and 0.001 were;AD (312, 277 and 266), PD (186, 164 and 157), ALS (61, 55 and 54), HD (222, 199 and 194), DRPLA (104,93 and 89) and PRION (164, 142 and 137).
(2) For each disease, we constructed a profile vector representing domain distribution. In this study, eachelement in the profile vector was defined as the ratio (%) of the number of proteins containing the domain
against the number of all proteins related to the disease. For each Pfam cutoff, we computed a correlation
coefficient between diseases x and y based on the following formula using the R package:(1)

cor ( x, y ) =∑x ⋅ yii∑x ⋅ ∑ y
2

2

i

i

Note that the number of unique domains depends on the cutoff in the Pfam database. In this case, the54numbers of unique domains are 429, 386 and 375, for the E-value cutoff 0.1, 0.01 and 0.001, respectively.
(3) We used a t-test to find the P-value for the correlation coefficient in (2).

Results and Discussion
In order to evaluate the correlation between each pair of these six NDDs, we also calculated the correlation
coefficient of the domain distributions between the two diseases using three E-value cutoffs 0.1, 0.01 and 0.001.
The total number of domains at E-value cutoff 0.1, 0.01 and 0.001 were 429, 386 and 375, respectively. We
found that PD and HD showed the highest correlation at all cutoffs (E-value ≤ 0.1, r = 0.85, P = 6.21 × 10 -121;
E-value ≤ 0.01, r = 0.87, P = 5.5 × 10 -120; E-value ≤ 0.001, r = 0.87, P = 1.33 × 10 -116) and AD and PD showed
the next highest correlation for E-value ≤ 0.1 and 0.01. For E-value ≤ 0.001, the next highest correlation wereobserved between AD and PD, and also between AD and HD. The results for E-value cutoff 0.001 are shownin Table 1. All correlation coefficients were statistically significant (P < 0.01). AD, PD, HD and PRION
showed relatively high correlation each other, but ALS and DRPLA seem to differ from the other NDDs.
Currently, the protein–protein interactions of ALS and DRPLA are not well studied compared to other four
NDDs, and it is natural that the number of identified domains of ALS and DRPLA is relatively lower than theothers. This may explain why the correlation coefficients between these two NDDs and other four NDDs arelower.
Table 1. Correlation coefficient of each pair of NDDs using E-value cutoff 0.001

Increasing evidence has been reported that reveals the considerable overlap of the clinicopathological features
amongst NDDs. For example, Armstrong et al. (2005) discussed about the factors that contribute to disease
overlap, including historical factors, disease heterogeneity, Apo ε genotype and the coexistence of more than asingle disorder in the same patient. We investigated the overlap among six NDDs using domain distribution(Table 1). We found that PD and HD showed the highest correlation at all E-value. The common domains
between PD and HD were the Cation transporting ATPase C-terminus domain, Cation transporter/ATPase
N-terminus domain, E1-E2 ATPase domain, Helixloop-helix DNA-binding domain and haloaciddehalogenaselike hydrolase. KEGG pathways related to proteins with these domains are tight junction,
long-term potentiation, calcium signaling pathway, phosphatidyl inositol signaling system, olfactorytransduction and insulin signaling pathway. We collected clinical symptoms for each NDD and found thatmotor symptoms, i.e. tremor, rigidity and bradykinesia are common between PD and HD. Also, subcorticaldementia and depression were common symptoms. After we examined literature associated with PD and HD,
we found that the tight junction pathway has not previously been associated with the mechanism of either disease.
AD and PD also showed a high correlation coefficient. Seventeen common domains (pfam:AAA,
pfam:Apolipoprotein, pfam:Band_41, pfam:C2-set_2, pfam:CTNNB1_binding, pfam:ERM, pfam:F-box, pfam:
GTP_CDC, pfam:Integrin_B_tail, pfam:Integrin_beta, pfam:LRRNT, pfam:RGS, pfam:SNARE, pfam:Sec1,
pfam:Syndecan, pfam:Syntaxin and pfam:Tubulin-binding) were identified, suggesting the presence of similar
etiologies between these diseases as reported previously (Armstrong et al.,2005). Signaling pathways such as SNARE interactions in vesicular transport, TGF-beta signaling pathway
and ubiquitin mediated proteolysis were suggested to be the common mechanisms between AD and PD.
The high correlation between AD and PRION corresponds to several similarities in the pathology of AD and
PRION such as an extracellular accumulation of A_ in AD and PrPSc in PRION (Barnham et al., 2006). Also,55

common symptoms, including amnesia, aphasia, agnosia, apraxia, disorientation and acalculia, are found in bothdiseases. BAR domain, casein kinase II regulatory subunit domain, Tis11B like protein N terminus domain andbasic region leucine zipper domain were found in common between AD and PRION. We found six proteinsassociated with the long-term potentiation, Wnt signaling pathway, adherens junction and GnRH signaling
pathway.
For further studies to understand the molecular mechanisms and possibly lead to diagnosis and treatment of theNDDs, we plan to incorporate chemical information such as signaling molecules, known environmental factors
and pharmacological targets into the analysis of the protein–protein interaction network.
Published paper
Limviphuvadh, et al. (2007) The commonality of protein interaction networks determined in neurodegenerative
disorders. Bioinformatics, 23, 2129-2138.

References
Armstrong,R.A. et al. (2005) Overlap between neurodegenerative disorders. Neuropathology, 25, 111–124.
Barnham,K.J. et al. (2006) Delineating common molecular mechanisms in Alzheimer’s and prion diseases.
Trends Biochem. Sci., 31, 465–472.
Eddy,S.R. (1998) Profile hidden Markov models. Bioinformatics, 14, 755–763.
Finn,R.D. et al. (2006) Pfam: clans, web tools and services. Nucleic Acids Res., 34, D247–D251.

56

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ユビキチンシステムのデータベース構築とその解析
Construction of a database and analysis for ubiquitin system
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 崎山 忠彦
背景と目的
ユビキチンシステムは真核生物の生体内において、さまざまなタンパク質の機能制御に関わる可逆的な翻訳後修飾である。標的となるタンパクへのユビキチンの修飾は、3 種類の酵素(E1, E2, E3)により進められることが知られているが、ユビキチン化に関わる酵素と修飾を受ける基質タンパクの分子種は非常に多く、その全容は明らかにされていないところが大きい。本研究では、大量の生物のゲノ
ム情報を利用した配列解析により、実験的な解析が進んでいない生物も含めた網羅的なユビキチンシ
ステム関連遺伝子の解析を試みている。近年の実験的な手法による、ユビキチン系を持たないとされている真正細菌内での E3 発見の報告もふまえ、今年度は原核生物まで視野を広げて解析を行っている。
検討内容
KEGG データベースに蓄積されている生物のゲノムに対して、既知のユビキチン系に関与する酵素とアミノ酸配列が類似している遺伝子を探索するとともに、ユビキチン化酵素に特徴的なドメインのプロファイルを Pfam データベースから選び、それらのドメインが含まれる配列を検索し、得られた配列の傾向を種間で比較した。
結果と考察
真核生物では、ユビキチン系を構成するそれぞれの酵素が全ての生物種で見られる。その種類ごとに注目すると、特にユビキチン化の標的を決定する E3 と類似する配列を持つ遺伝子が、高等な真核生物に近付くにつれて大幅に増加しており、全遺伝子に占める割合も増えていく傾向にあることが観察された。また、E2 でも種類の増加は見られるが、E3 に比べるとその増え方は穏やかである。各生物
種間で E2 の配列を比較したところ、原生生物の配列では、機能に必須となるドメイン領域のみで構成
されているものが多くを占めているが、動植物になると、ドメインの両端に E2 としての機能や相互作用に影響を与える可能性を持つ配列を保持しているものが増えている。また、生活環境と関連をうかがわせるものとして、一部寄生性の生物においては、E2, E3 の分子種が著しく減っている場合が見られ、これらはユビキチン化酵素群の増加傾向からも外れていた。一方、ユビキチンシステムを持たないとされる原核生物においては、ユビキチン化に関わる既知の遺伝子に有意に類似した配列は見られなかった。しかしながら、ユビキチン化に関連する酵素に存在する、「特徴的なドメイン」に類似した配列を含む遺伝子が原核生物の中でも見出された。近年、一部の病原性バクテリアにおいて、宿主内でユビキチン化酵素として機能することが示唆されるタンパク質が実験的な手法による研究で報告されており、この解析で得られた原核生物の配列は原核生物の持つユビキチン化に関与する酵素を探索する際の候補として役立つと考えている。

57

平成１９年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
脂肪酸関連酵素の網羅的な解析と構造予測
A comprehensive analysis of fatty acid related proteins
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

橋本 浩介

背景と目的
脂肪酸はすべての真核生物及びバクテリアに存在し、生体膜の主要な構成成分である。
その構造には大きな多様性があり、生物種或いは細胞の種類によって存在する種類や比率が異なる。ほぼすべての生物種は、必須であるこれらの脂肪酸を自ら合成しているため、その関連遺伝子が抗生物質のターゲットとして注目されている。それに加えて、DHA など
一部の高度不飽和脂肪酸は人間の健康に非常に重要であることが明らかになってきたため、人工的な合成の目標となっている。
脂肪酸合成において中心的な役割をになう酵素は不飽和化酵素 Desaturase と伸長酵素
Elongase である。これらの酵素の組合せから合成できる脂肪酸を予測できれば、生物種毎の脂肪酸の違いやその役割を知るための足がかりとなる。
最近、ゲノムにコードされていない非タンパク質生体分子の構造を明らかにするための、
バイオインフォマティクスによるアプローチのひとつとして、多様性を生み出す酵素とその基質をライブラリ化し、合成パスウェイや構造データを合わせて予測するという試みが行われている。例えば糖鎖において、構造を規定するのは糖転移酵素であり、これらをリソースとして整備することで、マイクロアレイデータから糖鎖構造を予測することも可能になりつつある。脂質分子も糖鎖と同様にゲノムに直接コードされていない代表的な生体分子であり、こうしたアプローチを適用できる。幸いなことに現在、ゲノムプロジェクトの成果により多数の真核生物のゲノム情報を利用することができる。このような大量の配列からモチーフを発見し、各生物種の持つ遺伝子セットが明らかになれば、その合成物である脂肪酸の構成を予測できる。
結果と考察
本研究では、ゲノムの決定した５６の真核生物において、Desaturase と Elongase がどのよ
うな組合せで存在するかを調べ、その情報から合成できる脂肪酸の予測を行った。まず、ゲノム中の Desaturase と Elongase を網羅的に探索し、合計４５０個の配列を得た。次に配列相同性と文献情報に基づき、Desaturase を４つ、Elongase を２つの機能グループに分類した。さらに、これらのグループの HMM プロファイルを作成し、新規配列を機能グループに分類できることを示した。最後に、５６生物種の持つサブファミリーのセットを明らかにし、パスウェイと対応付けることで、主要な６つの不飽和脂肪酸、すなわちオレイン酸（18:1）、リノレイン酸(18:2)、アルファリノレイン酸 (18:3)、アラキドン酸(20:4)、EPA(20:5)、
DHA(20:6)について合成能力を予測した(図.１)。その結果、動物、植物、菌類、原生生物の58

間で合成できる脂肪酸に違いが見られ、加えて近縁種の間でも違いがあることが示唆された。例えば植物や菌類で広く保存されている Omega 酵素（図１の(2)）は、ほとんどの動物
で失われている。また、同じ菌類の中でも、Saccharomyces cerevisiae は図の(1)のステップを触媒する酵素しか持たないため高度不飽和脂肪酸を合成することはできないが、Candida
albicans は(1)(2)の反応を触媒することができる。このような違いが生まれた理由として、
Desaturase と Elongase には２段階の機能多様化が起こったと考えられる。最初の多様化によってこれらの酵素は異なる機能をもつサブファミリーに分かれ、次の多様化で細かい機能分化が起こった。重要な点は、後者が系統毎に独立に起こったことであり、Δ12 とΔ15
Desaturase の分化がこれにあたる。このような酵素の機能分化によって獲得された脂肪酸は、環境への適応や新しい代謝物の合成に役立っていると考えられる。１つの例として、昆虫のフェロモン合成が挙げられる。昆虫のフェロモンには脂肪酸を前駆体として合成されるものがあり、脂肪酸の長さの違いや２重結合の位置の違いがフェロモン構造の多様化につながる。Desaturase や Elongase のパラログ数を見ると、昆虫は他の生物種よりもかなり多く、配列の変化も激しいことが分かった。昆虫の場合、多数のパラログがフェロモン構造の多様化に貢献していると考えられる。

First
18:0

Omega

Front-end
18:2
18:3

18:1

Front-end
20:4
20:5

PUFA

(1)

(2)

22:6

Desaturase
Elongase

PUFA(3)
図１. 不飽和脂肪酸合成パスウェイ

脂肪酸の構造を示す 18:0 などの記号で、18 は炭素鎖の長さを表し、0 は２重結合の数を表す。
また、図中の矢印は酵素反応を表し、実線は Desaturase、点線は Elongase による反応である。First,
Omega, Front-end, PUFA はその反応を触媒する酵素のサブファミリー名を指す。

発表論文
Hashimoto, K., Yoshizawa, A.C., Okuda, S., Kuma, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; The repertoireof desaturases and elongases reveals fatty acid variations in 56 eukaryotic genomes. J. Lipid Res. 49,
183-191 (2008)59平成 １９ 年 度

京都 大学 化 学研 究所 ス ーパ ー コン ピュ ー ター ラボ ラト リ ー利 用報 告 書
遺伝 子重 複 と酵 素反 応多 様 性の 網羅 的 な解 析

A comprehensive analysis of gene duplication and diversity of enzymatic reactions

京都大学バイオインフォマティクスセンター

田中道廣

背景と目的
本研究の目的は、遺伝子重複による新規機能獲得例を網羅的に同定し、各々の新規機能獲得例が生物システム構築にどのように寄与してきたかを明らかにすることである。
これまで申請者は代謝系の進化に注目して、アルゴリズムの開発および代謝系の系統解析をおこなってきた。多くの先行研究が現存生物種間で比較解析を行っている中で、申請者は現存生物種と共通祖先生物種を系統樹に沿って比較する新しい手法を提案し、系統樹を作成するアルゴリズムの一つである最大節約法を応用することでこれを実現し、原核生物種と真核生物種の間で代謝系が異なるメカニズムで構築されてきたことを示唆する結果を得た。
今年度は、前年度の結果をふまえ、遺伝子重複に注目し、パラログ遺伝子の同定および遺伝子重複により獲得される酵素機能の網羅的解析を行った。パラログ遺伝子とは、ある生物
種内で重複が確認された遺伝子をさす。具体例としては P450 ファミリー群があげられる。このファミリーは水酸化という触媒機能を保存しつつ、多くの基質の多様性を有していることが知られており、パラログ遺伝子の獲得が基質の多様性に寄与した一例といえる。

結果と考察
まず、申請者は、ゲノムにコードされている酵素タンパク質の中から遺伝子重複が確認できるタンパク質を 300 生物種のゲノムから網羅的に抽出した。次に重複が確認されたタンパク質ファミリーに対して、酵素番号の保存桁数をつかって機能の多様性のクラスを定義し、複数の EC 番号を持つようなタンパク質ファミリーでは、異なる触媒機構を獲得しているもの(酵素番号 1,2,３桁目までで変化)はわずか 10%であり、残りの 90%は基質特異性のみが異なっていた(4 桁目のみ変化)(図１)。さらに、パラログ遺伝子と代謝系での関係を調べるために、重複が同定された酵素タンパク質を機能別に約 100 種類に分類された代謝系マップと対応付けを行い、A)同一代謝系内で重複しているタンパク質、B)異なる代謝系で重複しているタンパク質に分類した。解析の結果、Carbohydrate、Lipid、Glycan,に関連した代謝系内で重複した遺伝子が共有されているが、Eenergy に関連した代謝系内では確認できなかった。

60

図 1. 重複遺伝子と酵素反応多様性
上記で報告した研究をふまえ、申請者は本申請研究課題において以下のことを計画している。重複した遺伝子がそのコピー数を維持するためには進化的な淘汰圧を回避する必要がある。特に各々生物種は進化の過程でその生育環境を変えてきている。植物は水圏環境に起源を持ち、植物が進化の段階で陸上環境に適応する為に二次代謝物質を利用してきたことが知られている。二次代謝系には、多数のパラログ遺伝子が確認されており、触媒される二次代謝物質との関係を調べることで、代謝系が進化の段階でどのように遺伝子重複を利用してきたかを検証できることが期待される。したがって、申請者らは二次代謝系、特にマロニル酸の生合成パスェイに注目し、解析を進めていくことを考えている。

61

平成 19 年度

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

本多渉

（概要）
ヒトの細胞に発現している抗原提示分子である HLA( Human Leukocyte Antigen)は、自己・非自己の両方のタンパク質断片を T リンパ球に提示することで、免疫系の非自己排除における役割を果たしている。本論文では、この HLA 分子が提示する長さのペプチド断片
は自己・非自己を弁別するのに適した長さであることを示し、更に自己・非自己の境界に存在するペプチド断片が自己免疫疾患を引き起こす可能性があることを示した。本研究においては、現在 KEGG データベースに登録されている範囲で、ヒトにおける全タンパク質とヒトに感染することが知られている全ウイルスの全タンパク質を用いた。これら全タン
パク質から長さ 4~10 残基のあらゆるペプチド断片のバリエーションをそれぞれ抽出し、比較した。その結果、ヒトとウイルスのペプチドバリエーションは 8 残基以上の長さで全く異なっていることを示した。HLA class I に結合するペプチドは 8~10 残基であることを考えると、この結果は、HLA 分子が自己・非自己を識別するのに必要最低限の長さのペプチ
ドを提示することでその機能を達成していることを示している。このペプチドの長さは、適応免疫系が出現してくる脊椎動物以降のバリエーションの変化と相関することを示唆する結果を得た。また 8~10 残基の長さにおいてもわずかながらヒトとウイルスで共有しているペプチドが存在しているが、この断片が自己免疫疾患において認識されるタンパク質の中に見出される確率が有意に高いということが分かった。このことは自己免疫疾患と免疫系の認識における境界が関連していることを示唆するものである。今回の結果は、治療が困難であると言われている自己免疫疾患のための新たな創薬の研究にもつながるものであり、非常に有用であると確信している。
（方法）
本研究の解析ではヒトに感染するウイルスの配列データとして KEGG VGENOME から
521 種のウイルスを選択した。またヒトを含むその他の生物種の配列データは KEGG
GENES のデータを用いた。
（結果と考察）ヒトに感染する 521 種のウイルスが持つ全てのタンパク質から、長さ 4~10 残基のペプチ

62ド断片を抽出した結果が下図１である。この図では例えばアミノ酸 4 残基では 204 パターンが理論的に存在することになるが、そのうちウイルスの中に見出されるパターンのほぼ100%が、ヒトタンパク質の中にも見出されるということを示している。5 残基より長くなるとウイルス中に存在するパターンはヒトとは異なるものが急激に増えてゆき、8~10 残基の長さになるとヒトとはほぼ完全に異なっていることが分かる。ウイルスのタンパク質をT-lymphocyte に提示する HLA class I 分子に結合するペプチドの長さが 8~10 であるいう
ことは、HLA class I 分子が自己と非自己を識別するのに必要最低限の長さのものを提示する構造を持っていることを示している。

共通ペプチドの割合

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
4

5

6

7

8

9

10

ペプチドの長さ

図１ ウイルス中のヒトとの共通ペプチドの割合
ヒトに感染するウイルスのもつペプチドは長さ 8 残基以上になるとほぼ 99.9%がヒトと異なることを示したが、逆に言えば 0.01%のウイルスペプチドはヒトと完全に共通のもの
であると考えられる。すなわちその共通ペプチドが HLA 分子によって提示された場合それが自己のものであるのかウイルスのものであるのか区別がつかないことを意味する。このようなペプチドを含むタンパク質のうち 192 個が、自己免疫疾患においてターゲットになっているものの配列上に存在していることが分かった。この例が下表である。

自己免疫疾患名
悪性貧血
自己免疫型肝炎
CREST 症候群

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

全身性エリテマトーデス

Histone, snRNPs,
RNA polymerase

全身性硬皮症DNA topoisomerase I

63

共通ペプチドEEEEAEEEARVTPDPTRPEEEEEGEGE
DEEEEEDEEPAAAPPPPPGEMERDCLI
PPPPPLLPLAPAAPAAPAGGRGGGGGG
GGKDAASPR

リウマチ熱Myosinインシュリン抵抗型糖尿病
尋常性天疱瘡

Insulin receptor
Cadherin

グッドパスチャー症候群
Graves 病

Type IV collagen
Thyroid hormone receptor

DAASPRYIFLDSKSLKLINRIIHRDVKSFGVVLWEI
GGGTGGGGGAVAAVAAAGGAVGPAGPPSKSRSRSRS

表 自己抗原と共通ペプチド

1

1

1

1

10

4

100

1

100 0

10

100

1000

0.1

0.1

0.01
0.001

0.01

0.00010.001

0.00001
0.00010.000001
0.0000001

1

2

1

10

100

1000

1

0.1

5

0.1

1

10

1

10

100

1000

0.01

0.01
0.001

0.001

0.00010.00010.00001

0.00001

0.000001
0.0000001

1

3

1

10

100

1

0.1

6

0.01

0.1

100

1000

0.01
0.001

0.001

0.00010.00010.00001

0.00001

0.000001
0.0000001

0.000001

図2

ユニークペプチドと共通ペプチドのマンハッタン距離

これらの共通ペプチドがどの程度特殊なのかを調べるために、ウイルスもしくはヒトにユニークなペプチドと共通ペプチドとのマンハッタン距離を計算した。その結果が図 2 である。
各生物にユニークなペプチド各々について、すべての共通ペプチドとの距離を計算し、その最小値を共通ペプチドからの距離とした（各グラフ左上）。図 2 に示されている通り、距離は 1 から 6 まで

64

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

65

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
酵素反応に基づく代謝化合物の部分構造とその代謝経路における分布の特定
Identification of substructures of metabolites based on enzymatic reactions and theirdistribution in 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 武藤 愛
背景と目的
生物は生体活動に必要な代謝システムの中で非常に多くの代謝化合物を利用している。代謝酵素
反応の機構が比較的限られていることや、多くの代謝化合物が共通部分を持つことから、代謝シス
テムは限られた部分構造を組み合わせることによって多様な化合物を生み出しているものと考えられる。現在、様々な代謝系で共通に用いられている化合物はごく僅かしか知られておらず、個々の代謝系はそれぞれが独立した化合物セットを利用しているようにみなされている。しかし、代謝化合物を基礎的部分構造に分割することで、様々な代謝系を共通の部分構造セットの組み合わせによって表すことができれば、異なる代謝系で用いられる化合物間の結びつきが明らかになるものと思われる。また、部分構造が異なる代謝系にどう分布しているかを調べることで、代謝経路間の結びつきを明らかにすることができると考えられる。そこで本研究では、代謝の各過程において代謝単位としてふるまう原子団を部分構造と定義し、部分構造の抽出を行った。部分構造の抽出には、基質と生成物のペアについて反応による変化を記述した KEGG LIGAND RPAIR データベースを用いた。
また、抽出された部分構造について、各代謝系での出現頻度を様々な代謝系について調べた。
方法
KEGG LIGAND RPAIR データベース(version 42.0 + update 2007/04/24)には、反応の基質となる化合物と産物となる化合物のペアについて原子のアライメントの計算結果が登録されている。
RPAIRの各エントリーについて、反応の前後で保存される構造(Conserved)と変化する構造(Transferred)を部分構造として抽出した（図１）。得られた部分構造について、SIMCOMP-1.0.2 を用いて構造類似性スコアを総当りで計算し、構造の一致する部分構造をまとめ、ユニークな部分構造セットを得た。
Reaction+
C00025 L-Glutamate

C00024 Acetyl-CoA

C00624 N-Acetyl-L-glutamate

RPAIR

RPAIR database

A04458 (main)

C00010 CoA

Conserved

A04458Transferred

Acetyl
L-Glutamate

group

A08475 (trans)

A00007 (main)

A00007

AcetylCoA

図１.部分構造の抽出

66

group

結果
抽出の結果、得られたユニークな部分
表１．高頻度で出現する部分構造
構造の数は 3,620 であり、そのうち代謝
Conserved
TransferredAll
パスウェイ上の反応に関するものは
1
Hydroxyl group
2,681 であった。最も多くの反応から抽Hydroxyl group
Pyruvate bone
出された部分構造はヒドロキシル基2（-OH）であり、Conserved として抽出さ
GlucoseGlucose
Phosphoric acid group
れた部分構造のなかではピルビン酸骨格が最も多く抽出された(表１)。Conserved
3
Amino group
Acetyl group
Phosphoric acid groupとして抽出された部分構造とTransferred として抽出された部分構造
4
Methyl group
Acyl groupを比較したところ、リボースやヘキソー
Pyruvate boneスのような環構造を含む大型の部分構造
5が Conserved に多いのに対し、アミノ基
Carboxyl group
Carboxyl group
Succinate boneやヒドロキシル基、メチル基のような小さい部分構造が Transferred に多く見られた。また、Transferred の部分構造はその多くが様々な代謝系の反応に見られるのに対し、Conserved の部分構造は高い代謝系への特異性を示した(図２)。
D-Glucose-1-phosphate は、Glucose 誘導体の一つである(図３)。それぞれの部分構造について代謝系での出現を調べたところ、最も多く見られたのは両者とも糖質代謝系であったが、核酸及びポ
リケチド/ノンリボソーマルペプチド合成系では D-Glucose-1-phosphate のみ、アミノ酸代謝系、Cofactors/Vitamins metabolism 代謝系, 脂質代謝系、糖鎖合成系及び生分解経路では Glucose のみが抽出された。このことから、Glucose と D-Glucose-1-phosphate の部分構造は糖質代謝系を中心に利用され、糖質代謝系の外では異なる代謝系で代謝単位として利用されていることが示唆された。

Appearance ratio of ubstruct ures

0.3

0.2

Conserved
Transferred
0.1

0
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11

Number of pathways

図２．部分構造の代謝系への分布

Carbohydrate Metabolism
Energy Metabolism
Lipid Metabolism
Nucleotide Metabolism
Amino Acid Metabolism
Metabolism of
Other Amino Acids
Glycan Biosynthesis
and Metabolism
Biosynthesis of Polyketides
and Nonribosomal Peptides
Metabolism of Cofactors andVitamins
Biosynthesis ofSecondary Metabolites
Xenobiotics Biodegradation

D-Glucose-1-phosphate

D-Glucose

38
0
0
3
0
0

196
0
30
0
5
3

0

4

2

0

0

1

3

24

0

2

図３．Glucose-1-phosphate と Glucose 構造の代謝系での出現回数

発表論文
Muto, A., Hattori, M., and Kanehisa, M.; Analysis of common substructures of metabolic
compounds within the different organism groups. Genome Informatics 18, 299-307 (2007).

67平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出とそれらを使った予測システムの開発
Extraction and application of chemical modification patterns from drug development
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

重水

大智

背景と目的
物理化学的特徴や生物学的特徴を考慮した新薬開発は、薬理学の分野で長い間研究されており、現在までにそれらの情報を考慮した様々な手法が開発されてきている[1]。実験的な手法としては、ハイスループットスクリー
ニング(HTS)やコンビナトリアルケミストリー[2-6]、あるいは定量的構造活性相関(QSAR)等が挙げられる。また
新たな手法として、最近では、コンピューターを用いたヴァーチャルスクリーニング(VS)も行われている。このような手法によって見つけられるリード化合物は、さらにその性質および活性を向上させることを目的にデザインされる。このようなリード化合物からのより有用な薬剤の開発は非常に重要である。つまり、そういった薬剤の進化の過程には重要な化学知識の情報が含まれていることが示唆される。
そこで本研究では、まずこれまでの薬剤の開発過程から変換パターンの情報、つまり薬剤修飾パターンを抽出し、さらにそのパターンを使って新薬の候補群を見つけだす手法を開発することを目的としている。薬剤進化の知識データは、薬剤の開発の歴史を描画した KEGG DRUG structure map を使用した。そのマップから３０４の薬剤、２８８の薬剤ペア（薬剤が変換されたペア）を定義し、変換過程における薬剤構造の違いに基づいた薬剤
修飾パターンの抽出を行った。得られたパターンは、変換前後の薬剤部分構造のパターンを表しており、およそ３５０の薬剤修飾パターンが得られた。
本研究では、これらのパターンの抽出方法の概要と、その有効性について議論し、また、そのパターンを適用した新薬候補予測についての現状を報告する。

検討内容
薬剤の誘導体の開発歴史を描いた２２の KEGG DRUG structure map から、薬剤開発におけるパターン抽出。
（１）

各マップの矢印で二項関係が定義されるドラッグペアの抽出（２）

ドラッグペアにおける変化パターン（TDM）を網羅的に抽出（３）抽出したパターンの統計解析（４）上で定義した TDM パターンを用いた新薬候補予測システムの開発(ア) クゥエリーに対して修飾サイトの決定(イ) 修飾サイトに修飾するフラグメントを決定(ウ) 修飾サイトに修飾フラグメントをドッキング(エ) 精度評価68

結果
２２の薬剤開発の歴史が記された KEGG DRUG structure map マップから３０４の薬剤、２８８の薬剤ペア（薬剤が変換されたペア）を定義した。またその薬剤ペアから、変換前後の薬剤部分構造のパターンを抽出することにより、およそ３５０の薬剤修飾パターンを得た。またそのパターンを適用した新薬候補予測システムを開発し、一部の学習セットを抜いて、抜いたデータをそのテストデータとして予測した結果、およそ８０%の精度で予測することができた。またこのようなプロセスを繰り返すことにより完全ではないが、薬剤開発歴史のパスウ
ェイを再構築することに成功した。

参考論文
1.

Lipinski, C.; Hopkins, A., Navigating chemical space for biology and medicine. Nature 2004, 432, (7019), 855-61.

2.

Hopkins, AL, Groom, CR. The druggable genome. Nat Rev Drug Discov 2002;1(9):727-30.

3.

Oprea, TI. Chemical space navigation in lead discovery. Curr Opin Chem Biol 2002;6(3):384-9.

4.

Gribbon, P, Sewing, A. High-throughput drug discovery: what can we expect from HTS? Drug Discov Today
2005;10(1):17-22.

5.

Macarron, R. Critical review of the role of HTS in drug discovery. Drug Discov Today 2006;11(7-8):277-9.

6.

Wu, G, Doberstein, SK. HTS technologies in biopharmaceutical discovery. Drug Discov
2006;11(15-16):718-24.

69

Today

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
薬物相互作用についての解析
Analysis of Drug Interaction
京都大学バイオインフォマティクスセンター

財部 将孝

背景と目的
医薬品を使用することで治療目的に沿った薬理作用以外に、人体にとって有害な作用が引き起こされることがある。一つの医薬品によって有害な作用が引き起こされる場合もあるが、別の薬物と併用することで薬効が減弱あるいは増強されたり、重篤な有害反応が引き起こされたりする場合もある。例として、呼吸器系疾患の治療に使われるテオフィリンと、抗生物質の一種であるシプロフロキサシンの併用は血中のテオフィリンの濃度を上昇させ、結果としてテオフィリンの中毒症状を引き起こすことが知られている。このような薬物間における相互作用についての研究は、医薬品の開発段階における相互作用よって起こる重篤な副作用の予見と回避、または安全な薬物治療を実施するにおいて重要であると考えられる。JAPIC（医薬品添付文書データベース）には国内の医薬文献情報と医薬品添付文書情報をもとに医薬品についてのデータが登録されている。その中に薬物の併用によって起こる有害な作用について、相互作用を引き起こす薬物や症状、作用機序等の情報が併用禁忌・併用注意のように分類されて登録されている。本研究ではこれらのデータと KEGG データベースからの情報を使用することで生体内での薬物相互作用や薬物と標的遺伝子についての解析を行い、薬物の相互作用について新たな知見を得ることを目的とする。
検討内容
JAPIC のエントリごとに薬物相互作用について書かれた文書データから薬剤名を抽出し、さらにそれ
ら薬剤名と JAPIC ID を対応付けることにより JAPIC ID 間の相互作用ペアを取得した。また KEGG
DRUG との対応から同じ化合物を主成分とする医薬品を 1 つの KEGG DRUG ID にまとめることで、
パスウェイ情報や標的遺伝子の情報と合わせた解析が可能となる。また特徴のある相互作用の抽出を目的として、これら相互作用ペアのデータに標的遺伝子や、薬物代謝酵素等の相互作用要因のデータを加え、共通の相互作用要因を介した薬物間相互作用ネットワークを作成し解析を行った。

図 1 抽出された相互作用データ

図 2 JAPIC ID と KEGG DRUG ID の対応

70

結果・考察結果として、併用禁忌で約 1800、併用注意で約 39000 の KEGG DRUG ID の相互作用ペアを抽出できた。相互作用を持つ薬物の中で、一つの薬物が何種類の薬物と相互作用を持つのか調べた結果、ほとんどの薬物が 10 種類以下であった。この傾向は併用禁忌や併用注意などの相互作用の分類に関わらず同じであった。また特に多くの薬物と相互作用を持つものに、併用禁忌では塩酸ソタロールや塩
酸アミオダロン等の不整脈治療に使われる薬剤やタンニン酸系の薬物が含まれ、併用注意では免疫抑制剤のシクロスポリンの他に強心作用を持つジゴキシン、デスラノシド等が含まれる結果となった。

表 1 共通する相互作用要因と相互作用ペア数の関係
また相互作用要因を考慮した解析より、相互作用の主な要因として薬物代謝酵素であるシトクロム
P450 やモノアミン酸化酵素に関連した相互作用グループとセロトニン受容体やアドレナリン受容体等を標的とするグループが大部分を占める結果を得た。薬物代謝酵素を介した相互作用機序には両方の薬物がその酵素によって代謝を受けるため、拮抗阻害による代謝の抑制が引き起こされる場合と、片方の薬物が代謝酵素の阻害剤用を示すためにもう片方の薬物の代謝が阻害されるという 2 つの原因が主でありどちらも結果として薬物の血中濃度を上昇させることで中毒症状などを引き起こすことになる。またセロトニン受容体やアドレナリン受容体等を標的とした薬物間の場合、両薬剤の相加作用が起こり薬理作用の増強が引き起こされる結果となることが示された。

71

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

菅 秋次

背景と目的
糖鎖は固体発生や免疫、感染、癌の転移など、生命にとって重要な局面に深く関与していることが知られており、DNA、タンパク質に続く第３の生命鎖として注目されている。そのため、
DNA やタンパク質と同様に、糖鎖の単糖配列や全体構造から機能を予測することは非常に重要である。しかしながら、DNA やタンパク質の線形構造とは違い、糖鎖構造には分岐構造が存在し、さらに単糖残基間の結合も一定の結合を形成していない。このような糖鎖構造の複雑さは、その解析を困難なものとしている。
KEGG GLYCAN データベースでは、これまで報告されてきた糖鎖構造の情報と、糖転移酵素の触媒情報が蓄積されており、糖鎖構造を計算機科学の観点から解析する上で強力な情報資源を提供しており、糖鎖インフォマティクス研究を行う基盤は整いつつある。糖鎖が気質特異性の異なる複数の糖転移酵素の組み合わせによって、多様な糖鎖が形成されることから、細胞内の糖転移酵素の発現状態がわかれば、KEGG GLYCAN の情報資源を利用することで、細胞内で合成され得る糖鎖構造を知ることができると考えられる。そこで本研究では、マイクロアレイデータから得られる糖転移酵素の発現情報から、個々の細胞で合成される糖鎖構造を予測する方法論及び、糖鎖の構造予測ウェブサーバーの構築を目的とした。
検討内容
Kawano ら（Bioinformatics, 2005）によって提案された糖鎖構造予測法（以後、「従来法」と記述）を改良し、従来方との比較を行った。従来方ではデータベースに蓄積された糖鎖構造しか予測できなかったが、データベースに蓄積された糖鎖構造から、発生し得る糖鎖中間体を見積もることで、予測可能な糖鎖構造数を増やすことを試みた。次に、インプットデータであるマイクロアレイデータの扱いをより一般的にした。従来方のインプットデータが糖転移酵素の「発現の有無」であったのに対し、改良手法は「発現強度」とした。最後に、急性白血病患者のマイクロアレイデータから従来法と改良法を用いて予測される N 型糖鎖構造を実験的知見と照らし合わせ比較した。
結果
まず、従来方で予測できる N 型糖鎖の候補数は 1723 個であったのに対し、中間体を見積もった改良法ではその候補数を 3014 個と、大幅に増やすことができた。次に、急性白血病患者から得たマイクロアレイデータを用いて従来法と改良法を比較検討した結果、予測精度が大幅に改善された。また、ここまでの改良点を踏まえて、N 型糖鎖の構造予測ウェブサーバーを作成した。
KEGG ORTHOROGY によりヒトを含む 7 生物種において糖鎖構造を予測することが可能となった。また、2 つのマイクロアレイデータを使った予測糖鎖の比較解析等もできるようにした。
考察
データベースに蓄積されていない糖鎖構造を予測できるようにすることは大変重要な試みであり、今回はその一例を提案できた。しかし、目的を達成するうえで、中間体を補間することだけ72

では不十分であること、中間体が自然界に必ずしも存在するとは限らないことなどを考慮すると、存在する糖鎖を選別する手法や、未知糖鎖を予測する全く新たなアイデアが必要であると考える。
バイオインフォマティクスによって提案された手法は、ユーザーに理解されて初めて使われる。
マイクロアレイの発現強度による予測は、ユーザーに理解を得やすい手法の構築という意味で必要性の高い改良点であった。しかし、糖鎖構造の複雑性を考慮すると、これは初めの一歩である。
従来法の核となっている共起性スコアの妥当性についての検証が、現在、クラスタリング結果のみであることから今後、さらなる検討と改良が必要であると考える。
N 型糖鎖の構造予測ウェブサーバーは現在、非常にシンプルなものとなっているが、今後、KEGG データベースを利用することで、予測結果だけでなく多くの付加情報を得られるように改良できると考えられる。
発表論文
Suga, A., Yamanishi, Y., Hashimoto, K., Goto, S., and Kanehisa, M.; An improved scoring
scheme for predicting glycan structures from gene expression data. Genome Informatics 18,
237-246 (2007).
参考論文
Aoki, K. F., Yamaguchi, A., Ueda, N., Akutsu, T., Mamitsuka, H., Goto, S., and Kanehisa, M.;
KCaM (KEGG Carbohydrate Matcher): a software tool for analyzing the structures ofcarbohydrate sugar chains. Nucleic Acids Res. 32, W267-W272, 2004.
Goldberg, D., Sutton-Smith, M., Paulson, J. and Dell, A., Automatic annotation of
matrix-assisted laser desorption/ionization N-glycan spectra, Proteomics, 5(4):865-75, 2005.
Golub, T. R., Slonim, D. K., Tamayo, P., Huard, C., Gaasenbeek, M., Mesirov, J. P., Coller, H.,
Loh, M. L., Downing, J. R. Caligiuri, M. A., Bloomfield, C. D. and Lander, E. S., Molecularclassification of cancer: class discovery and class prediction by gene expression monitoring,
Science, 286(5439):531-7, 1999.
Hashimoto, K., Yoshizawa, A.C., Saito, K., Yamada, T., and Kanehisa, M.; The repertoire ofdesaturases for unsaturated fatty acid synthesis in 397 genomes. Genome Informatics 17(1),173-183, 2006.
Kawano, S., Hashimoto, K., Miyama, T., Goto, S., and Kanehisa, M., Prediction of glycan
structures from gene expression data based on glycosyltransferase reactions, Bioinformatics,
21, 3976--3982, 2005.
Kim, Y.J. and Varki, A., Perspectives on the significance of altered glycosylation of
glycoproteins in cancer, Glycoconj J, 14(5):569-76, 1997.
von der Leith, C. W., Bohne-Lang, A., Lohmann, K.K. and Frank, M., Bioinformatics forglycomics: status, methods, requirements and perspectives, Brief Bioinform, 5(2):164-78,
2004.

73

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

化合物の構造変換パターンに基づく酵素反応分類体系の解析
Classification of enzymatic reactions based on patterns of the chemical structural transformation
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

清水祐吾

背景と目的
近年のゲノム情報の増加に伴い遺伝子の配列やタンパク質の配列の情報を用いた解析が盛んに行われている。しかし、細胞や個体のダイナミズムは DNA やタンパク質といった物質だけでなく、水、イオン、様々な低分子化合物、糖質、脂質といった様々な化学物質が作り上げる複雑なネットワークによって形成されているとの考えからゲノム情報のみからこれを理解するのは困難であると言える。そこでゲノム情報に加えて化合物や化学反応といったケミカル空間の情報を用いてゲノム情報との関連を解析するケミカルゲノミクスと呼ばれる試みが実現されようとしている。そこで、我々は酵素反応に関する情報を用いてこれを実現する基盤の構築を目的として研究を行った。
検討内容と結果
よく知られている酵素分類として EC 番号がある。EC 番号は反応特異性や基質特異性等の情報によって手作業で分類されている。また、EC 番号は 4 つの数字をドットで区切ることによって表され、階層的構造をもっている。EC 番号の持ついくらかの問題点を解決するため RDM パターンと呼ばれる化合物の化学構造情報のみから得られる反応分類が開発された。RDM パターンは反応の前後で変化した部分と変化しなかった部分の境界周辺にある原子環境の変化をアトムタイプと呼ばれる階層的分子分類によって表したものである。我々はこの RDM パターンを集めたデータベース KEGG RPAIR を構築してきた。本研究ではまず RDM パターンと EC 番号のサブサブクラス(3 番目の階層)とのドットマ
トリックスを作り、RDM パターンと EC 番号の対応関係を概観し、特徴的な RDM パターンと EC 番号を抽出した。次に RDM パターンが各 EC サブサブクラスに存在するか否かの情報を用いて RDM パ
ターンの階層的クラスタリングを行った。その結果、同じクラスターに入る RDM パターンの間では
そのアトムタイプが似ていることがわかった。また距離の離れたクラスターの方がアトムタイプの多様性が高い傾向がみられた。これらのことから同じクラスターに属する RDM パターンをアトムタイプの階層性を利用し、まとめることによって一般化された RDM パターンの生成を行った。これによってクラスターにおける RDM パターンの多様性の表現が可能になった。
考察
この一般化されたパターンを用いれば、未知の RDM パターンがどのクラスターに入るかを予測することができるようになり、また、クラスタリングツリーの情報から RDM パターン間の類似度を定義することによって、任意の RDM パターン間の類似度が計算できるようになる。つまり、酵素反応間の類似度が計算できるようになると言える。これを用いれば、未知の化合物の代謝経路予測や配列類似度と反応類似度との比較といったことが可能になると考えられる。

74平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
バイオインフォマティクスによる腫瘍形成の解析
A Bioinformatics analysis of tumorigenesis
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

金久研究室 水谷紗弥佳

Introduction
Tumorigenesis can be caused by a variety of factors, of which oncogenes and tumor suppressor genes have been
intensively studied. Recently other factors have been reported: epigenetic alteration includes hyper- andhypo-methylation and increased and decreased expression of specific genes. Moreover, many carcinogens havebeen reported to have an effect in tumorigenesis. Many researchers are suggesting that tumorigenesis should beseen based on all possible causing factors rather than focusing on individual factors. We attempted to visualize
these known factors in biological pathways.

Methods and Results
KEGG released a new category in Jan 2008, in which molecular biological information for human disease isaccumulated. Its cancer division consists of a variety of cancer causing factors including oncogenes, tumor
suppressor genes, markers, drugs, and carcinogens (Table 1). These factors can be superinposed into KEGG
PATHWAY maps to see in which part of the pathways may have been altered in cancer cells and how thisalteration affects cell activity.

Table 1 Cancer data and their counts
Num of cancer types

55

Num of cancer related genes

146

Num of cancer markers

197

Num of cancer drugs

90

Num of carcinogens

29

Discussion
We have visualized alteration in a pathway basis based on the accumulated knowledge. As a future work weconsider to use the knowledge to an analysis of high-throughput data such as expression microarray, SNP, andcopy number variation data. We believe that the analysis gives a new way to cancer research.

Reference
Kanehisa, M., Araki, M., Goto, S., Hattori, M., Hirakawa, M., Itoh, M., Katayama, T., Kawashima, S., Okuda, S., Tokimatsu,
T., and Yamanishi, Y.; KEGG for linking genomes to life and the environment. Nucleic Acids Res. 36, D480-D484 (2008).

75

平成１９年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

アメーバ Full-length cDNA に基づく 5’-UTR の同定と比較解析
Identification and Comparative Analysis of 5'-UTR Using Entamoeba Full-length cDNA
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

平糠和志

背景と目的
特定の生物種のゲノム配列が決定されると、その次の段階として個々の遺伝子領域、特に CDS や UTR の決定といった作業が行われる。比較的正確に決定されるゲノム配列と違って、時間・状況等に発現コントロールの影響を受けやすい遺伝子の配列決定は困難を極める。特に真核生物では Alternative Splicing が行われるため、ゲノム配列から遺伝子領域を見出すよりも、細胞内で発現している mRNA から直接配列を読む手法のほうが優れている。従来より様々な技術が開発されてきたが、ここ最近ではオリゴキャップ法[1]を用いて作られた Full-length cDNA クローンに注目が集まっている。オリゴキャプ法の最も優れている点は、細胞内で発現している mRNA のうち 5’末端部分が失われていない、つまり転写開始地点の配列を含む完全長の mRNA のみを選択的に抽出できることである。このよ
うに作成された完全長 cDNA クローンは両端パスシークエンスすることで転写配列が決定でき、EST のような断片的な cDNA 配列を使うよりもより特異的に遺伝子を同定することが出来る。更に副次的な結果として、多数の遺伝子の 5’-UTR を決定・解析することが可能である。
本研究では、5'-UTR が短いと報告されている[2]赤痢アメーバに焦点を当て,

full-length

cDNA クローンから作成された 5000 配列を解析した。更にその近縁種であるヘビアメーバを用い比較解析を試みた。なお本研究は東京大学医科学研究所の渡辺純一先生との共同研究であるとともに、同菅野・鈴木研、理化学研究所、慈恵医科大学の方々から様々な形で協力を頂いている。

検討内容
今回は赤痢アメーバ・ヘビアメーバ共に、5000クローンを両端パスシークエンスしたデータを用意して頂いた。これらについて同一クローン同士でアセンブルを行い、綿密にクリーニング（ベクター・リンカー・polyA除去）を行った後、first ATG によるORF解析を行い、5'-UTRを決定する。次にゲノムへのマッピングを行い、5'-UTR上流の転写調整部位の解析を行う。赤痢アメーバ（Entamoeba histolytica）のゲノムは2005年に論文発表されている[3]。
なお補足として各アセンブルを赤痢アメーバ CDS と BLAST にかけ、大まかな機能ア
ノテーションを行った。これらについて GO:molecular function による機能分類の簡単な比率を表した。

76

結果と考察まず赤痢アメーバに関しては 5000 クローンのうち 3869 本がアセンブルとして繋がった。
これらについてクラスタリングを行った結果、803 の配列グループに分けられた。更にBLAST 検索の結果、トップヒットは TIGR E.histolytica CDS の 690 遺伝子に該当することがわかった。これらのうち約 3 分の 1 は hypothetical proteins である。

Figure1. GO molecular function summary of 690 annotated genes
次にアセンブルの中からプライマーの読み取りが正しいと思われるもの 2821 配列を選択し、これらについて first ATG による ORF をとった結果、2454 配列で ORF が開いた。
更にこれら 2454 配列のうち 95%以上は first ATG が+30bp 以内に収まっていた。この結果からとれた 5’UTR を見てみるといくつかの特徴的な配列パターンが見られるが、この点に関してはまだ詳しく調べてはいない。ヘビアメーバについては、同様の解析を行う予定である。
5000 full-length cDNA clone libraries↓
3869 assembles↓
2821 assembles with good primer reading↓
2454 assembles which give ORF from the first ATG(more than 95% hits the first ATG within +30bp)
Figure2. Flow chart of sequence processing and first ATG search77

今回の結果からわかることは、確かに赤痢アメーバでは 5’-UTR が短いように見られるが、ORF のとれたものを更にホモロジー検索によって、first ATG の正当性を確かめると共に、ゲノム配列へのマッピングを行いより正確なシークエンスを手に入れる必要がある。また、通常の長さの 5’-UTR を持った遺伝子も少なからず報告されているため、残りの 5%以下のものについても検討していく余地はある。

参考文献[1] Suzuki Y, Sugano S. Construction of a full-length enriched and a 5'-end enriched
cDNA library using the oligo-capping method. Methods Mol Biol. 2003;221:73-91.
[2] Bruchhaus, M. Leippe, C. Liouts, E. Tannich. Unusual gene organization in the
Protozoan Parasite Entamoeba histolytica. DNA Cell Biol. 1993 Dec;12(10):925-33.
[3] Loftus B et al. The genome of the protist parasite Entamoeba histolytica. Nature.
2005 Feb 24;433(7028):865-8.

78

平成19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
バイオインフォマティクスを用いたmolybdenum cofactorの生合成経路の予測
京都大学大学院 薬学研究科 医薬創成情報科学専攻 小林武史
（背景と目的）
Molybdenum cofactor(Moco)は多くのモリブデン酵素の活性発現に必要な補酵素で、様々な代謝反応において重要な働きをもつ。また、Moco の生合成経路では、cysteindesulfurase(Cd)、MoaD、MoaE などの硫黄原子転移に関わる分子種を中心とするいく
つかの酵素が必要であると考えられている。しかし、これらの酵素を中心に不明な点も多い。そこで、本研究では、計算機を用いた解析により、この生合成経路の全容を明らかにしたいと考えた。
（検討内容）
この生合成経路のうち、硫黄原子の転移に関わる cystein desulfurase(Cd), MoaD,
MoaE といった分子種に注目し、これらの分子種に関して、ゲノムが決定されている原核生物種ごとの分布を調べた。このとき、データベースとしては KEGG GENES を使用し、ここに含まれる生物種に対して網羅的にＥ.coli のもつ MoaD やＭoaE, Cd をクエリーとして主に BLAST 検索を行った。
（結果・考察）解析の結果、19 種類の生物種（以下グループ A）が MoaD と MoaE を持っているにもかかわらず、Cd をもたないという興味深い結果が得られた。なぜなら、これらの酵素は原核生物において、Moco の生合成に必須だと考えられているからである。さらに、
このグループ A のうち、12 種類はモリブデン酵素を持つことが解析により明らかになった。したがって、少なくともこれらの 12 種類の生物種は Cd の役割を果たす酵素が存在すると考えられる。そこで、次にこの酵素を計算機によって同定しようと考えた。
この酵素を同定する手掛かりとして、ヒトでは、MOCS3 という酵素の rhodanese
homology domain(RHD)が Cd の役割を果たしていることが知られている。そのため、グループ A においても RHD をもつタンパク質が代替機能を果たしている可能性があると考え解析を行った。しかし、RHD をもつタンパク質はいくつか見つかったものの、目的の機能を持つ可能性の高そうなタンパク質は見つからなかった。今後は、マイクロアレイの結果などを用いた目的タンパク質の探索を考えている。また、他の硫黄代謝に関わる酵素についても同様に調べていきたいと考えている。

79平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
データベース処理による生命知識の抽出
Extraction of bioknowledge from database processing
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

平川美夏

背景と目的
生命科学研究は、生物種、現象だけではなく、物質や構造としての静的見地、機能や運動などの動的見地、ミクロから環境に至る様々な対象をとりあつかう。従って、背後に関わる多様な情報を分析し、生命理解の布石となる結果を追求することが必要である。生命知識データベース KEGG の開発では、生命科学研究によって蓄積された知識からネットワークを構築することで対象を明確化している。本
年は、この手法を適応して、実際の実験データから、その結論に至る知識の収集と解釈を支援した。
検討内容
動物ゲノム中に散在するレトロポゾンの一種、SINE(short interspersed repetitive element)は、霊長類のゲノム中に見られる Alu 配列を代表とするように、狭い系統の中で爆発的に増幅すると考えられてきた。しかし、近年のゲノム解析の進展により、比較ゲノム研究が進み、哺乳類、有袋類など広い系統に分布する SINE が発見されている。本研究では、羊膜類の祖先で挿入され、哺乳類の祖先で増幅した AmnSINE1 が、マウスの初期発生においてエンハンサー活性を示した実験結果から、その標的遺伝子の探索を行った。ヒト１０番染色体の AmnSINE1（chr10:103347006-103347209）は、マウ
ス E10.5 胚において、前脳間脳境界で lacZ の転写活性を示した。そこで、その周囲の 2M の範囲に存在する遺伝子を調べ、その遺伝子名を含む文献を PubMed から検索し、候補遺伝子と発現位置、発現時期、関連する現象等の MeSH の共起関係をクラスタとして、解析を行った。
結果
３５個の候補の遺伝子について、胚発生課程において前脳間脳境界に発現し、終脳や間脳の形成に関わる文献を探索したところ、74 文献がヒットし、うち 30 が Fgf8 に関わることが分かり、さらにこれらの文献を解析し、実験で示された遺伝子が Fgf8 であると判定した。in situ ハイブリダイゼーションにより実験的にも証明され、AmnSINE1 が哺乳類の脳の発生において、遺伝子発現を制御する機能を獲得していることが、結論づけられた。この探索による、知識抽出の効率のよさが確認できたことから、ヒトゲノム中に検出された 124 箇所の AmnSINE1 について、同様の解析を行い、今回確認された、終脳の初期発生に関わる遺伝子 30 個のネットワークを作成した。これらについては、引き続き実験での検証を行っており、このうちの SATB2 が、後脳で発現することが確認された。
考察
本研究では、AmnSINE1 が、哺乳類で増幅した後保存されたことから、哺乳類の種形成に関わることを仮定して、胚における発現を実験的に確認し、その主体となる遺伝子を同定した。特に終脳という哺乳類特異的な器官の形成への関与が確認されたことから、「特定の生物種や系統におけるレトロポゾ
ンの挿入が進化の起爆剤として機能した」という説を裏付ける成果であると考えられる。
参考論文
Sasaki et al. Possible involvement of SINEs in mammalian brain formation. PNAS (in press)

80平成１９年

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

免疫についてバイオインフォマティクスの研究
Immunology related bioinformatics study
Bioinformatics center, Jian Huang

背景と目的
The B cell epitopes of proteins are special regions on proteins that can be recognizedby the antigen binding sites of antibodies or B cell receptors. Identified B cell
epitopes are very useful because they can further be developed into diagnostics,
therapeutics and vaccines. Therefore, it's only natural that B cell epitope mapping has
been a major field of immunology research.
As identifying B cell epitopes experimentally is time-consuming and expensive,techniques to predict B cell epitopes have been developed for almost 30 years. Mostof these techniques are sliding window based sequence profiling methods. In brief, awindow slides from the N-terminal to C-terminal of the query protein sequence. The
mean propensity value of the residues in the window is then assigned to the residue inthe middle according on the amino acid index (also known as the propensity scale)used in the prediction. By combining such predictions with experimental verification,
many successful cases have been reported. However, the performance of this kind of
B cell epitope predictions has been disputed. In a recent report, Blythe et al assessed
484 amino acid indices in the AAindex database with sequence profiling methods.
They found that even the best set of amino acid indices performed only marginallybetter than random, indicating that better methods or new amino acid indices areneeded for B cell epitope prediction. A very recent study has confirmed that Parker'shydrophilicity (Ph) and Levitt's index (Li) are the best two indices so far for sequence
profiling based B cell epitope prediction. However, even the performance of Ph andLi are unsatisfactory. With the appearance of novel theory and technology, and therapid increase of experimental data, building new indices to cope with new or
unsolved old problems is still necessary.
検討内容
In this study, we built new amino acid indices based on the local and global topologyof residue networks. We also studied the relation between these topological properties
and the physicochemical properties of amino acids through cluster analysis withexisting indices in the AAindex database. The application of these new indices isdemonstrated in protein surface residue and B cell epitopic residue prediction.
結果
Residue networks are constructed from the PDB structures of 640 representative
proteins based on the distance between Cα atoms with an 8 Å cutoff. All these81networks show typical small world features. New amino acid indices, termed relative
connectivity, clustering coefficient, closeness and betweenness, are derived from thecorresponding topological parameters of amino acids in the residue networks. The 4
new network based indices are closely clustered together and related tohydrophobicity and β propensity. When compared with related amino acid indices, the
new indices show better or comparable performance in protein surface residue
prediction. Relative connectivity is the best index and can reach a useful performancewith an area under the curve about 0.75. We evaluate the performance of six aminoacid indices in B cell epitope residue prediction using the classical sliding window
method on five data sets. Four of the indices: i.e. relative connectivity, clustering
coefficient, closeness and betweenness are newly derived from the topologicalparameters of residue networks. The other two are Parker's hydrophilicity and Levitt's
index, known as the best indices so far for B cell epitope prediction. On four of thedata sets, the performance of all the indices was comparable and poor in general.
When applied to one well-annotated data set, the performances improved and the 4
network based indices showed better performance than that of Parker's hydrophilicity
and Levitt's index. When using the relative connectivity index on this data set, theprediction accuracy, sensitivity and specificity reached 73.6%, 73.0% and 75.0%
respectively, with an area under the curve about 0.796.
考察
We suggested that the relative connectivity index is a good choice for B cell epitope
prediction. It also indicates that the low performance of B cell epitope prediction is
not only due to the methods and amino acid indices used, but also the data set as well.
Interestingly, on the well-annotated data set, the performance of B cell epitope residue
prediction is very similar to that of protein surface residue prediction, especially at the
10 and 20 Å2 cutoffs. It is suggested that the performance in surface residue
prediction might form a theoretical upper limit for the performance of B cell epitope
residue prediction methods. It indicates that the network property based amino acidindices can be useful complements to the existing physicochemical property based
amino acid indices.
発表論文
1. Huang J, Kawashima S, Kanehisa M. New amino acid indices based on residue
network topology. Genome Informatics, 2007;18: 152-161.
2. Huang J, Honda W, Kanehisa M. Predicting B cell epitope residues with network
topology based amino acid indices. Genome Informatics, 2007;19: 40-49.
参考論文

82

平成２０年度京都大学化学スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
varDB: 抗原変化のタンパク質科のデータベース
varDB: a database of protein families involved in antigenic variation
京都大学化学研究所

バイオインフォマテイクスセンター

Nelson Hayes

背景と目的
Emerging infectious diseases and drug resistant strains of current pathogens are a threat to publichealth, but few comprehensive resources exist to study the underlying problem of antigenic variation.
Antigenic variation is the mechanism by which pathogens alter their antigenic signature in order toevade recognition and clearance by the immune system. The varDB database (http://www.vardb.org/)
is a curated collection of protein and nucleotide sequences involved in antigenic variation in pathogens.
The database provides a compilation of annotated genome sequence data on antigenic variation
strategies as well as integrated tools to facilitate comparative analysis within and among taxa. The aimof varDB is to serve as a central site for antigenic protein families from multiple pathogens, enabling
researchers to compare pathogenic mechanisms across taxa with the goal of identifying common
mechanisms of pathogenicity to assist in the fight against a range of important diseases.

検討
There are a number of databases devoted to immunology or sequence analysis of one or a limitedgroup of pathogens or diseases, but there is no centralized resource dedicated to compiling antigenic
variation data across multiple taxonomic groups. VarDB (http://www.vardb.org/) is intended to serve
as a central resource for analyses of antigenically variable protein families from a range of pathogenicorganisms. The primary application of varDB is querying and retrieving sequence data from gene andprotein families involved in antigenic variation. Antigenic variation gene families may consist of
many highly divergent genes and pseudogenes, and specialized tools are provided for sequence
analysis, including custom motif detection and sequence alignment tools.

結果
Medically and scientifically important viruses, bacteria, fungi, and protists that have been shown todemonstrate antigenic variation were selected for inclusion in varDB. Gene and protein families
involved in antigenic variation were identified from the literature, and sequence data was compiled
from NCBI, KEGG[2], GeneDB, and relevant genome sequencing projects using a combination of
keyword and BLAST[1] queries. Additional sequences were retrieved from domain-specific databases,
motif-based search tools, and accession numbers referenced in the literature. Users can also upload
their own sequences for analysis. Sequences can be queried in a variety of ways, and when a sequence
is selected, nucleotide and amino acid sequences are displayed, as well as annotations, introns,conserved domains, and references.
A local BLAST database is provided to find related sequences, and results can be filtered using avariety of criteria (e.g., similar symptoms, geographic location, taxonomic category). When a set ofsequences is selected, an interactive workspace is created for viewing and organizing the sequences(Figure 1). Several integrated tools are available for visualizing, analyzing and annotating sequence
data. Sequence variation is analyzed using an entropy-based variability score[3]. Conserved domains
are annotated, and motif detection tools are provided to identify common motifs and repeats.

83

Figure 1. Sequence analysis using the AJAX-based sequence viewer.

考察
The ability to perform comparative analyses over diverse taxa should assist in the elucidation of
biological mechanisms of pathogenicity and increase our ability to identify new biological pathways,
drug targets, and therapeutic interventions. In combination with existing resources, varDB should be avaluable tool in the ongoing fight against infectious organisms.
発表論文
varDB: a sequence database of protein families involved in antigenic variation in pathogens. Poster. Nelson
Hayes, Diego Diez, Minoru Kanehisa, Mats Wahlgren, Craig Wheelock, Susumu Goto. Genome
Informatics Workshop 2007. December 2007. Singapore.
Alignment of sequences with large hyper-variables regions. Diego Diez, Nelson Hayes, Susumu Goto. JapaneseSociety for Bioinformatics. December 2007. Tokyo, Japan.
An Algorithm for Identifying Distributed Sequence Motifs. Poster. Nelson Hayes, Diego Diez, Susumu Goto.
The Sixth Asia Pacific Bioinformatics Conference. January 2008. Kyoto, Japan.
Tools and resources in the varDB antigenic variation sequence database. Poster. Nelson Hayes, Diego Diez,
Minoru Kanehisa, Mats Wahlgren, Craig Wheelock, Susumu Goto. Japan-Taiwan Young Researchers
Conference on Computational and Systems Biology. March 2008. Taipei, Taiwan.

参考論文[1] Altschul, S.F., Gish, W., Miller, W., Myers, E.W., and Lipman, D.J., Basic local alignment search tool. J
Mol Biol, 215:403-10, 1990.
[2] Kanehisa, M., Goto, S., Hattori, M., Aoki-Kinoshita, K.F., Itoh, M., Kawashima, S., Katayama, T., Araki,M., and Hirakawa, M., From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG. Nucleic Acids
Res, 34:D354-7, 2006.
[3] Stewart, J.J., Lee, C.Y., Ibrahim, S., Watts, P., Shlomchik, M., Weigert, M., and Litwin, S., A Shannon
entropy analysis of immunoglobulin and T cell receptor. Mol Immunol, 34:1067-82, 1997.

84

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生物情報ネットワークの構造解析
Structural Analysis of Biological Information Networks
京都大学化学研究所

阿久津達也

背景と目的
タンパク質相互作用ネットワークや代謝ネットワークなどの生物情報ネットワークを対象にスケールフリー性などの構造上の特徴の解析、および、その特徴を再現する数理モデルの研究が数多く行われてきた。我々も数年間にわたりそのような研究を行ってきた。しかしながら、構造上の特性に関する研究は飽和しつつあり、今後はネットワークの動的挙動の解析が重要になると思われる。我々も数年前から遺伝子ネットワークの離散モデルであるブーリアンネットワークを主対象に、ネットワークの定常状態を計算したり、ネットワークの制御を行うための方式について研究を行ってきた。今年度はそれらを発展させるとともに、ネットワークの解析支援に有用と思われるレポータ配置問題という新たな問題に取り組んだ [1]。レポータ配置問題は、発現量などが観測できるレポータ遺伝子やレポータ・タンパク質の個数に制約がある場合に、できるだけ効率
良くネットワーク全体を見通すための最適なレポータ集合を計算する問題である。

検討内容
レポータ配置問題を以下のように定式化した。まず、遺伝子ネットワークもしくはシグナル伝
達ネットワークが n 頂点からなる有向グラフ G(V, E) として与えられるものとする。ここで、頂点 u から頂点 v までの最短パスの長さが定数 L 以下の場合、u は v にカバーされると定義する。このことは遺伝子（もしくはタンパク質）u の発現量などに変化があれば、その影響が少しだけ下流になる遺伝子 v にも観測できるということを仮定している。この仮定のもとでレポータ配置問題
を以下を二通りに定義した。
定式化 1: できるだけ多くの遺伝子をカバーする K 個以下のレポータを選択
定式化 2: すべての遺伝子をカバーするレポータセットのうち、レポータの個数が最小となるもの
を選択
しかしながら、本研究によりレポータ遺伝子配置問題がいずれの定式化においても理論的に計算困難なクラス（NP 困難）に所属するとなることが判明した。そこで、多くの NP 困難な問題に対して有効と考えられる整数計画法に基づき、計算手法を開発した。

結果
開発した手法を 132 種類のタンパク質からなるアポトーシス経路に対するレポータ配置問題に適用した。その結果、例えば、定式化 1 において、L = 3 で K = 3 とした場合でも 110 種類のタ
ンパク質がカバーできることが判明した。このことは少ない個数のレポータでも、かなり多くのタンパク質への影響があったかどうかを観測できることを示唆する。さらに、いくつかの場合について選択されたタンパク質を調べたところ、ネットワークのハブとなっており重要な役割を果たす可能性が高いものが多いことが判明した。

85

一方、提案手法のスケーラビリティを調べるために、ランダムに生成したネットワークに提案
手法を適用し、その計算時間を調べた。その結果、数千頂点からなるネットワークに対しても数秒程度で最適解を得られ、大規模なネットワークに適用できる可能性が高いことが示唆された。

考察
本研究では、ネットワークの動的挙動を限られたレポータ遺伝子などからできるだけ効率良く観測するための配置するための手法を開発した。本研究では、任意の遺伝子（もしくはタンパク質）をレポータとして選択できると仮定したが、実際にはレポータとすることが困難な遺伝子やタンパク質も多い。そこで、レポータとしての選択の容易性などを考慮した数理モデルや配置法の開発が今後の課題として残されている。また、レポータの発現量の変化だけからネットワーク
全体の動的挙動を推定するための手法の開発も今後の課題として残されている。
本稿ではレポータの配置問題について議論したが、生物情報ネットワークの解析に関しては様々な研究課題があり、筆者らもいくつかの試みを行ってきた。一つは生物種の違いとネットワーク
構造の違いの関連性の解析である。そこで原核生物を対象に、生育温度と代謝ネットワーク構造の関連性のデータベース解析を行った [2]。その結果、生育温度の上昇とともに、ネットワークが疎になり、クラスタ性が低くなり、構造の一様性が高くなるとの知見を得ることができた。つまり、生育温度が低くなるとネットワークの構造がランダムから秩序あるものになるという傾向が観測できた。他の一つとして、遺伝子ネットワークの定常状態の計算法に関する研究を行った [3,4]。
この数年間に渡り遺伝子ネットワークの離散モデルであるブーリアンネットワークや確率ブーリ
アンネットワークを対象に定常状態を高速に計算するアルゴリズムを開発してきたが、今年度は、
確率ブーリアンネットワークにおいて確率の低い規則は無視するという近似を行うことにより定常状態計算を高速化する方法 [3]、および、ブーリアンネットワークにおいて制御規則（ブール関数）に制約を課すことにより効率的に定常状態を計算する方法を開発した [4]。今後の課題としては、これらの手法をより現実的な数理モデルに適用できるように拡張することがあげられる。

参考論文[1] M. Hayshida, F. Sun, S. Aburatani, K. Horimoto and T. Akutsu, Integer
programming-based approach to allocation of reporter genes for cell array analysis, Proc.
International Symposium on Optimization and Systems Biology (OSB 2007), 21-28, 2007.
[2] K. Takemoto, J.C. Nacher and T. Akutsu, Correlation between structure and temperaturein prokaryotic metabolic networks, BMC Bioinformatics, 8:303, 2007.
[3] W-K. Ching, S-Q. Zhang, M. K. Ng and T. Akutsu, An approximation method for solving
the steady-state probability distribution of probabilistic Boolean networks,
Bioinformatics, 23:1511-1518, 2007.
[4] T. Tamura and T. Akutsu, An O(1.787n )-time algorithm for detecting a singleton attractor
in a Boolean network consisting of AND/OR nodes, Lecture Notes in Computer Science,
4639:494-505, 2007.

86平成 19 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
確率モデルの学習・予測による生体分子間ネットワークの解析
Stochastic model based approach for analyzing biological molecular networks
京都大学化学研究所 馬見塚

拓

Purpose and Background
The objective of this project is to develop a variety of stochastic models which can betrained from biological data and will predict the property of a given new example. The
data used in this project ranges over a lot of diﬀerent ﬁelds in molecular biology, including biolgical sequences, cDNA microarray expression data and metabolic pathways. The
results obtained in this ﬁscal year can be summarized in the following two points: a model
for analyzing glycans and a model for discriminating metabolicy pathways from microarray data. The purpose of the glycan model is to reduce the time and space complexities
of an old model to avoid overﬁtting to the training data and to make the computation
more smooth. On the otherhand, regarding the pathway model, the purpose is to modify an old probabilistic model for clustering metabolic paths by using microarray data.
This model was developed in 2004 and applied to unsupervised data only, since it is forclustering. However, we now assume that we can have binary-labeled microarray data bywhich metabolic pathways can be distinguished into two labels. Thus, the puropose ofdeveloping the pathway model is to modify the old model to the one which can be applied
to classiﬁcation.

Proposed Approach
The glycan model improved the old model by decreasing the size of state dependencies
which was the main cause of its high computational cost. On the other hand, the pathway
model is based on the idea of a mixture of experts or emsembles where each expert is a
penalized logistic function, corresponding to one of two given labels.

Empirical Results
Experiments using real datasets revealed that the glycan model signiﬁcantly reduced thecomputation time of the old model, keeping the predictive performance of the old model.
This means that the developed model satisﬁes our early purpose. The pathway model
classiﬁes input examples, i.e. microarray expressions and metabolic pathways, with a highaccuracy which is signiﬁcantly better than that by support vector machines, which arethought as the best classiﬁer in the machine learning literature. We are going to further
pursuit the performance improvement, keeping the understandability of the results of thepathway model.

87平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

部分構造ペアモチーフの効率的探索による Drug-Target 相互作用データ解析
バイオインフォマティクスセンター 瀧川一学

1. 背景と目的
近年、増大していく様々なタイプの膨大な生物情報の中から、いかに効率的に病態の進展に重要
かつ治療的介入可能な標的分子 (創薬ターゲット) を同定するか、またターゲットに作用しうる候
補薬剤 (リード化合物) をいかに効率的に探索するか、が新薬・改良薬開発のキープロセスとなっている。薬剤 (低分子化合物など) とそれによって治療的介入が可能なターゲット分子 (タンパク質など) の相互作用は既知データとして蓄積されつつあり、近年の研究ではこれらの作用は一意的な鍵鍵穴方式ではなく、多対多の複雑な作用関係があることが Polypharmacology などの概念とともに広く知られるようになった。こうした多対多の既知の Drug-Target 間相互作用データの網羅的解析のためには、相互作用のための何らかの “signature” となり得る情報を効率的に探索する計算技術の開発が望まれる。本研究では、第一歩として、それぞれの一次レベル構造のペア、すなわち、グラフ構造としての化学構造式、およびタンパク質のアミノ酸配列の相互作用ペア情報から、デー
タ中で特徴的に見られる「部分化学構造と部分アミノ配列」のペアを探索する方法を考察した。

2. 検討内容
ペアデータ中で σ 個以上において観測される部分構造ペアは、それぞれの周辺集合において σ個以上観測される部分構造によって規定される。Drug データ中で σ 個以上の Drug に見られる部
分化学構造の全体を A、Target データ中で σ 個以上の Target 配列に見られる部分配列の全体を Bとすると、逆探索によってそれぞれの集合 A および B 上に全域木を張ることが可能である。デー
タマイニングの分野ではこれらの全域木を列挙木 (探索木) として、σ 個以上現れる全ての部分構造を効率的に列挙する方法が確立されるようになっている。これらの基礎技術に基づいて、ペアデー
タについて、これらの列挙木の積グラフを動的計画法を用いて効率的に探索する方法を考案した。
また、単に σ 個以上頻出するペアパターンは、部分構造 C-C (2 頂点グラフ) と部分配列 L (1
文字配列) のようなペアが多数含まれ、一般に冗長であるため、各ペアパターン出力時に Case、Control のそれぞれのペア区分についてパターン合致数を求め、得られる２つの２×２分割表を用
いて、ロジスティック回帰分布による交互作用の検定 (ANODEV) によって p 値を付与する枠組みを考案した。出力はこれらの p 値によって整列され、p 値が低い上位パターンほど「相互作用が知られている (Case) 構造ペアには多いが、相互作用が知られていない (Control) 構造ペアには少ない」度合いが高いという解釈ができる。

3. 結果と考察
提案手法によって現状の米認可薬とその標的タンパク質の non-redundant な相互作用データ (976
化合物、461 ターゲット) を解析した。既知相互作用があるペアはこのうち 1742 ペアでこれらをCase とし、残りの相互作用が知られていない 448194 ペアを Control とした p 値付きペアモチー
フを解析し、重要なパターンが発見できることを確認した。抽出パターンの多くは重要な創薬標的である GPCR に由来しており、得られたペアパターンのうち GPCR 配列を含むものを昨年構造が決定されたヒト GPCR、β アドレナリン受容体の立体構造情報とリガンド結合サイト情報を用いて解析した。また、抽出パターンの上位 n 個を ﬁngerprint として用いた場合の相互作用予測精度を二つの既知手法、Marginalized Kernel と String Kernel によるカーネル積による予測、および、化合物の ﬁngerprint と配列の ﬁngerprint を直列に並べてベクトル化した場合 (カーネル和) の予測、の差異を同一の識別子 (ν-support vector 識別) において比較し、提案手法が予測においてもこれらを上回る性能を持つことを示した。

88

平成 19 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

ベクトル空間モデルおよび単語ベースアスペクトモデルの統合によるパッセージ検索

Combining Vector-Space and Word-based Aspect Models for Passage Retrieval
京都大学化学研究所

Raymond Wan
1Introduction

Genomics information retrieval (IR) aims to improve access to collections of biomedical publications byresearchers. The annual Text Retrieval Conference is a venue which allows researchers in IR to develop,
evaluate, and share ideas in a competitive environment. Last year marked the ﬁnal year of the Genomics
Track. As with last year, the Genomics Track had a single task: passage retrieval from a biomedical
document collection. Along with the University of Melbourne, we participated in this track by improving
our system from 2006 [Wan et al., 2006, 2007].
2

MethodOur passage retrieval system couples a paragraphlevel retrieval system with a passage extraction query
relevantsystem. These two parts work together and arepassagesindex
rankedpassages
score
passagequerying
indexing
each further broken down, as shown in Figure 1. document
scoring
mergingcollection
relevant
The paragraph-level retrieval system’s purpose isparagraphs
co−occurrenceco−occurrence scores
frequencies
to build an index and then return a ranked list ofscore
derivation
paragraphs given a query. The passage extraction
system scores words based on the co-occurrenceof terms in the collection. These scores are used Figure 1: Overview of our passage retrieval system.
to determine which parts of a paragraph are most
relevant to a query.
We made a number of improvements to our system from 2006. The most signiﬁcant changes wereto: (a) no longer index the collection at the article-level; (b) execute the aspect model of the passage
extraction system on-line rather than oﬀ-line; and (c) abandon query expansion using external biological
databases.
3

Results and Summary

The biomedical document collection of 162,269 articles from 49 diﬀerent journals from HighWire Press
were once again chosen as the test collection. This year, 36 new queries were provided to TREC participants. Relevance was determined by pooling the results from all participants and then manuallyjudged by human assessors. System eﬀectiveness was measured in terms of the mean average precision
for document retrieval, passage retrieval, and aspect retrieval.
We improved on our performance last year by attaining average results compared to last year. In the
future, we plan to further evaluate the various parts of our system to obtain a better understanding of
our method.
References
R. Wan, V. N. Anh, I. Takigawa, and H. Mamitsuka. Combining vector-space and word-based aspect models forpassage retrieval. In E. M. Voorhees and L. P. Buckland, editors, Proc. 15th Text Retrieval Conference (TREC
2006), NIST Special Publication 500-272, November 2006.
R. Wan, V. N. Anh, and H. Mamitsuka. Passage retrieval with vector space and query-level aspect models. In
Proc. 16th Text Retrieval Conference (TREC 2007), November 2007.

89平成 19 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

確率モデルに基づく多フィールド文書のクラスタリング
A Probabilistic Model for Clustering Text Documents with Multiple Fields
京都大学化学研究所 Shanfeng Zhu

Purpose and backgroundAs an unsupervised learning method, document clustering can explore text collections
without any prior knowledge by grouping documents into different topics, which assistsin the navigation and location of the documents of interest. Existing model-based algorithms consider each document as an integrated object, whereas in many cases a document
actually consists of several distinct fields.

The Proposed Approach
We propose a new probabilistic model, the Field Independent Clustering Model (FICM),
for clustering multiple-field documents. Incorporating the distinct word distributions ofeach field, FICM can not only integrate the discriminative abilities of each field, but also
select the most suitable component probabilistic model for each field.

Empirical results
FICM has been applied to clustering three-field (title, abstract and MeSH) biomedical
documents from TREC 2004 and 2005 Genomics track, and two-field (title and abstract)
news reports from Reuters-21578. We randomly generate 100 datasets from each source,and demonstrate the superiority of FICM with extensive experiments. For the TREC
2005 Genomics track data, FICM outperforms the classical multinomial model in 93 outof the total 100 datasets, of which 69 are statistically significant at the 95% confidence
level. In the meanwhile, FICM outperforms the multivariate Bernoulli model in 94 out of
the total 100 datasets, of which 59 are statistically significant at the 95% confidence level.

References[1] Zhu, S., Takigawa, I., Zhang, S., and Mamitsuka, H., A Probabilistic Model for Clustering Text Documents with Multiple Fields. Proceedings of the 29th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2007, Lecture Notes in Computer Science,4425), 331–342, 2007.

90平成 19 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

機械学習技術を用いた遺伝子情報解析
Gene Information Analysis Using Machine Learning
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター

志賀 元紀

背景と目的
近年のゲノム科学の発展に伴い、DNA マイクロアレイを代表とするハイスループット計測技術が開発された。これは、細胞内の膨大な数の遺伝子の活性を同時に計測でき、網羅的な遺伝子解析を可能にする優れた技術である。マイクロアレイの解析では、解析対象になる遺伝子の数が膨大なため、計算機を用いた解析技術が使用されている。本研究で扱うクラスタリング解析においては、k-means や階層型クラスタリングなどの手法が使用されるものの、発現量の観測に含まれる雑音に影響を受けやすい問題がある。
さて、ヒトゲノム計画を代表とする国際戦略を発端として、多種多様なゲノム情報が採取され、データベー
スとして世の中に提供されている。例えば、遺伝子機能のデータベース Gene Ontology(GO)、代謝情報の豊富さが特徴的な統合データベース Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG) などがあり、その他にも様々なゲノム情報が容易に入手可能である。こうした多様な情報の利用がゲノム解析の精度向上に有効と考えられ、GO を事前知識にする確率モデルを使用する手法や代謝ネットワークにおける最短経路長を使用する手法が開発され、その有効性が示されている。本研究の目的は、多種多様なゲノム情報を最適に統合するデータ解析技術の構築である。

検討内容
本研究では、遺伝子発現量（数値ベクトルデータ）と遺伝子ネットワークの異なる 2 種類のゲノム情報を統合するクラスタリング手法を開発した 1;2 。発現量に関して、様々なコンディションに対する発現パターンの類似する遺伝子は、機能も似ていると考えられている。一方、遺伝子ネットワークは、機能ごとにモジュラー構造を持つことが報告されており、つまり、ネットワーク上で密な遺伝子が類似する機能をもつと考えられる。本研究で開発した手法は、こうした異なる尺度で表される情報を適切に統合することで、クラスタ
リングの精度を向上できる。特に、文献 2 で発表したスペクトラルクラスタリング手法は、実行速度および解析精度の面で既存法より優れていて、さらに、2 種類のデータの重要度を、観測されたデータを使用して最適化できる非常に利便性の高い手法である。

結果と考察
図 1 は、人工発現データ（von Mises-Fisher 分布に従う乱数）と代謝遺伝子ネットワークを使用した数値
実験の結果である。図 1 の (a)〜(d) は、同一の遺伝子ネットワーク上に、真のクラスターおよび開発法の結果を色付けして示されている。各ノードは、一つの遺伝子を表しており、同一の色であれば同じクラスター
である。図 1 より、遺伝子ネットワークと数値ベクトル（発現量）の両方を使用した結果 (b) は、1 つのデー
タのみを使用した結果 (c) および (d) と比較して、真のクラスター (a) と非常に近い結果を得られることが分かる。
また、実際に観測された遺伝子発現量と代謝遺伝子ネットワークを使用した実験を行い、文献 1;2 でその結果を報告している。その結果において、開発手法は、発現量のみを使用した場合、および、ネットワークのみを使用した場合と比較して、発現量とネットワーク情報を統合した場合に最も優れた結果を得られることが示されている。
ところで、本研究で使用した KEGG の代謝パスウェイのネットワークは、文献情報から人手により入力された正確な情報である。これに対して、ハイスループットな手法で観測されたタンパク質相互作用ネット
ワークは、人手でデータを構築するよりも低コストであるが、非常に雑音の多いことが知られる。そこで、こうした雑音の多いネットワークに対しても、解析精度を維持できる手法が必要と考えられる。

91

(a) 真のクラスター(b) 発現量＋ネットワーク(c) 発現量のみ(d) ネットワークのみ

図 1: 開発手法のクラスタリング結果

ゲノム情報は、遺伝子発現やネットワーク情報以外に、塩基配列や関連タンパク質情報など多種多様にあるため、これらの情報を統合的するデータ解析手法の構築が今後の課題である。

参考文献[1] M. Shiga, I. Takigawa and H. Mamitsuka. “Annotating gene function by combining expression datawith a modular gene network,” Bioinformatics, 23, i468-i478., 2007.
[2] M. Shiga, I. Takigawa and H. Mamitsuka. “A Spectral Clustering Approach to Optimally Combining
Numerical Vectors with a Modular Network,” In Proceedings of KDD2007, 647–656 (San jose, Aug.
12–15, 2007).

92平成 19 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
アクティブな代謝経路のマイニング
Datamining Active Metabolic Pathways
京都大学化学研究所
Timothy Hancock

1

Prosposed Rearch

Network structures are an intuitively human way of visualizing and understanding the structure of complex processes by providing detailed representations of the interactions between many variables. It istheir intuitive nature that prompts researchers to ask questions relating to this structure. However the
problem is that the observations of the variables used to build the network are presented as an unordereddata table. The modeling task is then how to eﬃciently impose the knowledge of the network structure
on to these variables. This problem is particularly diﬃcult as the network structure imposes a special
order upon the variables that is not easily represented within a mathematical or statistical model. A
readily understood model capable of eﬃciently capturing network structure within a data table has many
applications spanning multiple ﬁelds such as bioinformatics, web mining and chemoinformatics.

2

Proposed Approach

The creation of a supervised classiﬁcation technique that exploits the intuitive nature of Markov mixture
model would be a power tool for web miners and bioinformatricians alike. In this research we propose asupervised version of the 3M ? model using the Hierarchical Mixture of Experts (HME) framework ?. Thisapproach, called HME3M is capable of identifying dominant pathways that correspond to known responsegroups. Furthermore HME3M proves to be an accurate classiﬁer whilst maintaining the Markov mixture
model’s power for analysis and observation of the transition probabilities of the identiﬁed dominant
pathways.

3

Results and Summary

Over the course of thorough simulation studies HME3M is shown to signiﬁcantly outperform both standard logistic regression and support vector machines with linear, polynomial and radial basis kernels.
Mean P−value +/− 1 SE
from 10 runs of 10−fold cross−validation

90

0.7

Mean Correct Classification Rate +/− 1 SE
from 10 runs of 10−fold cross−validation

0.6

HME3M vs PLR
HME3M vs SVM (linear)
HME3M vs SVM (Polynomial)
HME3M vs SVM (Radial)

0.4
0.2

0.3

P−value +/− 1 SE

0.5

89
88
86

0.0

0.1

87

Correct Classification Rate +/− 1 SE

HME3M
PLR
SVM (linear)
SVM (Polynomial)
SVM (Radial)

2

4

6

8

10

12

2

Number of HME3M Components (M)

4

6

8

10

12

Number of HME3M Components (M)Figure 1: Correct classiﬁcation rates and 10-fold cross-validation P-values for the glycolysis pathway,changing M from 1 to 12.
The superior performance of HME3M compared to SVM is a direct result of the explicit modelling of
the pathway transitions information. Rather than the Hamming distance which assumes the path taken is93certain, HME3M explicity models probability that each path is dominant using a Markov mixture model.
By applying these probabilities to weight the linear kernel within the PLR model biases the parameter
estimation towards pathways that are strongly expressed within the data. The iterative estimation
procedure of the HME parameters then provides a feedback loop allowing for information from response
variable from the experts to ﬂow back into the estimation of the Markov mixture parameters. This aligns
the discovery of dominant paths by the Markov mixture model to those that are correlated with the
response classes. The result of the HME weighting is localized PLR models that use information froma single dominant path to classify the resposne. The combination of these experts then provides a highaccurately global classiﬁer for the response.

References
Jordan, M. and Jacobs, R. (1994). Hierarchical mixtures of experts and the em algorithm. Neural Computation, 6(2), 181–214.
Mamitsuka, H., Okuno, Y., and Yamaguchi, A. (2003). Mining biologically active patterns in metabolic pathways using microarray
expression proﬁles. SIGKDD Explorations, 5(2), 113–121.

94平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体高分子の分子シミュレーション― セルロースの各主軸方向の結晶弾性率 ―Molecular Simulation of Biopolymers― Elastic Modulus of cellulose crystallite along the each principal axis ―生存圏研究所 田中文男
背景と目的
自然界に最も多量に存在する生体高分子である多糖系のβ-(1,4)-D-Glucan（セルロース）は、その直鎖状の分子鎖構造ゆえに結晶化し易い性質を持っている。そのため高等植物体中で骨格物質として構造維持の機能を負っている。このセルロースを構造材料として利用するに当たってはその力学的特性を理解しておく必要がある。力学特性に最も重大な影響を与える因子はセルロース微結晶の結晶弾性率とその配向分布である。セルロース微結晶の結晶弾性率の値には異方性があり微結晶の方向により異なっている。その内、結晶の長軸方向（ｃ主軸方向）の結晶弾性率の値は、古くは 1962 年の桜田らの報告（E=137 GPa）以来、数々の報告がなされてきたが、他のａ主軸方向、ｂ主軸方向の結晶弾性率の値は、測定の困難さから殆ど報告されていない。そこで、分子シミュレーションの手法を適用してこれらの結晶
弾性率の値を推定することにした。

c

検討内容
セルロースIβの単位結晶格子（単斜晶系の unit cell ： a=0.7784nm, b=0.8201nm,
c=1.038nm, γ=96.5°）を縦、横、高さ方向に５個ずつ積み重ねたス−パーセル（Fig.1:

3.8920nm×4.1005nm×5.1900nm, α=90°,β=90°, γ=96.5°:）を考え、天然セルロース微結晶のモデル結晶体とした。この結晶モデル
構造体の縦（a主軸方向）、横（b主軸方向）の断面は天然に存在するセルロース微結晶
Fig.1 Cellulose Iβの微結晶モデル（5x5x5 unit cells）に確認されている最小構造体の断面と同等のサイズであるが、長軸方向は約 1/4 程度である。このモデル結晶体について、引張、圧縮の変形をstep
by stepで加え、分子力学計算により構造最適化を行うことにより、各変形時の微結晶モデルの内部エネ
ルギー変化（P – P0）を算出した。モデル結晶体の変形時には不均質な歪みによる変形の偏りを避ける
ため、スーパーセル内での各原子のfractional座標に拘束を加えて変形し、構造最適化時にはその拘束を解除する工夫を凝らした。これによりモデル結晶体の均質な変形が実現できた。なお、変形量はモデル
結晶体の断面積（S）の変化を無視できる範囲として、引張側、圧縮側ともに５％以下の変形量の範囲とした。このようにして得られたモデル結晶体の変形歪みの量（(l-l0)/l0）と変形時のエネルギー密度の変化量（W）との間の関係（式（１））から弾性率Eの値を算出した。計算にはCFF91 系の三種の力場（CFF91ab

ver.2.0 with 7/1/92 parameter set, CFF91 ver.3.1 with 4/1/96 parameter set (PCFF), CFF91 ver.2.7
with 7/28/2006 parameter set (COMPASS)）を用いて計算を行い、それぞれの力場に於いて算出された最適化構造、弾性率の値を比較検討した。

( P − P0 )1 ⎛ l − l0 ⎞
⎟
W =
E⎜
=
S ×l
2 ⎜⎝ l 0 ⎟⎠

95

2

（１）

結 果
Table 1 に CFF91 v.2.0 、 CFF91 v.3.1（PCFF）、CFF91 v.2.7（COMPASS）の三種の力場において算出したセルロースIβ微結晶の結晶弾性率の値を示す。a主軸方向の結晶弾性率の値は 26〜38GPa、b主軸方向の値は 83〜
101GPa、c主軸方向の値は 126〜138GPaであり、分子鎖方向のc主軸方向が最も高く、次いでb主軸方向がやや低く、そしてa主軸方向はかな
り低い値となった。

Table 1.Calculated Elastic Modulus of
Cellulose Iβ Crystallite (5x5x5 unit cells)
Diection [a]-direction [b]-direction [c]-direction
(GPa)
(GPa)
(GPa)
Force
5.190 nm4.101 nm3.892 nm
Field
CFF91
ver. 2.0
7/1/92
CFF91
ver. 3.1
4/1/96
CFF91
ver. 2.7
7/28/2006

29.5

100.3

137.1

4.070 nm4.231 nm

5.321 nm

26.1

92.6

137.6

4.093 nm4.244 nm

5.318 nm

37.3

83.3

126.3

3.949 nm
4.218 nm5.179 nm
考 察
Fig.2 にcellulose Iβ微結晶の横断面のモデb
ル構造を示す。この図から、セルロース微結晶
中でセルロース分子鎖はb主軸方向に沿ったシート構造状の配列を取り、そのシート構造がaa主軸方向に積み重なった配列を取っていることが分かる。c主軸方向は分子鎖方向であり、弾性率には主として分子鎖内の結合原子間相互作用、
結合変角相互作用、立体障害の相互作用等が寄与している。他のa主軸方向、b主軸方向の弾性率には主として分子鎖間の非結合原子間相互作用が寄与している。シミュレーションの結果からはb主軸方向の弾性率がa主軸方向のそれに比べ３倍程度高い値を示していることから、bFig.2 Cellulose Iβ微結晶の横断面（5x5 units）
主軸方向のシート内の非結合原子間相互作用がa主軸方向に比べかなり大きいことが分かる。セルロース分子鎖において、大きく寄与する分子鎖間相互作用は主として水素結合であると考えられることから、このシート内での分子鎖間水素結合の密度は、シート間の水素結合よりもかなり密であることが推測される。従って、このセルロース微結晶の結晶弾性率のシミュレーション結果からセルロース結晶内に実際にシート状構造の存在する可能性が推測される。この構造はセルロース微結晶の様々な物性に大きな影響を与えているものと考えられる。
一方 Table I から分かるように、セルロース微結晶の構造最適化のシミュレーション結果からは何れも実際のモデル微結晶のサイズよりも大きな値の最適化構造が得られている。その中で、CFF91 ver.2.7
with 7/28/2006 parameter set (COMPASS)力場において算出した値が最も小さく、実際のモデル微結晶のサイズに最も近い値が得られている。このことはセルロースの構造最適化に於いては、CFF91 系の力場の中では CFF91 ver.2.7 (COMPASS)力場が最も妥当な構造を与えることを示している。
また、長軸方向（c 主軸方向）の弾性率は CFF91 ver.2.0、CFF91 ver.3.1 が実測値 137GPa に近い値を与えているが、実測値は引張時の繊維内部の微結晶の子午線反射を与える結晶面の面間隔の変化か
ら算出していることから、繊維に加えた負荷がそのまま微結晶に伝わっている訳ではないので、真の弾性率の値よりも大きな値を与えていると考えられる。従って、137GPa よりも若干小さな 126GPa の値を与えた CFF ver.2.7 の方がより妥当な値を与えているのではないかと考えられる。
これらのことから、セルロース微結晶の分子シミュレーションに於いては、CFF91 系の力場では
CFF91 ver.2.7（COMPASS）を用いるのが最も妥当であると考えられる。

96平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

福岡

浩

背景と目的
高速長距離土砂流動現象の災害危険区域予測法の確立にとって，土砂流動化メカニズム，特にすべり面液状化の科学的解明は，斜面災害防止の研究の基盤として極めて重要であることが認められてきている．すべり面液状化は飽和非排水条件下のすべり面で土粒子が破砕する場合に発生すると考えられている。せん断中に粒子破砕により過剰間隙水圧が発生する過程を数値計算によって再現することができればすべり面液状化の発生メカニズムはより明確になる。リ
ングせん断試験を数値計算によって再現した研究としては， Lobo-Guerrero and Vallejo(2006)
が粒子破砕を考慮した定応力条件のせん断試験を再現しているが，高速地すべりを再現できる
飽和・非排水条件の高速リングせん断試験を数値実験で再現した研究はない.そこで従来、乾燥試料や排水条件かつ定体積条件下のせん断試験を行えば飽和非排水条件下と同じ挙動を示すことが知られていることを利用し，粒状体試料の完全飽和・非排水条件を再現することができると考えた．DEM では定体積条件は容易に実現できるので，上記モデルにおいて定体積試験を再現する実験を行った．
検討内容
試料箱は高さ 2 ㎝，幅 5 ㎝，粒子は直径 1.1mm, 下向きに重力加速度 9.8m/s2 を与え，中心が下壁から 4 分の 1 の範囲に含まれる粒子は左向きに 0.5m/s の一定速度，中心が上壁から 2
粒径分の範囲に含まれる粒子は左右方向に固定し、その間がせん断ゾーンとなるようにした。
なお、粒子間の摩擦係数は 0.7 とした。
結果（１）相対密度 Dr=0.84 の密な試料における破砕ありと破砕なしの場合の実験結果では，垂直応力は上下の壁にかかる垂直応力の平均値を比較すると，粒子破砕無しの場合は概ね 200mm
以降は一定であるが、粒子破砕有りの場合は、せん断開始直後増大する物のその後は概ね低下傾向を示した。
（２）破砕有り条件での過剰間隙水圧比すなわち(初期全応力－有効応力)／初期
垂直応力のせん断変位に伴う変化については，過剰間隙水圧比は 1 に近いほど液状化が進行していることを示すが，100mm を超えると概ね単調に増大し、1,000mm で 0.8 に達し液状化状態に達したことを示した．（３）破砕有り条件下での実験の経時変化と対応づけた試料のスナ
ップショット，破砕粒子の発生過程を見ると，せん断開始直後から破砕は始まっており、
1,000mm せん断後ではせん断ゾーン付近で相当程度破砕が進行していたことがわかった。
考察
周期境界条件・定体積条件によって，飽和・非排水条件のリングせん断試験を再現し、定体積条件下で，粒子破砕による間隙水圧の発生を再現することができた。上記の結果はすべり面
液状化を数値実験で再現できたことを示している。しかし、今後さらに以下の検討が必要である。（１）上記の実験では粒子数が千個しかなく垂直応力の変動幅が砂質土の実際の試験より大きいため、さらに大きな粒子数で実験すべきである、（２）粒子破砕条件についてさらに検討を加えるべきである、（３）弾性常数の設定・実際の試料での測定方法およびシミュレーシ
ョン中でのせん断抵抗の測定方法についても再考の必要があると思われる。
参考論文：福岡浩，福井理, 佐々恭二, 汪発武 (2007)：個別要素法を用いた飽和非排水リングせん断試験における粒子破砕と過剰間隙水圧の発生過程の再現，(社)日本地すべり学会研究発表講演会論文集, 2007 年 8 月(四日市市), 2p.
謝 辞：工学研究科（在学）・福井理氏に協力して頂いた．記して感謝する．

97平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション
High-resolution simulation of mesoscale convective disturbances
防災研究所 竹見哲也
背景と目的
台風・梅雨前線・低気圧活動に伴い発生するメソ対流擾乱は、強雨・強風災害をもたらす要因であり、メソ対流擾乱の発生や発達を正確に予測することが防災上極めて重要である。特に、甚大な被害が生じるのは、短時間に集中する強雨や瞬発性の強風といった現象（いわゆる「極値」）が局所的に発生する場合である。より極端な現象ほど、急峻かつ複雑な地形の影響を受けると考えられる。そこで本研
究では、複雑地形の影響がメソ対流擾乱の発生や発達にどのように顕在化し、さらにその影響が強雨
や強風の極値の出現にどのように寄与しているのかを明らかにすることを目的としている。梅雨前線に伴う集中豪雨および台風や低気圧の通過に伴う突風を対象事例として、これらの強風・強雨の発生機構に及ぼす地形の影響を検出する。次世代気象モデル WRF を用いて高解像度の気象シミュレーシ
ョンを実施する。2005 年 12 月に東北地方で風災害をもたらした低気圧の通過に伴う強風の事例を解析対象とした。
検討内容
用いた数値モデルは NCAR の WRF/ARW version 2.2 である。初期値・境界値に用いる格子点気象データとしては、気象庁 MANAL および NCEP Final Analysis を利用した。計算領域は東北地方を中心とした 675 km 四方(格子幅 2.7 km)を親領域とし、3 重ネスティングにより図 1 に示す庄内平野周辺
領域を第 3 領域(格子幅 300 m)として設定した。モデル上端は 50 hPa 面、鉛直格子点数は 35 とした。
高分解能標高データとして国土地理院 50 m メッシュ値(以下 GSI50)を用い、WRF の地形処理ルーチ
ンに組み込み、平滑化処理により第 3 領域のモデル地形を作成した(図 1 参照)。なお、植生・土地利用情報には 50 m メッシュ値がないため、米国地質調査所 30 秒メッシュ値(GTOPO30)を用いた。
また、
GSI50 の比較対象として、GTOPO30 を 300 m 格子幅に補間して作成した地形も利用した。図には示さないが、GTOPO30 による格子幅 300 m の地形は図 1 に比べてかなり平滑化されたものとなっており、同じ計算格子幅でも表現される地形の形状には大きな違いがある。2005 年 12 月 25 日の低気圧通過に伴う強風イベントを対象事例とし、25 日 9 時(時刻はすべて日本標準時間)を初期時刻として 24 時
間の時間積分を行なった。第 3 領域の標高に GSI50 を用いた場合と GTOPO30 を用いた場合の 2 ケースについて調べた。

98

図 1：国土地理院 50 m メッシュ数値地図を用いた格子幅 300 m での庄内平野周辺(第 3 計算領域)の地形。等値線間隔は標高 100 m までは 10 m、それ以上は 100 m である。軸の数値は格子点数を示す。
結果
総観規模の低気圧や前線の通過は第 1 領域において概ねよく再現されており、前線の通過に伴い第 3領域で地上風が強化される様子もよく再現されていた。地上風(モデル最下層での風速:地上高 6 m)の水平分布を見ると、庄内平野は全般的には一様に強風帯となっているように見えた。しかしより詳細に観察すると、図 1 の海岸線付近の高さ数 10 m 程度の盛り上がった地形の風下側では相対的に風の弱い領域が形成され、反対に風上側では強風域が存在し、さらにその地形を迂回するように強風領域が平野部に存在していた。もちろん発達した積乱雲の通過に伴い局所的に強風域が存在してはいたもの
ので、一方で微細地形の影響が風の強弱に顕在化しているように見えた。強風時の卓越風向は北西であったことから、10 分間隔の出力値から図 1 中の星印地点における地上風の時系列を図 2 に GSI50
及び GTOPO30 の両者について示す。対象地点は平坦な平野の中心位置であるため、図 2 には用いた
標高データによる違いは必ずしも明瞭ではない。しかし、25 日 17 時から 26 日 3 時の間の強風の時間帯を見ると、GSI50 の場合のほうがピーク値が若干強めに表現されていることが分かる。言い換えれば、これだけ平坦な地形でも強風の出現には微細地形の影響を受けることが示唆され、より複雑な地形においてはピーク値の出現への影響がより顕著になるものと思われる。
考察
日本のような複雑かつ急峻な地形が存在する場合には、下端境界である標高をモデル解像度に応じて詳細なデータを用いて表現する必要がある。今回は、WRF（あるいは他の気象モデル）で通常用いられる全球 30 秒メッシュ（約 900 m 相当）標高データではなく、国土地理院 50 m メッシュ標高データを用いることで、微細地形を表現した。気象モデルの高解像度化（格子幅 1 km 未満）に伴い、モデル

99

標高も同様に高分解能データにより適切に作成しなくてはならない。
参考論文
竹見哲也，2008：高分解能標高データを用いた局所風の数値シミュレーション．日本気象学会 2008
年春季大会，横浜，2008 年 5 月．
（発表予定）

図 2：図 1 の星印地点における地上風の時系列。実線が国土地理院 50 m メッシュ値を用いた場合、点線が GTOPO30 を用いた場合。

100

平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
ポリチオ尿素 9 の結晶構造
Crystal Structure of polythiourea9
京都大学大学院理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻

鶴谷直樹

背景と目的
強誘電性高分子の中でも特にアモルファスでの強誘電的挙動が報告されているポリチ
オ尿素 9 (poly [nonamethylene thiourea]) について、結晶構造解析を行った。非晶状態での分子鎖のパッキングやコンフォメーションに関する知見を得ることが目的であるが、直接にそれらの情報を得ることは困難である。しかしながら、結晶構造でのそれらの情報
は、非晶での相関においても重要な意味を持っていると考えられる。

検討内容
一軸配向試料に対するＸ線回折実験結果及び単結晶に対する電子線回折結果から、結晶多型が存在することが確認されたが、そのうちの 1 種類についての格子定数と空間群を、
別の 1 種類についての格子定数と空間群の候補を、それぞれ特定した。しかし、1 つの対称要素が多数の原子を含むという点や、結晶性の良い一軸配向試料が得られないという問題点から、回折の情報のみから原子位置の決定までを行うのは困難である。そこで、シミュレーションによって適切な構造を探求することとした。上述のうちで空間群が特定できた結晶(空間群：P21/c)に対し、シミュレーションには Cerius2 を用い、初期構造を変えな
がら、MD による annealing を繰り返し行うことで、最安定な構造を探索した。

結果
現在までに多数の初期構造を生成し、シミュレーションを行ったが、Ｘ線回折結果を十分に説明するものは得られていない。

考察
上で述べたようにＸ線回折強度の計算値と実測値との合致は悪く、別の安定な構造が存在するものと考えられる。現在、実測強度との適合をおこなっている。
ポリチオ尿素 9 は、チオ尿素基とノナメチレン基が秩序正しく繰り返した高分子であるが、メチレン基の途中で gauche 部分を持つか、チオ尿素基の窒素原子の周囲で特殊なコ
ンフォメーションをとると考えられる。Ｘ線回折結果から求められる格子定数から、分子鎖は平面ジグザグからかなり縮んでいることが分かるが、そのためにはこのようなコンフォメーションが要求されるであろう。しかし、そのような特徴は、炭素骨格に不飽和結合を含まない通常の直鎖状高分子ではほとんど観測されていない。これは bulky な硫黄原子を含み比較的 rigid なチオ尿素基と長いメチレン基からなるというこの高分子独特の特性であると考えられる。
なお、有機化合物においての出現頻度がそれほど大きくない原子については、その原子に関する力場パラメータが十分に信頼できるものであるかをしっかりと確認する必要がある。実際に、硫黄原子に関しては、十分なパラメータを備えている力場がほとんどない。
pcff 3.01 などでも、C=S や N-C(=S)の標準結合長が既知の類似物質に比して大きくずれていたり、通常の尿素と比べて原子種のとり方が違っていたりする問題がある。これらについては、少なくとも再安定な値を修正するなどの工夫をしなければならないが、ポテン
シャル関数まで修正することは困難である。

101

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
造岩鉱物の拡散の異方性について
Anisotropy of diffusion process in rock-forming minerals
京都大学大学院理学研究科

三宅亮

背景と目的
地球惑星科学において拡散現象は非常に重要な意味を持っており、それを用いて、惑星の進化や火成岩・変成岩などの形成史が論じられている。しかし、地殻・マントルを構成する鉱物は対称性が低く、各軸方向によって拡散定数が違うことが実験的に分かりつつある。この原因の一つは、結晶構造の違いにより activation energy が異なる為だと考えられているが、まだ不明な点が多い。
そのため、CASTEP (Materials Studio)を用いた電子状態計算により、造岩鉱物の各軸方向における
activation energy を見積もることが、本研究課題の目的である。
検討内容
現在、forsterite (Mg2SiO4)を対象にして研究をすすめている。Forsterite は、マグネシウムイオンが２種類、酸素イオンが３種類のそれぞれ結晶学的に非等価な席を有している。そのため、各サイ
ト毎に形成する空孔のエネルギーは異なるハズである。また、基本格子の大きさによっても、空孔－空孔間の相互作用の違いにより、計算結果は異なることが予想される。そのため、どういった計算パラメーターおよび基本格子の大きさが有効なのかをまず調べる必要がある。そこで、まずこれらの各種パラメーターを変えることによる精度を調べている。
結果および考察
まず、k-point の大きさとエネルギーの関係についてであるが、空孔のない完全結晶では、共に-15300.6348 eV (k-points: 5x2x4), -15300.6357 eV (k-points: 4x2x3)とほぼ同じであった。次に energy
パラメーターを変えてみると-15300.6348 eV (energy: 0.03 eV), -15300.6358 eV (energy: 0.05 eV)とほ
ぼ同じである事が分かった。k-points が小さいほど、energy パラメーターが大きいほど計算速度は速い事から、完全結晶では、k-points: 4x2x3, energy: 0.05 eV で十分の精度が期待できる。
次に、空孔を形成した場合について、基本格子の大きさを 1x1x1 で、最隣接の MgO ペアを空孔にした場合、k-point の大きさ・eneragy パラメーターとエネルギーの関係については、-13878.7905
eV (k-points: 5x2x4; energy: 0.03 eV), -13878.7924 eV (k-points: 4x2x3; energy: 0.03 eV)、-13878.7912
eV (k-points: 5x2x4; energy: 0.05 eV)とほぼ同じであった。しかし、基本格子の大きさが 2x1x2 の場
合では、-59657.3289 eV (k-points: 5x2x4; energy: 0.01 eV), -59778.1757 eV (k-points: 4x2x3; energy:
0.03 eV)と、約 120 eV も値が異なってくる。この違いは精度の問題であり、どのパラメーター組
み合わせが適切かを慎重に調べる必要が分かった。
次に、最隣接の MgO ペアを空孔にした結晶で、同じパラメーター組み合わせで基本格子の大きさのみを変化させ調べた。これは周期境界条件による空孔間の相互作用があり、当然基本格子が102

大きいほどこの相互作用は小さくなり真の値になることが期待できる。計算の結果、結晶全体のエネルギーは 1x1x1 の場合、-13878.7924 eV, 2x1x1 の場合-29178.5885 eV、2x1x2 の場合、-59778.1757 eV となった。ここから、空孔の形成エネルギーを求めると、-1421.8433 eV (1x1x1)、-1422.6829 eV (2x1x1)、-1424.3671 eV (2x1x2)の結果を得た。もう一回り大きい系で計算を行う必要があるが、1x1x1 と 2x1x2 で約 3 eV の差しかないことが分かった。
結晶学的に非等価な席で比較を行ったところ、2x1x1 の基本格子では約 1eV(-13907.4488 eV と-13908.2418 eV)の違いがでた。
これまでの結果、基本格子の大きさよりも、各種パラメーターにより大きく空孔の形成エネル
ギーが変化する事が分かった。そのため、結晶学的に非等価な席でエネルギーが違う結果が得られてはいる（約 1 eV）が、こうしたパラメーター組み合わせや基本格子サイズの影響のほうがより大きいため、今後さらに詳細にこうしたパラメーター組み合わせを考える必要がある。

発表論文・参考論文なし

103平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
GPCR - リガンド相互作用の予測
Prediction of GPCR and Ligand Interaction
京都大学薬学研究科

辻本豪三【背景と目的】G タンパク質共役型受容体 (GPCR) は、各種循環器疾患の代表的な創薬ターゲットの一つであり、これら
GPCR の機能を制御するリガンドを効率的に発見することは医薬品開発において多大な貢献をもたらす。そこ
で GPCR とリガンドとの相互作用パターンを計算機に機械学習させることによりリガンドを効率的に探索する
新規な In silico リガンド予測法の開発を行うことが、本研究の目的である。

【検討内容】
本研究で用いた手法は、結晶構造解析が極めて困難である GPCR ファミリーに対して、タンパク質配列情報と化合物化学情報を用いることでリガンドの予測効率を劇的に向上することに成功した新規な技術である。
まず、β 2 アドレナリン受容体のリガンド探索に本手法を適用し、その評価を行った。そして、公共データ
ベースから収集した既知の GPCR- リガンド相互作用情報を元にして、相互作用が未知の組み合わせに対し予測手法を適用し、相互作用の有無を予測した。さらに、予測スコアの高い化合物群 (best50)、およびその対照として予測スコアの低い化合物群 (worst50) について、β 2 アドレナリン受容体強制発現細胞株と [125I]cyanopindolol を用いた受容体結合実験を実施し、その検証を行った。

【結果】
スコアの高い化合物群のうち、21 種類について検討を行った結果、17 種類について受容体親和性が認められた ( ヒット率 80.9%)。これに対し、スコアの低い化合物群 9 種類における検証実験の結果は、7 種類は親和性を示さなかった ( ヒット率 22.2%)。今回検討した化合物はいずれも、β 2 アドレナリン受容体リガンドとして報告のない新規のリガンドであり、我々が作成したリガンド予測法が GPCR に対する新規リガンドを効率的に予測できることを確認した。

【考察】
以上の結果から、この予測法を応用することで、治療標的となり得るオーファン GPCR に対する新規リガンドの合理的かつ効率的探索が実現するものと期待される。

104平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
原子分子相互作用系に関する理論的研究
Theoretical Study of Atomic and Molecular Systems
京都大学大学院工学研究科マイクロエンジニアリング専攻

立花 明知

背景と目的
原子および電子のダイナミクスの本質を理論的に解明することは，系の物理的・化学的性質を予測するのに不可欠なものとなってきている. 我々は材料科学の分野やその関連分野における原子電子相
互作用系に対して，量子エネルギー密度[1-3]による描象を示してきた．また，さらなる Rigged-QED 理
論[4-7]の展開により原子核および電子の波動としての相互作用が厳密に扱えるようになった．これらの結果，化学結合の可視化，電子の局所的挙動の理解，局所誘電率等の局所的な物性値の評価等を可能にしてきた．これらの特徴を生かして，様々な原子分子の特徴を明らかにしていくのを目的としている．
特に今回の研究では，ハフニウム酸化物（HfO2）・ランタン酸化物（La2O3）などの高誘電率酸化物の電子構造に注目し，金属原子と酸素原子間の結合状態の解明とそれらの誘電物性との関係について研究を行った．
ここ数年の間にハフニウム酸化物のゲート絶縁膜への応用に対する期待が高まり，研究が急速に進んでいる．ハフニウム酸化物の示す高誘電率とシリコン基板上での熱的安定性のため，次世代ゲート
絶縁膜として注目を集める一方で，比較的低い温度での結晶化や，膜中の酸素欠陥の問題など，未解決の問題もいくつか知られている．これらの問題に対して，ハフニウム酸化膜中の酸素欠陥に蓄積される固定電荷のためにフェルミレベルピニングが起こることをモデル化した計算が行われており, フェルミレベルピニングの問題はメタルゲートを用いる際に重要であることが指摘されている．その他に，ハフニウム酸化膜に少量の La 原子を注入することにより，酸素欠陥の生成を抑制できるという報告がなされている．また，La 原子の注入により，結晶化温度の改善も見られることが報告されている．
このように，ハフニウム酸化膜のゲート絶縁膜としての応用については，さまざまな問題を抱えながらも，そのたびごとに改善策が提案され，実現化に向けて発展を続けているといえる．
本研究では，ハフニウム酸化物, ランタン酸化物の電子構造，結合状態，および誘電物性について議論を行う．また本報告書は文献[8]に基づいている．
検討内容
分子軌道法により LaO, CeO, および GdO の軌道相互作用を考察した上で La(OH)4 と Si(OH)4 の電場応答の相違を局所誘電率の計算により考察を行う。本研究では，さらに系を拡大することにより局在する電子を捕らえつつ凝縮相に近い電子状態を表現することを試みる．電子状態の計算には，Hartree-Fock 法および一般化勾配近似を採用した密度汎関数法を用いて変分原理により基底状態を求105

める．その際，計算方法によって局所的なエネルギー密度の記述が異なるため，計算方法依存性についての注意が必要である．電子の波動関数については，原子軌道の線形結合により分子軌道を記述す
る．基底関数については，La および Hf 原子については Stevens らによる有効核ポテンシャルを用いた
CEP–31G 基底および LanL2DZ 基底を採用する．このとき，La および Hf の価電子は，それぞれ[Pd]5s25p65d16s2 および[Xe]5d26s2 とする．また，Si, O, および H 原子については Pople らの 6–31G 基底に分極関数を加えたものを用いる．さらに，凝縮相を表すためには系を拡大するのであるが，このときに注目する領域については量子力学に基づいた計算を行い，それ以外の部分については古典力学的に扱うという計算方法（QM/MM 法）を用いる．QM/MM 法を用いることにより，凝縮相の近似的な力場における電子構造を計算することが可能となる．
La2O3 の A 型の六方晶および HfO2 の単斜晶では，La または Hf 原子の周りに O 原子が 7 配位をとる
ことが知られている．また，A 型の La2O3 は D3d の対称性を持つことから 3 種類の La–O 結合を含むとされ，La–O の結合長は，2.38Å が 3 本，2.45Å が 1 本，および 2.72Å が 3 本と知られている．まず，
このような配置をとる原因を明らかにするために，真空中における金属原子周りの O 原子の安定な配置を計算により求め，それらの結合状態を議論する．さらには，原子と電子の相互作用からなる電子状態の電場応答を計算することにより，局所誘電率と結合状態の相関を議論する．少数クラスターモ
デルについての計算により，結合状態を明らかにした上で，大規模クラスターを用いた凝縮相における原子間の結合状態と電場応答についての議論を行う．本研究で用いる大規模クラスターでは，大きいもので約 50 個程度の原子を QM 領域に含む計算を行う．例えば La2O3 の系において，電子数は約400 個であり，1700 程度のガウス型関数からなる 900 基底を扱う積分計算が必要となり，さらに，MM領域からのポテンシャル場を取り込んだ計算となる．
結果
La および Hf 原子周りの O 原子の安定な配置を知るために，各金属原子に対して OH 基を対称性に従って配位させた場合の安定構造を求めた．OH 基一
つあたりの結合エネルギーについての結果を図 1 に示す．この結果から，La および Hf の O 原子との結合は配位数の増加に従って弱くなる傾向にあるが，8 配位で結合エネルギーの増加が見られる．また，7FIG. 1. Binding energy plot of La(OH)n and Hf(OH)n配位までは La–O に比べて Hf–O のほうが結合が強as a function of coordination number.

いと考えられるが，8 配位でその関係に逆転が見られる．図 1 に見られる 7 配位までの関係はこれまでの研究で明らかにしてきたが, 8 配位に見られる結合エネルギーの強弱の逆転は説明されていない．8
配位に見られる La–OH 結合エネルギーの増加の原因のひとつは，Oh の対称性において La(5p)と La(5d)の規約表現の違いによるそれらの分解によるものと考えることができる．つまり，La 原子の軌道のもつ対称性に対して，OH 基の示す関数が La(5d)と同じ規約表現に属するように配位すると，La(5p)とO(2p)の直交性によりそれらの相互作用が考えられない場合があるということである．以上の考察から，

106

La2O3 や HfO2 では方向性の強い 5p および 5d 軌道のために，O 原子の配位の仕方が複雑になると考えられる．
図 2 に La(OH)4，Hf(OH)4，Si(OH)4 のストレステンソル密度の最大固有値成分とその固有ベクトルを示す．ストレスの正値は引張り応力を，負値は圧縮応力を意味する．ストレステンソル密度から，原子間に分布する電子密度の結合に対する寄与を読み取ることができる．この図から La，Hf，および Si
原子と O 原子間の結合の違いが明らかである．反結合性を示す 5p 軌道の寄与の違いのために，La–Oと Hf–O の結合に違いが見られる．Hf–O に見られるストレステンソル密度の領域が La–O では切れていることがわかる．一方で，Si–O 結合は La–O や Hf–O とは異なる特徴を持っている．Si–O に現れる
ストレステンソルは La–O や Hf–O とは符号が逆になっていることから，Si–O 間に存在する電子密度は La–O や Hf–O 間に存在する電子密度とは異なるストレスを感じているといえる．
図 3 は，La(OH)4，
Hf(OH)4 ， お よ び
Si(OH)4 の局所誘電率の最大固有値成分とその固有ベクトルである．

(a)

(b)

(c)

FIG. 2. Stress tensor density of (a) La(OH)4, (b) Hf(OH)4, and (c) Si(OH)4.

この図から電子密度の誘電率に対する寄与を局所的に見ることができる．先に述べたように，電子密度分布と結合状態には相関があることから，誘電率としての電場応答にも結合状態が反映さていると

(b)

(a)

(c)

FIG. 3. Local dielectric constant of (a) La(OH)4, (b) Hf(OH)4, and (c) Si(OH)4.

考えられる．誘電率としてみた場合，La(OH)4，Hf(OH)4，および Si(OH)4 の系に分布する電子の電場応答の違いは明らかである．
Hf(OH)4 においては Hf–O 間に誘電率 1.0 を上回る領域が存在するが，La(OH)4においては La–O 間にそのような領域は見られない．ここで，La(5p,5d)–O(2p)と Hf(5p,5d)–O(2p)の結合状態の違いが局所的な誘電率の違いとして明らかにされた．Hf(OH)4 において，Hf–O 結合に寄与する
Hf(5d)–O(2p)の結合性軌道の電子は誘電率として 1.0 以上の値を返しているが，La(OH)4 においてはその傾向が見られない．Si(OH)4 においては Hf(OH)4 や La(OH)4 とは異なる特徴が見られる．Si–O 間よりも O–O 間に誘電率の大きい領域が現れる．
次に，少数クラスターでの計算結果についての考察を踏まえて，大規模系についての考察を行う．本計算においては，SiO2 の結晶構造について Si 原子 1 個を La 原子に置換したモデルについて QM/MM法により構造最適化を行った．QM 領域は La 原子から 3.0Å の領域で，LaSi7O8H19 の組成であり，MM
領域は 234 個の Si 原子と 394 個の O 原子から構成されている．La 原子周りの O 原子の配置と誘電率107密度を図 4 に示す．この図より，La–O 間の誘電率が La(OH)4 で見たそれとは異なることがわかる．
La(OH)4 では見られなかった La–O 間での 1.0 を超える誘電率が現れ，Hf–O に見られたものと同様の特徴を示している．これは，La 周りの O 原子の増加により，La(5d)–O(2p)の結合性軌道の安定化が見られることと，周囲の Si 原子から La–O 結合に対して電荷移動が起こっていることが原因

FIG. 4. Local dielectric constant in condensedと考えられる．

system calculated by QM/MM method.

以上の計算から，凝縮相における La–O の相互作用と誘電率との関係が説明される．真空中に分子の状態で存在する場合は，外部からの電荷供給が起こらないため，La–O 結合の特徴から大きな誘電率を示すとは考えられないが，凝縮相では電荷移動
ならびに分極のために La 原子と O 原子との結合に寄与する電子が大きな誘電率を示すと考えられる．
考察
本研究では，La，Hf，Si などの酸化物やシリケート化合物の電場応答を局所誘電率という量で議論した．誘電率を局所的にみることにより，空間に分布する電子密度の誘電率に対する寄与が明らかになる．また，電子密度分布は結合状態に依存するため，誘電率と結合状態の相関を明らかにすることができる．La–O，Hf–O，および Si–O の結合状態の違いのため，結合に関与する電子の電場応答についても違いが見られた．また，凝縮相においては電荷移動や分極のために真空中の分子とは異なった
電場応答を示すことを明らかにした．今後は，さらに QM 領域を拡大した計算を行うとともに考察を
進める．
参考論文

[1] A. Tachibana, in Stress Induced Phenomena in Metallization, edited by S. P. Baker (American Institute ofPhysics, New York, 2002), pp. 105-116.
[2] P. Ordon and A. Tachibana, J. Mol. Model. 11, 312 (2005).
[3] P. Ordon and A. Tachibana, J. Chem. Sci. 117, 583 (2005).
[4] A. Tachibana, in Reviews in Modern Quantum Chemistry: A Celebration of the Contributions of Robert Parr,edited by K. D. Sen (World Scientific, Singapore, 2002), Chap. 45, pp. 1327-1366.
[5] A. Tachibana, in Fundamental World of Quantum Chemistry: A Tribute to the Memory of Per-Olov Löwdin,edited by E. Brändas and E. Kryachko (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 2003), Vol. 2, pp. 211-239.
[6] A. Tachibana, Int. J. Quant. Chem. 100, 981 (2004).
[7] A. Tachibana, J. Mol. Model., 11, 301 (2005).
[8] K. Doi et al. Jap. J. Appl. Phys., 47, 205 (2008).

108平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
固液界面の物性の第一原理計算
First-principles calculation of solid|liquid interface
京都大学・工学研究科・物質エネルギー化学専攻

山本雅博

本年度は、１）ウルトラソフト擬ポテンシャル平面波コード(VASP)を用いた Pt(111)
面上の電場による固体高分子型燃料電池空気極の反応中間体の吸着エネルギーの影
響，２）Au(111)面上でのグルタチオン自己組織化単分子膜が作る電気２重層のモン
テカルロシミュレーション，電位分布の数値計算，３）古典的分子動力学計算用パラ
メータ導出のための量子化学計算（Gaussian03）を主に使用した。ここでは２)について報告する。
【背景と目的】Au(111)単結晶電極表面に形成されたグルタチオン(GSH:Glu-Cys-Gly)自己組織化単分子膜(SAM)上での酸化還元反応は電解質溶液の pH および錯体を形成すると考えられている多価カチオンの濃度，価数，イオン種に依存して反応速度が数桁変化する。これまでの報告では「ion-gating」機構によって反応速度の増加が説明されてきた１。我々は、電気二重層によるポテンシャル（電位）が酸化還元反応を制御していると仮説を立て実験および理論的に検証した。
【結果】
グルタチオン自己組織化膜上での酸化還元反応速度の pH 依存性および Ca-グルタチオン自己組織化
膜上での酸化還元反応速度の電気２重層効果：モンテカルロシミュレーション：
グルタチオンおよびCa2+が配位したグルタチオン
分子の具体的な構造は，無構造誘電体中で求めた量子化学計算の結果を用いた。（右図） 求めた分子座標系を用いてGS-SAMをAu(111)面上に構築した。Au(111)面上では、グルタチオン
は(√3√3)-R30構造(被覆度1/3)をもつアルカンチオールの70 ％程度吸着していることが報告されているので、(2 2)構造 (被覆度1/4) を仮定した。

Primitivemodelを用いたモンテカルロシミュレーションにより電解質イオンの分布を求め，電109

位をポアソン方程式を数値的に解き計算した。反応面の位置は対イオンの平均面密度が最大になる位置とした。計算に用いたグルタチオンの構造および反応面での電位分布の計算結果を右図に示す。この結果を用いて，面内の各位置でButler-Volmer式を基礎にして重みをつけ，
電気二重層効果による速度の変化の値を求めた。求めた結果を表に示す。

Ca2+が配位したAu(111)面上のグ
ルタチオン自己組織化単分子膜上や正に帯電したグルタチオン自己
組織化単分子膜上では，５−８桁の速度の増加が見られ，負に帯電した自己組織化単分子膜上では５−９桁の速度の減少が期待される。ここで求めた電気二重層効
果による速度の増大は，実験で得られた速度定数の増大とオーダーがほぼ一致する。
グルタチオン自己組織化膜は，比較的短鎖の分子から構成されるにも関わらず酸化還元反応がブロックされるのは，この電気二重層効果によるものであると考えられる。以上，実験および理論解析によって，Au(111)面上のグルタチオン自己組織化単分子膜上での酸化還元反応はイオンゲート
機構よりも電気二重層効果により決定されていると結論づけられた。

【参考文献】
1) K. Takehara, Y. Ide, Bioelectrochem. Bioenerg., 29 (1991) 113.

110

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

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

1

佐藤

徹

背景と目的
電子と核の振動 (フォノン) の相互作用 (振電相互作用、電子-格子相互作用) は、輸送現象において電気抵抗や発熱の原因であり, 有機 EL のキャリア輸送材料を設計する上で、振電相互作用を考慮す
ることもまた重要であると考えられる。芳香族アミン TPA のホール輸送特性については, 電子移動反応に関する Marcus 理論を適用した計算がすでになされている [1]。一方近年, 単一分子素子の電気伝導特性に関して非平衡 Green 関数理論 [2] に基づいた計算がなされている。本研究では, 振電相互作用定数の第一原理計算と非平衡 Green 関数理論を組み合わせて, 芳香族アミンである TPD 単一分子におけるホール輸送に対する分子内振動の影響について検討した。

2

検討内容
∂U
振動モード i に対する振電相互作用定数 gi は、積分 gi = Ψ+ | ∂Q
|Ψ+  を評価することにより求iめた。ここで Ψ+ はカチオン状態の波動関数、Qi は基準座標, U はポテンシャルである。振電相互作用密度 η は、カチオン状態と中性状態の差電子密度 Δρ とポテンシャルの基準座標微分 vi の積で定義される [3-5]。η(r) は、その全空間にわたる積分が振電相互作用定数を与えるものであり、電子と振動の相互作用の分子内での局所的な性質を明らかにする。構造最適化、電子構造ならびに振動構造の計算には Hartree-Fock 法を用いた。電流-電圧特性ならびにエネルギー散逸は、非平衡 Green関数理論により計算を行った [2]。散乱による電流に対する抑制効果と発熱を見るため、2 つの電極はその Fermi 準位が TPD の HOMO の軌道エネルギーと一致する場合について計算を行った。

3

結果と考察
最適化構造は C2 対称を有し、biphenyl はねじれている。これは以前の実験ならびに計算と一致している [6]。
最大の振電相互作用は 735 cm−1 の変角振動の 7.58 × 10−5 a.u. である。すべてモードの相互作用定数は 10−5 a.u. 程度であり, これはオリゴチオフェンの 10−4 − 10−3 a.u. と比べて 1 桁以上小さい。
この理由は, 振電相互作用密度解析により理解することができる。正電荷は主に窒素原子上に局在しており、一部が phenyl 基にしみだしている。一方, ポテンシャル導関数 v は分子全体に分布してお111

り, その結果, 相互作用密度 η は, 窒素原子上と phenyl 基上に分布している。さらに全空間にわたる積分を考えると, 窒素上での相互作用密度はほぼ相殺しており, 振電相互作用は主として, phenyl 基上の電子に由来する。
30

35

Current (µA)

30Power loss (µW)

Coherent
Non-coherent

25
20
15
10
5
0

25
20
15
10
5
0

0.1

0

0.2

0.3

0.4

0

Bias voltage (V)

0.1

0.2

0.3

0.4

Bias voltage (V)

図 1. TPD 単一分子の電流-電圧特性 (実線:分子振動による散乱を考慮, 点線:分子振動を考慮

図 2. エネルギー散逸

していない)

図 1 に TPD 単一分子の電流-電圧特性を示す。図 2 にバイアス電圧に対するエネルギー散逸を示している。振動エネルギーに対応する電位以上では, 振動による非弾性散乱のためのエネルギー散逸が生じていることが分かる。

発表論文
Ken Tokunaga, Tohru Sato, and Kazuyoshi Tanaka, J. Mol. Struct. 838 (2007) 116-123.
Tohru Sato, Yasutaka Kuzumoto, Ken Tokunaga, Hiroshi Imahori, and Kazuyoshi Tanaka, Chem.
Phys. Lett. 442 (2007) 47-52.
Tohru Sato, Ken Tokunaga, and Kazuyoshi Tanaka, J. Phys. Chem. A 112 (2008) 758-767.

参考文献[1] K. Sakanoue, M. Motoda, M. Sugimoto, and S. Sakaki, J. Phys. Chem. A 103 5551(1999).
[2] S. Datta, Quantum Transport: Atom to Transistor, Cambridge University Press (2005).
[3] T. Sato, K. Tokunaga, and K. Tanaka, J. Chem. Phys. 124 024314 (2006).
[4] K. Tokunaga, T. Sato, and K. Tanaka, J. Chem. Phys. 124 154303 (2006).
[5] K. Tokunaga, T. Sato, and K. Tanaka, J. Mol. Struct. 838 116 (2007).
[6] H. Kaji, T. Yamada, N. Tsukamoto, F. Horii, Chem. Phys. Lett. 401 246 (2005).

112

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

開殻分子の電子構造に関する理論的研究
Theoretical Study on Electronic Structures for Open Shell Molecule
工学研究科・分子工学専攻

伊藤彰浩[背景と目的]Lambertらによって合成されたヘキサキス[4-(N, N-ジ-p-メトキ

OMe
OMe

MeO
MeO

シフェニルアミノ)フェニル]ベンゼン 1 はレドックス活性部位

Nとなるトリフェニルアミン骨格がベンゼン環を中心に放射状に6個置換した星型芳香族アミン分子である。彼らは分子1のカチオン種を混合原子価状態における分子内電荷移動の観点から報告している。本研究では分子1の特異な形状に注目し、その多価カ

N
MeO
MeO

OMe
OMe
N

チオン種のスピン状態について調べた。分子1内にはレドックス
活性部位が6個所あることからヘキサカチオンまで酸化可能であ

N

N
N

MeO
MeO

り、電気化学的測定からも可逆的に酸化可能であることがわかっ

OMe
OMe

1

ている。このヘキサカチオン種は比較的対称性が高いことが期待
でき、HOMO付近に縮退軌道を持ち、高いスピン多重度を有する可能性がある。そこで本研究では多価
カチオン種の中でも特にヘキサカチオン種に注目した。
[結果と考察]1の酸化体の凍結試料のCW-ESRスペクトルを測定したところ、10K 以上においてスペクトルに微細構造が現れた。また、測定温度領域において半磁場領域に禁制遷移が観測されたことから系中に存在するスピン種が3重項以上の多重度をもつことが示唆された。このスピン種の明確な多重度を同定するためにパルスESR法の一種であるESTN法を用いて2D-Nutationスペクトルを観測した。5Kにおいては2重項種のみが観測された。10Kでは2重項種に帰属される章動周波数の√2 倍に相当する位置に3重項種に帰属される新たなピークが観測された。また、20Kでは√3 倍に相当する位置に4重項種に帰属される新たなピークが観測された。ただし、40K及び80Kにおいては電子スピンエコーが観測できなかったためパルス法による測定は不可能であった。原因としてスピン種の緩和時間が短すぎることが挙げられるが、一般的に高い多重度をもつスピン種の緩和時間は早いことが知られていることから、40K、80Kの系中にはより高いスピン多重度を持つ種が含まれている可能性がある。実際、CW-ESR スペクトルの微細構造が変化していることからも異なる多重度を持つスピン種の存在が強く示唆される。以上の測定結果
から温度が上昇するに伴い、系中に存在するスピン種が低スピン状態から高スピン状態に励起している可能性が明らかとなった。現時点では4重項より高い多重度が実現するという直接的な証拠は緩和時間の問題などから得ていない。しかし今後、酸化手法、測定溶媒を変えるなどの工夫により改善されるものと考えられる。
[発表論文]
Y. Hirao, H. Ishizaki, A. Ito, T. Kato, K. Tanaka, Eur. J. Org. Chem., 2007, 186-190.

113

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Theoretical Studies of Chemical Reaction and Electronic Properties
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M HNO3, reflux, 24 h, iv) SOCl2, reflux, 24 h, v) n-C10H 21NH 2, 130 oC, 3 days, vi)
H2P-NH 2, DMF, 130 oC, 3 days, vii) H2P-NH 2, isoamyl nitrile, ODCB, microwave, 100oC, 30 min.

115ࡻࡦḖ㝏㒂న࡞࢜ࣜ࣍࢞ࢨࣜᇱ࠿ᑙථࡈࡿࡒ࣭࢜࣍ࣤࢻࢿࢲ࣭ࣖࣇ(NT-CO2 H)ࢅᚋࡒࠊࡆࡡ
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H2P-NT-H2P on mica (Z range: (a) 100 nm, (b)-(e) 50 nm),and (f) section profile of H 2P-NT-CONHH 2P. The color scaleྺ཭ࢅ㊂ࡊྙࢂࡎࡒࡵࡡ࡛࡮࡯ୌ⮬ࡊࡒ
represents the height topography, with bright and darkࡆ࡛࠾ࡼࠉࢻࢿࢲ࣭ࣖࣇ࡛࣎ࣜࣆ࢔ࣛࣤࣗ
representing the highest and lowest features, respectively .
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NT-H2P ࡛ H2P-NT-H2P ࡡ⁈ᾦ࡞࠽࠷࡙ࠉࢮ࣭ࣝᖈ⏜ᮮࡡྺ཭ᙁᗐࢅ H2P-ref ࡛ୌ⮬ࡈࡎࡾࡻ࠹࡞⃨ᗐㄢᩒࡊࠉࢮ࣭ࣝᖈࢅທ㉫ࡌࡾࡆ࡛࡞ࡻࡽ⺧කࢪ࣋ࢠࢹࣜࢅῼᏽࡊࡒ࡛ࡆࢀࠉH2P-ref࡛Ẓ㍉ࡊ࡙ NT-H2 P ࡚ࡢ 88 %ࠉH2P-NT-H2 P ࡚ࡢ 93 %ࡡⓆකᙁᗐࡡ΅ᑛ࠿☔ヾࡈࡿࡒࠊࡆࡡ

116

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g L-1) in THF, (b) NT-H 2 P, (c) H2P-NT-H 2P and
FTO/SnO2/NT-H2P ࠽ࡻࡦ FTO/SnO2/H2P-NT-H2 P ࡚ (d) H2P-ref (9.5 x 10 -7 M). The absorbances of (b)ࡢࠉࡈࡼ࡞ࢮ࣭ࣝᖈ࡞⏜ᮮࡌࡾྺ཭࠿☔ヾࡈࡿࡒࠊ and (c) are adjusted to be identical to that of (a) at
1000 nm for comparison.
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Wavelength / nm
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Figure 3.
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H2P-NT-H2 P.
IPCE ೋ࠿ᚋࡼࡿࡒ࡛⩻࠻ࡼࡿࡾࠊ㞹ᴗ୕ࡡྺ཭ࢪ
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and(d)
FTO/SnO2/(SnO2) = 0 V, ECB (TiO2) = -0.5 V vs NHE㸞࡞ࡻࡾࡵ H2P-NT-H2P devices. Applied potential: +0.08 Vࡡ࡛⩻࠻ࡼࡿࠉࡆࡡᐁ㥺⤎ᯕ࠾ࡼᮇ⣌࡚⏕࠷ࡒࢻ vs SCE; electrolyte: 0.5 M LiI and 0.01 M I2 inacetonitrile.
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117

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5. ཤ⩻ㄵᩝ
[1] Hasobe, T.: Fukuzumi, S. Kamat, P. V. J. Phys. Chem. B 2006, 110, 25457.
[2] Umeyama, T.; Fujita, M.; Tezuka, N.; Kadota, N.; Matano, Y.; Yoshida, K.; Isoda, S.; Imahori, H.
J. Phys. Chem. C 2007, 111, 11484.

118平成 1９年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

ΔF [kJ/mol]＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着剤と吸着質の分子間相互作用や、乾燥過程における分子の動的挙動など、吸着工学や乾燥工学などにおける微視的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの分子シ
ミュレーションを用いて検討を行うことを目的としている。今年度はフラーレンの液相吸着に関する
分子動力学（MD）シミュレーションを実施したので、その概要を報告する。
フラーレンは医薬品、水素貯蔵、太陽光発電、超伝導材料などへの応用が期待されるナノ素材である。フラーレンの精製はクロマト分離などにより行われているが、最近、活性炭を用いた新規な分離ろ過法が提案され、コスト低減などの点で期待されている。しかし、液相中におけるフラーレンの活性炭への吸着挙動や、フラーレンの分離に最適な細孔径などの微視的な知見は充分には得られていない。そこで、有機溶媒中における活性炭細孔への C60 と C70 の吸着挙動を MD シミュレーションにより検討した。
＜検討内容＞
活性炭のスリット状細孔のモデルとして 2 枚のグラフェンシートを用い、トルエン中において C60
または C70 がスリット状細孔内に進入する際の自由エネルギー変化ΔF を調べた。スリット幅は 13Å、
18Å、及び 23Åの場合を取り上げた。計算は Accelrys 社の Cerius2 を用い、力場には Dreiding Force
Field を採用した。時間の刻み幅は 1 fs として、NVT アンサンブルで 25℃の MD シミュレーションを行った。系が熱平衡に到達後、5 万ステップの MD 計算より C60 または C70 が溶媒から受ける平均力を求め、それを積分することでΔF を求めた。
＜結果と考察＞0
C60がスリット幅18Åの細孔に吸着する過程に(b)-20
ついて、(a) 細孔入り口付近で細孔壁に近づく場
合 (b) 細孔の中心に到達後細孔壁に近づく場合、(a)-40の２通りの吸着経路に対するΔFを求めた。結果をFig. 1 に示す。τはC60がそれぞれの吸着経路上-60に沿って移動した距離を表している。どちらの経
0
2
4
6
8
10
12
τ[Å]
路もτ=4Åまでは共通で、スリットの中心線上を移動しており、τ=4Åはスリット細孔の入り口に
Fig. 1 自由エネルギー変化なる。そこから細孔壁に近づく(a)の経路の方がΔFの勾配が急で、自由エネルギーの減少の度合いが大きい。(b)の経路ではΔFの変化は緩やかである
ものの、細孔中心（τ=10Å）まで進むには自由エネルギーの増加を伴うため、途中に留まりやすいと考えられる。以上の結果より、C60がスリット細孔に吸着する際には(a)のような細孔壁に近づいてから吸着する経路をとりやすいことが示唆された。

119平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討
Theoretical Studies on Microscopic Problems in Separation Engineering and Drying
京都大学大学院工学研究科
化学工学専攻鈴木哲夫＜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。
今年度は糖水溶液中における水分子の動的挙動について分子動力学（MD）シミュレーションにより検討したので、以下その概要を報告する。
食品や医薬品の中には、糖類添加により生じる高粘度状態あるいはガラス状態を利用して、香気成
分や品質を保持するものが多数存在する。しかしながら、水分子や糖類の動的挙動が保持作用に及ぼす影響などの微視的な知見は十分には得られていない。そこで、本研究では MD シミュレーションを用
いて、糖水溶液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＞
香気成分を含む食品のモデルとして、エタノール含有糖水溶液を取り上げた。水分子 400 個、エタ
ノール分子 4 個、糖（トレハロース）分子 7－60 個を用いて数種の糖濃度について検討した。
MD シミュレーションには Accelrys 社の Cerius2 と MS Modeling を用いた。分子力場には DREIDING
力場と、水同士の相互作用を適切に表現する TIP3P 力場を組み合わせて用い、NPT アンサンブルで系の温度が 25 ºC の場合のシミュレーションを行った。時間の刻み幅は 1 fs に設定し、10 万ステップ（100 ps）熱平衡計算の後、続きの 10 万ステップ超の計算から水、エタノールそれぞれの拡散係数や水素結合数などを求めた。
＜結果及び考察＞トレハロースの濃度（質量分率）が 0.25, 0.48, 0.74 の場合における水、エタノールの 25ºC における拡散係数を求めたところ、水は 1.74×10-9, 6.22×10-10, 1.29×-10 m2/s、エタノールは 1.47×
10-9, 3.23×10-10, 7.96×10-11 m2/s となり、糖濃度の増加に伴い著しく減少した。
こうした拡散係数の減少の主な要因を考察するために、まず糖濃度が異なる場合の水素結合数ならびに結合様式の変化を調べた。トレハロースの質量分率が 0 の場合、水分子 1 個当たりの水素結合数は 3.5 であるが、0.74 の場合 3.2 であり、約 1 割減少する。同様に、エタノールの場合は、水素結合数が 3.0 から 2.3 まで減少している。水素結合数が減少することは、拡散係数を低下させるとは考えにくい。
そこで、水素結合についてより詳細にみると、糖濃度の増加に伴い、水−水ならびに水−エタノール
間水素結合数は減少するものの、糖−水ならびに糖−エタノール間水素結合数は増加することがわかった。この水素結合様式の変化が水の拡散係数の低下の一因と考えられる。
各分子間における水素結合についてさらに調べたところ、トレハロース濃度が増すにつれてより大きなトレハロースクラスタが生じており、その結果水や糖が糖分子のクラスタ中に取り込まれて拡散係数が顕著に低下することが示唆された。

120

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

1

蜂谷

寛

背景と目的
カルコゲナイド（chalcogenide）ガラスは、光誘起現象による様々な光学特性を示す事が知られている。特に、 As-カルコゲナイド、Ge-カルコゲナイドにおいて、長時間励起による発光強度の減少がよく知られている。これらは「フォトルミネッセンス疲労 (photoluminescence(PL) fatigue)」と呼ばれ、電子構造と光誘起変化とを関連させた研究がされてきた。われわれは、長時間励起による Ge-S 系ガラスの発光にとくに注目し、低温 (77K) での発光疲労と一部疲労の回復現象を報告し、実験値が疲労と回復にそれぞれ時定数 τF , τR を仮定した理論式でよく一致できることを報告した [1,2]。
本研究では、光誘起反応と熱による効果の競合した現象と考えられる発光疲労‐回復現象の温度依存性に注目し、この現象の統一的な知見を得ることを目的に研究を行って来た。

2

検討内容
溶融急冷法により作製した GeS2 ガラスの PL 測定を、光学システム用冷凍機を用いて、10 K から 20 K

刻みで試料温度を変えながら行った。励起光には Ar+ -イオンレーザー (457.9 nm/2.71 eV) と He-Cd レー
ザー (441.6 nm/2.81 eV) を用いた。

3

結果
各温度での長時間励起 (2.71 eV, 0.7 W/cm2 ) による発光スペクトルの始状態を Fig. 1 に、発光強度疲

労とその一部回復挙動を Fig. 2 に示す。スペクトルのピークはいずれも 2.20 eV にあることがわかった。

4

考察
以前の研究 [1] で示したとおり、発光疲労-回復の時間挙動は次式：
(
)
(
)
t
t
IPL (t) = A exp −− B exp −
+ I∞
τF
τR

(1)

で表される。Fig. 2 に示したとおり、この式は 10 K の場合を除き、実験値とよく一致する。
一方、低温 (< 30 K) ではメインのピークの他に別のピークが現れ、これらが注目している発光疲労‐回復現象に影響を及ぼす事がわかった。2.20 eV のメインの発光バンドと 2.25 eV 付近に現れるサイド
バンドのいずれもが独立に発光疲労-回復を行うと考えると、時間挙動は次式：
(
)
(
)
(
)
(
)
t
t
t
t
IPL (t) = A exp −− B exp −+ A0 exp −− B 0 exp −
+ I∞
τF
τR
τFsideτRside121(2)のようになると考えられる。Fig. 2 における 10 K の場合のフィッティングにはこの式を用いた。Fig. 3に発光疲労/回復それぞれの係数、A, B のフィッティング値の温度依存性を示す。これらの理論式の導出過程 [1] から、レーザーによる加熱の効果に直接関わる係数 B は、
(
)
b0
E∆
B = 2 exp −T
kB T
それに伴って、係数 A は、

)
(
a0
E∆
A = 2 (a1 (T ) + b0 ) exp −
T
kB T

(3)

(4)

のように試料温度に依存することが期待される。Fig. 3 の結果は、サイドバンドの影響を適切に除けば、
疲労‐回復現象は測定を行った比較的高い温度領域まで理論式に即した挙動を行い、本研究における発光疲労-回復メカニズムの描像が妥当であることが示唆された。同時に、30 K よりも低温では、発光疲
労/回復のいずれの係数とも上昇することがわかった。

He-Cd レーザー 441.6 nm(2.81 eV) 励起によるスペクトルとの比較を Fig. 4 に示す。サイドバンドである 2.28 eV 付近の発光は 2.81 eV 励起のピークと重なり、メインの 2.20 eV とは異なる励起状態からの発光であることが示唆される。また、このサイドバンドは 30 K 付近まで昇温すると時間依存性が弱くなり、70 K 付近になると発光強度自体が非常に小さくなることもわかった。
これらの励起状態を、バンドギャップ内の局在準位のシミュレーション [3] との対応を手がかりに行う
ことが今後の課題である。

参考文献[1] M. Seki, K. Hachiya, J. Phys.: Condens. Matter 15 4555 (2003)[2] T. Nakanishi, Y. Tomii, K. Hachiya, J. Non-Cryst. Solids 354 1627 (2008)[3] K. Hachiya, J. Non-Cryst. Solids 321 217 (2003)

122

Fig. 1 The PL spectra at 10 ∼ 130, 170 and
230 K (Ref.[2]).

Fig. 3 The coeﬃcients for fatigue and recovery
multiplied by T 2 ; AT 2 and BT 2 , at 10, 30, 50,
70, 90, and 110 K derived by ﬁtting of A and B.
Solid straight line and broken straight line aredrawn as a guide for the eye (Modiﬁed from
Ref.[2]).

Fig. 2 The time dependence of the PL at 2.21 eV
in GeS2 glass at various temperatures: (a) 10 K,(b) 30 K, (c) 70 K, (d) 110 K. The full curves are
the ﬁts using Eq. 2 for 10 K and Eq. 1 for 30, 70
and 110 K (Ref.[2]).
Fig. 4 The PL spectra measured by He-Cd laser
with 441.6 nm (2.81 eV) for excitation under 6 K(a) and 70 K (b). As a guide, the PL spectra
excited by argon ion laser with 457.9 nm(2.71 eV) for excitation is shown by (c) (Ref.[2]).

123平成１９年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
食糧タンパク質・食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析
X-Ray Crystallographic Analysis of Food Proteins
and Related Enzymes.
京都大学農学研究科

三 上 文 三

背景と目的
食糧タンパク質の三次構造に関する知見は乏しく、食糧タンパク質の機能解析および新機能設
計のために、その分子レベルでの立体構造の解析と食品機能との相関についての研究が必要とされている。また、食糧の生産、加工に用いられる酵素の機能改変、強化のためには、その酵素の立体構造の解析が不可欠である。本研究ではこれらの視点から食糧タンパク質と食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析を行っている。食糧タンパク質として、ダイズ種子タンパク質であるグリシニ
ン、コングリシニン、および卵白タンパク質、食糧関連酵素として、ダイズ及びオオムギのβ－アミラーゼ、微生物のα-とβ-アミラーゼ、微生物多糖リアーゼおよび微生物起源のプルラナー
ゼをそれぞれ結晶化し、そのＸ線結晶構造解析を進めている。本年度はダイズβ‐アミラーゼ変
異体と基質アナログとの高分解能 X 線結晶構造解析を行い、本酵素の触媒機構について検討した。
β‐アミラーゼは澱粉の非還元末端からマルトース単位でα-1,4 結合を分解するイクソ型酵素であり、生成物としてβ－アノマーのマルトースを生じる。本酵素は植物および微生物に分布し、澱粉からマルトースの工業的生産に用いられている。一般的に糖加水分解酵素の作用機構は基質と生成物との間でアノマー型の反転を伴う反転（inverting）酵素と反転を伴わない非反転型（retaining）酵素に分類されるが、β‐アミラーゼは反転酵素の典型例となっている。本酵素の活性中心は二つのGlu残基（Glu186 とGlu380）で構成され、それぞれ酸と塩基触媒として働くと考えられている1)。本酵素中にはフレキシブルループ（残基番号：96-103）とインナーループ（残基番号：340-346）の２箇所の稼動ループが存在し、活性発現に関与している２）。フレキシブル
ループ上のVal99 は最大 11Å移動し、アポ型ではオープン型を、基質結合型ではクローズド型を取る。今回、申請者らはフレキシブルループ上のGly97 の変異体の結晶を作成し、基質アナログのマルトースとの複合体の精密化を行い、昨年度行ったAsp101 の変異体の結果とあわせてβ‐ア
ミラーゼの触媒機構を検討した。尚、本研究は斉藤友宏、安達基泰、内海 成との共同研究である。
検討内容
１．結晶化とデータ収集
ダイズβ‐アミラーゼのフレキシブルループ上の変異体G97Aを硫酸アンモニウムを沈澱化剤とする蒸気拡散法によって結晶化した結果、得られた結晶の空間群はP3121 に属し、その格子定数はａ = b = 84.82、ｃ＝143.86 Åであり非対称単位に１分子のβ-アミラーゼを含むと推定された。本結晶に 200ｍＭのマルトースを浸析し、得られた結晶をグリセロールを凍結防止剤として用いて低温窒素ガス中で回折データの測定を行った。できるだけ高分解能の回折データを収集するために大型放射光施設の SPring-8 のビームライン BL38B1 および BL41XU において検出器として RIGAKU RAXIS-V と MAR CCD を用いて測定し、データ処理に HKL2000、構造の精密化には SHELX-97
を用いて行った。
２. 結果および考察

124

β‐アミラーゼ変異体のアポ型とマルトース複合体の結晶データはそれぞれ 1.34 および 1.15
Å分解能までのデータを用いて SHELXL で精密化した。マルトース複合体の最終モデルは 493 個のアミノ酸残基、870 個の水分子および、活性部位に 2 分子のマルトースを含むモデルを構築した。
最終モデルのＲ値は 10.7％であり、free-Ｒの値は 13.1％であった。本酵素分子は（β/α）８バ
レルからなるメインドメインとＣ末端に約 50 残基のループを有し、α-アミラーゼファミリーとは異なる酵素である。wild-type ではフレキシブルループはクローズ型でマルトースはサブサイ
ト－２から－1 と＋１から＋２に２分子結合している。G97A 変異型では wild-type と全く同様に２分子のマルトースが結合している（図１）。そこで、アポ型の構造を比較した結果、wild-typeとはフレキシブルループの構造が異なっていることが明らかになった（図１）。Gly97 はフレキシ
ブルループの構造変化のヒンジ部分に位置し、オープン型において主鎖の二面角は Gly しかとれない領域にあるが、クローズ型ではへリックスの領域へ移動する。G97 の Ala への変異に伴ってオープン型での二面角がへリックスの領域へ既に移動していることが明らかになり、このことか
ら正常なオープン型をとれず、生成物の遊離と基質の取り込みに異常をきたし, G97A の酵素活性は wild-type の 40％まで低下すると考えられた。

図１

フレキシブルループと結合しているマルトースの構造モデル．wild-type（アポ型 黒）、G97A（アポ型 白色）、wild-type（クローズ型 灰色）、G97A（クローズ型 灰色）のモデルを重ねて表示している。 サブサイト-2~-1 および＋１～＋２結合しているマルトース分子を示す。ループ上の Asp101 の側鎖がマルトースと水素結合を形成し、Val99 の側鎖がファンデアワールス相互作用を形成している。

発表論文
現在準備中
（Tanabe, A., Utsumi, S. and Mikami, B.）
参考文献
1.
Mikami, B. Structure of β-amylase:X-ray crystallographic analysis pp. 55-81. in
Glycoenzyme ed. Ohonishi, M. Japan Scientific Societies press (2000).
2. Kang, Y.-N., Tanabe, A.Adachi, M., Utsumi, S. and Mikami, B: Structural analysisof threonine 342 mutants of soybean beta-amylase: role of a conformational changeof the inner loop in the catalytic mechanism. Biochemistry, 44, 5106-5116 (2005).

125平成 19 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
メタボローム化学分析法の開発とその応用に関する研究
Development of chemical analysis for metabolomics and its applications
京都大学大学院農学研究科 西岡孝明
背景と目的
ポストゲノム時代を特徴づける"omics"研究は大量のデータをうみだしている。なかでもメタボロー
ム解析は、クロマトグラフィーの高分離化および質量分析の高感度・高分解能化によって、大量のマ
ススペクトルデータを得ているにもかかわらず、それらのデータの解析や有効利用が遅れている。その主な理由は次の２つである。第一に、ある生物種のゲノム情報から、その生物が生合成している代謝物質を予測することが困難である。特に、KEGG LIGAND に収集されている基礎代謝物質を除いて、二次代謝物質を推定することが難しい。これは二次代謝物質の生合成経路が未解明のものが多いからである。第二に、質量分析（MS）によって数千～数万の代謝物質を検出することができるにもかかわらず、実際に代謝物質を同定して定量に利用しているのは、それらのうちわずか数百にすぎない。これは代謝物質を化学合成した標品を用いて測定したマススペクトルを収集したデータベースが無いからである。
マススペクトルから代謝物質を同定あるいは化学構造を推定することを目的として、代謝物質のマ
ススペクトルデータベース MassBank（http://www.massbank.jp）の構築をおこなっている。ここでは KEGG COMPOUND に収集されている代謝物質や論文が公表されている二次代謝物質のマススペ
クトルを収集している。MassBank は分散型データベースの形態を採用することによって、データ収集効率の向上とデータ管理や維持の簡素化をおこなっている。
検討内容
MassBank では、マススペクトルのデータはマススペクトルを測定した研究者が測定したデータの著作権を有し、所属する研究室が MassBank のサイトとしてインターネット上で公開している。今年
度は、分散しているデータの検索ツールの開発と検索速度の評価、代謝物質を介した KEGG やその他の化学物質データベースとマススペクトルとのリンクについて検討した。

結果および考察（１）分散型データベース
最初にマススペクトルデータの共有や交換を可能にするために、マススペクトルのデータやレコードの形式を詳細に定義した。マススペクトルデータは KEGG をはじめ LipidBank などの代謝物質データベースと化合物 ID 番号や CAS 番号によってリンクした。なかでも LipidBank は脂質をその化学構造に基づいて階層分類した化合物 ID 番号を与えているのでマススペクトルの解釈にも有用であった。スペクトル検索やピーク差検索をおこなった結果は、あたかも一ヶ所にデータを集めてあるかのような速さで得られ、データが分散していても応答速度に何ら問題がないことを確認した。

126

2008 年 1 月現在、マススペクトルを提供しているサイトは慶應大・先端生命研、理研・植物科学センター、東大・医学研究科であり、公開準備中は福山大・生物工学部、ライプチッヒ・植物科学研（ドイツ）、かずさ DNA 研、富山大・和漢医薬学研、北大・先端生命科学研究院、である。
（２）検索可能なマススペクトルデータ
検索可能なデータは、基礎代謝物質、植物の二次代謝物質、カロチノイド、脂質などを含む 1,174
代謝物質について高分解能 MS あるいは(MS)n で測定した 10,344 マススペクトルである。１つの代
謝物質について異なる測定条件で MS を測定しているので、平均して 1 代謝物質あたり 9 スペクトルを収集していることになる。これは、MS の多様性によるものである。測定している MS は TOF-, IT-,
QqQ-, QTOF-MS、イオン化法は EI, ESI, FAB, MALDI、分離法は GC,LC,CE と多岐にわたる。したがって、これらの異なる組合わせは極めて多様である。
このように多様な測定条件で測定したマススペクトルデータを効率よく検索するために、新しい検索アルゴリズムを開発しているところである。代謝物質以外にも、薬物代謝を目的として収集した 577
医薬品のマススペクトルも検索することができる。
（３）マススペクトルと化学構造との関係の収集
マススペクトルから化学構造を推定するためには、(MS)n で測定したスペクトルに現れた production と precursor ion の化学構造との関係を収集しておく必要がある。MassBank に収集されている高分解能 MS/MS で測定した product ion について、precursor ion のどの化学結合が切断して生じたものかを推定した「解裂スキーム」を作成して、収集している。また、この推定を実験的に確認するため、IT-MS を用いた(MS)n 測定もおこなっている。
（４）今後の計画：マススペクトル・タグの収集
ゲノム解析においては、機能が同定することができた遺伝子だけではなく機能未知遺伝子についても、塩基配列の類似性を利用して異なる生物種間でオルソログを見つけることができる。また、この関係を利用して生物種間の進化的関係を明らかにすることができる。メタボローム解析においても、
マススペクトルから代謝物質を同定することができない場合に、マススペクトルを代謝物質のタグとして利用することによって、同じ代謝物質がどの生物種や組織、細胞に在るのかを知ることができる。
すなわち、MassBank は代謝物質を化合物名や CAS 番号などによって識別する場合と、未同定の代謝物質をマススペクトルによって識別する場合、の２とおりの方法をとるデータベースである。次年度
以降、MassBank は化学構造式が未知の代謝物質のマススペクトルタグを収集する予定である。
参考論文
1.

Heinzle, E., Matsuda, F., Miyagawa, H., Wakasa, K., & Nishioka, T., "Estimation of metabolic fluxes,
expression levels and metabolite dynamics of a secondary metabolic pathway in potato using label
pulse feeding experiments combined with kinetic network modeling and simulation", Plant J., 50,
176-187 (2007).

2.

Ishii, N. et al. "Multiple High-Throughput Analyses Monitor the Response of E. coli to Perturbations",
Science, 316, 593-597 (2007).

127q{ 19 rs JÖfh[h¯³|1C7C/B9>C2C?<?5@CZ«caª¨y¤ ÒyÜStructure-Activity Relationships of Bioactive Compounds
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(Papp-pampa) QSAR  bilinear u(1)*mèç[log Poct – 0.67 |pKa – pH|]*

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n = 97s = 0.36

2

r = 0.72

2

q = 0.68

log Papp(optimum) = 2.08

log = –2.17çn [^¤çs ¡Spçr ÜQçq  leave-one-out 'ÜQçlog

Papp(optimum) log Papp ÕR*Êè¯³çKoÃ

ÄÆ²±s*¬y7?=C2Ci¾ç

y7?=C2C BCF Ilx«Æ²'Ìè[ÌVk]KoÃÄ'Æ²y~%Råapply [^¤Ùl'KoÃÙ­X§æ$ PMå¢H[^¤Ùl'KoÃÄÆ²[^¤ÄVÆ²[^¤Ùæ*!ç & + µÐ Ç 10 [ ^¤ åbutamifos, chlorpyrifos, diazinon, EDDP, IBP, MEP, MPP, PAP, salithion,
tolclofos-methylæ BCF Î*ÈèBCF R¦ ÏR*«è·¹^ÂåSAHAçSAHDæ*´W'!ç[^¤EUÒ*O{çYRç
1C7C/B9>C2C?<?5@C.B:@30 X º¹4C2;C1*\¿è128

[bS!dE]ylog Poct  log %R $ log PM 'Yn  &yEDDP  IBP 3A9<[ log
Poct B$ log %R ! log PM %B$7=l"%zW 5 _vwmale guppyyfemale guppyykillifishygoldfish and white cloud mountain fishxI? BCF
6FO6$ log BCFave  log Poctylog %R $ log PM s5'Tk

y%%J(2)y(3)!(4)L"%zlog BCFave = 0.87 (±0.35) log Poct – 1.19 (±1.36)

(2)
2

2

2

2

2

2

n = 10 s = 0.33 r = 0.80 q = 0.68
log BCFave = 4.70 (±1.73) log %R – 6.37 (±3.13)(3)n = 10 s = 0.30 r = 0.83 q = 0.75
log BCFave = 1.81 (±0.48) log PM +1.50 (±0.23)(4)

n = 10 s = 0.23 r = 0.90 q = 0.86
J(2)y(3)!(4)

$ r2 %% 0.80y0.83 ! 0.90 #ylog %R ! log PM ylog Poct 3. log BCFave s'^ z%

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 log BCF ;*,+-)-wlog Poctylog %R ! log PMxs5'^ z
Male guppy  log BCF  log Poct s5yEDDP ! IBP sJ"1Z
6'^
M

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y log %R $ log PM " EDDP ! IBP  log BCF 1Z6DZ6gFz y2Gefh`NU$ log %R ! log PM '\%y%!#RV#(aoi log BCF 'X\$ 2 3/6tC

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log PoctyQSAR *,+-)-

%$ log %R 0qKypcr$ log PM q8*,+-)-

$z[]jmP]
[:dmP]
Fujikawa, M., Nakao, K., Shimizu, R., and Akamatsu, M.:

QSAR study on permeability of hydrophobic

compounds with artificial membranes. Bioorg. Med. Chem., 15, 3756-3767 (2007).

129

4

4

3

EDDP

3

2

2

EDDP
1

1

IBP

0

IBP
0

2

3

4

5

1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2

log BCFmale guppy

43

log BCF male guppy

P oct
BCFmale guppy              log %Rlog
vs%R
log BCFmale guppy      log Poct vsloglog

EDDP

2
1
0
-0.5

IBP
0

0.5

1



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P MBCFmale guppy

B 1 Male guppy  log BCF @).-3'3dlog Poctflog %R ! log PMe^9130

平成 19 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

土−車輪系接触問題の有限要素−離散要素解析
Finite element-discrete element analysis of contact problems in soil-wheel system

農学研究科

中嶋

洋

1 背景と目的
各種計算機技術の発達とともに，農業機械などを対象とするテラメカニックス分野においても計算力学の適用が実現しつつある。中でも Cundall の提案した Discrete Element Method(離散要素法あるいは個別要素法；DEM）[1] は，もともと粒子からなる土の変形挙動を表現可能なことから，地盤工学・岩盤工学において多くの解析事例が知られている。また，DEM はオフロード用の特殊な形状をもつタイヤあるいは履帯のような走行装置直下の局所的な土のせん断変形なども十分な精度で解析できることが確認されている。

DEM は，微小時間ステップ毎に，DEM 要素間の接触判断を全要素にわたって実施し，接触している場合
は法線方向ならびに接線方向の接触力計算を行い，得られる運動方程式から陽的な数値積分により変位場を求めるもので，用いられる要素数が増えると安定解析のためには膨大な計算ステップを要することになる。
この DEM の欠点に関して，最近局所的な離散的挙動の支配的な部分は DEM のまま，連続体として取り扱える部分は有限要素法 (FEM) に置き換えて統一的に取り扱う手法が着目されている [2]。
本研究では，タイヤを FEM，タイヤと接触する表土部分を DEM，地盤下層部を FEM として取り扱う有限要素−離散要素解析について，開発している有限要素−離散要素解析の基本プログラムの整備ならびに PC
上で実行可能なオフロード・タイヤの走行性能の数値解析ツールの開発を目的とする。

2 タイヤの走行性能解析
既設の室内タイヤ性能実験装置において用いられるタイヤを想定した解析とした。タイヤの主な諸元は，
直径 535mm；接地荷重 980N である。タイヤのトレッドパターンは溝あり (溝数 56；溝深さ 6.5 mm) を想定する。タイヤはゴム部，リム部とも要素分割し，表層土はランダムに発生させた半径 2, 2.5, 3 mm からなる円形 DEM 要素 (要素数 9643)，下層土は有限要素とした。タイヤ有限要素と表層土 DEM 要素の接触により計算されるタイヤの接触反力の水平成分についてタイヤの進行方向である右方向（正）のものを接触面全体に足しあわせると推進力が，また逆（負）のものを足しあわせると走行抵抗が計算できる。その差がタイ
ヤの発揮するけん引力となる。

3 解析結果図 1 に FE-DE 解析による滑り率 20% 時の走行解析結果例を示す。DEM のランダム半径要素からなる上層土は，均一半径の要素の場合と異なり，変形しやすい比較的軟弱な構造となり，結果として前回の解析よりタイヤの沈下量が増加した。
図 2 に供試タイヤのけん引性能解析結果を示す。図より全般に走行抵抗が大となることが明らかである。
また，滑り率 10% 付近にタイヤに作用する走行抵抗が小となる領域があること，滑り率 40% 以上でけん引
力がほぼ一定となることが特徴的であることが判明した。

131

図1

走行解析結果例（滑り率 20%）

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85

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図 2 タイヤのけん引性能

4 終わりに溝ありパターンを有するタイヤを想定した解析を実施した。上層土を DEM のランダム半径要素を用いた結果，タイヤの沈下量が増加するとともに，走行抵抗が比較的大きく発生することが判明した。
プログラム開発ならびに PC による解析の確認と結果図作成に際して，京都大学農学研究科地域環境科学専攻修士課程学生高津謙氏の協力を得た。記して謝意を表する。

参考文献[1] Cundall PA, Strack ODL. Discrete numerical model for granular assemblies. Géotechnique 29(1):47-65, 1979.
[2] Munjiza A. The combined ﬁnite-discrete element method. John Wiley & Sons, Ltd., Chichester,
2004.

132

京都大学化学研究所 - 2007年度 -システム稼働状況

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

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

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
8784
システム稼働率 : 100 %(システム停止なし)(h)(sun1)
8718.8 12.2 53.0 システム稼働率 : 99.9 %(h) (h) (h) 10-26 19:00-24:00 origin1;システムの運休【宇治地区停電】
10-27 00:00-24:00 origin1;システムの運休【宇治地区停電】
10-28 00:00-24:00 origin1;システムの運休【宇治地区停電】

計算サーバ(origin1)

計算サーバの月別システム稼働時間
システム名 年月 稼働時間(b) 保守時間(c) 故障時間(d) 運転時間(e=b+c+d) 稼働率(b/e)
計算サーバ
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00100 %(origin1)
6月
711:00
9:00
720:0098 %
7月
744:00744:00100 %
8月
744:00744:00100 %
9月
716:453:15
720:0099 %10月
691:00
691:00100 %
11月
720:00
720:00100 %
12月
744:00744:00100 %
1月
744:00744:00100 %
2月
696:00
696:00100 %
3月
744:00744:00100 %
計8718:45
12:15
8731:00
99.9 %
月平均
726:33
1:01
727:3499.9 %

133

京都大学化学研究所 - 2007年度 -システム稼働状況

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

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

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 宇宙電波科学研究センター
6 宇治地区事務部
7 理学研究科・理学部
8 医学研究科・医学部
9 附属病院
10 再生医科学研究所
11 薬学研究科・薬学部
12 工学研究科・工学部
13 エネルギー科学研究科
14 農学研究科・農学部
15 総合人間学部
16 大学院人間・環境学研究科
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

利用者 origin ISIS(人) 利用 登録 (人) 2007年度の利用者数 □(E-mail利用者) ■(origin利用者)
162 (60) (1)

2
4
93
2

(2)
(3)

(2)

6 (1) (5)35 (11)
3 (2)
5 (5)

1

部局別のCPU使用時間
項番

部局名

計算サーバ(origin,altix)
ファイルサーバ
会話型
バッチ型
会話型
74543時間59分 463085時間19分
8時間08分

1 化学研究所
2 エネルギー理工学研究所
47時間16分 5335時間06分
3 生存圏研究所
4時間54分
4 防災研究所
5 宇宙電波科学研究センター
6 宇治地区事務部
2635時間06分 30027時間47分
7 理学研究科・理学部
8 医学研究科・医学部
9 附属病院
10 再生医科学研究所
11 薬学研究科・薬学部
9878時間34分 112833時間13分
12 工学研究科・工学部
0時間01分
0時間02分
13 エネルギー科学研究科
0時間07分
0時間44分
14 農学研究科・農学部
15 総合人間学部
16 大学院人間・環境学研究科
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

134

0時間00分
0時間00分

0時間00分

0時間00分
1時間00分
0時間00分
0時間00分

0時間06分京都大学化学研究所 - 2007年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

日本ＳＧＩ株式会社 中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、西川 和嗣、山崎 正道

バッチジョブ実行時間 (Origin3800,Altix4700)
項番
項目
SMALLキュー MEDIUMキュー LARGEキュー キュー構成 演算時間 メモリ量 スロット数
1 総ジョブ件数
9538
2236
1772 SMALL
7 日 0.5 GB
1674541時間30分 159286時間15分 376910時間28分
2 総CPU時間
MEDIUM
14 日 1.0 GB
24
7時間52分
71時間45分
215時間01分
3 平均CPU時間
28 日 2.0 GB
24
161時間09分
333時間27分
648時間01分 LARGE
4 最大CPU時間
3時間28分
18時間26分
221時間15分
5 平均ジョブ実行時間
924時間18分 334801時間46分
6 最大ジョブ実行時間 915時間25分
0時間44分
3時間02分
6時間02分
7 平均ジョブ待ち時間
912時間35分
224時間57分
8 最大ジョブ待ち時間 800時間46分
バッチジョブ件数 SMALL MEDIUM LARGE

CPU時間 SMALL MEDIUM LARGE

計算サーバのCPU使用率 (Origin3800,Altix4700)

月別のCPU使用時間とジョブ件数(2007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(Origin,Altix)
会話型(h:m)
バッチ型(h:m)

ジョブ件数(Origin,Altix)
会話型
バッチ型

34.3 % 6008時間35分 56452時間19分 7195848
556
37.5 % 8261時間36分 60716時間45分 8739275
649
34.7 % 9814時間38分 40645時間12分 5222135
375
39.8 % 2118時間14分 66491時間01分 5338587
736
29.8 % 3537時間27分 51713時間41分 4542307
419
46.0 % 6780時間47分 72066時間11分 3722638
739
50.4 % 3570時間24分 73462時間37分 2422332
609
79.5 % 2418時間58分 34215時間14分 2269347
355
46.4 % 1518時間06分 18518時間43分 1588585
8433.6 %
0時間00分 63696時間54分
0 368730.5 %
0時間00分 36213時間14分
0 407025.0 %
0時間00分 39816時間17分
0 3943- 44028時間45分 614008時間08分 41041054 16222
40 % 3669時間03分 51167時間20分 3420087 1351

135

京都大学化学研究所 - 2007年度 -システム稼働状況

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

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

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：Origin3800

計算サーバ：Origin3800,Altix4700

計算サーバ：Origin3800,Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

136

2007年度
WWWサービスの利用状況
日本ＳＧＩ(株) 中神 光真

月別の利用件数と利用国数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別の利用件数(2007年度)

上位50機関の利用件数(2007年度)

上位50機関の利用件数(2007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。

2007年度 主な研究機関別の利用件数
総件数
研究所情報
研究室情報
2iij.net
46622
3488
2090
aist.go.jp
24878
3446
806
asahi-net.or.jp
65612
6361
1746
asianetcom.net
71413
1694
617
ask.com
32795
1093
471
bbtec.net
35792345900
22688
comcast.net
24166
2719
388
dion.ne.jp19711422955
10259
dy.bbexcite.jp
22818
2561
405
eonet.ne.jp153091
25483
4637
fujitsu.co.jp
54095
1070
348
genome.ad.jp1674726113
1129
googlebot.com
38623018126
2838
hgc.jp
77648
551
254
hitachi.co.jp
37791
1441
81
hokudai.ac.jp
40139
4432
4329
home.ne.jp
45888
5188
2492

ドメイン名

137

ＳＣＬ情報
26594
4492
26414
26447
16138
67373
5948
53924
5900
15555
42238
8667
126313
220
28345
6544
13894

infoweb.ne.jp
inktomisearch.com
kuins.net
kyoto-u.ac.jp
kyushu-u.ac.jp
live.com
mesh.ad.jp
nagoya-u.ac.jp
nec.co.jp
nttpc.ne.jp
ocn.ne.jp
odn.ad.jp
odn.ne.jp
osaka-u.ac.jp
picsearch.com
plala.or.jp
so-net.ne.jp
sony.co.jp
titech.ac.jp
tohoku.ac.jp
tsukuba.ac.jp
tus.ac.jp
twtelecom.net
u-tokyo.ac.jp
ucom.ne.jpvectant.ne.jp
wakwak.ne.jp
waseda.ac.jp
yahoo.net
yournet.ne.jp
zaq.ne.jp
Others or unknown

1989021099461364032
49228349293
279397129607
58244
34405
40421
65663939474
30333
10440234268
170570124257
22764
51838
52162
28008
22887
41260
122401
166397
36456
22719
48461
37646937806
56027
1260216

24160
10587
458154
68216
4889
11988
17697
7719
748
5100
83653
3720
4628
13624
937
21878
13892
784
6369
8329
3571
2876
464
14615
14620
5651
2533
2366
38900
4020
9345
219812

138

8243
5292
34178
13685
2710
3341
6264
2738
20
1841
35833
1664
757
3023
191
8413
4586
49
951
1916
1713
267
36
3283
5516
1444
806
613
12650
8711
4666
35424

58061
32742
44061
23787
9177
146853
30297
9255
27421
13635
163729
11497
5863
18718
18243
42716
31658
14846
12647
10299
5504
4926
37612
21090
63970
10735
9252
23748
1246346819
7791
291719

2007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) は生命システムをコンピュータの中に再現した「生命システム情報統合データベース」で、遺伝子・タンパク質に関するゲノム情報（KEGG GENES）、生体内外の化学物質と生体内反応に関する
ケミカル情報（KEGG LIGAND）、分子間相互作用・反応ネットワークに関するパスウェイ情報（KEGG PATHWAY）、および分子・細胞・個体に関する様々なオブジェクトの階層と関係（KEGG BRITE）から構成されています。KEGG はゲノムと高次生命システムをつなぐ知識のレファレンスと、ネットワーク再構築の方法論を提供しています。
データベース
内 容
ソース
PATHWAY

代謝、様々な細胞プロセス、ヒトの病気などをタンパク質
文献等から手作業で入力
間相互作用ネットワークとして表現したパスウェイマップ

BRITE

生命システムの様々な側面に関する機能分類とオントロ
文献等から手作業で入力
ジー
GENES: 全塩基配列が決定されたゲノムの遺伝子カタロ
グ
RefSeq その他の公共データベースより自動変換後、KEGG 独自のアノテーション を
EGENES: ESTのコンセンサスコンティグとして作られた遺 付加
伝子カタログ
DGENES: ドラフトゲノムの遺伝子カタログ

GENES

GENOME: 染色体地図と生物種に関する情報
SSDB: 全塩基配列が決定されたすべての生物種のすべ
GENES を用いてゲノム比較を SSEARCHての遺伝子間の関連を示すジーンユニバースデータベ
で計算
ース
KEGG ORTHOLOGY (KO): PATHWAYとBRITEに基づくオ
手作業で定義ーソロググループCOMPOUND: 代謝物質、環境物質等の構造情報
DRUG: 薬物の構造情報
GLYCAN: 糖鎖構造情報

LIGAND

文献等から手作業で入力

REACTION: 生体内化学反応情報
RPAIR: 基質と生成物の間の変換パターン情報
ExplorEnzデータベースから自動変換後、アノテーションを付加

ENZYME: 酵素と酵素反応の情報

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

内 容

BLAST
FASTA

配列類似性検索

MOTIF

配列モチーフ検索

CLUSTALW
配列のマルチプルアライメントおよび進化系統樹解析
MAFFT
PRRN
ゲノム情報解析ツール
サービス
内 容
KAAS

ゲノムまたはESTコンティグの自動アノテーションとパスウェイマッピング

EGassembler

大量のESTデータからコンセンサスコンティグ自動生成

GENIES
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
ケミカル情報解析ツールサービス
内 容
SIMCOMP

化合物類似構造検索

KCaM

糖鎖類似構造検索

e-zyme

化学構造変化に基づく反応予測

GECS

マイクロアレイデータからの糖鎖構造予測

139

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。
データベース一覧
データベース

内 容

オリジナルサイト* DNA

すべての塩基配列(GenBank + EMBL)* Protein

すべてのアミノ酸配列(SwissProt + PIR + PRF + PDBSTR)* nr-nt

重複を除いた塩基配列(GenBank,EMBLから生成)* nr-aa

重複を除いたアミノ酸配列(SwissProt,PIR,PRF,GenPeptから生成)* RefSeq

NCBIのRefSeq (RefNuc+RefPep)* RefNuc

RefSeqの塩基配列* RefPep

RefSeqのアミノ配列* GenBank

核酸塩基配列(DDBJ含む)* GenPept

GenBankの翻訳配列* EMBL

核酸塩基配列欧州バイオインフォマティックス研究所（EBI）* UniProt

タンパク質アミノ酸配列

スイスSIB(Swiss Inst. Bioinformatics)、EBI

PRF

タンパク質アミノ酸配列

蛋白質研究奨励会* PDB

タンパク質等立体構造* PDBSTRPDBアミノ酸配列

EPD

真核生物プロモーター

スイスISREC

TRANSFAC

転写因子

ドイツGBFPROSITE

タンパク質配列モチーフ

SIB

BLOCKS

タンパク質配列モチーフ

Fred Hutchinson Cancer Res. Ctr.

PRINTS

タンパク質配列モチーフ

University College London

ProDomタンパク質配列モチーフ

フランスINRA

Pfam

タンパク質ファミリー

Wash.U.St.Louis & Sanger Ctr.

* COMPOUND

化合物* DRUG

薬の化学構造* GLYCAN

糖鎖構造* REACTION

化学反応* RPAIR

基質・生成物間の変換パターン* ENZYME

酵素* ORTHOLOGYKEGG Orthology* PATHWAY

KEGGパスウエイマップ* BRITE

機能階層* GENESKEGG遺伝子カタログ

GENOME

KEGGゲノムカタログ

DGENES

ドラフトゲノムの遺伝子カタログ

EGENES

ESTデータのコンセンサスコンティグ

EXPRESSION

マイクロアレイ遺伝子発現プロフィール

VGENOME

RefSeqのウイルスゲノム

VGENES

RefSeqのウイルスゲノム中の遺伝子

OGENES

RefSeqのオルガネラゲノム中の遺伝子* OMIM

遺伝病

ジョンズホプキンス大学、NCBI

PMD

変異タンパク質

国立遺伝学研究所

AAindex

アミノ酸指標京都大学化学研究所

LITDB

タンパク質関連文献

蛋白質研究奨励会

Medline医学・生物学関連文献

米国国立医学図書館（NLM）

米国NCBI

米国NCBI、国立遺伝学研究所

米国RCSB

京都大学化学研究所* LinkDB
リンク情報*日々更新されているデータベース

京都大学化学研究所

140

表１ 国別のWWW利用件数(2007年度)
国名(ドメイン名)

総件数

WWW

KEGG

SSDB

Glycan

ORF

CYORF

BSORF

SOAP

BLAST

FASTA

MOTIF

ALIGN

Andorra(ad)

327

295

0

13

0

0

0

0

19

0

0

0

0

United ArabEmirates(ae)Antigua andBarbuda(ag)

5702

5469

44

80

1

0

20

16

29

24

13

25

25

71

71

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Albania(al)Armenia(am)

611
451

600
447

33
0

11
4

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

Netherlands
Antilles(an)

192

186

0

0

0

0

0

0

0

0

0

6

0

Angola(ao)24361322582436115425

0
0
1590

0
0
4057

0
0
3

0
0
8

0
0
275

0
0
147

0
0
4990

0
0
635

0
0
135

0
0
1154

0
0
5429

AmericanSamoa(as)

48

40

0

8

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Austria(at)757503718253352
437

243824579264
345
437

2006
2557
0
0

2549
10099
2
0

2
2
0
0

13
82
0
0

271
502
0
0

452
968
0
0

496934
76043
0
0

1558
4267
0
0

395
852
0
0

2762
5908
5
0

8743
40266
0
0

2588

2403

25

99

0

0

0

1

9

0

0

1

75

Belgium(be)6312330803060
123259925

0
0
1356

0
0
4307

0
0
0

0
0
6

0
0
139

0
0
339

0
0
23717

0
0
1917

0
0
356

0
0
5626

3
0
11698

Burkina Faso
(bf)

26

16

0

0

0

0

0

0

0

5

5

0

0

Bulgaria(bg)Bermuda(bm)

19529
62
329
8439
14
184

18347
62
329
7883
14
174

352
0
0
16
0
0

577
0
0
40
0
0

0
0
0
0
0
0

3
0
0
0
0
0

17
0
0
0
0
0

18
0
0
5
0
0

258
0
0
3
0
0

57
0
0
1
0
0

9
0
0
0
0
1

124
0
0
5
0
5

119
0
0
502
0
4

Brunei
Darussalam(bn)

135

81

0

51

0

0

0

3

0

0

0

0

0

1371
729282
75
50
385

1337
624331
69
50
354

43
3269
0
0
15

12
9702
2
0
11

0
2
0
0
0

0
69
0
0
0

2
230
0
0
0

3
1718
0
0
0

3
61707
4
0
4

0
4232
0
0
6

0
1005
0
0
0

7
4033
0
0
10

7
22253
0
0
0

7551

7116

33

130

1

0

0

2

141

56

6

3

96

163
1410794

163
1186727

0
9496

0
79994

0
9

0
25

0
1067

0
1608

0
52085

0
0
4591 18182

0
7043

0
59463

506

470

129

22

0

0

0

0

1

0

0

0

13

1
6344691576349

0
4392

0
14653

0
5

0
11

0
214

0
1114

0
20389

0
3446

0
617

0
2401

0
15270

888

787

0

82

0

0

3

2

8

3

1

1

1

4

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1698087368585109484132463960380
97362

544
7115
1470

3773
11174
2282

0
10
0

2
7
0

59
2490
47

135
28384
1339 6371282
30
1526

568
3689
123

582
379
92

619
3355
4680

3223
14480
3342

Antarctica(aq)Argentina(ar)Australia(au)Aruba(aw)
Azerbaijan(az)BosniaHercegovina(ba)
Barbados(bb)Bangladesh(bd)Bahrain(bh)(bitnet)(biz)
Benin(bj)

Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus
ByelorussianSSR(by)Belize(bz)Canada(ca)Cocos Islands(cc)
Congo(cg)Switzerland(ch)Cote D'ivoire(ci)
Cook Islands(ck)
Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S.
Commercial(com)230940889 142278296 32319410 57746414 370082 910047 1944600 413964 26897774

22447 14829

44524 297912

Cuba(cu)

17501
83821

16456
23646

49
54

915
76

0
0

0
0

3
0

1
0

2
59854

28
14

6
19

26
5

64
207

Christmas
Island(cx)

3

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Cyprus(cy)

5408

5307

24

54

0

0

1

0

18

2

0

5

21

183850164417

1051

2844

0

143

422

2254

5296

4810

392

426

2846

Costa Rica(cr)Czechoslovakia
(cz)

141

Dominica(dm)5842927
14
184039145347200710
170869
145

20542
0
5042
0

56296
4
2548
0

47
0
7
0

2194
0
1
0

7458
0
448
0

Dominican
Republic(do)

5697

5381

186

135

0

0

7

14

38

20

Algeria(dz)

139
2679

111
2606

0
71

4
10

0
0

0
0

0
0

0
8

24
11

0
4

18103226 10269685

30980

138351

80

872

12846

Micronesia(fm)

96927
22554
114757510449599
752
9

92909
21702
56997810259326
722
9

516
196
4397
0
924
12
0

700
356
16242
0
4019
22
0

0
2
0
0
0
0
0

0
0
7
0
0
0
0

35
5
2963
0
210
1
0

17
26
408
0
250
0
0

Faroe Islands
(fo)

119

119

0

0

0

0

0

178122814407946
1477
2021
136
122

145846513508305
1454
1942
133
21

5611
0
53130
13
10
7
0

35456
0
177392
23
57
0
0

4
0
30
0
0
0
0

113
0
15
0
0
0
0

825
0
30243
0
0
3
0

1721467500893

2515

5596

84

1

1028676640
994
106020153
26142
14309846409
290518211212
1440866
8433

91148
6526
966
81307
152
24645
13252243535
124083
1889521127118
7678

827
69
16
1023
0
278
1206
1289
859
797
4904
418

1708
59
12
1278
0
516
2929
453
3222
3355
22985
313

0
1
0
0
0
0
2
0
1
1
10
18

398

386

0

12

0

1286
1194
28
29090
27814
42
1226445893845
3832
3546
3392
31
28900955 16971302 2969824
9520
8583
49
174
165
0
39
34
8

9
496
14069
17
448421
156
0
0

0
0
16
0
551
0
0
0

Germany(de)Djibouti(dj)Denmark(dk)Ecuador(ec)U.S.
Educational(edu)
Estonia(ee)Egypt(eg)Spain(es)Ethiopia(et)Finland(fi)Fiji(fj)

France(fr)Gabon(ga)(gbl)
Georgia(ge)Ghana(gh)Greenland(gl)Gambia(gm)U.S.
Government(gov)
Greece(gr)Guatemala(gt)Guyana(gy)Hong Kong(hk)Honduras(hn)Croatia(hr)Hungary(hu)Indonesia(id)Ireland(ie)Israel(il)India(in)(info)
International(int)
Iran(ir)
Iceland(is)Italy(it)Jordan(jo)Japan(jp)Kenya(ke)Kyrgyzstan(kg)Cambodia(kh)Saint Kitts andNevis(kn)16182 2141441
0
0
659
2752
0
0

18497 7158901

25321 12641
0
0
460
235
0
0

14248
0
1013
0

95092
0
5047
0

14

12

76

0
0

0
4

0
36

49041 13672

70334 370947

1612
57
5017920174325
2
0

67
56
8887
0
780
0
0

124
52
1989
0
181
1
0

268
95
5519
0
1277
0
0

1195
203
39790
0
9231
4
0

0

0

0

0

0

0

7548
0
3839
0
5
0
0

1256130685310
0
6
0
0

19699
0
942
0
0
0
58

3436
0
764
0
0
0
40

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0
0
568
538
0
0
8
3
0
0
0
3

196

169 1179101

5451

1696

3926

24354

0
0
0
2
0
0
352
4
0
154
115
4

68
2
0
21
0
163
901
28
10
253
4841
9

34
3
0
42
0
252
57
211
444
4165
1612
46

2295
7
3
19679
1
99
1132
284
1559973887
186960
77

314
0
0
225
0
105
1636
515
457
992
4359
42

168
0
0
28
0
33
1432
53
82
217
4108
36

667
10
0
673
0
84
411
178
535
1707
29010
57

6465
32
13
2765
0
245
1724
1148
5687
7529
59748
153

0

0

0

0

0

0

0

0

0
0
1
0
25
0
25
32
0
1
0
21
30
5
129
594
19
259
961 253545
4685 2482
5553 51011
0
4
0
76
5
5
0
47
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0
1
29
139
1
10
59
542
0
0
0
1
0
0
8
0
0
0
0
0
0
0
5
0

3

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Kuwait(kw)2187543
1194

1379254
1133

9736
0

12921
0

4
0

10
0

134
0

431
0

721893
0

2031
0

963
0

8229
0

61673
61

CaymanIslands(ky)

401

397

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4

0

Kazakhstan(kz)

1048

987

0

53

0

0

2

1

2

0

0

0

3

Lao People's
Democratic
Republic(la)

33

33

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Lebanon(lb)

4315

4085

29

48

0

0

4

2

9

72

3

26

66

Liechtenstein
(li)

36

36

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Korea(kr)

142

1180
3
102110
28920
5808
39320
4100
3318

1069
1
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28598
5362
38356
4043
2598

5
0
379
16
92
101
13
55

6
0
940
108
135
320
47
80

0
0
0
0
0
4
0
0

0
0
1
0
0
0
0
0

1
0
32
17
9
8
0
0

0
2
26
3
70
23
2
16

2
0
282
31
14
137
0
547

10
0
180
91
49
198
3
12

10
0
41
10
0
17
1
10

6
0
67
8
15
66
0
30

76
0
554
54
154
191
4
25

70

68

0

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

56773

52654

447

2166

26

0

0

73

458

26

61

629

680

Malaysia(my)

568
84
28
19
437
488
192
434
835139
99222

544
78
28
19
420
468
187
412
760671
86260

3
0
0
0
0
7
0
0
4308
320

10
0
0
0
14
16
3
12
21849
1116

0
0
0
0
0
0
0
0
25
19

0
0
0
0
0
0
0
0
60
0

0
0
0
0
0
0
0
0
134
80

0
0
0
0
0
0
0
0
1449
138

1
0
0
0
0
0
2
0
17129
4915

0
0
0
0
3
4
0
7
8253
408

2
0
0
0
0
0
0
0
1780
127

11
0
0
0
0
0
0
0
2424
3720

0
6
0
0
0
0
0
3
21365
2439

Mozambique
(mz)

322

271

0

10

0

0

0

0

0

5

4

0

32

Namibia(na)

200

200

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

New Caledonia(nc)U.S. Network(net)
Norfolk Island
(nf)

78

75

0

0

0

0

0

0

3

0

0

0

0

Sri Lanka(lk)Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Morocco(ma)Monaco(mc)Moldova(md)Madagascar(mg)
U.S. Military(mil)
Macedonia(mk)Myanmar(mm)Mongolia(mn)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)45249231 38870383 5297605 3489338 15556

7954 274398 312056 1902267

57936 61539

1

1

0

0

0

0

0

0

0

Niue(nu)

1812222657772305389
1762
492

18
1143
2147963257701
1692
454

0
38
7203
3833
18
17

0
38
16675
14462
30
17

0
0
5
0
0
0

0
0
114
3116
0
0

0
19
1347
8201
0
0

0
1
2988
1173
0
4

0
16
4160098502
0
17

New Zealand(nz)

197856113529

437

2290

0

3

602

100

75571

420

Oman(om)

6992

6899

3

15

0

0

0

0

2

U.S.
Organization(org)

600261397422

2230

5231

53

19

190

513

67
35697

65
34333

0
897

2
405

0
11

0
0

0
17

FrenchPolynesia(pf)Papua New
Guinea(pg)

233

222

0

5

0

0

90

88

0

2

0

Philippines(ph)

12734
36779
42619911668
26685
398637

72
176
4216

133
248
9521

Puerto Rico
(pr)

108

104

0

Portugal(pt)282597
1105
108
55497

181263
1080
97
52648

RussianFederation(ru)Saudi Arabia(sa)
SolomonIslands(sb)326565Seychelles(sc)Nigeria(ng)Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)Panama(pa)Peru(pe)Pakistan(pk)Poland(pl)Paraguay(py)Qatar(qa)Romania(ro)Sweden(se)Singapore(sg)

0

0

0

0
0
0
0
15929 23815
1183 1100
4
4
0
0

0
5
7599
1578
16
0

0
0
25328
8373
16
0

92

773

4476

5

4

9

58

169574

2334

889

4610

19426

0
24

0
293

0
16

0
42

0
58

0
498

0

0

0

0

0

3

3

0

0

0

0

0

0

0

0

0
5
1

0
0
0

1
48
299

11
49
366

55
107
6536

214
124
1030

19
70
290

308
523
1192

325
8920
8327

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

634
26
0
648

4489
18
0
1384

3
0
0
0

0
0
0
0

243
0
0
104

231
0
0
67

87083
7
2
821

1915
0
0
88

170
0
0
72

642
0
9
77

6558
0
0
236

309722

1617

4610

12

14

199

684

1917

3956

462

1011

3978

8672

7773

50

99

0

0

5

5

30

0

11

59

690

6

6

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

147
402160288505147357077169261

0
2916
930

0
7228
1473

0
0
14

0
59
3

0
1288
21

0
666
89

0
14420
100814

0
1449
877

0
556
5812

0
2333
1221

0
17084
8920

143

0

79849 177955

Slovakia(sk)

24939
36012

17505
33662

30
592

333
888

0
0

0
0

0
16

16
13

3882
372

83
83

42
42

131
82

2947
854

San Marino
(sm)

67

Senegal(sn)Suriname(sr)

12
14

61

0

6

0

0

0

0

0

0

0

0

0

12
14

12
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

Sao Tome andPrincipe(st)

102

100

0

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

USSR(su)

6233
126

6048
126

0
0

142
0

0
0

0
0

3
0

1
0

5
0

0
0

0
0

1
0

33
0

2574

2504

36

48

0

0

2

0

2

11

0

7

0

26

26

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1
14656753296

1119417
53
2
88

0
548
0
2
0

0
4241
0
0
8

0
2
0
0
0

0
6
0
0
0

0
162
0
0
0

0
170
0
0
0

0
11246
0
0
0

0
1137
0
0
0

0
194
0
0
0

0
497
0
0
0

0
9495
0
0
0

4

4

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Turkey(tr)3116197991397164391

0
0
1155

0
3
4769

0
0
10

0
0
2

0
0
234

0
0
294

0
7
23573

0
2
350

0
0
105

0
0
2123

0
7
2140

Trinidad andTobago(tt)

1709

1616

10

55

0

0

1

0

0

0

0

37

0

Tanzania(tz)16373539665757

1358
2081201
505

29
2684
0

67
15789
0

0
45
0

0
26
0

8
185
0

2
9
737 1393328
0
0

0
11700
4

1
2252
0

5
8674
0

187
25728
248

Ukrainian SSR
(ua)

21851

20408

297

647

0

15

23

43

207

72

37

18

381

0

0

0

0

0

5

9693 1239307

12101

7339

11144

79428

Slovenia(si)El Salvador(sv)Syrian Arab
Republic(sy)Turks andCaicos Islands(tc)
Togo(tg)
Thailand(th)Tajikistan(tj)Tokelau(tk)(tld)
Turkmenistan(tm)
Tunisia(tn)Tonga(to)Tuvalu(tv)Taiwan(tw)Uganda(ug)

139

134

0

0

0

0

0

UnitedKingdom(uk)3330243

1930681

11961

31697

11

2863

5979

35717
14848
453

32283
13773
447

434
66
0

1096
203
6

0
0
0

2
0
0

31
6
0

69
3
0

114
97
0

33
104
0

16
20
0

80
221
0

1993
421
0

Saint Vincent
and theGrenadines(vc)

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Venezuela(ve)

10974

9417

1590

96

0

0

3

13

22

100

7

92

1224

U.S.(us)
Uruguay(uy)Uzbekistan(uz)Virgin Islands(U.S.)(vi)

75

72

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

3

Viet Nam(vn)Yugoslavia(yu)

47196
5773
69
1
23310

42427
5773
55
1
21792

637
0
0
1
134

779
0
10
0
319

1
0
0
0
0

0
0
0
0
0

165
0
0
0
23

130
0
0
0
501

393
0
4
0
112

480
0
0
0
175

32
0
0
0
11

2324
0
0
0
79

465
0
0
0
298

South Africa
(za)

60817

49989

363

893

2

5

20

834

886

881

141

386

6780

Zambia(zm)

205
420

205
394

0
0

0
14

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
5

0
7

0
0

0
0

Vanuatu(vu)Samoa(ws)
Yemen(ye)Zimbabwe(zw)Others or
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unknown
合 計 418135678 268270158 43011654 63971087 389098 1088544 3040312 1245151 73909132 1308273 483136 1536984 2893803

144

表２ 主な機関別のWWW利用件数(2007年度 上位50ドメイン)
ドメイン名

WWW
KEGG
SSDB
GlycanORF
CYORF BSORF
SOAP BLAST FASTA MOTIF ALIGN
総件数
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0
0
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0
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0
0
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0
0
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0
0
0
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0
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85
98
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13
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0
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146
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0
9
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0
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0
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104
35

145

表３ 国別のWWWアクセスノード数(2007年度)
国名(ドメイン名)
Andorra(ad)United Arab Emirates(ae)Antigua and Barbuda(ag)Albania(al)Armenia(am)Netherlands Antilles(an)Angola(ao)Antarctica(aq)Argentina(ar)American Samoa(as)Austria(at)Australia(au)Aruba(aw)
Azerbaijan(az)Bosnia Hercegovina(ba)Barbados(bb)Bangladesh(bd)Belgium(be)Burkina Faso(bf)Bulgaria(bg)Bahrain(bh)(bitnet)(biz)
Benin(bj)
Bermuda(bm)Brunei Darussalam(bn)Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus Byelorussian SSR(by)Canada(ca)Cocos Islands(cc)Congo(cg)Switzerland(ch)Cote D'ivoire(ci)Cook Islands(ck)Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S. Commercial(com)
Costa Rica(cr)Cuba(cu)
Christmas Island(cx)Cyprus(cy)Czechoslovakia(cz)Germany(de)Djibouti(dj)Denmark(dk)Dominica(dm)Dominican Republic(do)Algeria(dz)Ecuador(ec)U.S. Educational(edu)
Estonia(ee)Egypt(eg)Spain(es)Ethiopia(et)Finland(fi)Fiji(fj)
Micronesia(fm)Faroe Islands(fo)

KEGG
SSDB Glycan
ノード数 WWW
27
26
0
2
0
133
121
7
22
1
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9
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0
0
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40
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0
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30
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0
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0
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4
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0
0
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0
1
0
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2
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183
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2
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1
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14
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0
0
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0
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0
0
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1
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0
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30007
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1
1
0
0
0
10509
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1
0
0
0
3630
3346
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0
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0
0
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International(int)
Iran(ir)
Iceland(is)Italy(it)Jordan(jo)Japan(jp)Kenya(ke)Kyrgyzstan(kg)Cambodia(kh)Saint Kitts and Nevis(kn)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)Morocco(ma)Monaco(mc)Moldova(md)Madagascar(mg)U.S. Military(mil)Macedonia(mk)Myanmar(mm)Mongolia(mn)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)Malaysia(my)Mozambique(mz)Namibia(na)New Caledonia(nc)U.S. Network(net)
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0
0
0
1
61
154
257 2124861
246 1071 4056
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20
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5
5
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39
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34
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54
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0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
225 3135 3518 8257 6485 3147 8918 22072
2847 30111 38316 47968 43194 15798 54463 122202

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(2007年度)

アクセスノード数の推移

国別のアクセスノード数(2007年度)

日本以外からのノード数 日本からのノード数

上位50機関のアクセスノード数(2007年度) 上位50機関のアクセスノード数(2007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。

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

期間

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

講 師 (敬称略)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

参加者
講 師 (敬称略)
8名
9名 日本クレイ社 福本 淳司

1501996.05.17
1996.05.22
1996.06.21
1996.06.28
1996.07.16
1996.07.25
1996.09.26
1996.10.02

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

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

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

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

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

151

2000.09.21
2000.12.07

1日 HTML入門
1日 ドキュメントツール

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 (更新日:2008.02.20)
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

152

平成１９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中村薫

生物有機化学

化学研究所物質創製化学研究有機元素化学笹森貴裕

新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

化学研究所物質創製化学研究有機元素化学

水畑

吉行

新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学

村田

靖次郎

新規フラーレン誘導体の電子的性質

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学

村田理尚

フラーレンの構造変換に関する研究

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学

北川

敏一

π共役系化合物の構造と電子状態に関する研究

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学

北川敏一

有機分子の構造と電子状態に関する研究

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学小松紘一

特異構造をもつ有機分子の電子的性質

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学小松紘一

特異構造をもつ有機分子の電子的性質

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学

小松紘一

有機化合物の構造と物性に関する研究

化学研究所物質創製化学研究構造有機化学

小松紘一

有機化合物の新規合成法に関する研究

化学研究所物質創製化学研究精密有機合成化学

川端

猛夫

軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築

化学研究所物質創製化学研究精密有機合成化学

大和田

化学研究所物質創製化学研究精密有機合成化学

椿

化学研究所物質創製化学研究精密無機合成化学

高野幹夫

遷移金属酸化物の高圧合成

化学研究所物質創製化学研究精密無機合成化学

島川祐一

無機機能性材料の合成と評価

化学研究所物質創製化学研究精密無機合成化学

東化学研究所物質創製化学研究精密無機合成化学

池田靖訓

高温超伝導体に関連した酸化物系状態図

化学研究所材料機能化学研究高分子材料設計化学

福田猛

規制ラジカル重合の速度論的研究

化学研究所材料機能化学研究高分子材料設計化学

辻井敬亘

高分子ブラシの構造と物性

化学研究所材料機能化学研究高分子材料設計化学

後藤淳

リビングラジカル重合の機構に関する反応速度論的研究

化学研究所材料機能化学研究高分子材料設計化学

大野工司

リビングラジカル重合法による新規機能性高分子の合成

化学研究所材料機能化学研究高分子材料設計化学

有田稔彦

リビングラジカル重合の物理化学的解析

化学研究所材料機能化学研究高分子材料設計化学

Vincent Ladmiral

ポリマーブラシ被覆微粒子の合成と応用

化学研究所材料機能化学研究高分子制御合成Ｂ

辻

電子顕微鏡像の画像処理

化学研究所材料機能化学研究高分子制御合成Ｂ

登阪雅聡

透過型電子顕微鏡による高分子結晶の高分解能観察

化学研究所材料機能化学研究高分子制御合成

山子

茂

炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用

化学研究所材料機能化学研究高分子制御合成

高見佐織

高周期ヘテロ元素の相乗効果を利用したラジカル反応の化学研究所材料機能化学研究高分子制御合成

中村 泰之

高周期 15 族元素化合物を用いる新ラジカル化学の創製

化学研究所材料機能化学研究高分子制御合成

山田

炭素カチオン種の反応性制御に基づく新規合成反応の

智彦

一典

正樹

正樹

含窒素小員環化合物の構造解析
超分子化学の研究

銅酸化物の高圧合成

高次制御

健史

開発
化学研究所材料機能化学研究無機フォトニクス材料

横尾俊信

ガラスの構造研究

化学研究所材料機能化学研究ナノスピントロニクス

小野輝男

ナノスピントロニクス

化学研究所材料機能化学研究ナノスピントロニクス

小林

研介

低温物理

化学研究所材料機能化学研究ナノスピントロニクス

葛西伸哉

ナノスケール強磁性体の磁気ダイナミクス

化学研究所材料機能化学研究ナノスピントロニクス

楠田敏之

極低温物性化学実験室の管理

化学研究所生体機能化学研究生体機能設計化学

二木史朗

機能性人工蛋白質の創出

化学研究所生体機能化学研究生体機能設計化学

二木史朗

膜透過ペプチド

化学研究所生体機能化学研究生体機能設計化学

田中由美

生体機能設計化学の研究支援

化学研究所生体機能化学研究生体機能設計化学

今西未来

亜鉛フィンガータンパク質を用いた転写制御分子の創製

化学研究所生体機能化学研究生体機能設計化学

中瀬生彦

ペプチドの膜透過化学研究所生体機能化学研究生体機能設計化学

田中弦

アルギニンペプチドの細胞取り込み機序の検討

化学研究所生体機能化学研究生体触媒化学坂田完三

植物ジグリコシダーゼの研究

化学研究所生体機能化学研究生体触媒化学

平竹潤

r-Glutamylcysteine synthetase 阻害剤の設計と合成

化学研究所生体機能化学研究生体触媒化学

水谷

正治

植物由来酸素添加酵素の機能解明

化学研究所生体機能化学研究生体触媒化学清水文一

植物二次代謝産物クマリンの生合成研究

化学研究所生体機能化学研究生体分子情報

岡

穆宏

153

細胞内シグナル伝達に関与する遺伝子群の解析

化学研究所生体機能化学研究生体分子情報青山

卓史

植物における細胞内情報伝達

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

上杉

志成

ケミカルバイオロジー：小分子化合物を起爆剤とした
生物学の研究化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

梶田

貴至子

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

川添

嘉徳

化合物を用いた生命現象の解析

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

下川浩輝

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

中島光恵

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

折原翼

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

川崎梨恵

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

高木順平

ケミカルバイオロジー：小分子化合物を起爆剤とした
生物学の研究化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

山添

紗有美

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

白川貴詩

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

辻川朋子

ケミカルバイオロジー

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

佐藤綾人

バイオインフォマティクス研究

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

紙透伸治

化学研究所生体機能化学研究ケミカルバイオロジー

Khambu Bilon

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

堀井

13

文敬

小分子転写因子の開発と応用

C NMR 化学シフト計算によるセルロースのコンホメー

ションおよび水素結合の研究
化学研究所環境物質化学研究分子材料化学

堀井文敬

E-mail のみの利用

化学研究所環境物質化学研究分子材料化学

堀井

文敬

13

化学研究所環境物質化学研究分子材料化学

梶化学研究所環境物質化学研究水圏環境解析化学

宗林

由樹

水圏環境微量元素の研究

化学研究所環境物質化学研究水圏環境解析化学

梅谷重夫

新奇有機リガンドの分子設計

化学研究所環境物質化学研究分子環境解析化学中原勝

熱水中における化学進化反応：ギ酸を用いた C-C 結合生成

化学研究所環境物質化学研究分子環境解析化学

松林伸幸

生体モデル膜への物質結合の自由エネルギー解析

C NMR 化学シフト計算によるポリビニルアルコールの水素結合の研究
弘典

NMR 共鳴線の解析

化学研究所環境物質化学研究分子環境解析化学

若井千尋

NMR によるイオン液体のダイナミクス

化学研究所環境物質化学研究分子微生物科学

江崎信芳

カルコゲンバイオファクターの生合成機構

化学研究所環境物質化学研究分子微生物科学

江崎信芳

バイオファクターの生合成

化学研究所環境物質化学研究分子微生物科学栗原

達夫

低温菌の低温適応機構の解析

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学

金谷利治

アモルファス高分子のダイナミクス

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学

金谷利治

高分子物質科学領域のホームページ

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学

石田華子

E メールの利用

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学

西田幸次

高分子電解質溶液の構造

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学

松葉豪

高分子集合体の物性と解析

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学内田裕仁

ポリ乳酸の結晶化過程における添加剤の効果

化学研究所複合基盤化学研究高分子物質科学

梶化学研究所複合基盤化学研究分子レオロジー

渡辺宏からみ合い高分子の分子レオロジー

化学研究所複合基盤化学研究分子レオロジー

井上正志

高分子のレオオプティクス

化学研究所複合基盤化学研究分子レオロジー

増渕雄一

高分子ダイナミクスと構造の計算

化学研究所複合基盤化学研究分子レオロジー

松宮由実

高分子系の流動誘電緩和

化学研究所複合基盤化学研究分子レオロジー

尾崎邦宏

高分子レオロジー

化学研究所複合基盤化学研究分子集合解析佐藤直樹

有機固体の電子物性

化学研究所複合基盤化学研究分子集合解析

吉田弘幸

有機分子集合体の電子構造の研究

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

梅田真郷

超分子生物学

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

梅田真郷

超分子生物学

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

山口

有紀子

超分子生物学

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

竹内

研一

ショウジョウバエを用いた体温調節の研究

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

加藤詩子

生体膜リン脂質の動態が関与する生理機能の解析

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

西川

美和子

超分子生物学

慶輔

154

高分子構造

化学研究所複合基盤化学研究超分子生物学

池ノ内

順一

上皮細胞特異的な細胞膜の脂質非対称性の維持機構と化学研究所先端ビームナノ科学センター粒子ビーム科学

岩下 芳久

加速器研究のための 3D 電磁場計算

化学研究所先端ビームナノ科学センターレーザー物質科学小川沙佳

レーザー物質科学

化学研究所先端ビームナノ科学センターレーザー物質科学橋田昌樹

レーザー物質科学

化学研究所先端ビームナノ科学センターレーザー物質科学橋田昌樹

レーザー物質科学

化学研究所先端ビームナノ科学センターレーザー物質科学時田茂樹

レーザー物質科学

化学研究所先端ビームナノ科学センターレーザー物質科学

升野

振一郎

レーザー物質科学

化学研究所先端ビームナノ科学センター複合ナノ解析化学根本隆

計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈

化学研究所先端ビームナノ科学センター構造分子生物科学

畑

化学研究所先端ビームナノ科学センター構造分子生物科学

芥川

亨

太い線維形成の分子機構

化学研究所先端ビームナノ科学センター構造分子生物科学藤井知実

タンパク質の X 線結晶構造解析

化学研究所先端ビームナノ科学センター構造分子生物科学

小川

藍タンパク質の X 線結晶構造解析

化学研究所先端ビームナノ科学センター構造分子生物科学中田智子

タンパク質の X 線結晶構造解析

化学研究所元素科学国際研究センター典型元素機能化学中村正治

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

化学研究所元素科学国際研究センター典型元素機能化学中村正治

化学研究所元素科学国際研究センター典型元素機能化学畠山

琢次

新規有機金属活性種の設計とその合成的応用

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佐瀬祥平

剛直な環骨格を活用したケイ素一次元配列の構築とそのその細胞機能安雄

タンパク質の X 線結晶構造解析

次世代合成化学の開拓
新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成化学の開拓

物性化学研究所元素科学国際研究センター遷移金属錯体化学

小澤

文幸

教育・研究

化学研究所元素科学国際研究センター遷移金属錯体化学

池田

奈緒子

元素科学研究にかかる事務処理

化学研究所元素科学国際研究センター遷移金属錯体化学

岡崎雅明

遷移金属錯体に関する理論的研究

化学研究所元素科学国際研究センター遷移金属錯体化学

滝田良

DPCB 錯体を触媒とする新規反応開発

化学研究所元素科学国際研究センター遷移金属錯体化学

高野正人

遷移金属クラスターに関する実験的および理論的研究

化学研究所元素科学国際研究センター光ナノ量子元素科学

金光

義彦

光ナノ科学

化学研究所元素科学国際研究センター光ナノ量子元素科学

金光

義彦

光ナノ科学

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

倉橋

智子

光ナノ科学

化学研究所元素科学国際研究センター光ナノ量子元素科学松田一成

波動関数の光近接場マッピング

化学研究所元素科学国際研究センター光ナノ量子元素科学

太野垣

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

Fejfar Antonin

ナノ結晶と非晶質半導体の光物性研究

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

伊東久

カーボンナノチューブにおける光学応答の研究

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

金久實

遺伝情報のコンピュータ解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

五斗進

生体分子情報データベースの開発

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

川島秀一

比較ゲノム解析による脱皮動物特異的なドメイン構造の（現

健

東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター所属）

ナノ構造光物性検出

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

服部正泰

代謝パスウェイにおけるケミカルルールの解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

片山俊明

全ゲノム配列の解析と統合的な分散ゲノムアノテーショ

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

伊藤 真純

自動アノテーションシステム KAAS のテンプレートセット

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

山西芳裕

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

藤田

征志

（現

東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター所属）

ンシステムの構築の改善
ゲノム情報とケミカル情報からのターゲット・リガンド
相互作用予測Selenoprotein P の動的進化

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

守屋勇樹

RDM パターンを用いた代謝パスウェイ予測

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

奥田

修二郎

KEGG グローバルパスウェイマップの開発

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

Vachiranee

ドメイン解析による神経変性疾患の共通性

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

崎山

忠彦

ユビキチンシステムのデータベース構築とその解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

橋本浩介

脂肪酸関連酵素の網羅的な解析と構造予測

155

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

田中道廣

遺伝子重複と酵素反応多様性の網羅的な解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

本多渉

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

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

武藤愛

酵素反応に基づく代謝化合物の部分構造とその代謝経路における分布の特定化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

重水

大智

薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出とそれらを使った予測システムの開発

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

財部

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

菅化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

清水

将孝
秋次
祐吾

薬物相互作用についての解析
マイクロアレイによる糖鎖構造の解析
化合物の構造変換パターンに基づく酵素反応分類体系の解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

水谷

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

平糠 和志

紗弥佳

アメーバ Full-length cDNA に基づく 5’-UTR の同定とバイオインフォマティクスによる腫瘍形成の解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

小林 武史

バイオインフォマティクスを用いた molybdenum cofactor

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

平川

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

Jian Huang

免疫についてバイオインフォマティクスの研究

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

Alex Gutteridge

Regulation of metabolic networks by small molecule

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

Nelson Hayes

varDB:抗原変化のタンパク質科のデータベース

化学研究所バイオインフォマティクスセンター生物情報ネットワーク

阿久津

達也

生物情報ネットワークの構造解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

馬見塚

拓

確率モデルの学習・予測による生体分子間ネットワークの化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

瀧川一学

部分構造ペアモチーフの効率的探索による Drug-Target

化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

Raymond Wan

ベクトル空間モデルおよび単語ベースアスペクトモデル

化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

Shanfeng Zhu

確率モデルに基づく多フィールド文書のクラスタリング

化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

志賀

機械学習技術を用いた遺伝子情報解析

化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

Angelopoulos

マルコフ連鎖モンテカルロによるバイオインフォマティ

比較解析の生合成経路の予測
美夏

データベース処理による生命知識の抽出

metabolites

解析

相互作用データ解析の統合によるパッセージ検索

元紀

Nikolaos

クス手法の開発

化学研究所バイオインフォマティクスセンターパスウェイ工学

Timothy Hancock

アクティブな代謝経路のマイニング

化学研究所化学研究所共通

谷川

為和

広報、情報関係業務

化学研究所化学研究所共通山本真子

同窓会関係業務

化学研究所化学研究所共通

藤橋

明子

研究業務

化学研究所化学研究所共通柘植彩

化学研究所に関する広報活動

化学研究所化学研究所共通

小谷昌代

化学研究所に関する広報業務

化学研究所化学研究所共通

谷村道子

広報関係事務

生存圏研究所生存圏開発創成系生物機能材料分野

田中 文男

生体高分子の分子シミュレーション-セルロースの各主軸方向の結晶弾性率-

防災研究所地震防災研究部門

中島正愛

地震時における構造物の破壊

防災研究所斜面災害研究センター

福岡浩

流動性崩壊の危険度予測

防災研究所気象・水象災害研究部門

竹見哲也

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

防災研究所気象・水象災害研究部門

丸山敬

乱流境界層内の風速変動シミュレーション

宇治地区事務部総務課

高田賢三

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

柏原

明

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

麻田茂

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

堀川賢治

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

谷川為和

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

尾上雅男

事務能率の向上156

宇治地区事務部総務課

村上

加代子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

櫻川稔

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

上根勝

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

志村

創

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

田邊

由利子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

宮本

真理子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

酒井博美

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

石橋秀子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

上地恭子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

吉山孝子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

中西洋子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

小林

さゆり

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

上道京子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

福島典子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

岩崎保子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

大西永恵

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

大田浩二

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

川辺

摩希子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

三品

愛

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

大槻薫

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

林恭子

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

亀井優希

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

野田麻紀

事務能率の向上

宇治地区事務部総務課

高橋知世

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

前田進

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

勝部力

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

田村修造

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

町美稚子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

髙田

早津紀

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

大西正子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

篠壁敏代

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

三木好未

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

立花則子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

廣庭朋世

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

山田恵子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

大山慶子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

辻本佳子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

有田弘子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

松井芳樹

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

永田幸司

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

元野大樹

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

池田恵

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

田中正人

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

西宇治地区事務部経理課

綱島恵

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

植木純一

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

西村紀子

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

片山肇

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

末永彩

事務能率の向上

宇治地区事務部経理課

菱田

香奈子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

村田穣

事務能率の向上洋彦

157

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

角井宏司

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

今井淑子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

野村昭

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

本田綾子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

戸嶋充雄

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

原

宇治地区事務部研究協力課

廣中理絵

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

結城美和

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

中野

留美子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

黒坂

まゆみ

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

春木淳

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

小池典子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

岡本

佐智子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

加賀谷

宇治地区事務部研究協力課

谷川禅

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

北川伸代

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

中谷浩美

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

鹿間順子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

俣野牧子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

片山貴世

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

山崎紀久

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

本岡岳

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

葛山由美

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

澤田祐子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

羽賀絢子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

増尾智美

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

島田

有紀代

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

吉本享子

事務能率の向上

宇治地区事務部研究協力課

中野直子

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

安達康夫

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

鳥浦高光

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

吉田修治

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

岩田幸三

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

松田周一

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

吉田啓子

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

風間一郎

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

吉田静夫

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

藤村浩樹

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

谷口法敏

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

梅園

和弘

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

加治真

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

柳澤明

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

玉木智巳

事務能率の向上

宇治地区事務部施設環境課

笠井敏宏

事務能率の向上

理学研究科理学部物理学第一専攻

鶴谷直樹

ポリチオ尿素９の結晶構造

理学研究科理学部地球惑星化学専攻

三宅亮

造岩鉱物の拡散の異方性について

薬学研究科薬学部創薬科学専攻

藤井信孝

GPR54 アゴニストの構造活性相関研究

薬学研究科薬学部創薬科学専攻

竹本佳司

不斉触媒反応の開発

薬学研究科薬学部創薬科学専攻

富岡清

有機合成化学・有機金属化学・超分子化学

薬学研究科薬学部ゲノム創薬科学専攻

辻本 豪三

邦彦

事務能率の向上恵美子

158

事務能率の向上GPCR-リガンド相互作用の予測

薬学研究科薬学部医療薬科学専攻

原秀人

化合物特性空間を利用した新規判別方法による薬物候補

薬学研究科薬学部医薬創成情報科学専攻

掛谷秀昭

工学研究科工学部物理工学科マイクロエンジニアリング専攻

立花明知

原子分子相互作用系に関する理論的研究

工学研究科工学部物理工学科機械理工学専攻

高田滋

混合希薄気流の数値解析的研究

工学研究科工学部材料化学専攻

木村俊作

ポリペプチドのコンホメーションに関する研究

工学研究科工学部材料化学専攻

浦山健治

有限要素法による高分子ゲルの力学挙動の解析

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

大江浩一

メタロトロピーによるオリゴインの触媒的異性化反応

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

三木康嗣

生体イメージングを指向したナノ粒子の創製

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

岡崎隆男

多環式芳香族カルボカチオンの研究

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻木下知己

基底状態およびイオン化状態における有機化合物の構造

化合物の構造情報解析
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と反応性
工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

井上正志

触媒材料の新規合成

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

和田健司

有機エネルギー資源の接触変換反応のための触媒開発

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

岩本伸司

無機材料合成とその触媒機能工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

浦

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

西本清一

放射線生物化学に関する研究

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

近藤輝幸

高次生体イメージング先端テクノハブプロジェクト研究

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

田邉一仁

光機能性人工核酸の開発

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻伊藤健雄

DNA 内過剰電子移動反応に関する研究

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

八田博司

放射線化学に関する研究

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

辻

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

加藤

るみ子

物質エネルギー化学専攻の研究推進

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

藤原哲晶

ナノサイズ分子触媒の開発

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

垣内隆

界面電荷移動の研究

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

垣内隆

電気分析化学に関する情報交換

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻山本雅博

固液界面の物性の第一原理計算

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

西工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

小久見

工学研究科工学部物質エネルギー化学専攻

江口浩一

炭化水素の低温燃焼触媒の研究

工学研究科工学部分子工学専攻

船引卓三

非ヘム鉄酵素モデル錯体の構造解析研究

工学研究科工学部分子工学専攻

佐藤徹

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

工学研究科工学部分子工学専攻

伊藤彰浩

開殻分子の電子構造に関する理論的研究

工学研究科工学部分子工学専攻

笛野博之

化学反応と電子物性に関する理論的研究

工学研究科工学部分子工学専攻

今堀博

人工光合成系の開発

工学研究科工学部分子工学専攻

俣野善博

リンを含むポルフィリンの化学

工学研究科工学部分子工学専攻

梅山有和

光合成モデル化合物の合成

工学研究科工学部化学工学専攻

田門肇

分離プロセスの量子化学的研究

工学研究科工学部化学工学専攻

鈴木哲夫

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

エネルギー科学研究科エネルギー基礎科学専攻

八尾健

機能性酸化物の結晶構造解析

エネルギー科学研究科エネルギー基礎科学専攻

蜂谷寛

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

エネルギー科学研究科エネルギー応用科学専攻

馬渕守

マグネシウム合金における第一原理計算

農学研究科農学部応用生命科学専攻

三上

文三

食糧タンパク質・食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析

農学研究科農学部応用生命科学専攻

植田充美

コンビナトリアル・バイオ工学

農学研究科農学部応用生命科学専攻

西岡孝明

メタボローム化学分析法の開発とその応用に関する研究

農学研究科農学部地域環境科学専攻

赤松美紀

生理活性物質の構造活性相関

農学研究科農学部地域環境科学専攻

中嶋洋

土－車輪系接触問題の有限要素－離散要素解析

低温物質科学研究センター低温機能開発研究

寺嶋孝仁

遷移金属酸化物薄膜の合成と物性

康之

有機金属化学康之

新規な構造を有する分子触媒の開発

直哉

イオン液体水界面の分光電気化学
善八

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リチウム二次電池に関する研究