スーパーコンピューターラボラトリー
平成 22 年度

研

究

成

果

報

京都大学化学研究所

告

書

はじめに
京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリーは、1992 年 1 月より運用を開始した京都大学の研究設備で、複数のスーパーコンピューターが高速ネットワークで結ばれたネットワークスーパーコンピューティングシステム
を提供しています。2002 年 1 月に導入されたシステムは、計算化学サーバーと計算生物学サーバーに SGI Origin 3800（総 CPU 数 768）を、ゲノムネットサー
バーとファイルサーバーに Sun Fire 15K（総 CPU 数 216）を採用し、基幹ネットワークにはギガビットイーサネットが採用されています。さらに、2008 年 1
月には、各サーバーは、より演算性能が高い SGI Altix4700（総 CPU コア数 768）や Sun Fire E6900 (総 CPU コア数 144) へと移行されました。化学研究所スーパーコンピューターシステムは、特に計算化学関連の応用ソフトウェアと、分子生物学関連のデータベースが整備されており、新しい研究環境を必要とする
京都大学内の研究者に広く開放されています。また、スーパーコンピューター
ラボラトリーは、分子生物学関連のデータベースをゲノムネットデータベース
サービス（http://www.genome.jp/）として、世界中の研究者に提供しています。
この報告書は、平成 22 年度の 342 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、73 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システムをより良いものにしていくために、皆さまのご意見やご要望をお寄せくださるようお願い申し上げます。
2011 年 3 月

京都大学化学研究所

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

-ⅰ-

目次

化学研究所
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

笹森 貴裕

・・・・

1

高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

水畑 吉行

・・・・

2

特異な光・電子物性を有する新規ヘテロπ共役系典型元素化合物
の創製

吾郷 友宏

・・・・

3

特異な構造をもつ有機分子の電子的性質

村田 靖次郎・・・・

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

・・・・

6

水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製

林 一広

・・・・

8

炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用

山子 茂

・・・・

10

高周期15,16,17族ジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応
性の解明

茅原 栄一

・・・・

12

ガラスの構造研究

横尾 俊信

・・・・

16

酵素阻害剤の設計と合成研究

渡辺 文太

・・・・

17

有機ELデバイスの基礎科学と高機能化

梶 弘典

・・・・

21

生体高分子の水和

松林 伸幸

・・・・

23

水を主役としたATPエネルギー変換

松林 伸幸

・・・・

25

アモルファス高分子のダイナミックス

金谷 利治

・・・・

25

有機分子集合体の電子構造の研究

吉田 弘幸

・・・・

27

計算機シミュレーションによるSTM像の像解釈

根本 隆

・・・・

28

タンパク質のX線結晶構造解析

畑 安雄

・・・・

30

密度汎関数法を用いた鉄触媒クロスカップリング反応の反応機構解
析

中村 正治

・・・・

32

正四面体構造を有する鉄-ホスフィン錯体のX線構造に関する研究

高谷 光

・・・・

34

遷移金属錯体に関する理論計算

中島 裕美子・・・・

36

遷移金属錯体の構造探索

中島 裕美子・・・・

38

遺伝情報のコンピュータ解析

金久 實

・・・・

40

生体分子情報データベースの開発

五斗 進

・・・・

44

化学構造変換パターンに基づいた酵素反応分類データベースの
開発

小寺 正明

・・・・

46

植物二次代謝産物の生合成経路を反映した分類のための化学構
造クラスタリング

時松 敏明

・・・・

48

インスリン抵抗性の発症に関するトランスクリプトーム解析

田中 道廣

・・・・

50

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

本多 渉

・・・・

54

代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出

武藤 愛

・・・・

58

薬物相互作用についての解析

財部 将孝

・・・・

60

ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析

清水 祐吾

・・・・

61

脂質メディエーターGPCRの系統解析

水谷 紗弥佳・・・・

63

寄生原虫の抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関す
る解析

平糠 和志

・・・・

67

miRNAとそれをホストする遺伝子の機能関連解析

西村 陽介

・・・・

69

代謝パスウェイ予測サーバーPathPredの改良

守屋 勇樹

・・・・

71

データベース処理による生命知識の抽出

平川 美夏

・・・・

72

Evolution of antigenic variant gene families in the genus

ディエス ディエゴ

・・・・

76

ユビキチンシステム関連遺伝子の網羅的探索と種間比較解析

崎山 忠彦

・・・・

78

生物情報ネットワークの解析と制御

阿久津 達也・・・・

80

生命科学上の非構造化データの統合マイニング

馬見塚 拓

・・・・

82

生理活性化合物データにおける頻出構造式特徴のパラメトリック要
約法

瀧川 一学

・・・・

85

生物ネットワーク解析のための機械学習法

志賀 元紀

・・・・

88

CaMPDB: a resource for calpain and modulatory proteolysis

duVerle Alexander
David

・・・・

90

生物ネットワークのデータマイニング

Hancock Peter
Timothy

・・・・

93

データマイニングによるヒストンの機能解析

夏目 やよい・・・・

96

発現データに基づく遺伝子間交互作用の効率的検出法

茅野 光範

・・・・

99

Link Prediction in PPI Networks using Network Structures

Nguyen Canh・・・・ 101

化合物化学構造からのパターンマイニング

高橋 圭一郎・・・・ 104木下 正弘

・・・・ 107田中・・・・ 109

エネルギー理工学研究所
蛋白質の折り畳みと変性のメカニズム
生存圏研究所
生体高分子の分子シミュレーション

文男

防災研究所
流動性崩壊の危険度予測

福岡 浩・・・・ 111

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

竹見 哲也

・・・・ 114

密度汎関数法を用いた表面吸着系ダイナミクスのシミュレーション

中井 郁代

・・・・ 117

造岩鉱物の拡散の異方性について

三宅 亮

・・・・ 119高温高圧条件の水の構造

川本 竜彦

・・・・ 120

大野 浩章

・・・・ 124

理学研究科

薬学研究科
Pachastrissamineおよびその誘導体の立体選択的合成研究
工学研究科

原子分子相互作用系に関する理論的研究

立花 明知・・・・ 128

触媒有機化学に関する研究

辻 康之

・・・・ 130

分子エレクトロニクスを指向した被膜型分子ワイヤの合成

寺尾 潤

・・・・ 133

ナノサイズ分子触媒の開発

藤原 哲晶

・・・・ 135

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

佐藤 徹・・・・ 137

化学反応と電子物性に関する理論的研究

笛野 博之

・・・・ 138

光合成モデル化合物の合成

梅山 有和・・・・ 141

多孔性配位高分子の合成と性質

楊井 伸浩

・・・・ 142

分離プロセスの量子化学的研究

田門 肇

・・・・ 144

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

鈴木 哲夫

・・・・ 145

クラスターイオンビームと固体表面の相互作用

龍頭 啓充

・・・・ 147

γ-Fe2O3のリチウム挿入後結晶構造解析

朴 陞原・・・・ 150

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

蜂谷 寛・・・・ 153

マグネシウム合金における第一原理計算

馬渕 守・・・・ 155

多孔質金属の表面特性

袴田 昌高・・・・ 157

変調磁場による微結晶の三次元配向木村 史子

・・・・ 159

化学シフト計算を結合させた固体NMR法による天然セルロースの構
造解析

堀井 文敬

・・・・ 160

生理活性物質の構造活性相関赤松 美紀

・・・・ 163

エネルギー科学研究科

農学研究科

平成 22 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	 	  ジフェニルジスルフィド（PhSSPh）などのジカルコゲニド類に対し、強い酸化剤を作用させる
ことにより、ＰＰＳなどの有用な機能性材料が合成されている。その合成中間体として、対応するジカルコゲニドカチオン種（[PhSSPh]+）、あるいはジカチオン種（[PhSSPh]2+）が提唱されているが、実際にこのような化学種が合成・単離された例は無い。一方、我々は通常非常に反応活性であるため単離困難である高周期典型元素二重結合化合物の構造・性質に興味を持ち、かさ高い置換基を活用した速度論的安定化の手法をもちいることで、このような活性種を安定な化合物として合成・単離し、これらの性質に関して知見を得てきた。今回、ジカルコゲニドジカチオン種の合成・単離を検討するにあたり、ジカルコゲニドジカチオン種は、１５族元素間二重結合化合物と等電子構造であると考え、その合成指針を立てることとした。そこで、ジカルコゲニドジカ
チオン種がπ結合性を有するかどうか検証を行う目的で、各種理論計算を行った。
検討内容	
 
	
  モデル化合物として、いかに示す A~ G のジカルコゲニドおよびカチオン種、ジカチオン種の構造最適化を行った（B3LYP/6-31G(d), lanl2dz on S, Se, Te）。
結果と考察	
 
H
Ch Ch
H

H
H
Ch Ch

H
Ch Ch
H

H
H
Ch Ch

A

B

C

singlet
D

2+

H
H
Ch Ch

2+

triplet
E

H
Ch Ch
H
singlet
F

2+

H
Ch Ch
H
tripletG2+Å, deg

A

B

C

D

E

F

G

S–S
H–S–S–H
Se–Se
H–Se–Se–H
Te–Te
H–Te–Te–H

2.110
90.4
2.379
89.5
2.742
89.8

2.050
0.0
2.325
0.0
2.705
0.0

2.042
180.0
2.314
180.0
2.691
180.0

1.967
0.0
2.250
0.0
2.639
0.0

2.175
94.2
2.480
92.9
2.884
91.4

1.961
180.0
2.241
180.0
2.626
180.0

2.174
94.2
2.481
92.8
2.883
91.2

上記の結果より、カルコゲン原子間の結合長は、カチオン種、ジカチオン種になるにつれて短くなることが判った。特に、ジカチオン種においては、カチオン同士の電荷反発があると予想されるにもかかわらず、結合長が短くなることから、π結合が存在することが示唆された。しかし、三重項ジカルコゲニドジカチオン（E および G）では、カルコゲン間は距離が長く、π結合の結合性相互作用はほとんど無いことが判る。一方、SCF エネルギーの比較により、ジカルコゲニド
ジカチオン種は基底一重項であることが示唆された。
参考論文： 特になし-1-

平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

Synthesis of Compounds Having Novel Bonds of Heavier Main Group Elements
京都大学化学研究所

物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・水畑吉行

背景と目的
ベンゼンやナフタレンなどの芳香族化合物の構成炭素原子の一部を高周期 14 族元素で置き換えた化合物は、その構造や物性芳香族性の発現という観点から興味がもたれており、様々な研究分野からも注目されている化合物群である。しかし、これらの化合物は通常非常に反応活性であるため単離困難であり、実験化学上の研究は立ち後れていた。最近、立体保護基により反応活性部位を立体的に保護する速度論的安定化の手法により、環内にケイ素やゲルマニウム原子を１つ含むメタラベンゼン、メタラナフタレン、メタラフェナントレン、メタラアントラセンが安定な化合物として合成・単離され、その構造や性質が解明されてきた。また、第五周期元素であるスズを含む 2-スタンナナフタレンも合成・単離され、第五周期元素における芳香族性の発現に関する実験的知見も得られてきた。一方、もっとも単純な芳香族化合物として知られるベンゼン骨格にスズを組み込んだスタンナベンゼンは、含高周期元素芳香族化合物の中でも重要な化合物であると考えられるものの、その合成は困難であった。そこで、計算化学を用いて、スタンナベンゼ
ンの性質について検討を行った。
検討内容
まず、母体となる水素置換スタンナベンゼン 1a に加え、比較のためにシラベンゼン 2a およびゲルマベンゼン 3a について構造最適化とエネルギー計算 [B3LYP/6-311+G(2d,p)(TZ(2d) on Si, Ge,Sn)]を行った。さらに、実験的に安定な化合物として合成・単離され、構造パラメータが明らかとなっている 1-Tbt-1-silabenzene (2b)および 1-Tbt-1-germabenzene (3b)と構造を比較する目的で、
1-Tbt-1-stannabenzene (1b)の構造最適化を行った [B3LYP/6-31G(d)(LANL2DZ on Sn)]。
結果と考察
表１ 各メタラベンゼン類の HOMO および LUMO エネルギーレベル
HEC5H5E = Sn (1a) E = Si (2a) E = Ge (3a)R
1: E = Sn
2: E = Si–1.440–0.940–1.104E
LUMO (eV)HOMO (eV)–5.434–5.949–5.763

HOMO-LUMO
energy gap (eV)

3.99

5.01

4.66

3: E = Ge
a: R = H
b: R = Tbt

Me3Si

SiMe3

Me3Si

SiMe3

Me3Si

SiMe3

Tbt group

Tbt
表１の結果からわかるように、シラベンゼン、ゲルマベンゼンと比較して、スタンナベンゼンは高い HOMO および低い LUMO を
2.026 Å Sn
2.026 Å101.0º有し、その HOMO-LUMO ギャップは著しく小さくなっているこ
HCCH
117.1º117.1ºとが判った。すなわち、スタンナベンゼンはシラベンゼンやゲル
1.396 Åマベンゼンよりも高い反応性を有することが予想される。また、 1.396 Å
128.5º128.5º
構造最適化の結果から、スタンナベンゼン環は平面構造を有し、HCCH
127.9ºC2 対称性が高いことから、π電子の非局在化が示唆された。Tbt
1.407 Å C 1.407 Å
基は中心のスタンナベンゼン環の構造にほとんど影響を与えなH
いことがわかり、合成の実現性が示唆された。
図 １ スタンナベンゼン1ｂの 構 造 最 適 化
参考論文：特になし-2-平成２２年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

特異な光・電子物性を有する新規ヘテロπ共役系典型元素化合物の創製
Development of novel hetero-π-conjugated molecules with unique optoelectronic properties
京都大学化学研究所	
  物質創製化学研究系	
  有機元素化学研究領域・吾郷友宏

背景と目的	  ケイ素−ケイ素二重結合化合物であるジシレンは、本来非常に反応活性な化合物であるが、適切な立体保護基を導入して速度論的な安定化を施すことで安定に取り扱うことが可能である。これまでに様々なジシレン誘導体が合成されており、最近では低配位ケイ素上にハロゲンや金属置換基を有した官能性ジシレンも報告されるようになっている。しかしながら、最も基本的な置換基である水素原子を置換基としたジシレンの例はごく限られており、特に複数の水素置換基を持つジヒドロジシレンについては、低温 NMR による観測が報告されているのみである。今回、優れた立体保護基である 2,6ビス[ビス(トリメチルシリル)メチル]-4-[トリス(トリメチルシリル)メチル]フェニル基（Bbt 基）を用いることで、安定な 1,2-ジヒドロジシレン 1 の合成に成功した。１は室温付近では安定な化合物であるが、そのヘキサンまたは THF 溶液を 40 ºC 以上に加熱したところ、トリヒドロジシラン 2 への異性化反応が進行した。この異性化反応は、1 の水素置換基が分子内移動してシリルシリレン 3 が発生した
後、3 のシリレン部位が Bbt 基と反応することで進行したものと考えられる。
Bbt
Bbt

Si Si
H
H

H SiMe3
SiMe3

H
Bbt
Si Si
H Si SiHH
Bbt Me3Si SiMe
Bbt
SiMe3
3
Me3Si SiMe3
1
3
2

SiMe3
SiMe3
Bbt
SiMe3
SiMe3
Me3Si
SiMe3
Me3Si

検討内容
	
  シリルシリレン 3 を経由した 1 から 2 への異性化反応について知見を得るために、1,2 および 3 の安定性について Gaussian03 を用いたリアルモデルの構造最適化と振動数計算を行った。
結果と考察	  こ れ ま で に 低 配 位 ケ イ 素 化 合 物 の 理 論 計 算 に 実 績 の あ る 計 算 レ ベ ル と し て 、 B3PW91/
6-311+G(2df)[Si]:6-31G(d)[C,H]//B3PW91/3-21G(d)を選定し、構造最適化および振動数計算を実行した上で、これらの異性体のエネルギー差を比較した。その結果、ジヒドロジシレン 1 を基準として、中間体であるシリルシリレン 3 は 13.2 kcal•mol–1 不安定であることが判った。また一方、トリヒドロジシラン 2 は 1 と比較して–23.0 kcal•mol–1 安定であったことから、3 の環化による大きな安定化が、1 の異性化反応におけるドライビングフォースとなっていることが示唆される。
参考論文：特になし-3-平成２２年度

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

Electronic Properties of Organic Molecules with Novel Structure
京都大学化学研究所（構造有機化学）

村田靖次郎【背景と目的】フラーレンの球状π電子系が示す特異な芳香族性に関しては、実験と理論化学の両面から研究がなされてきたが、未だに十分な理解には至っていない。これに対して、当研究室ではフラーレン骨格の内側に水素分子を導入する方法を確立し 1、この水素分子を鋭敏な NMR プローブとして利用することで、C60 の芳香族性が二電子還元により顕著に低下することを初めて明らかにした 2。本
研究では、代表的な高次フラーレンである C70 の二価アニオン種の芳香族性を解明するために以下の研究を行った。
【結果・考察】水素分子を内包したフラーレン H2@C70に CH3SNa を反応させ、得られた赤褐色溶液の 1H NMRを測定すると、H2@C702– の内包水素が δ = –13.80 ppmに観測された (Figure 1)。中性の H2@C70 の内包水素がδ = –23.97 ppm (1,2-Cl2C6D4 中) に観測されることを考慮すると 2、この結果は C70 の芳香族性が二電子還元により低下したことを明らかに示すものである。しかし、その低磁場シフトの程度 (∆δ = 10.2 p pm) はより高い対称性をもつ C60 の場合 (∆δ = 26.4 ppm) の約 1/3 となった。
さらに、H2@C70 の 1,2-位および 1,4-位にアルキル基を導入した H2@1 および H2@2 を合成し、これらの二電子還元を検討した。電気化学的な還元特性を評価したところ、第一還元電位はアルキル基の結合位置に顕著に依存し、2 は 1 より 0.22 V 還
元されにくいことがわかった (Table 1)。一方、ジアルキル C60 では付加位置による還元電位の変化が小さかった。これらの結果は、C70 の LUMO 準位が官能基の導入位置により制御できることを示す
ものである。このような還元特性を反映して、
CH3SNa を用いた還元では LUMO 準位の低い H2@1に対してのみ二電子還元が進行した。H2@C60 とH2@C70 の二電子還元とは極めて対照的に、H2@12–の内包水素の化学シフトは H2@1 のものとほぼ一致した (Table 2)。すなわち、π共役系を部分的に切断すると、二電子還元しても C70 骨格内の磁場環
境は明確な変化を示さないことが明らかとなった。
参考論文
1) M. Murata, Y. Murata, K. Komatsu, Chem.
Commun. 2008, 6083.
2) M. Murata, Y. Ochi, F. Tanabe, K. Komatsu, Y.
Murata, Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, 2039.

-4-平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築(Asymmetric Construction of a Tetrasubstituted Carbon Center via Axially Chiral Enolates)
京都大学化学研究所

川端

猛夫

背景と目的

軸性不斉の特徴はキラリティーに寿命があることである。sp2 元素どおしが隣接する部分構造には常に軸性不斉が発生する。この軸性不斉の寿命や環境を制御できれば不斉反応の中間体として利用でき、また新しい軸性不斉化合物の創製が可能になる。2) これまで軸性不斉エノラートを経る不斉アルキル化反応を開発してきたが、３−５）本年度は軸性不斉エノラートを経る新規不斉カル
ボニル転移反応を開発し、その立体経路について検討した。１)
検討内容

α-アミノ酸の t-ブチルカルボニルカルバメート体を塩基処理すると、カルボニル基の形式的な
1.5−転移が起こり、アミノ酸のα-位に t-butoxycarbonyl (Boc) 基が導入された 4 置換炭素含有α-アミノ酸誘導体が最高 99% ee のエナンチオ選択性で得られることを見いだした。本反応は立体反転で進行する。本反応の立体経路は塩基による脱プロトン化の過程で決定される。そこで基質 (S)-1(R=CH2Ph) の配座解析を分子力場計算（OPLS force field, 50,000 steps MCMM, MacroModel V. 9.0）を用いて行い、最安定配座 A を得た。これまでの研究３−５）では、N-Boc アミノ酸誘導体の脱プロトン化は A に示すような水素と N-COOR 基が anti となる配座から優先的に進行することが示唆されている。
これと同様にして、N-t-ブチルカルボニルカルバメート体でも配座 A からの脱プロトン化が起こり、軸性不斉エノラート B がエナンチオ選択的に生成し、B の脱炭酸を伴う分子内Ｃ−エステル化により、
2 が生成するものと考えられる。今後、脱プロトン化の遷移状態 X を計算化学により検討する予定で
ある。
R

R
CO2H

CO2Bn
N

NH2

O

O
(S)-1

R
Ot-Bu

DMF, -60 °C

Oinversion

O

O

O
N

O

H

O

O
Ph

O
KHMDS

NH CO2t-Bu(R)-2aup to 99% ee

Ot-Bu

O
O

CO2Bn

KHMDS

OBn
N

O
H

K

Ot-Bu

O
O
Ph

O
OBn
OK

N

:N
SiMe3
Me3Si

A

X

-5-

B

O
O

O
O

O

O
N

O

N

Ph

Ph

O
O

H

O

O

H

O
A (C-H/N-CO anti)
0.0 kcal/mol

syn-A ((C-H/N-CO syn)1.16 kcal/mol

Stereoview of conformer A

参考論文
1) Teraoka, F.; Fuji, K.; Ozturk, O.; Yoshimura, T.; Kawabata, T. Synlett 2011, 543. 2) Kawabata, T.; Jiang, C.;

Hayashi, K.; Tsubaki, K.; Yoshimura, T.; Majumdar, S.; Sasamori, T.; Tokitoh, N. J. Am. Chem. Soc. 2009,
131, 54. 3) T. Kawabata, K. Moriyama, S. Kawakami, K. Tsubaki, J. Am. Chem. Soc., 130, 4153 (2008). 4) T.
Kawabata, S. Matsuda, S. Kawakami, D. Monguchi, K. Moriyama, J. Am. Chem. Soc., 128, 15394 (2006). 5) T.
Kawabata, S. Kawakami, S. Majumdar, J. Am. Chem. Soc., 125, 13012 (2003). 6) T. Kawabata, H. Suzuki, Y.
Nagae, K. Fuji, Angew. Chem. Int. Ed., 39, 2155 (2000).

-6-

平成 22 年度

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

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

物質創製化学研究

精密有機合成化学

林

一広【背景と目的】
不斉合成研究でビナフチル骨格の果たしてきた役割は極めて大きい。1では中心金属（M）に配位した基質（S）と不斉軸間に４結合を隔てているにもかかわらず、1 は極めて高選択的な不斉誘導を起こす。一方、この基質−
不斉軸間の結合数を最小にする仮想的構造を考えると 2 になる。2 は中心金属が不斉軸に直結した高度な不斉環境を形成するため、不斉触媒のひとつの究極構造と考えている。本研究はキラルな 2 の創製と利用を目的とし、その前駆体である 3 の合成を行った。
【検討内容】
我々は、触媒前駆体として 4 の合成に成功した。また、5 の合成にも成功した。化合物 5 は、不斉軸に直結した中心金属を持つ化合物の中で、室温で安定な軸性不斉を有する初めての例であり、さらに触媒活性を有することも期待されるため、その絶対配置決定を行った。4 から 5 への反応は、立体保持で進行するので、5 の絶対配置は 4 のものと同一である。そこで、4 の絶対配置決定を行った。
O2N

O2N
N
O2N

N

H

N

1) Pd(OAc)2N

O2N2) TBAB

4

N Pd N
Br

5

∆ε 40

∆ε
40

20

20

0

0

-20
-20

-40
-40
300

400

500

600

300

nm

400

500

600
nm

-7-

【結果・考察】B3LYP/6−31G(d,p)で構造最適化された 4 の構造を用いて TD−DFT 法により絶対構造を決定することとした。TD−DFT 計算は B3LYP/TZVP で行った。
R (velocity)を Gauss 関数で Fitting を行い、そして UV による補正を行い、理論 CD スペクトルを実測のものと比較して絶対構造の決定を行った。
(R)体の決定について示す。下に示してある(R)体の構造を用い、上に示した方法で理論 CD スペクト
ルをもとめた。結果を Figure 1 に示す。CD 実測値と理論 CD スペクトルのコットンに良い一致がみられたことから(R)と決定することができた。(S)体についても同様のことを行い、絶対構造を決定した。
∆ε 40
(R)

observed CD spectrum

O2 N
N

20

(R)

R(velocity)

O2N

N H

N

0
O2N

theoretical CD spectrum

N

(S)

-20

O2N

N H

N

-40
300

400

500

600

nm

Figure 1. Determination of absolute configuration of 4 by TD−DFT.
発表論文
なし
参考論文

1. Axially Chiral Binaphthyl Surrogates with an Inner N−H−N Hydrogen Bond
Takao Kawabata, Changsheng Jiang, Kazuhiro Hayashi, Kazunori Tsubaki,
Tomoyuki Yoshimura, Swapan Majumdar, Takahiro Sasamori, and Norihiro Tokitoh
J. Am. Chem. Soc., 2009, 131, 54−55
2. Axially Chiral Anilido−Aldimine Aluminum Complexes with a Pseudobinaphthyl Skeleton
Kazuhiro Hayashi, Yumiko Nakajima, Fumiyuki Ozawa, and Takeo Kawabata
Chem. Lett., 2010, 39, 643−645
3. Insights into the Origins of Configurational Stability of Axially Chiral Biaryl Amines with an
Intramolecular N−H−N Hydrogen Bond
Kazuhiro Hayashi, Nobuyuki Matubayasi, Changsheng Jiang, Tomoyuki Yoshimura,
Swapan Majumdar, Takahiro Sasamori, Norihiro Tokitoh, and Takeo Kawabata
J. Org. Chem., 2010, 75, 5031−5036-8-

平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用
Control of reactive carbon species and its applications to synthetic reactions
化学研究所

山子

茂

背景と目的・検討内容
シクロパラフェニレン(CPP)はベンゼン環がパラ位で結合した環状 π 共役化合物である（Scheme

1）。この化合物は環状構造に由来する歪んだ構造と π 電子軌道の興味から、理論化学、構造化学、合成化学などの基礎化学的視点から半世紀以上の長きにわたって、多くの興味を集めてきた。また、CPP はアームチェア型カーボンナノチューブの最小構成単位であることから、その物性と材料科学への応用は極めて興味深い。しかし、その歪んだ環状構造を構築することが困難であるた
め、これまで我々を含めた 3 グループが合成に成功したに過ぎない。なかでも、我々のグループ
は、四角形構造を持つ 4,4’-ビフェニル 4 核白金錯体を中間体とすることで、最も環サイズの小さな[8]CPP の合成に成功している。本研究では、CPP の電子状態と物性とを予測することを目的
として、DFT 計算を用いて CPP の構造最適化を行うと共に、その軌道エネルギーなどを鎖状化合物であるパラフェニ
レンとの比較を行った。その結果、CPP では環サイズが小さくなるほど HOMO エネ
ルギーが上昇、LUMO
エネルギーが低下し、オリゴパラフェニレン等の鎖状の共役分子と異なる性質を持つことを明らかにし

Scheme 1. Structures of cycloparaphenylene and armchair carbon nanotube

た。
さらに、従来の合成方法を発展させることで、[8]~[13]CPP を合成に成功した。これらの中で、[10], [11], [13]CPP は新規化合物である。これらの化合物の酸化電位を測定したところ、いずれも可逆的な酸化反応を起こすことを明らかにした。さらに、酸化電位は CPP の環サイズに大きく影響を受け、小さいサイズの CPP ほど酸化されやすいことがわかった。この傾向は、上記の計算結果と良い一致を示すと共に、環サイズの小さな CPP ほど興味深い物性を示す可能性が示唆された。
結果と考察[n]CPP と[n]オリゴパラフェニレン（n = N + 5）の構造最適化を密度汎関数法 (B3LYP/6-31G*) により求めた。さらに、最適構造における HOMO および LUMO 軌道エネルギーを示した（Figure 1）。その結果、[n]オリゴパラフェニレンにおいては、パラフェニレンユニット n の数が増えるにつれ HOMO

-9-

エネルギーが上昇すると共に、
LUMO エネルギーは低下した。これは n の増加により有効共役長が伸びるためである。一方、CPP は逆の傾向を示し、n の減尐によりHOMO エネルギーが上昇、LUMO
エネルギーが低下することがわかった。これは、CPP の環サイズが小さくなると歪が増大するため、パラフェニレンユニットの芳香属性が減尐し、ポリオレフィン的な性質が強くなるためであると考えている。

Figure 1. HOMO-LUMO energies of [n]CPPs (blue) and [n]oligo-[8]～[13]CPP を合成し、その酸

paraphenylene (red)化還元挙動をサイクリックボルタ
ンメトリーにより測定した。なお、(a)

測定は、分子化学研究所の鈴木敏泰
先生、阪元洋一先生のご指導のもと行った。その結果、いずれの CPPも室温で可逆的に酸化されることがわかった（Figure 2a）。さらに、
CPP の環サイズが小さいほど酸化反応に対して活性であり、[8]CPP の
酸化半波電位は 0.59 V (vs. Fc/Fc+
couple in Bu4NPF6/ (CHCl2)2) であり、CPP のパラフェニレンユニットが増えるにつれて酸化電位が増大し(b)

た（Figure 2b）。この結果は、DFT計算による CPP の HOMO エネルギーの傾向と良い一致を示している。
参考論文“Synthesis[8]Cycloparaphenylene
Square-Shaped

of
from

a

Tetranuclear

Platinum Complex”, Yamago, S.;
Watanabe, Y.; Iwamoto, T. Angew.

Figure 2. (a) Cyclic voltammogram of [8] CPP and (b)Chem. Int. Ed. 2010, 49, 757-759.

correlation between oxidation potential and the numberof paraphenylene unit of CPPs

-10-

平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
高周期 15,16,17 族ジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性の解明

Reactivities of Group 15, 16, and 17 Diheteroatom Compounds under Radical Conditions
京都大学化学研究所材料機能化学研究系高分子制御合成研究領域・茅原栄一
背景と目的
我々はすでにテルル、アンチモン、ビスマスといった高周期 15、16 族ヘテロ元素化合物を用いたリビングラジカル重合反応の開発に成功し、これらの重合反応が、種々のビニルモノマーの重合を高度に制御できることを明らかにしている。1) 本重合反応は、主に、交換連鎖反応、すなわ
ち、重合末端ラジカルとヘテロ元素化合物がホモリティックな置換 (SH2) 反応を起こすといった機構で進行している。この機構で進行する重合系においては、SH2 反応の速ければ速いほど、理論的には、生成する重合体の分子量分布の高度な制御が行える。2) これまでに実際、我々のグループは、ヘテロ元素の種類、ヘテロ元素上の置換基、および重合末端ラジカルの違いが、SH2 反応の速度を支配する因子として重要であることを明らかにしている。しかし、それらの反応性の違いの起源の詳細については明らかでない。そこで今回、ヘテロ元素及び炭素ラジカルの違いが、SH2 反応の反応性に及ぼす効果についてそれぞれ理論的解析を行った。
さらに、我々はすでに、ジテルリド 3)、ジスチビン 4)、およびチオビスムチン 5) といったジヘ
テロ元素化合物が、ヘテロ元素化合物を用いるリビングラジカル重合の反応制御に有効であることを明らかにしている。しかし、それらのジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性に関する基礎的な反応性や性質については、これまでほとんど知られていない。そこで、それらの反応性の相違の起源を明らかにすることを目的に、理論的解析を行った。
結果
1. SH2 反応におけるヘテロ元素の効果
メチルラジカルと 15~17 族の第 5 周期ヘテロ元素化合物、テトラメチルスタナン (1a)、トリメ
チルスチビン (1b)、ジメチルテルリド (1c)、ヨウ化メチル (1d) との SH2 反応をモデル反応として、DFT 法を用いて、反応の活性化エネルギーΔE‡を求めた（Scheme 1）。なお、構造最適化は、
M06-2X/6-311G** (C, H) + LANL2DZ (d,p) (Sn, Sb, Te, I) 基底関数 (6311DZP) を用いて行い、得られた構造を基に、CCSD(T)法によって一点計算を行った。
Scheme 1. SH2 reaction on methyl-substituted heteroatom compounds with methyl radical.
Men

Men
Me

X Me
1
a : X = Sn, b : X = Sb
c: X = Te, d: X = I

Me

X

Me n
Me

Me X

Me

Transition State (TS)orIntemediate (INT)*Calculation level: CCSD(T)/6311DZP//M06-2X/6311DZP.

その結果、1a、1b、1c、1d を用いた反応におけるそれぞれの活性化エネルギー(ΔE‡) は 91.9, 51.5,
19.0, 11.7 kJ/mol [CCSD(T)/6311DZP//M06-2X/6311DZP]であった。これは第 5 周期のなかでアンチモン化合物が炭素ラジカルに対する反応性が最も高いという実験事実とよい一致を示していた。
6-8)

2. SH2 反応における炭素ラジカルの効果
スチレン、アクリル酸メチル、酢酸ビニルの重合における重合末端ラジカル (2a-c) と有機テル
ルドーマント種の構造を模した化合物と(3a-c) のSH2反応をモデル反応として選び、ΔE‡および活性化自由エネルギー (ΔG‡) を求めた (Table 1)。その結果、a-cでΔE‡ (ΔG‡) はそれぞれ32 (36)、19(27)、16 (26) kJ/molであった。この結果は、実験的に求められた重合末端ラジカルにおけるSH2-11-

反応の反応速度の順序とよい一致を示した。9) このことは、炭素ラジカルの違いがSH2反応の反応性における重要な支配因子であることを示していた。
Table 1. SH2 reaction on organotellurium compounds (3) with carbon-centered radicals (2).a)

ΔE‡
ΔG‡
k
b)
-3
(kJ/mol)(kJ/mol)(×10 M-1 s-1)c)a (Ph, H)
31.5
36.1
5.8
b (CO2Me, H)
17.7
26.9
460
c (OCOMe, H)
14.1
25.7
1000
a) The Structures were optimized at M06-2X/6311DZP.
b) The rate constants were taken from ref. 2.
c) The values were calculated at 298.15 K.
2 or 3 (R1, R2)

3. ジヘテロ元素化合物のラジカル条件下での反応性
2-シアノ-2-プロピルラジカル (4) とジメチルジカルコゲニド (5) とのSH2反応をモデル反応とし、DFT 法を用い、ΔE‡ および反応前後のエネルギー変化 (ΔE)を計算した (Scheme 2)。なお、
この計算に関しては、種々の計算レベル（B3LYP, BHandHLYP, M06-2X）および基底関数を用いて構造最適化を行った後、CCSD(T)法によって一点計算を行い、エネルギーの比較を行った。ここでは、その一例としてCCSD(T)/6311DZP//M06-2X/6311DZPの結果を示す。その結果、ジメチル
ジスルフィド(5a)、ジセレニド(5b) 、ジテルリド(5c) のΔE‡ はそれぞれ58.2、37.6、21.4 kJ/mol であった。この結果は、5cより5a、5bの動力学的な反応性が高いという実験結果と良い一致を示していた。10 ) 一方、ΔE は5a、5b、5c との反応でそれぞれ-25.5、-18.1、-6.6 k J /mol であり、5c との反応が最も吸熱性が高いことが分かった。この結果は、本置換反応における反応性が、5の動力学的な反応性のみならず、反応全体の熱力学的安定性によっても支配されていることを示唆していた。
Scheme 2. SH2 reaction on dimethyl dicalcogenides (5) with 2-cyano-2-propyl radicals (4).a)

今後、結果1~3で計算したそれぞれの反応について、変形・相互作用エネルギー解析11を行うことで、それらの反応性の違いの起源を解明していく予定である。
参考論文: (1) Yamago, S. Chem. Rev. 2009, 109, 5051. (2) Goto, A.; Fukuda, T. Macromolecules 1997, 30,4272. (3) Yamago, S.; Iida, K.; Yoshida, J. J. Am. Chem. Soc. 2002, 124, 13666. (4) Yamago, S.; Yamada, T.;
Togai, M.; Ukai, Y.; Kayahara, E.; Pan, N. Chem. Eur. J. 2009, 15, 1018. (5) Kayahara, E.; Yamago, S. J. Am.
Chem. Soc. 2009, 131, 2508. (6) Yamago, S.; Ray, B.; Iida, K.; Yoshida, J.; Tada, T.; Yoshizawa, K.; Kwak, Y.;
Goto, A.; Fukuda, T. J. Am. Chem. Soc. 2004, 126, 13908. (7) Goto, A.; Kwak, Y.; Fukuda, T.; Yamago, S.;
Iida, K.; Nakajima, M.; Yoshida, J. J. Am. Chem. Soc. 2003, 125, 8720. (8) Goto, A.; Ohno, K.; Fukuda, T.
Macromolecules 1998, 31, 2809. (9) Kwak, Y.; Goto, A.; Fukuda, T.; Kobayashi, Y.; Yamago, S.
Macromolecules 2006, 39, 4671. (10) Russell, G. A.; Tashtoush, H. J. Am. Chem. Soc. 1983, 105,
1398-1399. (11) Morokuma, K. J. Chem. Phys. 1971, 55, 1236-1244.

-12-平成 22 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
ガラスの構造研究
Study on the Structure of Glass
化学研究所

横尾俊信

1.緒言
原子間の結合角や結合距離といった構造情報を知ることは新規材料開発に役立つ。しかし、非晶質材料の構造は長距離秩序がないため、適用可能な解析法は限られている。その中で固体 NMR
法は「測定核ごとの構造情報が得られる」、「周期構造がない材料のスペクトルが定量的に得られる」、「パルス操作により核間のさまざまな相関を観察できる」といった点で有用な手法である。
しかし周期表の約半分の元素は 1 以上の半整数スピンをもち、核自身の電荷分布が球対称からずれた四極子核である。これらは四極子相互作用によりスペクトルの線幅を広げ、ピーク分離を困難にし実効感度を低下させる。四極子核を測定する手段として核スピンの多量子遷移を用いる
MQMAS(Multiple-Quantum Magic Angle Spinning) NMR 法が Frydman らによって提案された[1]。この MQMAS NMR 法を用いることで等方化学シフトδiso と四極子結合定数 CQ という NMR パラメー
タを分離して得ることができる。しかし、核スピンの多量子励起の効率が四極子結合定数やパルス強度に依存するため、スペクトル強度が定性的となり定量的な構造解析は困難である。また、
非晶質材料の NMR パラメータは結晶のようにはっきりと定義できず、分布関数によって特徴付けられる。
これら NMR パラメータと実測スペクトルの関係は第一種フレドホルム積分方程式

d = ∫ K (ω ; α ) f (α )dα(1)によって表される（Fig. 1）。ここでαは等方化学シフトや四極子結合定数といった NMR パラメー
タ、f(α)は NMR パラメータの分布、K( ω;α)はあるαのとき理論上得られるスペクトル、d は実測ス
ペクトルを表す。既知の K と f から未知の d を求めることを順問題と呼び、既知の K と d から未知の f を計算することを逆問題と呼ぶ。第一種フレドホルム積分方程式の逆問題は非適切な問題である。この問題を最小二乗法（ Kf calc − d2→ min となる fcalc を求める）によって解析すると、スペクトルに付随するノイズにより解が大きく振動してしまうことが知られている。このような
逆 問 題 を 解 く 方 法 と し て Tikhonov は 、 適 当 な 正 則 化 パ ラ メ ー タ λ を 導 入 しKf calc − d2+ λ f calc

2

→ min となる近似解 fcalc を求める方法を提案した[2]。

なおスペクトル強度が NMR パラメータに依存する場合、(1)式は

d = ∫ν (α )K (ω ; α ) f (α )dαと書ける。ここでν(α)はαに依存する補正項である。

-13-

(2)

本研究は非晶質材料における四極子核の等方化学シフトδiso と四極子結合定数 CQ を、MQMASNMR スペクトルから定量的に求め、精密な構造解析法を考案することが目的である。固体 NMR
スペクトルシミュレーションプログラム SIMPSON[3]で K を計算し、第一種フレドホルム積分方
程式を解くプログラム FTIKREG[4]を用いて解析する。また CQ の異なる結晶の MQMAS NMR ス
ペクトルを測定することにより励起効率を表す補正項ν(α)を求めて較正し、定量的な解析を行う。
本稿では入力値として模擬的な分布 f を用いた 23Na 3QMAS NMR スペクトルの逆解析の結果と、スペクトルに加わるノイズや計算機上でデータを扱う際に加わる制限が結果に与える影響につい
て述べる。

(a)
0.0
0.5
1.0

Fig. 1

(c)

(b)
1.0

f 0.5
2

0.0

2

1

0
δ / ppm-11

δ / ppm0-1

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
δiso / ppm

NMR パラメータと実測スペクトルとの関係 (a) ある等方化学シフトδiso のとき理論上得られる 1H MAS

NMR スペクトル、(b) δiso の分布 f、(c)分布 f のときに得られる実測スペクトル

2.方法
2.1.逆解析の概略(1)式の積分区間をα1 からαn とする。αおよびωが連続的ではなく離散的ならば、(1)式は
αnd = ∑ K (ω ; α ) f (α ) = K (ω ; α1 ) f (α1 ) + ⋅ ⋅ ⋅ + K (ω ; α n ) f (α n )

(3)

α =α1

と書ける。ただし 補正項ν(α)はここでは考えない。行列形式で書くと、

d = (K (ω ; α1 ) K (ω ; α 2 ) ⋅ ⋅ ⋅ K (ω ; α 2 )) ⋅ ( f (α1 )f (α 2 ) ⋅ ⋅ ⋅Tf (α n )) ≡ K・f (4)となる。
このときのαの間隔が逆解析の結果 fcalc に与える影響を評価する。なお本研究においてαはδisoと CQ の 2 次元グリッドである。また実際に測定で得られるスペクトルには機器に起因するノイズが加わるため、その影響についても評価する。
2.2.ノイズの評価
ノイズの効果を評価するために 23Na の 3QMAS NMR の逆解析を行った。等方性化学シフトδisoの範囲が-20 ～ 25 ppm 、四極子結合定数 CQ の範囲が 0.5 ～ 5.0 MHz で 10×10 の等間隔なグリ-14-

ッドをとり、それぞれの点で得られる 3QMAS NMR スペクトルを SIMPSON により計算した。入力値として分布[{f = exp − 0.1 (CQ − 2 ) + δ iso22}]+ exp[− 0.1{(C − 0.5) + (δ + 5) }]
2

2

Q

iso

(5)

を仮定し、(4)式を用いて実測スペクトル d を-50

16%のノイズを実測スペクトル d に加えたもの

10を入力値とし、FTIKREG を用いて分布 fcalc を計算した。
2.3.グリッド点数の評価

H- N

Isotropic axis / ppm

the magic angle) NMR[5]スペクトルの逆解析を行った。
H-N の双極子モーメントµが 0 ～ 9500
Hz、 N の等方化学シフトδiso が 0 ～ 95 ppm
15の範囲においてグリッド点数を 10×10、20×20、

{

[

{

2

+ exp − 0.1 (µ − 1000 ) + (δ iso − 25)
2

2

}]

2

5

0
-50
MAS axis / ppm
20

(c)
0

}]

20

(6)

とした。以下 2.2.と同様にして fcalc を計算した。

0

1

イズが大きくなるとピークの線形が乱れ、出力

-20

5

(f)

0

-20

1

20

(g)

0

-10

とが分かる。

5

10

イズを加えた場合の結果(Fig. 2 (e)-(h))より、ノのピーク位置が入力のピーク位置と異なるこ

2 3 4
CQ / MHzδiso / ppm

同様にして±6 %、±7 %、±8 %、±12 %のノδiso / ppm

がっているがピーク位置はほぼ一致している。

2 3 4
CQ / MHz-1020

比較すると、ピークの裾野は fcalc の方が多少広110評価する。模擬的な分布 f (Fig. 2(a))と±3%のノイズを加えて逆解析で得た fcalc(Fig. 2(d))を

-20

20

10

-20

ノイズが逆解析結果に与える影響について

0

(e)

-10

3.結果と考察

(d)

10

-10

0
-50
MAS axis / ppm

δiso / ppm[

f = exp − 0.1 (µ − 4000 ) + (δ iso − 40 )2 3 4
CQ / MHz-50

PISEMA(polarization inversion spin exchange at

40×40 とした。入力した分布 f は

10δiso / ppm

元 ス ペ ク ト ル で あ る

-10

15

(b)

δiso / ppm

1

0

-20

グリッド点数の影響を評価するために 2 次(a)Isotropic axis / ppm

20

δiso / ppm

計算した。スペクトル強度に対して±0 ～ ±2 3 4
CQ / MHz

5

(h)

10
0

-10
-20

1

2 3 4
CQ / MHz

5

1

2 3 4
CQ / MHz

5

Fig. 2 (a) δiso と CQ の分布関数 f、(b) 分布 f を仮定して計算し入力した f と出力された fcalc を評価するためた 23Na 3QMAS NMR スペクトル、 (c) ±3%のノイズを(b)にに相関係数 R を用いる。入力値を x1, x2, ・・・

加えたスペクトル、(d)±3%、(e)±6%、(f)±7%、(g)±8%、(h)xn、出力値を y1, y2, ・・・yn とするとき、±12%のノイズを加えた MQMAS NMR スペクトルを入力値

R=∑ (xi − x )( yi − y )∑ (x − x ) ⋅ ∑ ( y − y )

2

2

i

(7)

として逆解析で得たδiso と CQ の分布 fcalc

i

-15-

と定義される。23Na 3QMAS NMR スペクトルに

1.00

(a)

加えたノイズの大きさと R との関係を Fig. 3(a)に示す。6%以下のノイズを加えた場合に R > 0.95

0.95

続いてグリッド点数について評価する。一般的

Rとなり、解析可能であることが分かった。
にグリッド点数が多いほど、グリッド間隔が狭く

0.90

なり分解能が上がる。しかし Fig. 3(b)よりグリッ0.85
0

ド点数が多いほうが R は小さくなり、ノイズの影
響が大きくなった。しかし、20×20 と 40×40 で

4は R に有意な変化がなかった。また逆解析の計算

8
12
noise / %16

時間はグリッド点数が 10×10、20×20、40×40の時それぞれ 0.5 分、 5 分、 90 分となった。ゆ

1.00

(b)

えに 20×20 のグリッド点数が良いことがわかっ
た。

0.95

範囲は 0.5 ～ 4.5 MHz、δiso の範囲は-15 ～ 20
ppm に集中している[6]。非晶質の場合もこの結R

ここで Na を含む様々な結晶を考えると CQ の

10×10
20×20
40×40

0.90

果と大きくは逸脱していないと考えられる。仮にこの範囲でグリッド点をとると、20×20 のグリ
ッド点の間隔はそれぞれ 0.2 MHz, 1.75 ppm とな
り、精細な解析が可能である。
以上よりグリッド点数が 20×20 のとき最も効

0.85
0

4

8
12
noise / %16

Fig. 3 スペクトルに加えたノイズと相関係数 R との関係

率よく精密解析できることがわかった。

(a) 10×10 のグリッド点数で 23Na 3QMAS NMR スペクト

4.結論

ルを解析した結果、 (b) 10×10、20×20、40×40 のグリッ23

ド点数で 1H-15N PISEMA NMR スペクトルを解析した結果

Na 3QMAS NMR スペクトルから NMR パラ

メータの分布を求めるために、スペクトルに加わるノイズとグリッド点数の評価を模擬的な NMR
パラメータの分布に対して行った。ノイズがピー
ク強度の±6%以下のとき解析可能であり、また20×20 のグリッド点数のとき適切であることが分かった。今後は実際に測定した 23Na 3QMAS スペクトルを逆解析し、定量化を行う予定である。
5.参考文献[1] L. Frydman, and John S. Harwood, J. Am. Chem. Soc. 117, 5367-5368 (1995)[2] A. N. Tikhonov, V. Y. Arsenin, Solutions of Ill-Posed Problems, Wiley, New York, 1977
[3] M. Bak, J. T. Rasmussen, and N. C. Nielsen, J. Magn. Reson., 147, 296-330 (2000).
[4] J. Weese, Comput. Phys. Commun., 69, 99-111 (1992).
[5] C. H. Wu, A. Ramamoorthy, and S. J. Opella, J. Mag. Reson. Series A, 109, 270-272(1994)[6] K. J.D. MacKenzie, and M. E. Smith, Multinuclear Solid-state NMR of Inorganic Materials(2002)-16-平成22年度

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

京都大学化学研究所

生体機能化学研究系

生体触媒化学研究領域

渡辺 文太【背景と目的】ブラシノステロイドは、植物の生長や分化において重要な役割を担うステロイドホルモンである。その生合成および代謝には、一原子酸素添加酵素であるシトクロムP450 (P450) 酵素が深く関与している。例えば、ブラシノステロイド代謝に関与するP450酵素の遺伝子CYP734A1やCYP72C1を過剰発現した植物株は著しく矮化し、活性型ブラシノステロイドの内生量が減少することが報告されている。一方で、これらのブラシノステロイド生合成／代謝関連P450酵素に対する特異的阻害剤の開発は新規植物生長調節剤の創製に繋がると考えられるが、阻害剤の設計には対象となるタンパク質の立体構造に関する知見が極めて重要である。現在、微生物由来の可溶性P450酵素の結晶構造が明らかになり、P450酵素は共通した立体構造（プリズム型）をとること、また、6
つの基質認識部が存在することが分かっている。しかし、植物由来のP450酵素は膜結合型タンパ
ク質であるため、そのX線構造解析には相当の時間と労力が必要である。そこで本研究では、ブラシノステロイド代謝に関わる酵素CYP734A1およびCYP72C1を対象に、これらの基質認識部位の予測とタンパク質モデリングを目的として、KEGGデータベースおよびDiscovery Studioを用いて解析を行った。
【結果】
シロイヌナズナのCYP734A1およびCYP72C1のアミノ酸配列を取得し、ClustalWを用いたアライ
メント作業によりアミノ酸配列を比較した結果、それぞれ40%以上の同一性を示した。さらに、両P450酵素の基質認識部位 (SRS1-SRS6) を比較した結果、アミノ酸同一性は35%であった。一方、
CYP72C1のSRS3とSRS4の間に36残基のギャップがあることが明らかになった。
また、N末端側の類似性は低いが、C末
端側のSRS4-6に関しては類似性が高い
ことが分かった。CYP72C1とCYP734A1の酵素機能は異なっていることから、類似性の低いSRS1-3またはギャップ配列
がこの二つの酵素の活性を制御していることが考えられる。今後、それぞれの基質化合物とのドッキングシュミレー
ションを行い、触媒活性部位のアミノ酸を同定する予定である。

-17-

平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
有機 EL デバイスの基礎科学と高機能化
Basic Science and Functionalization of Organic Light-Emitting Diodes
京都大学化学研究所 分子材料化学研究領域

梶 弘典

背景と目的
我々は、現在、有機デバイス材料に関する研究を進めている。有機材料の電荷輸送特性を分子レベルで解明すること、すなわち、どのような分子をどのような凝集状態で用いれば優れた電荷輸送特性が得られるのかを明らかにすることは、優れた有機デバイス開発の観点のみでなく、基礎科学の観点からも重要である。しかしながら、結晶化をできるだけ抑制することが求められる有機 EL デバイス材料においては、非晶状態はもちろんのこと、結晶状態であっても乱れを有していることが多く、その構造解析は X 線回折法では困難な場合が多い。例えば、電子輸送材料である tris(8-hydroxyquinoline)
aluminum(III) (Alq3)にはα、β、γ、δ、ε型の 5 つの結晶形が存在することが明らかにされているが、その結晶構造については別々のグループから異なる提案がなされており、確定していない[1-6]。このような状況の下、本研究では、周期境界条件下での化学シフト計算が可能な GIPAW 法[7]を用い、2 種の構造が提案されているδ-Alq3 結晶に対して NMR 等方化学シフト値を求め、δ-Alq3 の CP/MAS 13C NMR
スペクトルから得られた実測値[5]との比較検討を試みた。

検討内容
Cölle ら[2]、および、Rajeswaran ら[3]によりそれぞれ報告された 2 種のδ-Alq3 結晶構造について、セルパラメータおよび Al、C、O、N 各原子の座標を各々の文献で報告されている値に固定し、周期境界条件の下で H 原子の座標のみについて構造最適化を行った。また、Cölle らの提案した結晶構造については、セルパラメータを固定した条件下で結晶中の全原子に対する構造最適化計算も行った。この構
造最適化には、平面波基底を用いた DFT に基づき、交換相関ポテンシャルに一般化密度近似（GGA）を用いた。GGA 汎関数としては Perdew-Burke-Ernzerhof（PBE）交換相関汎関数を用いた。平面波エネ
ルギーカットオフは 27.9 Ry(380 eV)とした。
Cölle ら、および、Rajeswaran らにより報告された構造および、上述の最適化計算によって得られた構造について、GIPAW 法に基づき NMR 化学シフト計算を行った。交換相関ポテンシャルに GGA を用い、GGA 汎関数としては PBE 交換相関汎関数を用いた。平面波エネルギーカットオフは 80 Ry (1088 eV)とした。なお、構造最適化計算には CASTEP、GIPAW 法に基づく化学シフト計算には Quantum-Espressoを用いた。粉末 X 線回折プロファイルの計算には Mercury を用いた。

-18-

結果・
結果・考察
Fig. 1 に、facial 体の Alq3 の分子構造を示す。Fig.
2(a)には Cölle ら、Fig. 2(b)には Rajeswaran らによってそれぞれ報告されたδ-Alq3 の結晶構造（いずれにおいても分子は facial 体からなる）から求めた粉末
X 線プロファイルを示す。両構造から計算される
粉末 X 線プロファイルはほぼ一致しており、X 線
回折測定によって両構造の区別や比較検討を行う

Fig. 1. The structure of facial-Alq3.

ことは困難である。
Fig. 3(a)および Fig. 3(b)には、それぞれγ-および
δ-Alq3 の実測 CP/MAS 13C NMR スペクトル[5]を示す（いずれも結晶中の分子は facial 体からなる）。
Fig. 3(a)と異なり、Fig. 3(b)では各炭素種に対する共鳴線に分裂が見られる。例えば、C2 共鳴線は 3 本に明瞭に分裂しているが、このような共鳴線の分
裂は、一分子の facial 体の Alq3 では見られない特徴
であり、分子間相互作用の影響が示唆される[5]。
Rajeswaran らによって報告されたδ-Alq3 の結晶構造に基づき NMR 等方化学シフト値を計算した
ところ、構造最適化を全く行わない場合には、計算値が実測値と全く一致しなかった。また、Cölleらの提案した構造には H 原子が含まれていない。
そこで以降、H 原子を適切に付加し、H 原子についFig. 2. Calculated X-ray profiles for crystal
structures of δ-Alq3; (a) proposed by Cölle etal., (b) proposed by Rajeswaran, et al., and (c)after the optimization of all the atomic
coordinates for the Cölle’s structure.

て構造最適化した構造を両者の提案した構造として扱う。Fig. 4(a)には、Cölle らのモデルに対して H
原子を最適化した構造に基づいて計算した NMR
等方化学シフト値を示す。Fig. 4(a)の全体的な化学シフトの広がりは、Fig. 3(b)の化学シフトの広がりと同程度であり、実測をよく再現している。Fig.
4(b)には、Rajeswaran らのモデルに対して H 原子を最適化した構造から求めた等方化学シフト値を示す。この構造に対しては全体的な化学シフトの広がりが実測値に比べ大きく広がっており、実測ス

Fig. 3. Experimental CP/MAS 13C NMR

ペクトルを再現していない。また、各炭素のシグ

spectra of (a) γ-Alq3 and (b) δ-Alq3.

ナルの分裂は実測に比べかなり大きくなっている

Fig. 1 for the assignments of resonance

ことがわかる。このように、X 線回折測定のみでlines.

は困難であった両者の区別が、本手法により可能

-19-

See

となることが明確である。また、Fig. 4(a)が、Fig. 4(b)よりも実測(Fig. 3(b))に近いこともわかる。ただし、Fig. 4(a)も、実測と完全に一致しているわけではない。例えば、C2 共鳴線の分裂は Fig. 4(a)においても見られるが、3 本が等間隔に分裂する実測とは一致していない。そこ
で、Cölle らの提案した構造を基に、周期境界条件下での全原子の構造最適化計算を行い、さらなる構造解析の精密化を試みた。計算結果をFig. 4(c)に示す。Fig. 4(a)、(b)と比較して、全体的な共鳴線の広がりや各共鳴線の位置が良く再現されていることがわかる。特に、H 原子のみを最適化した構造では得られなかった、ほぼ
等間隔に分裂した 3 本の C2 共鳴線や、C3 の 1
本の共鳴線が実測とよく一致している。
Fig. 5 には、これらの化学シフトの計算値を縦軸に、実測値を横軸にとった比較図を示す。

Fig. 4. NMR isotropic chemical shifts
calculated from the crystal structures of (a)δ-Alq3 proposed by Cölle et al., (b) that by
Rajeswaran et al., and (c) that after the
optimization of all the atomic coordinates for the
Cölle’s structure.

これらの図からも、Cölle ら、および、Rajeswaran
らの構造に比べ、我々の構造に基づく計算値が、実測値とよい一致を示していることが明確である。
全原子の最適化計算前後の結晶構造変化を Fig. 6 に示す。最適化前後での炭素原子の変位は最大で0.15 Å であった。この構造最適化を行った結晶構造から求めた X 線回折プロファイルを Fig. 2(c)に示す。Fig. 2(c)も Fig. 2 (a)、(b)とほぼ一致しており、構造最適化による X 線回折プロファイルの明確な変化は認められない。この結果から、少なくとも今回のδ-Alq3 結晶に対しては、X 線回折法に比べ、固体
NMR の方が構造を精密に決定できる、すなわち、構造精密化に有用であることが明らかである。

Fig. 5. Comparison of experimental and calculated isotropic chemical shifts of δ-Alq3
crystals.

For the chemical shift calculations, the structures proposed by Cölle et al. andby Rajeswaran et al. are used in (a) and (b), respectively.
optimized for the Cölle’s structure.

In (c), all the atomic coordinates are

Error bars indicate the line widths of respective

experimental resonance lines.

-20-

有機材料における電荷輸送は、分子間での電荷のホッピング伝導によって起こる。 そのため、分子間の波動関数の重なり（電荷移動積分）が電荷輸送特性を決める重要な因子の一つとなる。我々はすでに、分子間距離が 0.1 - 0.2 Å 変化するだけでも電荷移動積分が大きく変わることを明らかにしている[8,9]。そのため、有機材料の電荷輸送特性を
分子レベルで明らかにするという我々の目的に対しては、X 線回折法で得られる精度では十分でなく、本研究での精度が必須となる。
現 在 、 Materials Studio の モ ジ ュ ー ル で あ る
Amorphous Cell、MS Forcite、 MS Discover、CASTEPを活用し、本手法の非晶系への展開と有機 EL における構造－物性相関の解明に取り組んでいる。そFig. 6. Crystal structures of δ-Alq3.
Grey lines show the structure proposed by
Cölle et al.

Black lines show the structure

after the optimization of all the atomic
coordinates for the Cölle’s structure.

の研究により、有機 EL というデバイスの中で有機材料はどのような構造をとっているのか、また、電荷輸送においてデバイス中で実際にどのようなことが起こっているのかを、分子・電子のレベルから明らかにしたいと考えている。

[1] Brinkmann, M.; Gadret, G.; Muccini, M.; Taliani, C.; Masciocchi, N.; Sironi, A. J. Am. Chem. Soc. 2000, 122,
5147.
[2] Cölle, M.; Dinnebier, R. E.; Brutting, W. Chem. Commun. 2002, 23, 2908.
[3] Rajeswaran, M.; Blanton, T. N.; Klubek, K. P. Zeitschrift Fur Kristallogr. NCS. 2003, 218, 439.
[4] Muccini, M.; Loi, M. A.; Kenevey, K.; Zamboni, R.; Masciocchi, N.; Sironi, A. Adv. Mater. 2004, 16, 861.
[5] Kaji, H.; Kusaka, Y.; Onoyama, G.; Horii, F. J. Am. Chem. Soc. 2006, 128, 4292.
[6] Rajeswaran, M.; Blanton, T. N. J. Chem. Crystallogr. 2005, 35 , 71.
[7] Pickard, C. J.; Mauri, F. Phys. Rev. B. 2001, 63, 245101.
[8] Yamada, T.; Sato, T.; Tanaka, K.; Kaji, H. Org. Electron. 2010, 11, 255.
[9] Yamada, T.; Suzuki, F.; Sato, T.; Tanaka, K.; Kaji, H. Org. Electron. 2011, 12, 169.

参考文献
Yamada, T.; Sato, T.; Tanaka, K.; Kaji, H. Org. Electron. 2010, 11, 255.
Yamada, T.; Suzuki, F.; Sato, T.; Tanaka, K.; Kaji, H. Org. Electron. 2011, 12, 169.

-21-

平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体高分子の水和Hydration of biomolecules
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域
松林 伸幸
1. はじめに
溶媒和自由エネルギーは溶媒の効果を特徴づける物理量であり、溶液内分子の構造
安定性の議論では必要なものである。しかしながら、熱力学積分法など従来の溶媒和
自由エネルギー計算手法を溶液内のタンパク質に適用することは容易ではない。
エネルギー表示法は、自由エネルギー変化の計算に始状態と終状態のみを必要とす
るため、従来の計算法より計算量を小さくできる方法である。アミノ酸側鎖のアナロ
グ分子の系統的解析によって、エネルギー表示法のバイオ分子への化学精度での適用可能性が示されている。本研究では、エネルギー表示法を用いてタンパク質の溶媒和
自由エネルギーを計算した。

3. 結果と考察
Fig 1 に平衡ゆらぎで出現する固定構造における溶媒和自由エネル
ギー∆µを、タンパク質分子内エネル
ギーEintra に対してプロットした図を示す。∆µは Eintra に対して傾き-1で相関しており、互いに補償関係がある。Eintra の揺らぎは約 300 kcal/molと水素結合の数十個分もの大きさになる。真空中ではこのような大きsolvation free energy ∆µ (kcal/mol)

2. モデルと計算方法
まず、300 K の平衡状態における水中のタンパク質の全原子 MD シミュレーションを行った。タンパク質の立体構造を揺らがせ、1 ns ごとに構造を 10 個取り出した。
次に、取り出したタンパク質の構造を固定して水だけを動かす MD シミュレーションを行った。サンプリングした水の配置からエネルギー分布関数を作成し、それを溶媒
和自由エネルギー汎関数に代入することで、固定構造の溶媒和自由エネルギーを算出した。対象とするタンパク質は horse heart cytochrome c（PDB ID: 1HRC、104 残基+ヘム）、溶媒は TIP3P モデルの水分子 2-1350
万分子を用いた。
-1400
-1450
-1500
-1550
-1600
-1650
-1700
-300
-200
-100
solute intramolecular energy Eintra (kcal/mol)

Fig. 1. cytochrome c のタンパク質分子内エ
ネルギーEintra と溶媒和自由エネルギー∆µ-22-solute-solvent energy <u> (kcal/mol)

excluded-volume contribution to∆µ (kcal/mol)

な変化が起こることはないが、溶
925
-4400
液中では周りの溶媒により補償さ920れることが分る。
-4500
次に、溶質－溶媒間に働く相互
915
-4600
作用の引力項と斥力項が溶媒和自
-4700
910
由エネルギーに与える影響を調べた。Fig 2 に溶質-溶媒間相互作用
-4800
905
の平均和<u>および溶媒和自由エ
-4900
900
ネルギーの排除体積項∆µexcl を∆µ-5000に対してプロットした図を示す。
895
図より、<u>は∆µに対し線形に変
-1700
-1600
-1500
-1400
solvation free energy ∆µ (kcal/mol)
化し、直線の傾きから∆µ は<u>/2
Fig 2. 溶質－溶媒間相互作用の平均和<u>に沿って変動することがわかった。
と溶媒和自由エネルギーの排除体積項∆µexcl
一方、ほぼ一定である∆µexcl の値は∆µと<u>/2 の差と同程度であり、∆µexcl は線形関係の補正項として与えられる。溶媒和自由エネルギーが線形応答的に変化するタンパク質-水間相互作用の引力項と、ほぼ一定の値をとる斥力項の和で表現できることが分った。
参考論文
1) Newly Designed Neutron Diffraction Cell fo r Fluids at High Te mperatures and High
Pressures, H. Iwase, N. Matubayasi, Y. Kameda, K. Itoh, T. Otom o, and M. Nakahara,
Japanese Journal of Applied Physics 49, 016602 (3 pages) (2010).
2) Controlling the Equilibrium of For mic Acid with Hydrogen and Carbon Dioxide Using
Ionic Liquid, Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara, J. Phys. Chem. A
114, 3510–3515 (2010)
3) Insights into the Origins of Configurational Stability of Axially Chiral Biary l Amines
with an Intramolecular N-H-N Hydrogen Bond, K. Hayashi, N. Matubayasi, C. Jiang, T .
Yoshimura, S. Majumdar, T. Sasamori, N. Tokitoh, and T. Kawabata, J. Org. Chem. 75,
5031–5036 (2010).
4) Scaled Polynomial Expression for Self-Diffu sion Coefficients for W ater, Benzene, andCyclohexane over a Wide Range of Temperatures and Densities, K. Y oshida, N.
Matubayasi, Y. Uosaki, and M. Nakahara, J. Chem. Eng. Data 55, 2815-2823 (2010).
5) End-point calculation of so lvation free ener gy of am ino-acid analogs by m oleculartheories of solution, Y. Karino, M. V. Fedorov, and N. Matubayasi, Chem. Phys. Lett. 496,
351-355 (2010).
6) Hydration property of globular proteins: An analysis of solvation free energy by energy
representation method, H. Saito, N. Mat ubayasi, K. Nishikawa, and H. Nagao, Chem.
Phys. Lett. 497, 218-222 (2010).

-23-平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

水を主役とした ATP エネルギー変換
ATP-energy conversion and hydration
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域
松林 伸幸
1. はじめに
分子動力学法を用いたタンパク質のシミュレーションは、タンパク質分子の機能を理解するためのツールとして用いられている。タンパク質分子のシミュレーション結果から効率よく機能と関わる運動を抽出する手法として、独立部分空間分析(independent subspace analysis; ISA)を用いた解析手法を提案した。ISA は高い相関を持
つ信号の組を抽出する、情報抽出の手法の一つである。生体分子が高度な機能を発揮するためには高度な制御機構が必要であると考えられるため、機能に関わる運動は互いに高い相関を持つと期待される。また、互いに高い相関を持つが機能に関わらない運動があった場合、運動は進化的に保存されないと期待されるため、相関を持つ運動を抽出することで高い確率で機能と関わる運動を抽出できると考えられる。本研究では、手法を biotin のカルボキシル化を触媒する酵素、Biotin Carboxylase (BC)に適用し、その運動を解析した。BC は ATP の加水分解エネルギーを利用して biotin のカルボキシル化を行う。BC の 2.3 ns のシミュレーションによる構造解析結果は既にで報告されており、本研究ではこの計算結果との比較を主として行う。
2. モデルと計算方法
BC は、PDB ID 1DV2 の biotin 分子構造を元にモデリングされた。1DV2 の構造はMg イオンを 1 等量しか含まないものであるが、BC が活性を示すには Mg が 2 等量必要であることが知られている。このため、BC のモノマーに対し 2 等量の Mg イオンの位置を決定し、真空中で構造最適化を行った。力場は AMBER ff99 を用いた。構造最適化の後、TIP3P 水中での平衡化を行った。最終的に系は 7237 原子のタンパク質
並びにリガンドと、15614 H2O, 29 Na+, 30 Cl-からなる 53859 原子の周期境界系としてモデル化された。遠距離相互作用の計算は Particle Mesh Ewald を用いた。温度・圧力制御には Parrinello-Rahman の手法並びに Langevin の熱浴を用い、1.013 bar、300K の定温定圧状態でのシミュレーションを行った。計算には倍精度バージョンのGROMACS 4 を用いた。40 ns の平衡化の後に 160 ns のシミュレーションを行い、10 ps
ごとに構造のスナップショットを保存した。トラジェクトリのうち Cα原子の座標を取得し、主成分分析によりそのうち分散の大きな 100 次元を選択し、ISA-SJADE により解析を行った。解析の結果、最も強い相関を示した ISA モードの組について、対応する主鎖 Cαの運動を調査した。

-24-

3. 結果と考察
最も強い相関を示した ISA モードの組(#2, #3)に対応する、主鎖の Cα原子の位置を Fig 1 に示す。解析の結果、#2 からは C 末端周辺と ATP 付近に、#3 からは BCの A-domain と呼ばれる残基番号 1-103 までのドメインに主な運動が観測された。
A-domain 領域は BC の homodimer 形成に関わる部位として知られる。統計的有意性を調査するための、より長時間のシミュレーションと非平衡シミュレーションによって、これらの残基の間をどのように運動が伝播したかを解析することができる。

Fig 1. ISA モード#2(左)と#3(右)に対応する Cα原子の揺らぎの強度。色が濃いほどより大きく原子が揺らぐことを表す。モード#2(左)ではタンパク質内の離れた部位の運動が相関していると検出されている。
参考論文
1) Controlling the Equilibrium of For mic Acid with Hydrogen and Carbon Dioxide Using
Ionic Liquid, Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara, J. Phys. Chem. A
114, 3510–3515 (2010)
2) Insights into the Origins of Configurational Stability of Axially Chiral Biary l Amines
with an Intramolecular N-H-N Hydrogen Bond, K. Hayashi, N. Matubayasi, C. Jiang, T .
Yoshimura, S. Majumdar, T. Sasamori, N. Tokitoh, and T. Kawabata, J. Org. Chem. 75,
5031–5036 (2010).
3) Scaled Polynomial Expression for Self-Diffu sion Coefficients for W ater, Benzene, andCyclohexane over a Wide Range of Temperatures and Densities, K. Y oshida, N.
Matubayasi, Y. Uosaki, and M. Nakahara, J. Chem. Eng. Data 55, 2815-2823 (2010).
4) End-point calculation of so lvation free ener gy of am ino-acid analogs by m oleculartheories of solution, Y. Karino, M. V. Fedorov, and N. Matubayasi, Chem. Phys. Lett. 496,
351-355 (2010).
5) Hydration property of globular proteins: An analysis of solvation free energy by energy
representation method, H. Saito, N. Mat ubayasi, K. Nishikawa, and H. Nagao, Chem.
Phys. Lett. 497, 218-222 (2010).

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平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
有機分子集合体の電子構造の研究
Study on electronic structures of organic molecular aggregates
京都大学化学研究所 吉田弘幸

背景と目的
テトラシアノオリゴチエノキノノイド（TCNOTQ：図１）は、ドナー性の共役オリゴチオフェ
ン鎖の両端にアクセプター性のジシアノメチレン基をもつ A-D-A 型の両性分子である。この両性により、エネルギーギャップが狭い有機半導体として機能することが期待できる [1]。
この分子の電子構造が共役チオフェン環数とどのように関連するのか、また有機薄膜トランジ
スタなどのデバイス特性との関係を理解するために、溶液成形した三種類の TCNOTQ（2TQ,
3TQ, 4TQ）薄膜についてエネルギーギャップ直上直下のフロンティア電子構造を紫外光電子分光法（UPS）と逆光電子分光法（IPES）を用いて試みた。本研究では、UPS スペクトルにより得られた電子構造情報を解釈するために、密度汎関数法による計算を行った。

2TQ

3TQ

4TQ

図 1: テトラシアノオリゴチエノキノノイド誘導体の分子構造計算方法
密度汎関数法 B3LYP 法に基底関数 6-31G(d)を用いて Gaussian03 上で計算を行った。構造最適化に際しては、分子のヘキシル基は、チオフェン鎖骨格と同一平面上に存在すると仮定した。
イオン化エネルギーは、中性状態での最安定構造での全エネルギーとカチオン状態（正イオン状態）の最安定構造での全エネルギーとの差として求めた。シミュレーションスペクトルは、分子軌道計算で得られた価電子準位についてそれぞれ半値幅 0.4 eV のガウス関数をたたみこんで得た。エネルギー軸は、上述の計算で求めたイオン化エネルギーが実測のイオン化閾値に対応するようにして定めた。
結果・考察
図 2 に、2TQ、3TQ、4TQ の実測スペクトルと計算により求めたシミュレーションスペクトルの比較を示す。4TQ の実測スペクトルの最高エネルギー構造とその次の構造は相対的に小さく確
認しづらかったが、シミュレーションから、試料の構造であると判別することができた。

-26-

3TQ B3LYP/631G(d)

-9

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

10012103 Region3
20 nm Si

1

10011502 Region6
9nm Si

Intensity (arb.units)

Intensity (arb.units)

09111301Region
2, TCNTTQ
19nm, on Si
valence9 scaled

Intensity (arb.units)-10

4TQ B3LYP/631G(d)2TQ C6H13
B3LYP/6-31G(d)-12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1

0

1

-10

-9

-8

-7

State energy (E-EF) / eV

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

State energy (E-Ef) / eVState energy (E-Ef) / eVIsth / eV

2TQ

6.50

4.73

3TQ

6.03

4.41

4TQ

5.32

4.76



vac

/ eV

-3.5

3

-4

2.5

HOMO/eV
LUMO/eV
Eg/eV

-4.5

2

-5
1.5

-5.5

Eg / eVcompoundEnergy (E-Ev) / eV

図 2： テトラシアノオリゴチエノキノノイド誘導体の実験（UPS スペクトル）と計算の比較.
このようにして UPS より求めた TCNOTQ のイオン化閾値と真空準位（基板のフェルミ準位を基準とした値）を表 1 に示す。また計算により求めた HOMO、LUMO 準位とエネルギーギャッ
プを図 3 にまとめた。
ドナー部位のチオフェン環の数が増えると共役系が広がるため、電子が非局在化することにより HOMO のエネルギー準位が高くなると考えられる。今回、実測と計算によりその様子が確認できた。また、HOMO のこの挙動により 4TQ では 2TQ、3TQ では起こらなかった固体中での分子間電荷移動が生じている可能性があり、固体の吸収スペクトル測定もこのことを示唆してい
る。

1

-6

0.5

-6.5
-7

0
1

2

3

4

5

number of thiophene rings of TCNOTQ

図 3 : B3LYP/6-31G(d) 計算結果のまとめ

表１．UPS 測定によるイオン化閾値と真空準位[1] J. Casado, L. L. Miller, K. R. Mann, T. M. Pappenfus, H. Higuchi, E. Ortí, B. Milián, R. Pou-Amérigo,
V. Hernández and J. T. L. Navarrete, J. Am. Chem. Soc. 124 (2002) 12380.
本研究は、京都大学化学研究所の椎名さくらこ，吉田弘幸，Richard MURDEY，佐藤直樹と東京大学大学院の伊藤卓郎，菅原 正，富山大学大学院、竹本立弥、樋口弘行の共同研究によるも
のである。
発表論文
Murdey, R.; Bouvet, M.; Sumimoto, M.; Sakaki, S.; Sato, N.: “Direct observation of the energy gap inlutetium bisphthalocyanine thin film.”, Synth. Met., 159, 1677-1681 (2009).

-27-

1

平成２２年度

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

根本

隆

背景と目的
機能性物質の特性の発現には、その分子構造だけでなく分子配列や結晶構造も大きな影響がある。特に機能性ナノ材料の性質を考える上ではその表面第一層の構造が重要な情報となるが、X 線回折法な
どで微小な粒子の局所構造を調べることは難しく、原子スケールの局所構造を直接観察できる走査トンネル顕微鏡法(STM)は構造解析上重要なツールである。しかしながら、STM の像は、対象の表面の凹凸だけでなく、対象の電子構造の影響も受けるため、そのまま解釈することは困難であり、計算化学的手法により予想されるシミュレーション像との比較検討が必須である。そこで、スーパーコンピューターラボラトリに導入されている CASTEP を用いた電子構造の計算結果を用いた像解釈を行うこととした。
検討内容
グラフェン酸化物を溶媒中に分散し、劈開したグラファイト基板上に滴下、乾燥することでグラファ
イト基板表面に担持、また、それを還元することでグラフェンを得て、 STM による観察を行った。
大気中で乾燥試料を観察するとともに、吸着物による試料表面汚染の影響を低減するために、フェニ
ルオクタンを滴下して、液滴中で観察を行った。
結果・考察
図１は酸化グラフェンの STM 像である。STM 測定では低バイアス（<700 mV）領域では安定した像をとることができないことから、酸化によってグラフェンの金属性が失われていると考えられる。一方、図２は酸化グラフェンを還元したものの STM 像であるが、酸化グラフェンとくらべ低いバイア
ス電圧でも像観察ができており、還元により金属的な性質が復元されたと考えられる。この解釈は計算機シミュレーションと矛盾せず、妥当であると考えられる。
また、得られたグラフェンは均質なものではなく、数 nm 径の小さなグレインが多数観察されている。これはグラフェンの酸化が均質に進行せず、還元時もある程度その構造が維持されるためだと考えられる。
発表論文
投稿準備中

図１

-28-

酸化グラフェン

図２

還元後のグラフェン平成２２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・構造分子生物科学

畑 安雄【背景と目的】生物にとって芳香族化合物代謝は生存エネルギー源を得る重要な方法で、この代謝系の仕組を生化学的に理解することは重要である。そのためにはこの系に関与する酵素の機能発現機構を酵素化学的・構
造生物学的に正しく理解することが必要とされている。その研究対象として、土壌からのスクリーニン
グにより発見されたγ‐レゾルシン酸脱炭酸酵素活性を強く示す根粒菌 Rhizobium sp. strain MTP-10005
菌中でγ-レゾルシン酸から始まりレゾルシノール代謝系へとつながる新規代謝経路及びそこで働く酵素群に着目した。レゾルシノール代謝系は微生物にとって芳香族分子を分解して生存エネルギーとなる
炭素源を作り出す重要な代謝系の一つである。そこでは、フラビンを補酵素とするモノオキシゲナーゼ
成分(GraA)と NAD を補酵素とするフラビン還元酵素成分(GraD)で機能するレゾルシノール水酸化酵素、ヒドロキシキノール 1,2-ジオキゲナーゼ(GraB)、NAD を補酵素とするマレイル酢酸還元酵素(GraC)の四酵素が順次働くことによってレゾルシノールがヒドロキシキノール、3-ヒドロキシ-シス,シス-ムコネート、
マレイルアセテートを経て 3-オキソアジペートへと変換される。そこで働く上記四種の酵素の単独状態
や複合体形成状態での立体構造をＸ線結晶構造解析によって決定し、各状態での構造変化に基づいてレゾルシノール代謝系酵素群の作用機構を明らかにするための構造生物学的研究を行うことにした。その研究過程で最初に結晶化に成功したマレイル酢酸還元酵素(GraC)について、その機能発現機構解明のためＸ線結晶構造解析を行い、立体構造を決定した。
これに続いて結晶化に成功したレゾルシノール水酸化酵素の酸素添加酵素成分 GraA の X 線結晶構造解析による立体構造決定を行った。これはこの分野の研究の発展に多大な貢献をするものである。GraAの立体構造解析の成果は更なるレゾルシノール代謝系の反応機構解明に繋がるものであり、最終的には類似の代謝系酵素の反応機構解明にも寄与すると期待されるものである。
【検討内容】
最初に GraA の結晶化を行い、4.91 mg/ml (50 mM Tris-HCl pH 8.0、50M FAD)タンパク質溶液について、0.2 M リン酸水素二カリウムを含む 17% (w/v) PEG3350 を沈殿剤溶液とする 20℃のハンギン
グドロップ蒸気拡散法で 6～20 日後に大きさ 0.17 mm×0.3 mm×0.025 mm のＸ線結晶構造解析に適した正方両錐結晶を得た。Ｘ線回折実験を行うことによりこの結晶を結晶学的にキャラクタリゼーション
し、空間群 I 4122、格子定数 a =b =101.1 Å、c =319.4 Åで、結晶学的非対称単位中に GraA サブユニッ
トが１個、単位格子中に四量体分子が４個詰まっていることを明らかにした。 そして、高エネルギー加速器研究機構・物質構造科学研究所・放射光科学研究施設のタンパク質結晶用ビームライン BL-5A において X 線回折実験を行い、分解能 2.6Åの回折強度データ収集をおこなった。

次に分子置換法（MR 法）による位相決定を行った。立体構造既知の微生物由来 3-HAS 水酸化酵
素が GraA と一次構造上の相同性が高い(32％)ことを見出し、その構造座標（PDB ID： 2RFQ）を
PDB から取り出して加工したものを初期構造モデルとした分子置換法により位相決定した。この位相を用いることで結晶構造決定を行った。
【結果と考察】電子密度図の作成およびそれに基づく分子モデルの構築・修正と精密化の一連の行程を繰り返す
ことで、分解能 2.6Åで精密化統計値 R = 0.211、Rfree = 0.253 の構造を得た（図１）。現在の分子モデ

-29-

ルは、
GraA サブユニットのポリペプチド鎖を構成する 409 残基のうち残基番号 17～166、
171～269、285～409（合計 374 残基）と水分子 115 個を含んでいる。しかし、残基番号 1～16、167～170、270～284（合計 55 残基）と補酵素 FAD は対応する電子密度が不明瞭で解釈できず、構造モデルに含めることは出来なかった。
この結果に基づいて得られた構造の構築様式と特徴について検討した。GraA は四つの同一サブユニッ
トからなる四量体分子で、分子を形成する四つのサブユットの内の二つが対となって C 末端側のヘリッ
クス部分（残基番号 Phe218～Tyr409）同士を斜めに接近させて分子二回軸の周りに密に会合した二量体を形成し、この二量体二つが更に分子二回軸の周りに疎に会合して四量体を形成した Dimer of Dimers 構
造をとっている。三本の分子二回軸はすべて結晶学的二回軸と一致しおり、GraA 分子は 222 対称を有している。各サブユニットは、主に逆平行α- ヘリックスからなる N 末端ドメイン、二枚のβ- シートが重なった中央ドメイン、長い四本の逆平行α- ヘリックス束からなる C 末端ドメインの三つのドメインで形成されている。これらのドメイン間には補酵素 FAD や基質であるレゾルシノールが結合すると推察される間隙がある。本構造解析では補酵素 FAD の結合位置を決定することは出来なかったが、GraA と構造類似 FAD 結合タンパク質複合体との構造比較により GraA の補酵素 FAD 結合部位の予測およびその周辺構造の検討を行い、妥当な結果を引出すことができた。

図１ GraA 四量体分子-30-平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

密度汎関数法を用いた鉄触媒クロスカップリング反応の反応機構解析
Mechanistic Study on Iron-Catalyzed Cross-Coupling Reaction by DFT Calculation
化学研究所

中村

正治

背景と目的

有機合成化学の本質は入手容易な小分子を出発に複雑な有用分子を合成することにあり，炭素 −炭素結合生成反応はその根幹を成す．現在，数多くの炭素 −炭素結合生成反応が工業プロセスに利用されているが，その多くが希少遷移金属を触媒として用いるため，環境調和性や将来的な供給に課題が残る．このような背景から，近年，地殻中最も大量に存在する遷移金属である鉄が代替触媒として注目されているが，鉄は多様な価数および配位数を取り得ること，有機鉄中間体が比較的不安定であることから，その反応機構の多くは未だ明らかではない.そこで本研究では，錯体化学的手法と計算化学的手法を用いて，これまでに開発した鉄触媒を用いたクロスカップリング
反応の反応機構を明らかにし，その知見を基盤に新規鉄錯体を設計・合成し，経済性と環境調和性に優れた次世代型工業プロセスの基盤となる高効率変換反応の開発を目指す．
これまでの研究により，鉄触媒クロスカップリングにおいて高スピン状態(S = 2)，四面体構造をとるジアリール鉄(II)TMEDA 錯体 A が，反応活性種としてとなり得ることを錯体化学的に明らかにした（式１） (1)．また，ブロモメチルシクロプロパンからシクロプロパン環の開環を伴ったカップリング生成物が得られることから，アルキルラジカル中間体を経由も示唆されている（式
２）
．

-31-

検討内容と結果

この知見に基づき，今回，計算モデルとしてジフェニル鉄(II)TMEDA 錯体 A と臭素化イソプロ
ピルを選び，密度汎関数法計算考察を用いた反応機構解析を行った．結果，錯体 A の高スピン状態(S = 2)を活性種としたラジカル中間体を経由する反応経路を見出した．即ち，出発錯体 A が臭化イソプロピルの臭素原子を引き抜き炭素―臭素結合を均等開裂することでジアリール臭化鉄(III)中間体 B とイソプロピルラジカルが生じる step-1 と，中間体 B のアリール基とイソプロピ
ルラジカルとの間に炭素―炭素結合が生成し，アリール鉄ハライド中間体 C とカップリング生成物（i-Pr―Ph）が生じる step-2 という二つの素反応過程からなる経路である(Scheme 1) ．step-1の遷移状態 TSAB は step-2 の遷移状態 TSBC よりも+1.5 kcal/mol 不安定であることから，本反応の律速過程は step-1 であることが示唆される．また，その活性化エネルギーは，+16.0 kcal/mol
でありカップリング反応が室温付近で進行するという実験結果と一致する．各々の中間体と遷移状態の構造から，TSAB は遅い遷移状態，TSBC は早い遷移状態であるといえる．同様の反応径路は，
低スピン状態(S = 0)の錯体 A からは見つからなかったことから，高スピン(S = 2)出発錯体 A の不対電子が臭化イソプロピルの炭素―臭素結合のσ＊軌道と相互作用することでその均等開裂を引き起こしていると考えられる．以上の計算は研究室所有の計算機で行ったが，出発モデルの構造を構築するためにスパコンラボの CSD を用いて様々な有機鉄錯体の結晶構造を検索した．

発表論文
該当なし
参考論文
(1) D. Noda, Y. Sunada, T. Hatakeyama, M. Nakamura, H. Nagashima, J. Am. Chem. Soc., 131, 6078 (2009).

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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

正四面体型構造を有する鉄－ホスフィン錯体の X 線構造に関する研究
X-ray Structural Study of Tetrahedral Iron-Phosphine Complexes
化学研究所

高谷

光

背景と目的
クロスカップリング反応は液晶，有機 EL および医薬・農薬合成に広く用いられる反応であり，有用化学物質生産のための基盤化学技術となっている．現在，工業的に利用されるクロスカップリング反応では触媒として希少金属元素であるパラジウム（Pd）やニッケル（Ni）が用いられてきたが，これらのいわゆるレアメタルは生産量が極めて少ない限られた資源であるだけでなく，地域偏在性が高く，事故・天災，国家・企業戦略等によって容易に供給障害が発生する．そのため，日本国民の社会生活や経済活動の安定，持続可能な社会の実現といった観点から，レアメタルを地殻存在量の大きな鉄（Fe 5.0%），マグネシウム（Mg 2.1%），アルミニウム（Al 8.1%）のより普遍的な金属元素で置き換える「元素戦略」に乗っ取った新しい化学技術の開発が急務となっている．この様な社会的要請により，我々京都大学と東ソー社の研究グループは金属の中でも特にクラーク数の大きな「普遍金属元素」である Fe 触媒と Mg, Al 化合物を用いるレアメタルフリー型クロスカップリング反応の開拓に取り組んだ結果，Fe と有機リン化合物から調整される新規なクロスカップリング触媒の開発に成功した（Fig 1.）．本
反応は極めて効率が高く，また従来の Pd や Ni 触媒では困難な直鎖型ハロゲン化炭化水素を用いるカップリング
が可能である等の優れた特徴を示し，実用化研究が進められている．

Fig 1. 普遍元素である Fe, Mg, Al を用いるクロスカップリング反応

検討内容と結果
量子計算化学実験および錯体化学的研究から，Fig 1.に示す鉄錯体触媒によるクロスカップリング反応では，高スピン状態のFe中心に由来するラジカル機構が支配的あることが示唆されているが，これは分子サイズの極めて大きな巨大有機基である3,5-ditbutylphenyl基(TBP)，3,5-di-t-trimetheylsilylphenyl基等の導入によって，4配位正四面体型構造が速度論的に安定化された結果，一般的には不安定な高スピン状態が触媒反応過程において保持されていることが触媒設計の鍵になると考えた．そこで，FeX2(phosphine)2の組成で正四面体型構造をとるジハロホスフ
ィン鉄錯体をケンブリッジ結晶学データベースCSDを用いて調査するとともに，SPring-8 (BL38B1)における微小結-33-

晶X線構造解析およびSQUID実験を行い，構造とその電子特性について詳しい研究を行った．その結果，Fig 3. に示す様に，巨大有機基を有するホスフィン－鉄錯体が我々の推定した様に4配位正四面体型構造を有することが明らかとなった．また，CSD検索の結果，に登録されているホスフィン鉄錯体約500例中，上記の4配位正四面体型構造を示すものは以下の9例が報告されている事が明らかとなった．FeCl2(PPh3)2,1 FeCl2(t-Bu2Me)2,2
FeBr2(PEt3)2,3 FeCl2(PPh2(CH2CH2O- CH3))2,4 FeCl2(κ2-(SiPiPr3)H),5 FeCl2(dippe),6 FeCl2(dcpe),7FeCl2(anphos),8 Fe2I2(dppe)29 であり，錯体化学的にも報告例の少ないユニークな構造であることが明らかとなった．

Fig 2. 中村研で開発された鉄錯体触媒の X 線構造

発表論文
該当なし
関連文献
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)

O. Sweewald, U. Flörke, G. Henkel, Acta Crsyt. E., 2005, E61, m1829-m1830.
K. B. Renkema, M. Ogasawara, W. E. Streib, J. C. Huffman, K. G. Caulton, Inorg. Chim. Acta, 1999, 317, 226-230.
B. S. Snyder, R. H. Holm, Inorg. Chem., 1988, 27, 2339-2347.
E. Lindner, M. Geprags, R. Fawzi, M. Steimann, Chem.Ber., 1993, 126, 889-893.
(SiPiPr3)H = tris(2-diisopropylphosphino)phenyl)silane, N. P. Mankad, M. T. Whited, J. C. Peters, Angew. Chem., Int.
Ed., 2007, 46, 5768-5771.
dippe = 1,2-bis(diisopropylphophino)ethane, A. R. Hermes, G. S. Girolami, Inorg. Chem., 1988, 27, 1775-1781.
dcpe = 1,2-bis(dicyclohexylphophino)ethane, R. K. O’Reilly, M. P. Shaver, V. C. Gibson, A. J. P. White,
Macromolecules 2007, 40, 7441-7452.
anphos = 1,3-bis(diphenylphosphino)indan, L. J. Higham, A. J. Middleton, K. Heslop, P. G. Pringle, A. Barber, A. G.
Orpen, J. Organomet. Chem., 2004, 689, 2963-2968.
dppe = 1,2-bis(diphenylphosphinoethane, S. Pohl, U. Opitz, D. Haase, W. Saak, Z., Anorg. Allg. Chem., 1995, 621,
1140-1146.

-34-

平成

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

裕美子

背景と目的
有機遷移金属錯体は、金属中心とそれを取り巻く支持配位子により特徴付けられ、それらを自在に変化させることにより多様な触媒反応場の構築が可能となる。特に支持配位子は、置換基導入により金属中心の電子状態を緻密に制御することを可能とすることから、さらに高効率、高選択的な有機合成反応を目指した錯体触媒反応場の精密設計には、最も重要な因子の一つといえる。
所属研究室ではこれまで、新しい配位子系の確立を目指し、ホスファアルケン系配位子の化学を展開してきた。炭素‐リン間に二重結合を有するホスファアルケン系化合物は、リン原子上に存在する孤立電子対によりホスフィンに匹敵する σ 供与性を示し、同時に、P=C 結合上に極めてエネルギー準位の低いπ*軌道を持つため、遷移金属に対して高い p 受容性を併せ持つ。これら二つの特徴を巧みに使い分ける点において、ホスファアルケン系配位子系は、σ 供与性もしくは π 受容性のどちらか一方のみを示す、従来の配位子系とは大きく異なる。[1] 本研究では、このホスファアルケン系配位子の電子的特徴を活かして、三座のホスファアルケン系配位子、2,6-bis(1-phenyl-2-phosphaethenyl)pyridine(BPEP) を有する銅錯体の合成とそれらの特異的な電子的性質解明に取り組んだ。
検討内容および結果
BPEP を支持配位子とする銅モノブロモ錯体 [CuBr(BPEP)] (1) は、CuBr と BPEP を加熱条件下にて反応させることで定量的に得られた。錯体 3 に、銀塩 AgX (X = PF6, X = SbF6) を作用させると、[Cu(BPEP)](X) (2a: X = PF6, 2b: X = SbF6) がほぼ定量的に生成した (Scheme 2)。31P NMR スペクトルでは、PF6 に基づくシグナルが  –141.3 と、遊離の PF6 アニオンに特徴的な位置に観察された。従って、錯体 2a, 2b の銅中心は対アニオンと相互作用していないことが確認された。このことから、錯体 2a お
よび 2b は、銅に BPEP のみが配位した 3 配位もしくは金属中心に溶媒が弱く相互作用した 4 配位構造をとるものと推定した。
錯体 2a および 2b は熱力学的に不安定であり、トルエン溶液中で対アニオンを銅中心に配位させた、二核錯体 [{Cu(BPEP)}2(m-PF6)](PF6) (3a) および単核錯体 [Cu(SbF6)(BPEP)] (3b) へとそれぞれ変化した。錯体 3a および 3b は、固体状態でルイス塩基性の比較的弱いとされる対アニオンと金属との間に強固に結合を形成していることを X 線構造解析により確認した。

錯 体 3a の 電 子 状 態 を 精 査 す る た め 、 BPEP 上 の Ar 基 を H に 置 換 し た モ デ ル 錯 体[(bpep)Cu-m-PF6-Cu(bpep)]+ (3a’) を用いて理論計算を行った(Fig 1)。NBO 計算により、錯体 3a’においては架橋 PF6–の電荷は著しく減少し、それに対応して銅中心および bpep 配位子の負電荷が増加していることを見出した。このことから、PF6–が銅中心に配位することでその電荷を[Cu(BPEP)]
ユニット全体に非局在化していることが示唆された(Table 1)。

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Scheme 1

Fig. 1The optimized structure and[(bpep)Cu-m-PF6-Cu(bpep)]+ (3a’).

Meyer’s bond orderfora modelcompound of 3a,

Table 1 Charge distribution in 3a’ and [Cu(bpep)]+ (2a’)
Component

Complex[Cu2(bpep)2(m-PF6)]+ (3a’) [Cu(bpep)]+ (2a’)

Cu

+0.78

+0.67

bpep

+0.14

+0.33

m-PF6

–0.84

––

The values are evaluated by DFT calculations and NBO analysis.

考察

SbF6 ならびに PF6 アニオンは配位性が弱く、錯体 2 および 3 においてこれらが金属中心に取り込まれたことから、BPEP に支持された銅中心の求電子性が高められていることが示唆された。これは、BPEP の高い電子受容性に起因することが理論計算により示唆された。
発表論文
なし
参考論文
なし

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平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

遷移金属錯体の構造探索
Investigation into the structure of organometalli compounds
化学研究所 元素化学国際研究センター 遷移金属錯体化学
中島 裕美子
背景と目的
PCP ピンサー型配位子を有するロジウム錯体の研究はこれまでに多くなされているが、それらは電子供与性置換基を有するホスフィン系配位子を用いたものに限られている。本研究では、極めて低いエネルギー準位の π* 軌道を有する P=C 結合の存在に 起 因 し て 電 子 受 容 性 に 優 れ た ホ ス フ ァ ア ル ケ ン 系 PCP ピ ン サ ー 配 位 子 、
2,6-bis(1-phenyl-2-phosphaethenyl)benzene (BPEB)を新たに合成し、それを用いて新規ロジウム錯体の合成と性質の解明に取り組んだ。
検討内容および結果
BPEB 配位子は、1,3-dibenzoylbenzene に 2 当量の Mes*P(Li)(SiMe3)を作用させることで、(E,E)体、(E,Z)体および (Z,Z)体の混合物 (33 : 42 : 25) として収率 43%で得られた。BPEB の異性体混合物は、[Rh(m-Cl)(C2H4)2]2 とベンゼン中室温で反応し、二核錯体 [(BPEB)Cl(H)Rh(m-Cl)2Rh(h2-C2H4)2] (1) が単離収率 58% で得られた。錯体 1 は、
減 圧 条 件 下 で 加 熱 す る こ と で 、 も う 一 分 子 の BPEB と 反 応 し 、 単 核 錯 体[RhHCl(BPEB)] (2) が単一に生成することを見出した (Scheme 1)。錯体 1 および 2 は
NMR により同定した。また、X 線構造解析により錯体 1 の二核構造を確認した。
錯体 1 は、THF 中、室温で速やかに iPr2EtN と反応し、HCl の脱離を伴い、RhI 錯体[Rh(THF)(BPEB)] (3) へと変換された。同様の反応は、ホスフィン系 PCP ピンサー配位子を有するロジウム錯体でも数例知られているが、いずれの場合にも HCl の脱離には KOtBu などの強い塩基を必要とする。一方、本錯体系では、嵩高く求核性の低い
i
Pr2EtN 共存下、自発的に HCl の脱離が進行した。これは BPEB の持つ π 受容性により低原子価の RhI 中心を効果的に安定化できる BPEB 配位子に特徴を反映した結果といえる。
錯体 1 は DMAP とも室温で反応し、RhIII 錯体 4 を経て最終的には RhI 錯体[Rh(DMAP)(BPEP)] (5) が単一に得られた (Scheme 2)。また、単核錯体 2 と DMAP との反応においても、同様に錯体 4 を経由して錯体 5 が生成することを 31P NMR により確認した。以上の結果から、錯体 1 は DMAP の配位により、単核錯体 4 へと変化した後、HCl の脱離を伴って錯体 5 が生成することが示された。

-37-

考察
電子受容性を示す新規 PCP ピンサー配位子 BPEB の合成に成功し、これを用いて新規 RhIII 錯体 1、2 を合成した。これらの錯体は種々の塩基と作用させることで、速やかに RhI 錯体へと変換された。これは、強い π 受容性を持つ BPEB 配位子が、電子豊
富な RhI 中心を効果的に安定化するために達成されているものと考えられる。
発表論文
なし
参考論文
なし

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平成 22 年度

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

金 久

實

背景と目的
ゲノムの情報は、細胞・個体・生物界といった高次レベルの生命システムを原理的に理解するための基盤情報であり、同時に医療・創薬・環境保全をはじめとした応用の可能性をもつ情報でもある。
しかしながら既存の情報技術やリソースでは、ゲノムに書かれた個々の遺伝子やタンパク質を解読することはできても、これら基本部品から構成される生命システムとしてのはたらきや有用性を解読することは十分にはできていない。これを可能とするため、本研究では生命科学の膨大な知識を集約した基盤データベース KEGG を構築し、ゲノムネット（http://www.genome.jp/）の中心システムとして提供している。KEGG はシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報の３つに大別されたデータベース群からなる生命システム情報統合データベースである。システム情報では高次生命システム機能に関する知識をパスウェイマップで表現した KEGG PATHWAY、オントロジーで表現した KEGG BRITE、疾患と医薬品を分子ネットワークの情報として蓄積した KEGG DISEASE と KEGG DRUG、ゲノム情報では全ゲノム配列が決定された生物種に独自の KEGG ORTHOLOGY で遺伝子機能アノテーションを行った KEGG GENES、ケミカル情報では生体内物質、生体外物質、生体内化学反応を蓄積した KEGG
LIGAND が主なデータベースである。
検討内容(1) KEGG ORTHOLOGY とアノテーションシステムの開発。急増するゲノムのデータを KEGG
ORTHOLOGY (KO) として体系化する。KO は KEGG パスウェイマップのノードまたは BRITE 機
能階層の最下層ノードに対応づけて定義されたオーソロググループである。KEGG GENES に蓄積された各生物種の遺伝子との対応づけ（アノテーション作業）を行うとともに、その自動化のために KO グルーピングの見直しと KOALA ツールの開発を行う。
(2) KEGG PATHWAY /MODULE の開発。代謝・遺伝情報処理・環境情報処理・細胞プロセス・生体シ
ステム・ヒト疾患に関する知識をパスウェイマップ、グローバルマップ、モジュールとして集約する。また内部用パスウェイマップ描画ツール KegSketch と公開用パスウェイマップビュア KEGG
Atlas の開発も継続して行う。
(3) KEGG BRITE の開発。タンパク質ファミリーの階層分類、医薬品の薬効分類、疾患の分類などに関する知識を BRITE 機能階層（オントロジー）として集約する。また内部用 BRITE 階層ファイル作成ツール KegHierEditor の開発も行う。
(4) KEGG DRUG の開発。日本、米国、欧州の医療用医薬品を化学構造をベースに一元管理したデー
タベース構築を継続し、とくにターゲット、代謝酵素、その他の相互作用情報を付加する。日本の一般用医薬品、日本で使用されている生薬・漢方方剤の情報も蓄積する。薬開発の歴史などを表現した構造マップの作成を継続する。
(5) KEGG DISEASE の開発。パスウェイマップ表現ができない疾患も含めて、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疾患を特徴づけた疾患エントリデータベースを開発する。
結果と考察
・ KEGG ORTHOLOGY では KOALA の自動予測機能が向上し、約 55% の KO が自動化された。
・ KEGG PATHWAY では 49 個のパスウェイマップを新規作成し、多数のマップを更新した。

-39-

・ KEGG BRITE では 16 個の BRITE 機能階層ファイルを新規作成し、多数の階層ファイルを更新した。
・ KEGG DRUG では構造マップを 9 個新規作成した。
KEGG データベースに登録されているデータ数は以下の通りである。
表 1．KEGG データベースの内容 (2011 年 3 月 18 日現在)
データベース

内容

データ数

前年度

KEGG PATHWAY

パスウェイマップ389(133,492)

347(102,316)

KEGG BRITE

機能階層・オントロジー

98(37,519)

89(29,381)

KEGG MODULE

KEGG モジュール

370(78,925)

534

KEGG DISEASE

ヒトの病気

375

347

KEGG DRUG

医薬品

9,324

9,235

KEGG EDRUG

生薬・天然物834-

KEGG ORTHOLOGY

オーソログ (KO) グループ

14,33913,247

KEGG GENOME

KEGG 生物種

1,556

1,275

KEGG GENES

高精度ゲノム中の遺伝子

6,350,729

5,339,487

KEGG DGENES

ドラフトゲノム中の遺伝子

372,418

221,865

KEGG EGENES

EST コンティグとしての遺伝子

3,792,883

3,350,468

KEGG MGENES

メタゲノム中の遺伝子

669,846

13,777

KEGG COMPOUND

代謝物質、その他の化学物質

16,983

16,144

KEGG GLYCAN

糖鎖10,978

10,969KEGG REACTION

化学反応

8,448

8,099

KEGG RPAIR

反応ペアと化学構造変化

12,553

12,115KEGG RCLASS

反応クラス

2,330

-

KEGG ENZYME

酵素

5,341

5,132

謝辞
KEGG プロジェクトを可能にした、神谷知美さん、山本留美子さん、松浦有里子さん、濱島政美さん、古道美穂さん、米納朋子さん、矢野亜津子さん、田辺麻央さん、刈込美和子さん、池内志帆さん、
渡辺真理さん、石井麻予さん、木下広美さん、伊藤綾さん、依田淳子さん、森嶋佳苗さん、佐野悦子
さん、緒方麻紀子さん、橋口晶子さん、増山和花さん、木内ふみさんに感謝する。
発表論文
1.
Erguner, B., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Characterizing common substructures of ligands for
GPCR protein subfamilies. Genome Informatics 24, 31-41 (2010).
2.
Kotera, M., Kobayashi, T., Hattori, M., Tokimatsu, T., Goto, S., Mihara, H., and Kanehisa, M.;
Comprehensive genomic analysis of sulfur-relay pathway genes. Genome Informatics 24, 104-115 (2010).
3.
Yamanishi, Y., Kotera, M., Kanehisa, M., and Goto, S.; Drug-target interaction prediction from chemical,
genomic and pharmacological data in an integrated framework. Bioinformatics 26, i246-i254 (2010).
4.
Hattori, M., Tanaka, N., Kanehisa, M., and Goto, S.; SIMCOMP/SUBCOMP: chemical structure search
servers for network analyses. Nucleic Acids Res. 38, W652-W656 (2010).
5.
Moriya, Y., Shigemizu, D., Hattori, M., Tokimatsu, T., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; PathPred:an enzyme-catalyzed metabolic pathway prediction server. Nucleic Acids Res. 38, W138-W143 (2010).

-40-

平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

五斗進

背景と目的

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

検討内容

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

1) 医薬品・化合物・反応情報の拡張と解析


化合物の類似構造・部分構造検索ウェブサーバーSIMCOMP/SUBCOMP の構築。



合成・分解反応経路予測ウェブサーバーPathPred の構築。

G タンパク質共役型受容体（GPCR）をターゲットとする医薬品の構造解析。

2) 遺伝子情報の拡張と解析

植物 UDP 糖転移酵素の系統解析。



脂質メディエータをリガンドとする GPCR の系統解析。

硫黄リレーシステムに関与する酵素群の系統解析。



抗原変異データベース varDB の更新。

3) ネットワーク情報解析

遺伝子発現データから特異的に発現している遺伝子を効率的に抽出する方法の検討。



シグナル伝達系を解析するための線形計画法の開発。



ゲノム、化学構造、薬効情報から医薬品とターゲットの相互作用を予測する手法の開発。

-41-

結果と考察化合物・糖鎖・反応情報の拡張と解析
化合物の構造解析の基礎となるデータベースツールとして類似構造検索、部分構造検索があげられる。本研究では、グラフ比較に基づく化合物の類似構造検索システム SIMCOMP と部分構造検索シス
テム SUBCOMP を開発し、ウェブから MOL 形式または SMILES 形式で入力した化学構造を、デー
タベース検索をできるようにしてきた[1]。対象データベースは KEGG で開発している COMPOUND、
DRUG、REACTION および、植物二次代謝産物のデータベース KNApSAcK である。本年度は、複数の化合物同士を全対全で比較するためのインタフェース SIMCOMP2 を開発し公開した。また、
SIMCOMP/SUBCOMP と関連するプログラムのソースコードをパッケージ化し FTP で公開した。
昨年度までに開発してきた反応の基質—生成物ペアのデータベース RPAIR の更新を引き続き行うとともに、RPAIR から反応パターンの部分を抽出した RCLASS データベースを開発し、公開した。
RCLASS では RPAIR で定義した RDM 反応パターンを整理して、反応パターンを手作業でチェックし図を作成した。また本研究では RPAIR データベースと構造比較システム SIMCOMP の応用として、合成・分解反応経路予測ウェブサーバ PathPred を開発してきた[2]。PathPred では KEGG PATHWAYの環境物質分解系と植物二次代謝産物合成系に利用されている反応パターンを用いて予測をするが、本年度は植物二次代謝産物合成系に特徴的な反応経路パターンを考慮して、予測精度の改良を進めた。
SIMCOMP のもうひとつの応用として GPCR リガンドの構造分類を行った[3]。GPCR は創薬ター
ゲットの一つとして重要な遺伝子ファミリーであるが、その機能や立体構造とリガンドの構造との関係は明らかにはなっていなものも多く、創薬における問題となっている。そこで、本研究では既に明らかになっている 850 の GPCR リガンドに対して SIMCOMP により構造間の類似度を計算し、その結果に基づいてクラスタリングを行った。その後、手作業で GPCR のサブファミリーとの対応を取る
ことにより、439 のリガンドから 53 の共通部分構造を抽出することができた。
遺伝子情報の拡張と解析
昨年度に引き続き脂質合成系および糖鎖合成系で働く酵素遺伝子の系統解析を進めた。脂質合成系
に関しては、昨年度のリン脂質合成系の解析をグリセロリン脂質に限定せずに、タンパク質修飾など
に関する脂質合成系も含めて系統解析し、動物、植物、菌類、原生生物の違いを検討した。また、脂質メディエータ合成経路の酵素遺伝子群と脂質メディエータ GPCR について系統解析を行った。具体的にはプロスタグランジン合成経路に関する遺伝子群の系統解析を行い、合成系を持たないものの対応する GPCR を持つ生物種群があることを確認した[4]。
糖鎖合成系に関しては植物の二次代謝産物を合成するために必要な酵素 UDP 糖転移酵素に着目し、96 の植物種から得られた 733 遺伝子ファミリーと 252 の基質特異性データをもとに系統解析し、機能や生物種分類を反映した 9 グループに分類した[5]。本分類結果は、PathPred での予測結果をゲノ
ム解析に応用する際に有用なデータとなると考えられる。また、モリブデン補酵素合成系に関与する遺伝子群の系統解析も行い、硫黄リレーシステムやユビキチン合成系との関連を確認した[6]。
抗原変異に関与することが分かっている遺伝子ファミリーのデータベース varDB については、昨年
度に引き続きデータの更新を中心に改良を進めた。2011 年１月の段階で、23 の感染症に関わる 32 の-42-

病原性微生物から 49 の遺伝子ファミリーの情報が抽出され、データベース化されている。
ネットワーク情報解析
遺伝子発現データから遺伝子間のネットワークを明らかにするためには、マイクロアレイなどのト
ランスクリプトームデータから発現している遺伝子とそうでない遺伝子を同定する必要がある。特に、疾患に関する遺伝子ネットワークを同定するには、疾患に関する遺伝子発現データと正常な組織や細胞の遺伝子発現データとを比較し、疾患特異的な遺伝子群を同定しなければならない。本研究では、有意に発現している遺伝子群を同定するための方法を確立するために、従来から使用されていた偽発見率（FDR: False Discovery Rate）などの線形モデルに加え、OPLS（Orthogonal Partial Least
Squares）回帰モデルを検討した[7]。確定的な結果はまだ出ていないものの、OPLS が有効であることを確認している。また、遺伝子発現データから既知のネットワーク中で異常の起きている箇所を同定するための線形計画法を開発し、直腸結腸癌のデータに適用し良好な結果を得た[8]。
別の応用として、2 型糖尿病に関するトランスクリプトーム解析を行った。循環器疾患と糖尿病に関わっている共通の病態としてインスリン抵抗性が報告されているが、その発症プロセスはよく分かっていない。そこで、インスリン抵抗性プロセスに関与する細胞のトランスクリプトームデータから遺伝子発現の変動パターンを効率的に抽出するための新規分類法を提案した。本手法を用いて遺伝子の分類をした結果、インスリン抵抗性に関与することが知られている遺伝子グループを抽出できた。現在、本遺伝子グループがインスリン抵抗性に影響を及ぼすメカニズムに関して検討している。
創薬という観点からは医薬品とターゲットタンパク質のネットワークも重要であり、ゲノムネット
医薬品データベースと KEGG では、医薬品の作用機序や副作用を解析するという観点から、そのような情報を計算機で扱えるようにデータベース化してきた。本研究では、それらのデータベースの解析
例として、医薬品の構造類似度、ターゲットタンパク質の配列類似度、医薬品の薬効類似度、副作用の類似度を総合的に解析する枠組みを開発した。さらに、その枠組を用いて医薬品とターゲットの相互作用を予測する問題に適用し、従来の手法よりも良い結果を得ることができた[9]。

参考論文
1. Hattori, M., Tanaka, N., Kanehisa, M., and Goto, S.; SIMCOMP/SUBCOMP: chemical structure
search servers for network analyses. Nucleic Acids Res. 38:W652-W656 (2010).
2. Moriya, Y., Shigemizu, D., Hattori, M., Tokimatsu, T., Goto, S., and Kanehisa, M.; PathPred: an
enzyme-catalyzed metabolic pathway prediction server. Nucleic Acids Res. 38:W138-W143(2010).
3. Erguner, B., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Characterizing common substructures ofligands for GPCR protein subfamilies. Genome Informatics 24:31-40 (2010).
4. Mizutani, S., Tanaka, M., Wheelock, C. E., Kanehisa, M., and Goto, S.; Phylogenetic analysis oflipid mediator GPCRs. Genome Informatics 24:116-126 (2010).

-43-5. Nishimura, Y., Tokimatsu, T., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Genome-wide analysis ofplant UGT family based on sequence and substrate information. Genome Informatics
24:127-138 (2010).
6. Kotera, M., Kobayashi, T., Hattori, M., Tokimatsu, T., Goto, S., Mihara, H. and Kanehisa,
M.; Comprehensive genomic analysis of sulfur-relay pathway genes. Genome Informatics
24:104-115 (2010).
7. Kirwan, G. M., Diez, D., Haeggstrom, J. Z., Goto, S., and Wheelock, C. E.; Systems biology
approaches for investigating the relationships between lipids and cardiovasculardisease. Curr. Cardiovasc. Risk Rep., 5:52-61 (2011).
8. Tamura, T., Yamanishi, Y., Tanabe, M., Goto, S., Kanehisa, M., Horimoto, K. and Akutsu,
T.; Integer programming-based method for computing signaling pathways and its application
to colorecal cancer. Genome Informatics 24:193-203 (2010).
9. Yamanishi, Y., Kotera, M., Kanehisa, M., and Goto, S.; Drug-target interaction prediction fromchemical, genomic and pharmacological data in an integrated framework. Bioinformatics,
26:i246-i254 (2010).

-44-平成２２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

化学構造変換パターンに基づいた酵素反応分類データベースの開発
Development of the database for enzyme classification based on the reaction patterns
京都大学化学研究所

小寺正明

背景と目的
生体内での存在が確認されているがその生合成・生分解経路の不明な化合物（orphan
metabolites）は多く知られており、近年のメタボローム関連技術の発達によりその数はますます増えることが予想される。その経路で働く酵素群を予測するには、起こる可能性のある酵素反応を推定し、その生物種のゲノム配列との関連を解析する必要がある。このとき、推定される酵素反応式はいくつもの可能性が考えられ、一意には決められないことが多い。酵
素反応式と酵素タンパク質（または遺伝子）を関連づける国際標準的な酵素分類体系として
IUBMB の enzyme list (EC numbers) があるが、これは酵素の存在が実験的に立証された完全な反応式の分類であるため、「推定の」「不完全な」反応式には使えない。逆に言えば「推定の」「不完全な」反応式を分類する方法の開発が orphan metabolites の代謝経路予測に必要であり、我々の目的である。
データと方法酵素反応のデータは KEGG データベース（http://www.genome.jp/kegg/）から取得した。
KEGG では、配列類似性に基づいたタンパク質分類である KEGG Orthology (KO) が構築されているが、今回報告する Reaction Class (RCLASS) は化学構造変換パターンに基づいた酵素反
応分類であり、これによって酵素は配列類似性 (KO) と反応類似性 (RCLASS) の二つの視点から分類したことになる。その手順を以下に示す。
メタボロームデータ中の代謝化合物
群の間をつなぐ酵素反応を推定するには、「不完全な」反応式に相当する化合物ペア(reactant pair) [1]の定義から始まり、その化学
構造比較から反応中心(reaction center)が計算される。化合物はグラフと呼ばれるデータ構
造で表され、反応前後で保存されている部分
構造は共通部分グラフとして、反応により結合あるいは脱離した部分構造はそれ以外の部分グラフとして表される。その境界領域が反応中心であると見なせる。化合物グラフでは各原子は官能基などの情報を持つ頂点（たとえば N1a = アミノ基）として表され、反応中心はこれらの情報を連結した RDM パターン
（RDM chemical transformation patterns）とし
図１、RDM パターンて計算機的に表現される（図１）。
結果
KO エントリの識別子（K numbers）や反応式の識別子（R numbers）にならい、
RCLASS エントリにも識別子（RC numbers）を与えた。ここで、RCLASSエントリの定義は「一つの化合物ペア（reactant pair）あたりの RDM パターンのセット」であり、ひとつのRDMパターンあたり、生成または消滅するひとつの化学結合を表現している。ひとつの化合物ペアあたり変化する化学結合はひとつとは限らないので、RCLASSエントリ中に含まれる
RDMパターンの数もひとつとは限らない。これらは KEGG の BRITE 分類のひとつとして整備され、酵素遺伝子（またはタンパク質）との対応付けを行っている。
2010年10月現在、KEGGデータベース中の 12,334 RPAIR エントリから 2,302 RCLASS
エントリを得た（図２）。 RCLASS エントリは RDM パターンを表す文字列だけでなく、その化学変換パターンを図示したグラフィクスを持っている。そこでは反応中心原子やその周辺が色づけで強調されている。また、様々な類似（ではあるが同一ではない）反応パターン-45-

の向きができるだけ揃うように調整してあるので、反応中に構造がどう変化したのか、あるいは異なる反応パターンを人の目で把握し理解するのが容易になっている。

図２、RCLASS データベースと RCLASS エントリ
応用
本研究のように化学変換パターンと酵素遺伝子との対応関係を整理することにより、 我々が以前に開発した E-zyme [1,2] を拡張し、メタボロームデータから予測される反応に対しゲノ
ム中の酵素遺伝子と対応づけることを我々は考えている。また、当研究室の守屋らが開発した PathPred [3] では、この反応分類や既知の化合物ペアの情報を利用して、興味のある化合物を入力するとそれがどのように代謝されるのかを自動的に多段階予測することができる。
結辞「omics」と総称される生物学的大規模データ解析の鍵となる行程のひとつにアノテーション（annotation）がある。たとえばゲノムアノテーションとは、ゲノム配列解析で得られた塩基配列（またはアミノ酸配列）に生物学的情報を予測（または実験的に同定）し、両者を関連づけることである。言い方を変えれば、ゲノムアノテーションとはゲノム情報と機能情報を結びつける行程である。酵素の場合、機能として化学反応を触媒する能力がある。 現在のゲノムアノテーションは、主に配列類似性に基づき、「既知の反応」を結びつけるものである。
RCLASSは「推定の反応」を取り扱えるようにすることで新しいタイプのアノテーション方法を作る可能性があると考えている。

図３、酵素化学的な視点を加えたゲノムアノテーション
参考文献[1] Masaaki Kotera, Yasushi Okuno, Masahiro Hattori, Susumu Goto, Minoru Kanehisa. J. Am. Chem.
Soc. 2004, 126, 16487-16498. [PMID: 15600352][2] Yoshihiro Yamanishi, Masahiro Hattori, Masaaki Kotera, Susumu Goto, Minoru Kanehisa.
Bioinformatics 2009, 25(12): i179-i186. [PMID:2687977][3] Yuki Moriya, Daichi Shigemizu, Masahiro Hattori, Toshiaki Tokimatsu, Masaaki Kotera, Susumu
Goto and Minoru Kanehisa. Nucleic Acids Research 2010, doi:10.1093/nar/gkq318. [PMID:
20435670]-46-平成 22 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

高精度イネアノテーション情報を利用したイネ代謝経路構築
化学研究所附属バイオインフォマティクスセンター
生命知識システム
時松 敏明
１．序論
植物は地球上において太陽エネルギーを有機物に固定する上で主要な役割を担っており、植物が生合成する多様な代謝産物には医薬品のソース、食品や工業原材料として重要なものが多く含まれている。このため、植物代謝産物生合成機構や植物の生物学的機能について研究することは、生命科学において重要な課題であり、このための基盤的ツールとしてゲノム情報や遺伝子情報、代謝経路情報などの情報リソースを整備することは重要である。中でも、イネ（Oryza sativa ssp. Japonica）
は、単子葉植物のモデル植物として重要であるだけでなく、東アジアなどで主食として利用されるなど産業上も極めて重要な作物であり、古くよりゲノムが解読され国際イネゲノム解読プロジェク
ト（IRGSP）により公開され継続的にデータが更新されている。日本では農水省生物資源研究所により本ゲノムデータ上で遺伝子構造や機能決定を行い、RAP-DB データベースを構築・公開している[1,2]。一方、我々の研究室では KEGG データベース[3]を長きにわたり維持しており、植物を含む代謝経路情報などの様々な情報を蓄積し、また独自の機能アノテーションとし KO（KEGG
Orthology）アノテーションを行っている。RAP-DB の高精度イネゲノムアノテーションと KEGGの代謝経路情報とを結びつけることは、植物研究における基盤データとして有用な情報である。このため、本研究では RAP-DB の高精度機能アノテーションと KEGG の代謝経路情報を結びつける
ための基盤整備を行った。
２．データと方法
RAP-DB データベースから、イネゲノム（IRGSP Build5）の遺伝子情報（ORF）を取得した。このうち、スプライシングバリアントを除去した 33261ORF について、KAAS[4]を用いて KO の自動予測を行い、遺伝子情報および自動予測された KO 情報を KEGG DGENES データベースに dosa データセットとして導入した。
また、同じ RAP-DB の遺伝子セットを用い、KEGG GENES データベースに対して SSEARCH を
用いて Smith-Waterman 類似度スコアの計算を行い、計算結果を元に KOALA アノテーションツール
により KO の予測を行った。
３．結果と考察
方法に示した通り、RAP-DB からスプライシングバリアントを除いた 33261 ORF を KEGG
DGENES に dosa として導入し、すべての ORF について RAP-DB と相互リンクを行った。 Table. 1.
に示す通り、RAP-DB から KEGG DGENES (dosa)に取り込んだ 33261 ORF のうち 25.8 % に相当す
る 8585 遺伝子について、KAAS を用いて KO を付与することができた。このうち、2738 遺伝子（967
unique KO）が KEGG 代謝経路マップに存在し、RAP-DB と KEGG の代謝経路マップの間に対応関係を与えることができた。
次に、KOALA による RAP-DB 遺伝子セットの KO 予測を行い、植物ゲノムに対する KOALA アノ-47-

テーションツールの予測能力について検討を行った。KOALA による KO のアノテーションは 3 段
階に分類することができ、1 番目は、自動アノテーション KO[A]であり、これは自動アノテーショ
ン可能な KO について予測スコアが基準を満たしたものである。2 番目は、自動予測できない KOについて予測された KO[B]である。3 番目は、自動予測 KO で予測スコアが自動アノテーション基
準を満たさずに KO が予測だけされたものである[C]。3 番目のものは、予測精度が前２者と比べて低く手動によるアノテーションの確認が必要である。KOALA により KO アノテーションの統計情報を Table. 1.に示した。予測精度が高いと推定される[A]と[B]についての結果をみると、3769 ORFと約 11 %の遺伝子にしか KO を予測することができず、手動アノテーションによる確認が必要と思われる[C]を含めても 4999 ORF と約 15 %の遺伝子にしか KO が予測されなかった。[C]を加えたと
きと加えない時で Unique KO の数があまり増えないことから、[C]の中には植物で増えたパラログ
遺伝子が双方向 best-hit にならないために予測スコアが下がり自動アノテーションされなかったものが多く含まれている可能性があるかもしれない。この点は今後検討の余地がある。
KOALA によるイネ遺伝子に対する KO 自動アノテーションは、動物やその他の生物種に対する予測と比較して 1/2 か 1/3 程度の ORF にしか KO を予測することができなかった。また、植物特異的な遺伝子について、KOALA で予測できていない KO が多く見られた。これらの点については、
以下のようなことが推測される。まず、既存の KEGG GENES に含まれる植物ゲノムの KO アノテーションが十分でない必要がある。この点については、今後精力的に改善することを予定している。
次に、植物の生物種が KEGG GENES に含まれる生物種のなかで著しく少ないために、植物特異的な KO について現在の KOALA アルゴリズムで予測ができない可能性が考えられる。コレについて
は、既存の植物 KO アノテーション精度の改善や植物生物種の増大で改善の余地はあるかもしれな
いが、それだけでは限界があるので植物 KO 予測のためのアルゴリズムを検討する必要があるかもしれない。今後、KOALA の植物 KO アノテーションを予測するための基礎的な情報を得るために、
今回自動計算をした情報を基盤に、今後詳細な手動アノテーションを行うなどして詳細な情報を収集する必要があると考えている。
Table 1. Statistics data of automatic KO annotation of Oryza sativa genes (RAB-DB) by KOALA
Genes
(%)
Unique KOs
Gene/KO
KO annotated automatically [A]
2908
(8.7)
1830
1.59
KO predicted (KO for non-automatic prediction) [B]
861
(2.6)
328
2.63
KO predicted (KO for automatic prediction) [C]
1230
(3.7)
623
1.97
[A]+[B]
3769(11.3)
2158
1.75[A]+[B]+[C]4999(15.0)
2255
2.22
KO annotated by KAAS (dosa)
8585(25.8)
2836
3.03
References[1] Rice Annotation Project; The Rice Annotation Project Database (RAP-DB): 2008 update. Nucleic Acids Res. 36, D1028-D1033(2008).
[2] Itoh, T., et al.; Curated genome annotation of Oryza sativa ssp. japonica and comparative genome analysis with Arabidopsis
thaliana, Genome Res. 17, 175-183 (2007).
[3] Kanehisa, M. et al.; KEGG for representation and analysis of molecular networks involving diseases and drugs. Nucleic Acids
Res. 38, D355-D360 (2010).
[4] Moriya, Y. et al.; KAAS: an automatic genome annotation and pathway reconstruction server. Nucleic Acids Res. 35,
W182-W185 (2007).

-48-

平成 22 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	
 インスリン抵抗性の発症に関するトランスクリプトーム解析

Transcriptome analysis of the development of insulin resistanceMichihiro Tanaka
Kanehisa Laboratory
The Education Unit for Global Leaders in Advanced Engineering and Pharmaceutical Sciences
KEY WORDS: Insulin resistance, Anaerobic metabolism, Transcriptome

SUMMARY
Insulin resistance (IR) has been known as one of the pathological conditions observed in type II diabetes
mellitus as well as obesity and inflammation. Previous study has proposed that these pathological conditions
are dependent on each others via some molecules, TNF-αor FOXO1. However, the underlying molecularmechanisms facilitating the accumulation of these molecules are poorly understood. In order to identify
molecular pathways whose alterations may induce IR, we used the mouse model, ApoE3 Leiden transgenic
mice exhibiting a humanized lipid metabolism and analyzed the genome-wide gene expression in feedinghigh-fat diet (HFD). Microarray data was composed of 115 arrays collected from three different
insulin-targeted tissues, white adipose tissue (WAT), liver and muscle, at five different time points (0, 1, 6, 9
and 12 weeks).
The array is derived from Affymetrix GeneChip Mouse Genome 430 2.0 (Mouse430_2). This array iscomposed of 45,101 probe sets. The mouse gene sets represented by these probe sets were generated by using
a custom CDF file, mouse4302mmentrzg and result in 16,493 probe sets one-to-one corresponding to Entrez
gene-id were stored for all the subsequent analysis. The expression values were corrected using the robust
multichip average (RMA) algorithm in the bioconductor packages.
To investigate the expression pattern of 16,493 probe sets, we performed a comprehensive differential
expression analysis. First, statistical analysis, one-way ANOVA, was performed to identify every probe setswith q-value less than 0.1 as significantly differentially expressed (DE) genes. Second, a supervised clustering
analysis was performed to classify DE genes according to five expression models: down, up, peak, valley andrandom. This analysis revealed that 50% of the probe sets exhibited different profile at least at one time point(results in Table 1). Also, 80% of them were expressed in tissue specific manner (results in Table 2).
To investigate how these DE genes are distributed in a specific functional category, we used the KEGG
PATHWAY database and performed a functional enrichment analysis. This analysis identified that
down-regulated genes are significantly enriched in two aerobic metabolism related pathways: citrate cycleand oxidative phosphorylation. The gene-expression signatures were consistent with them for anaerobic
metabolism during hypoxia. Also, hypoxia-inducible factor 1alpha (HIF1alpha) induced in hypoxia exhibited
up-regulated profiles. These findings provide a hypothesis that the switching of respiration system occurringin WAT is a key event of IR development (see Figure 1).

-49-

Table 1. Distribution of five expression patterns for DE genes (with q-value < 0.10)
TissueExpression pattern

WAT

Liver

MuscleDown

1,961 (33.07)

597 (35.96)

674 (41.20)

Up

1,601 (27.00)

571 (34.40)

790 (48.29)

Peak

472 (7.96)

121 (7.29)

65 (3.97)

Valley425 (7.71)

99 (5.96)

64 (3.91)

Random

1,470 (24.79)

272 (16.36)

43 (2.63)

No. of DE genes

5,929

1,660

1,636

Table 2. Results of differentially expression analysis for each q-value
q –value
No. of tisssues< 0.10

<0.05

<0.01

1

6,120 (80.42)

4,811 (86.21)

2,607 (93.24)

21,365 (17.94)

711 (12.84)

180 (6.43)

3125 (1.64)

52 (0.93)

9 (0.03)

No. of DE genes

7,610

5,580

Figure 1. A proposed development model: anaerobic metabolism and insulin resistance

-50-

2,796

平成 22 年度

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

本多渉

（概要）
ヒトの細胞に発現している抗原提示分子である HLA( Human Leukocyte Antigen)は、自己・非自己の両方のタンパク質断片を T リンパ球に提示することで、免疫系の非自己排除における役割を果たしている。本論文では、この HLA 分子が提示する長さのペプチド断片
は自己・非自己を弁別するのに適した長さであることを示し、更に自己・非自己の境界に存在するペプチド断片が自己免疫疾患を引き起こす可能性があることを示した。本研究においては、現在 KEGG データベースに登録されている範囲で、ヒトにおける全タンパク質とヒトに感染することが知られている全ウイルスの全タンパク質を用いた。これら全タン
パク質から長さ 4~10 残基のあらゆるペプチド断片のバリエーションをそれぞれ抽出し、比較した。その結果、ヒトとウイルスのペプチドバリエーションは 8 残基以上の長さで全く異なっていることを示した。HLA class I に結合するペプチドは 8~10 残基であることを考えると、この結果は、HLA 分子が自己・非自己を識別するのに必要最低限の長さのペプチ
ドを提示することでその機能を達成していることを示している。このペプチドの長さは、適応免疫系が出現してくる脊椎動物以降のバリエーションの変化と相関することを示唆する結果を得た。また 8~10 残基の長さにおいてもわずかながらヒトとウイルスで共有しているペプチドが存在しているが、この断片が自己免疫疾患において認識されるタンパク質の中に見出される確率が有意に高いということが分かった。このことは自己免疫疾患と免疫系の認識における境界が関連していることを示唆するものである。今回の結果は、治療が困難であると言われている自己免疫疾患のための新たな創薬の研究にもつながるものであり、非常に有用であると思われる。
（方法）
本研究の解析ではヒトに感染するウイルスの配列データとして KEGG VGENOME から
634 種のウイルスを選択した。またヒトを含むその他の生物種の配列データは KEGG
GENES のデータを用いた。自己抗原の配列データ 189 を、KEGG GENES、OMIM 等から蓄積した。
（結果と考察）-51-

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

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 82 個が、自己免疫疾患においてターゲットになっているものの配列上に存在していることが分かった。この例が下表である。

自己免疫疾患名
悪性貧血
自己免疫型肝炎
CREST 症候群

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

全身性エリテマトーデス

Histone, snRNPs,
RNA polymerase-52-

共通ペプチドEEEEAEEEARVTPDPTRPEEEEEGEGE
DEEEEEDEEPAAAPPPPPGEMERDCLI

全身性硬皮症

DNA topoisomerase I

リウマチ熱

Myosinインシュリン抵抗型糖尿病
尋常性天疱瘡

Insulin receptor
Cadherin

グッドパスチャー症候群
Graves 病

Type IV collagen
Thyroid hormone receptor

PPPPPLLPLAPAAPAAPAGGRGGGGGG
GGKDAASPR
DAASPRYIFLDSKSLKLINRIIHRDVKSFGVVLWEI
GGGTGGGGGAVAAVAAAGGAVGPAGPPSKSRSRSRS

表 自己抗原と共通ペプチド

1

1

1

1

10

4

100

100 0

1

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

0.1

100

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-53-

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

-54-

平成 22 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

代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出
Extraction of tandem enzymatic reaction patterns from metabolic pathways
京都大学 化学研究所バイオインフォマティクスセンター
化学生命科学武藤 愛

背景と目的
自然界には多くの有用化合物が存在していると期待されており、近年、生物の化合物合成能の工業応用を視野に入れた生物多様性の有効利用が脚光を浴びている。これを受けて、自然界に存在する生物の化合物合成能の網羅的な調査が強く求められている。ゲノム解析は高速かつ網羅的な化合物合成能の特定に有効であり、現在、様々な生物のゲノム情報の解読が急速に行われている。しかしながら、ゲノム解析は既知の酵素遺伝子の発見には強力ではあるが、新規の酵素遺伝子に対しては遺伝学的・生化学的実験を待たねばならず、新規化合物合成能の発見のボトルネックとなっている。新規の酵素遺伝子発見をいかに計算機の力をもって実現するかが、新規化合物合成能の網羅的発見を実現するための鍵である。
生体化合物の合成は、多くの場合単一の酵素ではなく複数の酵素が連続した一連の反応を行うこと
によって達成される。この一連の反応を代謝経路と呼び、当研究室が提供する KEGG データベースでは既知の代謝経路の知識データベース KEGG PATHWAY を公開している。これまでに代謝経路からは複数の酵素が一連の反応を行う機能単位（モジュール）が見つかっており、これらの機能単位の特定
及びキャラクタリゼーションは、生物の化合物合成能の特定と、代謝経路の構築原理の解明に有用であると考えられる。本研究では、より網羅的な化合物合成機能単位の発見を目的とした、生物代謝経路からの反応パターンの抽出及びそのキャラクタリゼーションを行う。

検討内容
ゲノム情報からの化合物合成能の特定を目指した、生物代謝経路からの反応パターンの抽出及びキャラクタリゼーション

手法
反応パターンの抽出には KEGG LIGAND RClass データベース(version 57.0, January 1, 2011)を利用した。RClass データベースには、KEGG RPAIR データベースにおいて定義された、酵素反応の基質-産物ペア化合物の反応中心とその周辺原子の情報(RDM パターン、後述)及び、同一の RDM パターンを有する一連の酵素反応のリストが蓄積されている。この RDM パターンと生体パスウェイのデー
タベース KEGG PATHWAY を利用し、連続反応パターンの抽出を行った。

-55-

・RDM パターン
RDM パターンは、基質-産物ペア化合物に対して化学構造アライメントを適用し抽出された原子の変換パターンを、反応中心となる原子とその周辺原子のみで表し一般化したものである。RDM パター
ン 中 の 全 て の 原 子 は 、 物 理 化 学 的 性 質 に よ っ て 分 類 さ れ た 原 子 ラ ベ ル : KEGG Atom Types(http://www.kegg.jp/kegg/reaction/KCF.html) によって記述されている。化学構造アライメントの結果得られた一致領域と不一致領域の境目となる原子を反応中心(R-atom)、反応中心に隣接する不一致
側の原子を(D-atom)、一致側の原子を(M-atom)とし、それらをまとめて RDM と呼ぶ。各酵素反応から得られる一つ以上の RDM の集合を RDM パターンと呼ぶ。
・RDM パターン類似性定義
反応経路から連続反応パターンを抽出するため、RDM パターンの類似性スコアを定義した。まず、原子の物理化学的性質に基づき KEGG Atom Types に対し表 1 に示されるタグの定義を行った。与えられた二つの RDM x と y について、それぞれを R、D 及び M の三つの成分に分解する。各々の成分の reactant pair のそれぞれについて、Atom Types を対応するタグ情報に置き換え、タグの保持を1 で表すバイナリベクトルを作成し、v で表す。

特徴ベクトル v 間の類似性を、Jaccard 係数：

J

,

| ^ |
| | | ^ || |で表す。但し| |は特徴ベクトル v の 1 の要素の数、| ^ |は x のベクトル の要素が 1 のとき、それに対応する y のベクトル の要素も 1 である数である。
x と y の類似性スコア S は、R、D 及び M 3 成分の Jaccard 係数の平均の線形結合：
RDM , RDM,,,で表す。但し、
,

J

J

,

,

2

また、
,

(i) if
0.5,

0,

or

(ii) else if (0.5
) and (

0.4,

0.4,

0,

0,

or

)

0.2

(iii) else0とする。RDM を一つしか持たない RDM パターン間の類似性スコアは RDM の類似性スコアに等しいとした。複数の RDM を持つ RDM パターンについては、最長マッチ二部グラフアルゴリズムによっ-56-

て総スコアの最も高い RDM の組み合わせを

表 1．Keggatom-タグ対応表

決定し、score≧0.7 でマッチした RDM 間の類似性スコアの平均から、不一致 RDM の数

Atom

パターン間の類似性スコアとした。
C・代謝反応経路からの連続反応パスの抽出
生 体 パ ス ウ ェ イ の デ ー タ ベ ー ス KEGG
PATHWAY を利用し、代謝経路のネットワー
ク 146 マップから、連続した反応のパス情報
N

XML ファイルから、酵素反応をノード、化合C2a, C2b, C2c
C2x, C2y

CP
CC
CC

C5x

ring-C(=O)-ring

C

CC

C6a

R-C(=O)-OHC

CC

R-C(=O)-O-R
ring-C(=O)-O-ring
ring-CH=ring, ring-C(-

C
C
C
C

CC
CC
A

N1x, N1yN2a, N2b
N2x, N2yN3aN4x, N4y, N5x, N5y

R-NH2, R-NH-R, R-N(-R)2,N
R-N(-R)3+
ring-NH-ring, ring-N(-R)- N
R=N-H, R=N-R
N
ring-N=ring, ring-N(NR≡NN
ring-NH-ring, ring-N(-R)N
ring, ring-N=ring, ring-N(-

N0
O1a, O1b, O1c, O1d,O2a, O2b, O2cO2xO3a, O3b, O3c
O4a
O5a
O5x

A

R

R

OP

O7a
O7x
O0

R-C(=O)-O-R
ring-C(=O)-O-ring

O
O
O

OP
OP

Undefined O

S1a
S2a, S2x
S3a, S3x
S4a
S0

R-SH
R-S-R, ring-S-ring
R-S-S-R, ring-S-S-ring
R-SO3

S
S
S
S
S

・反応パターンの抽出P

Attatched tootherelements
Attatched tooxygenHalogens
Others

R
R

N

O

Thiol
Thioether
Disulfide
SulfateUndefined S

R

R

R-C(=0)-OH

S

R

R

O6a

Ketoneのリストを作成した。

Other

C
C
C

N1a, N1b, N1c, N1d

Ester

代謝経路探索によって得られた二連続反応

R≡CH, R≡C-R
R-CH=OR-C(=O)-R

C7a
C7x
C8x, C8y
C0

Carboxylicacid

ク探索を行い深さ５までの連続した反応パス

CPC3a, C3b
C4a
C5a

R
OP
OP
OP
OP

Oxo
Aldehyde

また、得られた二項関係をもとにネットワー

R
CP

O
O
O
O
O
O
O

Ether

O

R-CH3, R-CH2-R, R-CH(CR)-R, R-C(-R)2-R
ring-CH2-ring, ring-CH(CR)-ring, ring-CH(-R)2-ring
R=CH2, R=CH-R, R=C(-R)2 C
ring-CH=ring, ring-C(CR)=ring or ring-C(=R)-ring

R-OH, N-OH, P-OH, S-OH
R-O-R, P-O-R, P-O-P
ring-O-ring
N=O, P=O, S=O
R-CH=OR-C(=O)-R
ring-C(=O)-ringHydroxy

物をエッジとしたときに共通の化合物によっの二項関係のうち、同一の map に複数回出現

C1x, C1y, C1z

Cyclic amine
Imine
Cyclic imine
Cyan
Aromaticring
Undefined N

Tags

Description

C1a, C1b, C1c, C1d

CyclicalkaneAlkeneCyclicalkeneAlkyneAldehyde
KetoneCyclicketoneCarboxylic
acid
Carboxylic
ester
Aromatic
Undefined C
Amine

イト(ftp://ftp.genome.jp/)で公開されているて繋がれているノードの二項関係を抽出した。

Atom type

Alkaneにスコアペナルティを乗じた値を引き、RDMを抽出した。KEGG データベースの FTP サ

Functional
group

P1a

P-R

P

P1b

P-O

P

X
Z

F, Cl, Br, I

X
ZR

CP: 不飽和炭素
CC: カルボニル炭素
OP: カルボニル酸素
A: 芳香族環
R: 環構造するものについて、反応のそれぞれを対応する RClass に置き換え Seed とし、Seed と同一の RClassのペア、またはスコア≧0.9 で Seed の RClass と類似した RClass を含むパスを抽出した。Seed の出現するユニークなパスが複数得られたものを連続反応パターンとし、パス中の他のノードについても類似性スコアを計算し、連続反応パターンの伸長を行った。
表２．各代謝マップカテゴリから得られたパターンの数

-57-

結果
代謝パスウェイ中の複数のパスにDioxygenation

出現する RClass のペア情報をパターンとして抽出した結果、160 のパターンを抽出した。各代謝マップカテ
ゴリから得られたパターンの数を表2 に示す。多くののパターンは糖質代

Regeneration of

謝やアミノ酸代謝など基礎代謝に見aromatic ringられた。パス中にペアの RClass が連続して出現するものに限定すると、ほとんどのカテゴリでは検出されるパターンが減少したが、生分解系経Open ring路ではその現象率が低かった。このことは合成経路よりも分解経路のほうが明瞭なパターンを有していることを示唆する。図１に生分解系経路

Hydrolyticから得られたパターンの例を示す。

cleavage

このパターンは４つの生分解系マップ及び１つのアミノ酸代謝マップから得られた 9 つのパスから検出された、芳香族環をもつ化合物の分解にHydration

関わるパターンである。様々な分解経路において共通のパターンが用いられていることから、このパターン
が芳香族環を分解する際の共通の反応経路として汎用されているパター

Retro-aldol

ンであると考えられる。

cleavage
図 1. 生分解系経路から得られた芳香族環分解パターン
左側に基質、右側に産物の化合物の一般構造を示す。網掛けの円に

参考論文

反応中心を示す。芳香族環分解の汎用パターンであると考えられる。

Hattori, M., Okuno, Y., Goto, S., and Kanehisa, M.; Development of a chemical structure comparison method
for integrated analysis of chemical and genomic information in the metabolic pathways. J. Am. Chem. Soc.
125, 11853-11865 (2003).
Kotera, M., Okuno, Y., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Computational assignment of the EC numbers
for genomic-scale analysis of enzymatic reactions. J. Am. Chem. Soc. 126, 16487-16498 (2004).
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).

-58-

平成 22 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
複数の医薬品の使用により引き起こされる薬物相互作用は結果として薬効の減弱や副作用の増強、または予期せぬ新たな副作用等を示し、相互作用を引き起こす可能性のある薬の組み合わせが数多く報告されている。現在国内では 1 万種を超える医療用医薬品が販売・流通し、これに伴い処方される薬の組み合わせも多様化している。このような状況において個々の薬の情報およびこれらの組み合わせによる相互作用の危険性について正しく把握することが重要である。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った。
検討内容
医薬品データベースより得られた医薬品添付文書情報から薬物相互作用情報をテキストマイニングにより抽出し、薬物相互作用ネットワークの構築を行った。また、薬物代謝酵素や標的遺伝子の情報から、作用機序との関連等によって薬物相互作用の特徴付けを行った。さらに薬物を ATC コードを基にグループ化し、相互作用データを薬物グループ間のデータに変換することで薬効や化学構造と薬物相互作用の関連についても調査を行い相互作用パターンの探索を進めた。
結果
医薬品添付文書情報から相互作用譲歩の抽出を行い 1,352 の薬物が関わる 45,180 の相互作用データが得られた。また ATC コードの第三階層（治療法・薬学サブグループ）、第四階層（化学・治療法・薬学サブグループ）および第五階層（化学構造サブグループ）を利用して薬物グループを定義した結果、それぞれ 2,756、6,354、28,516 の相互作用データに変換された。また得られた薬物相互作用ネッ
トワークにおいて、ほとんどの薬物は一つの大きなクラスターに含まれ、多くの薬物相互作用が薬物
代謝酵素や標的遺伝子と関連していた。特に CYP3A4 等の CYP 酵素が代謝する薬物と CYP 酵素を阻害する薬物、または G タンパク質共役受容体を標的とする薬物間の相互作用が多く示された。これら
相互作用要因を介する薬物相互作用の作用機序は、それぞれの相互作用要因によって特徴付けられた。
代謝酵素および標的分子情報によって特徴付けられなかった薬物相互作用について、ATC コードによって薬効や化学的に分類された薬物グループの情報を適応した解析を行った結果、いくつかの薬物グループとそれらの相互作用について特徴的な作用機序が示された。例として、アミノグリコシド系-59-

抗生物質と麻酔剤の薬物グループにはどちらもそれぞれ異なる 9 種類の薬（化合物）が含まれており、
これら全てがお互いに相互作用することが添付文書情報から確認されている。その作用機序としてはアミノグリコシド系抗生物質に含まれる神経筋遮断作用によって麻酔剤の作用を増強するためであり、結果としては呼吸抑制等の症状が誘発される。他には副腎皮質ホルモングループに含まれる薬物とイ
ンスリン製剤グループに含まれる薬物間に報告されている相互作用は、副腎皮質ホルモンが肝臓での糖新生を促進し末梢組織での糖利用を阻害することで引き起こされる血糖上昇作用によって、インス
リンの作用が減弱されることが報告されている。このように薬物グループ間の相互作用パターンには
その作用機序や症状との関連が高いものが多くみられ、代謝酵素や標的分子と共に相互作用パターンを定義する手法として有用であることが示された。
添付文書情報から得られた相互作用データおよびそのデータから収集された相互作用パターンを用いることにより、医薬品添付文書に記載されていない相互作用や、新規の医薬品について危険性の高い相互作用を提示することが可能であると考えられ、これら相互作用パターンの情報の精度やパターンを定義する手法の改良と発展が今後の課題となる。

-60-

平成 22 年度

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

清水祐吾

背景と目的
ポリケチドはバクテリアや菌類、植物によって産生される天然化合物類で多様な生物学的活性や薬理学的性質を持っており、臨床的に重要な多くの薬品を含むことが知られている。ポリケチドはポリケチド合成酵素(PKS)と呼ばれるマルチドメイン酵素によって合成される。PKS はその反応様式によって大きく分けてタイプ I, II, III の 3 種類に分類が行われており、それぞれで主に使用されるドメイン構成がある程度解明されている。そこで本研究では多様な生物種において網羅的に PKS のドメイン構成を調べることで既存のタイプ分けとの関係性を明らかにし、これを元にタイプの分かっていない
PKS を分類することで将来的な PKS 遺伝子配列からの触媒反応予測などへの基礎を作ることを目的とした。
検討内容と結果
以前の研究では 1400 以上の生物種の遺伝子情報を含む KEGG GENES データベースに対してキー
ワード検索を行って PKS 配列を取得したが、無関係なものを減らしつつ広範囲に PKS 遺伝子を取得するため、今回はタイプが既に分かっている PKS である pikAIII(タイプ I)、actIORF1,2,3(タイプ II)、CHS1(タイプ III)のそれぞれに対し、PSI-BLAST による配列類似性検索を繰り返し回数 5 回(pikAIII
のみ 3 回まで)、閾値 e-value<0.001 にて行い PKS 遺伝子を網羅的に取得した。次に得られた PKS 遺伝子に対して階層的クラスタリング(群平均法)を行った。ここで、距離は各タンパク質が持つドメインの有無(Pfam データベースに対して HMMER を用いて検索し閾値 e-value<0.001 のものを有とした)の Tanimoto 係数を 1 から引いたものを用いた。これによりドメイン構成の似たものが同じクラスターに入ると期待され、その結果、一部のクラスターでは PKS と脂肪酸合成酵素(FAS)との混合が見られたが、既知の 3 タイプは一部タイプ I とタイプ II の混合が見られるもののタイプ別にクラスターを形成した。
考察
PSI-BLAST を使用することにより以前の研究の結果と比べ PKS と無関係の配列が減少したが、
PKS 配列のドメインの中にはアルコールデヒドロゲナーゼのような無関係の酵素群においても使用されているものがあるため PSI-BLAST の結果に無関係のものが混ざるのは避けられないと言える。しかし、このような無関係な酵素群のほとんどは PKS のクラスターとは分離されたクラスターとなるので分離することが可能である。FAS は PKS との類縁性が高い酵素群であり、そのドメイン構成も似ているのでドメイン構成のみによる距離を用いたクラスター分けでは PKS と分離することができないが、配列類似性を用いることで区別することが可能である。これらのことから既知の 3 タイプのグループにある程度分類することが可能となったといえる。

-61-

平成 22 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

脂質メディエーターGPCR の系統解析

Phylogenetic analysis of lipid mediator GPCRs
京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター

生命知識システム

水谷紗弥佳

背景と目的
脂質メディエーターは、プロスタグランジン、トロンボキサン、ロイコトリエン、リゾリン脂質、血小板活性化因子、カンナビノイド、およびその他の生理活性脂質の総称である。これらは、G タンパ
ク質共役受容体（GPCR）に結合することにより近隣細胞へシグナルを伝達する。近年、医学、薬学
においてそれらの生理機能が盛んに研究されてきた。よく知られている機能から代表的なものを挙げ
ると、プロスタノイドは、炎症、血小板凝集、生殖、睡眠制御に関与し、ロイコトリエンは免疫調節、
リゾリン脂質は中枢神経系の発達と血管新生に関与している。しかしながら、これらの知識は主にヒトとマウス、および少数の脊椎動物に限定される。一方、プロスタグランジンなど一部の脂質メディ
エーターは、節足動物、刺胞動物などの真確生物種でも生殖、免疫反応などに重要な機能を持っていることが知られているが、その仕組みはほとんど理解されていない。そこで我々は、16 の真核生物種
ゲノムを用いて系統解析を行うことにより、脂質メディエーターGPCR の候補遺伝子を探すことを試
みた。

検討内容
Uniprot データベースから、実験的に同定された脂質メディエーターGPCR のアミノ酸配列を 46 本（26H.sapience、10 M.musculus、7 R.norvegicus、2 X.laevis、1 D.rerio）得た。これらをクエリ配列として、ゲノムが完全な 16 真核生物 H.sapiens（ヒト）、M.musculus（マウス）、R.norvegicus（ラット）、 X.laevis （アフリカツメガエル）、 D.rerio （ゼブラフィッシュ）、 B.floridae （ナメクジウオ）、

C.intestinalis（カタユウレイボヤ）、S.purpuratus（ムラサキウニ）、D.melanogaster（キイロヒョウ
ジョウバエ）、C.elegans（線虫）、B.malayi（マレー糸状虫）、N.vectensis（イソギンチャク）、T.adhaerens（センモウヒラムシ）、A.thaliana（シロイヌナズナ）、S.cerevisiae（出芽酵母）、および M.brevicollis（襟鞭毛虫）に対して BLAST 検索を行った。46 の各検索結果の大部分は嗅覚受容体だったので、最適な閾値を設定してこれらを除きた。次に、残りの検索結果とクエリ配列を用いてのマルチプル
アラインメントを行い、系統樹を作成した。最後に、系統樹上でクエリ配列とのオーソロググル
ープを定義することで、オーソログを決定した。
結果
上記の方法により得られた脂質メディエーターGPCR のオーソログ候補の数を表 1 に示す。A.thaliana、

S.cerevisiae、M.brevicollis ゲノムからは BLAST 検索からヒットが得られなかった。プロスタグラン
ジン GPCR のオーソログは、C.elecans、B.malayi を除いた全て生物種で抽出された。一方、リゾリ-62-ン脂質、カンナビノイド GPCR のオーソログは脊椎動物と脊索動物に、ロイコトリエン GPCR のオー
ソログは脊椎動物でのみ抽出された。
表 1. 脂質メディエーターGPCR のオーソログ候補数（括弧内はクエリ配列数）

10 (9)

2 (2)

1 (1)

1 (1)

M. musculus

8 (4)

4 (1)

3 (2)

10

2 (2)

1 (1)

0

R. norvegicus

9 (5)

4

3

11 (1)

2

1 (1)

0

X. laevis

4

0

0

4 (2)

2

1

0

D. rerio

13

12

10

14 (1)

3

2

1

B. floridae

11

0

0

0

1

0

0

C. intestinalis

2

0

0

2

1

0

0

Echinodermata

S. purpuratus

3

0

0

0

0

0

0

Arthropoda

D. melanogaster

1

0

0

0

0

0

0

Nematoda

C. elegans

0

0

0

0

0

0

0

B. malayi

0

0

0

0

0

0

0

Cnidaria

N. vectensis

1

0

0

0

0

0

0

Placozoa

T.adhaerens

2

0

0

0

0

0

0

Chordata

receptor4 (4)receptors

4 (4)receptors

8 (5)Vertebratareceptors

H. sapiens

categories

Bile acidPAF receptor

Cannabinoid

Lysophospho-li

pid receptors

Fatty acid

Leukotriene

Prostanoid

Species

receptors

Organism

考察

今回の系統解析では、脂質メディエーターの分子種によって GPCR の保存に偏りがある事が見られた。この結果は、脂質メディエーターを介したシグナリング経路が、生物の生理学的機能の獲得と進化をともにしてきたのではないかと示唆する事が出来る。特に、ロイコトリエンとリゾホ
スホリピド受容体の獲得は、脊椎動物での高度に発達した免疫システム、神経システムの獲得を可能にしたと考えられる。また、プロスタグランジン受容体のオーソログが無脊椎動物を含めた真核生物に広く保存されているという事実は、この脂質メディエーター分子が動物界で広く生理活性機能を持つという報告と一致している。
発表論文

Mizutani, S., Tanaka, M., Wheelock, C., Kanehisa, M., and Goto, S.; Phylogenetic analysis oflipid mediator GPCRs. Genome Informatics 24, 116-126 (2010).

-63-

平成

22 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
寄生原虫の抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関する解析
Analysis of variation mechanism in antigenic variant gene families
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

平糠和志

背景と目的

ヒトや家畜を宿主とする病原体のなかには、適応免疫や従来のワクチン法では対処出来ないものが多数存在し、自ら抗原変異を引き起こす機構を備えていることが示唆されている。そのような特性はウィルス・細菌・原虫・菌類と多岐に渡って見られ、適応免疫が獲得された脊椎動物
以前より存在していたとは考えにくく、抗原変異の有意性が選択圧となって収斂的に生じたものと考えられる。そのため、系統群ごとに抗原変異の発生分子機序は異なると考えられ、多くの寄生生物種ではその全容は明らかになっていない。先進国において問題視される HIV やインフルエ
ンザウィルスが治療研究の対象になる一方、途上国で猛威を振るっている熱帯感染症は、感染拡大の原因が経済的・社会的な理由によるものとの見解が多く、病理学的な研究は不十分である。
その中でも、マラリアに代表される原虫感染症は未だにワクチン療法が確立された例がなく、ウ
ィルスや細菌に比べより複雑な免疫回避機構が働いていることが考えられる。
検討内容

これまでのゲノム解析の結果、寄生原虫の多くは数十から数百の抗原変異性の遺伝子ファミ
リーを単一のゲノム上に有し、それぞれ保存領域と変異領域が存在することが明らかになっている。これまで変異領域における組換え現象、特に遺伝子変換(gene conversion)に注目し配列情報解析を行っており、特に上流配列に共通の保存領域があるものが見つかっていた。また変異領域に見つかる共通のアミノ酸ブロックを基に組換えネットワークを構築したが、今回は塩基の同義
置換率(dS)を指標にした、抗原変異遺伝子ファミリーに特異的な分布シグナルの検出を試みた。
すなわち、遺伝子変換が起こった領域間は一方が他方の完全なコピーとなるため、保存領域における相同配列よりも dS 値が低いと考えられる。一定の類似度を持つアミノ酸ブロックペアを総当たりで抽出し、そのペア間における dS 値の分布を調べた(Figure１)。

Figure1. Brief description of workflow.

-64-次に、各抗原変異性遺伝子ファミリーの配列を上流・翻訳・下流領域に分け、各領域内における配列間類似度を基に距離行列を作成し、Multidimentional scaling (MDS)によって類似クラスターの分離度を調べた。今回の解析で寄生原虫の抗原変異遺伝子配列は varDB(Release 4.0) より取得した（Table1）。また抗原変異性とは関連のない機能性パラログ遺伝子をコントロールデータとして利用し、結果を比較した。更に KEGG OC(Ortholog Cluster)データを利用し、抗原変異性遺伝子ファミリーとOC の対応を調べ、varDB には登録されていない寄生原虫種から抗原変異性ファミリーの候補となる
シードクラスターの抽出を試みた。

Table1. Summary of datasets: Known antigenic variant (above) and control (below) families.
結果
今回調べた抗原変異性遺伝子ファミリー９つのうち pvi-vir と pkn-kir を除く 7 つにおいて顕著に低い dS 値を持つ領域群が存在することが観察された(Figure2)。このようなピークシグナルはコント
ロールデータにおいて見られなかったが、例外として tet-abc では低い dS 値を持つ領域が存在していることが明らかになった。dS 値が 0.02 以下のブロックペア領域を遺伝子上にマップすることで、ゲノム内でこれらの遺伝子がどのように関与しているかを調べることができるが、現在ペアブロック情報をネットワークに変換しクラスター解析する方法を検討中である。

各抗原変異性遺伝子ファミリーの翻訳領域の上流・下流配列の保存性を調べた結果では、ひとつのファミリー内においていくつかの類似サブグループに分けられることが確かめられた(Figure3)。逆に、pvi-vir, pkn-kir, tbr-vsg の 3 種および例外的に dS 値の低かった tet-abc 含む
コントロールデータでは、上流・下流共に保存性が見られずグループ性が確認できなかった。これまで既知の抗原変異性遺伝子ファミリーは大きなパラログファミリ―を形成していることがわ
かっていたが、KEGG OC データから他の寄生原虫にも同程度の種特異的なパラログ遺伝子の存在が確認された（Figure4）。

-65-

Antigenic variant families

Control sets (functional paralogues)

Figure2. Frequency of segment pairs with dS (broken lines), dN(double-dotted lines), andcombined value(solid lines), scaled from 0 to 1.0.
Figure3.
Multiplealignment

and

MDS plots of var genes of P.

falciparum
sequences

3D7.
are

The

separated

into upstream, coding, anddownstream.

Degreeofseparation is more distinct
inupstream

anddownstream than in coding
regions.

Figure4.
Depictive view of KEGG OC
ofToxoplasma

gondii.

Clusters with 10 and moregenes are shown in red. The
three largest clusters arefound enriched with genes
whose annotations indicate
antigen or surface proteins.

-66-

考察・今後の検討内容
今回の解析では同義置換率を指標に用い、保存領域に由来する共通アミノ酸ブロックペア群と遺伝子変換またはその他の重複に由来する共通アミノ酸ブロックペア群を、2 つの異なる分布ピークとして検出する方法を試みた。非抗原性のパラログ遺伝子ファミリーで見られなかった、低い dS 値の分布
ピークが抗原変異性遺伝子ファミリーにおいて観察されたことは、遺伝子変換による組換えが頻繁に起こっている可能性を示唆している。更に本来、翻訳領域より配列の保存性が低くなる上流・下流配列が高い類似性を保っていることは、異なる染色体間の組換え(ectopic recombination)が起こる際のハイブリダイゼーションに重要な役割を果たしていることが考えられる。また、これらの類似性がファミリー内で一様では無くいくつかのサブグループに分けられることは、組換えが起こる座位には染色体上の位置による物理的な制限がかかっていることが考えられる。これは今後のネットワーク解析を通してより詳細に調べていきたい。
生物種ごとの違いについて、抗原変異性遺伝子ファミリーの中でも pvi-vir と pkn-kir は低い

dS 値ピークが検出されなかったが、これらは共に上流・下流配列の保存性も見られなかった。このことはこれら２つのファミリーでは、抗原変異の発生が遺伝子変換や交叉のような組換えによるものではなく、他のメカニズム（somatic hyper mutation, slipped-strand model など）が原動力になっているのかもしれない。同じ Plasmodium 属でもこのような違いが出ることは、抗原
変異メカニズムが寄生の進化において独自に獲得されたことが推測される。また tbr-vsg では低
い dS 値ピークが見られたものの、上流・下流配列に保存性が見られなかったが、今後それぞれに適切なモデルを仮定し、解析を行っていく必要がある。
tet-abc についてはまだ詳しく調べていないが、ABC transporter は膜タンパクであり、抗原提示部位となり得ることは考えられる。Tetrahymena thermophila については自由生活性である
ことが知られているが、その一方で、寄生による生活形態も知られ抗原変異も存在していることが示唆されている。これらのことはやはり、寄生の必要性に応じて原虫が抗原変異メカニズムを獲得・利用していることを示すための今後の重要な解析対象と言える。現在、寄生原虫に比べゲノムが解読されている他の自由生活性の原生動物はごく限られているが、次世代シークエンサー
等によるゲノムシークエンスの低コスト化で、将来的に多種多様なデータが増加し比較解析が行
えることが期待される。それと同時に大量データに対し、網羅的に抗原変異性の遺伝子の有無を判断したり、自動抽出をする手法が必要になってくると考えられる。
KEGG OC を用いた例では、既知の抗原変異性遺伝子は各寄生原虫種のゲノム上で最も大きなパ
ラログ遺伝子として存在していることがわかった。この事実を他の寄生原虫種に適用し、ゲノム情報から抗原変異性遺伝子候補と成り得るシードクラスターの抽出を試みた。 Toxoplasma gondii やTheileria parva、Entamoeba histolytica といった寄生生活性の種のみならず、T. parva と同様に自由生活性である Paramecium tetraurelia においても比較的大きな（N>=10）パラログクラ
スターが存在していることがわかり、特に T. gondii ではアノテーション情報から”surface
antigen”であることが確認出来た。興味深いのは腸内寄生である Cryptosporidium parva においては N>=10 となるようなクラスターは存在せず、文献上でも抗原変異性遺伝子の存在を示している例は無い。KEGG OC 自体は全生物種のオーソログを決定する手法なので、本解析においてはクラスターの粒度が不適当な場合も考えられ、今後の課題として取り組んでいきたい。

-67-平成 22 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
miRNA とそれをホストする遺伝子の機能関連解析
Functional relationship analysis between miRNAs and their host genes
化学研究所	
  生命知識システム	
  西村	
  陽介

Introduction
MicroRNAs (miRNAs) are short (21–23 nt), non-coding RNAs present in diverse organisms that
regulate gene expression via the RNA silencing machinery. miRNAs are implicated in control ofsignal transduction, development, cellular differentiation, and adaptation to the environment [1, 3].
miRNAs also have an important influence on pathologic states in multiple disease. miRNAs have beenshown to play contributory roles in cancer, heart disease, infectious diseases, and other medical
conditions [1].
Hundreds of miRNAs have been discovered in vartebrate genomes including many mammalian
species. Introns of protein- and non-coding transcripts appear to be the major source (40–70%) of
miRNAs in vertebrates, in contrast with worms, flies (15% and 39% from protein-coding genes,
respectively), and the plant Arabidopsis (5-10% from annotated transcripts) [2]. miRNAs are often
closely located in the genome. For instance, over 40% of human miRNAs, over 30% of worm and fly
miRNAs, and only around 10% of Arabidopsis miRNAs are within 10kb of each other [2]. This isconsidered to be as the evidence that more than one miRNAs may be expressed from a pri-miRNA.
We hypothesize that if miRNAs are expressed from introns of protein coding transcripts, thesemiRNAs may have related functions with their overlapping genes. To test this hypothesis, wecollected miRNAs and overlapping transcripts data from miRBase [2], a central online repository for
miRNA nomenclature, sequence data, annotation and target prediction, and their coding genes fromthe Ensembl database. Consequently, we mapped these genes on the KEGG PATHWAY database [4]to find the relationships with these functions.

Method and Results
We collected miRNAs and the Ensembl transcript IDs of their overlapping genes from miRBase(Release 16) [2]. We then used the Ensembl ftp data to convert the Ensembl transcript IDs to thecorresponding gene IDs, and then converted the gene IDs to the KEGG GENES IDs using the KEGG
ftp data. KEGG PATHWAY contains 374 reference maps, and they are classified into six categories(global maps and drug structure maps are excluded in this study). We collected KEGG GENES dataon these pathways from KEGG ftp, and counted the number of miRNAs that overlap with the genes.
As the result, we obtained the list of miRNAs and the corresponding genes from 12 species including
nine mammals, two birds, and one fish. We examined the overlapping miRNAs on the six categories(Table 1). It has been shown that less number of genes on pathways in the “1. metabolism” category
overlap with miRNAs than those in the other categories. In contrast, both “3. environmantal
information processing” and “4. cellular processes” categories had more than 10 miRNAs perpathway.
Consequently, we focused on the pathways associated to many miRNAs. Table 2 shows the top 25
pathways, on which genes have many overlapping miRNAs, and the number of miRNAs in the total
12 species and in three representative mammals (human, mouse, and bovine). Many listed pathways
are shown to be related to “3.2 signal transduction” (5 pathways), “4. cellular processes” (6 pathways),and “6. human diseases” (4 pathways). This result correlates with the well-known attracting attention
that miRNAs are important regulators in these functions in which many target genes are included.

-68-

Table 1: the number of overlapping miRNA in each pathway category
Category
1. Metabolism
2. Genetic Information Processing
3. Environmental Information Processing
4. Cellular Processes
5. Organismal Systems
6. Human Diseases#pathway
165
17
21
19
44
43

#gene
30,571
11,474
21,652
19,20033,697
26,560#miRNA
173
158
314
267
294
299

#miRNA/#gene
5.66E-03
1.38E-02
1.45E-02
1.39E-02
8.72E-03
1.13E-02

Table 2: Top 25 pathways and the number of miRNAs, which genes on each pathway are overlapping with
RANK
1
2
3
4
4
6
7
8
9
9
11
12
13
13
15
16
17
18
19
20
20
22
22
22
25

SUB CATEGORY
3.3 Signaling Molecules and Interaction
3.2 Signal Transduction
4.1 Transport and Catabolism
6.1 Cancers
6.6 Infectious Diseases
4.4 Cell Communication
3.2 Signal Transduction
4.4 Cell Communication
5.8 Development
5.1 Immune System
4.3 Cell Growth and Death
4.4 Cell Communication
2.3 Folding, Sorting and Degradation
2.4 Replication and Repair
1.8 Metabolism of Cofactors andVitamins
6.4
Cardiovascular Diseases
4.2 Cell Motility
2.1 Transcription
3.2 Signal Transduction
2.3 Folding, Sorting and Degradation
6.3 Neurodegenerative Diseases
3.2 Signal Transduction
5.1 Immune System
2.2 Translation
3.2 Signal Transduction

MAP NAME
Neuroactive ligand-receptor
interaction
MAPK signaling pathway
Endocytosis
Pathways in cancer
Bacterial invasion of epithelial cells
Focal adhesion
Calcium signaling pathway
Tight junction
Axon guidance
Fc gamma R-mediated phagocytosis
Cell cycle
Gap junction
Ubiquitin mediated proteolysis
DNA replication
Pantothenate and CoA biosynthesis
Viral myocarditis
Regulation of actin cytoskeleton
Spliceosome
ErbB signaling pathway
Protein processing in endoplasmic
reticulum
Huntington's disease
VEGF signaling pathway
Chemokine signaling pathway
Aminoacyl-tRNA biosynthesis
Wnt signaling pathway

BOVINE
11
8
8
9
6
11
3
4
3
6
4
2
4
3
1
4
8
5
3
2
10
3
3
1
3

MOUSE
15
3
7
5
5
2
6
4
5
4
4
6
5
3
3
3
2
3
2
3
1
1
3
2
3

HUMAN
20
16
11
17
11
8
12
10
12
9
5
9
9
4
5
7
4
4
6
7
6
6
4
3
8

TOTAL
101
49
48
43
43
41
39
38
37
37
36
31
30
30
29
28
27
24
21
20
20
18
18
18
17

Conclusion and Future WorkIn this study, we presented miRNA-overlapping genes are less related to “1. metabolism” but more
related to “3.2 signal transduction”, “4. cellular processes” and “6. human diseases”, which include
remarkable targets of miRNAs. To better understand the functional relationships between the miRNAs
and their overlapping genes, we are now planning to incorporate experimentally validated
miRNA-target interaction databases and computationally target prediction databases.

References[1] Boyd, S.D., Everything you wanted to know about small RNA but were afraid to ask, Lab. Invest.,
88(6):569-78, 2008.
[2] Griffiths-Jones, S., Saini, H.K., Dongen, S.V., and Enright, A.J., miRBase: tools for microRNA
genomics, Nucl. Acids Res., 36(Suppl 1):D154-8, 2008.
[3] Inui, M., Martello, G., and Piccolo, S., MicroRNA control of signal transduction, Nat. Rev. Mol.
Cell. Bio., 11(4):252-63, 2010.
[4] http://www.genome.jp/kegg/pathway.html-69-平成 22 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
代謝パスウェイ予測サーバーPathPred の改良
Improvement of PathPred that is a metabolic pathway prediction server
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター	  守屋 勇樹
背景と目的
これまでに、未だに詳しい代謝経路の判明していない化合物の多いバクテリアにおける生体異物の生分解系、及び植物における二次代謝産物の生合成系の２つの系に着目し、代謝経路を推測する手法及び Web サーバー、PathPred（http://www.genome.jp/tools/pathpred/）を開発し、発表している。
PathPred では KEGG RPAIR データベースに蓄積された KEGG に登録されているすべての基質‐生成物間における KEGG atom type の変化を記述した化学構造変換パターン、RDM パターンをもとに化合物の代謝経路予測を行っている。
過去における PathPred では計算速度における問題や予測精度におけるいくつかの問題点が挙げられたため、これについて改良を行った。
改良１
	  植物の二次代謝産物の生合成系の予測において、参照となる KEGG RPAIR データベースの大きさ
及び登録されている化合物の構造のサイズ、複雑さの影響により、生体異物の生分解系と比較して計算時間が数から十数倍かかるという問題があった。そのため参照データベースを化合物のタイプ
によりテルペノイド類、ポリケチド類、フェニルプロパノイド類、アルカロイド類の４つに分解することで計算時間の短縮を謀った。PathPred において代謝予測を行う化合物（クエリー）がどのタ
イプの化合物に分類されるかを推定し、予測に適した参照データベースを使用することで計算時間が平均で２分の１まで削減できた。クエリーのタイプ推定は、KEGG に登録された二次代謝産物の構造類似性によるクラスタリングを行いそれぞれのクラスターいおいて代表となる化合物を選択し、代表化合物とクエリーの構造類似性を計算することによって行った。
改良２
	  PathPred ではデータベースからクエリーに適応可能な
RDM パターンを探索し反応の予測を行っているが、RDM
atom のアラインメントの厳密性により反応予測が行えな

表１：RDM 原子のアラインメント
RDM atom

いことがあった。表１は今回改良した RDM atom のアライ

R atomンメントを示している（KEGG atom type については Web

D atomを 参 照 ： http://www.genome.jp/kegg/reaction/KCF.html ）。 R
atom においては鎖上の C2 原子同士を、また芳香環上の C

M atomAlignment of
KEGG atom typeC2[a-d] : C2[a-d]C8[x-z] : C8[x-z]C2- : C2C-- : C-C8[xy] : N5[xy]C1a : S2aC1x : S2x原子同士をアラインメントし、D atom においては全てのC2 原子同士をアラインメントし、M atom においては C 原子同士、芳香環上の C 原子と N 原子を、また鎖上及び環上の C１原子と S２原子をアライメントするよう定義した。これにより図１A のよ
うな M atom の atom type が C8x である RDM パターンを用いて図１B のような M atom のひとつが
N5x である化合物の反応を予測することが可能となった。

-70-

	
  	
  	
 

図１：RDM アラインメントの例

改良３	  化合物の構造類似性を利用しているため、これまでの PathPred では側鎖の構造変化を担う反応と比較して骨格構造が変化する反応をより予測しやすいという傾向が見られた。図２は KEGG
Pathway におけるジベレリン A15 の生合成系（黒矢印）をガイドに、ジベレリン A15 と側鎖の一部が異なるジベレリン A17 をクエリーとして生合成系（青矢印）が予測された例である。しかしジベ
レリンの多くは Geranylgeranyl-PP からジベレリン骨格を持ったジベレリン A12 アルデヒドが合成され、ジベレリン A12 アルデヒドから側鎖が修飾され様々なジベレリンが生合成される。そのためジベレリン A17 もジベレリン骨格を持った化合物から生合成される経路が予測されるべきである（赤矢印）。
	  これを解決するために、クエリーとKEGG に登録された化合物の間の差異
が側鎖の一部のみである場合に、２化合物間の反応を担う EC 番号を予測する ツ ー ル で あ る E-zyme (http://www.
genome.jp/tools/e-zye/)を用いた側鎖修
飾反応の予測を可能にした。

図２：ジベレリン A17 による生合成経路の予測例

結果と考察	  今回の改良により、より高速により最もらしい代謝経路予測が行えるようになった。さらに、ゲノム配列の情報を用いることで、これら予測された反応の触媒を担う遺伝子候補を、予測に参照された反応を経由して同定することが可能になると期待される。
参考論文[1] Moriya, Y., Shigemizu, D., Hattori, M., Tokimatsu, T., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa,
M.; PathPred: an enzyme-catalyzed metabolic pathway prediction server. Nucleic Acids Res. 38,
Web Server issue (2010).
[2] Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; E-zyme: predicting
potential EC numbers from the chemical transformation pattern of substrate-product pairs.

Bioinformatics in press (2009).

-71-平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

データベース処理による生命知識の抽出

Extraction of biological knowledge by database processing

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

平川美夏

背景と目的
ヒトゲノムのドラフト配列が公開されて 10 年を迎えるが、期待したほど医療の進歩には貢献していな
いことが指摘されている。一方疾患を含む表現型に関わる遺伝的因子のは徐々に蓄積しており、個人
ゲノムの解析も盛んに行われている。KEGG データベースでは、個人ゲノム時代における知識の提供を目指し、疾患の発症機序に関わる情報収集を実施し、KEGG DISEASE の開発を行っている。疾患の情報は、その病因に基づく見方（etiology）と結果として表れる症状等による見方（specialty）により異なる体系となるが、しばしば両者が混在した分類となっている。本年度は、国内外で用いられる疾患の分類及びオントロジーを調査し、KEGG BRITE への実装に向けた検討を行った。
検討内容
データベースとしては、OMIM、GeneTest、Pharmcogenomics Knowledge Base を対象とし、その他 Nurses.info（http://www.nurses.info/databases_medical.htm）を参照した。またオントロジーについては、ICD10、MeSH、NCI Thesaurus、UMSL（Unified Medical Language System）、SNOMED、
MedDRA、Disease Ontology（DO）、Human Phenotype ontolog（HP）を対象とし、さらに bioportal（http://bioportal.bioontology.org）を参照した。また日本国内で用いられるものとして標準病名マスターと関連するファイルを検討した。これらについて、データソース、収集範囲、収集基準等について調査を行った。
結果
データ源としては、OMIM、MeSH、ICD10 が最も頻繁に用いられていた。OMIM は、メンデル遺伝病を対象とし全ての疾患をカバーすることやオントロジーや統制語の作成は行わない。しかし、遺伝
子と疾患の関係を 1960 年代より網羅的に収集する唯一のデータベースであることから、多くのデータ
ベースやオントロジーがソースとして参照している。また、MeSH は最大の医学文献データベースである MedLine の検索分類の統制語であることから、しばしば参考に用いられるが、文献頻出語についての分類が細かくなる傾向があり、網羅性が保証されてはいない。WHO の ICD10 は、国際死亡・疾患統計における分類に用いられるため、臨床分野の用語としては最も多く用いられているが、病因レ
ベルでの分類を行っているが、そのため症状が似た病気が異なる分類になること、過去のデータとの比較のため古い分類が残されていることが指摘されている。
考察
疾患用語の体系、分類という観点で、多数のリソースにあたったが、そのほとんどにおいてオリジナ
ルの情報源は限られており、それらを目的に応じて修正する形で発展している。網羅性の高いオント
ロジーは NLM の UMSL であり、調査した多くのオントロジーを包含しているが、データの計算機処理に際する同義語や語形の問題の対処を主眼としており、分類としてはそれぞれのソースに合わせている。また、臨床医学における電子カルテの共有や病院の運営のシステム開発に用いられる SNOMED
や医薬品の臨床検査に用いられる MedDRA など参照は可能であるが、二次利用には有料のリソースも多く見られる。日本の標準病名マスターは、主に病院での診療報酬の請求に用いられている。疾患の分類については、学問的に体系化したものは DO、HP 等であるが、これらも遺伝子のアノテーションを主に目的としており、分類というより網羅的な用語集である。ゲノム以降に蓄積した知識を有効に分類するための用語としての疾患の分類体系は、まだそれほど整備されておらず、ゲノム医療の時代を迎え、既存の方法とは異なるアプローチが必要であることが分かった。

-72-平成22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

Evolution of antigenic variant gene families in the genus Plasmodium
Diego Diez
Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University

Abstract
Antigenic variation is a mechanism employed bydifferent pathogens, like the malaria parasites
among others, to evade the immune response andsurvive inside the host environment. In the Plasmodium genus, antigenic variation is mediatedthrough the evolution of multi-gene families. We
found evidence of a gene family shared among
five different Plasmodium species, which has undergone differential expansion. In P. knowlesi and
P. vivax constitutes a multi-gene family involvedin antigenic variation. In other three species, P.
chabaudi, P. yoelii and P. berghei, they are singlegene homologous sequences. Sequence and phylogenetic analyses performed on these genes confirm
our findings and reveal clues about the evolution of
antigenic gene families in the Plasmodium genus.

ciparum rif, P. knowlesi kir, P. vivax vir, P. berghei
bir, P. yoelii yir and P. chabaudi cir [7]. Within thesegene families, kir and vir share sequence similarity
and constitute a family of homologous sequences inprimates (vir/kir gene family). In a similar way, cir,bir and yir are homologous sequences in rodents(cir/bir/yir gene family).
Using HMM profiles we found evidence of genes
in the rodent parasites with high similarity to somevir/kir genes and no similarity to cir/bir/yir. Motifanalyses demonstrate that these sequences containfeatures characteristic of the vir/kir family and suggest an homology relation between the primate androdent genes. These findings challenge the current
classification of antigenic variant gene families in
Plasmodium.

Materials and methods
Introduction
Malaria disease is caused by parasites of the genus
Plasmodium, which infect humans, primates, rodents and birds. Plasmodium falciparum alonecauses more than 500 million infections each year,with approximately 1 to 3 million deaths [1]. Thisburden is partly caused by the parasite’s ability toestablish persistent infections and evade the immune system of the host. One mechanism used toaccomplish this is by changing the antigenic properties of proteins exposed to the host immune system, a process called antigenic variation [2]. Plasmodium parasites use multi-gene families containing hyper-variable regions to generate the sequence
diversity needed to produce variability in the antigenic properties of these proteins [3]. These genefamilies are evenly distributed within the different
plasmodium species and share no sequence similarity among each other [4, 5, 6]. However, basedon multi-character methods, Janssen et al. proposed in 2004 that different antigenic gene families in Plasmodium comprise a super-family of homolog sequences called pir. The pir (Plasmodium
interspersed repeats) super-family comprises P. fal-

Protein translations were downloaded from PlasmoDB 5.5 for P. falciparum, P. reichenovi, P. vivax,
P. knowlesi, P. yoelii, P. berghei and P. chabaudi [8].
P. chabaudi was additionally tested using the current genome assembly (at 8x coverage) in PlasmoDB 6.0. Sequence were detected with the HMMER2 package using the HMM models in the Pfam
database (version 23) [9]. Both fragment andfull models were used and the results combinedto achieve more sensitivity. The vir/kir family was
detected using the model Plasmodium vir (accession: PF05795). Sequences for the cir/bir/yir family were detected using the model Cir Bir Yir (accession: PF06022). Multiple sequence alignments
and Neighbor-Joining (NJ) phylogenetic trees weregenerated using CLUSTALW-MPI 0.13 (parallel version based on CLUSTALW 1.82) [10]. Consistencyof tree topology was assessed with the bootstrap
method, using 1000 replications. Alignment images were created with Jalview [11]. The MEME
suite (version 4.1) was used to perform motif analyses. Sequence motifs were detected using MEME
with a limit of 20 motifs and otherwise default parameters [12]. MAST was used to search for kir/vir
motifs in cir/bir/yir sequences and vice versa [13].

-73-

**

V12 (40%)

PB402406.00.0
PB106914.00.0
PY06119
PC400436.00.0
PCAS_010120
PKH_114850
PVX_113230

1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E E R Y E H L P S Y E F Y N K L N E N V S D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 22
1 M L F L N D L L L K A R I L R I N C K L F Y F L Y F L K N Y T L E E R Y E H L P S Y E F Y N K L N E N V S D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 54
1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - M E E E E R Y E H L P S Y E F Y N K L N E N V P D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 25
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - M E E E E K Y E Y L P A Y E F Y S K L N E N V A E - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 25
1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - M K K D P K Y K D L P S Q I Y Y D K L N E D I V Q D D E E N E E P E V N E D H G E N E E 44
1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - M E K D P K Y K D L P S Q I Y Y D K L N E D I I E - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 25

PB402406.00.0
PB106914.00.0
PY06119
PC400436.00.0
PCAS_010120
PKH_114850
PVX_113230

23 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E D K E K - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 27
55 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E D K E K - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 59
26 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E D K E K - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 30
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 26 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E D K E K - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 30
45 H E I N D E L E G N E E N E E H D E Y G E N E E H D E Y E E N E G N E E N E G N E E H E E N E E H E E N E E H D E Y E E N E G N E E H D E Y E E N 117
26 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E E D D E H E E N E E - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 36

PB402406.00.0 28 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - P N K Y W K R I E P I F E P S E W V R E I V Y K L H R N V T F L N E N R D D D 66
PB106914.00.0 60 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - P N K Y W K R I E P I F E P S E W V R E I V Y K L H R N V T F L N E N R D D D 98
PY06119 31 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - P N K Y W K R I E P I F E P S E W V R E I V Y K L Q R N V T F L N E N R D G D 69
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - PC400436.00.0
PCAS_010120 31 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - P N K Y W K R I E P I F E P S E R V R D I V Y K L Q R N V T L L N E N R G E D 69
PKH_114850 118 E G N E E H D E Y E E N E E Y A E H G R N D E L E V N K G N K G S A K N V Y W E A M K G S Y E Q T P W V R D V F F K L E R N I T E L N G N S S E D 190
PVX_113230 37 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - S Q E N V Y W E A I E G S Y E Q T P W V R D V F F K L E R N L T E I N E S R G E D 77

V1 (88%)V16 (6%)

V3 (73%)

PB402406.00.0 67 K L Y G K H C Y D L N Y W L Y E Q V Y K N S D L N D N S L S F F I T L D I L L N S W E N M N A D K F N G N K D I C Q P D N T L V D I N Y L K E I K 139
PB106914.00.0 99 K L Y G K H C Y D L N Y W L Y E Q V Y K N S D L N D N S L S F F I T L D I L L N S W E N M N A D K F N G N K D I C Q P D N T L V D I N Y L K E I K 171
PY06119 70 K L Y G K H C Y D L N Y W L Y E Q V Y K N S G L N D N S L S F F I T L D I L L N S W E N M N A D K F N G N K D I C Q P D N T L V D I N Y L K E I K 142
1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - M N A D Q F N G E K D I C Q P D N T L I D I N Y L K E I K 29
PC400436.00.0
PCAS_010120 70 Q L Y V K H C Y D L N Y W L Y E Q V Y K S F N L N E N S I H F F M T L D I L L N S W E N M N A D Q F N G E K D I C Q P D N T L I D I N Y L K E I K 142
PKH_114850 191 I L R K K H C Y D L N Y W L Y E Q V Y E N L N K N E N D E N F F K I I D D L Q G A W K N I N N D K F A N A D N I C H P D K T L V D M K Y L E D V K 263
PVX_113230 78 S L S K K H C Y D L N Y W L Y E Q V Y E N L N N N E N D E N F F K I I D G L Q N A W T N I N N D K F P N A D N I C H P D K T L V D M K Y L K D V K 150

V3 (73%)V7 (56%)

V11 (36%)

PB402406.00.0 140 Y L A D Y V E N F E T I K S A A I E D T N K A C N A Y I D Y L R S A I P A Y Y E W N T V C T I E E E N I C N K Y I R D Y E K Y N P K G V L C N L S 212
PB106914.00.0 172 Y L A D Y V E N F E T I K S A A I E D T N K A C N A Y I D Y L R S A I P A Y Y E W N T V C T I E E E N I C N K Y I R D Y E K Y N P K G V L C N L S 244
PY06119 143 Y L A D Y V E N F E T I K S A A I E D T N K A C N V Y I D Y L R S A I P A Y Y E W N T V C T I D E E N L C N K Y I R D Y E K Y N P K G V L C N L S 215
PC400436.00.0 30 Y L G D Y V E N F D T I K S A A I E D T N K A C N V Y I D Y L R Y A I P A Y Y E W N K L C T L E E E N L C N K Y I H D Y E K Y D P K G V L S N L S 102
PCAS_010120 143 Y L G D Y V E N F D T I K S A A I E D T N K A C N V Y I D Y L R Y A I P A Y Y E W N K L C T L E E E N L C N K Y I H D Y E K Y D P K G V L S N L S 215
PKH_114850 264 D L F D L I E D H S T I K A A A I N D T K N A C L K Y I D Y L K I K V P L Y Y E W N N I C T M E E E N I C T K Y I D D Y S K Y D P K N V L E N L S 336
PVX_113230 151 H L F D F I E D F S T I K T A A I K D T N N A C Q K Y I D Y L K L K V P L Y Y E W N D V C T M E E E N I C T K Y I D D Y P K Y N P K N V L E N L S 223
PB402406.00.0 213 V T G L A V A - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 219
PB106914.00.0 245 V T G L A V A - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 251
PY06119 216 V T G L A F A Q L F N Q C Y K S I V N I F I N V N N A P V R T T I K L R N G L E T I S Y G I T E N K G R T L S E V E T A I Q E P A D F L A Y L I Y 288
PC400436.00.0 103 V T G L A F A Q L F N K C Y K N I V S I F L S T N N A S E R T T I K L R N G L E T I S Y G I T E S Q G R S L S E V G I P I E E K S D F F S P I I Y 175
PCAS_010120 216 V T G L A F A Q L F N K C Y K N I V S I F L S T N N A S E R T T I K L R N G L E T I S Y G I T E S Q G R S L S E V G I P I E E K S D F F S P I I Y 288
PKH_114850 337 V V S L A L A S I F N D C Y Q N I I N L F T E A E K I E P R T V L K Q R G I T G E S E N N V V K T G G R I L A E H V S D T S E S A N M L T G V N T 409
PVX_113230 224 V V S L A L A S I F N D C Y Q N I I N L F T E A E K I E P R T V L K H R D I T G P S E S N V V K I G G R A L A E A I S D T S Q S G N M L I G I N A 296

Figure 1: Alignment of six vir/kir sequences that cluster in the phylogenetic tree (not shown). The
sequences are from P. berghei (PB402406.00.0, PB106914.00.0), P. yoelii (PY06119), P. chabaudi (PlasmoDB 5.5: PC400436.00.0; PlasmoDB 6.0: PCA 010120), P. knowlesi (PKH 114850) and P. vivax(PVX 113230). Conserved motifs (identified using MEME) are indicated with red boxes. Motif abundace is shown as the percentage of total sequences containing the motif.

Results
Using HMM profiles from the Pfam database wefound multiple sequence hits in P. vivax (255) andP. knowlesi (64). Sequences in P. yoelii (1), P.
berghei (2) and P. chabaudi (1) were also detected.
Sequence numbers in the primate parasites are similar to previously reported values. The rodent parasite sequences, however, have not been reported
before, and their existence contrasts with the currently accepted paradigm. Interestingly and differently from the primate genes, these sequences
seem to constitute single gene families (except fora presumed duplication in P. berghei) and therefore
may not be related to antigenic variation.
To get further insight into the evolutionary relation of these new sequences with the vir/kir family
we studied their phylogenetic distribution. The 321

protein sequences were aligned using CLUSTALWMPI with default parameters. A phylogenetic tree
was constructed by using the NJ algorithm with
1000 replications of bootstrapping to assess topology reliability. Analysis of this tree reveals a cluster
containing sequences from all the different organisms (not shown). The 4 rodent parasite sequences
cluster with two sequences from the vir/kir family,
and is supported by high bootstrap values (>900).
Independent alignment of these 6 sequencesshows that they are highly similar (Figure 1). The
P. chabaudi and P. berghei sequences are truncated, likely due to the low coverage of the rodent
parasite genome assemblies. This fact is demonstrated by using a recent version of the P. chabaudi
genome assembly (PlasmoDB 6.0; 8x coverage).
Using this genome a complete sequence is detected(PCAS 010120), which contains all the conserved-74-

Discussion
Antigenic variant gene families are present in mostof the Plasmodium species, where they performfunctions related to immune evasion and establishment of a persistent infections. However, therole of the vir, kir, cir, bir and yir gene families
in antigenic variation is not yet understood. It isalso unclear whether these proteins perform ad-3"#$4"#'()*+,'-+.*/+01*+)2

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motifs. Pair-wise similarity shows that the rodent
parasite sequences are more than 95% similar (thetwo P. berghei sequences are identical) and the primate parasite sequences are 63% similar. The truncated P. chabaudi sequence has a similarity greaterthan 70% with the other rodent parasite sequences,although is only slightly greater than 39% whencompared with the primate parasite sequences.
These results confirm that these six rodent andprimate sequences are homologs. However, thereis the possibility that the primate sequences are notvir/kir genes, but members of a different gene family sharing some similarity to the vir/kir family. To
test this hypothesis we performed a motif analysis to investigate if the rodent sequences containfeatures shared among all the vir/kir genes. Motifs found in the core sequences are indicated in
Figure 1 with the percentage of sequences containing the motifs. Motifs V1, V3 and are frequently
found in the vir/kir population, with 88% and 73%
abundance respectively. Motifs V7, V11 and V12
are moderately frequent, with 56%, 36% and 40%
presence. V16 is rare and only 6% of the sequences
have it. Overall, these results indicate that most of
the motifs found in the core sequences are shared
among the different vir/kir genes, suggesting thatthe rodent sequences represent true orthologs ofthe vir/kir gene family.
It is also possible that these motifs are alsopresent in the cir/bir/yir gene family, which would
represent a confirmation of Janssen et al. results.
To test this possibility we obtained all cir/bir/yir
sequences in the rodent species used in this study
and looked for occurrences of the vir/kir motifs in
the cir/bir/yir sequences, and vice versa. As shownin Figure 2, only a limited percentage of cir/bir/yir
sequences contain vir/kir motifs. V18 is the mostabundant motif (16.6%), followed by V1 (13.4%),
V2 (14.9%) and V7 (8.0%). V3 (6.0%), V11(5.7%), V12 (2.1%) and V16 (1.1%) are present
but in very low frequency. Moreover, in most sequences the ordering of motifs is not conserved,
suggesting random incorporation of these motifs.
On the other hand, cir/bir/yir motifs are almost
completely absent in the vir/kir dataset.

Figure 2: A) Distribution of motifs found in
vir/kir sequences. Motifs marked with asterisk arefound in the core set. B) Distribution of motids
found in cir/bir/yir sequences. C) vir/kir motifs
in cir/bir/yir sequences. D) cir/bir/yir motifs in
vir/kir sequences.

ditional functions unrelated to antigenic variation.
The pir super-family, proposed by Janssen et al.,sets a common evolutionary origin for most antigenic variant gene families in Plasmodium. This
enables the translation of results derived from animal models to humans. However, there is still some
controversy. If these gene families had a common
origin, it is not explained how or why they divergedso much that no traces of similarity can be foundbetween them. Moreover, if these gene families
perform additional functions, it would be difficult
to conceal functional conservation with sequence
divergence.
We believe there is enough evidence against thepir family paradigm and therefore propose an alternative hypothesis. Our findings indicate that single
gene homologs for the vir/kir gene family exist in
the rodent species. The fact that rodent parasites
have a single copy of vir/kir genes suggest that
antigenic variation is performed in primates androdents by different, non-homologous gene families. This new scenario has important implications
that affect our understanding about how Plasmodium parasites evolved. Different life cycles and enviromental factors, probably affected which genes
became antigenic variant in the different species.
A better understanding of these processes is criticalto unravel the differences between the distinct parasites. Additional analysis of other antigenic variant gene families in Plasmodium should help elu-

-75-

cidate the complex evolutionary history of thesepathogens.

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M.A., Harris, D., Pereira da Silva, L.H., Barrell,
B., and Lanzer, M., A superfamily of variant
genes encoded in the subtelomeric region of
Plasmodium vivax. Nature, 2001. 410(6830):
p. 839-42.
[7] Janssen, C.S., Phillips, R.S., Turner, C.M.,
and Barrett, M.P., Plasmodium interspersed
repeats: the major multigene superfamily ofmalaria parasites. Nucleic Acids Res, 2004.
32(19): p. 5712-20.
[8] Stoeckert, C.J., Jr., Fischer, S., Kissinger, J.C.,
Heiges, M., Aurrecoechea, C., Gajria, B., andRoos, D.S., PlasmoDB v5: new looks, newgenomes. Trends Parasitol, 2006. 22(12): p.
543-6.
[9] Finn, R.D., Tate, J., Mistry, J., Coggill, P.C.,
Sammut, S.J., Hotz, H.R., Ceric, G., Forslund,-76-平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

ユビキチンシステム関連遺伝子の網羅的探索と種間比較解析
Comprehensive search and comparative analysis of genes in the ubiquitin system
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム 崎山 忠彦

1.

Introduction

Protein ubiquitination plays an important role in eukaryotic cellular processes. It mainly functions as asignal for 26S proteasome-dependent protein degradation. Ubiquitin is a small protein, which consists of
76 residues, and is well conserved throughout all eukaryotes. The addition of ubiquitin to proteins being
degraded is performed by a reaction cascade consisting of three enzymes, named E1 (ubiquitin-activating
enzyme), E2 (ubiquitin-conjugating enzyme) and E3 (ubiquitin ligase). E3s are the main determinant of
ubiquitination substrate, and hundreds of E3s or E3-like proteins are reported. E2s are not involved in
substrate specificity directly. However, eukaryotes have over 10 E2s in each species, and mammals
include 30~ E2 genes in their genomes. In addition, recent experimental research suggests each E2s havevarious roles [1]. All E2s has common structure, called the “UBC fold” in their protein, and this fold isessential for ubiquitin conjugation activity. This domain is well conserved in all E2s, and several E2s
consist of this domain only. In contrast, other E2s contain additional conserved sequence in their N- or
C-terminals. Such extended region may affect E2 activity. Although many E2s include extended regionsin their sequences, their roles are not well known. In this study, we performed sequence analysis of E2
extended regions in completely sequenced eukaryotes for discovering candidates of extended regions that
may be involved in E2 function.
2.

Methods

We have collected 806 E2 sequences from selected 33 eukaryotic genomes in the KEGG/GENES
database with HMMER3 program [2] and a HMM profile UQ_CON(PF00179) in the Pfam database. The
threshold was set to E-value < 10-5 that could separate known E2s and others in H.sapiens andS.cerevisiae. To make a dendrogram of UBC fold domain, a multiple alignment was conducted byhmmalign algorithm in the HMMER3 package. The dendrogram were obtained with neighbor-joining
method. We manually defined ortholog relationships in the tree with information of known E2s in
H.sapiens and S.cerevisiae from literatures. Related N- or C-terminal extended sequences were grouped,based on the ortholog relationships. Grouped extension sequences were aligned by MAFFT algorithm [3]for checking conserved regions.
3.

Result and discussion

Obtained orthologous relationships of E2s from the constructed dendrogram were similar to those in aprevious study on the evolution in the UBC domain [4]. Presences or absences of the extended regions
were mostly conserved in each group of orthologous E2s. However, some species include uniqueextended sequences with their E2 sequences. A noteworthy example was found in species in Ascomycetes,
a phylum in fungi. Eurotiomycetes and Dothideomycetes which are included in Ascomycetes conserved
an E2 with long N-terminal extension. Those phyla conserved more E2 candidate genes than S.cerevisiae.
From sequence comparison with available other Eurotiomycetes genomes, those genes were conserved
among those two classes. Those E2s conserve necessary residues for activity in ubiquitin conjugation.
The extension sequences include conserved a part of PARP domain. PARP proteins are involved in-77-response against DNA damage [5]. The part of the PARP domain in the fungi E2s lacks essential
sequence for PARP’s activity. However, those fungi E2 N-terminal had similarity in broad length of
N-terminal of PARP protein sequence. In another case, several E2s in Monocots and Eudicots species as
orthologs of mammalian UBE2T contain longer C-terminal compared to other species. This extension did
not contain any known motif. However, about 40 aa in the last of C-terminal contains conserved richacidic and basic amino acids. Those species specific extended regions may have a clue for the individualfunction of E2s.
References[1] Sjoerd J. L. van Wijk and H. T. Marc Timmers, The family of ubiquitin-conjugating enzymes (E2s):
deciding between life and death of proteins, FASEB J. 24, 981–993, 2010[2] http://hmmer.janelia.org/[3] Kazutaka Katoh, Kei-ichi Kuma, Hiroyuki Toh, and Takashi Miyata, MAFFT version
5: improvement in accuracy of multiple sequence alignment, Nucl. Acids Res. 33:
511-518, 2005
[4] Michelle C, Vourc'h P, Mignon L and Andres CR., What was the set of ubiquitin andubiquitin-like conjugating enzymes in the eukaryote common ancestor?,

J Mol Evol.,68(6):616-28, 2009[5] Jean-Christophe Ame, Catherine Spenlehauer, and Gilbert de Murcia, The PARP
superfamily, BioEssays, 26:882–893, 2004-78-

平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

阿久津達也

背景と目的
我々は継続して遺伝子ネットワークの離散数理モデルであるブーリアンネットワークを用いて、定常状態の計算アルゴリズム、および、制御問題の定式化や計算複雑度について研究を行ってきた。昨年度は整数計画法を用いた実用指向の手法を開発したが、今年度はその手法の拡張を試み
る [1] とともに、計算複雑度に関する研究を深化させた [2,3]。
一方、以前よりタンパク質の進化モデルについて研究を行っており、昨年度は二部グラフに基づく複数ドメインタンパク質の進化モデルを構築した。しかしながら、このモデルの生物学的妥
当性は少し弱いものであった。そこで、今年度は生物学的により妥当性の高い数理モデルを構築し、理論解析およびデータベース解析を行った [4]。

検討内容
ブーリアンネットワーク（BN）は n 個の頂点（１個の頂点が１個の遺伝子に対応する）をもち、各頂点は１（発現）か０（非発現）のどちらかの状態をとる。頂点の状態は単位時刻ごとに同時に変化するが、頂点の状態変化の制御規則はブール関数により与えられる。一方、BN に確率的な挙動を取り入れた確率ブーリアンネットワーク（PBN）というモデルがある。BN と PBN の違い
は、BN では１個の頂点に１個のブール関数のみが与えられるが、PBN では１個の頂点に複数のブール関数を与えることができ、どのブール関数が選択されるかは予め定められた確率分布に従い毎時刻ごとにランダムに定まるという点である。
以前より PBN の制御問題がテキサス A&M 大学の研究グループなどにより研究され動的計画法に基づくアルゴリズムが提案されていた。我々は昨年度、整数計画法に基づく BN の制御アルゴ
リズムを提案したが、今年度はそのアルゴリズムを PBN の制御に拡張した。
一方、BN における点アトラクター（定常状態）の検出は計算困難（NP 困難）であることが知られているが、昨年度までの研究において、利用するブール関数をリテラル（変数かその否定）の
論理和および論理積に限定した場合には、単純な手法より高速に解けることを示していた。今年
度はその改良を行うとともに、より広いクラスへの拡張を試みた。
タンパク質のドメインに基づく進化モデルにおいては、最初に異なるドメインからなる数個のタンパク質から開始し、単位時間ごとに以下のイベントが発生するというモデルを構築した。
遺伝子重複： 確率 pd で、現在あるタンパク質の中からランダムに１個のタンパク質が選ばれ、そのコピーが生成される。
突然変異： 確率 pm で、新規のドメイン１個からなるタンパク質が生成される。
タンパク質融合： 確率 pf で、現在あるタンパク質の中からランダムに２個のタンパク質が選ばれ、その二つを融合したタンパク質が生成される。
内部重複： 確率 ps で、現在あるタンパク質の中からランダムに１個のタンパク質が選ばれ、その中からさらにランダムに選ばれたドメインのコピーが同じタンパク質内に生成される。
-79-

結果
PBN の制御に関しては、目的状態に至る経路のうち確率最大の経路の確率を最大化する整数計
画法アルゴリズムを開発し、計算機実験によりその動作を確認した。一方、従来から研究されていた平均のコストを最小化する問題、および、最悪の場合のコストを最小化する問題に対して整数計画法を適用しようと試みたが良いアルゴリズムを設計できなかった。そこで理論的考察を行っp
た結果、これらの問題が Σ2 困難というクラスに属する問題であることがわかり、整数計画法を適用することに計算論的な限界があることが判明した。
ブーリアンネットワークの点アトラクター検出については、以下のアルゴリズムを開発した。
• ブール関数をリテラルの論理和と論理積に限定した場合の O(1.587n ) 時間アルゴリズム• ブール関数を Nested Canalyzing 関数に限定した場合の O(1.799n ) 時間アルゴリズム
前者は従来の結果を改良するものとなっており、後者は生物学的に意義の高いとされる Nested
Canalyzing 関数からなる BN に対する最初の o(2n ) 時間アルゴリズムとなっている。
タンパク質の進化モデルについては、理論解析により以下の性質を導くとともに、データベース解析によりそれらの性質が実際に成立することを確認した。

• １個のタンパク質に含まれるドメインの個数はべき乗分布に従う。
• １個のタンパク質に含まれるドメインの種類は指数分布に従う。
• k 個のタンパクに含まれるドメインの個数はべき乗分布に従う。

考察
確率ブーリアンネットワークの制御については本研究で示した計算論的限界をいかに乗り越えていくかが今後の重要な課題として残されている。
点アトラクター検出問題については従来の結果を改善および拡張することができたが、開発したアプローチは、周期的なアトラクターの検出については適用することができない。そこで周期的なアトラクターの効率的な検出法が今後の課題として残されている。
タンパク質の進化モデルについては、複数ドメインタンパク質への拡張という以前からの懸案となっていた点をかなりの程度、解決できた。今後の課題としては、複数ドメインタンパク質に対する相互作用ネットワークの数理モデルの構築と解析があげられる。

参考論文[1] X. Chen, T. Akutsu, T. Tamura and W-K. Ching, Finding optimal control policy inprobabilistic Boolean networks with hard constraints by using integer programming anddynamic programming, IEEE International Conference on Bioinformatics andBiomedicine 2010 (BIBM 2010), 240-246, 2010.
[2] A. A. Melkman, T. Tamura and T. Akutsu, Determining a singleton attractor of an
AND/OR Boolean network in O(1.587n ) time, Information Processing Letters,
110:565-569, 2010.
[3] T. Akutsu, A. A. Melkman, T. Tamura and M. Yamamoto, Determining a singleton
attractor of a Boolean network with nested canalyzing functions, Journal ofComputational Biology, in press.
[4] J. C. Nacher, M. Hayashida and T. Akutsu, The role of internal duplication in theevolution of multi-domain proteins, BioSystems, 101:127-135, 2010.
-80-

平成 22 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
生命科学上の非構造化データの統合マイニング
Integrative data mining from semi-structured data in life sciences
京都大学化学研究所 馬見塚 拓

Introduction and BackgroundIn business, science and engineering, we now have a lot of complex data, such as strings,
trees, graphs and networks. They cannot be transformed into tables, which are wellstructured and for which eﬃcient and eﬀective machine learning and data mining methods
are already established. These new data are called semi-structured data, for which advanced approaches in machine learning and data mining are still under way. Particularly,
recent life science research has generated this type of data. Typical examples are gene networks, such as regulatory networks, metabolic pathways, and protein-protein interactions,which all can be graphs. Other examples are glycans or carbohydrate sugar chains which
can be trees and chemical compounds which can be graphs. We have developed integrative
approaches for machine learning and/or data mining over semi-structured data in life sciences. In this project, we focus on networks or graphs, particularly gene networks, which
are derived from diﬀerent biological sources, such as gene expression and protein-protein
interactions, etc. In fact, an edge between two nodes or genes in a regulatory networkshows the relationship between a transcription factor and a regularized gene, while that inprotein-protein interactions shows a physical interaction between two proteins. Althougheach network holds a diﬀerent biological signiﬁcance, combining them would be importantto understand the relationships among genes entirely.

MethodWe have developed integrative data mining/machine learning approaches over diﬀerent
types of gene networks. One simple example is a clustering method, which allows tointegrate diﬀerent types of gene networks to do clustering nodes in given multiple networks.
However, the problem we particularly focused on this ﬁscal year is a semi-supervised
setting in which we already know functions of some of given genes, while those of others
are unknown. This is a problem, called ‘label propagation,’ in machine learning, where wealready know some labels of nodes in a graph, and the problem is to estimate the labels ofother nodes. This is a real setting in bioinformatics, because functions of some genes are
already annotated, while others are totally unknown or dubious. We developed several
eﬃcient methods under this setting, using approaches based on multiple kernel learning,graph properties and spectral clustering etc.

Empirical Results
We empirically conﬁrmed the performance of the proposed approaches by using bothsynthetic a nd real data, in terms of the predictability and time-eﬃciency. Particularly
this experiment was conducted over real data of gene networks.

-81-

FYI, the followings are publications I made in 2010, which, I note, are not necessarily
related with the usage of supercomputers in ICR.

References[1] T. Hancock and H. Mamitsuka. A Markov classiﬁcation model for metabolic pathways. Algorithms for Molecular Biology, 5(1):10, 2010.
[2] Tim Hancock, Ichigaku Takigawa, and Hiroshi Mamitsuka. Mining metabolic pathways through gene expression. Bioinformatics, 26(17):2128–2135, 2010.
[3] Timothy Hancock and Hiroshi Mamitsuka. Boosted optimization for network classiﬁcation. In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial
Intelligence and Statistics (AISTATS 2010), pages 305–312, Cambridge, MA, USA,2010. MIT Press. JMLR: Workshop and Conference Proceedings, Vol. 9.
[4] X. Hu, W. Zhou, K. Udaka, H. Mamitsuka, and S. Zhu. MetaMHC: A meta approachto predict peptides binding to MHC molecules. Nucleic Acids Research, 38:W474–
W479, 2010.
[5] Mitsunori Kayano, Ichigaku Takigawa, Motoki Shiga, Koji Tsuda, and Hiroshi
Mamitsuka. On the performance of methods for ﬁnding a switching mechanism ingene expression. In Proceedings of the Tenth Annual International Workshop on
Bioinformatics and Systems Biology (IBSB2010), pages 69–83, London, UK, 2010.
Imperial College Press. Genome Informatics, vol. 24.
[6] T. H. Lam, H. Mamitsuka, E. C. Ren, and J. C. Tong. TAP hunter: A SVM-based
system for predicting TAP ligands using local description of amino acid sequence.
Immunome Research, 6(Suppl. 1):S6, 2010.
[7] L. Li, W-K. Ching, Y-M. Chan, and H. Mamitsuka. On network-based kernel methods
for protein-protein interactions with applications in protein functions. Journal of
Systems Science and Complexity, 23(5):917–930, 2010.
[8] A. Nakamura, T. Saito, I. Takigawa, H. Mamitsuka, and M. Kudo. Algorithms forﬁnding a minimum repetition representation of a string. In Proceedings of the Seventeenth Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2010),
pages 185–190. Springer-Verlag, 2010. Lecture Notes in Computer Science, vol. 6393.
[9] Motoki Shiga and Hiroshi Mamitsuka. Variational Bayes learning over multiple
graphs. In Proceedings of the IEEE International Workshop on Machine Learning
for Signal Processing (MLSP 2010), pages 166–171. IEEE, 2010.
[10] Ichigaku Takigawa, Kosuke Hashimoto, Motoki Shiga, Minoru Kanehisa, and Hiroshi
Mamitsuka. Mining patterns from glycan structures. In Proceedings of the International Beilstein Symposium on Glyco-Bioinformatics, pages 13–24. Beilstein Institute,
2010.

-82-

平成 22 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

生理活性化合物データにおける頻出構造式特徴のパラメトリック要約法
Parametric summarization of frequent subgraphs for characterizing structuralfeatures of bioactive compounds
化学研究所バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学領域	
  	
  瀧川 一学

Introduction
Many fascinating roles of small molecules in living cells have been attracting attention in the fields
such as chemical genomics, metabolomics, medicinal chemistry and drug design. Huge collections of
the structures of bioactive compounds in compound databases such as PubChem and MDDR pose achallenge of how to make full use of these data in life science research.
One of the most basic steps to characterize a given compound set would be to find structuralfeatures shared by any distinct subgroups of the compound set. Since the structural formula of acompound may be represented by a molecular graph, this leads to a problem known as frequent
subgraph mining, complete enumeration of all frequent subgraphs in a given set of graphs [2].
Technically, a subgraph is defined to be frequent if its support, the number of data graphs containing it,
is no less than a user-specified cutoff. With the advent of sophisticated mining algorithms, it has
become feasible to exactly enumerate all frequent subgraphs for massive real-world compound sets.
The obtained subgraphs are, however, likely to be not only intractably large in number, but also overly
redundant because any subgraph of a frequent graph is also frequent. This often becomes animpediment to further analysis. In this work, we propose an efficient method to provide auser-adjustable summarization of the frequent subgraphs with a single parameter in which we canarbitrarily balance between a coarse but compact representation (maximal frequent subgraphs) and alossless but redundant representation (closed frequent subgraphs) [5]. This user-adjustability ispractically advantageous and gives a more flexible and adaptable way to interpret the relevant
substructural features in a given dataset when we try to examine the structural variety of a set ofchemical compounds.

Method and Results
To reduce the redundancy in a set of frequent subgraphs, two standard solutions are available: closed
and maximal frequent subgraphs [3]. Closed frequent subgraphs give a perfectly-recoverable
summarization by removing any graph that is a subgraph of another graph with the same support;
Maximal frequent subgraphs give a lossy but compact summarization by removing any graph that is a
subgraph of another frequent graph. But when we practically analyze the structural formulas ofchemical compounds, the closed summarization tends to give still large and redundant results, while
the maximal summarization tends to narrowly focus on specific patterns appearing only in small
limited subsets of data graphs.
A general form of these two is δ-tolerance closed frequent subgraphs [1] which correspond to
closed frequent subgraphs for δ = 0 and maximal frequent subgraphs for δ = 1. This notion was
originally developed for an efficient indexing of graph databases, and the presented algorithm is,though it is sufficient for indexing, a straightforward two-step procedure in which all frequent
subgraphs are first enumerated, and then sifted according to the δ-tolerance closedness. By extending
our previous work for trees [4], we develop a more efficient algorithm with providing a new-83-

reformulation of the frequent subgraph mining problem in the abstract framework called reverse
search. With seven different sets of bioactive compounds, we also show the comparison results of thecomputation time with two other methods: the original algorithm used in FG-Index [1] and its variant
that first enumerates closed frequent subgraphs instead of frequent subgraphs. We further
demonstrate the difference of closed, maximal, and δ-tolerance closed frequent subgraphs byinvestigating the number of their outputs on the same datasets under several different settings.
Table 1: The 10 most frequent subgraph patterns in different summarizations
Rank Frequent mining (Freq)

ƣ = 0 (Closed)

ƣ = 0.2

ƣ = 1 (Maximal)

Support Graph

Support Graph

Support Graph

Support Graph

1

618

618

618

97

2

468

468

401

95

3

456

456

369

4

429

429
N

410

N

92

354
N

309

O

92
O

5

410

6

401

401

265

88
87

7

401

401

242

86

8

398

398

205

9

369

369

196

N

83
83

N
S
O

N

N

N

N

10

369

N

369

N

196

O

82

N

Discussion
We illustrate with a simple example how the δ-tolerance closedness works in practice. Table 1 shows
the top 10 frequent subgraphs in a dataset from CPDB [6], and the corresponding closed, 0.2-tolerance
closed, maximal frequent subgraphs, where all of these subgraphs appear in at least 10% of the entire
684 compounds. We can easily see that the closed frequent subgraphs, as well as the original frequent
subgraphs, are evidently redundant. Even for fairly similar patterns, for example, C=C and C=C−C,
their supports are not equal (468 and 456, respectively), which makes the closed summarization still
redundant. But the data graphs containing C=C but not C=C−C are only 12 which is less than 3% of
468. If we tolerate this 3% difference in number, we can say that C=C turned out to be frequent mostly
just because C=C−C appeared frequently in the given set of data graphs. Thus we can remove thisredundant C=C from the output. In this way, as seen in Table 1, the 0.2-tolerance closed frequent
subgraphs can make the structural variety clearer by removing the redundancy with 20% tolerance. On
the other hand, the maximal frequent subgraphs only include specific patterns appearing in smaller
subsets (only 97 of 684 graphs even for the most frequent). The δ-tolerance closedness can give users achoice for the degree of tolerance in redundancy reduction, and provide a flexible way to find therelevant structural features of a given set of compounds.
Acknowledgement. This work is supported by Grant-in-Aid for Scientific Research 20700134 from
Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), Japan.

References[1] Cheng, J., Ke, Y., Ng, W., Lu, A., FG-Index: Towards Verification-Free Query Processing on Graph-84-

Databases, Proc. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 857-872, 2007.
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for Classifying Chemical Compounds, IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 17(8): 1036-1050, 2005.
[3] Han, J., Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Second Ed., Morgan Kaufmann, 2006.
[4] Hashimoto, K., Takigawa, I., Shiga, M., Kanehisa, M., Mamitsuka, H., Mining Significant Tree
Patterns in Carbohydrate Sugar Chains, Bioinformatics, 24(16): i167-i173, 2008.
[5] Takigawa, I., Mamitsuka, H., Efficiently Mining δ-tolerance Closed Frequent Subgraphs, Machine
Learning, 82(2): 95-121, 2011.
[6] The Carcinogenic Potency Project (CPDB) http://potency.berkeley.edu/cpdb.html-85-

平成 22 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

生物ネットワーク解析のための機械学習法
Machine Learning for Biological Network Analysis
京都大学 化学研究所 パスウェイ工学領域

志賀 元紀

Introduction
Learning and mining patterns in graphs or networks has become an important issue in a
lot of applications, such as bioinformatics, web mining and text mining. Our issue is in
network clustering, i.e. clustering nodes (examples) in a given network, and particularly
we focus on a recently frequently-seen situation that we are given multiple networks
which share nodes but have diﬀerent edges. In reality given networks can be diﬀerent
since each network captures only part of the entire set of true clusters, and thus weconsider localized clusters, which can be found in only part of given networks but not
throughout all networks.
For example, when genes are annotated, we can have gene networks, each being
generated by a diﬀerent observation over genes, indicating that some cluster can beobserved by a particular gene network but does not appear in all networks. Also thiscluster can be the case in which a true cluster is buried in noise. In fact, experiments
in molecular biology are sometimes very unstable, causing unreliable results because ofmeasurement errors.
A standard approach for combining multiple networks is to generate an integrated
network in which each edge has a weight, being obtained by summing over all weights ofthe corresponding edge of multiple networks [11]. Then an existing solution of network
clustering with multiple networks is to ﬁrst generate an integrated network and thenrun a network clustering algorithm, such as spectral clustering [6], over the integrated
network. However, simply summing weights means dealing with edges of given networks
equally, resulting in that localized clusters may be lost in the integrated network.
For this issue we propose a probabilistic generative model and its Bayesian learning
method [8]. A feature of my probabilistic framework is that not only examples but also
given networks can be clustered at the same time, allowing our model to capture localized
clusters. We empirically evaluated the eﬀectiveness of the proposed framework on not
only a variety of synthetic networks but also real gene networks, demonstrating that our
proposed approach can improve the clustering performance of competing methods in a
lot of situations.

Our probabilistic model and clustering method
Our model for M networks is given byp(W 1 , . . . , W M ) =∏(i,j)∈E1-86-p(ei,j , g).

where Wm , m = 1, . . . , M is the adjacency matrix corresponding to network m, E is theset of edges in networks. For the probability of generating edge ei,j between node vi andnode vj in network g, we assume the following mixture model using cluster labels (latentdata) z:p(ei,j , G = g) =K∑

p(vi |zi = k)p(vj |zj = k)p(G = g|z = k).

k=1

In my model, the probability of generating an edge in a network is depend on cluster z.
It can express localized cluster found in only part of multiple networks.
Clustering via learning a probabilistic model is corresponding to estimating a posterior probability of cluster labels p(zi |W 1 , . . . , W M ) , i = 1, . . . , N . However, for a modelwith latent data (cluster labels), it is intractable to directly estimate the posterior probability. I approximately solved this problem by using variational Bayes. For the detailon variational Bayes method, see in the book [1].

ResultIn my experiment, I used ﬁve gene networks in yeast: Physical interaction[5], Genetic
interaction[10] , Protein interaction[12], Sequence similarity[2] and ChIP on Chip[3].
I focused on 1,207 metabolism-related genes, which are found in the maximal connected component of the union of the ﬁve networks. To evaluate the clustering results, I
used the following six major categories in MIPS FunCat [7]: “Amino acid metabolism”,“Nucleotide/nucleoside/nucleobase metabolism”, “Phosphate metabolism, C-compoundand carbohydrate metabolism”, “Lipid, fatty acid and isoprenoid metabolism”, and“Metabolism of vitamins, cofactors, and prosthetic groups”. They are used as gold
standard clusters.
I used normalized mutual information (NMI), which measures the overlap between
generated clusters and gold standard cluster. NMI is a standard measure for evaluatingclustering results [9].
We run each of our method and competing methods ﬁfty runs with random initialvalues and chose the best case, e.g. the one which gives the minimum cost for clustering.
Table 1: NMI of four competing methods (VBNM: Variational Bayes for maximizing
Modularity[4], SC: Spectral Clustering, RA: Random Assignment).
#clusters Our method
4
0.099
6
0.106
8
0.102

VBMM
0.065
0.079
0.059

SC
RA
0.053 0.005
0.062 0.007
0.071 0.010

Table 1 shows the resultant NMI of four competing methods over ﬁve gene networks,
when we change the number of clusters from four to eight. Each NMI value is relatively
2-87-low, partly because gold standard clusters are overlapped with each other, while hardassignment was done in each clustering method. However the NMI values of three clustering methods, i.e. our method, VBNM and SC, are signiﬁcant, since they are aroundten times or more higher than that of RA. More importantly, this table shows that
PMMG clearly outperformed other competing methods.

References[1] C. M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science andStatistics). Springer-Verlag New York, Inc., Secaucus, NJ, USA, 2006.
[2] J. M. Cherry et al. Genetic and physical maps of saccharomyces cerevisiae. Nature,387(6632 Suppl.):67–73, 1997.
[3] C. T. Harbison et al. Transcriptional regulatory code of a eukaryotic genome. Nature, 431(7004):99–104, 2004.
[4] J. M. Hofman and C. H. Wiggins. Bayesian approach to network modularity. Phys.
Rev. Lett., 100(25):258701, 2008.
[5] T. Ito et al. A comprehensive two-hybrid analysis to explore the yeast protein
interactome. PNAS, 98(8):4569–74, 2001.
[6] U. Luxburg. A tutorial on spectral clustering. Statistics and Computing, 17(4):395–
416, 2007.
[7] A. Ruepp et al. The funcat, a functional annotation scheme for systematic classiﬁcation of proteins from whole genomes. NAR, 32(18):5539–5545, 2004.
[8] M. Shiga and H. Mamitsuka. Variational bayes learning over multiple graphs. In
Proc. of IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing,pages 166 – 171, Kittila, Finland, 2010.
[9] A. Strehl and J. Ghosh. Relationship-based clustering and visualization for highdimensional data mining. INFORMS Journal on Computing, 15(2):208–230, 2003.
[10] A. H. Tong et al. Global mapping of the yeast genetic interaction network. Science,
303(5569):803–13, 2004.
[11] K. Tsuda et al. Fast protein classiﬁcation with multiple networks. Bioinformatics,
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[12] C. von Mering et al. Comparative assessment of large-scale data sets of proteinprotein interactions. Nature, 417(6887):399–403, 2002.

3

-88-

平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用

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

dave@kuicr.kyoto-u.ac.jp

takigawa@kuicr.kyoto-u.ac.jp

Yasuko Ono2

Hiroyuki Sorimachi2

Hiroshi Mamitsuka1

ono-ys@igakuken.or.jp

sorimachi-hr@igakuken.or.jp

mami@kuicr.kyoto-u.ac.jp12

1David A. duVerle1

David duVerle

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

Introduction

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

2

Database Framework

CaMPDB has a total of 3,723 entries over 363 organisms, separated into three categories: ‘Calpain’, ‘Substrates’ and ‘Calpastatin’. Each category is broken down into four standard subsections:‘Overview’, ‘Browse’, ‘Search’ and ‘Statistics’, with an additional ‘Predict’ subsection for ‘Substrates’.
Each entry includes basic nomenclature data, cross-references to six major databases (Entrez,
Swiss-Prot, OMIM, HGNC, HPRD and KEGG), structure information consisting of: domain information, amino acid sequence with computationally predicted secondary structures, 3D structure andreferences linking to PubMed. Each entry in ‘Substrates’ has some additional fields regarding cleavage
sites (see section 3). Entries in each category can be retrieved in two ways: through browsing (asa flat list or a clickable taxonomy tree) or by query search (using name, query ID or any other text
annotation).
‘Statistics’ shows a summary of statistics for the corresponding category along with some data
analysis results such as amino acid preferences of cleavage sites or philogenetic analysis of calpastatin’sfunctional domains across species.
!
-89-For ‘Calpain’, we collected 1,496 entries from Entrez that were marked with CysPc, indicating
Ca2+ -dependent cysteine proteinase superfamily.
For ‘Substrates’, we collected 104 known calpain substrates (SB) from literature, resulting in 267
cleavage sites being stored in CaMPDB. We biochemically evaluated cleavage eﬃciency of 56 sites,
using purified calpains and iTRAQTM labeling. Each iTRAQTM signal value gives a coarse estimate
of proteolysis eﬃciency of the corresponding peptides by calpains.
In addition, we computationally expanded the set of SB sequences by an additional 1,914 putative
substrates (XSB) using BLAST and a defined set of rules, to select sequences in Entrez that havesatisfying similarity, both overall and around the cleavage site.
For ‘Calpastatin’, we collected 209 sequences in Entrez that included Calpain inhib anywhere in
the entry and calpastatin in the definition line.

3

Cleavage Site Prediction

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

4

Discussion

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

References[1] L. Bertipaglia and E. Carafoli. Calpains and human disease. Subcell Biochem., 45:29–53, 2007.
[2] D. E. Goll et al. The calpain system. Physiol Rev., 83:731–801, 2003.
[3] T. Moldoveanu, K. Gehring, and D.R. Green. Concerted multi-pronged attack by calpastatin to
occlude the catalytic cleft of heterodimeric calpains. Nature, 456(7220):404–408, 2008.
!
-90-平成22年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
生物ネットワークのデータマイニング

Datamining Biological Networks
バイオインフォマティクスセンター

Timothy Hancock
ティモシー

ハンコック

1 Introduction
Like all models, network feature selection models require assumptions to be made upon the size andstructure of the desired features. The most common assumption is sparsity where only a small sectionof the entire network is thought to produce a speciﬁc phenomena. The sparsity assumption is enforced
through regularized models such as the lasso. However, assuming sparsity may be inappropriate formany real world networks which possess highly correlated modules. In this research we illustrate twonovel optimization strategies, Boosted Expectation Propagation (BEP) and Boosted Message Passing(BMP), which directly use the network structure to estimate the parameters of a network classiﬁer.
BEP and BMP are ensemble methods which seek to optimize classiﬁcation performance by combining
individual models built upon local network features. Neither BEP nor BMP assume a sparse solution,
but instead seek a weighted average of all network features where the weights are used to emphasize
all features which are useful for classiﬁcation. In this work we compare BEP and BMP with network
regularized logistic regression models on simulated and real biological networks. The results show that
where highly correlated network structure exists, assuming sparsity adversely eﬀects the accuracy andfeature selection power of the network classiﬁer.
In highly correlated environments a related class of models, ensemble methods such as bagging
and boosting, are also known to perform well. Ensemble methods seek to represent the structure of alarge complex dataset through a combination of small models which are built on a subset of important
dataset features. In this research we observed an analogous idea to ensemble methods within factorized network probability distributions. Based upon this similarity we propose two novel optimization
algorithms, Boosted Expectation Propagation (BEP) and Boosted Message Passing (BMP) (Hancockand Mamitsuka, 2010). Neither BEP nor BMP assume a sparse solution, but instead seek a weighted
average of all network features where the weights are used to emphasize all features which are usefulfor classiﬁcation.
In this research we focus on applying BEP and BMP to real world networks. Furthermore, weinvestigate the similarity in selected features and performance between BEP and BMP and network
regularized models. We ﬁrst conduct simulation experiments to highlight the eﬀect of correlated network features on all models. Then we compare model performances on two diﬀerent types of biologicalnetworks, metabolic networks and protein-protein interaction (PPI) networks using microarray data.
Our results on these real world networks conﬁrm our simulation results and show that to extract features from correlated networks the assumption of sparsity will adversely eﬀect classiﬁcation accuracy
and feature selection ability.

2 Methods
MRFs provide the basis of our network classiﬁer, however in its current form it is an unsupervised
learning task. To supervise a MRF we can simply condition each node potential function to be theexponential loss functions with respect to a known response variable y ∈ [−1, 1]. The exponential
loss form of an MRF in (1) enforces each node and edge term to interact with y. The graphicalrepresentation of (1) is constructed by simply drawing an edge between all nodes within the MRF
and y. Minimizing ∑the exponential loss potentials requires the estimated parameters βm and βmj tomaximize βm xm + j∈ne(xm ) βmj xm xj in the direction of y for all observations. For compactness()∑
throughout the rest of this document we will write βm xm + j∈ne(xm ) βmj xm xj as fmj .
P (X|y) =1 ∏ −y(βm xm +∑j∈ne(x ) βmj xm xj )
m
e
.
Z
M
1

-91-

(1)

2.1 Boosted Expectation Propagation
Expectation propagation is a technique to eﬃciently and accurately model factorized distributions,such as network probability distributions (Minka, 2001). Given fmj is an individual factor within a
network probability distributions, Expectation Propagation (EP) consistently reﬁnes the estimates ofeach fmj by a three step process. This process involves the (1) removing that factor from the network
distribution; (2) re-estimation of that factor given the current state of the network; and (3) re-inserting
the factor back into the network distribution. This algorithm is stated in Algorithm 1.
Algorithm 1 Boosted Expectation Propagation (BEP)
1: for iter ∈ [1 . . . maxiter ] do2:
for fmj ∈ P (X, y) do
3:

Step 1:

4:

Step 2:5:where wmj = p̂(X)/fmj
Step 3:

6:

p̂(X, y)/fmj ∝ e−y(F (X)−cmj fmj ){}fˆmj = min wmj e−ycmj fmjp̂(X, y) ∝ wmj e−ycmj fmj

end for

7: end for

2.2 Boosted Message Passing
Message passing algorithms assume that all information required to estimate the eﬀect of a node xm
within a network can be provided in the form of messages from its neighbors. The max-productalgorithm is a simple variant on the more commonly used sum-product algorithm which seeks tomaximize the node marginal distributions. Our proposed Boosted Message Passing (BMP) algorithm
is simply a loopy max-product algorithm running parallel message passing schedule (Murphy et al.,1999). The parallel message passing schedule allows the algorithm to run on an arbitrary network
topology by requiring every message within the network to be sent at each iteration.
Algorithm 2 Boosted Message Passing (BMP)
1: for iter ∈ [1 . . . maxiter ] do2:
For all messages from xm to fmj :µiter
xm →fmj =∏[ −ycim fim ]iter−1ei∈ne(xm )i6=j3:

For all messages from fmj to xj :µiter
fmj →xj = miniter−1
where wmj=

4: end for∏{() −ycmj fmj }iter−1wmj
eiter−1i∈ne(fmj ) µxi →fmj
i6=j

3 Results and Discussion
For the real data experiments we use two types of networks; metabolic and PPI. The microarray data
used for the metabolic network experiments is the benchmark Gasch expression dataset (Gasch andWerner-Washburne, 2002). This data is analyzed using the yeast metabolic network was downloaded
2-92-Full Network

BF

RIDGE

ENET

LASSO

GLASSO

BEP

BMP

1.0

0.9

AUC

0.8

0.7

0.6

BEP

BMP

LASSO

GLASSO

BF

ENET

RIDGE

0.5

(a) KEGG network 5x5 crossvalidated model performances.
(AUC = Area Under a ROC
curve)(b) KEGG metabolic network selected features.

Full Network

BF

RIDGE

ENET

LASSO

GLASSO

BEP

BMP

1.00

AUC

0.95

0.90

BEP

BMP

LASSO

GLASSO

ENET

BF

RIDGE

0.85

(c) BioGRID PPI network 5x5cross-validated model performances.(AUC = Area Under a
ROC curve)(d) BioGRID PPI network selected features.

Figure 1: Results of all models on real networks and microarray datafrom KEGG (Kanehisa and Goto, 2000). The KEGG yeast network contains 743 reactions connectedby 3586 edges involving 683 genes.
The PPI network is sourced from the BioGRID 3.0.68 database (Stark et al., 2006). We select only
physical interactions from the human network. We further reduce this network by taking the largest
connected component. The ﬁnal network contains 3667 genes connected by 28926 edges.
The results show that for networks with highly co-ordinated structure, such as metabolic networks,
naively using a regularized approach can result in lower classiﬁcation performance and reduced feature
selection ability than methods which include all network features. The opposite however is true forlarge noisy network structures. In this case the non-strict regularized approaches and the non-penalized
network wide optimization methods, RIDGE, BF and BEP, are confounded by noise and show no
feature selection capability. These results conﬁrm our initial hypothesis that assuming sparsity overcorrelated network distributions can adversely eﬀect model performance.

References
A.P. Gasch and M. Werner-Washburne. The genomics of yeast responses to environmental stress and starvation. Functional &integrative genomics, 2(4-5):181–192, 2002.
T. Hancock and H. Mamitsuka. Boosted optimization for network classiﬁcation. Thirteenth International Conference on
Artiﬁcial Intelligence and Statistics (AISTATS), Sardinia, Italy, 2010.
M. Kanehisa and S. Goto. KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Res., 28:27–30, 2000.
T. Minka. Expectation propagation for approximate bayesian inference. In Jack S. Breese and Daphne Koller, editors, UAI,
pages 362–369. Morgan Kaufmann, 2001. ISBN 1-55860-800-1.
K.P. Murphy, Y. Weiss, and M.I. Jordan. Loopy belief propagation for approximate inference: An empirical study. In UAI,
1999.
C. Stark, B. Breitkreutz, T. Reguly, L. Boucher, A. Breitkreutz, and M. Tyers. Biogrid: a general repository for interaction
datasets. Nucleic Acids Res, 34(Database issue):D535–9, January 2006. ISSN 1362-4962.

3

-93-

平成２２年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
データマイニングによるヒストンの機能解析
The functional analysis of histones by data mining
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

夏目やよい

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

検討内容

上記目的のため、以下に列挙する ChIP-chip データを用いた。なお、これらはすべて S. cerevisiaeより得られたものである。1) 転写因子に対する ChIP-chip データ (TR)、 2) アセチル化ヒストンに対する ChIP-chip データ (AH)、 3) ヒストンに対する ChIP-chip データ(HS)。 AH におけるデータ
は、HS を用いて正規化をおこなった後に解析に用いた(AH+)。また、NCBI の GEO (Gene Expression
Omnibus)より以下に列挙する microarray データを用いた。1) グルコース欠乏環境における遺伝子発現
プロファイル(GSE9217)、 2) ヒストンアセチルトランスフェラーゼ esa1 変異体(GSE9840)。TR と AH+（これらのデータは、転写因子とヒストン修飾のカタログとして用いている）それぞれを用いて、結合する転写因子の組み合わせとアセチル化されるヒストンの組み合わせの類似度に従って遺伝子を 10クラスターに分割した。同時に、microarray データ（本研究では２種類のマイクロアレイデータを用いたが、このデータは解析者が自由に選択することができる）を用いて、遺伝子発現パターンの類似度に従って遺伝子を 5 クラスターに分割した。これら 3 セットのクラスターID の組み合わせの中から、有意に遺伝子数が多く集まっているものを選び出し（パターンエレメント）、そのヒストン修飾パターンを検出した。この解析方法の流れは、次ページの模式図に示した。

-94-

結果・考察まず、本解析方法の有効性を検証するため、グルコース欠乏時に機能することが知られているヒス
トンコードの検出を試みた。S. cerevisiae はグルコース欠乏下においてそのエネルギー供給反応を発酵から呼吸に切り替え、結果として H4 の 16 番目のリジンが脱アセチル化されることにより広範囲にわたる遺伝子不活性化がおこる (Vaquero, A., et al., Oncogene, 2007. 26(37): p. 5505-20)。グルコース欠乏ス
トレスを加えた S. cerevisiae の遺伝子発現プロファイルを用いて解析をおこなったところ、5 つのパターンエレメントを検出した。そのうち 3 つはヒストン修飾パターンと遺伝子発現パターンが一致していたが、これらのパターンエレメントに含まれる遺伝子はすべて H4 の 16 番目のリジンがアセチル化されていた。この結果より、本解析方法の有効性が示されたといえる。また、呼吸に関わる遺伝子と-95-

リボソーム生合成に関わる遺伝子の発現調節に関与すると考えられるヒストンコードを新たに検出することにも成功した。
さらに、S. cerevisiae の必須遺伝子でありヒストンアセチル化に関与する esa1 やそのバイパスサプレ
ッサーの変異株に対するマイクロアレイデータを用いて同様の解析をおこなったところ、H4 の 16 番
目のリジンがアセチル化されている遺伝子が esa1 の必須機能に関与している可能性が示唆された。
Esa1 が H4 の 16 番目のリジンがアセチル化する酵素であることから、その酵素活性が esa1 の必須機能と考えられてきたが、近年はその考え方に否定的な研究成果が発表されてきており、本解析結果もそれに続くものとなった。さらに、esa1 の非必須機能に関連すると考えられるヒストンコード（H2B の
16 番目のリジンがアセチル化されている）また、ここでもリボソーム生合成に関わる遺伝子の発現調節に関与すると考えられるヒストンコードが検出され、このヒストンコードの尤もらしさを支持する結果であると言える。

-96-

平成 22 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

発現データに基づく遺伝子間交互作用の効率的検出法
Eﬃciently ﬁnding switching gene interactions from transcript data
京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター茅野光範

Purpose and background1.0

Switching mechanism

0.0

0.2

0.4 0.6
Gene 1(a) Outliers

0.8

1.0

0.0

0.2

0.4 0.6
Gene 10.8

1.0(b) Diﬀerent ranges

Gene 20.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0.8Gene 20.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

0.0 0.2 0.4 0.6
Gene 1

Gene 20.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Gene 20.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

We address the issue of ﬁnding a kind of gene interaction, i.e. two interacting genes in expression underthe experimental conditions, given a dataset in which expression values are measured at once for eachindividual. This issue can be a general, switching mechanism in expression of two genes, being controlled
by experimental conditions, in which two genes are positively correlated for one condition while they are
negatively correlated for another. Finding this type of interaction can be key to elucidating complex
biological systems [2], [3].
Reasonable approaches for this issue are the use of the diﬀerence of two correlation coeﬃcients fortwo classes and the likelihood ratio test on logistic regression, but there are three negative examples by
previous methods: (a) Outliers; a few outliers disturb estimation of the switching mechanism, (b) Diﬀerent
ranges; range(variance) of expression values much diﬀers between the classes, (c) Small samples; we only
have small sample in each class. Figure 2 shows examples of this problem. In the cases of (a), (b) and(c), each of the distributions of the expression values is not a gold standard in the switching mechanism(Figure 1).

0.0

0.2

0.4 0.6
Gene 10.8

1.0(c) Small samples

Figure 1: An example of Figure 2: Three negative examples of distributions of expressions in two
the switching mechanism. classes (+, •), using simulated data sets.

Proposed Approach
We developed an eﬃcient method for ﬁnding switching mechanisms from transcript data. Our method
has two steps: calculating a weighted diﬀerence of robust correlations for a gene combination to avoid
the negative example (a), and remaining the gene combinations with signiﬁcant diﬀerences between twocorrelations to remove the case (b). As a robust correlation, we use the biweight midcorrelation [4] which
has much information about data, meaning that it has the high performance even if we only have a small
sample.
Suppose we have expression values of G genes for n individuals, and the individuals can be separated
into two classes by experimental conditions. Let r1 and r2 be biweight midcorrelations for two classes,
which have n1 , n2 samples and true correlation coeﬃcients ρ1 , ρ2 , respectively. If there are more than
two classes, the proposed method is applied to each pair of the classes.

-97-Biweight midcorrelation and midvarianceLet xi , yi be the expression values of genes X, Y for an individual i. The biweight midcorrelation r is aweighted correlation coeﬃcient given by∑w(ui )w(vi )(xi − mx )(yi − my )ir = v{
},
}{
u
∑
u ∑
t
w2 (vi )(yi − my )2w2 (ui )(xi − mx )2

(1)

i

i

with the weight function w(x) = (1 − x2 )2 (|x| ≤ 1), = 0 (otherwise) and ui = (xi − mx )/(K madx ),vi = (yi − my )/(K mady ), where mx , my are medians of X, Y and madx , mady are median absolutedeviations (MAD) of X, Y , which are robust measures of the variability. The value of the constant K
is usually set to K = 9. The biweight midvariance of the gene X, a robust estimator of the variability,∑
is given by multiplying a constant by i w2 (ui )(xi − mx )2 . If the weights w(u), w(v) would be 1 andmx , my would be means of X, Y (denoted by µx , µy ), then the biweight midcorrelation r is exactly same
√ ∑∑∑as the standard Pearson correlation coeﬃcient { i (xi − µx )(yi − µy )}/ { i (xi − µx )2 }{ i (yi − µy )2 }.
Test for equality of two correlation coeﬃcients
We show a method of testing the equality of two correlations ρ1 , ρ2 using the biweight midcorrelations
r1 , r2 . The hypotheses of the test are H0 : ρ1 = ρ2 and H1 : ρ1 ̸= ρ2 . To calculate the p-value of the test,
we assume the test statistics T has the chi-square distribution with one degree of freedom:
T =

2
∑

nk logk=1(1 − rk ρ̂)2
∼ χ21 ,
(1 − rk2 )(1 − ρ̂2 )(2)where ρ̂ (−1 < ρ̂ < 1) is a type of maximum likelihood estimator of the common correlation coeﬃcient∑2ρ (= ρ1 = ρ2 ) under H0 , which satisﬁes k=1 nk (rk − ρ̂)/(1 − ρ̂ri ) = 0. If the expression values of
two genes have the bivariate normal distribution and r1 , r2 would be Pearson correlation coeﬃcients,
then T is the test statistic of the likelihood ratio test for H0 vs H1 , and ρ̂ is the maximum likelihood
estimator of ρ under H0 . In this case, we can examine H0 vs H1 using the test statistics T [5], [6]．Our
method for testing H0 vs H1 is a plug-in approach by replacing the Pearson correlations with the biweight
midcorrelations.
Procedure of the proposed approach
Our proposed method ranks the possible gene combinations from G genes, using the following stepwise
procedure.
1. Calculate biweight midvariances s21g , s22g for all genes g = 1, 2, · · · , G in class 1,2.
2. For a possible gene combination (i, j),a) Estimate the biweight midcorrelations r1 , r2 in class 1,2.
b) Calculate the weight c (0 ≤ c ≤ 1) for this gene combination:{}
max{s21i , s21j } max{s22i , s22j }maximum variance in class 1 (or 2).
c = min,=max{s22i , s22j } max{s21i , s21j }maximum variance in class 2 (or 1)
3. Perform step 2 for all possible gene combinations.
4. (Main Step 1) Rank the gene combinations by the score of the weighted diﬀerence of two biweight
midcorrelations c|r1 − r2 |.
2-98-

5. (Main Step 2) Calculate the p-values of testing ρ1 = ρ2 for top ranked gene combinations, and a
new ranking is given as a list of the gene combinations with signiﬁcantly small p-values (the p-value
is less than a signiﬁcance level: for example, 10−10 ).

Empirical Results
We ﬁrst examined the eﬀectiveness of the weighted diﬀerence of biweight midcorrelations in our method
over previous methods including the likelihood ratio test on logistic regression, and the diﬀerences ofPearson correlations and Spearman’s rank correlations. We considered following three setups, and drew
the receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) for
each method and setup.
1. Controlling the correlation coeﬃcients ρ1 = −ρ2 = 0, 0.01, · · · , 1:
random distribution ⇔ switching mechanism (c),2. Changing the ratio of the ranges(variances) for two classes: the ratio = 1, 1.1, · · · , 10,
diﬀerent ranges in gene expression (a) ⇔ switching mechanism (c),3. Changing both the correlations and the ranges simultaneously by above two parameters:
random distribution/diﬀerent ranges ⇔ switching mechanism (c),where the random distribution means that the expression values of two genes are randomly distributedin the 2D plane. In the setup 1, the AUCs for all four methods were high enough, but in the setups 2
and 3, the AUCs only for our method were high enough.
We then conﬁrmed the reasonability of the use of the p-value of testing the equality of two biweightcorrelations, by comparing two rankings and two sets of distributions of the gene expression from theweighted diﬀerence of biweight correlations and from pruning the gene combinations with high p-values.
We applied the proposed method with a threshold of the p-value to over 2.60 × 1010 gene combinations
generated from 46 GEO data sets (GDSs). The resultant two rankings and the distributions of the gene
expression for top ranked gene combinations showed the reasonability of the use of the p-value in our
method, and we detected switching mechanisms in gene expression with signiﬁcantly small p-values.

References[1] Kayano, M, Takigawa, I, Shiga, M., Tsuda, K and Mamitsuka, H, ROS-DET: Robust detector ofswitching mechanisms in gene expression, Nucleic Acids Res., Accepted.
[2] Li, K.-C., Genome-wide coexpression dynamics: theory and application, PNAS, 99(26):16875–80,
2002.
[3] Kayano, M, Takigawa, I, Shiga, M., Tsuda, K and Mamitsuka, H, Eﬃciently ﬁnding genome-wide
three-way gene interactions from transcript- and genotype-data, Bioinformatics, 25(21):2735–43,
2009.
[4] Wilcox, R.R., Introduction to robust estimation and hypothesis testing, 1997, Academic Press.
[5] Paul, S.R., Test for the equality of several correlation coeﬃcients, Canadian Journal of Statistics,
17(2), 1989, 217–227.
[6] Pearson, K., On a method of determining whether a sample of size n supposed to have been drawn
from a parent population having a known probability integral has probably been drawn at random,
Biometrika, 25, 379–410, 1933.

-99-

平成 22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

Link Prediction in PPI Networks using Network Structures
Nguyen Hao Canh
Bioinformatics Center, Institute of Chemical Research, Kyoto University

Introduction
Predicting new links in a network is a problem of interest in biological networks. Most of the methods only
use the information on the networks’ entities such as
sequences of the proteins, not the networks’ structures.
In this work, we show that structures of protein-protein
interaction (PPI) networks contain information to infer
new links under latent feature assumption. We use kernels to encode implicitly the latent features, avoiding
the latent feature generation step suffered by all othermethods. This allows us to inherits all the advantagesof kernel framework: optimality, efficiency and nonlinearity. We apply our method to large scaled, real dataof protein-protein interaction networks of yeast andfruit-fly to show the merits of using networks’ structures as opposed to using sequence information.

The basic generative model of the graph is defined asfollows:
A = min(F W F T , 1).
2

2

4

4

6

(1)

6

8

8

10

1

1

2

2

3

3
1

12

14

2

3

10

2

4

6

8

10

12

14

16

12

14

16

16

1

2

3

2

4

6

8

10

12

14

16

Figure 1: F W F T → A: the adjacency of the graph(rightmost) is generated by the three matrices: the latent feature matrix (F - leftmost), the feature interacting matrix (W ) and the transpose of the latent featurematrix (F T ). In our latent feature model, product of
the first three matrices generates the last one.

Node Kernels with Latent Features

Latent Feature Models and KerAs latent feature models are the generative models ofnelsgraphs, we wish to define the similarity of two nodes
as the likelihood of having common latent features.
Knowing that nodes with common features tend to link
to common neighbors in latent feature models, we deAn example is that a protein (node) is a collection of fine the basic node kernels as the amount of common
domains (features). A PPI link is caused by an in- neighbors of the nodes, as follows.
teraction between two domains from the two proteins.
However, the knowledge of domain may be incomplete,
Kn = norm(A2 ),(2)and domain-domain interaction is far less understood.
where norm indicates the normalization operator to
Therefore, we wish to incorporate the domain-domainmake the diagonal elements all 1.
interaction knowledge in an implicit way and latentfeature models are for this situation.

Biological Motivation

Link Kernels with Latent Features

Given the node kernel Kn , a kernel between two
links is usually defined to be the combined similarWe
describealatentfeaturemodelof ity between the pairs of nodes of the links. Whilegraphs as using Indian Buffet Processes (IBP) there are some other variants, we use the widelyused kernel for pairs of tensor product pairwise[Miller et al.(2009)Miller, Griffiths, and Jordan,
Airoldi et al.(2008)Airoldi, Blei, Fienberg, and Xing]. kernel [Ben-Hur & Noble(2005)Ben-Hur and Noble] as
In this model, a link (edge) in the graph is generated follows.
by the relation between the latent features of the adjacent nodes. Denote a symmetric and binary matrix
K((a, b), (c, d)) = Kn (a, c) · Kn (b, d)
A ∈ Rn×n as the adjacency matrix of the graph. De+ Kn (a, d) · Kn (b, c).
(3)note F ∈ Rn×d as a binary matrix where each row
Nonlinearity can be incorporated into this kernel,
vector of latent features. Denote W ∈ Rd×d as asuch as Gaussian kernels on top of it.
real matrix encoding strength of feature interactions. -100-

Latent Feature Models of Graphs

Data and Experiments

Gaussian kernels, AUC scores are significantly higher.
We conclude that our kernel based method offer a significantly higher AUC scores than that of IBP. One
surprise is that even using only network topology, we
could have high AUC scores close to 0.9. Similarly, we
can see in the fruit-fly’s results in Figure 3 that our
method based on kernels outperforms IBP.

We studied the PPI networks of yeast and fruit-fly from
DIP database for their largest hand-curated networks
available. For statistical study, we attracted only thelargest connected component of the network in which
the degree of each node is not less than m (minimum
degree of nodes). For m = 1, the subnetwork has 4762
nodes in yeast and 6644 nodes in fruit-fly. For each
Comparison to Sequence-based Predicsubnetwork, we used SVM as the classifier for our linktionkernels.
0.91
As opposed to using network structures, traditional
methods use nodes’ information such as protein se0.89
quences. Therefore, we also compared to spectrum
AUC
kernels on sequences to predict links in the same man0.87
ner. The highest AUC score on any subset for yeast
0.85
is 0.71 ± 0.008 and 0.65 ± 0.016 for fruit-fly. We obLinear
Gaussianserve that network structures give much higher AUC
IBP
0.83
scores. This might due to the fact that kernels based
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
on sequences contain too much redundant information.
Minimum degree of nodes
Figure 2: Link prediction results on yeast PPI network: AUC of link prediction with different methods Conclusion(vertical) at different minimum degree of the network
We proved that network structures of PPI networks(horizontal axis). Note that IBP does not scale withcontain significant information to infer new links inlarger datasets, its results are not available.
the networks. We used the latent feature models that
fit with the networks’ structures. Our kernel based
Link Prediction Results
method successfully encoded the models and gave highWe compared the prediction ability of our method predictive performances in a very small amounts ofusing link kernel to the baseline of using IBP as time on the largest networks, while other methods didin [Miller et al.(2009)Miller, Griffiths, and Jordan] in not scale to.
Figure 2. The results are for different subnetworks
with different minimum degrees. We show two ver- References
sions of our link kernels: linear kernels and Gaussian
kernels. The incomplete results of IBP was due to its [Airoldi et al.(2008)Airoldi, Blei, Fienberg, and Xing]
Airoldi, Edoardo M., Blei, David M., Fienberg,
computationally expensive demands.
Stephen E., and Xing, Eric P. Mixed membershipstochastic blockmodels. Journal of Machine Learning
Research, 9:1981–2014, 2008. ISSN 1532-4435.

0.8
0.78
0.76

[Ben-Hur & Noble(2005)Ben-Hur and Noble] Ben-Hur,Asa and Noble, William Stafford. Kernel methods
for predicting protein-protein interactions. In ISMB(Supplement of Bioinformatics), pp. 38–46, 2005.

AUC
0.74
LinearGaussian

0.72

IBP
0.7
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Minimum degree of nodes

Figure 3: Link prediction results on fruit-fly PPI network.
We can read from yeast’s results in Figure 2 thatlinear kernels have similar AUC scores with IBP but for[Miller et al.(2009)Miller, Griffiths, and Jordan] Miller,
Kurt, Griffiths, Thomas, and Jordan, Michael. Nonparametric latent feature models for link prediction.
In Bengio, Y., Schuurmans, D., Lafferty, J., Williams,
C. K. I., and Culotta, A. (eds.), Advances in Neural
Information Processing Systems 22, pp. 1276–1284.
2009.

-101-

平成 22 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
化合物化学構造からのパターンマイニング
Mining Patterns from Structures of Chemical Compounds
薬学研究科医薬創成情報科学専攻 馬見塚研究室

高橋圭一郎

背景と目的
近年グラフデータから頻出パターンをマイニングするアルゴリズムが開発され[1-3]、タンパク質の相互作用[4]、化合物のマイニング[5]、ソーシャルネットワーク[6]など幅広い分野で利用されている。
しかしながら、既存アルゴリズムで抽出されるパターンは、冗長性が高く抽出されるパターンも膨大な数にのぼり、その中から有用な情報を拾い上げることが利用上のボトルネックになっている。この問題に対して closed pattern[7]や maximal pattern[8]を抽出するなど様々な研究がなされている。そこで本研究では、ユーザビリティの観点から有用なパターンを拾いあげる手法を開発することを目的
にする。
検討内容
大量に抽出されたマイニング結果から有用なパターン(サブグラフ)を見つけ出すには 1.サポート値と 2.グラフ構造に注目する必要がある。2.に関しては closed pattern や maximal pattern といったグラフ構造の包含関係に基づいた研究が既に多くなされているため、今回は 1.のサポート値を用いて新たな指標を見出すことを考えた。
コントロールグラフセットを用いてパターンとそのサポートを抽出し、各パターンがテストグラフ
セットにいくつ含まれるかをカウントすることで、フィッシャーの正確確率検定を行い、パターンに p値を割り振ることを試みた。これによりパターンの頻出度ではなく、コントロールに対して相対的に特異性の高いパターンを抽出することが可能になる。また、例えば、同じサポート値をもち構造的差異が少ないパターンの中から p 値が低いものを選ぶことも可能となり、closed pattern の冗長性を排除することが可能になる。
ここで、フィッシャーの正確確率検定とは、標本数が少ない場合に 2 つのカテゴリーに分類された
データの分析に用いられる検定方法である。一般的には 2×2 分割表の 2 辺数の間に統計的に有意な差があるか検討するために用いられる。
表1
グラフ集合 G1

グラフ集合 G2

全パターン q を含む

a

c

a+c

パターン q を含まない

b

d

b+d

合計

a+b

c+d

a+b+c+d

今回の場合、各パターン p に対して表 1 の形式の分割表を作成し、G1 と G2 のそれぞれで、「パタ-102-

ーン q を含む」と「パターン q を含まない」の割合が等しいという帰無仮説の下で、有意差があるかを検討することになる。G1 をテストグラフ集合とした場合、この表が得られる確率 P は、 P = a+bCb
×c+dCc / a+b+c+dCa+c であり、p 値は分割表の右上の値が、a 以上分割表の生起確率の和(片側検定)、
または、それに c 以下の値に対する分割表の生起確率の和を加えたもの(両側検定)として与えられる。
結果
今回の実験では、C++で実装した gspan[3]のアルゴリズムでコントロール用グラフセットの頻出パ
ターンマイニングを行い、テスト用グラフセットに対してそれぞれの頻出パターンのマッチングを行うことで、コントロールセット中のパターンの頻度とテストセット中のパターンの頻度を計算した。
また、フィッシャーの正確確率検定には R library に収められている超幾何分布の関数を利用した。コントロールセットには 41185 化合物のグラフ情報含むデータセットを、テストセットには 1081 化合物のグラフ情報を含むデータセットを利用した。
表 2 は、今回の実験で得られたものの内、パターン長が 3 以下で有意なパターン上位 30 である。第1 列は片側検定の p 値、第 2 列はコントロールセットに含まれるパターンの数、第 3 列はテストセッ
トに含まれるパターン数、第 4 列はパターンである(ここではパターン記号列の読み方を省略するが、それぞれ一意的にグラフ構造に変換できる)。
表2
p値

コントロール

テスト

パターン

3.53E-61482

109(0) 0 (0f3) 0 (1f1) 1 (0f0)

4.62E-57

5427

348

(0) 0 (0f0) 0 (1f3) 1 (0f0)

7.51E-51

2639

220

(0) 0 (0f3) 1 (1f1) 1 (0f0)

9.05E-50707113(0) 0 (0f0) 0 (1f3) 0 (2f1)

5.88E-46

3070

230

(0) 0 (0f0) 0 (1f3) 1 (2f1)

8.55E-42887

114(0) 0 (0f3) 0 (1f1) 1 (1f1)

9.54E-42

3057

221

(0) 0 (0f3) 1 (1f1) 1 (1f1)

1.54E-41893

114(0) 0 (0f3) 0 (1f1)

2.06E-41

3287

230

(1) 1 (0f3) 1 (1f1)

4.41E-41

3376

233

(0) 0 (0f3) 1 (1f1)

9.88E-41

6363

345

(0) 0 (0f0) 1 (1f0) 0 (2f3)

1.42E-40

1034

121

(1) 0 (0f3) 1 (1f1) 1 (1f1)

1.53E-40

3649

243

(1) 1 (0f3)

1.58E-40

9957

463

(0) 0 (0f3)

1.80E-39

6714

354

(0) 0 (0f3) 1 (0f0)

5.39E-38

1140

123

(1) 0 (0f3) 1 (1f1)

1.02E-37

1148

123

(1) 0 (0f3)

1.03E-37

5618

311

(0) 0 (0f0) 0 (1f3) 1 (1f0)

3.30E-36

8479

404

(0) 0 (0f0) 0 (1f3)

1.68E-203120(0) 0 (0f0) 0 (1f9) 1 (0f0)-103-

5.93E-20

1291

98

(0) 0 (0f0) 0 (1f2) 1 (2f2)

1.14E-19349

48(0) 0 (0f2) 0 (1f3) 0 (0f2)

1.49E-1988778(0) 0 (0f2) 1 (1f2) 0 (2f0)

2.74E-19342

47(0) 0 (0f2) 0 (1f3) 1 (0f2)

8.73E-19

1460

103

(0) 0 (0f2) 1 (1f2)

1.25E-181155

89(0) 0 (0f2) 0 (1f3) 0 (2f0)

3.75E-18

32144(0) 0 (0f3) 0 (1f3) 1 (0f0)

6.67E-18

19935(0) 0 (0f1) 1 (0f0) 0 (2f4)

1.05E-17

1635

108

(2) 1 (0f2)

1.05E-17122090(0) 0 (0f2) 0 (1f3)考察
一般的にはパターンサイズは大きくなるほど、そのサポート値は小さく有意性も高くなる傾向にある。しかしながら有用なパターンのサイズが大きい場合、グラフマッチングは NP 完全であるので、アプリケーションに応用する場合、できるだけ小さなパターンで、かつ、グラフ集合をカバーするのに十分なバリエーションをもつパターンを拾い上げることが望まれる。
今回の実験では、1081 の化合物を含むテストセットに対して、表 2 の第 3 列のように比較的大きな
出現頻度をもつ有意なパターンが発見できることが示唆された。このような小さなパターンを用いて集合被覆問題を解けば、意味のある重要なパターンのみを抽出することが可能になり、アプリケーシ
ョンで優れたパフォーマンスを上げることが期待できる。
発表論文
なし
参考論文
1. C. Borgelt and M. R. Berthold. Mining molecular fragments: Finding relevant substructures ofmolecures. ICDM, 51-58, 2002.
2. M. Kuramochi and G. Karypis. Frequent subgraph discovery. ICDM, 313-320, 2001
3. X. Yan and J. Han. Gspan: Graph-based substructure pattern mining. ICDM, 2002.
4. H. Berman, J. Westbrook, Z. Feng, G. Gilliland, T. Bhat, H. Weissig, I. Shindyalov, and P.
Bourne. The protein data bank. Nucleic Acids Research, 28:235-242, 2000.
5. National library of medicine. http://chem.sis.nlm.nih.gov/chemidplus.
6. The International Network for Social Network Analysis. http://www.insna.org/.
7. X. Yan and J. Han. Closedgraph: mining closed frequent graph patterns. KDD, 286-295, 2003.
8. J. Huan, W. Wang, J. Prins, and J. Yang. Spin: mining maximal frequent subgraphs from graphdatabases. KDD, 581-586, 2004.

-104-平成 22 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
蛋白質の折り畳みと変性のメカニズム
Folding and unfolding mechanisms of proteins
京都大学・エネルギー理工学研究所 木下正弘
背景と目的
生体系を水も含めて原子レベルで統計力学理論的に扱い，蛋白質の折り畳み，蛋白質の折り畳みと表裏一体にある変性（低温変性，熱変性および圧力変性），蛋白質の会合による高次構造形成，生体分子による自己組織化や分子認識など，生命を支える種々の秩序化過程の微視的機構の解明と取り組む。
水分子の並進移動に起因するエントロピー効果の重要性に焦点を当てた他に類を見ない概念に基づき，3 次元積分方程式論や，分子性流体用積分方程式論と形態熱力学の統合型方法論を主たる武器として，生命に何故水が必要なのかに対する一つの解答を与える。
検討内容
本年度は，変性蛋白質のシャペロニン GroEL 内への挿入および折り畳みを終えた蛋白質の放出，
F1-ATPase の回転のメカニズム，ATP 駆動蛋白質の機能発現機構に対する横断的描像，溶媒中における高分子立体構造解析のための効率的な方法論，蛋白質のデコイ（偽者）構造と真の天然構造を見分けるための有力な自由エネルギー関数，蛋白質－蛋白質の結合自由エネルギーの計算などの研究課題において大きな進展が見られた。
ここでは，F1-ATPase の回転のメカニズムに関して述べる。ATP を加水分解しながら反時計回りに回転する F1-ATPase は，回転モーターの回転のメカニズムを研究するための最も基本的な研究対象である
が，そのメカニズムは依然として謎に包まれている。本研究では，水分子の並進移動に起因するエントロピー効果の重要性と，それが「ATP との結合・ATP の加水分解・分解生成物の遊離」とどのように
カップリングしているかを解析した。
結果および考察
F1-ATPase は，-subunit を取り囲むように 3 個の-subunit と 3 個の-subunit が交互に並んだ構造を持つ。X 線結晶構造解析結果によると，3 個のは，各々「AMP-PNP（ATP のアナログ）と結合して閉じた構造(TP)」，「ADP と結合して閉じた構造(DP)」，「何も結合していない開いた構造(E)」をとる。3 個のに対しても，どのの隣にあるかによってTP，DP，E のように区別する。は非対称性の高い幾何学的形状（および立体構造）を持つ。
Group I (E, , E, TP), Group II (TP, , TP, DP), Group III (DP, , DP, E)のみを取り出し，各々の水和
エントロピーS を計算した（図１）。水分子に対して多極子モデルを採用し，分子性流体用積分方程式
論と形態熱力学的アプローチの統合型方法論を用いた。以下のことが明らかになった。S は Group 毎に大きく異なり(IIIIII)，Group III のS は Group I のS よりも 630kB も小さい。水のエントロピー損
失を最小に抑えるためには，3 個の Group に対してパッキングの不均一性を生じさせる必要があることが分かる。この不均一性が，F1-ATPase の回転を生み出す鍵となっていると考えられる。にある特定-105-

の方向を向かせる（ある特定の立体構造をとらせる）と共に，Group III で密なパッキングを実現する
ことが，水のエントロピーの観点から最も有利である。ところが，DPE, TPDP, ETP なる変化が起こるため，を 120 度反時計回りに回転させて，密なパッキングを構築し直す必要が生じる（図２）。
要するに，水のエントロピー的に最も安定な状態があり，常にその状態を確保したいわけである。

図１

図２「ATP とレセプター（この場合にはサブユニット）の親和性が ADP とそれの親和性よりも大きい；
ATP 濃度よりも ADP 濃度の方がずっと低い」という事情により，ATP との結合・ATP の加水分解・分解生成物の遊離のいずれもが系の自由エネルギー低下に結び付く（すなわち，起こってしまう）ので，「水のエントロピー効果でいったん安定化された状態がパーターブされるため，水のエントロピー効
果による再安定化が起こる」という素過程が引き続いて起こる。この再安定化が，サブユニットの回転を伴うのである。１サイクルで元の状態に戻るが，系の自由エネルギーは 12kT も低下（ATP の加水分解の自由エネルギーに相当）しており、サイクルが繰り返される。
参考論文
学術誌原著論文
1)

S. Yasuda, T. Yoshidome, H. Oshima, R. Kodama, Y. Harano, and M. Kinoshita, “Effects of Side-Chain
Packing on the Formation of Secondary Structures in Protein Folding”, Journal of Chemical Physics, 132,065105 (10 pages) (2010).

2) K. Amano and M. Kinoshita, “Entropic Insertion of a Big Sphere into a Cylindrical Vessel”, Chemical
Physics Letters, 488, 1-6, (2010).
3) K. Amano, T. Yoshidome, M. Iwaki, M. Suzuki, and M. Kinoshita, “Entropic Potential Field Formed for a
Linear-Motor Protein near a Filament: Statistical-Mechanical Analyses Using Simple Models”, Journal ofChemical Physics, 133, 045103 (11 Pages) (2010).
4) K. Oda, R. Kodama, T. Yoshidome, M. Yamanaka, Y. Sambongi, and M. Kinoshita, “Effects of Heme on the
Thermal Stability of Mesophilic and Thermophilic Cytochromes c: Comparison between Experimental andTheoretical Results”, Journal of Chemical Physics, 134, 025101 (9 Pages) (2011).
5) K. Amano, H. Oshima, and M. Kinoshita, “An Efficient Method for Analyzing Conformational Properties of
a Polymer in Solvent”, Chemical Physics Letters, 504, 7-12 (2011).

-106-6) K. Amano and M. Kinoshita, “Model of Insertion and Release of a Large Solute into and from a Biopolymer
Complex”, Chemical Physics Letters, 504, 221-224 (2011).
7)

T. Yoshidome, Y. Ito, M. Ikeguchi, and M. Kinoshita, “Rotational Mechanism of F1-ATPase: Crucial
Importance of Water-Entropy Effect”, Journal of the American Chemical Society, in press.

8) S. Yasuda, T. Yoshidome, Y. Harano, R. Roth, H. Oshima, K. Oda, Y. Sugita, M. Ikeguchi, and M. Kinoshita,“Free-Energy Function for Discriminating the Native Fold of a Protein from Misfolded Decoys”, Proteins –Structure Function and Bioinformatics, in press.
解説・総説1) 木下正弘，固体表面近傍における液体の構造，トライボロジスト，特集「固液界面の物理」，55，
229-235 (2010).
2) 木下正弘，表面の水和の統計力学理論，日本化学会・コロイドおよび界面化学部会 35 周年記念出版，丸善，「現代界面コロイド科学の事典―シャンプーから宇宙まで―」，10 章 6 節，pp. 244-245,
2010 年 5 月．

-107-

平成２２年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

生体高分子の分子シミュレーション―― 天然セルロースの結晶構造最適化 ――

Molecular Simulation of Biopolymers―― Structural optimization of Natural Cellulose Crystal ――
生存圏研究所・中核研究部・生存圏開発創成研究系・生物機能材料分野

田 中 文 男

背景と目的
天然セルロースの結晶構造（セルロースＩ）については、Meyer & Misch（1937）の報告以来、様々な構造が提案されてきた。初期の報告では、P1211 空間群（当時 unique axis を b-軸に取っていた）の単斜晶系で逆平行鎖に帰属したものが多く、後に平行鎖に帰属する方が妥当とされた。その後 P1121 空間群の単斜晶系平行鎖と P111 空間群の三斜晶系平行鎖の構造が提案され、この二つの構造が混在するとされ、今日に至っている。しかしながら、何れの構造も信頼度因子の値は“0.2 前後”と極めて悪く、結晶学上の判定基準である“0.05 以下”には程遠いため、結晶学的には結晶構造が決ったとは到底断言できない状況にある。その原因は、天然セルロース結晶の不完全さにあり、例え放射光のような極めて強力な線源を用いても、精密な結晶構造解析に必要な精度の回折像を得ることができない点にある。更に、
天然セルロースは再結晶化して結晶を熟成し、完全な結晶にすることもできない。なぜならば、再結晶化すると再生セルロース（セルロースⅡ）と呼ばれる別のポリモルフに変化してしまうからである。そこで、本研究ではこのような現状を打開するための方法を計算化学に求め、まず、天然セルロース結晶の構造最適化に適した力場・パラメーターセットを模索することにした。
検討内容
セルロースを含む多糖はその分子鎖構造内にヘミアセタール構造（還元末端）あるいはアセタール構造を持っており、孤立分子鎖では、安定なアセタール構造周辺で通常の炭化水素系分子鎖の構造とは異なる、特異な電子構造が現れ、それに基づき特徴的な構造特性（アノマー炭素周りの C-O-C-O シーケ
ンスにおける酸素原子上の非共有電子対の軌道から、もう一つの酸素が関与する C-O 結合軌道へ電子雲の一部が供与されることにより生じる C-O 結合間距離の短縮）が現れることになる。このため、電子構造に起因する現象を再現できない経験的手法による分子シミュレーションにおいては、汎用の力場およびパラメーターセットの組み合わせではその構造をうまく再現することができず、特別な工夫を施した
力場・パラメーターセットを用いる必要があるとされてきた。そのために炭水化物に特化し、この電子構造に基づく特別な構造特性を再現するための MM2CARBO、AMBER + Glycam などの力場・パラメ
ーターセットが提案され利用されてきた。しかしながら、信頼度因子は悪くとも回折結晶学により誘導される天然セルロース結晶内の分子鎖構造に、この C-O 結合が短縮した分子鎖構造を強いれば強いるほど誘導される結晶構造の信頼度因子は悪化していた。そこで、天然セルロース結晶内の分子鎖構造に本
当に孤立分子鎖と同じ電子構造が維持され、C-O 結合が短縮しているのかどうかを検討し、かつ天然セルロース結晶の構造最適化に最適な力場がいずれの力場・パラメーターセットであるのかを検討することにした。天然セルロース結晶の構造最適化を進めるための出発構造としては、現時点で最も妥当とされている単斜晶系平行鎖構造で P1121 空間群に属する Finkenstadt らの構造（1998, R=0.213）とNishiyama らの構造（2002, R=0.1857）を用いた。用いた力場・パラメーターセットは、第一世代のCVFF、AMBER、Universal、Dreiding と第二世代の CFF91、PCFF、COMPASS、COMPASS25、COMPASS26、COMPASS27 の十種類であり、構造最適化に使用したソフトウェアーは Accelrys 社のMaterials Studio 5.01 である。用いた力場・パラメーターセットのうち、孤立分子鎖におけるアノマー-108-炭素原子の周りの電子構造を反映した分子鎖構造を再現するための工夫を施した力場・パラメーターセ
ットは AMBER だけである。しかしながら、この AMBER には計算機で結晶単位格子の構造最適化を行おうとする際に常に segmentation fault のエラーが発生して実行できないと言う欠陥が認められた。そこで AMBER のみ５×５×５unit cell モデルの微結晶をギリギリ内包するシミュレーションボックスに閉じ込めた系を用い、その中心部のセルロース結晶構造単位に restraint をかけ単位格子を代表させることにした。結晶構造最適化を行うに当たっては、出発構造を各力場・パラメーターセットにおいて高温条件下に分子動力学シミュレーション法を用いてアンニーリングした後に、分子力学シミュレーション法を適用した。
結 果
Ｘ線結晶構造解析法により決定された Nishiyama ら（SR XRD）
、および Finkenstadt ら（XRD）の結晶構造モデルを詳細に検討した結果、信頼度因子の比較から、結晶構造決定時に孤立分子鎖に特有の電子構造を強く意識して、C-O 間結合が短縮した分子鎖構造を強いると信頼度因子の値が悪化していることが明らかになった。また両者の構造を出発構造とした構造最適化の結果からも、結晶格子内のセルロース分子鎖の非対称単位に C-O 結合間距離の短縮を強いる AMBER 力場・パラメーターセットにおいては、予測された非対称単位の構造の出発構造に対するズレがかなり大きくなっており、殆どの場合５％以上のズレを示していたのに対し、この C-O 結合間距離の短縮を強いていない汎用の力場・パラメ
ーターセットから予測される非対称単位の構造のズレは何れもほぼ５％以内に収まっていた。また、
AMBER 力場・パラメーターセットにおいては特にグリコシド結合の周りの二面角に大きなズレが認められた。これらのことから定性的には結晶構造最適化において、分子鎖に意識的に孤立炭水化物分子鎖に特有の電子構造と C-O 結合間距離の短縮を強いるべきではないとの認識が得られた。
一方、相対的に第一世代の力場（CVFF、AMBER、Universal、Dreiding 力場）よりも第二世代の力場（CFF91、PCFF、COMPASS 系力場）のほうがセルロース結晶の構造を巧く再現できていた。特に、CFF91 力場・パラメーターセットが天然セルロース結晶の構造を最も巧く再現できていた。
また、第二世代の力場・パラメーターセットにおいて最適化された結晶構造をもとに算出したⅩ線
回折パターンは、Finkenstadt らの構造から出発して、COMPASS27 力場・パラメーターセットを用いて最適化した場合を除き、何れも実測値に極めて近いパターンを示していた。
考 察
以上の結果から、分子鎖運動に制約を受け、孤立分子鎖とは異なる残基間の空間配置を取る分子鎖からなる天然セルロースの結晶構造最適化においては、炭水化物孤立分子鎖に特化した力場・パラメー
ターセットは使用すべきでないと考えられた。なお、この結論は、分子鎖構造の動的変化に制約を受けていない気相中あるいは希薄溶液中の、孤立分子鎖に近いセルロース分子鎖の構造最適化をも規制する
ものではない。分子鎖構造が自由に変化し得る場合の経験的手法による分子シミュレーションでは、む
しろ炭水化物孤立分子鎖に特化した力場・パラメーターセットを用いるべきであると考えられる。
また、天然セルロースの結晶構造最適化においては、第二世代の汎用の力場・パラメーターセットを用いる限り、力場・パラメーターセットに特別な注意を払う必要はないものと考えられた。
以上のことから、Nishiyama らが決定した結晶構造をもとに、第二世代の汎用の力場・パラメーターセットによる構造最適化とⅩ線回折データーを元にしたこの最適化構造の精密化を繰り返すことにより信頼度因子の改善が図られ、より信頼性の高い天然セルロースの結晶構造を決定することが可能になるものと考えられる。
発表論文
F. Tanaka, K. Abe and H. Yano, Preprints of the 25th International Carbohydrate Symposium, p.644,
Aug.1-6, 2010, Makuhari, Chiba, Japan.

-109-平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

浩

背景と目的
（１）集中豪雨時のマサ土地域の流動性崩壊発生機構に関する研究
2010 年 7 月に発生した広島県庄原市土石流災害、２００９年１１月に発生したエルサルバドル国の土石流災害について、死者を伴う土石流が発生した渓流の土石流について源頭部土砂を採取し、崩壊・土石流発生メカニズムを検討する。
（２）三次クリープの研究
珪砂と粘土の混合砂を用いて水圧制御の破壊試験を行い、豪雨時に於ける三次クリープ破壊の試験を繰り返し、福囿が 1985 年に提案した 1/v プロットを用いた地すべり崩壊時刻予知メカニズムを調べる。
（３）全球降雨観測データを用いた土砂災害予報警報に関する研究
降雨観測用 TRMM 観測衛星による全球準リアルタイム降雨データの精度が土砂災害の予報警報にも応用が可能になる程度に向上したため、試験的に 2009 年防府市土砂災害と 2008 年中国・四川省北川の土石流災害時のデータと現地の観測データおよび発生状況と比較して、将来の応用可能性を検討した。
検討内容および結果・考察（１）可視型地震時地すべり再現試験機を用い、現地土石流の発生源頭部から採取したマサに対し、一定の垂直応力、せん断応力を与えた状態から破壊に至るまで間隙水圧を一定速度で増大させ、破壊させ、破壊後の挙動を観察した。実際に発生した現場より大きな垂直応力条件であったが、破壊時に過剰間隙水圧が急激に上昇し、ほぼ液状化に至った。前年の防府市土石流と比べ、せん断抵抗は載荷中のせん断応力よりゆっくり低下し、流動化に至る前に繰り返し間隙水圧が変動するプロセスが観察されたが、これは細粒をより多く含むためせん断面形成が遅れたためと考えられた。最終的に加速的な変位が観測され、土石流発生過程を示すことができた。
（２）水圧を徐々に一定レートで上昇させ、三次クリープ破壊を起こすことを繰り返した。その結果
以下の重要な知見が得られた：(a) 1/v が直線的に落ちる傾向が再現できた、(b) 同じ試料を繰り返し破壊させてもα値は概ね同じ値をとった、(c) A 値とα値にリニアな関係が認められた。
（３）TRMM 衛星によるマルチセンサーシステムのデータを用いて米国 NASA およびオクラホマ大学のチームが作成したインドネシアの 2009 年豪雨による土砂災害の分布と雨量分布を比べ、降雨浸透と斜面安定解析モデルを構築し、実際に土砂災害が発生した地域で安全率が１を切ることを示すことができた。広域土砂災害警報発令システム構築に TRMM が有用であることを示すことができた。

-110-

参考論文
1.

Zonghu Liao, Yang Hong, Jun Wang, Hiroshi Fukuoka, Kyoji Sassa, Dwikorita Karnawati and Faisal
Fathani. (2010): Prototyping an Experimental Early Warning System for Rainfall-Induced Landslides inIndonesia Using Satellite Remote Sensing and Geospatial Datasets. Landslides, Vol. 7, No.3, pp.317-324.

2.

Hiroshi Fukuoka, Fawu Wang, and Gonghui Wang (2010): Sudden pore pressure rise and rapid
landslide initiation induced under extreme rainfall conditions - a cese study. EGU (European
Geosciences Union) General Assembly 2010, Geophysical Research Abstracts, Vol.12, EGU2010-14480.

3.

羽田野袈裟義, 山本晴彦, 種浦圭輔, 福岡 浩, 汪発武 (2010): 平成 21 年 7 月中国・九州北部豪雨と防府市土石流災害. 第 49 回（社）日本地すべり学会研究発表講演会論文集, pp.74

4.

福岡 浩, 堀米昭士郎 (2010): 2009 年 11 月中米エルサルバドル土石流災害調査. 第 49 回（社）日
本地すべり学会研究発表講演会論文集, pp.83

5.

Dok, A., and H. Fukuoka (2010): Tertiary creep test by ring shear apparatus in predicting initiation time ofrainfall-induced-shallow landslide. Eos Trans. AGU, Fall Meet. Suppl., Abstract NH31C-06.

6.

Atitkagna Dok, Hiroshi Fukuoka (2010): Tertiary Creep Test by Ring Shear Apparatus in Predicting
Initiation Time of Rainfall-Induced Shallow Landslides. Proc. Int’l Symp. on Earth Science andTechnology 2010.

-111-平成２２年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

竹見哲也

背景と目的
台風・梅雨前線・低気圧活動に伴い発生するメソ対流擾乱は、強雨・強風災害をもたらす要因であり、メソ擾乱の発生や発達を正確に予測することが防災上極めて重要である。特に甚大な被害が生じるのは、短時間に集中する強雨や瞬発性の強風といった現象（「極値」）が局所的に発生する場合である。
特に、竜巻など小規模気象擾乱に伴う瞬発性の突風による顕著な風災害が近年続発し、突風に関する予測情報の必要性が認識されている。しかし、仮に竜巻など小規模擾乱の発生が把握できたとしても、それに伴い生じる突風の定量的な予測は極めて困難なのが現状である。一方、超高層ビルが林立する
都市部における突風の発生は、気象擾乱の構造そのものに起因するのみならず、建築構造物の配置など都市の形態にも強く影響を受ける。都市域での突風による被害ポテンシャルは極めて高いため、突風災害の防止・被害軽減の観点から、突風の定量的な予測はもし可能となれば極めて有効であろう。
本研究は、気象モデルと LES モデルの結合により、都市の形態に起因する突風の量的予測手法を構築することを目的とする。東京都心部での強風イベントを対象にして、強風変動の数値解析を行い、突風の再現を試みた。

検討内容
気象場の再現には領域気象モデル WRF を、都市域での風速場の再現には LES 手法による CFD モデ
ルを用いる。解析対象事例は 2004 年 12 月 5 日 6:20 時（JST、以下同様）に東京で最大瞬間風速 40.2
m/s（観測史上第 2 位）を観測した低気圧に伴う強風イベントである。WRF モデルでは、初期値・境界値に気象庁 MANAL および MGDSST を用い、2004 年 12 月 4 日 21 時を初期時刻とし、水平格子
幅を 7.5 km/1.5 km/300 m/60 m（鉛直レベル数 43）とした 4 重ネスト領域を設定し、数値シミュレーションを行った。
一方 LES モデルでは、東京都心部の 5 km×1.2 km を計算領域とし、標準 Smagorinsky モデルにより乱流応力を表現し、対象領域の建物高さを陽に下端境界条件として与え、水平格子幅 20 m・鉛直格
子数 100 と設定した。LES の解析対象時刻は日最大瞬間風速を記録した 12 月 5 日 6 時から 1 時間とし、このときの風向である南西風を LES 計算領域に流入させることにする。LES 計算領域の流入面での風速値は、WRF モデルによる最内領域での 1 分間隔の出力値を時空間に補間して設定した。これにより、気象擾乱に対応した時間変動を LES モデルに与えることにする。流入面以外の計算領域内部での風速の初期値には、流入境界の風速プロファイルを与えた。一方、ビルなど地面粗度に起因する変-112-

動を生じさせるため、LES 計算領域を主流方向に対して長く設定することで吹走させ、かつ側面境界に周期条件を課すことによって十分な乱れを発生させる。
以上の結合においては、気象擾乱に伴う風速変動と地面粗度に起因する風速変動の両者が LES 解析領
域で表現されるように意図されている。

結果
WRF モデルで得られた東京・大手町（気象庁）での観測による風速時系列（1 分値平均値および最大値、観測は地上高約 75 m で実施）と同位置に相当する最内領域内での格子点における風速時系列を図1 に示す。1 分平均風速は、モデル高度 17 m での風速より大きく、モデル高度 25 m での風速が対応していた。一方、瞬間値はモデル高度 100 m 前後での風速がよく対応しているように見える。地上付
近下層での瞬間風速のモデルでの再現には、都市キャノピー内部における鉛直の運動量輸送を的確に表現することが大切であることが示唆される。言い換えると、気象モデルでの粗度長としての取り扱
いでは考慮できないビルや構造物の影響を陽に表現する必要があると言える。このような風速変動を表現するためには、一般に抵抗としてビルを表現するキャノピーモデルを導入するだけでは不十分であるため、ビルを陽に解像した LES モデルとの結合を行う。
WRF の風速データを与えた LES で得られた風速時系列を調べたところ、LES による 1 分平均風速値
は、観測による 1 分平均値と比べてやや強めに表現されているものの、全般的にはよく対応していることが分かった。また LES による瞬時のピーク値は観測の瞬間風速値ともよく対応しているという結果も得られた。

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

考察
気象モデルと LES モデルの結合による融合解析が都市域での突風予測に有効であることが示唆される。

-113-

発表論文
なし

参考論文
竹見哲也，辰己賢一，石川裕彦，2010：高分解能領域気象モデルによる気象擾乱に伴う風速の極値の解析．風工学シンポジウム論文集，Vol. 21，pp. 19-24.

-114-

平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
密度汎関数法を用いた表面吸着系ダイナミクスのシミュレーション
Simulation of dynamic behavior of adsorbates on metal surfaces
using density functional theory
京都大学大学院理学研究科 化学専攻 分子分光学研究室
中井郁代
Cu(311)表面
表面における表面における CO の吸着構造[背景と背景と目的]
目的] 実用触媒には種々の欠陥やステップなどの低配位数のサイトが存在し、触媒活性に寄与すると考えられている。金属単結晶の高ミラー指数表面がこうしたサイトのモデルとして用いられる。化学的に安定な CO2 の CO やメタノールへの変換反応や、CO+H2O

CO2+H2 で表される水性ガスシフト反応は、エネルギー問題との関係から重要であり、これらの反応は Cu 触媒上で非常に高効率で起こることが知られている。しかし、反応機構の詳細は明らかになっていな
い。超高真空中で Cu(311)表面上に吸着した CO2 が CO へ分解されることが、昇温脱離法(TPD)
を用いた実験により報告された[1]。この研究は、CO2 の分解反応が、一般に高い触媒活性を示す
遷移金属の表面でも起こらないにもかかわらず、銅のような貴金属表面で進行し、しかも露出面と反応(a)性の関係性を示唆している点で興味深いものである。
3

高い表面である。
しかし、TPD だけでは CO2 の吸着状態や分解の機構を詳細に議論することはできない。そこで我々は、Absorbance /10

テラス 1 列が繰り返される、非常にステップ密度の90 K–190 K-3

Cu(311)表面は、図 1 に示したよう、ステップ 1 列と

2
10

赤外反射吸収分光法(IRAS)を主に用い、Cu(311)表面

2000

2050
2100
2150
-1
Wavenumber [cm ]

2200

(b)
10

Absorbance /10-3

8

130 K–220 K
6
4
2
0
2000

2050
2100
2150
-1
Wavenumber [cm ]2200

図 2: CO/Cu(311) の IRAS (10 K ごとに測定)(a)80K で吸着, (b)160K で吸着

図 1: Cu(311)表面の構造(a) 上面図 (b)側面図-115-

における CO2 及び CO の吸着状態を広い温度領域で調べる実験を行った。実験は超高真空槽中で行った。清浄化した Cu(311)表面に CO2 を 70K で吸着後、温度を変化させながら IRAS 測定を行った。CO2 は分子状で脱離し、報告された様な CO への分解は観測されなかった。Somorjai らの実験[1]では、不純物の CO の吸着、脱離を観測していた可能性が高い。
次に、CO の吸着状態についても、同様に IRAS を用いて解析を行った。CO を 80 K 及び 160 K
で飽和吸着させ、IRAS 測定を行った結果を図 2 に示す。CO を導入する温度によって吸着状態が大きく変化している事を見出した。さらに、吸着後に温度を上昇させつつ測定を行ったところ、
2100 cm-1 前後に複数のピークが存在し、これが温度上昇に伴い特徴的に変化する事を見出した。
波数から、全てのピークは atop サイトに吸着した CO の伸縮振動に対応すると考えられるが、複数のピークが存在する理由としては、ステップサイトとテラスサイトの存在、双極子間相互作用などが考えられる。注目すべき点として、160 K の時よりも低温の 90 K の時の方がピーク強度が弱いこと、80 K から昇温しても 160 K で吸着させた時と同じ状態にはならないことが挙げられる。
しかし、これらの状態を与える具体的な吸着状態を実験のみから明らかにすることはできず、密度汎関数理論(DFT)による計算を行った。
[ 検討内容]検討内容 ] DFT 計算を用いた吸着構造の推定を、Materials Studio (Accelrys)に含まれる
CASTEP パッケージを用いて行った。基底関数としては周期境界条件を用いた平面波を用い、ポテンシャルとしてウルトラソフト擬ポテンシャル、
交換相関相互作用として GGA-PBE を用いた。
Cu 原子 4 層と CO 吸着層、12 Å の真空層を用いて計算を行った。また、得られた構造の一部に対して、DMol3 パッケージを使用し、分子振動のシミュレーションを行った。
ユニットセルとしては、図 1 に示したような(2×1)構造を採用した。160 K 及び 80 K で CO を吸着させた場合の IRAS に共通して見られる 2075 cm-1 及び 2090 cm-1 付近のピークに対しては、
比較的基板表面と CO 分子が強く相互作用しており、ユニットセル内に 1 分子が吸着した構造を考えた。80 K で吸着させた場合に見られる 2110 cm-1 のピークは、低温で脱離しており、準安定的な状態にあることが考えられるので、ユニットセルに 2 分子が吸着した構造を想定した。なお、
80 K で吸着させた場合に 2140 cm-1 付近に見られるピークは 100 K という低温で脱離しており、CO 伸縮振動の波数も気相の CO 分子に近いため、物理吸着状態にあると考え、今回は検討の対象としなかった。
[結果と結果と考察]
考察] CO 分子が比較的重い金属の表面に吸着した系の DFT 計算については、CO 分子のπ*準位を安定に見積もりすぎてしまうため、吸着エネルギーが大きくなりすぎてしまうという問題があることが知られている。Cu 表面での吸着に関しても同様の報告がある[2]。そこでまず、未知の部分の多い Cu(311)面ではなく、多くの先行研究がある Cu(100)表面での CO 吸着について、必要な計算精度の見積りを行った。c(2×2)構造について、吸着エネルギーは実験から 0.53−0.57
eV であることが分かっている[2]。Cutoff energy 300 eV, k-point set (4×4×1)とすると、-2.41 eVと非常に大きな吸着エネルギーが得られたが、これらのパラメータを段階的に大きくしていくと、吸着エネルギーは小さくなっていった。Cutoff energy 420 eV, k-point set (5×5×2)にすると、-0.89
eV の値が得られ、ほぼ収束したので、GGA-PBE を用いる今回の計算方法ではこの程度が限界で-116-あると判断した。
次に、Cu(311)表面に対する計算を行った。まず、ユニットセルに 1 分子を吸着させた構造について考えた。ス
テップ列上の atop サイトに吸着した CO 分子について、
Cu(100)表面の計算で見積もったものと同程度の精度で計算を行うと、吸着エネルギーは-1.08 eV となった(図3(a))。この構造が、今回計算した中で最も安定であった。
IRAS で観測された 2075 cm-1 あるいは 2090 cm-1 のピークに対応すると考えられるが、過去の文献との比較から、
2090 cm-1 のピークが、CO がステップ上の atop サイトに吸着した構造に対応すると考えられる。一方、テラスサイトに吸着した CO について、atop サイトを始状態として
構造最適化を行うと、図 3(b)のように hollow サイトに近図 3: DFT 計算によって得られた CO の吸着構造 (全て上面図)

い位置で安定化した。吸着エネルギーはステップサイトに吸着した場合よりもわずかに小さいのみであった。しかし、hollow サイトあるいは bridge サイ
トに吸着した CO 分子は一般に 2000 cm-1 以下の振動数を与える。振動数のシミュレーションを行っても、2000 cm-1 以下の値となった。しかし実験ではこの領域にピークは見られなかった。この不一致の原因については現在のところ判明していない。
更に、CO がユニットセルに 2 分子吸着した構造について検討した。局所的に分子密度が非常に高いので、1 分子あたりの吸着エネルギーは 1 分子が吸着した場合の 60%にしかならないが、同程度の吸着エネルギーをもつ構造として、図 3(c)及び(d)の構造が得られた。このような構造は非常に不安定であるが、低温で CO 分子を吸着させて一旦これらの構造が形成されると、吸着エネルギーの大きいサイトへの CO の吸着が阻害されると考えられる。
[参考文献]
参考文献][1] S. S. Hu and G. A. Somorjai, Surf. Sci. 262,
262 68 (1992).
[2] M. Gajdos and J. Hafner, Surf. Sci. 590 (2005) 117, and references therein.

-117-平成２２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地球惑星科学専攻地質学鉱物学分野 三宅亮
背景と目的
地球惑星科学において拡散現象は非常に重要な意味を持っており、それを用いて、惑星の進化や火成岩・変成岩などの形成史が論じられている。しかし、地殻・マントルを構成する鉱物は対称性が低く、各軸方向によって拡散定数が違うことが実験的に分かりつつある。この原因の一つは、結晶構造の違いにより拡散に必要な活性化エネルギーが異なる為だと考えられているが、まだ不明な点が多い。そのため、CASTEP (Materials Studio)を用いた電子状態計算により、造岩鉱物の各軸方向における活性化エネルギーを見積もることが、本研究課題の目的である。
ペリクレース(MgO)中の陽イオン、陰イオンの空孔(vacancy)については理論的、実験的アプローチにより数多くの研究が行われている。しかし、陽イオンと陰イオンの空孔の取り方について、陽イオン、陰イオン空孔がそれぞれ独立に存在する uncoupled vacancy（いわゆる Schottky
vacancy）と互いに隣接して空孔を作る coupled vacancy が考えられ、それぞれ別々に用いられることがあるが、それぞれの空孔形成エネルギーについて議論はされてこなかった。そこで、本研究では、この２種類の空孔形成エネルギーおよび空孔移動の活性化エネルギーを電子密度関数(DFT)計算により求めた。
シミュレーション手法
本研究では CASTEP を用いて DFT 計算を行った。計算は GGA–PBE で行った。計算で用いたペリクレースの粒子数は 64 (セルサイズ：222), 216 (セルサイズ：333), 360 (セルサイズ：335), 512(セルサイズ：444)粒子である。各計算セル中に４種類の空孔、すなわち (1) Mg を 1 原子抜いた (2) O を 1 原子抜いた (3) 最近接にある Mg, O を 1 分子（すなわち coupled vacancy）抜いた (4)計算セルの中で最も遠くにある Mg, O を 1 分子分抜いた、異なる４種類の状態を作り計算を行った（図１参照）。Schottky vacancy の計算は(1)と(2)の計算結果を用いて、電荷の補正計算を行った上で求めた。
結果と考察
計算の結果、ひとつの計算セル中で uncoupled vacancy を作り計算したところ、空孔距離が 6Å 以上になるとことでほぼ一定になることがわかった（図２）。さらに、セルサイズが小さいときには補正した Schottky vacancy の形成エネルギーが最も小さいが、セルサイズが最も大きい系では
coupled vacancy の形成エネルギーが最も小さくなった（図３）。つまり、空孔は coupled vacancy が最も作り易い事になるが、空孔濃度を考えると、Schottky vacancy を多いと考えられる。また、得られた Schottky vacancy の形成エネルギーは、過去の研究に比べると若干小さい値を示した。

-118-

カップリングした空孔
図１

デカップリングした空孔

カップリングした空孔とデカップリングした空孔の概念図

図２ 計算セルの中で最も遠くにある Mg, O を 1 分子抜いた時の空孔形成エネルギーとセルサイズ（Mg, O 空孔間距離）との関係

図３

各空孔形成エネルギーとセルサイズとの関係-119-平成 22 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

高温高圧条件の水の構造

Hydrogen network structure of H2O Liquid at high-pressure and high-temperature condition

京都大学 理学研究科 地球熱学研究施設

川本 竜彦

背景と目的
地球内部で起こっている様々な現象に水は大きな影響力を持ち、水の構造の研究は地球内部の現象の理解を深める。水は水素結合によるネットワーク構造を有しており、これにより他には見られない
特異な性質を持つ。また、その構造は温度・圧力の変化に伴い変化する。この構造の変化に対し実験的アプローチも行われているが、分子シミュレーションを用いることでより詳細な構造の変化について議論することが可能である。そこで、分子シミュレーションを用いて高温高圧条件の水の構造を調べることを目的に、研究を行った。

検討内容
水素結合によるネットワーク構造を調べるため、分子間の距離と角度に基づき水素結合を定義した １。

この定義は H2O 分子間の O-O 間距離 r と H-O-O 角 θ の分布関数 g (r , θ ) を用いる。この g (r , θ ) に現れる水素結合に起因するピークとそうでない部分に起因するピークを鞍点により区別し、水素結合に起因するピークのみを抽出して、水素結合を形成している r と θ を定義するというものである。この水素結合の定義を用いて、大気圧~3GPa、25~1000℃の温度圧力条件で分子動力学法を用いた分子シ
ミュレーションを行った。また、ネットワーク構造の規則性を評価するパラメータ q 2 をそれぞれの温度圧力条件で計算し、構造の規則性も評価した。

結果と考察
１分子当たりの水素結合の数は、温度上昇によっては減少したが、圧力によってはほとんど変わらなかった。このことは水素結合ネットワークの変化において圧力より温度のほうが支配であることを示している。 q の分布は 100℃までは四面体配置に対応するピークとランダム配置に対応するピークの２つのピークが現れるが、200℃以上の温度では四面体配置に対応するピークは見られなくなり、ランダム配置に対応するピークのみが現れる。このことは 100℃では四面体配置はある程度残っているが、200℃以上では四面体配置は消失し液体アルゴンなどの単純流体に近い構造をとることを示しており、水素結合ネットワークに起因した物性は 100~200℃の間で見られなくなると考えられる。

発表論文

なし

参考論文 [1] Kumar, R et al. (2007) J. Chem. Phys. 126 204107.

[2] Chau, P.-L. and Hardwick, A.J. (1998) Mol. Phys. 93 511-518.

謝辞

この研究は大学院生の熊谷仁孝君に計算を実施して頂いた。記して感謝する-120-平成 22 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

Pachastrissamine およびその誘導体の立体選択的合成研究
Stereoselective Divergent Synthesis of Four Diastereomers of Pachastrissamine
京都大学薬学研究科 薬品有機製造学分野
大野 浩章
背景と目的
OH

スフィンゴ脂質とは長鎖塩基成分としてスフOH OHィンゴイド類を含む複合脂質の総称であり、生

O
NH

HO

物の細胞膜の構成成分である。これまでに多く(CH2 )21CH3
OH

HO O
OH

の天然由来のスフィンゴ脂質類縁体が報告され

agelasphin 9aている。そのうち agelasphin 9a をはじめとする

HO

OH
NH 2

いくつかの化合物は、抗腫瘍活性を示すことが知られている。また経口投与可能な多発性硬化
FTY720症治療薬として臨床応用が期待される FTY720

Figure 1. Therapeutic Sphingosine Derivatives.

などの重要な薬剤もスフィンゴシン類縁体をリ

H2 Nード化合物として開発されており、スフィンゴ

OH
4

O

シン類縁体の創薬研究における潜在能力が期待

3
2

C 14 H 29

Pachastrissamine ( 1)
(Jaspine B)

されている（Figure 1）。

H2 N

Pachastrissamine 1 は、2002 年に Higa らによって沖縄近海に生息する海洋生物 Pachastrissa

OH

O

H2 N
O

C 14 H 29

2-epi-Pachastrissamine (2)H2 N

C 14 H 29

OH

O

sp.から単離された海洋天然物である（Figure 2）

33-epi-Pachastrissamine (3 )(1a,b)

Figure 2. Pachastrissamine and its diastereomers.

。Pachastrissamine は D-ribo-phytosphingosineOH

C 14 H 29

42,3-epi-Pachastrissamine ( 4)由来の THF 環を有しており、P388 白血病細胞、HT29 大腸癌細胞や MEL28 悪性黒色腫細胞などの細胞株に対して、μM 以下の濃度で抗腫瘍活性を示すことが知られている (1)。その有望な生物活性とシンプルな構造ゆえに、多数の全合成が報告されており (2,3)、所属研究室からも近年、Pd 触媒を用いたブロモアレンの連続環化反応を鍵反応とする pachastrissamine の全合成を報告した (2t)。しかしながら、pachastrissamine の全ジアステレオマーを単一の原料から分岐的に作り分ける方法論は存在しない。最近の研究によると、pachastrissamine はスフィンゴミエリン合成酵素を阻害することで、細胞中のセラミド量を増加させ、腫瘍細胞のアポトーシスを惹起することが示唆されている (1c)。また、
pachastrissamine の抗腫瘍活性は THF 環上の置換基の立体化学によって変化することも報告されている(1d)。さらに詳細なメカニズムを解明するために、pachastrissamine およびそのジアステレオマーの効率的合成法が求められている。そこで著者は、pachastrissamine の全てのジアステレオマーを分岐的に合成可能な方法論の確立を行うとともに、分子内に存在する３つの不斉中心の活性に対する影響を精査し、新規医薬品や機能性低分子化合物の創製へ展開することを視野に入れて本研究に着
手した。

-121-

検討内容
著者はジオール 5a を共通の鍵中間体として４種類のジアステレオマーを分岐的に合成しうる経路を考案した（Scheme 1）。まずアセタールの脱保護および 3 位の水酸基の立体反転等により 6a、6b を合成する。続いて、これら２種のジアステレオマーの 4 位（Scheme 1, path A）もしくは 1
位（Scheme 1, path B）の水酸基を脱離基に変換して環化させることで４種類のジアステレオマーを合成できると考えた。
A
OH
1

2
3

OH
N

O

OH

5a

H 2N

C14 H29

HONH

C 14 H29

C14H 29

O

2(via path B)
H 2N

OH

O

B

6b

OH

OH

or

OH

Boc

H 2N

1
(via path A)

A

C 14 H29
Boc

OH
or

NH OH
Boc B
6a

OH
O

H 2N

C14H 29

4

HO

C 14 H29O

C14H 29

4(via path B)

3(via path A)

Scheme 1. Synthetic strategy for stereoselective synthesis of four diastereomers.

結果・考察
Garner’s aldehyde 7 の Wittig 反応により 8 を得た後、OsO4 を用いて酸化したところ、収率 91%、
77:23 のジアステレオ選択性ですべてのジアステレオマーの共通の合成中間体となる 5a とそのジア
ステレオマー5b を得た（Scheme 2）。5a 及び 5b はシリカゲルクロマトグラフィーおよび再結晶により容易に分離することができた。
OH
CHO
O

N
Boc
7

C 15 H31PPh 3Br
LHMDS

O

N

THF, –78 ºC to rt
91%
E:Z = 1:13

TsCl, Et 3N
Me 3N·HCl

OTs
O

5a

N

C14 H29HOBoc

TsOH·H2 O

C 14 H 29 MeOH, ref lux
Boc
92%
9
OH

MeOH, rt88%

O

C 14 H 29 t-BuOH:H O (1:1), rt2
Boc
91% (dr = 77:23)
8

C 14 H29
Boc

N

OH
O

N

5a

C 14 H29
Boc
5b

OTs

CH2 Cl2, rt
85%

TsOH·H 2O

OH
OH

OsO4 , NMO

NH
6a

OH

TsCl, Et 3N
DMAP
CH 2Cl2, rt
91%

H 2N

OTs

Mg

C 14 H 29 MeOH, rt
81%

O
10

OH

H 2N

OH

C 14 H29
O
Pachastrissamine (1)
BocHN

OH
TFA

C14H 29

TsO

H 2N

OH
2

Boc

NH

OH

11

C 14H 29
O
12

CH 2Cl2, rt
90%

O

C14 H29

2-epimer (2)Scheme 2. Synthesis of Jaspine B (1) and Its 2-Epimer (2) via the Common Intermediate 5a《Pachastrissamine（1）および 2-エピ体（2）の合成》
次に天然型と 2-エピ体の合成を検討した。5a に TsCl を作用させることでビストシル体 9 を得た
後、MeOH 中 TsOH を加えて加熱することで、保護基の除去と環化反応が一挙に進行し、THF 体
10 が得られた。続いてマグネシウムによりトシル基を除去することで jaspine B (1) に誘導した。
一方、5a のアセタールを TsOH により除去して 6a へと変換し、1 位水酸基を選択的にトシル化
すると環化反応が進行し、THF 体 12 が得られた。TFA により脱保護を行い、2-エピ体 (2) に変換
した。

-122-

《3-エピ体（3）および 2,3-エピ体（4）の合成》
引き続き 3-エピ体および 2,3-エピ体の合成を行うにあたり、Boc 基を利用したオルトエステルの開環反応による 3 位立体化学の反転を検討した（Scheme 3）。6a の一級水酸基を TIPS 基により保護した後、オルト酢酸トリメチルを作用させると、活性化された 3 位の水酸基に対して期待通り
Boc 基が求核攻撃を引き起こし、オキサゾリジノン 15 が得られた。15 の窒素原子を Boc 基により保護した後、加水分解することで、13 の 3 位の水酸基の立体が反転した 16 を得た。先と同様に、
16 をビストシル体 17 に変換後、TBAF によって TIPS 基を脱保護すると環化反応が進行し、THF
体 18 が得られた。トシル基と Boc 基を脱保護することで 3 に誘導した。また、16 の TIPS 基を脱保護し、先と同様に TsCl を作用させ THF 体 19 を得た後、TFA により Boc 基を除去することで 4を合成した。
OH
TIPSCl, imid.
6a

TIPSO
DMF, rt
90%

Boc

NH

trimethyl orthoacetate
BF3·OEt2
C 14 H 29

OH

CH 2 Cl2 , rt
96%

OTIPS
C14H 29
HN
Boc

O

OTs

TIPSO
Boc

NH OH
16

CH 2Cl2 , rt
94%

Boc

1) TBAF, THF, rt2) TsCl, Et3 N, Me3 N·HCl
CH 2Cl2, -78ºC

BocHN

3) K2 CO3 , MeOH
51% (3 steps)

C14 H29

TIPSO
NH

OTs

17
OH

O
19

C 14 H29

OO

14

TsCl, Et3N, Me 3N·HCl

C 14H 29

C 14 H29
HN

O

13

OH

OAc
TIPSO

TBAF
THF, rt70%

TFA
CH 2 Cl2 , rt
quant.

O
18
H2 N

3

2) NaOMe, MeOH, rt
75%

15

OTs

BocHN

1) Boc2 O, Et3 N, DMAP
CH 2Cl2 , rt1) Mg
MeOH, rtC14H 29 2) TFA
CH2 Cl2 , rt
89%

H 2N

OH
3

C 14H 29O
3-epimer (3)OH
2

C14H 29O
2,3-epimer (4)Scheme 3. Synthesis of 3-Epimer (3) and 2,3-Epimer (4)同様に、(R)-Garner’s aldehyde を原料として、対応するエナンチオマーも併せて合成した。
《スフィンゴシンキナーゼ阻害活性の評価》
近年、スフィンゴシンからスフィンゴシン-１-リン酸（S1P） Table 1. Inhibition of Sphingosine Kinases.
IC50 (SphK1)
IC 50 (SphK2)へのリン酸化を触媒するスフィンゴシンキナーゼ 1（SphK 1） compound
1
6.6
4.6
が腫瘍細胞中において過剰発現していることが報告され、
2
15.8
3.9
SphK は癌の分子標的薬の標的として注目されている。我々は、
3
6.1
2.1
4
2.2
3.0
pachastrissamine の 生 物 活 性 評 価 の 過 程 に お い て 、
ent-1
10.5
2.7
pachastrissamine およびその立体異性体が SphK 阻害活性を
6.2
2.1
ent-2
示すことを見出した（Table 1）。これらのうち数種の非天然型
1.8
0.59
ent-3
ent-4
0.48
0.94
異性体は、現在 SphK 阻害剤として最も幅広く用いられている
13.7
2.8
DMS
DMS よりも強力な阻害作用を示した。
著者は、pachastrissamine のすべてのジアステレオマーを、ジオール 5a から分岐的に合成することに成功した。また pachastrissamine のすべての立体異性体が SphK 阻害活性を有することを見出した。現在、他のキナーゼに関する選択性の精査、および多様なアルキル側鎖を有する誘導体の合成を行っている。
発表論文

J. Org. Chem. 2010, 75, 3843–846.
参考論文(1) (a) Kuroda, I.; Musman, M.; Ohtani, I.; Ichiba, T.; Tanaka, J.; Garcia-Gravalos, D.; Higa, T.

-123-

J. Nat. Prod. 2002, 65, 1505–1506. (b) Ledroit, V.; Debitus, C.; Lavaud, C.; Massoit, G.
Tetrahedron Lett. 2003, 44, 225–228. (c) Salma, Y.; Lafont, E.; Therville, N.; Carpentier,S.; Bonnafé, M. J.; Levade, T.; Génisson, Y.; Abadie, N. A. Biochem. Pharmacol. 2009, 78,
477–485. (d) Canals, D.; Mormeneo, D.; Fabriàs, G.; Llebaria, A.; Casas, J.; Delgado, A.

Bioorg. Med. Chem. 2009, 17, 235–241.
(2) For previous syntheses: (a) Sudhakar, N.; Kumar, A. R.; Prabhakar, A.; Jagadeesh, B.;
Rao, B. V. Tetrahedron Lett. 2005, 46, 325–327. (b) Bhaket, P.; Morris, K.; Stauffer, C. S.;
Datta, A. Org. Lett. 2005, 7, 875–876. (c) van den Berg, R.; Boltje, T.; Verhagen, C.; Litjens,
R.; Vander Marel, G.; Overkleeft, H. J. Org. Chem. 2006, 71, 836–839. (d) Du, Y.; Liu, J.;
Linhardt, R. J. J. Org. Chem. 2006, 71, 1251–1253. (e) Liu, J.; Du, Y.; Dong, X.; Meng, S.;
Xiao, J.; Cheng, L. Carbohydr. Res. 2006, 341, 2653–2657. (f) Ribes, C.; Falomir, E.; Carda,
M.; Marco, J. A. Tetrahedron 2006, 62, 5421–5425. (g) Lee, T.; Lee, S.; Kwak, Y. S.; Kim,
D.; Kim, S. Org. Lett. 2007, 9, 429–432. (h) Reddy, L. V. R.; Reddy, P. V.; Shaw, A. K.

Tetrahedron: Asymmetry 2007, 18, 542–546. (i) Ramana, C. V.; Giri, A. G.; Suryawanshi,
S. B.; Gonnade, R. G. Tetrahedron Lett. 2007, 48, 265–268. (j) Prasad, K. R.;
Chandrakumar, A. J. Org. Chem. 2007, 72, 6312–6315. (k) Abraham, E.; Candela-Lena, J.
I.; Davies, S. G.; Georgiou, M.; Nicholson, R. L.; Roberts, P. M.; Russell, A. J.;
Snchez-Fernndez, E. M.; Smith, A. D.; Thomson, J. E. Tetrahedron: Asymmetry 2007, 18,2510–2513. (l) Yakura, T.; Sato, S.; Yoshimoto, Y. Chem. Pharm. Bull. 2007, 55, 1284–1286.
(m) Abraham, E.; Brock, E. A.; Candela-Lena, J. I.; Davies, S. G.; Georgiou, M.; Nicholson,
R. L.; Perkins, J. H.; Roberts, P. M.; Russell, A. J.; Snchez-Fernndez, E. M.; Scott, P. M.;
Smith, A. D.; Thomson, J. E. Org. Biomol. Chem. 2008, 6, 1665–1673. (n) Passiniemi, M.;
Koskinen, A. M. P. Tetrahedron Lett. 2008, 49, 980–983. (o) Venkatesan, K.; Srinivasan, K.
V. Tetrahedron: Asymmetry 2008, 19, 209–215. (p) Enders, D.; Terteryan, V.; Palecek, J.

Synthesis 2008, 2278–2282. (q) Ichikawa, Y.; Matsunaga, K.; Masuda, T.; Kotsuki, H.;
Nakano, K. Tetrahedron 2008, 64, 11313–11318. (r) Reddipalli, G.; Venkataiah, M.;
Mishra, M. K.; Fadnavis, N. W. Tetrahedron: Asymmetry 2009, 20, 1802–1805. (s)Jayachitra, G.; Sudhakar, N.; Ravi Kumar Anchoori, B.; Venkateswara, R.; Sayantani, R.;
Rajkumar, B. Synthesis 2010, 1, 115–119. (t) Inuki, S.; Yoshimitsu, Y.; Oishi, S.; Fujii, N.;
Ohno, H. Org. Lett. 2009, 11, 4478–4481.
(3) For a review, see: Abraham, E.; Davies, S. G.; Roberts, P. M.; Russell, A. J.; Thomson, J. E.

Tetrahedron: Asymmetry 2008, 19, 1027–1047.

-124-平成２２年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

原子分子相互作用系に関する理論的研究

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

1

立花

明知

背景と目的

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

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

1 ∑ Skk
τ
(~r).
2
3

εSτ (~r) =

k=1

-125-

(3)

のようにストレステンソルのトレースから計算される。実際、この量を全空間で積分すると、ビ∫リアル定理によって εSτ (~r)d~r = E となり、電子の全エネルギー E を求められる。この局所的なエネルギー密度 εSτ (~r) を用いることで、分子内における各点ごとの反応性の差異の指標となる領域化学ポテンシャル [1, 8] や、結合の強さを示す結合次数 [6] といった量を定義することができる。
RDFT 法の応用として、エネルギー密度を用いて結合次数を定義することが提案されているが [6]、どの場所でもってそれを計算するか、つまり結合を特徴付けるかについては、テンション
密度がゼロになる点とする。すなわち、τ Sk (~rL ) = 0 となる ~rL で、これを “Lagrange point” と呼ぶ。これを用いて、結合次数はbε =εSτAB (~rL ),εSτHH (~rL )(4)と定義される。AB は原子核 A-B 間を、HH は水素原子間を表しており、結合次数が同じ計算モ
デルや基底関数で計算された水素分子の値で規格化されたものであることを示している。

2

結果と考察

2.1

水素分子イオン波動関数の厳密解とガウス基底近似解との電子ストレステンソルについての比較

文献 [10] で水素分子イオンの厳密解を用いた電子ストレステンソルの計算が行われ、基底状態のストレステンソル密度に関しては、最大固有値のゼロ面が閉曲面を作っており、H 原子核と接していることが分かった。その面の内側は全て正、外側は全て負になっており、それぞれ引っ張

図 1: 水素分子イオンの電子ストレステンソルの最大固有値とその固有ベクトル。いくつかの基底関数系について２つの水素原子核（(z, x) = (−1.0, 0.0) と (1.0, 0.0) にある。）を通る平面上で描いた。黒実線は固有値のゼロ面を示す。

-126-

り応力、圧縮応力が働いていることが分かった。また、固有ベクトルが描くパターンは、核と核の間をつなぐような包絡線の系列が存在することを示唆している。これらの系列は３次元空間では紡錘状の構造を成すが、その中でストレステンソルの最大固有値が正の領域は「スピンドル構造」[3] と呼ばれているものである。これは図 1 の左上図に示されている。
文献 [11] では、この厳密解を用いた結果と、ガウス基底による近似解を用いた結果の比較を行った。計算方法は HF 法を用いた。(１電子系なので HF が厳密な解法であることに注意。) 図 1 に電子ストレステンソルの最大固有値と固有ベクトルの比較の結果を掲載する。6-311G**や cc-pVTZ
レベルではスピンドル構造はよく表現されているものの、原子核付近で厳密解による結果との差が大きくでていることがわかった。cc-pV6Z まで基底関数を大きくすると厳密解との差は見た目では小さくなることがわかった。この他にもテンション・運動エネルギー密度の比較を行った。

2.2

水素化 Al4 クラスターの電子ストレステンソル解析

文献 [12] では、正４面体構造をもったアルミニウムクラスターと (a)そこに水素を吸着させていった構造 Al4 Hn (n = 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12)について、電子ストレステンソル(c)を用いた解析が行われた。図 2 に (b)式 (4) で説明されたラグランジュ点
探索とそこでのエネルギー密度を用いた結合次数計算の結果を示す。
ラグランジュ点が見つかった原子
間にボンド線を引き、結合次数 bε(e)(d)の大きさを色とボンド線の上の数字で示してある。
これらすべての結合について結合長と bε をプロットしたのが図 3である。この図では、いくつかの結合の種類によって記号を変えて区別してプロットしている。Al-Al (f)(g)
結合、水素がブリッジしている AlAl 結合、H がひとつの Al と結合している Al-H 結合 (terminal)、H がふたつの Al と結合している Al-H
結合 (bridge) の４種類である。AlAl 結合については、いずれも同じ
傾きの線上に乗っており、H がブ 図 2: 水素化 Al4 クラスター Al4 Hn (n = 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12)リッジすることで結合の性質が大 の結合次数 bε 。
きく変わっていることがないことが示唆される。Al-H 結合については terminal 結合より bridge 結合の方が距離も長く、bε の値も小さくなっている。これらが同じ傾きの線に乗っているかはこの図からは判断が難しい。

-127-

0.35

また、これらの結合の種類について電子ストレステンソルとその最大固有値・固有ベクトルを解析することも行われた。Al-H 結合はいずれのタイプも正の固有値をもつ
スピンドル構造を持っており、共有結合性を持つことがわかった。AlAl に関しては、核間に固有値が正の領域は現れなかったが、固有ベク
トルのパターンとしては核を結ぶようになっていることがわかった。

(a)

Al-Al
Al-Al(b)Al-H(t)Al-H(b)

0.3

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05
1.4

1.6

1.8

2.0

2.2

2.4

2.6

2.8

Bond length

図 3: 水素化 Al4 クラスターの結合長と結合次数 bε の関係。

参考文献
[1] A. Tachibana, Theor. Chem. Acc. 102, 188 (1999).
[2] A. Tachibana, J. Chem. Phys. 115, 3497 (2001).
[3] A. Tachibana, Int. J. Quant. Chem. 100, 981 (2004).
[4] A. Tachibnana, J. Mol. Model. 11 301 (2005).
[5] A. Tachibana, J. Mol. Struct. (Theochem) 943, 138 (2010).
[6] P. Szarek and A. Tachibana, J. Mol. Model,13, 651 (2007).
[7] P. Szarek, Y. Sueda, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 129, 094102 (2008).
[8] P. Szarek, K. Urakami, C. Zhou, H. Cheng, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 130, 084111(2009).
[9] M. Senami, K. Ichikawa, K. Doi, P. Szarek, K. Nakamura, and A. Tachibana, Molecular
Regional DFT program package, ver. 3. Tachibana Lab, Kyoto University, Kyoto (2008).
[10] K. Ichikawa and A. Tachibana, Phys. Rev. A 80 062507 (2009).
[11] K. Ichikawa, A. Wagatsuma, M. Kusumoto and A. Tachibana, J. Mol. Struct.
(THEOCHEM), 951, 49 (2010).
[12] K. Ichikawa, Y. Ikeda, A. Wagatsuma, K. Watanabe, P. Szarek and A. Tachibana, Int. J.
Quant. Chem. in press.

-128-平成 22 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
触媒有機化学に関する研究
Studies on Catalytic Organic Chemistry
工学研究科 物質エネルギー化学専攻

辻

康之

背景と目的

遷移金属触媒の中心金属はしばしば会合し，触媒活性ならびに反応の選択性の低下を招く。この均一系触媒反応に固有の問題を解決するために，我々は新しい概念に基づくかさ高い配位子を用いる触媒反応を開発してきた１），２）。
検討内容

一方，我々は，すでにホスフィン配位子上へテトラエチレングリコール基をデンドリマー状に配置することにより，これらの長鎖基が触媒中心を有効に包み込み，塩化アリールの鈴木-宮浦カッ
プリングにおいて高い触媒活性を示すことを見出した３），４）。しかし，ホスフィン配位子は反応中に配位子が解離する可能性がある。本研究では，より配位能の高い N-複素環カルベン配位子上に長鎖ポリエーテル基を導入した配位子（TEG, PEG550, PEG750：下図参照）を合成し，鈴木-宮浦カップリングにおいてその機能を検討した。
結果

本反応では，PEG750 を配位子として用いた場合に，極めて高い触媒活性が発現することを見出した（下表）。これら長鎖ポリエーテル基は配位子上に結合させる必要があり，別途添加したのみの系では全く触媒活性を示さなかった。また，ONIOM-CONFLEX 計算の結果，これら長鎖基が触媒中心を有効に包み囲んでいることが明らかとなった。

Me O
Me O
Me O

n

O

O
n
n

O
N

N

O

O Me
n
O

O Me
n
O Me
n

O

n=0 : MeO
n=4 : TEG
n=12 : PEG550
n=17 : PEG750

MeB(OH)2Me+Cl
1 mmol

0.5 mol% [Pd(η3-C 3H5)Cl]2
1.1 mol% imidazolium salt
2.0 mol% KHMDS
3.5 mmol K 3PO4
THF, 45 ºC, 15 h

3 mmol

-129-

Entry

LigandGC Yield(%)

12

PEG750
PEG550

91
63

3

TEG

22

4

MeO

trace

参考論文
1) Iwasawa, T.; Tokunaga, M.; Obora, Y.; Tsuji, Y. “Homogeneous Palladium Catalyst
Suppressing Pd Black Formation in Air Oxidation of Alcohols”, J. Am. Chem. Soc. 2004, 126,6554.
2) Fujihara, T.; Semba, K.; Terao, J.; Tsuji, Y. “Copper-Catalyzed Hydrosilylation with
Bowl-Shaped Phosphane as a Ligand: Preferential Reduction of a Bulky Ketone in the
Presence of an Aldehyde without Protection”, Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49,1472.
3) Fujihara, T.; Yoshida, S.; Ohta, H.; Tsuji, Y. “Triarylphosphanes with Dendritically Arranged
Tetraethylene Glycol Moieties at the Periphery: an Efficient Ligand for the
Palladium-Catalyzed Suzuki-Miyaura Coupling Reaction”, Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47,
8310.
4) Fujihara, T.; Yoshida, S.; Terao, J.; Tsuji, Y. “A Triarylphosphine Ligand Bearing
Dodeca(ethylene glycol) Chains: Enhanced Efficiency in the Palladium-catalyzed
Suzuki-Miyaura Coupling Reaction”, Org. Lett. 2009, 11, 2121.
5) Ohta, H.; Fujihara, T.; Tsuji, Y. “N-Heterocyclic Carbene Ligands Bearing Hydrophilic
and/or Hydrophobic Chains: Rh(I) and Pd(II) Complexes and Their Catalytic Activity”,
Dalton Trans. 2008, 379.

-130-

平成 22 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
分子エレクトロニクスを指向した被覆型分子ワイヤの合成

Syntheses of Insulated Mo1ecular Wires Directed toward Molecular Electronics
大学院工学研究科

寺尾 潤

背景と目的

分子エレクトロニクスを実用化するには、ナノギャップを持つ電極間に共役分子を配置し、これらを集積化するプロセス技術の開発が不可欠である。しかしながら、機能性分子素子を効率よくナノ電極に接続する結線技術の報告例はなく、このことが単一分子デバイスを開発する際の最大のボトルネックとなっている。この様な現況を踏
まえて、我々はこれまでに行ってきた遷移金属触媒化学 1)の研究により得られた知見を基に、ナノ電極内でのクロスカップリング反応により被覆型の共役分子を逐次的に繋ぎ合わせ、分子エレクトロニクスの一般的な作製法の開発を目指している（図１）2)。本手法の成否の鍵は高度に被覆された剛直性の高いπ共役ポリマー（被覆型分子ワイヤ）を合成し、これを配線材料として用いることである。今回、クロスカップリ
ング反応と自己包接反応を鍵とする被覆型分子ワイヤの合成について、最近の筆者らの研究成果を概説する。

図１

ビルドアップ型ナノ分子デバイスの作製法

結果

我々は、図 2 に示す様に水溶性のシクロデキストリン（CD）からπ共役ゲスト部位が連結した完全メチル化 CD 誘導体（1）を合成し、水-メタノール中で、親水-疎水相
互作用により自己包接錯体 2 を形成させ、続く、ボロン酸アニリンとの鈴木-宮浦カップリング反応により、エーテル結合を介して環状部位がπ共役部位に固定化された被覆型共役分子 3 を合成した。X 線結晶構造解析により、3 のπ共役ゲスト部位は環状分子により三次元的に被覆されていることが明らかとなった（図 3）。次に、3 の両端のアミノ基を重合反応点（エチニル基）に変換し、被覆型共役モノマー4 を合成した。銅塩存在下、Glaser 反応により 4 の重合を行い、GPC 及び MALDI-TOF-MS 測定により、被覆共役ポリマー5 の生成を確認した。

-131-

1

2

3

4

5

図 2 完全メチル化 CD により被覆された分子ワイヤの合成得られた被覆型分子ワイヤは、対応する被覆されていない共役ポリマーに比べ、共役鎖間のπ-π相互作用が軽減されるため、有機溶媒に対する溶解性が高く、極めて高い蛍光量子収率を示した 3)。また、本手法を応用し、フェニレンエチニレン構造を主鎖骨格として有する被覆型分子ワイヤ 6 の合成にも成功した。このポリマーは共役鎖の 95％が環状キラル分子であるメチル化 CD により被覆されているため、剛直性が向上し、偏光顕微鏡測定によりコレステリック相が発現することが明らかとなった。
また、原子間力顕微鏡測定（AFM）では、高い直線性を有する分子ワイヤが束状になることなく、単一の状態（長さ約 200 nm、高さ約 1.8 nm）で観測された（図 4）。さらに、時間分解マイクロ波伝導度を固体状態において測定することに成功し、分子内電荷移動度がアモルファスシリコンに匹敵する高い値（0.5 cm2V-1s-1）を示した 4)。

図 3 被覆型共役分子 3 の X 線結晶構造解析-132-

図 4 被覆型分子ワイヤ 6 の構造と AFM 観察結果

考察

以上のように、被覆型共役モノマーの重合による分子ワイヤの合成に成功した。合成
したポリマーは何れも高い光学及び導電特性を有し、両端に化学反応点を有することから、分子エレクトロニクス分野において,発光および配線材料としての応用が期待
される。
参考論文
１．J. Terao, N. Kambe, Acc. Chem. Res., 41, 1545(2008)
２．M. Taniguchi, Y. Nojima, K. Yokota, J. Terao, K. Sato, N. Kambe, T. Kawai, J. Am. Chem.

Soc., 128, 15062(2006)
３．J. Terao, S. Tsuda, Y. Tanaka, K. Okoshi, T. Fujihara, Y. Tsuji, N. Kambe, J. Am. Chem.

Soc., 131, 16604(2009)
４．J. Terao, Y. Tanaka, S. Tsuda, N. Kambe, M. Taniguchi, T. Kawai, A. Saeki, S. Seki, J. Am.

Chem. Soc., 131, 18046(2009)-133-平成２２年度

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

物質エネルギー化学専攻

藤原哲晶

背景と目的
均一系触媒反応において，効率のよい触媒系の探索は最も重要な課題の１つである．高機能・高活性な触媒系の開発を目指し，我々は，触媒中心から比較的離れた周辺部を機能化することにより触媒機能の向上をはかる研究を進めてきた．1 この周辺部の修飾は従来法に比べ自由度が高く，近傍の修飾とは質の異なる精密な分子設計が可能であり，これまでにいくつかのナノサイズ配位子を設計・合成
し，遷移金属を用いる触媒反応へと応用してきた．2
二酸化炭素を炭素源とし再度有機資源へと再生する物質変換法の開発は，今後の人類社会の発展に大きく寄与する重要な研究課題である．我々は，炭素－炭素三重結合を還元的に活性化し二酸化炭素と反応させることにより炭素－炭素結合を形成させ，対応するカルボン酸誘導体を得る反応（ヒドロカルボキシル化）が，含窒素複素環カルベン（NHC）配位子をもつ銅錯体を用いたときに効率よく進行することを見出した．3
検討内容
本研究では，NHC 配位子をもつ銅錯体を触媒として用い，二酸化炭素とヒドロシランを用いるアルキンのヒドロカルボキシル化が効率よく進行する反応系の探索を行った．
結果と考察
ジフェニルアセチレン (1a) と二酸化炭素 Table 1. Hydrocarboxylation of Diphenylacetylene (1a) Usingaの反応において，銅触媒および還元剤である

a Hydrosilane under Carbon Dioxide.

ヒドロシランを検討した（表１，チャート１）．
還元剤として HSi(OEt)3 を用いた反応において，立体的にかさ高い IPrCuF を触媒として用いて反応を行い，生成物をメチルエステル化(2aMe) して定量したところ，反応が中程度進行することが分かった．ここで，IPr と比較して立体的にかさの小さい配位子（IMes）をも

Entry
1
2
2
3
4
5
a

Catalyst
IPrCuF
Cl2IPrCuF
IMesCuF
IMesCuF
IMesCuF
IMesCuF

SilaneHSi(OEt)3
HSi(OEt)3
HSi(OEt)3PMHS
HSi(OiPr)
H2SiPh2

Yield of 2aMe (%)b41(57)c86 (72)c80
52
32

いたとき反応は効率的に進行し，対応するカ

Diphenylacetylene (1a, 0.50 mmol), hydrosilane (1.0 mmol), Cu
catalyst (0.0050 mmol, 1.0 mol%), dioxane (2.0 mL), CO2 (1 atm,
balloon), 100 oC, 4 h. b GC yield. cIsolated yield of 2a.

ルボン酸が 72%の収率で得られた．また，還Chart 1.

つフッ化銅錯体（IMesCuF）を触媒として用元剤にはポリメチルヒドロシロキサン(PMHS) も適用できることが分かった．
得られた最適条件の下，様々なアルキン

-134-

a

(1) のヒドロカルボキシル化を検討した（表２）． Table 2. Copper-catalyzed Hydrocarboxylation of Alkynes
その結果，様々な内部アルキンにおいて中程度から良好な収率でヒドロカルボキシル化生成物 (2) が得られることが分かった．中でも，反応性が高いとされる芳香環上のブロモ基やエステル基が，本反応においては保持される．また，内部アルキンだけでなく末端アルキンも適用可能であることが分かった．
推定反応機構をスキーム１に示す．本反応
は，銅ヒドリド錯体へのアルキンの挿入反応によるビニル銅中間体の生成（ステップ b），続く二酸化炭素の挿入によるカルボキシラト銅
中間体の生成（ステップ c），およびヒドロシaAlkyne (0.50 mmol), HSi(OEt)3 (1.0 mmol), IMesCuF (0.0050
mmol, 1.0 mol%), dioxane (2.0 mL), CO2 (balloon), 100 oC, 12 h. b
IMesCuF (0.010 mmol) was used. c Alkyne (1.0 mmol), HSi(OEt)3(2.0 mmol), Cl2IPrCuF (0.025 mmol, 2.5 mol%), hexane (2.0 mL),
CO2 (1 atm, balloon), 70 oC, 14 h. d IPrCuF (0.025 mmol) was used.

ランとのσ結合メタセシスによる銅ヒドリド
行していると考えている．これらの反応機構を

L = IMes[LCuF]

錯体の再生（ステップ d）を経由する機構で進HOO検討するべく化学量論量の銅錯体と基質との

H+

R'
R

SiO

HSi

R'
step aR[LCuH]R'
1

A

step d反応を検討したところ，スキーム１に示す反応

FSi

R

O
2si

step bHSi

機構を支持する結果が得られた．
LCu

今後，今回実験的に提唱した反応機構を理論計算

OO
Cを用いて検討し，その妥当性を検討する．また，ア

R'

R'

LCu
R

R

ルキン以外の様々な炭素－炭素多重結合を有する基B H
step c質を用いた反応へと展開する．

CO2

Scheme 1. A Possible Catalytic Cycle.

参考論文(1) Tsuji, Y.; Fujihara, T. Chem. Lett. 2007, 36, 1296–1301.
(2) (a) Fujihara, T.; Semba, K.; Terao, J.; Tsuji, Y. Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49, 1472–1476. (b) Fujihara, T.;
Yoshida, S.; Ohta, H.; Tsuji, Y. Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, 8310–8314. (c) Fujihara, T.; Yoshida, S.;
Terao, J.; Tsuji, Y. Org. Lett. 2009, 11, 2121–2124. (d) Ohta, H. Fujihara, T.; Tsuji, Y. Dalton Trans. 2008,
379–385.
(3) (a) Fujihara, Xu, T.; T.; Semba, K.; Terao, J.; Tsuji, Y. Angew. Chem. Int. Ed. 2011, 50, 523–527.

-135-平成 22 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
C60 アニオンにおける Jahn―Teller 効果は、アルカリ金属をドープした C60 錯体の超伝導機構において重要な役割を果たす。Gunnarsson らは、気相中の C−
60 の光電子スペクトル（PES）を測定し、振電相互作用定数 (VCC) を得た [1]。しかし、彼らは C−
60 の振動温度（約 200 K）を無視している
上、スペクトルがブロードであるため、全ての活性モードの VCC を実験から決定できず、ag モードの定数として DFT 計算の結果を用いて PES をシミュレートしている。また、彼らの VCC の値
は、理論計算と一致しないことが従来より指摘されている [2]。最近 Wang らによって、C−
60 の PESが再測定された [3]。Wang らの測定は従来の実験よりも低温（約 70 K）かつ高い分解能で行われた
ため、スペクトルには微細構造が見られる（Fig. の点線）。そこで、本研究では Wang らの PES を
シミュレートし（Fig. の実線）、C−
60 の VCC を得た [4]。

2検討内容
振電状態の計算には、T1u ⊗ (2ag ⊕ 8hg ) dynamic linear Jahn―Teller Hamiltonian を用い、PESのシミュレーションでは熱励起を考慮した。

3

結果と考察

ag および hg モードによる安定化エネルギーは、従来の実験値と比較すると、30 %程度小さいことがわかった。さらに、DFT 計算を行い、計算により得られた定数は本研究でシミュレートした値とよい一致を示した [4]。

発表論文
Katsuyuki Shizu Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka Chem. Phys. 369, 108-121(2010).
Katsuyuki Shizu Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka Chem. Phys. Lett. 491, 65-71(2010).
Katsuyuki Shizu, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, Hironori Kaji Organic Electronics 11, 12771287(2010).
Katsuyuki Shizu, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, Nanoscale, 2, 2186-2194(2010).

-136-図 1: The experimental spectrum measured by Wang et al.[3] and simulated spectrum.

Katsuyuki Shizu, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, and Hironori Kaji, Appl. Phys. Lett. 97, 142111
1-3(2010).
Naoya Iwahara, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, Polyhedron, in press. DOI:10.1016/j.poly.2011.01.039
Katsuyuki Shizu Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka, Chem. Phys. Lett., in press. DOI:10.1016/j.cplett.2011.02.016
Katsuyuki Shizu Tohru Sato, Akihiro Ito, Hironori Kaji, Kazuyoshi Tanaka, J. Mater. Chem., inpress. DOI:10.1039/C0JM03802D

参考文献[1] O. Gunnarsson et al., Phys. Rev. Lett. 74, 1875 (1995).
[2] N. Manini, A. D. Carso, M. Fabrizio, and E. Tosatti, Philos. Mag. B 81, 793 (2001).
[3] X. B. Wang, H. K. Woo, and L. S. Wang, J. Chem. Phys. 123, 051106 (2006).
[4] N. Iwahara, T. Sato, K. Tanaka, and L. F. Chibotaru, Phys. Rev. B 82, 245409 (2010).

-137-

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C60 _ O2 c_U] Cs 3^Mj Fig. 1 c
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Fig. 1

The adduct of C60 and oxygen.

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kdL> C60 _BF O2 _QWj7?^MjK1A’-cb\aQjKS

gimopnq1ba 1A”-

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cr1 I g scb\aQiJBFA6l!Wj7?_ajKH                  ~p
Y. Shoji, T. Matsuo, D. Hashizume, H. Fueno, K. Tanaka and K. Tamao, J. Am. Chem. Soc., 132, 8258 (2010). 
M. Kobayashi, T. Matsuo, T. Fukunaga, D. Hashizume, H. Fueno, K. Tanaka and K. Tamao, J. Am. Chem. Soc.,
132, 15162 (2010).

-138-¬ġġ¡¢ iĐãé­:aHa7_KXa=aZRZB[azÚ¶q¬WA\Ö¬Synthesis of Photosynthetic Model Compoundsãéæx± À·
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PVAzB

 PPAzB º SWNT U«Figure 1. Vis-NIR absorption spectra of
SWNT dispersed by (a) PPAzB in THF, (b)PVAzB in THF, and (c) SDBS in D2O.

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nm250W ¹ÎaÄAE<Ñ.kÈo/4=

E3EÂN12P!S|Y.®)50 R
 rÃ     ¨ f- \² ` [ 2> 0 5 C . k ÐFigure 2Ñ,' 380 nm h.+-*Á¤+`[³,+

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12P©~,, 09202839Ï±¦')Figure 2. UV-vis absorption spectra of
PPAzB in THF (0.02 g L–1) after the UV
irradiation for (a) 0, (b) 3, (c) 8, (d) 13, and(e) 23 min.

,GPVAzB 97DE.LTw§u(*-*Á¤`[h 460 nm ÇÇ1;5)PVAzB  THF ^¨fS
o.®`StOH'`[¢Ç1;5³,,97DEÂNS¶¸(+YZ{
3.

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+ PPAzB .SWNT UlÌ.®U\²-»·f`[2>05C. Figure 3£9Ï12P._% PPAzBÐPPAzB-9%cisÑ.
d]PPAzB-0%cis º SWNT (+`Sth*ÎtU

¿~,+GPPAzB-20%cisPPAzB-28%cisPPAzB- 39%cis `St­OH±),,(*So(+|Y(* PPAzB  SWNT U«

Vy

+

£,

-140-

Figure 3. Vis-NIR absorption spectra of
SWNTs in THF with (a) PPAzB-0%cis, (b)
PPAzB-9%cis, (c) PPAzB-20%cis, (d)PPAzB-28%cis, and (e) PPAzB-39%cis asdispersants.

rSWNT |mI+x(#OtS 400900 nmoKtS 10001500
nm Ix[+Figure 4 SDBS %

PPAzB +{LhwWI3;08?

<69@1n+OS 600900 nm iI9A0))p/.>?gi
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9,7

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SWNT +%'fZ

Lh(+(Figure 4.
NIR emission spectra of (a) SDBS-SWNT in D2O, (b) PPAzB-0%cis-SWNT in THF, and (c)PPAzB-9%cis-SWNT in THF. The gray scale represents the relative emission intensity.


PPAzB-10%cis  PPAzB-20%cis =7?PQy]Materials Studio Modeling Software 4.4 
FORCITE \) Universal NU
%'pkP+Figure 5 =7?PQyp))
PPAzB20 F 7 %

14 }5

101520 }-5:@4@E
23F$+{6nm 

PPAzB-20%cis c 2 nm u+l

PPAzB-10%cis  c(&,zp+'X

SWNT Lh]d(



L



Figure 5. Optimized structures of (a) cis-PPAzB-10% and (b)cis-PPAzB-20% models.


b

[1] T. Umeyama, N. Kadota, N. Tezuka, Y. Matano, and H. Imahori, Chem. Phys. Lett., 444, 263-267 (2007).
[2] T. Umeyama, K. Kawabata, N. Tezuka, Y. Matano, Y. Miyato, K. Matsushige, and H. Imahori, Chem.
Commun., 46, 5969-5971 (2010).

-141-平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
多孔性配位高分子の合成と性質
Synthesis and properties of porous coordination polymers
京都大学工学研究科 合成・生物化学専攻：楊井 伸浩【背景と目的】
吸着材や分離剤として利用されている多孔性材料は、その骨格とゲスト分子との相互作用を制御することで吸着能や分離能の向上が期待できる。多孔性配位高分子は非常に設計性の高い多孔性材料であり、金属イオンと有機配位子の組み合わせを適切に行うことで、細孔の形状、次元性、表面環境を様々に作り分けることが可能である。これらの特徴を利用して実際に系統的に合成した多孔性配位高分子において、異なる吸着能が得られた。これらの細孔の形状や大きさは大差ないため、ゲスト分子と細孔壁の相互作用の違いに起因するものと考えられる。その相互作用の情報を得ることを目的として量子化学計算を行った。このように理論的な解析を行うことで実際の合成の重要な指針を与えることができる。
【検討内容】
今回合成した多孔性配位高分子において、水の吸着挙動に顕著な違いが見られたため、それぞれの多孔性配位高分子の有機配位子と水分子との相互作用の違いが、用いた有機配位子によるものと確認するため、水分子を有機配位子近傍で様々な位置に配置し、Gaussian を用いて構造最適化を行った。
使用した基底関数は 6-31++G**、計算方法は MP2 である。物理吸着はその吸着エネルギーが小さく
分散力が重要となることが多いため、これらの計算条件を用いた。本来は分子間力の評価であり、吸着エネルギーの評価には基底関数重なり誤差（BSSE）の考慮が必要となるが、今回はエネルギーの評
価ではなく配位子による差の有無の確認であるため、BSSE に関しては考慮していない。
【結果と考察】計算の結果、水分子の吸着量が少ない多孔性配位高分子を構成する有機配位子上では、ゲスト分子
は安定化を受けないことが明らかとなった。一方、吸着量の大きい配位高分子を構成する有機配位子
上では、水分子は配位子上で安定化した。このことから、多孔性配位高分子の吸着量は、細孔の形状や大きさだけでなく、細孔表面の環境によっても影響を受けることを確認し、吸着能を制御する上で重要な指針を得ることに成功した。
【発表論文・参考論文】
なし

-142-

平成 22 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
＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着剤と吸着質の分子間相互作用や、乾燥過程における分子の動的挙動など、吸着工学や乾燥工学などにおける微視的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの分子シ
ミュレーションを用いて検討を行うことを目的としている。今年度はプリン体の液相吸着に関する分子動力学シミュレーションを実施したので、その概要を報告する。
近年、酒造会社では消費者の健康志向を反映して糖質、プリン体などを低減した製品が意欲的に開発されている。低減方法として、発酵度合いを高める、吸着材で除去するなどの方法がある。本研究では、活性炭のスリット細孔にプリン体が吸着する過程を分子動力学(MD)シミュレーションを用いて検討し、実験では困難である分子レベルでの解析を行った。
＜検討内容＞
活性炭のスリット状細孔のモデルとして 2 枚のグラフェンシートを用い、水中においてプリン体の一種であるプリ
ンがスリット状細孔内に進入する際の自由エネルギー変化 ΔF を調べた。スリ
ット幅は 16 Å の場合を取り上げた。計算に用いた基本セルの模式図を図１に示す。計算は Accelrys 社の Materials
Studio を用い、力場にはDreiding Force
Field を採用した。プリンが基本セルの一番端のyz 平面の中心(x, y, z)=(0, 0,0)から、細孔壁の中央部(16, 0, 4.5)
（単位：Å）まで移動する場合について、
時間の刻み幅を 1 fs として、NVT アン

図１ 基本セルの模式図

サンブルで 25℃の MD シミュレーションを行った。系が熱平衡に到達後、25 万ステップの MD 計算により ΔF を求めた。
＜結果と考察＞プリン分子の配向の違いが自由エネルギー変化に及ぼす影響を考察するため、吸着に至るまでの経
路上において、プリン分子の分子面がグラフェンシートに対して水平な場合と垂直な場合について計算を実施した。今回用いたモデルでは、プリン分子は重心の位置が(16, 0, 4.5)で分子面をグラフェンシ
ートと平行にして吸着する。ところが、プリン分子は環状分子で幅があるため、重心の位置を(16, 0, 4.5)に保ったまま、分子面をグラフェンシートに垂直にすると、プリン分子とグラフェンシート間の相互-143-

ΔF [kJ/mol]
図２ 進入経路およびプリン分子の配向の相違による ΔF の挙動の変化
作用ポテンシャルにより極めて大きな斥力を受ける。そのため、プリン分子が分子面を垂直にして進行してくる場合、| z | < 4.5であるような経路を通り、グラフェンシートにある程度近づくと、分子面がグラフェンシートに対して平行な配向に変化すると考えられる。そこで、プリン分子が始点(0, 0, 0)から(16, 0, 2.5)まで分子面が垂直な配向で移動し、さらに垂直な配向のままz軸の正方向に移動する場合のΔFを調べた。その結果、(16, 0, 2.5)から(16, 0, 3)まではΔFが減少して安定化されるが、さらにz軸の正方向に移動させるとΔFが急激に増加して不安定化することがわかった。これより、分子面がグラフェンシートに垂直な配向では、z = 3くらいまではグラフェンシートに接近できるが、さらにグフェン
シートに近づく場合は、プリン分子の配向が変化して分子面がグラフェンシートに平行になると推測される。
上記の配向変化を踏まえつつ、
プリン分子の配向がグラフェンシートと平行な経路h1：(0, 0, 0)=> (16,0, 0)−> (16, 0, 4.5)と、垂直な配向をとる２つの経路v1：(0, 0, 0)−>(0, 0, 2.5)=>(16, 0, 2.5)−>(16, 0, 3)；経路
v2：(0, 0, 0)=>(16, 0, 0)−>(16, 0, 3)を取り上げ、ΔFの違いを考察した。なお、経路v1とv2で(16, 0, 3)から
(16, 0, 4.5)へ移動する場合のプリン分子の配向はグラフェンシートと平行であり、結果として経路h1と一致する。経路h1，v1，v2に対するΔFを移動距離に対してプロットしたところ、図２が得られた。
図２において、移動距離が8Åまではプリン分子の分子面がグラフェンシートと平行な配向の経路h1が自由エネルギー的に安定である。ところが、移動距離が8Å辺りで経路h1と経路v2のグラフが交差しており、以降14Å辺りまでは経路v2が自由エネルギー的に有利な経路である。これは、プリン分子が(8,0, 0)で分子面を垂直な方向に変え、経路h1 からv2に経路を変更しやすいことを意味する。同様にして、
経路v2のグラフとv1のグラフは移動距離が14Å辺りで交差しており、それ以降19Åまでは経路v1が最も安定なので、14Å辺りでプリン分子は垂直な配向を保ったままz軸の正方向に移動して、経路v2からv1に移行しやすい。より詳細に述べると、経路v2において移動距離が12Åの点の座標は(12, 0, 0)である。
プリン分子はこの点からz軸の正の方向に2.5Å進んで、経路v1における移動距離が14.5Åの点(12, 0, 2.5)に到達しやすい（図中矢印参照）。そうして経路v1に沿って移動距離19Åの点(16, 0, 3)まで進んだプリン分子は、再度分子面をグラフェンシートと平行にして、経路h1 に沿って終点(16, 0, 4.5)に到達するという過程を取りやすいと考えられる。
＜参考論文＞
1. 鈴木, 田門, ケミカルエンジニヤリング, 55, 809 (2010).

-144-

平成 22 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。
今年度はガラス状態の糖（糖ガラス）ならびに糖水溶液中における水分子の動的挙動について分子動力学（MD）シミュレーションにより検討したので、以下その概要を報告する。
食品や医薬品の中には、糖類添加により生じる高粘度状態あるいはガラス状態を利用して、香気成
分や品質を保持するものが多数存在する。しかしながら、水分子や糖類の動的挙動が保持作用に及ぼす影響などの微視的な知見は十分には得られていない。そこで、本研究では MD シミュレーションを用いて、糖ガラス中における水分子の動的挙動に関する検討を行った。
＜検討内容＞
二糖類であるマルトースについて、そのガラス状態を MD シミュレーションにより解析した。計算には Accelrys 社の Materials Studio を用いた。分子力場には DREIDING 力場と、水同士の相互作用を適切に表現する TIP3P 力場を組み合わせて用い、NPT アンサンブルで系の温度が 25ºC の場合のシミュ
レーションを行った。時間の刻み幅は 1 fs に設定し、10 万ステップ（100 ps）の熱平衡計算の後、さらに 10 万ステップ超の計算を実施して水分子の双極子自己相関関数（DACF）ならびに回転緩和時間
τなどを求め、動的挙動を考察した。
＜結果及び考察＞
マルトース濃度が 92-98wt%の各濃度について、おのおの数種類の温度に対して MD シミュレーションを実施し、水分子の DACF からτを求めた。得られたτ
を絶対温度の逆数に対して対数プロットすると、高温のデータと低温のデータが異なる直線上にならぶことがわかった。双方の直線の交点からガラス転移
温度 Tg を推算した。得られた値を実験値（今村ら、J. Chem. Eng. Japan, 33, 657 (2000).）とともに
図１に示す。推算値は実験値と概ね一致していることがわかる。これより水分子の DACF を用いた解析は、
図１ Tg の推算値と実験値の比較
Tg を推算する上で有用であると考えられる。
＜発表論文＞
1. 鈴木, 日本食品工学会誌, 11, 117 (2010).
＜参考論文＞
1. 鈴木, 田門, ケミカルエンジニヤリング, 55, 809 (2010).

-145-

平成 22 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
クラスターイオンビームと固体表面の相互作用
Interaction between cluster ion beams and solid surfaces
京都大学大学院工学研究科附属光・電子理工学教育研究センター
龍頭啓充

背景と目的
クラスターイオンビーム技術は光・電子工学分野等様々な分野において応用が期待されている
新たな技術である。クラスターイオンとシリコン結晶等固体表面との反応は分子間力が共有結合に対して弱いため、低次の効果としては直径数十ナノメートルの領域に短時間に多数の分子が衝突する過程だと考えられる。したがって、クラスターが持つ全運動エネルギーをクラスターを構成する分子の数（クラスターサイズ）で割った量である１分子あたりの運動エネルギーが、クラスターと固体表面の相互作用を決める重要なパラメーターであると考えられる。さらに、クラス
ターの材料としてアルコール等の多原子分子を用いると多原子分子が持つ化学的な性質がクラス
ターイオンと固体表面間の反応に寄与する事が期待される。分子動力学による研究でクラスター
が固体表面に衝突すると 1 ps 程度の時間内に直径数十ナノメートルの領域の温度が 10000℃程度まで上昇することが報告されており、クラスターを構成する分子と固体表面との間の化学反応が促進される事が予想される。
多原子分子クラスターイオンビームの一種であるエタノールクラスターイオンビームをシリコン基板に照射するとアルゴンモノマーイオンを照射した場合の 100 倍以上のスパッタリング率を持つ事が分かっている。また、その際シリコン基板中に生じる変位原子数はアルゴンモノマーイ
オンを照射した場合よりも少なく、クラスターサイズが小さなエタノールクラスターを除いて照射するとさらに減少する事が分かっている。ところが、変位原子数の測定結果はこの減少傾向が飽和する事を示している[1]。計算機シミュレーションによってエタノールクラスターイオンとシリコン表面の反応機構について調べたい。これまでに、エタノール分子をシリコン表面に入射した場合に生じるエタノール分子の解離やシリコン表面への吸着等の反応が入射エネルギーに依存する事が示された。
検討内容
これまでは厚さ 2 原子層のシリコン表面に対して様々な入射エネルギーを持ったエタノール分子を垂直に入射した場合についてシミュレーションを行ってきた。入射エネルギー10 eV 程度においてエタノール分子を入射した場合においてもシリコン原子層の結晶格子は 2 層とも大きく乱れた。そこで今回はシリコン原子層を 5 層としてシミュレーションを行い、シミュレーションを行う際に必要な基板の厚さについて検討した。初期運動エネルギーはエタノールクラスターイオ
ンを数 kV の電圧で加速した場合の 1 分子あたりの運動エネルギーに相当する 20 eV とし、エタ-146-

図 1: 初期状態及び 0.24 ps 後のエタノール及びシリコン結晶。
ノール分子をシリコン表面に垂直な方向から入射した。
結果及び考察図 1 に初期状態及び 0.24 ps 後のエタノール及びシリコン結晶の配置を示す。エタノール分子
がシリコン表面に到達すると、ヒドロキシル基の水素が解離し、その後シリコン表面と結合した。
エタノールクラスターイオンビームを照射したシリコン表面に対する光電子分光法を用いた化学組成分析では、シリコン表面に吸着したエタノールと考えられるピークが現れたが[1]、シミュレーションに見られた吸着が観測された可能性が考えられる。0.24 ps 後のシリコン結晶の表面は大きく乱れたが、3 層目よりも深い層における変位は小さかった。この結果をふまえてクラスター
イオンビームと固体表面の相互作用について調べたい。
参考論文[1] H. Ryuto, R. Ozaki, H. Mukai, G. H. Takaoka, Vacuum 84, 1419 (2010).

-147-

平成

22 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
-Fe2O3 のリチウム挿入後結晶構造解析
Crystal Structure Change Analysis with Time for Li inserted -Fe2O3

エネルギー科学研究科

エネルギー基礎科学専攻

機能固体化学分野 （八尾研究室）
朴

陞原

背景と目的
欠陥スピネル型構造である-Fe2O3 電極材料は、カーボンとの複合化によりリチウムイオン二次電池
電極材料として良好な高速充放電特性とサイクル特性を示す[1]。]我々は電気化学的リチウム挿入による-Fe2O3/カーボン複合体中の-Fe2O3 の構造変化をリートベルト法を用いて解析し、鉄イオンがリチウ
ム挿入に伴い 8a サイトから 16c サイトへ移動することを明らかにした[2]。-Fe2O3 は放電停止後、開回路にしても長時間に渡り電位が変化する現象が観測され、リチウム挿入停止後も、-Fe2O3 の結晶構造が変化することを示すように考えられる。このことから、我々は-Fe2O3 にリチウム挿入し、挿入停止
後の種々の時間における X 線回折パターンを測定し、リートベルト法を用いて構造の経時変化を明らかにした[3-5]。これらの結果より、リチウムがまず 8a サイトに優先的に挿入され、その後 16c に移動することが示された。速度論的に占めるサイトと熱力学的に安定なサイトが異なっていることを示していると考えられる。この現象の詳細を、Material Studio/CASTEP を用い、リチウム挿入-Fe2O3 の時間経過による結晶構造の変化を検討することを本研究の目的とする。
検討内容
・リチウム挿入-Fe2O3 の格子定数の時間変化を第一原理からの予測し、実験データとの比較
結果

Lattice Parameter (nm)0.855

Before Li insertion
Li1.5Fe2O3

0.8509Li1.1Fe2O3

0.850

Li0.66Fe2O3

0.84640.845

0.83900.840

0.835 0.8336

0 : Before lithium insertion
20

40

60

80

100

120

800

1200

Time after Lithium Insertion / hour
図 1．リチウム挿入後時間経過による-Fe2O3 の格子定数の変化
まず、実験データを図 1 と図 2 に示す。図 1 はリチウム挿入後時間経過による-Fe2O3 の格子定数の-148-

変化を示す。格子定数はリチウム挿入により一度増加し、挿入停止後、次第に減少する傾向だった。
Li0.66 Fe2O3 試料は、リチウムを入れることによって格子定数は増加したが、時間による変化はあまり見えなかった。一方、Li1.5Fe2O3 試料は、リチウム挿入後 100 時間に経っても変化が止まらず、さらに長時間において格子定数が減少していくことが観測された。これは、多くのリチウムが-Fe2O3 に挿入さ

Fe Occupancy

れると、リチウム挿入後の-Fe2O3 の構造が熱力学的に不安定であることが示唆される。

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

 Before lithium insertion

8a

16c

16d

Li0.66Fe2O3

Li1.1Fe2O3

Li1.5Fe2O3



0

20

40

60

80

1200

Time after Lithium Insertion / hour

図 2．リチウム挿入後時間経過による各サイトにおける Fe の占有率の変化
リチウム挿入後-Fe2O3 の構造変化をさらに定量的に評価するため、八尾が開発した RIEVEC プログ
ラム[6,7]を用い、X 線リートベルト解析を行い、各サイトの鉄占有率の変化を図 2 のように求めた。
図 2 から、8a サイトの鉄占有率は、リチウムの挿入量が多くなるにしたがい大きく減少し、時間経過により増加した。反面、16c サイトの鉄占有率は、リチウムの挿入量が多くなるにしたがい増加し、時間経過により減少した。16d サイトの鉄占有率は、リチウム挿入前後ほとんど変化が見られなかった。
8b サイトの鉄占有率はリチウム挿入前後いずれもゼロの値を示した。これらの結果より、リチウムがまず 8a サイトに挿入され、その後 16c に移動することが示される。リチウムが速度論的に占めるサイト(8a)と熱力学的に安定なサイト(16c)が異なっていることを示していると考えられる。
次に、Material Studio/CASTEP を用い、リチウム挿入-Fe2O3 の格子定数の第一原理からの予測し、実験データとの比較した。まず、-Fe2O3 の構造構造を以下の情報を用い構築した。
・空間群：Fd3m（No.227)
・格子定数*：-Fe2O3(リチウム挿入前)→8.336 Å / Li1.1Fe2O3 試料→8.464 Å (リチウム挿入後 10 時間）
Element

Site

Fraction coordinate

Occupancy (-Fe2O3)

Occupancy (Li1.1Fe2O3)

Fe*/Li**8a(0, 0, 0)0.83474/-

0.44882/0.551

Fe*/Li**8b(1/2, 1/2, 1/2)

0/-

0/0

Fe*/Li**16c(1/8, 1/8, 1/8)

0.11455/-

0.2829/0.458

Fe*/Li**16d(5/8, 5/8, 5/8)

0.80142/-0.82603/0

O

32e

1

1

(0.369, 0.369, 0.369)* : -Fe2O3(0.366, 0.366, 0.366)* : Li1.1Fe2O3* リートベルト解析結果(実験データ) ** Li の占有率：8a サイトに優先的に入ると仮定(残りは 16c)

-149-

CASTEP 計算の設定と実行の条件を以下に示す。
・Task：Geometry Optimization
・計算項目：Band Structure, Density of states
結晶構造を最初に作成したとき、リチウム挿入前の試料の格子定数は 8.336 Å、Li1.1Fe2O3 試料は 8.464
Å の値を用いた。(実験データを利用）Material Studio/CASTEP を用いて、構造最適化したところ、それぞれ試料の格子定数は 8.336 Å と 9.626 Å の値が得られた。リチウム挿入前の試料については実験値とよく一致する結果を見せた反面、リチウム挿入直後の Li1.1Fe2O3 試料は実験値より小さい値が出ると期待されたがむしろ大きい値になった。
考察
リチウム挿入試料の構造最適化については、設定した最大の反復数内で、電子状態が収束してない
エラーがよく出た。これを改善するために、Charge mixing を下げるなどして計算をやり直してみたが、結果は予想外であった。この原因としては、いろいろ考えられると思うが、今度からは系に磁性元素が入っているため、スピンを考慮した計算を行うなど、色々工夫をして計算を行いたいと思う。
参考論文[1] M. Hibino, J. Terashima and T. Yao, J. Electrochem. Soc., 154, A1107-A1111 (2007).
[2] S. Yamauchi, M. Hibino and T. Yao, 214th Meeting of the Electrochemical Society CD Abstracts 0233 (2008).
[3] S.Park, M.Oda, T.Yabutsuka, M.Hibino and T.Yao, IRE2010, p 203-204 (2010)[4] M.Oda, S.Park, T.Yabutsuka, M.Hibino and T.Yao, J. Electrochem. Soc., CD Abst. 049 (2010)[5] S.Park, M.Oda, T.Yabutsuka, M.Hibino and T.Yao, The 51th battery symposium, p 172 (2010)[6] T.Yao, T.Ito and T.Kokubo, J. Mater. Res., 10, p 1079-1082 (1995)[7] T.Yao, N.Ozawa, T.Aikawa and S.Yoshinaga, Solid State Ionics, 175, p 199-202 (2004)-150-平成 22 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
マイクロ波加熱は物体内部の直接的加熱を実現できることから、近年、様々な材料プロセッシ

ングへの応用が始まっている。特に、その選択加熱と非加熱効果が注目を集めており、CO2 排出削減、省エネルギー化を可能とする技術として期待されている。しかしながら、GHz 帯周波数のマイクロ波の金属酸化物など固体のマイクロ波吸収による励起状態生成から熱化へ向かう経路や、その非加熱効果は未解明である [1]。
一方、これまでに、減圧下で TiO2 , ZnO, Fe2 O3 セラミックスに対してマイクロ波を照射する事で、反応性が高い原子状酸素プラズマ生成を伴う金属酸化物の直接還元効果を観測してきた [R1]。
本研究では、マイクロ波直接励起プラズマ反応における ZnO セラミックスの発光現象の解析か
らマイクロ波非加熱効果解析法を開発する事を目的とする。

2

検討内容

ZnO 粉末を成形・焼結し、2.45 GHz シングルモードマイクロ波照射装置を用いてマイクロ波を真空下で ∼ 650 秒照射し、試料を含む石英管内からの発光をファイバ付 CCD 分光器を用いて350 − 1050 nm の範囲でモニターした [R1]。

3

結果

Zn プラズマ発光と試料からの発光の時間変動を図 1 に示す。Zn プラズマの発光強度はほぼ 200 s
で減少し、かつ定常に近づく。このときの試料からの発光のマイクロ波照射強度への依存性を図 2
に示す。

4

考察
試料からの発光の時間変動、Zn プラズマの発光との関係を、以下のように考察する。

とする。ここで、マイクロ波照射により試料からのプラズマ生成によって生じる原子空孔は、照射前から ZnO 内に存在する空孔よりもはるかに多いことから、N (t) は NZn (t) = (1/γ) iZn (t) の時間積分で与えられるとしてよい。
格子欠陥にとらえられたキャリアがバンドギャップ内に相当する波長での試料からの発光を起こすと考えられ、かつそれらのキャリアの一部は非輻射再結合によって基底状態に戻る（N (t) =n(t)+n0 (t)）。さらに、輻射再結合により発光を起こすキャリアは、Zn プラズマからの発光（481 nm
等）による光励起と、マイクロ波加熱等による励起の二つの成分があると考える。前者は励起強-151-t ∼ t + dt′ に生成する Zn プラズマの数
Zn プラズマからの発光強度
ZnO 試料表面の Zn プラズマ発光による励起強度
輻射再結合中心の数
非輻射再結合中心の数
ZnO 中の格子欠陥の数
ZnO 試料表面からの発光強度

NZn (t) dt′
iZn (t)(= γNZn (t)) ∝ NZn (t))
ie (t)(= iZn (t))n(t)
n0 (t)N (t)I(t)

度に次数 ν, パラメーター α で依存し、後者はパラメーター β でマイクロ波照射強度に依存するとし、試料表面からの発光がこれら二つの励起によって生じたキャリアが、数密度 n(t) の輻射再結
合中心にとらえられ、量子効率 σ で起こすことによって起こるとすると、I(t) = σ × {α ie (t)ν + β} × n(t)であり、さらに∫ t

1n(t) = N (t) − n0 (t) =γσ{α iZn (t)ν + β}γとなる。ただし、}
iZn (t′ ) − γN0 dt′(2)}iZn (t′ ) − γN0 dt′

(3)

0

より、

I(t) =

{

(1)

∫ t

∫ t
n0 (t) ={0

N0 dt′0のように、非輻射再結合中心の生成速度は一定であるとしている。
図 3 に示すとおり、試料からの発光の変動の大きい短時間側から、より小さい長時間側（& 200 s）
まで、式 (3) によるフィッティングが可能である。長時間側では上記の二つの励起プロセスとも定常であり、図 2 のスペクトルもまたほぼ定常であるため、式 (1), (3) における括弧内の励起過程の部分における α, β の 2 パラメーターを時間に対する定数としたことは妥当であることがわかる。
このときの図 2 のピーク強度を、照射マイクロ波のつくる電場の強度に対してプロットすると、
図 4 のように変動する。この電場依存性が何次であるか —— 二次、三次等、あるいはある閾値をもつ一次 —— は、さらなる検討を要するが、仮に三次であるとすれば、α の項における励起の次
数 ν がほぼ 0.5 でフィッティングできることから、α が電場に対する定数（0 次）、β が一次であれば矛盾がないことがわかる。

発表論文
なし

参考論文
[R1] T. Sonobe, T. Mitani, K. Hachiya, N. Shinohara, H. Ohgaki, Jpn. J. Appl. Phys., 49,
080219 (2010)[R2] T. Sonobe, K. Hachiya, T. Mitani, N. Shinohara, H. Ohgaki, submitted.

-152-

参考文献
[1] M. Sato, A. Matsubara, S. Takayama, S. Sudo, O. Motojima, K. Nagata, K. Ishizaki,
T. Hayashi, D. Agrawal, R. Roy, Proc. 5th Sohn Intl. Symp. Advanced Processing of Metals and Materials, 157 (2006)

FIG. 1 Time-dependent optical emission intensity FIG. 3 Experimental and calculated timefor neutral zinc transition at 481 nm and ZnO
dependent optical-emission intensites for ZnO
ceramic luminescence centered at 745 nm. Also
ceramic during microwave irradiation [R2].
shown as an inset is the optical emission spectra
after plasma emission [R2].

FIG. 2 Microwave power dependence of ZnO
ceramic luminescence during microwave
irradiation on ZnO at saturated intensity [R2].

FIG. 4 Microwave-power-dependent luminescenceintensity after saturation (presented in FIG. 2)
plotted against electric ﬁeld.

-153-

平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
マグネシウム合金における第一原理計算
The First Principle Calculation of Magnesium Alloys
京都大学大学院エネルギー科学研究科

エネルギー応用科学専攻

馬渕守

背景と目的
マグネシウム(Mg)は実用金属中最も低密度であり、比強度や比剛性、リサイクル性などの点で優れているため、近年注目を集めている金属材料の一つである。しかしながら、Mg はその hcp 構造に起因する異方性が変形のすべり系を制限し、加工性が悪いという欠点がある。近年、Mg に微量の Ca を添加することで、降伏応力が減少する固溶軟化という現象が確認できた。固溶軟化は Mg の変形の異方性を解消する有効な手段だと考えられる。しかしながら、まだ固溶軟化についての詳細なメカニズ
ムは明らかにされていない。そこで、本研究では、Mg の固溶軟化機構の解明に資することを目的に、添加元素がすべり変形に与える影響を調査した。すべり変形は転位の移動に起因し、また、その転位の移動性は Generalized Stacking Falut Energy（GSFE）から求められる。また、これまでの実験か
ら、Mg は Al を添加すると固溶強化を起こし、Ca を添加すると固溶軟化を起こすことが明らかとなっている。そのため、本研究では Al と Ca を添加元素として、第一原理計算による GSFE の計算と電子状態の解析を用いて、添加元素が転位の移動性に与える影響を明らかにした。
検討内容、結果、および考察

15

GSFE の計算では、Mg のバルクモデル(Pure Mg)を作成し、すべり面を境に、上下の構造をずらすことによりエネルギーを計算した。また、そのすべり面上に添加元

γ (meV/Å2)

本研究での第一原理計算には、CASTEP を利用した。

Pure Mg
Mg-Ca
Mg-Al

10

5

素として Ca (Mg-Ca alloy)、Al (Mg-Al alloy)を導入し、同様に GSFE を計算した。
図 1 に GSFE の計算結果を示す。これに示されるよ
うに、Ca 添加をした Mg-Ca alloy では、GSFE の最大

0
0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

u/b
図１ 添加元素が GSFE に及ぼす影響

値は減少していることがわかる。しかしながら、Al 添加をした Mg-Al alloy においては、GSFE の最大値は上昇している。すなわち、転位は Ca 添加により移動しやすくなるが、Al 添加をすると移動しにくくなることがわかり、実験結果と一致する結果が得られた。図 2 の電子密度分布から、Mg-Ca alloy

図 2 (0002)面における電子密度分布、(a) pure Mg, (b) Mg-Ca alloy, (c) Mg-Al alloy-154-

においては、Ca の周辺の電子密度は低下していることが明らかとなった。それに対し、Mg-Al alloy
においては、Al の周辺の電子密度は高くなっている。このことから、Ca を添加すると Mg-Ca 間の結合が弱くなり、変形しやすくなり、Al を添加すると Mg-Al 間の結合が強くなり、変形しにくくなると考えられる。さらに、電子状態密度（DOS）の計算を行ったところ、図 3 に示されるように、Mg-Ca alloy
においては、最近接の Mg 原子の DOS が Pure Mg と比べて、
ほどんど変化がないのに対し、Mg-Al alloy
においては、最近接の Mg 原子の DOS の形状に変化が見られ、結合がより共有結合的になっていることが示唆された。
これらのことから、Al を添加した Mg-Al alloy は電子密度が濃くなったことに加え、結合が共有結合的になったことにより GSFE が上昇、すなわち固溶強化が起こり、転位の移動を阻害すると考えられる。その一方で、Ca を添加した Mg-Ca alloy は電子密度が薄くなったことに加えて、結合が金属結
合を保つことにより GSFE の低下、すなわち固溶軟化が起こり、転位の移動が促進されることが示唆

Density of States (states/eV)

された。

0.7
0.6

(a)

0.6

0.5

0.5

0.4

0.4

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1

0.1

0

-8

-6

-4

-2

0

2

4

(b)

0
-10 -8

(c)

-6

-4

-2

0

2

4

-10 -8

-6

-4

-2

0

Energy (eV)
図 3 添加元素最近接位置の Mg 原子の DOS、(a) Pure Mg, (b) Mg-Ca alloy, (c) Mg-Al alloy

発表論文
なし
参考論文
Y. Chino, T. Ueda, M. Kado, and M. Mabuchi (投稿中)

-155-

2

4

6

平成 22 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
多孔質金属の表面特性
Surface properties of porous metals
エネルギー科学研究科エネルギー応用科学専攻 袴田 昌高

背景と目的
ナノメートルオーダの孔径・リガメント径を有する多孔質金属であるナノポーラス金属（図 1）は脱合金化により容易に調製できる。このナノポーラス金属は微細かつ正負両方の曲率半径を有し、その独特の多孔質構造に由来して表面物性が特異化・顕在化する結果、種々の興味深い特性を発揮する。
本研究ではナノポーラス金属の表面特性をさらに活用するための第一歩として、ナノポーラス金の表
面を自己組織化単分子膜 (Self-assembled monolayer, SAM) で修飾した。
SAM の安定性を電気化学測定により評価した結果、孔径 6 nm の微細孔ナノポーラス金に修飾した
SAM の離脱電位 (-1.15 V) が金平板 (-0.735 V) や孔径 40 nm の粗大孔ナノポーラス金 (-1.05 V) に比べ低く、安定に存在できることがわかった（図 2）。また、電気化学測定前後の X 線光電子分光分析
結果からも、孔径 6 nm の微細孔ナノポーラス金と SAM が強く吸着していることが示唆された。
このことはナノポーラス金属特有の表面の結晶構造の乱れ（格子ひずみ・原子欠陥等）に由来すると考えられる。そこで本研究では表面の結晶構造と SAM の吸着性の関係を第一原理計算により明らかにした。

2

Current density, j (mA/cm )As-dealloyed

Annealed

2 mA/cm

-1.2

-1

-0.8

-0.6

2

-0.4

Potential, E (V vs SCE)

図 1 ナノポーラス金の走査電子顕微鏡写真

図 2 SAM 修飾したナノポーラス金を作用極として用いたサイクリックボルタンメト
リ測定結果

検討内容
面心立方構造の金属 Au 相の (111) 面を露出させた（欠陥のない）表面原子モデルをつくり（Perfectモデル）、ここから原子を取り除いて 2 種類の（欠陥のある）表面原子モデル（Honeycomb モデル・
Adatom モデル）をつくった。さらにこれらの格子定数を±5%変化させた表面原子モデルもつくった。
これらの表面原子モデルに SAM 分子の代表としてメタンチオールを追加・配置し、第一原理計算（コ-156-結果・考察図 3 に第一原理計算によって求められた金 (111)
表面とメタンチオール分子の吸着エネルギーに及ぼす格子ひずみならびに原子欠陥の影響を示す。格子
ひずみがない場合、欠陥のない Perfect モデルに比べ欠陥のある Adatom および Honeycomb モデルでのメタンチオール分子の吸着エネルギーが低く、原子欠陥がメタンチオールの安定した吸着をもたらすことがわかる。格子ひずみに関しても吸着エネルギー

Adsorption energy of MT (eV)ード：CASTEP）により構造最適化後、吸着エネルギー等を評価した。

Perfect-2

Adatom-2.5
Honeycomb
-3
-5

0

5

Lattice strain (%)に線形的に影響を及ぼすが（Adatom モデルを除く）、
その影響は原子欠陥によるものに比べると小さい。

図 3

このことから、図 1 で示した微細ナノポーラス金上子の吸着エネルギーに及ぼす格子ひずみの SAM の安定性には表面格子ひずみよりも原子欠

ならびに原子欠陥の影響

金 (111) 表面とメタンチオール分

陥が大きく影響することが推測され、さらに孔径を微細化することで原子欠陥が多く導入されればより SAM の安定性が向上することが示唆された。

発表論文
なし

参考論文
M. Hakamada, M. Takahashi, T. Furukawa, K. Tajima, K. Yoshimura, Y. Chino and M. Mabuchi,
投稿中

-157-

平成２２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
変調磁場による微結晶の三次元配向

Three dimensional alignment of microcrystals under modulated magnetic fields
農学部森林科学専攻

木村史子

背景と目的
我々は、変調磁場を用いて微結晶を 3 次元的に配向させ、その配向を固定させて、擬単結晶（Magnetically Oriented Microcrystal array, MOMA）を作製している。現在、L-alanine、 LiCoPO4、
Sucrose で MOMA を作製し 1)、結晶構造解析に供した 2,3)。今回は、セルロース MOMA の前段階として、セルロース Iβと同じ結晶系をもち、セルロースの最少ユニットであるセロビオースを用いてMOMA を作製し、その X 線構造解析を行った。MOMA から得られた結果と単結晶を用いた結果を比較し、MOMA の有用性を検討したので、報告する。
実験
セルロース微結晶を UV 硬化樹脂モノマーに懸濁させ、変調磁場下で微結晶を配向させ、UV 光を照射してその配向を固定した。変調磁場はサンプル回転により発生させた。すなわち、懸濁液を 8T の静磁場下で 90°ごとに 10rpm、80rpm で回転速度を変えて回転させた。得られた MOMA を Rigaku
R-AXIS RAPID イ メ ー ジ ン グ プ レ ー ト デ ィ フ ラ ク ト メ ー タ で 構 造 解 析 を 行 っ た 。 Cambridge
Structural Database の Conquest を用いてセロビオース単結晶の構造を取得した。Mercury を用いてMOMA の原子配置を単結晶の原子配置と比較した。
結果および考察3 つの異なる磁化軸を立てて得られた MOMAの X 線回折像を Fig. 1に示した。磁化軸回りの揺らぎを評価するため、
方位角プロットから反射ピークの半価幅を求めた（Table I）。磁化軸の揺らぎは、約 3 度であ










Fig. 1
























セロビオース MOMA の磁化軸を立てて 60°オシレーションを行って得られた X 線回折像．軸立ては、左：χ1 軸，中：χ2 軸，右：χ3 軸．

った。このサンプルを X 線構造解析した結果を Table II に示した。MOMA の結晶学的データは単結晶のデータとよく一致している。一方、R1 値が単結晶より MOMA では高いが、20%以下であるので、構造解析に成功したといえる。得られた構造と単結晶構造解析で得られた構造を比較した図を Fig. 2に示した。MOMA と単結晶の構造の平均二乗偏差（root mean square deviation）は 0.0195 Å となり、ほぼ構造が一致した。即ち、セロビオース MOMA で、単結晶を得ることなく構造解析ができる事が示された。
以上のことより、MOMA 法は大きな結晶を得ることができない試料（セルロース・タンパク質）の X
線構造解析に有用であると考えられる。

-158-

Table I

軸立てして得られた反射ピークの半価幅
ig. 2 に示した。
軸立て

（011）

χ１

2.4°

χ２

2.9°

χ３

Table II

MOMA と単結晶の結晶学的データと精密化の統計値の比較
MOMA

Single crystal

R1=11.05 %R1= 3.7 %a = 10.9733(7) Å

a=10.972 Å

b = 13.0678(7) Å

b=13.048 Åc=c=5.091 Å

4)

（201）

3.0°

5.0819(3) Å = 91.004(7)o90.83

Fig. 2 構造の比較。
赤：MOMA から得られた構造、青：単結晶から得られた構造。

参考論文
1) T. Kimura, F. Kimura, and M. Yoshino, Langmuir, 22, 3464-3466 (2006).
2) T. Kimura, C. Chang, F. Kimura and M. Maeyama, J. Appl. Crystallogr. 42, 535-537 (2009).
3) F. Kimura, T. Kimura, W. Oshima, M. Maeyama, and K. Aburaya, J. Appl. Crystallogr. 43 151-153 (2010).
4) S. C. Chu and G. A. Jeffrey., Acta. Cryst., B24, 830. (1968).

-159-平成２２年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
化学シフト計算を結合させた固体 NMR 法による天然セルロースの構造解析
Structure Analyses of Native Cellulose by Solid-State NMR spectroscopy
Combined with Chemical Shift Calculations
農学研究科森林科学専攻 堀井 文敬
背景と目的
固体 13C NMR は、これまでから天然セルロースの結晶成分や構造の乱れた成分の構造解析及びそれらの構造形成過程の解明において大きな役割を果たしてきた。本研究では、実験だけではなお明瞭にされていない 13C 化学シフトと分子鎖コンホメーションや水素結合との関係を、量子化学計算により明らかにすること、またこの結果に基づいて、比較的最近回折法により提案された天然セル
ロースの結晶構造の未確定な部分を解明することを目的として検討を行っている。
検討内容
cellulose I結晶から分離した三量体３分子をシ
C2 C5
C1
C4
C3
C6
ート状に配置したモデルについて、Gaussian 03 を(a)用いて GIAO-CHF 法により B3LYP/6-311+G(2d, p)
I II
13
レベルで C NMR 遮蔽を計算し、(CH3)4Si 基準の13
C 化学シフトに換算した 1,2)。
110
100
90
80
70
60
50
ま た 、 周 期 境 界 条 件 を 適 用 で き る Gauge (b)Including Projector Augmented Waves (GIPAW) 法により cellulose I結晶の 13C NMR 遮蔽を計算し、上
110
100
90
80
70
60
50
記同様に 13C 化学シフトに換算した。すなわち、PBE 交換相関汎関数を用いて、Quantum-Espresso (c)により 13C 化学シフト計算を行った。
110
100
90
80
70
60
50
結果および考察3)
chemical
shift
/
ppm
cellulose Iの結晶構造 によるとその単位胞
13には origin 鎖と center 鎖の２種の構造の異なる Fig. 1 (a) Observed C chemical shifts of tunicate
cellulose containing cellulose; (b) Calculated 13C
分子鎖が存在し、major 構造（60～80%）およびchemical shifts by the GIPAW method; (c)minor 構造（40～20%）では、いずれの分子鎖で Calculated 13C chemical shifts by Gaussian 03.
もそれぞれ主として O6HO3 分子間および Solid and broken lines indicate the values for the
O6HO2 分子内水素結合を形成している。
center and origin chains, respectively.
これらの構造に基づいて Gaussian 03 および
GIPAW 法により cellulose Iの化学シフト計算を行い、結果を比較した。図１には、major 構造についての計算スペクトルとほぼ 100％の cellulose Iを含むホヤセルロースの実測スペクトル
を棒状スペクトルとして示す。C2 の singlet およびその他の doublet がほぼ再現されていることが分る。また、Gaussian 03 より GIPAW 法で得た化学シフトがより実測値に近いといえる。一方、二次元固体 NMR 法により各 doublet の line I と II はそれぞれ center 鎖と origin 鎖に帰属されている。C3、C4、C5 についてはいずれの方法による計算結果でもこの帰属は一致するが、C1 および C6 については逆の帰属となり一致しない。この原因について今後検討を行う予定である。
1) Suzuki, S., Horii, F., Kurosu, H., J. Mol. Struct. 919, 290 (2009).
2) Suzuki, S., Horii, F., Kurosu, H., J. Mol. Struct. 921, 219 (2009).
3) Nishiyama, Y. et al., J. Am. Chem. Soc., 124, 9074 (2002).

-160-

Óâ 22 ÔÖńÉÌ´ÌėĞãxt

{¯đÆ¾ïĐďăßċĻV÷ŀăßĖō
Structure-Activity Relationships of Bioactive CompoundsńÉÌÉÌŎľÌėĞĜ ļóĨģ[ĩìRĕĔ]ěLMWêÒĐăVQDZEZT´ÌċĻUîŐDcP>aŗJc`VUW¡§URNPñÎT]V@ËÂGbŘCc`ñÎċĻevr ! &!U_a¢ĸĉÿ´GbCRTSU_aŗě
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D[4?A9]"

D-163-

京都大学化学研究所 - 2010年度 -システム稼働状況

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

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

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

稼働状況
システム名
ファイルサーバ(v242)

8752.6 7.4(h) (h)システム稼働率 : 99.9 %8751.1 8.9(h) (h)システム稼働率 : 99.9 %

計算サーバ(altixa)

計算サーバ(altixb)

8721.0 22.0 17.0 システム稼働率 : 99.7 %(h) (h) (h) 10/31 06:30-23:30 altix2;システムの運休【宇治地区停電に伴う運休】

計算サーバ(altix2)

計算サーバの月別システム稼働時間
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 %(altixa)

5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
計
月平均

739:45720:00744:00744:00
720:00744:00
720:00744:00744:00672:00740:508752:35
729:22

4:15

744:00
720:00744:00744:00
720:00744:00
720:00744:00744:00672:00744:008760:00
729:59

3:10
7:25
0:37
-164-

99 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
99 %
99.9 %
99.9 %

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

720:00744:00
720:00744:00744:00
720:00744:00717:40744:00
737:25
672:00744:008751:05
729:15720:00744:00
720:00744:00744:00717:35
727:00715:40744:00741:35
659:10744:008721:00
726:45720:00744:00
720:00744:00744:00
720:00744:00
720:00744:00744:00672:00744:008760:00
729:59720:00744:00
720:00744:00744:00
720:00727:00
720:00744:00744:00672:00744:008743:00
728:35

2:20
6:35

8:55
0:44

2:25
4:20
2:25
12:50
22:00
1:50

-165-

100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
99 %
100 %
99 %
100 %
100 %
99.9 %
99.9 %
100 %
100 %
100 %
100 %
100 %
99 %
100 %
99 %
100 %
99 %
98 %
100 %
99.7 %
99.7 %

京都大学化学研究所 - 2010年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

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

利用者数の月別推移
項番

部局名

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

利用者 altix アプリ(人) 利用 登録 (人) 2010年度の利用者数 □(E-mail利用者) ■(altix利用者)
182 (51) (11)

2
2
5
93
4

(1)

(1)

(1)

(1)

(3)
(3)

(4)

2 (1)
35 (13)
6 (5)
5 (4)

(2)
(6)
(4)
(2)

1
2
3

部局別のCPU使用時間
項番

部局名

計算サーバ(altix)
ファイルサーバ
会話型
バッチ型
会話型
17909日11時間48分 12126日15時間43分 56日21時間36分

1 化学研究所
0日00時間37分
2 エネルギー理工学研究所
0日01時間23分
74日13時間46分 0日01時間26分
3 生存圏研究所
161日07時間26分
40日14時間19分 0日00時間41分
4 防災研究所
5 宇治地区事務部
764日16時間53分 238日08時間44分 0日00時間00分
6 理学研究科・理学部
7 医学研究科・医学部
8 附属病院
9 再生医科学研究所
0日00時間18分
10 薬学研究科・薬学部
2749日22時間52分 6252日09時間57分 33日10時間49分
11 工学研究科・工学部
1205日22時間34分 10808日17時間51分 0日01時間58分
12 エネルギー科学研究科
159日06時間13分 101日16時間22分 0日00時間01分
13 農学研究科・農学部
14 総合人間学部
15 大学院人間・環境学研究科
16 生命科学研究科
17 学術情報メディアセンタ
1日13時間06分
18 低温物質科学研究センタ
1日08時間20分
19 物質ー細胞統合システム拠点
0日00時間02分
105日09時間33分
0日01時間50分
20 次世代開拓研究ユニット
0日20時間20分
21 先端医工学研究ユニット-166-京都大学化学研究所 - 2010年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

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

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

SMALLキュー MEDIUMキュー LARGEキューHUGEキュー
7591
8313
1947
231
9857日19時間05分
1日07時間09分

キュー構
成

演算時
間

最大メモリ
量

スロット
数

SMALL
MEDIUM
87日22時間09分 218日17時間15分 100日20時間54分 LARGE
3日23時間57分 108日00時間27分 194日16時間24分 HUGE

56 日
112 日
224 日
896 日

16 GB
32 GB
64 GB
128 GB

4 CPU
8 CPU
16 CPU
32 CPU

15166日17時間44分
1日19時間46分

14470日02時間521413日17時間05分
分
7日10時間16分
6日02時間14分

22日19時間53分

15032日06時間23分

15059日14時間27 15057日02時間36分
分

0日02時間28分

0日01時間53分

0日07時間51分

0日03時間17分

13日08時間54分

12日03時間22分

10日04時間05分

4日00時間18分

51日04時間04分
0日10時間07分

バッチジョブ件数

CPU時間

計算サーバのCPU使用率 (Altix4700)

月別のCPU使用時間とジョブ件数(2010年度)
月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
年度計
月平均

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

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

45.5 % 1470日21時間07分 710日06時間02分
0 101843.2 % 183日22時間04分 539日13時間26分
0 191771.2 % 306日14時間03分 2770日16時間27分
0 208363.2 % 813日02時間31分 2673日20時間25分
0 178852.8 % 343日07時間16分 2880日02時間01分
0 168545.3 % 288日05時間20分 1994日07時間07分
0 188963.6 % 295日21時間25分 3324日16時間07分
0 2502
83.5 % 1048日09時間50分 3965日23時間46分
0 283576.6 % 470日04時間21分 3841日19時間27分
0 181167.8 % 11258日20時間49分 3092日00時間33分 80053914 1611
35.5 % 4936日23時間06分 1780日01時間19分 70045418 1404
61.7 % 1534日09時間15分 2175日03時間34分
0 1163- 22950日17時間13分 29748日10時間18分 150099332 21706
59.2 % 1912日13時間26分 2479日00時間51分 12508277 1808-167-

京都大学化学研究所 - 2010年度 -システム稼働状況

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

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

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

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700-168-

2010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(2010年度)

上位50機関の利用件数(2010年度)

上位50機関の利用件数(2010年度)

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

ドメイン名
1e100.net
2iij.net
aist.go.jp
asahi-net.or.jp
bbtec.net
comcast.net
crawl.baidu.jp
dion.ne.jp
e-mobile.ne.jp
eonet.ne.jp
genome.ad.jp

2010年度 主な機関別の利用件数
総件数
化学研究所情報
研究室情報
28821
7394
16040
28636
8145
17300
27345
6353
18054
67788
21702
40305
20444759242
121729
24614
4808
18700
44164
17708
11691
17641448963
101484
37932
10863
22555
26996888944
162260194053
40452
2590
-169-

スパコンラボ情報
5387
3191
2938
5781
23476
1106
14765
25967
4514
18764
151011

google.com
googlebot.com
hgc.jphiroshima-u.ac.jp
hokudai.ac.jp
home.ne.jp
infoweb.ne.jp
kcn.ne.jp
keio.ac.jp
kuins.net
kyoto-u.ac.jp
kyushu-u.ac.jp
mesh.ad.jp
msn.comnagaokaut.ac.jp
nagoya-u.ac.jp
nims.go.jp
nttpc.ne.jp
ocn.ad.jp
ocn.ne.jp
okayama-u.ac.jp
osaka-u.ac.jp
panda-world.ne.jp
plala.or.jp
ritsumei.ac.jp
so-net.ne.jp
spring8.or.jp
titech.ac.jp
tohoku.ac.jp
tsukuba.ac.jp
u-tokyo.ac.jp
ucom.ne.jpvectant.ne.jp
wisc.edu
yahoo.net
yournet.ne.jp
zaq.ne.jp
Others or unknown

77243
174933
72187
23900
52570
54951
23194330502
32583
196984051268366906
143584147172
62993
69052
27010
38751
51495
82513030414
11914427394
18948041608
133038
25136
86244
92135
31353
18016910181359817
25611
34532740314
71739
787429

35038
71788
918
7000
10552
15315
57581
5732
9027
946429142844
15102
40144
48538
13006
16716
5968
8788
6996
232283
6603
30255
4876
51976
3967
39903
5774
20409
19392
5924
34593
30118
17250
4865
13378311570
22611
239323

-170-

36218
71964
6
14082
34376
32132
15743723795
20663
884990323128
43743
86153
35456
47375
43869
19072
25459
41075
514752
20900
72425
19979
119178
35797
80322
18196
56761
62820
20601
126841
57767
36609
19314
13300823697
42978
399751

5987
31181
71263
2818
7642
7504
16925
975
2893
138421
46711
8061
17287
63178
2612
8467
1970
4504
3424
78095
2911
16464
2539
18326
1844
12813
1166
9074
9923
4828
18735
13928
5958
1432
78536
5047
6150
148355

2010年度
ゲノムネットサービス利用統計
中神 光眞(日本ＳＧＩ株式会社)
KEGG 生命システム情報統合データベース
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) はシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報に大別された 16 の主要データベースから構成される「生命システム情報統合データベース」です。ゲノム情報とケミカル情報は生命の基本部品である DNA・RNA・タンパク質と低分子化合物・糖鎖・脂質等の分子構造情報、システム情報は基本部品から構成される生命システム、すなわち細胞・個体などの高次機能情報です。KEGG はゲノムと高次生命システムをつなぐ知識のレファレンスとして広く利用されています。
カテゴリ
データベース
内 容
KEGG
代謝、様々な細胞プロセス、ヒトの病気などをタンパク質間相互作用ネットワ
PATHWAYークとして表現したパスウェイマップ；文献等から手作業で入力
KEGG BRITE
システム情報生命システムの様々な側面に関する機能分類とオントロジー；文献等から手作業で入力KEGG MODULE パスウェイやコンプレックスの機能単位；手作業で入力
KEGG DISEASE 病因遺伝子・分子のリスト；文献等から手作業で入力
KEGG DRUG

日米欧で承認された医薬品の化学構造と関連情報; 文献等から手作業で入力

KEGG EDRUG

生薬、精油など有用天然物の化学成分と関連情報; 文献等から手作業で入力

KEGG
ORTHOLOGY

KO オーソロググループ; PATHWAY と BRITE に基づき定義

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

ゲノム情報

KEGG GENES

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

KEGG SSDB

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

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

KEGG EGENES

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

KEGG MGENES メタゲノムの遺伝子カタログと自動アノテーション; NCBI のリソースより作成
KEGG
COMPOUND

代謝物質、環境物質など低分子化合物; 文献等から手作業で入力

KEGG GLYCAN

糖鎖; 文献等から手作業で入力

KEGG
ケミカル情報 REACTION
KEGG RPAIR

生体内化学反応; ENZYME と PATHWAY から手作業で入力
化学反応に伴う化学構造変化パターン; REACTION から手作業で入力

KEGG RCLASS

メインペアの化学構造変化パターンで定義した化学反応クラス; RPAIR から
自動変換後、アノテーションを付加

KEGG ENZYME

酵素; ExplorEnz から自動変換後、アノテーションを付加

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

内 容

BLAST
FASTA

配列類似性検索

MOTIF

配列モチーフ検索-171-

CLUSTALW
MAFFT
PRRN
ゲノム情報解析サービス

配列のマルチプルアライメントおよび進化系統樹解析

内 容

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
GENIES

大量のESTデータからコンセンサスコンティグ自動生成
カーネル法での多様なオミクスデータ統合による遺伝子ネットワーク予測

GECS
ケミカル情報解析サービス

マイクロアレイデータからの糖鎖構造予測
内 容

SIMCOMP

化合物類似構造検索

SUBCOMP
KCaM

化合物部分構造検索
糖鎖類似構造検索

PathPred

分解・合成反応経路予測

E-zyme

化学物間の酵素反応予測

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

内 容

備考

brite

機能階層・オントロジー

KEGG BRITE

pathway

パスウェイマップ

module

パスウェイモジュール

disease
drug

病気
医薬品

KEGG DISEASE (日本語)
KEGG DRUG (日本語)edrug

生薬、精油、ほか

KEGG EDRUG (日本語)orthology

オーソログ (KO) グループ

KEGG ORTHOLOGY

genomeKEGG生物種

mgenome

メタゲノム

genes

高精度ゲノム中の遺伝子カタログ

dgenesegenes

ドラフトゲノム中の遺伝子カタログ
ESTコンティグとしての遺伝子カタログ

mgenes

メタゲノム中の遺伝子カタログ

compoundglycan化合物
糖鎖

reaction

化学反応

rpair
rclass反応ペアと化学構造変化
反応クラス

enzyme酵素分類

vgenomevgenesウイルスゲノム
ウイルスゲノム中の遺伝子

RefSeq から自動作成

expression

マイクロアレイ遺伝子発現プロフィール

著者による登録KEGG PATHWAY

KEGG GENOME

KEGG GENES

KEGG COMPOUND
KEGG GLYCANKEGG REACTION-172-

その他のDBGETデータベース (カテゴリー2)
データベース内 容

元サイト

refnuc

核酸塩基配列refpepタンパク質アミノ酸配列

swissprot
tremblタンパク質アミノ酸配列

ExPASy / EBI

prf

タンパク質アミノ酸配列

蛋白質研究奨励会

pdb
pdbstrタンパク質立体構造
PDBアミノ酸配列

RCSB
京都大学

epd

真核生物プロモーター

ISREC

refsequniprot

prositeblocksmotifdicNCBI

ExPASyFHCRC

prodomタンパク質配列モチーフ

prints
pfam

PRABI
UMBER
Sangerpmd

変異タンパク質

国立遺伝学研究所

aaindex

アミノ酸指標京都大学

carbbank
litdb

糖鎖構造 (更新なし)
タンパク質関連文献

帝京大学/ジョージア大学
蛋白質研究奨励会

prosdoc

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

ddbj

内 容

元サイト
NCBI

核酸塩基配列国立遺伝学研究所

embl
ncbi-gene

Entrez 遺伝子データベース

EBI
NCBI

unigeneUniGene 遺伝子データベース

NCBI

ensemblhgnc

真核ゲノムアノテーション
ヒト遺伝子名Ensembl
HGNC

go

遺伝子オントロジー

GO

ipi

タンパク質リファレンス配列

EBI

interproタンパク質ファミリー・ドメイン

EBI

omim

遺伝病

NCBI

pubchem

PubChem 化合物データベース

NCBI

chebi
pdb-ccd

ChEBI 化合物データベース
PDB リガンド辞書

EBI
PDB

lipidmaps

脂質代謝

LIPIDMAPS

lipidbank

脂質

LipidBank

knapsack

植物二次代謝産物

KNApSAcK

3dmet

天然化合物の立体構造

3DMET

drugbank
ligandbox

医薬品とターゲット
医薬品の立体構造

DrugBank
LigandBox-173-

表１ 国別のWWW利用件数(2010年度)
国名(ドメイン名)

総件数

WWW

KEGG

SSDB

CYORF

BSORF

SOAP

BLAST

FASTA MOTIF

ALIGN

Ascension
Island(ac)

656

618

0

15

0

0

0

14

0

0

9

Andorra(ad)

310

310

0

0

0

0

0

0

0

0

0

United ArabEmirates(ae)

2260

2221

83

5

4

2

0

6

0

6

16

aero(aero)

74

74

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Antigua andBarbuda(ag)

230

183

21

0

0

0

0

0

0

0

47

Albania(al)Armenia(am)

470
15249

469
2561

11
19

0
3

1
0

0
0

0
12650

0
0

0
0

0
24

0
11

Netherlands
Antilles(an)

146

146

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Angola(ao)1928590119221196

0
3170

0
6660

0
127

0
29

0
45295

0
1877

0
1941

0
628

0
8148

AmericanSamoa(as)

9

6

0

3

0

0

0

0

0

0

0

Austria(at)4796448577204065
26791

293315714510
4056
23
791

9228
40624
30
0
296

4423
14117
0
0
0

96
247
0
0
0

180
189
0
0
0

168527
72648
0
3
0

565
4620
7
0
0

1523
5219
0
0
0

894
4314
1
0
0

10121
41856
1
0
0

1445

1415

54

8

3

0

0

12

0

4

3

Belgium(be)2986
11162651645
669324

36
14977

11
2703

13
179

0
153

9
430509

19
742

43
150

20
861

1226
11644

Burkina Faso
(bf)

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Bulgaria(bg)Bermuda(bm)

19617
62
2455
1026
3
336

18039
62
2446
979
0
332

1014
0
11
15
0
3

234
0
6
7
0
0

34
0
0
0
0
0

19
0
0
4
0
0

32
0
0
24
0
0

182
0
0
0
0
0

193
0
0
0
0
0

233
0
0
4
0
4

651
0
3
8
3
0

Brunei
Darussalam(bn)

510

501

1

0

0

0

1

0

0

8

0

2435
4271274
126
131
399
14878
36
1691966

2300
1113167
122
49
399
14740
36
935591

36
18275
0
0
17
834
0
18230

12
11675
0
0
0
27
0
11003

6
301
0
0
0
4
0
127

12
1180
0
0
0
7
0
502

8
311099600040676398

0
3345
0
0
0
20
0
1534

0
1534
0
0
0
17
0
728

3
1980
3
0
0
8
0
5483

94
27096
1
82
0
51
0
60600

286

282

0

0

1

1

2

0

0

0

0

12
229455212728867

2
21681

0
6933

0
64

0
440

0
1475278

0
63468

0
229

0
2101

0
17172

412

389

3

0

6

6

0

2

5

2

2

2

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

17111815051171746831487911237104
159682

2388
66910
2600

2070
14406
918

8
4056
14

18
515
314

12809
203130
10090

1203
18296
237

181
1007
158

546
4113
700

5492
22490
2570

44021 1140590 718860

295483927684 20664 60962 340247

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

Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus(by)Belize(bz)Canada(ca)Cocos Islands(cc)
Congo(cd)Switzerland(ch)Cote D'ivoire(ci)
Cook Islands(ck)
Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S.
Commercial

152765147 147457280 19910014-174-

(com)

5726
61804

4765
12104

17
512

212
39

0
0

12
5

18
49489

9
14

440
10

24
24

246
119

Cape Verde
(cv)

37

37

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Cyprus(cy)Costa Rica(cr)Cuba(cu)

1821

1704

1

7

13

0

0

0

44

20

33

Czechoslovakia(cz)

183405169847

7579

1273

148

2668

1317

428

429

824

6471

Germany(de)Dominica(dm)45703488
38618141810974028953541132595
8429
0

54406
3457
0

2074
85
0

5471 37378592
141
82514
0
0

45037
1412
0

5733 12572
724 1037
0
0

89863
7276
0

Dominican
Republic(do)

2893

2785

91

4

9

13

36

10

11

10

15

Algeria(dz)

917
4826

863
4634

6
45

0
25

0
5

0
2

0
4

0
93

0
5

0
8

54
50

26922226 13560256

160371 102499

7142

44003
10049
11730784
16

42373
9083
1717793
16

1204
168
23080
0

151
22
14360
0

12
13
695
0

18
0
196
0

101
441
9942696
0

35
26
7533
0

17
15
408
0

198
50
3436
0

1098
399
43667
0

European
Union(eu)

17433

17049

76

23

6

1

23

1

71

1

258

Finland(fi)1006283878

436748
874

30845
50

1989
0

265
0

174
0

556852
4

500
0

174
0

764
0

8817
0

82

79

17

0

0

0

0

0

0

0

3

3088894
48522
1
1856

2340267
47583
1
1835

53404
513
0
95

20134
26
0
0

370
65
0
1

5181
722
0
2

632444
4
0
14

7628
12
0
0

1467
14
0
0

5032
51
0
0

76371
45
0
4

French Guiana
(gf)

14

14

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Guernsey(gg)

6
1522
4
205
35

6
1328
4
202
23

0
15
0
19
2

0
133
0
0
0

0
2
0
3
2

0
0
0
0
2

0
0
0
0
0

0
6
0
0
2

0
33
0
0
2

0
0
0
0
2

0
20
0
0
2

1807976636744

8588

13266

499

1160

1126053

1825

976

2817

24636

4930103351
307
158782731126789
1517755011245293326614971
186308816597

4677433112
30712623473
85704
142920475380187499270175
11544396
13600

13412
267
0
3302
1
5750
9206
38122
6980
10789
0
15638
1317

4341
0
0
1219
0
125
1046
400
3452
2404
0
14876
12

58
0
0
11
0
4
278
13706
54
458
0
718
5

156
0
0
4
0
26
85
950
158
2918
0
350
31

11633
15
0
25815
0
10402901615
7474
3300163752340195603
2220

299
0
0
438
0
147
293
307
316
367
0
7005
2

74
652
0
4
0
0
44
726
0
0
31
56
127
385
785
720
192 1382
115 1493
002816 13358
3
10

8054
220
0
4291
0
406
5026
1402
6263
8333
0
83966
714

359

355

1

0

0

0

4

0

0

0

0

43323
79623

40766
78264

525
1157

967
141

4
46

9
0

5
11

153
18

35
78

137
73

1247
992

Denmark(dk)Ecuador(ec)U.S.
Educational(edu)
Estonia(ee)Egypt(eg)Spain(es)Ethiopia(et)Fiji(fj)
Faroe Islands(fo)France(fr)gbl(gbl)Grenada(gd)Georgia(ge)Ghana(gh)Gibraltar(gi)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)Isle of Man(im)India(in)info(info)
International(int)
Iran(ir)
Iceland(is)-175-17145 12676741

98212 10496 47069 402666

Italy(it)Bailiwick ofJersey(je)Jordan(jo)Japan(jp)Kenya(ke)Kyrgyzstan(kg)Cambodia(kh)Korea(kr)Kuwait(kw)

176424310391743

320252 246636
0

0

153

1087

402972

16207

1126

3764

53124

0

0

0

0

0

0

0

5575
4892
72
3
0
4
8
10
0
14
644
61658597 45321498 6516596 684905 1100899 1830673 10531638 676402 540223 347753 624606
4055
3594
33
23
4
7
10
11
0
17
389
126
123
0
3
0
0
0
0
0
0
0
122
109
2
0
0
0
0
0
0
0
13
3168147 2713847
49115 90423
172
174
2686146016 1269 6654 80978
510
466
14
0
0
0
0
0
0
0
44

CaymanIslands(ky)

158

158

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Kazakhstan(kz)

525

510

29

0

0

0

0

8

7

0

0

Lao People's
Democratic
Republic(la)

120

120

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Lebanon(lb)

2836

2403

0

0

0

0

0

31

0

10

392

Liechtenstein
(li)

45

40

0

0

0

0

0

1

0

0

4

Sri Lanka(lk)

25505
209
82474
81955
18962

25114
209
81749
34031
15345

47
0
1672
6396
1927

25
0
147
63
24

3
0
33
187
45

2
0
42
93
3027

14
0
64
47232
95

21
0
180
30
9

24
0
27
31
19

12
0
13
105
235

290
0
219
183
163

Libyan Arab
Jamahiriya(ly)

113

113

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Morocco(ma)

6808
8106
15676

5900
7803
15315

130
190
147

18
58
37

3
5
72

2
10
71

14
52
53

30
6
0

715
0
1

19
6
85

107
166
42

44

41

3

2

0

1

0

0

0

0

0

425

313

8

0

1

0

1

0

0

4

106

67579

64864

828

395

0

27

616

256

16

66

1339

Malaysia(my)

1349
4
24
205
16
265
365
52
32
1261492164596

1344
0
24
204
16
247
353
52
32
905533
96095

16
0
1
10
0
1
0
0
0
15488
1596

0
0
0
0
0
0
0
0
0
16231
567

0
0
0
0
0
0
0
0
0
281
25

0
0
0
1
0
0
0
0
0
1317
25

0
0
0
0
0
3
0
0
0
294125
61175

0
0
0
0
0
7
0
0
0
15996
240

0
0
0
0
0
0
0
0
0
957
121

5
0
0
0
0
0
0
0
0
2177
540

0
4
0
0
0
8
12
0
0
24875
5808

Mozambique
(mz)

171

169

1

0

0

0

0

0

0

0

2

Namibia(na)

220

208

0

0

0

0

0

6

6

0

0

New Caledonia
572
554
7
14
0
0
(nc)
U.S. Network
156385420 145398171 5510118 619378 359608 478656
(net)

0

0

0

0

4

Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Monaco(mc)Moldova(md)Montenegro(me)
Madagascar(mg)
U.S. Military(mil)
Macedonia(mk)Mali(ml)
Myanmar(mm)Mongolia(mn)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)Nigeria(ng)Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)Niue(nu)

119983
1959237
592110
4141
685

119
946
1200179528089
3993
672

4
18
52207
77115
20
139

0
4
9516
5335
0
0

New Zealand
-176-

0
3
670
35
1
0

0
2
1789
29
4
0

9109128

82666 29685 62210 245918

0
23
706688
37313
0
0

0
0
5114
11421
4
0

0
0
7900
1466
5
0

0
0
5200
930
4
0

0
5
22181
7492
130
13

2837382123

168343
2004

5228
18

2173
60

86
0

8
0

106831
0

1449
8

82
0

551
0

4215
51

1584805

125918869010

3441 103087

1074

189409

5880

533

3011

19182

280
57152

242
55094

0
118

0
185

0
8

0
1

0
32

0
269

0
35

0
1365

38
163

FrenchPolynesia(pf)Papua New
Guinea(pg)

119

106

0

5

0

0

0

0

0

0

8

84

83

0

0

0

1

0

0

0

0

0

Philippines(ph)442833055676
7833604370090 1342788
41476
642
516448
12489

1141
207
4936

14051
32
174

5960
24
326

33049
35
247442

609
194
394

680
86
1960

656
2410
1932

2094
11212
9748

(nz)
Oman(om)
U.S.
Organization(org)
Panama(pa)Peru(pe)Pakistan(pk)Poland(pl)Puerto Rico(pr)
Palestinian
territories(ps)

20

20

0

0

0

0

0

0

0

0

0

214

207

2

0

2

1

0

0

0

0

4

801339
1128
124
3
79674

518965
1103
71
1
77824

4013
26
0
0
1360

17427
3
0
0
289

79
3
0
0
235

102
8
0
0
57

249003
7
1
2
85

2866
0
0
0
63

1020
0
0
0
32

781
0
52
0
668

11096
4
0
0
421

34358

33855

490

24

15

66

6

5

2

21

364

43757454150963

84508

6243

4421

37141

163482

2044

1519

3420

6512

Rwanda(rw)

291

291

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Saudi Arabia(sa)
SolomonIslands(sb)

18920

17535

497

59

105

20

127

56

10

122

886

8

8

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Seychelles(sc)Slovakia(sk)340846282351904
9
30147
53028

340
651881280919
9
28653
49143

87
17265
4164
9
464
836

0
7847
1861
0
83
487

0
389
65
0
13
122

0
201
183
0
17
374

0
161373
55213
0
257
151

0
2039
292
0
18
413

0
528
121
0
10
119

0
2216
1968
0
75
203

0
19808
11282
0
1021
2016

San Marino
(sm)

350

348

0

0

0

0

0

2

0

0

0

USSR(su)
El Salvador(sv)

15956
124

15687
115

166
0

146
0

9
7

3
2

10
0

10
0

20
0

50
0

21
0

Syrian Arab
Republic(sy)

1226

1214

94

12

0

0

0

0

0

0

0

Swaziland(sz)

39

39

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Turks andCaicos Islands
(tc)

93

90

1

0

0

0

3

0

0

0

0

Turkey(tr)442161688212018871153470442139702218188
70128288

0
1
1882
0
0
0
55
2197

0
0
1212
0
0
0
0
570

0
0
197
0
0
0
0
55

0
0
316
0
0
0
0
572

0
0
4804
0
0
0
0
18966

0
0
633
0
4
0
0
403

0
0
578
0
2
0
0
252

0
0
839
0
0
0
1
860

0
0
13407
0
6
0
0
3504

Trinidad andTobago(tt)

7300

6093

198

166

9

1

171

167

167

194

332

4697
4984851338

4368
3823843
302

61
23701
18

5
15450
3

0
336
1

6
4525
1

3
9
842887 254385
0
0

0
623
0

85
6167
0

221
36635
31

Portugal(pt)Paraguay(py)Qatar(qa)Reunion(re)Romania(ro)Republic of
Serbia(rs)RussianFederation(ru)Sweden(se)Singapore(sg)St. Helena(sh)Slovenia(si)Chad(td)
Togo(tg)
Thailand(th)Tajikistan(tj)Tokelau(tk)tld(tld)
Tonga(to)Tuvalu(tv)Taiwan(tw)Tanzania(tz)-177-

Ukrainian SSR(ua)476212465260

94407

5911

666

1243

1405

174

173

861

519

Uganda(ug)

1893

1690

0

139

6

0

0

0

0

4

54

UnitedKingdom(uk)3344270

1866348

45957

19686

866

5707

1329302

6946

3719

9189 102507

U.S.(us)23194
493178
205
2595

21419
17791
200
1996

739
541
0
27

49
590
0
0

45
5
0
0

91
1
0
0

42
472620
0
149

352
352
0
1

25
333
0
0

88
356
0
5

1083
1130
5
444

Virgin Islands(British)(vg)
Virgin Islands(U.S.)(vi)

21

21

7

0

0

0

0

0

0

0

0

26

21

1

0

0

0

0

5

0

0

0

Viet Nam(vn)Yugoslavia(yu)

38095
113
1149
72049

33950
109
1142
70410

1115
0
20
341

262
0
0
558

138
0
0
0

274
0
0
11

154
4
0
0

1155
0
0
218

80
0
4
21

63
0
0
91

2019
0
3
740

South Africa(za)

161823

88737

1431

591

19

41

55266

12347

100

337

4385

Zambia(zm)

124
228

124
219

1
1

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
0

0
4

0
5

Uruguay(uy)Uzbekistan(uz)Venezuela(ve)Samoa(ws)
Yemen(ye)Zimbabwe(zw)Others or
41395991 33287673 914873 276216 33922 171698 6531809 129703 73087 121237 770646
unknown
合 計 554761630 434256045 35530823 2402113 2794000 3307130 105534468 1534098 728480 765542 3439754-178-

表２ 主な機関別のWWW利用件数(2010年度 上位50ドメイン)
ドメイン名

総件数

WWW

KEGG

SSDB

CYORF

BSORF

SOAP

BLAST FASTA MOTIF

yahoo.net 138826281 131395925

4774899 273737 350891 465088 6282824
googlebot.com 113842987 111709463 14260402 3545 764699 237609
893676
ibis12.helmholtzmuenchen.de30890642

6970510000 30193591

ALIGN

4408 3037 34902 15469
1877 1461 24860 205797
0

0

0

0

cict.fiocruz.br

16562241 16024898 2641806
123 293057 58316
15053790 11488395
52441 372313 35297 1462898
9098595 8738099 3717019
62 122081 32502
8850360 8463657 2331035 3494 9963 358666
5054718309888204004421994 4364119 1342710 1139 14045
5946
377065278837
4507 1071
35
1684
3413575 3412152 296891
13
252
110
3357148
2348
14
0
0
1
2808287 2766165
098112807022 1448527
69842 15039 1097
3019
2806644 2806644
00002776910
46611
460
486
0
39
2632727
3133
7
26
0
0

cs.unituebingen.de2475933

49782

847

20

0

0 2426131

0

0

0

0

nchu.edu.tw
gisum.uma.es

22731222215164

2068694
0

76
0

293
0

2
0

0
5 203694
0 2215164
0

5
0

139
0

290
0

informatik.huberlin.de2103775

731

28

0

0

0 2102994

0

50

0

usm.edubioinfo.pbf.hr

2046626
1879463
1837458
1811783
16041361459656
14263101420454
12768811275535
1150607
1130739
1093150204658812261921703040
16620556518288321
1546971414317346509883320604088899484
53881

0
0
5
0
1378 313598 4124 2783
16 127198
54
22
4266
61953 17318 35069
591 918770 1322 286
46 1451192
00446 1263388
646
25
16
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0

0
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4
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518
817
1509
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29
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1576
19646
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48
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4

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0
0
0
33040
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24
127
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3354468
5
5
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300
41925
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52
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8
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0
0
0
0
0
2727082
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19

0

0

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57094022240
348 10831
37474 12085
131
19301 3092
120
14486 2943
776
10
52
0
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14770
128
2287
518
0
34528

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643 3259
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38
13
359
492
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870276640891

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21417

104977

100

68

83

561

868101

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21390

104139

108

56

62

518

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21055

102898

117

51

95

555

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21262

102987

133

41

61

526

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21039

103056

120

38

88

549

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115

63

111

499

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20790

101496

122

54

83

544

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976 98860

20669

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131

39

84

511

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39275962

764

32

934

9934

1366
-179-

44

0

0

0

0

表３ 国別のWWWアクセスノード数(2010年度)
国名(ドメイン名)
Ascension Island(ac)Andorra(ad)United Arab Emirates(ae)aero(aero)
Antigua and Barbuda(ag)Albania(al)Armenia(am)Netherlands Antilles(an)Angola(ao)Argentina(ar)American Samoa(as)Austria(at)Australia(au)Aruba(aw)Aland(ax)Azerbaijan(az)Bosnia Hercegovina(ba)Bangladesh(bd)Belgium(be)Burkina Faso(bf)Bulgaria(bg)Bahrain(bh)bitnet(bitnet)
biz(biz)
Benin(bj)
Bermuda(bm)Brunei Darussalam(bn)Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus(by)Belize(bz)Canada(ca)Cocos Islands(cc)Congo(cd)Switzerland(ch)Cote D'ivoire(ci)Cook Islands(ck)Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S. Commercial(com)
Costa Rica(cr)Cuba(cu)
Cape Verde(cv)Cyprus(cy)Czechoslovakia(cz)Germany(de)Denmark(dk)KEGG SSDB CYORF BSORF SOAP BLAST FASTA MOTIF ALIGN
ノード数 WWW
9
7
0
3
0
0
0
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0
0
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16
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317
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111
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594
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39
27
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378
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842
95
121
592
281
110
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451
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93
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16
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593
527
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245
38
287 1357
43
41
3
1
4
5
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1
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0
0
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0
0
0
0
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2552
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131
3
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9
75
361
20064 17884
745
613 1159
150
362
328
99
506 1240
4400
4012
126
108
5
26
78
50
24
74
284
129137 113361 17567 5085 8637 10858 7532 4223 3184 6960 14089
135
105
1
8
0
8
6
1
4
5
17
168
163
10
8
0
1
7
3
3
6
16
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
129
120
1
2
2
0
0
0
3
3
8
4669
4112
198
103
26
94
60
50
29
70
381
55004 48759 2269 2621
261
462 2002 1177
326 1434 5503
3994
3587
189
173
13
22
124
75
45
103
431

-180-

5
5
0
Dominican Republic(do)
264
251
10
Algeria(dz)36341Ecuador(ec)
145
129
6
U.S. Educational(edu)147939 121000 4376
Estonia(ee)
1119
1031
42
Egypt(eg)
647
583
11
Spain(es)12707 10768
550
Ethiopia(et)220European Union(eu)
152
141
6
Finland(fi)
10476
9498
657
Fiji(fj)
34
34
2
Faroe Islands(fo)541France(fr)20177 17124
755
gbl(gbl)155
155
71
Grenada(gd)110Georgia(ge)
185
176
5
French Guiana(gf)110Guernsey(gg)110Ghana(gh)165
159
2
Gibraltar(gi)1
10Greenland(gl)16
141
Gambia(gm)4
4
2
U.S. Government(gov)
6620
5589
261
Greece(gr)
5468
4812
250
Guatemala(gt)
250
228
11
Guyana(gy)34340Hong Kong(hk)
3342
2916
68
Honduras(hn)770Croatia(hr)
1675
1511
75
Hungary(hu)
5176
4829
261
Indonesia(id)
5266
4792
226
Ireland(ie)
2112
1846
142
Israel(il)
5309
4470
208
Isle of Man(im)110India(in)24120 19377
670
info(info)
230
196
17
International(int)13
12
1
Iran(ir)
435
404
17
Iceland(is)
574
528
26
Italy(it)24317 20508
765
Bailiwick of Jersey(je)110Jordan(jo)
523
479
10
Japan(jp)454948 431967 25591
Kenya(ke)313262
8
Kyrgyzstan(kg)14140Cambodia(kh)15132
Korea(kr)
11124
9034
445
Kuwait(kw)34
23
2
Cayman Islands(ky)13130Kazakhstan(kz)35
31
4
Lao People's Democratic Republic(la)550Lebanon(lb)54510Dominica(dm)

-181-

0
1
0
4
5881
24
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776
0
4
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0
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0
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0
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1
16

Liechtenstein(li)Sri Lanka(lk)Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Libyan Arab Jamahiriya(ly)Morocco(ma)Monaco(mc)Moldova(md)Montenegro(me)Madagascar(mg)U.S. Military(mil)Macedonia(mk)Mali(ml)
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)Nigeria(ng)Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)Niue(nu)
New Zealand(nz)Oman(om)
U.S. Organization(org)Panama(pa)Peru(pe)French Polynesia(pf)Papua New Guinea(pg)Philippines(ph)Pakistan(pk)Poland(pl)Puerto Rico(pr)Palestinian territories(ps)Portugal(pt)Paraguay(py)Qatar(qa)Reunion(re)Romania(ro)Republic of Serbia(rs)Russian Federation(ru)

5
5
0
52
41
6
7
7
0
1336
1264
48
475
427
61
435
370
28
13
13
0
710
673
12
259
249
7
818
795
12
10
10
1
24
19
3
1217
1129
53
83
79
2
1
0
0
5
4
1
15
13
2
7
7
0
25
23
1
35
32
0
6
6
0
4
4
0
19329 17736
516
2584
2235
90
23
21
1
24
23
0
22
21
1
291541 262869 14330
9
8
1
88
82
2
14785 13151
618
4630
4077
276
143
127
5
34
32
1
3294
2903
181
36
33
5
6252
5373
385
14
12
0
899
828
13
11
9
0
8
7
0
1594
1503
665
1268
1028
39
13728 12556
443
2
2
0
30
25
2
6774
6096
160
74
68
1
4
4
0
2
1
0
2711
2541
92
1660
1586
32
12643 11379
611

-182-

0
2
0
24
11
8
0
7
8
7
1
0
36
0
0
0
0
0
0
0
0
0
780
66
0
0
3
6154
0
1
504
190
0
0
96
5
307
0
11
1
0
463
36
323
0
0
305
1
0
0
40
6
403

0
3
0
12
14
12
0
3
1
5
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
41
13
0
0
0
1857
0
1
50
8
1
0
16
0
57
0
2
0
0
501
15
51
0
1
15
1
0
0
39
7
123

0
1
0
12
35
74
0
2
2
16
1
0
2
0
0
0
1
0
0
0
0
0
69
8
0
0
0
2415
0
1
88
7
1
0
3
0
81
0
1
0
1
648
7
96
0
1
15
1
0
0
21
14
472

0
2
0
11
47
36
0
6
3
7
0
1
9
0
0
0
0
0
1
0
0
0
134
90
0
0
0
5318
0
1
579
113
0
0
58
0
265
0
4
0
0
540
8
261
0
0
208
3
1
2
24
1
332

2
3
0
10
7
3
0
4
1
1
0
0
33
0
0
0
0
0
1
0
0
0
526
54
0
1
0
2972
0
0
212
59
2
0
67
1
150
0
16
0
0
301
22
87
0
0
112
0
0
0
13
2
136

0
1
0
6
7
7
0
7
0
1
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
120
24
0
1
0
1152
0
0
80
23
2
0
13
0
61
0
5
0
0
362
20
43
0
0
34
0
0
0
8
1
80

0
1
3
16
0
0
4
33
15
30
10
13
0
0
6
13
2
12
18
5
0
0
1
1
11
90
2
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
2
0
3
0
0
0
0
266 1772
82
347
0
1
0
0
0
1
3930 17351
0001
327 1196
103
483
1
16
0
2
62
326
0
13
315
920
0
2
28
22
0
2
0
0
310
524
67
348
201
638
0
0
0
1
103
591
0
2
2
0
0
0
34
45
3
29
110
432

15
15
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Saudi Arabia(sa)
1680
1590
45
22
21
7
9
16
5
34
103
Solomon Islands(sb)
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Seychelles(sc)
12
12
12
0
0
0
0
0
0
0
0
Sweden(se)
10806
9469
391
477
53
41
185
204
73
262 1192
Singapore(sg)
3551
2941
465
208
32
32
295
128
59
317 1248
Slovenia(si)
421
343
14
13
3
2
28
3
2
9
93
Slovakia(sk)
1941
1762
50
25
13
31
12
13
6
23
131
San Marino(sm)
13
12
0
0
0
0
0
1
0
0
0
USSR(su)
193
183
9
13
3
2
3
4
3
5
6
El Salvador(sv)
8
8
0
0
1
1
0
0
0
0
0
Syrian Arab Republic(sy)
72
68
9
2
0
0
0
0
0
0
0
Swaziland(sz)
3
3
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Turks and Caicos Islands(tc)
9
7
1
0
0
0
1
0
0
0
0
Chad(td)
2
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Togo(tg)
2
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
Thailand(th)
5992
4776
199
135
55
29
91
87
33
110 1105
Tajikistan(tj)
4
4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
tld(tld)
11
11
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Tonga(to)
4
3
0
0
0
0
0
0
0
1
0
Turkey(tr)
5909
5424
128
97
23
33
51
34
19
113
286
Trinidad and Tobago(tt)
158
143
8
2
2
1
4
2
2
9
1
Tuvalu(tv)
177
164
6
1
0
3
2
1
0
9
11
Taiwan(tw)17469 15682
629
866
45
62
259
308
72
606 1847
Tanzania(tz)
22
20
1
1
1
1
0
0
0
0
2
Ukrainian SSR(ua)
2005
1843
164
49
34
113
83
29
27
37
46
Uganda(ug)
34
28
0
4
1
0
0
0
0
1
7
United Kingdom(uk)32731 26588 1198 1208
140
223 1995
661
227 1107 5127
U.S.(us)
1210
1080
72
13
16
16
17
14
7
9
51
Uruguay(uy)
787
501
16
38
3
1
246
8
3
8
70
Uzbekistan(uz)
21
20
0
0
0
0
0
0
0
0
1
Venezuela(ve)
152
109
5
0
0
0
5
1
0
1
34
Virgin Islands (British)(vg)
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
Virgin Islands (U.S.)(vi)
4
2
1
0
0
0
0
1
0
0
0
Viet Nam(vn)
2199
1956
87
34
44
32
28
38
10
20
189
Samoa(ws)
16
15
0
0
0
0
1
0
0
0
0
Yemen(ye)
160
149
8
0
0
0
0
0
1
0
1
Yugoslavia(yu)
140
135
18
10
0
2
0
12
2
5
30
South Africa(za)
1652
1462
79
62
9
14
80
45
16
47
246
Zambia(zm)
13
12
1
0
0
0
0
0
0
0
0
Zimbabwe(zw)
30
27
1
0
0
0
0
0
0
1
1
Others or unknown 371721 327470 17926 12804 6312 5698 8402 7387 3613 12205 40929
合 計 1914703 1707767 100563 57165 23579 28364 49600 39823 17003 48205 174937
Rwanda(rw)-183-

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(2010年度)

アクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のアクセスノード数(2010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。

-184-

月別のBLAST利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のBLAST利用件数(2010年度)

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

BLASTアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のBLASTアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のBLASTアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のBLASTアクセスノード数(2010年度)

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

-185-

月別のFASTA利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のFASTA利用件数(2010年度)

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

FASTAアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のFASTAアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のFASTAアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のFASTAアクセスノード数(2010年度)

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

-186-

月別のMOTIF利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のMOTIF利用件数(2010年度)

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

MOTIFアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のMOTIFアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のMOTIFアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のMOTIFアクセスノード数(2010年度)

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

-187-

月別のALIGN利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のALIGN利用件数(2010年度)

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

ALIGN アクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のALIGNアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のALIGNアクセスノード数(2010年度)

上位50機関のALIGNアクセスノード数(2010年度)

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

-188-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-189-

1996 年度の講習会等開催記録
開催日
1996.04.19
1996.05.16
1996.05.17
1996.05.22
1996.06.21
1996.06.28
1996.07.16
1996.07.25
1996.09.26
1996.10.02

期間
内 容
参加者
講 師 (敬称略)
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会
8名
0.5日 UNIX入門
9名 日本クレイ社 福本 淳司
0.5日 ネットワーク入門
12名 日本クレイ社 福本 淳司
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
4名 京都大学化学研究所 五斗 進
1日 UniChem
11名 日本クレイ社 福本 淳司
1日 QUANTA/CHARMm
8名 CTCラボ社 高橋 伸一
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会
36名 京都大学化学研究所 五斗 進
1日 Fortran90
2名 日本クレイ社 福本 淳司
1日 FORTRAN最適化
2名 日本クレイ社 福本 淳司
1日 ドキュメントツール
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

-190-

開催日
2000.04.21
2000.05.17
2000.05.25
2000.05.24
2000.05.18
2000.06.15
2000.07.18
2000.07.19
2000.09.21
2000.12.07

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

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

2001 年度の講習会等開催記録
開催日
2001.05.24
2001.05.31
2001.07.05
2001.07.06
2001.08.23
2001.12.11

期間
内 容
1日 UNIX入門
1日 Ｃ言語入門
1日 Cerius2基礎
1日 InsightII/Discover基礎
1日 UniChem
1日 スーパーコンピューター利用説明会

参加者
講 師 (敬称略)
7 名 日本SGI社 上原 英也
6 名 日本SGI社 西川 和嗣
5 名 菱化システム 佐藤 史一
5 名 菱化システム 濱田 史子
3 名 日本SGI社 西川 和嗣
17 名 日本SGI社 西川 和嗣

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

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

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

講 師 (敬称略)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2008 年度の講習会等開催記録-191-2008.05.29
2008.06.19
2008.07.31
2008.08.07
2008.08.26
2008.09.11
2008.11.06
2008.11.14

期間
内 容
1日 Gaussian入門
1日 MOPAC入門
2日 Materials Studio
1日 Q-Chem入門
1日 Mathematica
1日 IMSL
1日 Altix並列化プログラミング
1日 Isentris概要

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

2009 年度の講習会等開催記録
開催日
2009.08.07
2009.08.26
2009.08.27
2009.08.28
2009.10.23
2009.11.20

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

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

2010 年度の講習会等開催記録 (更新日:2011.01.06)
開催日
2010.07.30
2010.08.03
2010.08.05
2010.10.15
2010.11.11
2010.11.11

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

容参加者
講 師 (敬称略)
1 名 (株)KGT 松岡 憲昭
3 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
3 名 アクセルリス(株) アブジット チャテジー
5 名 日本電子計算(株) 産業システム本部 伊藤雅将
24 名 エルゼビアジャパン(株) Elsevier MDL エンジニア
12 名 シミックステクノロジーズジャパン(株) アプリ担当 出羽 俊和-192-平成22年度研究課題一覧
化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学
化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学
化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学
化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学
化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成Ｂ
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成Ｂ
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成
化学研究所 材料機能化学研究 無機フォトニクス材料
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

笹森 貴裕
水畑 吉行
吾郷 友宏
村田 靖次郎村田 靖次郎村田 靖次郎
若宮 淳志
村田 理尚
黒飛 敬
渡邊 亜希子
谷口 拓弘
小松 紘一
川端 猛夫
林 一広
辻井 敬亘
大野 工司
福田 猛
辻 正樹
登阪 雅聡
山子 茂
中村 泰之
茅原 栄一
任 申勇
横尾 俊信
小野 輝男
松本 依都季
松村 早江子
小林 研介
千葉 大地
関口 康爾
楠田 敏之
近藤 浩太
中村 秀司
山田 啓介
荒川 智紀
上田 浩平
知田 健作
小山 知弘
田辺 賢士
中野 邦裕
島村 一利
平松 亮
西原 禎孝
那須 三郎
二木 史朗
二木 史朗
田中 由美
今西 未来
中瀬 生彦
田中 弦
平竹 潤
上村 美由紀
渡辺 文太
松本 和男
青山 卓史
寺本 日出美
柘植 知彦
安田 敬子
上杉 志成
安藤 眞
川添 嘉徳
下川 浩輝
中島 光恵
石井 貴美子白川 貴詩
楪 智子
カンブ ビロン
住谷 瑛理子Frisco Laya
Heidie村田 亜沙子
佐藤 慎一
平田 直

-193-

特異な光・電子物性を有する新規ヘテロπ共役系典型元素化合物の創製
生理活性物質の構造活性相関
原子分子相互作用系に関する理論的研究
新規フラーレン誘導体の電子的性質
GPCR Ligand Clustering
フラーレンの構造変換に関する研究
機能性π共役系化合物の開発
フラーレンの構造変換に関する研究
フラーレンの構造変換に関する研究
π電子系有機化合物の合成
太陽電池のための有機色素開発
特異構造をもつ有機分子の電子的性質
酵素阻害剤の設計と合成研究
Link Prediction in PPI Networks using Network Structures
高分子ブラシの構造と物性
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
電子顕微鏡像の画像処理
透過型電子顕微鏡による高分子結晶の高分解能観察
炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用
高周期15族元素化合物を用いる新ラジカル化学の創製
CaMPDB: a resource for calpain and modulatory proteolysis
リビングラジカル反応の高次制御に関する研究
Evolution of antigenic variant gene families in the genus Plasmodium
ナノスピントロニクス
事務ナノスピントロニクス研究補助
低温物理
ナノスピントロニクス
スピン電流によるスピン波制御
極低温物性化学実験室の管理
単一磁壁の動的ダイナミクス
メゾスコピック系における非平衡電流雑音の研究
電流による磁気コアの極性反転
TMR素子の雑音測定
磁壁電流駆動電流ゆらぎ相関測定による固体素子中の量子創刊の検出
垂直磁気移動性を有する強磁性細線中の磁壁電流駆動
スピン起電力の検出
磁性体に関する研究
ナノスピントロニクス
磁性体の研究磁性体の研究ナノスピントロニクス材料のメスバウアー分光
機能性人工蛋白質の創出
機能性ペプチドの創製
生体機能設計化学の研究支援
亜鉛ファンがータンパク質を用いた転写制御分子の創製
ペプチドの膜透過
アルギニンペプチドの細胞取り込み機序の検討
gamma-Glutamyltranspeptidase 阻害剤の合成と応用
生体触媒化学の研究支援
薬物の相互作用に関する研究
GGT阻害剤の応用研究
植物の細胞内の情報伝達
植物分子生物学の研究
植物環境応答制御機構の分子基盤
分子生物学
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
ケミカルバイオロジー
化合物を用いた生物現象の解析
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
E-Mailの利用
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー
化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子材料化学
化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学
化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー
化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー
化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー
化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー
化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー
化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー
化学研究所 複合基盤化学研究 分子集合解析
化学研究所 複合基盤化学研究 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
化学研究所 複合基盤化学研究 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
化学研究所 複合基盤化学研究 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
化学研究所 複合基盤化学研究 学際連携融合
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 粒子ビーム科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ レーザー物質科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 複合ナノ解析化学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 先端ビームナノ科学センタ 構造分子生物科学
化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学

パク ソンミン
竹本 尚弘
大塚 慎也
後藤 淳
梶 弘典
梶 弘典
宗林 由樹
梅谷 重夫
長谷川 健
松林 伸幸
松林 伸幸
若井 千尋
江崎 信芳
江崎 信芳
栗原 達夫
栗原 達夫
金谷 利治
金谷 利治
石田 華子
花本 康弘
西田 幸次
松葉 豪
井上 倫太郎
渡辺 宏
渡辺 宏
井上 正志
増渕 雄一
松宮 由実
畝山 多加志
吉田 弘幸
梅田 真郷
梅田 真郷
池ノ内 順一加藤 詩子
山口 有紀子
從二 直人
年光 昭夫
岩下 芳久
阪部 周二
小川 沙佳
橋田 昌樹
Fazel Jahangiri
大谷 一人
根本 隆
畑 安雄
藤井 知実
小林 一隆
石山 真
細見 卓
岡本 繁樹
山内 貴恵
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
化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

中村 正治
高谷 光
畠山 琢次
清家 弘史
Kathriarachchi
Kalum Suresh
磯崎 勝弘
小澤 文幸
小澤 文幸
池田 奈緒子
滝田 良
中島 裕美子

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学中島 裕美子
王 奇峰
脇岡 正幸
金光 義彦
金光 義彦
永田 貴美子
太野垣 健
島川 祐一
島川 祐一
東 正樹
菅 大介

-194-

ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
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
有機非晶質科学の研究
密度汎関数法を用いた鉄触媒クロスカップリング反応の反応機構解析
水圏微量元素の研究
新規配位子の分子設計
界面の振動分光マグネシウム合金における第一原理計算
変調磁場による微結晶の三次元配向
NMRによるイオン液体のダイナミクス
カルコゲンバイオファクターの生合成機構
バイオファクターの生合成
低温菌の低温適応機構の解析
極限環境微生物の生理機能解析
生体高分子の分子シミュレーション
高分子物質科学領域のホームページ
Eメールの利用
高分子のＸ線散乱研究
高分子電解質溶液の構造
高分子集合体の物性と解析散乱法による高分子ダイナミクス
からみ合い高分子の分子レオロジー
化学研究所連絡用
高分子のレオオプティクス
化学反応と電子物性に関する理論的研究
高分子系の流動誘電緩和高分子からみあい系のマルチスケールシミュレーション手法の開発
有機分子集合体の電子構造の研究
超分子生物学
超分子生物学
生体分子情報データベースの開発
生体膜リン脂質の動態と細胞の形態形成におけるその役割に関する解析
超分子生物学
温度生物学に関する研究
学際連携融合（有機合成化学の研究と産学・学学連携の推進）
加速器研究のための3D 電磁場計算
レーザー物質科学
レーザー物質科学
Laser Material Science
レーザー物質科学
レーザー物質科学研究領域
エネルギー機能材料の電子構造と光物性
多孔質金属の表面特性
タンパク質のX線結晶構造解析
タンパク質のX線結晶構造解析
たんぱく質の構造解析
タンパク質のX線結晶構造解析
タンパク質のX線結晶構造解析
タンパク質のX線結晶構造解析
新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成化学の開拓
密度汎関数法を用いた鉄触媒クロスカップリング反応の反応機構解析
正四面体構造を有する鉄-ホスフィン錯体のX線構造に関する研究
新規有機金属活性種の設計とその合成的応用
金属複合系反応剤の設計
配位子合成およびそれを用いた反応開発に関する研究
寄生原虫の抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関する解析
研究・教育
遷移金属／典型元素相乗系錯体の創製と機能に関する研究
元素科学研究にかかる事務処理
遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発
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
地震波形の合成
有機金属化学
遷移金属触媒によるπ共役系高分子の構造制御合成
光ナノ科学
光ナノ元素科学
光ナノ科学
ナノ構造光物性
無機機能性材料の合成と評価
機能性酸化物材料の研究
銅酸化物の高圧合成
機能性遷移金属酸化物の研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

齊藤 高志
市川 能也
金久 實
五斗 進
小寺 正明
時松 敏明
田中 道廣
本多 渉

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

武藤 愛
財部 将孝
清水 祐吾
水谷 紗弥佳平糠 和志
erguner bekir
董 洪挙
西村 陽介
守屋 勇樹
平川 美夏
ディエス ディエゴ
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
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
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
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
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
志賀 元紀
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
duVerleAlexander
David
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
朱 山風
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
Hancock Peter
Timothy
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
夏目 やよい
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
茅野 光範
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学
Nguyen Canh
Hao
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
高橋 圭一郎化学研究所 寄附研究部門
中原 勝
化学研究所 寄附研究部門
辻野 康夫
化学研究所 化学研究所共通井上 清史
化学研究所 化学研究所共通
吉谷 直樹
化学研究所 化学研究所共通
藤橋 明子
化学研究所 化学研究所共通
谷村 道子
化学研究所 化学研究所共通
山本 真子
化学研究所 化学研究所共通
武平 時代
化学研究所 化学研究所共通柘植 彩
化学研究所 化学研究所共通
小谷 昌代
化学研究所 化学研究所共通
中野 友佳子エネルギー理工学研究所 エネルギー機能変換研究部門
松田 一成
エネルギー理工学研究所 エネルギー複合機構研究センター
木下 正弘
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
生存圏研究所 生存圏診断統御研究系 森林圏遺伝子統御分野
黒田 宏之
防災研究所 地震防災研究部門
中島 正愛
防災研究所 斜面災害研究センタ
福岡 浩
防災研究所 気象・水象災害研究部門
竹見 哲也
防災研究所 気象・水象災害研究部門
丸山 敬
防災研究所 予知研究センター
飯尾 能久
宇治地区事務部 総務課
小西 康行
宇治地区事務部 総務課
西村 澄夫
宇治地区事務部 総務課
渡辺 茂
宇治地区事務部 総務課
鈴木 良平
宇治地区事務部 総務課
東郷 龍子
宇治地区事務部 総務課
吉谷 直樹
宇治地区事務部 総務課
新堂 利博
宇治地区事務部 総務課
西田 早苗
宇治地区事務部 総務課
大西 永恵
宇治地区事務部 総務課
宮本 真理子宇治地区事務部 総務課
酒井 博美
宇治地区事務部 総務課
石橋 秀子
宇治地区事務部 総務課
上地 恭子
宇治地区事務部 総務課
中西 洋子
宇治地区事務部 総務課
上道 京子
宇治地区事務部 総務課
岩崎 保子
宇治地区事務部 総務課
高橋 知世
宇治地区事務部 総務課
廣庭 朋世
宇治地区事務部 総務課
岡田 哲也
宇治地区事務部 総務課
若月 和也

-195-

無機固体化学の研究
遷移金属酸化物薄膜の合成と物性
上皮細胞特異的な細胞膜の脂質非対称性の維持機構とその細胞機能
βーヘアピン型メタル化ペプチド触媒の開発
化学構造変換パターンに基づいた酵素反応分類データベースの開発
遺伝情報のコンピュータ解析
インスリン抵抗性の発症に関するトランスクリプトーム解析
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
代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出発現データに基づく遺伝子間交互作用の効率的検出法
水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製
脂質メディエーターGPCRの系統解析
寄生原虫の抗原変異性遺伝子ファミリーにおける変異発生に関する解析
特異な構造をもつ有機分子の電子的性質
機械学習に基づく生体分子パスウェイの解析
miRNAとそれをホストする遺伝子の機能関連解析
代謝パスウェイ予測サーバーPathPredの改良
造岩鉱物の拡散の異方性について
Evolution of antigenic variant gene families in the genus Plasmodium
化学シフト計算を結合させた固体NMR法による天然セルロースの構造解析
有機ELデバイスの基礎科学と高機能化
生命科学上の非構造化データの統合マイニング
生理活性化合物データにおける頻出構造式特徴のパラメトリック要約法
代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出
CaMPDB: a resource for calpain and modulatory proteolysis

MeSHの語義類似を用いる高精度なMEDLINE文書のクラスタリング
生物ネットワークのデータマイニング
データマイニングによるヒストンの機能解析
発現データに基づく遺伝子間交互作用の効率的検出法
Link Prediction in PPI Networks using Network Structures
化合物化学構造からのパターンマイニング
超臨界水の化学
ギ酸の水熱反応の応用
広報関係の事務及び情報収集
化学研究所の広報活動
質量分析業務
広報関係業務全般
事務関連業務
広報関係業務全般
広報関係業務
広報関係業務
広報関係業務半導体ナノ構造のイメージング分光
クラスターイオンビームと固体表面の相互作用
ユビキチンシステム関連遺伝子の網羅的探索と種間比較解析
地震時における構造物の破壊
流動性崩壊の危険度予測
Pachastrissamineおよびその誘導体の立体選択的合成研究
乱流境界層の風速変動シミュレーション
生物ネットワーク解析のための機械学習法
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宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 研究協力課
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宇治地区事務部 研究協力課
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宇治地区事務部 研究協力課
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宇治地区事務部 研究協力課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
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宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 施設環境課
宇治地区事務部 総合環境安全管理

小寺 裕之
長友 優有
齋藤 彩
亀井 優希
野田 麻紀
葛山 理紗
原田 育恵
糸田 理江
中村 阿耶子中村 浩美
喜田川 恵子
永田 裕美
高田 早津紀
小松 克巳
及川 厚
木村 健次
長谷川 有里
大西 正子
三木 好未
有田 弘子
永田 幸司
綱島 恵
平松 良規
野村 昌平
阪口 左知子
三谷 和弘
妻木 隆晃
真田 奈生子
喜崎 京子
芝野 志真
川口 龍馬
村田 穣
塚上 公昭
三木 厚穂
小林 英治
小林 直子
原 邦彦
川畑 まゆみ中野 進治
治岡 淳一郎
小池 典子
岡本 佐智子
谷川 禅
福島 典子
北川 伸代
中谷 浩美
鹿間 順子
松本 真紀
山崎 紀久
池田 恵
八木 裕美
俣野 牧子
丸山 智子
上田 純平
籾井 浩貴
大川 佳奈美長谷部 美香
葛山 由美
澤田 祐子
粟津 静乃
田中 育子
織田 真澄
中野 直子
古田 知
池田 幸雄
西村 明博
山本 明
寺脇 譲
吉田 啓子
吉田 静夫
足立 有希奈
飯間 昭彦
小阪 和宏
梅園 和弘
藤江 英雄
川上 浩
清水 節子

-196-

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宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 旅費事務センタ
宇治地区事務部 おうばくプラザ
宇治地区事務部 おうばくプラザ
理学研究科 理学部 物理学第一専攻
理学研究科 理学部 化学専攻
理学研究科 理学部 地球惑星科学専攻
理学研究科 理学部 地球惑星科学専攻
薬学研究科 薬学部 創薬科学専攻
薬学研究科 薬学部 医薬創成情報科学専攻

柳澤 明
奥村 和彦
立花 則子
大山 慶子
増尾 智美
吉本 享子
田中 純子
村上 祐子
前野 正世
奥林 誠
荒木 武昭
中井 郁代
三宅 亮
川本 竜彦
大野 浩章
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
工学研究科 工学部 材料化学専攻
工学研究科 工学部 材料化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 物質エネルギー化学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 分子工学専攻
工学研究科 工学部 合成・生物化学専攻
工学研究科 工学部 化学工学専攻
工学研究科 工学部 化学工学専攻
工学研究科 工学部 化学工学専攻
工学研究科 工学部 光・電子理工学教育研究センタ

立花 明知
木村 俊作
浦山 健治
大江 浩一
三木 康嗣
岡本 和紘
井上 正志
和田 健司
西本 清一
田邉 一仁
伊藤 健雄
八田 博司
辻 康之
寺尾 潤
藤原 哲晶
和田 健司
垣内 隆
垣内 隆
西 直哉
小久見 善八
江口 浩一
陰山 洋
奥宮 元子
小林 洋治
佐藤 徹
伊藤 彰浩
笛野 博之
俣野 善博
梅山 有和
寺村 謙太郎
楊井 伸浩
田門 肇
鈴木 哲夫
田中 秀樹
龍頭 啓充

エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻
農学研究科 農学部 森林科学専攻
農学研究科 農学部 森林科学専攻
農学研究科 農学部 応用生命科学専攻
農学研究科 農学部 応用生命科学専攻

八尾 健
朴 陞原
蜂谷 寛
馬渕 守
楠田 啓
袴田 昌高
木村 史子
堀井 文敬
植田 充美
Lee WahPhilip
赤松 美紀

農学研究科 農学部 地域環境科学専攻-197-

E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
ソフトマターの相転移ダイナミクス
多孔性配位高分子の合成と性質
脂質メディエーターGPCRの系統解析
高温高圧条件の水の構造
Pachastrissamineおよびその誘導体の立体選択的合成研究
ケモインフォマティクスおよびバイオインフォマティクスを活用したケミカルバ
イオロジー研究
薬物相互作用についての解析
ポリペプチドのコンホメーションに関する研究
有限要素法による高分子ゲルの力学挙動の解析
スピロ骨格を含むπ共役分子の創製
腫瘍ターゲティング能を持つ高発光性ポリマーの創製
遷移金属触媒を用いた新規変換反応の開発
触媒材料の新規合成
有機エネルギー資源の接触変換反応のための触媒設計と調整
放射線生物化学に関する研究
光機能性人工核酸の開発
DNA内過剰電子移動反応に関する研究
放射線化学に関する研究
触媒有機化学に関する研究
分子エレクトロニクスを指向した被膜型分子ワイヤの合成
メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション
物質エネルギー化学専攻の研究推進
界面電荷移動の研究
電気分析化学に関する情報交換
イオン液体界面の光電気化学
リチウム二次電池に関する研究
炭化水素の低温燃焼触媒の研究
機能性固体化学
固体化学における低温合成
低温合成と固体化学
生理活性化合物データにおける頻出構造式特徴のパラメトリック要約法
開殻分子の電子構造に関する理論的研究
生物情報ネットワークの解析と制御
ホスホールの化学
分離プロセスの量子化学的研究
高分散担持金属酸化物光触媒の電子状態に関する研究
分子エレクトロニクスを指向した被膜型分子ワイヤの合成
ナノサイズ分子触媒の開発
生物ネットワークのデータマイニング
計算機シミュレーションによるSTM像の像解釈
植物二次代謝産物の生合成経路を反映した分類のための化学構造クラス
タリング
機能性酸化物の結晶構造解析
パイ共役系の電子物性に関する理論的研究
光合成モデル化合物の合成
炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用
水を主役としたATPエネルギー変換
ガラスの構造研究
有機分子集合体の電子構造の研究
化学シフト計算を結合させた固体NMR法による天然セルロースの構造解析
ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析

触媒有機化学に関する研究