スーパ ーコンピ ュータシステム
平成 23 年度

研

究

成

果

報

京都大学化学研究所

告

書

はじめに
京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステムは、1992 年 1 月より運用を開始した京都大学の研究設備で、複数のスーパーコンピュータが高速ネット
ワークで結ばれたネットワークスーパーコンピューティングシステムを提供しています。2008 年 1 月に導入されたシステムは、計算化学サーバと計算生物学
サーバに SGI Altix4700（総 CPU コア数 768）を、ゲノムネットサーバとデー
タベース開発サーバに Sun Fire E6900 (総 CPU コア数 144)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 2012 年 1 月には、化学計算サーバとゲノムネット計算サーバとして SGI UV1000（総 CPU コ
ア数 3072）を、ゲノムネットウェブサーバとゲノムネット開発サーバとして Sun
Fire X4800（総 CPU コア数 768）へと移行されました。化学研究所スーパーコン
ピュータシステムは、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システムは、
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 23 年度の 340 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、65 件の研究成果報告をまとめたものです。また、システム稼働状況、化学研究所 WWW サーバ利用状況、ゲノムネットデータベースサービス利用状況についても報告しています。
今後とも、スーパーコンピュータシステムをより良いものにしていくために、
皆さまのご意見やご要望をお寄せくださるようお願い申し上げます。
2012 年 3 月

京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター
http://www.bic.kyoto-u.ac.jp/
スーパーコンピュータシステム
http://www.scl.kyoto-u.ac.jp/

目次

化学研究所
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

笹森 貴裕

・・・・ 1

高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

水畑 吉行

・・・・ 3

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

・・・・ 4特異な構造をもつ有機分子の電子的性質

村田 靖次郎・・・・ 6

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

・・・・ 8精密合成反応の設計

山子 茂・・・・ 10

多角形有機金属錯体を前駆体とした環状共役π分子の新しい合成
法の開発

岩本 貴寛

・・・・ 13有機テルル化合物の安定性の予測佐伯 昂太郎・・・・ 15

含歪みπ共役化合物の合成とその物性評価

茅原 栄一・・・・ 17ガラスの構造研究横尾 俊信

・・・・ 19

酵素阻害剤の設計と合成研究渡辺 文太

・・・・ 23

有機ELデバイスの基礎科学と高機能化

梶 弘典

・・・・ 24溶液および界面の振動分光学

下赤 卓史

・・・・ 28

生体高分子の水和松林 伸幸

・・・・ 31

水を主役としたATPエネルギー変換

松林 伸幸

・・・・ 33

レーザー冷却による結晶化ビームのシミュレーション

何 崢麒・・・・ 35

計算機シミュレーションによるSTM像の像解釈

根本 隆・・・・ 42タンパク質のX線結晶構造解析

山内 貴恵

・・・・ 43

高効率クロスカップリング反応を可能とする新規鉄錯体の設計と合
成

中村 正治

・・・・ 45

遷移金属錯体に関する理論計算

中島 裕美子・・・・ 47

遷移金属錯体の構造探索

中島 裕美子・・・・ 51

遺伝情報のコンピュータ解析

金久 實・・・・ 53

生体分子情報データベースの開発

五斗 進・・・・ 55

代謝経路予測のための化学構造多重アラインメントアルゴリズムの
開発

小寺 正明

・・・・ 58

植物の二次代謝性合成経路における酵素反応パターンの反応オ
ントロジーによる分類

時松 敏明

・・・・ 60

代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出

武藤 愛・・・・ 62

ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析清水 祐吾・・・・ 66

脂質メディエーター合成酵素の系統解析

水谷 紗弥佳・・・・ 67

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・・・・ 69

後生動物miRNA とそれをホストする遺伝子の機能関連解析

西村 陽介

・・・・ 73

ヒト3プライム末端非翻訳領域の網羅的解析

藤田 恵・・・・ 75

日本人由来の腸内細菌メタゲノムにおけるABC輸送体遺伝子の機
能比較解析

張 晨

・・・・ 77

KAASの改良と断片配列への適用

守屋 勇樹

・・・・ 80

薬物有害反応についての解析

財部 将孝・・・・ 82

生物情報ネットワークの解析と制御

阿久津 達也・・・・ 83

識別確率場を用いたタンパク質残基間相互作用予測林田 守広・・・・ 85

ブーリアンモデルによる遺伝子制御ネットワークの解析

田村 武幸・・・・ 87

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・・・・ 89

グラフデータに対する統計的機械学習理論に関する研究

瀧川 一学

・・・・ 90

生物ネットワークのデータマイニング

Hancock Peter
Timothy・・・・ 92

CaMPDB:カルパインとその基質に関するデータベース

duVerle AlexanderDavid・・・・ 95

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・・・・ 97

頻出アイテムセットマイニングによる遺伝子発現データのバイクラス
タ列挙

高橋 圭一郎・・・・ 99田中 文男

・・・・ 103

福岡 浩

・・・・ 105

ゼオライト細孔中における分子吸着状態の解明

渡邊・・・・ 107

造岩鉱物の拡散の異方性について

三宅 亮

・・・・ 109

高温高圧条件の水とNaCl水溶液の性質

川本 竜彦

・・・・ 111

大野 浩章

・・・・ 112

原子分子相互作用系に関する理論的研究

立花 明知・・・・ 116

触媒有機化学に関する研究

辻 康之

・・・・ 120

遷移金属錯体触媒を利用する新規分子変換反応の開拓

藤原 哲晶・・・・ 122

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

佐藤 徹・・・・ 124

化学反応と電子物性に関する理論的研究

笛野 博之

・・・・ 127

光合成モデル化合物の合成

梅山 有和・・・・ 128

多孔性配位高分子の合成と性質

植村 卓史

・・・・ 131

分離プロセスの量子化学的研究

田門 肇

・・・・ 132

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

鈴木 哲夫

・・・・ 133

生存圏研究所
生体高分子の分子シミュレーション
防災研究所
流動性崩壊の危険度予測
理学研究科
一也

薬学研究科
ドラッグライクテンプレートの開発研究
工学研究科

多孔性配位錯体の構造解析

田中 秀樹

・・・・ 134

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

・・・・ 136

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

蜂谷 寛・・・・ 138

マグネシウム合金における第一原理計算

馬渕 守・・・・ 140

多孔質金属の表面特性

袴田 昌高・・・・ 142

変調磁場を用いて作製した擬単結晶の構造解析

木村 史子

・・・・ 144

生理活性物質の構造活性相関赤松 美紀

・・・・ 146

システム稼働状況

中神 光眞
福本 淳司
大久保 宏一上原 英也
西川 和嗣

・・・・ 148

京都大学化学研究所 WWWサービスの利用状況

中神 光眞・・・・ 152

ゲノムネットサービス利用統計

中神 光眞・・・・ 154

エネルギー科学研究科

農学研究科

スーパーコンピュータシステム

スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴

・・・・ 171平成23年度研究課題一覧

・・・・ 174

平成 23 年度	
  京都大学化学研究所	
  スーパーコンピュータシステム	  利用報告書
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質
Synthesis of Novel Low-coordinated Compounds of Main Group Elements
京都大学化学研究所	
  物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・笹森貴裕
背景と目的	 	  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

Te
Bbt

種の合成・単離を検討するにあたり、まずはカチオン同士の電荷反発が少ないであろうと予想できるテルルの系で、ジテルリドジカチオン種の合成について検討を行った。置換基として、立体保護による安定化の効果を期待して、図に示す Bbt 基を用い、また対アニオンとしては相互作用が弱いと考えられる OTf–（CF3SO3–）を用いた系で、ジテルリドジカチオン種の発生を検討した。発生した新規化学種について、期待するジテルリドジカチオン種であるか、解離したモノカチオン種

Bbt
Te
+

Bulky Ligand
Me3Si

SiMe3

Me3Si

SiMe3

Me3Si

SiMe3
SiMe3

Bbt groupであるか、比較する目的で、それぞれ理論計算による構造最適化および GIAO 計算を行った。
検討内容	
 
	
  モデル化合物として、Bbt 基を有するジテルリドジカチオン([BbtTeTeBbt]2+)の構造最適化および GIAO 計算を行った。また、対アニオンである OTf–を置いたモデルでは、二量体は安定構造に成らなかったため、解離したモノカチオン種 BbtTe+OTf–をモデルとして同様の計算を行った。計算には Gaussian09 を用い、GIAO-B3PW91/TZV(for Te), 6-31+G(2d,p) (for C, H, Si, S, F, O)//
B3PW91/ECP-TZ(2d) (for Te), 6-31G(d) (for C, H, Si, S, F, O)の計算レベルで行った。125Te NMR 化
学シフト値計算の基準としてジフェニルジテルリドについて同上のレベルで構造最適化、GIAO
計算を行い、これを 460 ppm として算出した。
結果と考察	
 	
  実験化学的には、Bbt 基を有するジテルリドジフルオリド（BbtTe(F)2–TeBbt）に対し、Me3SiOTf
を作用させる、あるいは、Bbt 基を有するテルルブロミド（BbtTeBr）に対し、AgOTf を作用させることにより、赤色の新規化学種（化合物 X）が得られる。この化合物 X の 125TeNMR スペクトルを測定した結果、2428 ppm という低磁場領域にシグナルが観測された。まずは、期待した生成1

物であるジテルリドジカチオン種が存在しうるかという観点から、[BbtTeTeBbt]2+の構造最適化を行った。その結果、対応する Te–Te 結合を有するジカチオン種が安定構造として得られ、期待するジテルリドジカチオン種が安定な minimum として存在しうることが分かった。その Te–Te 結合
長は 2.801Å であり、対応する中性ジテルリド（BbtTeTeBbt）の Te–Te 結合長（2.7402(2)Å 、X 線
結晶構造解析により観測）よりも若干伸張していることが分かった。また一方、対アニオン OTf–の存在を考慮した理論計算を行ったところ、最安定構造は、Te 部位と OTf–部位に弱い相互作用のある、単量体構造（テルリド）が安定構造として得られた。以上得られた二つの構造について、
GIAO 計算を行ったところ、ジテルリドジカチオン種（[BbtTeTeBbt]2+ ）は 3271 ppm、単量体
BbtTeOTf は 3012 ppm に算出された。観測された化学シフト値と同様の低磁場領域であることか
ら、これらいずれかのテルルカチオン種に類似した構造であることが示唆された。

Bbt
F

Te
F

2 Me3SiOTf

Te

CH2Cl2, 0 ºC

Bbt

δ 125Te = 1435, 1210

–Me3SiFby 19F NMR

AgOTf

Compound X

CH2Cl2, 0 ºC

! 125Te = 2428

Bbt–TeBr
δ 125Te = 1464

δ 19F = –126.0

Bbt+

2 Bbt Te TfO–+

GIAO calculation:! 125Te = 3012
Te
O1

+

2TfO–

Te Te
Bbt

GIAO calculation:! 125Te = 3271

d(C–Te) = 2.094 Åd(Te–O) = 2.109 Å!(C–Te–O) = 99.6˚

+

Te
+

Te

GIAO-B3PW91/TZV(for Te), 6-31+G(2d, p) (for C, H, Si, S, F, O)//B3PW91/ECP–TZ (2d)(for Te), 6-31G(d) (for C, H, S, Si, F, O)

参考論文：特になし

2d(Te–Te) = 2.801 Å!(C–Te–Te) = 119.1˚, 104.9˚!(C–Te–Te–C) = 173.7˚平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

高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
	
  近年、かさ高い置換基による速度論的安定化の手法により、種々のケイ素–ケイ素間二重結合化合物（ジシレン）の合成・単離が行われてきた。ジシレンにおいては、HOMO-LUMO ギャップが第二周期
元素間多重結合に比べ減少するため、種々の共役系骨格にジシレン部位を導入することで興味深い電気化学的および光化学的挙動の発現が報告されている。我々は、これまでにジシレンへの導入実績のないアルキニル基がジシレン部位に対して共役可能であるか評価するために、エンジインのケイ素類縁体である 1,2-ジアルキニルジシレン類の合成を行ってきた。その共役効果の検証のために、計算化学を用いて以下の検討を行った。
検討内容
まず、アルキニル上に種々の置換基（SiMe3, GeMe3, Ph）を有する 1,2-ジアルキニルジシレン類の構
造最適化[B3LYP/6-31G(d)]を行い、その構造に対する TD-DFT 計算[B3PW91/6-31G(d) (6-311+G(2df) onSi)]を行った。
R

結果と考察
	
  計算の結果、それぞれの系において HOMO および LUMO はジ

Bbt
Si Si
Bbt

シレンのπおよびπ*軌道上に大きく広がりつつアルキニル基のπおよびπ*軌道にまで広がっていることが明らかとなった。まR = SiMe3, GeMe3, Ph
Me3Si
Bbt =
Me3Si

R

SiMe3
SiMe3
SiMe3
SiMe3
SiMe3

た Ph 基を有する系においては、HOMO および LUMO は、末端の Ph 基にまで広がっていた（図参照）。これらの結果はジシレン
部位とアルキニル基がπ共役していることを強く示唆している。
表 1	
  各 1,2-ジアルキニルジシレン類の HOMO/LUMO エネ
ルギーレベルおよび最長吸収極大波長（TD-DFT 計算結果/
実測）

HOMO

R = PhLUMO	  上述の結果を反映して、表１に示したように、末端に Ph 基を有する系

SiMe3

GeMe3

は、SiMe3、GeMe3 を有する系と比較Phして、高い HOMO および低い LUMO

LUMO/eV

–1.93

–1.82

–2.10

HOMO/eV

–4.96

–4.86

–4.76

HOMO–LUMO/eV

3.03

3.04

2.66

λcalcd/nm (f)435 (0.44)

430 (0.45)498 (0.61)

ルにおける最長吸収極大波長の長波

λobsd/nm (ε/104)437 (2.4)

434 (2.7)

469 (3.1)

長シフトが示唆され、実測の傾向とを有し、その HOMO-LUMO ギャッ
プは著しく小さくなっていることが判った。それに伴って、TD-DFT 計
算においても紫外可視吸収スペクト

よい一致を示した。
参考論文：特になし

3平成２３年度	
  	
  	
  	
  京都大学化学研究所	
  スーパーコンピュータシステム	  利用報告書	 	 特異な光・電子物性を有する新規ヘテロπ共役系典型元素化合物の創製	
 Development of novel hetero-π-conjugated molecules with unique optoelectronic properties
京都大学化学研究所	
  物質創製化学研究系	
  有機元素化学研究領域・吾郷友宏	
 

背景と目的
	
  カルベンのケイ素類縁体であるシリレン（R2Si:）と遷移金属からなるシリレン金属錯体は、遷移金属を用いた有機ケイ素化合物の触媒合成における活性種とされることからその合成や性質の解明に関心が持たれてきた。1987 年に初めての安定なシリレン金属錯体が報告されて以来、様々なシリレン錯体が合成されているが、シリレン配位子上にハロゲン原子などの反応性官能基が導入されたシリレン
錯体の例は非常に限られていた。我々は、かさ高い Bbt 基によって安定化された 1,2-ジブロモジシレ
ン Bbt(Br)Si=Si(Br)Bbt	
 (1)の合成に成功しており、この化合物がブロモシリレン Bbt(Br)Si:の発生源として利用可能であることを報告している。今回、1 と[Pt(PCy3)2]との反応によりブロモシリレン
白金錯体 Bbt(Br)Si=Pt(PCy3)2（2）が得られることを見出したので（Scheme	 1）、その構造や電子状態について理論計算による検討を行った。	
 Scheme 1. Synthesis of silylene complex 2.
Bbt
1/2
Si
Br

CH(SiMe3)2

Br+ [Pt(PCy3)2]

Si
1

Bbt

Bbt

C6D6
25 ºC

PCy3
Si Pt
Br
PCy3
2 (56%)Bbt:

C(SiMe3)3 Cy:
CH(SiMe3)2

	
 

検討内容
	
  錯体 2 のモデルとして、以下の化合物 3-6 の構造最適化を B3PW91/6-31G(d)(LanL2DZ	 for	 Pt)レベルで行い、錯体 2 の結晶構造と比較した。また、6 について TD-DFT 法を用いた紫外可視吸収スペクトルの予測と、NBO 計算を行った（B3PW91/LanL2TZ(f)[Pt]:6-311G(2df)[P,Si,Br]:6-31G(d)[C,H]）。	
 結果	  Table 1 に X 線結晶構造解析から得られた錯体 2 の構造パラメーターとモデル錯体 3-6 の構造パラメーターを示す。錯体 2 の構造的な特徴として、シリレン配位子が一般的な平面三方型構造から T 字型
構造へと変形していることが挙げられる。シリレン配位子の置換基 R1 またはリン原子上の置換基 R2が小さなモデル錯体 3-5 では、2 とは異なりシリレン配位子は平面三方型構造に近い構造となった。
一方、R1,R2 ともにかさ高い置換基を導入した 6 の場合には 2 の構造が良く再現されたことから、置換基間の立体反発が 2 の構造に影響を与えていることが示唆される。また 6 に対し TD-DFT 法による紫外可視吸収スペクトルのシミュレーションを行ったところ、錯体 2 の実測のスペクトルを良く再現することができ、その最長波長吸収帯（λmax = 382 nm）が Si–Pt 結合のπ-π*遷移に対応することが分かった（Figure 1）。さらに 6 の Si–Pt 結合の性質について NBO 計算を用いて検討を行った。σ(Si–Pt)結合は、
主に 3s(Si)軌道と 6s(Pt)軌道から形成される s 性の高い結合であった（σ(Si–Pt) = 0.8844(3s3p0.79)Si +0.4667(6s6p0.29)Pt）。一方、π(Si–Pt)結合は通常のπ結合ではなく 5d(Pt)ローンペア軌道から 3p*(Si)軌道へのドナー・アクセプター相互作用として算出され、その安定化エネルギーは 20.89 kcal•mol–1 と見積もられた。このような Si–Pt 結合の特徴は、シリレンのローンペアが高い s 性を有することと、π受容4能が低いことを反映したものと考えられる。

Table 1. Selected bond lengths and angles of silylene complexes 2-6.
R1
Si
Br

3: R1 = R2 = Me
4: R1 = Dip, R2 = MePt
5:
R1 = Bbt', R2 = Me
PR23
6: R1 = Bbt', R2 = Cy

R3

PR23

1

R3

Dip: R3 = MeR3 Bbt': R3 = SiMe3

R3

	
 
1

1

Si–Pt

Si–Br

Si–C(R )Pt–Si–C(R )C(R )–Si–Br

Br–Si–Pt

/Å

/Å

/Å

/deg

/deg

/deg

2

2.2076(15)2.3143(15)1.916(5)151.86(17)98.16(16)109.88(6)32.21660

2.29392

1.89861133.536

100.148126.316

4

2.216652.25851

1.89527135.735

101.170

123.08152.225712.31782

1.90797145.848100.700

113.45262.243762.34099

1.93727151.288

94.994106.878

Figure 1. UV-vis spectra of 2 in THF (blue line) or benzene(red line) and TDDFT-simulated spectra (vertical greenline).

発表論文
Agou, T.; Sasamori, T.; Tokitoh, N. Organometallics in press (DOI: 10.1021/om201227p).

参考論文
無し

5

平成２３年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

特異な構造をもつ有機分子の電子的性質
Electronic Properties of Organic Molecules with Novel Structure
京都大学化学研究所 （構造有機化学）

村田靖次郎

背景と目的
フラーレンは球状に広がるπ共役系に起因して，優れた電子受容体またはエネルギー受容体として働く。このフラーレンと有機色素を連結させた系は精力的に研究され，光誘起電子移動やエネルギー移動について
1の基礎的な知見から，光電変換素子などへの応用に至るまで数多くの検討がなされてきた 。色素–フラーレン連結体は二つのユニット間の距離が短い場合，高速・高効率のエネルギー移動や，電子移動後に生成する長寿命の電荷分離状態など，興味深い物性を示す。そのため，極限まで色素部位を近接させた系として，
色素骨格をフラーレン骨格に直接導入した分子について興味が持たれる。本研究ではフラーレン C60 の炭素
一つが窒素に置き換わったアザフラーレン C59N を用いると，電子豊富なベンゼン環を直接 C59N に導入でき
2ることに着目し ，有機色素が C59N 骨格に直結した分子の合成を行い，その電子物性および光励起状態からの緩和過程について詳細に検討した。
結果・考察
二量体 (C59N)2 から C59N カチオン種を発生させることF

で，有機色素である BODIPY 誘導体 (BDP) およびスク

N

N

F

R

B
N

N

アリン誘導体 (SQ) を直接 C59N 骨格に導入した連結体
BDP C59N
1.2

ル測定を行ったところ，いずれも紫外領域に C59N 骨格由

1.0

または SQ に比べ長波長シフトしており，吸収ピークの形
状もより幅広くなっている。これは C59N 骨格と色素骨格との間に電子的な相互作用があることを示す結果である

R

R = C18H37–C59N 連結体の CHCl3 溶液での紫外可視吸収スペクトの強い吸収を示した。また，その色素由来の吸収は BDPN+O

BDP–C59N および SQ–C59N をそれぞれ合成した。色素

来の吸収を示すのに加えて，可視領域に色素骨格由来

O

N

SQ C59N
BDP C59NSQ
SQ C59N

BDP

0.8
0.6
0.4
0.2
0
300

400

500
/ nm

600

700

Fig. 1. UV-vis absorption spectra in CHCl3.

(Fig. 1.)。
続いて，BDP–C59N の溶液に対して，BODIPY 骨格での吸収に対応する 460 nm のレーザー光を照射し，フェムト秒過渡吸収スペクトル測定により，励起状態の緩和過程を追跡したところ，光照射後 2 ps 後には1010 nm に C59N 部位由来の過渡種の吸収が観測された。また，この過渡種の生成過程について溶媒効果を検討したところ，過渡種の寿命は無極性のトルエン中で 0.84 ns，極性溶媒であるベンゾニトリル中でも0.75 ns であり，寿命に対する溶媒効果は小さいことがわかった。このことから，分子内に大きな双極子モーメ
ントが生成すると予想される光誘起電子移動ではなく光誘起エネルギー移動がおこり，C59N 部位由来の一重項励起状態が生成していると考えられる。次に，BDP–C59N におけるエネルギー移動の速度を調べるために，
BODIPY 部位由来の発光特性を測定した。BDP の蛍光量子収率は Φ = 0.91 であるのに対し，BDP–C59N

6

ではほぼ完全に消光され (Φ < 0.005)，BDP–C59N の蛍光寿命 (τ= 320 fs) は BDP (τ = 5.6 ns) に 比 べ て 著 し く 短 い 。 ま た ，
BDP–C59N の蛍光寿命は，BODIPY 誘導体で報告されている，高次励起状態から最低励起状態への内部転換の時間スケール (τ = 100
3~ 260 fs) と同程度であり，C59N 骨格に色素骨格を直接導入することで，きわめて速いエネルギー移動が起こることがわかった。この結果について考察するため，モデル化合物の TD-DFT 計算を行ったところ，BDP–C59N で観測された可視光領域の強い吸収は HOMO–1
から LUMO+3 への遷移の寄与が大きいことが示された (Fig. 2.)。また，これらの軌道は BODIPY 部位だけでなく C59N 骨格にまで広がっており，二つのユニット間で強い軌道間相互作用があることが示唆された。このことから，双極子―双極子相互作用に基づく Förster 機構に加え，電子交換による Dexter 機構が寄与することにより，超高速の光誘起エネルギー移動が起こったものと考えられる。
以上，本研究では C59N 骨格へ有機色素のπ共役骨格を直接導入できることに着目して，新規色素–C59N
連結体を合成し，BODIPY 連結体において BODIPY 部位から C59N 部位へのきわめて速いエネルギー移動が起こることを実証した。

参考論文
1) Guldi, D. M.; Illescas, B. M.; Atienza, C. M.; Wielopolski, M.; Martin, N. Chem. Soc. Rev. 2009, 38,
1587. 2) Vostrowsky, O.; Hirsch, A. Chem. Rev. 2006, 106, 5191. 3) Toele, P.; Zhang, H.; Trieflinger, C.;
Daub, J.; Glasbeek, M. Chem. Phys. Lett. 2003, 368, 66-75.

7平成２３年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

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、1) また新しい軸性不斉化合物の創製が可能になる。2) これまで動的な軸性不斉エノラ
ートを経る不斉反応を開発してきたが、３) 本年度は軸性不斉エノラートを経る不斉カルボニル転位反応を開発した。４) また軸性不斉エノラートの分子間共役付加によるβ-ラクタムの生成過程を計算化学により評価した。
検討内容及び結果

N-tert-ブトキシカルボニルカーバメート構造を持つアミノ酸誘導体(S)-1 を塩基 KHMDS で処理するとカルボニル転移が起き、４置換炭素を持つ(R)- 2 を立体反転で 99% ee で与える。化合物 1 の配座解析を
分子力場法（MCMM （50,000 steps） with OPLS 2005 force field with GB/SA solvation model for
chloroform, MacroModel V. 9.0）を用いて行うと最安定配座として A が得られた。A から KHMDS による脱プロトン化を経て軸性不斉エノラート B が生成し、その分子内カルボニル転位により、(R)- 2 が得られたと考えられる。

CO2Bn

Ph
N

O

O
(S)-1

O

O

Ot-Bu
O

KHMDS

O

O
Ph
N

H K
:N

H
A

Ot-Bu

Ot-Bu

O

O
N

(R)-2 !"#$
99% eeinversion

OO

NH CO2t-Bu

DMF, -60 °C

O

O

CO2Bn

Ph
KHMDS

Me3Si

8

OBn

O

O

Ph

SiMe3

O
N

B

OBn
OK

~1.65 Å
EtO

CO2Et
Cs2CO3Ph
t-BuO2CNPMB EtOH

Ph

OM
N

t-BuO2C

O

t-BuO

PMB

O
C

Ph

MO

CO2Et
O

t-BuO2C
H+

N
PMB
D

Ph
CO2Et

N
O
PMB
up to 96% ee
inversion

またアミノ酸誘導体から生成する軸性不斉エノラートの分子内共役付加を経るβ-ラクタム合成を行った。塩基は炭酸塩が有効で ある。こ れはその 弱塩基性により極めて低濃度の軸性不斉エノ ラート C を生成さ せ（HCO3– の pKa ~ 10、α-アミノ酸エステルのα位水素の pKa ~ 20~25）、副反応であるエノラート
C の分子間共役付加を抑制し、分子内反応のみの進行に有利なためと考えられる。また C の分子
内共役付加により得られるβ-ラクタムエノラート D はその DFT 計算 (B3PW91/6-31+G(d) // PM5) により極めて長く不安定な結合（エノラートの幾何異性とβ-ラクタムの相対立体配置に依存して 1.61~1.65 Å）を持つことが示唆された。このような不安定中間体の迅速なプロトン化により、目的のβ-ラクタムが高収率、高光学純度で得られたと考えられる。このように本反応はエノラートを中間体とする反応であるにもかかわらず、プロトン性溶媒で反応が加速される点が特徴である。

参考論文
1) T. Kawabata, K. Moriyama, S. Kawakami, K. Tsubaki, J. Am. Chem. Soc., 130, 4153 (2008).
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, S. Matsuda, S. Kawakami, D. Monguchi, K. Moriyama, J. Am. Chem. Soc., 128, 15394 (2006).
4) Teraoka, F.; Fuji, K.; Ozturk, O.; Yoshimura, T.; Kawabata, T. Synlett 2011, 543 .

9平成２３年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書
精密合成反応の設計
Design of Precision Synthetic Reacton
化学研究所 高分子制御合成領域

山子茂

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

Scheme 1. General mechanism of living radical polymerization. P denotes “polymer” here.
一方、我々はこれまでに有機テルル化合物を中心とした高周期ヘテロ元素化合物がリビングラジカ
ル重合の制御剤として優れていることを明らかにしてきた。1) さらに、この方法の合成的な特徴として、反応性が大きく異なる共役モノマーと非共役モノマーの重合を同じ重合制御剤を用いて合成できる点が挙げられる。本研究ではこの特徴を共重合に応用することについて検討した。具体的には、共重合を行う一つのモノマーとして、非共役モノマーであるビニルエーテルを選んだ。このモノマーはラジカル条件では重合を起こさないが、アクリレート等の電子不足な共役モノマーとは共重合を起こすことは知られている。しかし、それをリビングラジカル重合系で行った例はなかった。さらに、種々の電子不足共役モノマーとビニルエーテルとの共重合性について、理論計算を用いて解析を行った。
結果と考察
有機テルル、アンチモン、ビスマス重合制御剤 1a~c を用いることで、ビニルエーテルとアクリレー
トあるいはメタクリレート類との共重合が制御されて進行し、モノマーと重合制御剤の量比から予測される分子量（Mn）と狭い分子量分布（PDI）を持つ共重合体が合成できることを明らかにした（Scheme2）。なお、アクリレート類としては、アクリル酸ブチル（BA）、アクリル酸トリフルオロエチル（TFEA）、アクリロニトリル（AN）、N-イソプロピルアクリルアミド（NIPAM）、N,N-ジメチルアクリルアミド

10（DMAA）、メタクリル酸メチル（MMA）、メタクリル酸トリフルオロエチル（TFEMA）を用いた。

Scheme 2. Copolymerization of acrylates and vinyl ethers in the presence of organoheteroatom controlling agent
一方、共重合体におけるビニルエーテルの挿入率（MFVE）はモノマー種やその日により大きく異なった。当量のアクリレート類とビニルエーテルとを用いた場合、ビニルモノマーの挿入率は TFEA , AN
> BA >> NIPAM, DMAA であった。さらに、TFEA, AN, BA ではビニル―エーテルをアクリレート類に対して過剰量加えることで、挿入率が 0.50 と高い交互共重合性を示した。この結果は、これらのモノ
マーの組み合わせによる共重合反応において、高い交互共重合性と分子量および分子量分布を制御した初めての例である。一方、NIPAM, DMAA ではビニルエーテルを過剰量加えても挿入率は最大 0.35程度であった。また、メタクリレート類では MMA は過剰のビニルエーテルを加えても挿入率は 0.4程度までしか向上しなかったのに対し、TFEMA では 0.49 まで向上した。
上記のモノマー挿入率の原因を明らかにするため、重合末端ラジカルの SOMO エネルギーについて
DFT 計算を用いて比較を行った。ビニルエーテルは電子豊富なモノマーであることから、アクリレー
ト類から生成する重合末端ラジカルの SOMO エネルギーが低い、求電子的なラジカルが高い反応性を示すと考えられる。そこで、TFEA, AN, BA, NIPAM およびビニルエーテルの重合末端モデルラジカル
である 2~6 とそれらのメタクリレート型のモノマーにおけるモデルラジカル 7~11 BA, AN, NIPAM,について最適化構造と SOMO エネルギーを求めた（Scheme 3）。その結果、アクリレート型の重合末端モデ
ルでは TFEA, AN の末端モデルが最も SOMO エネルギーが低く、続いて BA、さらに NIPAM モデルであり、ビニルエーテル末端モデルは最も SOMO エネルギーが高かった。ニトリル、エステル、アミド
置換基においては、この準に電子求引性が高いことはよく知られており、計算結果はこの事実と良い一致を示している。また、トリフルオロメチル基も CF3 基の効果により高い電子求引性を示すことか
ら、この置換基が重合末端ラジカルを求電子的に活性化していることが示唆された。

Scheme 3. SOMO energy of polymer-end model species

11さらに、メタクリレート型末端ラジカル O は同じ官能基を持つアクリレート型のラジカルに比べてSOMO レベルが高かった。これは、メチル基の電子供与性の効果であり、メタクリレートがアクリレートに比べてビニルエーテルの挿入率が低かった事実と良い一致を示している。これらの結果は、共重合性が主に重合末端ラジカルの求電子性によって支配されていることを示す結果であると考えている。
まとめ
ヘテロ元素重合制御剤を用いることで、種々のアクリラート、メタクリラートとビニルエーテルとの共重合が制御して行えることを明らかにした。特に、アクリラートやメタクリラートの種類を選ぶ
と共に、ビニルエーテルを過剰に用いることで、ほぼ完全な交互共重合体の合成を制御して行えることを明らかにした。さらに、共重合性が重合末端ラジカルの SOMO エネルギーにより支配されていることを明らかにした。
参考論文

1. (a) Yamago, S.; Nakamura, Y. Patai’s Chemistry of Functional Groups, Organic Selenium andTellurium Compounds, Vol. 3. Rappoport, Z., Marek, I.; Liebman, J. F. Eds, Wiley Online Library,
2011, DOI: 10.1002/9780470682531.pat0579. (b) Yamago, S.; Kayahara, E. Encyclopedia of
Radicals in Chemistry, Biology & Materials, Chatgilialoglu, C.; Studer, A. Eds, John Wiley & Sons
Ltd, Chichester, UK, 2012, pp1931-1964. (c) Yamago, S. Chem. Rev. 2009, 109, 5051.
2. Mishima, E.; Yamago, S. Macromol. Rapid Commun. 2011, 32, 893.
3. Mishima, E.; Yamago, S. J. Polym. Sci. Part A: Polym. Chem. in press.
発表論文“Selective and Random Syntheses of [n]Cycloparaphenylenes (n = 8–13) and Size-Dependence of
Their Electronic Properties”, Iwamoto, T.; Watanabe, Y.; Sakamoto, Y.; Suzuki, T.; Yamago, S. J. Am.
Chem. Soc. 2011, 133, 8354-8361.

12平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム

利用報告書

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

岩本貴寛

背景と目的・検討内容
シクロパラフェニレン (CPP) は複数のベンゼン環がパラ位で結合した環状共役分子である。
CPP はその歪んだ環状構造とそれに由来する潜在的な物性に対する興味から、多大な注目を集めている。さらに、CPP は凹状の空孔を有することから、凸状の構造を持つ分子のホストとして働くことが期待される。しかし、CPP の合成は歪んだ環状構造を構築することが困難であることか
ら、我々を含め 3 つのグループが成功しているのみである。そのため、CPP の物性や機能は未開
拓の領域であった。
近年、多層 CNT やフラーレンピーポッドに代表される、凸状と凹状の構造を持った共役分子からなる高次構造体の存在が報告され、盛んに研究されている。しかし、その構造形成を支配す
る因子については、必ずしも十分な理解が行われていない。
一方で、我々は新たに開発した合成法を用いること
で、 [8]~[13]CPP の合成に成功しており、それらの物性評価と DFT 計算を駆使することで、CPP の興味深い基礎物性の解明を行ってきた。1) 本研究では、開発した CPP の合成法に基づき、[8]~[12]CPP と C60との相互作用について検討したところ、[10]CPP のみ
が 選 択 的 に C60 を 包 接 す る こ と を 明 ら か に し た（Scheme 1）。2)さらに、DFT 計算を用いて、錯体の構造最適化を行った結果、この選択的な包接の原因はScheme 1. Size selective encapsulation[10]CPP が C60 とのファンデルワールス相互作用を最of C60 by [10]CPP.

大化する上で適した大きさの空孔を有していること重要であることが分かった。
この結果は、CPP のホスト分子としての新たな機能を開拓したものと共に、凸状と凹状の構造を持った共役分子間の相互作用を理解する上で重要な知見をあたえるものと期待できる。
結果・考察
CPP と C60 との相互作用を調べるために、[8]~[12]CPP を重クロロホルムに溶解し、過剰量の固体の C60 を加えた後、1H NMR を測定した。その結果、[10]CPP のシグナルが 0.054 ppm 低磁場側にシフトした (Figure 1)。一方、その他のシグナルは変化しなかったことから、[10]CPP が選択的に C60 と相互作用していることが示唆された。さらに、単離した[10]CPP を用いて同じ実験を行っても、同様に C60 を加えることで、0.054 ppm の低磁場シフトが観測された。

13

紫外可視吸収スペクトル及び蛍光スペクトルを用いた滴定実験を行った。ジョブプロットの結果及び 1,2-ジクロロベンゼン
中での吸収スペクトルにおいて等吸収点が観測されたことから、[10]CPP と C60 が 1:1 の錯形成をしていることが分かった。
[10]CPP は蛍光を示すが、C60 との錯形成により蛍光がクエンチされることがわかった。そこで、蛍光スペクトルを用いた滴定実験よりスタンボルマー定数 Ksv と平衡定数 Ka を求めた
ところ、それぞれ Ksv = 4.34×106 L-1 mol、Ka = 2.79×106
L-1 mol であった。この値は、炭化水素から成る単環式化合物の中で C60 を最も強く包接する[6](1,4)シクロナフタレンアセチレ
ンのものと同程度の値であり、3) [10]CPP が極めて強く C60 とFigure 1. 1H NMR spectra in

相互作用していることがわかった。

CDCl3 at room temperature

さらに、CPP と C60 との錯体の構造とその安定性を見積もる

of [8]~[12]CPPs i) before andために、基底関数として M06-2X/6-31G*を用い DFT 計算を行

ii) after the addition of C60.

った。その結果、[10]CPP が C60 を包接することで 173 kJ/mol
安定化した。一方、[9]CPP、[11]CPP と C60 との相 互 作 用 安 定 化 エ ネ ル ギ ー は そ れ ぞ れ 、 110
kJ/mol、111 kJ/mol であった。本基底関数系はa)b)

錯形成に伴うエネルギー変化を過大評価していると考えられるものの、この結果は[10]CPP が選
択的に C60 と錯形成していることを支持する結果である。さらに、理論計算から得られた[10]CPPの直径は 1.38 nm であり、これは C60 の直径より

Figure 2. Optimized structure of a)

も 0.67 nm 大きい(Figure 2)。すなわち、[10]CPP[10]CPP/C60 complex (side view), and b)と C60 との間の面間距離は 0.335 nm である。こits

れはグラフェンシートや多層カーボンナノチュ

M06-2X/6-31G* level of theory.

CPK

model

(top

view)

at

the

ーブにおける層間距離と同様に、sp2 炭素間のファンデルワールス半径の和と一致するものであった。このことから、[10]CPP が C60 を内包するのに適した大きさの空孔を有していることが、選択的な包接の原因であると考えられる。
参考論文
1) Iwamoto, T.; Watanabe, Y.; Sakamoto, Y.; Suzuki, T.; Yamago, S. J. Am. Chem. Soc. 2011,

133, 8354.
2) Kawase, T.; Kurata, H. Chem. Rev. 2006, 106, 5250.
3) Iwamoto, T.; Watanabe, Y.; Sadahiro, T.; Haino, T.; Yamago, S. Angew. Chem. Int. Ed. 2011,

50, 8342.

14

平成

23

年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書
有機テルル化合物の安定性の予測
Prediction of stability of organotellurium compounds

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

佐伯昂太郎

背景と目的
我々はすでにテルルなどの高周期ヘテロ元素化合物を用いるリビングラジカル重合の開発に成功し、それらが連鎖移動剤として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)

その一方で、酢酸ビニルなどの非共役系モノマーについてはその重合制御は十分でない。そこで、ヘテロ元素を用いた重合系において、可逆的停止機構を用いる新たなリビングラジカル重合系の開発を究極の目的とし、その基礎となる高周期ヘテロ元素化合物のラジカル反応性について検討を行った。特にこれまで当研究室で用いてきた 2 価有機テルル化合物に比べて、弱い結合を有す
る 4 価有機テルルに着目してその安定性について予測するために理論化学計算を行った。
結果
1. 2 価及び 4 価有機テルル化合物の構造と安定性
2 価及び 4 価の有機テルル化合物についてその構造と安定性を比較した（図１）。すなわち、酢酸ビニルの重合末端構造を持つ 2 価及び 4 価有機テ
ルル化合物について構造最適化を行
い、その結合解離エネルギーを求めた。
なお、計算には B3LYP 汎関数を用い、炭素、水素、酸素については 6-31G*
基底関数を、テルルには LANL2DZの有効内殻近似を適応した。その結果、4 価では酢酸ビニルに由来する炭素－テルル結合がアピカル位を占める構造が Global minimum として得られ、その結合長は 2 価の 2.20Åに比べて 2.35Å と長くなった。さらに、4 価有機テルル化合物では 2 価に比べ約 70 kJ/mol 結合解離エ
ネルギーが低下した。
2. 様々な有機テルル化合物における結合解離エネルギー
上記の結果より、4価有機テルル化合物において対応する2価化合物よりも結合解離エネルギーが低下することが示唆されたので、様々な有機テルル化合物において理論化学計算を行った（表１）。す
なわち、以下に示した2価及び4価有機テルル化合物についてメチル、エチル、イソプロピル、t-ブチル、イソ酪酸メチルラジカルが生成するときの炭素－テルル結合の結合解離エネルギーを求めた。
その結果、メチル基体では同じ炭素ラジカルが生成する場合、4 価化合物では 2 価化合物に比べ15

て約 80 kJ/mol 程度の結合解離エネルギーの低下がみられた。さらに、4 価のテルル化合物においてテルル上の置換基がメチルか
らフェニルになるとさらに 5-20 kJ/mol 程度の結合解離エネルギーの低下がみられた。
これはフェニル基がテルル上のラジカルを非局在化するためだと考えられる。
一方、アルキル基の置換基効果はいずれもラジカル炭素上のメチル基が増えるにつれそれぞれ約20 kJ/mol程度の結合解離エネ
ルギーの低下がみられた。これはアルキル基による炭素ラジカル安定化効果のためである。また、化合物１はこれまで有機テルル化合物を用いた重合の連鎖移動剤として用いてきた化合物であり、100-120℃程度の加熱により重合が進行することがすでに明らかになっている。したがって、4価の化合物では温和な条件下でラジカルが生成することが示唆された。
参考論文：1) Yamago, S. Chem. Rev. 2009, 109, 5051.

16平成 23 年度 京都大学化学研究所ࠉスーパーコンピュータࢩࢫࢸ࣒ࠉ利用報告書
含歪みπ共役化合物の合成とその物性評価
Synthesis of Strained π-Conjugated Molecules and Evaluation of their Physical Propaties

京都大学化学研究所ࠉ材料機能化学研究系ࠉ高分子制御合成研究領域ࠉ茅原栄一
背景と目的
含歪環状共役系化合物は、歪んだ共役系と環状構造を有することから多大な注目を集めている分子である。1) その中でも、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構造を持った化合物である。これは歪んだπ共役系を有することから、新奇な電子的、光学的な物性等の発現が期待できる。また、環内部に特徴的な空孔を有することから、ホスト－ゲスト化学においても興味深い分子である。しかし、歪んだ環状構造を構築する難しさから、CPPは、近年になって合成されたにすぎない。Bertozzi、Jastiらのグループ、および伊丹らのグループはシクロヘキサジエン、もしくは、
シクロヘキサンを利用して環状構造を構築した後に芳香族化を行うことで、種々のサイズを有するCPPの合成に成功している。1-3 その中でも、これまでには合成が出来なかった、極めて歪みが大きい [6]、および[7]CPPの合成にJastiらが最近成功している。4

一方、我々の合成経路はこの二つのグループとは全く異なる経路、すなわち、環状の白金多核錯体を前駆体としてCPPを合成する経路、によって[8]-、[12]CPPおよび[8]-[13]CPPのランダム合成に成功している。5,6 この経路は、収率、分子設計の自由度が高いことから、CPP類を中心とした機能開拓を視野に入れた合成研究において大きな利点を持つ。そこで、本研究では、この合成経路に基づき、特徴ある骨格を有するCPP誘導体の合成について検討した。
結果
本研究では、フルオレンが2,7位で結合した環状分子、シクロフルオレン誘導体（CF）に着目した。
CF、パラフェニレン(PP) 骨格を有することから歪んだ環状構造を持つ。さらに、フルオレンはPPに比べ平面性が高く、π共役がより有効なため、CPPとは異なる物性の発現が期待できる。
合成に先立ち、DFT計算により、CFとCPP との違いを明らかにした。計算レベルおよび基底関数は、
B3LYP/6-31G* (C, H)を用いた。まず、我々が合成にすでに成功している[8]CPPを基準として、それとベンゼン環の数が一致する[4]CFの歪みエネルギーを比較した。その結果、[8]CPP、[4]CFでそれぞれ307、299 kJ/molであった。よって、CFはCPPに比べより歪んだ環状構造を有していることが示唆された。また、軌道エネルギーを求めたところ、[8]CPPおよび[4]CFのHOMO-LUMO ギャップは3.406、3.289 eVであった。このことは、炭素骨格の違いによりCPP類縁体の物性を制御出来ることを示していた。
9,9’-ジメチル-2,7-ビス(トリメチルスタニル)フルオレン(1a)を 2 当量の Pt(nbd)Cl2 と THF/トルエン中で加熱することで、白金錯体 1bc を 84%の収率で得た。これを 1 当量の 1a と加熱した。続いて、得られた粗反応生成物と dppf との反応により、白金上の配位子を dppf へと置換し、さらに臭素を加えて還元的脱離を行った。生成物の 1H NMR、MALDI-TOF MS 測定より、[4] CF が選択的に得られていることが分かった。1HNMR スペクトルは対称性の高いスペクトルであったことから、NMR のタイムスケールでは単一の構造であることが分かった。
一方、白金上にシクロオクタジエン配位子を有する白金化合物 1bd と 1a を出発基質として用いて、同様に反応を行うと、予期に反し、環状の白金三核錯体 2f が 7%の収率で得られた。続いて、dppf へ

17

M

Pt(L)
b (L = cod)c (L = nbd)

M
1
a: M = SnMe 3
b: M = Pt(L)Cl
c: L = nbd
d: L = cod

a

e

n

n

2
e: L = nbd, n = 4
f : L = cod, n = 3
g: L = dppf, n = 4
h: L = dppf, n = 3[4]CF (n = 4)[3]CF (n = 3)d

図 1. [N]CFの合成. Reaction conditions and reagents: a) Pt(L)Cl2 (2.0 equiv), THF/Toluene, reflux, 40% (1bc),
84% (1bd). b) CsOH・H2O (2.0 equiv), THF, 66 oC, 7%. c) 1,2-Dichloroethane, 50 oC. d) dppf (3.0 or 4.0 equiv),
CH2Cl2, rt. e) Br2 (3.0 or 4.0 equiv), Toluene, 90-95 oC. Total Yield of [4] and [3]CF: 11 and 1% (3steps from
1bc and 1bd, respectively).
の配位子交換反応、臭素による還元的脱離を行ったところ、[3]CFが選択的に得られていることが示唆された。しかし、1HNMRは、予期に反して極めて複雑であった。これを種々のNMR解析より同定した
ところ、2つの配座異性体が混在していることが示唆された。
そこで、[3]CFの配座異性体について理論的側面の知見を得るために、DFT計算により構造探索および配座解析を行った。その結果、基底状態において2つの配座異性体、すなわち、3つのフルオレン骨
格がすべて同じ方向に向いている異性体 [3]CF-1と、1つのフルオレン骨格が残り2つの骨格とは逆方向に向いている異性体[3]CF-2 が見つかった。さらに、各々の異性体の安定性を比較すると、[3]CF-2が[3]CF-1より20kJ/mol安定であることが分かった。

[3]CF-1[3]CF-2

図 2. [3]CFの配座異性体の構造
結言
環状白金多核錯体を前駆体としたCF誘導体の合成に成功した。前駆体の白金化合物の白金上の配位子を選択することで、多核錯体およびCF誘導体の環サイズを制御できることを明らかにした。また、[3]CFにおいて、2種類の安定な配座異性体が存在することを明らかにした。未だ、各々の異性体の単離には至っていないが、今後、それらを単離し、構造の違いが、物性等に及ぼす効果について明らかにしたいと考えている。
参考論文:(1) Jasti, R.; Bhattacharjee, J.; Neaton, J. B.; Bertozzi, C. R. J. Am. Chem. Soc. 2008, 130, 17646.
(2) Takaba, H.; Omachi, H.; Yamamoto, Y.; Bouffard, J.; Itami, K. Angew. Chem. Int. Ed. 2009, 48, 6112.
(3) Sisto, T. J.; Jasti, R. Synlett 2012, 23, 483.
(4) Sisto, T. J.; Golder, M. R.; Hirst, E. S.; Jasti, R. J. Am. Chem. Soc. 2011, 133, 15800.
(5) Yamago, S.; Watanabe, Y.; Iwamoto, T. Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49, 757.
(6) Iwamoto, T.; Watanabe, Y.; Sakamoto, Y.; Suzuki, T.; Yamago, S. J. Am. Chem. Soc. 2011, 133, 8354.

18平成 23 年度

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

Introduction
Magnetism in solids was thought to be well-understood in terms of localized magnetic moments m and a
Heisenberg exchange integral J. In oxides, the principal interaction stems from superexchange, in which theeffective exchange coupling of magnetic atom occurs via an intervening non-magnetic oxygen atom. However,this m-J paradigm has recently been challenged by the finding of dilute magnetic semiconductors in which a few
percent of the nonmagnetic cations are replaced by 3d transition-metal ions. Subsequent investigations havefurther revealed that ferromagnetism can be found in closed-shell oxides doped with nonmagnetic elements oreven in non-doped oxides. It should also be worth mentioning that the ferromagnetism is found in a wide rangeof oxides, including MgO, Al2O3, ZnO, HfO2, and TiO2, with different crystallographic structures andcompositions. However, there is one common tendency among the materials exhibiting the intriguing
ferromagnetism; that is, they are mostly in the form of thin films or nanoparticles. This suggests that in
nanoscale systems there exists an unrevealed underlying mechanism for ferromagnetism that is different fromthe conventional m-J paradigm .
What is unusual about the nanoscale system? One immediate possibility would be a mechanism related to
defects. It is indeed true that some intrinsic defects, e.g., cation and oxygen vacancies, provide the paramagnetic(S=1/2) states or the spin triplet (S=1) states. However, these defect-related spin states are generally highly
localized around the respective defects, hence requiring a sufficiently high concentration to allow possible
ferromagnetic order via magnetic percolation. At present, there have been no credible mechanisms that canaccount for the observed long-range ferromagnetic interactions in terms of the localized defect states. The otherpossibility, which, however, has not so far been seriously discussed and considered, is the effect of the finite
number of atoms in nanocrystals. Consider an oxide with a composition of MxOy. This oxide requires nx atoms
for M (where n is integer) and ny atoms for O to satisfy the stoichiometry. It should be noted, however, that thiscondition will not always be satisfied in the case of nanocrystals since the total number of constituent atoms is
finite; it becomes odd or even depending on the size. As for the cubic MgO crystal, for example, crystallites
consisting of an N×N×N-atom block become stoichiometric when N is even; however, an odd number of N leads
to, rigorously speaking, nonstoichiometric. In the latter case, the number of magnesium atom is always larger (orsmaller) than that of oxygen atom by 1. The thus induced stoichiometric variation is very small and is virtually
negligible in the case of the bulk where the number of atoms can be regarded as infinite. However, this might not
be the case for the nanocrystals made up of atoms on the order of a few hundred to a few thousand. Only one
atom difference between metal and oxygen atoms could induce a noticeable nonstoichiometry effect on the
resulting electronic structure.
To explore a possible nanometer-sized nonstoichiometry effect we carry out density functional theory (DFT)
calculations using clusters of atoms modeling the cubic MgO nanocrystallites with different compositions.

19Previously, a number of theoretical calculations on MgO nanoclusters have been performed since MgO is often
considered as a prototype of ionic oxides. It has been demonstrated that the cubic rock-salt model can be applied
to MgO nanoclusters when going beyond the size range of ~50 atoms. However, most of the MgO clusters
investigated previously are stoichiometric ones with an even number of atoms, and, to our knowledge, theelectronic structure of the “cubic nonstoichiometric” clusters, i.e., cubic clusters consisting of an odd number ofatoms, has not been carefully examined.

Methods
All the DFT calculations in this work were carried out using the gradient corrected Becke’s three parameters
hybrid exchange functional in combination with the correlation functional of Lee, Yang, and Parr (B3LYP) with
the GAUSSIAN-09 code. It has previously been shown that such a hybrid DFT functional is useful to correct the
self-interaction problem which often leads to misleading conclusions with regards to hole localization and theresulting magnetic characteristics of the system. We employed a series of cubic clusters with three different sizes(see Fig. 1), a stoichiometric cluster with a (4×4×4)-atom block and nonstoichiometric clusters with (3×3×3)and (5×5×5)-atom blocks. As for the 3×3×3 and 5×5×5 clusters, we employed the following nonstoichiometricclusters: the Mg13O14 (model Ia) and Mg62O63 (model IIa) clusters, in which the eight corner atoms are O, and the
Mg14O13 (model Ib) and Mg63O62 (model IIb) clusters, in which the eight corner atoms are Mg. Thus, models Ia
and IIa (models Ib and IIb) correspond to the Mg-deficient (O-deficient) composition. Starting from an ideal
cubic configuration with an equal MgO interatomic distance of 2.1056 Å, which is the experimental MgO
distance of the bulk MgO crystal, we fully optimized the geometry of the respective clusters for both the spin
singlet (S=0) and triplet (S=1) states at the B3LYP/6-31G(d) level. We found that the assumed cubic symmetry isalmost retained for all the model clusters after geometry optimization irrespective of the spin state. We also
found that the average Mg-O distance becomes shorter with decreasing the size of the cluster (see Table I),
which is a general tendency of the NaCl-type cubic clusters
because of a lack of the long-range repulsive interaction.
The stability of the resulting optimized clusters wasevaluated in terms of the atomization energy (AE), which isdefined as the energy necessary to dissociate the MgmOncluster into neutral atoms (mMg + nO), namely,
AE=mE(Mg) + nE(O) − E(MgmOn). The AE is useful toevaluate the stability of the clusters with the same
dimension but different compositions and spin states.

Results and Discussion
As

for

the

stoichiometric

4×4×4

cluster,thenon-magnetic S=0 ground state was correctly predicted, inagreement with the general consensus that MgO is adiamagnetic oxide. The energy separation between the
singlet (S=0) and triplet (S=1) states, which is defined as

20

Fig. 1 Cubic cluster models of MgO crystal. (a) A(3×3×3)-atom
blockofnonstoichiometriccomposition: Mg13O14 (model Ia) and Mg14O13(model Ib). (b) A (4×4×4)-atom block of
stoichiometric composition: Mg32O32. (c) A(5×5×5)-atom
blockofnonstoichiometriccomposition: Mg62O63 (model IIa) and Mg63O62(model IIb).

∆Et-s = E(triplet) -E(singlet), is3.497 eV (see Table I), which iscertainly too large to anticipateanymagnetism

from

the

stoichiometric cluster.
However,

this

is

not

necessarily the case for the
nonstoichiometric clusters. The
magnetic

(S=1)

state

was

predicted to be more stable than
the non-magnetic (S=0) state fortheMg-deficient

clusters,

namely, models Ia and IIa,
where the values of ∆Et-s are 0.513 and 0.475 eV, respectively.
On the other hand, the positive values of ∆E t-s were predicted
for the O-deficient clusters (models Ib and IIb), implying that
their ground state is the S =0 state. It should be noted,
however, that the atomization energies of the Mg-deficient
clusters (models Ia and IIa) in the S=1 state are larger thanthose of the corresponding O-deficient clusters (models Ib andIIb) in the S=0 state. This allows us to predict that the
Mg-deficient cluster in the magnetic S=1 state corresponds tothe most energetically stable spin state as far as the 3×3×3 and5×5×5 clusters are concerned.
We next analyze the total spin density distribution, which
is defined as the local density difference between the spin-up
and spin-down states, in the magnetic S=1 state of models Ia
and IIa (see, for example, Fig. 2). The most of the spin density
resides on the corner and surface O atoms. This indicates thatthe two holes derived from the deficiency in one Mg atom are
preferentially located at 2p orbitals of the under-coordinatedcorner and surface oxygen atoms, showing a symmetrical andFig. 2 Spin density maps of model IIa in the S=1
state. Geometry optimization was performed at theB3LYP/6-31G(d) level. Upper and lower panels
correspond to the results on the (001) and (011)planes, respectively.

extended nature of the spin density distribution. This situation is quite different from that of O-2p holes in aconventional cation vacancy in oxides, where the two holes are localized on two adjacent oxygen sites aroundthe cation vacancy via polaronic distortion.
The spin polarization feature of these magnetic clusters can also be seen in the molecular orbital energy
diagrams shown in Fig. 3. We see from Fig. 3 that the energy of the spin-down lowest unoccupied molecularorbital (LUMO) level, which is a doubly degenerate O 2p state, is much lower than that of the spin-up LUMO
level. The obtained electronic structures hence show typical spin polarization characteristics achieved by hole21

doping at the spin-down LUMO level although the
LUMO is quite delocalized over the entire crystal
structure in the present case.

Conclusions
Thus, the model of ferromagnetic order predictedin the cubic nonstoichiometric clusters is fundamentallydifferent from the conventional one based on the m-J
paradigm. The present model does not assume any
long-range connectivity of local magnetic moments due
to specific dopants and/or defects; rather, it predicts
that the extended magnetic states are inherent
characteristics of nanocrystals with a high structuralsymmetry and a stoichiometric deficiency. That is, theextended nature of spin distribution is inherently
built-in in the symmetry and the destined compositional
deficiency of nanocrystals. In that sense, long-range

Fig. 3 Molecular orbital energy-level diagram of theten highest occupied molecular orbitals (black solidlines) and the five lowest unoccupied molecularorbitals (red dotted lines) obtained for model Ia andmodel IIa in the S=1 state.

ferromagnetic order is expected to be found in a varietyof nanoscale oxides irrespective of the chemical composition, in harmony with the reported ubiquitous feature offerromagnetism. Also, the present model allows us to assume that the direction of magnetic moment isdetermined by the symmetry and/or the shape of each crystallite. Thus, the anisotropy of the magnetization
observed often in polycrystalline thin films can be interpreted in terms of crystallographic anisotropy and/or thepresence of a preferential growth direction in each crystallite. The present model may also give a reasonableaccount why dilute magnetic oxides exhibit ferromagnetism at doping concentrations well below the percolationthreshold. Since doping will promote nonstoichiometry of the oxide matrix, magnetization inherent to thenanocrystals will be enhanced by doping of atoms, either magnetic or non-magnetic. We hence believe that the
proposed model will shed new light on the origin of ferromagnetism not only in non-doped closed shell oxides
but also in dilute magnetic semiconductors.
発表論文
T. Uchino and T. Yoko, “Symmetry and Nonstoichiometry as Possible Origins of Ferromagnetism in Nanoscale
Oxides,” Phys. Rev. B 85, 012407-1-5 (2012).
参考論文
なし

22

平成２３年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

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】Progesterone（黄体ホルモン）は女性ホルモンの一つである。近年、植物においてもprogesteroneが発見され、その生理的意義や生合成経路についての関心が高まっている。応用的な観点からは、植物の持つprogesterone生合成経路を酵素阻害剤によって任意に調節することで、医薬品などの有用 物 質を 、 植 物 を 用 いて 効 率 的に 生 産 す る こと が 可 能 に な る と期 待 さ れ る 。 ヒ ト に お い てprogesteroneは、P450酵素の一つであるCYP11A1によりcholesterol側鎖のC-20および22位の間の炭素-炭素結合が切断されpregnenoloneが生じ、次いでC-3位が3β-hydroxy-Δ5-steroid dehydrogenase（3β-HSD）により酸化されることで生合成される（図１）。この課程でCYP11A1は、cholesterol
側鎖C-22位の水酸化、生成物である(20R)-22-hydroxycholesterol側鎖C-20位の水酸化、および、生じた(20R,22R)-20,22-dihydroxycholesterol側鎖の切断という３つの反応を触媒する。一方、植物におけるprogesterone生合成経路は未解明なままであることから、本経路の解明を目的として研究を行っている。植物は側鎖C-22位のみを水酸化するP450酵素を有することから、側鎖C-20位とC-22位はそれぞれ異なるP450酵素によって水酸化されると考えられる。そこで本年度は植物のステロイド
C-20位水酸化酵素に着目し、本酵素の活性中心を明らかにするため、KEGGおよびDiscovery Studioを利用したタンパク質モデリングを計画した。

20

OH

22

CYP11A1HO

HO
CYP11A1

HO
cholesterol

HO(22R)-22-hydroxycholesterolO
CYP11A1

OH(20R,22R)-20,22-dihydroxycholesterolO
3!-HSD

HO

O
pregnenolone

progesterone

図１．動物におけるprogesterone生合成経路【検討内容および結果】
KEGG websiteにあるBlastを用い、ヒト由来のprogesterone生合成酵素CYP11A1に高い相同性を示す植物由来の遺伝子を探索した。その結果、２つのP450遺伝子を見出すことができた。CYP11A1とこれら２つのP450遺伝子を、KEGG websiteにあるClustalWを用いたアライメント作業を行ってアミノ酸配列を比較した結果、それぞれ20%以下の同一性しか示さなかった。また、各P450酵素の基質認識部位を比較した結果、どの領域においてもアミノ酸同一性は低かった。今後、Discovery
Studioを用いてそれぞれの酵素と反応基質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残基を同定する予定である。

23

平成 23 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピューターシステム

利用報告書

有機 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

有機エレクトロルミネッセンス (EL) をはじめとする有機素子において、低消費電力化、長寿命化、環境負荷の低減は重要な課題である。これらの課題の解決にはより効率的な電荷の輸

C

C

C
C

model [1] が、有機非晶凝集体中の電荷輸送現象を最もうまく説明できるモデルとして知られている。しかし、このモデルにおいても有機分子を顕わに考えていないことから、実際にどの

C
N

C
C

C
C

C

C

C

C

C

O

O

C

送が必要である。これまで電荷輸送の解析に関する試みがいく
つかなされてきた。その中で、Bässler らによる Gaussian disorder

C
C

O

C

C

C

C

C

C

C

C

C

N

O

C

C
C

C

C

C

C

C

C

C

Figure 1. OQP2 の分子構造

ような分子を合成すればよいのか、また、どのような凝集状態にすればよいのかという、現実的な設計指針を得ることが困難である。この設計指針を得るためには、有機凝集体中の分子の微視的構造、
特に分子内の構造や分子間パッキングと、電荷輸送特性との相関を明らかにすることが必要である。
しかし、結晶化をできるだけ抑制することが求められる有機 EL 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。そこで本研究では、固体 NMR における CP/MAS 13C NMR 測定と周期境界条件下の化学シ
フト計算が可能な gauge-including projector augmented-wave (GIPAW) 法[2]を併用し、新たに合成された
電荷輸送材料である、ねじれ曲面を有する酸素架橋型トリフェニルアミン二量体（OQP2、Fig. 1）の構造精密化を試みた。さらに、得られた構造について、Marcus 理論[3]を用いて有機分子を顕わに考えた
電荷輸送シミュレーションを行い、有機分子の凝集状態と電荷移動度の相関の解明を試みた。
検討内容

X線回折測定により、OQP2の結晶構造を得た。この構造を、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、周期境界条件の下で全原子に対する構造最適化計算も行った。X
線回折の構造、および、これら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。これらの構造最適化および化学シフト計算には、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。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NMR-CASTEP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。また、実測の化学シフトは、CP/MAS 13C NMR測定により得た。測定は、Chemagnetics CMX-400
NMR分光計により、9.4 Tの静磁場下、室温で行った。
量子化学計算により、OQP2 の中性、カチオン、アニオン状態について構造最適化を行い、得られた構造を用いて reorganization energy を計算した。また、拡張ヒュッケル法により、同一セル内、および、隣接セルに含まれる二分子間の charge transfer integral を計算した。これらの計算値から、Marcus の理24

論に基づき 298 K における 正孔、電子に対する電荷移動速度定数 kCT を計算した。量子化学計算にはGaussian03 プログラムを用いた。
次に、OQP2 結晶薄膜に電界がかかった場合の電荷移動シミュレーションを行った。この際、結晶に電場が印加されるため、電荷移動前後の自由エネルギ
ー変化∆G を考慮して kCT を計算することが必要であFigure 2. OQP2 の CP/MAS 13C NMR スペクトル。

る。∆G は、電気素量 q、電場 F、電荷が二分子間をhopping 移動する距離∆x を用いて、次式(1)から得られる。

∆ G = qF ∆ x(1)

得られた kCT の重みに応じてホッピング先の選択確率を計算し、モンテカルロ法によりホッピング試行を決定した。また、kCT を用いてホッピングに要する時間を待ち行列理論、および、モンテカルロ法を用いて計算した。以上により電荷が対極に移動するまFigure 3. GIPAW 法により求めた OQP2 の化学シ
フト計算値。(a)X 線回折法により得られた構造、(b) 水素原子のみ最適化した構造、(c)全原子を最適化した構造からそれぞれ求めた.。

での過程をシミュレートし、移動度を計算した。電界強度は 300-1000 V1/2cm-1/2、温度は 298 K とした。
結晶薄膜は 100 nm の膜厚を想定し、結晶格子を周期境界条件により拡張した系を用い、電荷が対極に到達するまでのペアの使用回数を計算した。なお、電荷が電界と同方向に進んだ場合を正の回数、逆の方向に進んだ場合を負の回数としてカウントした。
結果・
結果・考察
Fig. 2 に OQP2 の CP/MAS 13C NMR 実測スペクトル

Figure 4. (a)X 線回折法により得られた構造、(b)水素原子のみ最適化した構造、(c)全原子を最適化した構造から計算した OQP2 結晶の粉末 X 線プ
ロファイル。

を示す。また、Fig. 3 に GIPAW 法を用いて得られた
計算スペクトルを示す。いずれの計算スペクトルにおいても、150 ppm 近辺の、酸素に結合している炭素
核の化学シフトは、実測と 4 ppm 程度のずれが認められるが、105-135 ppm に現れる共鳴線の化学シフト
は、構造最適化計算を行っていない(a)に比べ、(b)水
素原子、(c)全原子を最適化した構造から得られた計算値の方が実測と良い一致をしていることがわかる。
これらの構造最適化による原子位置の変化は、最大で 0.15 Å であった。Fig. 4 には、上記 3 種の構造に対して計算した粉末 X 線回折プロファイルを示す。これらのプロファイルはほぼ一致しており、粉末 X 線
回折測定からは、これらの区別が困難であると考え

25

Figure 5. 拡張 Hückel 法により求めた OQP2 結晶
中の隣接二分子間の charge transfer integral の値。
○：X 線回折法、□： 水素原子のみ最適化、×：
全原子を最適化した構造から求めた計算値（黒色：正孔輸送、赤色：電子輸送）。

られる。150 ppm 近辺の共鳴線に関してはさらなる検討を要するが、以上の結果から、固体 NMR と GIPAW
法によって、構造の精密解析が可能であることがわ
かる。
OQP2 の正孔輸送、電子輸送に対する reorganizationenergy は、それぞれ 0.10 eV、0.40 eV と計算された。
この結果は、OQP2 が電子輸送性能に比べ、一定の正Figure 6. 拡張 Hückel 法により求めた OQP2 のHOMO および LUMO。

F= 1000 V cm

孔輸送性能を有していることを示唆する。Fig. 5 には、
OQP2 結晶中の隣接二分子間における charge transfer
integral の計算結果を示す。電子輸送に比べ、正孔輸送に対する値が大きく、transfer integral の観点からも、正孔輸送に優れていることが示された。この要因としては、Fig. 6 に示すように、OQP2 の LUMO が中央の biphenylene 基付近に主に局在しているのに対し、E
Figure 7. OQP2 結晶中における電荷輸送に有利な
隣接二分子のペア。

HOMO は分子全体に非局在化しており、隣接分子間の HOMO の overlap が大きくなりやすいためと考えられる。特に、Fig. 7 に示す上下方向の二分子ペア（Fig.
5 におけるペア 4, 20）に対する transfer integral の値が大きい。これらのペアは隣接する二分子が積層する配置となっていることから、他のペアに比べて分子間距離が分子全体に渡って非常に接近しており、HOMO および LUMO の overlap に特に有利な距離・配向となっていることがわかる。
Fig. 8 に、上記の reorganization energy と chargetransfer integral から計算した kCT を示す。この結果か
ら、全原子を最適化した構造に対する正孔輸送、電子輸送に対する kCT の最大値（ペア 4, 20 に対する値）がそれぞれ 1.5 x 1014 および 1.5 x 1011 s-1 と得られた。

Figure 8. 拡張 Hückel 法により求めた OQP2 結晶
中の隣接二分子間の kCT の値。○：X 線回折法、□： 水素原子のみ最適化、×：全原子を最適化した構造から求めた計算値（黒色：正孔輸送、赤色：電子輸送）。

これらの値は、代表的な有機 EL 正孔輸送材料である
TPD に対する値 4.3 x 1011、3.1 x 109 s-1 [4]と比べ、かなり大きな値であることがわかる。また、ペア 4, 20の電子輸送の kCT は、全原子を最適化した構造から求めた値が、X 線回折により得られた構造および水素のみ最適化した構造から求めた値よりもおよそ 1 桁
小さい。これは、上述の 0.15 Å 程度の構造変化が、電荷輸送特性に大きく影響を及ぼすことを示唆している。これらの結果から、電荷輸送特性の解析においては、本研究で行っている精度の構造精密化が必要になると考えられる。
以上の計算によって得られた kCT の値を用い、OQP2 結晶の b 軸方向(Fig. 7 の矢印の方向)に電界を

26

Figure 9. OQP2 結晶中における電荷移動度。○：
X 線回折法、□： 水素原子のみ最適化、×：全原子を最適化した構造から求めた計算値（黒色：正孔輸送、赤色：電子輸送）。

印加した場合の移動度を計算した。その結果を Fig. 9 に示す。正孔輸送に対する移動度は 10 cm2V-1s-1程度、電子輸送に対しては、10-3-10-４ cm2V-1s-1 オーダーとなり、正孔輸送が 4-5 桁大きい結果となった。これらの結果を TPD と比較すると、電子輸送に対する移動度はほぼ同等であるが、正孔移動度は2 桁高い。なお、a 軸および c 軸方向に電界を印加した場合は正孔輸送・電子輸送いずれに対しても移動度は非常に小さく、移動度の算出が不可能であった。以上の結果から、OQP2 がすぐれた正孔輸送材料であること、また、b 軸方向のみへ高い移動度を有する、移動特性に異方性を有する材料であることが示された。
Fig. 10, 11 には、b 軸方向に電界をかけた場合の正孔輸送時のペア使用回数を示す。電界強度は、それぞれ 300 V1/2cm-1/2、1000V1/2cm-1/2 である。ここでは、全原子を最適化した構造に対して行った結果を示すが、いずれの構造においても、ペア 4, 20 番の繰り返しによって電荷が輸送されていた。また、電界強度を大きくすることにより、電荷が正方向に優先的にホッピングしており、効率的に電荷移動していることがわかる。
以上、本研究により、固体 NMR と GIPAW 法によ20
Hopping times [105]

り精密化した構造に対して、Marcus 理論に基づいて
kCT を求め、さらに kCT を基にモンテカルロシミュレーションを行うことにより、分子・原子配置を明確に考慮した電荷輸送シミュレーションを行った。その結果、OQP2 が、b 軸方向に優れた正孔輸送性を有することが示された。

10
0

1

-10

5
9
13
17
Molecular pair number-20

現 在 、 Materials Studio の モ ジ ュ ー ル で あ る
Amorphous Cell、MS Forcite、CASTEP を活用し、本

Figure 10. 全原子を最適化した構造に対するペアの使用回数 (F1/2 = 300 V1/2cm-1/2)。
2
Hopping times [105]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

1
0

1

-1

5
9
13
17
Molecular pair number-2

Figure 11. 全原子を最適化した構造に対するペアの使用回数 (F1/2 = 1000 V1/2cm-1/2)。

考えている。

謝辞
OQP2 の合成および結晶構造解析は、京都大学化学研究所の西村秀隆氏、若宮淳志准教授、村田靖次郎教授により行われました。ここに感謝の意を表します。）本研究は、総合科学技術会議により制度設計された最先端研究開発支援プログラムにより、日本学術振興会を通して助成されたものです。
[1] Bässler, H. Phys. Stat. Sol. (b) 1993, 15, 175.
[2] Pickard, C. J. and Mauri, F. Phys. Rev. B 2001, 63, 245101 .
[3] Marcus, R. A. and Sutin, N. Biochim. Biophys. Acta. 1985. 811, 265.
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.

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平成 23 年度

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

Vibrational Spectroscopic Study of Solution and Surface Chemistry―量子化学計算による氷 Ih の OH 伸縮振動波数と水素結合構造の相関解析―
京都大学化学研究所 分子環境解析化学領域

下赤卓史

背景と目的
氷Ihは，六方晶の結晶構造を有し，水分子がいずれも4配位した水素結合ネットワークを形成している．
D2O中に少量のHDOを固溶させた氷Ihで観測される，HDO分子のuncoupled OH伸縮振動（νOH）バンドは，液体状態の幅広いuncoupled νOHバンドに比べて鋭く，かつ低波数にピークをもつ．[1]これは，
氷Ihにおいては，液体中に比べ強い水素結合を形成していることを示す．液体中においても，4配位した水分子が多くを占めることが示唆されており，氷Ihのuncoupled νOHバンドが低波数に現れる現象は，各分子が4配位していることでは説明できない．我々はこれまで，振動分光法によって観測される，水のνOHバンドの解析に水素結合の協同性を考慮するため，水素供与側（D）と受容側（A）の対（DA）
上の水素結合部位における結合数を変数とした，水素結合パターンを導入し，DA間の結合強度と関係があることを，量子化学計算を用いて調べてきた．[2,3] この方法では，DA上の水素結合パターンを，

dDaDDAdAaA（d，aはそれぞれDもしくはAに対する水素供与，受容数）と表記する．また，それぞれのパターンにおけるDA間の結合強度の指標として，強度因子MOH = − dD + aD + dA − aAを用いる．水の水素結合パターンはfree（水素供与していないOH），および結合強度が弱い順にMOH = −2，−1，0，
1，2，3，4の8種類に分けられ，気相に存在する複数のガスクラスタ（A群）(H2O)n（n = 1-8）の量子
化学計算により得られる波数と相関があった．[2] 4配位の分子が多く存在する液体の水および氷Ihは，
いずれもMOH = 2に帰属される12DA21のパターンと表記でき，それぞれの実測のuncoupled νOHバン
ドのピークは，量子化学計算で得られたMOH = 2の波数域に現れる．
検討内容
本研究では，分子動力学計算により予測された，水中の酸素原子の相対位置を取り入れたモデルクラ
スタ（B群）(H2O)n（n = 8-11）[3]について，新たに量子化学計算を行った．B群に属するクラスタは4員環から7員環の環の組み合わせで構成され，水素結合は氷IhのようにOH⋅⋅⋅O結合角がほぼ180ºである．
水素結合構造の関係を調べ，氷Ihのuncoupled νOHバンド
が，液体状態に比べ低波数に現れる原因を明らかにする．
量子化学計算は，Gaussian 03プログラムを用い，密度汎関数法（B3LYP/6-311++G**）で構造最適化および基準振動解析を行った．基準振動解析は，着目したOH以外の水素原子を全て重水素原子で同位体置換して行い，
uncoupled νOHモードの波数を得た．得られた基準振動の波数値νharmから回帰式νOH = νharm(1.184 − 0.00006νharm)[2]を用いて OHを得た．

uncoupled νOH wavenumber / cm−1

A，B群の，MOH = 2に帰属される波数に着目し，波数と
3500

3400

3300
Group AGroup B
3200
0

ν

60

120

180

|τ| / deg
Fig. 1. Relationship between the uncoupled νOHwavenumbers and rOH for water clusters.

28

結果と
結果と考察

D

H a’

Fig. 1にB群の量子化学計算により得られたuncoupled νOHのOD
Oa

波数を，対応するOHの結合距離に対してプロットした結果を

Ha

τ

HD

示す．同じMOHに帰属される波数は類似した波数領域に現れ，A

MOHとの相関があった．今回着目する，MOH = 2は，01DA10，
02DA11，11DA20等のパターンがあり，プロット（緑）は二Fig. 2. Definition of dihedral angle τ.

つの波数域に分裂し，数点が低波数（3200 - 3300 cm−1）に結合が存在することを意味する．この原因を明らかにする
ために，さまざまな分子幾何配置との関係を調べた．その結果， D分子が水素受容する分子（HaHa’Oa）における，
Dと水素結合を形成していないHa’Oaと，DA間の水素結合を形成するODHDがなす二面体角τ （−180º ≤ τ ≤ 180º）（Fig.
2）と相関があることがわかった． Fig. 3に，A，B群それぞれのMOH = 2に帰属されるuncoupled νOHの波数をに対してプロットした結果を示す．uncoupled νOHのほとん

uncoupled νOH wavenumber / cm−1

現れている．これは，MOH = 2の中でも特異的に強い水素

どが高波数領域（3350 - 3500 cm−1）に現れるのに対して，

3500

3400

3300
Group AGroup B
3200
0

60

120

180

|τ| / degτ が160°以上の場合，特異的に低波数領域（3200 - 3300cm−1）に現れる．つまり，DA間の結合強度は，DA上のFig. 3. Dependence ofon the uncoupled νOHwavenumbers calculated for water clusters.

水素結合パターンだけでなく，Dが水素受容する水分子の配向にも影響されることがわかる．また，実測の氷Ihのuncoupled νOHバンドは，3207 cm−1に現れることから[1]，氷Ihの結晶中の水素結合は，全て τ = 180ºを満たすOH基を持つと考えられる．Knight
らは，氷Ihの幾何構造を持つクラスタ(H2O)n（n = 8,12）の密度汎関数計算を行い，算出した一分子あたりの安定化エネルギーから，氷Ihにおいては τ = 60º, 120ºが支配的であると結論付けている．[4]これは，①クラスタ中の結合数が少ないため， τ = 180ºが現れない，②一分子あたりで平均化した安定化エネルギーでは，各OH⋅⋅⋅O結合の強度の議論ができない，③実際に氷Ih中に存在する，4配位の水分子に関する計算を行っていないことによると，考えられる．
そこで，氷Ih中の4配位の水分子の，12DA21の水素結合パターンについて， τ と波数の相関を調べるため，氷Ih の結晶中の酸素原子の相対位置を取り入れたモデルクラスタ(H2O)39 について計算した．
（HF/6-31G*）このクラスタの内側に存在する，12DA21を満たし，かつFig. 2のHaHa’Oaが4配位した，
2つのOHを選び解析した．それぞれのOHにおける， τ とuncoupled νOHの波数をTable 1に示す．この結果， τ ≈ 180を持つOHのuncoupled νOHが，相対的に50 cm−1程度低波数シフトして現れることが確かめられた．
Table 1. Calculated uncoupled νOH wavenumbers for (H2O)39.
 / degree

発表論文
なし

uncoupled νOH / cm−1

OH 1

59

172

3910

OH 2

59

70

3964

29

参考論文
[1] J. Bertie, and E. Whalley, J. Chem. Phys., 1964, 40,
40 1637.
[2] K. Ohno, M. Okimura, N. Akai, Y. Katsumoto, Phys. Chem. Chem. Phys., 2005, 7, 3005.
[3] M. Matsumoto, A. Baba, and I. Ohmine, J. Chem. Phys., 2007, 127,
127 134504.
[4] C. Knight, S. J. Singer, J. Kuo, T. K. Hirsch, L. Ojamäe, and M. L. Klein, Phys. Rev. E, 2006, 73,
73056113.

30

平成 23 年度	
  京都大学化学研究所	
  スーパーコンピュータシステム利用報告書

生体高分子の水和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	 尿素はタンパク質の変性に広く用いられている変性剤である。そのメカニズムについては、尿素がタンパク質と直接相互作用し、タンパク質を変性させる“direct interaction”、および、尿素が水のつくる水素結合等のタンパク質まわりの環境を変化させ、タンパク質の変性を促進させる“indirectinteraction”の 2 つが提案されている。また、様々な相互作用因子（van der Waals 力、静電相互作用など）の働きについても活発に議論されている。
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。従来の計算法との比較では、溶媒和自由エネルギ
ーの計算時間を大幅に削減しつつ、自由エネルギー摂動法との誤差も小さいという結果が得られた。
水中におけるタンパク質の溶媒和自由エネルギーの計算にも成功している。
本研究では、エネルギー表示法を尿素効果の解析に適用した。エネルギー表示法を用いた計算では、溶媒和自由エネルギーを尿素と水のそれぞれの寄与に分割することが可能である。水中と尿素溶液中における自由エネルギー変化と、それに対応した溶質−溶媒間相互作用の変化を調べた。
2. モデルと計算法	
 溶質として、アミノ酸アナログを用いた計算、および、horse heart cytochrome c（PDB ID: 1HRC、104
残基 + ヘム）を用いた計算を行った。溶質の力場には、AMBER99SB を用いた。溶媒として、純水と尿素溶液を用意した。アミノ酸アナログの計算では、純水は TIP3P モデルの水分子 1000 個を用いて、密度が 1.0 g/cm3 となるように box size を調整した。尿素溶液は濃度が 8 mol/l となるように、TIP3P モ
デルの水分子 816 個と Kirkwood-Buff 力場の尿素分子 184 個を用いた。また、密度が 1.12 g/cm3 となる
ように box size を調整した。cytochrome c の計算では、水分子 20,000 個の純水と、水分子 16,325 個と尿素分子 3,675 個の 8 mol/l 尿素溶液を用意し、上記の密度に調整した。温度は 300 K とし、全て共通の設定で、定温定積条件での MD シミュレーションを行った。
3. 結果と考察	
 溶媒を純水から尿素溶液に変化させたときの溶媒和自由エネルギー変化を、尿素の効果と水の効
果に分割した。その結果、尿素は全てのアミノ酸アナログを安定化させることがわかった。一方で、水は疎水アナログでは尿素と協同的に働くが、親水アナログでは逆に不安定化させた。疎水アナロ
グで見られる水の協同的な振るまいのみが indirect interaction を示す結果であり、全てのアナログでの尿素効果は direct interaction を示す。
次に、溶質−溶媒間相互作用との相関を調べた。Fig.1 の横軸は、溶媒を変化させたときの溶媒和
自由エネルギー変化、縦軸はそれに伴う溶質−溶媒間相互作用の平均和の変化を示す。図より、溶質−溶媒間の van der Waals 力が溶媒和自由エネルギー変化と強い相関を持つことがわかった。一方、静31

電力は水の寄与と尿素の寄与が互いに打ち消しあい、溶媒和自由エネルギー変化と無相関になる。アミノ酸アナログに対す る 尿 素 効 果 は 溶 質 −溶 媒 間 の van der
Waals 力による direct interaction が支配的であることがわかる。
cytochrome c を溶質とした系について
も、タンパク質固定配座を取って同様の相関解析を行った。平衡周りにおける各配座の溶媒和自由エネルギーの変化は、アミノ酸アナログの場合と同様に、尿素−タンパク質間の van der Waals 相互作用のFig. 1. アミノ酸アナログに対する溶媒和自由エネルギ
ーの変化と溶質ー溶媒相互作用エネルギーの和の変化

変化と強い相関を持つことがわかった。
参考論文	
 

1)

Y. Karino and N. Matubayasi, “Free-energy analysis of hydration effect on protein with explicit
solvent: Equilibrium fluctuation of cytochrome c”, J. Chem. Phys., 134, 041105 (4 pages) (2011).

2)

Y. Yasaka, M. L. Klein, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “Exploring the reorientation of benzene in
an ionic liquid via molecular dynamics: Effect of temperature and solvent effective charge on the slow
dynamics”, J. Chem. Phys. (Communication), 134, 191101 (4 pages) (2011).

3)

H. Takahashi, K. Maruyama, Y. Karino, A. Morita, M. Nakano, P. Jungwirth, and N. Matubayasi,“Energetic Origin of Proton Affinity to the Air/Water Interface”, J. Phys. Chem. B 115, 4745–4751(2011).

4)

M. Shintani, K. Yoshida, S. Sakuraba, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “NMR-NOE and MD
Simulation Study on Phospholipid Membranes: Dependence on Membrane Diameter and Multiple Time
Scale Dynamics”, J. Phys. Chem. B 115, 9106–9115 (2011).

5)

S. Sakuraba and N. Matubayasi, “Distribution-function approach to free energy computation”, J. Chem.
Phys., 135, 114108 (11 pages) (2011).

6)

T. Yamaguchi, Y. Yamada, T. Matsuoka, S. Koda, Y. Yasaka, and N. Matubayasi, “Frequency-Domain
Investigation of the Ionic Mobility of Triflate Salts in Tetrahydrofuran”, J. Phys. Chem. B 115,
12558–12565 (2011).

7)

H. Kimura, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “In Situ Kinetic Study on Hydrothermal Transformationof D-Glucose into 5-Hydroxymethylfurfural through D-Fructose with 13C NMR”, J. Phys. Chem. B 115,
14013–14021 (2011).

8)

N. Matubayasi and H. Takahashi, “Free-energy analysis of the electron-density fluctuation in thequantum-mechanical/molecular-mechanicalsimulation

combined

with

the

theoryofenergyrepresentation”, J. Chem. Phys. 136, 044505 (10 pages) (2012).

9)

P.-L. Chau, K. M. Tu, K. K. Liang, I. T. Todorov, S. J. Roser, R. Barker, and N. Matubayasi, “The
Effect of Pressure on Halothane Binding to Hydrated DMPC Bilayers”, Mol. Phys., 110, in press(2012).

32

平成 23 年度	
  京都大学化学研究所	
  スーパーコンピュータシステム利用報告書

水を主役とした ATP エネルギー変換
ATP-energy conversion and hydration
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域
松林 伸幸
1. はじめに
溶媒和、alchemical pathway, 粒子挿入など、系の状態変化に対し、自由エネルギー差の計算を行うことで分子シミュレーション結果を実験で観測可能な量に結びつけることが可能となる。古典系
での 2 状態の自由エネルギー差を厳密に計算するため、Shing と Gubbins は overlapping distribution(OD) method と呼ばれるエネルギー分布関数に基づく推定手法を提案し、横川と池上は溶液の分布関
数理論に基づく推定法を提案した。本研究ではこれらの研究に立脚して、自由エネルギーの計算をエネルギー分布関数の汎関数として構築する。さらに誤差解析を行い、出力誤差を最小化する厳密計算手法を提案する。
2. 手法概要
2 つの系を系 0, 系 1 と名付け、その温度をそれぞれ T0、T1 とし、系のポテンシャル関数を V1(r)、V2(r)と置く。r は系の座標で２つの系で共通である。簡単のため U1(r)、U2(r)をU 0 (r ) = V0 (r ) kBT0

U1 (r ) = V1 (r ) kBT1(1)で定義する。ここで kB はボルツマン定数である。系の（無次元）自由エネルギー差はΔf = ∫ dr exp #$−U1 (r )%& ∫ dr exp #$−U 0 (r )%&(2)で表わされる。ここで、エネルギー分布関数としてρ (ε)を定義する（λ = 0, 1）。
λρ λ (ε ) =∫ drδ (U (r ) −U (r ) − ε ) exp"#−U (r )$%∫ dr exp"#−U (r )$%
1

0

λ

(3)

λ

式(3)は、シミュレーションから近似的に計算できる。自由エネルギー差をρで整理することでΔf = log ρ1 (ε ) − log ρ1 (ε ) + ε(4)を得る。式(4)は任意のεに対し成立する。この式に規格化条件を満たす任意の重み関数 w(ε)を掛け積分することで、自由エネルギー差の厳密な汎関数表示

Δf [ w ] = ∫ dε w (ε )$%log ρ1 (ε ) − log ρ1 (ε ) + ε &'(5)を得る。式(5)の統計誤差を評価し、誤差の最小化によって最適な重み関数として

w (ε ) =ρ0 (ε ) ρ1 (ε )
ρ0 (ε ) + ρ1 (ε )(6)を得た。式(6)を用いた手法を harmonic mean overlapping distribution (HMOD) 法と名付ける。

33

3. 結果と考察	 シミュレーションから得られるサンプル
数は有限であるため、実際の自由エネルギー
計算は統計的な誤差を持つ。手法の実用上の精度を知るために、古典分子シミュレーショ
ン計算を行った。真空中の ADP の単分子を150 K から 300 K まで温度変化させ、それに伴う自由エネルギー差を測定した。比較対象の
自由エネルギー計算手法として OD, 横川の手 法 (Yokogawa), Bennett acceptance ratio(BAR) method, 本研究の手法(HMOD)を用意し、自由エネルギー値の誤差を比較した。150～280 K と、300 K の自由エネルギー差の誤差
を Fig. 1 に示す。HMOD は OD, Yokogawa と比較し大幅な改善を示す。state-of-art な手法とされる BAR と遜色ない精度を与えるが、実装

Fig. 1：各手法で計算された自由エネルギー差の誤差
評価（低値ほど良い）。HMOD と BAR の値はほぼ等
しく、図上では重なるははるかに容易である。
参考論文	
 

1)

Y. Karino and N. Matubayasi, “Free-energy analysis of hydration effect on protein with explicit
solvent: Equilibrium fluctuation of cytochrome c”, J. Chem. Phys., 134, 041105 (4 pages) (2011).

2)

Y. Yasaka, M. L. Klein, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “Exploring the reorientation of benzene in
an ionic liquid via molecular dynamics: Effect of temperature and solvent effective charge on the slow
dynamics”, J. Chem. Phys. (Communication), 134, 191101 (4 pages) (2011).

3)

H. Takahashi, K. Maruyama, Y. Karino, A. Morita, P. Jungwirth, and N. Matubayasi, “Energetic Origin
of Proton Affinity to the Air/Water Interface”, J. Phys. Chem. B 115, 4745–4751 (2011).

4)

M. Shintani, K. Yoshida, S. Sakuraba, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “NMR-NOE and MD
Simulation Study on Phospholipid Membranes: Dependence on Membrane Diameter and Multiple Time
Scale Dynamics”, J. Phys. Chem. B 115, 9106–9115 (2011).

5)

S. Sakuraba and N. Matubayasi, “Distribution-function approach to free energy computation”, J. Chem.
Phys., 135, 114108 (11 pages) (2011).

6)

T. Yamaguchi, Y. Yamada, T. Matsuoka, S. Koda, Y. Yasaka, and N. Matubayasi, “Frequency-Domain
Investigation of the Ionic Mobility of Triflate Salts in Tetrahydrofuran”, J. Phys. Chem. B 115,
12558–12565 (2011).

7)

H. Kimura, M. Nakahara, and N. Matubayasi, “In Situ Kinetic Study on Hydrothermal Transformationof D-Glucose into 5-Hydroxymethylfurfural through D-Fructose with 13C NMR”, J. Phys. Chem. B 115,
14013–14021 (2011).

8)

N. Matubayasi and H. Takahashi, “Free-energy analysis of the electron-density fluctuation in thequantum-mechanical/molecular-mechanicalsimulation

combined

representation”, J. Chem. Phys. 136, 044505 (10 pages) (2012).

34

with

the

theoryofenergy平成２３年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

S-LSR のレーザー冷却のシミュレーション
Laser Cooling Simulation at S-LSR
He Zhengqi
Advanced Research Center for Beam Science, Institute for Chemical Research, Kyoto University

Introduction
S-LSR is a compact ion cooler ring built in ICR,
Kyoto University. It is a storage ring constructed to
study beam cooling and ultra-cold beam physics.
The final target is to achieve a crystalline beam,
where ultra-low temperature around m-Kelvin isneeded. Up to now, this temperature can only beachieved by laser cooling theoretically.
In order to achieve this goal, we should pushforward and eventually approach the lowtemperature limit available at S-LSR. So, asystematic study of laser cooling at S-LSR should
be made. A laser set co-propagating with the 40keV

all the beam cooling methods up to now. The
process of laser cooling is usually divided into four
steps:

Mg+ beam and get bunchedwith scanningfrequency is slightly tuned below the transmission
frequency of the Mg+ beam. With the synchrotron
motion of bunched beam, particles would
automatically fall into the cooling region of the laser,thus making bunched beam cooling possible.

a) A propagating ion get resonance with a
Doppler-shifted laser photon and absorbs it;b) The ion get excited and has a momentum change;c) The ion emit the photon spatially isotropic,
resulting the total recoil momentum zero;d) The net momentum change is the same of the

The aim of the experiment is to make thelowest beam temperature we’ve ever achieved in thestorage ring of S-LSR. In order to get well prepared
for this experiment, simulations based on the realsituation of S-LSR should be done beforehand. The
poster mainly reports the results of the simulations

photon momentum.

Fig.1 S-LSR Layout

which are designed for the experiment with single
scanning laser beam cooling, which is going to be
carried on at S-LSR. The parameters are all chosen
according to the data of past experiment.

Methods

Fig.2 Schematic view of the principle of Doppler laser
cooling[1]Laser Cooling is a well-established beam coolingtechnique, having the highest cooling force among

In order to cool down the beam without
accelerating or decelerating the beam, two lasers,

35

namelyone
co-propagating
andone
counter-propagating laser are needed. However, inthe case of bunched beam, one laser is actually
enough to cool down the beam for the counter-force
can be provided by RF cavity. The scheme of

Table. 1 Main simulation parameterbunched beam laser cooling can be seen in Fig.3.
The particles are rotating in the Z-Pz phase space
and would automatically fall into the cooling regionof the laser, resonant with the laser and get pushed
toward the designed particle velocity. In order tocool down the beam continuously, we can scan thelaser frequency from the RF bucket to a small
detuning point, gradually suppress the phase spaceof bunched beam. If the working point of the beamsatisfy the resonance condition, emittance ofhorizontal and vertical direction can gradually flow
to longitudinal direction and get cooled by the laser,thus we can achieve 2-D or 3-D cooling in thestorage ring.

Ion Species

Mg

Number of Charge+1

Kinetic Energy

40keV

Circulating Frequency

25kHz

Number of Particle

300

Normalized X Emittance

4.75e-9 m.rad

Normalized Y Emittance

7.72e-9 m.rad

Momentum Spread

7e-4

Vrf

11.9V~36.7V

Harmonic Number

100

RF Bucket Height

1.2e-3~2.1e-3

Laser Direction

Co-propagating

Initial Detuning-2.1e-3 (-2.44GHz)

Final Detuning-1e-4 (-0.203GHz)

Saturation Parameter

1.0

Laser Spot Radius

2e-3

with the maximum pz smaller than the final
detuning of laser. And ratio of cold core particle
number and total particle number is the capture rate.
According to the simulation, a 1s 1-D laser coolingwould result in 62.3% of capture rate and final

Fig.3 Schematic view of the principle of bunched beamlaser cooling

The Molecular Dynamics, code CRYSTAL[4], isused for this series of simulations, and the main
simulation parameters can be seen in Table 1 below.

un-normalized total emittance of 2.6e-6 m·rad andcore emittance of 1.42e-7 m·rad. (Fig. 4). Different
scanning speed is used to see how long do we needto do 1-D cooling by the 12mV laser. Different
cooling speed from 0.2s to 8s are tried to cool down
the beam. And then the final emittance and capture

Result
1D,2D,3D Cooling Simulation Result

rate are evaluated. According to the results, we draw
the conclusion that for a 12mW laser, a 1s periodof cooling is enough for capture more than 60% of
the beam for the 1D cooling case. (Fig. 5)
In 2-D cooling experiment, working point is set
as vx=2.07, vy=1.10, vz=0.07, so the longitudinal

In 1-D cooling experiment, working point is set as
vx=2.07, vy=1.10, vz=0.04, so the longitudinal
direction is decoupled from both x and y direction.
The Rf voltage is set as 11.9V and the laser radius is
1mm of 2σand laser power is 12mW. After 1s oflaser cooling, it is found that both hot corona andcold core existed, so we define the captured particle

direction is coupled with horizontal direction by36

un-normalized total emittance of 5.0e-6 m·rad anddifferent laser cooling parameters. The following
part will report the result of the simulation on laser
cooling strategy study.
Laser Scanning Strategy: If we set still thecooling period of time, how can we find the bestcore emittance of 3.0e-8 m·rad. It is also found outthat the particles get cooled in longitudinal phasespace also tends to be cooled in horizontal direction.
(Fig. 6) Different scanning speed is used to see howlong do we need to do 2-D cooling by the 48mV
laser. Different cooling speed from 0.5s to 4s are

strategy to cool the beam? For example, if we get aperiod of time, say 1s, we can scan the laser
throughout the 1s, or we can scan the laser for 0.5s
and then fix it in the next 0.5s, or scan the beam twotimes and each period last for 0.5s. Which will turns
out to be a better strategy? These different strategies

tried to cool down the beam. And then the final
emittance and capture rate are evaluated. According
to the results, we draw the conclusion that for a
48mW laser, a 2s period of cooling is enough for
capture more than 70% of the beam for the 2D
cooling case. (Fig. 7)

are studied and according to the result, the one
period slow scan turns out to be the best in cooling
effect. Working point is vx=2.07, vy=1.10, vz=0.04.
(Fig. 10)Laser Parameter: In laser cooling, the laserparameter, including laser radius, laser saturation

In 3-D cooling experiment, working point is set
as vx=2.07, vy=1.07, vz=0.07, and the solenoid isalso turned on. So the longitudinal direction iscoupled with horizontal direction by dispersion andhorizontal direction is coupled with verticaldirection by solenoid. The Rf voltage is set as 36.7V

parameter is essential to the laser cooling effect.
And in real experiment, we usually get certain
power of laser, how to maximize the cooling effectusing a constant power of laser is also studied.
According to the result, a larger beam radius andsaturation parameter is always preferred. And when

and the laser radius is 2mm of 2σand laser power is
15mW. According to the simulation, a 5s 3-D laser
cooling would result in 62% of capture rate andfinal un-normalized total emittance of 5.4e-6 m·rad
and core emittance of 7.2e-9 m·rad. It is also foundout that the particles get cooled in longitudinal

the power is fixed, a larger radius (smaller thanbeam size) would result in better cooling effect.
Working point is vx=2.07, vy=1.10, vz=0.04. (Fig.
11)
Initial Emittance: In 2-D laser cooling,simulation results show there is some emittancedirection also tends to be cooled in both horizontal
and vertical directions. (Fig. 8) Different scanningspeed is used to see how long do we need to do 3-D
cooling by the 15mV laser. Different cooling speed
from 3s to 9s are tried to cool down the beam. And
then the final emittance and capture rate areexchange right after beam matching process, sowhat would be the stable ratio after the emittanceexchange process between the coupled two
directions? It should be pointed out that the initial
X-Px emittance stays the same in each case. And
higher initial Z-Pz emittance will result in a higher

evaluated. According to the results, we draw theconclusion that for a 15mW laser, a 5s period ofcooling is enough for capture more than 60% of thebeam for the 3D cooling case. (Fig. 9)
Laser Cooling Strategy Study

X-Px emittance. According the result, the coupling
effect between horizontal direction and longitudinal
direction seems to grow weaker when their initialemittance difference is too large. Working point is
vx=2.07, vy=1.10, vz=0.07. (Fig. 12)
Solenoid Field: In 3-D laser cooling, solenoid

In order to maximize the cooling effect in presenceof S-LSR laser, series of simulations is made to findthe optimum laser cooling strategy, concerning

field is turned on to couple the horizontal andvertical directions. So what would be a suitablesolenoid field remains a question. In order to study
the solenoid field dependence in 3-D laser cooling,

dispersion. The Rf voltage is set as 36.7V and thelaser radius is 2mm of 2σand laser power is 48mW.
According to the simulation, a 2s 2-D laser coolingwould result in 71% of capture rate and final

37

solenoid field form 50 Gauss to 400 Gauss are used
to see what is the influence of solenoid field on thecooling effect. According to the simulation, the bestsolenoid field would be some where around 100
Gauss. And no matter too big or too small solenoid
field is not good for the coupling condition.
Working point is vx=2.07, vy=1.07, vz=0.07.

Fig. 14Comparison of the experiment data andsimulation. Using Pz average frame and don’t take out
un-captured part.

maximize the performance of laser cooling is very
important. Before that, theory of laser coolingcore emittance and capture rate of different solenoid field.

should be carefully studied to make sure that we canpredict the laser cooling effect giving a certain
experiment condition. Up to now, several successful
bunched beam and coasting beam laser coolingexperiment has been done in S-LSR. Even thoughthat the laser power is not so enough for crystalline

Coasting Beam Cooling :In this simulation, we turnoff the RF cavity and use laser to cool the coasting
beam. The simulation parameter is chosen with theexperiment result of Ichikawa-san. And thesimulation result
is also compared with thebeam, the comparison between the simulation dataand experiment should be interesting and important.
Hopefully, with the help of simulation, we canreproduce what we see in experiment and can evensee what we cannot see in the real experiment, thus
finding answers to unsolved questions and making

Fig. 13 Cooling effect, including final total emittance,

obtained data. The simulation result is using thePz average frame and un-captured hot particles areincluded in data process. The lowest momentum
spread looks consistent in order and the growing of
momentum spread in experiment can be reproducedin simulation, because of un-captured particles exist.

suggestions for more effective laser cooling. I hope
the work would somehow do help to the real laser
cooling experiment in S-LSR.

Working point is vx=2.066, vy=0.810.

[1] Yosuke Yuri, PHD Thesis, Hiroshima University,
2004[2] A. Noda, Nucl. Instrum. Meth.532, 150 (2004)[3] H. Okamoto, PRL V72 N25, 3977 (1994)

References

Discussion[4] Simulation Code: CRYSTAL, written by Yosuke
Yuri et. al.

In our experiment towards crystalline beam, to38

Fig. 4 Evaluation of capture rate and final phase space plot of 1-D laser cooling, a) Z-Pz final phase space plot, b) X-Px final
phase space plot, c) Y-Py final phase space plot.

Fig. 5 Evolution of unnormalized Z-Pz emittance of different scanning period, a) 1s to 8s period, b) 0.2s to 1s period, c) result
combination.

Fig. 6 Evaluation of capture rate and final phase space plot of 2-D laser cooling, a) Z-Pz final phase space plot, b) X-Px final
phase space plot, c) Y-Py final phase space plot.

39

Fig. 7 Evolution of unnormalized emittance of different scanning period, a) 0.5s to 4s period, Z-Pz emittance evolution b) 0.5s to
4s period, X-Px emittance evolution c) result combination.

Fig. 8 Evaluation of capture rate and final phase space plot of 3-D laser cooling, a) Z-Pz final phase space plot, b) X-Px final
phase space plot, c) Y-Py final phase space plot.

Fig. 9 Evolution of unnormalized emittance of different scanning period, a) 3s to 9s period, Z-Pz emittance evolution b) 3s to 9s
period, X-Px emittance evolution c c) 3s to 9s period, Y-Py emittance evolution

40

Fig. 10 Result of different cooling strategy in 1-D cooling, a) two short scans vs. one long scan; b) scan and fix vs. one long scanFig. 11 Cooling effect, including final total emittance, core emittance and capture rate of different laser parameter, a) laser
radius b) laser saturation parameter c) Fixed power with different saturation parameter and laser radius.

Fig. 12 Unnormalized Emittance evolution of different initial Pz cases in 2-D cooling a) Z-Pz emittance evolution b) X-Px
emittance evolution c) X-Px and Z-Pz emittance after emittance exchange in 2-D laser cooling41

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
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
化学研究所

複合ナノ解析化学

根本

隆

背景と目的
近年、希土類元素を材料とした ITO などの透明電極の代替材料として、酸化亜鉛薄膜が注目されている。純度の高い理想的な酸化亜鉛薄膜は絶縁体的性質を示すものの、酸素欠損や不純物の導入により高い導電性を示すことが知られており、この酸化亜鉛薄膜について、マクロな構造、物性の研究は進んでいるが、構造欠陥やドーパント付近の局所的な解析はいまだ不十分であり、走査トンネル顕微鏡(STM)法や STEM-EELS 法による構造、物性の局所解析を試みた。
STM 像や EELS スペクトルの解釈にあたり、酸化亜鉛薄膜結晶のフェルミ面付近の電子構造の情報が必要であり、スーパーコンピュータシステムを用いて第一原理計算を行なって実測のスペクトルの解釈
を試みた。

検討内容
グラファイト及びアルカリハライド上に結晶性の ZnO 薄膜を電子ビーム蒸着法によって作製した。得られた薄膜について、走査トンネルスペクトロスコピー法(STS 法) 及び STEM-EELS 法によって得られた酸化亜鉛薄膜のスペクトルについて、構造モデルから計算したバンド構造との比較検討を試みた。
計算においてはソフトウェア WIEN2k および Materials Studio の CASTEP を用いた第一原理計算を行い、フェルミエネルギー付近の電子構造についての検討を試みた。
酸化亜鉛薄膜の導電性には、ドーパント及び酸素欠損が大きな影響を与えることが知られており、今回は 2x2x3 のスーパーセル中にアルミニウム原子を 1 個導入してバンド構造の計算を行い、理想的な酸化亜鉛結晶と比較を行った。

結果
実験によって得られた ZnO のバンドギャップは、約 3.2－3.7 eV であったが、これと比較すると
WIEN2k による計算によって得られたバンドギャップは約 1.2 eV となり実測と比べ小さい値となっていた。WIEN2k によるバンドギャップ計算では通常計算値が実験値より小さくなることが知られており、これ自体は妥当な結果である。
また、ドーピングした ZnO はドーピングをしていない ZnO と比べ、大きなバンドギャップをもっており、いたが、これは計算結果においても同じ傾向が得られた。

現時点では特にドーピングを行った酸化亜鉛薄膜のバンド構造についてはまだ実験値との一致が不十分なところもあり、計算モデル等も含め再検討を行っている。

42

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

タンパク質の X 線結晶構造解析
X-ray Crystal Structure Analysis of Proteins
化学研究所 先端ビームナノ科学センター 構造分子生物科学研究領域

山内 貴恵

背景と目的
生体内には数多くのフラビン酵素が存在し、アミノ酸代謝、糖代謝、脂質代謝、酸化的リン酸化など、多くの重要な酸化還元反応を触媒する。なかでも、TC-FDM（Two-component flavin diffusible monooxygenase）ファ
ミリーに分類されるフラビン酵素は、酸化的半反応と還元的半反応を異なる酵素分子上で行う点で特徴的である。これらは、還元型フラビンと酸素分子を用いて一原子酸素の添加反応を触媒するオキシゲナーゼコン
ポーネントと、フラビン：NADH 酸化還元酵素であるリダクターゼコンポーネントの二成分から構成されており、リダクターゼコンポーネントは NAD(P)H を用いてフラビンを還元し、生じた還元型フラビンは拡散によってオキシゲナーゼコンポーネントに受け渡される。しかし、還元型フラビンは自動酸化されやすく、酸化によってスーパーオキシドや過酸化水素といった細胞に対して毒性のある化学種が生じることから、還元型フラビンと酸素分子の反応を防ぐ何らかの機構が存在すると考えられる。リダクターゼコンポーネントはその反応機構によって、逐次機構で進行するものと、ping-pong 機構で進行するものの二種類に分類されるが、このうち、逐次機構で進行するものに関しては酵素の活性調節機構などが明らかになりつつあるものの、ping-pong 機構で進行するものに関しては未だ詳細が明らかになっていない。このような背景から、本研究では、本酵素の詳細な
基質認識機構と活性調節機構の解明を目的とし、TC-FDM ファミリーのリダクターゼコンポーネントに属する根粒菌由来フラビンレダクターゼ（GraD）の X 線構造解析を行った。

検討内容
GraD-FAD 複合体結晶の単結晶 X 線構造解析を行い、分解能 1.79Å の構造を決定した。また、GraD-FAD複合体結晶を 25 mM の NADH を含む溶液中に 40 分
間浸漬することで，GraD-FAD-NAD＋の三成分複合体
結晶を調製し、分解能 1.77Å の構造を決定した。この
うち、GraD-FAD 複合体結晶では、補酵素である FADのイソアロキサジン環が溶媒に暴露しており、基質が結合できると考えられる広いポケットの存在が確認できた（図１）。また、三成分複合体結晶では、基質結合＋

ポケットに NAD 由来と考えられる電子密度が確認でき

図 1．GraD-FAD 複合体の結晶構造
赤：A 鎖 青：B 鎖 白：FADた（図２）。
フラビンの酸化還元電位の調節や、活性調節機構に関する知見を得るためには、酵素‐補酵素‐基質の結合様式を解明することが必要である。しかしながら、GraD-FADH2-FAD 複合体結晶はその調製が困難である

43

ために、その結合様式を単結晶 X 線構造解析により解明することは難しいと考えられる。そのため、現在、Discovery Studio を活用したドッキングシミュレーション
により、基質である FAD 分子の結合様式の解明に取り組んでいる。また、イソアロキサジン環とタンパク質残基の側鎖との相互作用により、FAD の酸化還元電位が大きく変化することが知られているが、本酵素における酸化還元電位の調節機構を量子化学計算によって明らかにしたいと考えている。
図２．GraD-FAD-NAD 複合体の結晶構造
赤：A 鎖 青：B 鎖 白：FAD 黄：NAD＋44平成２３年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

高効率クロスカップリング反応を可能とする新規鉄錯体の設計と合成	
 Design	 and	
 Synthesis	
 of	
 Iron	 Catalyst	
 toward	
 Efficient	
 Cross-coupling	
 Reactions	 	  化学研究所 典型元素機能化学領域	
  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．
検討内容
これまでに，塩化鉄-ビスホスフィン錯体[FeCl2(SciOPP)]を用いて，鉄触媒鈴木ー宮浦カップリング(1)や鉄触媒薗頭型カップリング反応(2)の開発に成功している．更なる高活性触媒の開発のため，後者の反応 に 関 し て ， 密 度 汎 関 数 法 計 算 考 察 を 用 い た 反 応 機 構 解 析 を 行 っ た ． 計 算 モ デ ル と し て ，	 (Ethynl)2Fe(DPPBz)（出発錯体 A）および臭化イソプロピルを用い，基底関数として 6-31G(d)を用いた．	
 
	
 
結果と考察
種々反応径路を検討した結果，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エチニル臭化鉄(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 のエチニ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，エチニル鉄臭化物中間体 Cとカップリング生成物	
 である 3-メチル-1-ブチンが生じる 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+5.2 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，+31.8
kcal/mol でありカップリング反応が 70℃数時間で進行するという実験結果から予想される活性化エネル
ギーよりも数 kcal/mol 高いものであった．これは，モデルとして用いたエチニル基の電子供与性が，実際に用いるトリアルキルシリルエチニル基に比べ低いことが考えられる．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．以上の検討結果を元に，今後は鉄中心のスピン密度および SOMO のエネルギー準位を上げる新規
配位子の設計を行う予定である．	
 以上の計算は研究室所有の計算機で行ったが，出発モデルや中間体構造を構築するためにスパコンラ
ボの CSD(Cambridge Structural Database)を用いて様々な有機鉄錯体の結晶構造を検索した．	
 45

i-Pr Br

Ph Ph
Step-1(S = 2)i-Pr

H

Scheme 1
P
P

II

Fe
slowerPh Ph
H

Ph Ph BrB (+20.0)H

faster

P
P

Fe

Br

P
P

Fe

H

III

H

B (+20.0)

H

Ph Ph

i-Pr

P
P

Br
II

Fe

Ph Ph

Ph Ph
TSBC (+26.6)

Ph Ph

Ph Ph

H
TSAB (+31.8)

A (0.0)

Step-2(S = 2)i-Pr

Ph Ph Br
P
Fe
P
Ph Ph

H

H

i-Pr

C (–36.6)

H

The relative energies are given in ∆Ezero (kcal/mol) at the UB3LYP/6-31G(d) level.
The selected bond lengths are given in angstrom.

発表論文
なし	
 
	
 
参考論文
(1) Hatakeyama, T.; Hashimoto, T.; Kondo, Y.; Fujiwara, Y.; Seike, H.; Takaya, H.; Tamada, Y.; Ono, T.;
Nakamura, M. J. Am. Chem. Soc. 2010, 132, 10674–10676.
(2) Hatakeyama, T.; Okada, Y.; Yoshimoto, Y.; Nakamura, M. Angew. Chem., Int. Ed. 2011, 50, 10973–10976.

46平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
遷移金属錯体に関する理論計算
Theoretical Studies on Transition-Metal Complexes

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
PNP ピンサー型配位子は剛直な骨格を有し、種々の遷移金属と配位安定性に優れたキレート錯体を形成する。また、種々の置換基の導入により金属中心の電子的・立体的環境を比較的容易に制御できることから、不安定錯体の安定化や、種々の錯体触媒の支持配位子として有用であることが認識されている１。所属研究室では、ホスファアルケン部位をサイドアームに持つ PNP
ピンサー型配位子 2,6-bis[1-phenyl-2-(2,4,6-tri-tert-butylphenyl)-2-phosphaethenyl]pyridine (BPEP, Figure 1) を新たに開発し、種々の遷移金属錯体の合成と性質の解明に取り組んでいる。ホスファアルケンは、エネルギー準位の低い π* 軌道の存在に起因して遷移金属に対して強い π 受容性を示す。したがって、BPEP 配位子は優れた電子受容性を有し、電子供与性のホスフィンをサイドアームに持つ従来の PNP ピンサー型配位子とは大きく異なる配位子特性を示すことが期待される。実際、従来の配位子には見られなかった特異な錯体構造や結合様式が、BPEP 配位子を用いて見出されている２。
本研究では、新しい機能を持つ錯体の合成を目指し、BPEP を有するルテニウム錯体の合成と性質の解明に取り組んだ。その結果、BPEP 配位子の骨格変換を伴い、ホスファアルケンとホスフィン部位を持
つ PNP ピンサー錯体が合成できることを明らかにした。
検討内容および結果
BPEP を有する錯体の合成[Ru3(CO)12] と BPEP との反応をトルエン中、減圧下
80 °C で 15 時間行うと、
BPEP の転化率 65%で反応が進行し、錯体 1 と錯体 2
が 1 : 4 の比で生成した(Eq. 1)。この反応は、窒素雰囲気下ではほとんど進行しなかった。この結果は、反応に伴って遊離する一酸化炭素を、脱気条件下で系外に除去することが重要であることを示唆している。一方、反応溶液にジイソプロピルエチルアミン(10 当量)を添加して [Ru3(CO)12] と BPEP を 80 °Cに加熱した際には、窒素雰囲気下においても反応が進行した。14 時間後における BPEP の転化率は 70%であった。また興味深いことに、錯体 2 の生成は認められず、錯体 1 が単一生成物として得られた。
各種 NMR と IR スペクトルにより、錯体 1 は [Ru0(CO)2(BPEP)] であると同定された。また、錯体 2
は、BPEP の一方のホスファアルケン部位が P=C 結合への tBu 基の C–H 付加によってホスフィンに変化したホスフィン－ホスファアルケン型配位子を有するルテニウム(0)錯体であった。31P{1H} NMR ス
ペクトルにおいて、錯体 1 のシグナルは、ホスファアルケンに一般的な低磁場領域 (256.6 ppm) に一47

重線として観察された。
一方、
錯体 2 では、
115.3と 240.1 ppm にホスフィンとホスファアルケンに対応するシグナルがそれぞれ二重線として観察された。1H NMR では、ベンジル位の水素が 4.66 ppm にリンとのカップリングを伴って二重線として観察された。
続いて、[RuCl(-allyl)(CO)3] を原料に用いて BPEP との反応をトルエン還流下で行い、ルテニウム(II)の BPEP 錯体 3 が単離収率 59%で得られた(Eq. 2)。NMR、IR および質量分析の結果から、得られた錯体は、錯体 2 と同様、ホスフィンとホスファアルケン部位を持つ非対称 PNP ピンサー型配位子を有し 、 さ ら に ピ リ ジ ン 環 が 脱 芳 香 族 化 を 伴 っ て ア ミ ド 型 配 位 子 へ と 変 化 し た exomethylene-6-aza-2,4-cyclohexadiene 構造を有することがわかった。すなわち、31P{1H} NMR スペクトルでは、57.4 と 205.7 ppm にホスフィンおよびホスファアルケンに基づくシグナルがそれぞれ観察された。
13

C{1H} NMR スペクトルでは exo-メチレン炭素が 88.7 ppm に、リンとのカップリングを伴って二重線として観察された。また、この炭素上に水素が存在しないことが HSQC により確認された。
X 線構造解析による構造決定
錯体 1–3 の構造は、最終的に単結晶Ｘ線構造解析により決定した。錯体 1 は、窒素原子と一方のカルボニル炭素原子をアピカル位に有する歪んだ三方両錐形構造を持ち、二つの P–C 結合距離は 1.678(16)および 1.708(16) Å とリン－炭素二重結合に一般的な値であった。
錯体 2 の構造では、P2 原子が Mes*の tBu 基と P–C結合形成を起こしてホスフィン型に変換されていることが分かった(Figure 2)。P2–C4 結合距離は 1.870(6)Å であり、ホスファアルケン構造をもつ P1–C3 の結合距離 (1.723(6) Å) に比べて著しく長かった。C4–C6
結合は 1.537(8) Å であり、C–C 単結合に相当する値であった。
錯体 3 についても、P2 原子が Mes*の tBu 基と P–C

Figure 2. ORTEP drawing of 2 with 50% probability
ellipsoids. Hydrogen atoms are omitted for clarity.
Selected bond distances (Å) and angles (deg): Ru–N
= 2.1212(5), Ru–P1 = 2.2439(18), Ru–P2 =2.3472(19), Ru–C1 = 1.880(6), Ru–C2 = 1.869(7),P1–C3 = 1.723(6), P2–C4 = 1.870(6), P2–C7 =1.844(5), C3–C5 = 1.399(8), C4–C6 = 1.537(8),N–Ru–C1 = 169.3(2), P1–Ru–P2 = 148.13(6).

結合を形成してホスフィン型に変化していた(Figure3)。錯体 2 と対照的に C4–C6 結合が 1.398(8) Å と短く、また C4 周りの三つの結合角の和が 360°であることから、C4–C6 は二重結合であると同定した。また、ピリジン環の C–C 間距離に結合交替が認められ、上記の NMR データを合わせて、ピリジン骨格と C4 炭
Figure 3. ORTEP drawing of 3 with 50% probability
ellipsoids. Hydrogen atoms are omitted for clarity.
Selected bond distances (Å) and angles (deg): Ru–N =成されているものと結論した。
2.116(4), Ru–P1 = 2.3577(14), Ru–P2 = 2.3484(14),錯体 3 の P2–C4(sp2)結合距離は 1.768(6) Å であった。 Ru–Cl = 2.4382(15), Ru–C1 = 1.895(5), Ru–C2 =1.895(6), P1–C3 = 1.694(5), P2–C4 = 1.768(6),
これは二重結合である P1–C3(sp2)結合距離 (1.694(5)P2–C7 = 1.857(6), C3–C5 = 1.472(7), C4–C6 =1.398(8), N–Ru–C1 = 170.9(2), P1–Ru–P2 =2Å) に比べて長いものの、単結合である P2–C7(sp )161.16(5), Cl–Ru–C2 = 173.24(18).

素に exo-methylene-6-aza-2,4-cyclohexadiene 構造が形

48

(1.857(6) Å)に比べて明らかに短かった。錯体 3の構造は、Eq. 3 に示す二つの極限構造 A および
B の共鳴混成体として表される。A は、
exo-methylene-6-aza-2,4-cyclohexadiene 構造を、
一方 B の P2 は 5 価のリン原子であり、P–C 間に二重結合性を有する λ5-phosphaethenyl-P 構造を有する。錯体 3 の微妙な P2–C4 結合距離は、このよ
うな二つの極限構造の寄与を反映しているものと考えられる。
i

錯体 3 と PrOK との反応
錯体 3 は iPrOK (2 当量)と 90 °C で反応し、錯体 2 が単離収率 89%で得られた(Scheme 1)。
GLC により反応系中にアセトンの生成が確認されたことから、本反応ではイソプロポキ
シ錯体 C を中間体とし、β水素脱離によって錯体 2 が生成するものと推定される。その際、イソプロポキシ基のβ水素が PNP 配位
子上の C=C 結合に付加しているが、 C が配位飽和な 18 電子錯体であることから、配位子によるβ水素の直接の引き抜きが起こり、ピリジン骨格の芳香族性が回復したものと考えられる。
実際、iPrOK-d7 (重水素化率 99%)を基質として用いると、ベンジル位が 87%の重水素化率で標識された錯体 2-d1 が得られた。このことからも、iPrO 基の水素が高い選択性で配位子に付加していることが示された。
Milstein らは、PNP ピンサー型配位子を有するルテニウム錯体において、配位子の共役系に可逆的に水素が付加脱離する機能に着目し、これを利用して不活性分子の結合切断や種々の触媒反応が達成できることを報告している３。これらの反応では、PNP 配位子と金属との協同作用に基づく基質の活性化が鍵となっており、Scheme 1 に示した反応と同様の配位子骨格変換を伴って進行する。このような配位子の協同作用という新たな機能は PNP ピンサー型配位子の新しい機能として注目を浴びており、
今回類似の機能が本錯体系で見出された点は極めて興味深い。
前述の通り、錯体 3 は配位飽和な 18 電子錯体であるにもかかわらず、iPrOK と反応して錯体 2 へと変換されるが、この反応はルテニウムと配位子との協同作用によって達成されているものと考えられ、ホスファアルケン系配位子とルテニウムとの相互作用には興味が持たれる。そこで、錯体 2 および 3の tBu 基を Me 基に変えたモデル錯体 2’および 3’を用いて DFT 計算を行った。錯体 2’および 3’の最適化構造は、Ｘ線構造解析により求められた錯体 2 および 3 の構造をよく再現していた。
これら錯体の軌道相互作用について考察した。錯体 2’の HOMO および LUMO は、ルテニウムの dz2軌道とホスファアルケンの π*軌道の結合性および反結合性軌道であり、それらのエネルギー準位はそれぞれ –4.28
eV および –1.43 eV であった。Figure 4 には錯体 2’のHOMO を示した。この図から錯体 2’の HOMO は配位子とルテニウムとの間の π 相互作用に基づく、分子全体に広がFigure 4. HOMO of complex 2’49

った非局在化軌道であることがわかる。ここで、ルテニウムの dz2 軌道と配位子の π*軌道は位相が異なるが、両者が積極的に相互作用するのは、錯体 2 が歪んだ三方両錐形構造を持ち、ルテニウムが PNP
平面から若干持ち上がるためである。これに対して、錯体 3’の HOMO および LUMO は、主に配位子軌道により構成され、ルテニウムの d 軌道の寄与はほとんど認められなかった。また、dz2 軌道が主な構成要素となる空軌道が、LUMO +2 としてエネルギー準位 –0.98 eV に認められた。
以上の計算結果から、錯体 2’の dz2 軌道が配位子の π*軌道との結合性相互作用によって安定化を受けていることがわかる。このような、dz2 軌道の安定化は、ルテニウム(0)錯体 2 の安定性に大きく寄与しており、これが錯体 3 と iPrOK との反応による錯体 2 の生成の駆動力となっているものと考えた。
考察
本研究では BPEP 配位子を有する錯体 1、BPEP の骨格変換によって一方のホスファアルケン部位がホスフィンへと変換された PNP ピンサー型配位子を有する錯体 2 および 3 の合成と構造決定に成功した。錯体 3 の PNP ピンサー型配位子は、Eq. 3 に示した二つのアニオン性配位子の共鳴混成体として表されることを明らかにした。また、錯体 3 は 18 電子錯体であるにもかかわらず iPrO 基のβ水素脱離反
応を起こし錯体 2 へと変換されることが分かった。この反応では、アニオン性配位子である PNP ピン
サー型配位子がプロトン受容体として働いているもの考えられた。
DFT 計算から、錯体 2 はルテニウムと配位子との間に dπ−p相互作用を有し、これによって発現する共役効果に基づいて安定化されていることが示された。このような効果は、π 受容性にすぐれたホスファアルケン系配位子に特徴的と考えられ、これが錯体 3 と iPrOK との反応による錯体 2 の生成に貢献しているものと考えた。
発表論文
なし
参考論文
1. van der Vlugt, J. I.; Reek, J. N. H. Angew. Chem. Int. Ed. 2009, 48, 8832.
2. (a) Nakajima, Y.; Nakao, Y.; Sakaki, S.; Tamada, Y.; Ono, T.; Ozawa, F. J. Am. Chem. Soc. 2010, 132, 9934.
(b) Nakajima, Y.; Shiraishi, Y.; Tsuchimoto, T.; Ozawa, F. Chem. Commun. 2011, 47, 6332.
3. (a) Khaskin, E.; Iron, M. A.; Shimon, L. J. W.; Zhang, J.; Milstein, D. J. Am. Chem. Soc. 2010, 132, 8542. (b)Gnanaprakasam, B.; Zhang, J.; Milstein, D. Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49, 1468.

50

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
遷移金属錯体の構造探索
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
近年、安価で低毒性の鉄錯体は、環境調和型触媒開発の鍵として注目を集め、さかんに研究がなされている。
一方で、鉄としては珍しい酸化状態をとる一価鉄錯体の反応化学は、未だ大きく立ち遅れているといえる。本研究は、π受容性に優れ、一価鉄中心の安定化に効果的に働くホスファアルケン系配位子を用いて、これまで困難とされてきた一価鉄錯体の単離と、その性質解明に取り組んだ。
検討内容および結果(1) 鉄(I)メシチル錯体生成機構の解明
PNP ピンサー型ホスファアル
ケ ン 配 位 子 で あ る
2,6-bis[1-phenyl-2-(2,4,6-tritert-butylphenyl)-2-phosphaethenyl]
pyridine (BPEP)を有する臭化鉄(II)錯体 [FeBr2(BPEP)] (1) は、MesMgBr との反応により、鉄(I)メシチ
ル錯体 [FeMes(BPEP)] (2) へと変換される(Eq. 1)。本反応で観察された、一電子還元反応とそれに続く
トランスメタル化反応による有機鉄錯体の生成は、鉄錯体を触媒とするクロスカップリング反応における鍵反応として知られており、その詳細に興味が持たれる。本取り組みでは、錯体 1 と Mes2Mg(THF)との反応による、錯体 2 生成機構について調べた。
錯体 1 と二倍モル未満の MesMgBr との反応では、錯体 2 と臭化鉄(I)錯体 [FeBr(BPEP)] (3) が得られた。
また、別途合成した錯体 3 を用いて一倍モル量の MesMgBr との反応を検討すると、ほぼ定量的に錯体 2 が得られた(Eq. 2)。以上の結果から、錯体 1 は
MesMgBr との反応により一電子還元を受け、一旦錯体 3 が生成し、これがもう一分子のMeMgBr によりトランスメタル化を受けることで、錯体 2 が生成することが示された(Scheme 1)。
このような還元的アルキル化反応は、BPEP の窒素類縁体であるビス(イミノ)ピリジン配位子、
2,6-(iPr2C6H3N=CMe)2C5H3N (iPrPDI) を有す
る塩化鉄(II)錯体 [FeCl2(iPrPDI)]と種々のア
ルキルリチウム、MeLi、Me3SiCH2Li との反応でも進行し、鉄(II)種 [Fe(R)Cl(iPrPDI)] を中間体として経由することが提案されている。これに対して本研究では、錯体 1 からの51

錯体 2 の生成において、鉄(I)錯体 3 が中間体として生成することがわかった。このように、鉄錯体と有機金属試薬との反応では、錯体の酸化還元挙動が、支持配位子に大きく依存することが示された。
(2) 反応活性な鉄(I)アルキル錯体合成の試み
本研究では、反応活性な Fe–alkyl 結合を有する錯体の合成に取り組んだ。錯体 2 と一倍モル量のMe2Mg(THF)2 との反応では、錯体 4 および 5 が混合物として得られた。錯体 4 および 5 の構造は、X 線構造解
析により確認した。錯体 4 は、配位子のフェニル基が鉄中心に6 配位した Fe(0)錯体であった。また、錯体 5 は配位子がメタラホスフォニウムイリド骨格を持つ、鉄(II)アリール錯体であった。このように、BPEP 配位子と鉄中心との相互作用により、多様な電子状態を有する鉄錯体の合成が可能となることがわかった。
錯体 4 および 5 の生成機構を Scheme 2 に示す。錯体 4 は、Me2Mg(THF)2 との反応により、鉄(I)メチル錯体(C) が生成する。錯体 C は、tBu 基の C–H 結合切断および水素ラジカルの放出を経て、鉄(II)アルキル錯体 Fへと変換される。錯体 F の P–C 還元的脱離が進行すると、錯体 4 が生成し、さらに P–C(Ar)結合の酸化的付加が進行すると最終生成物として錯体 5 が生成すると考えた。以上示した通り、錯体 1 と Me2Mg(THF)2 との反応
では、配位子の大きな骨格変換を伴っており、これは鉄と BPEP の協同効果により達成されたといえる。
Scheme 2

発表論文
なし
参考論文
1.

Nakajima, Y.; Ozawa, F. Organometallics ASAP52

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析
Comprehensive analysis of polyketide synthase families

京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター化学生命科学

清水 祐吾

背景と目的
ポリケチドはバクテリアや菌類、植物によって産生される天然化合物類(二次代謝物質)であり、ポリフェノー
ル、マクロライド、ポリエン、エンジイン、ポリエーテルといった多様な化学構造が存在することや、自己防衛、
情報伝達、毒性因子、色素などの様々な生物学的機能が知られている。また、抗生物質、抗癌剤、抗寄生虫剤、免疫抑制剤、コレステロール低下剤等の多様な生薬理学的性質を持っており、エリスロマイシン、ラパマ
イシン、ロバスタチンなどの臨床的に重要な多くの薬品を含むことが知られているタンパク質ファミリーである。
ポリケチドはポリケチド合成酵素(PKS)によって生合成される。その過程は脂肪酸合成酵素(FAS)による脂肪酸合成経路と類似しており、アセチル CoA やマロニル CoA などの単純なスターター基質にマロニル CoA やその誘導体の伸長鎖基質を繰り返し縮合、修飾を行うというものである。縮合の回数、各伸長鎖における修飾の種類と有無、そして他の酵素による反応後修飾によってポリケチドの広範な多様性が生み出されている。
現在、ゲノム決定や配列解析によってポリケチドと推定されるタンパク質の遺伝子配列が大量に発見されているが、その機能は未知のものも多く、タンパク質の配列から計算機的に生成物ポリケチドの化学構造及びその性質を予測するという試みが行われている。PKS はその反応様式及び配列ドメイン構成によって大きく３種類に分類されている。生成物予測にはまずタイプの決定が必要であり、また、従来の分類ではとらえられないような PKS も見つかっている。これらのことから生成物予測に利用できるような分類を行うこと、従来の分類でとらえられないような PKS の探索を行うことを目的として研究を行った。
検討内容
KEGG GENES データベースに登録されているゲノムが解明された 1600 以上の生物種に対して既知の PKSである pikAIII(タイプ I)、actIORF1,2,3(タイプ II)、CHS1(タイプ III)のそれぞれをシードとし配列類似度検索法である PSI-BLAST を用いて PKS、PKS 類似タンパクの遺伝子の抽出を行った。これらの遺伝子のタンパク質配列にのドメイン情報をタンパク質のドメインデータベースである PFAM と隠れマルコフモデルを用いたドメイン検
索ソフトウェアである HMMER を用いて抽出し、得られたデータを必須ドメイン(KS、ACP、AT)の組み合わせに
よって網羅的に分類をすることでその特徴付けを行った。
結果と考察
従来の分類にあてはまるような PKS 類似タンパク群には類縁タンパクファミリーである FAS も多くみられ、
そのドメイン構成、配列類似度の相同性が見られた。このことから PKS と FAS を区別するためには必須ドメイ
ン以外のドメインを考慮することやドメインの組み合わせのみでなく位置、順番、回数等の違いを検討する必要があると考えられる。また、従来の分類に当てはまらないような PKS 様タンパク質も見つかり、その中には従来のタイプとタイプの中間体にあたるようなもの、PKS と類似した反応システムを持つ非リボソーム型ペプ
チド合成酵素(NRPS)との複合反応系、FAS と PKS の複合反応系も見られた。

53

平成 23 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

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、ゲノムネットのウェブサイト（http://www.genome.jp/kegg/）及びKEGG のウェブサイト（http://www.genome.jp/）で提供している。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、機能単位で表現した KEGG MODULE、生命シス
テムのゆらぎの観点から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 MEDICUS、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 。 高 精 度 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 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 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 MODULE の開発。パスウェイマップや BRITE 機能階層にある機能単位やそれ以外の機能単
位を、パスウェイモジュール、構造コンプレックス、機能セット、シグネチャーモジュールの 4
つのタイプの KEGG MODULE として集約する。
(5) KEGG MEDICUS の開発。疾患・医薬品に関する KEGG のリソースを医療関係者や一般社会の人々に提供するため、医療用および一般用の医薬品添付文書と統合したリソースを開発する。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 KEGG DRUG では、ターゲットや代謝酵素をはじめとした分子間相互作用ネットワーク情報を充実させる。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 KEGG DISEASE の開発を継続する。

54

結果と考察・ KEGG データベースに登録されているデータ数の増加は表１に示した。とくに以下の通りである。
・ KEGG DISEASE 疾患エントリ数は 375 から 1,122 に増加した。
・ 疾患パスウェイマップの数は 48 から 58 へ増加した。
・ 医薬品開発の構造マップの数は 66 から 71 に増加した。
・ KEGG DRUG、日本と米国の医療用・一般用医薬品添付文書を統合した KEGG MEDICUS 医薬品情報の新しい検索インターフェースを開発した。
・ KEGG MEDICUS My Medication List（お薬手帳）を開発した。
表 1．KEGG データベースの内容 (2012 年 3 月 31 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418(161,832)

389(133,492)

KEGG BRITE

機能階層・オントロジー

137(47,457)

98(37,519)

KEGG MODULE

KEGG モジュール

524(110,054)

370(78,925)

KEGG DISEASE

ヒトの病気

1,122

375

KEGG DRUG

医薬品

9,775

9,324

KEGG ENVIRON

生薬・天然物836

834

KEGG ORTHOLOGY

オーソログ (KO) グループ

15,552

14,339KEGG GENOME

KEGG 生物種

1,781

1,556

KEGG GENES

高精度ゲノム中の遺伝子

7,674,147

6,350,729

KEGG DGENES

ドラフトゲノム中の遺伝子356,803372,418

KEGG EGENES

EST コンティグとしての遺伝子

3,792,883

3,792,883

KEGG MGENES

メタゲノム中の遺伝子

14,822,267

669,846

KEGG COMPOUND

代謝物質、その他の化学物質

16,565

16,983

KEGG GLYCAN

糖鎖10,97910,978KEGG REACTION

化学反応

8,888

8,448

KEGG RPAIR

反応ペアと化学構造変化

13,363

12,553

KEGG RCLASS

反応クラス

2,449

2,330

KEGG ENZYME

酵素

5,709

5,341

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、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、石黒真理さん、
石井麻予さん、木下広美さん、伊藤綾さん、森嶋佳苗さん、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、得平佳世さん、宮島淳子さんに感謝する。

発表論文
1.
Kanehisa, M., Goto, S., Sato, Y., Furumichi, M., and Tanabe, M.; KEGG for integration and interpretationof large-scale molecular datasets. Nucleic Acids Res. 40, D109-D114 (2012).
2.
Takarabe, M., Shigemizu, D., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Network-based analysis andcharacterization of adverse drug-drug interactions. J. Chem. Inf. Model. 51, 2977-2985 (2011).

55

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

生体分子情報データベースの開発
Development of Database for Biomolecular Information

化学研究所バイオインフォマティクスセンター化学生命科学

五斗進

背景と目的

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

検討内容
	
 
	
  平成 23 年度も平成 22 年度に引き続き、化合物・反応・遺伝子・ネットワークに関するデータベースの拡張と解析を中心に以下の内容を検討した。
1) DBGET/LinkDB の拡張
2) ゲノムネット計算ツールの拡張
3) KEGG の拡張
4) 医薬品相互作用ネットワークの解析
結果と考察
1) DBGET/LinkDB の拡張	  LinkDB はデータベースエントリー間の関係を抽出しデータベース化したものであり、database1の entry1 と database2 の entry2 に何らかの関係がある場合に以下のような３項関係で表現している。
database1:entry1

database2:entry2

original

ここで第 3 項は２つのエントリー間の関係を表すリンクのタイプであり、例に挙げている original はdatabase1 の entry1 に database2 の entry2 へのリンクが記載されていたことを示す。現在、original以外に reverse（original と逆向きのリンク）と equivalent（異なるデータベース間で同じものを示す

56リンク）を用意している。平成 23 年度は、LinkDB をセマンティックウェブで広く利用されている
RDF 形式でも提供するように拡張した。これにより、各種データベースを統合的に扱うための様々なプログラムで容易に参照できるようになった。
	  LinkDB の RDF 拡張によってセマンティックウェブの世界標準に対応することはできたが、リンクのタイプとしては 3 種類しか用意しておらず、セマンティックという観点からは不十分である。今後、新しいリンクのタイプを用意するとともに、データベース統合検索への応用について検討する必要がある。
2) ゲノムネット計算ツールの拡張	  ゲノムネットではゲノムネット計算ツールとして BLAST などの配列解析ツール以外に、遺伝子機
能自動アノテーションシステム KAAS などのゲノム解析ツール、化合物の類似構造・部分構造検索シ
ステム SIMCOMP/SUBCOMP などの化学解析ツールを開発・提供している。
	  平成 23 年度は化学解析ツールの新規開発と拡張を中心に進めた。まず、平成 22 年度に公開した反応パターンデータベース RCLASS の応用として、パスウェイ中で類似反応からなる反応経路を検索するためのツール PathSearch を開発し、公開した（http://www.genome.jp/pathsearch/）。PathSearchは連続する反応（REACTION）や反応物ペア（RPAIR）を入力すると、RCLASS のレベルで同じ物を類似反応、類似反応物ペアと考えることによって、パスウェイ中で連続して働く類似反応経路を探索する。本ツールは、PathPred で予測した新規反応経路をゲノム情報と結びつけるための第一段階として、類似反応経路をパスウェイから探すために利用することができる。PathSearch の開発に加えて、既知の反応を用いた反応経路計算ツール PathComp（http://www.genome.jp/pathcomp/）の入力イン
タフェースと結果表示方法の改良も行った。
	  代謝化合物の機能を明らかにするには、化合物がどのような機能的部分構造からなるかを明らかにし、その組み合わせで評価することが有効であると考えられる。そのためには塩基配列やアミノ酸配列のマルチプルアライメントと同様に、化学構造のマルチプルアライメントが有効である。平成 23 年
度には、代謝化合物の機能的部分構造を抽出することを目的とした、高速多重グラフアライメント法
MUCHA（Multiple Chemical Alignment）を開発した[1]。現在の主流であるグラフマイニング法による手法では部分構造間の位置関係を考慮することができなかったが、MUCHA ではそれらを考慮しアライメントの質を向上させると同時に、計算速度の向上も実現した。ゲノムネット計算ツールとしての公開は今後の課題である。
3) KEGG の拡張
	  RCLASS では反応物ペアから抽出した反応中心周辺の原子タイプの変化を反応パターンとして表現しており、反応物ペア同士の類似性を定義する指標として使える。しかし、反応パターン同士にも類似性がある場合があるため、その情報を活用することは反応解析に有効である。そこで、反応パターンの類似性を系統的に定義し、階層的に分類することによる反応オントロジーの構築を目指した。平成 24 年 2 月現在で、2,043 の RCLASS エントリーを 544 個のグループに分類した。さらに、それらを 9 つの大階層からなる 3 つのレベルで階層分類を行い、214 の語彙を使ってオントロジーを構築し57

た。平成 24 年度早々に第 1 版として公開する予定である。
	
  KEGG PATHWAY、BRITE、MODULE に対する検索と色付けのツールを KEGG Mapper として統合し、共通のインタフェースで利用できるようにするとともに、RCLASS をクエリとしたパスウェ
イ検索と色付けもできるようにした。また、一つの遺伝子・タンパク質に対して複数の色付けをできるようにした。これにより、一つのパスウェイで複数生物種の情報を表現できるようになったので、比較ゲノムにおける機能解析が容易になった[2,3]。
4) 医薬品相互作用ネットワークの解析	  医薬品添付文書に記述されている併用禁忌や併用注意の情報から、併用すると副作用を引き起こす
可能性のある医薬品の組み合わせを、医薬品相互作用情報として平成 22 年度から検索できるようにしている。平成 23 年度も引続き KEGG MEDICUS の一部として維持するとともに、個人のお薬手帳としてウェブ上で管理できるようにした。また、相互作用情報と医薬品の階層分類との関係を解析し、リソースとしてまとめた結果を論文として発表した[4]。

参考論文
1.

Kotera, M., Tokimatsu, T., Kanehisa, M., and Goto, S.; MUCHA: multiple chemicalalignment algorithm to obtain building block substructures of orphan metabolites. BMC

Bioinformatics 12:S1 (2011).
2.

Kanehisa, M., Goto, S., Sato, Y., Furumichi, M., and Tanabe, M.; KEGG for integration andinterpretation of large-scale molecular data sets. Nucleic Acids Res. 40:D109-114 (2012).

3.

Kotera, M., Hirakawa, M., Tokimatsu, T., Goto, S., and Kanehisa, M.; The KEGG databases
and tools facilitating omics analysis: latest developments involving human diseases andpharmaceuticals. Methods Mol. Biol. 802:19-39 (2012).

4.

Takarabe, M., Shigemizu, D., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Network-based
analysis and characterization of adverse drug-drug interactions. J. Chem. Inf. Model.
51:2977-2985 (2011).

58

平成 23 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

代謝経路予測のための化学構造多重アラインメントアルゴリズムの開発
Development of the multiple chemical alignment algorithm towards the metabolic pathway prediction

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学領域

小寺正明

背 景 と目 的

様々な生物種でゲノム（遺伝子情報）解読が成果を挙げているのに比べ、メタボローム（代謝化合物情報）研
究は未だ遅れており、化合物が同定されてもその代謝経路が不明のまま残されている例が多い。これら代謝経路未知のものを含む化合物は、いくつかの共通骨格（部分構造）を持つものが多く、それらは共通の代謝経路に由来している。すなわち、代謝化合物の多くは、既存の代謝化合物を前駆体としそれに新たな部分構造を足し合わせることで作られている。そこで、構造的に類縁関係にある化合物群の化学構造を多重アラインメントすることで、代謝経路未知の化合物の経路推定に役立つことが示唆される。しかしながら、既存の化合物多重アラインメント法はレセプタータンパク質に対するリガンド結合など、立体構造の重ね合わせを目的としたものであり、本研究で我々が意図しているような代謝経路推定に最適化されたものではない。

検討内容
我々が開発した化学構造多重アラインメント法 MUCHA (Multiple Chemical Alignment) は、代謝経路上で代謝物質に足し合わされる部分構造を効率的に同定するために設計された [1]。多重アラインメント計算は1.

最長共通原子鎖（Longest Common Atom String; LCAS）の発見

2.

全クエリ化合物に対する共通骨格の同定

3.

分鎖構造の同定の ３ ス テ ッ プ か ら 成 る 。 化 合 物 は グ ラ フ と 呼 ば れ る 幾 何 学 構 造 で 表 し 、 原 子 は KCF (KEGG Chemical
Function) フォーマット [2] で表した。本研究において、多重アラインメントを高速化するために以下のテクニックを開発し、累積法による多重アラインメントと計算時間／計算結果の比較を行った。
A)

距離行列を応用した原子識別法 (Distance Matrix-based Atom Identifier; DMAID)

B)

最長共通原子鎖（Longest Common Atom String; LCAS）

C)

距離行列を埋め込んだ原子類似性指標 (Distance-embedded Common Atom Fingerprint; DECAF)

結果
性能評価は、化合物ペアワイズアラインメントのソフトウェアである SIMCOMP [2] を組み合わせた累進法(MULCOMP)と比較することにより行った。クエリ化合物としては、KEGG BRITE データベース [3] 上で分類されている３４種類の化合物群を用いた。平均計算時間は MUCHA（本法）と MULCOMP（対照）とで大きく変わらなかった（どちらも５０化合物のアラインメントで約 100 秒）。また、計算結果の評価として、クエリ化合物数の増加に伴うアラインメント原子数の減少を調べたところ、MULCOMP（36 化合物のアラインメントで約 60%の損59失）に比べ MUCHA では小さく抑えることに成功した（36 化合物のアラインメントで約 40%の損失）。これらの性能は化合物群の種類に大きく依存し、例えばビフラボノイド類では MULCOMP に比べ MUCHA が計算速度で約５倍、計算結果では約 2.2 倍向上した。その一方で、ベタキサンチン類では計算速度で約 2.1 倍、計算結果
は約 1 倍など、改善できない化合物群も存在した。化学構造アラインメント結果と代謝パスウェイとの関連を精査したところ、アラインメントから得られた部分構造とそれを転移する酵素とそのパスウェイの位置関係との間に対応関係が見られた。

考察

本法は、既にグルーピングされている化合物群の化学構造をマルチプルアラインメントするには比較的効率の良い方法であることが示されたが、化合物群によっては効率が向上していないものも見られ、アルゴリズムの改
善の余地は十分に残されていると言える。また、代謝経路の予測を支援するにあたって、クエリとして適した化合物群のグルーピングは行わないので、この部分を実装することでより実用的なプログラムとなるだろう。

発表論文[1] Masaaki Kotera, Toshiaki Tokimatsu, Minoru Kanehisa, Susumu Goto. MUCHA: multiple chemicalalignment algorithm to identify building block substructures of orphan secondary metabolites. BMC
Bioinformatics, Vol 12 Suppl 14, S1, 2011. doi:10.1186/1471-2105-12-S14-S1
参考論文[2] Masahiro Hattori, Yasushi Okuno, Susumu Goto, Minoru Kanehisa. Development of a chemical structurecomparison method for integrated analysis of chemical and genomic information in the metabolic
pathways. J Am Chem Soc. 2003 Oct 1;125(39):11853-65.
[3] Minoru Kanehisa, Susumu Goto, Masahiro Hattori, Kiyoko F Aoki-Kinoshita, Masumi Itoh, Shuichi
Kawashima, Toshiaki Katayama, Michihiro Araki, Mika Hirakawa. From genomics to chemical genomics:
new developments in KEGG. Nucleic Acids Res. 2006 Jan 1;34(Database issue):D354-7.

60

平成 23 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム

利用報告書

植物の二次代謝性合成経路における酵素反応パターンの反応オントロジーによる分類
化学研究所附属バイオインフォマティクスセンター
化学生命科学領域
時松 敏明
１．序論
植物が生合成する 20 万種以上と推定され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。当研究室ではこの観点から、代謝反応のモ
チーフの抽出や生化学反応のオントロジーの分類の整備を行っている、今回、二次代謝産物のモチーフの抽出や反応オントロジー整備を行うための予備的な解析として、植物二次代謝経路における代謝反応の分類をおこなった。
２．データと方法
KEGG PATHWAY データベースから、植物の主要な二次代謝産物である、フェニルプロパノイド、イソプ
レノイド、アルカロイドに関わる代謝マップを選び、マップ内に含まれる代謝反応 1190 反応を KEGG
REACTION データベースから抽出した。抽出した個々の反応について、REACTION と KEGG RCLASS との二項関係の情報を抽出し、植物二次代謝経路に出現する RCLASS の種類について解析した。さらに、小寺らが現在構築している RCLASS による反応オントロジーの階層情報（暫定版）を用いて、前記の植物二次代謝経路に出現する RCLASS の分類を試みた。
３．結果と考察KEGG 植物二次代謝経路パスウェイに出現する反応を RCLASS および反応オントロジーの階層で分類し、各パターンの出現頻度の統計をとると Table 1 のような結果を得た。二次代謝反応では 454 の RCLASS パターンが検出されたが、そのうち半数強は 1 反応のみのパターンであった(Table 1(a))。一方で 10 以上の反応が含まれる RCLASS が 14 存在した。二次代謝化合物の分類別の RCLASS の統計値を見ると、他の 2 分類と比
較してフェニルプロパノイドについて RCLASS の種類が反応数の割に少なく、頻出する RCLASS の数が多く見られた。このことは、フェニルプロパノイド（特にフラボノイド）において高度に修飾される化合物が多いことと、フェニルプロパノイド類の骨格が比較的複雑度が低いことが影響しているのではないかと思われる。さらに、反応オントロジーで分類したところ、第 4 階層（最下層）の分類を適応した際に、パターンを
RCLASS によるものの半数以下の 197 パターンに集約できた。また、1 反応のみのパターンが 30%程度の 73
反応に減った。化合物分類ごとの分類傾向は RCLASS によるものと同様の傾向を示した。
二次代謝産物に頻出する RCLASS の種類（Table 2.）および反応オントロジー第 4 階層の種類 （Table 3.）を見ると、修飾反応に関わる反応が頻出していることが分かる。これは、UGT、P450、OMT などの large genefamily により、二次代謝産物の種類が増えていることを反映していると思われる。また、代謝産物のグルー
プごとに頻出クラスに明確な偏りがあり、これは代謝産物の母核の構造の違いにより、異なった修飾が行われていることを反映していると考えられる。
今回の結果は予備調査であるが、より詳細な分析を行うことにより二次代謝経路の反応パターンの抽出や、反応オントロジーの改良に有用な結果が得られることが期待できる。

61

Table 1. 植物二次代謝反応の RCLASS による分類の統計データ(a) RCLASS による分類(b) 反応オントロジーによる分類（第 4 階層）
R#
RC#
P
I
A
R#
RC#
P
I
A
Total
454
71
248
171
Total
197
44
110
104
1
275
24
165
110
1
73
10
52
49
2
69
14
34
27
2
36
6
18
18
3
31
6
14
12
3
15
1
6
7
4
23
7
10
9
4
15
4
9
7
5
10
5
6
3
5
11
5
8
5
6
17
5
7
3
6
7
5
0
6
7-8
10
2
6
3
7-8
9
3
3
3
9-10
5
1
2
1
9-10
8
3
2
3
11-20
8
3
4
3
11-20
10
3
5
5
21-50
6
4
0
0
21-50
9
3
7
1
51-100000051-1004
1
0
0
P: Phenylpropanoids（347 反応）、I: Isoprenoids（502 反応）、A:Allaroids etc.（342 反応）、
（1 反応は、Isoprenoids と Alkaloids
で重複。
Table 2. KEGG 植物二次代謝経路に頻出する RCLASS の組み合わせ
RCLASS ID
ANNOTATIONPI
A＃
RC00171, RC00005
44
40
1
3
UGT-glycosyltransferase (add to Ar-OH)
RC00392, RC00003
43
25
3
15
OMT (O-methyltransferase)
RC0004643
30
4
9
Hydroxylase (Add Hydroxy group to Ar ring)
RC00041, RC00004
29
29
0
0
Acyltransferase
RC00049, RC00005
22
19
0
3
UGT-glycosyltransferase (add to sugar moiety)
RC00055, RC00004
20857Acyltransferase
RC00004
Type III Polyketide synthase
16
15
0
1
RC0039215
110
4
OMT (O-methyltransferase)
RC00279
Prenyltransferase
13
0
13
0
RC01137120
120Hydroxylase (Add -OH to primary alcohol pos.)
RC02295
Oxydoreductase (N-hydroxylate, decarboxylate)
11
0
0
11
RC00257
110
110Hydroxylase (Add -OH to primary alcohol pos.)
P: Phenylpropanoids（347 反応）、I: Isoprenoids（502 反応）、A:Allaroids etc.（342 反応）、
（1 反応は、Isoprenoids と Alkaloids
で重複。太字のアノテーションは、修飾に関わる反応。
Table 3. KEGG 植物二次代謝経路に頻出する反応オントロジーの第 4 階層
RC_CLASS Lv4 ID
ANNOTATION

P
I
A
＃
74
63
5
6
UGT-glycosyltransferase (O-glycoside forming)
65
9
47
9
Hydroxylase (Add -OH to primary alcohol pos.)
54
38
4
12
Hydroxylase (Add –OH to aromatic ring)
O02BB, S01AC
50
37
5
8
Acyltransferase [2.3.1.-]
H01AB
46
12
24
10
Oxydoreductase (Hydroxy <->Aldehyde)
O02AF, S03AA
44
25
4
15
OMT (O-methyltransferase)
H02AA
Reductase (C=C -> C-C)
28
0
24
4
O03AB
28
0
28
0
Hydroxylase (Add –OH to sec. alcohol pos.)
H02AC
Dehydrogenase (C-C -> C=C)
26
0
25
1
P04DA
Terpene cyclase
23
0
23
0
H01AA
17
5
11
1
Oxydoreductase (-OH -> =O)
N03BA, S03AA
17
0
0
17
N-methyltransferase
O02AF
16
11
0
5
OMT (O-methyltransferase)
S01AC
Type III Polyketide synthase
16
15
0
1
P: Phenylpropanoids（347 反応）、I: Isoprenoids（502 反応）、A:Allaroids etc.（342 反応）、
（1 反応は、Isoprenoids と Alkaloids
で重複。太字のアノテーションは、修飾に関わる反応。
O02AA, P01AB
O03AC
O03AA

62

平成 23 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出
Extraction of tandem enzymatic reaction patterns from metabolic pathways
京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター

化学生命科学

武藤

愛

背景と目的
代謝パスウェイは生体内の代謝化合物をノード、それらを繋ぐ代謝反応をエッジとした生化学反応
ネットワークである。生物の物質生産能や分解能など生物学的特性のシステム的理解を助けるものとして、代謝パスウェイは最も重要な生体ネットワークの一つとされている。生化学的手法により明らかにされた代謝ネットワークをリファレンスパスウェイとし、その上に新規生物種のオーソログ遺伝
子をマッピングすることで生物学的機能を予測する genome-driven なパスウェイ再構築手法は、様々な研究で一般的に用いられている。しかしながら、目的の生物種のオーソログ遺伝子が十分にマッピングされない場合、機能予測は格段に困難さを増す。広範な代謝パスウェイの中のどの部分が機能と直結しているかが明らかになっていないためである。現在、生体システムの理解を目指す多方面の研究において、代謝パスウェイ中の機能単位の特定が望まれている。
また、ゲノム情報に基づくパスウェイ再構築手法は、目的の代謝反応を担う酵素が実験的に確認されている場合にのみ有効であるが、生物の代謝系を構成する代謝ネットワークについての理解は十分とは言い難い。自然界には数十万の代謝化合物が存在すると予測されているが、合成経路が明らかになっている代謝化合物は未だそのごく一部である。代謝経路の実験的解明には、目的の生物種の飼育・栽培・培養技術の確立や代謝酵素の単離・精製など、様々な実験生物学における困難を乗り越えねばならず、急速な進歩は見込めない。しかし、計算機によって化合物と化合物の間をつなぐ反応パスウ
ェイを予測できれば、代謝経路の解明を加速する有力な手段となると期待される。
代謝パスウェイには、一連の連続反応パターンからなるモジュール様の単位が存在していることが知られている。この単位はパスウェイの異なる場所から見つかり、いくつかについては酵素遺伝子のオペロン様構造との関連や、機能との結びつきが示されている。この連続反応パターンをパスウェイ
モチーフとして代謝パスウェイから抽出し、機能との結びつきをアノテーションとして付与したライ
ブラリを作成できれば、オーソログ遺伝子により再構築されたパスウェイの機能予測や、新規化合物に対する合成・分解経路の予測に有力な材料となると考えられる。そこで本研究では、代謝経路からの連続反応パターンの抽出と機能アノテーションの付与を行った。

検討内容
代謝パスウェイからの連続反応パターン(パスウェイモチーフ)の抽出及びライブラリ化

63

手法
反応パターンの抽出には KEGG LIGAND RClass データベース(version 61.0, January 29, 2012)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。
・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。
・RClass エントリーのグループ化
RDM パターンは反応中心と周辺の原子のみの transformation パターンで反応を表現する。これにより、異なる基質に対して起こる反応であっても、同じ transformation パターンを持つ反応は同一のRDM パターンで表記される。RClass は同一の RDM パターンで表記される複数の反応を一つのエン
トリーにまとめたものであり、現在 7,978 の酵素反応が 2,458 の RClass エントリーにまとめられている。本研究ではさらに類似した反応を一つにまとめるため、RDM の各原子の物理化学的特性に対してタグ付けを行い、共通のタグを持つ RClass エントリーを 1,609 のグループにまとめた。
・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を抽出した。KEGG データベースの XML ファイルから、酵素反応をノード、化合物をエッジとしたときに共通の化合物によって繋がれているノードの二項関係を抽出した。また、得られた二項関係をもとにネットワーク探索を行い深さ 8 までの連続した反応パスのリストを作成した。
表２．連続反応パターンの長さと得・連続反応パターンの抽出
代謝経路探索によって得られた長さ最大 8 の連続反応パスについて、反応のそれぞれを対応する RClass group に置き換え、総当たり
でアライメントを行った。アライメント結果のうち、パスの長さ l に対しマッチ数が l-1 以上(gap≦1)となったアライメントのペアから、アライメントされた部分すなわち保存された連続反応パターンをパ
スウェイモチーフとして抽出した。

64られたパターンの数パターンの長さ 検出された数
2
766
3
857
4
740
5
461
6
275
7
251
8
132
total
3482

結果
RClass を用い、代謝パスウェイ中から保存された連続反応を抽出した結果、3,482 の連続反応パター
ンが抽出された。連続反応パターンの長さに対する得られたパターンの数を表 2 に示す。得られた連続反応パターンのうち多くは糖質代謝やアミノ酸代謝など基礎代謝に見られたが、長さ 5 以上の長いパターンは多くが生分解経路から得られていた。
得られた連続反応パターンについて、パスウェイ
モチーフとしての機能アノテーションの付与を行った。図１にアノテーションの付与されたパターンの例を示す。この連続反応パターンは生分解パスウェ
イと二次代謝パスウェイから得られた長さ 4 の連続
反応パターンであり、バイヤー・ビリガー酸化と呼ばれる、ケトンのカルボニル基の隣に酸素原子が挿入されカルボン酸エステルが得られる酸化反応(RC01503/RC00662)と、それに続く加水分解反応による開環反応(RC01505/RC00983)によって特徴付
けられるパスウェイモチーフである。異なるパスウ
ェイにおいて様々な代謝化合物に対し共通の連続反応パターンが用いられていることから、このパター

図 1. 連続反応パターンの例：

ンは共通の反応経路として汎用されているパターン

Ring-cleavage via Baeyer-Villiger oxidation

であると考えられる。

中央に各反応の RClass エントリーID と構造

これまでに 61 の連続反応パターンが機能アノテ

変化を示す。

ーションを付与されており、それらを生化学的機能によって分類したところ 17 のグループに分けられた。図 2 にアノテーションが付与された連続反応パターンの概観を示す。これらのグループの内いく
つかについて、パスウェイモチーフ間の連結が見られた(図 2 矢印)。特に芳香族環の分解に関わる連続
反応パターンは好気的パスウェイと嫌気的パスウェイの両方について同一の出発化合物及び最終産物を有しながら反応メカニズムの全く異なるモチーフが得られており、好気的環境と嫌気的環境下における生物の異なる戦略を反映していると考えられる。このような環境的要因に関連の深いモチーフは、
ゲノム情報から生物の生息環境や物質生産の必要因子を知る有力な手がかりとなると期待される。

65

図 2.アノテーションされた連続反応パターンの概観

参考論文
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).

66

平成 23 年度	
  京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

脂質メディエーター合成酵素の系統解析

Phylogenetic analysis of lipid mediator biosynthesis enzymes
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	  水谷紗弥佳

背景と目的
エイコサノイドは、アラキドン酸を含む多価不飽和脂肪酸を前駆体とする生理活性脂質の総称である。
特にプロスタグランジン、ロイコトリエンは炎症反応を始めとして様々な生理機能で重要な役割を持
ち、医学的、薬学的によく研究されているエイコサノイドである。エイコサノイドの生合成経路は、哺乳類のモデルでは、膜から切り出されたアラキドン酸が、シクロオキシゲナーゼ（COX）経路、リ
ポキシゲナーゼ（LOX）経路、シトクローム P450（CYP450）経路を経て、様々な化合物へ変換されることが知られている。また、ヒトではこれらの経路で働く酵素タンパク質が多数同定されている。一方、他の生物種系統では、エイコサノイド化合物の存在や生理機能が多数報告されているにも関わらず、その合成経路はほとんど未解明のままである。そこで我々は、COX、LOX、CYP450 経路に関わる
酵素タンパク質を幅広い生物種系統で同定するため、真確生物種ゲノムから得られた遺伝子モデルを使って系統解析を行っている。今回の解析では、表１の列に示すように、プロスタグランジン合成経路、ロイコトリエン合成経路に関わる１０種類の酵素に注目した。

検討内容
上記の酵素アミノ酸配列をクエリとして、HMMER パッケージを使い Pfam データベースにより配列ドメインを取得し、さらに KEGG GENES データベースに登録されているゲノムが完全な 52 動物種（表１の行）に対して検索を行った。次に、得られたホモログ配列を用いてマルチプルアライン

メントを作成した後、近隣結合法により系統樹を作成した。最後に、系統樹上でクエリ配列のオーソログ候補を抽出した。
結果と考察
上記の方法により得られたエイコサノイド合成酵素のオーソログ候補の数を表 1 に示す。哺乳類のCOX1 および COX2 ホモログは、対象とした全ての脊椎動物と脊椎動物で保存されていた。COX の下流で働くプロスタグランジン合成酵素は、2 つの保存パターンが観察された。 mPGES1、LPGDS、PGFS
は脊椎動物、mPGES2 で発見されたものの、HPGDS は、生物のほとんどは保存されていた。 ALOX5、
LTC4S と GGT5 は、脊椎動物で保存されていた。ALOX5 の相同配列は無脊椎動物ゲノムからも週出されたが、それらのどれも系統樹上で ALOX5 オーソロググループに分類されなかった。この結果は、これらの無脊椎動物のホモログが他の ALOX アイソザイムに類似した酵素活性を有することを示唆している。興味深いことに、LTA4H オルソログ候補は脊椎動物と無脊椎動物に広く見られた。これらの結果は次の２つが推測される。1）哺乳類のプロスタグランジン合成経路のモデルは、脊索動物の出現にまで遡ることができる。 2）ロイコトリエン生合成は、脊椎動物に固有である可能性が高い。無脊椎67

動物 LTA4H オーソログ候補の存在は、これを否定する結果であり、この問題が未解決のまま残った。
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）

発表

Mizutani, S., Tanaka, M., and Goto, S. Phylogenetic analysis of lipid mediator biosynthesis
enzymes. 第 34 回日本分子生物学会年会 口頭発表.
Sayaka Mizutani, Michihiro Tanaka and Susumu Goto. Phylogenetic analysis of leukotriene
biosynthesis enzymes. 2011 年日本バイオインフォマティクス学会年会 ポスター発表

68平成 ２３ 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

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

平糠和志

背景と目的
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(antigenic variation)を促す分子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・真菌と多岐に渡って見られるが、それぞれにおいて抗原変異のメカニズムは大きく異なる。その中でマラリアに代表される原虫感染症は途上国において猛威をふるっており、ヒトや家畜の健康状
態に大きな影響を与えている。原虫では、近年のゲノム解析の結果、数十から数百の抗原変異性の多重遺伝子（パラログ 遺伝 子）を有し てい る ことが明らかに なってい る。パラログ 遺伝 子は通常、機能 分化(sub-functionalization)や新機能獲得(neo-functionalization)を経て元々の配列状態が変化した状態で現在のゲノム上に存在するが、抗原変異性の遺伝子ファミリーは機能部位を同一に保ちつつ抗原部位のみを多様化させるという点で特殊な選択圧がかかっていると考えられる。本研究では寄生原虫種のゲノムを対象に、
抗原変異性遺伝子ファミリーにおける抗原変異現象の解明に向け、特にパラログ遺伝子ファミリーとしての特異性や共通性について配列解析を行った。
検討内容
遺伝子変換(gene-conversion)は相同領域間において一方の DNA(ドナー)が他方の DNA 上に上書きされる現象で、組換えもしくは DNA 二重鎖切断の修復時に起こる。このことは遺伝子変換がパラログ遺伝子間で起こるとファミリー内の配列の均質化を促すが、遺伝子変換が断片的(segmental)であったり偽遺伝子化した領域が一方的(unidirectional)なドナーとなる場合は、ゲノム上のハプロタイプバリエーションが増加することが示されている[1]。遺伝子変換が抗原変異性遺伝子の抗原多型に寄与している可能性を調べるため配列解析を行った。配列データは varDB データベース[2] (Release 10.0) に登録されている寄生原虫 8 種、計 9 ファミリー分を取得した(Table 1)。

Spesies

GenomeGene families

Notation

Babesia bovis

T2Bo

ves

bbo-ves140

Giardia lamblia

ATCC 50803

vsp

gla-vsp390

Plasmodium berghei

str Ankabirpbe-bir

131

Plasmodium chabaudi

str. Ascir

pcb-cir

195

Plasmodium falciparum

3D7

var

pfa-var67

rifin / stevor

pfa-rif226

str. Hkirpkn-kir

63

Plasmodium vivax

str. Salvador1

vir

pvx-vir297

Trypanosoma brucei

TREU927vsg

tbr-vsg

214

Plasmodium knowlesi

Table 1. 原虫の抗原変異性遺伝子ファミリーデータ (varDB Rel. 10)

69

# Seq

各ファミリーにおける遺伝子の翻訳領域に見つかる類似度の高い 33 残基長のセグメントペアを総当たりで割出し、それらペアに対し塩基の同義置換率(dS)および非同義置換率(dN)を Nei-Gojobori method[3]で計算した。
類似度の高いセグメントペアの中で、遺伝子重複後に起こった遺伝子変換から生じた領域は塩基の置換率が比較的低い状態であることが予想されるため、それらが特異的な分布として現れるかを調べた。また塩基置換率の低い領域関係をグラフとして表現し、各ファミリーのグラフ密度を density 

n n 11
  cij と定義した。
n(n  1) i j

ここで、n はファミリーの遺伝子数、cij は遺伝子 i のアミノ酸配列長(l)に対する遺伝子 j へのエッジ数の割合であり、li≠lj の場合、cij≠cji である。コントロールデータとして他の真核生物種パラログ遺伝子ファミリーを NCBI
HomoloGene データベース[4] (Release 65)から取得し、結果の比較を行った。
結果
抗原変異性遺伝子ファミリー９つのうち６つのファミリーにおいて顕著に低い dS 値および dN 値(0～0.05)をもつセグメントペア領域が多数存在することが確認された。0.05 を閾値として、それ以下の値を持つ各セグメント
ペア領域をエッジで繋いだものを Figure 1 に示す。

bbo-ves

gla-vsp

pbe-bir

pcb-cir

pfa-varpfa-rif

pkn-kir

pvx-vir

tbr-vsg

Figure 1. 円弧は各ファミリーに属する遺伝子を表し、同色は同染色体上にあることを意味する。

70

断片的に dS 値および dN 値の低い領域が存在しており、遺伝子領域全体がほぼ完全なコピー関係にあるペア も い く つ か 確 認 さ れ た 。 ま た こ れ ら の 関 係 は intrachromosomal に 分 布 し て い る の で は な く 、interchromosomal である。
通常のパラログ遺伝子ファミリーに関しては、配列相同性を示しつつも全体的に同義置換率は高い状態であると考えられる。HomoloGene データベース上に登録されている真核生物 17 種から取得した約 300 のパラログ遺伝子ファミリーを調べた結果、脊椎動物とそれ以外の生物種で大きく違いがみられた（Figure 2）。原生
生物、菌類、植物、無脊椎動物の多くのファミリーでは dS 値・dN 値ともに閾値以下となるセグメント領域がほとんど存在していなかった(none or sparse)。一方、これら生物種の一部のファミリーと脊椎動物のファミリーでは、density が 0.01 以上となるような、比較的密に低塩基置換率セグメント領域を持つものが存在した(dense)。
その中でも特に density が高いものは、ほぼ全長領域がコピー同士の関係となっているような遺伝子ペアが多く存在していた(ultradense)。またこのような遺伝子ペアは同染色体上に位置している傾向が見られた。

A

B
none or sparse

dense

ultradense0 ~ 0.01

0.01 ~ 0.1

0.1 ~ 1.0

Vertebrates

6

52

59

Invertebrates

70

12

2

Plants98

19

3

Others(Fungi・Protists)

3

0

1

density

Figure 2. 真核生物種パラログファミリーの低塩基置換率セグメント領域密度 A) 各点は一つのファミリーを表し、density の昇順に並べてある。B) density レベルと各生物種カテゴリに基づくファミリー数分割表71

考察・今後の検討
本来、dS 値および dN 値は互いの比 dN/dS をとることで翻訳遺伝子にかかる正の選択圧の指標として用いられるが、本研究では単純に個々の値を遺伝子重複もしくは遺伝子変換が起こってからの相対時間として用いた。特に同義置換速度はどの遺伝子でも制約を受けずに一定であると考えられるため、ファミリー内に dS
値が 0 に近い領域が多く存在する場合は、その重複がごく最近に起こったか、そのファミリー内で頻繁に遺伝子変換を起こしている可能性がある(他のメカニズムも考えられる)。通常のパラログ遺伝子ファミリーでは、進化の観点からすでに同義置換や非同義置換が起こっていると考えられ、今回調べた真核生物種パラログファ
ミリーではその状態であることが確認された。しかし脊椎動物ではその逆の状態であるものが多くを占めた。
これは用いたデータの偏りによる影響がまず考えられる。HomoloGene から抽出したパラログ遺伝子データは、特定の生物種にのみ相同遺伝子が定義されているグループに限定したが、これにより登録生物種の偏りが直接データの偏りとして影響してくる。HomoloGene に登録されている真核生物種は 20 生物種中 6 生物種が哺乳類であり、このため今回の抽出方法では多くの out-paralog を除外していることになる。これはつまり、哺乳類データでは種分化後に重複が起こったような比較的新しいパラログ遺伝子ファミリーにバイアスがかかっていることになる。現にヒトとチンパンジーでは取得出来たファミリー数はそれぞれ２つだけであり、取得方法に大きな問題があった。それ以外の生物種では互いに進化距離の遠い生物種となるため、取得したパラログ
遺伝子ファミリーは重複が起こってから十分な時間が経っていることが考えられ、得られた結果は妥当である。
抗原変異性遺伝子ファミリーは形式的にはパラログ遺伝子となるが、本質的には通常のパラログ遺伝子とは異なる選択圧がかかっていると考えられる。すなわち、機能的には同一のタンパク質としてゲノム上に保持されつつ、抗原部位にのみ変異が起こるようなモデルが適切である。これらの遺伝子ファミリーにおいて、dS
値が低い領域が多数存在していることは興味深いことである。つまり塩基レベルで相当数の同義置換部位において置換が起こっていないことは、重複や遺伝子変換が頻繁に起こっているということが考えられる。当初、遺伝子変換は抗原多型の発生に寄与している、つまり抗原部位において頻繁に起こっていると考えていたが、今回の解析から特に N 末端保存領域に集中して起こっているのではないかという結果が見えてきた。この点については今後より詳細に統計的な有意性を確かめる必要がある。もうひとつの問題としては遺伝子領域全体をカバーするような広範囲に dS 値の低い領域が、遺伝子重複か遺伝子変換のどちらに由来するものであるかは現状では区別することは難しく、翻訳領域だけなく周辺領域も含めて解析を進めていく必要がある。
参考論文[1] Takuno S, Nishio T, Satta Y, Innan H, Preservation of a pseudogene by gene conversion and diversifying
selection, Gnetics. 180(1):517-31, 2008.
[2] Diez D, Hayes N, Joannin N, Normark J, Kanehisa M, Wahlgren M, Wheelock CE, Goto S, varDB: adatabase of antigenic variant sequences—current status and future prospects, Acta Trop..
114(3):144-151, 2010.
[3] Nei M, Gojobori T, Simple methods for estimating the numbers of synonymous and nonsynonymous
nucleotide substitutions, Mol. Biol. Evol. 3(5):418-426, 1986.
[4] Wheeler DL, ... , Yaschenko E, Database resources of the National Center for Biotechnology Information,

Nucleic Acids Res. D5-12, 200772

平成 23 年度	
  京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書
後生動物 miRNA とそれをホストする遺伝子の機能関連解析
Functional relationship between miRNA and its host gene in metazoan genomes
化学研究所	
  化学生命科学	
  西村	
  陽介

Introduction
MicroRNAs (miRNAs) are short (around 19–25 nt), non-coding RNAs present in diverse organismsthat regulate gene expression via the RNA silencing machinery. miRNAs are implicated in control ofsignal transduction, development, cellular differentiation, and adaptation to the environment. They
also have an important influence on pathologic states in multiple diseases. Hundreds of miRNAs havebeen discovered in metazoan genomes including C. elegans, D. melanogaster, and many mammalian
species. Introns of protein-coding transcripts appear to be the major source of miRNAs especially invertebrates.
We hypothesize that miRNAs expressed from overlapping region of protein-coding transcripts
have related functions with their overlapping genes (host genes). To test this hypothesis, we collected
miRNAs and their overlapping transcripts data from miRBase [1], and miRNAs target informationfrom two literature based databases, miRTarBase [2] and miRSel [3]. We obtained a list of miRNAs
and the corresponding genes from 10 species: H. sapiens, P. troglodytes, C. familiaris, B. taurus, M.
musculus, R. norvegicus, G. gallus, D. rerio, D. melanogaster, and C. elegans. Then, we mapped hostgenes and target genes on 325 pathway maps derived from the KEGG PATHWAY database [4] toinvestigate whether the host genes and the target genes are functionally biased or not. We counted thenumber of the host genes and the target genes on each map, and examined on the six map categories.

Results and Future WorkAs the result, “metabolism” maps have less numbers of the host genes relative to the total number ofgenes on these maps. Human target genes obtained from the two literature-based databases have thesame tendency. We sorted the 325 maps in the descending order of the numbers of the host genes or
the target genes, respectively, and then took the top 40 maps. In both cases, we found that many maps
in the top 40 maps are grouped in either of "immune system", "signal transduction" or "infectious
diseases" (7, 4 and 4 maps in the former case and 7, 5 and 5 in the latter case, respectively). This result
may indicate the functions of the majority of these miRNAs. On the other hand, more proportion ofhost genes of D. melanogaster and C. elegans are mapped on “metabolism” pathways than those of theother species. Further studies and statistical tests are needed to better understand the functional
partnerships between miRNAs and their host genes in each species.
The literature-based target databases contain much less number of miRNA-target interaction
pairs than those estimated in living cells. Therefore, we started to incorporate target information fromprecompiled data of several target prediction databases and four target prediction softwares: miRanda[5], PITA [6], TargetScan [7], and TargetSpy [8]. By using these softwares, we calculated the target
prediction result between all combination of human 1,223 mature miRNA and human 30,321 3’ UTR
transcripts, and then evaluated interaction reliability on each pair by integrating the prediction. We arealso calculating target prediction of miRNAs in the other metazoan species to decipher the functional
relationships of miRNAs and host genes within the species and conservation of these among thespecies.

73

References[1] Kozomara, A., and Griffiths-Jones, S., miRBase: integrating microRNA annotation
anddeep-sequencing data, Nucl. Acids Res., 39(Suppl 1):D152-7, 2011., http://www.mirbase.org/[2] Hsu, S.D.,,,,, and Huang, H.D., miRTarBase: a database curates experimentally validated
microRNA-target
interactions,
Nucl.
Acids
Res.,
39(Suppl
1):D163-9,
2011.,
http://mirtarbase.mbc.nctu.edu.tw/[3] Naeem, H., Küffner, R., Csaba, G., and Zimmer, R., miRSel: automated extraction of associations
between microRNAs and genes from the biomedical literature, BMC Bioinformatics., 11:135, 2010.,
http://services.bio.ifi.lmu.de/mirsel/[4] Kanehisa, M., Goto, S., Furumichi, M., Tanabe, M., and Hirakawa, M., KEGG for representation
and analysis of molecular networks involving diseases and drugs, Nucl. Acids Res., 38(Suppl
1):D355-60, 2010., http://www.genome.jp/kegg/pathway.html[5] Enright, A.J., John, B., Gaul, U., Tuschl, T., Sander, C., and Marks, D.S., MicroRNA targets in
Drosophila, Genome Biology., 5:R1, 2003., http://www.microrna.org/[6] Kertesz, M., Iovino, N., Unnerstall, U., Gaul, U., and Segal, E., The role of site accessibility inmicroRNAtargetrecognition,Nat.
Genet.,
39(10):1278-84,
2007.,
http://genie.weizmann.ac.il/pubs/mir07/mir07_data.html[7] Friedman, R.C., Farh, K.K.H., Burge, C.B., and Bartel, D.P., Most mammalian mRNAs areconserved
targetsofmicroRNAs,
Genomeresearch.,
19(1):92-105,
2009.,
http://www.targetscan.org/[8] Sturm, M., Hackenberg, M., Langenberger, D., and Frishman, D., TargetSpy: a supervisedmachine learning approach for microRNA target prediction, BMC bioinformatics., 11:292, 2010.,
http://www.targetspy.org/

74平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
ヒト 3 プライム末端非翻訳領域の網羅的解析	 Comprehensive analysis of Human 3’UTRs.

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	  	  藤田恵	
 背景と目的
ポストゲノム時代の大きな課題の一つが、遺伝子発現の時空間制御機構の解明である。mRNA の安定性、翻訳効率や細胞内局在に関する制御は、5’、3’非翻訳領域（5’UTR、3’UTR）に存在するシスエレ
メント等が多くを担っている。UTR は非常に多くの制御領域を持つが、特に 3’UTR はポリ A シグナ
ル、RNA 結合タンパクの結合部位、microRNA の結合部位など多くのモチーフを持っている。これらのモチーフは mRNA の翻訳効率や細胞内局在、安定性を制御している。生物、特に動物は高等生物になればなるほど、3’UTR が長くなる傾向にある[1]。さらに、高等真核生物では 3’UTR の平均長が、5’UTR と比較して非常に長いことが知られている。興味深いことに、1 遺伝子から生成される 3’UTRの長さが多様であることも知られている。この mRNA の多様性は選択的スプライシングや選択的ポリ
アデニレーションによると考えられている。近年、線虫で網羅的な完全長 3’UTR の同定が行われ、一つの遺伝子が複数の 3’UTR をコードしており、発生の過程や年齢によって 3’UTR を使い分けているなど様々な報告がなされた[2, 3]。今後あらゆるモデル生物種において、完全長 3’UTR の同定が行われることが予想される。また、ガン細胞では、microRNA による発現抑制を避けるために、様々な遺伝
子の 3’UTR が転写後に短くなることが報告されている[4]。ガンの進行（ステージの進行）に伴い 3’UTRがより短くなっていくことも知られている。このような背景から、ヒトにおける 3’UTR の長さやモチーフの解析を行うこととした。

検討内容
ヒトにおける 3’UTR の長さやモチーフの解析を行うには、どのモチーフが種間で保存されており、どのモチーフがヒト特異的なのか。そして、3’UTR の長さには、遺伝子ごとにどのようなバイアスがあるのか調べる必要がある。そこで、研究の第一段階として、生物種間における 3’UTR の長さの分布を比較した。さらに 3’UTR の長さとその遺伝子機能の関係を生物種間で比較した。
結果と考察

3’UTR のリソースとして RefSeq を用いたが、先行研究と我々の解析からいくつかの RefSeq データは UTR が不完全であることが示唆されたので、完全長 3’UTR を得るために、poly A や poly
A signal を持つ 3’UTR のみ RefSeq から抽出した。このデータを用いて、ヒト、マウス、ゼブラ
フィッシュ、カタユウレイボヤ、ショウジョウバエ、線虫、以上６種の生物間で 3’UTR の長さの分布を比較した。その結果、脊椎動物は様々な長さの 3’UTR を使う傾向にあることがわかったが、ハエと線虫は、脊椎動物と比べて、短い 3’UTR を使っていることがわかった。さらに 3’UTR の平均長と最大長から、脊椎動物は長い 3’UTR を持つことが明らかとなった。これらの結果は、上述の先75

行研究と同様の結果であった。
現在までの予備解析において、ヒト、マウス、ショウジョウバエ、線虫の完全長 3’UTR を遺伝子機能により機能分類したところ、遺伝子機能群ごとにどのような 3’UTR の長さを使っているかは種間で保存されているという結果を得ている。今後はこの作業仮説を証明するために、解析対象を広げ、解析の粒度をさげて、解析を試みる予定である。

参考論文[1] Mazumder B. et al., Trends Biochem. Sci. (2003);28:91-8.
[2] Mangone M. et al., Science. (2010);329:432-5.
[3] Jan C.H. et al., Nature. (2011);469:97-101.
[4] Mayr C. and Bartel D.P. Cell. (2009);138:673-84.

76ᖹᡂᖺᗘࠉி㒔኱Ꮫ໬Ꮫ◊✲ᡤ

スーパーコンピューࢱシステムࠉ利用報告書

日本人由来の腸内細菌メタゲノムにおける ABC 輸送体遺伝子の機能比較解析
EXTRACTION OF PHYLUM-SPECIFIC TRANSPORTER MODULES FROM 13 JAPANESE GI TRACTMETAGENOMIC DATA

京都大学大学院薬学研究科医薬創成情報科学専攻

張晨

「背景」
メタジェノミクスとはバイオインフォマティクスで扱う研究手法の一つで、環境サンプルに含まれる多数の微生物 DNA（メタゲノム）データを、単離・培養が困難な生物種も含めて包括的にコンピューター解析することを目的とする。現在、メタジェノ
ミクスが主に対象とする領域は海洋水や土壌、そして人体内における微生物群である。
人体内には沢山の微生物が寄生しており、その数はヒトの細胞の数より大きく上回る。
最近では鼻腔、口腔、皮膚、尿生殖路、そして腸内といった主に五つの部位における研究が盛んである。腸内環境には 400 種をも超える、とりわけ多くの細菌種が一定のバランスを保って存在しており、人体の健康維持に密接に関与していると考えられる。
メタゲノム解析により、腸内細菌群が持つ高次の(メタな)代謝システムを見出しその方法を確立することで、今後健康医学に関する多くの応用研究に役立つことが期待される。
「これまでの研究内容と結果」
ABC 輸送体は膜タンパクの一種で、イオン、ペプチド、蛋白質、脂質、糖、ビタミ
ンといった多くの物質を輸送するものが知られており、腸内環境の代謝システムにおいて重要な役割を担っている。メタゲノムデータからは多数の遺伝子配列が決定されているが、その中から ABC 輸送体を構成する遺伝子ファミリーを網羅的に特定し、腸内細菌のタイプごとにそれらの分布傾向を調べた。
年齢・性別の異なる１３人の日本人健常者の腸内に含まれる 662,548 遺伝子に対し相同グループ情報を用いた機能予測計算を行い、その中から 13,387 の ABC 輸送体遺伝子を特定した。更に全生物種核酸配列データベース(nr)に対して BLAST 検索をかけ、ベストヒット遺伝子の生物種情報を用いて門(phylum)レベルでの分類を行った[Fig1]。その結果、全体の 57.69 %が特定の３門（Actinobacteria, Firmicutes,
Gammaproteiobacteria）に由来する一方、残りの遺伝子は少なくとも 20 門に及ぶ細菌に由来していることがわかった。このことは、これまで地球上で確認されている全77

ての細菌種(未分類除く)が 28 門に分類されることを考慮すると、驚くべき多様性である。[Fig2]「今後の課題と検討内容」
メタゲノムデータには多くの生物種のゲノム DNA が含まれているが、種構成には偏りがある。また多くの輸送体は複数の遺伝子から成る複合体で、それらの遺伝子はゲ
ノム DNA 上で一つのまとまりとなっていることが多い(モジュール性)。それらの偏りを正規化しモジュール性を考慮した上で、各 ABC 輸送体が有意に特定の分類グループに存在しているか統計的に判断し直す必要がある。現在の分類は門(phylum)レベルで行っているがこのままでは分布傾向がわかりにくいため、より細かい分類方法も検討する必要がある。最終的には腸内細菌の多様性と ABC 輸送体遺伝子の特異性が、ヒトの年齢や性別の違いにどう関連しているかを調べていく。

Fig1. 研究メソッドの流れ

78

Fig2.今までの研究結果
参考文献

Handelsman J Microbiol. Mol. Biol. Rev. 2004
Jeroen R.et al, nature (2011)
Kurokawa K.et al, DNA Res 14:169-81 (2007)79平成 23 年度	
  京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
KAAS の改良と断片配列への適用
Improvement of KAAS and application to short sequence fragments
化学研究所付属バイオインフォマティクスセンター化学生命科学	
  守屋 勇樹
背景と目的
近年のシークエンス技術の発達を背景に増加を続ける膨大な配列データに対し、手作業による生
物学的機能アノテーションを行うことは非常に難しくなっている。そのため過去に、タンパク質コード配列に対し配列類似性を持つオーソログ遺伝子の情報を基に自動で機能アノテーションを行う
プログラム、KAAS (KEGG Automatic Annotation Server; http://www.genome.jp/tools/kaas/)を開発した。
KAAS は配列データベースである KEGG GENES 及び機能アノテーションとしての KEGG Orthology(KO)を参照データベースとしているため、KEGG GENES に蓄積される遺伝子データの増加及び手作業による機能アノテーションの更新とともに、その精度も向上すると期待されたが、増加した参照データを用いた再アノテーションテストにおいて、擬陽性の割合が増加していることが確認された。これは、遠縁の分類群由来の配列の増加及び、ある分類群特異的な KO グループの増加が自動機能アノテーションに悪影響を及ぼしていると考えられた。図１は分類群特異的な KO グループの例を示しており、系統樹上の全ての遺伝子は共通祖先から派生したオーソログ遺伝子であると考え

Eukaryoties

られるが、KEGG データベースでは真核生物と原核生物で異なる KO グループに
アノテーションされている。これによりマイナーグループに分類される遺伝子がK02145

Commonancestor

他方へミスアノテーションされる場合がProkaryotesある。そのため、経験則を用いた KAAS

K02117

図１：分類群特異的 KO グループの例

アルゴリズムの改良を行った。
手法

	  まず、遠縁の分類群由来の配列をオーソログ候補から除外するため、これまで定数で指定していた BLAST ビットスコアの閾値を、問い合わせ配列とオーソログ候補との類似度を基に変化するよう設定した。これによりオーソログ候補に、問い合わせ配列と似た配列が存在した場合には閾値は高くなり、遠縁由来と考えられる類似度の低い配列をオーソログ候補から除外できるようになった。
	  次に、分類群特異的な KO グループがアノテーション候補に挙がっている場合、問い合わせ配列のオーソログ候補における分類群を調べることにより、再度アノテーションを行った。その際、2つの KO グループがアノテーション候補となり、片方のグループの 90％以上を構成している分類群
が、他方のグループで 10％以下だけしか存在していない場合、それぞれのグループはほぼ分類群特異的であるとした。また、それぞれの KO グループにおいて問い合わせ配列との類似性の高い上位のスコア平均を計算し、スコアの高い KO グループへ再度アノテーションをおこなった。
	  また、同時にスコア平均の差を基にした再アノテーション及び、Pfam モチーフの有無を基にした
再アノテーションも行うことで、アノテーション精度の向上を行った。

80

結果と考察	  図２は真核生物、真正細菌、古細菌を含む 30 生物種における再アノテーションテストにおける真陽性の割合でアノテーションの精度を示したグラフである。図の青で示されたバーは古い手法をにおける真陽性率で、赤で示されたバーは今回改良した手法における真陽性率を表している。その結果、30 生物種全てでアノテーション精度が 2〜5%ほど向上していた。特に藍藻及び古細菌において大きく精度が向上していた。また、真核生物において、向上率は 2〜3%程度だが、遺伝子数が多い
ため、改良した手法において多くの遺伝子が正しいアノテーションを得られたことがわかる。これ
らの傾向は、分類群特異的 KO グループが真核生物、古細菌及び藍藻で正しくアノテーションできたことを示していると考えられる。
(%)
100

WUXHSRVLWLYH

UHDVVLJQPHQWSUHFLVLRQ  SRVLWLYHVZLWK.2RULJLQDOO\

99
98
97
96
95

old

94

new

93
92
91

hsa
dre
dme
cel
ath
sce
cho
eco
nme
hpy
rpr
bsu
sau
lmo
lla
lpl
cac
mge
mtu
blo
ctr
pcu
bbu
syn
bth
dra
aae
mja
ape
neq

90

	
  	
  	
 

	
  	
 

Eukaryotes

Cyanobacteria

Archaea

図２：再アノテーションテストにおける真陽性の割合

	  また、KAAS は本来完全長遺伝子への機能アノテーションを行うことを目的に開発されたため、
近年増加しているメタゲノムやトンランスクリプトーム解析由来のショートリードへの機能アノテーションに有用であるかについても解析した。図３は大腸菌遺伝子から短い配列を切り出し、仮想
ショートリードを作成し、再アノテー

100

1255 orgs

照データとして近縁種を除いた 4 つのサブセットを用いた。近縁種の有無に関わらず 100 アミノ酸に満たないデー
タでは急激に感受性が低下しており、KAAS での機能アノテーションには少なくとも 100 残基必要であることが示

Sensi!vity (%)

ションを行った結果を示している。参801215 orgs
60

1058 orgs
40

772 orgs

唆された。

50 60

80 100 120

150

200

full

Sequence length (amino acid)
参考論文[1] Moriya, Y., Itoh, M., Okuda, S., Yoshizawa, A., and Kanehisa, M.; KAAS: an automatic genome
annotation and pathway reconstruction server. Nucleic Acids Res. 35, W182-W185 (2007).

81平成 23 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム

利用報告書

薬物有害反応についての解析
Analysis of Adverse Drug Reactions
京都大学バイオインフォマティクスセンター

財部 将孝

背景と目的
医薬品を用いた治療において発生する有害反応は、患者の身体的・精神的負担を増加するだけでなく医療コストの増加に繋がり、医療の現場での重要な問題の一つである。このような薬物有害反応は
消化不良や頭痛、倦怠感等の軽度のものから肝不全や不整脈等の生命に関わる重度な症状を引き起こすものまであり、その原因についてもその薬理作用によるものや、患者の既往症や過敏症に由来ものと広範囲に及ぶ。またある程度予測可能な有害反応もある中、市販後多数の患者に投与しその結果発見される副作用もあり、臨床の過程で得られる個々の情報を集め解析を行うことが安全な薬物治療にとって重要である。米国 FDA ではこのような有害反応についてのレポートを医療従事者、患者、製薬企業などから集めた Adverse Event Reporting System(AERS)というデータベースを公開している。本
研究ではこのような薬と副作用についての情報を集めたデータベースを用い、有害反応とその薬の薬学的・化学的特性との関連解析を行った。
検討内容
処方された薬のリストとそれを関連する有害反応の情報を AERS データベースから取得し、データ内で使用されている薬物名を KEGG DRUG に収められている薬物データの一般名および商品名と対応付けを行い KEGG DRUG の ID である D 番号に変換した。次に薬とその標的分子の情報を集めたデータベース
として KEGG DRUG、DrugBank および MATADOR の 3 つを利用し、得られたそれぞれのデータを D 番号と対応付けを行った。次に薬と有害反応および薬と標的分子の 2 つのデータを用いて、標的分子と関連する有害反応についてのデータを作成した。得られたデータを用いて高い相関を示す標的分子グルー
プと有害反応グループのペアの抽出を行い、標的分子の関わる有害反応または標的分子の組み合わせが影響する有害反応等の関連性について探索した。
結果
約 6000 の薬(D 番号)に関連する 7000 以上の有害反応のキーワードを取得し、さらに標的分子情報を持った各データベースでそれぞれ 2000 種類前後の標的分子についての情報を得た。標的分子グループと有害反応キーワードのグループ間で高い相関を示すパターンがいくつか抽出できたが、解析に用いている閾値等によって大きく結果が変わることがある。現在、得られた結果と文献や医薬品添付文書
等に記述されている既知の標的分子と有害反応の関連情報との比較から、計算に使用する最適なパラメータについての検討を進めている。

82

平成 23 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

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

阿久津達也

背景と目的
生物情報ネットワークの解析はバイオインフォマティクスおよびシステム生物学における主要トピックの一つである。我々は継続して、遺伝子ネットワークの離散数理モデルであるブーリア
ンネットワークを用いて、定常状態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。本年度は定常状態計算に関する研究を発展させる [1] とともに、代謝ネットワークの離散数理モデルに関する研究も行った [2,3]。
一方、多くの生物情報ネットワークが持つスケールフリー（次数分布のべき乗則）という性質についても我々はこれまで継続して研究してきた。特に、一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、生物情報ネットワーク以外にも多くのネット
ワークは二部グラフからの射影により得られるネットワークであると解釈することができる。そこで、二部グラフの次数分布が与えられた時に、射影により得られるネットワークがどのような構造を持つかについて研究を行った [4]。

検討内容
ブーリアンネットワーク（BN）は n 個の頂点（１個の頂点が１個の遺伝子に対応する）をもち、各頂点は１（発現）か０（非発現）のどちらかの状態をとる。頂点の状態は単位時刻ごとに同時に変化するが、頂点の状態変化の制御規則はブール関数により与えられる。BN においてはアトラ
クターとよばれる定常状態もしくは周期的定常状態が重要な役割を果たし、多くの研究が行われてきた。BN における点アトラクター（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、BN が特別な構造を持つ場合には多項式時間で計算可能であることが示されている。特に、Goles と Salinas は負の有向閉路がない場合に、点アトラクターを多項式時間で計算可能であると主張した（Advances in Applied Mathematics, 45:346-358, 2010)。しかしながら、そのアルゴリズムに問題点があり多項式時間であることを必ずしも保証できないことが判明したため、別のアルゴリズムを検討することにした。
一方、代謝ネットワークについても、反応を AND 頂点、化合物を OR 頂点に対応させることにより BN 的モデル化を行うことができる。代謝ネットワークの BN 的モデル化のもとで、一つ、もしくは、複数の反応を不活性化した際に影響を受ける反応の個数は impact degree と呼ばれており、反応の重要性の指標の一つとなっている。本研究では複数の反応を不活性化した際の impact
degree の高速な計算法、および、impact degree の分布について検討した。
スケールフリーネットワークの射影については、二部グラフ G(U, V ; E) が以下の３種類の次数分布を持つ場合について、V 側への射影により得られるネットワークの次数分布がどのようになるかを検討した。

(A) U が指数分布に従い、V が指数分布（k−γ2 ）に従う
83

(B) U がべき乗分布（k−γ1 ）に従い、V が指数分布に従う(C) U がべき乗分布（k−γ1 ）に従い、V もべき乗分布（k−γ2 ）に従う

結果
BN の定常状態検出については、Goles と Salinas の論文にあった問題点を解決し、かつ、より単純なアルゴリズムの開発に成功した [1]。代謝ネットワークにおける impact degree 計算については、３個程度までの反応を不活性化した場合にも対応できる高速な計算法を開発した [2]。また、
impact degree の分布については分岐プロセス理論を適用することにより、その近似的な分布を導くことができ、さらに計算機実験により、実際の代謝ネットワークに対する分布と比較的良く一
致することを示した [3]。
二部グラフからの射影により得られたネットワークの次数分布 P (k) については、近似を用いた理論解析により、以下の結果を得た。
(A) P (k) ∝ k−γ2(B) P (k) ∝ k−γ1 +1(C) P (k) ∝ kmax(−γ1 +1,−γ2 )なお、(A) の結果は既知のものである。さらに、計算機シミュレーションおよび実際のネットワー
クデータを用いたデータベース解析を行い、これらの結果と比較的良い一致が得られることを示した [4]。

考察
点アトラクター検出問題については既存手法の問題点を見つけ、かつ、それを解決することができた。この結果を周期的なアトラクターの検出に拡張することが今後の課題である。代謝ネッ
トワークの impact degree の分布については、かなり大胆な近似を行ったので、より厳密な解析を行うことが課題として残されている。また、現在のモデル化では可逆反応の取り扱いが不十分であり、その正確な取り扱いも課題として残されている。
二部グラフからの射影については単純でわかりやすい規則が得られたが、シミュレーション結果との一致が不十分な場合もあるので、より厳密な解析を行うことが課題として残されている。

参考論文[1] T. Akutsu, A. A. Melkman and T. Tamura, Singleton and 2-periodic attractors ofsign-deﬁnite Boolean networks, Information Processing Letters, 112, 35-38, 2012.
[2] T. Tamura, Y. Cong, T. Akutsu and W-K. Ching, An eﬃcient method of computing
impact degrees for multiple reactions in metabolic networks with cycles, IEICE
Transactions on Information and Systems, E94-D, 2393-2399, 2011.
[3] K. Takemoto, T. Tamura, Y. Cong, W-K. Ching, J-P. Vert and T. Akutsu, Analysis of the
impact degree distribution in metabolic networks using branching process approximation,
Physica A, 391, 379-397, 2012.
[4] J. C. Nacher and T. Akutsu, On the degree distribution of projected networks mappedfrom bipartite networks, Physica A, 390, 4636-4651, 2011.
84平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
識別確率場を用いたタンパク質残基間相互作用予測

Discriminative random field approach to prediction of protein residue contacts
化学研究所バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報 林田守広
背景と目的タンパク質相互作用の理解は，細胞内の生体分子のネットワークや機能を明らかにするために有用である．
そのため，タンパク質間またはタンパク質アミノ酸残基間の相互作用を予測する手法が数多く提案されてきた．
その中でタンパク質アミノ酸配列の進化情報を活用する予測手法がある．相互作用するタンパク質間では，進化の過程において，相互作用する片方のアミノ酸残基が変異を受けてアミノ酸が置換された場合，相互作用を維持するために，相互作用の相手となるもう一方のアミノ酸残基も変異を受ける事例が知られている．このようなアミノ酸残基間での相関関係は，タンパク質アミノ酸配列のマルチプルアラインメントから相互情報量を計算することによって得ることができる．本研究では，この相互情報量と実際のタンパク質残基間の相互作用情報とから確率モデルを学習し，残基間相互作用が未知の二つのタンパク質アミノ酸配列に対してどの残基間で相互作用するのかを予測する手法を開発する．
検討内容,

二つのタンパク質アミノ酸配列の長さをそれぞれとすると，アミノ酸残基間の相互作用はの行列として表現できる．この行列は一つの画像ともみなせるので，画像を入力として画像内の物体を識別するようなアルゴリズムを適用することができる．Kumar らは写真のような画像から人工物と自然物を判別するような識別確率場(Discriminative random field)と呼ばれる手法を提案した[1]．本研究では，この手法に基づき，タ
ンパク質アミノ酸残基間相互作用予測へ適用する．識別確率場は条件付き確率場(Conditional random field)
expの特殊な場合であり，次式で表わされる．

Z

∑

,

． ここで

は

,

で

の ラ ベ ル （ 残 基 間 相 互 作 用 で は ， 相 互 作 用 す る と き 1 で あ り ， し な い と き -1 ） を 表 し ，
log σ

，

,

1

2σ

大化によって決定されるパラメータベクトルである．一方， ,究では，条件として,1と定義される． ,は条件として与えられるベクトルである．本研における相互情報量と周辺を含めた位置における相互情報量をそれぞれ与え比較した．

sequence B

sequence A

は尤度最sequence A

i-1, ji-1 i i+1

i, j-1 i, j i, j+1
j-1 j j+1

i+1, jsequence B

85

結果
iPfam データベースに含まれるタンパク質ドメイン間相互作用データのうち，helix-turn-helix モチーフをもつ 12のドメインペアについて leave-one-out による交差検定を行った．マルチプルアラインメントは Pfam データベースのものを使用した．その結果， ,における相互情報量のみを条件とした場合よりも，周辺の相互情報量をも考慮した場合の方が AUC (Area under ROC curve) の値がより良い値を示した．また 20 種類のアミノ酸を，疎水性や化学構造などのいくつかの指標により分類方法を変えて相互情報量を計算したが，AUC の値は大きく変わることはなかった．さらに相互情報量の代わりに，バイアスを除くために正規化した値である ZRes
[2] を用いたが，相互情報量のときよりも AUC の値は下がった．
考察
タンパク質残基間相互作用予測について，マルチプルアラインメントから得られる相互情報量を条件として識別確率場を適用した．交差検定による計算機実験の結果は，目標とする残基間の相互情報量だけでなく，その周辺の相互情報量も考慮する必要があることを示唆した．また ZRes よりも相互情報量の方が有用であった．識別確率場の式においてたので，実験では常に0 のときに，尤度関数の最大化に用いた準ニュートン法は収束しなかっ0 とした．これは,の項が，隣り合う格子点相互のポテンシャルを，乱雑さが低減されるように定義されているためと考えられる．これらのことから残基間相互作用予測のさらなる精度改良のためには，ポテンシャルの改良が必要である．また残基間の相関関係を表す指標の改良も望まれる．
発表論文
M. Kamada, M. Hayashida, J. Song, T. Akutsu, Discriminative random field approach to prediction of protein
residue contacts, Proc. 5th IEEE Conference on Systems Biology, 285-291, 2011
参考論文
1.

S. Kumar and M. Hebert, Discriminative random fields, International Journal of Computer Vision, 68(2):179–201,
2006.

2.

D. Y. Little and L. Chen, Identification of coevolving residues and coevolution potentials emphasizing structure,bond formation and catalytic coordination in protein evolution, PLoS One, 4, e4762, 200986

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

ブーリアンモデルによる遺伝子制御ネットワークの解析
Analyzing Gene Regulatory Network on Boolean Model
数理生物情報研究領域 田村武幸
背景と目的

ブーリアンネットワーク(BN)は、細胞内での遺伝子の制御関係を記述するための離散的な数理モ
デルのひとつである。BN の定常状態を求める問題や BN を制御する問題は NP 困難であることが知られているが、近年の計算機の高性能化により中規模の BN であれば既存の厳密アルゴリズ
ムでも解ける場合がある。本研究では、これらの問題に対する高速な厳密アルゴリズムを開発して、大規模な BN にも適用可能にする。BN の定常状態は細胞の状態に対応していると考えられるので、BN の制御問題は、遺伝子の導入や破壊による細胞の状態変化を数理的にモデル化している。また、これらの問題に対する厳密アルゴリズムを応用して、整数計画法に基づく高速な手法を開発する。
検討内容

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

ブーリアンネットワーク(BN)

制御関数

状態遷移図

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

87

時 刻 t+1 に お け る 各 ノ ー ド の 値 は 、 上 中 図 の 制 御 関 数 に よ り 計 算 さ れ る の で 、(v1 , v2 , v3 )  (1,0,0) となる。BN の各ノードの値の遷移は、上右図のような状態遷移図で表現される。よって、以後(1,0,0)→(1,1,1)→(1,1,0)→(0,1,0)と遷移し、いったん(0,1,0)となった後は(0,1,0)から動かなくなる。この(0,1,0)のように、状態遷移図において自己ループが形成される状態を定常状態という。また状態遷移図の中に長さが２以上の閉路が存在するとき、周期的定常状態が存在するという。我々の開発した BN の定常状態や周期的定常状態を求めるアルゴリズムをスーパーコンピュータ上で実装し、スケーラビリティを調査する。
結果

本年度は利用初年度ということもあり、厳密な計算時間の計測までには至らなかった。しかし研究室所有のクラスタよりも相当高速であることは確認できたので、次年度以降の課題とする。

88

平成 23 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム

利用報告書

生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

We have developed approaches for various issues in data mining/machine learning, particularly focusing on so-called semi-structured data, including trees, graphs and networks.
Another point of our research direction is that we have thought about the data which arederived from biology, such as chemical structures of carbohydrate sugar chains, biologicalsignaling networks and gene regulatory networks etc. The issues we have considered in
the ﬁscal year of 2011 can be classiﬁed into three types: semi-supervised clustering, semisupervised classiﬁcation and frequent pattern mining. In either of these three types, wehave examples such as genes. Here the objective of clustering is grouping given examples,while in classiﬁcation, examples have labels, such as functions of genes, and the purposeof classiﬁcation is to generate a classiﬁer to discriminate examples into classes according
to the labels of examples. Clustering and classiﬁcation correspond to unsupervised andsupervised learning, respectively. So semi-supervised clustering means that some kindof labeling information is given to the setting of clustering. More concretely, the objective is still grouping, where we have some extra grouping information, being divided
into two types: that two examples must be in the same cluster and that two examples
must be in diﬀerent clusters, which are called must-link and cannot-link, respectively, insemi-supervised graph clustering. On the other hand, the objective of semi-supervisedclassiﬁcation is still classiﬁcation, and all examples are not labeled. This means that we
assign labels to unlabeled examples using the information of labeled examples. In fact,
these two semi-supervised settings can be well-accepted in the data of semi-structured
data, particularly graphs. That is, semi-supervised clustering means clustering nodes in agiven graph, where node pairs with edges are must links and other node pairs are cannot
links. At the same time, semi-supervised classiﬁcation means classifying nodes which correspond to examples with features behind, where node edges mean the nodes connectedby edges should be in the same class. Thus this leads to an interesting problem setting,where we have to adjust the two (sometimes inconsistent) inputs, one being from labels
and the other being edge connectivity of the input graph. In fact, we have developed
a variety of methods for the two types of semi-supervised problem settings and showed
the performance advantage of the developed methods by using synthetic as well as real
biological datasets. Similarly we have thought about the problem of mining frequent patterns in given semi-supervised datasets, especially graphs, by which we have developed aneﬃcient algorithm for mining frequent subgraphs. In particular our focus was to remove
the redundancy which can be found in the frequent subgraphs. For this issue, we havedeveloped a time-eﬃcient approach and showed the performance of the methods by using
real graph data, which are sets of chemical compounds.

89平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

グラフデータに対する統計的機械学習理論に関する研究
Statistical Machine Learning Algorithms for Graph Data
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学研究領域

瀧川 一学

背景と目的
化合物の構造と機能との関係を理解する上で、毒性や標的との結合親和性など、関連計測値と化学構
造特徴との関係の統計的分析が定量的構造活性相関分析(QSAR)として行われてきた。特に、ハイスル
ープットな分析法や各種の化学データベースの発展により、データの数・種類・質も飛躍的に向上しており、膨大なデータから有用な知見を見いだすためのこうした統計的手法開発が期待されている。
本研究では、化合物構造を分子グラフで表現し、部分構造特徴の有無のパターンによって計測値との関係性の統計的モデルを構築する新たな計算手法の枠組みを提案する。	
 検討内容と結果
構造特徴の有無については、予め定められたいくつかの部分構造を定義しておき、その有無のパター
ンをフィンガープリントとして表現することで（あるいは、類似度表現をカーネル関数として適当に定めることで）、回帰分析や機械学習など従来の統計手法を用いることが多い。しかし、この場合、どのような部分特徴を選んでおけば良いか（あるいは、どのようなカーネル関数を定義すれば良いか）に恣意性が生じてしまう。実際には、あらゆる部分構造特徴の中から計測値と構造の関係を最も良く説明するために必要な部分構造のみを自動的に選別できる手法が望ましい。こうした特徴を持つ新しいアプローチとして、近年、グラフデータに対するスパースモデルの統計推論に基づく機械学習が注目されている。現在までに、工藤らによる Adaboost のグラフデータ拡張、津田・西郷らによる
LARS-LASSO,	
 LPboost、sparse	
 PLS などの統計手法のグラフデータ拡張などが提案されてきた。	
 そこで、まず、これらのアルゴリズムに共通する性質を理論的に調べた。これらの反復法は、一反復で一つの検査グラフ特徴を追加していく逐次式のアルゴリズムであり、木型の探索空間とその空間上の一般化枝狩り条件(Morishita-Kudo	
 bounds)として解釈できる。この結果は separable なロス関数という広いクラスの問題について一般的に成り立つ。次に、この理論的結果といくつかの新しいデータ
構造や条件を用いて、一般の二階微分可能なロスについて Elastic-net 型正則化項を持つ学習問題を解く一般アルゴリズムを導出した。	
 	
 n 個のグラフ( gi)と応答( yi)のペア{(g1 , y1 ), (g2 , y2 ), . . . }が与えられているとする。このとき、これらのn 個の事例から、任意の与えられたグラフに対する応答を予測するモデルを学習する問題を考える。グラフから値への対応関係は、部分グラフ特徴xj , j = 1, 2, . . .の有無に基づく線形モデル	
 µ(g; ,

0 ) :=0+j I(xjg),= ( 1,

2, . . . )j=1を用いる。ここで、I(A)は事象の指示子でＡが真のとき１、それ以外で０を取る。部分グラフ特徴(グ90ラフとして連結な部分グラフのみを考える)は予め有限個の特徴を選ぶのではなく、学習過程であらゆる可能な部分グラフから目的関数の最小化に寄与する特徴を探索する。モデル母数 0 , の推定についてはロス関数による定式化として、以下の最小化によるものとする。
n

min
0,

L(yi , µ(gi ; ,0 )) +

1

1+

2

2

i=1

考察と今後の課題
核となるアイデアとしては、推定すべき母数を := ( 0 , )と置き、上記最適化の目的関数のうち、微分可能な部分を f ( )、残余項を R( )と置くと、次の Tseng-Yun class の descent iteration を部分グラ
フ特徴指示子の加算集合上で行う、というものである。すなわち、 f ( )を点 (t)である正定値行列

H(t)

0を用いて

T ( (t)) := arg min

f (t),(t) +12(t), H(t)((t)) + R( )で局所近似することに基づく以下の反復法を考える。

(t + 1)+ d(t),

d(t) := T ( (t))(t)

ここで仮定として部分特徴の数のうち対応する母数が非ゼロになるものが少ないとして、この反復法
を初期値ゼロでスタートし、更新後非ゼロになる部分だけ(探索された上記最適化に寄与できる部分グ
ラフだけ)の演算のみを行う計算的枠組みによって、実際にあらゆる可能な部分グラフの中から有限の非ゼロ成分を同定しながらモデル推定を行うことができる。このスパースな解という仮定は上記正則化項のうち 1-norm にかかる 1を大きくとることで自動的に達成される。実際に Tseng-Yun の枠組み
ではいくつかの条件を満たすように設計することで、１ステップで複数の非ゼロ成分の更新を行う
block coordinate gradient descent というアルゴリズムを構成できる。従って、従来法の全てに共通する１ステップで一つの部分特徴を追加するアルゴリズムをさらに拡張することができる。また、同時に複数成分を更新する場合、部分構造特徴をサンプルグラフ上での有無パターンで同値類に分ける必要があることも指摘し、これを行うための処理についても提案を行った。実際、部分グラフ指示子はある部分グラフが別の部分グラフを包含する場合など、高い相関を持ちうるため、これを考慮しないと実行することができない。これらのグラフ特徴間の相関分析法については本研究での枠組みを拡張することで別途検討する予定である。本研究ではさらに従来型のアルゴリズムでは解けないような具体例として、提案した枠組みに基づいて Elastic-net 型正則化のもとでロジスティック回帰を行うアルゴリズムを実装した。今後、さらに効率化を行い、実践的な枠組みとなるような方法的改良を行う予
定である。

91

平成23年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

生物ネットワークのデータマイニング
Datamining Biological Networks

京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター

Timothy Hancock

Abstract
We evaluate the extent of the transcript-metabolite correlation with a two stage investigation correlating metabolic network gene expression and metabolites for Escherichia
coli K-12. In the ﬁrst stage we tested the hypothesis that transcript-metabolite correlations are sustained at long distances away from the target metabolite. Our results showthat overall the transcript-metabolite correlations are sustained over a long network distance of about 3 to 7 genes away from the target metabolites. This suggests that a few
hub reactions are controlling the coordinated structure within metabolic networks. We
then propose a method to identify these hub reactions by searching for commonly traversed genes over all maximally coordinated expression paths connecting all metabolite
pairs. We then use minimum set cover approach to identify hub reactions and metabolites. The result of this analysis revealed that a surprisingly small number of metabolites,
approximately 18 to 25, are suﬃcient to summarize the highly correlated metabolic network structure. Additionally, we found that strong correlations exist between these hub
metabolites and reactions and are related to a network regulatory signature.

1

Introduction

In the past, extracting pathways of maximum coordinated expression has been known to bebiased towards shorter path lengths [1, 2]. In this paper we overcome this path length bias
through the use of a signiﬁcance test to determine if a path between any two metabolites is
non-random. We then use this pathway signiﬁcance test to deﬁne the sustainable scope ofeach metabolite to be the list of all metabolites which can be reached by a signiﬁcantly correlated expression path through the network. From this list of extracted metabolite scopes
we identify the important metabolites within the network through an integer programing solution to the minimum set cover problem. The result is minimum list of metabolite scopes
required to completely encompass all signiﬁcantly correlated paths within the network. Additional information obtained in the minimum set analysis are hub genes which mark local
centers coordinated expression that are used by many paths in metabolite scopes.
Finally we compare the proﬁles of these hub genes to the metabolite proﬁles within theminimum set. This comparison conﬁrms our initial hypothesis that broad coordination between
transcript and metabolite proﬁles exists and is sustained over long network distances. Morespeciﬁcally, our overall result shows that global regulatory stress responses are focused oncontrolling the proﬁles of a small number of critical metabolites that are dictating the entire
network response. However, for more complex stress conditions we observe a reduction in thestrength of the global regulatory signal in favor of a pathway speciﬁc regulatory response.

2

Scope Extraction

We deﬁne a path beginning at compound s and terminating at compound t as an orderedsequence of reactions required to synthesize all required intermediate compounds and the ﬁnal
target compound t. Given a reaction network structure a path has the form speciﬁed in (1),(ck ,ck+1 ,ck+2 )π = s → Rk −−−−−−−−−→ Rk+1 · · · → twRk →Rk+1

92(1)

where the entire path is denoted by π, [Rk , Rk+1 ] are path reactions, ck are the substrate andproduct compounds of [Rk , Rk+1 ] , w are the edge weights and s and t are pseudo-nodes added
into the network to indicate the start and end vertices respectively of each path to be extracted.
The edge weights, wRk ,Rk+1 , in (1) are the computed maximum correlation coeﬃcients between
the expression of all pair-wise combination of the genes within Rk , and Rk+1 .
We deﬁne the scope, Si , of a compound ci to be the list of all compounds which areconnected to ci by a signiﬁcantly highly correlated path. The scope extraction is done througha brute force search which simply enumerates through all pairs of speciﬁed start, s, and end,t, compounds. For example, given pair of compounds, s = ci and t = cj ; s is connected to all
reactions where ci is a substrate and t is connected to all reactions where cj is a product. As
many compounds occur in multiple positions within a metabolic network and have multiple
substrate and product dependencies the pseudo-nodes s and t are usually reactions sets. For
the case where s and t correspond to multiple reactions, to maintain computational eﬃciency
we only include shortest signiﬁcant path that spans between ci and cj within the scope.
To test if path is comprised of signiﬁcantly coordinated expression proﬁles we ﬁrst deﬁne
the score of each path π to be sπ (2),|π|−1sπ = −∑(())
log PECDF w ≤ wRk →Rk+1

(2)

k=1

where |π| is the path length and PECDF is the empirical cumulative distribution probability ofan edge weight wRk →Rk+1 given all other edge weights within the network. If we then assume
the edges along a given path are randomly and independently drawn from the network edge
weight distribution, the p-value of the path can be computed using (3) [2].
|π|−2P (Y ≥ sπ ) = 1 − e−sπ∑ (sπ )k

k=0

k!

(3)

Equation (3) simply computes the probability randomly and independently picking the pathedge weights given all other weights in the network.
From [1, 2] we know that ranking only by (2) is biased towards shorter path lengths. However, ranking by p-value corrects for the path length dependency by ensuring the extracted
path is non-random. Our proposed approach is an extension on the standard shortest path
algorithms where we use the observation that if we hold the path length (in terms of edges)
constant the task ﬁnding the path of minimum p-value is equivalent to maximizing the pathscore function (2). This suggests an algorithm which extracts the best path in terms of score
between two vertices for all lengths, would also yield an algorithm to ﬁnd the path of minimum p-value. To extract a list of all best paths for all lengths between two vertices we use
a dynamic programming algorithm. Once this list has been extracted we can readily ﬁnd themost signiﬁcant path over all lengths through direct evaluation of (3).

3Metabolite Set Cover Analysis

Using our path ranking method we extract the scope of all compounds within the weighted
metabolic network. This procedure will return, for each compound ci ∈ C we deﬁne a scopeSi ∈ S where C is the set of all compounds ci , and S is the set of all compound scopes, Si .
However set of all scopes in S are likely to contain large amounts of overlap which correspond tohighly coordinated sections of the metabolic network. The task now is to identify the minimum
set of scopes M which can be used to represent this coordinated network structure. This task
can be eﬃciently completed by solving the minimum set cover problem. The result of thisalgorithm is a smaller set of compounds M < kSk whose scope combined scopes encompasses
all compounds that can be reached within the network. Therefore the combination of thesecompounds form a representative set of all signiﬁcant paths within the network.

93controlheatstresslactoseoxidativestress
1

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.4

0.4

0.4

0.4

0.4

0.4

0.2

0.2

0.2

0.2

0.2

0

0

0

0

0

0

−0.2

−0.2

−0.2

−0.2

−0.2

−0.2

−0.4

−0.4

−0.4

−0.4

−0.4

−0.4

−0.6

−0.6

−0.6

−0.6

−0.6

−0.6

−0.8

−0.8

−0.8

−0.8

−0.8

−0.8

−1

−1

−1

−1

−1

−1

0.2

1 (40)
2 (94)
3 (180)4 (237)5 (215)6 (167)7 (106)8 (60)
9 (29)
10 (13)
11 (6)
12 (2)

1 (40)
2 (94)
3 (180)4 (237)5 (215)6 (167)7 (106)8 (60)
9 (29)
10 (13)
11 (6)
12 (2)

1

1 (40)
2 (94)
3 (180)4 (237)5 (215)6 (167)7 (106)8 (60)
9 (29)
10 (13)
11 (6)
12 (2)

1

1 (40)
2 (94)
3 (180)4 (237)5 (215)6 (167)7 (106)8 (60)
9 (29)
10 (13)
11 (6)
12 (2)

1

1 (40)
2 (94)
3 (180)4 (237)5 (215)6 (167)7 (106)8 (60)
9 (29)
10 (13)
11 (6)
12 (2)

coldstress1

1 (40)
2 (94)
3 (180)4 (237)5 (215)6 (167)7 (106)8 (60)
9 (29)
10 (13)
11 (6)
12 (2)

Metabolite vs Expression
Correlation

Overall1

Network Distance from Target Metabolite

Figure 1: Overall view of the metabolite concentration and gene expression correlation atincreasing network distances. In Figure 1 the numbers in brackets on the horizontal axis
indicate the average number of unique genes at each network distance.

4

Results and Conclusions

In Figure 1 we present the maximum, mean and minimum correlations observed between
metabolite concentration and gene expression at each network distance. The shaded area in
Figure 1 represents the range (minimum and maximum correlation coeﬃcients) of the random
permuted reference distribution. It is clear that the maximum and minimum correlations computed on the real data cannot be by chance as they lie well outside of the reference distribution.
The overall plot on the left side of Figure 1 is the additional average over each stress condition.
An obvious feature of Figure 1 is that the maximum and minimum correlations are sustained
over a longer of network distance of 3 to 7 reactions. The correlation values observed at these
distances is relatively strong ranging between 0.7 to 0.9. Additionally, this result suggeststhat there may be strong path speciﬁcity in positively correlated transcript and metabolite
concentration proﬁles as the mean correlation is approximately 0 and the minimum correlation
mirrors the maximum correlation but with a negative sign.
Once all scopes for each stress condition have been extracted the minimum sets are computed and the structure within the minimum set gene expression is compared to the metabolite
proﬁles. This analysis reveals the structure within the gene expression strongly relates to a
global regulatory signature and is strongly correlated with the metabolite proﬁles. This global
regulation can be clearly seen in the strong transcript-metabolite correlation structure for coldand heat stress. However, for stress conditions such as a carbon source shift from glucose to lactose or oxidative stress the transcript-metabolite correlation proﬁles are signiﬁcantly weaker.
This is likely due to the eﬀect of pathway speciﬁc regulation, such as post-transcriptional
modiﬁcation or the limitation of speciﬁc metabolites.

References[1] T. Hancock, I. Takigawa, and H. Mamitsuka. Mining metabolic pathways through gene
expression. Bioinformatics, 26(17):2128–2135, 2010.
[2] I. Takigawa and H. Mamitsuka. Probabilistic path ranking based on adjacent pairwise
coexpression for metabolic transcripts analysis. Bioinformatics, 24(2):250–257, 2008.

94平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

CaMPDB：カルパインとその基質に関するデータベース
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

David duVerle

Introduction
CaMPDB is built as a resource for modulatory proteolysis, focusing on calpain, a Ca2+- dependentCys- 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]. Activity of calpain in vivo is regulated by its
specific endogenous inhibitor protein: calpastatin [2]. Although calpastatin binds to calpain around thecatalytic site cleft like regular substrates, it is resistant to proteolysis by calpain.
In order to help consolidate the knowledge of molecular entities involved in modulatory proteolysis andimprove general understanding of this process, we have built CaMPDB with the following unique features: 1)
Large collection of calpain sequences gathered from a variety of organisms, along with information 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.
MethodCaMPDB 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 sequencewith computationally predicted secondary structures, 3D structure and references linking to PubMed. Each
entry in ‘ Substrates’ has some additional fields regarding cleavage sites (see section 3). Entries in eachcategory can be retrieved in two ways: through browsing (as a 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 ofcleavage sites or philogenetic analysis of calpastatin’ s functional domains across species. For ‘ Calpain’ , wecollected 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 ofproteolysis efficiency of the corresponding peptides by calpains.
In addition, we computationally expanded the set of SB sequences by an additional 1,914 putative substrates

95

(XSB) using BLAST and a defined set of rules, to select sequences in Entrez that have satisfying 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.
Prediction Results
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 additionally used a random sample of negative instances (selected out of allnon- 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 amino acids ofthe cleavage site for SVM- based predictors, it seems possible to infer some early hypotheses regarding aminoacid 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 for varying lengths of extension aroundcleavage sites reveals some interesting asymmetry between left and right side: for both RBF and linear kernel
SVM predictors, statistically better performances are achieved when focusing on the right (primed) side of thecleavage 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.
Discussion
We are currently focussing on obtaining more interpretable results on cleavage prediction, through the use ofrule- extraction methods conjugated with boosting meta- algorithms.
Publication
D. duVerle, I. Takigawa, Y. Ono, H. Sorimachi and H. Mamitsuka, CaMPDB: a resource for calpain andmodulatory proteolysis, Genome informatics. Vol. 22, p. 202, 2010.
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 thecatalytic cleft of heterodimeric calpains. Nature, 456(7220):404–408, 2008.

96平成２３年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム

利用報告書

データマイニングによるヒストンの機能解析
The functional analysis of histones by data mining
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター

夏目やよい

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

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

97

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

98平成２３年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

頻出アイテムセットマイニングによる遺伝子発現データのバイクラスタ列挙
Enumerating Biclusters on Gene Expression Data by Frequent Itemset Mining
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学

高橋 圭一郎

背景と目的
マイクロアレイ技術は数万の遺伝子の発現を同時に観測する技術として広く利用されているが[1]、マイクロアレイによって得られた遺伝子発現データは、行を遺伝子、列をサンプルとした行列で表現することが出来る。
この遺伝子発現行列に対する標準的な解析はクラスタリングであり、行方向（遺伝子方向）あるいは列方向（サンプル方向）に似た発現ベクトルをグルーピングすることが出来る。これにより、例えば、似た機能をもつと推定される遺伝子をグルーピングしたり、似たサンプルをグルーピングしたりすることができ、遺伝子機能の同定や臨床応用上重要な技術となっている。しかしながら、従来のクラスタリングは、行ベクトルあるいは列ベ
クトル全体の類似性に基づいてグルーピングが行われる一方、一般的に特定のサンプル下でのみ、類似した遺伝子発現値をもつ遺伝子も多く存在する。この問題に対して、近年バイクラスタリングと呼ばれる手法が注目を浴びている。バイクラスタリングは、与えられた行列の中から特定の行（遺伝子群）と列（サンプル群）を抽出する作業であり、抽出された部分行列はバイクラスタと呼ばれる。バイクラスタを抽出することで、従来のクラスタリングより詳細な情報をユーザに提供することができる。本研究では、特定のサンプル群においてのみ
類似した発現値を持つ遺伝子群からなるバイクラスタを、頻出アイテム集合マイニングと呼ばれる手法を用いて全列挙する新方法を提案する。
検討内容
マイクロアレイデータに対するバイクラスタリング手法は、これまでに多く提案されており、 Madelia とOliveila[1]は、バイクラスタの型、構造、アルゴリズムの観点から 19 のバイクラスタリング手法を比較している。
その分類の中で、本研究で採用するバイクラスタの型は、”coherent evolution”に該当するものであり、図 1 のように、特定のサンプルの集合下で、似た発現値を示す遺伝子群からなるものである。

図 1 バイクラスタの型とパラメータ99

ま た 、 今 回 採 用 す る バ イ ク ラ ス タ の 構 造 は 、 Madelia 等 の 分 類 で 、 ”arbitrarily positioned overlapping
biclusters”に属するものとした。これらの分類に属するアルゴリズムは既に多く存在するが、条件を満たすバ
イクラスタを全列挙する手法はまだ多く研究されていないのが現状である。全列挙アルゴリズムとしては、
pClusters[2]や SAMBA[3]など、いくつかのアルゴリズムが開発されおり、pClusters は、バイクラスタの階層構
造を保ちながら全列挙を行うアルゴリズムであるため”arbitrarily positioned”ではなく、SAMBA は、二部グラフの探索に基づくアルゴリズムである。これらのアルゴリズムは、探索中に重要なバイクラスタの情報を見落とすことがないので、非常に強力かつ利用価値の高いものである。
そこで、本研究では、従来の全列挙アルゴリズムとは異なる新しいアルゴリズムにより、効率的に”coherent
evolution”型で”arbitrarily positioned overlapping”構造のバイクラスタを全列挙することを試みる。具体的には、
図 1 のように MIN_ROW、MIN_COL、MAX_DIFF の３つのパラメータで定義されたバイクラスタを、最大頻出アイ
テム集合のマイニングアルゴリズム[4]を用いてバイクラスタを列挙する手法を提案する。なお、図 1 において、
MIN_ROW はバイクラスタを構成する最小遺伝子数を規定するパラメータ、MIN_COL は最小サンプル数を規定するパラメータである。MAX_DIFF はバイクラスタの各列における発現値の最大レンジを指定するものである。
手法
今回提案するバイクラスタ列挙手法は、(1)遺伝子発現行列をトランザクションデータベースに変換する、(2)トランザクションデータベースに対して頻出アイテム集合マイニングアルゴリズム MAFIA[4]を走らせる、の 2 つのステップからなる。
(1)トランザクションデータベースは、遺伝子発現行列の遺伝子 ID をトランザクション ID として持ち、各トランザ
クションは離散化された発現値（アイテム）の集合となるデータベースである。本研究では、遺伝子発現行列として、GEO(Gene Expression Omnibus)のデータセットを利用することにした。GEO は２０１２年２月現在、７０万以上のサンプル、２７００以上の遺伝子発現行列を保持しているマイクロアレイの公共データベースである。遺伝子発現行列をトランザクションに変換するために、各サンプル（遺伝子発現行列の各列）を昇順にソートし、最も低い発現値の遺伝子から最も高い発現値の遺伝子に向けて、MAX_DIFF の幅のウィンドウを走査させる。
このステップで、ウィンドウ内に入る（発現値の差が MAX_DIFF に収まる）遺伝子群が同一のアイテムに変換されることになる。すべてのサンプルに対してこの処理を行い、各アイテムをトランザクションデータベースの対応する遺伝子 ID のエントリに格納することで、最終的なデータベースが構築される。
(2)マイニングステップでは、MIN_ROW を min_sup として、MAFIA と呼ばれる最大頻出アイテム集合のマイニン
グアルゴリズムを適用する。頻出アイテム集合とは、トランザクションデータベースの中で、min_sup 回以上出現する部分アイテム集合のことであり、最大頻出アイテム集合とは、それ以上サイズを大きくすると常に
min_sup 未満の出現となる頻出アイテム集合である。各アイテムは、あるサンプルにおいて MAX_DIFF の差に収まる類似した発現値をもつ遺伝子群であるので、MAFIA によって列挙された最大頻出アイテム集合は、それぞれがバイクラスタを表していることになる。
結果
上記の手法の有用性を検証するため、GEO のデータセット GDS2481（1920 遺伝子、32 サンプル）を用いて実験を行った。この実験では、バイクラスタのパラメータを MIN_ROW=20、MIN_COL=5、MAX_DIFF=5 に設定した。
また、全列挙されるバイクラスタをスコアリングするために、バイクラスタの行ベクトルの相関の有意性を表す

100

統計量を用いて p-value を算出し付与することにした。その結果、サイズ 20×5 のバイクラスタ 361 個が得ら
れ、p-value の値は、1.55×E-6 ～1.84×E-6 の範囲であった。図 2 は最も p-value の低いバイクラスタのヒートマップであり、図 3 はそのラインチャートである。

図 2 ヒートマップ

図 3 ラインチャート

考察
本研究では、最大頻出アイテム集合のマイニングアルゴリズムを、遺伝子発現行列から変換されたトランザ
クションデータベースに適用することで、特定の実験条件下で同じ振る舞いをもつ遺伝子群からなるバイクラスタを列挙することを試みた。従来の”coherent evolution”型のバイクラスタを発見するアルゴリズムは、主にヒューリスティクスな探索手法、あるいは、機会学習に基づいた手法を採用しており、バイクラスタ列挙を目的にしていない一方、本研究では頻出アイテム集合マイニングを採用することで、探索中に重要なバイクラスタを見逃すことなく、全てのバイクラスタを列挙することが出来るのが特徴である。また、頻出アイテム集合マイ
ニングを利用した近年の類似研究では、DeBi[5]や BiModule[6]が挙げられるが、これらの手法は、２つ（発現上昇、発現低下）、または３つ（発現不変動も加えたもの）の離散化されたアイテムのみを扱っており、今回提案した手法では、図 2 のように、より詳細な発現変動を加味したバイクラスタを列挙することが出来る。この手法により、バイオマーカーの探索や、得られた遺伝子群が異なる条件化でどのような振舞うかを解析 する
Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)など多くの応用が期待できる。
参考論文[1] Madeira, S.C. and Oliveira, A.L. (2004) Biclustering algorithms for biological data analysis: a survey. IEEE/ACM

Trans. Comput. Biol. Bioinform., 1(1), 24.45.
[2] Wang, H., Wang, W., Yang, J. and Yu, P.S. (2002) Clustering by pattern similarity in large data sets. In Proc.

ACM-SIGMOD, 394.405.
[3] Tanay, A., Sharan, R. and Shamir, R., Discovering statistically significant biclusters in gene expression data.
Bioinformatics, 18(Suppl. 1), S136– 44.

101

[4] Burdick, D., Calimlim, M., Flannick, J., Gehrke, J. and Yiu,T. (2005) MAFIA: a maximal frequent itemset
algorithm. IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 17(11), 1490-1504.
[5] Serin, A. and Vingron, M. (2011) DeBi: discovering differentially expressed biclusters using a frequent itemset
approach. Algorithms Mol.

Biol., 6(1), 18.
[6] Okada, Y., Fujibuchi, W. and Horton, P. (2007) A biclustering method for gene expression module discovery
using a closed itemset enumeration algorithm. IPSJ Digital Courier, 3, 183-192.

102

平成２３年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

生体高分子の分子シミュレーション― セルロースとヘミセルロースの相互作用 ―Molecular Simulation of Biopolymers― Interactions between cellulose and hemicelluloses ―生存圏研究所

生物機能材料分野

田中文男

背景と目的
高等植物体の主要構成成分は三種の高分子化合物である。この三種の主要構成成分は、親水性の多糖であるセルロース、ヘミセルロースと疎水性のフェニルプロパン誘導体が重合したリグニンである。これらの主要三成分が共存して、植物体の骨格構造を形成し、維持している。そこでは親水性の高分子成分と疎水性の高分子成分が共存しており、お互いに相互作用を及ぼしあい、全体として力学
的に植物体を維持している。これまでの研究からは、ヘミセルロースを構成する糖とリグニンの間には直接的な共有結合の存在が指摘されている（LCC）が、セルロースとリグニンの間には共有結合存
在の痕跡すら確認されていない。一方、セルロースとヘミセルロースとの間にも同様に共有結合の存
在は確認されていない。これらのことから、親水性のセルロースは疎水性のリグニンとの間に直接的な相互作用はないが、親水性のヘミセルロースとの間の何らかの相互作用により、これら性質の異なる三種の高分子成分が共存しうるのだと解釈される。
ところで、セルロースは直鎖状の多糖であり、結晶性の繊維構造を形成する性質が強く、ヘミセル
ロースは側鎖や分岐を持った多糖であり、結晶を形成しにくい性質を持っている。一方、リグニンは
三次元ネットワークを形成する性質が強く、同じく結晶を形成しにくい性質を持っている。従って、植物体は結晶性のマイクロファイバーであるセルロースと非晶性のマトリックスであるヘミセルロー
ス、リグニンから構成された複合材料と考えられる。そして、マイクロファイバーとマトリックスの間の相互作用は、セルロース結晶の表面に吸着するヘミセルロース分子との間に作用する相互作用で代表されると考えられる。
そこで、植物体の構造特性を検討する
第一段階として、先ずセルロース結晶表面とヘミセルロース分子鎖との間の相互作用を検討することにした。
検討内容
天然セルロースの表面に吸着するヘミセルロースが何であるかは興味が持たれる。そこで、高等植物中の代表的なヘミセルロースである Xylan および Mannan のオリゴマー（DP=8）をモデル・ヘミセルロースとして、
天然セルロース結晶（セルロース I）の二つの結晶表面(-1 0 0)、(0 -1 0)面（Fig.1）に対する、吸着、103

脱着時の系のエネルギーの値を算出し、それらの値の差から天然セルロース結晶表面におけるヘミセルロースの吸着エネルギーを算出した。そして、それら
吸着エネルギーの値から、どちらのヘミ
セルロースがセルロース結晶表面に対する吸着力が強いか判定し、どちらのヘ
ミセルロースがセルロース結晶表面に吸着している可能性が高いかを検討した。なお、分子シミュレーションにおいては、二つの結晶表面（-1 0 0）、（0 -1 0）面に対し、Fig.2 に示したように二種類のヘミセルロース分子鎖の空間配置を初期構造とした（setting-1: parallel,setting-2: perpendicular）。シミュレーションに用いた力場、パラメーターセットは、現時点でバルク状態の糖の力学特性を最も巧く再現できる第二世代の CFF91 系のものである。
結果
Xylan お よ び Mannan に つ い て

CFF91 系の力場、パラメーターセット
において算出したセルロース結晶表面へのヘミセルロース分子の吸着エネル
ギーの値を Table I に示す。なおシミュレーションにおいては、Cellulose I の結晶表面上にヘミセルロース分子鎖を配置して構造最適化を行った後、分子動力学シミュレーションでアンニーリングを行って歪みを取り除き、その後、再び構造最適化を行った。
考察
シミュレーション結果からは、何れの力場・パラメーターセットにおいても、基本的には（-1 0 0）、（0 -1 0）の両方の結晶面において、糖のリングがセルロース結晶表面に平行、垂直の両方とも Xylan
よりも Mannan の吸着エネルギーの方が大きいという結果が得られた。ところでセルロース結晶表面に対するヘミセルロースの吸着時には、ヘミセルロース分子鎖を構成する糖残基の空間配置は、個々の残基が結晶表面に平行、垂直の状態を保っているのではなく、かなり乱れていた。Xylan を構成する Xylose 残基はセルロースを構成する Glucose 残基に比べ C5 位に付く-CH2OH が無く、一方 Mannanを構成する Mannose 残基は Glucose 残基に比べ C2 位につく-OH の空間配置が逆である。Xylose 残基１個当たりのフリーな水酸基が２個であるのに対し、Mannose 残基１個当たりのフリーな水酸基は３個である。これらの結果、セルロース結晶表面では、Xylan よりも Mannan が吸着した系の方が水素結合の密度が高くなり、エネルギー的に安定になったものと考えられる。それ故、セルロース結晶
表面には Xylan よりも Mannan が吸着している可能性の方が高いのではないかと考えられ、植物体中でセルロースとヘミセルロースの間を結び付けているのは Mannan ではないかと考えられる。
発表論文
F. Tanaka, 2011 Cellulose R & D, 29 (2011).

104平成２３年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

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

浩

背景と目的
（１）海底地すべりの発生運動メカニズムの研究
地震時におけるメタンハイドレート融解に伴う大規模海底地すべりの発生運動メカニズムについて代替試料としてドライアイスを用いたリングせん断試験を繰り返し、せん断変位と過剰間隙圧の間の関係を得ることができた。このデータを元に、米国地質調査所で開発された Newmark 法に過剰間隙圧を繰り込むシミュレーション手法を開発し、2011 年東日本大震災の宮城県・塩竃の地震計データを用いた海底地すべりシミュレーションを行い、震源断層に近い海底での地震波形の増幅率を 2 倍から 10 倍まで変化させたところ、高速長距離地すべりが起こりうる限界の斜面傾斜が 30゜から 1゜まで低減しうることがわかった。
（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 年に発見した速度と加速度の間のべき乗関係のメカニズムを調べてきたが、それらのデータを元に三次クリープ挙動を再現できる数値モデルを構築中である。
（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、試験的に約 10 年間の全球のリアルタイムデータを提供してもらい、将来の早期警戒を行う際の基準作成への応用の可能性を検討した。
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、ドライアイスと珪砂の混合試料について、（A）速度効果試験、（B）内部摩擦・外部摩擦試験、（C）試験繰り返し載荷試験、（D）地震波形載荷試験の 4
種の試験を実施した。その結果、変位と過剰間隙圧係数の間にべき乗の関係があることを見いだした。
その関係を Newmark 法に繰り込み、過剰間隙圧発生効果を含む改良 Newmark 法を開発した。
（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ること、 A 値とα値にリニアな関係があること等の知見を得ていたが、これらを説明するため、破壊強度が一定の分布関数で表される材料に一様
あるいはランダムな間隙圧の上昇が与えられることで進行性破壊が発生する簡単な数値モデルを開発中である。
（３）TRMM 衛星によるマルチセンサーシステムの全球データから任意の地域を切り出し、タンクモ
デルによる早期警戒を行うモデルを開発中である。

105

参考論文
1.

Dok, A. and H. Fukuoka (2011): Study of the Tertiary Creep Mechanism by Ring Shear Apparatus for
Predicting Initiation Time of Rainfall-Induced Landslides. Geophysical Research Abstracts Vol. 13,
EGU2011-6073, 20112.

Fukuoka, H., A. Dok, O. Igwe, and A. Tsukui (2011): Sliding surface liquefaction and rapid and longrunout shallow disrupted slides under extreme weather condition. Geophysical Research Abstracts Vol.
13, EGU2011-6961, 20113.

Tsukui, A., H. Fukuoka, and S. Yamasaki (2011): Sliding-surface-liquefaction of sand-dry ice mixture
and long runout submarine landslides. Geophysical Research Abstracts, Vol. 13, EGU2011-7656, 2011.

4.

津久井敦也・福岡浩・山崎新太郎(2011): 珪砂・ドライアイス混合試料のすべり面液状化および速度効果とメタンハイドレート気化による大規模海底地すべり. 第 50 回（社）日本地すべり学会研究発表講演会講演集（第 1 回優秀学生ポスター賞受賞）

5.

Atitkagna Dok・福岡 浩(2011): Study of Rainfall-Induced Landslide Mechanism and its Final Failure
Time Prediction through Tertiary Creep Reproduction in Back-Pressure-Controlled Ring-Shear Test. 第
50 回（社）日本地すべり学会研究発表講演会講演集

6.

Fukuoka, H. (2011): Recent shallow disrupted soil slide - debris flow disasters induced by extreme
rainfall and initiation mechanism, Proc. 13th International Conference and Field Trip on Landslides.
A. Dok and H. Fukuoka (2011): TRMM and ground monitoring networked rain gauge application for rainfall-induced
landslide early waring, Abstract NH31B-1539 presented at 2011 Fall Meeting, AGU, San Francisco, Calif., 5 – 9 Dec.
Y. Hong, D.B. Kirschbaum, and H. Fukuoka (2011): Regional Assessment of Storm-triggered Shall Landslide Risks
using the SLIDE (SLope-Infiltration-Distributed Equilibrium) Model, Abstract NH13E-1411 presented at 2011 Fall
Meeting, AGU, San Francisco, Calif., 5 – 9 Dec.

7.
8.

9.

Dok, A. and H. Fukuoka (2011): TRMM and ground monitoring networked rain gauge application for
rainfall-induced landslide early waring, Abstract NH31B-1539, Poster presented at 2011 Fall Meeting,
AGU, San Francisco, Calif., 5 - 9 Dec.

10. Hong, Y., D.B. Kirschbaum, and H. Fukuoka (2011): Regional Assessment of Storm-triggered Shall
Landslide Risks using the SLIDE (SLope-Infiltration-Distributed Equilibrium) Model, Abstract
NH13E-1411, Poster presented at 2011 Fall Meeting, AGU, San Francisco, Calif., 5 - 9 Dec.
11. Dok, A. and H. Fukuoka (2012): Tertiary creep reproduction by back-pressure-controlled test in DPRI-7.
Proceedings of the Second World Landslide Forum - 3-7 October 2011, Rome (in print).

106平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

ゼオライト細孔中における分子吸着状態の解明
Adsorption state of molecules in microporous structure of zeolite
理学研究科化学専攻 分子分光学研究室 渡邊

一也

背景と目的
アルカリ土類金属に交換したゼオライト細孔中では、炭化水素が、可視光照射条件下で酸素分子と反応し、ケトンが生成する。このような反応が起きる理由として、交換したカチオンが形成するカチオンサイトにおける
局所電場が重要だと考えられている。我々はこれまでに、カルシウムに交換した Y 型ゼオライト(CaY)におけるシクロヘキサンの酸化反応を主に赤外吸収分光測定により研究してきた。その結果、反応物であるシクロヘ
キサンの CH 伸縮振動領域に気相の分子とは異なるスペクトル形状が観測され、また、生成物であるシクロヘ
キサノンのカルボニル伸縮振動領域には 2 つの吸着状態に帰属される吸収バンドが観測された。これらのスペクトルは気相からシクロヘ
キサノンを CaY ゼオライトに導入して吸着させたときのスペクトルとは異なっており、光反応

2.5

気相から導入したシクロヘキサノン
酸化反応の生成物としてのシクロヘキサノン

2.0

H2O

1.5
1.0
0.5

生成物の特異な吸着状態を示唆する。本研
0.0

究では、これらの吸収スペクトルの解釈のために、妥当な吸着状態のモデル計算を行い、

1600

1620

1640

1660

1680

1700

1720

1740

-1

wavenumber /cm

酸化反応の反応前後における吸着状態の解明を試みた。

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

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

107

ΔEads = EFree+ECaZ-Etotal(eq. 1)(a)EFree、ECaZ、Etotal は free の分子 CaZ および吸着状(b)態の構造安定化エネルギーである。
振動数は非調和振動子を考慮した計算から算出し、同じ計算方法で得られたフリーの分子の実験結果を使い、(eq.2)を用いて規格化して評価した。
νads= νads,cal *(νads,exp / νads,cal)(eq. 2)

結果と考察

Fig.2 : CaZ クラスターに吸着したシクロヘキサン(a)と・シクロヘキサン

シクロヘキサノン(b)の構造

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

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

振動数計算の結果と CaY に吸着したシクロ的に見て、CaY ゼオライトにおける実験値よりも過小評価

ヘキサンの吸収バンドの波数されている。CH 伸縮領域の振動数の結果を Table1 に示
State
mode
softening

す。なお、実験値は CaY ゼオライトに吸着したシクロヘキ
サンの結果である。実験、および計算結果ともに、C-H 伸

2770
2830

2866

2853

sym

2854
2858
2864

2866

2853

asym

2890
2916

2936

2911

asym

2934
2936
2941
2945

2949

2929

縮のバンドは Blue Shift している。また、大きく Red Shift したバンドがあり、これはカルシウムイオンと相互作用した炭素の CH の伸縮に帰属される。シクロヘキサンの吸着状態の計算結果に関して、振動数は実験結果と合致するが、エネルギーに関してはずれが大きい。これは、実際のゼオ

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

ライト細孔構造の一部を切り出したクラスターを用いているためと思われる。
・シクロヘキサノン
CaZ クラ ス タ ー に 吸 着 し た シ ク ロ ヘ キサ ノ ン の 構 造 をFig.2(b)に示す。この吸着状態の吸着エネルギーは、157
kJ/mol であった。シクロヘキサノンは極性のあるカルボニル基を持ち、Ca カチオンが作る局所電場と相互作用するため、大きな吸着エネルギーを持つのは妥当である。
カルボニル基伸縮振動の振動数計算結果を Table2 に示す。得られた振動数は酸化反応のときに現れる低波
数側のバンドに最も近く、実際の構造に近いものと考え
られる。

108

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

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

平成２３年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターシステム利用報告書
造岩鉱物の拡散の異方性について
Anisotropy of diffusion process in rock-forming minerals
京都大学大学院理学研究科 三宅亮
背景と目的
地球惑星科学において拡散現象は非常に重要な意味を持っており、それを用いて、惑星の進化や火成岩・変成岩などの形成史が論じられている。しかし、地殻・マントルを構成する鉱物は対称性が低く、各軸方向によって拡散定数が違うことが実験的に分かりつつある。この原因の一つは、結晶構造の違いにより activation energy が異なる為だと考えられているが、まだ不明な点が多い。
そのため、CASTEP (Materials Studio)を用いた電子状態計算により、造岩鉱物の各軸方向における
activation energy を見積もることが、本研究課題の目的である。
現在、フォルステライト (Mg2SiO4)を対象にして研究をすすめている。フォルステライトは、
マグネシウムイオンが２種類、酸素イオンが３種類のそれぞれ結晶学的に非等価な席を有している(図)。そのため、サイト毎に形成する空孔のエネルギーは異なることが期待できる。また、基本
格子の大きさによっても、空孔－空孔間の相互作用の違いにより、計算結果は異なることが予想される。そこで、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–RPBE で行った。計算で用いたフォルステライトのセルサイズは 2×1×2 である。非等価な席が Mg 2 個、Si 1 個、O 3 個あるので、それぞれを抜いて空孔を作った構造エネルギーと、さらに最近接にある Mg, O を 1 分子（すなわ
ち coupled vacancy）抜いた構造（7 種類）を作り計算を行った。Schottky vacancy の計算はそれぞれの元素について空孔を作った構造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。
結果および考察フォルステライト中に空孔を作った構造のエンタルピーは、Mg に関して M1 席を空孔にした構造が M2 席を空孔にした構造よりもエンタルピーが小さかった。また酸素に関しては、O3 席を空孔にした構造が最も小さく、O2, O1 という順になった。この酸素の傾向は過去の研究（Brodholt,1997）と同じ傾向である。次の MgO Schottky 空孔を作った場合の空孔形成エンタルピーを計算したところ（表１）、Mg(M1)-O3 が最も小さく、Mg(M2)-O3, Mg(M1)-O2, Mg(M2)-O2, Mg(M1)-O1,
Mg(M2)-O1 の順に高くなった。すなわち、Mg(M1)-O3 Schottky が最も作りやすい空孔であり、Mg(M2)-O1 が最も作りにくいことを示唆している。この結果は、過去の研究（Lasaga, 1980）とは異なる。
次に、最近接にある Mg, O 1 分子を couple で抜き空孔を作った結果（表２）、空孔形成エンタルピ109

ー は 、 Mg(M2)^O3_2 が 最 も 小 さ く 、 Mg(M1)-O3, Mg(M1)-O2, Mg(M2)^O3_1, Mg(M2)-O2,
Mg(M1)-O1, Mg(M2)-O1 の順に高くなった。この傾向は、Schottoky の結果と異なっている。しかし、Schottky 空孔の形成エンタルピーのほうが、すべての場合で小さい値を示しており、Schottky
空孔ができやすいこと、特に、Mg(M1)-O3 が最も出来やすいことが分かった。

表２ 最近接にある Mg, O 1 分子を
couple で抜き空孔を作った時の空孔形成エンタルピー

図

フォルステライトの構造

赤：O、黄：Si、緑：Mg

表1

MgO Schottky 空孔を作った場合の空孔形成エンタルピーの計算結果

110平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

高温高圧条件の水と NaCl 水溶液の性質
Properties of H2O liquid and NaCl solution at high pressure and high temperature
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
沈み込み帯において、沈み込むスラブから放出される水流体はマグマの発生や物質輸送において大きな役割をもつ。この水流体は塩を含むことが指摘されており、塩の存在は水流体の金属イオンや岩石成分などの様々な物質の溶解度に大きな影響を与えるため、沈み込み帯における物質輸送において大きな意味を持つ。さらに塩を含む流体への物質の溶解には塩の錯体形成が関わっていることが指摘されており、様々な高温高圧条件での塩の錯体形成についての情報を得ることは重要である。このような分子レベルでの構造解析には分子シミュレーションは有効であり、錯体形成の観察には大規模系でのシミュレーションを要する。そこで本研究では分子動力学法を用いて大規模系における高温高圧
条件での NaCl 水溶液のシミュレーションを行い、NaCl の錯体形成について観察した。

検討内容
本研究では化学研究所の Intel コンパイラと計算サーバを用いた。ポテンシャルモデルとパラメータには河村（2006）による原子間相互作用モデルとパラメータを用い、純水と NaCl 水溶液（5.1 wt%
で、これはわれわれの解析したマントル捕獲岩中の流体包有物の濃度を引用した）の系について、大気圧~3GPa、25~1000℃の温度圧力条件で計算を行った。まず純水の系について計算を行い、過去の第一原理計算による高温高圧条件における純水の構造についての計算結果（Ikeda et al., 2010）と比較を行い、本研究のポテンシャルモデルとパラメータにおける再現性の確認を行った。その上で、NaCl
水溶液について計算を行い、与えた温度圧力条件における NaCl の錯体形成についての観察を行った。

結果と考察
本研究のポテンシャルモデルとパラメータは高温高圧条件であっても第一原理計算で得られた結果を十分に再現しており、高温高圧条件における本モデルの有効性を示した。NaCl 水溶液の錯体形成に関しては、圧力の上昇は錯体形成を妨げる方向に働き、温度の上昇は錯体形成を促す方向に働くことが示された。また圧力の上昇の錯体形成への効果は～1GPa までの間で顕著であり、このような圧力区
間では塩を含む流体の岩石成分等の溶解度が大きく変わる可能性がある。

参考文献

河村 雄行、H2O の全自由度分子モデルと、水･氷等の分子シミュレーション、低温化学、
2006, 64：3-11
Ikeda T., Katayama Y., Saitoh H. and Aoki K. Communications: High-temperaturewater under pressure. J. Chem. Phys. 2010, 132. 121102

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

111平成 23 年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

ドラッグライクテンプレートの開発研究－縮環インドール構造を有する新規 Eg5 阻害剤の開発－
Development of Drug-Like Templates:
Structure-Activity Relationships of Fused-Indole Derivatives as a Novel Class of Eg5 Inhibitors
大野 浩章
京都大学薬学研究科 薬品有機製造学分野
背景と目的
臨床応用されている抗癌剤として、タキサン系やビンカアルカロイド系など有糸分裂阻害により抗腫瘍活性を示す多くの植物由来の化合物が知られている。しかしながら、その多くは微小管の構成タンパク質であるチューブリンを標的とすることから、末梢神経障害などの副作用を示すことや長期使用により癌細胞が耐性を獲得することなどの問題点が指摘されており、より効果的で副作用が少ない抗癌剤の開発が求められている。
キネシンモータータンパク質ファミリーの１つである Eg5 は、２本の微小管を架橋し、ATP の加
水分解によって得られるエネルギーを利用して微小管上をプラス端に向かって動くことが知られている。これにより微小管を極方向へ押しやり、極同士を引き離すことで、中心体の分離・移動、紡錘体の形成など細胞分裂において重要な役割を果たしている 1)。Eg5 を阻害することにより細胞周期は M 期で停止しアポトーシスが誘導されることから 2)、Eg5 は新たな抗癌剤の分子標的として注目を集めている 3)。
これまでに、Eg5 阻害活性を示す天然物またはその類縁化合物として、terpendole E 14)や HR22C1625)などが報告されている（Figure 1）。所属研究室ではこれまでに、これら一連の化合物の化学構造の共通性から、Eg5 阻害活性に必要な最小構造が縮環インドール構造であると想定し、これらを出発点とする Eg5 阻害剤の構造活性相関研究を行った。その結果、2-CF3 基、2-t-Bu 基、3-CF3 基などの比較的大きなアルキル置換基を有するカルバゾール誘導体 3a-c が良好な Eg5 阻害活性を示すことを見出している 6)。このような背景のもと、著者は、より強力な Eg5 阻害剤の創製に向けてさらなる構造活性相関研究を展開した。
O

H
OH
N
H

N
H

H
H

O

terpendole E 1
IC50 = 23.0 μM

OHN

N n-BuOOH
HR22C16 2
IC 50 = 0.80 μM

R1
N
H

R2

3a: R 1 = H, R 2 = CF3 , IC50 = 0.21 μM
3b : R 1 = H, R 2 = t -Bu, IC 50 = 0.25 μM
3c: R 1 = CF3 , R 2 = H, IC50 = 0.99 μM

Figure 1. Structures of the reported Eg5 inhibitors 1, 2 and the potent Eg5 inhibitors with a
2,3-fused indole substructure 3.

検討内容
新規 Eg5 阻害剤をデザインするにあたり、ATP 競合的な Eg5 阻害剤として報告されているビフェニル型構造を有する化合物 4, 5 に着目した 7)（Figure 2）。Eg5 阻害剤としての有用性を見出されたカルバゾール誘導体 3 は、ビフェニル化合物において２つのフェニル基の間の自由回転可能な結合軸をカルバゾールの窒素原子により固定化したものとみなすことができる。そこで、より良好な Eg5との相互作用をもたらす縮環様式と、カルバゾール上の置換基の適切な配向を同定することを目的とし、A, B において一般化される各種ヘテロ原子や置換基を配置した化合物による構造活性相関研
究を展開した。さらに、分子モデリングによる解析を行い、リガンド結合部位および相互作用様式
について検討した。

112

O

N

H
N

Y
R
Rest riction of
CF 3 the r otatabl e bond

CF3
4

5

H
N

Y

1

N
H

R1

CF3

CF3

Y = N or C-R2

A

B

Figure 2. Design of novel Eg5 inhibitors with fused indole scaffolds.

結果・考察《縮環インドール構造を有する各種誘導体の合成》
1. カルボリン誘導体 6a-d の合成（Scheme 1）
カルボリン誘導体 6a-d は、ヨウ化アリール 7, 9, 10, 12と 2-haloaniline 誘導体 8, 11 を基質とした N-アリール化により得られた N-aryl-2-haloaniline 誘導体を、Pd 触媒を用いた分子内 C-H アリール化反応に付すことにより合成
した。

Br

a

+
N

I

H2 N

N

CF3

7

8

Y
X

+

CF 3
6a

a, b

8

Y
X

I

9: X = N, Y = CH
10: X = CH, Y = N
N

N
H

N
CF3
H
6b: X = N, Y = CH
6c: X = CH, Y = N
N

Cl

c, b

+

2.

N
CF3
I
CF3
NH 2
ラクタム環を有するカルバゾール誘導体 13a-d の合
H
11
12
6d
成（Scheme 2）
Scheme 1. Synthesis of carboline derivatives.
Scheme 2A に、ラクタム環のアミド基をカルバゾール Reagents and conditions: (a) Pd(OAc)2, Xantphos,
NaOt-Bu, toluene, 120 °C; (b) Pd(OAc)2, PCy3·HBF4,
2 位に有する誘導体 13a, b の合成経路を示す。臭化アリ K2CO3, t-BuCO2H, DMA, 130 °C;(c) CuI,ール 14 を原料とし、Pd 触媒存在下 bis(pinacolato)diboron 1,10-phenanthroline, K2CO3, DMF, 110 °C.
を作用させてボロン酸エステル 15 を得た後、鈴木‒宮浦カップリング反応により 2-nitrobiphenyl 誘
導体 16 へと変換した。続くトリフェニルホスフィンを用いた還元的環化反応により、13a, b を得た
8)。次に、ラクタム環のアミド基をカルバゾール 3 位に有する誘導体 13c, d の合成を検討した（Scheme 2B）。ラクタム 14 とアニリン誘導体 17 を基質とした N-アリール化反応によりジアリール
アミン 18 を得た後、酸化的ビアリールカップリング反応を行い 13c, d の合成を試みたところ、13cのみが位置選択的に得られた 9)。そこで、フェノール誘導体 19 をトリフラート体 20 へと変換後、Pd 触媒存在下 bis(tributyltin)を作用させて有機スズ化合物 21 を調製し、Stille カップリング反応、ホスフィンによる還元的環化反応を経て 13d を合成した（Scheme 2C）。
(A)

O

H
N

O

H
N

O

a
Br

c

O

14

O2N

H
N
Br

O

d

+
H2 N

14

e
N
H
18

17

O
f

HN

g

HN

OH
19

OTf
20

O

N
H

N
H

h

HN

N
H
13c

CF3

13b

CF3

O

HN

c
CF3

Sn(n-Bu) 3
O2N
22

21

13a

H
N

O

O

CF3

+

CF3

(C)
O

O

O

H
N

CF3

N
H

CF3

16

15

(B)
O

HN

b

O

B

H
N

HN
N
H

CF3

13d

Scheme 2. Synthesis of carbazole derivatives with lactam-fused structure. Reagents and conditions: (a) (pinB)2,
PdCl2(dppf), KOAc, DMSO, 80 °C; (b) 4-bromo-3-nitrobenzotrifluoride, PdCl2(dppf), K2CO 3, 1,4-dioxane, 90 °C;(c) PPh3, o-DCB, 165 °C; (d) Pd2(dba)3·CHCl3, DavePhos, NaOt-Bu, toluene, 100 °C; (e) Pd(OAc)2, O2, AcOH,
120 °C; (f) Tf 2O, pyridine, CH2Cl2, rt; (g) Pd(PPh3)4, LiCl, (Bu3Sn) 2, 1,4-dioxane, 100 °C;(h) 4-bromo-3-nitrobenzotrifluoride, Pd2(dba)3·CHCl3, P(t-Bu)3·HBF4, CsF, toluene, 110 °C.

113

《Eg5 ATPase 阻害活性および HeLa 細胞増殖抑制活性の評価》
まず、7-CF3 基を有する４種のカルボリン誘導体 6a-d およびその類縁化合物 3a, 4 の評価を行った（Table 1）。α-カルボリン誘導体 6a は Eg5 阻害活性を全く示さなかった。一方で、β-, γ-, δ-カルボ
リン誘導体 6b-d においてビフェニル型化合物 4 と比較して Eg5 阻害活性の著しい増強が認められ、
特にβ-カルボリン誘導体 6b は強力な阻害活性を示した。また、HeLa 細胞増殖抑制活性には Eg5 阻
害活性との相関がみられ、β-カルボリン誘導体 6b が優れた細胞増殖抑制活性を示した。本検討により、縮環インドール構造を用いた結合軸の固定化が、強力な Eg5 阻害剤の創製において有用な手法であることが示唆された。
次に、ラクタム環を有するビフェニル化合物 5 およびその結合軸を環構造により固定化した化合物 13a, b とその位置異性体 13c, d の阻害活性を評価した（Table 2）。ラクタム環のアミド基をカル
バゾール 2 位に有する化合物 13a, b は、5 と比較して Eg5 阻害活性が向上した。一方、アミド基をカルバゾール 3 位に有する化合物 13c, d は Eg5 阻害活性が低下した。興味深いことに、ラクタム環の縮環する位置が異なる 13a と 13b を比較すると、Eg5 阻害活性が同程度であるのに対し、HeLa
細胞増殖抑制活性には大きな差がみられた。13b において、これまでのビフェニル化合物やカルバ
ゾールおよびカルボリン誘導体と比較して、細胞増殖抑制活性の劇的な増強が認められた。
Table 1. Structure-activity relationships ofcarboline derivatives.
Eg5 ATPase
IC 50 (μ M)compoundTable 2. Structure-activity relationships of carbazole
derivatives with lactam-fused structure.

cell growth
IC 50 (μ M)
H
N

O
N
H

CF3

3a

0.21

4

10

7.8

N

N

5

0.046

0.28

13a

0.040

0.61

13b

0.031

0.091

13c

0.18

> 63

13d

0.084

5.0

CF 3
-

CF3

N

Eg5 ATPase cell growth
IC50 ( μM)
IC50 ( μM)compound

N
H

N
H

CF3

CF3

HN
6a

6b

> 6.3

0.052

N
H

CF3

0.095

CF 3

N
H

CF3

N
H

CF3

O

> 200

O

N
H

O

H
N

0.81

N
6c

N
H

1.4
O

N

HN
6d
N
H

0.33

16

CF3

N
H

CF 3

《分子モデリングによる結合様式の解析》
最後に、分子モデリングによる結合様式の解析を行った。HR22C16 2 のような縮環化合物はアロステリック部位に結合することが報告されている 5, 10)。一方で、ビフェニル化合物 5 は ATP 競合的阻害を示すことが報告されている 7)。そこで、今回見出した Eg5 阻害剤について ATP 結合部位およびアロステリック部位の双方に対するドッキングシミュレーションを行った。
まず、CF3 基を有するカルバゾール誘導体 3a の ATP 結合部位に対するドッキングシミュレーショ
ンを行ったが、効果的な相互作用を示すポーズは存在しなかった。また、このポケットのアデニン結合部位は非常に浅いため、強力な阻害剤である四環性化合物 13b などは分子の大きさが原因でポケットに収まらないことが明らかとなった。また、Eg5 とモータータンパク質の一種である CENP-Eの結晶構造の重ね合わせを行い ATP 結合部位の形を比較したところ、これらの ATP 結合部位は極めて類似していることが確認できた。著者はカルバゾール誘導体が Eg5 を選択的に阻害し、CENP-E

114

を全く阻害しないことを実験的に確認しており、Eg5 選択的阻害を示すカルバゾール誘導体が ATP結合部位に結合している可能性は低いと考えられる。
次に、最も強力な Eg5 阻害活性を示したラクタム縮環型のカルバゾール誘導体 13b のアロステリ
ック部位に対するシミュレーションを行ったところ、13b はポケットに収まり近傍のアミノ酸残基との相互作用が確認された（Figure 3）。CF3 基が Arg103 との静電相互作用およびファンデルワールス相互作用を生じ、カルバゾール環が Glu100 および Leu198 との CH/π 相互作用を生じることで結合を安定化している。また、カルバゾールの NH は Glu100と水素結合を形成することが示された。さらに、カルバ
Glu100ゾール骨格に縮環したラクタム環により、阻害剤がポケ

Arg205

Arg103ットに対して適切な大きさである四環性骨格となることに加え、ラクタム環のアミド基が Glu100 もしくは Arg205との間で静電相互作用を生じることで阻害活性が増強したものと考えられる。以上の結果より、縮環インドール構造を有する Eg5 阻害剤は、アロステリック部位への結合により阻害活性を発現していることが示唆された。

Leu198Figure 3. Docking pose of carbazole derivative 13b
with lactam-fused structure in the allosteric site.

著者は、ビフェニル型構造を有する Eg5 阻害剤の結合軸を環構造により固定化した各種誘導体をデザインし、ラクタム環のアミド基を 2 位に有するカルバゾール誘導体が強力な Eg5 阻害活性を示すことを見出した。さらに、分子モデリングによる解析の結果、リガンド結合部位および相互作用
様式についての有用な知見を得た。現在、フォトアフィニティラベリング解析による結合部位の同定についても検討中である。
発表論文
J. Med. Chem. 2011, 54, 4839-4846.
参考論文
1) Sawin, K. E.; LeGuellec, K.; Philippe, M.; Mitchison, T. J. Nature 1992, 359, 540-543.
2) Blangy, A.; Lane, H. A.; d’Herin, P.; Harper, M.; Kress, M.; Nigg, E. A. Cell 1995, 83, 1159-1169.
3) (a) Mayer, T. U.; Kapoor, T. M.; Haggarty, S. J.; King, R. W.; Schreiber, S. L.; Mitchison, T. J. Science
1999, 286, 971-974; (b) Sarli, V.; Giannis, A. Clin. Cancer Res. 2008, 14, 7583-7587.
4) Nakazawa, J.; Yajima, J.; Usui, T.; Ueki, M.; Takatsuki, A.; Imoto, M.; Toyoshima, Y.; Osada, H. Chem.
Biol. 2003, 10, 131-137.
5) Hotha, S.; Yarrow, J. C.; Yang, J. G.; Garrett, S.; Renduchintala, K. V.; Mayer, T. U.; Kapoor, T. M.
Angew. Chem. Int. Ed. 2003, 42, 2379-2382.
6) Oishi, S.; Watanabe, T.; Sawada, J.; Asai, A.; Ohno, H.; Fujii, N. J. Med. Chem. 2010, 53, 5054-5058.
7) Luo, L.; Parrish, C. A.; Nevins, N.; McNulty, D. E.; Chaudhari, A. M.; Carson, J. D.; Sudakin, V.; Shaw,
A. N.; Lehr, R.; Zhao, H.; Sweitzer, S.; Lad, L.; Wood, K. W.; Sakowicz, R.; Annan, R. S.; Huang, P. S.;
Jackson, J. R.; Dhanak, D.; Copeland, R. A.; Auger, K. R. Nat. Chem. Biol. 2007, 33, 722-726.
8) Freeman, A. W.; Urvoy, M.; Criswell, M. E. J. Org. Chem. 2005, 70, 5014-5019.
9) (a) Watanabe, T.; Ueda, S.; Inuki, S.; Oishi, S.; Fujii, N.; Ohno, H. Chem. Commun. 2007, 4516-4518;(b) Watanabe, T.; Oishi, S.; Fujii, N.; Ohno, H. J. Org. Chem. 2009, 74, 4720-4726.
10) Barsanti, P. A.; Wang, W.; Ni, Z.; Duhl, D.; Brammeier, N.; Martin, E.; Bussiere, D.; Walter, A. O.
Bioorg. Med. Chem. Lett. 2010, 20, 157-160.

115

平成２３年度

京都大学化学研究所

スーパーコンピュータシステム

利用報告書

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 マイクロエンジニアリング専攻
ナノサイエンス講座 量子物性学分野
立花 明知

1

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が開発されている [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) =,(1)+
ψi (~r) −
4m
∂x ∂x
∂xk
∂xl
∂xk ∂xl∂xl∂xkiと表わされる。ここで、m は電子の質量で、{k, l} = {1, 2, 3} は空間座標の添字である。このテンソルの固有値を調べることによって、電子に働く応力の様子を知ることができる。例えば、水素分子の原子核間の中心付近ではストレステンソルの最大固有値が正 (引っ張り応力に対応) で、その固有ベクトルは核間を結ぶ方向である。従来の電子密度を用いた描像では電子密度が核間で増加するということで共有結合状態を表現していたが、ストレステンソルを用いた描像では引っ張り応力が働いていることも示すことができるのである。また、ストレステンソルの最大固有値の固有ベクトルの包絡線を見ることで化学結合の方向性が議論できる。
∑
テンション密度 ~τ S (~r) はストレステンソルの発散 l ∂l τ Skl (~r) で与えられ、[]~2 ∑∂∆ψi (~r) ∂ψi∗ (~r)∂∆ψi∗ (~r)∂ψi (~r)∗Sk∗
νi ψi (~r)
τ (~r) =−∆ψi (~r) +ψi (~r) − ∆ψi (~r)
, (2)
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

116

(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。
以下ではこの電子ストレステンソルを用いた化学結合の解析を逆サンドイッチ型および openlantern 型２核遷移金属錯体 [10] と、水素化パラジウムクラスター [11] に適用した結果を報告する。

2

逆サンドイッチ型および open-lantern 型２核遷移金属錯体の電子ス
トレステンソルによる解析

逆サンドイッチ型２核遷移金属
錯 体（ MBV 、MBCr 、MBMn 、
MBFe の４種類）について、電子ストレステンソルに基づいた解析を行った (図 1)。特にエネルギー密度を用いた結合次数はベンゼン
環と遷移金属 (V, Cr, Mn) の間の結合の強さを、従来の分子軌道法による評価と相対的に同じ順序(V > Cr > Mn) を与えることがわ
かった。
Open-lantern 型２核遷移金属錯体については、Cr-Cr 結合を持つ錯体と Mo-Mo 結合を持つ錯体の比較を行った。われわれの結合次数の計算結果によれば前者の方が大きいが、分子軌道法の計算では後者の方が大きくなることが示唆される。これはわれわれの結合次数はラグランジュ点という一点のみのエネルギー密度で評価してい 図 1: ベンゼン環と金属原子間の結合強度の指標 (a) MBV ,たため、遷移金属間結合のような (b) MBCr , (c) MBMn and (d) MBFe [10].
広がった d 軌道が関与する結合を評価するには適さないことが原因

117

と考えられた。このことから、「ラグランジュ面」という２次元的に広がった領域でエネルギー密度を積分して結合の大きさを評価することを提案し結合次数を定義したところ、分子軌道法と同じ相対強さを与えることがわかった。

3

水素化パラジウムクラスターの電子ストレステンソルによる解析bε

水素が飽和した小さなパラジウ
ムクラスター (Pdn , n = 2 ∼ 9) を
0.7
Pd−H(terminal)
電子ストレステンソルで解析した。
Pd−H(two−fold)Pd−H(three−fold)Pd−H(four−fold)
0.6
Pd−Pd(PdnHm)
特に、電子ストレステンソルに基づ
Pd−Pd(Pdn)
H−H
いた結合次数を用いて解析した。結0.5
合長と結合次数の散布図 (図 2) を0.4
見ることにより異なった種類の結0.3
合を分類することができることがわかった。例えば、同じ Pd-H 間結0.2
合でも距離が短いもの (強い結合)0.1と長いもの (弱い結合) では結合長0
1.6
1.8
2
2.2
2.4
2.6
2.8
3
結合次数の図上で異なる曲線 (おおBond length[Å]
まかにいって傾きの異なる直線) 上に乗ることがわかった。また、それ 図 2: Pd クラスターと水素化 Pd クラスターにおける結合長らは Pd-Pd 間結合とも異なった系 とエネルギー密度による結合次数との相関。[11]列 (曲線) に属する。
電子ストレステンソルの最大固有値と固有ベクトルを調べたところ、Pd-Pd 間や、弱い Pd-H 間
では、固有ベクトルは原子間をつなぐようなパターンを示すが最大固有値は負であることがわかった (図 3)。これを「擬スピンドル構造」と名付けた (これまでそのような固有ベクトルのパターンで最大固有値が正の部分は「スピンドル構造」と呼んでいた)。この水素化パラジウムクラスターには H-H 間結合も存在するが、スピンドル構造を示すものと擬スピンドル構造を示すものがある
ことがわかった (水素分子そのものはスピンドル構造を示す)。
0.10

0.05

0.00

図 3: Pd9 H22 のある断面における、ストレステンソル最大固有値と固有ベクトル（上パネル）とテンション（下パネル）。[11]

118

4

まとめと展望電子ストレステンソルによって化学結合を解析することが遷移金属を含む分子についても有用な結果を与えることがわかった。またそれとともに新たな興味深い課題も見つかった。今後、ラグランジュ面の探索並びにその上での積分を効率良く計算する方法の開発や、擬スピンドル構造の化学的理解を進めることが課題となり、その研究によって電子ストレステンソルを通した化学
結合の理解が進展すると期待できる。

参考文献[1] A. Tachibana, Theor. Chem. Acc. 102, 188 (1999).
[2] A. Tachibana, J. Chem. Phys. 115, 3497 (2001).
[3] A. Tachibana, Int. J. Quant. Chem. 100, 981 (2004).
[4] A. Tachibnana, J. Mol. Model. 11 301 (2005).
[5] A. Tachibana, J. Mol. Struct. (Theochem) 943, 138 (2010).
[6] P. Szarek and A. Tachibana, J. Mol. Model,13, 651 (2007).
[7] P. Szarek, Y. Sueda, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 129, 094102 (2008).
[8] P. Szarek, K. Urakami, C. Zhou, H. Cheng, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 130, 084111(2009).
[9] M. Senami, K. Ichikawa, K. Doi, P. Szarek, K. Nakamura, and A. Tachibana, Molecular
Regional DFT program package, ver. 3. Tachibana Lab, Kyoto University, Kyoto (2008).
[10] K. Ichikawa, A. Wagatsuma, Y. I. Kurokawa, S. Sakaki and A. Tachibana, Theor. Chem.
Acc., 130, 237 (2011).
[11] K. Ichikawa, A. Wagatsuma, P. Szarek, C. Zhou, H. Cheng and A. Tachibana, Theor.
Chem. Acc., 130, 531 (2011).

119平成 23 年度 京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム

利用報告書

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

辻

康之

背景と目的

遷移金属触媒は高い活性と選択性を発現し，有用な物質を環境に大きな負荷をかけることなく生産することが可能である１），２）。しかし，触媒反応の開発には多くの時間を要し，計算化学の果たす役割は大きい。
検討内容

遷移金属触媒を用いる酸ハロゲン化物の炭素- 炭素多重結合への付加反応は合成経路の容易さ
や原子効率の面で優れているため有機合成上重要な反応である。当研究室ではこれまでにイリジ
ウム触媒を用いた酸塩化物の末端アルキンへの付加反応を報告している３）。
一方でフッ素は薬学、農芸化学、材料等の分野において重要な役割を果たしており、炭素-フッ素結合の生成反応は近年注目を浴びている。酸フッ化物の炭素-炭素多重結合への付加反応は炭素鎖にアシル基とフッ素原子を同時に導入することができる原子効率の高い反応である。本研究ではこれを実現する触媒系の探索を行った。 またフッ素原子とケイ素原子の間には強い親和性があることが知られている。金属上の活性化されたフッ素原子はケイ素原子と容易にトランスメタル化し、クロスカップリング型の反応が効率的に進行するのではないかと考え、遷移金属触媒を用いた酸フッ化物と有機ケイ素化合物とのクロスカップリング反応を検討した。
結果
フッ化ベンゾイルを基質とする炭素-炭素多重結合への付加反応を検討した。リン配位子を用いたイリジウム触媒存在下、フッ化ベンゾイルとフェニルアセチレンとの反応において痕跡量ではあるが目的付加体が GC-MASS により観測できた(式 1)。しかし配位子や温度等の条件検討を行ったが、収率の向上は実現できなかった。計算化学を用いて炭素-フッ素結合エネルギーを計算したところ，対応する塩化物，臭化物に比べて，強い結合を有していることが明らかになった。フッ化ベンゾイルの低い
反応性はこの強い結合によるものと考えられる。

120

次に，フッ化ベンゾイルと種々の有機ケイ素化合物とのクロスカップリング反応の検討において、フッ化ベンゾイルと 2-トリメチルシリルエチニルベンゼンとの反応をパラジウム触媒を用いて検討した。その結果、適切な配位子を用いることにより脱カルボニル型の反応とカルボニル保持型の反応が制御できることを見出した (スキーム 1）。

参考論文
1) 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.
2) 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.
3) Iwai, T.; Fujihaea, T.; Terao, J.; Tsuji, Y. "Iridium-Catalyzed Addition of Aroyl Chlorides andAliphatic Acid Chlorides to Terminal Alkynes", J. Am. Chem. Soc., 2012, 134,1268-1274.

121平成２３年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

遷移金属錯体触媒を利用する新規分子変換反応の開拓
Development of Transition-Metal-Catalyzed Transformations
工学研究科 物質エネルギー化学専攻 触媒有機化学分野 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
ルテニウム錯体を触媒に用いるオレフィンメタセシスは，高い官能基許容性を有することから天然物合成や医薬中間体の合成において幅広く用いられている． Grubbs らが開発したルテニウム錯体が触媒として幅広く利用されているが，この触媒ではルテニウムに配位するトリシクロヘキシルホスフィン（PCy3）が解離して生成する 14 電子ルテニウム錯体が鍵中間体であることが知られている．3 この中間体は極めて活性ではあるが同時に不安定でもあり失活は早い．
検討内容
本研究で我々は，触媒の遠隔位に剛直な立体を導入することで，１）PCy3 の解離を促進し触媒活性を向上させる，２）基質の接近を阻害することなく生成した 14 電子ルテニウム錯体を保護す
る，ことを狙った（図１a）．この戦略を実現するために，2,3,4,5-テトラフェニルフェニル（TPPh）
基を導入した含窒素複素環カルベン（NHC）配位子を設計し，これを組み込んだルテニウム－メ
タセシス触媒を合成した（図１b）．4
結果と考察
ジアリルマロン酸ジエチルを基質とした閉環メ

Figure 1. (a) Concept of this work, and (b) structuresof catalysts

タセシスをモデル反応として触媒の性能を評価した．トルエン溶媒中，反応温度 0 oC における経時変化を追跡すると，遠隔位に立体を有する触媒 1
が，TPPh 基を単純なフェニル基とした触媒 2 や Grubbs 第２世代触媒 3 と比較して反応初期から高い活性を示すことが分かった（図２）．これは，比較的低温においても，遠隔位に導入した固い置換基の立体効果により PCy3 の解離が促進され，かつ配位子の立体により失活が抑制された結果であると考えている．ここで，PCy3 の解離が促進されていることを検証する実験として，反応系に PCy3 を添加し閉環メタセシスを検討した．

122

その結果，0.1 mol%の PCy3 を添加した系において，触媒 1 では反応性は低下しないが触媒
3 では活性が大きく低下することが分かった（式１）．しかし，0.2 mol%の PCy3 を添加す
ると触媒 1 の活性も低下することが分かった．
EtOOC

COOEt

Cat. (1.0 mol %)PCy3 (x mol %)

EtOOC

COOEt
(1)

toluene, 0 oC, 17 hx = 0.1 x = 0.2
1 : 94% 1: 39%
3: 38% 3: 31%

より高い触媒活性を発現させるために，反応系中に塩化銅（CuCl）を添加して PCy3 を捕捉することを考えた．ジアリルマロン酸ジエチルを基質とした閉環メタセシスにおいFigure 2. Time-dependent changes of the reaction with 1(●), 2 (■) and 3 (▲) as catalysts.

て，触媒量の CuCl を添加し THF 中，10 oCで反応を行った．図２に示した条件では効率的に反応が進行した触媒 1 は，中程度反応が進行した時点で失活した（図３）．そこで，遠隔位により大きな立体を有する触媒 4（図４）を合成し反応に適用した．その結果，CuCl
共存下において短時間で非常に効率良く反応が進行することが分かった．これは，NHC
配位子の遠隔位に導入したより大きな立体構造が，中間体として生成する 14 電子ルテ
ニウム錯体の失活を抑える働きをしたものと考えている．
Figure 3. Time-dependent changes of the reaction with 4(◆), 1 (●) and 3 (▲) as catalysts.
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,
Figure 4. Structure of catalyst 4.
Y. Dalton Trans. 2008, 379–385.
(3) Handbook of Metathesis, R. H. Grubbs, Ed.;
Wiley-VHC: Weinheim, 2003.
(4) Fujihara, T.; Tomike, Y.; Ohtake, T.; Terao, J.; Tsuji, Y. Chem. Commun. 2010, 47, 9699–9701.

123平成 23 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書

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

1

佐藤

徹

背景と目的
フラーレン C60 に対する環化付加反応は、フラーレンを機能化するための手段として、有機合成

化学や材料化学の分野で数多く研究されてきた [1, 2]。C60 に対する環化付加反応は、隣接 6 員環の間の C-C 結合への高い位置選択性を示すことが知られている。このとき C60 はジエノフィルとし働き、すなわちエチレンと同様に反応する。しかし、図 1(a) に示すようにフロンティア電子密度は分子全体に非局在化しており、フロンティア軌道理論からこの反応性を説明することは困難である。
本研究では、振電相互作用 (核振動と電子の相互作用) に注目し、電子状態だけでなく、核振動を合わせて考えることで、C60 に対する求核的環化付加反応の位置選択性を説明する [3]。

2

検討内容
振電相互作用の大きさ (振電相互作用定数)Vα は、次式で表される [4]。
∫Vα = ηα (r) d3 r, whereηα (r) := ∆ρ(r) × vα (r)(1)

ここで、∆ρ は、電荷移動状態と中性状態の間の電子密度の差を表す。vα (r) は、1 個の電子に働く核ポテンシャル u(r) をモード α の核の変位座標 Qα で微分したもの (∂u/∂Qα )0 を表し、モード α の核振動を反映する。ηα (r) は、振電相互作用密度と呼ばれる。

1984 年 Parr と Yang は、 密度汎函数理論に基づく化学反応理論を提唱した [5]。基質 S の全電子
エネルギー E は、電子数 N 及び 1 電子に働く核ポテンシャル u(r) を用いて表される。
E = E[N, u(r)](2)

化学ポテンシャル µ を (∂E/∂N )u で定義すると、その全微分 dµ は次式で表される。
∫
dµ = 2ηdN + f (r)du(r) d3 r
ここで、

η :=

1
2

(

∂2E
∂N 2

)

(
,

f (r) :=

u

∂ρ
∂N

(3)

)
(4)
u

Parr と Yang による原理は、“|dµ| が最大になるように化学反応は生じる” というものである。換言すれば、“f (r) の大きなところで反応が生じる” ということである。実際、f (r) は、求核攻撃に対し124

ては ρLUMO 、求電子攻撃に対しては ρHOMO 、ラジカル攻撃に対しては 12 (ρLUMO + ρHOMO ) と近似できることから、この原理によって、フロンティア軌道理論が導かれることが分かる。
本研究では、f (r) を電荷移動状態と中性状態の間の電子密度の差 ∆ρ(r) で近似する。さらに、duを規準座標 {Qα } で展開する。

du(r) =∑ ( ∂u )
∂Qα

α

dQα =

0

∫
dµ = 2ηdN +∑f (r)du(r)d3 r = 2ηdN +vα dQα(5)∆ρ(r)vα (r)dQα d3 r

(6)

α

∑∫
α

反応モード s は、式 (7) で定義される有効モードに沿うと仮定する。有効モードは、電荷移動状態に対して、振電相互作用が最も大きくなる核振動の方向であり、分子構造が変形しようとする方向に一致すると考えられる。

ds :=

∑
α

この仮定により、

V
√∑ α
dQα
2
|V
|
α
α

∫
dµ = 2ηdN +(7)∫∆ρ(r)vs (r)dsd3 r = 2ηdN +ηs (r)dsd3 r(8)となり、先述の Parr と Yang の原理に従うと、“|ηs | が最大になるように化学反応は生じる” と考えることができる [4]。

(a)

(b)

(c)

図 1: (a) Averaged LUMO density and (b) vibronic coupling density of C−
60 . (c) Vibronic coupling

denisty of ethylene anion.

3

結果と考察
図 1(b) に C−
60 の有効モードに対する振電相互作用密度を示す。隣接 6 員環の間の C-C 結合上に大きな分布を持つことがわかる。これにより C60 の環化付加反応の反応性が説明できる。

125

エチレンアニオンについて同様の計算をした結果を図 1(c) に示す。C−
60 の隣接 6 員環の間の C-C結合上の分布は、エチレンアニオンのそれと同様であることがわかる。C60 は、エチレンを官能基として含んでいることが、振電相互作用密度により明らかである。

参考文献[1] A. Hirsch, Synthesis 895 (1995).
[2] M. A. Yurovskaya and I. V. Trushkov, Russ. Chem. Bull. Int. Ed. 51, 367 (2002).
[3] T. Sato, N. Iwahara, N. Haruta, and K. Tanaka, Chem. Phys. Lett., in press.
DOI:10.1016/j.cplett.2012.02.025[4] T. Sato, K. Tokunaga, and K. Tanaka, J. Phys. Chem. A 112, 758 (2008).
[5] R. G. Parr and W. Yang, J. Am. Chem. Soc. 106, 4049 (1984).

発表論文(1) Naoya Iwahara, Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka,
Polyhedron, 30, 3048-3053 (2011).
(2) Katsuyuki Shizu Tohru Sato, Kazuyoshi Tanaka,
Chem. Phys. Lett., 30, 3048-3053 (2011).
(3) Katsuyuki Shizu Tohru Sato, Akihiro Ito, Hironori Kaji, Kazuyoshi Tanaka,
J. Mater. Chem., 21, 6375-6382 (2011).
(4) Tohru Sato, Katsuyuki Shizu, Keisuke Uegaito, Naoya Iwahara, Kazuyoshi Tanaka, Hironori
Kaji,Chem. Phys. Lett. 507, 151-156 (2011).
(5) Naoto Hayashi, Kazuhito Sato, Yuka Sato, Masayuki Iwagami, Naoki Nishimura, Junro Yoshino,
Hiroyuki Higuchi, Tohru Sato,J. Org. Chem. 76, 5747-5758 (2011).
(6) Hitoshi Yamaoka, Takashi Kambe, Tohru Sato, Yukiaki Ishida, Masaharu Matsunami, Ritsuko
Eguchi, Yasunori Senba, and Haruhiko Ohashi,
Phys. Rev. B, Rapid Communication,84, 161404 (R) (2011).
(7) Tohru Sato, Naoya Iwahara, Naoki Haruta, Kazuyoshi Tanaka,
Chem. Phys. Lett., in press. DOI:10.1016/j.cplett.2012.02.025(8) Tohru Sato, Katsuyuki Shizu, Kazuyoshi Tanaka, Hironori Kaji,
Journal of Photonics for Energy , in press.

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Fig. 1

The graphyne sheet.

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D5J

¦;M7*E3@}!*E3@^ 0.60 eV            ­ÂÅ
K. Suzuki, T. Matsuo, D. Hashizume,
H. Fueno, K. Tanaka, and K. Tamao,
Science 331, 1306(2011).

Fig. 2The optimized structures of unit cell in (a) the neutral and(b) the 6 holes states by the B3LYP/STO-6G.

The unit is Å

M. Hachiya, M. Ito, T. Matsuo, D.
Hashizume, H. Fueno, K. Tanaka, and K. Tamao,ÖOrganic Letters13, 2666 (2011).

B. Li, T. Matsuo, T. Fukunaga, D. Hashizume, H. Fueno, K. Tanaka, and K. Tamao, Organometallics, 30,3453(2011).  Y. Shoji, T. Matsuo, D. Hashizume, M. J. Gutmann, H. Fueno, K. Tanaka, and K. Tamao,
J. Am. Chem. Soc., 133, 11058 (2011).

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Å!V]Ì)&2JB.O)¶§RÌ)j

0PEO=?7HPCÜSWNTÝo

Fig. 1 Structures of nanocarbon materials illustrated using Materials
Studio. a) Graphene, b) SWNT, and c) fullerenes.

¨§U!Ì)"BJPMO((Q]·Þ]·=?0PEO'BJPMO) SWNT `Î´Ó`hBJPMOAPF8<Üfullerene@SWNTÝ"¯%('(%((¦«Ì#\(×¼ÉË¦µ)±)z!'/M1;N>14bÑ©
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r'!ÁnY~Û

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1. C60@SWNT-ZnP )½$&ZÀBJP

1, I

MOAPF8<ÜC60@SWNTÝ)
ªÙ

I

N2BF4

1wt% SDBS, RT, 1hIId)©TbIP<B.>L3*6>-Gul'IP<B

2, I

C60@SWNTNH2 ,ONOODCB, 65 oC, 4 h.>Ls$&[Ú(BJP
ZnP

M O A P F 8 < )  %7HPCxvRIP<B.>LsENOÏ/49L)
'WÒFLB+KOÆYSuzuki 08DKO2l$&
FLB+KO

7HPCxvÍ

ZnP B

O

ZnP

O

Pd(PPh3)4, Cs2CO3
DMF, 105 oC, 24 h

ZnP =

~

ÜC60@SWNT-PhIScheme 1ÝI
I
C60@SWNT-PhI

N N
Zn
N N

ZnP
C60@SWNT-ZnP

Scheme 1. Preparation of C60@SWNT-PhI and C60@SWNT-ZnP.

128»&@HNKM?ND9;)ãC60@SWNT-ZnPScheme 1ä
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C60@SWNT-ZnP  DMF ¦vá])µ
2. C60@SWNT-ZnP 
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C60@SWNT-PhI  6.01 nmC60@SWNT-ZnP  4.51 nm ±)%¾¼ª©Î[»jVà"$>M;JãäÔÙãTEMäÇ{#Và

X ½YÜw]YãXPSä¥z(_&%(@HNKM SWNT Q\c&%#Và«)Å¶Ç{&ÓÖpÜwß´Ë&#'C60@SWNT-PhI  SWNT §¸ 40 W

C60@SWNT-ZnP  300 W 1 WDJ@*IMF=9:

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
C60@SWNT-PhIC60@SWNT-ZnP "DJ@ * I M f ¨ d j ©   %0.85-phenyl-10,15,20-tris(3,5-di-tertbutylphenyl)
Absorbanceãporphyrinatozinc(II)ä DMF ¦¢Q¹u-i
Ælh5C0:J"7KNaÐ¯
Y5C0:J) Fig. 2 µC60@SWNT-ZnPZnP-ref Ñ7KNÚ:ALN;dÚ4@

DJ@*IM C60 \c SWNT Ûrª
xo%



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»

3

0.6
2
0.4
1

0.2

Ç¥&XsÕ»&Üw°²RT­

4

1

ZnP-ref

0300

Fluorescence Intensity/ 106 cps

0
500
600
700
800
Wavelength / nm
Fig. 2 Absorption and fluorescence spectra of
C60@SWNT-ZnP (solid line), C60@SWNT-PhI (dashed line),
and ZnP-ref (dotted line) in DMF.
400

#XsVà&DJ@*IMaÐOØÝªC60@SWNT "¡Y%)­ SWNT-ZnP µ&k¡Yb· SWNTÇ¥&

ÊºaÐªb)Ì%420
nm aÐY)­Û]ÈÖ¤lh5C0:J¥z)ÃC60@SWNT-ZnP £Ä]5C0:J) Fig. 3 µ]iÆ<J)µ]#Í41

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lh5C0:J

³|mã0.4 psä)%#ÒÏuÞqk41<JÅ#&%& C60@SWNT ×SaÐª¬"%rªAIN8M1®%¿#&%iÆÞq41<J)µ24 ps
|m)%£Ä]

Ç{&k41<J SWNT-ZnP ZnP  SWNT

 C60@SWNT

Å#&

&

%-/

4BK905&%#SWNT-ZnP 

129

Fig. 3 Spectra of decay components obtained by threeexponential global fit of the transient absorption data of
C60@SWNT-ZnP in DMF excited at 420 nm.

#'16+%)PVR;^UcEN^UeC
560 nm  600 nm i/8%Xg\pFig. 3q

H

650 nm  750 nm [<akIBV?p> 2 nsq

'&-5250473("5"*!7MKC60@SWNT-ZnP#'16+%)^Uof?n^U_V



aD

?G,8/7& SWNT oG`]T@S
2+,9L=AV=C60@SWNT-ZnP 

a



dZ>jbm

:R03867/8.5$8FWJlYQ



hO





[1] Umeyama, T.; Mihara, J.; Hayashi, H.; Kadota, N.; Chukharev, V.; Tkachenko, N. V.; Lemmetyinen, H.;
Yoshida, K.; Isoda, S.; Imahori, H. Chem. Commun. 2011, 47, 11781.
130

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
多孔性配位高分子の合成と性質

Synthesis and properties of porous coordination polymers
京都大学工学研究科 合成・生物化学専攻

植村 卓史【背景と目的】
地球温暖化や石油資源の枯渇に伴い、二酸化炭素や水素などの軽い気体分子の効率的な貯蔵および安全な運搬技術や、炭化水素化合物のより省エネルギーな分離技術が望まれている。ゼオライトや活性炭などに代表される多孔質材料が持つ吸着能や分離能は、これらの技術への応用が期待されており、盛んに研究がなされている。一方で、近年、新しい多孔質材料として、「多孔性金属錯体」が注目を集めている。様々な配位形態をもつ遷移金属イオンと、様々な機能部位を有する有機配位子によって構成される多孔性金属錯体は、構成要素を自在に組み合わせることによって細孔構造や物性を合理的に設計することが可能な、従来の多孔質材料とは一線を画す物質群である。今回、ホスト－ゲスト間の酸化還元特性を利用したゲスト分子の高選択的吸着を示すFe(II)多孔性金属錯体の合成を行った。
得られた多孔性金属錯体はゲスト分子を吸着させると､ホスト骨格中の金属イオンとゲスト分子との間で酸化還元反応を起こしている明らかとなった。この酸化還元機構の解明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更なる多孔性金属錯体設計の重要な指針を与えることができる。
【検討内容】
今回合成した同一骨格を有する多孔性配位高分子において、用いた金属によって水の吸着挙動に顕著な違いが見られた．それぞれの多孔性配位高分子の有機配位子とガス分子との相互作用の違いではなく、用いた金属の違いによるものと確認するため、骨格構造における HOMO-LUMO のエネルギー準位
を、Gaussian09 を比較した。使用した基底関数は 6-31G*, 6-31+G*,および SDD を用いた、計算方法は密度汎関数法で行い，汎関数は B3LYP を用いた．また金属の内核電子については SDD の ECP を用いた。
【結果と考察】計算の結果、Fe（II）を用いた多孔性金属錯体においては Zn（II）と異なり細孔表面に存在する芳香族環上に d 電子の広がり、さらに Fe の HOMO の準位も高くなっていることが確認できた．この芳香族環を介してゲスト分子との酸化還元が生じていることが示唆され，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できた．この知見は、吸着能を制御する上で重要な指針であり今後の設計に有用な情報を得ることに成功した。
【発表論文・参考論文】
なし

131

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

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

τ [ps]＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着剤と吸着質の分子間相互作用や、乾燥過程における分子の動的挙動など、吸着工学や乾燥工学などにおける微視的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの分子シ
ミュレーションを用いて検討を行うことを目的としている。今年度はガラス状態の糖（糖ガラス）中における水分子の動的挙動について分子動力学（MD）シミュレーションにより検討したので、以下その概要を報告する。
食品や医薬品の中には、糖類添加により生じる高粘度状態あるいはガラス状態を利用して、香気成
分や品質を保持するものが多数存在する。しかしながら、水分子や糖類の動的挙動が保持作用に及ぼす影響などの微視的な知見は十分には得られていない。当研究室では、そうした基礎的知見を得るた
めの研究の一例として、MD シミュレーションを用いて、二糖類が形成するガラス（糖ガラス）中における水分子の動的挙動に関する検討を行ってきた。その結果、二糖類のガラス転移温度 Tg を系内の水分子の回転緩和時間τの絶対温度依存性から推測可能であることが明らかになってきた。しかし、その方法がどの程度の糖濃度の範囲で適用可能なのかについてはわかっていない。今まで検討してきたのは、糖濃度が以上で、糖が連続相となってガラスを形成する場合であった。そこで、今回は糖濃度が低く（25wt%）、水分子が連続相となってガラスを形成する場合について検討を実施した。
＜検討内容＞
二糖類であるラクトースについて、そのガラス状態を MD シミュレーションにより解析した。計算には Accelrys 社の Materials Studio を用いた。分子力場には DREIDING 力場と、水同士の相互作用を適切に表現する TIP3P 力場を組み合わせて使用した。NPT アンサンブルで数種の系の温度に対してシ
ミュレーションを行った。時間の刻み幅は 1 fs に設定し、10 万ステップ（100 ps）の熱平衡計算の後、さらに 10 万ステップ超の計算を実施して水分子の双極子自己相関関数（DACF）ならびに回転緩和
時間τを求め、動的挙動を考察した。
＜結果と考察＞100
ラクトース濃度が 25wt%の場合について、計算から得られたτ
緩和時間
を絶対温度の逆数に対して対数プロットした結果を図１に示す。
糖濃度が高い（92-98wt%）場合と同様に、高温のデータと低温の10データが異なる直線上にならぶことがわかった。双方の直線が交わる温度を求めると、-84℃となった。対応する文献値は見つかっていないが、二糖類の一種であるトレハロースの場合、25wt%
1
20
40
60
80
100
の場合の Tg が-110℃であること、同濃度ではラクトースの方が1/T ×104 [K-1]
トレハロースより Tg が高い傾向があることから、妥当な計算結
図１ τの絶対温度依存性
果であると考えられる。以上より、二糖類が低濃度で、水分子の方が連続相になるような場合でも、τの絶対温度依存性から Tg を推測可能であることが示唆された。

132

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討
Theoretical Studies on Microscopic Problems in Separation Engineering and Drying
京都大学大学院工学研究科
化学工学専攻鈴木哲夫＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着工学や乾燥工学などの種々のプロセスに関連する物理化学的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの計算機化学的手法を用いて検討を行うことを目的としている。
今年度はガラス状態の糖（糖ガラス）中における水分子の動的挙動について分子動力学（MD）シミュ
レーションにより検討したので、以下その概要を報告する。
食品や医薬品の中には、糖類添加により生じる高粘度状態あるいはガラス状態を利用して、香気成
分や品質を保持するものが多数存在する。しかしながら、水分子や糖類の動的挙動が保持作用に及ぼす影響などの微視的な知見は十分には得られていない。そこで、本研究では MD シミュレーションを用いて、糖ガラス中における水分子の動的挙動に関する検討を行った。
＜検討内容＞
二糖類であるラクトースについて、そのガラス状態を MD シミュレーションにより解析した。計算には Accelrys 社の Materials Studio を用いた。分子力場には DREIDING 力場と、水同士の相互作用を適切に表現する TIP3P 力場を組み合わせて使用した。NPT アンサンブルで数種の温度に対してシミュ
レーションを行った。時間の刻み幅は 1 fs に設定し、10 万ステップ（100 ps）の熱平衡計算の後、さらに 10 万ステップ超の計算を実施して水分子の双極子自己相関関数（DACF）ならびに回転緩和時間
τなどを求め、動的挙動を考察した。
＜結果及び考察＞ラクトース濃度が 92-98wt%の各濃度について、おのおの数種類の温度に対して MD シミュレーション

10を絶対温度の逆数に対して対数プロットした。
96wt％の場合のプロット例を図１に示す。高温の３つのデータと低温の３つのデータがそれぞれ異なる
直線上にならんでいることがわかる。双方の直線が交わる温度を求めると 65℃となり、ガラス転移温度

τ[ps]を実施し、水分子の DACF からτを求めた。得られたτ

65ºC

1
Tg の実験値（今村ら、J. Chem. Eng. Japan, 33, 657
27
29
31
33
(2000).）と概ね一致する値となった。これより、τ
1/T 104 [K-1]の絶対温度依存性に着目することで、Tg を推算可能であると考えられる。そこで、92、94、95、98wt%
図１ τの絶対温度依存性の各濃度についても同様の手順で Tg を推算したところ、いずれの濃度においても概ね実験値と一致する結果が得られた。以上より水分子の DACF を用いた解析は、Tg を推算する上で有用であると考えられる。

133

平成 23 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータシステム利用報告書
多孔性配位高分子の構造解析
Structural Analysis of Porous Coordination Polymer
工学研究科化学工学専攻

田中

秀樹

背景と目的
多孔性配位高分子(PCP)は，その構造の多様性から新規吸着材として注目されている。中でも zeolitic
imidazole framework (ZIF)は，二価の金属カチオンとイミダゾールアニオン(リンカー)から構成され，その金属カチオンとリンカーとの強い結合力から熱的安定性が極めて高く，様々な分野への応用が期待されている。ZIF の一種である ZIF-8 は sodalite 型の骨格構造を持ち，0.285 nm のウィンドウ(細孔入口)を有している。しかし，ZIF-8 はそのウィンドウサイズよりも大きな分子を吸着することから，リンカーが一定の角度で回転することにより，そのウィンドウサイズが大きくなるものと考えられている(図 1)。現在までに，in situ XRD や分子シミュレーションによって，分子吸着時にリンカーが実際に回転していることが報告されているが 1,2)，そ
リンカー
転移前
転移後
の吸着誘起構造転移のメカニズム解明には至(θ = 0˚ )(θ = 26 ˚)
っ て いな い。 そこ で 本 研究 で は， ZIF-8 のatomistic model に対する Ar 吸着の分子シミュ
レーション，および自由エネルギー解析を行
い，かつ Ar 吸着実験結果との比較検討を行う
ことで，その転移メカニズムの解明を試みた。

C
H
N
Zn
図1 構造転移前後におけるZIF-8の構造シミュレーション
ZIF-8 の構造モデルには，単結晶 X 線構造解析による原子座標(リンカー回転角θ = 0º) 2)を用い，θ = 0º
~ 30º の範囲で予めリンカーを回転させた種々のモデルを構築した。得られた構造モデルに対する Ar
吸着等温線の計算にはグランドカノニカルモンテカルロ(GCMC)法を用い，分子間相互作用には
Lennard-Jones (LJ)ポテンシャルを仮定した(Ar‐Ar：σff = 0.34 nm, εff / k = 119.8 K, Ar‐ZIF-8：UFF3))。
リンカー回転角θ ，化学ポテンシャルµ におけるシステムの自由エネルギーは以下のように計算することができる。
Ω( µ , θ ) = −µ∫ N (µ ,θ ) dµ + F (θ )
host

−∞

(1)

ここで，N は吸着量，Fhost は ZIF-8 骨格のポテンシャルエネルギーであり，リンカー回転角に依存する。
この Fhost は LJ ポテンシャル(UFF)とクーロンポテンシャルの和によって計算し，ZIF-8 の atomic chargeの DFT 計算には DMol3 を用い，交換・相関汎関数には BLYP，DND 数値既定関数を使用した。
結果・考察
GCMC 法により ZIF-8 モデル(θ = 0º)への Ar 吸着(87 K)を計算したところ，実験による吸着等温線
よりも低圧力において吸着等温線が立ち上がることが分かった。これは，多くの研究報告に見られる
ように，UFF を用いた場合のポテンシャル場が過大であるためと考えられる。そこで，温度 87 K にお
いて Ar‐ZIF-8 相互作用ポテンシャルの精密化を行なったところ， εsf new = 0.75 εsf UFF が得られ，他の温度(83 K, 91 K)における吸着等温線の立ち上がりを正確に再現可能であることを確認した。GCMC 法により，種々のθ における吸着等温線を計算し，(1)式によって系の自由エネルギー変化∆Ωを求めた結果の一部を図2に示す。Ar ガスの圧力増加に伴い，∆Ωには 2 つの極小値(θ = θs, θ l)が生じている。つまり，圧力増加に伴ってリンカーは活性化過程を経ずにθs まで回転し，ある時，系は自身のエネルギー
揺らぎによって吸着エネルギー障壁 EAads を乗り越え，θ l まで回転する吸着誘起構造転移を生じるもの

134

N [cm3/g STP]

600
P = 13.1 kPa
P = 34.3 kPa

20

des

EA

P = 109 kPa

10

400

0

ads

0

(a)

Peq
Pdes Pads

10

EA

θs
10

sim.(θs= 12˚)

0
15

-10
-20

実験値(ads)
実験値(des)sim.(θl = 25˚)

200

eq
EA

EA [kT]なった時に θl から θ s への構造転移が生じると考えられる。これが吸着ヒステリシスルー
プ(図 3(a))の起源であり，その吸/脱着圧(Pads および Pdes)におけるエネルギー障壁は等 し く (EAads = EAdes) な る は ず で あ る ( 図3(b))。この予測に基づき，Fhost 計算のため

30
自由エネルギー変化 ∆Ω [kT]と予想される。そして，この構造転移は，実験による吸着等温線において観測される吸着ステップに対応すると考えられる(図3(a))。一方，脱着過程では，脱着エネルギ
ー障壁 EAdes がシステム揺らぎよりも小さくθl20

θ [degree]

EAdes
ads

EA

(b)
30

5

0

20

40
P [kPa]6080

図2 各圧力での自由エネルギー 図3 (a)シミュレーション結果(b)EAの圧力依存性
変化∆Ωの回転角依存性のポテンシャルパラメーターの精密化を行なったところ，εssnew = 0.87 εssUFF となり，EAads = EAdes = 12.5 kT/uc が得られた。この精密化によって得られた∆Ωによると，吸着誘起構造転移時におけるリンカーの角度は，θs = 12º およびθl = 25º となり，その時の GCMC 法による吸着等温線は，実験による吸着量を良好に再現していることが分かる(図3(a))。また，以上により得られたεsfnew および εssnew を用いて 83 K, 91 K における吸着誘起構造転移挙動を予測したところ，極めて良い精度で実験結果を予測することに成功した。
発表論文
執筆を予定
参考論文
1) D. Fairen et al., J. Am. Chem. Soc. 133, 8900 (2011).
2) S. Moggach et al., Cheme.Int 48, 7087 (2009).
3) C. Casewit et al., J. Am. Chem. Soc. 114, 10046 (1992).

135

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書
クラスターイオン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
今日イオンビーム技術は、半導体工業をはじめとする様々な産業分野において広く利用されている。中でも半導体デバイス製造においては、イオン注入や微細加工の鍵となる技術として、欠かすことが出来ないものである。近年、半導体デバイスの性能向上のために、極めて浅い領域へのイオン注入技術のさらなる開発が求められている。この際、注入原子の深さ方向の技術を抑制する方法の一つとして、炭素イオンの注入が挙げられる。極めて浅い領域へのイオン注入においては、短飛程を実現するための低エネルギーと、空間電荷効果がトレードオフの関係になると考えられる。この両者を実現する方法の一つに多原子分子イオンビームの利用が挙げられる。多原子分子イオンは短飛程で、高い質量電荷比を持つため、実用的なビーム強度で、極めて浅いイオン注入を実現出来ると考えられる。
われわれは、多原子分子イオンビームの材料として、直鎖アルカンを用いることを検討している。電子衝撃法を用いたイオン化では、主鎖が切断され多種のフラグメントイオンが生成されることが知られている。直鎖
分子を固体表面に照射すると、分子の入射方向の違いにより、注入される原子の深さ分布や照射損傷量などの照射効果は影響を受けると考えられる。本研究では、電子衝撃法により生成されるn-デカン分子イオンのSi(100)表面への衝突過程について、照射効果イオン入射方向依存性を検討することを目的とした。
検討内容
n-デカン(C10H22)分子を Si(100)表面へ縦（長手）方向に入射した場合について計算を行った。計算には、Materials Studio5.5 に含まれる第一原理計算プログ
ラム CASTEP を用いた。図 1 に初期状態のシリコン結晶(100)及び n-デカン分子の配置を示す。シリコン
結晶は単位格子 3 層とした。n-デカン分子に基板表面に垂直に入射する方向の初速度を与え、シリコン
表面と n-デカン分子の衝突のシミュレーションを行った。初速度は n-デカン分子を 3 kV で加速した場合に(b) Top view

相当する、63 nm/ps とした。

(a) Side view
図 1：シリコン結晶及び n-デカン分子の配置（初期状態）
結果及び考察図 2 に 7 fs、10 fs、12.5 fs、及び 15 fs 経過した時点における表面付近の構造のシミュレーション結果を示す。
入射開始から 7 fs 後に先端の炭素原子が Si 表面に到達した。10 fs 後には最初の炭素原子が Si 表面と平行

136

な方向に放出され、二番目の炭素原子が Si 表面に到達した。12.5 fs 後には C 原子との衝突により Si 原子が基板内部に反跳し、15 fs 後には三番目の炭素原子が Si 結晶内に注入された。 Si 表面に垂直に入射した原子は 28 fs 後において、深さ 0.2 nm から 0.9 nm の領域に分布した。

(a) 7 fs 後(b) 10 fs 後(d) 15 fs 後(b) 12.5 fs 後

図 2：入射開始から(a) 7 fs 後、(b) 10 fs 後、(c) 12.5 fs 後、(ｄ) 15 fs 後におけるSi 表面付近の構造の計算結果

137平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピューターシステム 利用報告書

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

1

蜂谷

寛

背景と目的
カルコゲナイドガラスは、光誘起現象による様々な光学特性を示し、特に As-カルコゲナイド、Ge-カルコゲナイドにおいて、フォトルミネッセンス疲労 (photoluminescence (PL) fatigue) と呼ばれる長時間励起による発光強度の減少が知られる。われわれは、長時間励起による Ge-S 系ガラスの発光に注目し、低温での発光疲労と疲労の回復現象を見いだし、実験値が疲労と回復にそれぞれ時定数を仮定した理論式でよく一致することを明らかにしてきた [B1]。
本研究では、光誘起反応と熱による効果の競合する発光疲労-回復現象の温度依存性に注目し、発光強度の時間変化測定とモデル式の構築によって、この現象のメカニズムを解析した。

2

検討内容
溶融急冷法により作製した Ge-S ガラスの PL 測定を、光学システム用冷凍機を用いて、10 K から 20 K 刻みで試料温度を変えながら行った。励起光には Ar+ -イオンレーザー (457.9 nm/2.71 eV)と He-Cd レー ザー (441.6 nm/2.81 eV) を用いた [R1]。
時間変化測定を三つの組成のガラス（Ge33.3 S66.7 , Ge20 S80 , Ge10 S90 ）に対して行った。

3

結果

Ar+ -イオンレーザーと He-Cd レーザー励起のスペクトルとの相互比較により、メインのピー
ク (2.20 eV [R2]) に加えて、2.25 eV (551 nm) に一つのサイドバンドが確認され（図 1）、2.15 ∼ 2.45 eV に広がるもう一つのバンドが低温で Ge10 S90 において確認された（図 2）。

4

考察
サイドバンドの効果を考慮した上で、Ge20 S80 , Ge10 S90 のメインピークにおける発光疲労-回復の競合する時間変化（図 3）は、以下の式でフィッティングが可能であることがわかった。
(
)
(
)
(
)
(
)
t
t
t
t
E
′
′
I(t) = A exp −+ A exp − E A exp −− B exp −
+ I∞
τF
τF551
τR551
τF
また、Ge10 S90 の 30 K 以上では、以下の式を用いることが可能である。
(
)
(
)
t
t
E
I(t) = A exp −+ A exp − E + I∞
τF
τF

(1)

(2)

さらに、サイドバンドの効果も含めた発光疲労-回復メカニズム全体を説明可能な励起-発光の配位座標モデル（図 4）を得た。

138

発表論文
なし

参考論文
[R1] T. Nakanishi, Y. Tomii, K. Hachiya, submitted.
[R2] T. Nakanishi, Y. Tomii, K. Hachiya, J. Non-Cryst. Solids 354 (2008) 1627

参考文献
[B1] M. Seki and K. Hachiya, J. Phys.: Condens. Matter 15 (2003) 4555.

150

800
+

Ar -ion laser excitation (2.71 eV)
He-Cd laser excitation (2.81 eV)

100

100

700

80
60

600

40
20
0

2.15

2.2

2.25
Energy (eV)

2.3

500

2.35

400
300

50

0
0

200

Ar+-ion laser excitation (2.71 eV)
for main peak (2.20 eV)
He-Cd laser excitation (2.81 eV)
for side-band peak (2.25 eV)

10 K
50

100

Intensity (arb. unit)

Intensity (arb.unit)

Intensity (arb. unit)

120

100

0
200

150

Irradiation time (min)FIG. 1 Time-dependent PL intensity for main
FIG. 3 Time-dependent photoluminescence from
(2.20 eV) and side-band (2.25 eV) for Ge20 S80 at
Ge10 S90 glass and ﬁt by Eq. 1 and 2 [R1].
10 K. The inset is the PL spectra excited by Ar+(457.9 nm) and He-Cd laser (441.6 nm) [R1].
200

e2

100

g2

+

Ar -ion laser excitation (2.71eV)
He-Cd laser excitation (2.81 eV) at 0 min

120

2nd excited states

Intensity (arb. unit)

160

80

80

60
40
20

120

0
2.1

60
2.15

2.2

2.25 2.3 2.35
Energy (eV)

2.4

2.45

80

40

h2

b2 c2(a**)

Intensity (arb. unit)

Intensity (arb.unit)

at 180 min

100

1st excited statesb

Radiative(2.28 eV)c(a*)

EnergyeEδ

Radiative(2.22 eV)

f*

g
i

EΔ
Ar+-ion laser excitation (2.71 eV)
for main peak (~2.20 eV)
He-Cd laser excitation (2.81 eV)
for side-band peak (~2.28 eV)

40

10 K
0
0

50

100

150

Radiative(2.25 eV)

g

20

a

d
Ground statesfNon-radiative

Configurational coordinate

0200

Irradiation time (min)FIG. 2 Time-dependent PL intensity for main
(2.20 eV) and side-band (2.28 eV) for Ge10 S90 at
10 K. The inset is the PL spectra excited by Ar+(457.9 nm) and He-Cd laser (441.6 nm) [R1].

FIG. 4 A Schematic for the excitation-radiation
process for the main-band and side-band
photoluminescence emission mechanism [R1].

139平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

マグネシウム合金における第一原理計算
The First 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、軽量材料として高いポテンシャルを有しており、比強度
や比剛性、リサイクル性などの点でも優れているため、近年注目を集めている金属材料の一つである。しかしながら、Mg はその hcp 構造に起因する異方性が変形のすべり系を制限し、加工性が悪いという欠点がある。
近年、Mg に微量の Ca を添加することで、降伏応力が減少する固溶軟化という現象が確認できた（図 1）。この
固溶軟化は Mg の変形の異方性を解消する有効な手段だと考えられる。しかしながら、まだ固溶軟化についての詳細なメカニズムは明らかにされていない。そこで、本研究では、Mg の固溶軟化機構の解明に資することを目的に、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、その移動性には材料中の電子状態が大きく影響すると考えられる。そこで第一原理計算を用いて Mg 中の添加元素周辺の 電 子 状 態 を 調 べ た 。 ま た 、 転 位 の 移 動 性 は Generalized
Stacking Falut Energy（GSFE）から評価した。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電子状態の解析と GSFEの計算を用いて、添加元素が転位の移動性に与える影響を明ら 図 1 Al による固溶強化と Ca による固溶軟化
かにした。
検討内容
本研究での第一原理計算には、CASTEP を利用した。Mg のバルクモデル(Pure Mg)を作成し、続いて、その Mg のすべり面上に添加元素として Ca、Al を導入した Mg-Ca モデル(Mg-Ca alloy)、
Mg-Al モデル(Mg-Al alloy)を作成し、各モデルの電子状態を計算した。また、それぞれのモデルに対し、すべり面を境に上下の構造
をずらすことにより GSFE を計算した。
結果及び考察図 2 は各モデルの電子密度の等値面分析である。等値面は0.072 electrons/ Å3 である。灰色の領域は電子が薄いことを示しており、これにより Mg-Ca alloy 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140

図 2 Mg 合金における電子密度の等値面分析

おいては、Pure Mg と比べて、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、変形しにくくなることが示唆される。
続いて、図 3 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。この GSFE の最大値の大

図 3 添加元素が GSFE に及ぼす影響

小で転位の移動性を評価することができ、Mg-Ca alloy は GSFE の最大値が減少しているため、Pure Mg に比べて転位が動きやすくなっていることが示唆される。
さらに、電子状態密度（DOS）の計算を行ったところ、図 4 に示されるように、Mg-Ca alloy においては、Ca 原子周辺の Mg-Mg 結合、また Mg-Ca 結合の DOS が Pure Mg と比べて、ほとんど変化がないのに対し、Mg-Al
alloy においては、Al 原子周辺の Mg-Mg 結合、また Mg-Al 結合の DOS の形状は Pure Mg と大きく異なり、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された。

Density of States (electron/eV)(a) Pure Mg(b) MgCa: Mg-Mg bond (c) MgCa: Mg-Ca bond(d) MgAl: Mg-Mg bond (e) MgAl: Mg-Al bondEnergy (eV)
図 4 添加元素周辺の Mg-Mg 結合、Mg-添加元素間結合における DOS

発表論文
なし
参考論文
Y. Chino, T. Ueda, M. Kado, and M. Mabuchi, Mater. Trans. 52 (2011)1840.

141平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

多孔質金属の表面特性
Surface properties of porous metals
エネルギー科学研究科エネルギー応用科学専攻資源エネルギープロセス学分野 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はその独特の微細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異性をさらに活用するため、ナノポーラス金の表面にコバルトを電析してナノポーラス金／コバルト複合材を作製し、その磁気特性について調べた。
磁化特性を試料振動型磁力計により評価した結果、飽和磁化の値が 76 emu/g であり、通常のコバル
トの飽和磁化 (= 162 emu/g) の半分以下であった。透過電子顕微鏡による観察の結果（図 1）、ナノポ
ーラス金の気孔内に電析されたコバルト相の格子定数が通常のコバルトに比べ+25～−20%変化していることが示された。
飽和磁化の低下は電析コバルト内の格子ひずみに由来すると考えられる。そこで本研究ではコバル
トの磁気特性と格子ひずみの関係を第一原理計算で明らかにした。

(b)

図 1 コバルトを電析したナノポーラス金の透過電子顕微鏡写真
検討内容
コバルトの安定な結晶構造は面心立方 (fcc) 構造および六方最密 (hcp) 構造が知られているが、今回の電子顕微鏡観察結果からは試料がいずれの結晶構造を有するか判別できなかった。このため、fcc
および hcp の 2 種類を有するコバルトの原子モデルを構築し、CASTEP コードによる第一原理計算を行った。この際に原子モデルの格子定数を変えることで格子ひずみを導入し、コバルト原子の磁気モーメントに対する格子定数の影響を明らかにした。

142

結果および考察計算されたコバルト原子の磁気モーメントと格子ひずみの関係を図 2 に示す。図 2 に示されるように、fcc および hcp いずれの結晶構造の場合でも、格子が膨張した場合 (ε > 0) に比べて収縮した場合 (ε< 0) に著しく磁気モーメントが低下することが明らかになった。また、別途行った分子動力学計算で、
ナノポーラス金のナノメートルオーダの気孔内にコバルトが電析することでコバルトに正負の格子ひずみが生じることが示唆されている。
これらを総合することで、ナノポーラス金の気孔内に電析したコバルトの磁気特性が低下するのは、
電析コバルト内に結晶格子の収縮している部分があるためであることが示された。

Magnetic moment ( B)

2

hcp Co1
fcc Co

0
-20

-10

0
10
Strain, 20

図 2 コバルトの格子ひずみと磁気モーメントの関係
このほか、コバルトの fcc/fcc, hcp/hcp 双晶界面や fcc/hcp 擬双晶界面が磁性に及ぼす影響等を第一原
理計算で明らかにした。
発表論文
なし
参考論文
J. Appl. Phys. 109 (2011) 084315.
Appl. Phys. A 106 (2012) 237.

143

平成 23 年度

京都大学化学研究所 スーパーコンピュータシステム 利用報告書

変調磁場を用いて作製した擬単結晶の構造解析
Crystal structure analysis of magnetically Oriented microcrystal array prepared under modulated
magnetic field
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 2 軸性微結晶（磁化率テンソルの主値の大きさを＞＞）を 3 次元的に配向させ，配向を固定させて，擬単結晶（Magnetically Oriented Microcrystal array, MOMA）を作製している．既に我々は，L-alanine（空間群 P212121）， LiCoPO4（Pnma (No. 62).），Sucrose（空間群 P21）で MOMA を作製し 1)，
その結晶構造解析に成功している 2,3)．
今回は，
1,3,5-triphenylbenzene(TPB)（空間群 Pna21 (No.33)）の MOMA を用いて，X 線構造解析を行ったので，報告する．
実験
TPB（和光純薬㈱）をポリエチレングリコール PEG#400（和光純薬㈱）数滴とともに乳鉢ですりつぶし，TPB/PEG 混合物を得た．TPB/PEG 混合物を UV 硬化樹脂プレカーサー550DC（荒川化学㈱）と混合し，TPB 懸濁液を得た．TPB/PEG 混合物の重量は，懸濁液重量の約 15%だった．TPB 懸濁液を 2T の静磁場中で 5 分
間変調回転（ q=100 rpm，s =20 rpm，q＞ s）した後，紫外線を照射し，TPB 結晶の配向を固定し，TPB の MOMA を得た（Fig. 1）．
Fig. 1 に示すように，変調回転はFig. 1 変調磁場印加方法．
B: 磁場方向, q, s: 回転速度(q＞ s), サンプル回転は－α/2°からスタート．

静磁場下に置かれた懸濁液を一定の角度ごとに低速回転s →高速回転 q →低速回転 s …と，回転速度を切り替えた．
作製した擬単結晶を約 0.10 mm×約 0.10 mm×約 0.10 mmにカットし，Ｘ線回折測定に供した．測定は Rigaku R-AXIS

RAPID イメージングプレートディフラクトメータで行った．Ｘ線は Cu-K線を用いた．カメラ長及び測定温度は 127.40 mm，23±1℃であった．回折スポットが得られた最大の 2の値は 136.4°だった．回折スポットの強度について，吸収補正， Lorentz 効果・偏光効果補正を行った．
結晶構造は直接法とフーリエ法によって解析し，非水素原子は異方的に

1

1

3

精 密 化 し た ． 水 素 原 子 は ” riding
model” を用いて精密化した．
Cambridge Structural Database のConquest を用いて TPB 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Figs. 2 TPB MOMA の XRD イメージ.左図:X 線照射方向=2 軸方向、中図：X 線照射方向＝3 軸方向，右図：X 線
照射方向＝1 軸方向。オシレーションは左から順に 30，
90 及び 30°．

144

置と比較した．
結果及び考察回転開始時に磁場印加方向から－α/2°の方向は，磁場を最も長く感じるため軸が配向する．
軸は回転面に垂直な方向に配向するので，結果的に，軸と直行する方向に残る軸が配向し，磁化軸の３次元配向が達成される．得られた MOMA の XRD イメージを Figs. 2 に示した．X 線入射方向が違う３つ XRD イメージから TPB の擬単結晶化に成功したことがわかる．
X 線構造解析した結果を Table I 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. 3 に示した．MOMA と単結晶の構造の平均二乗偏差（root mean square deviation）は 0.0236 Å となり，構造が非常によく一致した．即ち，TPB MOMA を用いることにより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．
Table I

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= 4.2 %a = 7.5958(2) Å

a=7.610 Å

b = 19.7480(14) Å

b=19.765 Åc=c=11.258 Å

11.2510(3) Å

4)Fig. 3 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) Y. C. Lin and D. E. Williams, Acta. Cryst., B31, 318. (1975).

145

平成 23 年度	
  京都大学化学研究所	
 スーパーコンピューターシステム	
 利用報告書	 	 生理活性物質の構造活性相関	
 Structure-Activity	
 Relationships	
 of	
 Bioactive	 Compounds	
 京都大学大学院農学研究科	
  赤松美紀	 	 [背景と目的]	
 私たちは日常生活の中でさまざまな化学物質に曝露されており，それらの中には人体にとって有害なものが存在する．これら有害物質をシトクロム P450(CYP)により代謝無毒化することなどにより，私たちはその悪影響を軽減している．CYP は薬物代謝の約 8 割に関与する代謝酵素で，ヒトにおいて CYP
分子種の遺伝子多型が存在する．そのため，各ヒト CYP 分子種における化学物質の代謝を検証することは重要である．また，CYP による代謝の研究により各 CYP 分子種の基質認識機構を解明できれば，ヒトに対する化学物質のリスク評価に役立てるとともに，医薬品や農薬の開発効率の向上に貢献し得る．
本研究では，モデル化合物として殺虫剤 Tebufenozide（図 1）を選択し，それを基質とした場合のヒト CYP3A4 と CYP2C19 による代謝物を同定した．CYP3A4 は全 CYP 中最大の約 30-50%を占め，薬物代謝の 30%以上に関与する重要な分子種である．また，CYP2C19 は臨床現場で遺伝子多型の問題があり，日本人の約 20%が欠損している分子種である．	
 その結果、ヒト CYP3A4 の場合、A 環メチル基、B 環エチル基 1 位、tert-ブチル基が水酸化された 3種の代謝物が得られた。一方、CYP2C19 の場合、B 環エチル基のみが変化した 3 種の代謝物が得られたことを、昨年度報告した。いずれも主要代謝物は B 環エチル基 1 位が水酸化された M1（図 1）で、M1が不斉炭素を持つことから、本研究では、各 CYP により生成した M1 の立体異性体比に基づき、その立体選択性について検討した。また、ドッキングにおいて、立体選択性が予測できるかどうかについても検討した。	
 	
 [検討内容]	
 ・代謝物 M1 の RS 比率	 まず、3 段階の反応で B 環 4-アセチルの化合物を合成後、そのカルボニル基を NaBH4 により還元ある
いは CBS 触媒を用いて立体選択的に還元して M1 の構造を持つ化合物のラセミ体および R 体(ee	 95%)を得た。合成ラセミ体を用いてキラルカラム HPLC による立体異性体の分離条件を確立した。この分離条
件下、合成 R 体を分析し、R、S 体の溶出順序を決定した。また、合成した R 体の比旋光度から R,	
 S
体の+/-を決定した。キラルカラム HPLC 分析により、CYP3A4 あるいは CYP2C19 による代謝物 M1 の RS
比率を調べた。	
 ・代謝物立体選択性の in	
 silico 予測	 ヒト CYP3A4 および CYP2C19 により得られた Tebufenozide 代謝物 M1 の立体選択性が in	
 silico 予測
可能かどうか検討した．すなわち，両酵素と Tebufenozide のドッキングを行い，スコアリングの結果から引き抜かれる水素原子の予測を試みた．	
 	
 ヒト CYP2C19 の結晶構造は解明されていないため，CYP2C19 のホモロジーモデルを作成した．鋳型タ
ンパク質の選択，アラインメント，モデリングにはソフトウェア PDFAMS	
 Pro	
 (ver.	
 2.1,	 インシリコサイエンス社)を用いた．RPS-BLAST 法により，ソフトウェア中に用意された配列データベースの中から CYP2C19 のアミノ酸配列と相同性の高いタンパク質を検索し，そのタンパク質との配列アラインメ
ントを行った．鋳型として，92%と高相同性を示し，CYP2C19 と同様に医薬品の代謝で重要なヒト CYP2C9の構造の一つ，1R9O を採用し，疑似焼きなまし法により CYP2C19 のホモロジーモデリングを行った．
次にドッキングを行った．コンフォーマー構築プログラム OMEGA	 (ver.2.3.2,	
 OpenEye 社)を用いてTebufenozide の多コンフォーマーデータベースを作成した．また，FRED	 RECEPTOR(ver.2.2.5,	
 OpenEye社)により，CYP3A4 の結晶構造(PDBID:	
 2J0D)および 2C19 のホモロジーモデルの各レセプターに対して，

146

ドッキングに必要な酵素の活性部位ファイル（レセプター活性部位ファイル）を作成した．	
 OMEGA で作成した Tebufenozide の多コンフォーマーデータベースと FRED	 RECEPTOR で作成したレセ
プター活性部位ファイルを用いて，FRED(ver.2.2.5,	
 OpenEye 社)でドッキングを行った．CYP による代謝は，酸化活性種のオキソ鉄(Ⅳ)ポルフィリンπ-カチオンラジカル体から基質の酸化部位の炭素に酸素が添加されることによって起こる．従って，ヘム鉄に結合した酸素から 3.2	 Å（炭素原子と酸素原子のファンデルワールス半径の和）以内に少なくとも 1 つの重原子が存在するように拘束条件を設定した．本研究のドッキングでは立体，水素結合，金属，脱溶媒の相互作用を認識する Chemgauss3 のス
コアリング機能を用い，スコアが高い 1000 個のドッキング構造を得た後，5 種類のスコアリングによるコンセンサススコアを計算し，最終的に上位 20 個のドッキング構造を採用した．	
 	
 [結果および考察]	
 R 体の比旋光度は[a]D17=-17.1 (c	
 5.4,	 MeOH、光学純度補正済み)であった。M1 の RS 比率は、CYP3A4の場合 R(+):S(-)=33:67、CYP2C19 の場合 R(+):S(-)=2:98 であった。異性体比から、CYP2C19 は CYP3A4
より立体選択的に Tebufenozide の B 環エチル基 1 位を代謝することが分かった。昨年度の結果より、
CYP3A4 は Tebufenozide のさまざまな部位を代謝するのに対し、CYP2C19 は B 環エチル基のみを代謝する。両事実を合わせると、ヒト CYP2C19 の基質結合部位は CYP3A4	
 より狭く、非常に厳密に基質を認識していることが示された。	
 ドッキング構造において，ヘム鉄に近い Tebufenozide の水素原子が引き抜かれ，その水素に結合した炭素原子が酸化されると考えた．（以下，酸化部位という）CYP3A4 では，スコア順位上位 20 位以内に B 環エチル基 1 位が酸化部位となる構造は 2 個しか得られず、M1 の RS 比率を予測するには至らなかった。また、CYP2C19 では，上位 20 位以内の構造の約半数が B 環エチル基 1 位が酸化部位となるもの、
残りのほぼ半数が B 環エチル基 2 位が酸化部位、2 個の構造が tert-ブチル基が酸化部位となるものであった。B 環エチル基 1 位が酸化部位となるドッキング構造において、エチル基 1 位の 2 個の水素原子と､ヘム鉄に結合した酸素間の距離を測定し､引き抜かれる水素原子を決定した。詳細なデータは省くが、この場合も pro-S の水素原子が引き抜かれる構造が多いわけではなく、ドッキングから立体選択性を予測することは困難であった。酵素モデルの妥当性、ドッキングについて検討の余地があると思
われる。	
 
	
 
R
	
 
O
	
 
H
B
N
N
	
 
A
O
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
図	
 1	
 	
 殺虫剤 Tebufenozide および代謝物 M1 の構造	
 [発表論文]
なし．
[参考論文]
なし．

147

京都大学化学研究所 - 2011年度 -システム稼働状況

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

スーパーコンピュータシステム
日本ＳＧＩ株式会社 中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、上原 英也、西川 和嗣

システム稼働時間
稼 働 状 況システム名
ファイルサーバ

年間運転時間(h)稼働 保守 運休
システム運転状況
8784
システム稼働率 : 100 %(システム停止なし)(h)(v242/m4001)
8753.2 30.8(h) (h)システム稼働率 : 99.6 %8780.2 3.8(h) (h)システム稼働率 : 100.0 %

計算サーバ(altixa/uva)

計算サーバ(altixb/uvb)

計算サーバの月別システム稼働時間
年月 稼働時間(b) 保守時間(c) 故障時間(d) 運転時間(e=b+c+d) 稼働率(b/e)
計算サーバ
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00100 %(altixa/uva)
6月
720:00
720:00100 %
7月
744:00744:00100 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
744:00744:00100 %
11月
720:00
720:00100 %
12月
739:50
4:10
744:0099 %
1月
744:00744:00100 %
2月
669:25
26:35
696:0096 %
3月
744:00744:00100 %
計8753:1530:45
8784:00
99.6 %
月平均
729:26
2:33
731:5999.7 %
計算サーバ
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00100 %(altixb/uvb)
6月
720:00
720:00100 %
7月
744:00744:00100 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
744:00744:00100 %
11月
720:00
720:00100 %
12月
744:00744:00100 %
1月
744:00744:00100 %
2月
692:10
3:50
696:0099 %
3月
744:00744:00100 %
計8780:103:50
8784:00
100.0 %
月平均
731:400:19
731:59100.0 %
システム名148

京都大学化学研究所 - 2011年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
スーパーコンピュータシステム

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

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/uv アプリ(人)利用
登録 (人)2011年度の利用者数□(E-mail利用者)(48) (10)
179

1
2
4
93
5

2
38
5
4

(1)
(1)

(1)

(1)
(4)

(4)

(1)

(2)

(14)

(7)

(4)

(3)

(3)

(2)

1
3
3

部局別のCPU使用時間
項番

部 局 名

計算サーバ(altix/uv)
ファイルサーバ
会話型
バッチ型
会話型
15787日00時間26分 8007日14時間26分 82日18時間09分

1 化学研究所
0日01時間36分
2 エネルギー理工学研究所
98日23時間24分 622日20時間54分 0日00時間12分
3 生存圏研究所
0日00時間46分
4 防災研究所
5 宇治地区事務部
270日17時間39分
1日00時間53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14分
10 薬学研究科・薬学部
167日20時間35分 54日14時間25分 31日04時間43分
11 工学研究科・工学部
745日05時間58分 2396日16時間48分 0日02時間39分
12 エネルギー科学研究科
0日00時間52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06時間34分
18 低温物質科学研究センタ
0日11時間56分
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
0日16時間51分
21 先端医工学研究ユニット

149■(altix/uv利用者)

京都大学化学研究所 - 2011年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
スーパーコンピュータシステム

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

バッチジョブ実行時間 (Altix4700/UV1000)
項番
項 目
SMALLキュー MEDIUMキュー LARGEキューHUGEキュー
Altix4700(2011.4.30 ～ 2011.12.31)
1 総ジョブ件数
4498
3228
1204
75 キュー構成 演算時間 最大メモリ量 コア数5547日17時間51分 7747日04時間52分 11103日12時間18分 1195日16時間22分
2 総CPU時間
SMALL
56 日
16 GB 4 CPU
0日02時間19分
2日09時間34分
9日05時間08分 15日17時間35分
3 平均CPU時間
MEDIUM
112日
32 GB 8 CPU
55日07時間46分 86日05時間40分 201日11時間08分 220日22時間34分
4 最大CPU時間
224 日
64 GB 16 CPU
5 平均ジョブ実行時間 0日00時間58分 0日16時間40分 64日11時間46分 0日12時間27分 LARGE
6 最大ジョブ実行時間 28日08時間13分 22日21時間42分 15321日16時間40分 6日22時間11分 HUGE
896 日
128 GB 32 CPU
0日10時間59分
0日03時間16分
7 平均ジョブ待ち時間 0日00時間42分 0日10時間32分
UV1000(2012.1.1 ～ 2012.3.31)
8 最大ジョブ待ち時間 37日23時間31分 37日00時間09分 23日19時間20分 3日22時間31分
SMALL
224 日
32 GB 8 CPU
MEDIUM
448 日
128 GB 16 CPU
LARGE
HUGE
バッチジョブ件数

3584 日672 日

512 GB 64 CPU
1532 GB 12 CPU

CPU時間

計算サーバのCPU使用率 (Altix4700/UV1000)

月別のCPU使用時間とジョブ件数(2011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/UV1000)
会話型(h:m)
バッチ型(h:m)

44.3 % 483日14時間07分 1246日16時間47分
53.9 % 1114日07時間22分 2071日19時間05分
45.8 % 409日09時間05分 2220日13時間55分
47.6 % 642日20時間03分 1216日00時間12分
25.8 % 787日10時間49分 740日16時間44分
37.9 % 176日22時間05分 1086日20時間11分
80.8 % 450日07時間39分 532日00時間40分
54.9 % 379日22時間56分 874日00時間04分
67.4 % 204日22時間43分 777日20時間34分
25.3 % 4193日20時間26分 28日00時間41分
50.2 % 4836日12時間06分 288日06時間29分
33.5 % 3389日19時間31分
0日00時間00分
17069日20時間57 11082日19時間28分
分
47.3 % 1422日11時間44分 923日13時間37分

ジョブ件数(Altix4700/UV1000) CPU時間と使用率
会話型
バッチ型

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

926
731
828
759
470
377
419
334
298
1719
1967
857

0

9685

0

807

150

■会話型(h)■バッチ型(h)使用率(%)

京都大学化学研究所 - 2011年度 -システム稼働状況

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

スーパーコンピュータシステム
日本ＳＧＩ株式会社中神 光真、福本 淳司、大久保 宏一、上原 英也、西川 和嗣

応用ソフトウェア利用時間 (ジョブ件数とCPU時間)
計算サーバ：Altix4700/UV1000

計算サーバ：Altix4700/UV1000

計算サーバ：Altix4700/UV1000

計算サーバ：Altix4700/UV1000

計算サーバ：Altix4700/UV1000

計算サーバ：Altix4700/UV1000

151

2011年度
WWWサービスの利用状況
日本ＳＧＩ(株) 中神

月別の利用件数と利用国数 日本以外からの件数

国別の利用件数(2011年度)

日本からの件数

上位50機関の利用件数(2011年度)

光真

国数

上位50機関の利用件数(2011年度)

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

ドメイン名
2iij.net
aist.go.jp
asahi-net.or.jp
au-net.ne.jp
bbtec.net
dion.ne.jp
e-mobile.ne.jp
eonet.ne.jp
genome.ad.jp
google.com
googlebot.com
hgc.jphitachi.co.jp
hokudai.ac.jp
home.ne.jp
infoweb.ne.jp
jst.go.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

2011年度 主な機関別の利用件数
総件数
化学研究所情報
29986
8720
33259
6703
79430
15690
34518
6024
18754249180
175750
51605
44084
12744
305994101913172118
30506
98039
57304
189006
76493
51903
1293
28428
8268
51908
11898
43820
11233
253900
58914
24324
4045
31483
7848
37300
8883
212745199585953714514238864182
12776
15109841236
154292
42165
40940
6467
66780
14952
48335
13658
36857
12018
24546
4788

152

研究室情報
18421
23509
58529
25434
118976106571
26221
179710
1828
36211
69621
5
14092
32054
27266
171463
17979
21916
25841
917822234646
42017
93771
51813
31902
39241
31327
20794
17440

スパコン情報
2845
3047
5211
3060
19386
17574
5119
24371
139784
4524
42892
50605
6068
7956
5321
23523
2300
1719
2576
213770160111
9389
16091
60314
2571
12587
3350
4045
2318

ocn.ne.jp
osaka-u.ac.jp
osakafu-u.ac.jp
panda-world.ne.jp
plala.or.jp
prodatanet.com.phritsumei.ac.jp
so-net.ne.jp
spmode.ne.jp
spring8.or.jp
titech.ac.jp
tohoku.ac.jp
tsukuba.ac.jp
u-tokyo.ac.jp
ucom.ne.jpvectant.ne.jp
yahoo.net
yournet.ne.jp
zaq.ne.jp
Others or unknown

79197612791031934
61472
17644338334
22927
134280
34640
22640
69194
97775
36971
20831098844
51567
20981149907
76281
775517223355
26159
8842
11889
46395
10208
3488
41964
8921
4678
14611
18990
9689
37460
28741
14383
77979
14725
21749
238047153

486264
84757
19765
45173
111258
10939
17691
77900
23015
16767
45725
68173
21017
147145
56511
32078
86619
26935
48527
401853

82357
16994
3327
4410
18790
17187
1748
14416
2704
1195
8858
10612
6265
23705
13592
5106
45213
8247
6005
135617

2011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 17 のデータベースから構成される「生命システム情報統合データベース」です。ゲノム情報とケミカル情報は生命の基本部品である DNA・RNA・タンパク質と低分子化合物・糖鎖・脂質等の分子構造情報、システム情報は基本部品から構成される生命システム、すなわち細胞・個体などの高次機能情報です。
カテゴリ
データベース内 容
KEGG PATHWAY
KEGG パスウェイマップ

システム情報ゲノム情報

ケミカル情報KEGG BRITE
KEGG MODULE
KEGG DISEASE
KEGG DRUG
KEGG ENVIRON

BRITE 機能階層
機能単位 KEGG モジュール
ヒト疾患
医薬品
生薬、天然物など

KEGG ORTHOLOGYKEGG GENOME
KEGG GENES

KO オーソロググループ
全ゲノム配列既知の KEGG 生物種
各生物種の遺伝子カタログ

KEGG DGENES
KEGG SSDB
KEGG COMPOUND
KEGG GLYCAN

各生物種の遺伝子カタログ(自動アノテーションのみ)
GENES の配列類似度とベストヒット情報
代謝物質など低分子化合物
糖鎖

KEGG REACTION
KEGG RPAIR

生体内化学反応
反応ペア

KEGG RCLASSKEGG ENZYME

反応クラス
酵素

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

内容

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

内 容
ゲノムまたはESTコンティグの自動アノテーションとパスウェイマッピング
大量のESTデータからコンセンサスコンティグ自動生成
カーネル法での多様なオミクスデータ統合による遺伝子ネットワーク予測
マイクロアレイデータからの糖鎖構造予測
内化合物類似構造検索
化合物部分構造検索
糖鎖類似構造検索
分解・合成反応経路予測
化学物間の酵素反応予測
化合物間の反応経路計算
類似反応経路検索154

容DBGET/LinkDB: ゲノムネット統合データベース検索システム
DBGET は世界中に存在する分子生物学データベースのウェブを対象とした統合データベースシステムです。上のサーチボックスを含め、ゲノムネットや KEGG のバックボーンシステムとして利用されています。分子生物学データのウェ
ブは、各データベースのエントリー（ページ）をノードとし、エントリー間の参照情報をエッジ（リンク）とした膨大なグラフです。各データベースエントリーはデータベース名とエントリー名（またはアクセッション番号）のペアで指定され、これは一般には対応するページのURLに変換することができます。このような名前空間を考え、名前同士のつながりを蓄積したのが LinkDB データベースです。
DBGET/LinkDB システムでは多数のデータベースを統合するために、データベース利用条件の違い（ミラリング可、キーワードインデクシング可、リンクのみ）を考慮して、各データベースを以下の５つのカテゴリーに分類しています。
KEGGデータベース (カテゴリー1)
データベース
内 容
brite
機能階層・オントロジー
pathway
パスウェイマップ
moduleKEGGモジュールdisease病気drug
医薬品
environ
生薬・天然物、環境物質、ほか
orthology
genomemgenomegenes
dgenesegenesオーソログ (KO) グループ
KEGG生物種
メタゲノム
高精度ゲノム中の遺伝子カタログ
ドラフトゲノム中の遺伝子カタログ
ESTコンティグとしての遺伝子カタログ

mgenescompoundglycanメタゲノム中の遺伝子カタログ
化合物
糖鎖

reaction
rpair

化学反応
反応ペアと化学構造変化

rclassenzymevgenomevgenesexpression

反応クラス
酵素分類
ウイルスゲノム
ウイルスゲノム中の遺伝子
マイクロアレイ遺伝子発現プロフィール

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
refnuc
核酸塩基配列refseqrefpepタンパク質アミノ酸配列
swissprot
uniprot
タンパク質アミノ酸配列
tremblprf
タンパク質アミノ酸配列
pdb
タンパク質立体構造
pdbstr
PDBアミノ酸配列
epd
真核生物プロモーター
prositeblocksmotifdic
prodomタンパク質配列モチーフ
printspfam

備考
KEGG BRITE
KEGG PATHWAY
KEGG DISEASE (日本語)
KEGG DRUG (日本語)
KEGG ENVIRON (日本語)
KEGG ORTHOLOGYKEGG GENOME

KEGG GENES

KEGG COMPOUND
KEGG GLYCANKEGG REACTION

RefSeq から自動作成
著者による登録元サイト
NCBI
ExPASy / EBI
蛋白質研究奨励会
RCSB
京都大学
ISREC
ExPASy
FHCRC
PRABI

pmd
aaindexcarbbank

変異タンパク質
アミノ酸指標糖鎖構造 (更新なし)

UMBER
Sanger国立遺伝学研究所
京都大学
帝京大学/ジョージア大学

litdb
prosdocタンパク質関連文献
PROSITE文献

蛋白質研究奨励会
ExPASy155

Web上の検索可能データベース (カテゴリー3)
データベース内 容
genbank
insdc
ddbj
核酸塩基配列embl
ncbi-gene
Entrez 遺伝子データベース

元サイト
NCBI
国立遺伝学研究所
EBI
NCBI

unigeneensemblhgnc

UniGene 遺伝子データベース
真核ゲノムアノテーション
ヒト遺伝子名NCBI
Ensembl
HGNC

go
ipi
interproomim
pubchem

遺伝子オントロジー
タンパク質リファレンス配列
タンパク質ファミリー・ドメイン
遺伝病
PubChem 化合物データベース

GO
EBI
EBI
NCBI
NCBI

chebi
pdb-ccd
lipidmaps
lipidbankknapsack

ChEBI 化合物データベース
PDB リガンド辞書
脂質代謝
脂質
植物二次代謝産物

EBIPDB
LIPIDMAPS
LipidBank
KNApSAcK

3dmet
drugbank
ligandbox

天然化合物の立体構造
医薬品とターゲット
医薬品の立体構造

3DMET
DrugBank
LigandBox

156

表１
国名

(ドメイン名)Ascension Island (ac)Andorra (ad)United Arab Emirates (ae)aero (aero)Afghanistan (af)Antigua and Barbuda (ag)Albania (al)Armenia (am)Netherlands Antilles (an)Angola (ao)Argentina (ar)American Samoa (as)Austria (at)Australia (au)
Aruba (aw)Aland (ax)Azerbaijan (az)Bosnia Hercegovina (ba)Barbados (bb)Bangladesh (bd)
Belgium (be)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)Congo (cg)Switzerland (ch)Cote D'ivoire (ci)Cook Islands (ck)
Chile (cl)Cameroon (cm)
China (cn)Colombia (co)U.S. Commercial (com)
Costa Rica (cr)Cuba (cu)Christmas Island (cx)Cyprus (cy)Czechoslovakia (cz)Germany (de)

国別のWWW利用件数 (2011年度)

WWW(medicus) (/tools/)
KEGG
総件数
734
674
(0)
(3)
21
1054
1029
(2)
(1)
17
5900
5365
(55)
(36)
466
124
124
(0)
(0)
0
2
2
(0)
(0)
0
68
63
(0)
(0)
5
241
229
(2)
(0)
8
7074
5138
(6)
(18)
503
229
229
(0)
(0)
0
58
53
(0)
(0)
2
281423248514(78)(4271)
11717
14
14
(0)
(0)
0
554491
326986(106)(1592)
23002
1451407872403(1390)(8594)
59401
2604
2599
(0)
(0)
1
23
23
(0)
(0)
0
526
514
(0)
(2)
9
3800
1973
(5)
(3)
1777
11
9
(0)
(0)
2
12025
10855
(8)
(341)
999
432419356979(128)(2829)
37370
19483
17781
(27)
(356)
1340
435
350
(0)
(11)
85
1279
1272
(0)
(11)
7
1370
1175
(42)
(5)
134
6
6
(0)
(0)
0
95
93
(0)
(0)
2
707
636
(0)
(2)
29
2260
1996
(3)
(2)
232
3211829 1983499(641) (105048)
98995
58
52
(0)
(0)
6
987
909
(0)
(107)
57
612
584
(2)
(0)
25
25833
24939
(1)
(27)
814
64
63
(0)
(0)
0
2589523 1071356(479) (12179)
64945
1768
1446
(120)
(0)
315
26
26
(0)
(0)
0
10
0
(0)
(0)
10
1371760874336(399)(3432)
65143
124
101
(3)
(0)
18
1
0
(0)
(0)
1
376190131709
(19)
(913)
11447
35
18
(0)
(0)
0
4260290 2547502(9948)(7086) 111403
185950142200(96)(1362)
11325
169870557 137431663 (3004682) (157866) 26762852
5922
5201
(3)
(17)
614
49338
9416
(0)
(54)
607
73
52
(3)
(0)
21
6097
3853
(0)
(23)
2213
235752
192855(331)(1187)
19882
77067421 9906892(816) (21359) 549087

157

SSDB

SOAP

DBS

39
0
0
8
0
0
0
27
42
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0
2
8
1423
2
0
0
0
0
2
1
2184
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Denmark (dk)Dominica (dm)Dominican Republic (do)Algeria (dz)Ecuador (ec)U.S. Educational (edu)
Estonia (ee)Egypt (eg)Eritrea (er)Spain (es)Ethiopia (et)European Union (eu)Finland (fi)Fiji (fj)
Faroe Islands (fo)France (fr)gbl (gbl)
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)Haiti (ht)
Hungary (hu)Indonesia (id)Ireland (ie)Israel (il)Isle of Man (im)India (in)info (info)
International (int)
British Indian Ocean
Territory (io)
Iran (ir)
Iceland (is)Italy (it)Bailiwick of Jersey (je)Jamaica (jm)Jordan (jo)Japan (jp)Kenya (ke)Kyrgyzstan (kg)
Cambodia (kh)Kiribati (ki)Korea (kr)Kuwait (kw)Cayman Islands (ky)Kazakhstan (kz)376145233644
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26
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(15)
182
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7
10

158

Lao People's Democratic
Republic (la)Lebanon (lb)
Liechtenstein (li)Sri Lanka (lk)Lesotho (ls)Lithuania (lt)
Luxembourg (lu)Latvia (lv)
Libyan Arab
Jamahiriya (ly)Morocco (ma)Monaco (mc)
Moldova (md)Montenegro (me)Madagascar (mg)
U.S. Military (mil)Macedonia (mk)Mali (ml)Myanmar (mm)Mongolia (mn)Macau (mo)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)
Palau (pw)
Paraguay (py)Qatar (qa)

443

436

(5)

(0)

6

0

0

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1372
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(13)
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(0)
(217)
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205

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(1)

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Reunion (re)Romania (ro)Republic of Serbia (rs)Russian Federation (ru)Rwanda (rw)
Saudi Arabia (sa)Seychelles (sc)Sweden (se)Singapore (sg)St. Helena (sh)Slovenia (si)Slovakia (sk)San Marino (sm)Suriname (sr)Sao Tome and Principe (st)USSR (su)El Salvador (sv)Syrian Arab Republic (sy)Swaziland (sz)Turks and Caicos
Islands (tc)

104
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344
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111
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6

104
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196
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5
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33234
99
9
8
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100
357
5

(0)
(80)
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(5)
(0)
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(0)
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(5)
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(0)

(0)
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(0)
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(0)
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0
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24
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60378 50032 3416873
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1673
1521
(0)
(22)
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1
35
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(0)
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Uzbekistan (uz)
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(0)
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5
5
(0)
(0)
0
0
0
0
Venezuela (ve)
3438
2726
(1)
(26)
665
0
35
12
Virgin Islands (U.S.) (vi)
44
27
(0)
(0)
17
0
0
0
Viet Nam (vn)
49605
45713
(450)
(555)
2908
200
229
555
Samoa (ws)
200
82
(1)
(0)
9
0
0
109
Yemen (ye)
3937
3823
(187)
(8)
88
15
0
11
Yugoslavia (yu)
7508
7110
(3)
(92)
377
4
2
15
South Africa (za)135034
83583
(28)
(999)
5712
1033
44394
312
Zambia (zm)
241
202
(6)
(1)
33
0
5
1
Zimbabwe (zw)
385
324
(0)
(4)
44
0
1
16
Others or unknown 100697877 67139506 (1724661) (304796) 6211641 224922 26372114 749694
合 計 608845394 375162564 (13911221) (1155282) 49231508 1792351 177747642 4911329
Togo (tg)Thailand (th)

160

表２

主な機関別のWWW利用件数 (2011年度 上位50ドメイン)

ドメイン名

総件数

WWW

(medicus) (/tools/)

googlebot.com 138843496 114012506
yahoo.net
bio.uni-goettingen.deibis12.helmholtz-muenchen.de
genome.ad.jp
prodatanet.com.phosaka-u.ac.jp
msn.comgoogle.com
igc.gulbenkian.pt
bu.eduuiuc.edu
rtc.riken.jp
nih.gov
ocn.ne.jp
informatik.uni-leipzig.denhri.org.tw
utel.net.ua
satd.uma.eslouisville.edu
vcu.edukokosnoot.wur.nl
u-tokyo.ac.jp
cs.uni-tuebingen.de
vsnl.net.in
comcast.net
keio.ac.jp
tsinghua.edu.cn
rima-tde.net
cs.uni-duesseldorf.dedrexel.edu
spider65.yandex.ru
pku.edu.cn
hinet.net
dgsca.unam.mx
plala.or.jp
pasteur.edu.uy
baidu.com
bbtec.net
techfak.uni-bielefeld.de
albacom.net
hiroshima-u.ac.jp
rr.comctinets.com
yandex.com
ufl.educeh.uvic.ca
hgc.jpuic.eduwowrack.com

56307984
30893527
30136059
13517497
13320430
12415739
10147488
872063057435865080930
499756045848653573103298208728954152807675
25436482395551
230516421849132053276
192317116103091550560
151109414833821347325
1273184119685011964651175222117026811284361101628
10739941066130
10660151058300
1023683
1008193
1003754
996500969558955961949993933567890904890335855611

KEGG

SSDB

SOAP

DBS

(74718) (1850262) 21071686 2425 2361402 1395477
49403337 (22362) (94650) 2418795 1841 4011050 472961
33004
(87)
(0)
5596
104 30854780
43577274(0)(0)
00 29558785
011203923 (2082) (88462) 145868 158269 1650496 358941
8243165 (3519) (152868) 4890406
868
53841 132150
636547 (3847)(7783)
42414 13192 11721999
1587
6412739 (10927) (788911) 3413562 4272 136536 180379
6729300 (12812) (273533) 1588152
147 174319 228712
9106
(88)
(0)
31
598 5733851
01593701
(522)
(7)
2810
117 3484252
50
182515 (1516)(5)
5420
249 4809308
682488 (1115)(28)
80
6 4582280
113081019 (1580)
(35)
12517
724 478702
141
2839701 (7470) (1299901) 118170 3244
14200
6772
2881349
(442)
(19)
13475
4
12
575
1969
(84)
(0)
283
0 2805382
41
1456163(195)(1207) 1086944
011
530246084(0)(0)
00 2149467
02214732
(114)
(0)
2357
42
88033
0
2104465 (1566) (819154)
2066
892
76486
1004
142468 (1248)
(0)
14138
502 1895902
266
1007640 (10093) (16670)
39363 4654 865069
6445
747016(9)(0)
3387
13 859893
01335685 (5057) (62890)
57437 2204 152323
2911
1076171 (7029)(3416)
84494 5590 339691
5148
251312 (2313)(9145)
39259 840035 351670
1106
24746
(353)
(0)
4123
703 1317745
8628371 (1123)(551)
13866 1784 627267
1896
280093(3)(0)
150
0 916607
0525306(45)(0)
659
0 670469
31
1175222 (1991)(6253)
00001156929
(229)
(16)
11335
0
1421
583
1060270 (1766) (31735)
24763 2686
39474
1243
242238(913)(0)
10632 6004 842626
1281035543 (2779) (301671)
28433 2164
5636
2218
440
(23)
(0)
0
7 1065683
0985748 (3230)(1071)
17923
492
14522 47330
1034117 (1887) (683520)
16474 1623
2662
3424
1023416
(4)
(0)
257
0
10
0
4080
(10)
(0)
446
1 1003663
3284637 (1482)(5556)
11673
431 701491
5522
578765 (4905)(1482)
45876 3912 364899
3048
963657
(116)
(537)
4751
720
271
159
926171 (1436)(8127)
96
0
29100
594
321697 (1212)(10)5411 2266 620290
329
108720(45)(0)
42
0 824805
0613055(288) (75029) 133279 41398
34582 68590
639635
(371)
(13)
120
76 250496
8787846 (1875)(1118)
63556
425
39
3745

161

表３
国名

(ドメイン名)Ascension Island (ac)Andorra (ad)United Arab Emirates (ae)aero (aero)Afghanistan (af)Antigua and Barbuda (ag)Albania (al)Armenia (am)Netherlands Antilles (an)Angola (ao)Argentina (ar)American Samoa (as)Austria (at)Australia (au)
Aruba (aw)Aland (ax)Azerbaijan (az)Bosnia Hercegovina (ba)Barbados (bb)Bangladesh (bd)
Belgium (be)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)Congo (cg)Switzerland (ch)Cote D'ivoire (ci)Cook Islands (ck)
Chile (cl)Cameroon (cm)
China (cn)Colombia (co)U.S. Commercial (com)
Costa Rica (cr)Cuba (cu)Christmas Island (cx)Cyprus (cy)Czechoslovakia (cz)Germany (de)Denmark (dk)

国別のWWWアクセスノード数 (2011年度)
ノード数
13
31
463
8
1
12
32
317
24
11
5781
1
7161
17270
345
2
47
194
2
517
9633
1243
53
13
105
1
11
85
206
29227
9
24
63
670
4
26592
41
3
1
11878
23
1
3303
3
36263
5599
149323
173
162
8
183
5298
57537
4189

WWW

11
31
423
8
1
10
30
295
24
8
5444
1
6529
15859
343
2
42
180
1
475
9071
1166
42
12
95
1
9
71
180
27121
8
22
58
624
4
24841
39
3
0
10965
19
0
3135
2
34755
5269
133516
151
158
8
170
4918
54367
3954

162

(medicus)

(0)
(1)
(10)
(0)
(0)
(0)
(1)
(4)
(0)
(0)
(39)
(0)
(16)
(158)
(0)
(0)
(0)
(3)
(0)
(2)
(21)
(13)
(0)
(0)
(7)
(0)
(0)
(0)
(2)
(262)
(0)
(0)
(1)
(1)
(0)
(65)
(2)
(0)
(0)
(69)
(2)
(0)
(9)
(0)
(640)
(46)
(14900)
(2)
(0)
(1)
(0)
(69)
(180)
(18)

(/tools/)

(2)
(1)
(17)
(0)
(0)
(0)
(0)
(6)
(0)
(0)
(580)
(0)
(738)
(2390)
(0)
(0)
(1)
(2)
(0)
(129)
(974)
(64)
(7)
(4)
(3)
(0)
(0)
(2)
(1)
(2775)
(0)
(6)
(0)
(8)
(0)
(4894)(0)(0)(0)(1279)
(0)
(0)
(380)
(0)
(1882)(545)(15037)
(9)
(29)
(0)
(11)
(492)
(6500)
(517)

KEGG

SSDB

SOAP

DBS

3
5
62
0
0
2
4
40
0
2
604
0
755
2092
1
0
3
20
1
46
1018
122
13
1
21
0
2
7
33
3423
1
3
8
62
0
2829
8
0
1
1633
6
1
347
0
2400
589
30106
21
16
2
17
721
6774
538

5
2
7
0
0
1
1
6
0
0
262
0
208
560
0
0
1
10
0
11
256
22
0
0
0
0
0
2
2
1030
0
1
0
10
0
824
0
0
0
492
1
0
108
0
752
109
5779
12
2
0
0
122
2461
134

0
0
4
0
0
0
0
10
0
1
79
0
535
325
1
0
1
3
0
2
184
9
0
0
4
0
0
1
2
851
0
0
0
6
0
607
0
0
0
384
0
0
66
0
477
120
6379
3
10
0
6
90
2199
138

0
0
13
0
0
0
2
1
0
1
76
0
49
228
0
0
1
1
0
19
79
13
0
0
7
0
0
5
1
422
0
1
1
10
0
224
2
0
0
91
4
0
35
1
1160
84
9675
16
1
0
2
160
1082
46

Dominica (dm)Dominican Republic (do)Algeria (dz)Ecuador (ec)U.S. Educational (edu)
Estonia (ee)Egypt (eg)Eritrea (er)Spain (es)Ethiopia (et)European Union (eu)Finland (fi)Fiji (fj)
Faroe Islands (fo)France (fr)gbl (gbl)
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)Haiti (ht)
Hungary (hu)Indonesia (id)Ireland (ie)Israel (il)Isle of Man (im)India (in)info (info)
International (int)
British Indian Ocean Territory (io)
Iran (ir)
Iceland (is)Italy (it)Bailiwick of Jersey (je)Jamaica (jm)Jordan (jo)Japan (jp)Kenya (ke)Kyrgyzstan (kg)
Cambodia (kh)Kiribati (ki)Korea (kr)Kuwait (kw)Cayman Islands (ky)Kazakhstan (kz)
Lao People's Democratic Republic (la)Lebanon (lb)
Liechtenstein (li)

3
415
31
306
152297
1402
654
1
13805
1
214
10703
22
13
20556
74
421
194
3
12
5
6382
6094
578
52
3911
41
1999
2
5640
5980
2635
5014
1
26921
375
21
69
607
528
27354
1
9
730
710984
290
16
66
1
11357
36
18
71
14
120
8

3
372
29
283
145144
1327
608
1
13099
1
186
9953
19
12
19385
71
394
173
3
12
5
6057
5436
535
45
3764
36
1775
2
5251
5366
2469
4739
1
25485
321
14
56
583
503
25215
1
8
694
694710
265
14
59
1
10893
33
15
61
12
110
7

163

(0)
(1)
(0)
(8)
(214)
(10)
(6)
(0)
(12)
(0)
(5)
(14)
(1)
(0)
(95)
(16)
(1)
(3)
(0)
(1)
(0)
(30)
(18)
(4)
(0)
(122)
(2)
(29)
(0)
(38)
(152)
(5)
(11)
(0)
(255)
(13)
(0)
(0)
(8)
(4)
(105)
(0)
(1)
(1)
(460916)
(5)
(1)
(4)
(0)
(34)
(0)
(0)
(2)
(1)
(2)
(0)

(0)
(3)
(5)
(18)
(27881)
(95)
(66)
(0)
(2215)
(0)
(10)
(707)
(1)
(0)
(3382)
(0)
(6)
(5)
(0)
(0)
(0)
(1016)
(520)
(29)
(0)
(468)
(1)
(83)
(0)
(316)
(295)
(378)
(685)
(0)
(6159)
(21)
(0)
(2)
(102)
(48)
(3996)(0)(0)(32)(27504)
(53)
(0)
(2)
(0)
(2375)
(12)
(1)
(4)
(0)
(20)
(2)

0
53
4
57
13977
161
76
0
1567
0
44
1213
3
1
2498
40
35
23
0
1
0
760
652
55
4
280
6
294
0
691
970
378
477
0
2856
39
7
10
82
65
3154
0
2
37
34990
50
5
9
0
1513
3
3
15
3
25
5

0
0
5
0
0
0
5
6
4918 4000
38
11
8
4
0
0
739
563
0
0
5
12
194
218
0
0
0
1
803
641
2
0
10
9
1
1
0
0
0
0
0
0
212
236
131
411
8
7
1
1
93
81
0
4
38
17
0
0
107
121
48
81
146
103
127
75
0
0
875
303
3
23
0
0
2
4
15
6
8
5
711
978
0
0
0
0
8
2
6057 10761
5
4
0
0
0
1
0
0
529
179
1
0
0
0
5
4
0
0
0
5
1
0

0
4
0
7
1718
21
8
0
182
0
21
97
2
0
278
7
7
1
0
0
0
115
49
7
3
28
6
39
0
173
233
28
128
0
456
25
0
7
5
3
153
0
1
9
4393
8
0
2
0
73
1
0
4
1
1
0

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)Macau (mo)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)
Palau (pw)
Paraguay (py)Qatar (qa)Reunion (re)Romania (ro)Republic of Serbia (rs)Russian Federation (ru)Rwanda (rw)
Saudi Arabia (sa)

75
5
1637
407
430
19
372
302
712
31
44
1115
157
1
6
38
3
16
22
61
19
9
23904
2254
17
44
26
335526
12
119
16893
4371
169
40
3575
47
6743
13
651
36
4
2093
1505
16416
2
152
7021
1
137
10
2
3583
1846
20024
14
1024

71
5
1535
381
407
19
349
287
664
28
34
1064
146
1
5
34
3
13
19
58
19
6
22943
2100
17
31
26
309252
11
98
15641
4087
151
38
3209
47
6227
13
588
20
3
2021
1434
15219
2
142
6572
1
126
10
2
3267
1689
18534
14
956

164

(6)
(0)
(10)
(0)
(6)
(1)
(2)
(2)
(16)
(6)
(1)
(50)
(3)
(0)
(0)
(3)
(0)
(0)
(0)
(0)
(2)
(0)
(54)
(51)
(2)
(0)
(1)
(39764)
(0)
(0)
(58)
(19)
(7)
(1)
(48)
(0)
(130)
(0)
(9)
(1)
(0)
(303)
(6)
(100)
(0)
(1)
(5)
(0)
(1)
(1)
(0)
(20)
(15)
(149)
(0)
(8)

(31)
(0)
(49)
(37)
(23)
(1)
(24)
(13)
(8)
(1)
(2)
(101)
(6)
(1)
(1)
(2)
(0)
(0)
(3)
(14)
(0)
(1)
(2233)
(367)
(1)
(1)
(3)
(21226)(0)(0)(1410)
(519)
(33)
(3)
(316)
(9)
(922)
(3)
(52)
(2)
(0)
(1120)(435)(1086)
(1)
(5)
(736)
(0)
(3)
(0)
(0)
(76)
(29)
(472)
(4)
(48)

23
0
202
97
52
1
20
24
109
7
4
128
15
0
2
4
2
3
4
2
3
3
2234
305
0
13
1
37842
5
16
1974
589
31
1
493
10
944
0
76
14
1
1201
236
1818
0
10
763
0
18
0
0
441
215
1674
1
95

4
0
38
10
7
0
6
7
12
0
0
40
1
0
1
0
0
0
0
0
0
1
881
55
0
1
1
6642
0
1
456
164
2
3
111
8
264
0
13
0
0
687
43
533
0
2
302
0
0
0
0
64
35
350
0
15

1
0
15
19
19
0
7
3
18
2
6
5
0
0
0
0
0
0
0
2
0
0
183
76
0
0
0
5407
2
7
673
103
1
0
65
0
359
0
5
1
0
921
9
288
0
0
201
0
1
0
0
41
10
417
0
12

6
0
23
6
36
0
4
3
40
2
1
8
3
0
0
2
0
2
0
0
2
0
182
47
0
0
0
6349
1
1
273
101
5
1
61
1
205
0
10
1
1
1270
30
203
0
0
68
0
2
0
0
97
13
826
0
26

Sweden (se)Singapore (sg)St. Helena (sh)Slovenia (si)Slovakia (sk)San Marino (sm)Suriname (sr)Sao Tome and Principe (st)USSR (su)El Salvador (sv)Syrian Arab Republic (sy)Swaziland (sz)Turks and Caicos Islands (tc)Togo (tg)Thailand (th)Tajikistan (tj)Tokelau (tk)tld (tld)
Turkmenistan (tm)Tunisia (tn)Tonga (to)East Timor (tp)Turkey (tr)Trinidad and Tobago (tt)Tuvalu (tv)Taiwan (tw)Tanzania (tz)Ukrainian SSR (ua)Uganda (ug)United Kingdom (uk)
U.S. (us)Uruguay (uy)Uzbekistan (uz)
Vatican City State (va)Venezuela (ve)Virgin Islands (U.S.) (vi)Viet Nam (vn)Samoa (ws)
Yemen (ye)Yugoslavia (yu)South Africa (za)Zambia (zm)Zimbabwe (zw)Others or unknown
合 計

12
11270
5291
1
650
2106
12
1
3
227
12
40
3
28
1
10760
5
2
6
1
1
5
3
8311
151
315
16441
32
3182
62
33110
1397
846
43
1
240
8
2267
15
373
131
2173
28
77
5155712462185

12
10681
5120
1
614
1889
11
1
2
208
10
37
2
26
1
10140
5
1
6
1
1
4
3
7767
136
300
15890
27
2753
53
30646
1275
645
40
1
199
4
2062
12
355
128
1950
24
60
4867272329556

165

(0)
(53)
(335)
(1)
(0)
(26)
(0)
(0)
(1)
(4)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
(185)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(0)
(0)
(37)
(1)
(81)
(410)
(1)
(85)
(0)
(93)
(9)
(0)
(0)
(0)
(1)
(0)
(66)
(1)
(10)
(1)
(20)
(4)
(0)
(24029)(545011)

(0)
12
0
0
12
(1441)
1212
458
226
163
(734)
1732
114
102
157
(0)
0
0
0
0
(83)
77
13
22
5
(93)
274
41
22
38
(0)
0
0
0
0
(0)
0
0
0
0
(0)
0
0
0
1
(7)
32
3
14
11
(0)
3
2
0
0
(4)
7
0
1
1
(0)
1
0
0
0
(0)
2
0
2
2
(0)
0
0
0
0
(1284)
868
119
89
122
(0)
0
0
0
0
(0)
2
0
0
1
(2)
1
0
0
0
(0)
0
0
0
0
(0)
0
0
0
0
(0)
2
0
0
1
(0)
0
0
0
0
(493)
877
250
79
92
(2)
16
0
0
3
(23)
24
5
3
6
(2361)
1618
664
212
143
(3)
8
0
0
1
(77)
594
59
163
408
(9)
8
5
1
5
(5186)
3745 1026 2025
540
(75)
154
19
6
36
(71)
58
18
184
3
(6)
4
0
0
0
(0)
0
0
0
0
(15)
35
7
13
6
(0)
5
0
0
0
(180)
269
44
39
69
(0)
4
1
0
1
(3)
17
5
0
3
(32)
26
4
2
3
(304)
337
65
79
51
(1)
8
0
2
1
(4)
16
0
1
3
(55341) 56615 14986 11150 14871(217070) 241945 57720 54691 48488

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(2011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(2011年度)

上位50機関のアクセスノード数(2011年度)

上位50機関のアクセスノード数(2011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。

166

月別のMEDICUS利用件数 日本以外からの件数

日本からの件数

国数

国別のMEDICUS利用件数(2011年度)

MEDICUSアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数

日本からのノード数

国別のMEDICUSアクセスノード数(2011年度)

上位50機関のMEDICUSアクセスノード数(2011年度)

上位50機関のMEDICUSアクセスノード数(2011年度)

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

167

月別のTOOLS利用件数 日本以外からの件数

日本からの件数

国数

国別のTOOLS利用件数(2011年度)

TOOLSアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数

日本からのノード数

国別のTOOLSアクセスノード数(2011年度)

上位50機関のTOOLSアクセスノード数(2011年度)

上位50機関のTOOLSアクセスノード数(2011年度)

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

168

月別の KEGG利用件数 日本以外からの件数

日本からの件数

国数

国別の KEGG利用件数(2011年度)

KEGGアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数

日本からのノード数

国別の KEGGアクセスノード数(2011年度)

上位50機関の KEGGアクセスノード数(2011年度)

上位50機関の KEGGアクセスノード数(2011年度)

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

169

月別の SOAP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 SOAP利用件数(2011年度)

SOAP 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 SOAPアクセスノード数(2011年度)

上位50機関の SOAPアクセスノード数(2011年度)

上位50機関の SOAPアクセスノード数(2011年度)

注）・上位50機関の SOAP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。

170

スーパーコンピュータシステム講習会等開催履歴
1991 年度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
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

講師 (敬称略)

参加者
講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

師 (敬称略)

参加者
講約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

師 (敬称略)

浩三

浩三

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
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

内容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

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
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会(宇治地区)
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会(吉田地区)
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
0.5日 ネットワーク入門
0.5日 UNIX入門
1日 QUANTA/CHARMm
1日 UNIX応用
1日 UniChem
1日 Ｃ言語入門
1日 FORTRAN最適化
1日 Fortran90
1日 ドキュメントツール
0.5日 ネットワーク入門
0.5日 WWW講習会
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(病院地区)
0.5日 ＣＲＡＹツール
0.5日 QUANTA-NMRオプション説明会
1日 QUANTA/CHARMm
1日 ドキュメントツール

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

講師 (敬称略)泰泰實1996 年度の講習会等開催記録
開 催 日
1996.04.19
1996.05.16
1996.05.17
1996.05.22
1996.06.21
1996.06.28
1996.07.16
1996.07.25
1996.09.26
1996.10.02

期間
内容
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会
0.5日 UNIX入門
0.5日 ネットワーク入門
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会(吉田地区)
1日 UniChem
1日 QUANTA/CHARMm
0.5日 ゲノムネットデータベース利用説明会
1日 Fortran90
1日 FORTRAN最適化
1日 ドキュメントツール

参加者
8名
9名 日本クレイ社 福本 淳司
12名 日本クレイ社 福本 淳司
4名 京都大学化学研究所 五斗
11名 日本クレイ社 福本 淳司
8名 CTCラボ社 高橋 伸一
36名 京都大学化学研究所 五斗
2名 日本クレイ社 福本 淳司
2名 日本クレイ社 福本 淳司
5名 日本クレイ社 福本 淳司

171

講

進

進

師 (敬称略)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
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

師 (敬称略)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
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

師 (敬称略)参加者
講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

師 (敬称略)参加者
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

講師 (敬称略)

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

講師 (敬称略)2000 年度の講習会等開催記録
開 催 日
2000.04.21
2000.05.17
2000.05.25
2000.05.24
2000.05.18
2000.06.15
2000.07.18
2000.07.19
2000.09.21
2000.12.07

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

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

2002 年度の講習会等開催記録
開 催 日
2002.04.25
2002.05.23
2002.07.25

期間
内
1日 UNIX入門
1日 Materials Studio講習会
1日 SpaceFinder

容172

2002.07.26
2002.09.26
2002.10.25
2002.11.28

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2006 年度の講習会等開催記録
開 催 日
2006.06.14
2006.06.15
2006.07.19

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

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

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

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

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

期間
内容
1日 Gaussian入門
1日 MOPAC入門
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
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

2011 年度の講習会等開催記録
開 催 日
2011.07.21
2011.09.14,15
2011.09.16
2011.10.21

期間
1日 Mathematica
2日 Materials Studio
1日 Discovery Studio
1日 Reaxys概要

内

容

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

173

出羽 俊和

平成23年度研究課題一覧
物質創製化学研究 有機元素化学
物質創製化学研究 有機元素化学
物質創製化学研究 有機元素化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 構造有機化学
物質創製化学研究 精密有機合成化学
物質創製化学研究 精密有機合成化学
物質創製化学研究 精密無機合成化学
物質創製化学研究 精密無機合成化学
材料機能化学研究 高分子材料設計化学
材料機能化学研究 高分子材料設計化学
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 高分子制御合成
材料機能化学研究 無機フォトニクス材料
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
材料機能化学研究 ナノスピントロニクス
生体機能化学研究 生体機能設計化学
生体機能化学研究 生体機能設計化学
生体機能化学研究 生体機能設計化学
生体機能化学研究 生体機能設計化学
生体機能化学研究 生体機能設計化学
生体機能化学研究 生体機能設計化学
生体機能化学研究 生体触媒化学
生体機能化学研究 生体触媒化学
生体機能化学研究 生体触媒化学
生体機能化学研究 生体触媒化学
生体機能化学研究 生体触媒化学
生体機能化学研究 生体分子情報
生体機能化学研究 生体分子情報
生体機能化学研究 生体分子情報
生体機能化学研究 生体分子情報

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
渡邊 亜希子
谷口 拓弘
小松 紘一
林 一広
川端 猛夫
寺西 利治
佐藤 良太
辻井 敬亘
大野 工司
山子 茂
辻 正樹
登阪 雅聡
中村 泰之
岩本 貴寛
佐伯 昂太郎
茅原 栄一
田中 剛
横尾 俊信
小野 輝男
松本 依都季
松村 早江子齊藤 美紀子
小林 研介
千葉 大地
関口 康爾
楠田 敏之
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
田中 崇大
松尾 貞茂
河口 真志
吉村 瑶子
那須 三郎
カブジン キム
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
肥塚 崇男
松本 和男
青山 卓史
寺本 日出美安田 敬子
柘植 知彦

新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質
高周期典型元素を含む新規結合様式の創出
特異な光・電子物性を有する新規ヘテロπ共役系典型元素化合物の創製
新規フラーレン誘導体の電子的性質
特異な構造をもつ有機分子の電子的性質
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
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
水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製
軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築
精密無機合成化学
高品質無機ナノ粒子を使用した光エネルギー輸送・変換プロセスの高効率化
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
精密合成反応の設計
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
高周期15族元素化合物を用いる新ラジカル化学の創製
多角形有機金属錯体を前駆体とした環状共役π分子の新しい合成法の開発
有機テルル化合物の安定性の予測
含歪みπ共役化合物の合成とその物性評価
精密合成反応の設計
ガラスの構造研究
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
ナノスピントロニクス研究の事務補佐
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
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相関の検出
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研究
ナノスピントロニクス研究
ナノスピントロニクスに関する研究
ナノスピントロニクスに関する研究
ナノスピントロニクス材料のメスバウアー分光
電流誘起スピンダイナミクスを利用した省エネルギー次世代デバイスの開発
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
酵素阻害剤の設計と合成研究
酵素機能の解明
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
分子生物学
植物環境応答制御機構の分子基盤

174

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

上杉 志成
川添 嘉徳
下川 浩輝
中島 光恵
石井 貴美子カンブ ビロン
沈 燕
Frisco Laya
Heidie
領田 優太
茅 迪
佐藤 慎一
平田 直
竹本 尚弘
大塚 慎也
安藤 眞
渡邉 瑞貴
武部 靖
金 桂花
郭 亭坊
梶 弘典
後藤 淳
梶 弘典
宗林 由樹
梅谷 重夫
長谷川 健
下赤 卓史
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
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
年光 昭夫
岩下 芳久
何 崢麒
阪部 周二
伊奈 仁美
松岡 沙佳
橋田 昌樹
Fazel Jahangiri
大谷 一人
根本 隆
畑 安雄
藤井 知実
石山 真
細見 卓
岡本 繁樹
山内 貴恵
正岡 聖
中村 正治
中村 正治
皆川 俊江

ケミカルバイオロジー：小分子化合物を起爆剤とした生物学の研究
化合物を用いた生物現象の解析
ケミカルバイオロジー
ケミカルバイオロジー
E-Mailの利用
ケミカルバイオロジー
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
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
有機非晶質科学の研究
リビングラジカル重合に関する研究
有機ELデバイスの基礎科学と高機能化
水圏微量元素の研究
新規配位子の分子設計
界面の振動分光溶液および界面の振動分光学
生体高分子の水和
水を主役としたATPエネルギー変換
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
アモルファス高分子のダイナミックス
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
高分子のレオオプティクス
高分子ダイナミクスと構造の計算
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
有機分子集合体の構造と電子構造の研究
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
レーザー冷却による結晶化ビームのシミュレーション
レーザー物質科学
レーザー物質相互作用
レーザー物質科学研究領域
Laser Material Science
レーザー物質科学
レーザー物質科学研究領域
計算機シミュレーションによるSTM像の像解釈
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
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
X線管からのスペクトル解析
新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成化学の開拓
高効率クロスカップリング反応を可能とする新規鉄錯体の設計と合成
新物質・新触媒・新反応の創成に基づく次世代有機合成化学の開拓

175元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
元素科学国際研究センター 典型元素機能化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学
元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学
元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
元素科学国際研究センター 無機先端機能化学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学
バイオインフォマティクスセンター 化学生命科学

高谷 光
畠山 琢次
フィリップ ヘス
清家 弘史
Kathriarachchi
磯崎 勝弘
小澤 文幸
小澤 文幸
池田 奈緒子
中島 裕美子
中島 裕美子
脇岡 正幸
王 奇峰
金光 義彦
金光 義彦
永田 貴美子
太野垣 健
井原 章之
島川 祐一
島川 祐一
菅 大介
齊藤 高志
市川 能也
東 正樹
金久 實
五斗 進
五斗 進
小寺 正明
時松 敏明
武藤 愛
清水 祐吾
水谷 紗弥佳
平糠 和志
董 洪挙
西村 陽介
藤田 恵
張 晨
守屋 勇樹
財部 将孝
ディエス ディエゴ
岩永 廣子

バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報
バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報
バイオインフォマティクスセンター 数理生物情報
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学

阿久津 達也
林田 守広
田村 武幸
馬見塚 拓
瀧川 一学
Hancock Peter
Timothy
烏山 昌幸
duVerleAlexander David
夏目 やよいNguyen CanhHao
高橋 圭一郎
中原 勝
辻野 康夫
吉谷 直樹
吉谷 直樹
藤橋 明子
谷村 道子
上村 美由紀中野 友佳子
濱岡 芽里
柘植 彩
井上 純子
松田 一成

バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
バイオインフォマティクスセンター 生命知識工学
寄附研究部門
寄附研究部門化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
化学研究所共通
エネルギー機能変換研究部門

メタル化ペプチドを用いる多金属元素集積型分子デバイスの創製
新規有機金属活性種の設計とその合成的応用
レアメタルを凌駕する鉄触媒による精密有機合成化学の開拓
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
βーヘアピン型メタル化ペプチド触媒の開発
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
遷移金属錯体に関する理論計算
遷移金属錯体の構造探索
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
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
機能性遷移金属酸化物の研究
無機固体化学の研究
遷移金属酸化物薄膜の合成と物性
銅酸化物の高圧合成
遺伝情報のコンピュータ解析
生体分子情報データベースの開発
文献データと代謝経路関連大規模データの統合解析技術の開発
代謝経路予測のための化学構造多重アラインメントアルゴリズムの開発
植物の二次代謝性合成経路における酵素反応パターンの反応オントロジーによる分類
代謝経路からの酵素反応連続パターンの検出
ポリケチド合成酵素ファミリーの包括的解析
脂質メディエーター合成酵素の系統解析
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
後生動物miRNA とそれをホストする遺伝子の機能関連解析
ヒト3プライム末端非翻訳領域の網羅的解析
日本人由来の腸内細菌メタゲノムにおけるABC輸送体遺伝子の機能比較解析
KAASの改良と断片配列への適用
薬物有害反応についての解析
マラリア病原体の抗原変異
メタゲノムおよびメタとランスクリプトーム解析による天然熱帯雨林と劣化林における土壌微生物の多様性と機能の解明
生物情報ネットワークの解析と制御
識別確率場を用いたタンパク質残基間相互作用予測
ブーリアンモデルによる遺伝子制御ネットワークの解析
生命科学上の非構造化データの統合マイニング
グラフデータに対する統計的機械学習理論に関する研究
生物ネットワークのデータマイニング
機械学習アプローチに基づく生物学データ解析法に関する研究
CaMPDB:カルパインとその基質に関するデータベース
データマイニングによるヒストンの機能解析
バイオインフォマティクス
頻出アイテムセットマイニングによる遺伝子発現データのバイクラスタ列挙
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
人事公募
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
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

176

生存圏開発創成系 生物機能材料分野
生存圏診断統御研究系 森林圏遺伝子統御分
地震防災研究部門
斜面災害研究センタ
気象・水象災害研究部門
予知研究センター
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
総務課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
経理課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課

田中 文男
黒田 宏之
中島 正愛
福岡 浩
丸山 敬
飯尾 能久
小西 康行
西垣 昌代
鈴木 良平
東郷 龍子
吉谷 直樹
大前 勉
森野 邦夫
及川 厚
新堂 利博
西田 早苗
大西 永恵
長瀬 孝之
宮本 真理子
酒井 博美
石橋 秀子
上地 恭子
中西 洋子
上道 京子
岩崎 保子
高橋 知世
廣庭 朋世
鹿間 順子
岡田 哲也
小寺 裕之
長友 優有
齋藤 彩
亀井 優希
野田 麻紀
原田 育恵
糸田 理江
中村 阿耶子中村 浩美
喜田川 恵子
駒村 正章
木村 健次
奥田 昌也
長谷川 有里子
三谷 和弘
池田 豪
大西 正子
三木 好未
有田 弘子
山崎 紀久
野村 昌平
阪口 左知子
妻木 隆晃
山田 迪永
川口 龍馬
小林 英治
三木 厚穂
織田 秀夫
小林 直子
川畑 まゆみ中野 進治
治岡 淳一郎
井上 夏樹
小池 典子
岡本 佐智子
谷川 禅
福島 典子
北川 伸代

生体高分子の分子シミュレーション
樹木遺伝子に関する研究
地震時における構造物の破壊
流動性崩壊の危険度予測
乱流境界層の風速変動シミュレーション
地震波形の合成
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
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
E-mail利用
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E-mail利用177

研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
研究協力課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
施設環境課
総合環境安全管理センタ
総合環境安全管理センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
旅費事務センタ
おうばくプラザ
物理学第一専攻
化学専攻
化学専攻
地球惑星科学専攻
地球惑星科学専攻
創薬科学専攻医薬創成情報科学専攻

中谷 浩美
松本 真紀
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
戸田 順子
粟津 静乃
織田 真澄
中野 直子
古田 知
山口 せんり近藤 幸子
長尾 愛美
甲斐 久美子
浅井 達夫
山本 潮
山本 明
寺脇 譲
川上 浩
吉田 啓子
吉田 静夫
小阪 和宏
本有 健一郎
河村 隆司
藤江 英雄
清水 節子
柳澤 明
奥村 和彦
立花 則子
大山 慶子
吉本 享子
田中 純子
竹下 かおり
今田 薫
福田 明子
奥林 誠
荒木 武昭
渡邊 一也
北川 宏
三宅 亮
川本 竜彦
大野 浩章
掛谷 秀昭

物理工学科マイクロエンジニアリング専攻
材料化学専攻材料化学専攻材料化学専攻物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻

立花 明知
木村 俊作
宇治 広隆
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
八田 博司
田邉 一仁
伊藤 健雄
辻 康之
寺尾 潤
藤原 哲晶
和田 健司
垣内 隆
垣内 隆

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
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
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
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
E-mail利用
ソフトマターの相転移ダイナミクス
ゼオライト細孔中における分子吸着状態の解明
固体プロトニクスに基づく物性化学の展開
造岩鉱物の拡散の異方性について
高温高圧条件の水とNaCl水溶液の性質
ドラッグライクテンプレートの開発研究
ケモインフォマティクスおよびバイオインフォマティクスを活用したケミカルバイオロジー
研究
原子分子相互作用系に関する理論的研究
ポリペプチドのコンホメーションに関する研究
ヘリックスペプチド単一分子の電気的特性の解析
有限要素法による高分子ゲルの力学挙動の解析
縮合・環化異性化タンデム型反応を利用した複素環の集積化
腫瘍ターゲティング能を持つ両親媒性ポリマーの創製
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
放射線化学に関する研究
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
触媒有機化学に関する研究
新規分子触媒の開発
遷移金属錯体触媒を利用する新規分子変換反応の開拓
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

178

物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
物質エネルギー化学専攻
分子工学専攻分子工学専攻分子工学専攻分子工学専攻分子工学専攻分子工学専攻合成・生物化学専攻
合成・生物化学専攻
合成・生物化学専攻
化学工学専攻化学工学専攻化学工学専攻光・電子理工学教育研究センタ
エネルギー基礎科学専攻
エネルギー基礎科学専攻
エネルギー応用科学専攻
エネルギー応用科学専攻
エネルギー応用科学専攻
森林科学専攻森林科学専攻応用生命科学専攻
地域環境科学専攻

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
植村 卓史
池ノ内 順一
加藤 詩子
田門 肇
鈴木 哲夫
田中 秀樹
龍頭 啓充
八尾 健
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
赤松 美紀

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
パイ共役系の電子物性に関する理論的研究
開殻分子の電子構造に関する理論的研究
化学反応と電子物性に関する理論的研究
ホスホールの化学
光合成モデル化合物の合成
光触媒の電子状態に関する研究
多孔性配位高分子の合成と性質
ライセニンとスフィンゴミエリンの相互作用の分子動力学を用いた解析
超分子生物学
分離プロセスの量子化学的研究
吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討
多孔性配位錯体の構造解析
クラスターイオンビームと固体表面の相互作用
機能性酸化物の結晶構造解析
エネルギー機能材料の電子構造と光物性
マグネシウム合金における第一原理計算
鉄系材料の破壊機構
多孔質金属の表面特性
変調磁場を用いて作製した擬単結晶の構造解析
天然セルロースの構造形成
コンビナトリアル・バイオ工学
生理活性物質の構造活性相関179京都大学化学研究所
スーパーコンピュータシステム〒611-0011 京都府宇治市五ケ庄
TEL 0774-38-3265
spradm@scl.kyoto-u.ac.jp
http://www.scl.kyoto-u.ac.jp