スーパーコンピューターラボラトリー
平成 20 年度

研

究

成

果

報

京都大学化学研究所

告

書

はじめに
京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリーは、1992 年 1 月より運用を開始した京都大学化学研究所の研究設備です。現在稼働中のスーパーコンピューターシステムは 2008 年 1 月に導入され、計算生物学サーバーと計算
化学サーバーに SGI Altix4700（総 CPU コア数 768）が、ゲノムネットサーバーとデータベース開発サーバーに Sun Fire E6900 (総 CPU コア数 144)が採用されています。化学研究所スーパーコンピューターシステムは、特に計算化学関連の応用ソフトウェアと、分子生物学関連のデータベースが整備されており、新しい研究環境を必要とする京都大学内の研究者に広く開放されています。また、スーパーコンピューターラボラトリーは、分子生物学関連のデータベースをゲ
ノムネットデータベースサービス（http://www.genome.jp/）として、世界中の研究者に提供しています。
この報告書は、平成 20 年度の 327 件の登録利用者の中から電子メールだけの利用者や、特に報告する内容のなかった利用者を除き、73 件の研究成果報告をまとめたものです。また、システム稼働状況、化学研究所 WWW サーバー利用状
況、ゲノムネットデータベースサービス利用状況についても報告しています。
今後とも、スーパーコンピューターラボラトリーをより良いものにしていく
ために、皆さまのご意見やご要望をお寄せくださるようお願い申し上げます。
2009 年 3 月

京都大学化学研究所

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

ⅰ

目

次

化学研究所
新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

笹森

貴裕 ···· 1

高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

水畑

吉行 ···· 2

有機分子の構造と電子状態に関する研究

北川

敏一 ···· 3特異構造をもつ有機分子の電子的性質

小松紘一 ···· 4

軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築

川端猛夫 ···· 5

含窒素小員環化合物の構造解析

大和田

智彦 ·· 6ガラスの構造研究横尾俊信 ···· 8および水素結合の研究

堀井

文敬 ···· 10

NMR によるイオン液体中の酸性不純物の微量分析

中原勝 ······ 12エネルギー表示法によるタンパク質への基質結合の自由エネルギー解析

松林

伸幸 ···· 15

有機分子集合体の電子構造の研究

吉田弘幸 ···· 19

計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈

根本隆 ······ 22

タンパク質の X 線結晶構造解析

畑安雄 ······ 23

13C 化学シフト計算による天然セルロースのコンホメーション

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

中村正治···· 25

シックハウスガス可視化検知のためのベイポクロミック有機結晶の開発

高谷

光······ 29

遷移金属錯体に関する理論的研究

岡崎雅明···· 32

遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発

滝田

良······ 34

遷移金属錯体に関する理論計算

中島

裕美子·· 35

遺伝情報のコンピュータ解析

金久

實 ······ 37

生体分子情報データベースの開発

五斗

進 ······ 39

代謝パスウェイにおけるケミカルルールの解析

服部正泰 ···· 42

添付文書情報を用いた医薬品の薬効および副作用の分類

小寺

正明 ···· 44

ユビキチンシステムのデータベース構築とその解析

崎山

忠彦 ···· 48

糖転移酵素の網羅的な解析と糖鎖モチーフの抽出

橋本浩介 ···· 49

遺伝子重複と遺伝子の多様性の網羅的な解析

田中

道廣 ···· 51

癌と miRNA 制御

本多

渉 ······ 53

生物種特異的に合成される代謝化合物の部分構造の特定

武藤

愛 ······ 55

薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出と解析

重水

大智 ···· 57

薬物相互作用についての解析

財部将孝 ···· 59

マイクロアレイによる糖鎖構造の解析

菅秋次 ······ 60

ii未知の酵素反応予測に向けた一般化反応パターンの開発

清水祐吾 ···· 61

ロアレイデータ解析水谷

紗弥佳 ·· 62

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

平糠

和志 ···· 64

ゲノム情報を用いた硫黄転移関連酵素の多様性解析

小林

武史 ···· 67

GPCR のリガンド分子のクラスタリングと予測

Bekir Erguner· 69

植物 UGT の解析

西村

陽介 ···· 72

KEGG RPAIR を用いた分解パスウェイ予測守屋

勇樹 ···· 73

データベース処理による生命知識の抽出

平川

美夏 ···· 75

varDB: 抗原変化のタンパク質科のデータベース

Nelson Hayes · 77

大局的視点に基づいた代謝パスウェイのプロパティ解析

Qiannan Hu ·· 79

生物情報ネットワークの解析と制御

阿久津達也 ·· 81

データマイニングによる生命科学上の半構造化データの解析

馬見塚

拓 ···· 83

糖鎖に保存された部分構造パターンの効率的探索瀧川

一学 ···· 84

HAMSTER: 最小全域木によるマイクロアレイデータの可視化

Raymond Wan ··· 85

機械学習技術を用いたゲノム情報解析

志賀

アイテムセットマイニングを用いた癌の進行に関わる遺伝子群のマイク

元紀 ···· 86

Timothy Hancock 87

生物ネットワークのデータマイニング
データマイニングによる生体分子の機能解析

夏目

やよい ·· 89

データ統合のための SNP と多遺伝子の関連解析

茅野光範 ···· 91

イネモノリグノール合成遺伝子群の発現解析

山本

直樹 ···· 93

セルロース Iαの結晶弾性率

田中

文男 ···· 94

流動性崩壊の危険度予測

福岡浩 ······ 96

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

竹見

哲也 ···· 97

造岩鉱物の拡散の異方性について

三宅

亮 ······ 101

H2O 氷の光学性質

川本

竜彦 ···· 102

生存圏研究所

防災研究所

理学研究科

iii

薬学研究科GPCR-リガンド相互作用の予測

辻本

豪三 ···· 105

原子分子相互作用系に関する理論的研究

立花明知 ···· 106

新規分子ワイヤの合成

寺尾

潤 ······ 110

ナノサイズ分子触媒の開発

藤原

哲晶 ···· 114

固液界面の物性の第一原理計算

山本

雅博 ···· 115

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

佐藤

徹 ······ 117

化学反応と電子物性に関する理論的研究

笛野博之 ···· 119

光合成モデル化合物の合成

梅山

有和 ···· 120

多孔性配位高分子の合成と性質

楊井

伸浩 ···· 124

分離プロセスの量子化学的研究

田門

肇 ······ 125

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討
クラスターイオンビームと固体表面の相互作用

鈴木
龍頭

哲夫 ···· 126
啓充 ···· 127

工学研究科

エネルギー科学研究科"空気を用いた反応スパッタリングによる窒素ドープ型酸化チタン光触媒薄膜の作製と NO ガス分解能の評価"

ソンホン リ ··· 129

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

蜂谷

寛 ······ 131

マグネシウム合金における第一原理計算

馬渕守 ······ 133

ナノポーラス金属に関する第一原理計算

楠田

啓 ······ 134

食糧タンパク質・食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析

三上

文三 ···· 135

生理活性物質の構造活性相関赤松

美紀 ···· 137

土‐車輪系接触問題の有限要素‐離散要素解析

中嶋

洋 ······ 139

農学研究科

iv

スーパーコンピューターラボラトリー
システム稼働状況

中神光眞 ···· 141

福本

淳司

大久保

宏一

上原

英也

西川

和嗣

京都大学化学研究所 WWW サービスの利用状況

中神光眞 ···· 145

ゲノムネットサービス利用統計

中神光眞 ···· 147

スーパーコンピュータラボラトリー講習会等開催履歴·············· 165

平成 20 年度研究課題一覧·············· 168v

平成 20 年度

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

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

物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・笹森貴裕

背景と目的
エチレンの高周期類縁体である高周期 14 族元素間の二重結合化合物は、それらの構造や性質について興味が持たれているものの、その結合の反応性の高さから非常に不安定で単離困難な化学種として知られている。しかし、かさ高い置換基の導入による速度論的安定化の手法を活用することで、種々の安定な高周期 14 族元素間二重結合化合物が合成・単離され、その性質が解明されている。
今回、このような含高周期 14 族元素π電子を含む、
新規な d-π電子拡張共役系化合物として、ジシレン（Si=Si）ユニットにより架橋された二つの酸化還元
活性なフェロセンユニットを持つ、1,2-ビス（フェロセニル）ジシレン 1 の合成を検討した。その結果、1 を安定な黄色結晶として合成・単離することに成功し、その性質を解明した。
検討内容
1 の単結晶を育成し、X 線結晶構造解析を行い、その分子構造を明らかにした。その結果、1 の
Si=Si 結合距離は 2.1733(15) Å であり、十分な二重結合性が示された。また、ラマンスペクトルでは、595 cm–1 に Si=Si 伸縮振動に由来するシグナルが観測され、振動スペクトルからもその二重結合性が示唆された。一方、1 の重ベンゼン中での 29Si NMR スペクトルでは、δSi = 72.6 に sp2 ケイ
素に由来する特徴的な低磁場領域にシグナルが観測された。そこで、1 の分子構造およびその d-p共役の度合いを見積もるため、Gaussian03 を用い、1 をリアル分子モデルとして理論計算（構造最適化・振動数計算・GIAO 計算）を行った。
結果と考察
B3PW91/Si:6-31+G(2d) C, H:6-31G(d) Fe: DZVP で 1 の構造最適化および振動数計算を行った。その
結果、Si=Si 結合長は 2.194 Å であり、また Si=Si 伸縮振動は 606 cm–1 と算出された。またこの構
造を元に行った GIAO 計算では、29Si NMR 化学シフト値は 84.56 ppm と見積もられ、これらの値は実験値と比較的よい一致をしているものと考えている。また、分子軌道をみてみると、1 のHOMO の軌道係数は、主に Si の 3PZ (0.339 95)、 4PZ (0.245 95)、および 5S (0.276 87) ではあるが、さらに Fe の 9D-2 orbitals (0.176 02)の寄与があり、d-π共役の存在が示唆された。
参考論文：Sasamori, T.; Yuasa, A.; Hosoi, Y.; Furukawa, Y.; Tokitoh, N. Organometallics

2008, 27, 3325-3327.

1

平成 20 年度

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

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

物質創製化学研究系有機元素化学研究領域・水畑吉行

背景と目的
エチレンの高周期元素類縁体である含高周期 14 族元素の二重結合化合物は、それらの構造や性質について興味が持たれているものの、その結合の反応性の高さから非常に不安定で単離困難な化学種として知られている。我々は、非常に有効な立体保護基である 2,4,6-トリス［ビス（トリメチルシリル）メチル］フェニル基（Tbt 基）を活用することで、各種含高周期 14 族元素低配位化
学種の合成・単離に成功し、その特異な構造や物性について報告している。今回、新規な含高周
期 14 族元素π電子拡張共役系化合物として、sp2 ケイ素原子上に反応活性な水素原子を有する、
1-ヒドロシレン 1 を安定な化合物として合成することに成功した。また、1 は室温で長期間放置することによって、通常のシレン類にみられる[2+2]付加を経た 3 の生成ではなく、特異な二量体 2の生成が確認された。2 の重ベンゼン溶液を 70 ºC に加熱したところ、1 が再生した。

検討内容
二量体のエネルギー差を知る目的で、Gaussian03 を用い、１-ヒドロシレン 1 および二量体 2,3のリアルモデルの構造最適化および振動数計算を行った。
結果と考察
B3LYP/6-31G(d) level で 1-3 の構造最適化および振動数計算を行い、それぞれの SCF エネルギーを比較した。その結果、二分子の 1 を基準として 2 は 6.7 kcal/mol 不安定であることが判った。すな
わち、キサンテニリデン部位の芳香族安定化エネルギーのロスがこの系に不安定化をもたらしていると考えられる。また一方、3 は 12.1 kcal/mol 不安定であり、立体的な障害によりひずみがか
かり、不安定化をもたらしているものと考えられる。この系で 2 が生成したのは、2 の溶解度が低いため、二量化の平衡過程の系外へ析出するためと結論つけられた。この結果は、2 が加熱により 1 を再生するという実験結果を支持するものである。
参考論文：特になし

2

平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

有機分子の構造と電子状態に関する研究
Studies on the Structure and Electronic Properties of Organic Molecules
京都大学化学研究所 物質創製化学研究系 構造有機化学研究領域

北川 敏一

背景と目的
多環式芳香族化合物によるがんの発生はカルボカチオンを経由して起こることが提案されており、その機構を理解するために関連するカルボカチオンの性質を解明することが必要である。これまでに多環式芳香族炭化水素から発生するカルボカチオンに関する研究が多数報告されているが、ヘテロ原子を含む化合物についてはほとんど研究例がない。本研究では、酸素原子を含有する多環式芳香族化合物である、ジベンゾフランとジナフトフランのプロトン化により発生するカルボカチオンの構造と電子状態を DFT 計算によって調べ、NMR による観測結果と比較し考察した。
検討内容、結果及び考察
Gaussian03 プログラムを用いて、B3LYP/6-31G(d)レベルによりジベンゾ[b,d]フラン 1、ジナフト[2,1-b:1',2'-d]フラン 2 の各位置にプロトン化したカルボカチオンの構造最適化を行った結果、1 においては 3 位炭素、2 においては 5 位炭素がプロトン化されたもの（それぞれ 1H+, 2H+）が最安定であることが示された。これらは、1 および 2 と超強酸とを反応させた際に NMR 観測により認められるカチオンに一致した。また、GIAO 法（B3LYP/6-311+G(d,p)レベル）により 1H+, 2H+の 1H および 13C NMR ケ
ミカルシフトの計算を行い、実験値と良い一致を示すことを確認した。プロトン化によるケミカルシ
フトの変化量からカチオン中の電荷分布を調べたところ、Figure 1 の丸印で示す位置に正電荷が大きく分布することが明らかとなった。
O 165.4

H 7.808.18 (0.38) H

118.1

121.9 (3.8)

H 7.68
133.3
1

131.9

129.0
126.6

H

O

H

8.30

H

7.57

8.68 (0.38)

118.2

117.8 (-0.4)

138.8

135.9
132.8

8.86 (0.6) H
162.4 (27.8)

H 8.26134.6
H 8.39136.3

8.03

H 7.87

129.3
(1.2)

138.5 (-0.3)

2

8.48 (0.09) H
142.0 (5.7)
139.1 (8.5)

130.6

132.0

181.6
(18.6)

H
8.28 (0.41)

133.3
(0.5)

H
46.3

+

136.1
(9.5)

H

7.78 (-0.29) H

128.1

H

137.5 (8.5)
8.18 (0.61)

155.1 (37.0)

164.5(32.6)

129.8(–2.1)

H 8.07
163.0

9.76
H

8.79 (1.11) H
158.7 (25.4)

H 8.71 (0.91)

177.6
164.6
(12.2) O (–0.8)

O

H

132.1
(5.5)

8.61 (0.31)

164.4
(1.4)

1H+

172.6 (43.6)

H
8.67 (1.10)

H 8.33 (0.26)

161.5+ (33.4)

135.8 133.7(-0.1) (-2.2)

H 4.56148.4 (30.2)

H 4.7342.5

H 4.64152.4 (13.6)
138.0
(5.2)

2H+

H 8.24 (-0.15)
137.2 (0.9)

H H
146.0 (15.4)
9.55
9.40
137.0 H
142.9(-0.36) (-0.21) (5.0)(10.9) H
H
8.41 (0.54)
8.24 (0.21)
8.41 (0.38)

Figure 1. GIAO 計算により求めたジベンゾフラン 1、ジナフトフラン 2、およびそれぞれのプロトン付加体（1H+および 2H+）の NMR ケミカルシフト〔括弧内の値はプロトン化によるケミカルシフトの変化分 (∆δ1H および∆δ13C) 〕。丸印のサイズは∆δ13C に比例する（∆δ13C > 10 ppm の炭素についてのみ
表示）
。

3

平成２０年度

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

構造有機化学領域

小松紘一

背景と目的
フラーレン C70 の内部に 1 個あるいはScheme 1K1

2 個の水素分子が内包されると、フラー
レン π 共役系が内側からどのような影

H H

+

H H
ODCB-d4

響を受けるのか興味がもたれる。そこ

DMA

H2@C70で、水素内包 C70 の外側表面への [4+2]H2@1

環化付加反応を検討した 1)。

K2

H H

検討内容、結果および考察

H H

水 素 内 包 フ ラ ー レ ン (H2)2@C70 、

H H

ODCB-d4(H2)2@C70

H2@C70、および C70 の混合物 (モル比2：70：28) と 0.44 当量の 9,10-ジメチ

H H+(H2)2@1

Table 1. Equilibrium Constants K1 and K2 and Free Energy Differences ∆G1

ルアントラセン (DMA) を o-ジクロ

and ∆G2 for Addition of DMA to H2@C70 and (H2)2@C70 in ODCB-d4 at 30,

ロベンゼン-d4 (ODCB-d4) に溶解させ、40, and 50 °C

30、40、50 °C における平衡混合物の 1H
NMR を測定した (Scheme 1)。その結果、T (°C)K1 (M−1)

H2@C70DMA の付加により生成した (H2)2@1∆G1 (kcal mol )および H2@1 の内包水素は δ –21.80 お−1−1(H2)2@C70

よび –22.22 ppm に観測され、いずれもK2 (M )
−1

∆G2 (kcal mol )

30

40

50

364

177

88.4

−3.55

−3.22

−2.88

296

143

74.7

−3.43

−3.09

−2.77

未反応の(H2)2@C70 (δ –23.80 ppm) および H2@C70 (δ –23.97 ppm) より低磁場にシグナルを与えた。内包水素の NMR シグナルの積分比ならびに未反応 DMA の濃度から、各温度の平衡定数 K1 と K2、ならびに自由エネルギー変化 ∆G1 と ∆G2 をそれぞれ決定した (Table 1)。その結果、K2 は K1 より約 15～19% 小さいことがわかった。すなわち、C70に内包された水素分子の数により平衡反応の熱力学的パラメーターが変化することが明らかとなった。
H2@C70 と(H2)2@C70 について DFT 計算 (MPWB1K/6-31G*) を行い、内包された水素分子と C70 とのBSSE (Basis Set Superposition Error) を考慮した相互作用エネルギーを求めた。その結果、C70 に水素分子２個が内包されることによる安定化 (9.3 kcal mol–1) は、１個だけ内包される場合の安定化 (6.9 kcal
mol–1) より大きいことが示された。内包された２個の水素分子により C70 のパイ電子がわずかに骨格外側へ押し出される効果が、C70 の付加反応に影響を及ぼしたのではないかと考えられる。
参考論文
1) Murata, M.; Maeda, S.; Morinaka, Y.; Murata, Y.; Komatsu, K. J. Am. Chem. Soc. 2008, 130, 15800-15801.

4平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
軸性不斉エノラートを用いる４置換炭素の不斉構築

Asymmetric Construction of a Tetrasubstituted Carbon Center via Axially Chiral Enolates
京都大学化学研究所

川端

猛夫

背景と目的

軸性不斉の特徴はキラリティーに寿命があることである。sp2 元素が隣接する部分構造には常に軸性不斉が発生する。この軸性不斉の寿命や環境を制御できれば不斉反応の中間体として利用でき、また新しい軸性不斉化合物の創製が可能になる。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、1、２) 本年度は水素結合性ビナフチルの創製を行った。３）
検討内容

不斉合成研究で汎用される 2,2’-ジ置換-1,1’-ビフナフチル-金属錯体 1 は中心金属（M）に配位した基質（S）と不斉軸間に４結合を介している。不斉発現の本体が C(1)-C(1’)軸性不斉に由来す
ると仮定すると、この基質-不斉軸間の結合数は短い方が良く、これを最小にする仮想的構造が 2である。2 は中心金属が不斉軸に直結DRしており、極めて特異で高度な不斉環

2境を構築する。キラルな 2 の合成を目

1

X M
X

1'

L

X

N
M

W

L
S

N

S

2'

的に、その前駆体で金属（M）を水素
1に置き換えた 3 の合成を行なった。

N
H

Y

X=O, NR, PR'2, SR"23

3 が寿命の長い軸性不斉化合物として存在するには極めて安定な水素結合の形成が必須と想定した。そこで W に電子吸引基、D に電子供与基、Y には立体効果を期待できる置換基を持つ類縁体を種々合成し検討した。その結果、化合物 4 のエナンチオマーは HPLC で分離でき、室温で６ケ月以上のラセミ化半減期を持つことがわかった。またその X-線構造解析にも成功し、4 が 1,1’ビナフチルと極めて類似した構造をとることがわかった。
X-ray structure of 4
Ph
O2N
N

N
H

O2N

Ph
Ph

O2N
∆G≠ =27.4 kcal/mol

t 1/2 (20 °C) > 6 months

N

N
H

Ph

O2N

(S)-4

(R)-4

top view

side view

参考論文
1) T. Kawabata, S. Matsuda, S. Kawakami, D. Monguchi, K. Moriyama, J. Am. Chem. Soc. 2006, 128, 15394.
2) T. Kawabata, K. Moriyama, S. Kawakami, K. Tsubaki, J. Am. Chem. Soc. 2008, 130, 4153.

3) Kawabata, T.; Jiang, C.; Hayashi, K.; Tsubaki, K.; Yoshimura, T.; Majumdar, S.; Sasamori, T.; Tokitoh,N. J. Am. Chem. Soc. 2009, 131, 54.

5平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

含窒素小員環化合物の構造解析
Structural Investigation of Nitrogen Heterocycles

京都大学化学研究所

物質創製化学研究

精密有機合成化学

大和田 智彦

背景と目的

我々は、二環性の 7-アザビシクロ[2.2.1]ヘプタンのアミド誘導体が結晶中、溶液中において非平面アミド構造を取ることを報告している 1) 。一方チオアミドはアミドの類縁体であるが、電子的な性質の違いにより一般的にアミド結合よりも N-C(S)間の結合は二重結合性が高い。それゆえにチオアミド結合は平面構造を強く指向することが知られており、チオアミドの非平面化に関する研究は少ない。そこで申請者らは、7-アザビシクロ[2.2.1]ヘプタン骨格をもつチオアミド化合物、および単環性・非環性のチオアミド化合物(Figure 1)の結晶構造・溶液構造について詳細な調査を行い、二環性チオアミド化合物のチオアミド基が顕著に非平面化することを示唆する結果を得たので報告する。
R
S

R

S

S
N

N

N

3a

R
H
NMe2
OMe
Me
Cl
COOMe
CN
NO2

1a
1b
1c
1d
1e
1f
1g
1h

2a
2b
2c
2d
2e
2f
2g
2h

R
O

R

α = 167.3°

ON

4a (R=H)
4h (R=NO2)N
5a (R=H)
5c (R=OMe)S

a = 97.8°

N|!| = 11.0°

Figure 2. X-ray Crystal Structure of 1a.

Figure 1. (Thio)amides in This Study.
結果・考察

二環性の 1a の結晶構造を Figure 2 に示した。チオアミドの平面性を、窒素の周りの 3 つの結合角の和 θ、N-C(S)結合が CNC 平面となす角 α、および C=S 結合と CNC 平面のねじれ角の絶対値|τ|の 3 つの角度により評価した(Table 1)。
1a の構造は α = 167.3˚、|τ| = 11.0˚と単環性の 2a (α = 174.7˚、|τ| = 3.9˚)や非環性の 3a (α = 174.5˚、|τ| = 9.2˚)と比較して非平面化の度合いが顕著に大きいことが分かった。このことはベンゼン環上に種々の置換基を持つチオアミド(1b,1d,1e,1f)でも同様であった。二環性チオアミドの非平面化は CNC 角(= a)のひずみ、および橋頭位の水素原子と硫黄原子あ
るいはベンゼン環との立体反発に由来するものと考えられる。また、平面性はベンゼン環上の置換基に強く影響を受けており、電子供与性の NMe2 基を持つ 1b は α = 154.0˚、|τ| = 14.6˚と大きく非平面化しているのに対し、電子求引性の NO2 基を持つ 1h は α = 175.2˚、|τ| = 0.1˚と平面性を回復していた。これは電子求引性基が N-C(S)間の二重結合性を増加させるためと考えられるが、こ6

の よう な 現 象は 単 環 性チ オ ア ミド
(2a,2h)や以前報告した二環性アミド

Table 1 . Selected Crystal Structural Data of(Thio)amides. a(4a,4h)では見られなかったことであ

a (º)

# (º)

" (º)

|!| (º)N-C(X)
bond ( Å)

1a b

97.8(2)357.6(2)167.3

11.0(3)1.324(2)1a98.0(1)357.5(2)167.1

11.2(3)1.323(2)97.1(1)

350.1(1)154.0

14.6(2)

1.339(2)る。この結果はチオアミドの平面性を電子的に制御可能であることを示唆している。

1b

次に、溶液中でのチオアミドの平97.6(3)353.9(3)159.7

12.1(6)

1.339(5)

面性を評価するため、ニトロベンゼ

1d97.3(3)355.7(3)163.2

8.6(6)

1.332(5)ン-d5 中で温度可変 NMR を測定し、

1e98.2(1)358.7(1)

170.6

12.6(2)

1.322(2)コアレス温度法と線形法で解析する

1f97.8(1)352.7(1)157.7

9.6(2)

1.331(2)ことにより、N-C(S)結合の回転の速1h98.6(1)359.7(1)175.2

0.1(2)

1.312(2)度論的パラメータを算出した(Table2)。1a はΔS‡の項が負に大きいため、
1a のΔG‡c, ΔG‡150 °C は 2a, 3a のΔG‡c,
ΔG‡150 °C より高い値を示している。

1d

b

2a

111.1(1)359.7(2)174.7

3.9(3)

1.325(2)2h111.0(1)359.5(1)173.7

2.0(2)

1.318(2)3a4a113.7(1)359.7(1)174.5

9.2(2)

1.333(2)c97.2(2)349.5(2)153.2

15.5(3)1.356(3)b,c96.9(2)347.1(3)150.2

13.0(5)1.354(4)しかし、ΔS‡には溶媒和の効果などが

4h97.8(2)350.1(3)153.8

6.9(5)

1.350(4)含まれるため、N-C(S)結合の二重結

5cc

111.5(2)359.2(2)171.3

3.0(3)

1.345(3)

合性を評価するためにΔH‡ で比較す
ると、
1a は 2a より小さい値を示し、溶液中での N-C(S)結合の二重結合性の低下、すなわち非molecules are contained in a unit cell.

Coalescence
Method!G ‡ c3a のΔH‡の低下は、X 線結晶

b Two kinds ofc Data from reference 1.

Line Shape Analysis! G ‡ 25 °C! G ‡150 °C(kcal/mol)(kcal/mol)(kcal/mol)!H ‡(kcal/mol)

1a

20.7

19.8 ± 0.5

20.6 ± 0.6

17.8 ± 0.3-6.7 ± 0.7

2a

20.2

20.1 ± 0.6

20.2 ± 0.6

19.9 ± 0.3-0.8 ± 0.8

3a

18.6

18.4 ± 0.5

18.7 ± 0.5

17.8 ± 0.3-2.1 ± 0.7構造から、チオアミド結合のと考えられる。

a Standard deviation are shown in parentheses.

Table 2 . Experimental Rotational Barriers of Thioamides
in Nitrobenzene -d5.

平面化が示唆された。また、ねじれ(|τ| = 9.2˚)に由来する

4h

!S ‡
(cal/mol ·K)

本研究を遂行するにあたって、非平面アミド構造を有する骨格候補の探索および二環性チオアミ
ドの非平面化構造の新規性証明は必須事項であり、スーパーコンピューターラボラトリーのケン
ブリッジ結晶構造データベースの利用なくしては不可能であった。ここに感謝いたします。
参考論文

1) Otani, Y.; Nagae, O.; Naruse, Y.; Inagaki, S.; Ohno, M.; Yamaguchi, K.; Yamamoto, G.; Uchiyama, M.;
Ohwada, T. J. Am. Chem. Soc. 2003, 125, 15191.
2) Hori, T.; Otani, Y.; Kawahata, M.; Yamaguchi, K.; Ohwada, T. J. Org. Chem. 2008, 73, 9102.

7

平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
ガラスの構造研究 (Study on the Structure of Glass)
無機フォトニクス材料領域 横尾俊信
[概要]
MQMAS (Multiple-quantum magic angle spinning) NMR は非晶質材料における四極子
核の構造情報を与える。しかしながら、NMR 効率が四極子結合定数に依存するため、定量的な構造情報を得ることが難しい。本研究では、逆解析法により MQMAS スペクトルから定量的な構造情報を得ることを試みた。
によって表される。ここでαは等方化学シフ[研究内容]
原子間の結合角や結合距離といった構造

トや四極子結合定数といった NMR パラメ

情報を知ることは新規材料開発に役立つ。

ータ、f(α)は NMR パラメータの分布、K(ω;α)

しかし、非晶質材料の構造は長距離秩序がはあるαのとき理論上得られるスペクトル、ないため、適用可能な解析法は限られていd は実測スペクトルを表す。既知の K と f

る。その中で固体 NMR 法は「測定核ごとから未知の d を求めることを順問題と呼び、の構造情報が得られる」、「周期構造がな

既知の K と d から未知の f を計算すること

い材料のスペクトルが定量的に得られる」を逆問題と呼ぶ。このような逆問題を解くといった点で有用な手法である。しかし周方法として Tikhonov は、適当な正則化パラ

期表の約半分の元素は 1 以上の半整数スピ

メータ λ を導入し Kfcalc − d + λ f calc → min

ンをもち、核自身の電荷分布が球対称からとなる近似解 fcalc を求める方法を提案した。

ずれた四極子核である。四極子相互作用に

本研究は非晶質材料における四極子核のよりスペクトルの線幅が広がり、実効感度

等方化学シフトδiso と四極子結合定数 CQ を、を低下させる。四極子核を測定する手段とMQMAS NMR スペクトルから定量的に求して核スピンの多量子遷移を用いる

め、精密な構造解析法を考案することが目

MQMAS NMR 法が Frydman らによって提的である。固体 NMR スペクトルシミュレ

案された。この MQMAS NMR 法を用いる

ーションプログラム SIMPSON で K を計算

ことで等方化学シフトδiso と四極子結合定し、第一種フレドホルム積分方程式を解く

数 CQ という NMR パラメータを得ることがプログラム FTIKREG を用いて解析する。まできる。しかし、核スピンの多量子励起のた CQ の異なる結晶の MQMAS NMR スペク

効率が四極子結合定数やパルス強度に依存

トルを測定することにより励起効率を表すするため、スペクトル強度が定性的となり補正項ν(α)を求めて較正し、定量的な解析

定量的な構造解析は困難である。

を行う。本稿では入力値として模擬的な分

2

2

これら NMR パラメータと実測スペクト

布 f を用いた 23Na 3QMAS NMR スペクトルルの関係は第一種フレドホルム積分方程式の逆解析の結果と、スペクトルに加わるノd = ∫ K (ω ; α ) f (α )dα

イズや計算機上でデータを扱う際に加わる(1)

制限が結果に与える影響について述べる。

8

これより 20×20 のグリッド点数が良いこ

まず、ノイズが逆解析結果に与える影響について評価する。模擬的な分布 f (Fig.

とがわかった。

1(a))と±3%のノイズを加えて逆解析で得

1.00

(a)

た fcalc(Fig. 1(d))を比較すると、ピークの裾野は fcalc の方が多少広がっているがピーク

0.95
R

位置はほぼ一致している。
-50

(a)

0
-10
-20

1

2
3
4
CQ / MHz

0.85
0

0

5

(c)

0

10
0

-20

1

2
3
4
CQ / MHz

0.85

5

0

Fig. 1 (a) δiso と CQ の分布関数 f、(b) 分

16(b) 10×10、20×20、40×40 のグリッド点数を加えた MQMAS NMR スペクトルを入で 1H-15N PISEMA NMR スペクトルを解析した結果

次に入力した f と出力された fcalc を評価す

[結論]るために相関係数 R を用いる。入力値を x1,

23Na 3QMAS NMR スペクトルから

x2, ・・・xn、出力値を y1, y2, ・・・yn とす

NMR パラメータの分布を求めるために、ス∑ ( x − x )( y − y )∑ (x − x ) ⋅ ∑ ( y − y )ペクトルに加わるノイズとグリッド点数の

i

2

2

i

8
12
noise / %3QMAS NMR スペクトルを解析した結果、(b)に加えたスペクトル、(d)±3%ノイズ

R =4

R との関係(a) 10×10 のグリッド点数で 23Na

NMR スペクトル、 (c) ±3%のノイズを

i(b)Fig. 2 スペクトルに加えたノイズと相関係数

布 f を仮定して計算した 23Na 3QMAS

るとき、

16

10×10
20×20
40×40

0.90

-10

0
-50
MAS axis / ppm

8
12
noise / %

0.95

(d)

20

4

1.00

0
-50
MAS axis / ppm

δiso / ppm

Isotropic axis / ppm

-50

(b)

0.90

R

10

Isotropic axis / ppm

δiso / ppm

20

評価を行った。ノイズがピーク強度の±6%i23と定義される。 Na 3QMAS NMR スペクト

以下のとき解析可能であり、また 20×20

ルに加えたノイズの大きさと R との関係をのグリッド点数のとき適切であることが分

Fig. 2(a)に示す。6%以下のノイズを加えたかった。
今後は実測の 23Na 3QMAS スペクトルを場合に R > 0.95 となり、解析可能であることが分かった。

逆解析し、定量化を行う。
[外部発表]

続いてグリッド点数について評価する（Fig. 2(b)）。グリッド点数が多いと R が小岡高憲、徳田陽明、高橋雅英、横尾俊信、

さくなり、ノイズの影響が大きくなった。

日本セラミックス協会 2009 年年会

9平成２０年度
13

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

C 化学シフト計算による天然セルロースのコンホメーションおよび水素結合の研究
Studies on the conformation and hydrogen bonding of native cellulose
by 13C chemical shift calculations

化学研究所分子材料化学

堀井

文敬

背景と目的
セルロースは地球上で最も多量に生産される有機物質であり、環境に調和した機能性素材として盛んに研究がなされている。固体 13C NMR 測定は、これまでにも天然セルロースの結晶成分や構造の乱れた成分の構造解析やそれらの生成過程の解明において大きな役割を果たしてきた。本研究では、固体 13C NMR 測定により天然セルロースのさらに詳しい構造や構造形成に関する情報を得るた
めに、実験だけではなお明瞭にされていない 13C 化学シフトとセルロース鎖のコンホメーションや
水素結合様式との関係を、密度汎関数（DFT）法を用いた量子化学計算により明らかにすることを目的として検討を行った 1)。

10

75

g! C4

70

g+
t

65
80

C5
75

C3

70
60

!1

E / kJ mol

結果および考察β -D-glucose の結晶構造に基づき、その１分子について側鎖の C4-C5-C6-O6 結合に対するねじれ角 χ を 30°ピッチで回転させ、この χ と C, O の座標を固定した状態で構造最適化し、13C 化学シフ
ト計算を行った（各原子の番号は図２を参照）。
gg (χ = 60°)、gt (χ = 180°)、tg (χ = 300°)の３つのコンホメーションでエネルギーが極小値を取った。
C6 の化学シフトは gg、gt、tg の順に約 3ppm づつ増大した。この結果は実験結果 3) をよく再現した。
また、C4 の化学シフトは同様に約 5ppm づつ増大
し、実験結果 4)と一致した。さらに、C5 の化学シ
フトも明瞭に χ に依存することを見出し、これまで不明であった天然セルロースの構造の乱れた成分の C5 の化学シフトを初めて明らかにした。
図 1 には、gt コンホメーションで H の座標のみ
構造最適化し、C2-C3-O3-H 結合に対するねじれ角ζ を 30°ピッチで回転させ化学シフト計算を行った結果を示す。OH 基の H 原子に対しγ 位にあchemical shift / ppm

検討内容
β-D-glucose、D-cellobiose、天然セルロースの cellobiose unit について Gaussian 03 を用いて量子化学計算を行った 1,2)。DFT 法により、B3LYP/6-311+G(2d, p)レベルで構造最適化を行い、GIAO-CHF
法により B3LYP/6-311+G(2d, p)レベルで NMR 遮蔽を計算した。adamantane について同様に計算した CH 炭素の遮蔽と実測等方化学シフト 29.5ppm かg+ら、tetramethylsilane の遮蔽 177.5600 を求め、この値g!
C280との差を化学シフトとした。
t

40
20
0
0

60

120

180

240

300

360

" / degree
Fig. 1. Plots of calculated chemical shifts of
the C2 − C5 carbons and the total energy (E)vs. the C2-C3-O3-H torsion angle (ζ) for
β-D-glucose having gt.1)

る C2 と C4 の化学シフトが大きく変化した。いずれの C も、H が trans のときに比べ gaucheのとき低磁場シフトした。しかもその H が分子内水素結合を形成するときは 2-3 ppm、形成しないときは 3-5 ppm 低磁場シフトした。
γ 位の C によるγ -gauche 効果はよく知られており、3 ppm
2)程度高磁場シフトする 。H による γ -gauche 効果は今回初めて明らかにされた。また、
D-cellobiose、
天然セルロースの cellobiose unit においても、H によるγ -gauche 効果が認められた。
D-cellobiose および天然セルロースの cellobiose unit について、(1→4)-β -グリコシド結合のねじれ角 φ 、ψ の影響について検討した。D-cellobiose、天然セルロースの cellulose Iαおよび Iβのcellobiose unit の結晶構造に基づき、O5−C1−O1−C4 結合に対するねじれ角φ を 30°ピッチで回転させ、構造最適化は行わず 13C 化学シフト計算を行った。C1−O1−C4−C5 結合に対するねじれ角ψ についても同様の計算を行った。図２に D-cellobiose について行った計算結果を示す。縦の点線は結晶の φ および ψ の値を示している。結晶の構造近辺では、C1’はφ のみに依存するが、C4 は
φ および ψ に 大きく影響を受ける。C2’および C5 はあまり影響を受けないことが分った。
cellulose Iαおよび Iβにおいても同様の傾向であった。
一方、天然セルロースのΟ3Η···Ο5、Ο6Η···Ο2、Ο2Η···Ο6間の分子内水素結合、Ο6Η···Ο3間の分子間水素結合は、関連する炭素の化学シフトにほとんど影響しないことが明らかになった。
H

HO

100

chemical shift / ppm(b)chemical shift / ppm

(a)

100

C1'

90

90

C2'

80

C4

80

C5

70

60
600

60
600

!1

E / kJ mol

!1

C5

C4
C2'

E / kJ mol

70

400

400

200

200
0

C1'

0

60

120

180

240

300

0

360

0

60

120

180

240

300

360

" / degree" / degree

Fig. 2. Plots of calculated chemical shifts of different carbons and the total energy (E) vs. thetorsion angles φ and ψ around the (1→4)-β-glycosidic linkage for D-cellobiose.
(a) O5−C1−O1−C4 (φ), (b) C1−O1−C4-C5 (ψ).1)
1)
2)
3)
4)

Suzuki, S., Horii, F., Kurosu, H., J. Mol. Struct. (2009), in press.
Suzuki, S., Horii, F., Kurosu, H., J. Mol. Struct. 919, 290 (2009).
Horii, F., Hirai, A., Kitamaru, R., Polym. Bull., 10, 357 (1983).
Newman, R., Davidson, T., Cellulose, 11, 23 (2004).

11平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

NMR によるイオン液体中の酸性不純物の微量分析
NMR Analysis on Impurity Acids in Ionic Liquids
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域

中原 勝

1. はじめに
イオン液体には、しばしば不純物として酸が混入している。イオン液体を水で希釈して pH を測定することで、酸の混入を知ることはできるが、十分な精度や感度をもつ分析手段は知られていない。酸はたとえ少量であってもイオン液体中における化学反応速度などに大きな影響を与えうるので、酸の微量分析はイオン液体の溶媒効果を正しく評価するために欠かせない。そこで我々は NMR を用いてイオン液
体中の酸を検出できないか検討した。NMR は一般に微量分析に向かないと考えられるが、水を NMR 的な酸の指示薬として用いることで NMR の高い周波数分解能を生かした微量分析が可能となることを見出した。本稿で、その原理と定量性や感度を述べる。この分析法を応用することで、高融点のイオン液体を再結晶により精製した際の酸性不純物の除去効率を決めた。その結果も合わせて報告する。
2. 結果と考察
不純物として強酸を含むイオン液体に、指示薬として少量の水を加えると、水と酸の間に速いプロトン交換がおこる。NMR の理論によると、このとき水と酸の NMR
信号は一本に合体し、その化学シフトδは酸の濃度に依存して次のように与えられる。

δ = (1- x)δH2O + xδ H3O+

(1)

3[H 3O + ]x=
2[H 2O] + 3[H 3O + ](2)

ここで、δH2O は酸を含まないイオン液体中の水の化学シフト、δH3O+は水を含まないイ
オン液体中のオキソニウムイオンの化学シフト、x はオキソニウムイオンに属する水素原子の全体に対する比率である。イオン液体 1-ブチル-3-メチルイミダゾリウムビス(トリフルオロスルホニル)イミド ([bmim+][TFSI−]) に酸が含まれているときといないときの NMR スペクトルを Figure 1 に示す。ただし、測定に先立ってイオン液体試料には 0.018 mol kg-1 (モル比で 1%)の水を指示薬として加えた。図から明らかなように、水と酸に由来する NMR ピークの化学シフトはわずかな酸の存在によっても大き12く低磁場シフトする。これは(1)式においてδ H3O+がδH2O よりも数 ppm 大きいためである。Figure 2 には化学シフトの検量線を示す。化学シフトは強酸濃度について１次であり、式(1)、(2)の予測と一致する。イオン液体の不純物が弱酸である場合にも方法論を拡張した。
次に、市販の高融点イオン液体、1-ブチル-3-メチルイミダゾリウムメタンスルホン酸塩の NMR 分析を行った。1 回再結晶を行った段階では依然として 0.002 mol kg-1 の強酸が検出されたが、もう 1 回再結晶を重ねることで、さらに 1 桁以上酸濃度が下がり、本分析法の検出限界以下となった。このことから再結晶はイオン液体の精製に非常に有効であることが言える。

Figure 1. The 1H NMR spectrum of
acid-free and acid-contaminatedFigure 2. The calibration curve of ∆δ =δ −δH2O in the presence of [H+][TFSI−]in [bmim+][TFSI−] at 50 ºC.

[bmim+][TFSI−] in the presence of
0.018 mol kg-1 water at 50 ºC.

参考論文
1) Cholesterol Location and Orientation in Aqueous Suspension of Large Unilamellar
Vesicles of Phospholipid Revealed by Intermolecular Nuclear Overhauser Effect
C. Giordani, C. Wakai, K. Yoshida, E. Okamura, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. B 112, 2622 -2628 (2008).
2) Investigation of the dominant hydration structures among the ionic species in aqueous
solution: Novel quantum mechanics/molecular mechanics simulations combined with thetheory of energy representation
H. Takahashi, H. Ohno, T. Yamauchi, R. Kishi, S. Furukawa, M. Nakano, and N.
Matubayasi

13

J. Chem. Phys. 128, 064507 (12 pages) (2008).
3) Partial Pair Correlation Functions of Low-Density Supercritical Water Determined by
Neutron Diffraction with the H/D Isotopic Substitution Method
T. Otomo, H. Iwase, Y. Kameda, N. Matubayasi, K. Itoh, S. Ikeda, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. B 112, 4687-4693 (2008).
4) Computation of the reduction free energy of coenzyme in aqueous solution by the
QM/MM-ER method
H. Takahashi, H. Ohno, R. Kishi, M. Nakano, and N. Matubayasi
Chem. Phys. Lett. 456, 176-180 (2008).
5) Hydrothermal C-C Bond Formation and Disproportionation of Acetaldehyde with Formic
Acid
S. Morooka, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. A 112, 6950–6959 (2008).
6) Free-Energy Change of Inserting Halothane into Different Depths of a Hydrated DMPC
Bilayer
P.-L. Chau, K.-M. Tu, K. K. Liang, S. L. Chan, and N. Matubayasi
Chem. Phys. Lett. 462, 112-115 (2008).
7) Computation of the free energy change associated with one-electron reduction ofcoenzyme immersed in water: A novel approach within the framework of the quantum
mechanical/molecular mechanical method combined with the theory of energy
representation
H. Takahashi, H. Ohno, R. Kishi, M. Nakano, and N. Matubayasi
J. Chem. Phys. 129, 205103 (14 pages) (2008).
8) Self-diffusion coefficients for water and organic solvents at high-temperatures along thecoexistence curve
K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 129, 214501 (9 pages) (2008).
9) Water as an In-situ NMR Indicator for Impurity Acids in Ionic Liquids
Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara
Analytical Chemistry in press (8 pages) (2008).

14平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

エネルギー表示法によるタンパク質への基質結合の自由エネルギー解析
Free-Energy Analysis of Ligand-Binding in Proteinwith the Method of Energy Representation
京都大学 化学研究所 分子環境解析化学領域

松林 伸幸

1 はじめにタンパク質の機能発現にとって，物質の結合は重要なステップであり，タンパク質の基質結合は生体系の科学の中心課題の一つである。本研究は，基質結合の定量的解
析法の確立を企図する。鍵を握る量は，自由エネルギーである。我々は，これまでに，
ミセルやリン脂質二重膜を対象として，分子結合の自由エネルギー解析を行ってきた。
そこでは，ミセルを構成する界面活性剤や膜を構成する脂質分子を，水とともに混合
溶媒とみなし，分子結合を不均一混合溶媒における溶媒和として定式化した。本研究では，ミセル・膜へのアプローチを拡張し，基質結合をタンパク質・水からなる不均
一混合溶媒中の溶媒和として解析する。溶液内のナノスケール構造体での物質分配について，分子間相互作用から出発するボトムアップ型の統一的解析を目指している。
2 理論・計算本研究では，タンパク質系を「混合溶媒」とみなす。水を溶媒種として取り扱うのはもちろんだが，タンパク質分子そのものを溶媒種とする。タンパク質のカウンター
イオンも溶媒種として扱う。溶質とみなされるのは，結合される基質分子のみである。
解析では，タンパク質分子の結合中心を系の原点とする。すると，タンパク質分子は，原点近傍に局在する。水は原点近傍で，大きく密度が変動する。つまり，タンパク質
水溶液は，不均一な混合溶媒である。さらに，陽に取り扱う必要のあるタンパク質分子は，1 個であるので，混合溶媒は，タンパク質成分について有限である。
溶媒和自由エネルギーの計算には，エネルギー表示の方法を用いる。エネルギー
表示法は，溶媒和自由エネルギーを目的とする溶液の近似理論・計算手法である。エ
ネルギー表示の方法の特徴の一つは，系の均一性や熱力学極限を仮定する必要がない点にある。不均一で有限な混合溶媒系に，そのまま適用できる。また，分子構造が揺らいでいても構わない。タンパク質は，大まかな構造を保ちつつも，原子レベルの構
造揺らぎが大きい。膨大な自由度をもつ構造ゆらぎの細部に立ち入らず，自由エネル
ギー解析を行うことができる。

15

エネルギー表示法では，分子シミュレーションによって算出されたエネルギー分布関数から，汎関数によって溶媒和自由エネルギーを構成する。自由エネルギー汎関数は，すでに文献に与えている。本研究で，溶媒−溶媒相関を記述する関数 we(ε)（エネルギー座標上における平均力ポテンシャルの solvent-mediated part に相当）が，溶質−溶媒ペアエネルギー分布関数ρe(ε)と，∫ dερ (ε )w (ε ) = 0eeの関係を満たすように，定数分だけこれまでの定義からシフトした。実際には，系の大きさに反比例したオーダーのシフトであり，これまでの超臨界流体・ミセル・膜に対する計算結果には影響しない。これに対して，溶媒分子数が 1 のときは，今回のシ
フトによって，自由エネルギー汎関数は厳密なものとなる。本研究で取り扱うタンパ
ク質の基質結合においては，混合溶媒の 1 成分であるタンパク質分子の個数は 1 である。we(ε)の新定義によって，溶媒分子個数が小さいときの近似精度が向上することが期待される。
基質結合の取扱いでの問題点は，基質が結合していない状態（参照溶媒系）でサ
ンプリングされる，基質と全タンパク質分子の間の相互作用エネルギーの状態密度

ρe0(ε)の精度が悪い点である。以前の適用例になかった難点である。アミノ酸残基を「溶媒種」として，タンパク質分子自体を「混合溶媒」とみなすことで，難点を回避した。
残基レベルでは，状態密度のサンプリングが容易であるためである。
本研究では，benzamidine を基質（阻害剤）として，アミノ酸残基数が 200 から
250 程度のα-thrombin (PDB コード：1dwb)とβ-trypsin (PDB コード：3ptb)を取り上げた。基質結合の標準自由エネルギーを得るために，benzamidine のバルク水中での水和自由エネルギーも計算した。
3 結果および考察
アミノ酸残基を「混合溶媒」中の一溶媒種とみなすことで，基質結合の自由エネ
ルギーをアミノ酸残基毎の寄与に（形式的に）分割できる。基質は+1 の電荷を持ち，荷電アミノ酸からの寄与が圧倒的に大きいことが見出された。これに対して，中性ア
ミノ酸からの寄与は全て足しても-10 kcal/mol であり，タンパク質の安定化効果の 10%程度に過ぎない。水の寄与は正である。結合サイトに元々あった水を「追い出す」仕事に対応する。
発表論文
1) Free-energy analysis of the molecular binding into lipid membrane with the method ofenergy representation
N. Matubayasi, W. Shinoda, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 128, 195107 (13 pages) (2008).

16also selected for the June 1, 2008 issue (Volume 15, Issue 11) of Virtual Journal of
Biological Physics Research.
参考論文
1) Cholesterol Location and Orientation in Aqueous Suspension of Large Unilamellar
Vesicles of Phospholipid Revealed by Intermolecular Nuclear Overhauser Effect
C. Giordani, C. Wakai, K. Yoshida, E. Okamura, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. B 112, 2622 -2628 (2008).
2) Investigation of the dominant hydration structures among the ionic species in aqueous
solution: Novel quantum mechanics/molecular mechanics simulations combined with thetheory of energy representation
H. Takahashi, H. Ohno, T. Yamauchi, R. Kishi, S. Furukawa, M. Nakano, and N.
Matubayasi
J. Chem. Phys. 128, 064507 (12 pages) (2008).
3) Partial Pair Correlation Functions of Low-Density Supercritical Water Determined by
Neutron Diffraction with the H/D Isotopic Substitution Method
T. Otomo, H. Iwase, Y. Kameda, N. Matubayasi, K. Itoh, S. Ikeda, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. B 112, 4687-4693 (2008).
4) Computation of the reduction free energy of coenzyme in aqueous solution by the
QM/MM-ER method
H. Takahashi, H. Ohno, R. Kishi, M. Nakano, and N. Matubayasi
Chem. Phys. Lett. 456, 176-180 (2008).
5) Hydrothermal C-C Bond Formation and Disproportionation of Acetaldehyde with Formic
Acid
S. Morooka, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Phys. Chem. A 112, 6950–6959 (2008).
6) Free-Energy Change of Inserting Halothane into Different Depths of a Hydrated DMPC
Bilayer
P.-L. Chau, K.-M. Tu, K. K. Liang, S. L. Chan, and N. Matubayasi
Chem. Phys. Lett. 462, 112-115 (2008).
7) Computation of the free energy change associated with one-electron reduction of17

coenzyme immersed in water: A novel approach within the framework of the quantum
mechanical/molecular mechanical method combined with the theory of energy
representation
H. Takahashi, H. Ohno, R. Kishi, M. Nakano, and N. Matubayasi
J. Chem. Phys. 129, 205103 (14 pages) (2008).
8) Self-diffusion coefficients for water and organic solvents at high-temperatures along thecoexistence curve
K. Yoshida, N. Matubayasi, and M. Nakahara
J. Chem. Phys. 129, 214501 (9 pages) (2008).
9) Water as an In-situ NMR Indicator for Impurity Acids in Ionic Liquids
Y. Yasaka, C. Wakai, N. Matubayasi, and M. Nakahara
Analytical Chemistry in press (8 pages) (2008).

18

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A_zDGFIHKSMNE7NKvzNVQ\[]HT¬®­eNE7PT¦¯PRQTFIHVF YevzPacZQV¥HK`NE­eNE7L °RNVQRrsHKSMNE7Nkg\YeEceL_Q\NEfRv^jKHV[XNE­et|°RNVQª~s±z±]²O}K³´ZµE} ¶dK·O·O} Q\«\RQ
z\iBE\MRzz\H
AO¸RDGl7HS]PR©ceLOvzNKQkH\rZN|¦¯PRQk³´eµE}V¹kº}V»}\¼z¼RQTRRazR½R\eTH¾¿À)Á
l7HS]PR©ceLOvzNKQKH\rZN|¦¯PRQk³´ZµE}K¹]kº}V»}z¼z¼RQTRRTRR½zzeTH21

平成２０年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈
Computer Simulation of STM Images
複合ナノ解析化学

根本 隆

背景と目的
機能性有機分子の中には、興味深い特性をもちながらも結晶化しないために構造面からの解析が困難な分子も多い。本研究で用いた TMS-BTQBT（図１）は、有機半導体として比較的すぐれた特性をもっているものの単結晶が困難で、凝集構造が未知である。そこで、グラファイト基板結晶上に溶媒分子とともに共吸着させることで 2 次元結晶の構築を行い、走査トンネル顕微鏡法により分子像を撮影して構造モデルの構築を試みた。走査トンネル顕微鏡法によって得られる像は基本的には原子分解能をもった凹凸像であるが、その上に電子構造の影響による像が重畳するため、像から直接構造を解釈することは困難である。そこで、計算化学的手法により STM 像のシミュレーションを行い、より確度の高い構造を得ることを目的とした。
検討内容
7 種類の溶媒(1-クロロナフタレン, 1,2,4-トリクロロベンゼン, 1,2-ジクロロベンゼン, 1-オクチルベン
ゼン, 2,4-ジクロロトルエン, 1,2-ジブロモベンゼン, 1-ブロモトルエン)に TMSBTQBT を溶解し、グラファイト (0001) 面上に滴下して薄膜結晶を成長させた。得られた 2 次元結晶は溶媒を揮発させず、そのまま走査トンネル顕微鏡法により液中測定を行って STM 像を撮影し、構造モデルの構築を行った。
結果
昨年度の報告書で TMS-BTQBT が 4 種類の溶媒との組み合わせで 4 種類の 2 次元結晶を作ること示した。更に、別の溶媒 3 種類との組み合わせで計 7 種類の異なった結晶形を作ることが明らかになった。そのうちの一つの STM 像(図２)を示す。分子軌道計算の結果より、示した STM 像の測定条件では TMS-BTQBT の長軸方向に明るいコントラストが表れると推定され、この結果と STM 像を組み合わせると図 3 のような構造であると考えられる。この構造モデルでは、像の明るい部分にTMS-BTQBT を配置すると暗い部分に大きな隙間が生じる。ここには溶媒分子が共吸着して結晶を作っていると考えられ、像に表れる弱いコントラストがそれを裏付けている。

H3C

S

S

S

S

CH3

N

N

N

N

S

S

H3C

S

S

S

S

B

A

CH3

図 1. TMSBTQBT 分子

図 2. STM 像 (1,2-ジクロロベンゼン) 図 3. 構造モデル

22平成２０年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
タンパク質の X 線結晶構造解析
X-ray Crystal Structure Analysis of Proteins
京都大学化学研究所

畑 安雄【背景と目的】Rhizobium は植物の根にこぶを形成するバクテリアの一属であって、Astragalus sinicus、Trifolium
repens L.や Medicago polymorpha Linn のような他のバクテリアと共生して植物の根に生息し空気から窒素を固定している。この共生の調節における特異な役割が故に、Rhizobium の遺伝子や遺伝子産物に多くの注目が集まっている。この菌についての広範な研究にも関わらず、菌の代謝経路に関わる酵素類の分子構造や機能や詳細な性質についての情報は未だに殆ど分っていない。菌のスクリーニング過程において、高いγ-レゾルシンレート（2,6-ヒドロキシ安息香酸）デカルボキシラーゼ活性を有する微生物として川の水から Rhizobium sp. strain MTP-10005 が単離された。そして、γ-レゾルシレートデカルボキ
シラーゼをコードする graF 遺伝子のクローニング中に、graF 遺伝子のすぐ前後に graD、graA、graB、graC 遺伝子が見つかった。これらの遺伝子に関する酵素化学的研究によって、これらはそれぞれレゾル
シノールヒドロキシラーゼの還元酵素成分、および酸化酵素成分、ヒドロキシキノール 1,2-ジオキシゲ
ナーゼ、マレイルアセテートリダクターゼをコードしていることが示された。そこで、我々は、マレイ
ルアセテートリダクターゼ（GraC）を始めとして、Rhizobium sp. strain MTP-10005 のレゾルシノール
分解代謝に関わる酵素群の X 線構造解析を行い、本代謝系酵素の機能発現機構を解明するための研究を行ってきた。
【検討内容】
最初にマレイルアセテートリダクターゼを構造解析することとし、その結晶化および結晶学的研究に取り組むことにした。Rhizobium sp. strain MTP-10005 の本酵素は NADH や NADPH を補酵素としてマレイル酢酸を 3-オキソアジピン酸に還元する反応を触媒する。この酵素のポリペプチド鎖は 351 アミノ酸残基からなり、アミノ酸配列は Ralstronia eutropha JMP143（46%）
、Pseudomonas sp. strain B13（45%）
、Agrobacterium tumefaciens（90%）の同酵素と相同性が高い。これらの相同酵素は p-クロロ
マーキュリー安息香酸や二価水銀カチオンのようなチオール基結合試薬によって活性が阻害される。このことは、これらのマレイルアセテートリダクターゼの触媒活性には恐らくシステイン残基が必要であることを示している。これら酵素の Rhizobium sp. strain MTP-10005 由来酵素とのアミノ酸配列相同性は、これらのマレイルアセテートリダクターゼの諸性質が本酵素 GraC においても保存されているかもしれないことを暗示している。
Rhizobium sp. strain MTP-10005 由来マレイルアセテートリダクターゼ GraC の X 線結晶構造解析を行うために、結晶化条件の検討と得られた結晶を用いての結晶学的予備実験を行った。
【結果と考察】初期結晶化実験はクリスタルスクリーンⅠとⅡ（CSⅠ、CSⅡ）を用いてハンギングドロップ蒸気拡散法で行った。結晶化を始めて数日後に、CSⅠ#16 と CSⅡ#32 の溶液から菱面型微結晶が得られた。そこで、CSⅡ#32 の条件に基づく結晶化条件と添加剤条件を最適化した。その結果、20℃でシッティング
ドロップ蒸気拡散法により３日で 0.30 x 0.20 x 0.05mm の大きさの菱面結晶が得られた。この時、タン
パク質濃度 8mg/ml の 50mM トリスバッファー(pH 8.0) 溶液と 1.4M 硫安を沈殿剤とするリザーバー溶液（0.1M HEPES pH7.5）を各 1μℓ混合して調製したドロップが 500μℓのリザーバー溶液に対して蒸気平衡化した。また、CS#32 の条件で得られた結晶を種とするミクロシーディング法を併用した。

23

Ｘ線回折実験は、つくば市にある放射光実験施設 PF のビームライン BL6A で行った。0.25 x 0.20 x
0.05mm 大のネイティヴ結晶を 25%(v/v)グリセロール不凍液に 10 秒弱浸漬し、－173℃の窒素気流中で瞬間冷却した。回折強度データは結晶から 166.2mm の距離にセットされた CCD 検出器を用いて波長1.000ÅのＸ線で収集した。1.96Å分解能までの 44,689 個の独立反射を 99.5%の完全性で収集した。
重原子法で位相問題解決するために、浸漬法で重原子誘導体結晶の調製を試みた。その結果、0.025mM
EMTS 溶液中に GraC 結晶を 20 時間漬けることで、水銀誘導体の同型結晶を得ることができた。そこ
で、多波長異常散乱法（MAD 法）を位相問題を解くために使用することにした。MAD データ収集をする前に、XAFS 実験を行った。得られた吸収スペクトルを水銀イオンのＬ吸収端周りの４つのサイト（ピーク、エッジ、リモート-H、リモート-L）の波長の決定に用いた（図 1 参照）。また、それらの波長での異常散乱補正のための水銀イオンの散乱成分と吸収成分（f ’、f”）を決定するのにもこの吸収スペクトルを用いた（表１参照）。

図１ 水銀誘導体結晶中の水銀のＬ-吸収端近傍の異常散乱因子

表 1.

Wavelength（Å）

f’f”

XAFS 実験から得られた MAD 波長と異常散乱因子

Peak1.00798－14.56
11.49

Edge
1.00940－17.22
6.50

Remote-H
0.99923－ 8.54
10.09

Remote-L
1.01352－11.993.92

上記 4 波長のＸ線照射によって４セットの MAD データを 3Å分解能で収集した。それぞれのデータセットは 99.5%以上の完全性で約 12800 個の独立反射を含んでいる。これらの回折データを用いて反射の位相角計算と電子密度計算を行い、GraC の構造解析が現在進行中である。

24

平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成化学の開拓
Development of new synthetic reactions based on organometallic compounds possessing
new functions and reactivities
附属元素科学国際研究センター

典型元素機能化学領域

中村正治【背景と目的】

本研究では，多様な配位状態をとる典型金属元素と多様な電子状態をとる遷移金属元素が共存・協働する複合反応剤を設計し，有機塩化物などの工業的に重要な炭素資源を活用す
る触媒的炭素—炭素結合生成反応の開発を目指している．遷移金属中心と典型金属元素中
心との動的相互作用を，これらを仲介する典型元素配位子を巧く選ぶことで制御することが望みの反応性を引き出すために必須であると考えている．鉄を触媒としたクロスカップ
リング反応を中心に研究を進めており，その過程で複数元素の特異的な共存・協働によって興味深い反応性を示す触媒系をいくつか見出した．この過程に於いて，Ｘ線結晶構造解
析データベースからの種々の有機鉄錯体の構造情報を基に反応設計を進めることで効率的な反応開発が可能となった．
【結果と 考察】・新規ジホスフィンー鉄錯体触媒の開発
我々の研究グループはこれまでに，適当なホスフィン配位子を用いることで，鉄触媒による炭素—炭素結合生成反応が高選択的に進行することを見出してきた．例えば，
触媒量の光学活性ジホスフィン配位子，BINAP の存在下で，ジアルキル亜鉛はシクロプロ
ペン類にエナンチオ選択的に付加反応（カルボメタル化反応）を起こす 1．同反応系では，有機鉄中間体の金属—炭素結合へのオレフィン基質の挿入と金属交換反応によって触媒サイクルが完結するため形式上触媒中心の酸化数の変化はなく，配位子による制御が比較的容易な反応系であった．一方，クロスカップリング反応系では，有機金属反応剤によって還元を受けた低酸化状態の金属触媒は，有機ハロゲン化物の酸化的付加を受け，引き続く
金属交換反応，還元的脱離によって触媒サイクルが完結するため，中間体の酸化状態によって金属中心と配位子との親和性が大きく変動する．加えて，鉄のようなアート錯体の生成を好む金属では，中性配位子の解離が更新されるため，適当な配位子を見出すことは容易ではない．実際，これまでに報告された鉄触媒のクロスカップリング反応の多くが NMP(N-Methylpyrrolidinone)や TMEDA (N,N,N’,N’-tetramethylethylenediamine)などの過剰量の添加剤によって制御されている．
この様な現状に対して，我々は触媒量のホスフィン配位子による鉄触媒クロスカ
ップリング反応の精密制御を目指して研究を進めた．鉄に代表される第一遷移周期金属元素は，3d 軌道が内殻電子に沈み込んでいて配位子場の影響を受けにくいため，ｄ軌道の分25裂が小さく，多様なスピン状態を示す．例えば，二価の鉄錯体では d 軌道に 6 つの電子を有するため，配位子場安定化エネルギーの大きさに応じて低スピン，中間スピンまたは高スピン状態をとる（下図）．一方で，鉄触媒によるハロゲン化アルキルと有機金属反応剤とのクロスカップリング反応では有機鉄が関与するラジカル中間体の生成が示唆されており，遷移金属触媒活性種の配位およびスピン状態制御が同カップリング反応の精密制御の鍵となる可能性をもつ．

Fe(II), d6
X
L
L

Fe

S=2

L

L

X
Fe

L

L

X

S=0

Octahedral

S=2

X
X

Tetrahedral

L

Fe

L

S=1

X

Square Planer

鉄触媒クロスカップリング反応において好成績を示したキレートジホスフィン配位子である o-phenylenediphosphine に着目し2，リン上に嵩高い有機基を導入することで鉄中心の配位およびスピン状態制御を目指した．Scheme 1 に示すように，ビスジクロロホスフィ
ン化合物 1 に対し，3,5 位に嵩高いアルキル基を有するアリールグリニャール反応剤を作用させる事で嵩高い置換基と剛直な連結部を有する，新規キレートジホスフィン配位子 [以後[3,5-(t-Bu)2]-SciOPP, (3,5-(t-Bu)2-Spin-Control-Intended Ortho-PhenylenediPhosphine),と表記する] (2) を 73%収率で得た．さらに二価の塩化鉄四水和物と配位子 2 をエタノール
中，加熱還流することで白色粉末の鉄錯体 FeCl2·[3,5-(t-Bu)2]-SciOPP (3)を 62%収率で得た．
Scheme 1. Synthesis of novel iron–diphosphine complex.
t-Bu
t-Bu

t-Bu
t-Bu
Cl2P

PCl2
1

MgBr
THF

t-Bu
t-Bu
t-Bu

P

P

2
(73%)

t-Bu

FeCl2·4H2O

t-Bu

t-Bu

EtOH

t-Bu

t-Bu

t-Bu

t-Bu

t-Bu

P

P
Fe

Cl
3
(62%)

Cl

t-Bu
t-Bu
t-Bu

・鉄錯体の幾何構造およびスピン状態
錯体 3 の幾何構造を確認するため，ジエチルエーテルから再結晶することで得られた単結晶を用いて X 線結晶構造解析を行った．その結果，錯体 3 は 14 電子の配位不飽和な 4配位四面体構造であることが確認された (Figure 1)．これは 2 つのリン原子が o-フェニレ
ン骨格で架橋されていることで鉄原子への配位方向が制限されたこと，また導入した嵩高
い t-Bu 基の効果によりリン上のアリール基が張り出すように位置し，立体障害によって 6
配位をとれなくなったことが原因であると考えている．また Fe–P 間の結合距離がそれぞれ Fe1–P1 = 2.4625 Å，Fe1–P2 = 2.4405 Å，Fe への配位挟角がそれぞれ P1–Fe–P2 =80.62º, Cl1–Fe1–Cl2 = 122.16ºと得られた．これより錯体 3 は一般的な正四面体型構造 (内角 109.36º) と比べ，歪みが大きくなっていることが確認された．SQUID 磁力測定によって粉末固体状態の錯体 3 のスピン状態について調べた結果， 5 K から 300 K の温度範囲で26

ほぼ一定の有効磁気モーメント値 (4.5 µ B) を示
し，S = 2 のハイスピン五重項状態をとることが明らかとなった．メスバウアー分光法によって，粉末固体状態の錯体 3 のスピン多重度測定を行った
結果， 298 K において異方性シフト値がδ = 0.83
mm s-1，四極子分裂値はΔEQ = 2.52 mm s-1 となることを見出した．これらの値は S = 2 の二価の鉄錯体に典型的な値である．Evans 法を用いた溶液
NMR 測定から，錯体 3 の溶液状態でのスピン多重度の分析を行ったところ，THF 中，298 K から
358 K までの温度範囲において有効磁気モーメン

Figure

1.

ORTEP

plot

of

[3,5-t-Bu2]SciOPP-FeCl2

ト値が 5.1 µ B を示し，溶液状態においても典型的な S = 2 のハイスピン五重項状態をとることが明らかとなった．
これらの結果より，錯体 3 は固体および溶液状態のいずれにおいても S = 2 のハイスピ
ン五重項状態をとることを確認した．
・クロスカップリング反応への応用
触媒量の錯体 3 の存在下，種々のハロゲン化アルキルに対してアリールグリニャール反
応剤を滴下することでクロスカップリング反応触媒としての活性を検討した (Table 1)．予備的な検討において配位子の分解生成物が少量確認されたことから，錯体と等量の配位子2 を加えている．このような触媒組成物存在下，第二級ハロゲン化アルキルであるブロモ
シクロヘキサンおよびクロロシクロヘキサンを用い，フェニルグリニャール反応剤とのカップリング反応を行った (entries 1 and 2)．共に反応は効率よく進行し，ブロモシクロヘ
キサンにおいては 0.5 mol%の低触媒量で目的のカップリング生成物を高収率・高選択的に与えた．本反応はアリール基上の官能基許容度が高いことが特徴であり，オルト位にメチル基のような立体障害となる置換基を有するアリールグリニャール反応剤，メトキシ基のような電子供与性基およびフルオロ基のような電子求引性基を有するアリールグリニャー
ル反応剤を用いた場合でも高い収率で目的生成物を与えた (entries 3–5)．さらに第一級ハ
ロゲン化アルキル基質に対する検討を目的として，ヨードデカンおよびブロモデカンを用いクロスカップリング反応を行った．その結果，フェニルグリニャール反応剤および 2,4,6トリメチルフェニルグリニャール反応剤のいずれを用いても効率良く反応が進行することを見出した (entries 6–8)．興味深いことにこれらの反応では立体障害の大きな 2,4,6-トリメチルフェニルグリニャール反応剤が，フェニルグリニャール反応剤より高い収率で目的生成物を与える．これは鉄中心に嵩高い 2,4,6-トリメチルフェニル基が存在することでアー
ト型の有機鉄錯体の生成を抑制していることが原因と考えられる．一方，三級炭素を有す
るアルキル基質として 1-ブロモアダマンタンを用い，フェニルグリニャール反応剤と反応させたところ高い収率で目的生成物が得られた (entry 9)．これは従来法では困難な第三級ハロゲン化アルキルからの四級炭素中心の構築反応に鉄触媒が利用可能であることを示す
結果である．以上の反応条件および基質に関する検討から本反応では，有機鉄活性種由来

27

のラジカル的反応性が期待される．そこで sp3 および sp 2 炭素への反応性の違いを観察するため, 反応基質として sp3 炭素上にヨウ素置換基を，sp2 炭素上に臭素置換基を持つ化合物を本クロスカップリング反応に適用した. その結果，sp3 炭素上でのみ高選択的にクロスカップリング反応が進行することが明らかとなった (entry 10)．
Table 1. Cross-coupling of aryl Grignard reagents and alkyl halides.
3(Y mol%)entry

2(Y mol%)ArMgBrR–X

R–X (1.0 eq)

ArMgBr (1.5 eq)

THF, 0 ºC

THF,
slow addtion
conditions

R–Ar

yielda of R–X(%)
Y mol%(conditions)

entry

1

Br

MgBr

97
0.5 mol%(25 ºC, 20 min)

6

2

Cl

MgBr

85
3.0 mol%(40 ºC, 2 h)

7yield (%)
yielda of R–X(%)
Y mol%(conditions)

ArMgBr

R–X

I

MgBr

8

71
3.0 mol%(40 ºC, 2 h)

Me

4

Br

Br

MgBr

MeO

8

MgBr

99
3.0 mol%(40 ºC, 20 min)

Br

F

MgBr

96
3.0 mol%(40 ºC, 3 h)

MgBr

76
3.0 mol%(40 ºC, 3 h)

Me
Br

8

96
3.0 mol%(25 ºC, 20 min)

MgBr

Me

8

Me
9

98b
3.0 mol%(40 ºC, 20 min)

MgBr

Br

F
5

Me
!e

Me
3

I

F

Br
10

F

MgBr

I

F

81b
3.0 mol%(40 ºC, 3 h)77
3.0 mol%(40 ºC, 3 min)F

aThe yields were determined by 1H-NMR analysis using pyrazine as an internal standard. bIsolated yield.

【今後の 展望】
遷移金属触媒のスピン状態と反応性の相関には，特に金属元素個々の性質が現れることか
ら元素科学的な興味がもたれる．今後の研究によって，同反応の反応機構の解明と，スピン制御に基づく遷移金属触媒の反応性の精密制御に新機軸を打ち立てたい．
多種多様な有機金属反応剤を用いた反応開発研究には，有機金属錯体の X 線結晶構造解析データベースへのアクセス，および量子化学計算的手法による反応機構・反応経路の検討，化学種の電子状態の精査は必須であり，スーパーコンピューターラボラトリーの利用なくして成果を上げることは不可能であった．また，ナノスピントロニクス研究領域小野教授，玉田氏の多大なる協力を得て金属錯体固体のスピン状態の決定を行っている．最後に謝辞を加えて本年度の成果報
告としたい．

【発表論文】"Iron-Catalyzed Enyne Cross-Coupling Reaction" Hatakeyama, T.; Yoshimoto, Y; Toma, G.: Nakamura,
M. Org. Lett. 2008, 10, 5541-5544.
"Iron-Catalysed Fluoroaromatic Coupling Reactions under Catalytic Modulation with
1,2-Bis(diphenylphosphino)benzene"Hatakeyama, T.; Kondo, Y.; Fujiwara, Y.-i.; Takaya, H.; Ito,
S.; Nakamura, E.; Nakamura, M. Chem. Commun. 2009, 1216–1218. 他

参考文献
1
Nakamura, M.; Hirai, A.; Nakamura, E. J. Am. Chem. Soc. 2000, 122, 978-979.
2(a) Bedford, R. B.; Huwe M.; Wilkinson, M. C. Chem. Commun. 2009, 600–602. (b) Hatakeyama, T.;
Kondo, Y.; Fujiwara, Y.-i.; Takaya, H.; Ito, S.; Nakamura, E.; Nakamura, M. Chem. Commun. 2009,
1216–1218.

28

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

シックハウスガス可視化検知のためのベイポクロミック有機結晶の開発
Vapor-Dependent Color Change in Vapochromism of Organic Crystals by Donor-Acceptor Control of S-Shaped Folding
Molecules
京都大学化学研究所

附属元素科学国際研究センター典型元素機能化学領域

高谷

光

背景と目的
揮発性有機化合物（VOC）等のガス状分子に曝すことによって結晶色が変化するベイポクロミック分子は、目に見えない有毒化学物質の可視化検知できる分子センサーとして有用である．ベイポクロミック分子の研究は、
主に遷移金属錯体を用いて行われており、結晶格子中に存在する空孔へのゲスト分子取り込みによって生じる金
属‐金属間相互作用の変化もしくはゲスト分子の金属への配位に起因する結晶構造変化を色の変化として出力する機構が良く知られている。金属元素は有機元素に比べて圧倒的多数の電子を有し，大きくかつ柔軟性に富んだ d, f 軌道を利用した電子的相互作用が可能であるためベイポクロミズム特性発現に有利である．しかし、従来までによく用いられてきた Cu, Cr, Pb, Pt 等の重金属化合物は環境毒性が高く、また元素資源の有効利用という観点からもデメリットが大きい．この様な背景から我々は毒性が低く安価なガス可視化センサーの開発を目的として，C, H, N, O のみから構成された有機分子ベイポクロミックセンサーの開発に取り組んでいる．
我々は金属と比べて電子的性質に乏しい有機分子を利用して効率の高い色変化を誘起するために π-electron
donor (D) と acceptor (A) 間の電荷移動による発色現象が有効であると推論し，ゲスト包接によって生じる D-A
相互作用の変化を色変化として出力できるような分子設計を行った．Shceme 1 に示す様に，π-electron donor とFlexible Linker

PI

NDI

PI-NDI 1

Step 1

Step 2PI

MeOH
Template

Porous Crystal 3

Including Crystal 2

Scheme 1. Schematic representation of the synthetic route for the S-shaped porous organic crystal. Step 1: crystallization fromsolution existing template molecules. Step2: removing the template molecules.

acceptor を柔軟なリンカーで連結した分子ではリンカーの束縛効果によって donor 分子と acceptor 分子がスタックした状態で結晶化すると考えられる．ここで donor 分子にあらかじめ導入されたゲスト結合サイトにホスト分子が取り込まれると，D-A 相対配置変化やホスト‐ゲスト間の相互作用によって D-A 相互作用に摂動が生じることとなり結晶色が変化すると考えられる．実際に Naphthalene DiImide (NDI) を柔軟なメチレン鎖で二つのPyrrleimine (PI) と連結した PI-NDI 1 を合成したところ，PI 部位と水素結合可能な MeOH 中からの再結晶によって MeOH 包接結晶 2 が得られ，さらに結晶状態の 2 から MeOH を取り除くことによって多孔質結晶 3 を与えることを見出した．多孔質有機結晶 3 は内部の空孔に有機溶媒分子を吸着可能であり，取込む溶媒分子のサイズや極性に応じて色の変化を示すベイポクロミック結晶となる．この有機ベイポクロミック結晶の発色現象について
Material Studio (MS-CASTEP) を用いた周期境界条件下での DFT 計算を用いた詳しい検討を行ったので報告する．
結果と考察，検討内容
ベイポクロミック結晶 3 は有機溶媒蒸気にさらすと多様な結晶色の変化を示す。Figure 1 に示す様に，メタノール，DMSO，トリエチルアミン，ホルムアルデヒド，トルエン等の有機溶媒との接触によって赤紫から黄色へ
29

の顕著な変色を示す．特にトルエンやホルムアルデヒドに対する呈色現象はシックハウスガスを可視化検知する
ための有機結晶センサーとしての応用の観点から重要である。種々の溶媒を吸収した 3 の UV-Vis スペクトルを
Figure 2 に示した．溶媒フリー，メタノール，トルエン，DMSO，THF，トリエチルアミンの順に赤紫から黄色となる結晶色の変化は PI-NDI 間の電荷移動に帰属できる 450-650 nm のブロードな吸収帯の短波長シフトと強度の減少によって生じており，このことから PI-NDI システムのベイポクロミック現象が D-A 相互作用に由来することが示唆された．

結晶構造や結晶中での分子構造と色変化の関係について調べる目的で，多孔質結晶 2 および包接結晶 3 の粉
XRD 測定を行った．その結果 Figure 4 に示す様に，2 と 3 はスペクトルを示し，またメタノールの吸脱着に伴い 2 から 3，
3 から 2 へと可逆なスペクトル変化が観察された．さらに精密な実験を行う目的で，
SPring-8 (BL19B2)
において 3 およびの 2 の XRD 測定を行い，得られたスペクトルを元にプログラム DASH1 および Rietan-FP2 を用いて構造解析を行ったところ，Figure 5 に示すような分子構造が得られた．その結果，2 および 3 はいずれも結晶中で S 字型構造をとっているが，包接結晶 3 では PI と NDI 間の面間距離が長くなっていることが明らかとなった．このことはゲスト分子包接に伴う PI-NDI 間距離変化が，D-A 相互作用の変化すなわち結晶色の変化を引き起こすという仮説を強く支持するものである．

粉末X

線構
30

造解析から得られた2 および 3 の分子構造を初期構造に用いて MS-CASTEPによる周期境界条件下での密度汎関数法による電子状態計算を行った．計算には内殻電子の深いポテンシャルを避け価電子を取り扱う平面波基底
擬ポテンシャル法（Ultrasoft 擬ポテンシャル）を用い，交換相関項の表現には一般化密度勾配近似GGA-RPBE(Generalized Gradient Approximation by Rvised Perdew, Burke, Ernzerhof) を用いた．また，分子構造の最適化は X
線構造解析によって得られた格子定数を固定した状態で行い，安定構造の電子状態からDOS計算を行った後にMaterialStudioに付属のプログラムを用いてUV-visスペクトルのシミュレーションを行った．尚，スペクトルには適当な広幅係数を掛けてある．Figure 5に示す様に，計算で得られたスペクトルはピーク位置についてFigure 2の
個相 UV-vis スペクトルと概ね良い一致を示し，MeOHの吸着によってPI-NDI面間距離が増大する450-650 nmのブロードな吸収帯が低波長側にシフトする様子が再現できた．
2.E+05Int

3.322 Å3.296 Å1.E+053
2

0.E+00
250

2
350

450
550
Wavelength / nm

650

3

750

Figure 5. Calculated UV-vis absorption spectra of 2 and 3 .using periodic boundary condition:GGA/RPBE with ultrasoft
pseudopotential (Solid-state UV-visible absorption spectra of 1, inset) and optimized molecular structures of 2 and 3

参考文献
1) DASH program David, W. I. F.; Shankland, K. DASH (3.01); Cambridge Crystallographic Data Centre: England, 2004.
2) RIETAN-FP program: a) Izumi, F.; Ikeda, T. Mater. Sci. Forum, 2000, 198, 321-324; b) Izumi, F.; Momma, K. Solid. State Phenom. 2007,
130, 15-20.

31平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遷移金属錯体に関する理論的研究
Theoretical study of transition metal complexes

京都大学化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学 岡崎 雅明
背景と目的
遷移金属クラスターは複数の金属中心すなわち多金属骨格に由来する多段階酸化還元過程を示し、併発する骨格構造変化を組み合わせることで、これまでに類をみない機能性分子を構築できる可能性がある。特に四核骨格では、酸化還元に応答して、四面体型、バタフライ
型、hinge部位に結合を持たないバタフライ型へと相互変換が可能であり、興味深い動的挙動を示す（Scheme 1）。近年、我々は[(η5-C5H4Me)4Fe4(µ3-CO)4]とLiAlH4との反応により、四鉄部
位がhinge部位に結合を持たないバタフライ型構造をとるビス（アセチレン）クラスター[(η5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)2]を高収率で得ることに成功している。このクラスターの 2 電子酸化体は、溶液中では２つの異性体の平衡混合物として存在することが明らかとなっており（Scheme 2）、酸化還元に応答して機能を発現する分子群への応用が期待できる。今回、[4Fe–4C]骨格を置換基として有する酸化還元応答型のリン配位子の創製について報告する。

Scheme 1.

Scheme 2.

検討内容、結果、考察[4Fe–4C]骨格を有する[(η5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)2]は、サイクリックボルタモグラムの測定結果から、極めて電子豊富であり、また三段階で可逆または準可逆な一電子酸化を受けることが明らかとなっている。今回、我々はこのような性質を有する[4Fe–4C]骨格をホスフィン配位子の置換基として導入することで、極めて電子供与性の高いホスフィン配位子の開発に成功した (Scheme 3)。[(η5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)(HCC–Br)](PF6)をNEt3存在下、HPPh2と反応させ32

る こ と で 、 [4Fe–4C] 骨 格 上 へ 直 接 、 PPh2 基 を 導 入 す る こ と に 成 功 し 、[(η5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)(HCC–PPh2)](PF6) ([1](PF6))を収率65%で得た。[1](PF6)をCp2Coで還元することで、中性体1もほぼ定量的に合成することができる。1は一般的な３級ホスフィンとしての性質を有し、BH3·THF、O2およびS8と溶液中速やかに反応し、ボラン付加体、ホスフィンオキシドおよびホスフィンスルフィドをそれぞれ高収率で与えた。

HC

+

CH

Fe

Fe

Fe

Fe
HC

C
Br

HPPh2
NEt3
CH2Cl2RT, 2 h

HC

+

CH

HC

Fe

Fe

Cp2Co

Fe

Fe

Fe

CH3CN
RT, 1 h

Fe

HC

C

PPh2
[1](PF6)

CH
Fe
Fe
C

HC

PPh2
1

Scheme 3.

[4Fe–4C]骨格がリン原子の塩基性に及ぼす影響を評価するために、1 をCH2Cl2中、Se単体と反応させることで、ホスフィンセレニド[(η5-C5H4Me)4Fe4(HCCH)(HCC–P(S)Ph2)] (2)を合成し（収率 92%）、1JPSe値を31P{1H} NMRスペクトルにより測定した。2 の1JPSe値は 693 Hzであり、Se=PR3 (R = Ph (755 Hz), Cy (706 Hz), tBu (708 Hz))よりも小さく、リン原子の非共有電子対のs性がかなり低下していることが明らかとなった。また、X線構造解析の結果から、2 のC–P–C
結合角はSe=PR3 (R = tBu, Cy)に比べて小さいことから、[4Fe–4C]骨格の立体的効果よりも電子的影響により、1 は極めて強いσ供与性を有するといえる。
1 と[AuCl(SMe2)]との反応（室温、CH2Cl2中）により、1 のリン原子が金に配位した錯体 3
が収率 77％で得られ、その構造を単結晶X線構造解析により明らかにした（Figure 1）。錯体 3 のP–Au–Clの結合角およびAu–P距離は、それぞれ 176.57(5)ºおよび 2.2469(8) Åであった。ケンブリッジ結晶構造データベース (CSDS)により、Au(I)における一般的なP–Au–Clの角度およびAu–P距離を調査したところ、3 の値はその範囲内にあることが明らかとなった。3 のサイクリックブルタモグラムを測定したところ、2 段階の可逆な一電子酸化波が観測され、酸化還元
活性なクラスターリン配位子を導入することで、金中心の電子状態を三段階で摂動可能であることがわかった。

33

Figure 1. ORTEP drawing of 3

20 年度平成

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発
Development of New Reactions Using Transition Metal Complexes
京都大学化学研究所

元素化学国際研究センター遷移金属錯体化学領域

滝田

良

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

検討内容と結果
2-メチルチオフェンとヨードベンゼンとの反応をモデル反応として検討を行ったところ、酢酸パラジ
ウムと 1,10-フェナントロリンの組み合わせが良好な結果を与えることを見出した。同様の反応で窒素配位子が用いられた例はないが、本反応系はインドール誘導体等も含め、種々の基質に適用可能であ
った。
Me

S
(1.5 equiv)

Pd(OAc)2 (2 mol %)1,10-phenanthroline(4 mol %)

+ I

3
2

Me

Cs2CO3 (1 equiv)
DMF, 100 °C(1.0 equiv)

N
Me

S

CO2Et
18 h, y. 72%(C-2:C-3 = 8:1)

22 h, y. 77%

Scheme 2. Direct Arylation of Thiophenes and Heteroarenes

ポリ(3-ヘキシルチオフェン)に代表されるように、チオフェン誘導体から構成されるπ共役系(高)分子は電荷輸送材料等において重要である。そこで上の反応系においてヨードベンゼンに代えてブロモチ
オフェン誘導体とのカップリングを検討したがほとんど反応が進行しなかった。そこで再び条件の検討を行ったところ、l i ga nd 4 を用い、2-ブロモ-3-ヘキシルチオフェンを基質として反応を行うと 1:1のカップリング体は得られず、重合体が得られることが分かった。少量のターチオフェン誘導体存在
下 、 重 合 反 応 が 進 行 し ポ リ チ オ フ ェ ン 類 を 与 え た (Scheme 3) 。 3 位 ヘ キ シ ル 基 の 位 置 規 則 性(regioregurality)は約 75%であった。
Me

S
S

S
(5 mol%)

+ Br
Hex

S

PdCl2(PhCN)2 (2 mol %)ligand 4 (4 mol %)Cs2CO3 (1 equiv)
DMF, 100 ˚C
60 h

Me

S
S

P

S
S

Hex
y. 49%, Mn = 2140, Mw/Mn = 1.45

Mes*
H

n

ligand 4

Scheme 3. Direct Polymerization of 2-Bromo-3-hexylthiophene Initiated by a Terthiophene Derivative

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

参考論文
特になし。

34

平成 20 年度

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

遷移金属錯体化学

中島

裕美子

背景と目的
ホスファアルケン化合物は、リン原子上に存在する孤立電子対によりホスフィンに匹敵する σ 供与性を示すとともに、P=C 結合上に極めてエネルギー準位の低い π*軌道を持つため、遷移金属に対して強い σ 供与性と π 受容性を同時に示す。所属研究室ではこれまでホスファアルケン系化合物の特徴に着目し、これを支持配位子とする遷移金属錯体の特異な反応性を見出してきた。一方で、反応においてホスファアルケン系配位子がどのような役割を果た
しているかなど、これら反応の詳細についてはあまり明らかとなっていない。本研究では、ホスファアルケン系配位子を有する遷移金属錯体の反応メカニズムを明らかにすると同時に、ホスファアルケン系配位子のさらなる応用を目指し、以下に示す課題に取り組んだ。
検討内容「DPCB パラジウムアリル錯体(DPCB = 1,2-diaryl-3,4-diphosphinidenecyclobutene)を用いた
ジエンのヒドロアミノ化反応に関する理論的研究」
DPCB を支持配位子とするパラジウムアリル錯体 [Pd(allyl)(DPCB)]+ (1) は、室温で速やかに ブ タ ジ エ ン の ヒ ド ロ ア ミ ノ 化 反 応 を 触 媒 す る 。 一 方 、 二 座 配 位 子 の DPPE (=diphenylphosphinoethane) を支持配位子とするパラジウムアリル錯体 [Pd(allyl)(DPPE)]+ (2)を用いては、同様の反応は進行しない。本研究では、これらの二つの異なる反応について理論計算を行い反応メカニズムを明らかにすることにより、DPCB 配位子の詳細な役割解明に取り組んだ。

結果と考察
パラジウムアリル錯体を用いたジエンのヒドロアミノ化反応では、パラジウム上のアリル基へのアミンの求核攻撃が律速段階であることがすでに見出されている。そこで、[Pd(allyl)(DPCB)]+ (1)と[Pd(allyl)(DPPE)]+ (2)、各錯体へのアンモニアの求核攻撃について、それぞれ理論計算を行い、両者の結果を比較することで DPCB 配位子が反応へ及ぼす影響を調べた。以上の計算には gaussian03 を用いた。
錯体 1 におけるアンモニアの求核攻撃は 2.7kcal/mol の活性化障壁で進行し、パラジウムオ
レフィン錯体[Pd(η2-C2H3CH2NH3)(DPCB)]+ (PRD1a) が生成した(Figure 1)。PRD1a は、始原系
よりもエネルギー的に 0.9kcal/mol だけ不安定であった。一方、錯体 2 とアンモニアの反応で35

は 10.3kcal/mol の 活 性 化 障 壁 で 同 様 の 反 応 が 進 行 し 、 パ ラ ジ ウ ム オ レ フ ィ ン 錯 体[Pd(η2-C2H3CH2NH3)(DPPE)]+ (PRD2a)が生成した(Figure 2)。さらに、PRD2a は始原系よりも5.8kcal/mol 不安定であることから、錯体 1 とアンモニアの反応は、錯体 2 とアンモニアのそれに比べて、速度論的、熱力学的にも有利であることが理論計算によっても明らかにされた。
それぞれの反応の遷移構造 TS1a および TS2a において、アリル部位の構造は互いに類似している。一方、各々の分子軌道を比較すると、TS1a はパラジウムの dxz 軌道と dyz 軌道が
DPCB 配位子の C=P 上に広がる π 軌道と相互作用することにより安定化を受けており、これが遷移状態の安定化に寄与していることが示唆された。

Figure 1. Geometry changes in the reaction of [Pd(allyl)(DPCB)]+ complex with ammonia

Figure 2. Geometry changes in the reaction of [Pd(allyl)(DPPE)]+ complex with ammonia36平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
遺伝情報のコンピュータ解析
Computer Analysis of Genetic Information
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

金 久

實

背景と目的
ゲノムの情報は、細胞・個体・生物界といった高次レベルの生命システムを原理的に理解するための基盤情報であり、同時に医療・創薬・環境保全をはじめとした応用の可能性をもつ情報でもある。
しかしながら既存の情報技術やリソースでは、ゲノムに書かれた個々の遺伝子やタンパク質を解読することはできても、これら基本部品から構成される生命システムとしてのはたらきや有用性を解読することは十分にはできていない。これを可能とするため、本研究では生命科学の膨大な知識を集約した基盤データベース KEGG を構築し、ゲノムネット（http://www.genome.jp/）の中心システムとして提供している。KEGG はシステム情報、ゲノム情報、ケミカル情報の３つに大別されたデータベース群からなる生命システム情報統合データベースである。システム情報は高次生命システム機能に関する知識をパスウェイマップで表現した KEGG PATHWAY とオントロジーで表現した KEGG BRITE、ゲノム情報は全ゲノム配列が決定された生物種に独自の遺伝子機能アノテーションを行った KEGG
GENES、ケミカル情報は生体内物質、生体外物質、生体内化学反応を蓄積した KEGG LIGAND が主な
データベースである。また病気に関する分子レベルの情報を蓄積した KEGG DISEASE、世界中の医薬品情報を化学構造をベースに蓄積した KEGG DRUG の構築も行っている。
検討内容(1) KegSketch と KEGG Atlas の開発。KEGG の中核である PATHWAY データベースの新しい描画ツー
ルと、新しいウェブインターフェースを開発する。
(2) KEGG DISEASE の開発。病因遺伝子が関与する分子ネットワークの知識を集約し、パスウェイマップとして表現する。
(3) KEGG DRUG の開発。日本、米国、欧州での承認薬について化学構造をベースに一元的に管理したデータベースの開発を継続する。また BRITE データベースの一部として医薬品の分類体系を開発する。
(4) KEGG PLANT の開発。ゲノム→合成経路→天然物→医薬品のつながりに関する知識を植物に特化して集積したリソースを開発する。
(5) KOALA の開発。急増するゲノム配列データの機能アノテーションを効率化するため、KEGG
Orthology (KO) システムに基づく新しいアノテーションツールを開発する。
結果と考察
・ パスウェイマップ描画のために KegSketch ツールを開発し、従来型の GIF イメージマップの処理に加えて、SVG ファイルのテキスト処理で色づけ等を行うことができるようにした。また<canvas>タグを用いた KEGG Atlas ビューアの新バージョンを開発した。
・ 病気のリソースとして、昨年度はがんを重点的に整備したが、今年度は免疫疾患と神経変性疾患を対象とし、合計 10 個のパスウェイマップを作成した。
・ KEGG DRUG では昨年度までに日本と米国の承認薬をすべて登録し、今年度は欧州の承認薬を多数登録した。また WHO の ATC 分類の日本語化や日本の薬効分類の英語化なども行った。
・ 植物の二次代謝物質（天然物）について、合成経路に関するパスウェイマップの拡張と合成経路に基づく化合物分類の開発を行い、KEGG PLANT として集大成した。

37

・ KEGG パスウェイマップの各ノードまたは BRITE 機能階層の最下層ノードに対応したオーソロ
ググループ KO をもとに、多数のゲノム中の遺伝子に一括して KO づけを行うのが KOALA ツールを開発し、アノテーション作業を集中的に行った。
KEGG データベースに登録されているデータ数は以下の通りである。
表1

KEGG データベースの主な内容（2009 年 3 月 27 日現在）

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

データ数
92,946336
20,37855

データの種類
データ数(GENES データベース)
ゲノム
940
遺伝子
4,229,490
KO
11,756
ドラフト
14
EST
67

データの種類
データ数(LIGAND データベース)
化合物
15,400薬8,872
糖鎖10,969
化学反応
7,829
反応物ペア
11,272

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、桐岡亜由美
さん、濱島政美さん、古道美穂さん、米納朋子さん、矢野亜津子さん、田辺麻央さん、岡部悦子さん、
刈込美和子さん、池内志帆さん、渡辺真理さん、石井麻予さん、木下広美さん、藪田理永さん、今井
悠さん、伊藤綾さん、依田淳子さん、森嶋佳苗さん、佐野悦子さん、緒方麻紀子さんに感謝する。
発表論文
1.
Letunic, I., Yamada, T., Kanehisa, M., and Bork P.; iPath: interactive exploration of biochemical pathways
and networks. Trends Biochem. Sci. 33, 101-103 (2008).
2.
Kojima, K.K. and Kanehisa, M.; Systematic survey for novel types of prokaryotic retroelements based ongene neighborhood and protein architecture. Mol. Biol. Evol. 25, 1395-1404 (2008).
3.
Okuda, S., Yamada, T., Hamajima, M., Itoh, M., Katayama, T., Bork, P., Goto, S., and Kanehisa, M.;
KEGG Atlas mapping for global analysis of metabolic pathways. Nucleic Acids Res. 36, W423-W426(2008).
4.
Yamanishi, Y., Araki, M., Gutteridge, A., Honda, W., and Kanehisa, M.; Prediction of drug-target
interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces. Bioinformatics 24, i232-i240(2008).
5.
Hashimoto, K. and Kanehisa, M.; KEGG GLYCAN for integrated analysis of pathways, genes, andstructures. In "Experimental Glycoscience" (Taniguchi, N., Suzuki, A., Ito, Y., Narimatsu, H., Kawasaki,T., and Hase, S., eds.), pp. 441-444, Springer (2008).
6.
Shimizu, Y., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Generalized reaction patterns for prediction of
unknown enzymatic reactions. Genome Informatics 20, 149-158 (2008).
7.
Takarabe, M., Okuda, S., Itoh, M., Tokimatsu, T., Goto, S., and Kanehisa, M.; Network analysis ofadverse drug interactions. Genome Informatics 20, 252-259 (2008).
8.
Shigemizu, D., Araki, M., Okuda, S., Goto, S., and Kanehisa, M.; Extraction and analysis of chemical
modification patterns in drug development. J. Chem. Inf. Model., in press (2009).
9.
Hashimoto, K., Tokimatsu, T., Kawano, S., Yoshizawa, A.C., Okuda, S., Goto, S., and Kanehisa, M.;
Comprehensive analysis of glycosyltransferases in eukaryotic genomes for structural and functional
characterization of glycans. Carbohydr. Res., in press (2009).
10. Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; E-zyme: predicting potential EC
numbers from the chemical transformation pattern of substrate-product pairs. Bioinformatics, in press(2009).

38平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

五斗進

背景と目的

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

検討内容

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

1) 化合物・糖鎖・反応情報の拡張と解析

新しい酵素反応を予測するための反応パターンデータベース RPAIR の改良。



脂質メタボロームの薬物応答。

2) 遺伝子情報の拡張と解析

抗原変異遺伝子の配列情報のためのデータベースシステム varDB の構築。

3) ネットワーク情報解析



KEGG パスウェイをグローバルに解析するためのツール KEGG Atlas の開発。



薬物の併用禁忌・併用注意のネットワーク解析。

結果と考察

化合物・糖鎖・反応情報の拡張と解析
反応パターンデータベース RPAIR は、化学反応における基質と生成物の原子の対応関係を抽出して登録したデータベースである。昨年度までに、RPAIR で定義されているパターンが KEGG の代謝パスウェイ上でどのように分布しているかを調べ、より特徴的な反応パターンの使われ方を示した環境

39

物質分解経路に着目し、新規環境物質を分解する経路を予測するためのシステムを構築してきた。まら、与えられた新規反応が、既知のどの反応と似ているかということを EC 番号の観点から予測する
E-zyme システムも構築してきた。これらはどちらも反応パターンを R（Reaction center）、D（Difference atom）、M (Matched atom) の三つ組みで表現することにより実装している。RDM の各原子は、化合物中での原子の環境を考慮した KEGG Atom type で表現している。このシステムの問題点の一つとして、反応パターンと EC 番号とが単純な対応関係にないということがあった。そこで、今年度は EC 番号の階層分類に合うように RDM パターンをクラスタリングし、同じクラスタに入る
ものが同じパターンとなるような RDM の一般化を考えた。ここでは、KEGG Atom type で表現する
環境情報をより細かいものから、より一般的なものへと変換する仕組みを使って RDM を再定義した。
これによって、EC 番号をより反映した反応分類が RDM ベースで行えるようになった[1]。
化合物情報解析の応用として、昨年に引き続き、マウスにおける薬物応答の脂質メタボローム解析を行った。具体的には、酸化ストレスや細胞膜損傷に関与するシトクロム P4502E1 の誘導因子として知られているピリジンの影響を測定し、炎症反応における脂質合成経路と組織特異性の関係を明らかにした。その結果、脳と心臓における影響が特異的であることが明らかになり、今後のターゲットとなることを示した [2]。
遺伝子情報の拡張と解析
抗原変異は寄生性の病原性微生物が宿主の免疫系を逃れるために用いているシステムであり、イン
フルエンザやマラリアなどの病原性とも深く関係している。抗原変異に関わる遺伝子は、よく解析されているものもあるが、その多くは機能や病気に関する表現型との関係がよく分かっていない。そこ
で、抗原変異に関与することが分かっている遺伝子ファミリーを様々な生物種から抽出し、各遺伝子ファミリー内での遺伝子多様性、生物種内での遺伝子ファミリーの多様性、生物種間での違いを解析できるようにしたデータベース varDB を開発した[3]。varDB には、2008 年末の段階で、25 の病原性微生物から 39 の遺伝子ファミリー（約 3 万遺伝子）の情報が抽出され、データベース化されている。
さらに、ユーザーが手持ちの配列や表現型のデータをアップロードし、データベース内の配列と統合して解析するためのウェブインタフェースも構築した。

ネットワーク情報解析
KEGG のパスウェイデータは解糖系、TCA 回路など、大きな機能単位（マップ単位）に作成されており、マイクロアレイデータの発現データなどと組み合わせて、マップ単位での解析ができる。しかし、代謝系全体をターゲットとした解析は困難だった。代謝系の全体像を示すグローバルマップは、
これまでもイメージとしては作成していたが、そこに記述されている個々の遺伝子や化合物に対する操作はできなかった。そこで、グローバルマップ上の遺伝子や化合物にマイクロアレイデータなどのハイスループットデータをマッピンクすることができ、さらに、拡大・縮小機能も併せ持ったウェブ
インタフェース KEGG Atlas を開発した[4]。
KEGG Atlas は KO (KEGG Orthology) で機能アノテーションされたゲノムデータもマッピングすることができるため、KAAS での自動アノテーションから KEGG Atlas に飛び、各生物種が代謝系のどの部分を持っているかを一目で把握できるようになった。

40

ゲノムネットでは医薬品データベースの構築も進めており、その一環として日本医薬情報センター（JAPIC）が収集・公開している医薬品添付文書の情報を、独自にデータベース化し、KEGG の DRUG
データベースと関連づけて公開している[5]。添付文書には医薬品の併用に関する注意事項が、併用禁
忌・併用注意という項目で記述されており、同時に使用すると副作用が出る組み合わせが分かる。分
子メカニズムとしては、同じターゲットに対する競合阻害、薬物分解に関わるタンパク質の阻害などが知られている。そこで、併用禁忌・併用注意で結びつけられる薬物間にリンクを張ったネットワー
クを薬物相互作用ネットワークとして構築して、その特徴づけを行った[6]。ここでのリンクには薬物ターゲットや薬物代謝酵素を当てはめることができる。また、ATC 分類や薬物の構造グループによってもネットワーク構造を特徴づけることができた。今後、この特徴づけを改良することにより、新規薬物の副作用予測などに応用ができるかもしれない。

参考論文
1.

Shimizu, Y., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Generalized reaction patterns for prediction of
unknown enzymatic reactions. Genome Informatics, 20(1):149-158 (2008).

2.

Wheelock, C. E., Forshed, J., Goto, S., Hammock, B., and Newman, J.; Effects of pyridine exposure upon
structural lipid metabolism in Swiss Webster mice. Chem. Res. Toxicol., 21:583-590 (2008).

3.

Hayes, C. N., Diez, D., Joannin, N., Honda, W., Kanehisa, M., Wahlgren, M., Wheelock, C. E., and Goto,
S.; varDB: a pathogen-specific sequence database of protein families involved in antigenic variation.
Bioinformatics, 24:2564-2565 (2008).

4.

Okuda, S., Yamada, T., Hamajima, M., Itoh, M., Katayama, T., Bork, P., Goto, S., and Kanehisa, M.;KEGG Atlas mapping for global analysis of metabolic pathways. Nucleic Acids Res., 36:W423-W426(2008).

5.

金久實、伊藤真純、奥田修二郎、五斗進、太田福子; 医薬品の統合データベース. 蛋白質核酸酵素,
52(12):1486-1492 (2007).

6.

Takarabe, M., Okuda, S., Itoh, M., Tokimatsu, T., Goto, S., and Kanehisa, M.; Network analysis of adverse
drug interactions. Genome Informatics, 20(1):252-259 (2008).

41

平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

服部 正泰

背景と目的

代謝化合物などの低分子化合物とそれらを触媒する酵素反応より構成される代謝反応パスウェ
イは、代謝化合物をノード、酵素反応をエッジとする巨大なグラフである。このような代謝反応
グラフのうち、生化学的実験を経て既知となった部分グラフの情報は、たとえば KEGG PATHWAYに代表されるパスウェイデータベースに収録されており、遺伝子の機能アノテーションや細胞シ
ミュレーションなどのポストゲノム解析に積極的に応用されるようになった。一方で、パスウェ
イデータベースに登録されるデータは、基本的に生化学的実験の成果に頼っている部分が多く、収録されるデータの絶対量やその片寄りに関する問題を避けて通ることができない。たとえば、
薬物や環境因子などの細胞にとって本来外来物質と見られる化合物が、如何に代謝され無害化されていくかという反応経路は、ほとんど未解明のままであるし、植物の二次代謝産物の生合成経路なども酵素遺伝子が未知のまま残されている場合が多い。このため、代謝反応グラフ、特に生物の持つ酵素反応の化学的特徴をより詳細に記述し、計算機的に取り扱う手法の開発が近年急速に求められるようになってきている。このような背景の下、我々は、酵素反応前後における化合物構造の変化を「原子変換パターン（RDM）」として抽出し解析するまったく新しい手法の開発を進めてきた。特に本年度は、このような原子変換パターンの情報を抽出し構築したデータベース（RPAIR）の高精度化、およびこのデータベースを基に酵素反応を予測するシステム（e-zyme）の高機能化を行った。
検討内容

基本となるデータは、KEGG LIGAND データベースに収録されている、酵素反応（REACTION）と、代謝化合物（COMPOUND）である。このうち REACTION データベースに対しては、酵素反応の典型的反応パターンの知識を基にしたバイナリペアの情報を再定義し拡充した。ここでバイナリペアとは、反応物と生成物のペアのうち、酵素反応の前後における原子の由来関係があるものである。この酵素反応バイナリペアに対して、筆者が開発した化合物のグラフ構造比較プログ
ラムを用いて原子アライメントの作成を行い、RDM パターンと呼ぶ酵素反応メカニズムの表記法を適用した。これらの情報は、KEGG LIGAND データベースの RPAIR データベースセクションとして構築され公開されている。RDM パターンでは、反応中心である原子（R 原子）、その近傍で変化する原子（D 原子）、および変化しない原子（M 原子）の３タイプの原子情報をグラフ情報として抽出したものであり、反応メカニズムの特徴がよく捉えられていることが分かっている。本
年度、本課題では、この RPAIR データベースに登録されている各々のデータについて、酵素反応機構に熟知した専門家によるマニュアルキュレーションを行い、データベースエントリの精度を高める作業を行った。また、未登録の反応物ペアを自動で検出し抽出するプログラムを用い、半自動で RPAIR データベースを更新する体制を整えることとした。このような酵素反応メカニズム42

を原子レベルで記述することの最大の利点は、与えられた化合物構造に体する反応性の予測が可能になることである。そこで、本年度はさらに、このデータベースを基に酵素反応番号を予測する e-zyme システムの予測率向上に向けて、機能の刷新とユーザビリティーの向上を試みた。
結果と考察

酵素反応前後の化合物ペアのような比較的構造類似性の高い化合物間においては、上述した手法を用いて抽出される原子変換パターンは、酵素反応によって引き起こされる構造変化部位と一致する可能性が高くなる。このため、RDM パターンと酵素番号（EC 番号）分類による反応分類との間には、高い相関があることが従来から分かっている。一方で、EC 番号における番号付けのあいまい性などの問題から、異なる分類番号を振られた酵素反応が実は同じ原子変換パターンを持っていることを確認することもできている。これは、EC 番号のような配列類似性や番号付けの問題を包含した分類体系を、酵素反応メカニズムの解析に用いることの難しさを示すものである。
この点において、RDM による記述は、酵素反応の反応メカニズムのみを原子レベルで抽出することができるため、生命現象におけるケミカルな解析には、より有効であると思われる。
本年度は、このデータベースを用いた解析および応用ツールの開発として、以下の３点を行った。
１）RPAIR データベースに登録されている各々のデータについて、酵素反応機構に熟知した専門家によるマニュアルキュレーションを行い、データベースエントリの精度を高めた。この作業の結果、従来あいまいなまま放置されていた RDM パターンの表記が統一的に扱われるようになり、また RDM 原子のアサインミスによるエラーエントリが大幅に減少した。これらの高精度化
は、計算機による自動化へ向けたさらなる開発へつながるものである。
２）RPAIR データベースに未登録であった反応物ペアを、反応データベース REACTION から検出し抽出するプログラムを開発した。抽出されたペアに対しては、従来と同じアライメントプロ
グラムによる自動計算と、１）で述べた専門家によるキュレーションが行われる。これによって、半自動で RPAIR データベースを更新する体制を整えることができた。また、その結果、エントリ数を大幅に拡充することができた。
３）酵素番号を予測する e-zyme システムの予測率向上に向けて、機能の刷新とユーザビリティ
ーの向上を行った。この開発では、刷新されたきれいな RPAIR データベースに基づく予測を行う。
これにより、従来のシステムよりもカバー率、予測精度ともに大幅な改善を図ることに成功した。
またさらに、自動計算で得られた原子アライメントが正しくない場合があるので、それを修正するための編集用インターフェイスを作成し、インタラクティブな解析を可能とした。
本課題は来年度以降も引き続き継続し、高速かつ高精度な化合物アライメント法の開発を行うとともに、代謝経路における特徴的な化学反応パターンの抽出を試みる。
参考論文
Yamanishi, Y., Hattori, M., Kotera, M., Goto, S, and Kanehisa, M.; e-zyme: Predicting potential
EC

numbersfromtheChemicalTransformation

Bioinformatics, in press (2009).

43

PatternofSubstrate-ProductPairs.

平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

添付文書情報を用いた医薬品の薬効および副作用の分類
Classification of pharmacological and side effects of drugs based on the package insert

京都大学化学研究所

小寺正明 (Masaaki Kotera)

背景

結果

医薬品は主に人の疾病の診断・治療・予防に用いられるが、薬理作用と同時に副作用を持つため、適正な使用が求められる。本
研究では、薬理作用と副作用との因果関係を理解することを目的に、添付文書情報の文書解析を行った。

薬理作用および注意事項の属性が割り当てられた語数は、それぞれ17,113 語、16,853語であり、重複が16, 851語あった。これらの語がそれぞれいくつの薬物で使われているかを示したところ、典型的なベキ乗則に従い、半分以上の薬で用いられている語はかなりまれであることが分かった（図1）。
頻繁に使われている語は、薬理作用ではusage（使用）、unit（単位）、specification（規格、特定）、indication（効能、適用）、effect（効果）などが見られ、注意事項では
attention (注意)、use (使用)、and（および）、side effect（副作用）、symptom（症状）などが見られた。これら頻繁に使われる語は、
医薬品を特徴づける目的には適さないと考
えられる。

方法
医薬品データは、ゲノムネット医薬品デー
タベース [1] に登録されている JAPIC 医薬品添付文書情報 [2] および KEGG DRUG データベース [3] から得た。
添付文書は日本語で記述されているため、
MeCab プログラム [4] を用いて形態素解析を行い、ライフサイエンス辞書 LSD [5] を用いて英単語・英熟語（以下、「語」と呼ぶことにする）に変換することにより、JAPIC のエントリ毎にそれぞれの語の存在(1) ・非存在 (0) のベクトルとして表した。
また、JAPIC 添付文書は XML 形式で記述されているが、文書によって記述方法が異なることが多く統一性に欠いていたため、複数のXMLタグを「薬理作用」と「注意事項」に大分類し、それに基づいて語の属性を決めた（表1）。
JAPIC では、添付文書ごとにひとつのエントリとしているため、同じ化合物であっても製造会社や承認番号が異なれば異なるエントリとなる。そこで、KEGG DRUG データベースのエントリ毎にJAPIC エントリをまとめることで、医薬品毎に語の存在・
非存在ベクトルを作った。
続いて、語の重要度を評価するためにフィッシャーの正確確率検定を行い、重要であると見なされた語のみからなるベクトルを作成し、医薬品をクラスタリングした。
クラスタリングには東京大学新領域創成科
学研究科の中谷明弘准教授が作成されたア
ルゴリズムを使用した。

44

図1. 単語・ 熟語の出現頻度分布

次に、同じ医薬品に使われている語は意
味的につながりがあるであろうことが予想されたので、任意に選んだ２つの語が同じ添付文書で現れる（共起する）かどうかを語の類似性とし、その分布を調べた（図2）。ここで、類似性の定義は、それぞれの語に対し、全ての医薬品の添付文書に使われているか(1)否か(0)をベクトルで表現
し、類似性指標としてタニモト係数を用いた（２つの語がともに使われている医薬品

の数を、少なくともどちらか一方が使われている医薬品の数で割った）。その結果、薬理作用と注意事項で分布はほとんど変わらず、また、それぞれの語はほぼ独立に出現していることが分かった。このため、この指標を用いて医薬品を特徴づける語を探すのは困難であることが示唆された。

ークとしていた。以上の結果から、頻繁に使われる語や出現が類似している語の割合は非常に少なく、医薬品の特徴付けに重要でない語が多く含まれていることが示唆された。

表1. 語の属 性分けに用いた XML タグの例
薬理作用（Ph arm aco lo gic al ef fe ct）
Effect
効能効果
effect.and.usage
効能効果及び用法用量
efficacy.pharmacology
薬効薬理
Usage
用法用量
注意事項（Ca uti on, s ide -e ffe ct , e tc .）Adverseevent副作用
caution.for.application
適用上の注意caution.for.handling
取扱上の注意caution.to.effect
効能効果に関連する使
用上の注意
caution.to.usage
用法用量に関連する使
用上の注意
caution.touch
接触注意
Important.caution
重要な基本的注意
over.dose
過量投与
Precaution.for.use
使用上の注意serious.ae
重大な副作用Warning
警告

図2. 語の出 現類似性分布

続いて、任意に選んだ２つの医薬品の添付文書がどのくらい似ているかを調べた（図3）。ここでも類似性指標としてタニモト係数を用いた（２つの添付文書でともに現れる語の数を、少なくともどちらか一方で現れる語の数で割った）。その結果、薬理作用と注意事項でやはり分布に差は見られず、添付文書同士の類似性は0.2をピ

図3. 医薬品 の添付文書類似性分布

表2.フィッシャー正確確率 検定で上位にランキングされた共起 語
20% 以上の医薬品で共起する語
1%~20% の医薬品で共起する語
biology
biological5.23e-66
Eosinophil
eosinophilic
4.78e-56(生物学)(生物学的な)(好酸球)(好酸性)
half-life
halve
3.86e-62
Teratogenic
teratogenicity
3.27e-54
(半減期)
(半減)
(催奇形)
(催奇形性)
Biologyorganism
9.27e-62
Eosinophilia
eosinophil
5.78e-51(生物学)(生物)(好酸球増加症)(好酸球)
Stability
market5.18e-60
Eosinophilia
eosinophilic
2.11e-50(安定性)(市場)(好酸球増加症)(好酸性)Acceleration
speculation
2.71e-59
Matching
elution
1.18e-46(加速、促進)(推測)(適合、整合)(溶出)
Blindedblindness
7.79e-59
Electrolysis
electrolyte
7.41e-42(盲検、盲目)
(盲目症)
(電解)
(電解質)
Car
drive
1.06e-58
Agranularagranulocytosis
1.85e-41
(自動車)
(運転)
(無顆粒)
(無顆粒球症)
Receptor
accept1.07e-57
Conjugate
conjugation
2.64e-40
(受容体)
(受容)
(抱合体)
(抱合)
Relative
acceleration
4.28e-57
Ray
photosensitivity
2.71e-40(親戚、相対)(加速、促進)(光線)(感光性、光過敏症)
DoubletBlinded7.95e-57
Cytopenia
pancytopenia
5.38e-40(二重)(盲検、盲目)(血球減少症)(汎血球減少症)

45

そこで、医薬品の薬理作用や副作用を特徴づけるために重要な語とそうでない語を区別するため、フィッシャーの正確確率検定を行うことにした。この検定では、正例・負例を用意し、それぞれについてある事象が成立する数・しない数を数え上げたとき（これを「分割表」と呼ぶ）、「正例か負例か」「その事象が成立するか否か」という２つの因子が独立であるという仮定の下に、ある分割表が得られる確率を調べ、そこからP値を算出する。
本研究ではまず、薬理作用ベクトルと注意事項ベクトルとの組み合わせで、正しい組み合わせ（正例）に対し、間違った組み合わせ（負例）をランダムに正例と同数だけ作成した。次に、薬理作用のある語と注
意事項のある語が、正例と負例とでそれぞれどれだけ共起するかを数え上げ、フィッシャーの正確確率検定を行った（表2）。
表2の左側と右側はそれぞれ、20%以上の医薬品、1%~20%の医薬品で有意に共起する語をP値の小さい順に並べたものである。
医薬品を特徴づけるためには後者の方が適せるであろうことが分かる。
次に、1%~20%の医薬品で 共起する語のトップ1000 を用いて医薬品の薬理作用ベクトルと注意事項ベクトルを作成し、それぞれ別個にクラスタリングした結果が図4（それぞれ左上と右下）である。これらの
図では、縦軸と横軸はそれぞれのクラスタ
リング結果に基づいて医薬品エントリが並べられてあり、交差する点の灰色の濃さが対応する医薬品の類似度を反映するようになっている。薬理作用ベクトル、注意事項
ベクトルでそれぞれ特徴的なクラスターが得られたが、これは最初のベクトル（全ての語を用いたもの）では得られなかったものである。
図4の左下は、横軸を薬理作用、縦軸を注意事項で並べたときの類似度分布である（それぞれ左上と右下の図に対応している）。薬理作用、注意事項どちらでも同一のクラスターに分けられた部分を黒色で示してあり、含まれる医薬品の多い順に #1~ #4 まで番号を付けた。
それらのクラスターに含まれる医薬品
や、頻出する語の例をまとめたのが図5である。#1を除き、おおよそ既知の薬効分類に従った分類結果になっており、化学構造
も比較的類似している。#1は比較的ゆるい結合をしたクラスターであり、様々な薬理作用と構造の医薬品が属していた。
今後は重要語を選び出すプロセスやクラスタリングのプロセスについて詳細に検討したいと考えている。この研究は薬理作用と副作用の理解や、医薬品検索システムの利便性向上に役立つことが期待される。

図4. 薬理作 用と注意事項に基づいた医薬品のクラ スタリング

46

図5. 各クラ スターに属する医薬品と頻出語

文献・ウェブサイト[1] ゲノムネット医薬品データベース http://www.genome.jp/kusuri/[2] JAPIC http://www.japic.or.jp/[3] KEGG DRUG http://www.genome.jp/kegg/drug/[4] MeCab http://mecab.sourceforge.net/[5] Life Science Dictionary Project (LSD) http://lsd.pharm.kyoto-u.ac.jp/ja/index.html

47

平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ユビキチンシステムのデータベース構築とその解析
Construction of a database and analysis for ubiquitin system
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 崎山 忠彦
背景と目的
ユビキチンを利用したタンパク質修飾は、特定のタンパクを急速に分解する役割を主として、真核生物種内でのタンパク質の制御に重要なシステムである。ユビキチン化を行う酵素群は真核生物で数多く報告されている一方で、原核生物にはユビキチンの付加を行うシステムそのものが存在していな
いと考えられている。しかしながら近年、真核生物と密接な関係にある原核生物に、ユビキチン化を行う酵素が発見され、宿主となる真核生物の免疫にかかわる分子を不安定化することで宿主の防御機構を逃れている例が僅かながら報告されている (1) 。本研究では、これまで真核生物に含まれるユビ
キチン系に関与する遺伝子の探索とその生物種間での比較を進めているが、一方で、原核生物のゲノ
ムにもユビキチン化酵素によく似た特徴を持つものが見られ、これらの分子が、先の例のように種を跨いでユビキチン化に関わる可能性についても追及していく。
検討内容
これまでに収集したユビキチン転移を行う酵素の情報から、そのアミノ酸配列に含まれる特徴的なドメインのプロファイルを Pfam データベースから選び、KEGG データベースが含む生物種の遺伝子からこれらを含むものを検索している。また、原核生物から得られた、ユビキチン化酵素と類似点のある遺伝子についてはさらにその配列の解析を進めた。
結果と考察
真核生物種には殆ど例外なく、各生物種に多くの種類のユビキチン化に関わる酵素とそれに類似した配列が見受けられる一方、原核生物から見つかるユビキチン化酵素に特徴的なドメインを含む配列
は約 600 生物種から 40 遺伝子とごく少数であった。
ユビキチンシステム自体を持たない原核生物から、類似した配列がヒットしないことは自然であるが、特徴的なドメインがヒットした対象は、真正細菌に偏って見られた。また、このような遺伝子を含んでいた生物種は、Pseudomonas syringae をはじめ、病原性や共生で真核生物の細胞に直接接触を持つという環境が共通して見られた。この検索で集められた遺伝子には、ユビキチンシステムとの関連や宿主へ影響を与える分子(エフェクター)であることが先行研究で示唆されるものが複数含まれており、これらの遺伝子は、バクテリアが持つ新規のユビキ
チンリガーゼの候補となりえると考えている。
一方で、これらの遺伝子の配列の持つ、既知のユビキチン化酵素との類似性は限られている。実験的な手法から発見されたバクテリアの作るユビキチン転移酵素の中には、配列レベルではほとんど関連の無いものも含まれている。真核生物の配列との類似点をさらに追及するために、該当するドメイン以外の部分の配列についても調べた所、複数の配列にタンパク間相互作用を仲介するドメインとして、WD40 repeat, Leucine rich repeat など、真核生物のユビキチン化酵素にも多く含まれるドメインが共通して見られた。真核生物に偏って見られるドメイン複数がバクテリアの遺伝子に独自に出来たとは考えにくく、このような遺伝子とこれらを持つバクテリアに関係のある真核生物との関連について今後の研究を進めていく。
参考論文
1. Janjusevic R, Abramovitch RB, Martin GB, Stebbins CE, Science. 311, 5758 (2006)48

平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
糖転移酵素の網羅的な解析と糖鎖モチーフの抽出

A comprehensive analysis of glycosyltransferases and glycan structures
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

橋本 浩介

ゲノム情報を用いた糖鎖構造解析
糖転移酵素は生体内での糖鎖合成において中心的な役割を果たす酵素である。糖鎖は生体内の多様な役割を担っているため、糖転移酵素の機能解明に大きな努力が払われてきた。
特にヒトの糖鎖関連遺伝子は、病気との関係も指摘されていることから、150 以上の遺伝子の機能が解明されている。このような研究から、糖転移酵素の配列及び機能は極めて多様化しており、多くのファミリーを形成していることが明らかになってきた。同時に、バイ
オインフォマティクスの分野でも、糖転移酵素の配列解析や構造解析が行われてきた。次のステップで必要なことは、多数存在するファミリーを横断的に解析し、それらの酵素の働きと糖鎖構造を結びつけることである。
仮に、ある生物種のゲノム中に存在する糖転移酵素とその基質特異性がすべて明らかになれば、その生物種が合成できる糖鎖を予測することができる。このような考え方に基づき、本研究ではまず糖転移酵素配列の網羅的な解析を行った。準備として、ヒトや酵母などのモデル生物で機能が解明された糖転移酵素のデータを、文献調査によって収集した。
これらの配列をクエリとして、36 の真核生物のゲノムから網羅的に糖転移酵素を探索した。
その結果、3426 個の糖転移酵素ホモログが見つかり、配列の特徴から 53 個のファミリーに分類された。それらのファミリーは更に、パスウェイ等の情報から 6 個の機能カテゴリに分類された。ここから明らかになったことは、N-glycan や GPI-anchor の合成に関わる糖転移酵素ファミリーは、幅広い生物種で保存されており、かつパラログが非常に少ないとい
うこと、及び、糖鎖の根元以外の部分を合成する酵素のファミリーは、系統特異的に存在するものが多く、かつパラログの数が多いということである（図１）。次に我々は、それぞれの生物種がもつ糖転移酵素ファミリーのセットを明らかにし、その生物種が合成できる
糖鎖構造の予測を行った。その結果、例えば N-glycan 前駆体については、多くの原生生物に加えて、一部の藻類も通常より小さい前駆体構造を合成することが予測された。また、
O-glycan のコア構造に関しては、動物の合成出来る構造の範囲に比べて、植物や菌類、原生生物が合成できる構造の範囲はかなり小さくなることが示唆された。最後に、より細かい機能の違いを調べるために、2 つの巨大なファミリーであるシアル酸転移酵素ファミリーとB4 転移酵素ファミリーについて、より細かい系統関係を調べ、サブファミリーへの分類を
行った。

49

35

20~
10~20
3~10
1~2

Number of Organisms

30

25

20

15

10

0

ALG7
ALG13
ALG14
ALG1
ALG2
ALG11
DPM1
ALG3
ALG12
ALG9
ALG5
ALG6
ALG8
ALG10
PIGA
PIGM
PIGV
PIGB
PIGZ
UGCG
OGT
XYLT
POMT
POFUT
GALNT
A4
B3
GLCAT
B4GALT1
B4GALNT1
MGAT2
MGAT3
MGAT4
MGAT5
ABO
GCNT
LARGE
EXTL
KTR
MNN2
MNN9
ATXYLT
ST
FUT1
FUT3
FUT8
ATFUT
ATXT
RGXT
UGT
MGD
TPS
HUGT

5

図１.それぞれの糖転移酵素ファミリーにおけるパラログの数

糖鎖構造に保存された頻出部分構造の抽出
糖鎖構造から機能に関連があると考えられる部分構造を発見する問題は、タンパク質においては、配列からのモチーフ抽出に対応する非常に重要な問題である。糖鎖は枝分かれ構造を持ち、部分構造の探索が容易ではなかったことなどから、これまで糖鎖におけるモ
チーフ抽出法は開発されていない。この問題に対し、我々はデータマイニングの分野で提案されている手法を改良し、新たな木構造マイニング法（α-closed 法）を開発した。この手法は、理論として、冗長な構造を取り除くことができるアルゴリズムを実装しており、探索の対象とするデータセットに応じて結果の数を調節することができることが大きな特徴である。また、得られた部分構造に対して有意性を検定する手法も同時に開発した。この検定は、探索の対象となるデータセットに加えてコントロールデータセットを作成し、2つのデータセットに特定の部分構造がいくつ含まれるかを数え、それによって得られた 2x2
分割表を用いて行われている。α-closed 法と有意性検定を組み合わせた手法を、KEGG
GLYCAN に登録されている実際の糖鎖構造に適用したところ、Lewis X、Lewis A などの部分構造や、糖タンパク質、糖脂質のコア構造といった重要な糖鎖構造が高速に抽出され、この手法の有効性が示された。

発表論文
Hashimoto, K., Takigawa, I., Shiga, M., Kanehisa, M., and Mamitsuka, H.; Mining significant tree
patterns in carbohydrate sugar chains. Bioinformatics 24, i167-i173 (2008)50

平成 21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー 利用報告書

遺伝子重複と遺伝子の多様性の網羅的な解析
A comprehensive analysis of gene duplication and diversity of gene repertoire

京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

田中 道廣

背景と目的
近年動物系統でのゲノム解読が進み現在ではその数は 40 種を超えており、このゲノムを比較して動物系統で保存されている遺伝子族を同定し、その機能を推定することが可能になってきた。申請者らは現存する動物系統で広く保存されている遺伝子族に注目し、これを生物種系統と対応させることにより２つの進化イベント遺伝子重複と遺伝子欠失を生物種系統にマッピングするシステムを開発している。本研究により、これまで少数の遺伝子ファミリーの解析で議論されることが多かった遺伝子重複と生物機能の多様化の関係がプロテオームス
ケールで明らかになることが期待される。
申請者らは、過去の進化イベントを解析するにあたり、現存生物種間を比較する比較ゲノ
ムではなく生物種系統上に存在したと思われる祖先生物種のゲノムを再構築するというアプ
ローチをとっている。その結果、比較ゲノムからは抽出困難である①新規遺伝子獲得と遺伝
子消失の推定②代謝系に代表されるような特定の生物システムでその拡張過程が系統ごとに異なることを明らかにした。
動物ゲノムでは多くの遺伝子族が系統間で保存されているが、その遺伝子族に属する遺伝
子の数は系統間でばらつきを持っている。このばらつきを形成している同一系統内相同遺伝
子群はパラログと呼ばれる。パラログは発生や免疫系といった動物系統特有の生物システムを作り上げていく過程で深く関わっている。そしてパラログは遺伝子重複によって作られる。

結果と考察
申請者らは本研究の基盤となる①網羅的な遺伝子族の同定②有根遺伝子系統樹作成③遺伝子
系統樹と生物系統樹のアライメント、といった解析に必要な作業をプロテオーム規模で実行できるシステムを開発している。例えば、脊椎動物系統では 10 動物ゲノム、13,736 遺伝子族、162,939 蛋白質コード遺伝子について、遺伝子重複と消失のイベントを生物系統樹上に再構築している。本データは動物プロテオームの 76%をカバーしている(図１参照)。

51

図 1.生 物 種 系 統 樹 に 再 構 築 し た 遺 伝 子 重 複 と 遺 伝 子 欠 失展望
上記で報告した研究をふまえ、申請者は本申請研究課題において以下のことを計画している。
本研究の目的はプロテオームレベルで遺伝子重複と生物システムの拡張との関係を調べることである。しかし、実験で機能同定された遺伝子の総数はプロテオーム規模では非常に限定的なものとなってしまう。この問題を解決するためにはプロテオームを広くカバーする機能
情報が必要である。そこで申請者らは計算機で網羅的に同定可能な機能単位としてドメインに注目している。個々のドメインにはある程度の機能情報も添付されているので、ある程度の遺伝子機能の推定が可能になっている。また動物系統では複数のドメインを共有し組み換えることで動物特有な機能を拡張してきとの報告も多数あり、単一ドメインでの解析結果をドメインの共有や組み換えといった情報と統合することで、より高次な遺伝子機能について解析が可能になると期待される。またドメイン単位で遺伝子族を構築することで、直ちに同システムは利用可能となるので迅速に機能解析に移行することが可能である。
まとめると、申請者らはドメインベースで遺伝子重複と遺伝子欠失を推定し、その結果をドメインの共有及び組み換えの情報と統合する。さらにその情報を活用し動物系統特有な機能の形成過程を解析する予定である。

52

平成 20 年度

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

Molecular network modularity and miRNA-mediated regulation of cancer
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター本多渉(背 景 )
近年の癌研究では、種々の病態やその亢進を特徴付ける変異遺伝子が数多く同定されている。
一方で、各遺伝子が変異する必然性、さらには病態の亢進と関連した遺伝子変異の順序といったメカニズムの解析は、局所的なシステムとしての癌を生物学的に理解する上で重要である。この観点から癌を研究することを目的とし、申請者は KEGG 制御ネットワークのデータを中心に用いた解析を行った。KEGG Atlas の Cancer map では、複数の癌においてそれぞれ主要な役割を担う
遺伝子およびそのパスウェイを見ることができるが、肉眼で見るレベルにおいてもこれらのパス
ウェイの modularity は明確である。癌の進行に伴って変異する遺伝子に順序があることはよく知られており、各遺伝子の変異はそれが属する各 module の変異と捉えることができる。一方、各module 間のクロストークはタンパク質レベルにおいては容易には判別し難い。そこで申請者はこれらの module 間の制御を達成しうる因子の一つとして miRNA による制御を解析の中心とする。
miRNA は non-coding RNA の一つであり、mRNA の分解促進を機能とする、すなわち転写後調節を担う機能性 RNA 分子である。ヒトでは約 1000 の miRNA がゲノム上に存在すると見積もられており、全遺伝子の三分の一がその制御下にあると考えられている。また個体発生や癌の発症・転移・浸潤とも関連が深いことが多くの先行研究によって既に示されている。癌をシステムとして捉える
解析において、特に次の 3 点を重視して miRNA の制御との関係を明らかにすることが目的である：


ネットワークの階層
先に述べた module 間のクロストークを、タンパク質のネットワークとそれを制御する miRNAのネットワークとを別の階層として捉えることで、明確にすることができると考えられる。
なぜなら、申請者がすでに試みた結果として各 module 内の転写因子によって産生される
miRNA は、他の module 内の分子を制御していることが分かっているからである。

個体発生との関連解析
生物の個体発生はドミノ倒し式にプロセスが進行する現象であり、時系列の順序が重要であることは周知である。代謝系と異なり、個体発生では miRNA が多数発現し各プロセスが制御されていることが明らかになっている。従ってこれら二つの現象を miRNA 制御の観点から比較解析することによって、癌の病態亢進における様々な順序を、個体発生におけるプロセス

53

の進行と関連付けて解釈し直すことが可能であると考えられる。


ネットワークの進化
タンパク質の相互作用ネットワークにおいて、種々の癌における変異遺伝子が占める役割を解析した先行研究は多く存在する。一方で、なぜその遺伝子の変異がネットワークの脆弱性をもたらすかについての解析は、タンパク質レベルに加えて、それを制御する miRNA も考慮した解析が重要である。タンパク質と同様、miRNA についてもオーソログ関係を追跡することが可能であり、タンパク質の相互作用ネットワークの進化に加えて miRNA による制御ネッ
トワークの進化の寄与を同定することで、脆弱性の進化的必然性を明らかにできると考えら
れる。

(方法)
以上の 3 つの観点から解析することを目的とし、申請者は以下のアプローチを試みた。


KEGG Atlas の Cancer map において転写される miRNA およびそのターゲット遺伝子の情報を用いてネットワークモチーフを抽出し、それらのモチーフと癌関連遺伝子の分布によってネットワーク全体の挙動を解析する。



個体発生におけるステージ・組織と癌におけるステージ・組織それぞれの miRNA の発現、ターゲットを比較し、プロセス進行の関連性を解析する。

miRNA のオーソログ関係、およびターゲットのオーソログ関係を追跡し、タンパク質およびそれを制御する miRNA によって構成される複合ネットワークの変遷から、ネットワーク脆弱性の進化的経緯を解析する。

(結果と考察)現 在 ま で の 進 行 状 況：申請者は miRNA のデータベースである miRBase から、ヒトの miRNA659 を用いて、それらを転写する転写因子、および各 miRNA のターゲット分子の情報を用いてタンパク質と miRNA からなる複合ネットワークを構築した。タンパク質相互作用ネットワークの情報として HPRD のデータを用いた。この複合ネットワークから Z スコアの高いネットワークモチーフを複数抽出し、転写因子・miRNA・ターゲット、三者からなるネットワークモチーフを検出することができた。今後は Cancer map 上におけるこれらのモチーフの分布、およびそれに基づくネットワー
ク全体の挙動を上記の観点から解析していく。

(参 考 論 文 )The hallmarks of cancer. Hanahan D, Weinberg RA. Cell. 2000 Jan 7;100(1):57-70.

54平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
生物種特異的に合成される代謝化合物の部分構造の特定
Identification of substructures of metabolites that are synthesized by specific species

京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター 武藤 愛
背景と目的
生物はそれぞれが固有の代謝系を持ち、多くの生物が他の生物の合成する化合物に依存している。
生物の作り出す化合物は非常に多様であるが、代謝酵素反応の機構が比較的限られていることや、多くの代謝化合物が共通部分を持つことから、代謝システムは限られた部分構造を組み合わせることによって多様な化合物を生み出しているものと考えられる。よって、多様な代謝化合物を基本的部分構造で表すことにより、代謝の流れの中での物質の動きや、生物種間でのやりとりを総合的に俯瞰することができるのではないかと考えた。本研究では、代謝の各過程において代謝単位としてふるまう原子団を部分構造と定義し、代謝化合物の基本的部分構造の抽出と、生物種特異的に合成される部分構造の特定を試みた。部分構造の抽出には、基質と生成物のペアについて反応による変化を記述した KEGG LIGAND RPAIR データベースを用いた。
方法
KEGG LIGAND RPAIR データベース(version 42.0 + update 2007/04/24)には、反応の基質となる化合物と産物となる化合物のペアについて原子のアライメントの計算結果が登録されている。
RPAIRの各エントリーについて、反応の前後で保存される構造(Conserved)と変化する構造(Transferred)を部分構造として抽出した（図１）。得られた部分構造について、SIMCOMP-1.0.2 を用いて構造類似性スコアを総当りで計算し、構造の一致する部分構造をまとめ、ユニークな部分構造セットを得た。
得られた部分構造セットの全ての構造の包含関係を SUBCOMP- 0.9.3.12 を用いて総当りで計算し、各部分構造を合成する反応の特定と、化合物に含まれる部分構造の流れの追跡を行った。また、それらの抽出された反応を触媒する酵素の情報から、それぞれの生物種グループ特異的に合成しうる部分構造のセットを得た。
Reaction+
C00025 L-Glutamate

C00024 Acetyl-CoA

C00624 N-Acetyl-L-glutamate

RPAIR

RPAIR database

A04458 (main)

C00010 CoA

Conserved
Conserved

A04458Transferred

Acetyl
L-Glutamate

group

A08475 (trans)

A00007 (main)

A00007

AcetylCoA

図１.部分構造の抽出

55

group

結果
抽出の結果、得られたユニークな部分構造の数は 3,620 であり、そのうち代謝パスウェイ上の反応に関するものは 2,681 であった。
最も多くの反応から抽出された部分構造はヒドロキシル基（-OH）
であり、Conserved として抽出された部分構造のなかではピルビン酸骨格が最も多く抽出された。
ピルビン酸骨格の代謝系での利用の分布をヒトと大腸菌で比べたところ、一部に異なる分布がみられた。(図２)。また、真核生物グループとバクテリアのグループについて、グループ特異的に合成可能な部分構造を抽出したところ、真核生物が利用する 1661 の部分構造のうち、184 が真核生物特異的に合成される部分構造であり、バクテリアでは 1631 の部分構造のうち 106 がバクテリア特異的に合成される部分構造であった。真核生物に特異的に合成される部分構造には脂質の骨格や二次代謝産物が多く見られたのに対し、バクテリアでは糖質代謝やアミノ酸代謝など、一次代謝の中心になる代謝系に特異的に合成される部分構造が多く見られた。
（図 3）

H.sapiens

E.coli

図２．部分構造の代謝系への分布
ピルビン酸骨格構造が代謝単位として抽出された反応を赤線で、ピルビン酸骨格を含む構造が抽出された反応を青線で代謝

ピルビン酸
骨格構造

のグローバルマップ(http://www.genome.jp/kegg/atl
as/metabolism/)上に示した。

真核生物

Amino Acid
Metabolism
Lipid Metabolism

Carbohydrate
Metabolism

Biosynthesis ofSecondary Metabolites

Xenobiotics Biodegradationand Metabolism

Lipid
Metabolism

バクテリア

Carbohydrate Metabolism

Biosynthesis ofSecondary Metabolites

図３．生物種グループ
特異的に合成される部
分構造
真核生物特異的に合成される部分構造(上)とバクテリ

Biosynthesis of Polyketides
and Nonribosomal Peptides

Amino Acid
Metabolism,

ア特異的に合成される部分
Xenobiotics Biodegradation and Metabolism

56

構造(下)

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出と解析
Extraction and Analysis of Chemical Modification Patterns in Drug Development
京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター重水

大智

背景 と目 的
現存する薬剤のほとんどが、リード化合物の活性の増強、毒性や副作用の軽減、安定性の向上、そして体内動態向上を目的に開発されてきた。この開発の裏にはもちろん、開発者である医薬品化学者らの試行錯誤による最適な分子構造の変換（置換基の変換、置換基の拡張）が大きく貢献している。逆に言うと、このような薬剤開発の成功例の歴史の中には医薬品化
学者らの知識や経験による化学修飾が集約されているはずである。その知識や経験を化学修飾パターンとして抽出することができたら、今後のケモインフォマティクスの解析において、
たとえば、現存する薬剤を最適化するといった予測等に活かすことができることが期待される。よって本研究の目的は、薬剤開発の歴史から医薬品化学者らの化学修飾における知識や経験をはっきりとしたパターンとして定義し、抽出することである。
結果 と考 察化学修飾パターンを定義、抽出する前にまず、薬剤全体の全体像を把握する必要がある。
つまり、基本骨格と周辺フラグメントの組み合わせについて把握する必要がある。そこで、我々はすべての薬剤を基本骨格と周辺フラグメントに分類した。その分類は、基本骨格においては薬剤の全体構造の類似度によるクラスタリングから共通部分構造を抽出することによって実装され、また周辺フラグメントにおいては各薬剤からその基本骨格を取り除くことに
よって実装された。類似度の計算は現在様々な手法が開発されているが、本研究ではフィンガープリント法を採用した。というのも、薬剤間の類似度を計算する際、構造的特徴に加えて物理化学的特徴も考慮に入れたかったからである。

図 1.

頻出する基本骨格と周辺フラグメント

57

よって本研究では、両特徴キー（構造的特徴キー、物理化学的特徴キー）を兼ね備えた 640
ビットのフィンガープリントを作成し、そのフィンガープリントを基に類似度が計算され、基本骨格群が同定された。その結果、236 種類の基本骨格と 506 種類の周辺フラグメントが抽出された（図 1）。また、そのとき基本骨格と周辺フラグメントの関係も明らかにした。
KEGG プロジェクトの一環として最近、薬剤開発の歴史を代謝ネットワークパスウェイと同様な手法で描いた KEGG DRUG structure map が開発されている。当然、このマップの開発の目的は、薬剤開発の歴史の中に潜む医薬品化学らの知識や経験を抽出するためである。本
研究では、このマップから薬剤開発の前後で同定される薬剤ペアに対して、基本骨格と周辺フラグメントに分け、その各ペアにおける前後の周辺フラグメントの変換を化学修飾として網羅的に抽出した。そのとき薬剤ペアは 255 ペア定義され、そのペアからユニークな 204 種
類の化学修飾が抽出された。さらに、この化学修飾から化学修飾パターンを抽出、定義するために化学構造をより小さな部分構造単位の増減で評価した変換プロファイルの形に変換し、その代表的なパターンを化学修飾パターンとして抽出した。その結果、125 種類のユニークな化学修飾パターンが同定された（図 2）。こうして同定された化学修飾パターンは、新規薬剤ペアの予測、評価によって、その信憑性は保証された。
今後、この知識ベースに同定された化学修飾パターンは、天然化合物から得られる新規な誘導体の発見だけでなく、“薬らしさ（Drug-likeness）”における解析においても有用な情報の1 つとして貢献できると考えている。

図 2.

化学修飾パターンの例

58

平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
薬物相互作用についての解析
Analysis of Drug Interaction
京都大学バイオインフォマティクスセンター

財部 将孝

背景と目的
医薬品を使用することで治療目的に沿った薬理作用以外に、人体にとって有害な作用が引き起こされることがある。一つの医薬品によって有害な作用が引き起こされる場合もあるが、別の薬物と併用することで薬効が減弱あるいは増強されたり、重篤な有害反応が引き起こされたりする場合もある。
このような薬物間における相互作用についての研究は、医薬品の開発段階における相互作用よって起こる重篤な副作用の予見と回避、または安全な薬物治療を実施するにおいて重要であると考えられる。
JAPIC（医薬品添付文書データベース）には国内の医薬文献情報と医薬品添付文書情報をもとに医薬品についてのデータが登録されている。その中に薬物の併用によって起こる有害な作用について、相互作用を引き起こす薬物や症状、作用機序等の情報が併用禁忌・併用注意のように分類されて登録されている。本研究ではこれらのデータと KEGG データベースからの情報を使用することで生体内での薬物相互作用や薬物と標的遺伝子についての解析を行った。
検討内容
医薬品データベースより得られた医薬品添付文書情報から薬物相互作用情報を抽出し、薬物相互作
用ネットワークの構築を行った。また、薬物代謝酵素や標的遺伝子を相互作用要因と定義し、作用機序との関連や薬物相互作用の特徴付けに使用した。さらに薬物を ATC コードにより分類し、薬効や化学構造と薬物相互作用の関連についても調査を行った。
結果併用禁忌において 517 の薬物が関わる 1513 の相互作用が、併用注意では 1431 の薬物が関わる 36040の相互作用データが得られた。得られた薬物相互作用ネットワークにおいて、ほとんどの薬物は一つの大きなクラスターに含まれ、多くの薬物相互作用が薬物代謝酵素や標的遺伝子と関連していた。特に CYP3A4 等の CYP 酵素が代謝する薬物と CYP 酵素を阻害する薬物、またはモノアミンレセプターを標的とする薬物間の相互作用が多く示された。これら相互作用要因を介する薬物相互作用の作用機序は、それぞれの相互作用要因によって特徴付けられた。相互作用要因によって特徴付けられなかった薬物相互作用について、ATC コードによって薬効や化学的に分類された薬物グループの情報を適応した解析を行った結果、いくつかの薬物グループとそれらの相互作用について特徴的な作用機序が示
された。
発表論文
Takarabe, M., Okuda, S., Itoh, M., Tokimatsu, T., Goto, S., and Kanehisa, M.; Network analysis ofadverse drug interactions. Genome Informatics 20, 252-259 (2008).

59平成20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
マイクロアレイによる糖鎖構造の解析
Prediction of glycan structures from gene expression data
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

菅 秋次

背景と目的
糖鎖は固体発生や免疫、感染、癌の転移など、生命にとって重要な局面に深く関与していることが知られており、DNA、タンパク質に続く第３の生命鎖として注目されている。そのため、
DNA やタンパク質と同様に、糖鎖の単糖配列や全体構造から機能を予測することは非常に重要である。しかしながら、DNA やタンパク質の線形で表現できる構造とは違い、糖鎖構造には分岐構造が存在し、さらに単糖残基間の結合も一定の結合を形成していない。このような糖鎖構造の複雑さは、その解析を困難なものとしている。
KEGG GLYCAN データベースでは、これまで報告されてきた糖鎖構造の情報と、糖転移酵素の触媒情報が蓄積されており、糖鎖構造を計算機科学の観点から解析する上で強力な情報資源を提供しており、糖鎖インフォマティクス研究を行う基盤は整いつつある。糖鎖が基質特異性の異なる複数の糖転移酵素の組み合わせによって、多様な糖鎖が形成されることから、細胞内の糖転移酵素の発現状態がわかれば、KEGG GLYCAN の情報資源を利用することで、細胞内で合成され得る糖鎖構造を知ることができると考えられる。そこで本研究では、マイクロアレイデータから得られる糖転移酵素の発現情報から、個々の細胞で合成される糖鎖構造を予測する方法論及び、糖鎖の構造予測ウェブサーバーの構築を目的とした。
検討内容
昨年度、構築した N 型糖鎖の予測サーバーは、ユーザーのインプットデータとして遺伝子 IDとその発現値を要求した。しかし、遺伝子 ID はアフィメトリクス社の遺伝子 ID のみを受け付けており、多くのユーザーはそれで対応できるものの、一部のユーザーは NCBI の遺伝子 ID 等を使用しており、使用が困難なものとなっていた。そこで、ユーザー1 人 1 人に対応することはできないが少なくとも KEGG の遺伝子 ID に対応することは重要とされた。そこで、KEGG の遺伝子 ID の受け付けもできるように改良を試みた。
さらに、Kawano ら（Bioinformatics, 2005）によって提案された糖鎖構造予測法（以後、「従来法」と記述）を改良している。従来法では、糖転移酵素の基質特異性が実験的に正確に決定されていないため、その反応は“単糖に単糖を結合”させるという非常にシンプルな定義になっていた。そのため、複数の糖転移酵素が同じ反応を触媒するという定義になり、糖転移酵素の厳格な基質特異性を表現できていなかった。そこで、糖転移酵素の反応定義をより詳細にすることにより、厳格な気質特異性を少しでも表現することにした。
結果
ウェブサーバーのインプットデータの受け付けは、アフィメトリクス社の遺伝子 ID と KEGGの遺伝子 ID の両方が受け付け可能となった。現在のところ、滞りなく稼動している。
糖転移酵素の反応定義については、KEGG Glycan において”Glycan extension”と”Terminal
extension”に定義されている 102 個の糖転移酵素の反応を、“2 糖に単糖を結合”させるという定義にしたところ、新たに 29 の糖転移酵素がユニークな反応定義となり、より厳格な基質特異性を表現できるようになった。これにより、より精度の高い糖鎖構造予測が期待される。

60

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
未知の酵素反応予測に向けた一般化反応パターンの開発

Generalized reaction patterns for prediction of unknown enzymatic reactions
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

清水祐吾

背景と目的
未知の酵素反応の予測は環境ホルモンのような外部物質が微生物により分解される生化学的過程を理解するのに有用である。このような予測の精度を改善するためには反応メカニズムのより良い体系化が必要である。我々はこれまで酵素反応における反応前後の化合物の化学構造情報のみから得られる反応パターン(RDM パターン)を集めたデータベース KEGG RPAIR を開発してきた。RDM パター
ンは反応の中心的部位での化学構造の変化を KEGG アトムタイプと呼ばれる原子周囲環境を反映した
原子分類によって表記したものである。本研究ではこの RDM パターンをよく知られた階層的酵素反応分類である EC 番号(4 つの階層を持つ)を利用することによって体系化することを目的として解析を行った。
検討内容と結果
まず、各 EC 番号に対応する RDM パターンを KEGG ENZYME(EC 番号について記述されたデー
タベース)、KEGG REACTION(酵素反応について記述されたデータベース)、KEGG RPAIR を用いて抽出した。これを用いて RDM パターンと EC 番号のドットマトリックスを作成し、両者の比較を行い、その対応関係について調べた。続いて、対応する EC 番号のサブサブクラス(3 番目の階層)の有無の Tanimoto 係数を類似度として RDM パターンの階層的クラスタリングを行った。その結果、同一ク
ラスター内に入るパターンでは対応する部位のアトムタイプはお互いよく似たものとなり、より上位のクラスターでは対応する部位のアトムタイプのバリエーションが増える傾向がみられた。このことから、アトムタイプの階層性を用いて同じクラスターに入っている RDM パターンの一般化を試みた
ところ、クラスター内における RDM パターンのバリエーションを一般化パターンによって表現することができた。
考察
この一般化パターンを用いることによって、ある RDM パターンが(EC 番号が割り振られていなくても)どのクラスターに含まれるかを予測することが可能になると考えられる。また、このクラスター
情報を用いて酵素反応間の類似度を定義すれば、それを利用することによって酵素反応予測の精度改善につなげることができ、未知の化合物が与えられたときにそれに対してどのような酵素反応が起こり得るかといった予測も可能になると考えられる。
参考論文
Shimizu, Y., Hattori, M., Goto, S., and Kanehisa, M.; Generalized reaction patterns forprediction of unknown enzymatic reactions. Genome Informatics 20, 149-158 (2008).

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平成20年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
アイテムセットマイニングを用いた癌の進行に関わる遺伝子群のマイクロアレイデータ解析
Co-occurrence analysis in differentially expressed genes incolorectal cancer progression using itemset 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

水谷紗弥佳

概要
癌は多段階のイベントを経て起こる病気である。大腸癌では、「特定の癌遺伝
子と癌抑制遺伝子の変異がゲノムに蓄積される事で癌が進行する」という多段階発癌モ
デルが提唱されている。また、癌化により、通常は厳しい監視の下に制御されているいくつかの遺伝子が発現され、他組織への浸潤・転移を可能にしているという事も広く示唆されている。そのような流れの中、異なる進行段階において発現値に違いのある遺伝子を網羅的に特定する方法としてマイクロアレイが使われている。得られたデータを解析する方法として種々のクラスタリング法があり、データ間の類似性に基づいてデータセットの全体的なグルーピングを行うが、局所的に埋もれているパターンを発見するのには適さない。そこで本研究ではアイテムセットマイニングという、マーケティングの分野で広く使われている共起解析（パターン抽出）の方法を応用し、上のようにアデノーマ、カルシノーマで発現に違いのある遺伝子群を相関ルールとして抽出した。
方法の改良とその結果
マイクロアレイデータのようにアレイ数に比べ遺伝子数が圧倒的に多いという性質はデータマイニングを適用するに当たって常にネックになっていたことである。既存のアルゴリズムをそのままマイクロアレイに適用すると、遺伝子の全組み合わせを探索するため、現実的な時間内に計算が終わらない。そこで本研究では既存のアルゴリズ
ムを改良し、マイクロアレイの全組み合わせを探索する事により効率的に出力を得る事に成功した。さらに、頻出共起アイテムの飽和を取ることにより情報量を失う事なく相関ルール数を大幅に減らすが出来た（表 1）。
表 1 頻出飽和集合と通常の頻出アイテム集合の各パターンでの比較
アデノーマ

カルシノーマ/ 正常細胞/ アデノーマ

相関ルール数飽和集合

通常

過剰発現は過小発現 変化なし

3474

616056

変化なし

1790

523171

過剰発現又は過小発現

62出力結果とその考察出力された相関ルールを分析したところ、アデノーマで発現変化を見せる遺伝
子群には MAPK シグナル伝達経路やアポトーシス経路など細胞増殖や細胞生存の制御を担うパスウェイで機能するものが共起遺伝子を持ち、カルシノーマでは細胞外マトリックス分子やそれらに作用する分子など、癌の浸潤・転移に関わると思われる遺伝子が他の遺伝子と共起していた（図 1）。さらに、細胞接着に関わる遺伝子にはアデノーマ
でもカルシノーマでも発現変化を示しているものが多く共起しており、細胞接着を操作する能力が癌化の早い段階で獲得されていることを示唆していると考えられる。以上の結果は上に述べた多段階発癌及び浸潤・転移のモデルを支持するのみならず、癌の進行過程のダイナミズムや分子ネットワークの理解に役立つことが期待される。
本研究の方法の性質上、出力される相関ルールには多数の擬陽性も含まれるなど（相関ルールを評価する指標が必要であるなど）、予測方法として応用するにはさらなる改良が必要であるものの、生物学的に興味深い知見がいくつか得られたことは、ア
イテムセットマイニングが遺伝子発現解析に適用しうる新しい方法となりうることを示したと考えている。

図 1 共起遺伝子のパスウェイ分布

63

平成

20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
アメーバ Full-length cDNA に基づく 5’-UTR の同定と比較解析

Identification and Comparative Analysis of 5’-UTR using Entamoeba Full-length cDNA
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

平糠和志

背景と目的

真核生物 mRNA における 5’末端非翻訳領域(5’-UTR)は翻訳をコントロールする場としての重要な役割を担っている。通常、真核生物の 5’-UTR の長さは 100bp 以上あり、mRNA の安定生や翻訳活動に影響を与えるタンパク質の結合、リボスイッチや IRES の形成、翻訳開始を促進する
シグナル配列の存在がこれまでに知られている。一方、原生動物である赤痢アメーバ(Entamoeba

histolytica, Eh) は真核生物でありながら 5’-UTR 長が 20 塩基前後と極端に短いことが数種の遺伝子を用いた解析から報告されている。このような極端に短い 5’-UTR は、通常の真核生物が上記のような機能性を持つ 5’-UTR を有することから考えると興味深い。
本研究では Entamoeba 種遺伝子の 5’-UTR と機能関連の解明を最終目標として、Eh 及び爬虫類寄生の Entamoeba invadens (Ei)栄養型の完全長 cDNA ライブラリーを用い、両種アメーバ発現遺伝子のゲノムマッピング、機能アノテーション、5’-UTR 領域の決定と比較解析を行った。完
全長 cDNA ライブラリーの作成は 5’末端配列を欠損しない cDNA のみを増幅するオリゴキャップ(oligo-cap)法を用い、それぞれ 5000 クローンの両端ワンパスシークエンスを解析の基礎データとした。
検討内容
各種 5000 クローンより 得られた Eh:4549 および Ei:4063 完全長 cDNA 配列に対し、exonerate(ver2.2)プログラムを用いてゲノム配列にマッピング計算を行った。マップされた領域に基づき、non-redundant な遺伝子を同定し、KAAS による KO アサイメントを行った。次に翻訳開始地点を決定するため、開始コドンの検索と ORF の検証を行った。また 5’UTR が正しく転
写開始地点から始まっているかを確認するため、5’UTR の上流配列をアライメントし転写開始地
点上流の保存配列を調べた。決定された両種の 5’UTR 長の分布と、他真核生物種(Homo sapiens,

Anopheles stephensi, Cryptosporidium parvum, Toxoplasma gondii)の完全長 cDNA データから計算された 5’UTR 長の平均を比較した。マッピング結果や決定した 5’-UTR はゲノムブラウザー
で表示し Full-Entamoeba データベース(http://fullent.hgc.jp)で一般公開している。
結果
本解析から得られた発現遺伝子数は Eh:1220, Ei:1252 となった。これらのうち KO アサインが出来た遺伝子数は Eh:323, Ei:336 遺伝子であった。各遺伝子領域の 5’末端を転写開始地点とし周辺配列を
アライメントした結果、上流-35~-25bp 地点に TATA-like モチーフ配列が、TSS 周辺に Inr 配列が確認された(図 1 上)。更に ORF が開いた遺伝子の開始コドン（翻訳開始地点）を軸として周辺配列をアライメントした結果、非翻訳領域と翻訳領域で塩基の使用頻度パターンに明らかな違いが出た(図 1 下)。

64

図１: 上) 転写開始地点(TSS)周辺の塩基出現頻度(0~2.0 bits)
下) 非翻訳領域と翻訳領域の塩基出現頻度(0~0.5 bits)
これらを基に計算した 5’UTR 長は 96%が 30 塩基より短く、平均長は Ehi:12bp、Ein:10bp となった(図2)。また他の生物種から計算された 5’UTR 長の平均は 100 塩基前後と既知のデータと大きな違いはな
かった。

図 2: Ehi/Ein 遺伝子の 5’UTR 長分布と他生物種の平均 5’-UTR 長

65

考察
TATA-like モチーフ配列や Inr 配列の一致、非翻訳領域と翻訳領域の塩基頻度パターンの違いから
転写開始地点と翻訳開始地点の予測は正確であると考えられる。これらから E.histolytica およびE.invadens の遺伝子で 5’-UTR が全体的に短いことが確かめられた。また同じ手法で作成された他生物種の cDNA クローンライブラリーに基づくデータから予測された 5’UTR 長は通常の真核生物のもの（100bp 前後）であることから、Entamoeba 種は真核生物でも特異的に 5’UTR が短いことがわかる。
これらの事実は Entamoeba 種の 5’-UTR が機能性を失っていることを裏付けるものである。真核生物では翻訳開始因子(eIFs)が初期の翻訳活動(pre-initiation complex の形成、開始コドンのスキャニン
グ、mRNA の安定化)に関わっていることが明らかになっている。現在これらの翻訳開始因子遺伝子についてプロファイル解析を行っており、eIF3 に関わるサブユニット遺伝子が多く失われていることがわかっている。更に Enatmoeba 同様 5’-UTR が短いとされる Giardia lambria や Tricomonas

vaginalis でも同様に eIF3 遺伝子が失われており、これらの事実関係について詳しく調べている。
5’-UTR 長と遺伝子機能の相関は今のところ見られない。
参考論文
Full-Malaria/Parasites and Full-Arthropods: databases of full-length cDNAs of parasites andarthropods, update 2009.
Wakaguri H, Suzuki Y, Katayama T, Kawashima S, Kibukawa E, Hiranuka K, Sasaki
M, Sugano S, Watanabe J.

66平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
ゲノム情報を用いた硫黄転移関連酵素の多様性解析
The analysis of sulfur transferases variation based on genome information
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム 小林武史
背景と目的
真核生物、真正細菌、古細菌にわたる幅広い生物種において、硫黄原子を含む様々な化合物が存在し、生体内において重要な役割を果たしている。その生合成においては、複数の酵素が硫黄原子の転移に関わっているが、その全体像は十分に理解されておらず、生物種間における遺伝子の有無や配列類似性を検討することは、創薬ターゲットを探索する上でも重要である。そこで、
硫黄転移酵素として、幅広く用いられているIscSと、IscSを生合成経路に含むと考えられている
molybdenum cofactor(Moco), 2-thiouridine(S2U), 4-thiouridine(S4U)の合成酵素を中心に、各生物種における酵素分布を調べ、さらに各遺伝子におけるファミリー解析を行うことで、各酵素の生物種間の類似性などを明らかにすることを目指した。
検討内容
Moco, S2U, S4U生合成に関わる酵素(Moco: MoaD, MoaE, MoeB, S2U:TusA, TusB, TusC,
TusD, TusE, MnmA, S4U: ThiI, 共通で使用される酵素: IscS)とMocoの結合によって活性化す
るモリブデン酵素について解析を行った。各酵素については、PSI-BLASTとHMMERを利用して得た類似配列から、擬陽性配列を除いたものを用いて、各生物種における分布を調べた。さらに、これらの各酵素について、最長距離法を用いてファミリー解析を行った。
結果
まず、Mocoについては、Mocoを持つ生物種のうちの多くが、モリブデン酵素も同時に所持していた。また、Mollicutes, Rickettisaes, Lactobacillalesといった主に宿主内で生存している生物種
において、Moco生合成に必要な酵素を持たない傾向が見られた。次に、S2Uについては、生合成に関与している6種類の酵素のうち、生合成に対する寄与が大きな酵素ほど、その酵素をもつ生物
種数も多くなることが確認された。さらに、各酵素において詳細なファミリー解析を行ったとこ
ろ、多くの酵素については、進化的な関係に従って、クラスターが形成されたが、中には通常の進化的な関係とは異なる特徴的なクラスターが確認された。例えば、通常MoaDとMoaEは、別々のタンパク質としてコードされるが、一部のArchaeaやActinobacteriaでは、MoaDとMoaEの両方が一つの遺伝子にコードされており、これが一つのクラスターを形成していた。また、同じ
Bacillales目に含まれるBacillus属とStaphylococcus属の生物種において、多くの酵素が同じクラスターに属しているにもかかわらず、MoaDとTusAにおいてのみ、異なるクラスターに属していた。特にTusAについては、詳細な配列解析を行ったところ、 Bacillus 属のものでのみ、C末に
Rhodanese homology domain (RHD) と呼ばれるドメインが結合していることが明らかとなった。
このドメインは様々な酵素においても、硫黄原子の転移に関連していることが知られている。

67

考察
以上の結果から、Mocoを失った生物種に関しては、宿主に依存するようになった結果、Moco
生合成経路を失ったものだと考えられる。S2Uに関しては、重要度の高い酵素ほど進化の過程でよく保存されたものだと考えられる。MoaDとMoaEのfusion型酵素については、この酵素がMoco
生合成において、一時的に複合体を形成して機能することから、何らかの理由によりfusionしたものと考えられる。Bacillus属のTusAについては、通常のS2U生合成パスウェイとは異なり、C末のRHDがS2U生合成に関連している可能性が示唆される。
このように、真核生物、真正細菌、古細菌にわたる幅広い生物種におけるMoco, S2U, S4Uの生合成経路を中心とする硫黄転移関連酵素の分布や各酵素ファミリーにおける様々な特徴が明らかとなった。本研究のように、一種類の分子についてだけではなく、複数の機能性分子について解析を行い、それらの比較を行うことは、生物の多様性を理解する上で重要であると考えられる。
発表論文
特になし
参考論文
特になし

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平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

GPCR のリガンド分子のクラスタリングと予測
Clustering and Prediction of GPCR Ligands
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

Bekir Erguner

Introduction
GPCR (G-protein coupled receptor) proteins are transmembrane receptor proteins which
sense outer signals and activate various signaling pathways inside the cell cause different
cellular responses. There are many types of GPCR proteins which can sense light, odor,
neurotransmitters, hormones, pheromones and so on. Because of their wide range of sensory
functions many drugs target GPCR proteins. It is reported that more than 50% of approved
pharmaceutical medicines act on GPCR proteins. Although there are many researches on
GPCR proteins there is little information known about their 3D structures. This is because
their 7-transmembrane domain structure makes crystallization process almost impossible. The
lack of 3D structure information makes it difficult to understand how GPCR proteins interact
with their ligands. This makes advanced prediction techniques, such as docking simulation,
inapplicable to GPCR-ligand pairs. Thus prediction of new ligand-GPCR pairs still remains achallenging issue. In my research, I am planning to use currently available GPCR-ligand
binding data to discover characteristics of GPCR-ligand specificity.
Methods & Results
For discovering GPCR-ligand specificities the first thing needed is sufficient data of GPCRligand pairs with experimental evidence that they interact. This GPCR-ligand dataset wasderived from GLIDA1. Although there were more than 3000 GPCR proteins in the database,only 292 of them have reliable ligand binding data. And only 1028 out of 23000 ligands haveexperimental data about interaction with GPCR proteins. So the data of 1028 ligands and 292
GPCR proteins is used in this research.
Besides ligand binding data the only information available about GPCR proteins is theirsequences, almost none of them have 3D structure data. Most of the GPCR proteins areclassified based on pairwise sequence alignments to GPCR proteins that have sufficient
information about their functions and/or their ligands. This kind of classification gives us
sequence specifications of each functional GPCR family. We used classification pattern of
GPCRDB2, which is the most commonly used GPCR database, for GPCRs (Figure 1).

69In this research we will try to find specific substructures of GPCR ligands which are common
for certain GPCR classes or families. Before searching for these common substructures weran a background check on similarities of ligands. The main idea of this background check
was to see if there was an increase in similarity of ligands for increasing similarity of GPCR
proteins. To see this relation we compared every ligand with each other corresponding tocertain GPCR family/subfamily and build a histogram graph showing distribution ofsimilarity scores of ligands. We did this for every GPCR families and subfamilies andcompared their graphs (Figure 1). The similarity scores were calculated by using SIMCOMP3,
which uses a graph based comparison algorithm to find the largest common substructure
between compounds.

Figure 1: Histograms of similarity scores for different GPCR classification levels.

70

Discussion
The results of the background check show a little increase in similarity of ligands for lower
levels of classification of GPCRs. However, this increase is only noticeable for scores larger
than 0.4 and is not so clear for all GPCR families. Although overall similarity scores didn’t
show clear relationship between GPCR classification and ligand similarities, it is possible thatcertain substructures are specific for certain GPCRs. In the future work we will try to reveal
these possible substructures.
References
1. Okuno Y., Yang J., Taneishi K., Yabuuchi H., Tsujimoto G., GLIDA: GPCR-ligand
database for chemical genomic drug discovery. Nucleic Acids Res. 2006:D673-D677.
2. Horn F., Bettler E., Oliveira L., Campagne F., Cohen FE., Vriend G., GPCRDB
information system for G protein-coupled receptors. Nucl. Acids Res. 2003, 31:294297.
3. Hattori, M., Okuno, Y., Goto, S. and Kanehisa, M., Heuristics for ChemicalCompound Matching. Genome Informatics 14, 144-153 (2003)71

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
植物 UGT の解析
analysis of plant UGT
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

西村

陽介

背景と目的
植物 UGT は植物ホルモンや二次代謝物質にグルコースなどの単糖修飾を行う酵素で、1 生物種あたりの遺伝子数が多く 100 あまりの遺伝子を持つものも珍しくない、大きなファミリーをもつタンパク質である。にもかかわらず、詳細な機能解析が進んでいるとはいえない現状である。植物 UGT の知られている機能としては、植物の二次代謝物質の生合成や貯蔵に関わるもの、植物ホルモンの作用に関わるもの、生体異物代謝の機構に関わるものなどがある。近年、タンパク質の結晶構造解析が 3 生物種
における 4 つの遺伝子で行われ、触媒としての作用のさらなる解明が期待されている。そこで、既知の UGT を多く持つ生物種での他の UGT の機能解析やあまり調べられていない UGT を多く持つ生物
種におけるそれぞれの遺伝子の役割について広範囲に解析し、それぞれの UGT がどの機構における機能を有しているか、また特に植物二次代謝物質の生成過程や貯蔵に関わる UGT の機能の解明に重点を置き、二次代謝物質の生合成に関わる他の遺伝子との合成パスウェイ上での協調や発現の相関について調査し、植物の生体機能の一部として UGT がどのような役割をもっているかを解明する。
検討内容
CAZy や UniProt、UGT Database、既に発表されている文献などから植物 UGT に関する情報、主にアミノ酸配列や基質特異性、組織特異性、酵素活性などについて網羅的に集め、これらについて近隣結合法による無根分子系統樹作成や PSPG 配列モチーフ、アライメント等を詳細に検討することにより系統解析を行い既知の情報からより広範囲の植物 UGT の機能解析を目指す。
結果
UGT Database や CAZy などから 571 遺伝子に関する情報を得て上記の方法による系統樹を作成し距
離によって 32 グループに分割したところ、その中の一つのグループが部位特異的に触媒反応を行うことが解った。その他のグループについては現在詳細に解析を進めている。現在のところでは他のグループは幅広い基質特異性を持ち、部位特異性も多様であるので明確な特徴を捉えるには至っていない。

考察
個々の UGT が持つ機能についての解析には、分析の土台となるより多くのデータが必要である。今回見つかった一つのグループにおける部位特異性は、植物 UGT の多様さを解明する一つの手がかりになるだろう。基質特異性についての詳細についてはより多くの文献にあたり、代謝パスウェイ上のどの部分で作用する酵素であるかなどの細かな情報を収集すること、また基質特異性についても個々のデータについて in vivo か in vitro かの区別を明確に調査し、さらにマイクロアレイなどの発現量データを得ることによって UGT の間の共発現関係により機能上の相関についても今後、調査して行きたい。

72平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
KEGG RPAIR を用いた分解パスウェイ予測
Degradation pathway prediction using KEGG RPAIR
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

守屋 勇樹

背景と目的
生体活動は ATP の分解によるエネルギーの取得、アミノ酸や糖、脂肪酸の生合成、また不必要な物質の分解など、多くの化合物が代謝されることで成り立っており、近年のハイスループット解析
によりこれら化合物の生体内での役割や酵素反応による代謝経路について多くの情報が KEGGCOMPOUND や REACTION、RPAI といったデータベースに蓄積されている。しかしながら、薬物や環境物質などの生体異物の分解や二次代謝産物の合成系などにおいて、未だ代謝経路の判明していない多くの化合物が存在している。一方、既知の酵素反応については、基質‐生成物間の化学構
造の変化パターンを、反応の中心となる R atom、反応の前後で変化する D atom、変化の無い M atomの 3 種類の atom 情報から、RDM パターンとして KEGG RPAIR データベースに蓄積されている。
本研究ではこの RDM パターンを用い、酵素反応の未知な化合物が生体内でどのような代謝経路をたどるのかを予測する方法を開発している。
方法
RDM パターンは図１a のように反応前後の化合物間において、結合の変化する原始の情報から一意に決定されている。そのため、図１ｂのように反応前の化合物と RDM パターンを用いることによって、反応後の化合物の構造を再構築することが可能である。

図１：RDM パターン
図２は反応予測の例を示したものである。まず、生体内代謝経路の未知な化合物を問い合わせ化合物として、構造類似性を持った化合物を KEGGCOMPOUND データベースから抽出する。構造

類似性の計算には SUBCOMP および SIMCOMP を用いた。 次に類似化合物の酵素反応パターンを
KEGG RPAIR データベースを用いて検索する。問い合わせ配列に適用可能な RDM パターンを選択し、同様の酵素反応が問い合わせ化合物で起こった場合に予測される化合物を生成する。予測された化合物を問い合わせ配列として、繰り返し反応後の化合物構造を予測することで、代謝経路の予測を行った。

73

酵素反応のパターンはその代謝する反応系毎に特徴があると考えられるため、KEGG PATHWAY
データベースのカテゴリー毎に予測を行うことと
した。
結果と考察
図 ３ は Xenobiotics biodegradation に お け る
RPAIR データベースを用いて、KEGG に登録されていない tetrachlorobenzene の分解経路を予測した経路の一つを示している。問い合わせ化合物と高図２：反応予測の例

い類似性を持った化合物、trichrolobenzene の酵素

反応の RDM パターンが問い合わせ化合物にも適応できるため、同様の代謝経路が予測することができた。

図３：代謝経路予測の例
予測による反応経路は樹状に発散していくため、予測されたどの経路が化合物の分解経路として最もらしいかを表すための指標作りが必要となる。
将来的には、Web アプリケーションとして手法を公開することにより、新規に開発された医薬品
が生体内でどのような酵素反応を受けるのか予測することが可能となり、医薬品開発にも利用できると期待される。
参考論文[1] Oh M, Yamada T, Hattori M, Goto S and Kanehisa M, Systematic analysis of
enzyme-catalyzed reaction patterns and prediction of microbial biodegradation pathways, J

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

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

74平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

データベース処理による生命知識の抽出

Extraction of bioknowledge from database prcessing

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター生命知識システム

平川美夏

背景と目的
文献検索ではキーワード検索により検索対象を絞り込みを行う。このキーワードに遺伝子名を用いる場合、いくつかの問題がある。遺伝子は一般的に遺伝子シンボルという略称で呼ばれることが多く、
特にキーワード検索の対象となるアブストラクトやタイトルでは、遺伝子シンボルで表記されることが多い。一つは、この遺伝子シンボルが、必ずしも同じ遺伝子に対して 1 つに決まらず、複数の遺伝子に同じシンボルが用いられたり、逆に１つの遺伝子に複数のシンボルがついたりしている。原因についてはここでは触れないが、文献の中ではしばしば混用されている。また、別な問題として文献には冗長性を避ける目的で、個々の文献のみで用いられる略号があるが偶然それが遺伝子シンボルと一致している場合がある。同様に遺伝子シンボルには、一般的に他の試薬や方法等に用いられる略号と一致しているものもある。従って、遺伝子シンボルを用いた文献検索はノイズが多く、大規模にス
クリーニングし傾向を見るような場合には向かないと考えられてきた。一方で、ゲノム解読が進み、その情報の活用のために遺伝子アノテーションに力が注がれている。その結果、遺伝子の機能をアノテートするために用いた文献情報が遺伝子情報とともに保持されるようになっている。そこで文献検索の結果と遺伝子アノテーションに用いられた文献との積集合を取ることで、ある遺伝子の特定の分野の文献を抽出できると考えた。

検討内容
NCBI の e-Utilities を用いて文献及び、遺伝子の関連文献を獲得した。e-Utilities の eLink コマン
ドを用いると NCBI の Entrez のデータ間のリンク情報をプログラムで獲得することができる。
EntrezGenes の文献情報はアノテーションに用いられ、その遺伝子の機能を知る上で役立つ論文である。また、疾患や形態形成などに関する任意のキーワードで PubMed を検索することで特定の事象に関わる論文を獲得することができる。特に検索キーワードに MeSH を用いることで確実にキーワードを主題とした論文を絞り込むことができる。
ここでは例として、実験より得られたデータを解析した結果を示す。ゲノム中の非コード領域に種間でよく保存されている配列がある。このような配列は非コード保存領域（CNE）と呼ばれ、遺伝子のように機能を持つと考えられている。羊膜類のトランスポゾンである AmnSINE1 は CNE に存在す
ることが知られていることから、エンハンサー活性を調べたところ、１つの配列では背側の終脳と間脳の中間領域に活性がみられた。そこで、このエンハンサー活性によって活性化される遺伝子を前述の方法で探索した。活性を有する配列の周辺、上流下流の 1M にはヒトとマウスで共通の既知の遺伝子が 39 個あることから、これらの遺伝子について EntrezGene のデータから参考文献情報を獲得した。
また、終脳と間脳は、活性の見られた 10.5 日胚では前脳と呼ばれるので前脳の MeSH タームである
prosencephalon をキーワードとして、また発生学に分野を限定するために、Qualifier を embryology

75を付加して文献検索を行った。

結果
検索の結果から、Fgf8 が候補として有力であることが分かり、検索された文献の精査の結果、Fgf8 をターゲット遺伝子として同定した。よってこの方法で文献情報を探索することで、効率的に機能との関係得られた。さらに方法を拡張して、現在多数の遺伝子候補からのスクリーニングを行う方法を確立し、実験を行う前に候補を予測することを目指している。

考察
本方法は、遺伝子とその遺伝子の機能がどのように研究されているかの関係を確実に獲得する方法として有効であることが分かった。この方法の問題点としては、遺伝子データベースの文献の更新頻度がある。いくつかの遺伝子については最新の文献が EntrezGene に登録されていなかったため、EntrezGene と PubMed の共通文献を得る過程で失われていた。従って、傾向を得るためのスクリーニングとしては、擬陽性を減らす効果が期待できるが、個別の探索においては再確認が必要である。
EnterzGene の関連文献は、利用者が推薦することもできるので、この機会に必要な文献を登録することも考えられる。また、MeSH もキュレータによって付与されるので、PubMed に登録されていてもMeSH のインデキシングがされていない文献データも存在する。これらのことを了解し、得られた検索セットを精査する必要があり、データの選別も含めて精度を上げることが今後の課題である。

参考論文
Sasaki et al. Possible involvement of SINEs in mammalian brain formation. PNAS

76

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

バイオインフォマテイクスセンター

Nelson Hayes

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

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

結果
Medically and scientifically important viruses, bacteria, fungi, and protists that have been shown todemonstrate antigenic variation were selected for inclusion in varDB. Gene and protein families
involved in antigenic variation were identified from the literature, and sequence data was compiled
from NCBI, KEGG[2], GeneDB, and relevant genome sequencing projects based on Pfam and
GeneWise matches. Additional sequences were retrieved from domain-specific databases, keyword
and BLAST searches, and accession numbers referenced in the literature. Users can also upload theirown sequences for analysis. Sequences can be queried in a variety of ways, and when a sequence isselected, nucleotide and amino acid sequences are displayed, as well as annotations, introns, conserved
domains, and references.
A local BLAST database is provided to find related sequences, and results can be filtered using avariety of criteria (e.g., Pfam architecture, geographic region, ortholog group, genome project, etc.).
When a set of sequences is selected, an interactive workspace is created for viewing and organizing
the sequences (Figure 1). Several integrated tools are available for visualizing, analyzing andannotating sequence data. Sequence variation is analyzed using an entropy-based variability score[3],and pre-calculated alignments can be downloaded or viewed using a custom alignment viewer.

77

Figure 1. The varDB Explorer view allows sequences to be searched, tagged, uploaded, and organized.

考察
The ability to perform comparative analyses over diverse taxa should assist in the elucidation of
biological mechanisms of pathogenicity and increase our ability to identify new biological pathways,
drug targets, and therapeutic interventions. In combination with existing resources, varDB should be avaluable tool in the ongoing fight against infectious organisms.
発表論文
Hayes, C.N., Diez, D., Joannin, N., Honda, W., Kanehisa, M., Wahlgren, M., Wheelock, C.E., Goto, S. 2008.
varDB: a database of gene families involved in antigenic variation. Bioinformatics 24: 2564-2565.
Improving alignment of hypervariable regions for varDB. Poster. Nelson Hayes, Diego Diez, Nicolas Joannin,
Minoru Kanehisa, Mats Wahlgren, Craig Wheelock, Susumu Goto. Genome Informatics Workshop 2008.
December 2008. Gold Coast, Australia.
A framework for mining GenBank: Implementation for the varDB project. Diez, D., et al., Poster. Genome
Informatics Workshop 2008. December 2008. Gold Coast, Australia.
Using labeling to associate clinical data and sequence variation in varDB. Poster. Nelson Hayes, Diego Diez,
Nicolas Joannin, Minoru Kanehisa, Mats Wahlgren, Craig Wheelock, Susumu Goto. Japanese Society for
Bioinformatics. December 2008. Osaka, Japan.

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

78

平成２０年度京都大学化学スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
大局的視点に基づいた代謝パスウェイのプロパティ解析
Global Pathway Property Analysis of Pathway-based Metabolic Network
京都大学化学研究所

バイオインフォマテイクスセンター

Qian-Nan HU

背景と目的
Cell biology is modular[1]. A module in a network is a set of nodes that have strong interactions
and a common function, which has nodes that control the interactions with the rest of the
network, and internal nodes that do not significantly interact with nodes outside the module[2].
Metabolic networks are at the central stage of systems analyses of cellular process. Genome-scale
metabolic network reconstructions are a key to step in forming the basis of phenotype predictions
and quantifying genotype-phenotype relationship, and can be used to pave a way to build in silico
cells and bring genomes to life [3-6]. Genome-scale metabolic network reconstruction is useful in
identifying new drug targets, developing a system-oriented drug design strategy, providing a
gateway to personalized genomic medicine and understanding how the individual components inthe system interact and influence overall cell function.

検討
There are some top-down algorithms, such as clustering and optimal modularity, to extract
modules from genome-scale networks. The explanations of the computationally observed results
are a prime challenge. The way to validate their results is to compare with the pathways
traditionally defined in biology. The results suggested that the need to consider each complex
network as a whole, instead of focusing on local properties16. In the present work, organismspecific metabolic pathways traditionally defined in biology are introduced as functional modules
to reconstruct genome-scale metabolic networks. The metabolic pathways used in the work refer
to metabolism pathway maps such as Glycolysis, Citrate cycle, Oxidative phosphorylation,
Photosynthesis, Fatty acid biosynthesis, Purine metabolism, and so on. Global properties such as
pathway similarity, pathway boundary and pathway closeness are investigated in order tomeasure how two modules are different from each other, calculate the extent that nodes in amodule interact with outside nodes, and understand how the nodes in a module control theinteractions with the rest of the network[2].

結果
Organism-specific metabolic pathways are introduced as functional modules to reconstructgenome-scale (global) metabolic network. Pathway similarity, boundaries and closeness are
newly defined to measure global linkage of metabolic pathways. In experiment data collection
step, enzyme reactions are functionally organized into individual organism-specific pathways.
Chemically meaningful transformations (reactant pairs (RPAIR)) are extracted from enzyme
reactions in the respective pathways to reconstruct metabolic pathways. Then those reconstructed
pathways are linked together to be a genome-scale metabolic network. Pathway similarity isdefined by using Tanimoto coefficient based on chemical compounds of two metabolic pathways.
More than 95% pathway pairs having similarity lower than 0.1, which indicates that metabolic
pathways have their distinct chemical compounds. Compound, reaction and pathway boundaries

79are investigated as ‘sensor system (input or output interactions with the rest of network)’ fordifferent metabolic pathways. The combination of pathway similarity and boundary is extended
to define pathway closeness measuring linkage of metabolic pathways in a genome-scale
metabolic network.

考察
The data sets used are all available from KEGG ftp server, and an integrative software package(MetNet) in python, containing various functions dealing with small molecules, protein
sequences, DNA sequences, enzyme reactions, metabolic pathways, metabolic network
construction, network visualization and network property analysis, is available upon request.
発表論文
Qian-Nan Hu, Susumu Goto, Minoru Kanehisa. Global Pathway Property Analysis of Pathway-Based
Metabolic Network. in preparation.

参考論文
1. Hartwell, L. H., Hopfield, J. J., Leibler, S. & Murray, A. W. From molecular tomodular cell biology. Nature 402, C47-C52 (1999).
2. Alon, U. Biological networks: the tinkerer as an engineer. Science 301, 18661867 (2003).
3. Feist, A. M. & Palsson, B. O. The growing scope of applications of genome-scale
metabolic reconstructions using Escherichia coli. Nat. Biotechnol. 26, 659-667(2008).
4. Frazier, M. E., Johnson, G. M., Thomassen, D. G., Oliver, C. E. & Partrinos, A.
Realizing the potential of the genome revolution: the genomes to life program.
Science 300, 290-293 (2003).
5. Herrgard, M. J. et al. A consensus yeast metabolic network reconstruction
obtained from a community approach to systems biology. Nat Biotechnol. 26, 11551160 (2008).
6. Borodina, I. & Nielsen, J. From genomes to in silico cells via metabolic networks.
Curr. Opin. Biotech. 16, 350-355 (2005).

80

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

阿久津達也

背景と目的
遺伝子ネットワーク、タンパク質相互作用ネットワーク、代謝ネットワークなどの生物情報ネッ
トワークの解析や推定に関してこれまでに多くの研究が行われてきた。しかしながら、ネットワー
クの制御については、あまり研究が行われてこなかった。我々は数年前より遺伝子ネットワークの離散数理モデルであるブーリアンネットワークを用いて、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。今年度はこの研究を発展させ、新たにアトラクター（定常状態）の制御という問題を定式化し、それに対するアルゴリズムの研究開発を行った。一方、代謝ネットワー
クの制御については従来から代謝流束解析（flux balance analysis）に基づく研究が行われてきたが、我々は代謝ネットワークのブーリアンネットワーク的モデルを定義し、その上での制御問題について研究を行った。

検討内容
ブーリアンネットワークのアトラクター制御問題については以下のように定式化した。まず、遺伝子ネットワークは n 個の内部頂点と m 個の外部頂点からなるブーリアンネットワークとして与えられるものとした。そして、m 個の外部頂点にはそれぞれ任意に 0（発現していない）か 1（発現している）かを制御できるものとした。また、内部頂点については 0 の場合、1 の場合のそれぞれについてスコア（実数値）が与えられており、点アトラクター（singleton attractor, 定常状態）のスコアは各内部頂点におけるスコアの和として定義されるものとした。ここでアトラクター制御問題を、ブーリアンネットワークとスコア関数が入力された時に、点アトラクターのうちスコアが最小のものが最大となるような外部頂点への 0-1 割り当てを見つける問題として定義した。点アトラクターの存在判定問題が計算困難（NP 困難）であるため、この問題も明らかに NP 困難である。そこで、できるだけ少ない底の指数時間で動作するアルゴリズムの開発を目標に研究を行った [1]。
一方、代謝ネットワークの制御問題については、化合物を OR 頂点、化学反応を AND 頂点としたブーリアンネットワークとして代謝ネットワークをモデル化し、生成不能とすべき目標化合物が複数与えられるものとした。そして、代謝ネットワークのブーリアンモデルと目標化合物が入力された時に、目標化合物のすべてを生成不能とするために不活性化することが必要な最小数の化学反応を見つける問題として制御問題を定式化した。この問題も NP 困難となるため、できるだけ少ない底の指数時間で動作するアルゴリズム、および、より実用的なアルゴリズムの開発を目標に研究を行った [2]。

結果
ブーリアンネットワークのアトラクター制御問題については、以前にアトラクター検出問題のために開発した技法を応用して、再帰的なアルゴリズムを開発した。その結果、最大次数が 2〜381の場合において、平均的に O(1.2n ) 時間から O(1.5n ) 時間程度で動作するアルゴリズムを開発することができた。また、ランダムに生成したネットワークを用いた計算機実験を行い、理論的な解析結果と類似の結果を得ることができた。
代謝ネットワークの制御問題については、まず、理論的解析を行い、この問題が NP 困難であることを示し、さらに、AND 頂点の次数が 2 以下である場合に対する O(1.822n ) 時間アルゴリズ
ムを開発した。次に実際のネットワーク解析に適用可能なアルゴリズムとして、整数計画法と帰還点集合を用いたアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムを大腸菌の解糖／糖新生、クエン酸回路、ペントースりん酸経路に適用した結果、妥当な化学反応の集合を検出することができた。
また、帰還点集合を用いない場合と比較して、7 倍から 140 倍程度の高速化を達成することができた。

考察
本研究では、遺伝子ネットワークの制御問題に関して、アトラクターの制御という新たな定式化を提案し、そのアルゴリズムを開発した。また、代謝ネットワークの制御問題に関しても研究を行い、ブーリアンモデルのもとで目標化合物を生成不能とするために不活性化すべき最小数の化学反応を計算するためのアルゴリズムを開発した。
遺伝子ネットワークの制御については平均計算量に関する理論的な結果や計算機シミュレーショ
ンよる実際の計算時間に関する結果は示したが、実際のネットワークを対象とした研究を行うには至っておらず、今後の課題として残されている。また、周期的なアトラクターの制御については、有用といえる成果は得られておらず今後の課題として残されている。さらに、ブーリアンネッ
トワークを用いた定式化ではノイズへの対応が困難であるため、確率ブーリアンネットワークなどへの拡張も今後、検討する必要がある。
代謝ネットワークの制御に関しては整数計画法を用いた実用的なアルゴリズムを開発し、実際のネットワークデータを用いた計算機実験を行った。しかしながら、既存の代謝流束解析に基づく手法との比較を行っていないため、その比較が今後の課題として残されている。また、遺伝子ネットワークの制御の場合と同様、ノイズの影響などを考慮したモデルの開発も今後、検討していく必要がある。

参考論文[1] T. Tamura, M. Hayashida, T. Akutsu, S-Q. Zhang and W-K. Ching, Algorithms andcomplexity analyses for control of singleton attractors in Boolean networks, EURASIP
Journal on Bioinformatics and Systems Biology, 2008:521407, 2008.
[2] T. Tamura, K. Takemoto and T. Akutsu, Measuring structural robustness of metabolic
networks under a Boolean model using integer programming and feedback vertex sets,
Proc. Second International Workshop on Intelligent Informatics in Biology and Medicine(IIBM 2009), in press.

82平成 20 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
データマイニングによる生命科学上の半構造化データの解析
Data mining approach for analyzing semi-structured data in life sciences
京都大学化学研究所 馬見塚 拓(mami)

Purpose and Background
The objective of this project is to develop machine learning and/or data mining approaches
for analyzing semi-structured data in life sciences. Semi-structured data are, for example,
strings, trees, graphs and networks, each being unable to be a table, i.e. a well-structured
and frequently seen data format in machine learning and data mining. This is becausesome information can be dropped during transforming semi-structured data into a table.
This implies that we cannot apply existing machine learning/data mining methods directly
to semi-structured data, implying that we need to develop an original approach for semistructured data. In life sciences, we can ﬁnd a lot of semi-structured data, such as biologicalsequences, metabolic pathways, gene regulation networks and carbohydrate sugar chains.
In this ﬁscal year, we focused on carbohydrate sugar chains or glycans, and for ﬁnding
signiﬁcant patterns from given glycans, we developed a method, based on the general idea(of frequent pattern mining) that patterns can be frequent if it appears in a given dataseta larger number of times than a given cut-oﬀ (called a support).

Proposed Approach
A glycan has a branch-shaped tree-structure, meaning that we need to develop a method
for eﬃciently enumerating subtrees which can be found in a given set of trees (glycan
dataset). A basic problem in frequent pattern mining is the redundancy of frequent
patterns, since a simple frequent pattern can be found a lot of patterns. To overcome thisgeneral problem of frequent pattern mining, we developed two ideas: First, for a frequnet
pattern which appears N times, we remove this pattern if its larger pattern appears N × αtimes, where α is a given cut-oﬀ ratio. For example, when a pattern appears 100 times
and its larger pattern appears 99 times, we can remove this pattern if α is set at less thanor equal to 99%. Second, we genrate a control dataset and conduct a hypothesis test to
check whether an obtained pattern is signiﬁcantly found in a given dataset or not.

Empirical Results
We empirically conﬁrmed the performance of the proposed method from the results obtaiend by applying the proposed approach to a glycan database. This result was reported
in this year’s ECCB conference.

83平成20年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

糖鎖に保存された部分構造パターンの効率的探索
バイオインフォマティクスセンター（パスウェイ工学領域） 瀧川 一学
糖鎖は核酸・タンパク質・脂質と並ぶ生体細胞内の主要４高分子の一つで、主に細胞表面やタンパク質・脂質に結合した複合糖質として存在し、多細胞生物を定義づける細胞間や細胞マトリクス間のコミュニ
ケーションなどを司っている。タンパク質の機能と同様、糖鎖の機能もまた多種多様であり、 信号伝達
調節、制御スイッチ、認識マーカ、構造要素、などの役割として様々な生命現象や疾患に関与しているが未だ機能が分かっていないものも多い。細胞内の50%以上のタンパク質には糖鎖が付与されその働きに影響を及ぼしているとされており、その機能の解明は生命現象の理解や疾患治療に貢献が期待されている。
糖鎖の重要な特性はその機能を規定している構造の多様性にある。直鎖状分子である核酸やタンパク質と異なり、糖鎖の構成単位である単糖は種類が多く、また各糖の多数のヒドロキシ基が全て結合に利用しうるため、枝分かれし複雑な構造を作り出すことができる。従って理論的にあり得る構造の数は直鎖状分子に比べ非常に大きい。しかし実際に細胞内にある糖鎖は比較的少数の種類の糖が限られた結合の仕方で連なったものであることが多く、その部分構造に何らかの保存パターンが存在すると考えられる。
本研究では現在知られている糖鎖構造データ全体において、ある一定割合(minsup)以上の糖鎖に保存されている全ての部分構造を効率的に列挙する問題を扱った。糖鎖構造は計算機科学における順序付き木構
造として表現でき、データマイニングの分野で確立された列挙法を適用することができる。しかし実際は実データに対し完全列挙を行うと出力が膨大になり、得られた結果の解析が困難である。また、通常のデータマイニングのように頻度によって順位付けすると上位に小さすぎて生物学的意味の少ない構造ばかり現れる問題も起こる。これらの問題に対処するため、巨大な出力を本質的な情報を保存して要約するパ
ラメトリック木構造マイニング法を開発し、また要約された出力の順位づけには「その構造が観測頻度以上で偶然起こりうる確率の低さ」を測る有意性検定のP値を用いることを提案した。このパラメトリック
要約は従来の部分構造列挙におけるClosedパターンとMaximalパターンをパラメタαで滑らかに補間するものとなっており、パラメタαを調節して目的に応じたサイズの出力要約を得ることができる。提案法をKEGGデータベースより取得した既知の全7454糖鎖構造データに適用し得られた上位パターンには、N-グ
リコシド結合糖鎖・O-グリコシド結合糖鎖・糖脂質のコアや枝葉の主要成長パターン、Lewis XやLewis A
等の既知機能モチーフなどが多数含まれており、核酸・タンパク質における配列モチーフ探索法のように、糖鎖構造に保存された部分構造パターンを探索する有力な一手段を与えるものと考える。
上位10パターンのP値(全7454糖鎖構造中の観測頻度)と構造 minsup=0.5% α=40%11.6e-46(381)

61.3e-24(79)

2

1.1e-40(164)72.7e-24(78)

35.0e-26(109)

82.9e-21(68)

45.6e-26(233)

92.9e-21(68)

58.2-e26(83)

10

3.2e-20(74)84

平成20年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
HAMSTER: 最小全域木によるマイクロアレイデータの可視化
HAMSTER: Visualizing microarray data as a set of minimum spanning trees
京都大学化学研究所
Raymond Wan
1Introduction

Microarrays allow scientists to assess the expression levels of thousands of genes (or probes) simultaneously
for a given experimental condition. Visualization tools for such data enable researchers to obtain a
global view before embarking on a more ﬁne-grained exploration. Existing techniques include hierarchicalclustering and k-means.
One alternative suggested by Magwene et al. [2003] is to use minimum spanning trees (MSTs). In
this work, we extend their’s so that a microarray data set is viewed as a set of MSTs, instead of justone. To demonstrate this, we have developed a system called HAMSTER (for Helpful Abstraction using
Minimum Spanning Trees for Expression Relations), in collaboration with the Computational Biology
Research Center (AIST), which is available for download and public access at http://hamster.cbrc.jp/.
2

MethodWe begin by representing a microarray data set as a graph G(V, E). Each vertex v ∈ V is an experimentand each edge e ∈ E indicates the dissimilarity between vertices. An MST GMST is a graph with thesame vertices, but a subset of E such that all of the vertices are connected and the edges are chosen sothat the total edge weight (or dissimilarity) is minimal.
We extend the above by recursively combining the most similar experiments and generating an MST
at each step. Thus, a data set of n experiments will yield n MSTs such that the ﬁrst MST (MST 0) hasn vertices and the last one (MST n − 1) has 1 node.
With n MSTs to choose from, we propose three scoring schemes to help users select the “best” MST
out of the n possible ones. Each of these schemes diﬀer in their deﬁnitions of when we have reached thepoint where similar experiments have been combined and dissimilar ones are still separated.
3

Results and Summary

Some results from a data set1 from the NCBI
Gene Expression Omnibus (GEO) repository
are shown as Figure 1. HAMSTER shows
which experiments are similar to each otherbased on when they are merged. More importantly, each MST clearly shows which experiments are “hubs” and “spokes”. Hubsand spokes are vertices which are connected
to many and a few experiments, respectively.
These characteristics are not as noticeable using hierarchical clustering.
(a) MST 0(b) MST 52
We believe that these features make HAMSTER a useful tool that can be used in concert
Figure 1: Two MSTs for a sample data set of 79 experwith existing visualization techniques.
iments (GDS596).
References
P. M. Magwene, P. Lizardi, and J. Kim. Reconstructing the temporal ordering of biological samples using microarray data. Bioinformatics, 19(7):842–850,
2003.
1 Additional information about this data set is available on the web site of HAMSTER.

85

平成 20 年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

機械学習技術を用いたゲノム情報解析
Genomic Data Analysis Using Machine Learning
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター

志賀 元紀

背景と目的
近年のゲノム科学の発展と共に、多様なゲノム情報が蓄積されている。例えば、遺伝子機能のデータベー
ス Gene Ontology(GO)、代謝情報の豊富さが特徴的な統合データベース Kyoto Encyclopedia of Genes andGenomes(KEGG)、遺伝子発現量データを蓄積している GEO (Gene Expression Ominibus) などが挙げられる。これらのゲノム情報は、遺伝子機能のアノテーションや発現制御関係などの同定のために使用されるが、データ量が膨大であるため、これらの解析をマニュアルで行うことは不可能である。こうしたことから、
データマイニングおよび機械学習を含む計算機科学的な手法が要求される。
本研究では、たんぱく質相互作用ネットワークなどの複数のネットワーク形式データを用いて、遺伝子機能を予測する手法を開発し、その性能を検証した。

検討内容
上述した遺伝子発現量やたんぱく質相互作用などのゲノム情報を用いて、一部の遺伝子機能がマニュアルで同定されているが、全ての遺伝子にマニュアルで解析は、多大な時間とコストを要するため、困難である。
そのため、機械学習では、観測データと与えられた教師ラベル（正解情報）を用いて、未知の解析結果を計算機により予測する関数（予測器）が構築される。この予測器の構築において、観測データとその教師情報のペアに加えて、教師情報が与えられない観測データを用いる手法は、半教師有り学習（Semi-supervised

learning）と呼ばれる。本研究では、ネットワーク形式のデータに対する半教師有り学習の解法であるラベ
ル伝搬法を改良し、新たな手法を開発した。
従来の手法では、まず、複数のネットワーク形式データの重みを学習し、そして、その重みを用いてネッ
トワークを統合した後にラベル伝搬法を適用し、ラベルが予測される。この手法では、各ネットワークに均一の重みを設定するため、予測に対して有効な情報とノイズ情報が混在するゲノム情報などの実データに対して良い設定とは言い難い。そこで、まず、エッジ密度が高い部分ネットワークごとに異なる重みによって、複数のネットワークを統合し、統合されたネットワークから未知のラベルを予測する手法を開発した。

結果と考察
複数の遺伝子ネットワークから遺伝子機能を予測する問題に、開発した手法を適用し、開発法の性能を検証した。使用ネットワーク形式データは、発芽酵母のたんぱく質相互作用ネットワークや共発現ネットワークを含む５種類であり、3558 個の遺伝子が含まれる。また、教師情報には、データベース CYGD(Comprehensive
Yeast Genome Database) に含まれる 13 個の遺伝子機能ラベルを使用し、それぞれに対して予測器を構築した。5-fold Cross Validation により、AUC 値を計算したところ、遺伝子機能によっては、従来法より約10%もの予測精度の改善が見られた。さらに、計算の実行時間を測定したところ、従来法と同程度のオーダになることを確認している。今後の研究では、予測精度の改善や、より大規模なデータに適用できるように計算コストの改善を検討する予定である。

86

平成20年度京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書
生物ネットワークのデータマイニング
Datamining Biological Networks
バイオインフォマティクスセンター
Timothy Hancock
ティモシー ハンコック
The development of highly comprehensive databases detailing the structure of complex biological processes such as metabolism has created an urgent need to accurate and interpretable models for biologicalnetworks. Metabolic networks as described in databases such as KEGG can be represented as a directed
graphs, with the vertices denoting the reaction compounds and the edges denoting possible reactions.
Metabolic networks in KEGG describe the known relationships between genes and compounds, however
this information is by no means complete. The most common question asked on these networks is whatgenes or compounds are missing? However this question can only be answered once there exist accurate
models for the already discovered interactions. In our research we have created models for various aspectsof these genomic and metabolic networks each of which are designed to improve the understanding theunderlying biological processes.

1 Semi-Supervised Graph Partitioning with Decision Trees
In this research we investigate a new framework for graph partitioning using decision trees to search for
sub-graphs within a graph adjacency matrix. Graph partitioning by a decision tree seeks to optimize a
speciﬁed graph partitioning index such as ratio cut by recursively applying decision rules found within
nodes of the graph. Key advantages of tree models for graph partitioning are they provide a predictive
framework for evaluating the quality of the solution, determining the number of sub-graphs and assessing
overall variable importance. We evaluate the performance of tree based graph partitioning on a benchmark
dataset for multiclass classiﬁcation of tumor diagnosis based on gene expression. Three graph cut indiceswill be compared, ratio cut, normalized cut and network modularity and assessed in terms of theirclassiﬁcation accuracy, power to estimate the optimal number of sub-graphs and ability to extract known
important variables within the dataset.

2 Supervised Prediction of Dominant Network Pathways witha Markov Mixtures of Experts
Viewing complex processes such as metabolism as a network allows the researcher to build an intuitive
understanding of the key elements that deﬁne the process. This research proposes a methods of identifying
the key processes and pathways that determine speciﬁed phenomena within known metabolic networks.
The question asked in this research is given the network structure and known pathways are there any
key pathways that can be used to classify the classes of a speciﬁed response. In a realistic context the
response classes could correspond to diﬀerent experimental conditions and the pathways to observed
reactions within a metabolic network. The proposed model, called HME3M ﬁrst searches for frequently
observed or dominant pathways within the set of all pathways using a Markov mixture model. Thenby employing a hierarchical mixture of experts (HME) the classiﬁcation of the response is performedby constructing an ensemble of individual classiﬁers, each localizing to a speciﬁc dominant pathway, by
weighting the observations with the posterior probabilities from each mixture component. We compare
the performance of HME3M with logistic regression and support vector machines (SVM) with linear,polynomial and radial basis kernels in both simulated and realistic environments. These experiments
clearly show HME3M outperforms all models and proves to be resistant to the size of the network andto noise pathways observed within the network structure.

187

3 Boosted Message Passing for Bayesian Network Classiﬁcation
We propose a Boosted Message Passing (BMP) algorithm to optimize the performance of Bayesian network classiﬁers. The key idea behind the BMP algorithm is the underlying exponential distribution ofboth graphical and classiﬁcation models. This link exists because the maximum entropy principal showsthat the moments of the entropy of a distribution follow an exponential distribution. This relates tounsupervised graphical models through free energy and the Kullback Leibler divergence and to classiﬁcation models, particularly boosting, through by the minimization of the entropy of the classiﬁer. We
exploit this relationship to create our proposed BMP algorithm which employs the sum-product algorithm to weight the parameter estimation at each node in the network by the error of its parents. The
performance of BMP is shown to be more accurate in the case of an uncertain graph structure whencompared to common Bayesian network classiﬁers and to Bayesian network ensemble classiﬁers, tested
on 25 benchmark UCI datasets.

4 Loopy Boosted Message Passing for Network Classiﬁcation
In the research we propose combination of boosting and loopy message passing to optimize the classiﬁcation performance over an arbitrary network. Our algorithm Loopy Boosted Message Passing (LBMP)
exploits the common basis of an exponential family for both graphical models and boosted classiﬁers.
Using this connection we show that performing a boosted update as the maximization step in the maxproduct algorithm the conditional Kullback-Leibler divergence for the graphical structure will be minimized. We then employ a parallel message passing schedule to allow LBMP to be performed on anarbitrary network structure. LBMP constructs a boosted ensemble for each node within the network,where at each interaction of the loopy schedule a new model added to each ensemble which weighted by
the classiﬁcation error of the surrounding nodes. We compare the performance of LBMP to benchmark
classiﬁers on simulated networks with cycles and on metabolic pathways.

288平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

データマイニングによる生体分子の機能解析
The functional analysis of biomolecules by data mining
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター

夏目やよい

背景と目的
遺伝子発現の調節には転写因子と呼ばれるタンパク質が深く関与している。転写因子がその標的遺伝子のプロモーター領域に存在する特異的な DNA 配列に結合することによって転写の調節が行われる た め 、 タ ン パ ク 質 と DNA の 結 合 を 網 羅 的 に 検 出 す る ChIP-on-chip （ chromatin
immunoprecipitation-on-chip）という実験方法が強力なツールとして注目を集めている。この手法では、細胞内で生じたタンパク質と DNA の複合体をクロマチン免疫沈降法により精製分離し、この DNA
断片をタイリングアレイにより解析する。これにより、目的タンパク質がゲノム上で結合する位置を検出することができる。Harbison らは酵母の転写因子（203 種類）に対して ChIP-on-chip をおこな
い、結合する DNA 配列とその位置を基に転写調節マップを作成した（Harbison, C.T. et al., Nature.
2004 2;431(7004):99-104）。本研究は、転写因子と標的遺伝子の関係を膨大に含む Harbison らの
ChIP-on-chip 実験データから生物学的に有意義な情報を抽出することを目的とし、上記データを精度良くクラスタリングする手法の開発に着手した。

検討内容
ChIP-on-chip データは、転写因子と標的遺伝子の bipartite graph と見なすことができる。また、同じ転写因子に制御されている遺伝子間にエッジを張った gene projection graph、および同じ遺伝子を制御している転写因子間にエッジを張った TF projection graph に変換することが可能である。これ
らのグラフのクラスタリングに際し、しばしば古典的なクラスタリング手法と比較してより優れた性能を示す spectral clustering の適合性を検討した。各グラフから得られたグラフラプラシアンの固有値問題を解き、固有ベクトルに対して k-means clustering をおこなった。一方、転写因子は多様な遺伝子の制御に働き、遺伝子は多様な転写因子の制御を受けることから、転写因子―標的遺伝子の関係には重複が多いと考えられる。このように重複を多く含むデータセットを適切にクラスタリングするため、次に spectral clustering と確率モデルによる soft-clustering を組み合わせることとした。Spectralclustering の過程で算出された固有ベクトルのユークリッド距離は１となるよう正規化することから、正規化された固有ベクトルは超球面上に分布する。そのため、固有ベクトルは超球面上の正規分布（vonMises-Fisher 分布）に従うと仮定し、Banerjee らが開発した混合 von Mises-Fisher 分布の
soft-clustering（Banerjee, A. et al., Journal of Machine Learning Research (JMLR), vol. 6, p.
1345-1382, 2005.）を用いてクラスタリングをおこなうこととした。クラスタリング性能の評価には、各クラスターにおける MIPS FunCat に記載された機能の出現頻度（p-value）を用いた。

89

結果
k-means clustering に基づく spectral clustering をおこなった場合、bipartite graph と比較してgene projection graph では各クラスターで p<0.01（偶然同じ機能の遺伝子が同じクラスターに同量配される確率が 1%未満）となる機能の項目数が多いほか、p-value の数値が小さい傾向が見られた。しかし、両グラフにおいてクラスター間の機能の重複が認められた。さらに、各クラスターに配された遺伝子のプロモーター領域に高頻度に結合した転写因子を比較したところ、各クラスター間で転写因子の重複が認められた。混合 von Mises-Fisher 分布の soft-clustering に基づく spectral clustering の性能は現在検討中である。

考察
ChIP-on-chip データの bipartite graph と gene projection graph を比較すると、一般的な spectralclustering は bipartite graph のクラスタリングに不向きであることが示された。その原因として①グ
ラフの形状が単純であるため、クラスタリングの解が多数存在する、②転写因子 203 種類に対して遺伝子 6229 種類と、ノード数の差が大きい、③bipartite graph は異質なノード（転写因子と標的遺伝子）が混在している、といったことが考えられる。転写因子―標的遺伝子の関係には重複が認められ、クラスタリングをする上でも結果に影響を与えることが示された。生体内では遺伝子、タンパク質や各種ネットワークにおいて重複が頻出しており、データマイニングの手法を生物学に適用する場合においても重複の扱い方について考慮する必要がある。

90

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

データ統合のための SNP と多遺伝子の関連解析
Association of SNPs with multiple genes for data integration
京都大学化学研究所

バイオインフォマティクスセンター茅野光範

Purpose and background
Genome-wide association studies between single nucleotide polymorphisms (SNPs) and genes allow us toﬁnd SNPs that have strong inﬂuence on genes. While the interactions among SNPs has been investigatedusing statistical methodologies such as ANOVA (analysis of variance, see e.g., [2]), previous work [1]focused on the associations between a single SNP and one gene using microarray expression data. We areinterested in detecting the pairs of one SNP and multiple genes that cannot be found by a straight-forward
study of the associations between one SNP and one gene but can be found using multi-genes. For thispurpose, we propose the statistical interaction test based on a logistic regression model and evaluate theperformance of our method.

Proposed Approach
Our approach to ﬁnding SNPs that have strong inﬂuence to more than one gene is the use of the logistic
regression model with the interaction term of the genes.
Let X = (X1 , X2 , · · · , Xp ) and Y = (Y1 , Y2 ) be a p-dimensional numerical vector and a twodimensional binary vector respectively, where X corresponds to the expression levels of p-genes and
Y is a binary representation of SNP (Y1 , Y2 ∈ {0, 1}). One of the methods for investigating the association between X and Y is to regress X on Y . In this manuscript, we focus on the associations between
one SNP and two genes. Let X = (X1 , X2 , X1 X2 ) be the three-dimensional vector for the expressions of
two genes, where X1 and X2 are the expression levels for gene 1 and 2, and X1 X2 is an interaction eﬀect
for the two genes. We then regress X on Y and investigate whether interactions of two genes are needed
or not. We can apply a statistical interaction test for this purpose. The interaction test can be referred
to as an analysis of deviance that is based on the likelihoods of the two logistic regression models with
(X1 , X2 ) and (X1 , X2 , X1 X2 ).

Empirical Results
We evaluate the performance of our approach using synthetic data. Figure 1 shows the four examplesof the simulated data from three groups, each representing a type of SNP (dominant/dominant, dominant/recessive, and recessive/recessive). These data sets were generated from uniform distributions. In
each of (a) to (d), the horizontal and vertical axes correspond to the expression levels of two genes andeach data point is plotted by using a symbol corresponding to each of three groups. The patterns in (a)and (b) can be found using one SNP and one gene, however the patterns in (c) and (d) can only be foundusing two genes. Actually, in (a) and (b), the p-values for one gene and for the interaction of two genes
were almost 0 (signiﬁcant) and 0:9 ∼ 1 (not signiﬁcant), respectively. This means that these data sets
can be found using one gene alone. In (c) and (d), the p-values for one gene and for the interaction were
almost 0:7 ∼ 0:9 (not signiﬁcant) and 0 (signiﬁcant) respectively: these data sets can only be found using
two genes.

91

3.0
2.5

2.0

X2

1.0

1.5

2.0

1.5
X2

1.0

0.0

0.5

0.5
0.0
0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

0.0

0.5

1.0

X1

1.5

2.0

2.5

3.0

X1

(b) separate case 2

X2

0.0

1

0.5

1.0

2

X2

1.5

3

2.0

4

2.5

3.0

(a) separate case 1

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

0.0

X1

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

X1

(c) lattice case(d) cross case

Figure 1: Four examples using simulated data sets. Each data point is plotted by using a symbol
corresponding to each of three groups.
Overall the result on synthetic data implies that our approach is promising, and we are currently
applying our approach to real data of genes and SNPs to detect signiﬁcant interaction patterns.

References[1] Myers, A. J., Gibbs, J. R., Webster, J. A., Rohrer, K., et al., A survey of genetic human corticalgene expression, Nature Genetics, 39(12):1494–1499, 2007.
[2] Zhang, X., Zou, F. and Wang, W., FastANOVA: an eﬃcient algorithm for genome-wide association
study, Proc. 14th ACM SIGKDD International conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD 2008), 821–829, 2008.

92平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

イネモノリグノール合成遺伝子群の発現解析
Gene expression analysis of monolignal syuthetic genes in rice

生存圏研究所森林代謝機能化学分野

山本直樹

背景と目的
イネ科植物のリグニンは双子葉植物とは異なり、３種類のモノリグノール（シナピルアルコール、
コニフェリルアルコール、p-クマリルアルコール）や p-クマル酸から合成される。これらのリグニン
モノマーの主要生合成経路は双子葉植物の研究を元に一応推定されてはいるものの、はっきりしたと
ころはわかっていない。さらに各反応と酵素遺伝子との対応関係については明確な答えは得られていない。これまでに我々はゲノム情報が利用できるイネにおいて、１０種類のモノリグノール合成遺伝
子（合計９６個）を配列検索によって明らかとした。しかしながら、これらの遺伝子のほとんどに関しては、実際にイネにおいてリグニン生合成において機能しているかどうかは不明である。
検討内容
イネのモノリグノール合成遺伝子群の遺伝子発現は、モノリグノール生合成に機能している遺伝子の絞り込みの役に立つ。 本研究ではイネの遺伝子発現プロファイル（Affymetrix GeneChip）を公共
データベース Gene Expression Omnibous より収集し、これらの遺伝子の発現量並びに発現パターンを解析した。
結果
６０種類のサンプルの遺伝子発現プロファイルを編集することによって、８５個の遺伝子の遺伝子発現量を算出した。その結果、各酵素遺伝子ファミリーについて、遺伝子発現量、遺伝子発現パターンは多様であることが明らかとなり、様々な器官において遺伝子発現量の高い遺伝子を明らかにすることができた。さらに、８５個の遺伝子のクラスタリングを行ったところ、モノリグノール合成遺伝
子は特徴的な発現を示す５個のグループに分類できた。各グループには複数のモノリグノール合成酵
素に対応する遺伝子が含まれている。
考察
イネのモノリグノール合成遺伝子は器官レベルで協調的に制御されていることがわかった。このことはこれ らの遺伝子が一連の代謝経路上に存在することと矛盾しておらず、それぞれの協調関係を構築している遺伝子セットが独立して機能している可能性がある。

発表論文、参考論文なし

93平成２0 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

セルロースIαの結晶弾性率
Estimation of the elastic modulus of cellulose Iα crystal
生存圏研究所 田中文男
【背景と目的】
天然に存在するセルロースであるCellulose Iには、分子鎖のパッキング状態の違いにより二つのサブ構造のあることが、Manchester大学のMarinann and Mannによる 1960 年前後の一連の
偏光赤外二色比の研究により見出された。この発見はその後のＮＭＲによる観察および回折結晶学的観察によっても確認され、今日、結晶構造の違うCellulose IαとCellulose Iβ として分類されている（Fig.1）。この内、若干結晶性の低いセルロースであるコッ
トン繊維などの
Cellulose Iβ の 結 晶
弾性率については、
繊維軸方向の値として変形時のＸ線回折
像の変化から、1962
a= 6.718Å, b= 5.963Å, c= 10.400Å
a= 7.784Å, b= 8.201Å, c= 10.380Å
α= 118.09°, β= 114.81°, γ= 80.38°
α= 90.00°, β= 90.00°, γ= 96.50°
年、桜田らにより137 GPa の 値 が 、Cellulose Iα
Cellulose Iβ
1999 年には西野ら
Fig1. セルロース IαとセルロースIβ微結晶の構造の模式図により 138 GPaの値が報告されている。昨年度までの我々のシミュレーションではこれらの値の妥当性が確認され、さらに結晶三主軸方向ならびにせん断に対する結晶弾性率の値も算出することができた。
一方、結晶性が高くCellulose IαとCellulose Iβからなるにバクテリアセルロースついては、
AFM下のミクロフィブリルの変形観察から繊維軸方向の値として、2005 年、Guhados らにより
78±17 GPaの値が報告されている。この値はCellulose Iβのみのコットンセルロースの場合に比べ半分程度の値にすぎない。AFM下に測定されたバクテリアセルロースの弾性率の値が正しいとすると、
何ゆえCellulose Iβのみで構成された結晶性の低いコットンなどのセルロースの弾性率の値が高く、Cellulose IαとCellulose Iβが混在した結晶性の高いバクテリアなどのセルロースにおいて弾性率の値が低くなるのか興味が持たれる。
そこで本年度からは、Cellulose Iαについてのシミュレーションを行い、その結晶弾性率の値を算出し、報告されている弾性率の実測値の妥当性について検討することにした。一方、昨年度までのシミュレーションの結果からは、現在セルロースについて報告されている結晶構造が、すべて未だ不完全なものであり、それらの結晶構造をもとに力学的特性を論じるには不十分であることも明らかになった。その解決法の一つとして、本年度からは報告されている結晶構造モデルに対し、
高温分子動力学シミュレーションの手法を適用して徹底的にアンニーリングを行ってモデル構造の歪をとり除き、構造最適化を図ることにした。

94

【検討内容】
CFF91, ver. 2.7 with 7/28/2006 parameter set (COMPASS)力場において、Cellulose Iαの単位格子を結晶主軸の各方向にそって五つずつ三次元的に積み上げたスーパーセル構造を構築し、構造最適化した。この構造体を 500°Kにおいて 0.5 fsのタイムステップ、100 psのタイムスパンの分
子動力学シミュレーションにより徹底的にアンニーリングした後、再度構造最適化を行い、Cellulose Iαのモデル微結晶とした。このモデル微結晶に対し、昨年度までと同様にして微結晶のa軸方向、b-軸方向、c-軸方向に引張および圧縮の変形を加え、結晶弾性率の値を算出した。
【結 果】
Cellulose Iαの微結晶モデルに対して求まったCOMPASS力場におけるa-軸方向、b-軸方向、
c-軸方向の結晶弾性率の値は、それぞれ 22GPa、46GPa、60GPaであった。
【考 察】
Cellulose Iαに対して求まった結晶弾性率の値は、Cellulose Iβの場合と同様に繊維軸方向であるc-軸方向の値が最も大きく、それと直交するa-軸方向、b-軸方向はc-軸方向の値と比べ小さな値を示していた。これは、繊維軸（c-軸）方向の変形が主として共有結合の伸縮、ならびに結合角の変形にもとづくのに対し、a-軸方向、b-軸方向の変形が主として分子鎖間の非結合原子間相互作用にもとづく変形であることから説明できる。一方、Cellulose Iαの繊維軸方向であるc-軸方向の結晶弾性率の値はCellulose Iβの繊維軸方向の結晶弾性率の値に比べ半分以下の値を示した。さらに、Fig.1 から分かるように、Cellulose Iαの結晶内の分子鎖の充填度合いはCellulose Iβの結晶内の分子鎖の充填度合いよりも疎である。これらのことから、Cellulose Iαの結晶格子内における隣接分子鎖間の相互作用がCellulose Iβの結晶格子内における隣接分子鎖間の相互作用よりも小さいのであろうと推測される。この予測どおり、Cellulose Iβ 微結晶の非結合原子間相互作用の総和の値はCellulose Iα微結晶の非結合原子間相互作用の総和の値に比べ負の方向にかなり大きく、Cellulose
Iαの結晶格子におけるよりも、Cellulose Iβの結晶格子における分子鎖間の非結合原子間相互作用による安定化の大きいことが確認された。これらのことからも、繊維軸方向の結晶弾性率の値には分子鎖の伸縮以外にも、分子鎖間の相互作用が大きく関与していることは明白である。
以上のことから、Cellulose Iαを含む結晶性の高いバクテリアセルロースついて、AFM下のミクロフィブリルの変形観察から繊維軸方向の弾性率の値として報告されているGuhados らの78±17GPaという値が、Cellulose Iβの場合の値の半分程度に過ぎないにも関わらず、妥当なものであると確認された。
従って次には、何ゆえ結晶性の高いセルロース系物質に結晶弾性率の低い微結晶が含まれ、結晶性の低いセルロース系物質に結晶弾性率の高い微結晶のみが含まれているのかと言う疑問が湧いて来る。
【発表論文】
Tanaka, F., 2008 Cellulose R & D (Preprint of the 15th annual meeting of the Cellulose Societyof Japan, July 10-11, 2008 in Kyoto), p.55, 200895

平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

福岡

浩

背景と目的
（１）可視型地震時地すべり再現試験機内部の粒子移動の可視化
地震時地すべり再現試験機（DPRI-5）を用いて三次クリープの再現実験を行った．また得られた実権結果について、パラメータ間の相関、クリープの数値モデル化を検討する．非排水条件、
排水条件、すべり面液状化発生じについてのメカニズムについて検討する．
（２）不飽和条件下での長距離リングせん断試験とシミュレーション
科学技術振興調整費「地震豪雨時の高速長距離土砂流動現象の解明」（研究代表者：佐々恭二・
防災研究所教授）によって開発した可視型地震時地すべり再現試験機により、従来実施していた飽和ではなく不飽和条件下で長距離せん断を行い、過剰間隙圧とせん断抵抗の変化を計測し、間隙圧発生過程のモデルを検討する。
検討内容及び結果（１）可視型地震時地すべり再現試験機を用い珪砂と粘土の混合材料に対し破壊に至るまで間隙圧を一定速度で増大させ、三次クリープ再現実験を実施した。変位データについて詳細に解析したところ、斜面変動の三次クリープ過程の現場計測データや室内実験において従来知られていた速度‐加速度の比例常数とべきの関係について、垂直応力・せん断応力、過圧密比の影響があることがわかった．三次クリープの力学的シミュレーションモデルについても検討している．
（２）可視型地震時地すべり再現試験機を用い珪砂に対する不飽和条件下での長距離せん断を実施した。不飽和条件でも長距離せん断中に液状化に至るほどの過剰間隙圧が発生することが実証された。不飽和条件では非排水条件で試験をしても体積が変化するが、これはせん断に伴う粒子破砕、土粒子構造変化に伴うものと思われる。この場合、間隙気体の圧力が変化す
るとともにヘンリー法則の効果も指摘されており、平衡式を検討してシミュレーションを行い、実施した実験の中では飽和度が低い、約９０％程度のケースではせん断抵抗の低下をほぼ説明できるほどの間隙空気圧増大を説明できた。
（３）成果公表：
Georgieva, E. Fukuoka, H. (2008): Experimental Study on Pre-failure Creep in Soils Induced by theGeneration of Pore Water Pressure by Means of Ring Shear Test. Proc. The First Landslide Forum, Poster
Session Volume, pp. 29-32.
Georgieva, E., Fukuoka, H., Wang, G., Wang, F. (2008): Experimental study on pre-failure creep in soils
induced by the gradual generation of pore water pressure by means of ring-shear test. （社）日本地すべり
学会第４７回研究発表会講演集, pp. 387 – 390.
古林竜治・福岡 浩・釜井俊孝 (2008): 珪砂における間隙水圧計数 BD と応力制御非排水せん断挙動について．（社）日本地すべり学会第４７回研究発表会講演集, pp. 125 – 126..
謝 辞 実験の実施には大学院生の Ekaterina Georgieva 君、古林竜治君に協力して頂いた．記
して感謝する．

96平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション
High-Resolution Simulation of Mesoscale Convective Disturbances
京都大学防災研究所 竹見哲也
背景と目的
台風・梅雨前線・低気圧活動に伴い発生するメソ対流擾乱は、強雨・強風災害をもたらす要因であり、メソ対流擾乱の発生や発達を正確に予測することが防災上極めて重要である。特に、甚大な被害が生じるのは、短時間に集中する強雨や瞬発性の強風といった現象（いわゆる「極値」）が局所的に発生する場合である。より極端な現象ほど、急峻かつ複雑な地形の影響を受けると考えられる。そこで本研究では、複雑地形の影響がメソ対流擾乱の発生や発達にどのように顕在化し、さらにその影響が
強雨や強風の極値の出現にどのように寄与しているのかを明らかにすることを目的としている。梅雨前線に伴う集中豪雨および台風や低気圧の通過に伴う突風を対象事例として、これらの強風・強雨の発生機構に及ぼす地形の影響を検出する。次世代気象モデル WRF を用いて高解像度の気象シミュレー
ションを実施する。冬季寒気吹き出し時に日本海沿岸域において発生する強風事例および急峻地形が近傍にある都市域で生じた局所豪雨事例を対象として数値解析を行なった。
検討内容
用いた数値モデルは NCAR の WRF/ARW version 3.0.1.1 である。初期値・境界値に用いる格子点気象データとして気象庁 MANAL および NCEP Final Analysis を利用し、強風事例および豪雨事例について
以下の通りの設定で高解像度数値シミュレーションを行った。
強風事例
計算領域を 4 重ネストで設定し、第 1 領域は日本列島の主要部をカバーするように設定し、第 4 領
域は解析対象領域である庄内平野およびその周辺地域をカバーするようにした。水平格子幅は第 1 領
域を 8.1 km として内側領域に入るほど徐々に細密にして第 4 領域は 300 m とした。モデル上端高度は50 hPa であり鉛直格子点数は 40 である。初期値・境界値には気象庁 MANAL・MGDSST および NCEP
Final Analysis を用いた。境界層乱流混合には Mellor-Yamada-Janic スキームを用いている。解析対象は2007 年から 2008 年の冬季の突風事例である。突風事例の抽出は以下の通り行なった。庄内平野で展開されている地上気象観測網の風速データにより、25 m/s 以上の風速を観測した事例をまず抽出し、品質チェックを施した上で風速の立ち上がりが 10 m/s 以上の場合を「突風」として検出した。2007 年 10月から 2008 年 3 月までの期間で計 23 日が抽出された。本研究では、これら抽出事例に対して庄内平野で突風が観測された時刻を中心とした期間（第 4 領域での計算期間は事例毎 6～18 時間）で領域気象計算を行った。

97

豪雨事例
4 段階ネスティングにより格子幅を 10 km/2.5 km/500 m/100 m と細密化した。解析対象事例の総観場の特徴は、台風 8 号が日本南海上を西進しつつ日本海上に停滞前線が位置するというものであった。
このような総観場をモデルで捉えるため、モデルの第 1 領域は 2200 km x 2400 km とした。第 3 領域は兵庫県・大阪府・京都府を覆う 163 km x 175 km、第 4 領域は六甲山周辺 30 km x 25 km とした（図 1参照）。第 3 および 4 領域のモデル地形は国土地理院 50 m メッシュ標高データにより作成した。物理過程のうち局所豪雨の再現には境界層過程および雲微物理過程が重要である。本研究では、それぞれMellor-Yamada-Janjic スキーム、6 種類の水物質を予報する Goddard スキームを用いた。初期値・境界値には気象庁および NCEP の解析値を用い、海面水温には MGDSST を用いた。計算の初期時刻は 2008
年 7 月 27 日 21 時（日本時間）とした。
結果
強風事例
特に強風が顕著な 12 月および 1 月の事例に対するシミュレーション結果について見てみる。
図 1 は、
第 4 領域のモデル最下層（地上高約 4 m）における全シミュレーション期間での最大風速の水平分布を示す。最大風速は 1 分間隔で出力された 3 次元計算データから求めている。海岸線を境に西側でより強風となっている。陸上では平野部に対応した領域でより強風となっており、所々に海岸線から内陸向きに強風域が貫入している様子が分かる。これは海岸線に沿って位置する丘陵地形の影響が現れていると言える。ただし、これらの最大風速値は実際の突風値よりも小さい。このことは、気象モデルの出力値のみで実風速を求めることは困難であることを意味している。そこで乱流運動エネルギー(TKE)の分布を調べた。図 2 に、TKE を風速の単位を持つ数値に換算し、モデル風速に対する比率（%）（ただし格子点毎の時間平均値）として示した。山間部ほど比率が大きくなること、海陸の粗度の違いにより海岸付近に大きな比率になること、といった特徴が認められる。平野部では海岸付近ほど大きな比率となっている。しかし、この比率は平野部では高々25 %程度であり、この比率を加味してもモデル風速を実際の突風に対応付けるのは難しい。

図 2 地上風速に対する TKE から換算した風速の割合(%)。等値線間隔は 5 %で 10 %から 30 %まで図示。

図 1 最大風速マップ。等値線間隔は 2 m/s で 14から 20 m/s まで図示。

98

豪雨事例
兵庫県南部で局所的な強雨が生じ都賀川流域で増水災害が発生したのは、7 月 28 日 14 時から 15 時の間である。この強雨に対応する降水現象はモデルでは 28 日 13 時から 14 時において表現された。図3 は 28 日 14 時における 1 時間積算雨量である。六甲山地において雨が局所的に存在する様子が表現されている。積算雨量は最大で 25 mm であった。観測値がないためモデル雨量を実際の雨量と比較できないが、三田では 14 時から 15 時の観測雨量は 53 mm であり、第 3 領域でのモデル雨量は 30 mm 程度であった。第 4 領域での雨量は定量的にはそれに対応する程度の再現性だと考えられる。ここで強調すべき点は、雨量分布の局所性が高いということである。すべての計算領域で地形データに GTOPO30を用いた計算によると、雨量分布は図 1 ほど局所的に集中する様子は表現できていなかった。図 4 は28 日 13 時における海抜高度 1.5 km での上昇風速の分布を示す。六甲山地の北側の斜面において強い上昇流が局在していることが分かる。局在化した上昇流に対応して高い降水物質量の分布がより局所化する。もちろん、積乱雲発生のランダム性のため地形を細かく表現すれば強雨の再現性が向上するとは限らない。しかし、地形を高精度に表現することで雨の局所化の様子がモデルでより良く再現できる可能性がある。

図 3：モデル時刻 28 日 14 時における 1 時間積算雨 図 4：モデル時刻 28 日 13 時における高度 1.5 km量分布（陰影）および標高（等値線、50 m 間隔）。 での上昇風速（陰影、1 m/s 間隔）および標高。

考察
地形を高精度に表現した高解像度気象シミュレーションにより、強雨および強風が局所的に強化されるが気象予報モデルでより良く再現できる可能性があることが示された。
発表論文
竹見哲也，猪上華子，楠研一，加藤亘，鈴木博人，今井俊昭，別所康太郎，中里真久，星野俊介，益子渉，林修吾，福原隆彰，柴田徹，2008：メソ気象擾乱に伴う地上近傍の強風変動に関する高解像度気象モデル解析．風工学シンポジウム論文集，Vol. 20，pp. 25-30.

99

Takemi, T., 2009: High-resolution numerical simulations of surface wind variability by resolving small-scaleterrain features. Theoretical and Applied Mechanics Japan, in press.
竹見哲也，中山浩成，2009：微細規模大気流れの気象モデルと CFD モデルの融合解析．日本流体力学
会「ながれ」，印刷中．
参考論文
竹見哲也，2008：メソ気象擾乱通過時の地上近傍の強風の構造・変動に関する高分解能気象シミュレーション．日本流体力学会年会 2008 拡張要旨集，CD-ROM，15031.
竹見哲也，2008：高解像度シミュレーションによる強風の時空間変動の解析と突風の診断．日本気象学会第 31 回メソ気象研究会「局地風と突風災害」，福島，2008 年 11 月 18 日．
竹見哲也，楠研一，今井俊明，鈴木博人，別所康太郎，中里真久，益子渉，林修吾，星野俊介，猪上華子，福原隆彰，柴田徹，加藤亘，2008：冬季気象擾乱に伴う地上近傍での強風変動の高解像度モデ
ル解析．日本気象学会 2008 年度秋季大会，仙台，2008 年 11 月 19 日，B167.
大野洋，竹見哲也，2008：セル状対流とそれに伴う鉛直旋回流の構造への格子幅の影響．日本気象学会 2008 年度秋季大会，仙台，2008 年 11 月 19 日，P155.
竹見哲也，2008：メソ降水系内部の渦構造の形成過程と地上付近の強風について．第 10 回非静力学モ
デルに関するワークショップ講演予稿集，名古屋市，pp.15-16.

Takemi, T, 2009: High-resolution modeling analysis of hazardous winds associated with mesoscale disturbances
for the safety of railway transportation system in a coastal area. AMS 89th Annual Meeting Symposium on
Urban High Impact Weather, Phoenix, Arizona, 11-15 January 2009, American Meteorological Society, P1.1.

100

平成２０年度

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

三宅亮

背景と目的
地球惑星科学において拡散現象は非常に重要な意味を持っており、それを用いて、惑星の進化や火成岩・変成岩などの形成史が論じられている。しかし、地殻・マントルを構成する鉱物は対称性が低く、各軸方向によって拡散定数が違うことが実験的に分かりつつある。この原因の一つは、結晶構造の違いにより activation energy が異なる為だと考えられているが、まだ不明な点が多い。
そのため、CASTEP (Materials Studio)を用いた電子状態計算により、造岩鉱物の各軸方向における
activation energy を見積もることが、本研究課題の目的である。
検討内容
現在、forsterite (Mg2SiO4)を対象にして研究をすすめている。Forsterite は結晶学的に非等価なサイトとして、マグネシウムイオンが２種類（M1, M2）、酸素イオンが３種類（O1, O2, O3）を有している。そのため、サイト毎で空孔を形成するエネルギーは異なるハズである。また、計算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、pseudo-potential として norm conserving と ultra soft potential を用いた。また、
GGA(Generalized Gradient Approximation)を汎関数として用いた。
結果と考察
空孔を形成するサイトによる形成エネルギーの違いを調べた結果、マグネシウムイオンが入るサ
イトでは、M1 サイトの空孔形成エネルギーの方が M2 サイトに比べて小さいことが分かった。
また、酸素イオンが入るサイトでは、O3 サイトの空孔形成エネルギーが最も小さく、次に O2 サ
イト、O1 サイトが最も大きいことが分かった。しかし、これらの値及び差は、特に計算格子の大きさによる影響は大きい事が分かった。用いた pseudo-potential (norm conserving と ultra soft
potential)の影響は、計算格子が 1x1x1 の場合顕著にみられたが、計算格子を大きくなると、サイト間のエネルギー差は小さくなっていく傾向が分かった。
格子の大きさとの空孔形成エネルギーの関係については、1x1x1, 2x1x1, 2x1x2 の３種類の格子サイズで行った。その結果、1x1x1 と 2x1x1 との間で約 1.5eV の差が, 2x1x1 と 2x1x2 との間では
約 0.5eV の差があった。現状では非常に時間がかかるためこれ以上大きな計算格子では行っていない。そのため、2x1x2 の計算格子で十分であるかは検討できなかったが、空孔形成エネルギーを議論する上では、最低限 2x1x2 の計算格子で行う必要があることが分かった。
発表論文・参考論文なし

101

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
H2O 氷の光学性質
Optical properties of H2O ice
京都大学理学研究科地球熱学研究施設

川本竜彦

背景と目的
地球内部で起こっているあらゆる現象に水は大きな影響力を持つ。水の構造の研究は地球内部の現象の理解を深める。従来、高圧条件下での水の研究はおもに中性子回折によって行われてきた。私たちはラマン分光法を利用して、水の構造を支配している水素結合に関する情報を得ようと努力している。水素結合に起因して現れるラマンスペクトルは分子間の結合の振動モードを反映している。そして、ピークの位置やスペクトルの波形を見ることで、分子間の結合長や角度を推測することができ、さらには構造をも知ることができるはずである。ただし水は液体であるため、解析に任意性が含まれてしまう。
そこでまず、氷のラマンスペクトルを調べ、その知見から水の構造を推定して行きたい。
氷には様々な結晶構造が存在し、冷凍庫でできるような氷だけでなく、より低温域で形成する氷や、高圧条件で形成する氷がある。水の構造は氷の構造が歪んだような構造になっていると考えられている。この考えに基づくと、高圧の水は高圧の氷の構造が歪んだものであり、高圧の氷の構造について調べることは高圧の水の理解の一助となる。加圧によって結晶化した氷は、さらに加圧していくことで他の氷へと変化していくのだが、私たちは室温で加圧して行ったときに最初に水から転移する氷である氷Ⅵを対象にしてラマンスペクトルを測定している。このスペクトルのピークがどのような分子間の結合を表しているかを調べるため、第一原理を用いた分子シミュレーションから分子間結合の振動モードとそれに起因したスペクトルを計算し、その結果から実験で得られるスペクトルのピークの帰属を求めることを目指している。
本研究の目的は、液体の水を加圧していくと生成される氷Ⅵのラマンスペクトルのピークの帰属を明らかにし、高圧ラマン分光実験で得られる氷Ⅵ、そして高圧条件での水のラマンスペクトルの解析をより定量化することである。
検討内容
CASTEP を利用して、氷Ⅵのスペクトルのピークの帰属を調べるために、氷Ⅵの結晶の振動モードとその振動に起因したスペクトルを計算した。氷Ⅵの結晶構造は酸素原子の位置は規則的に配列しているが、水素原子の配列は不規則である。つまり酸素原子のみを見て単位格子に区切っていった場合、その単位格子レベルでの水素原子の配列パターンは複数あり、氷Ⅵは様々な水素原子の配列パターンの単位格子が組み合わさって形成されているといえる。このため、水素原子の配列パターンごとにそれぞれ単位格子の計算を行い、得られた振動モードとそれに起因したスペクトルの統計をとることが必要である。また、水素原子の配列パターンごとに単位格子のエネルギーも計算し、安定なもの、不安定なものを調べ、その安定性に応じて統計の際にスペクトルに重み付けを行うことで、実験で得られるスペク
トルとの対応をとることができると考えられる。
本研究では種々の水素原子の配列パターンごとにエネルギー、振動モード、その振動モードに起因したスペクトルを計算し、それぞれを組み合わせて統計をとることにより、目的である氷Ⅵのラマ
ンスペクトルの帰属を求めることにした。

結果
氷Ⅵの結晶構造の一例とその結晶構造の計算により得られたラマンスペクトルを示す。

102

図．氷Ⅵの結晶構造（O 原子

赤、紫

H 原子

白、灰色

Z 軸方向から見た結晶構造

点線は水素結合）X 軸方向から見た結晶構造

２種類の水分子群（赤い酸素原子と白い水素原子で作る水分子群と、紫色の酸素原子と灰色の水素原子とで作る水分子群）がそれぞれ水色で示す水素結合により構造をつくっており、この２つの構造が嵌め合わさった構造をとっている。Z 軸方向に左図ではわからないが２つの構造位置は紙面垂直方向にずれていることが右図でわかる。また、右図を見ると２つの構造の Z 軸方向の向きが逆転していることがわかる。２つの構造の間には水素結合はなく、分子間力しか働いていない。
図．CASTEP による計算で得た氷 VI のスペクトル計算で得られたスペクトルは 0K でのスペクトルであり、温度差のため実験で得られたスペク
トルとピークの現れる領域にずれが生じている。しかしピークの現れる領域の相対的な位置関係は同じであるため、振動モードとそれに対応するスペクトルの対応関係を調べる上では問題はないと考えられる。しかし現段階では複数の水素原子の配列パターンでの計算はできておらず、氷Ⅵのラマンスペクト
ルの帰属を求めるには至っておらず、さらに計算を重ねて平均化する必要がある。

103

考察
図の結晶構造の振動モードとスペクトルのピークの位置の関係を考えてみる。図のように、水素結合の振動を反映している 3000〜3300 cm-1 の部分では、多くの振動モードが現れていることがわかる。この原因について考えられることは以下の点が挙げられる。まずラマン活性の水分子の振動モード
は対称伸縮振動と非対称伸縮振動の二つがあり、対称伸縮振動に起因するスペクトルのほうがの低波数側に現れること、次に氷Ⅵの結晶構造中の水分子間の水素結合には 1.75Åと 1.891Åあたりの二種存在
し、結合長が短いほうが振動に起因して現れるスペクトルは低波数側に現れること、そして水素結合で繋がれた 3 つの酸素原子の角度（∠O-O-O）でも 89 度と 128 度あたりの二種類存在していること（∠
O-O-O とスペクトルの位置の対応関係はまだ明らかではないが、スペクトルの位置に影響を与えていると考えられる）である。この３つの要素の組み合わせによって様々な振動モードが発生していると考えており、今後、計算を重ねていくことで、ラマンスペクトルの帰属を明らかにしていきたい。
発表論文ありません。
参考論文ありません。

104平成 20 年度

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

辻本豪三【背景と目的】G タンパク質共役型受容体 (GPCR) は、各種疾患の代表的な創薬ターゲットの一つであり、これら GPCR の機能を制御するリガンドを効率的に発見することは、受容体の生理学的機能解析に有用であるのみならず、医薬品開発においても多大な貢献をもたらす。しかしながら、近年の GPCR のリガンド探索においても、Dry
Biology の手法を用いたアプローチは依然として十分ではなく、より精力的な研究による創薬への応用に期待が持たれている。そこで本研究では、GPCR とリガンドとの相互作用パターンを計算機に機械学習させることによりリガンドを効率的に探索する新規な In silico リガンド予測法の開発を目的とする。
【検討内容】
本研究で用いた手法は、結晶構造解析が極めて困難である GPCR ファミリーに対して、タンパク質配列情報と化合物化学情報を用いることで、リガンドの予測効率を劇的に向上することに成功した新規な技術である。
まず、β 2 アドレナリン受容体に対するリガンド探索に本手法を適用し、予測モデルとして評価を行うこととした。いくつかの公共データベースから収集した既知の GPCR- リガンド相互作用情報を機械学習させ、これを元にして相互作用が未知の GPCR- リガンドの組み合わせに対し予測手法を適用することで、相互作用の有無を予測した。さらに、予測スコアの高い化合物群 (best50)、およびその対照としてスコアの低い化合物群(worst50) について、β 2 アドレナリン受容体強制発現細胞株と [125I]-cyanopindolol を用いた受容体結合実験を実施し、その検証を行った。
【結果】
予測スコアの高い化合物群のうち、21 種類について検討を行った結果、17 種類について受容体親和性が認められた ( ヒット率 80.9%)。これに対し、スコアの低い化合物群 9 種類における検証実験の結果は、7 種類は親和性を示さなかった ( ヒット率 22.2%)。今回、β 2 アドレナリン受容体リガンドとして報告のない新規のリガンドであり、我々が作成したリガンド予測法が GPCR に対する新規リガンドを効率的に予測できることを
確認した。
【考察】
以上の結果は、本予測法が効率的な新規リガンド探索に有用であることを示しており、リガンド未知のオーファン受容体に対しても十分に応用が可能である。今後、本予測法の更なる精度向上のためには、GPCR の立体構
造情報にも着目した効率的な予測法の確立が必須であると考えられる。これまで、GPCR の立体構造情報はウシロドプシンのみであったが、ごく最近本研究にも利用しているβ 2 アドレナリン受容体について結晶構造解析が報告された。この報告では、GPCR のリガンド認識及び GPCR 自身の恒常的な活性化状態と立体構造の関係について分子レベルでの新たな知見が得られている。現在、これまでの In silico 予測法にβ 2 アドレナリン受容体の立体構造情報を合理的かつ効率的に組み込むことにより、より汎用性の高い相互作用予測法の確立を行うとともに、実際にオーファン GPCR に対する応用を検討している段階である。

105

平成２ ０ 年 度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

原子分子相互作用系に関する理論的研究
Theoretical Study of Atomic and Molecular Systems
京都大学大学院工学研究科マイクロエンジニアリング専攻

立花

明知

1. Introduction
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ストレステンソル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力、エネルギー密度、局所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[1-6]。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[7,8]。
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DFT法などから計算される波動関数から構成され、われわれのグループによって計算パッケージも公開されている[9]。これは更なる理論の展開とともに順次拡張される予定である。以下ではRegional DF
T法を用いたストレステンソル解析を概説し、その応用として、Ptクラスター、Alクラスターへの水素吸着に関する化学結合の解析結果を紹介する。
2. Regional DFT法
本研究の基礎となるRegional DFT法の特色は、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のストレステンソル τ Skl ( r ) で、波動関数 ψ i ( r ) から以下のように計算される。








 2 occ  *  ∂2ψ i ( r ) ∂ψ i* ( r ) ∂ψ i ( r ) ∂2ψ i* ( r ) ∂ψ i* ( r ) ∂ψ i ( r ) τ (r ) =∑ v i ψ i (r ) ∂x k∂x l − ∂x k ∂x l €+ ∂x k∂x l ψ i (r ) − €∂x l ∂x k . (1)4m i 
Skl

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ではストレステンソルの最大固有値が正で、その固有ベクトルは€ 核間を結ぶ方向になり、確かに核間に存在する電子が核に向かって引っ張られているということを示す。従来の電子密度を用いた描像では電子の局在化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。一般に、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結合軸を見ることができる。



次にRegional DFT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 ε( r ) があ
り、

 


ε( r ) = 12 ∑ τ αSkk ( r ), E = ∫ d 3 r ε( r ) , (2)k€のようにストレステンソルのトレースから計算される。これは全空間で積分すると電子の全エネ
ルギーEになるものである。このような局所的なエネルギーを用いることにより、以下で見るよう€に、結合の強さを示す結合次数や、分子内での場所の違いによる反応性の違いの指標となる局所
化学ポテンシャルといった量を定義することができる。

106

Regional DFTの応用として、われわれはエネルギー密度を用いて結合次数を定義することを提案するが、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、ということも、ス 

トレステンソルから導かれる量を利用する。その量はテンション力 τˆαS ( r ) と呼ばれ、ストレステン

ソルの発散で計算される: τˆαSk ( r ) = ∂lτˆαSkl ( r )。この量は、分子の電子状態のような定常状態では、電ˆ 子にかかる古典的なローレンツ力 LSα ( r ) を打ち消しているような量子力学的な力を表している。

€

 
 
τ αS ( r ) + LSα ( r ) = 0 . (3)€€このテンション力がゼロになる点は、電子に働く力がつりあっているという力学的な背景を持ち、化学結合を特徴づけるのに適した場所と考えられる。われわれは、この点（天体物理とのアナロ€

ジーで、「ラグランジュ点(Lagrange point)」と呼ぶ。）のエネルギー密度でもって結合の強さを定量化することを提案する。原子核A-B間の結合次数は、, (4)と定義する（水素分子の値で規格化する）。
もうひとつRegional DFTで重要な量は、局所化学ポテンシャル

で、

, (5)

の様に近似的にはエネルギー密度と電子密度の比で計算される。やはり空間の各点で計算される量である。定常状態にある分子内でもこの量が一般には一様でないことに注意されたい[6]。また、
この量の非一様性は電子移動のドライビングフォースを示しており、分子内の各場所での反応性の違いを示している。
3. 金 属 ク ラ ス タ ー の 水 素 吸 着 へ の 応 用
これまで述べたRegional DFTを金属クラスターの水素吸着へ応用した結果について述べていく。
Ptクラスター[10]とAlクラスター[11,12]について結果の一部を報告する。
Fig.1は水素吸着させた何種類かのPtクラスター（Pt数は2~9）のあらゆる結合について、結合次数と結合長の関係を示したものである。図中の左のグループはH-H結合、中央はPt-H結合、右はPt-Pt結合となっている。われわれのエネルギー密度を用いた結合次数の定義(4)は、結合長と非常にきれいな線形に近い相関を持つことがわかった。
Fig.1 水 素 吸 着 さ せ た Pt ク ラ ス タ ー に お け る 結 合 次 数（ 縦 軸 ）と結合長（横軸）の関係。

107

Fig. 2は４個のAlが四面体の頂点に位置するようなクラスターに水素を吸着させた分子の結合次数を示している。Al-HとA
l-Alで左右それぞれグループに分離され、結合次数は結合長と比例関係にあることがわかる。また、黄色で示された部分はブリッジサイトにHが吸着したところのAlAl結合で、共有結合が増して結合次数も高くなっていることが示されている。
Fig. 2 水 素 吸 着 さ せ た Al 4 ク ラ ス タ ー に お け る 結

Fig. 3は、１２個のAlが二十面体の頂点に位置するようなクラスターの中心にSi,

合次数（縦軸）と結合長（横軸）の関係。

Al, Mgまたはその正負イオンのいずれ かが あるよ うなク ラスタ ー への水素吸着させた時の、様々な原子間の 結合次 数を計 算した もの で ある。この場合も異なる結合間でグループ分けがされ（ラベル１は中心のSiと表面のAl間、ラベル３は表面のAl同士間など）、グループ内では結合長 に関し て結合 次数は 線形 に 減少している。
Fig. 3

Al 12 M (M =Si,Al,M g) ク ラ ス タ ー に お け る 結

合次数（縦軸）と結合長（横軸）の関係。

このように、Regional DFTの手法
から派生した結合次数の定義(4)は、従来のものに比べ力学的な背景を持ち、化学結合をよりよくとらえうることを示唆している。
【参考論文】[1] A. Tachibana, J. Chem. Phys. 115, 3497-3518 (2001).
[2] A. Tachibana, in Review in Modern Quantum Chemistry: A Celebration of the Contribution of R
obert G. Parr, Ed. by K. D. Sen (World Scientific, Singapore, 2002), Chap. 45, pp. 1327-1366.
[3] A. Tachibana, in Fundamental Worlds of Quantum Chemistry: A Tribute to the Memory of PerOlov Löwdin, Ed. by E. Brändas and E. Kryachko (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 2003),
Vol. 2, pp. 211-239.
[4] A. Tachibana, Int. J. Quant. Chem. 100, 981-993 (2004).
[5] A. Tachibana, J. Mol. Model. 11, 301-311 (2005).
[6] A. Tachibana, Theor. Chem. Acc. 102, 188-195 (1999).
[7] P. Szarek and A. Tachibana, J. Mol. Model. 13, 651-663 (2007).
[8] P. Szarek, Y. Sueda, and A. Tachibana, J. Chem. Phys. 129, 094102-1-16 (2008).
[9] Molecular Regional DFT program package Ver.2 (Tachibana Lab.,Kyoto University) (2007)108

[10] P. Szarek, K. Urakami, C. Zhou, H. Cheng, A. Tachibana, J. Chem. Phys. In press (2008).
[11] P. Szarek, K. Ichikawa, D. Henry, I. Yarovsky, A. Tachibana, Proceedings for TACC2008.
[12] K. Watanabe, K. Ichikawa, P. Szarek, A. Tachibana, in preparation.

109平成２０年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

新規分子ワイヤの合成
Synthesis of New Molecular Wire
大学院工学研究科物質エネルギー化学専攻

寺尾 潤

背景と目的
被覆π共役分子はπ共役分子間の凝集の軽減や外部環境からの隔絶により π共役分子の安定性、溶解性、および蛍光量子収率が向上するため、有機 EL や蛍光プローブ材料としての応用が期待されている 1。これまでに、環状分子としてシクロデキストリンを用いた被覆π共役分子の合成例が多数報告されている 2。これらの合成法では水溶性のシクロデキストリンと両端に化学反応点を有する π共役分子を水中で包接させることにより、擬[2]ロタキサン誘導体を形成させ、π共役分子の両末端に 2 分子の嵩高い水溶性のストッパー分子を導入し、[2]ロタキサン構造を有する水溶性の被覆π共役分子を合成している。

検討内容
一方、私は高い被覆率を有し種々の有機溶媒に可溶な被覆 π共役分子の合成を目的として、メチル化
シクロデキストリンを環状分子として用い、これに連結した π共役ゲスト分子の分子内自己包接により得られた擬[1]ロタキサン誘導体の末端を 1 つのπ共役分子を用いてキャッピングすることにより、[1]ロタキサン構造 3 を有する被覆π共役分子を合成した(Sc he me 1 ）結果
まず、メチル化α-CD モノトシレート １と 2‐ヨード‐5‐アセトアミドフェノールとの反応により修飾メチル化α-CD ヨード体 2 を収率 98％で得た。次にこのヨード体 2 とトリメチルシリルアセチ
レンおよび 1,4-ジヨードベンゼンとの薗頭カップリング反応により、主鎖骨格としてトラン構造を有す修飾メチル化α-CD 3 を収率 67％で得た。
OH!-CD(OMe)17

AcHN!-CD(OMe)17

I

K2CO3

OTs

dry DMF
100 °CTMS i-Pr2NH, rtPd(PPh3)2Cl2, CuI2) K2CO3, MeOHaq, rt
3) I

O
AcHN

1

!-CD(OMe)17

I i-Pr NH, rt
2

Pd(PPh3)2Cl2, CuI

I

a'

O

AcHN

I
b'

d' e'

c'

O
B
NH2
O
Pd(OAc)2, K2CO3
MeOH/H2O (1/1), rt

3'

a

O

b

c
3

AcHN

2
!-CD(OMe)17

MeOH/H2O (1/1)1)

I!-CD(OMe)17

O
AcHN

NH2

4

Schem e 1. Synthetic route of [1]rotaxane 4.

110

d e

この修飾メチル化α-CD 3 の超分子錯体形
成を溶媒、濃度依存 NMR 法により観測した(Figure 1 )。重クロロホルム中では修飾メチ
ル化α-CD 3 はトラン部位がメチル化α-CD の空孔から抜け出た状態で観測された。しかし、より極性の高い重メタノール中、室温で測定を行ったところ、超分子錯体(擬[1]ロタキサン)3’に由来すると考えられる新しいピークが観測された。さらにこの溶液を 60℃に加温し室温に戻すとこのピーク強度は増加した。このことから 3 と 3’ との平衡過程が非常に遅いことが示唆された。一方、高極性である重水：重メタ
ノール＝1：1 混合溶液中では、修飾メチル化

α-CD 3 はほぼ完全に超分子錯体 3’に異性化した。異なる濃度で１H NMR 測定を行っても、得られるチャートに変化が認められないことから、この錯体は分子内自己包接体である可能

Figu re 1 . The aromatic region of 400 MHz 1H NMR spectra ofa tolan moiety branched PM α -CD 3 in several solvent systems
at 20 °C. 1) CDCl3; 2) CD 3OD; 3) CD3OD after warmed at 60 °C
and cooled to rt; 4) D 2O : CD 3OD = 1 : 1 after warmed at 60 °C
and cooled to rt.

性が高いと考えられる。次にこの自己包接体 3’のトラン骨格の芳香環プロトンを差 NOE スペクトル法により決定した。重メタノール中において自己包接によりトラン骨格の芳香環プロトンはそれぞれ
Ha’ (-0.25), Hb’ (+0.56), Hc’ (+0.13), Hd’ (+0.49), He’ (+0.09ppm)とそれぞれ低磁場もしくは高磁場にシフトした。Hd’の顕著な低磁場シフトはこのプロトンがメチル化α-CD の空孔内に位置する 1,4‐グルコ
シド酸素原子に近接していることを示唆している 4。
次に、自己包接体 3’ とアニリンボロン酸との鈴木‐宮浦カップリング反応を水：メタノール＝1：1
混合溶液中で行ない、包接状態を固定化した。目的とする固定化された[1]ロタキサン 4 はシリカゲル
カラムクロマトグラフィーにより容易に精製でき、80％の高収率で単離することができた。
得られた被覆共役分子 4 がロタキサン型の構造を有しているかを確認するため重クロロホ
ルム中におけるメチル化α-CD のプロトンを
TOCSY, COSY, ROESY により帰属した。
F igur e 2 に示すように、重クロロホルム
中においてトラン骨格の HD と CD 空孔内に位置する H3,H5 との間およびトラン骨格のHE と H3 との間に NOE が観測された。以上の結果からクロロホルム溶液中でも、Fi gur e2 に示すような安定なロタキサン構造をとっていることが明らかとなった。この[1]ロタキ
サン 4 は環状分子と剛直な軸分子を連結しFigu re 2. The section of the 600 MHz ROESY spectrum of[1]rotaxane 4 in CDCl3 at 25 °C with a mixing time of 240 ms andthe proposed conformation.

111

た構造により安定なロタキサン構造を保っているため、嵩高いキャッピング分子を必要としない点が従来の[2]ロタキサン型の被覆共役分子の合成と異なる。また、メチル化 α-CD はその柔軟な構造のためにしばしばフリッピングと呼ばれる脱包接化現象 15 が生じることが知られているが、この[1]ロタキ
サン 4 の場合、このフリッピングは起こらず、重クロロホルム中に 1 週間以上放置しても安定に存在した。
さらに DMSO‐H2O 混合溶液によりこの[1]ロタキサン 4 の結晶化に成功し、X 線結晶構造解析に
よってこのユニークな[1]ロタキサン構造を確認した(F igure 3)。また、アセトアミド基とアミノ基との間の水素結合によりロタキサン

1

2

)

)

ユニットが直線的にカラムを形成した結晶構造であることがわかった。我々の知る限り、これは[1]ロタキサンの結晶構造を観測した最初の例である。また、メチル化 CD を被覆分子として用いたロタキサンの結晶構造解析に成功

Figu re 3. 1) Side view and 2) top view of the structure of

した最初の例である。

[1]rotaxane 4

参考論文(1) Frampton, M. J.; Anderson, H. L. Angew. Chem. Int. Ed. 2007, 46, 1028-1064.
(2) (a) Yoshida, K.; Shimomura, T.; Ito, K.; Hayakawa, R. Langmuir 1999, 15, 910-913. (b) Taylor, P. N.;
O’Connell, M. J.; McNeill, L. A.; Hall, M. J.; Aplin, R. T.; Anderson, H. L. Angew. Chem. Int. Ed. 2000, 39,3456-3460. (c) Cacialli, F.; Wilson, J. S.; Michels, J. J.; Daniel, C.; Silva, C.; Friend, R. H.; Severin, N.;
Samori, P; Rabe, J. P.; O’Connell, M. J.; Taylor, P. N.; Anderson, H. L. Nature Mater. 2002, 1, 160-164.()
Shimomura, T.; Akai, T.; Abe, T.; Ito, K. J. Chem. Phys. 2002, 116, 1753-1756. (d) Michels, J. J.;
O’Connell, M. J.; Taylor, P. N.; Wilson, J. S.; Cacialli, F.; Anderson, H. L. Chem. Eur. J. 2003, 9,5971-5977. (e) Van Den Boogaard, M.; Bonnet, G.; Van’t Hof, P.; Wang, Y.; Brochon, C.; Van Hutten, P.;
Lapp, A.; Hadziioannou, G. Chem. Mater. 2004, 16, 4383-4385.
(3) (a) Sleiman, H.; Baxter, P.; Lehn, J.-M.; Rissanen, K. J. Chem. Soc. Chem. Commun. 1995, 715-716. (b)Anderson, S.; Anderson, H. L. Angew. Chem. Int. Ed. 1996, 35, 1956-1959. (c) Zhu, S. S.; Swager, T. M. J.
Am. Chem. Soc. 1997, 119, 12568-12577. (d) Anderson, S.; Aplin, R. T.; Claridge, T. D. W.; Goodson III,T.; Maciel, A. C.; Rumbles, G.; Ryan, J. F.; Anderson, H. L. J. Chem. Soc. Perkin Trans. 1 1998, 2383-2397.
(e) Vidal, P. L.; Divisia-Blohorn, B.; Billon, M.; Bidan, G.; Kern, J. M.; Sauvage, J. P. Synth. Met. 1999,
102, 1478-1479. (f) Divisia-Blohorn, B.; Genoud, F.; Borel, C.; Bidan, G.; Kern, J.-M.; Sauvage, J.-P. J.
Phys. Chem. B 2003, 107, 5126-5132. (g) Kwan, P. H.; Swager, T. M. Chem. Commun. 2005, 5211-5213.
(4) (a) Kanamathareddy, S.; Gutsche, C. D. J. Am. Chem. Soc. 1993, 115, 6572-6579. (b) Reuter, C.; Mohry,
A.; Sobanski, A.; Vӧgtle, V. Chem. Eur, J. 2000, 6, 1674-1682. (c) Reuter, C.; Wienand, W.; Schmuck, C.;Vӧgtle, V. Chem. Eur. J. 2001, 7, 1728-1733. (d) Onagi, H.; Blake, C. J.; Easton, C. J.; Lincoln, F. Chem.
Eur, J. 2003, 9, 5978-5988. (e)Fukuhara, G.; Fujimoto, T.; Kaneda, T. Chem. Lett. 2003, 32, 536-537. (f)Hiratani, K.; Kaneyama, M.; Nagawa, Y.; Koyama, E.; Kanesato, M. J. Am. Chem. Soc. 2004, 126,
13568-13569. (g) Ma, X.; Qu, D. Ji, F.; Wang, Q.; Zhu, L.; Xu, Y.; Tian, H. Chem. Commun. 2007,112

1409-1411. (h) Ma, X.; Wang, Q.; Tian, H. Tetrahedron Lett. 2007, 48, 7112-7116.

113

平成２０年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

ナノサイズ分子触媒の開発
Development of Nano-sized Molecular Catalysis
工学研究科 物質エネルギー化学専攻

藤原哲晶

背景と目的
均一系触媒反応において，効率のよい触媒系の探索は最も重要な課題の１つである．高機能・高活性な触媒系の開発を目指し，我々は，触媒中心から比較的離れた周辺部を機能化することにより触媒機能の向上をはかる研究を進めている．1 この周辺部の修飾は従来法に比べ自由度が高く，近傍の修飾とは質の異なる精密な分子設計が可能である．
検討内容
テトラエチレングリコール（TEG）のようなポリエーテル類は，水溶性の非イオン性界面活性剤として知られている．また，これら分子群は酸素原子の孤立電子対を利用して金属カチオンと錯体を形成
し，相関移動触媒としても機能する．触媒反応中心への直接的な相互作用ならびにカチオンの取り込み効果による機能の発現を狙い，TEG 鎖を組み込んだ含窒素複素環カルベン（NHC）配位子ならびにホスフィン配位子を設計・合成し，これらの機能について検討した．2,3
結果と考察
パラジウムを触媒とする鈴木－宮浦カップリング反応をモデル反応として，合成した配位子の機能を評価した．その結果，TEG 鎖を導入した配位子においては，反応を効率よく進行させることが明らかになった．ONIOM 計算により求めた配位子の最適化構造では，柔軟な TEG 鎖が触媒活性中心を覆うような嵩高い構造が比較的安定であることが分かった．エチレングリコール鎖はクラウンエーテルと同様に金属カチオン種と相互作用することが知られている．TEG 鎖が中心金属のパラジウムや塩基カチオンさらには基質のボロン酸な
どと相互作用することによって反応を促進したのではないかと考えている．
参考論文(1) Tsuji, Y.; Fujihara, T. Chem. Lett. 2007, 36, 1296–1301.
(2) Ohta, H. Fujihara, T.; Tsuji, Y. Dalton Trans. 2008, 379–385.
(3) Fujihara, T.; Yoshida, S.; Ohta, H.; Tsuji, Y. Angew. Chem. Int. Ed. 2008, 47, 8310-8314.

114

平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
固液界面の物性の第一原理計算
First-principles calculation of solid|liquid interface
京都大学・工学研究科・物質エネルギー化学専攻

山本雅博

本年度は、１）ウルトラソフト擬ポテンシャル平面波コード(VASP)を用いた Pt(111)
面上の電場による固体高分子型燃料電池空気極の反応中間体の吸着エネルギーの影
響，2）古典的分子動力学計算用パラメータ導出のための量子化学計算（Gaussian03）を主に使用した。ここでは２)について報告する。
【背景と目的】Au(111)面上のアルカンチオール自己組織化単分子膜の分子動力学計算 Molecular
dynamics （ MD)simulation of self-assembled monolayer of alkanethiol on

Au(111) : potential

setup from scratch

これまで，我々は固液界面の電気二重層等に対して剛体球・点電荷を用いた分子シ
ミュレーションを行ってきたが，溶媒分子や自己組織化膜等の分子の詳細は考慮してこなかった。界面での酸化還元反応，３次元構造の構築，in-situ STMによる表面分子構造等を分子レベルから考察するには，分子の詳細を考慮した分子動力学計算が有用な道具となる。
金上の自己組織化単分子膜およびその固液界面の分子動力学計算はこれまで数多くの報告がある。例えば，最近の報告として[1]S. Jiang, Mol. Phys. 2002 vol.100
2261-2275がある。特に近年ではすべての原子を考慮した全原子モデルが幾つかのグループから提案されているが，2008年に相次いで報告されたAu(111)面上でのチオールの新構造([2]A. Cossaro et al. Science 321 943-946 2008：hexanethiol（HT） on
Au(111))に関しての報告はない。本研究では，新構造もターゲットに含めた，モデル
ポテンシャルを一から構築することである。現段階では，未だ不完全な点も多々ある
が予備的な検討の結果をここに報告する。
量子化学計算に用いたAu2S(CH2)5CH3分子を下図に示す。硫黄は金二量体のブリッジ
サイトに吸着しているとした。構造最適化を行った後，相互作用ポテンシャルを，115

(I) 分散力(van der waals力)＋ (II) 静電力＋ (III) 分子内結合距離 ＋(IV) 分子
内結合角＋(V) 分子内結合２面角の関数でフィットした。(I)以外は量子化学計算により求めることができ，各原子の電荷は静電力ポテンシャルfit: CHELPG法により求めた。
量子化学計算結果を分子内原子間ポテンシャル
でフィットした結果をFig.2,Fig.3に示す。Fig.2
は，Au-Sの結合長をモース関数でフィットしたものである。また，Fig.3はHCCH２面角を３つのコサイン関数でフィットしたものである。全ての結合長，結合角，２面角についても同様な手法によりもとめ，金̶アルカンチーオル系の力場を第一原理から求めた。
Fig.1

Fig.2 Au-S bond: Morse potential

Fig.3 H-CC-H dihedral angle: cos3 potential

ここで求めた力場を用いて，Au(111)面のブ
リッジサイトに吸着したヘキサンチオーレー
トの分子動力学計算を行った。その結果をFig.4 に示す。計算は，３００K の NVT アン
サンブルで，時間ステップ 1 fs でおこなった。
ヘキサンチオレートの場合，分子軸の配向角
は，３０度と報告されているが，MD の結果もそれを裏付ける。現在詳細を検討中である。

116

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピュータラボラトリー利用報告書

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

(

1

佐藤

徹

tsato)

背景と目的
高分散シリカ担持バナジウム酸化物 V2 O5 /SiO2 は光触媒活性をもち [1]、軽アルカンや軽アルケ

ンを部分酸化する [2]。活性種は孤立した 4 面体型 C3v 対称のバナジウム酸化物であり、励起 3 重
項状態において末端酸素 Ot が活性中心になる [3]。この光励起はシリカと結合した基底酸素 Ob 由
来の HOMO から、バナジウムの d 軌道由来の LUMO への 1 電子遷移に帰属されている [4]。しかし、HOMO の末端酸素には軌道係数がないため、末端酸素 Ot が活性中心となることを説明できない。一方、バナジウム酸化物の LUMO は対称性のため 2 重に縮退しており、3 重項状態においてJahn-Teller 効果の発現が考えられ、光触媒機構との関連に興味がもたれる。この光励起はシリカと結合した基底酸素 Ob 由来の HOMO から、バナジウムの d 軌道由来の LUMO への 1 電子遷移に帰属されている [4]。しかし、HOMO の末端酸素には軌道係数がないため、末端酸素 Ot が活性中心となることを説明できない。一方、バナジウム酸化物の LUMO は対称性のため 2 重に縮退しており、

3 重項状態において Jahn-Teller 効果の発現が考えられ、光触媒機構との関連に興味がもたれる。

2

検討内容計算に用いた分子は、Si を H に置き換えた H3 VO4 である。この分子の構造最適化と振動解析に

は B3LYP（V: LanL2DZ、O,Si,H: 6-31G(d)）を用い、電子状態は拡張 Hückel 法を用いて得た。以上の計算には Gaussian03 と YAeHMOP を用いた。
リン光スペクトルの計算は、励起状態における Jahn-Teller 効果を静的であるとし、Franck-Condon
近似に基づいて行った。複数のモードを考慮する場合、Franck-Condon 因子は考慮する各モードについての Franck-Condon 因子の積である。スペクトルの形状はガウス型関数を用いて表した。

3

結果と考察

H3 VO4 の基底 1 重項状態と 3 重項状態の最適化構造はそれぞれ C3v 、Cs 対称であり、3 重項状態
で Jahn-Teller 変形が発現する。HOMO は変形前には末端酸素に軌道係数を持たないが、Jahn-Teller
変形後には軌道係数を持つ。実際、Jahn-Teller 変形に寄与する e(2) モードによる構造変形により、HOMO は NHOMO と混合し、末端酸素に軌道係数を持つ（Fig.1）。

117

触媒活性の発現機構をより詳細に調べるために vibronic model Hamiltonian を用いて、拡張 Hückel
計算の結果から軌道振電相互作用定数を得た。Jahn-Teller 変形により LUMO は安定化し、HOMO
は不安定化するが、LUMO の安定化は HOMO の不安定化より大きく、LUMO 間の振電相互作用 V1により系は大きく安定化する。HOMO-NHOMO 間の振電相互作用 V2 により、HOMO（a2 ）は Otに軌道係数を持つ NHOMO（²）と混合し、末端酸素に軌道係数を持ち活性中心になることがわかった（Fig.1）。
Calculation
Experimenta2 (HOMO)- 14.8a"Intensity (arb. units)

Energy / eV

- 14.9eε (NHOMO)

990 993 994 992 988 978 941 969 991

0

0.5
1/2

Q / amua"A-10000

-8000

-6000

-4000

-2000

0

∆ν/cm

-1

o

図 1: Orbital mixing of the HOMO a2 andNHOMO e.

-12000

図 2: Calculated (solid line) and experimental(dashed line) [5] phosphorescence spectra.

発表論文
Tohru Sato, Katsuyuki Shizu, Takako Kuga, Kazuyoshi Tanaka, Hironori Kaji, Chem. Phys. Lett.
458, 152-156 (2008).
Tohru Sato Naoya Iwahara, Ken Tokunaga, Kazuyoshi Tanaka, and Tsunehiro Tanaka, Topics inCatalysis, in press.

参考文献[1] A. M. Gritscov, V. A. Shvets, and V. B. Kazansky, Chem. Phys. Lett. 35, 511 (1975).
[2] S. Yoshida, Y. Magatani, S. Noda, and T. Funabiki, Chem. Commun., 601 (1981).
[3] S. Yoshida, T. Tanaka, M. Okada, and T. Funabiki, J. Chem. Soc. Faraday Trans. 80, 119(1984).
[4] K. Tran et al., J. Am. Chem. Soc. 117, 2618 (1995).
[5] M. F. Hazenkamp and G. Blasse, J. Phys. Chem. 96, 3442 (1992).

118

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ATK(AtomistixToolKit)&M0E/D5A(CÃb1a) CNT  b) H-CNT ¼

c Vsd [^WVC Æd,E4Ã&pS

 IsdVsd

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

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02 V §a

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100 TË¢w

CNT $q


\­¹

P&
bÌ a) CNT  b) H-CNT  IsdVsd {   ,E4Ãc Vg Nj{

S. Iwamoto, S. Watanabe, H. Fueno, K. Tanaka and Y. Misaki,

119Chem. Lett., 37, 82-83 (2008).

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
光合成モデル化合物の合成
Synthesis of Photosynthetic Model Compounds
工学研究科分子工学専攻

梅山有和

1.背景と目的
Scheme 1
フラーレン C60 は電子移動における再配列エネルギーが小さく、光電荷分離を促進
し、電荷再結合を抑制することから、有機太陽電池への適用が盛んに検討されている 1。
当研究室でも、良好な光捕集
能と電子ドナー性を併せ持つポルフィリンと組み合わせ、光合成を模倣した光電変換デバイスの構築に成功している 2。また、単層カーボンナノチューブ（SWNT）は、熱伝導性、導電性、機械的強度などの面で従来の物質にはない優れた性質を示し、次世代材料として注目を集めている。特に、太陽電池への適用においては、電荷分離の促進、キャリア輸送の高効率化に加え、セル強度の向上など様々な相乗効果をもたらすと考えられる 3。このような観点から、C60 や SWNT に代表されるナノ炭素は、有機太陽電池の構成材料としての期待が高い。一方、これらのナノカーボン同士を複合化し、光電変換系に適用した例は少なく、その光電気化学特性は不明であった。そこで本研究では、C60 と SWNT を混合溶媒中で複合クラスター化し、半導体電極上に泳動電着させた光電変換セルを作製することで、その光電気化学特性を検討した（Scheme 1）4。
2. 検討内容
まず、市販の SWNT（HiPco, Carbon Nanotechnologies Inc.）を、濃硫酸と硝酸の混合液（3/1 (v/v)）
中で超音波照射することにより切断した。次に、切断末端に生成したカルボキシル基を SOCl2 で処理した後、分岐型長鎖アルキルアミンと反応させ、アミド結合を介してアルキル基を連結した 5。得られた末端修飾 SWNT（f-SWNT）は、クロロホルムや o-ジクロロベンゼン（ODCB）などの有機溶媒に可溶であった。この f-SWNT とフラーレン C60 を ODCB に溶解し（[C60] = 0.56 mM、[f-SWNT] = 0.098 g L-1 ）体積比 3 倍量の CH3CN を急速注入することで、両者の複合クラスター(C60+f-SWNT)m を得た。その吸収特性を紫外可視近赤外吸収分光で、サイズ･形状を走査型電子顕微鏡（SEM）でそれぞれ評価した。
次に、この混合溶液に対し直流 200 V の外部電場を印可し、酸化スズナノ微粒子を塗布、焼結した導電性ガラス電極（FTO/SnO2 ）上に複合クラス
ターを集積化した。得られた修飾電極
Scheme 2（FTO/SnO2/(C60+f-SWNT)m）の光物性および表面構造を、紫外可視近赤外吸収分光、SEMを用いて評価した。さらに、修飾電極を作用極に、LiI および I2 の CH3CN 溶液（[LiI] = 0.5
M、[I2] = 0.01 M）を電解液に用いて湿式三極系セルを作製し、その光電変換特性を検討した（Scheme 2）。また、参照系として、C60 あ
るいは f-SWNT の単成分からなるクラスター（以下、それぞれ(f-SWNT)m、(C60)m）を電着した修飾電極を作製し、同様に膜構造観察と光電気化学特性の評価を行った。

120

AbsorbanceAbsorbance

3. 結果および考察
3. 1 C60+f-SWNT 複合クラスターの光物性と構造
30.5
Figure 1 に、ODCB 中および ODCB-CH3CN 混合(d)0.4
溶媒中における C60 と f-SWNT、または両者を混合
(d)
0.3
(a)
(c)
した場合の紫外可視近赤外吸収スペクトルを示す。
2
0.2
ODCB 中での f-SWNT のスペクトルには、SWNT の
(b)
0.1
(a)
状態密度に現れるファンホーブ特異点間での光学
0
遷移に帰属される吸収帯が 700 ~ 1000 nm、1100 ~400 600
800 1000 1200 1400 1600(c)
1
Wavelength / nm
1600 nm に確認できる（Figure 1, inset）。C60+f-SWNT
混合系では、その吸収が f-SWNT と C60 のそれぞれ(b)の吸収の足し合わせと一致したことから、基底状態
0400 600
800 1000 1200 1400 1600
では両者の間に相互作用は働いていないと考えら
Wavelength / nm
れる。一方、ODCB-CH3CN 混合溶液中では、C60 のスペクトルの形状が ODCB 中とは大きく異なる。こFigure 1. UV-vis-NIR absorption spectra of (a) C60
れは、貧溶媒である CH3CN の添加により C60 同士が(0.070 mM, 0.050 g L-1), (b) f-SWNT (0.012 g L-1), and(c) a mixture of C60 (0.070 mM, 0.050 g L-1) and
凝集し、準安定なクラスター(C60)m を形成したため
f-SWNT (0.012 g L -1) in ODCB-CH 3CN mixture (1/36である 。また、(C60+f-SWNT)m の吸収も単成分の足(v/v)). (d) The sum of spectra (a) and (b). Path length =し合わせと一致せず、混合溶媒中で f-SWNT と C60
1 cm. Inset: UV-vis-NIR absorption spectra of (a) C60(0.56 mM, 0.40 g L-1), (b) f-SWNT (0.098 g L-1), and (c)が相互作用し、両者の複合クラスターが生成したこ
a mixture of C60 (0.56 mM, 0.40 g L -1) and f-SWNTとが示唆された。
(0.098 g L-1) in ODCB. (d) The sum of spectra (a) and(C60)m 、 (f- SWNT)m お よ び (C60+f-SWNT)m の(b). Path length = 1mm.
ODCB- CH3CN 溶液をそれぞれスライドガラス上に滴下、乾燥させたものについて SEM 観察を行った結果を Figure 2 に示す。(C60)m の SEM 像では直径 150~ 300 nm の球状物質が、(f-SWNT) m では全長 1 ~ 2 µm 程度の繊維状物質がそれぞれ確認された。
(f-SWNT)m の SEM 像で観察されるファイバー構造は、f-SWNT の束状会合体（バンドル）と考えられる。これに対し、C60+f-SWNT 複合系では、大別して三種類の構造体が見られた。すなわち、ロッド状物質（Figure 2c,i）、直径 1 µm 程の球がロッドで複数個つながったもの（ii）、直径約 200 nm の球体（iii）である。単一成分クラスターの SEM 像との比較から、これらはそれぞれ、f-SWNT クラスター、f-SWNTを取り込んだ C60 クラスター、C60 クラスターと推察される。以下、Figure 2c 中の領域 i、ii、iii に見られる構造体をそれぞれクラスターI、II、III と表記する。
3. 2 複合クラスター修飾電極の吸収特性と電極膜構造
各クラスター溶液に直流 200 V を 120
秒間印可し、酸化スズ
基板上に泳動電着させることで作製した修飾電極（FTO/SnO2/(C60)m 、 FTO/SnO2/(fSWNT)m および FTO/
SnO2/(C60+f-SWNT)m）の紫外可視近赤外吸
収 ス ペ ク ト ル をFigure 3 に示す。スペクトルの形状はそれ
Figure 2. FE-SEM images of clusters of (a) C60, (b) f-SWNT, and (c) composites of f-SWNT
and C60. The image (c) is classified into three regions (i, ii, iii). All samples were casted on
ぞれ Figure 1 に示し
slide glasses and evaporated. (d) Enlarged, rotated image of area (i).
たクラスターの吸収と概ね一致しており、各クラスターがその構造を保持したまま電極上に集積されたことがわかる。また、電着時の電圧の印
加時間を変えた修飾電極を作製し、400 nm における吸光度を印可時間に対してプロットすると、吸収が飽和に達するまでに要した時間は(f-SWNT)m < (C60+f-SWNT)m ~ (C60)m の順に増加した（Figure 3, inset）。

121

AbsorbanceAbsorbance

このことから、(C60)m と比較し(f-SWNT)m の方が電着速度が速いことがわかった。
次に、SEM 観察により各修飾電極の表面構造を評21.8
価した（Figure 4）。FTO/SnO2/(C60)m では、電極表面が1.5(b)
直径 200 nm 前後の球体で覆われており、これは
1.6
1.2
(a)
0.9
Figure 2a からフラーレンクラスターと同定される。
(a)
(c)
0.6
1.2
一方、FTO/SnO2/(f-SWNT)m においては、繊維状物質
0.3が絡み合った様子が観察され、f-SWNT バンドルの存
(c)
0
0
20
40
60
80 100 120
0.8
在 が 確 認 で き た 。 こ れ に 対 しTime / s
FTO/SnO2/(C60+f-SWNT)m で は 、 そ の 表 面 形 態 は(b)
0.4
FTO/SnO2/(C60)m と同様であり、ファイバー構造が見(d)られない。これは、電着速度の違いから、複合クラス
0
ターの内 f-SWNT を含むクラスターI および II が、
400 600
800 1000 1200 1400 1600
(C60)m と同等であるクラスターIII より早く基板上に
Wavelength / nm
堆積したためと考えられる。
この仮説を検証するため
Figure 3. UV-vis-NIR absorption spectra of (a)に、電圧印可時間を変化させて修飾電極を作製し、FTO/SnO2/(C60)m, (b) FTO/SnO2/(f-SWNT)m , (c)FTO/SnO2/(C60+f-SWNT)m , and (d) FTO/SnO2. Inset:
SEM 観察を行った（Figure 5）。その結果、印可時間
Change in absorbance of (a) FTO/SnO2/(C 60)m, (b)
10 秒ではクラスターI と同定される繊維状構造が観FTO/SnO2/(f-SWNT)m ,and(c)
FTO/SnO2
察され、電着膜の内部に f-SWNT が存在することが/(C60+f-SWNT)m at different time intervals during
確認できた。しかし、そのバンドル径は(f-SWNT)m 修
electrophoretic deposition process. The absorbance of
FTO/SnO2 electrode was subtracted from each
飾電極に見られる f-SWNT バンドルに比べ明らかに
spectrum. The time profiles of (a) and (b) are
太い。これは、CH3 CN の注入時に、f-SWNT の近傍
normalized to that of (c) for comparison.
に存在する C60 が疎液性相互作用および π−π 相互作用
によって f−SWNT の側壁に吸着したためと考えられる。一方、印可時間 20 秒では、直径
約 1 mm の球体が観察され、形状の類似性からクラスター
II と同定された。さらに、印
可時間 40、60 秒においては、
120 秒での膜構造と同様に、表Figure 4. FE-SEM images of (a) FTO/SnO2/(C 60)m , (b) FTO/SnO2/(f-SWNT)m,and (c) FTO/SnO2/(C 60+f-SWNT)m electrodes. The samples were prepared by
面がクラスターI で覆われて
the electrophoretic deposition with the duration time of 120 sec.
いる様子が伺える。これらのことから、複合クラスター修
飾電極では f-SWNT と C60 の電着速度の差に由来し、クラスターI、II、III が順に堆積していくことで、電着膜の生成方向に組成傾斜が形成されていることが明らかになった。

Figure 5. FE-SEM images of FTO/SnO2/(C 60+f-SWNT)m electrodes obtained with the deposition time of (a) 10 sec, (b) 20
sec, (c) 40 sec, and (d) 60 sec.

3. 3 修飾電極の光電気化学特性
各修飾電極を作用極に用い、湿式三極系セルを構築して測定した光電流発生のアクションスペクト
ルを Figure 6 に示す。C60 あるいは f-SWNT の単一成分からなる参照電極と比較し、複合クラスター修
飾電極では IPCE（incident photon-to- current efficiency）値に著しい向上が見られた。一方、(f-SWNT)mと(C60)m を別々に電着した FTO/SnO2/ (f-SWNT)m/(C60)m ではそのような IPCE 値の向上は見られなかった。

122

20
16
IPCE / %このことから、膜中での f-SWNT と C60 の相互作用が光電流の増強に大きく寄与していることが示唆された。
また、FTO/SnO2/(f-SWNT+ C60)m は 700 nm 以降においても f-SWNT の光吸収に由来する良好な吸光度を示す（Figure 3c）のに対し、IPCE 値はこの波長以降でほぼ0 となる。従って、光電流は主に C60 の励起によって発生しており、f-SWNT の励起による寄与は小さいことが
わかる。

(c)

12
8
4

(e)

(a)

(b)
(d)

0

400 450 500 550 600 650 700 750
3. 4 光電流発生機構•−
Wavelength / nm以上の実験結果および、C60 の還元電位（C60/C60 =1*•−-0.2 V vs. NHE）と励起状態での還元電位（ C60 /C60 =Figure 6. Photocurrent action sp ectra o f
1.7 V vs. NHE、3C60*/C60•− = 1.4 V vs. NHE）、さらに、SnO2(a) FTO/SnO 2/(C 60)m , (b) FTO/SnO2/(f-SWNT)m ,(c) FTO/SnO 2/(C 60+f-SWNT) m , (d) FTO/SnO 2 /伝導帯位置（Ecb = 0 V vs. NHE）を考慮すると、Scheme(f-SWNT)m/(C60)m, and (e) FTO/SnO2 electrodes.
3 のような光電流発生機構が提案される。すなわち、光Applied potential: +0.05 V vs. SCE; electrolyte: 0.5−
励起した C60 に対して I から電子が移動し、C60 ラジカ
M LiI and 0.01 M I2 in CH3CN.
•−
ルアニオンが生成する。この C60 から隣接する
C60 へと逐次的に電子移動が起こり、フラーレン
Scheme 3
上を電子がホッピングしながら移動する。この逐次的な電子移動によりクラスターII あるいは
-1
f-SWNT
III 中において生成した電子はクラスターI に含ec2
まれる C60 へと移動し、最後に SnO2 伝導帯に注
eeeC60/C60入される。SnO2 伝導帯に収集された電子は、外c1 eCB0SnO2部回路を回って対極まで移動した後 I3−を還元して I−が再生する。クラスターI 中を電子が移動すI3- / Ih!
る際、f-SWNT の側壁に吸着した C60 分子はチュev1+1eーブ軸に沿って確立された電子の輸送経路とみ
v2
3C */C
なすことができる。さらに、f-SWNT 上で C60 同60
60
1C */C60
60
士が密に付着しているため、クラスター間での電子移動を妨げる原因となる粒子境界での失活を受けることなく電子が移動すると推察される。このような高効率電子輸送が、FTO/SnO2/(f-SWNT+C60)m に見られた高い光電変換特性に寄与していると考えられる。また、C60 ラジカ
ルアニオンから f-SWNT 伝導帯（c1 ~ -0.1 V vs. NHE）へ電子移動が起こる経路も考えられ、この場合は f-SWNT による高効率電子輸送を経て SnO2 へ電子注入が起こることで高い IPCE 値が達成されると予想される。

4. 発表論文
該当なし
5. 参考論文[1] Günes, S.; Neugebauer, H.; Sariciftci, N. S. Chem. Rev. 2007, 107, 1324. [2] Imahori, H. J. Mater. Chem.
2007, 17, 31. [3] 今堀 博, 手塚記庸 ケミカルエンジニヤリング 2008, 53, 35. [4] Umeyama, T.; Tezuka, N.;
Fujita, M.; Hayashi, S.; Kadota, N.; Matano, Y.; Imahori, H. Chem. Eur. J. 2008, 14, 4875. [5] Chen, J.; Hamon,
M. A.; Hu, H.; Chen, Y.; Rao, M. A.; Eklund, P. C.; Haddon, R. C. Science 1998, 282, 95. [6] Sun, Y.-P.; Ma,
B.; Bunker, C. E.; Liu, B. J. Am. Chem. Soc. 1995, 117, 12705.

123

平成

20

年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
多孔性配位高分子の合成と性質

Synthesis and properties of porous coordination polymers
京都大学工学研究科

合成・生物化学専攻：楊井伸浩【背景と目的】１９９０年代後半から、遷移金属イオンと有機架橋配位子からなる多次元ネットワーク構造を骨格とし、分子サイズ程度（0.3～1.5nm）の細孔を持つ、多孔性結晶が合成できるようになってきた。これらは「多孔性金属錯体」と呼ばれ、無機材料や炭素材料といった従来の多孔性物質のカテゴリーに属さない、全く新規な物質群である。申請者のグループは、１９９７年に世界で初めて、多孔性金属
錯体が常温で気体分子を可逆的に吸着しうることを報告した。この研究を契機に、より高空隙率な金属錯体の合成や、水素や天然ガスの大量吸蔵を行う研究が世界中で盛んに行われるようになった。
この物質群の外場応答材料設計や実用化へ向けた機能制御という点から、波長のコントロールが容易な光に注目した。波長コントロールによる機能設計においては、化合物の構造変化にともなって吸収波長の変化や発光メカニズムの変化が起こるため、振動解析が重要となる。そこで、量子化学計算
により構造変化による振動スペクトルの変化を検討することを目的とした。
【検討内容】
いくつかの光蛍光材料に対して、これまでに行われていた基底関数 6-31G*から、より計算精度と信頼度の高い 6-311+G**による計算を行った。構造最適化および振動解析を密度汎関数で行い、汎関数のタイプは B3LYP を用いた。diffuse 関数を、水素を含めた全ての原子に対して導入することで詳細に振動スペクトルの検討を行った。さらに、最適化構造ではないが、光蛍光分子の取り得る複数のコンフォーメーションに対する振動解析を行い、構造変化による振動スペクトルの変化を追跡した。
【結果】
基底関数を 6-31G*から 6-311++G*に変えても構造の違いはほとんどなかった。しかし、振動スペク
トルではより詳細に振動モードの解析を行えた。このことから、基底関数としては 6-311++G*程度のレベルが必要であることが明らかとなった。また、一つの化合物に対し、とりうる複数のコンフォー
メーションの構造の振動解析から、構造変化にともない一定の領域で振動数の系統的なシフトが見られた。しかし、構造変化が一定領域を超えると、シフトは見られなくなった。
【考察】
コンフォーメーションの変化に伴う振動スペクトルの変化が見られ、構造制御による光物性の制御の指針を得る事ができた。
【発表論文】なし

124平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

ΔF[kJ/mol]＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着剤と吸着質の分子間相互作用や、乾燥過程における分子の動的挙動など、吸着工学や乾燥工学などにおける微視的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの分子シ
ミュレーションを用いて検討を行うことを目的としている。今年度はフラーレンの液相吸着に関する
分子動力学シミュレーションを実施したので、その概要を報告する。
フラーレンは医薬品、水素貯蔵、太陽光発電、超伝導材料などへの応用が期待されるナノ素材である。フラーレンの精製はクロマト分離などにより行われているが、最近、活性炭を用いた新規な分離ろ過法が提案され、コスト低減などの点で期待されている。しかし、液相中におけるフラーレンの活性炭への吸着挙動や、フラーレンの分離に最適な細孔径などの微視的な知見は充分には得られていない。そこで、有機溶媒中における活性炭細孔への C60 と C70 の吸着挙動を分子動力学（MD）シミュレー
ションにより検討した。
＜検討内容＞
活性炭のスリット状細孔のモデルとして 2 枚のグラフェンシートを用い、トルエン、o-キシレン、またはクロロベンゼン中においてC60 またはC70 がスリット状細孔内に進入する際の自由エネルギー変
化 ΔF を調べた。スリット幅は 13 Å、18 Å、及び 23 Å の場合を取り上げた。計算は Accelrys 社の Cerius2と MS Modeling を用い、力場には Dreiding Force Field を採用した。時間の刻み幅は 1 fs として、
NVT アンサンブルで 25℃の MD シミュレーションを行った。系が熱平衡に到達後、5 万ステップの MD
計算により ΔF を求めた。
＜結果と考察＞0
スリット幅が18Åの場合のC60 のΔF をFig.
1 に示す。溶媒がクロロベンゼンの場合 C60 は細-40
孔外(τ=0～6)の方が自由エネルギー的に安定であり、細孔内へは進入しにくい。トルエンの-80
場合も細孔外の方が安定であるが、進入するの
o-キシレントルエンに必要なエネルギーは小さい。そのためクロロ
クロロベンゼン-120
ベンゼンの場合より細孔内(τ=6～10)に進入
6
8
12
2
4
10
0
しやすく、更に細孔壁に近づく(τ=10→12)こτ [Å]とで安定に吸着され得る。o-キシレンの場合はFig. 1 自由エネルギー変化
C60 が細孔内に進入する方が自由エネルギー的に安定である。以上の様にフラーレンの細孔への進入のしやすさは溶媒により大きく異なることが示唆された。
さらに同様の検討を他のスリット幅でも行ったところ、スリット幅 13Å ではトルエン、23Å
ではクロロベンゼンを溶媒に用いた場合にフラーレンが細孔内に入りやすいことが示唆された。

125

平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

水分子数〔個〕＜背景と目的＞
本研究課題では、吸着工学や乾燥工学などの種々のプロセスに関連する物理化学的な諸問題を取り上げ、分子軌道法や分子動力学法などの計算機化学的手法を用いて検討を行うことを目的としている。
今年度は糖水溶液中における水分子の動的挙動について分子動力学（MD）シミュレーションにより検討したので、以下その概要を報告する。
食品や医薬品の中には、糖類添加により生じる高粘度状態あるいはガラス状態を利用して、香気成
分や品質を保持するものが多数存在する。しかしながら、水分子や糖類の動的挙動が保持作用に及ぼす影響などの微視的な知見は十分には得られていない。そこで、本研究では MD シミュレーションを用
いて、糖水溶液中における水分子の動的挙動に関する検討を行った。
糖にはスクロースを取り上げた。
＜検討内容＞
香気成分を含む食品のモデルとして、エタノール含有糖水溶液を取り上げた。水分子 400 個、エタ
ノール分子4個、スクロース分子7－60個を用いて数種のスクロース濃度（質量分率：0.25, 0.48, 0.74,0.95）について検討した。MD シミュレーションには Accelrys 社の Cerius2 と MS Modeling を用いた。
分子力場には DREIDING 力場と、水同士の相互作用を適切に表現する TIP3P 力場を組み合わせて用い、NPT アンサンブルで系の温度が 25 ºC の場合のシミュレーションを行った。時間の刻み幅は 1 fs に設定し、10 万ステップ（100 ps）熱平衡計算の後、続きの 10 万ステップ超の計算から水、エタノール
それぞれの拡散係数や双極子自己相関関数（DACF）などを求め、水分子の動的挙動を調べた。
＜結果及び考察＞
スクロース濃度が 0.25, 0.48, 0.74 の場合における水、エタノールの 25ºC における拡散係数を求めたところ、水は 2.40×10-9, 2.07×10-9, 3.00×10-10 m2/s、エタノールは 2.40×10-9, 1.04×10-9,9.53×10-11 m2/s となり、糖濃度の増加に伴い著しく減少した。
次にごく微小な領域での水分子の動的な挙動を解析するため、水分子の DACF を求めた。種々の糖濃度における計算結果に対して 54 個の水分子をランダムに抽出し、個々の水分子について DACF を求め、1/τ（τは回転緩和時間）に対する水分子の個数分3025布を得た。25℃の場合の結果を Fig. 1 に示す。糖濃度が0.2520増すにつれて分布のピークが 1/τの小さな値へとシフト
0.48
0.74
15
している。これは水分子が１分子程度の極めて微小な領
0.95
10域における運動まで抑制されていることを示している。
5
70℃の場合も同様の解析を行ったところ、やはり糖濃度
000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3が増すにつれて水分子の動きが抑制され、分布が 1/τの
1/τ[ps ]小さいほうにシフトするが、同濃度では 70℃の方が 25℃
Fig. 1 1/τに対する水分子の個数の場合より水分子の動きが大きいことが確認できた。
分布(25℃)-1

126平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
クラスターイオンビームと固体表面の相互作用
Interaction between cluster ion beam and solid surface
京都大学工学研究科附属光・電子理工学教育研究センター
龍頭啓充
背景と目的
半導体デバイスの高密度化に伴い、材料表面の状態や材料加工に伴う損傷がデバイスの性能に重要な影響を与える様になってきている。このため高効率でありしかも材料に損傷を与えない加工方法の開発が求められている。クラスターイオンビームは高密度・低エネルギー照射効果により高いスパッタ
リング率、平坦な表面、低損傷加工が実現出来る技術であり、この要求に応えることが出来る新たな技術として注目されている。クラスターイオンビームは数個から数千個の原子または分子で構成されるクラスターをイオン化し加速したものであるが、例えば 1000 個の分子で構成されるクラスターイオ
ンを 1 keV に加速して基板に照射すると、1 分子あたりの運動エネルギーが 1 eV になり、原子衝突過程に加えて化学反応が寄与することが期待できる。特に液体を材料とした液体クラスターイオンビー
ムを用いると、従来のウエットプロセスでは実現不可能であった、等価的に極めて高温における液体を用いた新たな加工方法が実現出来る。例えばエタノールクラスターイオンビームは液体クラスター
イオンビームの一例であるが、シリコンに対して極めて高いスパッタリング率を有することが分かっている[1]。このスパッタリングにおいて、放出粒子が余弦分布を示すことから化学反応が大きく寄与していると考えられるが、反応過程について不明な点が多い。また、ラザフォード後方散乱法で測定

図 1 入射エネルギー46 eV の時の(a)初期状態、(b)0.1 ps 後。

127

した変位原子数がエタノールクラスターイオンの加速電圧、6 kV の場合と 9 kV の場合にほぼ一定の値をとることが分かっているが、シリコン基板表面付近で生じたエタノールクラスター由来の原子とシリコンとの結合が測定値に寄与している可能性がある。そこでコンピューターシミュレーションを用いてクラスターイオンビームと基板との反応過程について調べる。
検討内容
エタノールクラスターイオンと Si(111)基板の間の相互作用に関して検討するために、今回は予備的な計算としてエタノールモノマー分子を Si(111)結晶に入射した場合について計算を行った。計算にはMaterials Studio の CASTEP を使用した。まずシリコン結晶の 111 面を用意し、その表面から離して、今回は表面に平行な面内に炭素 2 つと酸素原子を配置し水素を配置した後、位置の最適化を行った。
シリコン結晶の表面は終端していない。この計算の結果得られたエタノール分子に、基板表面に垂直に入射する方向の初速度を与えて過渡現象計算を行った。入射エネルギーとして室温程度である 2.9
×10-2、 2.9、46、及び 1.8×102 eV において計算を行った。
結果及び考察入射エネルギーが 2.9×10-2 eV すなわち室温程度の入射エネルギーの場合は、エタノール分子はシリコン表面に向かって緩やかに近づき、離れて行った。入射エネルギーが 2.9 eV の場合はエタノール分
子中の酸素がシリコンに引き寄せられ、これを軸にエタノール分子が回転し、その後離れて行った。
また、その際シリコン表面の配置に変化が見られた。図 1 に入射エネルギーが 46 eV の場合の(a)初期状態及び(b)計算開始から 0.1 ps 後における原子配置を示す。水素原子の結合の多くは直ちに切断され散乱され、酸素原子はシリコン格子中に取り込まれた。エタノールクラスターイオンビームを照射す
ると、標的基板を設置した真空槽の残留ガス中に多くの水素が観測されることが分かっているが、シミュレーションで見られた水素原子の放出はこの現象を説明する。また片方の炭素は CH2 の状態で放出された。さらに、シリコン原子間の結合も多く切断された。さらに大きな入射エネルギー、1.8×102
eV で入射した場合は、エタノールを構成する原子間のほぼ全ての結合が切断され、基板深くに注入された。今回の計算ではシリコン原子層の厚さを二層としたので、この範囲で原子が止まらなかった。
シリコン原子層の厚さ及び入射するエタノール分子の個数を増やし、さらに計算を行いたい。
参考論文[1] H. Ryuto, K. Sugiyama, R. Ozaki, and G. H. Takaoka, Applied Physics Express 2 (2009) 016504.

128

平成

21 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

空気を用いた反応スパッタリングによる窒素ドープ型酸化チタン光触媒薄膜の作製と NO ガス分解能の評価
Photocatalysis and surface doping states of N-doped TiOx films prepared by reactive sputteringwith dry air
京都大学大学院

エネルギー科学研究科 エネルギー社会・環境科学専攻

李宣烘

背景と目的
To explain the nitrogen doping and oxygen vacancy effect, the energy band gap of TiO2 has beentheoretically investigated by the method of density-functional theory (DFT) calculation1).
Compared with experimental investigation, the theoretical analysis by computer simulation is
expected to aid clarifying the nitrogen doping and oxygen vacancy effects in detail. So far,most researchers have focused on the interpretation of one species nitrogen atom (N) with oxygen
vacancy. Recently, Asahi et al. reported visible-light sensitization by introduction of the
N complex species in TiO22). They reported that the binding energies at between 396eV and 400eV
should correspond to the nitrogen atoms or other complex species such as NO and NO2 at thesubstitutional and/or interstitial sites in the TiO2 lattice. However, they did not consider
the effect of nitrogen doping in conjunction with oxygen deficiency for DFT calculation.
The purpose of the present work is to prepare the N-doped TiO2 films using RF magnetron reactive
sputtering of Ti target in a mixture of Ar gas and dry air, using the low oxygen concentrations
compared with the reported ones3), and to investigate the relation between surface doping statesand photocatalytic properties with DFT calculation.

検討内容
For investigation of the effect on the N (or NOx) species doping in TiO2 the structures weremodeled considering six possible ways to introduce the oxygen vacancy, substitutional N dopant,interstitial N dopant, substitutional NO dopant, substitutional NO2 dopant, and interstitial
NO dopant into a 22

1 supercell. The 2.08 at.% concentration of the O sites (1 atom out of

48 atoms) is replaced by N (or NOx) atom for substitutional doping, and the 2.08 at.% concentrationof the N (or NOx) atom is introduced for interstitial doping, which is comparable with our previous
experimental results. To investigate the variation on the electronic band structure of the ʻN
species doping with oxygen vacancyʼ into a 22 1 supercell, the crystal structures weremodeled considering three types, each with an oxygen vacancy at a fixed position: (A)substitutional N, (B) interstitial N, and (C) substitutional NO. The 2.08 at.% concentrationof the O sites is replaced by N (or NO) atom, and the 2.08 at.% of the O sites is removed for129the oxygen vacancy.

結果
The oxygen vacancy exhibits one isolated impurity level below the CB as expected. The
substitutional N-doping exhibits one isolated impurity level just above the VB. The interstitial
N-doping exhibits one localized impurity level at 1.1 eV away from CB. The substitutional
NO-doping, substitutional NO2-doping, and interstitial NO doping exhibit one or two isolated
impurity levels in the middle of VB and CB. Similar results are reported by Asahi et al. in termsof the number and location of the impurity levels. The calculated DOS results of the N (or NOx)
species doping states with oxygen vacancy in TiO2: The A type exhibits three isolated impurity
levels located between CB and VB, while B and C types exhibit one isolated impurity level locatedin the middle of VB and CB.

考察
The shallow acceptor position of N 2p states (substitutional N) is beneficial for photo-excited
carrier migration, while the deep impurity levels are often associated with charge carrier
recombination sites. Our DFT results show that mere substitutional N dopants in TiO2 result in
the isolated impurity level near the VB, while the substitutional N dopants and oxygen vacancy
in TiO2 produce a few isolated impurity levels between VB and CB. In contrast, for the interstitial
N dopants / substitutional NO dopants similar energy states are observed even with coexisting
oxygen vacancy.

発表論文
Photocatalysis and surface doping states of N-doped TiOx films prepared by reactive sputteringwith dry air (To be published)

参考論文
1) R. Asahi, T. Morikawa, T. Ohwaki, K. Aoki, Y. Taga, Science 293 (2001) 269.
2) R. Asahi, T. Morikawa / Chemical Physics 339 (2007) 57.
3) S-H Lee, E. Yamasue, H. Okumura, K. N Ishihara, Materials transactions (to be accepted) (2009)130平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

1

蜂谷

寛

背景と目的
近年、二酸化チタンに金属イオンやアニオンをドープすることにより、紫外線領域から可視光領域まで広い波長範囲を吸収できることが分かっており、不純物ドープ二酸化チタンの製造方法が盛んに研究されている。例えば、二酸化チタンをアンモニア雰囲気中で熱処理することにより高活性光触媒窒素ドー
プ二酸化チタンを製造する方法、二酸化チタンを炭化熱還元して炭素ドープ二酸化チタンを製造する方法、プラズマを利用して遷移金属を二酸化チタンにドープする方法等が提案されている。しかしながら、これらの合成方法は長時間の熱処理や複雑な装置を必要とするため、実用化するためにはより簡便な合成方法の開発が求められる。
本研究は、マイクロ波を用いて短時間で簡便に可視光応答型炭素ドープ二酸化チタンを合成することを目的とする。

2

検討内容
アナターゼ型の光触媒用二酸化チタンとエタノールを混合したペーストを 2.45 GHz, 500 W の条件

でマイクロ波照射を行い、炭素ドープ二酸化チタンを調整した。分光光度計による拡散反射率測定を行い、Kubelka-Munk の関係式を用いて [1] 光吸収スペクトルを算出した。XRD による生成相の同定、赤外吸収による表面状態の測定を行った。KI 溶液中の三ヨウ化物イオン (I−3 ) の濃度を吸光光度分光法で測定することによる光触媒特性を評価した。

3

結果

ATR-FTIR 測定によって、エタノール由来と考えられる複数の有機官能基を有する表面構造が観測され、炭素ドープ二酸化チタンの表面層の生成が認められた。FIG. 1 に示すとおり、炭素ドープ二酸化チタンは 420 nm 以上の可視光領域の光を吸収することが確認できた。
FIG. 2 に示す通り、マイクロ波未照射試料の可視光照射による三ヨウ化物イオン (I−3 ) 生成速度は、
−6
−1
−1
−4
触媒単位質量あたり 9.01 × 10 mol g h であるが、照射後は 2.29 × 10 mol g−1 h−1 となり、25 倍以上の生成速度を有することが分かった。

4

考察

XRD, ATR-FTIR の結果より、マイクロ波照射によって TiO2 の表面層が選択的に炭化されると考えられる。その結果、バンドギャップ内に局在状態が出現し、可視光吸収及び可視光応答光触媒活性が起こる。一方、過度のマイクロ波照射を行えば、表面炭化物相が変質し、上記の可視光応答特性を引き起こすギャップ内局在状態は再び減少する。

131

参考論文
[R1] T. Sonobe, J. Jitputti, K. Hachiya, T. Mitani, N. Shinohara and S. Yoshikawa. Jpn. J. Appl.
Phys. 47 8456 (2008)

参考文献[1] P. Kubelka and F. Munk, Z. Tech. Phys. (Leipzig) 12 593 (1931); P. Kubelka, J. Opt. Soc. Am.
38 448 (1948)

FIG. 1 UV-Vis absorption coeﬃcients obtained
from diﬀuse reﬂectance spectra withKubelka-Munk relation [1] for untreated TiO2
(ST01), and microwave treated TiO2 for 1(MW1), 2 (MW2), 3 (MW3), and 6 (MW6)minutes. [R1].

FIG. 2 Formation proﬁles of I3 − as a function ofvisible light (λ > 420 nm) irradiation time in thesuspension of untreated TiO2 (ST01), andmicrowave treated TiO2 for 3 (MW3) and 6(MW6) minutes [R1].

132平成 20 年度 京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書
マグネシウム合金における第一原理計算
The First Principle Calculation of Magnesium Alloys
京都大学大学院エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻 馬渕守
背景と目的
マグネシウム(Mg)は実用金属中最も低密度であり、比強度や比剛性、リサイクル性などの点で優れているため、近年注目を集めている金属材料の一つである。今後さらに Mg の実用化を促進するためには、強度、延性、耐食性などの材料特性を制御することが重要となっている。これまでの研究で、固溶元素が Mg の材料特性に大きな影響を与えることが分かっているが、その本質的な原因やメカニ
ズムは未だ解明されていない部分が多い。
そこで本研究では、Mg に固溶元素が与える影響を解明することを目的として、第一原理計算を利用した格子定数や電子密度分布などの解析を試みた。
検討内容、結果、および考察
本研究での第一原理計算には、CASTEP を利用した。Fig. 1 に示したセルを用いて、pure Mg および Mg35Al の格子定数ならびに
電子密度分布について計算を行った。
格子定数に関する計算結果を Table 1 に示す。まず、pure Mgの格子定数は実験結果と非常に良好な一致を見せており、計算結果が十分に信頼できる精度を持っていることが分かる。さらに、

Fig. 1 The structure prepared for calculating thec/a 比が Al の添加によって上昇している。一般に、c/a 比が小さい

electron density of Mg alloys.

ほど Mg 合金の延性は向上すると言われており、Al の添加はTable 1 Calculated lattice constants of Mg alloys.

Mg の延性向上には寄与できないことが予想される。これは、pure

c(nm)

a(nm)

c/a

Mg に比べて AZ31B 合金の方が室温張出成形性が低いという実験

Pure Mg

0.518

0.323

1.606

結果と一致する。

Mg35Al

0.518

0.320

1.618

次に、電子密度分布に関する結果を Fig. 2に示す。この結果から、Mg35Al においては(a) pure Mg(b) Mg35Al

Al 原子の周りで電子が多く分布していることが分かる。これは周囲の Mg 原子との結合が強くなっていることを意味しており、これがAl 添加による強度上昇の原因である可能性がある。詳細については、調査中である。

120(electrons/nm3)80(electrons/nm3)

Fig. 2 Electron densities on the (0002) plane, where (a) ispure Mg and (b) is Mg35Al.

発表論文、参考論文
特になし

133

平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

ナノポーラス金属に関する第一原理計算
The first principle calculation of nanoporous metals
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

楠田啓

背景と目的
水素を安全かつ高密度に貯蔵する方法として、様々な合金や炭素系の水素貯蔵材料の研究が数多く行われている。特に、車載用燃料電池のための水素燃料タンクとして、軽量・高密度に水素を貯蔵でき、かつ常温常圧付近で水素を吸蔵・放出する材料が期待されており、合金組成の制御、ナノ結晶やナノ粒子などナノスケールの構造の導入などによって、必要とする水素吸蔵特性を持つ材料を開発する研究が盛んに行われている。
本年度は、水素吸蔵特性に関する基礎的な研究として、マグネシウム(Mg)に鉄(Fe)を固溶させた場
合の水素化物生成の反応熱への影響を第一原理計算を利用して検討を行った。
検討内容、結果、および考察
本研究では CASTEP パッケージを用いた第一原理計算を行った。Fig. 1 に示した
Mg10H20, (Mg9Fe)H20, (Mg8Fe2)H20 モデルと pure
hcp-Mg, pure bcc-Fe および水素分子の全エネ
ルギーを計算し、次の式によってそれぞれの組成の合金における反応熱を計算した。
ΔH = 1/10 [Etotal(Mg10-xFex)H20– (10-x)Etotal(Mg) - xEtotal(Fe) – 10Etotal(H2)]

Fig. 1 Models of (a) Mg10H20 (b) (Mg9Fe)H20 and (c) (Mg8Fe2)H20

ここで、Etotal はそれぞれのモデルの全エネルギー、x は Fe 原子によって置換された原子数を示す。また計算の精度の確認のため、格子定数の Mg H
10

計算を行って実験値と比較した。
格子定数に関する計算の結果、bcc-Fe については a = 2.767 Å と実験
値の a = 2.866 Å に近い値となり、hcp-Mg についても a = 3.222 Å, c =5.187 Å と、実験値の a = 3.211 Å, c = 5.215 Å に非常に近い値となった。

20

ΔH / kJmol-1H2-54.06(Mg9Fe)H20-48.18(Mg8Fe2)H20-43.95

Table 1 Calculated heat offormation of Mg-Fe alloys

これにより、計算結果が十分な精度を持っていることが分かった。
反応熱についての計算結果を Table 1 に示す。Fe 原子を加えるにつれ、反応熱の絶対値が低下していることが分かる。これは、Fe 原子の割合が大きい合金の水素化物の方が構造が不安定となり、より低温側で水素を放出するように特性が改善されたことを示している。
来年度は、ナノポーラス金属材料を想定し、ナノメートルオーダーの表面凹凸が水素の吸着に及ぼす影響を考察する予定である。
発表論文、参考論文
特になし

134

平成 20 年度

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

三 上 文 三

背景と目的
食糧タンパク質の三次構造に関する知見は乏しく、食糧タンパク質の機能解析および新機能設
計のために、その分子レベルでの立体構造の解析と食品機能との相関についての研究が必要とされている。また、食糧の生産、加工に用いられる酵素の機能改変、強化のためには、その酵素の立体構造の解析が不可欠である。本研究ではこれらの視点から食糧タンパク質と食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析を行っている。食糧タンパク質として、ダイズ種子タンパク質であるグリシニ
ン、コングリシニン、および卵白タンパク質、食糧関連酵素として、ダイズ及びオオムギのβ－アミラーゼ、微生物のα-とβ-アミラーゼ、微生物多糖リアーゼおよび微生物起源のプルラナー
ゼをそれぞれ結晶化し、そのＸ線結晶構造解析を進めている。本年度はダイズβ‐アミラーゼ変
異体と基質アナログとの高分解能 X 線結晶構造解析を行い、本酵素の触媒機構について検討した。
β‐アミラーゼは澱粉の非還元末端からマルトース単位でα-1,4 結合を分解するイクソ型酵素であり、生成物としてβ－アノマーのマルトースを生じる。本酵素は植物および微生物に分布し、澱粉からマルトースの工業的生産に用いられている。一般的に糖加水分解酵素の作用機構は基質と生成物との間でアノマー型の反転を伴う反転（inverting）酵素と反転を伴わない非反転型（retaining）酵素に分類されるが、β‐アミラーゼは反転酵素の典型例となっている。本酵素の活性中心は二つのGlu残基（Glu186 とGlu380）で構成され、それぞれ酸と塩基触媒として働くと考えられている1)。本酵素中にはフレキシブルループ（残基番号：96-103）とインナーループ（残基番号：340-346）の２箇所の稼動ループが存在し、活性発現に関与している２）。フレキシブル
ループ上のVal99 は最大 11Å移動し、アポ型ではオープン型を、基質結合型ではクローズド型を取る。今回、申請者らは野生型およびフレキシブルループ上のAsp101 の変異体の結晶を用いて、基質アナログのマルトースを変化させて、その複合体の精密化を行い、各ループの状態のマルト
ース濃度依存性について検討した。尚、本研究は田邊愛子、内海 成との共同研究である。
検討内容
１．結晶化とデータ収集
ダイズβ‐アミラーゼの野生型およびフレキシブルループ上の変異体D101E, D101Nを硫酸ア
ンモニウムを沈澱化剤とする蒸気拡散法によって結晶化した結果、得られた結晶の空間群は
P3121 に属し、その格子定数はａ = b = 84-85、ｃ＝143-144 Åであり非対称単位に１分子のβアミラーゼを含むと推定された。本結晶に 0～200mM のマルトースを浸析し、グリセロールを凍結防止剤として用いて低温窒素ガス中で各結晶の回折データの測定を行った。測定は大型放射光施設の SPring-8 のビームライン BL38B1 において検出器として RIGAKU RAXIS V を用いて測定し、データ処理に HKL2000、構造の精密化には SHELX-97 を用いて行った。

135

２. 結果および考察
β‐アミラーゼとマルトース複合体の結晶データは 1.00-1.35Å分解能までのデータを用いてSHELXL を用いて異方性温度因子を含めて精密化した。最終モデルは 492 個のアミノ酸残基、
700-1000 個の水分子および、活性部位に 0～2 分子のマルトースを含むモデルを構築した。最終モデルのＲ値は 10.0～13.0％であり、free-Ｒの値は 11.8～17.7％であった。野生型のアポ型ではフレキシブルループはオープン型で、200 mM マルトース存在下ではクローズド型に変化し、マルトースはサブサイト－２から－1 と＋１から＋２に２分子結合している（図１）。D101N 変異型
では２分子のマルトースが結合しているにもかかわらずフレキシブルループはオープン型のままであった。一方、D101E ではアポ型においてフレキシブルループは既にクローズ型であり、Glu101の側鎖はサブサイト-2 の位置に結合しているグリセロール分子と相互作用している。D101N と
D101E の酵素活性は野生型の 1％および４％であるので、フレキシブルループ上の 101 番目の残基が Asp であることが、フレキシブルループの開閉とクローズ型での基質の保持に不可欠であると推定した。また、フレキシブルループの構造変化はインナーループの構造変化に比べて、マルト
ース濃度に対して緩やかに変化することから、マルトース存在下でもオープン型とクローズド型の平衡状態にあることが示唆された。

図１

フレキシブルループ（左）とインナーループ（右）の構造変化．中央はサブサイト-2~-1
および＋１～＋２に結合しているマルトース分子を示す。フレキシブルループ上のAsp101 の側鎖がマルトースと水素結合を形成し、Val99 の側鎖がファンデアワールス
相互作用を形成している。この図はマルトース濃度が 10mM の野生型酵素のモデルと電子密度マップ（2Fo-Fc, 1.2σ）を示す。

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

136

¤­ 20 ¥¦ nćÜâ¯RjYjPh[bjTjc]cVdjØº×ÕÊ¬Ñ6ÃĆÊ¬ċStructure-Activity Relationships of Bioactive Compounds
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137





TebufenozideMethoxyfenozide







Fenvalerate

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Fujikawa, M., Nakao, K., Shimizu, R., and Akamatsu, M.:

The usefulness of an artificial membrane

accumulation index for estimation of the bioconcentration factor of organophosphorus pesticides. Chemosphere,74, 751-757 (2009)138平成 20 年度

京都大学化学研究所スーパーコンピューターラボラトリー利用報告書

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

農学研究科

中嶋

洋

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

DEM は，微小時間ステップ毎に，DEM 要素間の接触判断を全要素にわたって実施し，接触している場合
は法線方向ならびに接線方向の接触力計算を行い，得られる運動方程式から陽的な数値積分により変位場を求めるもので，要素数が増えると安定解析のためには膨大な計算ステップを要することになる。この DEMの欠点に関して，最近局所的な離散的挙動の支配的な部分は DEM のまま，連続体として取り扱える部分は有限要素法 (FEM) に置き換えて統一的に取り扱う手法が注目されている。
本研究では，開発中のオフロード・タイヤ走行性能の有限要素−離散要素解析の基本プログラムの整備な
らびに PC 上で実行可能なタイヤ走行性能の数値解析ツールの開発を目的とする [2]。今年度は，タイヤたわみを高精度に表現するための改良を中心に解析を実施した。

2 タイヤの走行性能解析
タイヤのトレッドパターンは無いものとする。タイヤはゴム部，リム部とも要素分割し，表層土はランダ
ムに発生させた半径 2, 2.5, 3 mm からなる円形 DEM 要素 (要素数 9521)，下層土は有限要素とした。タイヤ有限要素と表層土 DEM 要素の接触により計算されるタイヤの接触反力の水平成分についてタイヤの進行方向である右方向（正）のものを接触面全体に加算と推進力が，また逆（負）のものを合計すると走行抵抗が計算できる。その差がタイヤの発揮するけん引力となる。

3 解析結果図 1 に FE-DE 解析による滑り率 20% 時の走行解析結果例を示す。DEM のランダム半径要素からなる上層土は，均一半径の要素の場合と異なり，変形しやすい比較的軟弱な構造となり，またタイヤのたわみ計算を改良した結果，沈下が少なく接地長さが増加した。導入したたわみ計算部分は，タイヤ全体のゆがみをもたらす結果となり，更に処理の検討を要することもわかる。
図 2 に供試タイヤのけん引性能解析結果を示す。図より全般に走行抵抗が小となることが明らかである。
また，以前のタイヤ解析の結果 [2] とは異なり，滑り率 20% まではけん引力の急激な増加が見られ、また20% 以上でもけん引力がわずかながら増加傾向となることが特徴的である。

139

1

図1

走行解析結果例（滑り率 20%）,lve Effort,DrawbarPul
GrossTracti
stance (N)ng Resi
Runni

200
Gross Tractive Effort

Drawbar Pul
l0
Running Resistance

−200
0

40

20

60

Sl
i
p (% )
図 2 タイヤのけん引性能

4 終わりに引き続き，オフロードタイヤのけん引性能解析を実施した。タイヤの高精度なたわみ計算を導入したが，タイヤ全体のゆがみをもたらす等，解析精度はまだ不十分であること，解析したけん引力は滑りとともに増加することが判明した。
プログラム開発と結果図作成に際して，京都大学農学研究科地域環境科学専攻修士課程学生高津謙氏の協力を得た。記して謝意を表する。

参考文献[1] Cundall PA, Strack ODL. Discrete numerical model for granular assemblies. Géotechnique 29(1):47–65, 1979.
[2] Nakashima H, Takatsu Y. Analysis of tire tractive performance on deformable terrain by ﬁnite
element-discrete element method. Journal of Computational Science and Technology 2(4): 423–434,
2008.
140

2

京都大学化学研究所 - 2008年度 -システム稼働状況

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

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

システム稼働時間
稼働状況
システム名
ファイルサーバ

年間運転時間(h)稼働 保守 運休
システム運転状況
8760
システム稼働率 : 100 %(システム停止なし)(h)(v243)
8742.6 4.4 13.0 システム稼働率 : 99.9 %(h) (h) (h) 10/26 09:00-22:00 altixa;システムの運休【宇治地区停電】

計算サーバ(altixa)

8727.5 1.5 31.0 システム稼働率 : 100.0 %(h) (h) (h) 10/25 14:00-24:00 altixb;システムの運休【宇治地区停電】
10/26 00:00-21:00 altixb;システムの運休【宇治地区停電】

計算サーバ(altixb)

計算サーバの月別システム稼働時間
年月 稼働時間(b) 保守時間(c) 故障時間(d) 運転時間(e=b+c+d) 稼働率(b/e)
計算サーバ
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00100 %(altixa)
6月
720:00
720:00100 %
7月
739:35
4:25
744:0099 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
731:00731:00100 %
11月
720:00
720:00100 %
12月
744:00744:00100 %
1月
744:00744:00100 %
2月
672:00672:00100 %
3月
744:00744:00100 %
計8742:35
4:25
8747:00
99.9 %
月平均
728:320:22
728:5499.9 %
計算サーバ
4月
720:00
720:00100 %
5月
744:00744:00100 %(altixb)
6月
720:00
720:00100 %
7月
744:00744:00100 %
8月
744:00744:00100 %
9月
720:00
720:00100 %
10月
712:150:45
713:0099 %
11月
720:00
720:00100 %
12月
743:150:45
744:0099 %
1月
744:00744:00100 %
2月
672:00672:00100 %
3月
744:00744:00100 %
計8727:30
1:30
8729:00
100.0 %
月平均
727:170:07
727:24100.0 %
システム名141

京都大学化学研究所 - 2008年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

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

利用者数の月別推移
項番

部局名

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

利用者 altix アプリ(人) 利用 登録 (人) 2008年度の利用者数 □(E-mail利用者) ■(altix利用者)
158 (56) (9)

2 (2)
4 (3)
95
3 (3)

(1)

5 (2)
34 (13)
5 (4)
6 (6)

(4)

(2)

(5)
(3)
(2)

1
1

部局別のCPU使用時間
項番

部局名

計算サーバ(altix)
ファイルサーバ
会話型
バッチ型
会話型
17152時間38分 105735時間50分
10時間06分

1 化学研究所
2 エネルギー理工学研究所
0時間21分 8633時間55分
3 生存圏研究所
18281時間15分 35544時間21分
4 防災研究所
5 宇治地区事務部
82660時間03分 212095時間05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
10 薬学研究科・薬学部
30616時間44分 153053時間17分
11 工学研究科・工学部
0時間01分
75時間58分
12 エネルギー科学研究科
1時間15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
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

142

0時間00分
0時間11分
0時間00分

0時間00分
3時間31分
0時間00分
0時間00分

0時間19分
0時間12分京都大学化学研究所 - 2008年度 -システム稼働時間
部門別利用状況
バッチジョブ処理状況
応用ソフトウェア利用状況

システム稼働状況
バイオインフォマティクスセンター

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

バッチジョブ実行時間 (Altix4700)
項番
項目
SMALLキュー MEDIUMキュー LARGEキュー キュー構成 演算時間 最大メモリ量 スロット数
1 総ジョブ件数
12513
1950
1914 SMALL
28 日
8 GB
4 CPU
59180時間48分 146769時間15分 301531時間58分
2 総CPU時間
MEDIUM
56 日
16 GB
8 CPU
4時間43分
75時間13分
157時間27分
3 平均CPU時間
112 日
32 GB 16 CPU
161時間07分
323時間37分
665時間33分 LARGE
4 最大CPU時間
1時間57分
14時間14分
547時間35分
5 平均ジョブ実行時間
559時間33分 337808時間13分
6 最大ジョブ実行時間 427時間38分
0時間10分
1時間03分
2時間23分
7 平均ジョブ待ち時間
120時間06分
119時間50分
216時間52分
8 最大ジョブ待ち時間
バッチジョブ件数 SMALL MEDIUM LARGE

CPU時間 SMALL MEDIUM LARGE

計算サーバのCPU使用率 (Altix4700)

月別のCPU使用時間とジョブ件数(2008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時間(Altix4700)
バッチ型(h:m)

CPU使用率 会話型(h:m)

17.5 % 0時間00分
26985時間36分
23.2 % 0時間00分
31714時間41分
21.3 % 0時間00分
25987時間33分
26.0 % 0時間00分
33794時間13分
22.7 % 0時間00分
38348時間59分
16.0 % 0時間00分 11933228時間35分
41.2 % 0時間00分
67322時間05分
59.0 % 0時間00分 17432878時間49分
63.2 % 0時間00分 105319時間19分
26.9 % 0時間00分
41229時間34分
13.4 % 0時間00分
25196時間38分
12.2 % 0時間00分
23220時間28分- 0時間00分 29785226時間30分
28 % 0時間00分 2482102時間12分

ジョブ件数(Altix4700)
会話型 バッチ型

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
143

3448
3763
3631
3488
2015
1635
1025
689
838
707
813
854
22906
1908

京都大学化学研究所 - 2008年度 -システム稼働状況

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

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

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

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

計算サーバ：Altix4700

144

2008年度
WWWサービスの利用状況
日本ＳＧＩ(株) 中神 光真

月別の利用件数と利用国数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別の利用件数(2008年度)

上位50機関の利用件数(2008年度)

上位50機関の利用件数(2008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。

2008年度 主な研究機関別の利用件数
ドメイン名
総件数
研究所情報
研究室情報
2iij.net
17011
3130
1256
aist.go.jp
20665
3366
480
asahi-net.or.jp
41458
5340
834
bbtec.net
20167531111
9237
canvas.ne.jp
16681
2869
1068
comcast.net
17630
3872
827
dion.ne.jp133621
20498
6514
dti.ne.jp
16773
2219
375
eonet.ne.jp17287826397
5884
fast.net.id
19651
1393
130
genome.ad.jp
91476
8613
2599
goo.ne.jp
18797
3198
470
googlebot.com
29266947107
6287
hgc.jp15911
309
27
hiroshima-u.ac.jp
17931
2310
2203
hokudai.ac.jp
33135
3775
2273
145

ＳＣＬ情報
1299
572
6343
9206
216
140
7466
1101
1746
1
512
944
15201
45
649
1024

home.ne.jp
infoweb.ne.jp
keio.ac.jp
kobe-u.ac.jp
kuins.net
kyoto-u.ac.jp
kyushu-u.ac.jp
live.com
mesh.ad.jp
msn.comnagaokaut.ac.jp
nagoya-u.ac.jp
nttpc.ne.jp
ocn.ne.jp
odn.ad.jp
odn.ne.jp
osaka-u.ac.jp
plala.or.jp
prodatanet.com.phritsumei.ac.jp
so-net.ne.jp
titech.ac.jp
tohoku.ac.jp
tokushima-u.ac.jp
tsukuba.ac.jp
u-tokyo.ac.jp
ucom.ne.jp
umd.eduvectant.ne.jp
yahoo.net
yournet.ne.jp
zaq.ne.jp
Others or unknown

35747
126864
20024
17089
1763155
646010
43668
21485
95909
77717
26297
42513
25555
523945
15624
17045
81868
15142589310
16905
110961
42753
45446
16108
22053
96310
11100716281
36936
43175028877
51569
668661

5288
20876
2313
3008
542410
67985
5704
1715
15870
7581
3808
6015
3923
84742
2796
2785
11652
19966
2495
1748
14391
6003
7705
1467
3427
11222
16109
1846
6896
68689
5005
7910
123991

146

1112
5003
738
635
41206
14533
2226
504
6372
1781
7497
3049
1589
29121
942
211
3126
7147
601
5174
3850
457
1475
688
395
2047
4765
111
1654
10489
1448
2854
22465

1916
5648
633
264
2034
3493
1131
5656
3804
7722
176
1347
2255
23316
882
891
2288
6503
2728
488
3451
1223
1479
429
771
2597
9758
0
1611
21702
1028
1163
30291

2008年度
ゲノムネットサービス利用統計
中神 光眞(日本ＳＧＩ株式会社)
KEGG 生命システム情報統合データベース
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) は生命システムをコンピュータの中に再現した「生命システム
情報統合データベース」で、遺伝子・タンパク質に関するゲノム情報（KEGG GENES）、生体内外の化学物質と生体内反応に関するケミカル情報（KEGG LIGAND）、分子間相互作用・反応ネットワークに関するパスウェイ情報（KEGG
PATHWAY）、および分子・細胞・個体に関する様々なオブジェクトの階層と関係（KEGG BRITE）から構成されています。KEGG はゲノムと高次生命システムをつなぐ知識のレファレンスと、ネットワーク再構築の方法論を提供しています。
データベース
内 容
ソース
PATHWAY
BRITE

代謝、様々な細胞プロセス、ヒトの病気などをタンパ
ク質間相互作用ネットワークとして表現したパスウェ 文献等から手作業で入力
イマップ
生命システムの様々な側面に関する機能分類とオン文献等から手作業で入力
トロジー
GENES: 全塩基配列が決定されたゲノムの遺伝子カ
タログ
RefSeq その他の公共データベースより
DGENES: ドラフトゲノムの遺伝子カタログ
自動変換後、KEGG 独自のアノテーショ
EGENES: ESTのコンセンサスコンティグとして作られ ン を付加た遺伝子カタログ

GENES

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

LIGAND

文献等から手作業で入力

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

ENZYME: 酵素と酵素反応の情報

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

内 容

BLAST
FASTA

配列類似性検索

MOTIF

配列モチーフ検索

CLUSTALW
MAFFT
PRRN
ゲノム情報解析サービス

配列のマルチプルアライメントおよび進化系統樹解析

内 容

KAAS

ゲノムまたはESTコンティグの自動アノテーションとパスウェイマッピング

EGassembler
GENIES

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

GECS

マイクロアレイデータからの糖鎖構造予測
147

ケミカル情報解析サービス
SIMCOMP

化合物類似構造検索

KCaM

糖鎖類似構造検索

e-zyme

化学構造変化に基づく反応予測

内 容

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

内 容

備考

brite
pathway

機能階層・オントロジー
パスウェイマップ

module

パスウェイモジュール

diseaseorthology

病気
オーソログ (KO) グループ

genes

ゲノム中の遺伝子カタログ

egenesgenome

ESTコンティグとしての遺伝子カタログ
KEGG生物種

compound

化合物

KEGG COMPOUND

drug
glycan医薬品
糖鎖

KEGG DRUG (日本語)
KEGG GLYCAN

reaction

化学反応

rpair

反応ペアと化学構造変化

enzymevgenome

酵素分類
ウイルスゲノム

vgenesウイルスゲノム中の遺伝子

ogenes

オルガネラゲノム中の遺伝子

expression

マイクロアレイ遺伝子発現プロフィール

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

KEGG BRITE
KEGG PATHWAY
KEGG DISEASE (日本語)

KEGG REACTION

RefSeq から自動作成
著者による登録

内 容

refnuc

核酸塩基配列refpepタンパク質アミノ酸配列

swissprot

KEGG GENES

元サイト
NCBI

タンパク質アミノ酸配列

ExPASy / EBI

prf

タンパク質アミノ酸配列

蛋白質研究奨励会

pdb

タンパク質立体構造

RCSB

pdbstrepd

PDBアミノ酸配列
真核生物プロモーター

京都大学
ISREC

transfac

転写因子 (99年12月版)

BIOBASE

tremblprositemotifdic

blocksprodomExPASyタンパク質配列モチーフ

prints

FHCRC
PRABI
UMBER

148

pfam

Sangerpmd

変異タンパク質

国立遺伝学研究所

aaindex

アミノ酸指標京都大学

carbbank
litdb

糖鎖構造 (更新なし)
タンパク質関連文献

帝京大学/ジョージア大学
蛋白質研究奨励会

prosdoc

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

genbank
ddbj

内 容

元サイト
NCBI
国立遺伝学研究所

核酸塩基配列embl

EBI

ncbi-gene

Entrez 遺伝子データベース

NCBI

unigeneUniGene 遺伝子データベース

NCBI

ensembl

真核ゲノムアノテーション

Ensemblhgnc
go

ヒト遺伝子名
遺伝子オントロジー

HGNC
GO

ipi

タンパク質リファレンス配列

EBI

interproomim

タンパク質ファミリー・ドメイン
遺伝病

EBI
NCBI

pubchem

PubChem 化合物データベース

NCBI

chebi
pdb-ccd

ChEBI 化合物データベース
PDB リガンド辞書

EBI
PDB

lipidmaps

脂質代謝

LIPIDMAPS

lipidbank

脂質

LipidBank

knapsack
3dmet

植物二次代謝産物
天然化合物の立体構造

KNApSAcK
3DMET

drugbank

医薬品とターゲット

DrugBank149

表１ 国別のWWW利用件数(2008年度)
国名(ドメイン名)

総件数

WWW

KEGG

SSDB

CYORF

BSORF

SOAP

BLAST

FASTA MOTIF

ALIGN

Ascension
Island(ac)

109

109

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Andorra(ad)

282

279

0

3

0

0

0

0

0

0

0

United ArabEmirates(ae)

3590

3465

44

63

2

3

0

15

2

15

25

aero(aero)

133

112

0

4

0

0

17

0

0

0

0

Antigua andBarbuda(ag)

112

106

0

2

0

4

0

0

0

0

0

Albania(al)Armenia(am)

4670
702

4345
701

6
0

92
1

95
0

45
0

16
0

55
0

0
0

18
0

4
0

Netherlands
Antilles(an)

408

400

0

3

0

0

0

0

0

5

0

Angola(ao)2722296027148250

0
2481

0
4267

0
63

0
221

0
60924

0
1201

0
156

0
1300

0
6578

AmericanSamoa(as)

5

5

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Austria(at)620575977509331
164363549798867
323
164

1942
4848
0
32

3512
21678
4
0

225
370
0
0

274
259
0
0

236810101085
0
0

818
15457
0
0

260
1188
0
0

1986
4532
0
0

13139
34066
4
0

8695

8528

25

70

0

0

0

4

1

6

86

Belgium(be)24609216627624503
526899

0
2
1672

0
0
4825

0
0
178

0
0
0
0
596 1621275

0
0
1196

0
1
87

0
32
1191

0
73
10029

Burkina Faso
(bf)

18

7

0

0

0

0

0

0

0

11

0

Bulgaria(bg)

25012
310
76
1368
93
97

24086
309
76
1320
93
89

252
0
16
0
0
0

598
0
0
38
0
8

43
1
0
3
0
0

22
0
0
1
0
0

42
0
0
0
0
0

37
0
0
2
0
0

8
0
0
0
0
0

37
0
0
0
0
0

139
0
0
4
0
0

81

72

10

9

0

0

0

0

0

0

0

2315
1429295
234
136
374
8609
30
14867602276
836348
193
130
325
8235
24
1310334

271
7394
0
0
0
16
0
23886

27
18361
0
0
6
74
6
16497

0
628
41
0
0
5
0
421

0
2066
0
2
0
24
0
1078

1
544166
0
0
0
0
0
89106

0
2254
0
0
0
67
0
5952

0
1374
0
0
0
7
0
1886

2
2694
0
4
8
53
0
9463

9
21385
0
0
35
144
0
52014

572

495

0

44

0

0

0

5

0

0

28

28
1
68880427
1604254

0
0
4722

1
0
10201

0
0
242

0
0
334

0
0
37360

0
0
16852

0
0
317

0
0
3360

0
0
15868

2296

2235

0

48

2

2

1

2

2

2

2

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1732766500737124689985133

3343
16543

3076
20726

22
1533

28
37810
2222 5464681

414
8270

56
419

526
4208

6655
13545

Argentina(ar)Australia(au)Aruba(aw)
Azerbaijan(az)BosniaHercegovina(ba)
Barbados(bb)Bangladesh(bd)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)China(cn)150Colombia(co)U.S.
Commercial(com)125596112818

3071

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97

40

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26

380

2963

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Cuba(cu)

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114

195
53

0
0

45
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35
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8
10

9
0

4
41

90
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Island(cx)

22

22

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0

0

0

0

0

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0

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2

0

2

5

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7

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0

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0

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0

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539
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0
0

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Republic(do)

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7

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2

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31

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2010

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0
0

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0

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0

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Spain(es)

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18
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18
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16
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15
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0
0
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European
Union(eu)

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6211

0

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2

10

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10
0

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0
0

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(fo)

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175

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19
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0
0
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U.S.
Government(gov)

687841443141

Greece(gr)170045South Georgia(gs)
Guatemala(gt)Denmark(dk)Ecuador(ec)U.S.
Educational(edu)
Estonia(ee)Egypt(eg)Eritrea(er)Fiji(fj)

France(fr)Gabon(ga)gbl(gbl)Georgia(ge)Guernsey(gg)Ghana(gh)Greenland(gl)Guyana(gy)Hong Kong(hk)Honduras(hn)Croatia(hr)Hungary(hu)Indonesia(id)Ireland(ie)Israel(il)India(in)info(info)
International(int)

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0
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0
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2

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0

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0

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1002

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32

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2

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0

0

0

0

0

0

0

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5
9
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0
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1

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4
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5
8
394

29
7
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18
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18
0
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12

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0

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0

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0

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3
0
1960
1913
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9823
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348
339
3
294
287
4
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589
549
0

0
23
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119
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0
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0
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0
0
0
0
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1
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171

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0

0

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1

1

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Democratic
Republic(la)

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0

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(li)

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194

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0

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185
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6850
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0
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0
0
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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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62
0
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19
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6
11

45
0
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18
10
14
5
5

10
0
31
58
6
81
57
21

84
0
319
416
133
175
21
45

50

46

0

0

0

0

0

0

0

2

2

871

805

93

31

0

0

0

21

0

14

0

61459

57648

481

1799

8

74

16

284

8

149

1473

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12
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5
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177
238
426
1628207113152

1238
12
44
5
6
26
399
147
229
186
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11
0
0
0
0
1
8
6
0
0
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0
0
0
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0
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0
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0
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0
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0
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5065

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(mz)

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245

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0

0

0

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0

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55

55

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0

0

0

0

0

0

0

0

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

141

131

0

0

0

0

0

0

0

0

10

Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Morocco(ma)Monaco(mc)Moldova(md)Montenegro(me)
Madagascar(mg)
U.S. Military(mil)
Macedonia(mk)Myanmar(mm)Mongolia(mn)Macau(mo)Mauritania(mr)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)Nigeria(ng)80466331 73817147 1538007 2328709 263223 987974 2646150 115826 25026 78270 203796
7

7

0

0

0

0

0

0

0

0

0

14

14

0

0

0

0

0

0

0

0

0

152

Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)
Neutral Zone
(nt)

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1098

1884
2748172401843
1045

64
14026
13952
15

38
15214
8221
24

0
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846
5

0
4579
46
8

0
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2

1
04917 10080
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0
4

1

1

0

0

0

0

0

0

0
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9

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1

0

0

0

1489

1296

18

146

21

7

4

10

0

0

5

New Zealand(nz)

230087163482

753

3646

93

283

54030

643

52

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5064

4823

35

178

0

0

4

5

1

7

46

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3738

10001

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1139

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599

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1520
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1508
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0
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0
7

0
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0
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0
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0
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5
789

0
541

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587

0

0

0

0

0

0

0

0

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67

0

0

0

0

0

0

0

0

0

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344
28
10478
588

47445
64
735

14084
20
13832

1182
75
905

924
116
285

1269
246
2659

3316
2471
7007

Niue(nu)

U.S.
Organization(org)
Panama(pa)Peru(pe)FrenchPolynesia(pf)Papua New
Guinea(pg)Philippines(ph)Pakistan(pk)Poland(pl)Puerto Rico(pr)
Palestinian
territories(ps)10709372 10113286 5380829
48334
44970
173
603811567322
3628
10

10

0

0

0

0

0

0

0

0

0

59

51

0

0

4

0

0

0

0

4

0

6124231151
77
51120642711771056
48
5109387

1082
81
0
0
729

7872
32
18
0
1633

215
1
0
0
159

166
1
0
0
105

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0
0
0
134

1893
0
5
0
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152
0
5
0
65

3298
10
0
0
224

8499
51
1
0
265

14923

4047

54

64

2

1

10734

36

1

3

35

788051762102

1845

8485

464

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6929

838

851

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6218

Rwanda(rw)

7

7

0

0

0

0

0

0

0

0

0

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SolomonIslands(sb)

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12343

78

158

21

14

11

38

31

65

646

29

29

0

0

0

0

0

0

0

0

0

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431241281811
5
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260
385105
194034
5
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36
1870
1429
0
429
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0
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1625
0
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1016

0
663
39
0
12
79

0
338
431
0
3
33

0
13415
76705
0
1582
123

0
2054
287
0
3151
99

0
415
143
0
714
46

0
3051
1452
0
144
99

0
18604
7095
0
1545
1217

San Marino
(sm)

132

130

0

2

0

0

0

0

0

0

0

Senegal(sn)El Salvador(sv)

12
36797
318

12
18465
312

0
6
6

0
382
0

0
0
0

0
0
0

0
17881
0

0
6
6

0
0
0

0
0
0

0
63
0

Syrian Arab
Republic(sy)

4071

3982

42

35

1

5

0

9

36

0

3

Swaziland(sz)

27

18

0

0

0

0

0

5

4

0

0

Turks andCaicos Islands
(tc)

6

0

0

0

6

0

0

0

0

0

0

3
1840903152186

0
554

0
2851

0
348

0
145

0
14315

0
740

0
165

0
808

0
12532

Portugal(pt)Paraguay(py)Qatar(qa)Reunion(re)Romania(ro)Republic of
Serbia(rs)RussianFederation(ru)Sweden(se)Singapore(sg)St. Helena(sh)Slovenia(si)USSR(su)Togo(tg)
Thailand(th)153

tld(tld)

13
2
220

13
0
210

0
0
0

0
0
4

0
0
0

0
0
2

0
2
0

0
0
0

0
0
0

0
0
4

0
0
0

Turkmenistan
(tm)

30

30

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Turkey(tr)1016474635210164177376

0
0
788

0
0
3255

0
0
410

0
0
8483

0
0
552965

0
0
229

0
0
132

0
0
1575

0
0
1927

Trinidad andTobago(tt)

1060

1013

1

22

0

2

1

0

0

15

7

Tanzania(tz)2959
4270800
373

2835
2441727
274

46
2394
6

44
14666
6

2
4670
0

1
0
10972 1752341
0
0

11
5369
0

0
0
834 11432
0
5

66
28789
88

Ukrainian SSR
(ua)

31707

29674

903

1069

12

122

58

109

22

24

617

Uganda(ug)

241

208

0

0

1

0

0

15

0

5

12

UnitedKingdom(uk)38596582576381

17499

27608

1846

8982 1137965

9686

1682 11839

83655

29975
16162
310

26882
14785
292

390
123
0

652
358
10

5
15
0

31
2
0

31
84
0

47
108
1

35
33
2

221
79
1

2071
698
4

Saint Vincent
and theGrenadines(vc)

8

8

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Venezuela(ve)

7274

5898

117

96

15

5

3

40

59

76

1082

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

5

5

0

0

0

0

0

0

0

0

0

42

42

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Yugoslavia(yu)

39670
723
4
15952

33574
696
2
14466

423
18
2
82

621
4
0
106

302
1
2
9

302
18
0
25

312
0
0
16

1976
0
0
145

43
0
0
6

639
3
0
58

1901
1
0
1121

South Africa
(za)

64948

50530

358

701

11

15

7871

290

79

396

5055

Zambia(zm)

137
259

136
247

0
0

0
11

0
1

0
0

1
0

0
0

0
0

0
0

0
0

Tajikistan(tj)Tokelau(tk)Tunisia(tn)Tonga(to)Tuvalu(tv)Taiwan(tw)U.S.(us)
Uruguay(uy)Uzbekistan(uz)Viet Nam(vn)Samoa(ws)
Yemen(ye)Zimbabwe(zw)Others or
57681410 37573731 1489543 5076091 884785 577273 12412327 211505 65414 177827 593952
unknown
合 計 908745788 731485657 60349883 89764218 5614315 2892472 72941122 1113726 408694 799225 3477876

154

表２ 主な機関別のWWW利用件数(2008年度 上位50ドメイン)
ドメイン名

WWW
KEGG
SSDB
CYORF BSORF
SOAP BLAST FASTA MOTIF ALIGN
総件数
googlebot.com 573155680 474855072 48933540 78497441 3411066 467147 15022365 2759 2178 30848 732226
yahoo.net 44525197 41378125
855956 1585975 54861 921868 511246 17070 11186 37417 7408
kavam.net 22541851 21817483
48 557177 149163 11890
463 1869 1257 2021
528
live.com 17936556 17540464
42541 278704 18702 87993
6368 649 550 1601 1510
msn.com 13296219 13257405
46896
3654
265 32901
1559
43
48 236106
inktomisearch.com 11767061 11403243
109105 127831 12015 146296
66569 1536 1370 7061 1135
prodatanet.com.ph 10700125 10104366 5380743
4805 522879 47438
14082 1172 918 1247 3175
u-tokyo.ac.jp7409321 7190072 104099
12682
3792 10941
96569 38965 3364 9081 43847
ibp.ac.cn
5398286
20944
4
255
0
0 5376806
63
2
45
171
indiana.edu
403525225711
113 965599
47
15 3042710
86
37 146901
rutgers.edu
3568162
19707
66
863
15
5 3545538
78
38 216 1702
genome.ad.jp3559409 2248377
64265 373890 38160 40253 626963 56347 51198 52481 67759
eonet.ne.jp3483718 3465913
25681
2987
883 9521
928 1160 288 474 1564
ask.com
2863524 2725547
1597 128347
627 5606
1145 238 497 617
888
sdsc.edu
2273468 2268626
0
30
2
5
4629
86
86
2
2
vcu.edu2140412 2017522
222
653
1784
0 119182 160
29 358724
pc53769.helmholtzmuenchen.de2124453

1546780

nagoya-u.ac.jp

2083723
1948069
1794629
1789979
1708393
1635730
1620496157820915522071513949
1499760
1392470138619611026529375279207679054118888798721988467408153958016427876777805237418367169527099167092406997786711886421216278926245231341301891775
50992717428289228521244801
1606120397416024649210630438987028945611094206
50396091632089042486521095795
53669275299931406610953834062008771535206917666052696357256223055743526230895637
10039934428225749302799
1625
44343
0
44
21450
62086
145260
0
4203
47
1490
3
559
0
498516
3694
0
10972
6532
0
0
34697
37175
29148
60304
33
0

ocn.ne.jp
ncku.edu.tw
kokosnoot.wur.nl
cuill.com
super-goo.com
google.com
keio.ac.jp
cg05.naist.jp
ulb.ac.becomcast.net
xo.netfast.net.id
dotnetdotcom.org
rr.comexabot.com
wowrack.com
searchme.com
uiuc.edubl1sch4061216.phx.gbl
asianetcom.net
prod-infinitum.com.mx
lsi.us.es
hgc.jpvsnl.net.in
co1sch11062705.phx.gbl
systemsbiology.org
kaist.ac.kr
kyoto-u.ac.jp
bbtec.net
plala.or.jp
leeds.ac.uk
fti.net000 1969775

7427 13725
92
6756
901 3712
220
2
2
1558
14
29
677881 63103
834
28 134897 94483
628 13127
58
1740
53
703
0
0
0
93
0
9
33710
1304 1718
853
67 29358
162704 114566 48978
656
6160
853
19805
576
693
44
151 3262
488
54 14261
17896
5362
205
450
3
100
63
46
593
1912 49086 9773
4282
42
318
4
0
0
1245905813 6202
13318
251
276
56
115 1429
0
0
0
1421
314
0
12892
315
853
3516
584
929
2426
124 1123
26
5
0
218
354
708

155

0

0

0

0

1894613 9759
7447 13879
1282893 127
36285 395
42323 253
160622 140
89 1731156443 8933
155220701265424
99
347707 2920
4629981716472182
39 334389398 1695
417 17134
6511
65769846 530
3093450295 218475886 2776
787564074771 9772
68850 4790
0070991608199 2095
8833 24507
9164 11002
520 5778
53294
58
0
0

2006
3684
5
3575
218
101
117
1374
0
11
3190
17
58
208
496
149
39
38
15
0
174
339
0
7194
1779
0
0
19
9473
1129
1230
16
0

4507
4990
1167
2927
518
588
76
1255
0
90
7246
93
251
139
3216
126
36
78
386
0
278
415
0
6260
4809
0
0
401
8141
2581
2450
32
0

17464
14912
286
2368
411
70
108
10264
0
1731
38919
365
275
57
17675
123
10
14
5073
0
501
3518
0
7581
27676
0
0
5025
29492
6558
6165
109
154

表３ 国別のWWWアクセスノード数(2008年度)
国名(ドメイン名)
Ascension Island(ac)Andorra(ad)United Arab Emirates(ae)aero(aero)
Antigua and Barbuda(ag)Albania(al)Armenia(am)Netherlands Antilles(an)Angola(ao)Argentina(ar)American Samoa(as)Austria(at)Australia(au)Aruba(aw)
Azerbaijan(az)Bosnia Hercegovina(ba)Barbados(bb)Bangladesh(bd)Belgium(be)Burkina Faso(bf)Bulgaria(bg)Bahrain(bh)bitnet(bitnet)
biz(biz)
Benin(bj)
Bermuda(bm)Brunei Darussalam(bn)Bolivia(bo)Brazil(br)Bahamas(bs)Bhutan(bt)Botswana(bw)Belarus(by)Belize(bz)Canada(ca)Cocos Islands(cc)Congo(cd)Congo(cg)Switzerland(ch)Cote D'ivoire(ci)Cook Islands(ck)Chile(cl)China(cn)Colombia(co)U.S. Commercial(com)
Costa Rica(cr)Cuba(cu)
Christmas Island(cx)Cyprus(cy)Czechoslovakia(cz)Germany(de)Denmark(dk)KEGG SSDB CYORF BSORF SOAP BLAST FASTA MOTIF ALIGN
ノード数 WWW
8
8
0
1
0
0
0
0
0
0
0
33
33
0
1
0
0
0
0
0
0
0
129
127
2
41
2
2
0
6
2
7
8
13
12
0
1
0
0
1
0
0
0
0
18
16
0
1
0
1
0
0
0
0
0
51
49
1
3
1
2
1
1
0
2
1
51
51
0
1
0
0
0
0
0
0
0
47
45
0
1
0
0
0
0
0
1
0
5
5
0
0
0
0
0
0
0
0
0
8432
7759
324
747
24
39
73
65
43
90
430
2
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
7225
6504
74
462
22
22
237
110
43
210
539
22104 20371
244 1436
80
63
222
445
120
485 1698
50
49
0
2
0
0
0
0
0
0
1
17
17
1
0
0
0
0
0
0
0
0
304
294
4
18
0
0
0
1
1
2
8
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
41
35
1
0
0
0
0
0
1
5
1
12592 11674
135
798
38
50
180
137
20
175
652
2
2
0
0
0
0
0
0
0
1
0
2125
2052
19
135
16
7
14
6
2
10
18
53
52
0
0
1
0
0
0
0
0
0
8
8
1
0
0
0
0
0
0
0
0
106
105
0
9
0
1
0
0
0
0
1
8
8
0
0
0
0
0
0
0
0
0
27
26
0
2
0
0
0
0
0
0
0
25
24
1
4
0
0
0
0
0
0
0
200
184
17
8
0
0
1
0
0
2
2
39732 37452
455 3402
115
152
379
254
78
399 1717
16
16
0
0
4
0
0
0
0
0
0
24
23
0
0
0
1
0
0
0
1
0
58
52
0
1
0
0
0
0
0
2
4
371
361
1
20
3
4
0
7
2
5
8
4
4
0
1
0
0
0
0
0
0
0
34470 30606
344 2670
86
118
298
589
182
928 3197
45
44
0
8
0
0
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329
156

26
26
0
0
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913
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42
Algeria(dz)
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223
208
13
11
U.S. Educational(edu)150407 127778 1678 8801
Estonia(ee)
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1712
38
120
Egypt(eg)
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2170
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270 1047
European Union(eu)
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106
0
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1
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259
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126
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5
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285
278
0
25
Greenland(gl)
47
45
0
5
U.S. Government(gov)
5006
4451
121
469
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7712
7202
74
389
South Georgia(gs)2200Guatemala(gt)
342
327
13
22
Guyana(gy)
36
35
0
1
Hong Kong(hk)
3068
2623
19
147
Honduras(hn)
30
30
0
3
Croatia(hr)
2279
2214
16
133
Hungary(hu)
6423
6197
84
468
Indonesia(id)
6775
6438
151
281
Ireland(ie)
2356
2208
50
274
Israel(il)
5207
4788
71
325
India(in)27260 23909
308 1748
info(info)
302
283
21
29
International(int)
35
32
1
2
Iran(ir)
151
146
3
16
Iceland(is)
617
581
5
42
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342 2122
Bailiwick of Jersey(je)2200Jamaica(jm)1100
Jordan(jo)
204
199
1
5
Japan(jp)370209 350123 20174 10837
Kenya(ke)
1178
1088
3
24
Kyrgyzstan(kg)
41
39
2
3
Cambodia(kh)
21
20
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9245
120
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1
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34
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1
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5
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0
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13
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25
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0
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0
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2
5

Lesotho(ls)Lithuania(lt)Luxembourg(lu)Latvia(lv)Morocco(ma)Monaco(mc)Moldova(md)Montenegro(me)Madagascar(mg)U.S. Military(mil)Macedonia(mk)Myanmar(mm)Mongolia(mn)Macau(mo)Mauritania(mr)Montserrat(ms)Malta(mt)
Mauritius(mu)Maldives(mv)Malawi(mw)Mexico(mx)Malaysia(my)Mozambique(mz)Namibia(na)New Caledonia(nc)U.S. Network(net)
Norfolk Island(nf)Nigeria(ng)Nicaragua(ni)Netherlands(nl)Norway(no)Nepal(np)
Neutral Zone(nt)Niue(nu)
New Zealand(nz)Oman(om)
U.S. Organization(org)Panama(pa)Peru(pe)French Polynesia(pf)Papua New Guinea(pg)Philippines(ph)Pakistan(pk)Poland(pl)Puerto Rico(pr)Palestinian territories(ps)Portugal(pt)Paraguay(py)Qatar(qa)Reunion(re)Romania(ro)Republic of Serbia(rs)Russian Federation(ru)Rwanda(rw)

11
11
0
0
2218
2155
29
153
455
434
22
41
497
480
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10
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112
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459
12
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5
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0
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1873
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0
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13
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0
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1378
149
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1057
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266 1014
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1301
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449
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15
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0
0
0
0
0
0
0
0
Tonga(to)
19
19
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Turkey(tr)12390 11804
72
620
59
51
61
39
27
247
163
Trinidad and Tobago(tt)
206
196
1
9
0
1
1
0
0
4
3
Tuvalu(tv)
199
191
4
15
1
1
0
2
0
0
4
Taiwan(tw)17413 15909
201 1253
126
109
232
329
115
947 1328
Tanzania(tz)
35
29
1
1
0
0
0
0
0
1
4
Ukrainian SSR(ua)
1748
1667
31
149
2
50
15
9
5
10
20
Uganda(ug)
21
20
0
0
1
0
0
2
0
1
2
United Kingdom(uk)44053 38764
609 2728
161
247 2074909
245 1168 4143
U.S.(us)
2804
2720
23
198
2
8
4
8
7
25
42
Uruguay(uy)
882
804
25
65
3
1
19
16
4
11
58
Uzbekistan(uz)
32
31
0
2
0
0
0
1
1
1
1
Saint Vincent and the Grenadines(vc)
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Venezuela(ve)
427
357
12
14
2
1
2
7
4
5
68
Virgin Islands (British)(vg)
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Virgin Islands (U.S.)(vi)
10
10
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Viet Nam(vn)
1640
1496
36
103
54
28
19
32
9
48
66
Samoa(ws)
30
27
1
1
1
4
0
0
0
1
1
Yugoslavia(yu)
592
565
18
34
4
3
7
19
3
12
38
South Africa(za)
927
898
38
129
6
6
31
43
15
46
154
Zambia(zm)
21
19
0
0
0
0
1
0
0
0
0
Zimbabwe(zw)
36
35
0
3
1
0
0
0
0
0
0
Others or unknown 385985 358697 10287 25991 3191 3901 4760 6583 3419 10416 25298
合 計 2148446 1992230 65236 157420 20675 26190 32042 41881 15829 50206 126637
Saudi Arabia(sa)159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(2008年度)

アクセスノード数の推移

国別のアクセスノード数(2008年度)

日本以外からのノード数 日本からのノード数

上位50機関のアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のアクセスノード数(2008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。

160

月別のBLAST利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のBLAST利用件数(2008年度)

上位50機関のBLAST利用件数(2008年度) 上位50機関のBLAST利用件数(2008年度)

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

BLASTアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のBLASTアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のBLASTアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のBLASTアクセスノード数(2008年度)

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

161

月別のFASTA利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のFASTA利用件数(2008年度)

上位50機関のFASTA利用件数(2008年度) 上位50機関のFASTA利用件数(2008年度)

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

FASTAアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のFASTAアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のFASTAアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のFASTAアクセスノード数(2008年度)

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

162

月別のMOTIF利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のMOTIF利用件数(2008年度)

上位50機関のMOTIF利用件数(2008年度) 上位50機関のMOTIF利用件数(2008年度)

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

MOTIFアクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のMOTIFアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のMOTIFアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のMOTIFアクセスノード数(2008年度)

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

163

月別のALIGN利用件数 日本以外からの件数 日本からの件数 国数

国別のALIGN利用件数(2008年度)

上位50機関のALIGN利用件数(2008年度) 上位50機関のALIGN利用件数(2008年度)

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

ALIGN アクセスノード数の推移

日本以外からのノード数 日本からのノード数

国別のALIGNアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のALIGNアクセスノード数(2008年度) 上位50機関のALIGNアクセスノード数(2008年度)

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

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

期間

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

講 師 (敬称略)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1996 年度の講習会等開催記録
開催日
1996.04.19

期間
内 容
0.5日 スーパーコンピューター利用説明会

参加者
8名
165

講 師 (敬称略)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

参加者
講 師 (敬称略)
5 名 京都大学化学研究所 金久 實
7 名 日本SGI社 西川 和嗣
3 名 菱化システム 千葉 貢治
2 名 日本SGI社 西川 和嗣
3 名 日本SGI社 西川 和嗣
5 名 日本SGI社 西川 和嗣
166

2000.07.18
2000.07.19
2000.09.21
2000.12.07

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

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

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

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

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

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

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

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

講 師 (敬称略)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2007 年度の講習会等開催記録 (更新日:2008.02.20)
開催日
2007.06.19
2007.06.19
2007.06.20
2007.06.20
2007.07.26,27

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

2008 年度の講習会等開催記録 (更新日:2009.03.31)
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
1日 Mathematica
1日 IMSL
1日 Altix並列化プログラミング
1日 Isentris

参加者
講 師 (敬称略)
14 名 日本SGI株式会社 HPCサービス事業本部 五十木 秀一
4 名 富士通株式会社 バイオIT事業開発本部 鮫島圭一郎
4 名 アクセルリス株式会社 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株式会社 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
167平成 20 年度研究課題一覧

化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学中村薫

生物有機化学

化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学笹森貴裕

新規な低配位典型元素化合物の合成とその性質

化学研究所 物質創製化学研究 有機元素化学

水畑

吉行

高周期典型元素を含む新規結合様式の創出

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

村田

靖次郎

新規フラーレン誘導体の電子的性質

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

村田理尚

フラーレンの構造変換に関する研究

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

北川敏一

有機分子の構造と電子状態に関する研究

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学小松紘一

特異構造をもつ有機分子の電子的性質

化学研究所 物質創製化学研究 構造有機化学

小松紘一

有機化合物の構造と物性に関する研究

化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学

林

化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学

川端

化学研究所 物質創製化学研究 精密有機合成化学

大和田

化学研究所 物質創製化学研究 精密無機合成化学

高野

化学研究所 物質創製化学研究 精密無機合成化学

島川

化学研究所 物質創製化学研究 精密無機合成化学

東正樹

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

福田猛

規制ラジカル重合の速度論的研究

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

辻井敬亘

高分子ブラシの構造と物性

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

後藤淳

リビングラジカル重合の機構に関する反応速度論的研究

化学研究所 材料機能化学研究 高分子材料設計化学

大野工司

リビングラジカル重合法による新規機能性高分子の合成

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成Ｂ

辻

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成Ｂ

登阪雅聡

透過型電子顕微鏡による高分子結晶の高分解能観察

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

山子

茂

炭素活性種の反応制御とその合成反応への利用

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

高見佐織

高周期ヘテロ元素の相乗効果を利用したラジカル反応の高次制御

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

中村泰之

高周期 15 族元素化合物を用いる新ラジカル化学の創製

化学研究所 材料機能化学研究 高分子制御合成

ATANU

一広

水素結合を介する新規ビナフチル骨格の創製

猛夫
智彦

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

幹夫

遷移金属酸化物の高圧合成

祐一

無機機能性材料の合成と評価

正樹

KOTAL

銅酸化物の高圧合成

電子顕微鏡像の画像処理

リビングアニオン・ラジカル連続重合によるブロック共重合体の新しい合成法開発

化学研究所 材料機能化学研究 無機フォトニクス材料

横尾俊信

ガラスの構造研究

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

小野輝男

ナノスピントロニクス

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

小林

研介

低温物理

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

葛西

伸哉

ナノ磁性体

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

千葉

大地

ナノスピントロニクス

化学研究所 材料機能化学研究 ナノスピントロニクス

楠田敏之

極低温物性化学実験室の管理

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

二木史朗

機能性人工蛋白質の創出

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

二木史朗

機能性ペプチドの創製

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

田中由美

生体機能設計化学の研究支援

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

今西未来

亜鉛ファンがータンパク質を用いた転写制御分子の創製

化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

中瀬生彦

ペプチドの膜透過化学研究所 生体機能化学研究 生体機能設計化学

田中弦

アルギニンペプチドの細胞取り込み機序の検討

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

平竹潤

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

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学

水谷

正治

植物由来酸素添加酵素の機能解明

化学研究所 生体機能化学研究 生体触媒化学清水文一

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

酵素阻害剤の設計と合成研究

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報青山

卓史

植物の細胞内の情報伝達

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報柘植知彦

植物環境応答制御機構の分子基盤

化学研究所 生体機能化学研究 生体分子情報

安田

敬子

分子生物学

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

上杉

志成

ケミカルバイオロジー：小分子化合物を起爆剤とした生物学の研究

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

川添

嘉徳

化合物を用いた生物現象の解析

168

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

下川浩輝

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

折原翼

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

中島光恵

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

高木順平

ケミカルバイオロジー：小分子化合物を起爆剤とした生物学の研究

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

山添

紗有美

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

白川貴詩

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

カンブ

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

辻川朋子

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

住谷

瑛理子

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

佐藤綾人

バイオインフォマティクス研究

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

紙透伸治

小分子転写因子の開発と応用

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

村田

亜沙子

ケミカルバイオロジー

化学研究所 生体機能化学研究 ケミカルバイオロジー

佐藤慎一

ケミカルバイオロジー

化学研究所 環境物質化学研究 分子材料科学

堀井

文敬

13

ビロン

ケミカルバイオロジー

C 化学シフト計算による天然セルロースのコンホメーションおよび水

素結合の研究文敬

E-mail のみの利用

化学研究所 環境物質化学研究 分子材料科学

堀井

化学研究所 環境物質化学研究 分子材料科学

梶化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学

宗林

由樹

水圏微量元素の研究

化学研究所 環境物質化学研究 水圏環境解析化学

梅谷重夫

新奇有機リガンドの分子設計

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

中原勝

NMR によるイオン液体中の酸性不純物の微量分析

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

松林伸幸

エネルギー表示法によるタンパク質への基質結合の自由エネルギー解析

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

松林伸幸

水を主役とした ATP エネルギー変換

化学研究所 環境物質化学研究 分子環境解析化学

若井千尋

NMR によるイオン液体のダイナミクス

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学

江崎信芳

カルコゲンバイオファクターの生合成機構

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学

江崎信芳

バイオファクターの生合成

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学栗原

達夫

低温菌の低温適応機構の解析

化学研究所 環境物質化学研究 分子微生物科学栗原達夫

極限環境微生物の生理機能解析

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

金谷利治

アモルファス高分子のダイナミックス

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

金谷利治

高分子物質科学領域のホームページ

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

石田華子

E メールの利用

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

西田幸次

高分子電解質溶液の構造

化学研究所 複合基盤化学研究 高分子物質科学

松葉豪

高分子集合体の物性と解析

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

渡辺宏からみ合い高分子の分子レオロジー

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

渡辺宏

国際学術雑誌

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

井上正志

高分子のレオオプティクス

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

増渕雄一

高分子ダイナミクスと構造の計算

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

松宮由実

高分子系の流動誘電緩和

化学研究所 複合基盤化学研究 分子レオロジー

畝山

多加志

高分子からみあい系のマルチスケールシミュレーション手法の開発

化学研究所 複合基盤化学研究 分子集合解析佐藤直樹

有機固体の電子物性

化学研究所 複合基盤化学研究 分子集合解析

吉田弘幸

有機分子集合体の電子構造の研究

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

梅田真郷

超分子生物学

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

加藤詩子

生体膜リン脂質の動態と細胞の形態形成におけるその役割に関する解析

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

山口

有紀子

超分子生物学

化学研究所 複合基盤化学研究 超分子生物学

池ノ内

順一

化学研究所 先端ビームナノ科学センター 粒子ビーム科学

岩下芳久

加速器研究のための 3D 電磁場計算

化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学小川沙佳

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学橋田昌樹

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学

橋田昌樹

Laser Material Science

NMR 共鳴線の解析

弘典

169

J. Polym. Sci. B Polym. Phys. の編集

上皮細胞特異的な細胞膜の脂質非対称性の維持機構とその細胞機能化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学時田茂樹

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学

升野

振一郎

レーザー物質科学

化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学

Fazel

レーザー物質科学

Jahangiri
化学研究所 先端ビームナノ科学センター レーザー物質科学

大谷一人

レーザー物質科学研究領域

化学研究所 先端ビームナノ科学センター 複合ナノ解析化学根本隆

計算機シミュレーションによる STM 像の像解釈

化学研究所 先端ビームナノ科学センター 構造分子生物科学

畑安雄

化学研究所 先端ビームナノ科学センター 構造分子生物科学藤井知実

タンパク質の X 線結晶構造解析

化学研究所 先端ビームナノ科学センター 構造分子生物科学

山内貴恵

タンパク質の X 線結晶構造解析

化学研究所 先端ビームナノ科学センター 構造分子生物科学

小林一隆

タンパク質の X 線結晶構造解析

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学中村正治

新たな機能および反応性を有する有機金属化合物による次世代合成化学

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学

高谷光

シックハウスガス可視化検知のためのベイポクロミック有機結晶の開発

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学畠山

琢次

新規有機金属活性種の設計とその合成的応用

化学研究所 元素科学国際研究センター 典型元素機能化学

清家弘史

金属複合系反応剤の設計

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

小澤

文幸

研究・教育

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

小澤文幸

遷移金属／典型元素相乗系錯体の創製と機能に関する研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

池田

奈緒子

元素科学研究にかかる事務処理

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

岡崎雅明

遷移金属錯体に関する理論的研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

滝田良

遷移金属錯体を触媒とする新規反応開発

化学研究所 元素科学国際研究センター 遷移金属錯体化学

中島

裕美子

遷移金属錯体に関する理論計算

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

金光

義彦

光ナノ科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

金光義彦

光ナノ元素科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

倉橋

智子

光ナノ科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

永田

貴美子

光ナノ科学

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学松田一成

波動関数の光近接場マッピング

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

太野垣健

化学研究所 元素科学国際研究センター 光ナノ量子元素科学

伊東久

カーボンナノチューブにおける光学応答の研究

化学研究所 元素科学国際研究センター 無機先端機能化学島川祐一

機能性酸化物材料の研究

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

金久實

遺伝情報のコンピュータ解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

五斗進

生体分子情報データベースの開発

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

服部正泰

代謝パスウェイにおけるケミカルルールの解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

小寺正明

添付文書情報を用いた医薬品の薬効および副作用の分類

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

崎山

忠彦

ユビキチンシステムのデータベース構築とその解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

橋本浩介

糖転移酵素の網羅的な解析と糖鎖モチーフの抽出

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

田中道廣

遺伝子重複と遺伝子の多様性の網羅的な解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

本多渉

癌と miRNA 制御

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

武藤愛

生物種特異的に合成される代謝化合物の部分構造の特定化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

重水

大智

薬剤開発の歴史から化学修飾パターンの抽出と解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

財部将孝

薬物相互作用についての解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

菅化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

清水祐吾

未知の酵素反応予測に向けた一般化反応パターンの開発

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

水谷

紗弥佳

アイテムセットマイニングを用いた癌の進行に関わる遺伝子群のマイクタンパク質の X 線結晶構造解析

の開拓

秋次

ナノ構造光物性

マイクロアレイによる糖鎖構造の解析

ロアレイデータ解析
化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

平糠

和志

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

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

小林武史

ゲノム情報を用いた硫黄転移関連酵素の多様性解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

Bekir Erguner

GPCR のリガンド分子のクラスタリングと予測

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

董

薬効のネットワーク的解析

洪挙

170

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

西村陽介

植物 UGT の解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

守屋

勇樹

KEGG RPAIR を用いた分解パスウェイ予測

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

平川美夏

データベース処理による生命知識の抽出

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

Nelson Hayes

varDB: 抗原変化のタンパク質科のデータベース

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 生命知識システム

Qiannan

大局的視点に基づいた代謝パスウェイのプロパティ解析

化学研究所

阿久津

達也

生物情報ネットワークの解析と制御

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

馬見塚

拓

データマイニングによる生命科学上の半構造化データの解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

瀧川一学

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

Raymond Wan

HAMSTER: 最小全域木によるマイクロアレイデータの可視化

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

朱

大規模なマイクロアレ表現プロファイルにおけるＴＲＮの予測ハブ

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

志賀

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

Timothy

バイオインフォマティクスセンター 生物情報ネット

Hu

ワーク

山風
元紀

糖鎖に保存された部分構造パターンの効率的探索

機械学習技術を用いたゲノム情報解析
生物ネットワークのデータマイニング

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

夏目

やよい

データマイニングによる生体分子の機能解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

茅野光範

データ統合のための SNP と多遺伝子の関連解析

化学研究所 バイオインフォマティクスセンター パスウェイ工学

David Du Verle

生命科学情報からのデータマイニング

化学研究所 化学研究所共通

谷川為和

広報関係の事務及び情報収集

化学研究所 化学研究所共通山本真子

同窓会発足のための関連業務→同窓会のための関連業務

化学研究所 化学研究所共通

藤橋

明子

研究業務

化学研究所 化学研究所共通柘植彩

広報関係業務

化学研究所 化学研究所共通

小谷昌代

広報関係業務

化学研究所 化学研究所共通

谷村道子

広報関係事務

化学研究所 化学研究所共通

中野

友佳子

広報関係業務

生存圏研究所 生存圏診断統御研究系 森林代謝機能化学分野

山本直樹

イネモノリグノール合成遺伝子群の発現解析

生存圏研究所 生存圏開発創成系 生物機能材料分野

田中

文男

セルロース Iαの結晶弾性率

防災研究所 地震防災研究部門

中島正愛

地震時における構造物の破壊

防災研究所 斜面災害研究センター

福岡浩

流動性崩壊の危険度予測

防災研究所 気象・水象災害研究部門

丸山敬

乱流境界層の風速変動シミュレーション

防災研究所 気象・水象災害研究部門

竹見哲也

メソ対流擾乱の高解像度シミュレーション

低温物質科学研究センター 低温機能開発研究

寺嶋孝仁

遷移金属酸化物薄膜の合成と物性

宇治地区事務部 総務課

村田宗一

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

柏原明

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

尾上雅男

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

井上清史

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

渡辺茂

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

鈴木良平

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

山口淳子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

赤石敦一

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

上根勝

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

志村

創

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

宮本

真理子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

酒井博美

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

石橋秀子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

上地恭子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

吉山孝子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

篠壁敏代

事務能率の向上171

宇治地区事務部 総務課

中西洋子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

立花則子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

上道京子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

廣庭朋世

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

岩崎保子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

高橋知世

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

三品

愛

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

大槻薫

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

岡内

直子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

亀井優希

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

野田麻紀

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

鶴本智美

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

葛山理紗

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

原田育恵

事務能率の向上

宇治地区事務部 総務課

梅原

さつき

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

永田裕美

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

勝部

力

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

田中正人

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

高田

早津紀

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

元野大樹

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

長谷川

宇治地区事務部 経理課

大西正子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

三木好未

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

大山慶子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

辻本佳子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

有田弘子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

松井芳樹

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

永田幸司

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

綱島恵

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

植木純一

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

上田善紀

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

池田恵

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

西村紀子

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

片山肇

事務能率の向上

宇治地区事務部 経理課

平松良規

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

村田穣

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

角井宏司

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

三木厚穂

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

今井淑子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

廣中理絵

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

町

美稚子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

戸嶋充雄

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

原

宇治地区事務部 研究協力課

結城美和

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

中野

留美子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

春木淳

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

小池典子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

岡本

佐智子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

加賀谷

有里子

邦彦

事務能率の向上

事務能率の向上恵美子

172

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

谷川禅

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

福島典子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

北川伸代

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

中谷浩美

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

鹿間順子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

山崎紀久

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

本岡岳

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

田辺寛明

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

出羽

彩

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

岡田哲也

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

葛山由美

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

澤田祐子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

羽賀絢子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

増尾智美

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

島田

有紀代

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

吉本享子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

中野直子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

吉井

由加理

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

岸

宇治地区事務部 研究協力課

粟津静乃

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

田中純子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

村田

芽衣子

事務能率の向上

宇治地区事務部 研究協力課

田中育子

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

池田幸雄

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

鳥浦高光

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

石田茂光

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

吉田修治

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

岩田幸三

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

山本明

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

飯間昭彦

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

吉田啓子

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

吉田静夫

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

加治真彦

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

柳澤明

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

谷口法敏

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

梅園

和弘

事務能率の向上

宇治地区事務部 施設環境課

草間佳子

事務能率の向上

宇治地区事務部 総合環境安全管理清水節子

事務能率の向上

宇治地区事務部 旅費事務センター

高橋美貴

事務能率の向上

理学研究科・理学部 化学専攻

中井郁代

密度汎関数法を用いた表面吸着系ダイナミクスのシミュレーション

理学研究科・理学部 地球惑星科学専攻

三宅亮

造岩鉱物の拡散の異方性について

理学研究科・理学部 地球惑星科学専攻

川本竜彦

H2O 氷の光学性質

薬学研究科・薬学部 創薬科学専攻

大野浩章

ドラッグライクテンプレートの開発研究

薬学研究科・薬学部 創薬科学専攻

富岡清

有機合成化学、有機金属化学、超分子化学

薬学研究科・薬学部 ゲノム創薬科学専攻

辻本豪三

GPCR-リガンド相互作用の予測

薬学研究科・薬学部 創薬神経科学講座

高橋淳

新規抗アルツハイマー病薬の開発

薬学研究科・薬学部 医薬創成情報科学専攻

掛谷秀昭

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里香

事務能率の向上

ミカルバイオロジー研究

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工学研究科・工学部 物理工学科マイクロエンジニアリング専攻

立花明知

原子分子相互作用系に関する理論的研究

工学研究科・工学部 材料化学専攻

木村俊作

ポリペプチドのコンホメーションに関する研究

工学研究科・工学部 材料化学専攻

浦山健治

有限要素法による高分子ゲルの力学挙動の解析

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

大江浩一

カルベン錯体を鍵中間体とする触媒的π共役分子の創製

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

三木康嗣

生体イメージングを指向したナノ粒子の創製

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

近藤輝幸

高次生体イメージング先端テクノハブプロジェクト研究

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

井上正志

触媒材料の新規合成

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

和田健司

有機エネルギー資源の接触変換反応のための触媒設計と調整

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

岩本伸司

無機材料合成とその触媒機能工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

西本清一

放射線生物化学に関する研究

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

田邉一仁

光機能性人工核酸の開発

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻伊藤健雄

DNA 内過剰電子移動反応に関する研究

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

八田博司

放射線化学に関する研究

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

辻康之

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

寺尾潤

新規分子ワイヤの合成工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

和田健司

物質エネルギー化学専攻の研究推進

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

藤原哲晶

ナノサイズ分子触媒の開発

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

垣内隆

界面電荷移動の研究

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

垣内隆

電気分析化学に関する情報交換

工学研究科・工学部物質エネルギー化学専攻山本雅博

固液界面の物性の第一原理計算

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

西工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

小久見

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

江口浩一

炭化水素の低温燃焼触媒の研究

工学研究科・工学部 物質エネルギー化学専攻

江口浩一

複合酸化物系改質触媒の研究

工学研究科・工学部 分子工学専攻

船引卓三

非ヘム鉄酵素モデル錯体の構造解析研究

工学研究科・工学部 分子工学専攻

佐藤徹

パイ共役系の電子物性に関する理論的研究

工学研究科・工学部 分子工学専攻

伊藤彰浩

開殻分子の電子構造に関する理論的研究

工学研究科・工学部 分子工学専攻

笛野博之

化学反応と電子物性に関する理論的研究

工学研究科・工学部 分子工学専攻

俣野善博

ホスホールの化学

工学研究科・工学部 分子工学専攻

梅山有和

光合成モデル化合物の合成

工学研究科・工学部 合成・生物化学専攻

楊井伸浩

多孔性配位高分子の合成と性質

工学研究科・工学部 化学工学専攻

田門肇

分離プロセスの量子化学的研究

工学研究科・工学部 化学工学専攻

鈴木哲夫

吸着工学・乾燥工学等に関する分子論的検討

工学研究科・工学部 光・電子理工学教育研究センター

龍頭

啓充

クラスターイオンビームと固体表面の相互作用

物質ー細胞統合システム拠点 有機化学・光化学

今堀博

人工光合成系の開発

エネルギー科学研究科 エネルギー社会・環境科学専攻

ソンホン リエネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻

八尾健

機能性酸化物の結晶構造解析

エネルギー科学研究科 エネルギー基礎科学専攻

蜂谷寛

エネルギー機能材料の電子構造と光物性

エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻

馬渕守

マグネシウム合金における第一原理計算

エネルギー科学研究科 エネルギー応用科学専攻

楠田啓

ナノポーラス金属に関する第一原理計算

農学研究科・農学部 応用生命科学専攻

三上

文三

食糧タンパク質・食糧関連酵素のＸ線結晶構造解析

農学研究科・農学部 森林科学専攻

大島

渉

擬単結晶の X 線構造解析

農学研究科・農学部 森林科学専攻

木村史子

反磁性微結晶の精密配向

農学研究科・農学部 応用生命科学専攻

植田充美

コンビナトリアル・バイオ工学

農学研究科・農学部 地域環境科学専攻

赤松美紀

生理活性物質の構造活性相関

農学研究科・農学部 地域環境科学専攻

中嶋洋

土−車輪系接触問題の有限要素−離散要素解析

触媒有機化学直哉

イオン液体、水界面の光電気化学
善八

リチウム二次電池に関する研究

空気を用いた反応スパッタリングによる窒素ドープ型酸化チタン光触媒薄膜の作製と NO ガス分解能の評価

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