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2016年度「バイオインフォマティクス」
講義予定表
1. 配列アライメント（五斗）
2. データベースサーチ（五斗）
3. 機能・構造予測（五斗）
4. 配列モチーフ・隠れマルコフモデル（五斗）
5. アセンブリとマッピング（Blanc-Mathieu）
6. 分子進化（緒方）7. 分子系統解析（緒方）8. 分子系統解析【演習】（Blanc-Mathieu）
9. 遺伝子予測（緒方）
10. 機能アノテーション・比較ゲノム（緒方）11. システムズバイオロジー（五斗）
12. メタゲノム解析（緒方）13. メタゲノム解析（緒方）http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/lecture/bioinfo.html

1

配列アライメント ‒ 今日のトピック" ドットマトリックス（Dot Matrix）" ダイナミックプログラミング（DynamicProgramming）" スコアマトリックス・ギャップペナルティ（Score Matrix, Gap Penalty）

2

配列アライメント" 配列アライメント（sequence alignment）
n２つのタンパク質または遺伝子の配列を並べて、進化的な関連があるかどうかを調べること" ２つの遺伝子が進化的に関連があるか？
異なる生物種間で同じ機能を持つ遺伝子
n 一つの生物種内で類似した機能を持つ遺伝子n" 異なる生物種で同じ機能の遺伝子を比較する
n

生物種間の進化的な関係

3

生物種の系統関係
真正細菌

古細菌�

真核生物

14: 動物
15: 繊毛虫
16: 植物
17: 菌類18: 鞭毛虫
19: 微胞子虫

ウーズらによる進化系統樹
分子レベル（配列レベル）の情報：16S rRNA4

オーソログとパラログ
ホモログ（Homolog）
進化的な起源を同じくする遺伝子

種１
a1

種２
a1ʼ

オーソログ（Ortholog）
種分岐の際に同じ遺伝子だったもの
通常同じ機能を持つ
パラログ（Paralog）
遺伝子重複によってできた類似遺伝子
通常異なる機能を持つ

a1

種分岐
aa2

a1

ゼノログ（Xenolog）
水平移動によって得られた類似遺伝子

a2

種分岐
a1a2
遺伝子重複
a5

配列アライメント" 配列アライメント（alignment）
２つのタンパク質または遺伝子の配列を並べて、ホモログ（相同）かどうかを調べること
n 実際には類似性を調べる
n 文字の一致（マッチ）、不一致（ミスマッチ）、挿入、欠失を考慮する
n" アライメントのキーポイントはアライメントの種類
n アライメントの方法・アルゴリズム
n アライメントを評価するためのスコア
n スコアの重要性を評価するための統計的基準
n6配列アライメントの種類" グローバルアライメント
n配列全体を並べる
LGPSSKQTGKGW-SRIWDN! マッチ（+, |）|+| ||||+ |! ミスマッチ
LN-ITKSAGKGAIMRLGDA! ギャップ・挿入（-）" ローカルアライメントn

局所的によく似た部分を探す-------TGKG--------!
|||!
-------AGKG--------!
7

アライメント方法の種類" ２本の配列のアライメントn

ペアワイズアライメント
w ドットマトリックス
w ダイナミックプログラミングw ワードを使った方法" ３本以上の配列のアライメント
nマルチプルアライメント
w 累進法
w 反復改善法8

ドットマトリックス" 比較する配列を行列の行と列に並べて一致する文字に対応する行列成分にドットをうつ" 類似部分をマトリックスの対角成分として表示" 同一配列をマトリックス表示す
るとリピート部分も抽出できる

http://www.tulane.edu/~biochem/lecture/723/seqalign.html
9ドットマトリックス
二つのバクテリアの EF-G（転写伸長因子）の例
S. aureus（黄色ブドウ球菌）と T. thermophilus （好熱菌）タンパク質アミノ酸配列

DNA塩基配列

http://www.tulane.edu/~biochem/lecture/723/seqalign.html
10

11

12

ワードサイズによる評価

1文字ずつ比較して、一致するところにドット3文字ずつ比較して、完全一致するところにドット�３文字ずつ比較して、そのうち２文字一致するところにドット�
13ワードサイズによる評価

ワードサイズ 23、閾値 5（23文字のうち5文字） のマッチでドット14

ドットマトリックスによるリピート同定
human LDL (low density lipoprotein) receptor

EGF̲CA:calcium binding EGF domain
タンパク質間相互作用に必要�

http://www.blc.arizona.edu/courses/bioinformatics/matrix-lect.html
15

アライメント方法の種類" ２本の配列のアライメントn

ペアワイズアライメント
w ドットマトリックス
w ダイナミックプログラミング
w ワードを使った方法" ３本以上の配列のアライメントn

マルチプルアライメント
w 累進法
w 反復改善法
16ダイナミックプログラミング（DP）
ドットマトリックスでは対角線成分だけ→ ギャップも考慮したい（塩基の挿入・欠失）
A! I!
A!
M!
O!
S!

M!

S!
全パターンの並べ方から最適なものを探し出す問題
全パターン
左上から右下まで辿る経路
縦と横の矢印がギャップ�
AIM-S!
アライメントA-MOS!
17

ダイナミックプログラミング（DP）

A! I!

M!

S!

A!
M!
O!
S!

・・・・・・・・・・・・・・・・
DP計算用の行列D評価関数による枝刈り

18評価関数（スコア）の計算方法
Di-1,j-1

Di,j-1

ws(i),t(j)Di-1,jdd

Di,jDi,j = max (Di-1,j-1 + ws(i),t(j),Di-1,j + d,
Di,j-1 + d)
文字列 s�
文字列 t�

1 2 3 4!
A I M S!
A M O S!

ws(i),t(j):アミノ酸の場合、s(i) と t(j) の類似度
塩基配列の場合、通常マッチ１，ミスマッチ０
d: ギャップペナルティ19

グローバルアライメント
ニードルマンとブンシュによる評価関数の計算方法
D0,0 = 0
Di,0 = i d(for i = 1 to n)
D0,j = j dA(for j = 1 to m) A

A T A T G C C T T!
0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9!
-1 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 !
-2 0 1 1 0 -1 -2 -3 -4 -5!
G -3 -1 0 1 1 1 0 -1 -2 -3!
Di,j = max (Di-1,j-1 + ws(i),t(j), C -4 -2 -1 0 1 1 2 1 0 -1!
C -5 -3 -2 -1 0 1 2 3 2 1 !
Di-1,j + d,Di,j-1 + d)
T -6 -4 -2 -2 0 0 1 2 4 3!
G -7 -5 -4 -2 -1 1 0 1 3 4 !
T -8 -6 -4 -3 -1 0 1 0 2 4 !
ここでは d = -1 で計算�max の計算で使った経路を覚えておく�20グローバルアライメント
ニードルマンとブンシュによる評価関数の計算方法
D0,0 = 0
Di,0 = i d(for i = 1 to n)
D0,j = j dA(for j = 1 to m) A

A T A T G C C T T!
0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9!
-1 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 !
-2 0 1 1 0 -1 -2 -3 -4 -5!
G -3 -1 0 1 1 1 0 -1 -2 -3!
Di,j = max (Di-1,j-1 + ws(i),t(j), C -4 -2 -1 0 1 1 2 1 0 -1!
C -5 -3 -2 -1 0 1 2 3 2 1 !
Di-1,j + d,
Di,j-1 + d)
T -6 -4 -2 -2 0 0 1 2 4 3!
G -7 -5 -4 -2 -1 1 0 1 3 4 !
T -8 -6 -4 -3 -1 0 1 0 2 4 !

ATATGCCT-T!
A-A-GCCTGT!

右下（右端）から覚えていた経路を辿って戻る（バックトラック）�
21

ローカルアライメント
スミスとウォーターマンによる評価関数の計算方法
D0,0 = 0
Di,0 = 0(for i = 1 to n)
D0,j = 0A(for j = 1 to m) A

GDi,j = max (Di-1,j-1 + ws(i),t(j), CCDi-1,j + d,
Di,j-1 + d,
T0)
G

ATGCCT-T!
AAGCCTGT!

T

000000000A010000000

T001000101

A
0
1
1
1000
10

T
00
1
1
10
1
0
2

G
0
00
2
1
10
2
1

C
0
00
1
32
1
12

C
0
0
00
2
42
1
1

T
0
0
0
0
1
3
5
4
3

T!
0!
0 !
0!
0 !
0!
2!
4!
5!
5!

スコア最大の箇所から覚えていた経路を辿って戻る（バックトラック）�
22

アミノ酸の構造と類似度• 疎水性、親水性• 電荷の有無• 残基のサイズ• コドン使用パターン23アミノ酸置換行列
Ala 1!
Arg -5 7!
BLOSUM50
Asn -5 -1 7!
BLOck SUbstitution Matrices
Asp -5 -2 2 8!
Cys -5 -4 -2 -4 13!
参考：AAindexデータベース
Gln -5 1 0 0 -3 7!
http://www.genome.jp/dbget/aaindex.html
Glu -5 0 0 2 -3 2 6!
Gly -5 -3 0 -1 -3 -2 -3 8!
His -5 0 1 -1 -3 1 0 -2 10!
Ile -5 -4 -3 -4 -2 -3 -4 -4 -4 5!
Leu -5 -3 -4 -4 -2 -2 -3 -4 -3 2 5!
Lys -5 3 0 -1 -3 2 1 -2 0 -3 -3 6!
Met -5 -2 -2 -4 -2 0 -2 -3 -1 2 3 -2 7!
Phe -5 -3 -4 -5 -2 -4 -3 -4 -1 0 1 -4 0 8!
Pro -5 -3 -2 -1 -4 -1 -1 -2 -2 -3 -4 -1 -3 -4 10!
Ser -5 -1 1 0 -1 0 -1 0 -1 -3 -3 0 -2 -3 -1 5!
Thr -5 -1 0 -1 -1 -1 -1 -2 -2 -1 -1 -1 -1 -2 -1 2 5!
Trp -5 -3 -4 -5 -5 -1 -3 -3 -3 -3 -2 -3 -1 1 -4 -4 -3 15!
Tyr -5 -1 -2 -3 -3 -1 -2 -3 2 -1 -1 -2 0 4 -3 -2 -2 2 8!
Val -5 -3 -3 -4 -1 -3 -3 -4 -4 4 1 -3 1 -1 -3 -2 0 -3 -1 5!
A R N D C Q E G H I L K M F P S T W Y V!
24

PAM (Accepted Point Mutations)" デイホフらによる定式化（1978年）
71 グループの配列：類似度が 85% 以上
n 1,572 の置換をカウント
n 各アミノ酸置換の確率を1,572 の置換の割合で求める
n 対数尤度（Log odds） 比で表現
w log10(qij/pipj) に比例したスコア
w pi はその文字の出現率、qijは同時出現率
n PAM 1n PAM 250 は PAM 1 を250 回掛け合わせたものnw 20 % の類似度に相当する
25

BLOSUM (BLOck SUbstitution Matrices)" ヘニコフらによる定式化（1992年）
ギャップなしのローカルアライメントのデータベース（ブロック）から計算
n すべての置換頻度と非置換頻度（すべてのアミノ酸ペア 20x19/2 = 210 パターン）をカウント
n 対数尤度（Log odds） 比を使うのはPAMと同じ
w log (qij/pipj) に比例したスコア
w pi はその文字の出現率、qijは同時出現率
n 70% 一致、60% 一致など配列一致度ごとに作成
したブロックを用いてそれぞれの置換行列を計算
n226

ギャップペナルティの種類" 線形スコア
長さ g のギャップペナルティn γ(g) = -gdn" Aﬃne スコア
長さ g のギャップペナルティn γ(g) = -d - (g - 1)en d : gap open penalty
n e : gap extension penalty
n 通常は d > en27

アフィンスコアを使った DP

Di-1,j-1

Di,j-1３種類の Di,j を用意する

eDi-1,j(2)�
Di,jws(i),t(j)e(3)�
Di,j(1)�
Di,j28

文献
"""

"
"
""

Woese, C. R., Kandler, O. and Wheelis, M. L. (1990) Towards a natural
system of organisms: Proposal for the domains, Archaea, Bacteria andEukarya. Proc. Natl. Sci. USA, 87, 4576-4579.
Gibbs, A. J. and McIntyre, G. A. (1970) The diagram, a method forcomparing sequences. Its use with amino acid and nucleotide
sequences. Eur. J. Biochem., 16, 1-11.
Needleman, S. B. and Wunsch, C. D. (1970) A general method
applicable to the search for similarities in the amino acid sequence oftwo proteins. J. Mol. Biol., 48, 443-453.
Smith, T. F. and Waterman, M. S. (1981) Identification of common
molecular subsequences. J. Mol. Biol., 147, 195-197.
Gotoh, O. (1982) An improved algorithm for matching biologicalsequences. J. Mol. Biol., 162, 705-708.
Dayhoff, M. O., Schwartz, R. M. and Orcutt, B. C. (1978) A model ofevolutionary change in proteins. In Atlas of Protein Sequence andStructure, Vol. 5, Suppl. 3, pp. 345-352.
Henikoff, S. and Henikoff, J. G. (1992) Amino acid substitution matrices
from protein blocks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 89, 10915-10919.
29オミックス解析技術とバイオインフォマティクス" ゲノム・メタゲノム
シーケンサーn 配列アセンブリ、遺伝子領域予測、機能予測" トランスクリプトーム
n DNAマイクロアレイ、DNAチップ、RNA-seqn 類似発現パターンクラスタリング、転写ネット
ワーク予測" プロテオーム
n ２次元電気泳動、酵母２ハイブリッド、質量分析
n クラスタリング" メタボロームn 代謝産物濃度測定、質量分析
遺伝子機能解析
ネットワーク解析
n シミュレーションn30

オミックスプロジェクト• トランスクリプトーム（Transcript + -ome）• 転写産物（RNAのこと）の総体• 細胞内で実際に RNA として発現している遺伝子• プロテオーム（Protein + -ome）• タンパク質の総体• 細胞内で実際にタンパク質として働いている遺伝子• メタボローム（Metabolite + -ome）• 代謝産物（アミノ酸、グルコースなど）の総体• 代謝系で合成されている化合物• インタラクトーム、フェノーム、グライコーム。。。
31

ゲノム解析とバイオインフォマティクス" 配列アセンブリ
DNA 断片をつなぎあわせて一つのゲノムにn 重なり情報を用いた組み合わせ最適化問題
n" 遺伝子領域予測
ゲノム中のどこがコーディング領域か？
n 開始コドン〜終止コドン
n エクソンーイントロン境界n 転写・翻訳制御領域n" 遺伝子機能予測
予測された遺伝子の機能は何か？
n 遺伝子個々の機能
n 分子ネットワークとしての機能
n32

トランスクリプトーム解析とバイオインフォマティクス" 類似発現パターンクラスタリング
遺伝子 (mRNA) の発現をゲノムレベルで調べる
n 同時に発現している遺伝子のクラスタリング
n 細胞，条件特異的に発現している遺伝子の同定
n 正常細胞と変異細胞との比較による病原遺伝子の探索n" 転写ネットワーク予測n

時系列での発現データを使って、時間差で発現している遺伝子の情報から予測する33

プロテオーム・インタラクトーム解析とバイオインフォマティクス" プロテオームnSWISS-2DPAGE

２次元電気泳動＋質量分析" インタラクトーム
nnnnn

相互作用している（結合している）タンパク質のペアを網羅的に調べる
酵母２ハイブリッド
質量分析
タンパク質チップ
インタラクトームとも言う" 類似発現タンパク質のクラス"

タリング
タンパク質相互作用ネット
ワーク構築

34

メタボローム解析とバイオインフォマティクス" 代謝産物などの低分子化合物の濃度を測定" タンパク質と低分子化合物の結合を調べる" Liquid/Gas Chromatography, MassSpectrometry" 遺伝（ゲノム）情報だけでなく化合物の情報も利用" 必要なパスウェイの計算" 動的なシミュレーションのためのデータ35バイオインフォマティクス" 分子の解析からシステムの解析へ" 生命システム解析のためのツールn

データベースnアルゴリズム" 生命システム解析
n

生命の進化解析n

医療・創薬への応用

36