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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. 機能アノテーション・比較ゲノム２（緒方）12. システムズバイオロジー【演習】（五斗）n

KEGG を用いた比較ゲノム演習

13. メタゲノム解析（緒方）http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/lecture/bioinfo.html

1本日の目標• ゲノムやメタゲノムの遺伝子機能アノテーションから、どのような代謝機能や生理機能があるかを調べることができるようになる。

• 複数のゲノム間やサンプル間での機能の比較ができるようになる。

• KEGG のパスウェイデータベースとその活用法について学んで、実際のデータを適用できるようになる。

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本日、使用するデータベース（１）：KEGG
•

KEGG

•

ゲノムとパスウェイのデータベース•

遺伝子• →オーソログ• →パスウェイ•

遺伝子の機能分類

http://www.kegg.jp/kegg/
http://www.genome.jp/kegg/
3

本日、使用するデータベース（１）：KEGG•

Complete genomes• 4,000以上のゲノム•

Metagenomes• 1,000以上のサンプル•

遺伝子の機能アノテー
ションとパスウェイ情報4本日、使用するデータベース（１）：KEGG•

Complete genomes• 4,000以上のゲノム•

各生物種の名前とコードがリストされている。

•

コードをクリックすると生物種の詳細情報に飛ぶ。

•

詳細情報画面からPathway map へのリンクをたどるとパスウェイのリストが得られる。

5

本日、使用するデータベース（１）：KEGG•

Pathway maps

• 約200のマップ•

リファレンスに対して色付けすることで生物種毎に再構築。

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アノテーションの比較
KEGG GENOME database からnn

http://www.genome.jp/kegg/genome.html
KEGG Mapping for Genome Comparison andCombination で KEGG でアノテーションされたゲノムを選ぶ。

サンプルは KEGG Metagenomes で調べることができる。
nnn

http://www.genome.jp/kegg/catalog/org̲list3.html
MGENES データベースの Metagenomes のリンクをたどっても行けます。
各サンプルから得られた遺伝子配列に対して機能アノテーションをした結果を見ることができる。
7

アノテーションの比較•

複数の生物種を指定することによって比較することができる。

•例を使って見てみよう。

• api+buc のアミノ酸合成系• やり方は p.17〜24も参照

8

複数生物種の情報を PATHWAY にマッピング
共生関係
寄生関係
ヒトと腸内細菌叢など
アブラムシn

昆虫ブフネラn

アブラムシの共生細菌

9本日、使用するデータベース（２）：MGENES•

メタゲノムのコレクション•

サンプルごとにアノテーションとパスウェイ再構築
http://www.genome.jp/mgenes/

10本日、使用するデータベース（２）：MGENES•

Complete genomes• 4,000以上のゲノム•

Metagenomes• 1,000以上のサンプル•

遺伝子の機能アノテー
ションとパスウェイ情報11

SampleSiteNo_SampleSiteDepth_FilterSize�
SampleSiteNo: 4~156, 69 サイト
SampleSiteDepth: SRF < DCM < MES
FilterSize: フィルター孔のサイズ
0~0d2: 0~0.22µm, ウイルス（ファージ）
0d2~1d6: 0.22~1.6µm, バクテリア、巨大ウイルス
0d8~3: 0.8~3µm, バクテリア、単細胞真核�
12サンプル地点

The route of the Tara Oceans Expedition 2009-2013.
(c) N. Le Bescot / EPEP / SB Roscoff / CNRS�

13•

メタゲノムのコレクションで T 番号をクリックした結果•

サンプルごとのアノテーションとパスウェイ再構築• 環境因子の情報• サンプルから得られた遺伝子（タンパク質をコードする）• 遺伝子のアノテーションに基づく生物種の分布

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演習課題
• 海洋サンプル（Tara Oceans Project）から得られたメタゲノムの機能アノテーション結果を使って、サンプル間にどのような違いがあるかを調べてみよう。

• ２つ以上の海洋サンプルデータ（ゲノムでもよい）を選び、KEGG パスウェイの階層分類を比較しなさい。その中で異なる機能をリストアップし、異なる理由を考察しなさい。

• サンプルには地点の違いや深さの違いなど多くの環境因子が付随しています。例えば深さであれば、• SRF (Surface)：表層• DCM (Deep Chlorophyll Maximum)：数10m• MES (Mesopelagic)：数100m
15アノテーションの比較•複数のメタゲノムサンプ
ルを指定するとサンプル間の比較ができる。

ここに比較したいゲノムやサンプルのT番号を入れて Go!�16

アノテーションの比較

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Pathway map

グローバルマップ�
生物種1：緑、生物種2：赤、共通：青�＊3生物種以上は未サポート�
個別マップ�
生物種1：薄緑、生物種2：薄赤、、、、�
＊10生物種までサポート�
ここでは生物種とサンプルはどちらも遺伝子の集合と考えて下さい。

18

Pathway map

19

Pathway map

20アノテーションの比較

Pathway map は K 番号のアノテーション（対応する遺伝子の有無）マップを一つずつ開いてみないと分からない。
Brite hierarchy では機能分類全体を階層的に表示してくれるので、全体を一通りチェックするために使う。

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Brite hierarchy

KEGG Orthology ID (K 番号） のうちパスウェイにマッピングされているものの階層分類�
KEGG Orthology ID (K 番号） のうちパスウェイにマッピングされていないものも含めたタンパク質ファミリーや複合体の階層分類�

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Brite hierarchy▼

左から大分類→小分類でその階層をすべて開く。

▶

その階層の一つ下の分類を開く。
One-click mode をチェックす
ると、下の層全てを開く。

23

Brite hierarchy

色付けはパスウェイと同じ

24

演習課題１• 海洋サンプル（Tara Oceans Project）から得られたメタゲノムの機能アノテーション結果を使って、サンプル間にどのような違いがあるかを調べてみよう。

• ２つ以上の海洋サンプルデータ（ゲノムでもよい）を選
び、KEGG パスウェイの階層分類を比較しなさい。その中で異なる機能をリストアップし、異なる理由を考察しなさい。

• 例：表層と深海、光合成、窒素固定、エネルギー代謝、脂質代謝• KEGG Mapper を使えば、同じことが任意の遺伝子名とK 番号のリストからできます。
• http://www.genome.jp/kegg/tool/map̲pathway.html
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演習課題２• 海洋サンプル（Tara Oceans Project）から得られたメタゲノムの機能アノテーション結果を使って、サンプル間にどのような違いがあるかを調べてみよう。

• MGENES (T 番号）の比較では• 遺伝子の有無の情報のみ• それらがどの程度の量あるかは分からない• 元のデータには各遺伝子にマッピングできたリード数の情報がある• 遺伝子の量を考えると差があるかもしれない。
• http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/lecture/data/にサンプルごとの遺伝子頻度情報があります。
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KEGG Mapper ‒ Color Pathway
http://www.genome.jp/kegg/tool/map_pathway3.html
指定したパスウェイの色付け遺伝子または KO とその発現量とマップ番号を入
http://www.genome.jp/kegg/tool/map_pathway3.html�
力し、指定した色のグラデーションで色付けする�

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KEGG Mapper ‒ Color Pathway28

理学部・バイオインフォマティクス�2016年7月12日（火）�担当�五斗 進�

学籍番号：XXXXXXXXXX�
�

学部／学年：○学部／○回生�

氏名：○○�○○�

サンプル名：�
調べた機能：�

パワーポイントファイルが�
http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/lecture/data/Report (Name).pptx �にありますので、課題の1と2それぞれについて、サンプル名、調べた機能を記入の上、色を付けたパスウェイを貼り付けて下さい。
その際、どのような違いを見つけたかと実習の感想について一言付け加えて下さい。
作成したファイルは Report (学籍番号�名前）.pptx として
https://www.scl.kyoto-u.ac.jp/owncloud/index.php/s/zpMx4oCSXFYBSma�にアップロードして下さい。パスワードは bioinformatics です。
今日の実習の感想を一言書いて下さい：�○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○。�

�理学部・バイオインフォマティクス�2016年7月12日（火）�担当�五斗 進�

学籍番号：XXXXXXXXXX�
�

学部／学年：○学部／○回生�

氏名：○○�○○�

サンプル名：38_SRF_0d2-1d6, 38_MES_0d2-1d6�
調べた機能： Photosynthesis�違いに関して何か一言：�○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○。�

今日の実習の感想を一言書いて下さい：�○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○。�

授業評価アンケート（無記名方式）
科目名：バイオインフォマティクス
アンケート回答期間：7月8日（金）〜8月5日（金）
本日この講義の時間内で回答して下さい。�

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Tara Oceans データの解析

生物種の分布は地域よりも深さで説明できる�
Sunagawa, S., et al. (2015) Science 348:1261359-1�

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Tara Oceans データの解析

生物種の分布は地域よりも深さで説明できる�
Sunagawa, S., et al. (2015) Science 348:1261359-1�

33

Tara Oceans データの解析

全てのサンプル間で共通の機能(corefunction)の違いは生物種の違いほど大きくない。
Non-core 遺伝子がサンプルの特徴を表している。
�Sunagawa, S., et al. (2015) Science 348:1261359-1�

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Tara Oceans データの解析

Mesopelagic とそれ以外で遺伝子の量に違いの見えた機能群
具体的にどういう遺伝子が違いに効いているのか？
Sunagawa, S., et al. (2015) Science 348:1261359-1�

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