ゲノムとパスウェイのデータベース

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
http://goto.kuicr.kyoto-u.ac.jp/	

東大新領域メディカルゲノム専攻講義

医科学のための情報生命学II

2013/4/181ゲノムとパスウェイのデータベース• ゲノムデータベース• パスウェイデータベース• ゲノムからのパスウェイ再構築2

ゲノムデータとは• 全ゲノム配列とそのアノテーション情報• 次世代シーケンサーによる大量のショートリード• GWAS (Genome Wide Association Study) によるSNP (Single Nucleotide Polymorphism) などのバリ
エーション

3

ゲノムに関する情報の歴史（１）
1980年代ヒトゲノム計画の提案（ダルベッコら, 1986）
半自動シーケンサー（フッドら, 1986頃、ABI, 1987）
PCR（ポリメラーゼ連鎖反応）法の開発（マリス, 1987）
酵母ツーハイブリッド法（フィールズら, 1989）1990年

ヒトゲノム計画がスタート

1992年

次（第２）世代シーケンサーの基礎技術（ブレンナーら）

1995年

ヘモフィルス菌ゲノムの解読（約200万塩基、2000遺伝子）（独立生活する生物のゲノム）
プロテオーム（ウィルキンスら）
DNAマイクロアレイ（ブラウンら）

1996年

出芽酵母ゲノムの解読（約1200万塩基、6000遺伝子）（真核生物のゲノム）
4

ゲノムに関する情報の歴史（２）1997年

枯草菌ゲノムの解読（約400万塩基、4000遺伝子）（日本を中心としたグループによる解読）
トランスクリプトーム（ヴォーゲルスタインら）

1998年

線虫ゲノムの解読（約9700万塩基、20000遺伝子）（多細胞生物のゲノム）
メタゲノム（土壌細菌）
メタボローム1999年

ヒト22番染色体ゲノムの解読
インタラクトーム（FlyNetグループ）

2000年

ショウジョウバエ、シロイヌナズナゲノムの解読

2001年

ヒトゲノムの概要配列発表（約30億塩基）
酵母インタラクトーム（伊藤ら、ユーツら）

5

ゲノムに関する情報の歴史（３）2002年

海洋ウイルスのメタゲノム

2003年

ENCODE (Encyclopedia of DNA Elements) プロジェクト

2007年

腸内細菌メタゲノム（黒川ら）

2008年

1000人ゲノムプロジェクト
以降、次世代シーケンサー全盛時代〜第3世代へ

6

KEGG に登録されたゲノムの数
ゲノム	2500

2000

1500

1000

5000

KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes 	
7

ゲノムデータベースとは• 配列とそのアノテーション情報の検索• ゲノムブラウザによる検索結果の表示や新規配列のマッピング• 比較ゲノム解析

8

ゲノムデータベース• 生物種毎のデータベース• SGD（酵母）、WormBase（線虫）、FlyBase（ハエ）、RGD（ラット）• ヒト：例えば HinvDB• 生物種データベースのポータル• EuPathDB：病原微生物ゲノムデータベース• cf. Full-length cDNA Database• 次世代シーケンサーデータのレポジトリ• ヒト疾患に関するデータベース• IEDB, OMIM, CTD など
9SGD: Saccharomyces Genome Database

http://www.yeastgenome.org/

10SGD: Saccharomyces Genome Database

Gbrowse による遺伝子の詳細表示（ACT1 遺伝子）11

From SGD to YeastCycYeastCyc: 酵母のパスウェイDB

12

From SGD to YeastCyc

YeastCyc: 酵母のパスウェイDB

13

Eukaryote Pathogen Database Resources

http://eupathdb.org/eupathdb/

14

Eukaryote Pathogen Database Resources

検索条件を組み合わせるためのインタフェース

15

ゲノムブラウザ• ローカルにインストールするタイプ• IGV (Integrative Genomic Viewer) by Broad Institute• 1000genomes, dbSNP• Tablet, IGB, Savant• ウェブブラウザタイプ• GBrowse• WormBase などのゲノムプロジェクト、HapMap、DGV(Database of Genomics Variants)• UCSC genome browser, Ensembl genome browser• ENCODE, dbSNP データ組み込み• Variant Eﬀect Predictor by Ensemble genome browser• Artemis genome browser
16WormBase for nematodes

http://www.wormbase.org/

17

WormBase on GBrowse

18

ENCODE project

http://genome.ucsc.edu/encode/

19

ENCODE on the UCSC Genome Browser

20Ensembl Genome Browser

http://www.ensembl.org/

21

Artemis Genome Browser for GeneDB

http://www.genedb.org/

22ゲノムとパスウェイのデータベース• ゲノムデータベース• パスウェイデータベース• ゲノムからのパスウェイ再構築

23

パスウェイ• 既存の知識の統合化• ダイアグラムによるマップ表現‒ 代謝系と制御系• リファレンスとしてのマップと生物種ごとのマップ

24代謝パスウェイ

Roche 社製の代謝マップ
http://web.expasy.org/cgi-bin/pathways/show_thumbnails.pl	25

代謝パスウェイ• 生体内における化合物の変換の流れ• 変換反応が進むには、通常、酵素による触媒が必要• 酵素は遺伝子によってコードされているタンパク質である（ことが多い）

Roche 社製の代謝マップ
http://web.expasy.org/cgi-bin/pathways/show_thumbnails.pl	26

KEGG の代謝パスウェイマップ

http://www.genome.jp/kegg/pathway/map/map00020.png 27

シグナル伝達パスウェイ（KEGG の細胞周期マップの例）

http://www.genome.jp/kegg/pathway/hsa/hsa04110.png 28

パスウェイデータベースの例
データベース

URL

タイプ

マップ

経路探索

ゲノム情報

有有有有有有BioCychttp://www.biocyc.org

KEGG

http://www.kegg.jp/

Reactome

http://www.reactome.org/

有有有SEED

http://www.theseed.org/

有無有

代謝系・
シグナル伝達系

代謝系
UM-BBDhttp://umbbd.ethz.ch/

有有無STKEhttp://stke.sciencemag.org/cm/

有無無

AfCS

http://www.signalinggateway.org/molecule/maps

有無無DIP

http://dip.doe-mbi.ucla.edu/

無無無BIND

http://bind.ca/

タンパク質間相互作用

無無無

BioPAX

http://www.biopax.org/

データベース変換フォーマット

シグナル伝達系

BioPAX などのパスウェイデータを扱うツールとして Cytoscape や VizANTなどがある。
29

Reactome

http://www.reactome.org/

30

YeastCyc by BioCyc

YeastCyc: 酵母のパスウェイDB

31

VisANT での表示

• ネットワーク特徴量の計算‒ 次数分布など
http://visant.bu.edu‒ パス計算、モチーフ抽出
32

KEGG PATHWAY

生体内(外)の分子間ネットワーク図• 代謝系‒ 13カテゴリ‒ 中間代謝、二次代謝、薬の代謝、全体像• 制御系‒ 20カテゴリ‒ 遺伝制御、環境シグナル、細胞プロセス、生体システ
ム他• 疾患‒ がん、免疫・神経変性・循
環器・代謝疾患、感染症

http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
Carbohydrate-> Glycolysis / Gluconeogensis	

• 薬の開発‒ 開発の歴史、標的ベース、
構造ベース

33

KEGG PATHWAY

マップの例：解糖系• 酵素／遺伝子と化合物のネットワーク• Pathway menu
‒ BRITE 形式の階層分類• Organism menu
‒ 生物種の階層分類• Pathway entry‒ パスウェイデータベースのテキストバージョン• Show description‒ マップの説明• User data mapping‒ マップ中のオブジェクトへの色付け

http://www.genome.jp/kegg/pathway/map/map00010.html

34

KEGG PATHWAY

テキストエントリー• Pathway entry‒ Entry• マップ番号（map|ko|ec|rn|生物種コード+番号）‒ Name, Description• パスウェイの説明とモジュールとの関係‒ Class• 階層分類情報‒ Pathway map• マップとオーソログテーブルへのリンク‒ Disease‒ Reference• モジュール‒ 生物種間での保存、複合体、オペロンを考慮した機能単位
http://www.genome.jp/dbget-bin/www̲bget?pathway+map00010

35

KEGG PATHWAY

マップの例：解糖系• Reference pathway‒ KO, EC, Reaction へのリンク‒ (KO) オーソログエントリーへのリンク‒ (EC) 酵素エントリーへのリンク‒ (Reaction) 反応エントリーへのリンク• 生物種名‒ 各生物種の遺伝子エント
リーへのリンク• Set personalized menu
‒ 生物種の選択• Sort below by‒ 生物種名のソート
http://www.genome.jp/kegg/pathway/map/map00010.html

36

KEGG PATHWAY

マップの例：解糖系 (EC)
• Reference pathway (EC)
‒ 従来のリファレンスに対応‒ 対応する酵素エントリーのある箱に色づけ• Reference pathway (KO)‒ 対応するオーソログエント
リーのある箱に色づけ‒ KEGG GENES に登録されている生物種が持つ遺伝子に関して配列の類似度を元に定義されているオーソロ
グ情報‒ 酵素によってはオーソログが定義できないものもある
http://www.genome.jp/kegg/pathway/ko/ko00010.html

37

KEGG PATHWAY

生物種の選択• リストの生物種を限定する‒ カテゴリーは KEGG 生物種一覧のものが指定可能•

Mammals, Protists,
Actinobacteria など‒ 生物種コードも KEGG 生物
種一覧のものが指定可能•

hsa（ヒト）, mmu（マウス）,eco（大腸菌）など

http://www.genome.jp/kegg/catalog/org̲list.html 38

KEGG PATHWAY

疾患パスウェイ
• 代謝系‒ 12カテゴリ‒ 中間代謝、二次代謝、薬の代謝、全体像• 制御系‒ 19カテゴリ‒ 遺伝制御、環境シグナル、細胞プロセス• 疾患‒ がん、免疫・神経変性・循
環器・代謝疾患、感染症• 薬の開発http://www.genome.jp/kegg/pathway.html‒ 開発の歴史、標的ベース、構造ベース
39

KEGG PATHWAY

疾患パスウェイ
• 癌に関与する遺伝子の分子間ネットワーク図• 病原因子となっている遺伝子に赤でマーク• Disease/drug mapping• 疾患遺伝子とドラッグターゲットのマッピング

40

KEGG PATHWAY

薬の開発パスウェイ• 代謝系‒ 12カテゴリ‒ 中間代謝、二次代謝、薬の代謝、全体像• 制御系‒ 19カテゴリ‒ 遺伝制御、環境シグナル、細胞プロセス他• 疾患‒ がん、免疫・神経変性・循
環器・代謝疾患、感染症• 薬の開発http://www.genome.jp/kegg/pathway.html‒ 開発の歴史、標的ベース、構造ベース
41

KEGG PATHWAY

薬の開発パスウェイ

42

KEGG GENOME
http://www.genome.jp/kegg/genome.html• KEGG 生物種ごとの入り口‒ GENES/DGENES：ゲノムが決定された生物種‒ EGENES：ESTで作成された遺伝子セット‒ MGENES：メタゲノムデータ‒ Pangenomes：近縁生物種をまとめたもの‒ Viruses‒ 生物種の組み合わせ43

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‒ 昆虫• ブフネラ‒ アブラムシの共生細菌

44

複数生物種の情報を PATHWAY にマッピング

アブラムシ

ブフネラ

共通

45

ゲノムとパスウェイのデータベース• ゲノムデータベース• パスウェイデータベース• ゲノムからのパスウェイ再構築46

ゲノムの機能解析・予測" 遺伝子産物としてのタンパク質間相互作用・転写ネットワーク

ゲノム

生命システム理解のためのゲノムの機能解析" 化合物ネットワークとしての代謝系

化合物、糖鎖、脂質47

遺伝子の機能予測とゲノムの機能予測(A) 遺伝子の機能予測
遺伝子の機能生物の機能発現DB

立体構造DB

モチーフDB(B) ゲノムの機能予測

相同性検索
立体構造予測相互作用DB

ネットワーク解析↑配列・構造解析

配列DB

遺伝子配列情報

パスウェイ
DB
ゲノム情報
（遺伝子の集合）48

リファレンスを用いたパスウェイ再構築

リジン分解系のリファレンスパスウェイ
49

リファレンスを用いたパスウェイ再構築

ゲノム情報から再構築された緑膿菌のリジン分解系
50パスウェイ再構築システム" ゲノム中の全遺伝子リストの作成" ゲノム、メタゲノムのアセンブリ" 遺伝子領域の予測" アミノ酸・塩基配列：マルチFASTA形式" ゲノム中の全遺伝子の機能アノテーション" 複数配列をクエリにして、ゲノムが決定された生物種の配列セットなどに対してホモロジー検索" 各クエリ配列に対して、双方向ベストヒット情報などを用いてオーソログを割り当て" オーソログ情報を元にしたパスウェイ再構築
51

パスウェイ再構築システムの例" MEGAN: MEta Genome ANalyzer" もともとはメタゲノムの生物種マッピング用のツール" MEGAN4からKEGGやSEEDを用いた機能予測とパスウェイ再構築の機能が拡張された" RAST: Rapid Annotations using Subsystems

Technology" ERGOを開発していたグループがパスウェイに相当するサブシステム（SEED）をベースに再構築" メタゲノム用の MG-RAST もある" KAAS: KEGG Automatic Annotation Server52

KAASによるアノテーションとパスウェイ再構築
KAAS: KEGG Automatic Annotation Server
http://www.genome.jp/tools/kaas/

DGENES from draft genomes
EGENES from EST assembly
MGENES from metagenome
・FASTA形式の塩基配列またはアミノ酸配列

・遺伝子と機能との対応表（KEGG ORTHOLOGY）
・遺伝子機能の階層分類情報（KEGG BRITE）
・パスウェイへのマッピング（KEGG PATHWAY）	

KEGG GENES に対する BLASTX と逆向きの TBLASTN または両方向の BLASTP(Bidirectional) Best Hits に基づく自動アノテーション
53

KAASでの機能アノテーション	
Bi-directional best hit rate

1. Query gene
BLASTX to GENES
TBLASTN from GENES

2. Homologs

BHRab = Rf

Rr
Genome B

Genome A

Cut oﬀ by
bi-directional best hit rate

3. Ortholog candidates

Gene aGene aʼSSʼ: best hit

Gene bGene bʼ

Rf = S / SʼGrouping by KO

4. KO (KEGG ORTHOLOGY) groups
Scoring by probability
and heuristics

5. Ranking of KO
Moriya, Y. et al. Nucl. Acids Res. 2007 35:W182-W18554

KAASでのKOに基づくマッピング

Moriya, Y. et al. Nucl. Acids Res. 2007 35:W182-W185 55

パスウェイ再構築で分かること• 生物種にない酵素：Missing enzymes• 酵素がない理由の可能性‒ そもそも、その生物種はその反応がなくても生きていける‒ アノテーションの仕方が不十分• 再度、ホモロジー検索やモチーフ検索の結果を見直す‒ パスウェイマップには書かれていない代替経路が存在する• 酵素のリストから可能な反応経路を計算する• 反応のタイプから新規反応経路を探索する

56

機能予測の抜けの例

リジン?

グルタリルCoA

クエン酸回路ゲノム情報から再構築された緑膿菌のリジン分解系

57

機能予測の抜けの例

リジン

未知の酵素遺伝子(missing enzyme)
グルタリルCoA

クエン酸回路生化学的な知識による緑膿菌のリジン分解系

58

複数のデータからの機能推定	
マイクロアレイ
遺伝子発現	

類似度行列
（カーネル）	

機能関連ネットワーク

酵母２
ハイブリッド	
細胞内局在情報	
系統プロファイル	59

複数のゲノムデータからの機能予測• 複数のデータを統合して解析することにより遺伝子の機能予測が効果的にできる‒ カーネルを使った例• Yamanishi, Y., et al. Bioinformatics, 20, i363-i370 (2004)• Yamanishi, Y., et al. FEBS Journal, 274:2262-2273 (2007)‒ パスウェイが教師データとして使える場合には有効60

教師付き学習	
発現データの類似度行列	

タンパク質ネットワーク	

Unknown pathway61

教師付き学習	
発現データの類似度行列	

トレーニング	

タンパク質ネットワーク	

トレーニング	Unknown pathway62

教師付き学習	
発現データの類似度行列	

トレーニング	

テスト	

タンパク質ネットワーク	

トレーニング	テスト	

Unknown pathway

63

緑膿菌のリジン分解系	

Missing enzymes	

64Application
Known
O
NH2HO?

O
H2N

NH2?

OHONH2?

OHOH

NH2?
O

1. Predicting network of 4225 protein
genes in Pseudomonas, and extractlysine degradation pathway
2. Candidate genes are extracted fromthe genes located between knowngenesOO

HOOH?
OHOO
CoAKnown
TCA cycle

65Function to be predicted
Lysine degradation of Pseudomonas aeruginosa
OO
NH2HO

H2N

O
NH2O
NH2HOO

HOH

NH2Glutaryl-CoA dehydrogenase"
OO
HOO

O
CoA

Glutaryl-CoA!

+" FAD"FADH2" +"O

HOCoA

OH

+" CO2"

Crotonoyl-CoAO
HOO
CoA

GcdH
MVGKASFNWIDPLLLDQQLTEEERMVRDSAYQFAQDKLAPRVLEAFRHEQTDPAIFREMG!
EVGLLGATIPEQYGGSGLNYVCYGLIAREVERIDSGYRSMMSVQSSLVMVPINEFGTEAQ!
KQKYLPKLASGEWIGCFGLTEPNHGSDPGSMITRARKVDGGYRLTGSKMWITNSPIADVF!
VVWAKDDAGDIRGFVLEKGWQGLSAPAIHGKVGLRASITGEIVMDNVFVPEENIFPDVRG!
LKGPFTCLNSARYGISWGALGAAEACWHTARQYTLDRQQFGRPLAANQLIQKKLADMQTE!
ITLALQGCLRLGRMKDEGTAAVEITSIMKRNSCGKALDIARMARDMLGGNGISDEFGVAR!
HLVNLEVVNTYEGTHDVHALILGRAQTGIQAFY!

Citrate cycle

66

Functions to genes
Lysine degradation of Pseudomonas aeruginosaOONH2HOH2NONH2O
NH2HOO

HOH

NH2Lysine monooxygenase"

OO

HOO
NH2HO+" O2"

H2N

NH2OH+" CO2" +" H2O"

NH2L-lysine!

OO

5-aminopentanamide!

HOO
CoA

Gene: Unknown
Citrate cycle

67

Functions to genes
Lysine degradation Pseudomonas aeruginosaO
NH2HO?

O
H2N

NH2?

O
HO

NH2?

OO

HOH

NH2?
O

O

HOOH?
O

No sequence data for any other species	

HOO
CoA

Gene: Unknown
Citrate cycle

68

バクテリアゲノムの特徴	
• 機能的に関連のあるタンパク質の遺伝子は、ゲノム上で近い位置にある傾向(Bork, P. et al. , 1998)• 機能的に関連のあるタンパク質は、同じような進化パターンを持つ傾向(Pazos, F., 2001; Pellegrini, M. et al,1999)69

系統プロファイル	

••Pellegrini et al.	
– Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 96:4285 (1999)
オーソログ遺伝子のパターンを分類	

E.coliS.cerevisiae

B.subtilis

H.influenzae

遺伝子１

101

遺伝子２

110

遺伝子３01

1

遺伝子４

同じパターンを持つ遺伝子は	

10
進化的・機能的に関連がある�

0

遺伝子５011

遺伝子６

1

1070

カーネル（類似度の表現）	
• ゲノム上での位置
K gen (x, xʹ′) = exp(−d / h)
ここで、d：遺伝子 x と xʹ′ 間の塩基数• 系統プロファイル
K phy (x, xʹ′) = x ⋅ xʹ′
ここで、x：系統プロファイル• 統合	K int = K gen + K phy
71

Prediction result

PA0262,260 (hypothetical)
PA0265 (dehydrogenase)

PA0266 (amino-transferase)72

複数のゲノムデータからの機能予測• 複数のデータを統合して解析することにより遺伝子の機能予測が効果的にできる‒ カーネルを使った例• Yamanishi, Y., et al. Bioinformatics, 20, i363-i370 (2004)• Yamanishi, Y., et al. FEBS Journal, 274:2262-2273 (2007)‒ パスウェイが教師データとして使える場合には有効• ウェブによる検索インタフェース: GENIES‒ http://www.genome.jp/tools/genies/• パスウェイが分からないときは、新規のパスも予測する必要がある

73

パスウェイの経路探索• ある基質化合物から生成物への反応経路があるかどうかを反応データベースから探索する‒ グラフの探索問題• 最短経路探索• 幅優先探索‒ 反応の表現‒ ゲノムとの対応づけ

74

反応とパスウェイのグラフ表現
グラフ：G = (V, E)
V = ノード（化合物）の集合: {A, B, C, D, F, G}E = エッジ（反応）の集合: {(A,B), (B,C), (C,D), (B,F), (C,F), (F,G)}
E1,E2,E3,E4,E5,
E6
E1A

E2
B

E3
C

D

E5
E4

E6
F

G

• グラフ探索アルゴリズムが応用できる‒ 最短経路を求めるアルゴリズム‒ 幅優先探索のアルゴリズム75反応経路計算のためのシステム• PathComp: Pathway Computation Server‒ http://www.genome.jp/tools/pathcomp/‒ 始点（と終点）の化合物を入力‒ データベース中の反応データから基質と生成物をつないで既存の反応からなるネットワークを計算‒ 幅優先で短いものから順に出力する• PathPred: Pathway Prediction Server‒ http://www.genome.jp/tools/pathpred/‒ 始点（と終点）の化合物を入力‒ データベース中の反応パターンデータから基質と生成物をつないで新規反応も含んだネットワークを計算‒ 微生物の環境物質分解系や植物の二次代謝産物の合成系に特徴的な反応を使うことができる

76

新規反応経路の予測

Moriya, Y., et al. Nucleic Acids Res, 38:W138 (2010)77

新規反応経路の予測	

Moriya, Y., et al. Nucleic Acids Res, 38:W138 (2010)78

ゲノムとパスウェイデータベースの応用として考えられること• 創薬‒ 二次代謝経路の発見と薬物合成経路の同定‒ 薬物代謝の可能性探索‒ パスウェイの種間比較によるドラッグターゲットの探索• 産業‒ 有用代謝産物の合成経路の同定と効率化• 進化的解析‒ パスウェイの種間比較によるパスウェイ進化の解明‒ 寄生生物とその宿主との関係
79