ライフサイエンスデータベース統合推進事業（統合化推進プログラム）

研究開発中間報告書「物質循環を考慮したメタボロミクス情報基盤」
有田正規 | 国立遺伝学研究所 教授©2019 有田 正規(情報・システム研究機構) Licensed under CC BY 4.0

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研究開発実施の概要
本研究は４つのグループにより構成される。
【遺伝研グループ】メタボローム・リポジトリの開設と運用
・ MetaboBank リポジトリおよび入力エディタ開発
公的リポジトリ MetaboBank を遺伝研 DDBJ サービスとして開始
データ登録用のエクセルマクロ MetaboBank エディタを作成
・ 食品／植物メタボローム・リポジトリの作成と公開比較可能なように同一条件で測定した食品 222 サンプル，植物 28 サンプルのデータを容易に比較解析できるインターフェースを開発。データもダウンロード可能。
【理研グループ】植物メタボローム・アノテーション高度化
・ 理研メタボロームメタデータベースの構築と公開
理化学研究所 CSRS で過去 10 年以上にわたり測定されてきた 56 プロジェクトのデータを精査し，RDF 形式でメタデータを作成。
・ スペクトルライブラリの作成と公開
117 脂質クラスに対応する理論スペクトルライブラリ，オールイオンフラグメンテーション(AIF)に対応する基礎代謝物ライブラリ等を作成。
・ MS-DIAL の開発
代謝物ネットワークの解析機能および AIF データの解析機能を追加
イオンモビリティ CCS データの解析機能を追加【かずさグループ】食品メタボローム・アノテーション高度化
・ 植物メタボロームデータの整備
かずさ DNA 研究所で過去 10 年以上にわたり測定されてきた 104 プロジェクトのデータを精査し，RDF 形式でメタデータを作成。
・ PowerGetBatch を用いたパイプライン構築
整理したプロジェクトと紐づけされた解析生データを再解析するためのパイプライン構築【奈良グループ】生理活性オントロジーの構築・ 代謝物情報の蓄積と活性オントロジーの整理
KNApSAcK データベースのコア情報を 3 千代謝物，2 万 6 千ペア作成。
生理活性オントロジーとして 140 クラス 1 万データ整理。
・ メタ代謝マップの作製
アルカロイドの生合成マップを中心に 32 枚のメタ代謝マップを構築。
・ 深層学習を用いた生合成開始物質予測やインシリコ・スクリーニングを実施

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研究開発実施体制
1. 各グループの担当項目（主な開発スタッフおよび直接雇用者）(1) 遺伝研グループ（研究代表者グループ） 全体統括：有田正規
MetaboBank リポジトリおよび入力エディタ開発
櫻井望，時松敏明
食品／植物メタボローム・リポジトリの作成と公開
櫻井望
奈良グループと連携した代謝物情報整理，マップ作成
佐藤允治
理研グループと連携した MS-DIAL の開発
多田一風太(2) 理研グループ（主たる共同研究者グループ(1)）
理研メタボロームメタデータベースの構築と公開
福島敦史，高橋みき子，小林紀郎，学生アルバイト
スペクトルライブラリの作成と公開
津川裕司，高橋みき子，長崎英樹（2020）
MS-DIAL の開発
津川裕司，高橋みき子(3) かずさグループ（主たる共同研究者グループ(２)）
植物メタボロームの整備
平川英樹，櫻井望，長崎英樹(2018-2019)
PowerGetBatch を用いたパイプライン構築
櫻井望，長崎英樹(2018-2019)(4) 奈良グループ（主たる共同研究者グループ(３)）
代謝物情報の蓄積と活性オントロジーの整理，メタ代謝マップの作製
金谷重彦，森田晶，大橋美名子
深層学習を用いた生合成開始物質予測とスクリーニング
金谷重彦，黄銘，小野直亮，学生アルバイト

2. 有識者会議等(1) 会議概要
名称

DNA データ研究利用委員会

目的委員会は、センターが実施している日本 DNA データバンク事業を推進

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するため、国内の研究機関との連携、ENA/EBI（欧州）、GenBank /NCB
I（米国）との国際連携協力のもとに次の各号に掲げる事項について審議する。
一 センターの事業計画に関すること
二 センターの関係事業経費に関すること
三 センターの総合的な評価・調整に関すること
四 その他 DNA データに関する調査・検討等に関すること
委員数

１１人（２０２０）(2) 開催歴年月日

場所

主な議題・指摘事項等

２０１８年
２月２０日

国立遺伝学研究所（当時の DDBJ センター長は高木利久教授）

メタボローム・リポジトリの試験運用と題し，D
DBJ サービスとして MetaboBank の運用を打診。理研 CSRS,かずさ DNA 研，遺伝研の３研究所間での「生命科学データの共有に関する覚書」締結を報告。予算制約のなかでの運営への懸念。その他，指摘事項は特
になし。

２０１９年
２月２０日

同上
（センター長 有田正規）

2018 年 11 月のメール審議における，メタボ
ローム・リポジトリの開設承認を確認。理研およびかずさのメタボローム・データを整理中
であることを報告。公的リポジトリで欧米とのデータ交換を確認。

２０２０年
２月１３日

同上
（センター長 有田正規）

メタボローム・データのリポジトリである Meta
boBank の公開準備を報告。DDBJ ホームページで Wiki を運営する困難も説明。Wiki
は学会等に変更させなければ可能ではという指摘（伊藤剛委員）。

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研究開発の目的、実施内容及び成果
1. 研究開発対象のデータベース・ツール(1) データベース
主要なもの
正式名称
MetaboBank

略称
MetaboBank

概要
DDBJ センター事業の一環として実施するメタボローム・データ
リポジトリ。Metabolonote および RIKEN PMM に記載されるメ
タデータを含む。

上記以外のもの
正式名称

Metabolonote

略称

概要

メタボロノ

メタボローム研究のメタデータを MediaWiki を用いて整理した
データベース。自然言語で記述できるためフレキシブル
http://metabolonote.kazusa.or.jp/
メタボローム研究の分析生データを集積したデータベース
http://webs2.kazusa.or.jp/massbase/
理研 CSRS で取得した植物メタボロームデータを体系的に整理して公開するサービス。本データベースでは、メタデータの世界標準技術であるセマンティックウエブや Resource Description Framework (RDF) と呼ぶ枠組みに基づいてデータを公開している。 http://metabobank.riken.jp/

ート
MassBase

マスベース

RIKEN Plant Metabolomics MetaDatabase

RIKEN PMM

食品・植物メタボロー
ムリポジトリ

食レポ・植レポ

食品と植物にあるメタボロームピークを検索，確認できる
データベース
http://metabolites.in/foods および /plants

KNApSAcK

ナップザック

様々なデータを含むが，本研究ではアルカロイド等二次代謝物の生合成マップおよび植物界における二次代謝物の分布をデータベース化。

(2) ツール等
正式名称
MS-DIAL
MS-FINDER

PowerGetBatch

略称

概要
質量分析データ解析用ソフトウェア。MS-DIAL は代謝物由来イオンの検出、同一化合物由来イオンのグルーピング、代謝物
アノテーション等の一連のデータ処理を行う。MS-FINDER は未知のスペクトルから構造解析（structure elucidation）するためのソフトウェアツール。

メタボロームデータ解析ツール http://www.kazusa.or.
jp/komics/ja/tool-ja/235-powergetbatch.html※データベース、ツールの詳細は別紙参照。

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2. 達成目標及び実施計画(1) 当初の実施計画・達成目標
研究開始当初計画【２０１８年度】
・・・・・

MassBank wiki の開始（遺伝研）
MassBank 公共リポジトリの設計 （遺伝研）
食品メタボローム情報のリポジトリ登録 （かずさ）
代謝物構造と生理活性の相関解析 （奈良）GC/MS 測定データのメタデータ化とリポジトリ登録 （理研）

【２０１９年度】
・・・・・

MassBank データのバージョン化とリポジトリ開設、スペクトルセットの頒布（遺伝研）
Metabolonote 等を MassBank ファミリーとして統合 （遺伝研）
植物二次代謝物のスペクトル・ライブラリ作成 （かずさ）
メタ代謝マップの MassBank wiki 連携 （奈良）MassBank における GC/MS セクションの開始 （理研）

【２０２０年度】
・・・・・

リポジトリデータの MetabolomeXchange 登録と国際連携 （遺伝研）
リポジトリの支援体制構築 （遺伝研）
二次代謝物ライブラリのバージョン化と、スペクトルセットの頒布 （かずさ）
メタ代謝マップを用いた植物―昆虫共生系の解析 （奈良先）
GC/MS 登録情報のバージョン化と、スペクトルセットの頒布 （理研）
(2) 期間中に追加・削除・変更した実施計画・達成目標

当初からの計画変更
２０１８年６月 変更点
かずさグループ代表の櫻井望が国立遺伝学研究所に移籍。かずさグループ代表を平川英樹とし，櫻井は遺伝研グループおよびかずさグループの両方に貢献。
２０１８年１２月 変更点
スパコンレンタル費用２００万円を理研グループにサーバ備品代として移管
理由
理研 PMM の物理サーバを理研情報システム本部所有のサーバより，本課題で購入する新サーバに移すため。
背景研究開始当初は情報システム本部の所有するマシン上で稼働していたが，機器が老朽化したため。購入したサーバは理研システム本部（和光）に設置する。

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２０１９年４月 変更点
主な研究開発対象データベースの名称・URL を「Massbank（http://massbank.jp）」から「MetaboBank（http://mb.ddbj.nig.ac.jp）」に変更。
理由
サービス名称の MassBank およびドメイン名の Massbank.jp について、日本質量分析学会
へ譲渡することとなったため。

3. 実施内容(1) 実施内容【遺伝研グループ】
MetaboBank リポジトリおよび入力エディタ開発
DDBJ サービスの一環として共通バナーを用いてリポジトリを2020 年 10 月に公開した（Fig.1）。
初期データとして理研およびかずさグループで整理してきた情報を収載し，塩基配列と重ならないアクセッション番号を付与している。EBI/NCBI にも開発状況は適時連絡している。一般からのデFigure 1

MetaboBankの ト ッ プ ペ ー ジ

http://mb.ddbj.nig.ac.jp

ータ投稿は現在構築中の DDBJ 統
合アカウントシステムを通して実施し，同アカウントからはゲノム等，他のデータ投稿も可能である。システムでは論文投稿時のレビュー用公開 URL 設定や，一般公開への切り替えといった操作をユーザ自身が設定する。一般公開を選択した場合，DDBJ の担当キュレータ
が内容を確認し，必要項目が正しく入力されていることを確認したうえで公開に至る。
データ登録用には「MetaboBank エディタ」と呼ぶ Microsoft Excel のマクロを用意している（Fig. 2; MetaboBank ページからダウンロード可能）。メタボローム研究のメタデータはゲノム・プロテオームに比して圧倒的に多く，対象も幅広い。ユーザが長期にわたり同じプロ
ジェクトにデータを追加しやすくするため，入力方式は（データを長期に保持できない）ブ
ラウザ形式ではなく，Excel を採用した。利用法として 70 ページ超におよぶエディタ利用マニュアル（日本語）も作成した。サイトへの登録はエディタか出力する JSON フォーマッ
トを用いており，プログラムを書けるユーザに登録方法の選択肢を多く残している。また国際的なメタボローム・リポジトリ MetaboLights と MetabolomicsWorkbench との違いは，
国際メタボロミクス学会の標準イニシアティブ（MSI)が推奨するガイドラインを完全に満7

たしている，要するにメタデータが詳しい点である。
Figure 2
MetaboBank エ
ディタのメインメニュー。日本
語表示だが言語
設定で英語表記にもなる。
このエディタで特徴的なのはグラジエントツールと呼ばれるクロマトグラフィー条件を GUI 形式で入力・登録させるエクセルマクロである。論文等では文字情報で書かれ概要を掴みにくい条件を視覚的に確認できる。このツールを用いた入力はフォーマットが揃うため，レポジトリ上でグラジエントの類似性を比較・検索することが可能になる。
食品/植物メタボローム・リポジトリの作成と公開
食品や植物におけるメタボローム
をクロマトグラフィー結果から比較可能なように同一条件で分析し，精密質量やスペクトルで検索可能にして再解析を容易にしたサイトを作成した (Fig. 3)。食品は加工品も含めて 222 サンプル，植物は 14
種 28 サンプルにおける二次元ク
ロマトグラムおよびスペクトルを
Figure 3

食品および植物メタボローム・リポジトリ

全て公開している。このデータに含まれるスペクトルの 8 割近くは未同定である。このサイトで特定の植物種や科で測定されるピーク（スペクトル）を解析することで，代謝物を効率的に同定できる（論文リスト 13：オカラミンの発見）。またこのサイトは API も用意しているため，プログラムを用いた未知物質の同定も可能になる。例えばフラボノイドのピークに注目することでブドウに含まれるメチオニンが付加したフラボ
ノイドや，キク科やミカン科，ホウレンソウ（アカザ科）に特徴的なフラボノイドを見つけられている（国内招待講演 7-14）。このサイトは検索可能なリポジトリの有効性を示す好例
であり MetaboBank が目指すモデルとして需要である。

8

【理研グループ】
理研メタボロームメタデータベースの構築と公開
植物の GC/MS デー
タを中心にメタデー
タを作成，登録・公開した。RDF 形式のメタデータはウェブ
国際標準規格に沿っており（論文リスト
10) ， 生 デ ー タ お よ Figure 4 理研メタボロームメタデータベース（理研 PMM)
び解析済みデータは理研植物メタボロミクスメタデータベースにも格納している（Fig. 4）。2020 年 11 月時点で，56 件のメタボロームデータセットを公開し，その概要は国内招待講演等で発表した（国内招待講演 2-4）。
理研 PMM からは，かずさ DNA 研究所にて RDF 化した Metabolonote のデータセット 82 プロジェ
クトも公開し，同じデータは MetaboBank からも公開している。そのうち比較解析が可能な GC/MS
データについてアップデートした MS-DIAL ソフトウェアその他を用いて再解析している。
スペクトル・ライブラリの作成と公開
代謝物の同定率を向上させるにはライブラリの充実が重要である。
リピドミクスにおける同定率向上のため
セラミドを中心に量子化学計算でスペクトル解析を Figure 5 マウスの臓器に特異的な脂質分子
実施し，水酸基が β 位に配置された脂肪 （理研 2020 年 6 月プレスリリースより）酸を含むセラミド等のスペクトルを明らかにした。その後既知の構造にアシル基が付加された脂質を多数発見した。代表的なスペクトルをもとに脂肪酸の長さを変更した理論スペクトル・ライブラリを 117 脂質クラスについて作成した（Fig. 5; 論文リスト 21）。脂質クラスの分類や名称は脂質の国際コンソーシ

9アムとともに標準化し（論文リスト 1,7）
，それらの存在分布をマウス臓器および培養細胞について検証して，国際共著論文として発表した。
MS-DIAL の開発
ライブラリの構築はそれを扱えるソフトウェアプログラムと連動している。MS-DIAL プロ
グラムは 2019 年に Version3.0，2020 年に Version4.0 を論文発表した。それぞれ大きな開発項目は以下の通り。
MS-DIAL3.0 代謝物ネットワークの解析機能，All-Ions-Fragmentation の解析機能とそれに基づくスペクトルライブラリ構築（論文リスト 6, 8, 9, 20）
MS-DIAL4.0 Ion-Mobility CCS の解析機能（論文リスト 21）【かずさグループ】
植物メタボロームデータの整備
MassBase および Metabolonote データベースに収載された 3,428 の解析生データと紐付けされた 157 生物種、104 プロジェクトのメタデータを Resource Description Framework (RDF)の書式に変更した。内訳は植物，微生物：82 プロジェクト
食品：16 プロジェクト
その他：6 プロジェクトとなる。
そのうち植物について解析生デー
タ 2,586 個と紐付けもおこなった。
Metabolonote のメタデータは，
本プ
ロジェクトの開始前調査研究により（2017 年度)，国際的なデータ連 Figure

6

メ タ デ ー タ 登 録 サ イ ト

携 サ イ ト MetabolomeXchange へ MetabolomeXchange.orgの登録が認められている(Fig. 6)。これらのデータは全て MetaboBank に収載されている。
PowerGetBatch を用いた大量処理パイプライン構築
Java で開発されたソフトウェア PowerGetBatch を使うコマンドラインを工夫し，サーバにおける大量処理パイプラインを構成した。これを用いてかずさの大量データを再解析している。
（国内ポスター4,5）

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【奈良グループ】

代謝物情報の蓄積と活性オントロジーの整理（Core DB、Metabolte Activety DB）
メタボローム研究の進展に伴い、様々な生物における代謝物が同定されるに至った。KNApSAcKCore DB は、本プロジェクト開始前時点で 50,054
種の代謝物を収載し，それらを生合成する生物との関係として，102,005 組の生物種-代謝物種の関係を整理してあった。本プロジェクトの開始とともに、本 DB の充実を図り、また、コロナ禍でのテレ
ワークにおいても研究を遂行できるシステムを構築しデータの充実を図った。その結果、2020 年
10 月時点で，代謝物数は 53,032 種となった。また、生物種と代謝物の関係は、約 2 万 6 千組増えて，128,771 組となった。
メタボローム研究では、通常 50 程度の代謝物に関わる遺伝子発現、代謝経路解析がなされることが多い。植物に限ってみると、KNApSAcK Core DBに登録された植物種について、植物におけるすべての分類目に分布するに至っており、植物メタ
ボローム研究における中核 DB としての役割を担

Figure 7

100 以上の代謝物が格納される被子植物（上）と植物界（下）っている。植物メタボローム以外についても、ヒト(347 種)、海洋生物としては Alcyonacea 属(124 種)など 4 種、カビ類では Aspergillus(583
種), Penicillium 属(569 種)など 6 種、細菌類では Storeptomyces 属(1903 種)を含む 7 属について 80 以上の代謝物が蓄積されている。
これらの代謝物情報をもとに、オントロジーを作成し、活性情報の集積を、KNApSA
cK Metabolite Activity DB(http://www.knapsackfamily.com/MetaboliteActivity/top.php)に進めた。2020 年時点，活性種として 10852 件の代謝物と活性の関係を整理し，140

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の包括的活性種情報に分類した（論文リスト 4)。
メタ代謝マップの作製

生合成経路を、生物間相互作用を含む物質循環として示したマップを作成し公開した。現在までに、67報の原著論文をもとに515 種のアルカロイドをもFigure 8

アルカロイドの生合成とアミノ酸の関係とに生合成に関するメタマップ 32 枚を作製した。この情報をもとに、共生菌種と植物についての新たな関係性を取得できる。

(2) 「対象とするデータベース条件」のうち採択時に未達成であった項目の対応状況
開発対象とするデータベースは採択時 MassBank であった。当該システムおよびドメインは日本
質量分析学会に譲渡し，新たに公的レポジトリ MetaboBank を構築した。MetaboBank レポジトリは公募要領に示した「対象とするデータベース条件」a～i の全てを満たしている。
(3) 統合化推進プログラムの他のチームや DBCLS との連携
糖鎖科学グループ（木下），植物ゲノム情報解析グループ（田畑），プロテオームグループ（石濱）とは， DBCLS が主催するスパークルソンにおいて実務者どうしが情報交換し，スパークル問い
合わせ文の開発やデータフォーマットにおいて連携している。特にプロテオームグループとは，より密に連携するための会合を 2020 年 3 月 3 日に遺伝研で実施した。
タンパク質構造グループ（栗栖）とは，DBCLS，NBDC とともにジャパンバイオサイエンス情報ポータル（JBI ポータル）を構築し，利用講習会を合同で実施するなどデータベース利用者を増やすための活動で連携している。
微生物統合グループ（黒川）とは，将来的に DDBJ として統合・データ集約することを前提に DD
BJ 統合アカウントシステムにともに準拠する形式でリポジトリを構築している。とりわけ開発者の森とは日頃から情報交換を実施，チュートリアル等も一緒におこなう。メタデータ形式を作成する際も，将来の統合検索を踏まえたすり合わせを実施している。

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主要なデータベースの利活用状況
1. アクセス数(1) 実績
表 研究開発対象の主要なデータベースの利用状況（月間平均）
遺伝研グループ： MetaboBank
種別

2018 年度

2020 年度(9 月末時点)

2019 年度

ユニーク IP 数

NANA

NA (10 月 5 日公開）

ページ数

NA

NA

NA (10 月 5 日公開）

理研グループ： RIKEN PMM
種別

2018 年度

2020 年度(9 月末時点)

2019 年度

ユニーク IP 数

NA

618

600

ページ数

NA

4,349

9,065

かずさグループ: Metabolonote
種別

2018 年度

2020 年度(9 月末時点)

2019 年度

ユニーク IP 数

1,214

1,879

1061

ページ数

14,664

19,703

18,868

かずさグループ: MassBase
種別

2018 年度

ユニーク IP 数
ページ数2020 年度(9 月末時点)

2019 年度

113

128

152

1,485

2,746

2,135

奈良グループ： KNAｐSAcK

13

種別

2018 年度

2020 年度(9 月末時点)

2019 年度

ユニーク IP 数

6,208

15,032

11,184

ページ数

134,918

281,068

167,161(2) 分析
遺伝研 MetaboBank は 2020 年に開設で統計結果が無い。理研 PMM，Metabolonote，MassB
ase は，ここ数年利用が増加している。アクセスが圧倒的に多いのは KNApSAcK である。
2. データベースを利用して得られた研究成果・産業応用の例
インシリコ・スクリーニングにおける KNApSAcK Core DB の活用(3a) 深層学習(グラフコンボリューション)による生合成開始物質の予測
代謝物ディープラーニングにおける重要課題は化学構造式を入力データに活用することである。グラフコンボルーションニューラルネットで，原子を頂点、結合を辺と捉える化学グラフを入力データとして活用し，アルカロイド化合物 515 種の生合成開始
物質を予測した（論文リスト 19，総説書籍リスト 4)。

GCNN 法の概念図

また，代謝物の構造リストがインシリコ・スクリーニングに用いられている。代表的応用例として，Sars-Cov-2 における薬物設計などを実施した（論文リスト 17,18)。
3. その他
・ MS-DIAL ソフトウェアのダウンロード数はバージョン毎におおよそ 1000 件。2019 年度に本プ
ロジェクト関係者以外による論文で MS-DIAL が言及されたものは, PubMed データベースによると
9 報。
・ KNApSAcK データベースは現在 knapsackfamily.com というミラーサイトにも委嘱され，同じコンテンツが奈良先端大とミラーサイトの両方からアクセスできる。上記のアクセス数は奈良先端大のサーバに基づく。

14

今後の展開・ 研究開発の後半では，これまで開発してきたスペクトル・ライブラリにバージョンを付加してDVD-ROM 化し，販売する目処をつけたい。MetaboBank の登録を受け付ける専任キュレータの人件費を何らかの自己収入によって工面したいと考えている。
・ DDBJ サービスはアカデミアのみならず企業からの需要も大きい。その際，メタボローム解析

に関しては企業から測定サンプルを受け取って解析結果を返すサービスを事業として展開
したい。そうでないと上記の人件費を含めた持続性が担保できない。

15

自己評価
日本はメタボローム研究を早期に開始した国の一つだが，これまで生データを収集する公的リポ
ジトリは存在しなかった。データ科学において比較可能な情報を収集することは極めて重要なため，
国際メタボロミクス学会の学会標準に準拠したリポジトリ MetaboBank の開設は極めて意義のある試みと考えている。
DDBJ サービスの一部としてこの事業を開始できたことも，国際的な知名度や信頼を得る上で非常に重要なステップであった。しかし本プログラムを含めた外部資金による運営になっているため，
今後数年間のうちに自立できる目処をつけなくてはならない。
本来こうした事業は競争的資金により研究者が実施する内容ではなく，国のデータベース戦略に基づいて持続的予算を配分して実施すべき内容である（参考：学術会議提言「持続可能な生命科学のデータ基盤の整備に向けて」2019 年)。しかし現状ではそうした予算を期待できないため，本プログラムで実施せざるを得なかった。ソフトウェアやスペクトル・ライブラリは研究成果として作成されているが，その維持管理および品質向上に必要なリソースは研究予算で賄うことが難しい。その道筋をどうつけるかを，残り期間で解決せねばならない。

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外部発表等
1. 原著論文発表(1) 論文数概要
種別

国内外

件数

国内（和文）

0件

国際（欧文）

21 件

未発行論文

国内（和文）

0件(accepted, in press 等)

国際（欧文）

0件

発行済論文(2) 論文詳細情報 (PI, 学生， 直接雇用スタッフをボールド体）
1. Burla B, Arita M, Arita M, Bendt AK, Cazenave-Gassiot A, et al. “MS-based lipidomi
cs of human blood plasma: a community-initiated position paper to develop accepte
d guidelines” J Lipid Res 59(10), 2001-2017, 2018 (DOI: 10.1194/jlr.S087163)
2. Fukushima A, Hikosaka S, Kobayashi M, Nishizawa T, Saito K, et al. “A Systems An
alysis With "Simplified Source-Sink Model" Reveals Metabolic Reprogramming in a P
air of Source-to-Sink Organs During Early Fruit Development in Tomato by LED Lig
ht Treatments”, Front Plant Sci. 9:1439, 2018 (DOI: 10.3389/fpls.2018.01439)
3. Kitazaki K, Fukushima A, Nakabayashi R, Okazaki Y, Kobayashi M, et al. “Metabolic
reprogramming in leaf lettuce grown under different light quality and intensity conditions
using narrow-band LEDs”, Sci Rep. 8(1):7914, 2018 (DOI: 10.1038/s41598-018-25686-0)
4. K Liu, AH Morita, S Kanaya and Md. Altaf-Ul-Amin “Metabolite-content-guided prediction of medicinal/edible properties in plants for bioprospecting” Curr Res Comple
ment Altern Med 130, 130, 2018 (DOI: 10.29011/CRCAM-130/100030)
5. Eguchi R, Karim MB, Hu P, Sato T, Ono N, Kanaya S, Altaf-Ul-Amin M “An integrati
ve network-based approach to identify novel disease genes and pathways: a case st
udy in the context of inflammatory bowel disease” BMC Bioinform 19(1), 264, 201
8 (DOI: 10.1186/s12859-018-2251-x)
6. Tada I, Tsugawa H, Meister I, Zhang P, Shu R et al. “Creating a Reliable Mass Spec
tral-Retention Time Library for All Ion Fragmentation-Based Metabolomics” Metaboli
tes 9(11), 251, 2019 (DOI: 10.3390/metabo9110251)
7. Lipidomics Standards Initiative Consortium “Lipidomics needs more standardization”
Nat Metabolism 1(1), 745-747, 2019 (DOI: 10.1038/s42255-019-0094-z)
8. Tsugawa H, Satoh A, Uchino H, Cajka T, Arita M, Arita M “Mass Spectrometry Data
Repository Enhances Novel Metabolite Discoveries with Advances in Computational
Metabolomics” Metabolites 9(6), 119, 2019 (DOI: 10.3390/metabo9060119)
9. * Tsugawa H, Nakabayashi R, Mori T, Yamada Y, Takahashi M, et al. “A chemoinfor
matics approach to characterize metabolomes in stable-isotope-labeled organisms” N
at Methods 16(4), 295-298, 2019 (DOI: 10.1038/s41592-019-0358-2)
代謝物スペクトルのネットワークを用いて多様な二次代謝物の構造予測を実施した。本業績をもとに理研の高橋（直接雇用）・山田と津川がそれぞれ CSRS 奨励賞，理研梅峰賞を受賞。

17

10. Vos RA, Katayama T, Mishima H, Kawano S, Kawashima S, et al. “BioHackathon 201
5: semantics of data for life sciences and reproducible research” F1000 Res 9(1), 1
36, 2020 (DOI: 10.12688/f1000research.18236.1)
11. A Fukushima, T Kuroha, K Nagai, Y Hattori, M Kobayashi, et al. "Metabolite andPhytohormone Profiling Illustrates Metabolic Reprogramming as an Escape Strategy of
Deepwater Rice during Partially Submerged Stress", Metabolites 10, 68 (2020). (DOI:
10.3390/metabo10020068)
12. NT Vu, K Kamiya, A Fukushima, S Hao, W Ning, et al. "Comparative co-expression network
analysis extracts the SlHSP70 gene affecting to shoot elongation of tomato", Plant
Biotechnol 36, 143-153, 2019 (DOI: 10.5511/plantbiotechnology.19.0603a)
13. Sakurai N, Mardani-Korrani H, Nakayasu M, Matsuda K, Ochiai K, et al. “Metabolo
me analysis identified okaramines in the soybean rhizosphere as a legacy of hairy
vetch” Front Genet 11, 114 2020 (DOI: 10.3389/fgene.2020.00114)
14. Ohbuchi K, Sakurai N, Kitagawa H, Sato M, Suzuki H, et al. “Differential annotationof converted metabolites (DAC-Met): Exploration of Maoto (Ma-huang-tang)-derived
metabolites in plasma using high-resolution mass spectrometry” Metabolomics 16(6), 63, 2020 (DOI: 10.1007/s11306-020-01681-3)
15. Hiraga Y, Ara T, Nagashima Y, Shimada N, Sakurai N, et al. “Metabolome analysis u
sing multiple data mining approaches suggest luteolin biosynthesis in Physcomitrella
patens” Plant Biotechnol (Tokyo) 37(3), 377-381, 2020 (DOI: 10.5511/plantbiotechnology.20.0525b)
16. Kusano M, Fukushima A, Tabuchi-Kobayashi M, Funayama K, et al. "Cytosolic GLUT
AMINE SYNTHETASE 1;1 modulates metabolism and chloroplast development in roots", Plant Physiol 182(4):1894-1909 (2020). (DOI: 10.1104/pp.19.01118)
17. Miyazaki Y, Ono N, Huang M, Md.Altaf-Ul-Amin, Kanaya S, “Comprehensive explorat
ion of target-specific ligands from compounds using a graph convolution neural net
work” Mol Inf, 39:e1900095 (2020) doi: 10.1002/minf.201900095
18. Hijikata A, Shionyu-Mitsuyama C, Nakae S, Shionyu M, Ota M, Kanaya S, Shirai T.
“Knowledge-based Structural Models of SARS-CoV-2 Proteins and Their ComplexesWith Potential Drugs” FEBS Lett, 594: 1960-1973 (2020) doi: 10.1002/1873-3468.1
38
19. Ono N, Eguchi R, Morita AH, Katsuragi T, Nakamura S, Huang M, Md Altaf-Ul-Ami
n, Kanaya S “Classification of alkaloids according to the starting substances of theirbiosynthetic pathways using graph convolutional neural networks” BMC Bioinf, 20,
380, (2019) doi: 10.1186/s12859-019-2963-6
20. *Tada I, Chaleckis R, Tsugawa H, Meister I, et al. “Correlation-based deconvolution(corrdec) to generate high-quality MS2 spectra from data independent acquisition in
multisample studies” Anal Chem 92(16), 11310-11317, 2020 (DOI: 10.1021/acs.ana
lchem.0c01980)
AIF 形式のノンターゲットデータから MS2 スペクトルを抽出する手法を開発。本業績をもとに総研大の多田（当時大学院生）が遺伝研森島奨励賞，総研大研究科長賞を受賞。
21. Tsugawa H, Ikeda K, Takahashi M, Satoh A, Mori Y, et al. “A lipidome allas in MS-D
IAL4” Nat Biotechnol 38(10), 1159-1163, 2020 (DOI: 10.1038/s41587-020-0531-2)

18

2. その他の著作物（総説、書籍など）
1. 神谷 健, 草野 都, 福島 敦史, “メタボロームデータ解析および解釈に資する可視化手法”,
日本化学会情報化学部会誌, 2019 年 37 巻 3 号 p. 72-. (DOI: 10.11546/cicsj.37.72)
2. 桑畑 和明, 佐久間 柚衣, 川島 雪生, 福島 敦史, 長嶋 雲兵, 草野 都, 立川 仁典, “量子化学計算による植物が生産する UV-B 防御物質の物性値予測”, Journal of Computer
Chemistry, Japan 18 巻:108-114 (2019). (DOI: 10.2477/jccj.2019-0002)
3. Ichihashi Y, Fukushima A, Shibata A, Shirasu K, “High Impact Gene Discovery: Sim
ple Strand-Specific mRNA Library Construction and Differential Regulatory Analysis
Based on Gene Co-Expression Network”, Methods Mol Biol.1830:163-189 (2018). (DOI: 10.1007/978-1-4939-8657-6_11)
4. Kanaya S., Md. Altaf-Ul-Amin, Morita HA, Huang M., Ono N “Databases for natural productresearch” In Comp. Nat. Prod. III Volume 7, 222-238 (2020), Elsevier
5.

Arita M “Bioinformatics – the power of integrated platforms for omics mining” In
Comp Nat Prod III Volume 7, 211-221 (2020), Elsevier
3. 国際学会発表及び主要な国内学会発表(1) 概要
種別

国内外

件数

国内

14 件

国際

4件

国内

3件

国際

3件

国内

8件

国際

3件

招待講演

口頭発表

ポスター発表(2) 招待講演〈国内〉
1. 発表者、タイトル、学会名、場所、月日
2. 福島 敦史, "RIKEN Plant Metabolome MetaDatabase の開発", 日本農芸化学会 20
20 年度福岡大会 シンポジウム「精密な食機能デザイン研究を切り拓く先端オミクスソリューション」、福岡、日本、2020 年 3 月 27 日
3. 福島敦史, "理研植物メタボロームメタデータベースの開発", 日本バイオインフォマティク
ス学会 2019 年年会 第 8 回生命医薬情報学連合大会 IIBMP2019 BoF セッション「質量分析データベース・リポジトリの最前線」、東京、日本、2019 年 9 月 9 日
4. 福島敦史、「質量分析を用いた植物メタボロミクスデータの情報解析と共有」、質量分析イ
ンフォマティクス研究会・第 4 回ワークショップ、東京、2019 年 3 月 19 日
5. 有田 正規 「バイオインフォマティクスが推し進めるバイオの世界」バイオインフォマティクスフォーラム, 8/24, 那覇, 201919

6. Masanori Arita “Repository and Academic Journals: the challenge of MetaboBank fordata reuse”, 京都生体質量分析研究会シンポジウム, 02/19, 2020
7. 櫻井 望「メタボローム解析の紹介」臨海ハッカソン DDBJing, 6/11, 隠岐, 20198. 櫻井 望「ノンターゲットメタボローム解析のマススペクトルデータ」第 46 回 BMS コンファレンス, 7/8, 札幌, 20199. 櫻井 望「メタボロームデータベースのこれまでとこれから」第 46 回 BMS コンファレンス,7/10, 札幌, 201910. 櫻井 望「公共メタボロームデータレポジトリ MetaboBank の開発」IIBMP2019 BoF セッシ
ョン「質量分析データベース・リポジトリの最前線」, 9/9, 東京, 201911. 櫻井 望「有用成分探索のための未知成分リファレンス構築の重要性～食品メタボローム
レポジトリを通じて～」2019 年度第一回脂質駆動学術産業創生研究部会, 2/7, 京都,
2020
12. Nozomu Sakurai, Kunihiro Suda “Food Metabolome Repository: a reference of
metabolite peaks for discovery and utilization of unknown chemicals” The 4th KBMSS
Symposium, Kyoto, Japan, February 19, 2020
13. Nozomu Sakurai “Construction of a reference to unknown metabolites for the discovery
of unused plant derived specialized metabolites” JSPP Symposium 13 “New Trends in
Plant Chemical Research by the Interconnection between Chemical Biology andMetabolite Chemistry”, Osaka, Japan, March 20, 2020
14. 櫻井 望, 秋元 奈弓「新規フラボノイドを探索する FlavonoidSearch ツール」日本農芸化学会 2020 年度大会シンポジウム, 3/27, 福岡, 2020

〈国際〉
発表者、タイトル、学会名、場所、月日
1. Arita M "Cheminformatics for Predicting Structures from Mass Spectra" 1st Annual
Conference of Chinese Society of Metabolomics (plenary), Shanghai, China, April 20(19-21), 2019
2. Arita M “Data sharing and the power of omics integration” 6th Global Forum of Leadersfor Agricultural Science and Technology (GLAST), Chengdu, China, Nov 12, 2019
3. Nozomu Sakurai “Construction of a metabolome database for uncovering the chemical
world in foods”, International Symposium on a New Era in Food Science and Technology
2019, Gifu, Japan, October 9, 2019
4. Nozomu Sakurai, Nayumi Akimoto “Discovery of novel flavonoids in nature bymetabolome analyses and the FlavonoidSearch system” The 9th International
Conference on Polyphenols and Health, Kobe, Japan, November 29, 2019(3) 口頭講演〈国内〉
発表者、タイトル、学会名、場所、月日第 13 回メタボロームシンポジウム 筑波大学、2019 年 10 月 16-18 日
1. 多田一風太，津川裕司，有田正規 “MS-DIAL4.0 による統合解析”
2. 津川裕司，池田和貴，高橋みき子，有田正規，有田誠 “MS-DIAL4.0 による lipidomics
standards initiative に基づく 120 脂質クラスの包括的解析”
3. Atsushi Fukushima and Kozo Nishida, “MSEAp: Development of a metabolite set
enrichment analysis toolkit for plant metabolomics community”、第 36 回日本植物細胞分子生物学会（金沢）大会、金沢、2018 年 9 月 6 日（金）～8 日（日）

20

〈国際〉
発表者、タイトル、学会名、場所、月日
The 15th International Conference of the Metabolomics Society, Hague, June 23-27, 2019
1. Atsushi Fukushima, Mikiko Takahashi, Nozomu Sakurai, Toshiaki Tokimatsu, Hideki
Nagasaki, Hideki Hirakawa, Takeshi Ara, Makoto Kobayashi, Miyako Kusano, Kazuki
Saito, Masanori Arita, Norio Kobayashi, "RIKEN Plant Metabolome MetaDatabase: anintegrated plant metabolome data repository based on the semantic web"
2. Hiroshi Tsugawa, Yoshifumi Mori, Yasuhiro Higashi, Aya Satoh, Sven Meyer, Kazuki Saito,
Masanori Arita “MS-DIAL 4.0: a computational workflow for ion mobility tandem mass
spectrometry data in metabolomics”
3. Ipputa Tada, Romanas Chaleckis, Hiroshi Tsugawa, Isabel Meister, Pei Zhang, Craig E.
Wheelock, Masanori Arita “Correlation-based deconvolution (CorrDec) method fordata-independent acquisition mass spectrometry”(4) ポスター発表〈国内〉
発表者、タイトル、学会名、場所、月日
1. 福島敦史, 高橋みき子, 櫻井望, 時松敏明, 長崎英樹, 平川英樹, 荒武, 小林誠, 草野
都, 斉藤和季, 有田正規, 小林紀郎, " RIKEN Plant Metabolome MetaDatabase の開発"、第 13 回メタボロームシンポジウム 筑波大学、2019 年 10 月 16-18 日
2. 福島敦史ほか、「植物メタボロームデータの再解析・アノテーション高度化に向けた情報基盤整備」、トーゴーの日シンポジウム 2018、東京、2018 年 10 月 5 日（金）3. 福島敦史ほか、「植物メタボロームデータの再解析・アノテーション高度化に向けた情報基盤整備」、第 12 回メタボロームシンポジウム、鶴岡、2018 年 10 月 17 日（水）～19 日（金）
4. 長崎英樹、植物・食品メタボローム解析メタデータの RDF 化と測定生データの再解析、第13 回メタボロームシンポジウム、筑波大学、2019 年 10 月 16-18 日
5. 長崎英樹、植物・食品メタボローム解析メタデータの RDF 化および測定生データの再解
析に向けて、トーゴーの日シンポジウム 2020、オンライン開催、2020 年 10 月 5 日
第 13 回メタボロームシンポジウム 筑波大学、2019 年 10 月 16-18 日
6. 長崎英樹、大澤祥子、荒武、福島敦史、高橋みき子、小林紀郎、櫻井望、平川英樹、有田正規 「植物・食品メタボローム解析メタデータの RDF 化と測定生データの再解析」
7. 福島敦史, 高橋みき子, 櫻井望, 時松敏明, 長崎英樹, 平川英樹, 荒武, 小林誠, 草野
都, 斉藤和季, 有田正規, 小林紀郎, " RIKEN Plant Metabolome MetaDatabase の開発"
8. 川島武士 "進化発生生物学にメタボローム解析を取り込む”〈国際〉
発表者、タイトル、学会名、場所、月日
1. Atsushi Fukushima, et al. "RIKEN Plant Metabolome MetaDatabase: An integrat
ed plant metabolome data repository based on the semantic web", SWAT4HCLS
2018, Antwerp, December 4-5, 2018
The 15th International Conference of the Metabolomics Society, Hague, June 23-27,

21

2019
2. Katsuya Obuchi, Nozomu Sakurai, Hiroyuki Kitagawa, Hirotaka Kushida, Akinori Nishi,
Masahiro Yamamoto, Kazuhiro Hanazaki, Masanori Arita “DAC-Met : Exploring the metabolic
fate of the herbal components in “maoto” decoction through a differential annotation
strategy”
3. Nozomu Sakurai, Kunihiro Suda “Food Metabolome Repository: A database for cross-sample
specificity-based peak prioritization in untargeted metabolomics”

4. 知財出願(1) 出願件数
種別

件数

国内

0件

国外

0件

特許出願

0件

その他の知的財産出願(2) 一覧
なし
5. 受賞・報道等(1) 受賞
1. 受賞名、受賞者、月日・ 理研 CSRS 奨励賞、高橋みき子，山田豊、2020 年 6 月 10 日・ 理研梅峰賞，津川裕司，2020 年 3 月 12 日 https://www.riken.jp/pr/news/2020/2

0200319_1/index.html
・ 国立遺伝学研究所森島奨励賞, 多田一風太, 2020 年 9 月 29 日
・ 総合研究大学院大学研究科長賞, 多田一風太, 2020 年 9 月 29 日

(2) メディア報道
該当なし(3) その他
該当なし

22

研究開発期間中の活動
1. 進捗ミーティング
参加
人数

年月日

名称

場所

2018 年

チーム内ミーティング（非公開）

NAIST 金谷研究室

15 人

メタボロームリポジトリの会議

チーム内ミーティング（非
公開）

東京連絡事
務所会議室 38人

同上

チーム内ミーティング（非
公開）

遺伝研有田
研究室

6人

同上

チーム内ミーティング（非
公開）

東京連絡事
務所会議室 38人

同上

チーム内ミーティング（非
公開）

東京連絡事
務所会議室 38人

同上

チーム内ミーティング（非
公開）

東京連絡事
務所会議室 37人

同上

チーム内ミーティング（非
公開）

東京連絡事
務所会議室 37人

同上

チーム内ミーティング（非
公開）

東京連絡事
務所会議室 1

7人

同上

2019 年5 月 30-31日
2019 年7 月 18 日
2019 年7 月 26 日
2019 年8 月 29 日

チーム内ミーティング（非
公開）

遺伝研

7人

チーム内ミーティング（非公開）
チーム内ミーティング（非公開）
チーム内ミーティング（非公開）

かずさ DNA研究所
かずさ DNA
研究所
理研東京連
絡事務所

9人

2019 年
9 月 25 日
2019 年
11 月 28 日
2020 年
2月4日

チーム内ミーティング（非公開）
チーム内ミーティング（非公開）
チーム内ミーティング（非
公開）

理研横浜

8人

メタボロームリポジトリ
MetaboBank の研究開発進捗報告のためのミーティング
研究進捗報告のためのミーティング
研究進捗報告のためのミーティング
メタボロームリポジトリ
MetaboBank の研究開発進捗報告のためのミーティング
同上

遺伝研

8人

同上

理研横浜

8人

同上

5月1日
2018 年7 月 20 日
2018 年7 月 27 日
2018 年
9 月 26 日
2018 年
10 月 12 日
2018 年 11月7日2018 年 12月 18 日2019 年 2月 19 日

23

4人
6人

目的・概要

年月日

名称

場所

2020 年4 月 21 日
2020 年5 月 21 日
2019 年6 月 25 日

チーム内ミーティング（非公開）
チーム内ミーティング（非公開）
チーム内ミーティング（非公開）オンライン開催オンライン開催オンライン開催2020 年8 月 24 日

チーム内ミーティング（非公開）オンライン開
催

参加
人数

目的・概要

9人

同上

9人

同上

10 人

同上

10 人

同上

2. 主催したワークショップ、シンポジウム、アウトリーチ活動等
参加
人数

年月日

名称

場所

2019 年 10月 17 日

１３回メタボロームシンポ
ジウム 特別セミナー
LipoQuality Internation
al Workshop on Lipid
omics

筑波大学

80 名

NBDC 統合プロジェクトにおけるメタボローム活動の紹介

理研横浜

60 名

新学術領域リポクオリティ，シンガポール国立大学と合同でリピドミクスの技術に関する国
際ワークショップ

2020 年 9月2日

日本バイオインフォマテ
ィクス学会年会（IIBMP2020)チュートリアル

オンライン

各セッ
ション
200 名

DDBJ 主催の利用チュートリア
ル（３セッション）においてメタ
ボロミクスも紹介

2020 年 10
月 22-29 日

日本インドネシア
バイオインフォマティク
ス・バイオリソースワーク
ショップ

オンライン

30 名

DDBJ 主催の利用チュートリア
ル（英語。2 時間ずつ 5 日）に
おいてメタボロミクスも紹介

2019 年 6月 22 日目的・概要

以上

24