AJACSオンライン4
Dec. 9th, 2020

化合物データベース（代謝DBを中心に、KEGGやHMDBなど）
津川裕司（つがわひろし）

1

システムバイオロジーにおけるメタボローム解析の重要性2

メタボロームの多様性
Natural products:>250,000 molecules

Various new metabolites
from microbiome
Endogenous metabolites
in HMDB: 3040

http://www.bdsnatural.com/

Compounds in foods:>15,000 molecules

http://snalime.com/health/gut-flora/

Human exposome> Million metabolites

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メタボロームデータを出す側と使う側
出す側
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•
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分析化学
質量分析
イオン
マススペクトル
質量分析インフォマティクス
アノテーション
データ標準化

使う側
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•••
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データの特徴理解
化合物IDの取得
データの正規化
統計・多変量解析
データベース検索
代謝マップ投影
適切な数理モデルの選択
オミクスモジュールへ統合

4メタボロームデータを使う側が求めるアウトプット
代謝物アノテーションのメタデータ・定量値が整理されてるテーブル

5

KEGG MapperとかKEGG Scapeとか

Adv Appl Bioinform Chem. 8, 11-22, 2015

6

PathVisioやVANTEDを使った代謝マップ投影7

親水性メタボロミクスではInChIKeyが世界標準
AlanineSynonyms: L-alanine, 56-41-7, H-Ala-OH, (S)-Alanine
IUPAC name: (2S)-2-aminopropanoic acid
SMILES: C[C@@H](C(=O)O)N
Formula: C3H7NO2
InChI: 1S/C3H7NO2/c1-2(4)3(5)6/h2H,4H2,1H3,(H,5,6)/t2-/m0/s1
InChIKey: QNAYBMKLOCPYGJ-REOHCLBHSA-N
Ontology: Alanine and derivatives8

親水性メタボロミクスではInChIKeyが世界標準

J Cheminform 7, 23 (2015)

9KEGG mapツールを使いたければKEGG IDが必要
Alanine
InChIKey: QNAYBMKLOCPYGJ-REOHCLBHSA-N

Bioinformatics 26, 2647-2648 (2010)10

KEGG mapツールを使いたければKEGG IDが必要
Alanine
InChIKey: QNAYBMKLOCPYGJ-REOHCLBHSA-N

PubChem identifier exchange service

11

KEGG mapツールを使いたければKEGG IDが必要
Alanine
InChIKey: QNAYBMKLOCPYGJ-REOHCLBHSA-N

12

KEGG IDを揃えておくと簡単なPathway mappingが可能
https://www.genome.jp/kegg/tool/map_pathway2.html

Cell reports 8, 1171-1183 (2014)13

KEGG IDを揃えておくと簡単なPathway mappingが可能
https://www.genome.jp/kegg/tool/map_pathway2.html

Cell reports 8, 1171-1183 (2014)14

HMDBは代謝物の情報が豊富に集積されている

Nucleic Acid Res. 46, D608-D617 (2018)15

HMDBは代謝物の情報が豊富に集積されている

Nucleic Acid Res. 46, D608-D617 (2018)16

MetaboAnalystのウェブサイトに行くと意外に何でもできる

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)17

MetaboAnalystのウェブサイトに行くと意外に何でもできる

代謝物名、KEGG ID、もしくはHMDB IDを適用可能

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)18

MetaboAnalystにおけるEnrichment Analysis

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)19

MetaboAnalystにおける統合解析

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)20

MetaboAnalystにおける統合解析

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)21

MetaboAnalystにおける統合解析

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)22

MetaboAnalystにおける統合解析

Current Protocols in Bioinformatics 68, e86 (2019)23

化合物のオントロジー化

J Cheminform 8, 61 (2016)24

Chemical similarity based enrichment analysis

Scientific reports 7, 14567 (2017)25

Chemical similarity based enrichment analysis

Scientific reports 7, 14567 (2017)26

メタボロームデータを出す側と使う側
出す側•••••••

分析化学
質量分析イオンマススペクトル
質量分析インフォマティクス
アノテーション
データ標準化

使う側••
••
••
•
•

データの特徴理解
化合物IDの取得
データの正規化
統計・多変量解析
データベース検索
代謝マップ投影
適切な数理モデルの選択
オミクスモジュールへ統合

27

メタボロームの多様性とデータ解析の複雑さ
多様な代謝物混合液＋MS計測=膨大かつ複雑なデータ

フラグメンテーション

28

質量分析インフォマティクス研究の開拓「質量」情報を「化合物」情報へ変換し「生命システム」情報へ
１検体辺り10000代謝物情報

未同定代謝物（>90%）m/z

質量分析データ解析自動化
未同定スペクトルの構造推定

Control Mutant

29Summary of MS-DIAL environment
Vendor formats
Agilent.D

Bruker.DLECO.PEG

SCIEX.WIFF .WIFF2

Shimadzu.QGD .LCD

Thermo.RAWWaters.RAW

Data conversion
netCDF (by vendors software), mzML (by ProteoWizard), ABF (by Reifycs), IBF (by MS-DIAL package)
Peak picking, Annotation, and Integration

MS-DIAL
Hard ionization

Soft ionization
With ion mobility (IM)Conventional
GC-MS
LC-MS
SWATH-MS
LC-MS/MS (DDA)AIF-MS

LC-IM-MS
LC-IM-MS/MS (PASEF)

LC-IM-AIF-MS

Data output
Metabolome table (.TXT, .mztabM) & Spectral information (.MSP, .MGF, .MassBank)
Nature Biotechnology 38, 1159-1163 (2020)30

天然物化合物のアノテーションは難しい
プロテオミクス：およそ２０種のアミノ酸で構成される
リピドミクス：アシル基の多様性はあれど開裂様式は一定

親水性メタボローム・天然物：標準品化合物が必須

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マススペクトルデータベースは有効に使いましょう32マススペクトルデータベースは有効に使いましょう

33

標準品によってアノテーションできる数は限られる
ワインのLC-MS/MS分析データ~3000 peaks

Structures of 321,616 metabolites(HMDB, UNPD, LipidMAPS, KNApSAcK etc..)~150 annotated

MS/MS of 11,969 metabolites(NIST, MassBank, GNPS, Fiehn HILIC etc..)

3.72 % MS coverage

34

In silico fragmentationによる構造予測
3000種の既知構造とMS/MSのセット

35
Anal. Chem. 88, 7946-7958, 2016

フラグメントセットを用いた代謝物クラスの推定36メタボロームデータを出す側と使う側
出す側
••
•
•
•
••

分析化学
質量分析
イオン
マススペクトル
質量分析インフォマティクス
アノテーション
データ標準化

使う側••••••••

データの特徴理解
化合物IDの取得
データの正規化
統計・多変量解析
データベース検索
代謝マップ投影
適切な数理モデルの選択
オミクスモジュールへ統合

37

参考Webサイト：メタボロミクス若手会(ESI友の会)

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