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集中講義（東京大学）「化学システム工学特論第３」 バイオインフォマティクス的手法による化合物の性質予測（１） バイオインフォマティクス概観
集中講義（東京大学）「化学システム工学特論第３」 バイオインフォマティクス的手法による化合物の性質予測（１） バイオインフォマティクス概観 阿久津 達也 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
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バイオインフォマティクス（１） 生物学＋情報技術（IT） １９９０年代に大きく発展 ← ゲノム計画の急速な進展
← ゲノム計画の急速な進展 （既に１００種類以上の生物種のゲノムが決定） 情報解析の必要性 DNA配列⇔プログラムのオブジェクトコード 意味の解析が必要 配列以外のデータ解析も重要 立体構造、遺伝子発現データ、代謝パスウェイなど
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バイオインフォマティクス（２） 主要トピック 分野としての特徴 データベース構築 遺伝子発見、遺伝子制御領域推定
配列検索、配列比較、進化系統樹 タンパク質構造予測、機能予測、相互作用予測 遺伝子発現データ解析 ネットワーク構造解析 化合物の性質推定 分野としての特徴 多くのデータベース・ソフトウェアがWEBなどから利用可能 研究成果が（生物学研究への）応用に直結
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バイオインフォマティクスにおける データベース
多くの重要なデータベースが無償でWEBからアクセス可能 DNA配列： GenBank, EMBL, DDBJ タンパク質配列： Swissprot タンパク質立体構造： PDB モチーフ： Prosite, Pfam, … 代謝パスウェイ： KEGG
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Bioinformatics Center
バイオインフォマティクスセンター Bioinformatics Center 京都大学 化学研究所 附属 2001年4月設立 現在、４研究室 金久研: KEGG 馬見塚研: データマイニング 阿久津研: アルゴリズム 人材養成ユニット（藤研）: 分子進化
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KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes
金久研が開発しているデータベース 様々な生物情報データを格納 代謝パスウェイ 化合物、代謝反応式 ゲノム配列 遺伝子発現データ DBGET (統合データベースシステム) GenBnak, PDB, SwissProt, …
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KEGG: Top page
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KEGG中の代謝パスウェイの例
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KEGG/LIGAND中の代謝反応式の例
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研究室の研究内容 研究方針 研究トピック 数理的原理に基づく生命情報解析手法の開発 生命システムの数理的理解 相互作用推定
タンパク質―タンパク質、遺伝子―遺伝子など スケールフリーネットワーク 配列解析（文字列解析）アルゴリズム タンパク質立体構造解析（比較・予測） 化学情報解析（ケモインフォマティクス） 生物データ解析のための統計的手法 HMM、サポートベクタマシン
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遺伝子と蛋白質 遺伝情報の流れ 遺伝子 ゲノム タンパク質 DNA⇒RNA⇒タンパク DNA配列中で直接的に 機能する部分
染色体全体（半数体） 遺伝情報の総体 タンパク質 アミノ酸（２０種類）の鎖
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DNAとアミノ酸 DNAはA,C,G,Tの４文字の並び DNAは二重ラセン構造⇒相補鎖 塩基：DNA１文字、 残基：アミノ酸１文字
（アミノ酸は２０種類）
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アミノ酸と蛋白質 アミノ酸：２０種類 蛋白質：アミノ酸の鎖（短いものはペプチドと呼ばれる）
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側鎖の例
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計算量 情報科学では、入力データのサイズ(n)に対して、計算時間がどのように変化するかを理論的に解明することが重要
O(n): かなり速い（文字列検索など） O(n log n): 結構速い（ソートなど） O(n2): まあまあ速い（アライメントなど） O(n3): ちょっと遅い（RNA二次構造予測など） O(n4): 結構遅い（Pseudo-knotつきRNA二次構造予測など） NP困難： すごく遅い （マルチプルアライメント、スレッディングなど) P=NP は理論計算機科学における最大の難問 P≠NPならば、NP困難問題に対する理論的に効率的なアルゴリズム（多項式時間アルゴリズム）は存在しない しかし、タンパク質配列などは n ≦ 1000 くらいなので、実用アルゴリズムを開発できる可能性はある
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講義内容 スケールフリーネットワーク 配列アライメント タンパク質立体構造予測 遺伝子発現データ解析 タンパク質-リガンド・ドッキング
カーネル法を用いた化合物の性質予測 おわりに＋２１世紀COE「ゲノム科学の知的情報基盤・研究拠点形成」
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