講演概要

Jongsun Park (Seoul National University) Jumping from Comparative Genomics to Metabolomics based on Comparative Fungal Genomics Platform 2.0
Since the whole genome of Saccharomyces cerevisiae was sequenced in 1996, the number of fungal/oomycetes genomes sequenced has increased to more than two hundred. Comparative Fungal Genomics Platform 2.0 (CFGP; http://cfgp.snu.ac.kr/) has grown to archive 235 genomes from 120 fungal/oomycete species and provide 22 bioinformatics programs including five additional phylogenetic tools. CFGP 2.0 additionally contains 7 bacterial, 9 lower eukaryotic, 24 plant, 23 insect, 50 metazoan, genome, SwissProt/UniProt, and MSIPI besides fungal genomes to support comparative analyses across kingdoms. To enhance Data-driven User Interface (DUI), we improved the web interface of CFGP 2.0 fully. Taxonomy Browser allows users to view a large number of genomes in CFGP 2.0 according to their taxonomic positions via an interactive interface. The newly developed genome browser, Seoul National University Genome Browser (SNUGB; http://genomebrowser.snu.ac.kr/), was integrated into CFGP 2.0 to support graphical presentations of diverse genomic contexts interactively. Beyond genomics, additional research areas to reach to metabolomics exist, such as gene expression analyses and protein-protein interactions. To understand all layers from genomics to metabolomics, integrative system should be required. Currently developing systems will bridge between genomics and metabolomics interweaving with transcriptomics and proteomics.

矢野 健太郎 (明治大学農学部 バイオインフォマティクス研究室)「大規模トランスクリプトームからの遺伝子探索法」
近年、マイクロアレイや高速シーケンサーを用いた大規模なトランスクリプトー
ム情報が蓄積している。これら遺伝子発現情報を網羅的に精査することにより、
新規遺伝子の同定や遺伝子発現制御機構の解明が進むと期待される。従来、遺伝
子発現情報解析では階層的クラスタリング法とデンドログラムによる視覚化法が
主に利用されている。ここで、情報量の大規模化に伴い、従来法では多くの計算
機リソースを要し、解析が困難となっている。そこで、当プロジェクトでは、大
規模な遺伝子発現情報を汎用的な計算機でも短時間で処理し得る解析手法と視覚
化法の構築を進めている。ここでは、これらの新たな解析手法について紹介する。

及川 彰 (理化学研究所 植物科学研究センター)「CE-MSを用いたメタボローム解析 」
キャピラリー電気泳動/質量分析装置（CE-MS; Capillary Electrophoresis – Mass Spectrometer）は，イオン性化合物（アミノ酸，有機酸，糖リン酸，ヌクレオチドなど）の高分解能な分離が可能な装置であり，近年ではメタボローム解析にも用いられている．本講演ではCE-MSの原理や分析対象化合物，得られるデータについて概説し，さらに実際のメタボローム解析への応用例を紹介する．

蓬莱 尚幸 (慶應義塾大学先端生命科学研究所) 「MassBank SOAP APIによるエンドユーザプログラミング」
公開以来、MassBankでは、ユーザがWebブラウザから利用するためのサービスを提供してきたが、このたび、他のソフトウェアからネットワークを介してMassBankにアクセスするためのSOAP APIを提供することになった。これにより、既存スペクトル解析ソフトウェアからMassBankへアクセスできるようになるのみならず、ユーザ自身がPerl言語などでプログラムを作成することが可能となる。本発表では、MassBank SOAP APIの概略、既存スペクトル解析ソフトウェアでの使用例の簡単な紹介に続き、簡単なデモンストレーションを行いながら質量分析におけるエンドユーザプログラミングの可能性について議論したい。

和泉 自泰（大阪大学 大学院工学研究科生命先端工学専攻) 「メタボロミクスにおけるマススペクトル取得方法」
大阪大学大学院福崎研究室では，GC/MS，UPLC/MS， nano-LC/MS/MS，CE/MS/MS，SFC/MS等を用いてメタボロミクスのためのデータ取得を行っている*．高度なメタボロミクス研究には，精度と再現性が担保された質の高いデータの取得と，安定したデータ解析システムの運用が必須である．そのために，我々は代謝物の有する物理化学的な多様な性質を考慮して，GC，LC，CE，SFCにより最適なクロマト分離を達成し，MSにて個々の代謝物の定量値を算出している．その後，得られた観測データを様々な解析手法でマイニングし，有益な知識を取得している．対象サンプルとしては動植物や微生物，食品など多岐にわたり，また研究目的に応じて，ターゲット (同定可能な100個程度の代謝物に限定)，もしくはノンターゲット分析を 実行している． 　一方，現在メタボロミクスを行う上で研究者が最も頭を悩ませているのは，やはりピーク同定であろう．福崎研では代謝物の同定数を増加させるために，保持時間情報を加味したin-house libraryの拡張とその後のデータ処理技術の改良，MassBank等のMSデータベースの利用，さらに微量代謝物検出のための分析系の高感度化を実施している．本発表では，研究室でのスペクトルの取得状況と今後の課題を提示した上で有意義な議論ができればと考えている．

• 福崎研HP, URL: http://www.bio.eng.osaka-u.ac.jp/br/index.html

三浦 大典 (九州大学 先端融合医療レドックスナビ研究拠点)「MALDI法を基盤とした時空間分離メタボロミクス技術の開発 」
メタボロミクスは、トランスクリプトームあるいはプロテオームのようなゲノム情報発現におけるプロセス情報とは異なり、ゲノムの物質的最終表現型ともいえる代謝物を対象とするため、様々な疾患の診断やバイオマーカー探索、創薬ターゲットの同定、疾病発症メカニズム解明における重要性が強く指摘されている。現在メタボロミクスにはLC-MSやGC-MSが主に用いられているが、これらの手法は、サンプル調製が煩雑である、サンプル消費量が多い、1検体の分析に要する時間が長い等の欠点が存在する。これらの問題を克服するために、我々はMALDI法を基盤としたメタボロミクス技術の開発を行っている。本講演では、MALDI法を用いた解析結果を中心に、グループ全体の研究内容を紹介する。

池田 和貴 (東京大学 大学院医学系研究科)「質量分析計によるトリグリセリドおよびガングリオシドの分子種解析とその適用 」
脂質は加齢や酸化ストレス等により量的でなく質的な変化が引き起こされるため、分子種レベルの詳細な解析が重要である。しかしながら、中性脂肪の大部分を占めるトリグリセリドや脳神経系の機能維持に不可欠なガングリオシドについて分子種レベルまでにフォーカスした有効な定量および定性分析法が少ないのが現状である。
そこで、当研究室でこれまでに確立した高分離液体クロマトグラフィー質量分析計と多次元プロファイリングを組み合わせた包括的なトリグリセリド分子種の解析法について紹介する。また、ガングリオシド分子種に関しては multiple reaction monitoring (MRM) モードを利用した構造特異的な一斉解析法について概説する。さらに、それぞれの解析法の適用例として、家族性大腸腺腫症のモデルマウスである Min マウス (Apc 遺伝子欠損マウス) と小脳微小領域における局在分布の解析結果についても紹介する。

水野　初 (広島大学 大学院医歯薬学総合研究科) 「１細胞ダイレクト質量分析による細胞内小器官メタボロミクス」
これまでの大量のサンプルを用いた平均値の分析に比べ、生体構成する最小単位である１つの細胞に的を絞った分析は、より詳細な生命現象メカニズム解明とその解析スピードの飛躍的な向上が期待できる。そこで細胞現象の観察とその瞬間の細胞内分子をトラップし直接質量分析による分子検出・同定を行うことができる、1細胞ダイレクト質量分析法を確立した。本発表ではこの方法を用いて行っている、１細胞内における薬物代謝追跡とその局在や、マスト細胞におけるヒスタミン生合成・代謝経路とその細胞内分布について紹介する。

松久保 健太 (東京大学 新領域創成科学研究科)「フラボノイドにおける網羅的な予測MS/MSフラグメントデータの構築 」
質量分析技術の発達により、植物の二次代謝物に関するデータを大量に取得できるようになった。これにより植物の組織特異的な代謝システムやそれに伴う酵素、遺伝子などが発見されるようになっている。しかし、多様な化合物を含む植物の二次代謝物における質量分析データは、膨大な数値データで表される。そのため、数値データの同定作業が必須となる。同定作業として、MSスペクトルデータを元に候補となる分子式を算出し、同位体のパターンなどから絞り込む手法がとられている。しかし、分子量が大きければ大きいほど候補となる分子式の数が膨大となる為、同定作業は容易ではない。
この問題を解決する一つの方法として、代表的な二次代謝物のMS/MSフラグメントパターンを算出する事を提案したい。我々は、Metabolomics.jp(http://metabolomics.jp/)において公開されている6917フラボノイド構造に対して、予測MS/MSフラグメントパターンを算出した。本発表では、その結果と適用例について紹介する。

K NAKAMURA, A Hirai, H Takahashi, and S KANAYA (Graduate School of Information Science, NAIST) "Metallome in coordination with Metabolome"
Some of the metal ions are essential to life. Recently, a research field called “metallome” or “metallomics” is emerging, which aims to reach the comprehensive understanding of utilization and circulation of the essential metal ions in the life system. Most of the time, metal ions are functioning in coordination with metal-binding proteins, and the bioinformatics analysis for these metal-associated proteins can provide a plenty of insights to the area of research. We would like to describe some of our recent studies on metal binding proteins, after a brief introduction of metal binding proteins in general. The following three subjects will be discussed. 1. Molecular evolution of a copper binding protein, 2. Analysis of the amidohydrolase superfamily, 3. Development of a database and tools. The database which we are constructing can be found athttp://metalmine.naist.jp/metalmine009/index.html.

杉本昌弘（慶應義塾大学先端生命科学研究所）「CE-MSデータ解析ソフトウェアの開発」
メタボローム解析分野において、現段階では個々の分析装置は単独 で全ての代謝物を定量することはできず、装置ごとに得意・不得意 がある。この中でも、キャピラリー電気泳動・質量分析装置（CE-MS; Capillary Electrophoresis - Mass Spectrometer）はイオン性代謝 物を一斉定量できるため、中心代謝の理解に適している。我々は、 CE-MSで測定したデータのノンターゲット分析を行うアルゴリズムと、 未知ピークの物質推定法を開発してきた。本講演では、このCE-MSの データ解析技術と適応事例を紹介する。 

Henning Redestig (RIKEN Plant Science Center, Yokohama) Data analysis for multi-platform metabolomics with application to a substantial equivalence assessment
No single analytical platform can give full coverage of the metabolome and increasing efforts have therefore been made to combine data from multiple platforms. At the RIKEN Plant Science Center Yokohama a combination of CE-MS, LC-MS and GC-MS is now being used in parallel to obtain improved coverage during metabolic profiling. Protocols for sample preparation and measurements have reached a mature status but methods for analyzing the resulting data are still largely lacking. In this talk I will discuss our current strategy for integration of multi-platform data to facilitate both the logistics and interpretation. Data normalization, metabolite identifier unification and data summarization have been strung together within the in-house R-package metrik which greatly simplifies applied data analysis. Examples are given from a substantial equivalence study of genetically modified tomato and clearly show the benefit of using multiple platforms.