| Project/Area Number |
15K01812
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Biomolecular chemistry
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
Tsugawa Hiroshi 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 研究員 (30647235)
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| Research Collaborator |
ARITA Masanori 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, チームリーダー (10356389)
SAITO Kazuki 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, グループディレクター (00146705)
NAKABAYSHI Ryo 国立研究開発法人理化学研究所, 環境資源科学研究センター, 研究員 (30586160)
ARITA Makoto 国立研究開発法人理化学研究所, 生命医科学研究センター, チームリーダー (80292952)
IKEDA Kazutaka 国立研究開発法人理化学研究所, 生命医科学研究センター, 副チームリーダー (10466732)
FIEHN Oliver カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, 教授
LAI Zijuan カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, 学生
KIND Tobias カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, Assistant Project Scientist
CAJKA Tomas カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, Associate Specialist
WOHLGEMUTH Gert カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, リードプログラマー
MEHTA Sajjan カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, プログラマー
MUELLER Matthew カリフォルニア大学デイビス校, West Coast Metabolomics Center, プログラマー
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2017)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2016: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2015: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 質量分析 / インフォマティクス / 化合物同定 / ケムインフォマティクス / バイオインフォマティクス / 質量分析インフォマティクス / メタボロミクス / エピメタボライト / ノンターゲット解析 / メタボローム解析 / リピドミクス / LC-MS/MS |
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| Outline of Final Research Achievements |
There are a lot of reports providing that the ‘metabolome’ is definitely relevant to the biological functions and physiological phenotypes in living organisms. The mass spectrometry based untargeted metabolomics is the popular platform to profile the metabolites, which can be contributed to the discovery of novel metabolite-phenotype relationships. However, the methodology smoothly decoding the complicated ‘big data’ of mass spectrometer has not been reported yet, and unfortunately, only several dozen metabolites are grasped in metabolomics due to the lack of mass spectrum annotation technology. New methodologies developed in this study enables us to easily and precisely perform the data processing and to capture >1000 metabolites from the biological samples.
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