代謝ネットワークを通して可能にする微生物生態系の機能評価とデザイン：理論と応用

• 研究課題/領域番号: 17H04703
• 研究種目: 若手研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 生命・健康・医療情報学
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 竹本 和広 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40512356)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2021-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2020年度)
• 配分額: 20,670千円 (直接経費: 15,900千円、間接経費: 4,770千円); 2020年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2019年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2018年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円); 2017年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
• キーワード: ネットワーク科学 / 微生物生態系 / 代謝ネットワーク / 数理生物学 / 環境変動 / 環境 / 生態系 / ネットワーク理論

研究成果の概要

微生物生態系の理解は医療・環境分野において重要である。計測技術の発展から得られるようになった膨大な生物データに基づく解析が盛んに行われているが、データ解析技術の限界のため、その理解は進んでいない。申請者はこれまでにこの問題を解決するための別のアプローチ（理論）を開発してきた。本研究課題では、この理論を大幅に拡張し、大規模生物データから微生物生態系を復元し、その機能・安定性評価や診断のための理論を構築した。これらの手法を実データに適用し、ヒト健康分野や環境分野において様々な研究成果をあげた。特に、微生物叢に基づく医療診断や環境影響評価への新たな可能性を拓いた。

研究成果の学術的意義や社会的意義

ヒトの腸内や土壌のような様々な環境で微生物は生態系を形成している。微生物の生態系構造を理解することは医療・環境分野で極めて重要である。遺伝子配列を決定する技術が飛躍的に進歩したものの、そのような生態系構造の理解は既存手法の限界のため進んでいない。そこで本研究では、微生物の生体分子ネットワークを利用することで微生物の生態系構造を明らかにする計算手法を開発した。この手法を様々な事例に適用し、疾病や環境変動によって微生物生態系がどのように応答するのかを定量的に評価することができるようになった。提案手法や研究成果は微生物叢に基づく病気の治療、環境影響評価や環境浄化支援に広く役立てることができる。

研究成果

• [雑誌論文] Diversity of Dominant Soil Bacteria Increases with Warming Velocity at the Global Scale (2021)
  • 著者名/発表者名: Kanzaki Yoshiaki、Takemoto Kazuhiro
  • 雑誌名: Diversity 巻: 13 号: 3 ページ: 120-120
  • DOI: 10.3390/d13030120
  • NAID: 120006997074
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] The brain-derived neurotrophic factor Val66Met polymorphism increases segregation of structural correlation networks in healthy adult brains (2020)
  • 著者名/発表者名: Ueda Issei、Takemoto Kazuhiro、Watanabe Keita、Sugimoto Koichiro、Ikenouchi Atsuko、Kakeda Shingo、Katsuki Asuka、Yoshimura Reiji、Korogi Yukunori
  • 雑誌名: PeerJ 巻: 8 ページ: e9632-e9632
  • DOI: 10.7717/peerj.9632
  • NAID: 120006997075
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Revisiting the hypothesis of an energetic barrier to genome complexity between eukaryotes and prokaryotes (2020)
  • 著者名/発表者名: Chiyomaru K, Takemoto K
  • 雑誌名: Royal Society Open Science 巻: 7 号: 2 ページ: 191859-191859
  • DOI: 10.1098/rsos.191859
  • NAID: 120006997082
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Difficulty in inferring microbial community structure based on co-occurrence network approaches (2019)
  • 著者名/発表者名: Hirano H, Takemoto K
  • 雑誌名: BMC Bioinformatics 巻: 20 号: 1
  • DOI: 10.1186/s12859-019-2915-1
  • NAID: 120006649510
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] MAPLE 2.3.0: an improved system for evaluating the functionomes of genomes and metagenomes (2018)
  • 著者名/発表者名: Arai Wataru、Taniguchi Takeaki、Goto Susumu、Moriya Yuki、Uehara Hideya、Takemoto Kazuhiro、Ogata Hiroyuki、Takami Hideto
  • 雑誌名: Bioscience, Biotechnology, and Biochemistry 巻: 82 号: 9 ページ: 1515-1517
  • DOI: 10.1080/09168451.2018.1476122
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] A network biology-based approach to evaluating the effect of environmental contaminants on human interactome and diseases (2018)
  • 著者名/発表者名: Iida, M. and Takemoto, K.
  • 雑誌名: Ecotoxicology and Environmental Safety 巻: 160 ページ: 316-327
  • DOI: 10.1016/j.ecoenv.2018.05.065
  • 査読あり
• [雑誌論文] Decomposing the effects of ocean environments on predator-prey body-size relationships in food webs (2018)
  • 著者名/発表者名: Dobashi, T., Iida, M. and Takemoto K.
  • 雑誌名: Royal Society Open Science 巻: 5 号: 7
  • DOI: 10.1098/rsos.180707
  • NAID: 120006649507
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Network resilience of mutualistic ecosystems and environmental changes: an empirical study (2018)
  • 著者名/発表者名: Nagaishi Ellie、Takemoto Kazuhiro
  • 雑誌名: Royal Society Open Science 巻: 5 号: 9 ページ: 180706-180706
  • DOI: 10.1098/rsos.180706
  • NAID: 120006649509
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Brain structural connectivity and neuroticism in healthy adults (2018)
  • 著者名/発表者名: Ueda, I., Kakeda, S., Watanabe, K., Sugimoto, K., Igata, N., Moriya, J., Takemoto, K., Katsuki, A., Yoshimura, R., Abe, O. and Korogi, Y.
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 8 号: 1
  • DOI: 10.1038/s41598-018-34846-1
  • NAID: 120006649508
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] PREvaIL, an integrative approach for inferring catalytic residues using sequence, structural, and network features in a machine-learning framework (2018)
  • 著者名/発表者名: J. Song, F. Li, K. Takemoto, G. HaHaffari, T. Akutsu, K-C. Chou, and G. I. Webb
  • 雑誌名: Journal of Theoretical Biology 巻: 443 ページ: 125-137
  • DOI: 10.1016/j.jtbi.2018.01.023
  • NAID: 120007026466
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Large-scale aggregation analysis of eukaryotic proteins reveals an involvement of intrinsically disordered regions in protein folding. (2018)
  • 著者名/発表者名: Uemura E, Niwa T, Minami S, Takemoto K, Fukuchi S, Machida K, Imataka H, Ueda T, Ota M, Taguchi H.
  • 雑誌名: Sci Rep. 巻: 8 号: 1 ページ: 678-678
  • DOI: 10.1038/s41598-017-18977-5
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Limitations of a metabolic network-based reverse ecology method for inferring host-pathogen interactions. (2017)
  • 著者名/発表者名: Takemoto, K. and Aie, K.
  • 雑誌名: BMC Bioinformatics 巻: 18 号: 1 ページ: 278-278
  • DOI: 10.1186/s12859-017-1696-7
  • NAID: 120006649515
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] 環境変動と土壌マイクロバイオームの関係についての全球規模解析 (2020)
  • 著者名/発表者名: 神崎祥昭, 竹本和広
  • 学会等名: 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会
• [学会発表] COVID-19伝播速度における気候の役割：地理空間データ分析 (2020)
  • 著者名/発表者名: 竹本和広, 千代丸勝美
  • 学会等名: 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会・第９回生命医薬情報学連合大会
• [学会発表] 微生物群集構造の推定：共起ネットワーク分析と代謝ネットワーク解析 (2020)
  • 著者名/発表者名: 竹本和広
  • 学会等名: 第320回京都大学生態学研究セミナー
  • 招待講演
• [学会発表] Simple iterative method for generating targeted universal adversarial perturbations (2020)
  • 著者名/発表者名: Hirano H, Takemoto K
  • 学会等名: 25th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 25th 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Are co-occurrence network approaches really useful for inferring microbial community structure? (2019)
  • 著者名/発表者名: Hirano H, Takemoto K
  • 学会等名: Conference on Complex Systems (CCS) 2019
  • 国際学会
• [学会発表] A metabolic network-based reverse ecology method indicates that gut microbial communities are fragile in diseased patients (2019)
  • 著者名/発表者名: Takemoto K
  • 学会等名: Conference on Complex Systems (CCS) 2019
  • 国際学会
• [学会発表] Revisiting the energetics of the prokaryote-eukaryote divide (2019)
  • 著者名/発表者名: Chiyomaru K, Takemoto K
  • 学会等名: Conference on Complex Systems (CCS) 2019
  • 国際学会
• [学会発表] 原核生物-真核生物間のエネルギー障壁の統計解析 (2019)
  • 著者名/発表者名: 千代丸勝美, 竹本和広
  • 学会等名: 日本生体エネルギー研究会第45回討論会
• [学会発表] Universal Adversarial Perturbationを用いた医療画像診断用ディープニューラルネットワークの信頼性評価 (2019)
  • 著者名/発表者名: 平野北斗, 三奈木啓成, 竹本和広
  • 学会等名: 第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2019）
• [学会発表] 転移学習された画像分類モデルのUniversal Adversarial Perturbationに対する脆弱性：病理画像診断を例にして (2019)
  • 著者名/発表者名: 三奈木啓成, 平野北斗, 竹本和広
  • 学会等名: 第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2019）
• [学会発表] Is metabolic network-based reverse ecology method really useful for inferring host-pathogen interactions? (2018)
  • 著者名/発表者名: Takemoto, K. and Aie K.
  • 学会等名: The 2018 edition of the annual International Conference and School of Network Science 2018
  • 国際学会
• [学会発表] Resilience of plant-animal mutualistic networks is associated with environmental changes. (2018)
  • 著者名/発表者名: Nagaishi, E. and Takemoto, K.
  • 学会等名: The 2018 edition of the annual International Conference and School of Network Science 2018
  • 国際学会
• [学会発表] ネットワーク科学で展開する統合生物学：生物学的階層をつなぐ (2018)
  • 著者名/発表者名: 竹本和広
  • 学会等名: ネットワーク科学セミナー
  • 招待講演
• [学会発表] 環境汚染物質とヒト疾患の関連性評価 (2018)
  • 著者名/発表者名: 飯田緑, 竹本和広
  • 学会等名: 第24回日本環境毒性学会研究発表会
• [学会発表] Exosomes may increase habitat variability in mammals (2018)
  • 著者名/発表者名: Takemoto, K. and Imoto, M.
  • 学会等名: Conference on Complex Systems 2018
  • 国際学会
• [学会発表] Effects of ocean environments on predator-prey body-size relationships in marine food-web networks (2018)
  • 著者名/発表者名: Dobashi, T., Iida, M. and Takemoto, K.
  • 学会等名: Conference on Complex Systems 2018
  • 国際学会
• [学会発表] 理論とデータをつなぐネットワーク生態学：ネットワークのマクロ生態学研究を例にして (2018)
  • 著者名/発表者名: 竹本和広
  • 学会等名: 第66回日本生態学会大会
  • 招待講演
• [学会発表] 何が代謝ネットワークの進化を促進したのか (2017)
  • 著者名/発表者名: 竹本和広
  • 学会等名: 生命の起源および進化学会第42回講演会
  • 招待講演
• [学会発表] 代謝ネットワークを用いた微生物生態系構造の推定 (2017)
  • 著者名/発表者名: 竹本和広
  • 学会等名: 環境微生物系学会合同大会2017
• [学会発表] Estimating microbial community structure using metabolic networks (2017)
  • 著者名/発表者名: Takemoto, K.
  • 学会等名: 7th Congress of European Microbiologists (FEMS 2017)
  • 国際学会
• [学会発表] 竹本和広 (2017)
  • 著者名/発表者名: 複雑ネットワーク生物学：理論と応用
  • 学会等名: 第6回生命医薬情報学連合大会
• [図書] Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology (2018)
  • 著者名/発表者名: Ranganathan, S., Nakai, K., Schonbach C. and Gribskov, M. (eds.)
  • 総ページ数: 3284
  • 出版者: Elsevier
  • ISBN: 9780128114148
• [備考] ECOSMOSソフトウェア
  • URL: http://takemoto08.bio.kyutech.ac.jp/ecosmos-lite/
• [備考] 研究室ホームページ
  • URL: https://sites.google.com/view/takemotolab
• [備考] 業績リスト
  • URL: https://sites.google.com/site/kztakemoto/publication