2018 年度研究成果報告書

生物活性にもとづいた二次代謝パスウェイにおけるモジュール構造の解明

研究課題

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研究課題/領域番号	16K07223
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	システムゲノム科学
研究機関	奈良先端科学技術大学院大学
研究代表者	金谷重彦奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (90224584)
研究期間 (年度)	2016-10-21 – 2019-03-31
キーワード	代謝マップ / グラフコンボリューションネットワーク / 深層学習
研究成果の概要	生命維持に関わる代謝物である一次代謝物に対して、即時に死に至らないが、太陽光防御、ストレス対応、対生物など生存にかかわる代謝物質を二次代謝物という。地球全体で生物が生合成する二次代謝物は、顕花植物に限っても102万種と推定されており、非常に多様な生物活性を有する。本研究では、このような要請にバイオインフォマティクスより応え、生物活性による二次代謝パスウェイの機能単位（代謝モジュール）を抽出する目的で二次代謝パスウエイデータベースを構築し、バイオインフォマティクス技術、特に、深層学習を活用し生物の進化の過程で創出された代謝パスウェイと生物活性の関係における法則性を見出した。
自由記述の分野	バイオインフォマティクス
研究成果の学術的意義や社会的意義	文献調査をもとに、640種のアルカロイドを中心に３０枚に及ぶ二次代謝経路マップを整理しウエブにより公開した。本代謝経路で、それぞれのアルカロイドの生合成開始物質を明確に確認できる。また、現在までに、12000種のアルカロイド化合物のうち深層学習により、10,051種について、生合成開始物質が予測でき、二次代謝経路予測における基盤となるデータを整備し、生物活性の関係も把握できる公開データベースを構築した。アルカロイド化合物の生合成開始物質の推定が可能になり、二次代謝研究における学術的意義が非常に高いことを示す。また、データを一般公開しており、社会的にも十分な貢献を果たしている。