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くにひといとえ
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08:50 からこの部屋はバイオインフォマティクスで使用します 2016 年度バイオインフォマティクス 2017

まず端末にログインしましょう 15 16 17 18 31 32 33 34 19 20 21 22 23 24

Internet Explorer を起動し Google のトップページを開いておいてください 2 2016

第 1 回 2017/03/01 講義の前に園芸学部応用生命化学科髙橋広夫 3 4 講義の資料置き場

1 08:50 からこの部屋はバイオインフォマティクスで使用します 2016 年度バイオインフォマティクス 2017 年度バイオインフォマティクス座席順 1 2 教卓まず端末にログインしましょうまず端末にログインしましょう ( 本日は少しだけ使用します ) 1 Internet Explorer を起動し Google のトップページを開いておいてください年度バイオインフォマティクスバイオインフォマティクスとは? 第 1 回 2017/03/01 講義の前に園芸学部応用生命化学科髙橋広夫 3 4 講義の資料置き場 Internet Explorer を起動し Google を使って高橋広夫で検索講義の資料置き場 Google か確認 (bing ではない ) 2 ページ目ぐらいにあるかも 5 講義の資料置き場をクリック 6

2 講義の資料置き場バイオインフォマティクスをクリック統合メールのマナー ( 課題をメールで提出してもらう場合があるので ) 7 8 課題をメールでだす場合に千葉大学統合メール ( 署名作成 ) メール本文に相手の名前を書きましょう自分の名前を名乗りましょう要件を書きましょうファイル名は指定通りにタイトルも指定通りに 2 署名管理 1 ツールを選択 3 新規作成他の講義や一般的な共通ルールです 9 10 千葉大学統合メール ( 署名作成 ) 千葉大学統合メール ( プロフィール作成 ) 1 ツールを選択 1 設定名 ( 適当 ) 応用生命化学科学籍番号氏名は必須!! 千葉大学や学年は書いた方がベター 2 プロフィール管理 3 新規作成 11 12

3 千葉大学統合メール ( プロフィール作成 ) 千葉大学統合メール ( メール作成 ) 1 プロフィール名 ( 適当 ) 3 自分の名前 ( 正確に ) 2 チェックメール作成 4 自分の統合メールアドレス 6OK 5 先ほど自分で作った署名を選択千葉大学統合メール ( メール作成 ) プロフィール確認千葉大学統合メール ( 転送 ) 1 ツールを選択 3 新規作成 2 転送署名確認千葉大学統合メール ( 転送 ) 設定名 ( 任意 ) 秀丸 ( テキストエディタ ) のインストール 17 18

4 大学生活学部1年修士1修士2年一般教養の勉強学部2年学部3年学部4年秀丸エディタのインストール Google で秀丸で検索秀丸エディタのインストールソフトウェアのタブをクリック 1 番目も 2 番目でも同じ秀丸エディタをクリック秀丸エディタはメモ帳の高機能版秀丸エディタのインストールシェアウェアなので本当は有料です ( ただし学生で困窮している人は無料 ) 秀丸エディタのインストールデスクトップの保存 Z: にインストール皆さんの PC は 32bitO のはずなので 32bit 版をダウンロードしてください管理者権限が無いのでインストールできない秀丸エディタのインストール話を始める前に年専門科目の勉強研究室での研究生活クリックすると秀丸エディタが起動 23 分かっていることを学ぶ追試する高校生活の延長世界で誰もやっていないことにチャレンジする努力次第で成果が新聞論文に載る製品化される 24

5 物物血圧( 処置無し症例 ) バイオインフォマティクスの意義生物統計学酵母ヒト植マウス生物結果生実験生物学 (Biology) + 統計学 (tatistics) 新事実の発見結論解釈解析 ( 生物統計生物情報処理 ) ウェブツールデータベース統計処理ソフト (R) Excel 発表 ( 報告書学会発表論文発表新聞での発表 ) 生物統計学 (Biostatistics) 生物統計学の必要性疾患マウス 10 匹生物統計学の必要性疾患マウス全体 ( 匹 ) 母集団 (population) 薬剤投与 7 匹完治薬剤の有効率は 70% と言っていいのか?? 10 匹の疾患マウスの有効性は 70% 疾患マウス全体の有効性は 70% とは言えない標本 (sample) 10 匹の疾患マウス統計的推測推定検定検定の必要性それぞれの患者生物統計学とバイオインフォマティクス生物学を勉強するものにとって統計手法を使いこなす必要がある ( 最低限理解できていれば深いところまで知っている必要はない ) 生物統計手法だけで十分か? コントロール血圧降下剤血圧降下剤 B バイオインフォマティクス (Bioinformatics) 見た目でなんとなく効いてそう微妙!! 生物統計学 (Biostatistics) 血圧降下剤とBの効果を統計的に判定する ( 客観的に ) 生物実験の解釈には統計は不可欠である!! 29 生物実験を解釈するためには生物統計学だけでなくバイオインフォマティクスの手法を使いこなすことが大事 30

6 バイオインフォマティクス生物学 (Biology) + バイオインフォマティクス (Bioinformatics) 情報学 (Informatics) 情報学と統計学情報学情報をどのように扱うかについて考え研究する学問入力 x 1 x 2 x 3 x n w 2 w 1 w 3 w n f 出力 O w = 結合係数 f = 出力関数ニューロンモデルニューロンを数学的に模倣例 : ニューラルネットワークパターン認識データマイニング統計学確率を基礎にして, 不確実性を含むデータから, 一定の確実さをもった判断を下す学問 f(x) 例 : 検定推定帰無分布 x 応用生命化学科の皆さんにとって手段の一つ ( 車の原理を知らなくても運転可 ) 31 PCR やウエスタンブロットなど生化学的な手段と同じ ( 目的では無い ) 32 バイオインフォマティクスが生まれた時期バイオインフォマティクスが生まれた時期 PubMed PubMed 医療生物系の論文検索サイト ( 英語 ) 世界約 85 ヶ国約 5600 誌の文献を検索することのできる医学生物文献データベース米国国立バイオテクノロジー情報センター (National Center for Biotechnology Information: NCBI) 国立衛生研究所 (National Institutes of Health: NIH) の下の国立医学図書館 (National Library of Medicine: NLM) の一部門 33 なぜPubMed!? バイオの最新情報はすべてPubMedに集まる本など情報として古い!! ( 日本語の本なら尚更 ) Google で PubMed で検索すれば見つかる PubMed で Bioinformatics [Title/bstract] で検索する 14,361 件の論文がヒット 34 バイオインフォマティクスが生まれた時期バイオインフォマティクスが生まれた時期 PubMed 14,361 件の論文がヒットもっとも初期の論文 Beltrame F, Tagliasco V. "Confocal microscopy and cellular bioinformatics.", Cytotechnology. 1993;11 uppl 1: 年 8 月 EMBL( 欧 ) データライブラリー設立 1981 年 3 月 mith-waterman アルゴリズム発表 1982 年 9 月 GenBank( 米 ) 設立 1983 年 7 月ウイルスのがん遺伝子とヒト遺伝子との相同性の発見 1984 年 4 月 DDBJ( 日 ) 設立研究成果として論文になるまで 1-5 年はかかる 1985 年 3 月 FT アルゴリズム発表 1990 年 10 月 BLT アルゴリズム発表 1991 年 8 月 WWW (World Wide Web) 登場 1990 年前後にバイオインフォマティクスが生まれた ? 年 bioinformaticsが生物情報科学と訳される 1997 年 9 月 BLT2 アルゴリズム発表 36

補足 : PubMed の使い方 PubMed 出版物 Publication + Google で

bioinformatics 38 補足 : PubMed の使い方 1 gene と

セントラルドグマ (1958 年にクリックが提唱した分子生物学の概念 ) 論文 1 論文 2 遺伝情報

を決定する技術の発達論文のタイトル ( ここをクリックすると詳細が表示 ) 論文の著者 39 40

ゲノム上でシーケンス困難な領域アメリカエネルギー省 (DOE) 国立衛生研究所 (NIH) 30

7 補足 : PubMed の使い方 PubMed 出版物 Publication + Google で PubMed をサーチ医学 Medicine 補足 : PubMed の使い方 PubMed のトップページキーワードを入力して右の earch をクリック 37 使い方は Googleとほぼ同じ ( キーワードを入力して検索 ) 例 : gene bioinformatics 38 補足 : PubMed の使い方 1 gene と bioinformatics の 2 つのキーワードの検索結果 1990 年前後までの生物学セントラルドグマ (1958 年にクリックが提唱した分子生物学の概念 ) 論文 1 論文 2 遺伝情報転写翻訳 DN RN 複製タンパク質論文年年塩基配列 TCG を決定する技術の発達論文のタイトル ( ここをクリックすると詳細が表示 ) 論文の著者バイオインフォマティクスを説明する前にヒトゲノム計画ヒトゲノム計画補足 : ゲノム上でシーケンス困難な領域アメリカエネルギー省 (DOE) 国立衛生研究所 (NIH) 30 億ドルの予算 1990 年 10 月 1991 年から参加 6 か国 24 機関貢献度米国 :59% 英国 :31% 日本 : 6% 創薬生命現象解明? ヒトゲノム 28 億 6 千万塩基対 (99%) ドラフト 2000 年 6 月正式版 2003 年 4 月塩基が分かっただけ染色体テロメア (Telomere) セントロメア (Centromere) 独自のリピート配列を持ち決定困難 41 42

網羅的な生物情報約 30 億塩基対ゲノム (Genome) DN GTTGCGCT CGCCTTGC CTTTCTTGTCGTGCGGTTTTCG 転写 ORF GU UGCGCUCGCC U UGC 開始コドン翻訳 mrn 終止コドンタンパク質ヒト v.s.

健常人トランスクリプトーム (Transcriptome) 約 3 万遺伝子網羅的な生物情報とバイオインフォマティクスヒト酵母マウス 0011011000101 0011011000101 0011011000101 0011011000101 0011011000101 0011011000101 0011011000101

正常組織 mrnやタンパク質の測定技術の進歩による膨大なデータ違いメカニズムの解明 43 ゲノム膨大な生物情報ゲノム情報遺伝子発現情報タンパク質発現情報解析バイオインフォマティクス 44 バイオインフォマティクスとその拡大バイオインフォマティクスとその拡大初期のバイオインフォマティクスゲノム配列情報数理生物学

8 網羅的な生物情報約 30 億塩基対ゲノム (Genome) DN GTTGCGCT CGCCTTGC CTTTCTTGTCGTGCGGTTTTCG 転写 ORF GU UGCGCUCGCC U UGC 開始コドン翻訳 mrn 終止コドンタンパク質ヒト v.s. サル患者 v.s. 健常人トランスクリプトーム (Transcriptome) 約 3 万遺伝子網羅的な生物情報とバイオインフォマティクスヒト酵母マウス植物生物プロテオーム (Proteome) アミノ酸約 10~20 万種類疾患部位 v.s. 正常組織 mrnやタンパク質の測定技術の進歩による膨大なデータ違いメカニズムの解明 43 ゲノム膨大な生物情報ゲノム情報遺伝子発現情報タンパク質発現情報解析バイオインフォマティクス 44 バイオインフォマティクスとその拡大バイオインフォマティクスとその拡大初期のバイオインフォマティクスゲノム配列情報数理生物学生物をモデル化 ( 細かいところは無視 ) 現在のバイオインフォマティクス生物物理学バイオインフォマティクスゲノム配列情報だけでなく生物情報一般以前バイオインフォマティクスと呼ばれなかった分野もバイオインフォマティクスにタンパク質の立体構造一例物理化学的シミュレーション立体構造データ解析 45 システムバイオロジーオミックス情報から生物をシステムとして理解するジーノム ( 発音 ) ゲノム (Genome) トランスクリプトーム (Transcriptome) プロテオーム (Proteome) メタボローム (Metabolome) フェノーム (Phenome) バイオインフォマティクスオミックス Omics 46 バイオインフォマティクス概観配列解析 ( 塩基配列アミノ酸配列アライメント ) タンパク質構造解析相互作用解析 ( 遺伝子相互作用タンパク質相互作用 ) パスウェイ解析発現解析 ( 遺伝子発現タンパク質発現 ) 多型解析 (NP CNV) 医療統計 ( 基礎統計オッズ生存解析 ) 47 48

9 特定のテーマに沿ったデータを集めて管理容易に検索抽出などの再利用可能コンピュータによって実現されたもの ( 狭義 ) 生物情報データベース各国 ( 各研究機関 ) がそれぞれ構築統合した大規模なデータベース主に web 上で構築されているゲノム情報遺伝子発現情報タンパク質発現情報タンパク質構造代謝ネットワーク 49 ゲノム情報 ( 塩基配列 ) データベース欧州バイオインフォマティクス研究所 (European Bioinformatics Institute : EBI) 米国国立バイオテクノロジー情報センター (National Center for Biotechnology Information: NCBI) GenBank 国立遺伝学研究所 (National Institute of Genetics: NIG) (DN Data Bank of Japan: DDBJ) ヒト : 約 30 億塩基 1500 億塩基 INDC (International Nucleotide equence Database Collaboration) 三大国際(European Molecular Biology Laboratory-Bank : EMBL-Bank) 塩基配列データバンク50 (bp) DDBJ の登録総塩基数の推移データベース (DB) とは? ゲノム情報 ( 塩基配列 ) データベース一般の研究者が登録何故? 研究特許論文応用製品化世界で誰もやってないことを行うデータベースへの登録がほぼ義務化生物情報のデータベースの多くは個々の研究者が登録したデータ図 1 DDBJ の登録総塩基数の推移正しさは誰も保証しない有料のものも存在するほとんどの DB は無料タンパク質 ( アミノ酸 ) 配列データベース PIR: Protein Information Resource 国際的なタンパク質 / アミノ酸配列データベースサイト WI-PROTに吸収された UniProt (WI-PROT と TrEMBL が合併 ) タンパク質 / アミノ酸配列データベースをもつ重要サイト WI-PROTは研究者が人手でハイレベルのアノテーション ( 付加情報 ) をつけたタンパク質 / アミノ酸配列データベース TrEMBLはコンピュータにより自動でアノテーション( 付加情報 ) をつけたタンパク質 / アミノ酸配列データベース PRF: Protein Research Foundation 蛋白質研究奨励会が提供しているアミノ酸配列データベースオンライン情報検索等が可能 wwpdb : Worldwide Protein Data Bank タンパク質と核酸の3 次元構造を蓄積している国際的なデータベース塩基配列アミノ酸配列のデータベース検索 BLT (Basic Local lignment earch Tool) バイオインフォマティクス手法の一つ DNの塩基配列あるいはタンパク質のアミノ酸配列のアライメントを行うためのアルゴリズムもしくはプログラムあとで説明検索できる事が重要日本では国立遺伝学研究所が DDBJ 等を検索するツールとして公開 PDBに蓄積されている構造データは実験的に決定されたデータ 53 54

どの座標にどの原子があるか分かる塩基配列アミノ酸配列のデータベース検索 BLT (Basic Local

塩基配列アミノ酸配列のデータベース検索 BLT (Basic Local lignment earch Tool)

アミノ酸配列データベース ) tblastx ( 塩基配列 [ アミノ酸配列] 塩基配列データベース [

塩基配列データベース [ アミノ酸配列]) 55 検索したいアミノ酸配列 ( 翻訳 ) 塩基配列データベース

既知遺伝子の一部であると判明異種の生物で機能を推測 57 58 植物59 タンパク質構造データベース wwpdb

次元構造を蓄積している国際的なデータベース PDBに蓄積されている構造データは実験的に決定されたデータ RCB

10 どの座標にどの原子があるか分かる塩基配列アミノ酸配列のデータベース検索 BLT (Basic Local lignment earch Tool) クエリ配列何が出来るか? 塩基配列アミノ酸配列のデータベース検索 BLT (Basic Local lignment earch Tool) 図で表すと blastn ( 塩基配列塩基配列データベース ) blastx ( 塩基配列 [ アミノ酸配列] アミノ酸配列データベース ) tblastx ( 塩基配列 [ アミノ酸配列] 塩基配列データベース [ アミノ酸配列]) blastp ( アミノ酸配列アミノ酸配列データベース ) tblastn ( アミノ酸配列塩基配列データベース [ アミノ酸配列]) 55 検索したいアミノ酸配列 ( 翻訳 ) 塩基配列データベース DDBJ EMBL GenBank アミノ酸配列塩基配列翻訳アミノ酸配列アミノ酸配列データベース UniProt PRF wwpdb 56 塩基配列アミノ酸配列のデータベース検索 BLT (Basic Local lignment earch Tool) 何がうれしいの? 酵母マウスヒト興味ある塩基配列 GTTG 生物 BLT 興味あるアミノ酸配列 RGD 既知遺伝子の一部であると判明異種の生物で機能を推測植物59 タンパク質構造データベース wwpdb : Worldwide Protein Data Bank タンパク質と核酸の3 次元構造を蓄積している国際的なデータベース PDBに蓄積されている構造データは実験的に決定されたデータ RCB PDB( 米 ) MD-EBI( 欧 ) PDBj( 日本 ) の三つの組織で運営 3 次元構造データベースなのでそのままでは数値の羅列視覚化ソフトが必要タンパク質立体構造データ PDB ID コード 60

水分子が進入できない領域を埋める PyMOL 水分子が進入できない領域を埋める分子表面表示謝物タンパク質構造データベース視覚化ソフトが必要 RasMolによるタンパク質の3 次元構造の視覚化 61

RasMol 高速なアルゴリズムを実装 ( 安価なPCでも表示可能 ) 多機能 ( コマンド操作で操作は煩雑 ) 原子分子表面の表示は出来ない Chime Rasmolベースブラウザ (IE 等 ) 内で使うプラグイン

京都遺伝子ゲノム百科事典バイオインフォマティクス研究用のデータベース原子無し有り遺伝子タンパク質代謝やシグナル伝達などの分子間ネットワークに関する情報を統合したデータベース京都大学化学研究所の金久教授らによるプロジェクト

11 水分子が進入できない領域を埋める PyMOL 水分子が進入できない領域を埋める分子表面表示謝物タンパク質構造データベース視覚化ソフトが必要 RasMolによるタンパク質の3 次元構造の視覚化 61 タンパク質構造データベースどんな視覚化ソフトがあるか? RasMol 高速なアルゴリズムを実装 ( 安価なPCでも表示可能 ) 多機能 ( コマンド操作で操作は煩雑 ) 原子分子表面の表示は出来ない Chime Rasmolベースブラウザ (IE 等 ) 内で使うプラグイン分子表面表示が可能原子無し有り高画質 (OpenGLを使用) 分子表面表示機能拡張可能 62 分子表面表示原子代謝ネットワークデータベース KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 京都遺伝子ゲノム百科事典バイオインフォマティクス研究用のデータベース原子無し有り遺伝子タンパク質代謝やシグナル伝達などの分子間ネットワークに関する情報を統合したデータベース京都大学化学研究所の金久教授らによるプロジェクト (1996 年 ) 二項関係に基づいた情報として整理代他の分子と相互作用する場所の同定に有効代謝ネットワークデータベース KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 例 : グルタミン酸代謝マップ詳しく見てみ代謝物酵素反応フマル酸リンゴ酸オキサロ酢酸クエン酸クエン酸回路 ( TC 回路 ) ( クレブス回路 ) 代謝物2-オキソグルタルアマート 65 るコハク酸 α-ケトグルタル酸 KEGGのこのような反応経路の集合体 66

12 配列比較と生物の進化配列解析相同性検索進化突然変異突然変異類似性のある配列を同種異種のゲノムからサーチ似ている配列とその起源は?? 共通祖先突然変異 67 マウス 1 種分化による相同タンパク生成オルソログ (ortholog) ヒト 68 配列データベースとクエリ配列クエリ配列とは?? Query ( 質問 ) クエリ配列 DB( データベース ) TCGTCGT 完全一致配列あり TCGTCGT 配列データベースとアライメントアライメントとは?? lignment ( 整列 ) アライメント前クエリ配列 GCGTCGTCGTTTCGCGCTGCGTTT DB 配列 GGGGGGGGCCCCTCGTCGTGGCGCGGG こんな配列があるか? DB に問い合わせる配列の事 TCGTTCGT 類似配列あり 69 アライメント後クエリ配列 GCGTCGTCGTTTCGCGCT DB 配列 GGGGGGGGCCCCTCGTCGTGGCGCGGG 似ている配列を隣り合うように整列させること 70 配列比較とアライメントサーチしたい配列 TCGTCGT TCGTCGT 10 塩基 4の10 乗 =105 万種類クエリ配列完全一致部分一致検索したいデータベース CCCCTCGTCGTGGGG CCCCTCGTTCGTGGGG 何か意味がある偶然で一致する可能性は高くない ( より長い配列なら尚更 ) 71 ギャップとアライメントギャップを入れることで余分な配列がある場合もアライメントが可能サーチしたい配列 TCGTCGT ギャップ配列比較とアライメント TCG -TCGT データベース配列 CCCCTCGTTCGTGGGG 1 個余分な塩基があるヘモグロビンαのアライメントの例 72

13 然変異祖先配列配列比較と生物の進化ヘモグロビン α のアライメントヒトとマウスのアミノ酸比較配列比較と生物の進化 2 遺伝子重複による相同タンパク生成遺伝子重複配列 1 配列 2 同一アミノ酸変化突アミノ酸レベルではほとんど同じ祖先タンパク質から機能が多様化した複数の相同タンパク質が生成アライメントでそれが判明パラログ (paralog) 配列 1 配列 2 機能変化配列比較と生物の進化配列比較と生物の進化 2 遺伝子重複による相同タンパク生成の例ヘモグロビン (4 量体 ) 補足偽遺伝子 (pseudogene: シュードジーン ) 進化の過程で機能を失った遺伝子 β α γ α 遺伝子遺伝子重複ゲノム α β α γ 成人の血液中胎児の血液中酸素運搬能力が高いヘモグロビンにはα β γサブユニットがあり相同タンパク質である 75 遺伝子遺伝子遺伝子偽遺伝子機能無しゲノム突然変異ゲノム 76 配列比較と生物の進化アライメントは相同タンパクを発見するための手段グローバルアライメントローカルアライメント例 : 2つのアミノ酸配列 MIGMITGとMITGMTGのアライメントローカルアライメントグルーバルアライメント MIGMITG--- MI-GMITG ---MITGMTG MITGM-TG アルゴリズム ( 言葉の定義 ) アルゴリズムとは?? なんらかの問題を解くための手順のことである対応する日本語は算法 ( さんぽう ) 例 : 数学的帰納法のアルゴリズム自然数全体に関する命題 P(n) (n N) が真であることを証明 1 P(0) は真である 2 任意の自然数 k に対し,P(k) が真であれば,P(k+1) も真であるよって任意の自然数 n について P(n) は真である 77 78

14 ダイナミックプログラミングによるアライメント最適化とは? ダイナミックプログラミングによるアライメント最適化とは? アライメント問題経路最適化問題アライメント問題経路最適化問題 I M - L(a,b) b L(b,d) d a L(b,e) 経路最適化問題部分問題に分解 - M O L(a,c) c L(c,e) e ダイナミックプログラミングの原理ダイナミックプログラミングダイナミックプログラミングダイナミックプログラミングとは?? b a c d e ダイナミックプログラミングとは?? 1 a b d 2 a c e b d 1 a b + b d a d への最短ルートを求めたい候補は 2 通りある 1 a b d 2 a c e b d 2 a c e b + b d この範囲で最短ルートであれば a d へのルートでも最短問題の分割ダイナミックプログラミングの原理同じ b は絶対に通る部分問題に分解 a b と b d 81 最短ルート最短ルート全体として最短ルート 82 アライメント問題から経路最適化問題へアライメント問題から経路最適化問題へ IM と MO の配列のアライメント IM と MO の配列のアライメント I M I M 最短ただし上左が要一致最短ただし上左が要一致 M O 左の文字列にギャップ M O 左の文字列にギャップ上の文字列にギャップ上の文字列にギャップ経路問題 83 84

15 3つ以上の配列をアライメント- O O アライメント問題から経路最適化問題へ IM と MO の配列のアライメント I M 最短ただし上左が要一致アライメント問題から経路最適化問題へ IM と MO の配列のアライメント I M 最短ただし上左が要一致 M O 左の文字列にギャップ M O 左の文字列にギャップ上の文字列にギャップ上の文字列にギャップ赤色の部分を通るのが最短 85 ダイナミックプログラミングの原理でを部分問題に分解して解く 86 アライメント問題から経路最適化問題へ IM と MO の配列のアライメント I M 最短ただし上左が要一致アライメント問題から経路最適化問題へ IM と MO の配列のアライメント I M 最短ただし上左が要一致 M O 左の文字列にギャップ M O 左の文字列にギャップ上の文字列にギャップ上の文字列にギャップ赤丸を通るように最短経路を探索今回は 1 通りしかない 87 ギャップの計算 88 アライメント問題から経路最適化問題へマルチプルアライメント M O IMとMOの配列のアライメント I M I M - - M O IM と MO の 2 配列だけでなくてさらに MOO I M - - M O アライメント完了 - M 89 90

16 BLT mith-watermanアルゴリズムの変形版第 1ステップ第 2ステップ第 3ステップクエリ配列 G T T C W=3 CTTG データベース配列 W のサイズの完全一致を探索クエリ配列 G T T C CTTG データベース配列ギャップ無しアライメントクエリ配列 G T T ギャップありアライメント C CTTGC データベース配列 BLT は第 1 2 ステップで一致度の低いものはステップ 3 を行わないインターネット上のプログラムを利用したバイオインフォマティクス入門編ここがmith-Watermanアルゴリズムと異なる準備としてまずはメモ帳を起動 UniProt を使ったタンパク質の検索 Google で Uniprot( 大文字小文字は区別無し ) と入力するク2 すべてのプログラム Notepad と入力しても良い 1 スタートメニューを開く UniProt を使ったタンパク質の検索 UniProt を使ったタンパク質の検索目的 UniProt から p53 タンパク質を検索 UniProt の BLTp や ClustalΩ( オメガ ) DDBJ の BLT と EMBO で対応する塩基配列を見つける earch タブで Query に p53 を入力して earch ボタンを押すリックアクセッション番号タンパク質名遺伝子名属種名アミノ酸長 95 96

UniProt を使ったタンパク質の検索 UniProt を使ったタンパク質の検索

タンパク質の詳細情報を閲覧可能 Protein names > タンパク質名 Gene

17 UniProt を使ったタンパク質の検索 UniProt を使ったタンパク質の検索アクセッション番号 P04637 をクリックするとヒトの p53 タンパク質の詳細情報を閲覧可能 Protein names > タンパク質名 Gene names (ynonyms) > 遺伝子名 ( 別名 ) Organism > 属種名 Taxonomic identifier > 種名番号 Taxonomic lineage > 系統情報 ( 界門綱目科属種等 ) equence length > アミノ酸長 equence status > 完全長かなどなど Blast タブをクリック 97 E 値の閾値 ( 大きいほど緩い ) 前のページで見ていたタンパク質配列情報からアミノ酸データのみを FT 形式に自動変換してくれるギャップありアライメント 98 UniProt を使ったタンパク質の検索チンパンジーゴリラチンパンジーは 100% ゴリラとは 99% 一致 99

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Microsoft PowerPoint - バイオインフォマティクス2017_01P.ppt 2017 年度バイオインフォマティクス第 1 回バイオインフォマティクスとは? 第 1 回配付資料 2018/02/15 バイオインフォ演習レポートについて金沢大学医薬保健研究域薬学系髙橋広夫 1 2 課題 1 次世代シーケンサーのデータにバイオインフォマティクスを応用した研究の成功例を原著論文 ( 出典 ) を示しつつ概説せよ (4 約 4ページ )( コピペ不可写真はコピペ可だが引用をきちんと示すこと