Microsoft PowerPoint - 蛋白質科学会ランチョン2011_15min_001
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- みいか えいさか
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1 蛋白質科学会ランチョンセミナー 生体高分子 NMR データバンク (BMRB) のデータ応用事例とデータ登録および解析支援ツール 大阪大学蛋白質研究所プロテオミクス総合研究センター小林直宏 1
2 生体高分子の NMR データ : 化学シフトデータとは? 化学シフト異方性 環電流効果 その他水素結合 化学交換など 化学構造ばかりではなく 3 次構造と動力学的状態に影響を受ける 同じ条件で測定されれば極めて高い再現性を示す 2
3 化学シフト シグナル帰属データの有用性 15 N- ラベル体をサンプルとして帰属できれば 135 残基のタンパク質なら 135 個もの原子プローブとして利用できる 15 N/ 13 C ラベル体が得られるならば 1000 個以上にもなる! 3
4 化学シフト シグナル帰属データは多様な NMR 実験に利用される 立体構造決定 配向試料の残余双極子 Sugase et al., Nature, N 核緩和によるダイナミックス解析 特にリガンド滴定実験 : 試料にリガンドを加えて測定するだけなので非常にお手軽である 4
5 化学シフトと 2 次構造の相関 : CSI(Chemical Shift Index) The chemical shift index: a fast and simple method for the assignment of protein secondary structure through NMR spectroscopy. Wishart DS, Sykes BD, Richards FM. Biochemistry Feb 18;31(6): 化学シフトを決定することで 2 次構造を精度良く決定出来る事が分かった もっとデータと蓄積すればもっと良いことが起こるかもしれない? 5
6 BMRB (BioMagResBank): 生体高分子 NMR データベース NMR sutructure All NMR 構造は年間 500 件以上 BMRB エントリーは 600 件以上のペースで増え続けている 年 6 月の時点で NMR 構造は 8,900 件以上 NMR sutructure BMRB BMRB エントリーは 6,900 件以上に達している Wishart の発表
7 化学シフトから立体構造へ : Ge-NMR Berjanski, M. et al., Nuc. Acids. Res. (2009) CS-ROSETTA Shen, Y. et al., Proc. Natr. Acad. Sci. (2008) CS23D Wishart, D.S. et al., Nuc. Acids. Res. (2008) CheShire Cavali, A et al., Proc. Natl, Acad. Sci. (2007) 1 H N, 15 N, 13 CO, 13 Cα + 13 Cβ 3D structure 7
8 CS-ROSETTA を NMR 構造の検証に使う難度の高いタンパク質の NMR 構造解析に有効 Mizuno et al., JMB H N, 1 Hα, 15 Nα, 13 Cα, 13 C, 13 Cβ の化学シフトによる CS-ROSETTA 構造 NOE ベースの立体構造と重ね合わせ ( 主鎖 RMSD: 1.4A ) NOE ベースの構造決定とは異なる原理で立体構造が得られるためチェーンフォールドの正しさを検証できる 8
9 データベース登録支援ツール : MagRO Sparky Ontology contructuted Ontology profiles Ontology files GUI NMR data strcture File format chem_struct.ont gui_sparky.ont bmrb_export.ont... Analysis procedure BMRB Sparky plugin Tools MagRO-core GUIs Events data exchange data analysis Spectrum data 9
10 MagRO-Core によるノメンカルチャーの変換 protein_0_0_chem.db Chemical shifts nomen_iupac.lib nomen_cyana.lib nomen_pdb.lib nomen_xplor.lib Xplor-NIH ARIA CNS TALOS Spectrum_0_peaks.db NMR peaks Data for Analysis MagRO-core Input files SPARTA CS-ROSETTA Spectra Spectrum_0_mag.db Assign_Robot CYANA MagMol BMRB NMR-STAR file 現バージョンでは Sparky が管理する化学シフトテーブルを NMR-STAR ver. 3.1 完全互換のフォーマットに変換します 10
11 解析支援ツール1 MagMol この例ではTrp498 Trp520 の側鎖が空間的に近く 化学シフトも近いためあべこべに帰属してしまった CYANA によるNOE 自動帰属は少数のNOEが帰属できなかったことをログとして残しているのみであり このタイプの帰属ミスを検出することは 大変困難である 正しい帰属を元にCYANAで計算 間違った帰属を元にCYANAで計算 間違った帰属を含む化学シフトを使用しても正しいチェーンフォールを決定できるCYANAの能力はすばらしい しかしながら側鎖のTrp498 Trp520 の向きは大きく間違ったものになっている 右図のように帰属に失敗したNOEピークを構造にマッピングすることで帰属のミスを迅速に見出すことが出来る 11
12 正しい帰属の場合 側鎖の帰属が間違っている場合 L14:2HB-L14:HN L14:2HB-F29:HN F91:HA-F91:HN F91:2HB-F91:HN L14:3HB-C92:HN W102:HZ2-L14:HG F29:2HB-L141:HD1 F29:3HB-L141:HD1 W102:HE3-L31:HG I106:3HG1-L31:HG F29:2HB-F29:HD W102:HZ3-F29:3HB F80:HZ-F91:2HB L14:3HB-F91:3HB F80:HZ-F91:3HB F91:HD1-F91:3HB
13 解析支援ツール 2: fit_robot 2JV5_1.pdb 2JV5_2.pdb 2JV5.pdb Structure ensembles overlaid on central helix can be avilable from PDB 2JV5_3.pdb 13
14 データベース登録支援ツール 解析支援ツール群の公開 PDBj-BMRB 簡易 WEB サイトにて公開中 14
15 データベース登録 運用サーバー群の統合 効率化 BMRB-Web+backup BMRB-mirror+backup ADIT-NMR+buckup SMSDep+backup ファイルサーバー FTP-server Annotation-server Gate-server 蛋白研 Fire wall 合計 12 サーバーもある... 15
16 仮想サーバーにより計 8 台のサーバーを 2 台に集約する 2 台目の Xen には 1 代目の仮想サーバーのイメージをコピーする ADIT-NMR SMSDep BMRB-mirror BMRB-Web ADIT-NMR SMSDep BMRB-mirror BMRB-Web Xen 上で構築された 5 つの仮想サーバー 蛋白研 Fire wall 16
17 障害発生時には全ての仮想サーバーイメージを実行する ADIT-NMR SMSDep BMRB-mirror BMRB-Web ADIT-NMR SMSDep BMRB-mirror BMRB-Web 蛋白研 Fire wall 省スペース 節電 安定運用に効果が絶大 17
18 サーバー群統合からクラウドコンピューティングへ サーバー向け開発 Mobile端末向け... MagRO-Server MagMol magro-core anneal_robot graph_robot fit_robot MagMol クライアント向け開発 MagRO-Sparky MagRO-NMRView 18
19 謝辞 阪大蛋白研 : 藤原敏道 原野陽子 児嶋長次郎 阿久津秀雄 池上貴久 中村春木 サントリー生有研 : 菅瀬謙治 理化学研究所 : 木川隆則 栃尾直哉広島大学 : 楯真一 編田宏一立命館大学 : 北原亮 北沢創一郎 横浜市立大学 : 永田崇 京都大学 : 片平正人 古川亜矢子 その他多くの方にご協力いただいております ( 最近ご協力いただいている方のみ すべて敬称略 ) 19
1 911 9001030 9:00 A B C D E F G H I J K L M 1A0900 1B0900 1C0900 1D0900 1E0900 1F0900 1G0900 1H0900 1I0900 1J0900 1K0900 1L0900 1M0900 9:15 1A0915 1B0915 1C0915 1D0915 1E0915 1F0915 1G0915 1H0915 1I0915
- 16 M7.3 14 M6.5 - - - - - A-4 A-5 A-3 F-3 F-1 C-3 G-1,E-6 C-2 D-1 F-2 E-7 J-1 J-3 B-3 K-1 B-3 I-4 I-3 I-2 I-6 C-1 I-5 B-5 B-2 J-2 A-1 A-2 E-1 B-4 I-1 E-2 E-5 B-1,E-4 E-3 A-1 A-2 A-2 A-3 A-4 A-5 A-2
表1.eps
Vol.1 C ontents 1 2 cell-free EMBO J Proc. Natl. Acad. Sci. USA NatureEMBO J 3 RNA NatureEMBO J Nature EMBO J 4 5 HCV HCV HCV HCV RNA HCV in situ 6 7 8 Nat Struct Mol Biol J Biol Chem Nat Commun J Virol
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2009 Masaaki Kotera kot@kuicr.kyoto-u.ac.jp 2 I II / A () B1 () B2 B12 C () D A D () () () () DNA 5- http://www.genome.jp/kegg/pathway.html KEGG PATHWAY Database Xenobiotics biodegradation http://www.genome.jp/kegg/pathway.html
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2009 Aida et al. Caries Res 2006;40 2000 100 % 78.7 88.0 96.6 98.8 98.8 98.8 100.0 100.0 100 75 69.4 50 75.3 74.8 73.3 73.1 73.0 72.4 71.8 71.7 51.7 40.2 69.4 68.8 73.6 25 22.3 32.8 21.9 22.9 22.1
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β α β α ν γ π ν γ ν 23,500 47,000 ν = 100 Mz ν = 200 Mz ν δ δ 10 8 6 4 2 0 δ ppm) Br C C Br C C Cl Br C C Cl Br C C Br C 2 2 C C3 3 C 2 C C3 C C C C C δ δ 10 8 6 4 δ ppm) 2 0 ν 10 8 6 4 δ ppm) 2 0 (4)
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,480 9,720 12,960 19,440 3,240 3, ,440 9,660 12,880 19,320 3,220 3, ,390 9,580 12,780 19,170 3,195 3, ,350 9,520
10-14 3,240 4,860 6,480 9,720 1,620 1,620 15-19 3,220 4,830 6,440 9,660 1,610 1,610 20-24 3,200 4,800 6,400 9,600 1,600 1,600 25-49 3,180 4,770 6,360 9,540 1,590 1,590 50-99 3,020 4,530 6,040 9,060 1,510
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INDEX MEDIA DATA 2017 2 MEDIA DATA 2017 3 4.9 6.1 3.4 3.9 11.7 11.4 11.5 10.9 7.7 4.9 5.7 6.5 4.4 3.9 2.4 3.3 MEDIA DATA 2017 4 70.6 69.2 67.3 63.7 11.6 8.9 10.4 6.9 16.6 15.6 15.1 12.7 9.7 8.6 9.0 14.2
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NMR 基礎講義 & 2 第 0 回若手 NMR 研究会 2009 年 9 月 4 日 ( 金 )-6 日 ( 日 ) IPC 生産性国際交流センター ( 湘南国際村 ) 大阪大学蛋白質研究所構造プロテオミクス研究系 池上貴久 化学シフトの直積演算子 (product-operator) I " I cos (#t) + I sin (#t) x x y ω : 角速度 (rad/s) z 一周の長さ
437“ƒ
et al., et al., et al., et al., et al., et al., 2 et al., et al., et al., Lancet Pharmacol Res. et al. Jpn J Cancer Res. et al. Jpn J Cancer Res. et al. Tohoku J Exp Med. et al. Jpn Circ J. et al. Cancer
Various function and toxicity of iron Key words 1) Hentze, M. W. et al: Cell, 117, 285-297 (2004) 2) Ganz, T.: Blood, 102, 783-788 (2003) 3) Nemeth, E. et al.: Science, 306, 2090-2093 (2004) 4) Hentze,
2
2 485 1300 1 6 17 18 3 18 18 3 17 () 6 1 2 3 4 1 18 11 27 10001200 705 2 18 12 27 10001230 705 3 19 2 5 10001140 302 5 () 6 280 2 7 ACCESS WEB 8 9 10 11 12 13 14 3 A B C D E 1 Data 13 12 Data 15 9 18 2
生物物理 Vol. 45 No. 1 (2005) だけ正確なアラインメントが必要な方 (4) 立体構造とアミノ酸配列の関係, あるいは立体構造と機能との関係に興味がある方 2. おもなサービス 2.1 ペアワイズ3Dアラインメントこれは2つの構造をアラインメントする基本的な機能であり,MATRAS
生物物理 45(1),41-44(2005) 立体構造比較サーバ MATRAS の使い方 1. はじめに 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科川端猛 あるタンパク質と似ている他のタンパク質を探したいとき, まず最初に試みるべきはアミノ酸配列の相同性検索であろう. しかし, 同じファミリーのタンパク質の中でも, アミノ酸配列の一致度が低くなってくると, 配列の類似性だけで議論するのには限界が出てくる.
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Vol. 8 No.2 Nov. 2007 1 2 4 12 20 37 45 54 56 62 1 2 3 4 5 7 6 8 9 10 11 13 12 15 14 17 16 19 18 21 20 Hatena 23 22 Oidiodendron Oidiodendron 25 24 Monosiga ovata Monosiga 27 26 Toxoplasma gondii 29 28
第２章 生物有機化学実験及び実験法
1.9.2.2. タンパク質立体構造解析ツールの利用 - 応用生命科学科のホームページ (http://www.biochemistry.kais.kyoto-u.ac.jp/) に入って以下の実習を行なう - タンパク質の機能を理解するためにはタンパク質の立体構造を正しく理解する必要がある. タンパク質の立体構造は主に X 線結晶構造解析により決定されている. 決定された構造情報はタンパク質データバンク
トーゴーの日シンポジウム 2016 東大弥生講堂, 5 October 2016 生命科学におけるデータサイエンスの課題と PDB 中村春木 大阪大学蛋白質研究所
トーゴーの日シンポジウム 2016 東大弥生講堂, 5 October 2016 生命科学におけるデータサイエンスの課題と PDB 中村春木 大阪大学蛋白質研究所 harukin@protein.osaka-u.ac.jp http://pdbj.org/, http://wwpdb.org/ , Sir Isaac Newton (1642-1727) 3 11.3 PF ( 理化学研究所計算科学研究機構ホームページから
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Workflow Variant Calling 03 長崎は遺伝研 大量遺伝情報研究室の所属です 国立遺伝学研究所 生命情報研究センター 3F 2F 欧州EBIと米国NCBIと密接に協力しながら DDBJ/EMBL/GenBank国際塩基配列データ ベースを構築しています 私たちは 塩基配列登録を支援するシステムづくり 登録データを活用するシステムづくり 高速シーケンス配列の情報解析 を行なっています
NIHSS score p NIHSS score p149 4 p g ml 0.8 g ml D 1 D NIH NIHSS 14 D 0.8 g ml
NIHSS score14 1 400 1 p149 1 25 20 NIHSS score14 15 10 5 2 p149 4 p151 0 0.8 g ml 0.8 g ml D 1 D NIH NIHSS 14 D 0.8 g ml 1 2 148 149 3 2 3 A B C 4 D 2 A B C A C 1 Ogata T et al J Neurol Sci 272 83 86 2008
Netcommunity SYSTEM X7000 IPコードレス電話機 取扱説明書
4 5 6 7 8 9 . 4 DS 0 4 5 4 4 4 5 5 6 7 8 9 0 4 5 6 7 8 9 4 5 6 4 0 4 4 4 4 5 6 7 8 9 40 4 4 4 4 44 45 4 6 7 5 46 47 4 5 6 48 49 50 5 4 5 4 5 6 5 5 6 4 54 4 5 6 7 55 5 6 4 56 4 5 6 57 4 5 6 7 58 4
.A. D.S
1999-1- .A. D.S 1996 2001 1999-2- -3- 1 p.16 17 18 19 2-4- 1-5- 1~2 1~2 2 5 1 34 2 10 3 2.6 2.85 3.05 2.9 2.9 3.16 4 7 9 9 17 9 25 10 3 10 8 10 17 10 18 10 22 11 29-6- 1 p.1-7- p.5-8- p.9 10 12 13-9- 2
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PDBj と wwpdb の今後の活動方針について (Activity plan of PDBj and wwpdb) 栗栖源嗣 (Genji Kurisu) 大阪大学蛋白質研究所 (Institute for Protein Research, Osaka Univ.) wwpdb.org 1 生体高分子の 3 次元構造に関する情報を集めた世界に一つのデータベース 1971 年からのデータが集積され,
Novel chemical mediators in the resolution of inflammation Charles N. Serhan Key words E-mail : marita@nih.go.jp Charles N. Serhan Brigham & Women's Hospital/Harvard Medical School 1) Serhan, C. N.,
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1 2 4 5 3000 6 8 3000 10 10 11 11 12 12 13 13 14 18 19 20 21 Atg 22 23 24 21 X 143000 3000 19 3000 20 25 X 26 27 28 1 20 DNA mrna DNA RNA mrna 3000 DNAmRNARNA SPring-8X Artsimovitch, I. et al., Cell 117,
平成20年5月 協会創立50年の歩み 海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘
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PDBj : : 1
PDB (PDBj) http://www.pdbj.org Mar. 3, 2008 PDBj : : 1 PDBj PDB ID / / XML (xpsss) (Sequence-Navigator) (Structure-Navigator) (ASH) (ProMode) (ef-site) (EM-Navigator) New! GUI (Protein Globe) New! (eprots)
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DDBJing & PDBjing, 2006 年 2 月 2 日 PDBj ウェブサービスの利用法 (xpsss を中心に ) 伊藤暢聡 東京医科歯科大学大学院疾患生命科学研究部 構造情報研究室 http://www.pdbj.org/ 1.PDBID が既知の時の検索 ( 例 )PDBID = 9pap の場合 9pap ワイルドカード : * が利用できるので *pap, 9*, * でも検索可能
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PDBj のウェブサービス 金城 玲 大阪大学蛋白質研究所 日本蛋白質構造データバンク PDBj ウェブサービスとは WWWを介してデータの取得 解析などをサー バ側で行うサービス 人が直接使うことは意図されていない プログラム等を使って大量に処理できる(単純) 作業を意図している SOAP, REST PDBjの提供するウェブサービス 大きく分けて２種類 PDBデータの取得 検索用のRESTfulウェブサービ
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z > 4 Radio-loud 2 Z. -Q. Shen VLBI 2017 @ J1427+3312; z = 6.1 160 pc Frey et al. 2008 Figure 1. VLBI images at 1.6 GHz of three very high-redshift q left), J1427+3312 (z = 6.12, middle), and J1429+5447
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Biotools 簡易マニュアル 2.2.4FA 1.FlexAnalysis でスペクトルにラベルをつけます Mass List Find Mass List Edit Mass List Find ボタンで全範囲にわたってピークピック もしくは Mass List Edit ボタンでピーク一つずつマニュアルでピークピックします (Autoflex 日本語マニュアル Ultraflex 日本語マニュアル参照
モバイル統合アプリケーション 障害切り分け手順書
モバイル統合アプリケーション障害切り分け手順書 第 5 版 2014 年 2 月 7 日 目次 1. サーバー接続 1.1. DocuShare に接続できない 1.2. WebDAV Server に接続できない 1.3. Working Folder に接続できない 1.4. WebDAV サーバースペースの DocuWorks ファイルが閲覧できない 2. 複合機接続 2.1. プリントができない
HPシンクライアントで最新のCitrix環境を使う
導入してから後悔しないシンクライアント選び 4 Ver.1.0 目次 本書の取り扱いについて... 1 0. ユースケースとベネフィット... 2 1. はじめに... 2 2. 対応製品... 2 3. Citrix Ready プログラム... 4 4. HP Web サイトからソフトウェアをダウンロードする方法... 5 5. Tips... 8 5-1. Citrix Receiver の入手先によるサポートの違いについて...
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劣化診断技術 ビスキャスの開発した水トリー劣化診断技術について紹介します 劣化診断技術の必要性 電力ケーブルは 電力輸送という社会インフラの一端を担っており 絶縁破壊事故による電力輸送の停止は大きな影響を及ぼします 電力ケーブルが使用される環境は様々ですが 長期間 使用環境下において性能を満足する必要があります 電力ケーブルに用いられる絶縁体 (XLPE) は 使用環境にも異なりますが 経年により劣化し
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年度 物理化学 Ⅱ 講義ノート. 二原子分子の振動. 調和振動子近似 モデル 分子 = 理想的なバネでつながった原子 r : 核間距離, r e : 平衡核間距離, : 変位 ( = r r e ), k f : 力の定数ポテンシャルエネルギー ( ) k V = f (.) 古典運動方程式 [ 振動数 ] 3.3 d kf (.) dt μ : 換算質量 (m, m : 原子, の質量 ) mm
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次世代シークエンサーを用いた がんクリニカルシークエンス解析 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 (biosupport@filgen.jp) 1 がん遺伝子パネル がん関連遺伝子のターゲットシークエンス用のアッセイキット コストの低減や 研究プログラムの簡素化に有用 網羅的シークエンス解析の場合に比べて 1 遺伝子あたりのシークエンス量が増えるため より高感度な変異の検出が可能 2 変異データ解析パイプライン
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φ φ φ φ κ κ α α μ μ α α μ χ et al Neurosci. Res. Trpv J Physiol μ μ α α α β in vivo β β β β β β β β in vitro β γ μ δ μδ δ δ α θ α θ α In Biomechanics at Micro- and Nanoscale Levels, Volume I W W v W
( ) ver.2015_01 2
1 1.1 1.2 1.3 2 ( ) 2.1 2.2 2.3 2.4 3 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5 5.1 5.2 5.3 5.4 6 6.1 6.2 6.3 7 7.1 7.2 7.3 8 ver.2015_01 2 1 1.1 1.2 1.3 ver.2015_01 3 2 2.1 2.2 2.3 ver.2015_01 4 2.4 ver.2015_01
PowerPoint プレゼンテーション
核磁気共鳴 (NMR) を用いた蛋白質の立体構造解析 首都大学東京大学院理工学研究科伊藤隆 NMRを用いた蛋白質の高次構造解析. 測定 3. NMRシグナルの帰属 主鎖 / 側鎖 2. データ処理 5. 高次構造計算 4. 距離情報の取得 核スピンエネルギー順位のゼーマン分裂 ΔE = hγb 0 /2π B 0 : 静磁場強度 h: プランク定数 γ: 磁気回転比 ΔE = hν ν= γb 0
WebARENA SuiteX V2 EC-CUBE 2.13 インストールマニュアル ( 標準 MySQL+ 非 SSL ) 作成 :2014 年 2 月 Ver.1.1
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090825_Sakate_for_dist.pptx
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生命情報実験第一 ( 情報系 ) バイオインフォマティクスの道具箱 タンパク質化合物相互作用解析: バーチャルスクリーニング 慶應義塾大学生命情報学科榊原康文, 佐藤健吾 リード化合物探索とインフォマティクス High Throughput Screening 実験的検証 リード化合物 = 薬剤候補 薬剤標的タンパク質 初期候補 実験的検証 + インフォマティクス 1. 大量化合物の探索 2. 成功率向上