大腸菌にあるべき代謝のインタラクティブWWWマップ

大肠杆菌应有的新陈代谢的交互式 WWW 地图

• 批准号: 16014206
• 负责人: 有田 正規
• 金额: $ 2.24万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16014206/
• 关键词: 代謝; メタボロミクス; メタボローム; ネットワーク

1.脂質代謝情報の収集脂質代謝に関与する化合物の構造情報、名称を、LipidBankデータベースに登録されているものを中心に整理した。構造情報はChemDrawファイルに絵として描かれていたものを原子情報を含んだMOLファイルに変換し、可能な限り不斉炭素の情報まで入力した。また名称は全て辞書を用いて確認し、構造と名前が一致していないものに関して識者に聞き直す作業を続けている。構造情報と名称それぞれ1500分子程度について整理を完了した。完了した構造情報はいったんLipidBaseデータベースとして脂質代謝の研究者向けに整理した。また代謝マップに関連付けた形でARMデータベースに収録した。2.代謝マップの視覚化開発した代謝マップエディタを用い大腸菌の代謝情報を視覚化した。大腸菌代謝マップの全体像を構成する部分代謝経路マップの集合として表現した。各部分代謝マップには代謝物の構造情報が記述され、任意の原子をトレースする機能を持つ。また各マップの要素から他データベースへ簡単にアクセスできるように工夫を施した。これらの代謝マップはウェブサイトにて公開した。

1. Lipid metabolism information is collected and the structure information, name, and registration information of compounds related to lipid metabolism are organized in the center. The structural information includes the atomic information of the chemical elements and the information of the carbon elements. The name is used in the dictionary to confirm, structure and name before the agreement, and related to the knowledge of the work. The structure information is completed at the molecular level of 1500 The structural information was compiled by researchers of lipid metabolism. The main reason for this is that it's not the case. 2. Metabolize and visualize the development of metabolism. Metabolize and visualize the development of metabolism. The whole picture of E. coli metabolism is composed of some metabolic pathways. The structure information of each part of the metabolite is described, and the function of any atom is maintained. All the elements of the game are different. This is the first time I've ever seen you.

项目成果

Secret signatures inside genomic DNA

• DOI: 10.1021/bp049917i
• 发表时间: 2004-09-01
• 期刊: BIOTECHNOLOGY PROGRESS
• 影响因子: 2.9
• 作者: Arita, M;Ohashi, Y
• 通讯作者: Ohashi, Y

Large-scale prediction of cationic metabolite identity and migration time in capillary electrophoresis mass spectrometry using artificial neural networks.

• DOI: 10.1021/ac048950g
• 发表时间: 2005
• 期刊: Analytical chemistry
• 影响因子: 7.4
• 作者: M. Sugimoto;S. Kikuchi;Masanori Arita;T. Soga;T. Nishioka;M. Tomita