代謝反応パスウェイのコンピュータ比較解析による基本構成原理の解明

通过代谢反应途径的计算机比较分析阐明基本结构原理

• 批准号: 04J61623
• 负责人: 三宅 晶子
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 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/grant/KAKENHI-PROJECT-04J61623/
• 关键词: 代謝反応パスウェイ; 系統プロファイル; サブネットワーク抽出

本研究では、パスウェイがどのような基本原理に従って構成されているのかを明らかにすることを目的としている.代謝反応パスウェイ中の各反応には複数の基質,生成物が関わってくるために,その構造は分岐を伴う非常に複雑なネットワークを形成している,しかし実際には,パスウェイは反応の種類によって解糖系などの代謝マップごとに分類され,整理されている.それらはネットワークの基本構成単位であると考えられるが,進化の過程で実際にどのような原理でそれらが構成され,パスウェイ全体を作り上げているかは明確には解明されていない.従来,代謝マップはバクテリアから真核生物まで広く保存されているものと考えられていた.しかし,例えば代謝のうち最も中心的な部分を占める解糖系等であっても,生物種によっては全く異なる酵素・反応経路が使用されていることが報告されている.そして,それぞれの経路ごとに,それを持つ生物種の組み合わせが異なっている.ある遺伝子またはタンパク質の生物種間での分布パターンの類似性は,その進化的・機能的な関連性を反映しているとされており,これがサブネットワーク抽出のための一つの基準となるものと考えられる.そこで本研究では,系統プロファイルを利用した,代謝ネットワークからのサブネットワーク抽出手法を提案する.系統プロファイルとは,タンパク質の生物種間の分布パターン,すなわち,オーソログの生物種ごとの有無を1と0のビット列で表現したものである.本手法では,ネットワーク中で隣接した反応間の距離を,系統プロファイルの類似度に基づいて定義し,類似度の閾値を設定することで,系統プロファイルの類似した酵素反応から成るサブネットワークを網羅的に抽出する.本手法を代謝反応データベースKEGGに適用し,進化的に保存されている機能単位と考えられるいくつかのサブネットワークが抽出可能であることを確かめた.

This study is based on the basic principles and components of this study and the purpose of this study.いる.Metabolism reaction ボパスウェイ中のeach reaction には plural の matrix, product が关わってくるために, そのstructural は分岐を合うVery good and perfect久には, パスウェイは Reflection type によって Sugar-resolving system などのMetabolism マップごとにclassificationされ,organize されている.それらはネットワークのbasic composition unit であると考えられるが, advance The process of chemical transformation is based on the principles and principles of chemical transformation. Metabolism マップはバクテリアから eukaryote物まで広くsavingされているものと卡えられていた.しかし, Example えば Metabolism のうちThe most central な part を Account めるGlycolytic system etc.応経路が用されていることがreportされている.そして,それぞれの経路ごとに,それをhold the biological species の合わせがdifferent なっている.ある伝子またはタンパク性のbiotic species でのdistribution パターンのsimilarity は, そのevolution・function The correlation is reflected in the relationship betweenットワークdraw out のための一つのBenchmark となるものとtest えられる.そこでThis research is based on the use of system プロファイルを, and the metabolic extraction methodをProposal する.System プロファイルとは, タンパクquality のbiotic species のdistribution パターン, すなわち, オーソログのbiotic speciesごとの有无を1と0のビット行でexpressionしたものである. This technique means the distance between the adjacency and the reflection is ,System プロファイルのsimilarity にbaseづいてDefinitionし,Similarity threshold value setting することで,System プロファイルのsimilarity したEnzyme reaction is used to extract the enzyme into the enzyme るサブネットワークを. This technique is applicable to the metabolic reaction method KEGG, Evolved preservation function unit test testのサブネットワークがdraw out possible であることを正かめた.