分 生
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出 張 報 告 書
分 子 生 物 学 会 年 会
2009
場 所 : パ シ フ ィ コ 横 浜 日 程 : 1 2 月 9 日 ～ 1 2 日
参 加 者 N B R P D D B J ブ ー ス （ 敬 称 略 ） 1 2 月 9 日 横 山 、 平 田 、 児 玉
1 2 月 1 0 日 望 月 、 三 村 、 猿 橋 1 2 月 1 1 日 真 島 、 小 平 、 紺 野 1 2 月 1 2 日 真 島 、 小 菅 、 鈴 木 中 村 、 神 沼
目次
出張報告書 分子生物学会年会 2009
感想
次回に向けた改善案 ブー スで受けた質問
DDBJ、DOR、DRA パイプライン
ポスター 発表 DRA Pipeline
神沼先生メモ 真島メモ 企業ブー ス シン ポジウム
2S15 超大量DNAシー ケン シン グが拓く分子生物学の新展開
次世代シー ケン シン グがもたらす 比較ゲ ノム研究の新展開（NIG 藤山先生）
Completing the human phyletic tetrad using a highly-annotated, whole-genome Korean individuals (Seoul National University, Jeong-Sun Seo) The Mouse Genomes Project:Next-generation sequencing of 17 mouse genomes David J. Adams (Sanger)
Cancer exome（ 油谷浩幸、東大）
ABySS v2.0（Inanc Birol, BC Genome Science） 新型シー クエン サー によ る メタゲ ノム解析（ 黒川顕、東工大） 3S1 次世代シー ケン サー を用いたオミックス研究の進展
L aboratory)
Mapping regulatory regions across genomes (Ghia M. Euskirchen, Stanford) Studing transcriptomes at single nucleotide resolution (Sean Grimmond, University of Queensland)
林崎良英（ 理研）
ワー クショップ
2W5 ウェット研究者が情報技術的に自立す る ために： 統合デ ー タベー スプ ロ ジェクトからの提案
かずさアノテー ション を用いた分散型ゲ ノムアノテー ション の実証実験（ 岡本忍、DBCLS） ブタ成熟脂肪細胞およ び 顆粒層細胞における 脱分化ならび に多機能性獲得機構の統合トラン スクリプ トミクス（ 小野浩雅、日大）
経産省ライフサイエン ス統合デ ー タベー スプ ロ ジェクトの取り組み（ 村上、バイオ産業情報化コ ン ソー シアム）
生命科学者のための統合文献情報管理システム（ 岩崎渉、東大）
Togo DB を用いたシダ EST デ ー タベー ス AcEST の構築（ 鐘ヶ 江 健、首都大） 実験生物学者にとって有益な情報環境を提案す る 機会（ 高祖、DBCLS）
3W2 ゲ ノムネットワー ク解析が拓く新たな医療・ バイオの世界
睡眠覚醒調節ネットワー クの解明（ 裏出、大阪バイオサイエン ス） IVV 法を用いたドメイン 間の相互採用解析（ 斎藤、慶応）
動的ネットワー ク構築によ る イン ・ シリコネットワー ク解析（ 宮野、東大 医科研）
4W11 ファイトケミカルゲ ノミクスのための情報生物学
KNApSAcK（ 金谷、奈良先端）
植物研究のための代謝化合物統合デ ー タベー ス（ 時松、DBCLS）
MassBank でマススペクトルを公開、共有す る （ 西岡、慶応）
AtMetExpress（ 松田、神戸大）
資料
感 想
DRA と Pipeline に対す る 質問が多かった 去年よ りも来訪者はかなり多かった
パン フレットを同封したクリアー フォルダの配布部数 初日: 85 部/100
2日目: 100 部/100
次世代シー クエン サを使用している ポスター 発表者と企業関係者に直接、資料を手渡した
次 回 に 向 け た 改 善 案
○DDBJ 付箋紙
○DDBJ クリアー フォルダはとてもグッド
ブ ー ス で 受 け た 質 問
○DDBJ に登録したことがある 研究者
10 年前に登録したことがある
検索はたまに DDBJ を使うが、NCBI にいっち ゃうことが多い
DRA について説明（ 知らなかった模様）
農業生物資源研には各1 台くらい次世代シー クエンサがある
検索系の改善予定
○DRA デ ー タの検索について
→SRA でも DRA デ ー タが検索できる ことを説明
○NBRP SE に説明
→ NIG NBRP の体制は、
SE 8 人（ 日本ソフトウェアマネジメン ト、ダイナコムなど）
専属フルタイムのデ ザイナー １ 人
○黒澤（ 神奈川県立こど も病院）
NIG の倫理委員会のメン バー
レアな疾患患者のゲ ノム解析をしており、SNP とフェノタイプの関連を解析したい
デ ー タは手に入る が、解析は誰かと手を組まないとできない
→DDBJ は公共デ ー タベー スなので、匿名デ ー タしか取り扱っていない
個人レベルの情報を含んだデ ー タのためのデ ー タベー スに対す る 需要がメデ ィカル分野である のか？（ 児玉）
→よ くわからないが、国のポリシー を確定す る のが先ではないか？
→そう思う。ポリシー がない状態では、DB はつくれない
欧米では、ポリシー も確立されており、研究スピ ー ドが格段に速い（ 児玉）
ど うしたら欧米のよ うなスピ ー ドで研究体制が組める のか考えている が、難しい
○学部生
DDBJ は検索や BLAST でよ く使っています 学生実習など でよ く利用しています
○教授？
DDBJ がなくなる ことはないと思うが、仕分けされないためには一般の人向けの説明努力が必要
○大学院生？
次世代デ ー タを得たが、つながらずコン ティグがたくさん できた
BLAST を自動化す る にはど うすればいいか？
→ WABI を紹介
○研究員？
次世代デ ー タを得たが、ど う解析したらいいか分からない
NIG とは共同研究している ので、組めたらいいのだが
○DRA に登録したデ ー タはど こから公開される のか？
→DRA と SRA から
SRA へデ ー タをエクスポー トし松いる
○利用は無料か？
→公共のデ ー タベー スであり、パイプ ライン も含め松全松無料
パイ プ ラ イ ン
○非公開で解析、登録できる のか？
→できます
○マッピ ン グした後に、変異解析をしたい。パイプライン にそのよ うな機能は？
→現在は b asic part のマッピ ン グとアッセン ブリツ ー ルがほぼ実装完了 今後 high-level part にそのよ うな機能を追加していく予定
○URL は？
→ URL を紹介
○デ ー タの受け渡しは？
→ DRA のファイル転送マニュアルを紹介。結果は FTP で取得可能
○Illumina デ ー タをもっていて、maq で解析している が、使い方がよ くわからない。パイプライン に期待してい る
○SOLiD でタグカウン ト型の解析をしている が、ど のよ うな解析ができる のか？
→詳しくは二日目のポスターで聞いてください
（出力タグ数が多いので、Illumina ではなく SOLiD を使った、とのこと）
○アセン ブルしてコン ティグを作成し、できたコン ティグの数を上位から表示す る ことで、 発現量解析にデ ー タを回す サー ビ スが欲しい
○次世代シー ケン サを持っている が、解析はど うす るのか？
→パイプライン を勧めた
○パイプ ライン のデ モを見せて
5人に説明、デ モによ り利用できる プロ グラムとサービ スの説明が簡単だった
○パイプ ライン でタグカウントを上位から並べたり、別のリー ドデ ー タと比較す るよ うなサー ビ スはないか？
→未実装、詳しくは、開発者にお問い合わせください
ポ ス タ ー
発 表
DRA
○産総研 登録者
エクセルでのメタデ ー タ作成は手間
→ウェブベー スの GUI を開発予定であり、よ り高度な入力支援を提供予定
Arr ayExpress と GEO の両方に登録したことがある が、AE の方が面倒
→確かに GEO の方が簡単だが、AE の方がメタデ ー タがよ り構造化されている
○生デ ー タとは具体的にどのよ うなデ ー タか？
→機種ごとに定まっている 。詳しくは DRA HP を
○大量のデ ー タが押し寄せる と思うが、HDD はど のくらい？
→現時点で 650 TB だが、心許ない
○個人レベルの情報を含んだデ ー タも入ってくる と思うが、セキ ュリティは大丈夫なのか？
→メタデ ー タは匿名デ ー タしか受け付けていない
サー バは民間企業の監査を受けている 。
しかし、best effort でこういうことはしている、とは言える が、安全とは言い切れない（ 菅原先生）
○DRA では解析をしている のか？
→基本的にはしていない。解析は Pipeline
○大久保先生の話を聞いて、デ ー タ共有と公開は違う、ということが分かった
研究者個人として、いかに「 個人で研究成果をだす」 ことと「 デ ー タ公開、共有」 を両立させる か考えている
例えば、広く利用価値のある 一般的な結果はす ぐに公開して、興味のある 部分はあとで公開す る 、ということが
できる のか？
→部分公開が両立にとっていいことかど うかは分からない
しかし、DRA/ERA/SRA では、メタデ ー タごとのデー タ公開は可能
この仕組みは、もともと巨大プロ ジェクトで解析が終わったデ ー タから順次公開できる よ うにす る ためのもの
ただ、DRA の性質上、フィルタリン グされたデ ー タは登録できない
○リー ド数が膨大だが、アクセッション 番号を全てに対して割り振る のか？
→番号はメタデ ー タオブ ジェクトに対して発行し、リードには自動的に Run 番号＋連番 が割り振られる
DDBJ とは体系が異なる
○DRA、DDBJ、DOR の違いは？
→解析前、後のデ ー タ。配列と定量デ ー タ
○基本的に fastq で登録す る のか？
→最低限 fastq が必要。情報量が多いので primary data の登録を推奨
○DOR はいつ公開される のか？
→来年中には公開す る
○DRA に登録したデ ー タはいつ公開される のか？
→登録者が指定した日。登録日から１ 年後まで指定でき、延長可能。公共デー タベー スなので公開を前提として
いる
○デ ー タ交換は？
→現在は、SRA にデ ー タをエクスポー トしている 。3極でのデ ー タ共有を目指している
いつ、フルに交換す る のか？
○DRA に登録す る メリットは？
→研究コミュニティが公開されたデ ー タを利用でき、研究が促進されます また、解析前のデ ー タを共有す る ことで、よ り高度な再解析が可能になります
BLAST で配列がヒットします が、あれは研究者がデ ー タを登録、公開している からです また、公的で永続的なデー タベー スがデ ー タを責任をもって保存、管理、提供します
○デ ー タはど うやって送るのか？
→ D-w ay アカウン ト作成後、SCP 転送。もしくは、HDD そのまま
○タカラバイオ鈴木
→ チラシを納品してくれる ことに（ これであれば負担が少ないので、北海道システムサイエン スにも時期をみて 提案）
○DRA での登録の仕方
D-way でのオン ライン 登録と、
DRA シー トによ る メタデ ー タの作成を説明す る と、 簡単に登録できそうと評価される
○DRA 登録デ ー タはど のよ うに利用す る のか？
DRA ホー ムペー ジの Released Data よ りダウン ロ ー ド可能
○ポスター 会場にて
次世代シー ケン サを使った研究をしている ところに、デ ー タの登録をしているか質問しつつ、DRA をアピ ー ルす る
デ ー タを登録していないところがほとん ど なので、理由を尋ねる と、主に以下の2点だった ・ デ ー タを出しても、発表できる 段階まで達しないと登録す る ことはできない
・ 方法が分からない（DRA を知らない）
方法が分からないに関しては、アピ ー ルが必要と感じた。
Pipeline
○解析にど のくらい時間がかかる のか？
→使用す る ツ ー ル、デ ー タサイズ 、ゲ ノムサイズ 、サー バの混み具合によ って異なる 詳しくは、開発者にお問い合わせください
○発現解析やアノテー ション といった高度な機能はいつ実装される のか？
→追加予定だが、時期は未確定
○パイプ ライン でアノテー ション はしてくれる のか？
→未対応。現在は、WGS 登録までにしか対応していない。将来的には、機能追加す る
DBCLS のものだが MiGAP はバクテリアゲ ノム限定だが、自動でアノテー ション してくれる
MiGAP は multi-FASTA に対応している のか？
→ 対応している
○パイプ ライン の売りは何か？
→ツ ー ルは既存のものの組み合わせ。GUI で使いやす くした
○計算スピ ー ドを速くす る 、特別の工夫をし松いる のか？
→NIG のクラスター システムを使用し松いる
○結果をす べ松登録、公開しないといけないのか？
→そうではない。ユ ー ザが登録す る かど うか決める 。登録は CIB-DDBJ にしていただくことになる
○ChIP-seq に対応した解析システムは？
→今のところない。実装す るかど うかは未定
○発現解析で、遺伝子ごとのタグ数、エクソン ごとのタグ数、se nse、anti-sense でマップされた数など をだして くれる のか？
→未実装
神 沼 先
生 メ モ
下記に訪問者リストを送ります 。
中村先生からはillumina社からも話が来たと伺っております 。
---1. 東京農工大 福原様 = 今年シー ケン サー 入る solexa
2. 東京家政大 藤森様 = 454 cDNA/de novo assembly
3. 農業生物資源研究所 川原様 = exon領域見たい
4. 京大学生さん = de novo assembly, 解析サー バのメモリは?
5. 埼玉医科大学 神田様
6. 慶應医学部 清水様 = solexaでメチル化解析、mutation SNP検索、患者デ ー タ学外へ出す のに学内 倫理委通す 必要
7. アー ルスリー イン スティチュー ト社様 = CAGEマップ multipleカットしたい
8. 先端生命？ 松井様
9. 京大農学部福澤様 = クラミドモナス解析
10．名古屋大医学部様 = RNA-seq, ChIP-seq, human&mouse exon領域で
11.ホン ダイン スティチュー ト広瀬様 = solexa
12.産総研 山崎様 = RNA-seq解析
13. 企業の方 = 名札みせてくれず
14. NIGの方 = sequenceこれからす る
15. 産総研 光山様 = microrna解析
16. 京大 郷様 = human benchmark無いの？
17．九州大医学部 大川様 = 自前で解析システム作ってる が、学生実習に使いたい
18．東京農業大 吉瀬様 = 大学で1台導入す る も解析できず
19. 名古屋大学医学部 大野様
---真 島 メ モ
---・DRAとパイプ ライン の説明
＜会場の声＞
DRA を含め、シー ケン サー の生デ ー タを登録・ 保存す る 公的なデ ー タ
archive組織の存在をそもそも知らない、或いは登録方法を知らない人が 多い。
--->認知度が低い。
シー ケン ス実験後、発表できる デ ー タにまとめる まで時間がかかる ので、
登録作業行っていない。
DRAパイプライン に興味を持っている 人が多い。
＜シン ポジウム＞
・ 理研オミックス研究所 林崎チー ム
鈴木治和：FANTOM4の総括（chip-chip） 。helicosに移行予定。 GeNAS； 受託解析web page
・ ター ゲ ットタン パクプロ ジェクト
PDB； 中村春木（ 大阪大） ： 構造解析実験方法のオン トロ ジー ； HOZO（ 法造）
PRIME； ボキ ャブラリー を制御 ・H-InvDB（ 産総研BIRCの関係者よ り）
2010年、幕張で開催されるBiocurator meetingへの協力依頼あり。
---企
業
ブ ー ス
○Roche 454 454 Junior リリー ス
Titanium のダウン サイズ 版
リー ド数は 1/10 で、他の機能は同じ
2000 万円/台
10-20 万円/ラン
○イン シリコバイオロ ジー 大山さん - この道 25 年
DDBJ 登録ファイル形式での結果出力は、ひ と月程度で開発可能 自社のソフト開発で DDBJ 形式ファイルを扱ったことがある
FT-Doc の改訂後、気付いたら手作業でソフトウェアのアップデ ー トをしている
MiGAP は現在 DBCLS の貧弱なサー バを使っている が、NIG an200 に移設予定 クラスタリン グシステムへの移行は 二か月程度かかる
シ
ン ポ ジ ウ ム
2S15
超 大 量
DNA
シ ー ケ ン シ ン グ が 拓 く 分 子 生 物 学 の 新 展 開
次世 代 シ ー ケ ン シ ン グ が も た ら す 比 較 ゲ ノ ム 研 究 の 新 展 開 （NIG 藤 山 先 生 ）
1 5 A B I 3 7 3 0 2 I l l u m i n a 2 S O L i D 1 4 5 4
Completing the human phyletic tetrad using a highly-annotated, whole-genome Korean individuals (Seoul National University, Jeong-Sun Seo)
Seoul N ational University には、
1 0 I l l u m i n a 2 S O L i D 1 4 5 4
The Mouse Genomes Project:Next-generation sequencing of 17 mouse genomes David J. Adams (Sanger)
Sanger には、
3 8 I l l u m i n a 2 4 5 4
1 5 A B I 3 7 3 0
400 Gb/week production
IT infra
3200 core IBM Blade farm 500 TB HDD → 100 TB
C57BL/6J reference genome
mouse strains show various phenotypic differences
EUCOMM & KOMP - knockout every single genes - 6NJ
Jackson Lab.
Pipeline same with 1000 genomes MAQ → BAM
SNP, indels, deletions Common Lab < Wild
Data from Sanger
LookSeq Browser
S amtools Pindel
CGP SV caller
SNP data from Ensembl
confirmation before submission to dbSNP
Toronto Guideline
200 bp, 500 bp, 3 Kb libraries - Illumina
Cancer exome（油 谷 浩 幸 、 東 大 ）
Cancer Genome Projects
ICGC
public data access early in 2010 Concordance = 99.4% with HapMap
Agilent SureSelect selects exon
ABySS v2.0（Inanc Birol, BC Genome Science）
a distributed de bruijn graph - load all k-mers in memory branching, trimming, bubble popping
specific K vs sensitive k
ABySS output
Assembled contigs - primary output
popped bubbles - alleic differences, collapsed near-repeats, recurrent read errors
Improvement
support contig ends by multiple reads color space
longer reads
Different k values capture different info low k → low expression transcripts high k → high expression transcripts
Transcripts assemblies with Trans-ABySS
validation underway
ABySS 3 papers
新 型 シ ー ク エ ン サ ー に よ る メ タ ゲ ノ ム 解 析 （ 黒 川 顕 、 東 工 大 ）
seque nce the entire genome extracted from bacteria without cultivation short read (Illumina, SOLiD) difficult - assembly annotation
Metagenomics - read length matters
only 454?
Illumina 75 bp
Test - sanger data of human intestinal microbiome BLAST again KEGG DB
Quasi-Solexa
randomly extracted 60 bp from sanger data
blastx - unknown taxon >> sanger
known - composition similar with sanger
can use solexa for metagenomic analysis
taxonomic change gene pool fluctuation horizontal transfer
BLASTX using TSUBAME 87 TFLOPS super computer
3S1
次
世 代 シ ー ケ ン サ ー を 用 い
た オ ミ
ッ ク
ス 研 究 の
進
展
Eukaryotic Transcriptomes (Thomas R. Gingeras, Cold Spring Harbor Laboratory)
Topics
complexity - RNA processing PASR multifunction - chimeric
compartmentalized - nuclear subcompartments
promoter associated short RNA - PASRs promoter associated long RNA - PALRs
PASR have 5'-cap
nuclear capping enzyme is present in cytosol
Mapping regulatory regions across genomes (Ghia M. Euskirchen, Stanford)
peak caller - nature methods
MACS SPP PeakSeq Quest FindPeaks SISSRS
PNAS 2009, 106,
14926-Sonication efficiency - different across genome
FAIRE
Sono-seq
DAVID 2009 Nature Protoc. 4(1) 44-57
Studing transcriptomes at single nucleotide resolution (Sean Grimmond, University of Queensland)
RNA-MATE v1.0 - pipeline
UCSC, Ensembl, N-SCAN
林 崎良 英 （ 理 研 ）
GeNAS system 25 staff
LIMS
ワ ー
ク
シ
ョ
ッ プ
2W5
ウ
ェ
ッ ト 研 究 者
が 情 報 技 術 的 に 自 立 す る た めに ： 統 合 デ ー タ ベ ー ス
プ ロ
ジ ェク ト
か ら の 提
案
かず さ ア ノ テ ー シ ョ ン を 用 い た 分 散 型 ゲ ノ ム ア ノ テ ー シ ョ ン の 実 証 実 験 （ 岡 本 忍 、DBCLS）
アノテー ションには人手がかかる
TAIR でもアノテー ション が評価されず、予算が削減されている 集合知
USTREAM trac wiki skype
IT を駆使した運用
DB 多様なアノテー ションに対応できる
Ge ne Indexing
オリジナル論文の全文のど このセクション にでてきたか？ 遺伝子と文献情報の関連付け
生 物 種 1 1 遺 伝 子 数 2 6 0 0 0 文 献 数 5 6 0 0 ア ノ テ ー シ ョ ン 数 1 4 6 0 0 0
Cytoscape
遺伝子と文献の二項関係
genoDive
発現情報、文献情報を透過的に統合できる
5-6名
26000遺伝子
2年
ブ タ 成 熟 脂 肪 細 胞 お よ び顆 粒 層 細 胞 に お け る 脱 分 化 な ら び に 多 機 能 性 獲 得 機 構 の 統 合 ト ラ ン ス ク リ プ ト ミ ク ス （ 小 野 浩 雅 、 日 大 ）
Ensembl / BioMart Local BLAST
NCBI GEO
R (bioconductor)
DAVID / Gene Ontology - 注目した遺伝子群の機能分類、生物学的注釈付け
cookpad がいい例
経 産 省 ラ イ フ サ イ エ ン ス 統 合 デ ー タ ベ ー ス プ ロ ジ ェ ク ト の 取 り 組 み （ 村 上 、 バ イ オ 産 業 情 報 化 コ ン
ソ ー シ ア ム ）
デ ー タ公開が義務付けられていない
生 命 科 学 者 の た め の 統 合 文 献 情 報 管 理 シ ス テ ム （ 岩 崎 渉 、 東 大 ）
MedLine (PubMed) - 1万件/週追加
CiteULike (ソー シャルリコメン デ ー ション ）
PDF 管理
Papers, iPapers, zotero
TogoDocClient
PDF 保存フォルダ指定
ウェブ版はよ り強力な機能
E ndNote CiteULike にエクスポー ト
自動リネー ム（ 評判がいい）
連想検索 著者統計
本日よ り公開
pubmed related article を使っている のか？
→エン ジン は独自開発。改善を継続
Togo DB を用 い た シ ダ EST デ ー タ ベ ー ス AcEST の 構 築 （ 鐘 ヶ 江 健 、 首 都 大 ）
csv ファイルをアップロ ー ドして、いくつか設定す れば簡単に DB がつくれる
togoDB
URL 取得、公開もワン クリック
AcEST
思い立ってから、1年ぐらいで簡単な DB ができた
実 験 生 物 学 者 に と っ て 有 益 な 情 報 環 境 を 提 案 す る 機 会 （ 高 祖 、DBCLS）
DBCLS の広報活動
広報の役割 - 開発者 <-→ 利用者 ユ ー ザ評価への協力
3W2
ゲ ノ
ム
ネ ッ ト ワ
ー
ク 解 析
が 拓 く
新 た
な
医
療 ・ バ イ オ の 世 界
睡 眠 覚 醒 調 節 ネ ッ ト ワ ー ク の解 明 （ 裏 出 、 大 阪 バイオサイエ ン ス ）
睡眠覚醒リズ ム
睡眠時間依存的に発現上昇す る 遺伝子
マウス
IVV 法 を用 い た ド メ イ ン 間 の 相 互 採 用解 析 （ 斎 藤 、 慶 応 ）
DDI - domain-domain interaction - 情報を抽出、一般化できる
PPI - protein-protein interaction
random priming で 転写す る ので、フルよ りもドメイン を同定しやす い
動 的 ネ ッ ト ワ ー ク 構 築 に よ るイ ン ・シ リ コ ネ ッ ト ワ ー ク 解 析 （ 宮 野 、 東 大 医 科 研 ）
10 peta flops
CSMLP ipeline
Java JWS
Class 2400 Source 300,000
R の解析はほぼす べ松扱うことができる
CSML CSO Java JJGraph R
MixData
Input data - expression data format EDF
発現デ ー タで数値化す る ことができる デ ー タであれば、す べて扱うことができる
replicate を明示できる
Cell Illustrator Online
4W11
フ ァイト ケ ミ カル ゲ ノ ミ ク ス の
た めの 情 報
生 物 学
KNApSAcK（ 金谷 、 奈 良 先 端 ）
漢方薬 食履歴
生物名
各国の薬用植物
wikibook
植 物 研 究 の た め の 代 謝化 合 物 統 合 デ ー タ ベ ー ス （ 時 松 、DBCLS）
category 1 KEGG
category 2 Mirror all data
category 3 Mirror Keyword only (KNApSAcK, pubchem) category 4 Link only (LipidBank)
KEGG Compound → Link, pathway
SIMCOMP - similarity search SUBCOMP
KCaM
KEGG P athway Ligand
Compound Drug
Brite Genes Plants
Plant Global Pathway Map Plant Secondary pathway map (category maps)
Pathway maps
KEGG 講習会
2月東大医科研 登録制
MassBank で マ ス ス ペク ト ル を 公 開、 共 有 す る （ 西 岡 、 慶 応 ）
public database がない
1) public repository for sharing MS data
2) scientist deposit their data on their servers
3) data of a variety of experimental methods - no standardized experimental protocol available
MassBank format summary information chemical information analytical information spectral data
binary raw data → Mass++ (developed by Eisai Co)→ Record Editor → MassBank records → administration tool → Server
10,000 access/month
peak difference search
web API - raw binary data を query としてなげられる
標準品のマスデ ー タ
MS 数値デ ー タ→ 化合物デ ー タ
open source - sourceforge
Mass++ - free
信頼性情報を付加している
AtMetExpress（ 松 田、 神 戸 大 ）
Ar abidopsis eFP browser
AtMetExpress
資 料
#ref(): File not found: "GS_junior2.pdf" at page "分生"
以上
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Last-modified: 20 10-01-13 (水) 10:12:07 (0m)
Site admin: ykodama
