東北大学加齢医学研究所 加齢医学研究拠点 | Institute of Development, Aging and Cancer, Tohoku University

研究活動

イン・シリコ解析研究分野

教授(兼) 理博 木下 賢吾
イン・シリコ解析研究分野のホームページへ


私たちの研究室では、ゲノムの配列情報に代表される「生命情報」を情報科学的に扱い、生命システムの理解を目指しています。

従来の生物学は個別の議論を蓄積し、どんどん教科書を分厚くする枚挙の学問でした。もちろん個別論を見る楽しさは生物学の醍醐味ですが、生命情報ビックバンとも言える急激な生命情報の増加(図1)により、生物学は大きく様変わりつつあります。例えば、ヒトゲノムに代表される生物の設計図情報や各ゲノム上にある遺伝子がどれぐらい利用されているかという情報(=遺伝子発現量)など、一昔前には考えられなかった程、詳細かつ膨大な生命情報が手に入る時代がこようとしています。その結果、膨大な生命情報を解析する事で、生命システムの一般原理に迫ることが出来る可能性が出てきています。

データが増えることはもちろん良い事ですが、データが増えれば増えるほどその処理は大変になってきます。特に、せっかく情報が増えてもちゃんと処理しないと貴重な情報を失いかねません。例えば、それぞれの遺伝子の発現量データから計算できる共発現指標という指標があります。従来は単純に遺伝子ペアの発現量の相関係数を用いていましたが、相関係数には、少数のハズレ値の影響が大きいなど様々な問題があります。そこで我々は、最初に主成分解析を行って発現量を主成分空間に射影し、主な主成分を順に抜くことで、少数のデータの影響を除いた多次元共発現度指標を考案し、この指標が従来指標に比べて遺伝子の機能的関連を上手く表現していることを示しました(図2)。

このように、我々の研究室では生命情報ビックバンの時代における新しい情報生物学を目指して、生命情報を上手に解析するアルゴズムの研究開発を行っています。

図1
 図1(図をクリックすると大きくなります)
図2
 図2(図をクリックすると大きくなります)

2009年以降の主な論文
  1. M Shirota, T Ishida, K Kinoshita, Absolute quality evaluation of protein model structures using statistical potentials with respect to the native and reference states, Proteins in press
  2. T Obayashi, K Nishida, K Kasahara, K Kinoshita, ATTED-II updates: condition-specific gene coexpression to extend coexpression analyses and applications to a broad range of flowering plants, PCP in press
  3. T Obayashi and K Kinoshita, COXPRESdb: a database to compare gene coexpression in seven model animals. Nucleic Acids Res, 2010 in press
  4. K Kasahara, K Kinoshita, and T Takagi, Ligand-binding site prediction of proteins based on known fragment-fragment interactions. Bioinformatics, 26, 1493-1499, 2010
  5. C Motono, J Nakata, R Koike, K Shimizu, M Shirota, T Amemiya, K Tomii, N Nagano, N Sakaya, K Misoo, M Sato, A Kidera, H Hiroaki, T Shirai, K Kinoshita, T Noguchi, and M Ota, SAHG, a comprehensive database of predicted structures of all human proteins. Nucleic Acids Res, 2010 in press
  6. W Nunomura, K Kinoshita, M Parra, P Gascard, X An, N Mohandas, and Y Takakuwa, Similarities and differences in the structure and function of 4.1G and 4.1R135, two protein 4.1 paralogues expressed in erythroid cells. Biochem J, 432, 407-416, 2010
  7. T Obayashi and K Kinoshita, Coexpression landscape in ATTED-II: usage of gene list and gene network for various types of pathways. J Plant Res, 123, 311-319, 2010
  8. A Patil, K Kinoshita, and H Nakamura, Domain distribution and intrinsic disorder in hubs in the human protein-protein interaction network. Protein Sci, 19, 1461-1468, 2010
  9. A Patil, K Kinoshita, and H Nakamura, Hub promiscuity in protein-protein interaction networks. Int J Mol Sci, 11, 1930-1943, 2010
  10. T Obayashi and K Kinoshita, Rank of correlation coefficient as a comparable measure for biological significance of gene coexpression, DNA research, 16, 249-260, 2009
  11. K Kinoshita and T Obayashi, Multi-dimensional correlations for gene coexpression and application to the large-scale data of Arabidopsis, Bioinformatics, 25, 2677-2684, 2009
  12. Y Tsuchiya, E Kanamori, H Nakamura and K Kinoshita, Classification of hetero-dimer interfaces using docking models and construction of scoring functions for the complex structure prediction, Adv. Appl. Bioinfo. Chem., 2, 79-100, 2009
  13. M Shirota, T Ishida and K Kinoshita, Analyses on hydrophobic characteristics and attractive effects induced by the different reference states in all-atom-distance-dependent potentials, Protein Sci., 18, 1906-1915, 2009
  14. M Maeda and K Kinoshita, Development of new indices to evaluate protein-protein interfaces: Assembling space volume, assembling space distance, and global shape descriptor, J. Mol. Graph. Mod., 27, 706-711, 2009
  15. T Obayashi, S Hayashi, M Saeki, H Ohta and K Kinoshita, ATTED-II provides coexpressed gene networks for Arabidopsis, Nucleic Acids Res, 37, D987-991, 2009
  16. M Higurashi, T Ishida, and K Kinoshita, PiSite: a database of protein interaction sites using multiple binding states in the PDB, Nucleic Acids Res, 37, D360-364, 2009

主な著書
  1. Kengo Kinoshita, Takeshi Obayashi, Protein function prediction for omics era, Edited by Daisuke Kihara (Purdue Univ, USA), Springer Verlag, in printing 2011
  2. 木下賢吾、タンパク質の立体構造入門(基礎から構造バイオインフォマティクスへ)、藤博幸編、講談社
  3. 木下賢吾、渋谷哲郎、中井謙太、数理科学事典・第2版(7章バイオインフォマティクス)、丸善書店、2009年、ISBN: 978-4-621-08125-9
  4. K Kinoshita, H Kono, K Yura, Prediction of molecular interactions from 3D-structures: from small ligands to large protein complexes, Janusz Bujnicki ed, Wiley and Sons, 2009,
  5. バイオインフォマティクス事典、共立出版、日本バイオインフォマティクス学会編集(分野別編集担当:3章物理化学(江口至洋、木下賢吾)、9章立体構造解析(江口至洋、藤博幸、木下賢吾)、著者多数、2006年、ISBN: 3-4230-05628-0

ページトップへ ↑