植物における二次代謝産物の効能と立体構造の関係に関する研究  [in Japanese] Clustering of 3D structure similarity based network of secondary metabolites to reveal their relationships with biological activities  [in Japanese]

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オミックスに基づいた種分化に関するデータベースシステムを開発することはビッグデータバイオロジーにおいて最も重要なテーマである。この目的を達成するために、メタボロミクスに関する多くの研究に役立つKNApSAcK Family DBsは開発された。本研究では、ネットワークアルゴリズムに基づいた3次元構造と代謝物の生物活性間の関係性を分析するための手法を開発した。KNApSAcK Metabolite Activity DBで報告された2,072種の二次代謝産物と140種の生物活性から構成されたデータセットを本手法に適応すると、統計的に有意な983対の構造グループ-生物活性を得た。総じて、代謝物の3次元構造と生物活性間の関係を体系的に分析し、生物活性における化学構造の役割を検討した。

Developing database systems connecting diverged species based on omics is the most important theme in big data biology. To attain this purpose, we have developed KNApSAcK Family Databases, which are utilized in a number of researches in metabolomics. In the present study, we have developed a network-based approach to analyze relationships between 3D structure and biological activity and applied to a data set consisting of 2,072 secondary metabolites and 140 biological activities reported in KNApSAcK Metabolite Activity DB. As a whole, we systematically analyzed the relationship between 3D-chemical structures of metabolites and biological activities.

Journal

  • Proceedings of the Symposium on Chemoinformatics

    Proceedings of the Symposium on Chemoinformatics 2014(0), P20-P20, 2014

    Division of Chemical Information and Computer Sciences The Chemical Society of Japan

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