A2-1 電子顕微鏡画像・計算結果のアーカイブ及び構造関連データベースの運用

PDBとBMRB及び独自の二次データベースを活用した構造解析支援、画像データと計算のセキュアなアーカイビング

[1] 支援担当者

[2] 支援技術の概要

Protein Data Bank Japan (PDBj)の運営実績と経験をベースに、電子顕微鏡画像および分子動力学計算やホモロジーモデリングの計算結果をアーカイブするサイトを運営する（https://empiar.pdbj.org およびhttps://bsma.pdbj.org）。並行して、運営管理をおこなっているProtein Data Bank（PDB）およびBioMagResBank（BMRB）、さらに関連する二次データベースやツール群を活用した構造解析を支援する。支援に供する基盤技術は以下の通りである。

• 論文に紐付いたクライオ電子顕微鏡画像データ（EMPIAR）の公開・登録サイトの運営
• 論文に紐付いた計算結果データ（BSM-Arch）の収集・公開サイトの運営
• ヒト・タンパク質の立体構造モデルの構築
• データベースを活用した自動解析パイプラインによるNMR研究者の構造決定支援
• 複合体立体構造の検索・モデリング（HOMCOSサーバ）
• 立体構造に基づく配列解析
• 電子顕微鏡３次元マップデータへの原子モデルの構造比較と重ね合わせ計算

[3] 支援技術の利用例

データベース運営、生物情報科学、ＭＤ計算、生体NMR構造解析の経験と実績から、以下のような技術利用例がある。

• クライオ電子顕微鏡画像データの大量保存
• 分子科学計算データの大量保存
• PDBを利用したヒト・タンパク質の立体構造モデル構築
• 酵素の活性向上のための基質結合立体構造のモデリング(Kawabata et al., J. Biosci. Bioeng., 2017, 124:28-35)
• 予測立体構造に基づくアミノ酸変異の影響評価(Kimura et al., Transl Psychiatry, 2017, 7:e1214; Ishizuka et al., Transl Psychiatry, 2017, 7:e1184)
• 原子モデル・３次元マップの構造比較・３次元フィッティング
• 分子動力学計算による酵素のダイナミクス解析　(Inaba et al., J. Thermal Analy. Calorimetry, 2017, 135:2655-2663; Numoto et al., Biochemistry, 2017, 57:5289-5300)

[4] 支援担当者の研究概要

　結晶構造解析、NMR分光法、クライオ電子顕微鏡構造解析の３手法により構造決定された生体高分子の原子座標は、付随する実験データとともに大阪大学蛋白質研究所が運営するPDBj （Protein Data Bank Japan:大阪大学に措置された共同利用・共同研究拠点経費及びJSTのライフサイエンスデータベース統合化推進プログラムによって支援）が、国際組織wwPDB（worldwide PDB: http://wwpdb.org/）のメンバーとしてPDBにアーカイブしており、本ユニットでもPDBjと連携してデータ登録を支援する。 　原子座標を伴わないクライオ電子顕微鏡法によるポテンシャルマップとNMR分光法によるスペクトルデータについても、大阪大学蛋白質研究所が運営するPDBjがwwPDBの基準に従ってEMDB（Electron Microscopy Data Bank）およびBMRB（BioMagResBank）にアーカイブしており、本ユニットでもPDBjと連携してデータ登録を支援する。
　クライオ電子顕微鏡画像データを蓄積する試みはEMPIAR（Electron Microscopy Public Image Archive: https://www.ebi.ac.uk/pdbe/emdb/empiar/）としてEBI（欧州バイオインフォマティクス研究所）において開始されたが、国際的に連携した運用はされていなかった。本ユニットでは、EBIと学術交流協定を締結し2018年からEMPIAR-PDBjとしてデータの公開を開始した(https://empiar.pdbj.org)。大容量のEMPIARの画像データを多国間で頻繁にデータ交換することは現実的でないため、大阪大学サイバーメディアセンター及び早稲田大学との連携によって、日本で開発されたCold storage技術を活用して国内にバックアップサイトを立ち上げセキュアなデータ保存体制を確立している。
　NMRの化学シフト情報が蓄積されているBMRBを活用し、NMRスペクトルからの自動的なピーク・ピッキングとAI技術による自動アサインメント、distance geometry計算まで含めたパイプラインが阪大蛋白研のPDBj-BMRBにおいてすでに構築されており、その仕組みを用いてNMR研究者の構造決定をサポートする。
　大阪大学でこれまでに開発・公開しているタンパク質構造データベース関連ツールを活用し、巨大分子のWeb上での可視化技術(Molmil)、電子顕微鏡による構造 データのブラウザ(EM navigator)、分子の形についてPDBとEMDBを横断的に検索 するサービス(Omokage search)、複合体立体構造の検索・モデリングのサーバ(HOMCOS)、のサービスに加えて、総合的な電子顕微鏡による構造データベースとして本事業への支援とする一方、本事業の成果の一般社会への公開・発信を行う。