特集:システム生物学の最前線
　-特集にあたって-
　生命システムの解明と応用に向けて・・・・・・・・・・・・・・・・5
　Frontier of the Systems Biology-Towards the Understanding of Life Systems-

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　八尾　徹

　Toru Yao 　(独)理化学研究所　ゲノム科学総合研究センター　


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　癌のシステムバイオロジー-腫瘍頑健性理論とは?-・・・7
　Cancer Systems Biology:Topics from the Theory of Cancer Robustness

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　北野宏明

　Hiroaki Kitano 　(株)ソニーコンピュータサイエンス研究所　取締役副所長
　　　　　　　　　　　特定非営利活動法人システム・バイオロジー研究機構　会長
　　　　　　　　　　　慶應義塾大学　理工学研究科　客員教授　

　システムバイオロジーは,生命のシステムレベルでの解明を目的とする研究分野である。そこでは,
生命システムのロバストネスの理解が重要な理論的課題となる。この研究分野の発展によって,癌と
いう疾病のロバストネスという観点からの再検討を通じ,治療への道筋が構築されることが期待され
る。本稿では,筆者の提案する腫瘍頑健性理論を中心に,癌のシステムバイオロジーを議論する。

～目次～
1.はじめに
2.システムバイオロジーにおけるロバストネス
3.癌のロバストネス
4.細胞周期ダイナミクスとその制御
5.おわりに

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　細胞シミュレーションの最前線
　-微生物のシステム解析とその応用-・・・・・・・・・・・・16
　Frontiers of Cell Simulation:Systematic Analysis and its Applications for Microorganisms

　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　石井伸佳　*1　　冨田　勝　*2

*1 　Nobuyoshi Ishii 　慶應義塾大学　先端生命科学研究所
　　　　　　　　　　　　同大学　大学院政策・メディア研究科　大学研究員
*2 　Masaru Tomita 　慶應義塾大学　先端生命科学研究所　所長;同大学　環境情報学部　教授

　微生物は古くより産業的な利用が盛んに行われており,工学的な扱いを行うためのモデリング/
シミュレーションの歴史も長い。一方,近年では各種微生物の全ゲノム解読や,代謝データベースの
充実,分析手段の発達,および計算を実行するコンピューターの高性能化などを背景として,より高
度なモデリングが行われるようになってきた。本稿では,微生物シミュレーションに関する過去の事
例や最近の話題を概説した上で,慶應義塾大学先端生命科学研究所における大規模な微生物モデル構
築の試みについて述べる。

～目次～
1.はじめに
2.微生物の数理モデル
3.E-Cellプロジェクト
4.おわりに


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　動的で複雑な生命現象のシステム同定
　-体内時計の解析とその応用-・・・・・・・・・・・・・・・・・・25
　　System Identification of Complex and Dynamic Biological Phenomena
　　:Analysis of Mammalian Circadian Clocks and Application for Human Rhythm Disorders

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　上田泰己

　Hiroki R. Ueda 　(独)理化学研究所　発生再生科学総合研究センター　システムバイオロジー
　　　　　　　　　　　研究チーム　チームリーダー

　2003年のヒトゲノムプロジェクトの完全解読に象徴されるように,大腸菌,出芽酵母,分裂酵母,
線虫,ショウジョウバエ,シロイヌナズナ,イネ,マウス,ラット,ヒトなどの数多くのモデル生物
のゲノム配列が次々と決定されており,進行中および終了プロジェクトを合わせると,ゆうに1,000を
超えるゲノムプロジェクトが存在する。このような動きを背景にして生命科学分野全般で分子からシス
テムへとパラダイムシフトが起きている。本稿では,システム生物学の4分野(システム同定,システ
ム解析,システム制御,システム設計)の中でも特にシステム同定の分野について解説し,体内時計を
例にとりながらゲノムスケールの情報・リソース・技術を用いて動的で複雑な生命現象を解明していく
ための研究戦略について現状と課題を報告する。またこれらの研究戦略のヒト体内時計研究への応用に
ついても概説する。


～目次～
1.なぜシステム生物学か?
2.システム生物学とは何か?
3.いかにシステムとして理解するのか?
4.ゲノムスケールの情報・リソース・技術を用いたシステム同定戦略
　4.1　ゲノムスケールの発現解析
　4.2　ゲノムスケールのプロモータ解析
　4.3　In vitroダイナミクス解析
　4.4　ゲノムスケールの制御因子解析
　4.5　In Vitro表現系解析
5.システム同定戦略の今後の展望
　5.1　体内時計以外の生命現象への応用:プロモータデータベースの構築
　5.2　転写以外のネットワークへの応用
6.ヒト体内時計解析への応用
7.おわりに


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　代謝ネットワークの解析法
　-ユーザが自由に編集できる代謝マップ-・・・・・・・・・34
　Analyzing Metabolic Networks

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　有田正規

　Masanori Arita 　東京大学　大学院新領域創成科学研究科　情報生命科学専攻　助教授
　　　　　　　　　　慶應義塾大学　先端生命科学研究所
　　　　　　　　　　経済産業省　生命情報科学研究センター　

　代謝ネットワークは,細胞内の道路地図のようなものである。しかし,右左折の禁止や一方通行が
多いため,そのルート検索は困難を極める。そこで代謝の研究者はだいたい,自分なりの「My マップ」
を持っている。本稿では,こうしたMyマップを容易に作成でき,カーナビ機能までついた代謝用マップ
エディタを紹介する。ソフトウェアは http://www.metabolome.jp/で無償公開されている。


～目次～
1.はじめに
2.代謝経路とは何か
3.経路から描く代謝マップ
4.構造変化から捉える代謝ネットワーク
5.おわりに


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　In silicoシミュレーションモデルを用いた細胞周期制御因子の機能解析・・・40
　　Functional Analysis of Cell-cycle Regulating Molecules using In-silico Simulation Model

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　小谷秀示　*1　　小長谷明彦　*2

*1 　Shuji Kotani 　 東京医科歯科大学　難治疾患研究所　分子細胞遺伝分野
　　　　　　　　　　　同大学21世紀COEプログラム　歯と骨の分子破壊と再構築のフロンティア
　　　　　　　　　　　特任助教授　
*2 　Akihiko Konagaya 　(独)理化学研究所　ゲノム科学総合研究センター(GSC)　
　　　　　　　　　　　　　 ゲノム情報科学グループ　プロジェクトディレクター　

　生物学的な莫大な情報を体系化し,機能予測できる方法として生体分子ネットワークシミュレーション
を用いる技術が開発されている。筆者らは,生体内の定性・定量的な変化を簡単な記述で表現できる情報
処理技術としてペトリネットに着目し,生体内の微妙な変化を正確に予測することを試みた。本稿では,
ペトリネットを用いたヒト体細胞周期モデルについて,シミュレーションの結果を示すことで生物学者が
システムバイオロジーに何を求めているかを論じる。


～目次～
1.はじめに
2.ペトリネットとは
3.細胞周期
4.Cdkによる細胞周期制御
5.転写調節による細胞周期制御
6.細胞周期エンジンのペトリネット化
7.シミュレーションによる機能予測
8.おわりに


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　計算細胞生物学
-細胞構造の時間的空間的変化のメカニズムと役割の解明-・・・・52
　　Computational Cell Biology-Mechanisms and Roles of Dynamics of Cellular Structures.

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　大浪修一

　Shuichi Onami 　 慶應義塾大学　大学院理工学研究科　助教授
　　　　　　　　　　科学技術振興機構　バイオインフォマティクス推進事業　代表研究者　

　細胞構造の時間的空間的な変化のメカニズムとその役割を解明することは,生物の理解と利用に
不可欠である。本稿では,細胞構造の時間的空間的な変化のメカニズムとその役割の解明を通じて,
生物のシステムの理解を目指して進めている筆者らの研究の中から,減数分裂中の相同染色体の対合
過程におけるテロメアと核運動の役割の研究,雄性前核を受精卵の中央に配置するメカニズムの研究,
遺伝子ノックアウト胚の定量的細胞分裂パターン計測プロジェクトについて簡単に解説する。このよ
うな計算細胞生物学的なアプローチは,多細胞生物の発生等の高次な生命プロセスを対象としたシス
テム生物学研究の1つの軸となっていくと考えている。


～目次～
1.はじめに
2.減数分裂中の相同染色体の対合課程におけるテロメアと核運動の役割
3.雄性前核を受精卵の中央に配置するメカニズム
4.遺伝子ノックアウト胚の定量的細胞分裂パターン計測プロジェクト
5.おわりに


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　システム生物学の欧米動向
　-ゲノム・タンパク質・ネットワーク解析からシステム生物学へ-・・・61
　　World Trends of System Biology-From Genome, Protein and Network in systems Analysis

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　八尾　徹

　Toru Yao 　 (独)理化学研究所　ゲノム科学総合研究センター　

　ポストゲノムの大きな方向として,生命現象をシステムとして理解しようとする「システム生物学」
が急速に重要性を増してきている。そのためには多くの多様な専門家が結集する必要があり,各国に
おいてその推進策が強化され,研究所・研究センター・学科の設立が相次いでいる。そのような世界
の動向を紹介する。

～目次～
1.はじめに
2.システム生物学元年
　(1)Science Special lssue:Systems Biology
　(2)Nature Insight:Computational Biology
3.米国・欧州の施策
　3.1　NIGMS(National Imstitute of General Medical Sciences)の施策
　3.2　DOE(Department of Energy)の施策
　3.3　欧州の動き-Cell Factory-b Model Life
　3.4　MOL(Model of Life)-EU/USAワークショップ
4.プロジェクト,学科・センターの設立
　4.1　細胞情報伝達システム研究コンソーシアムAFCS(www.afcs.org)
　4.2　QB3センター(UC San Francisco,Berkeley, Santa Cruz)の設立
　4.3　MIT,Hervard Columbia,Princeton,UCSD
　4.4　Institute for Systems Biology(シアトル)
　4.5　Memorial Sloan kettering Cancer Center(ニューヨーク)
5.おわりに

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BIO　R&D
　DNA2次元電気泳動自動化システムの開発・・・・・・・68
　 Development of the Automated DNA Two-dimensional Electrophoresis System and the Electrophoresis Image Scanner

　　　　　　　　　　　　　　　　　中野幸一　*1　　井上智実　*2　　米沢裕司　*3

*1 　Kouichi Nakano 　石川県工業試験場　電子情報部　部長　　
*2 　Tomomi Inoue 　　石川県工業試験場　化学食品部　研究　　
*3 　Yuji Yonezawa 　 石川県工業試験場　電子情報部　主任技師　　

　DNA2次元電気泳動(RLGS法)は遺伝子解析の有用な手法の1つであるが,従来は作業が長時間に
わたり熟練を要したり放射性物質を必要としたりするなどの問題があった。そこで,これらの問題を
解決するために,手作業で行っていた泳動の工程を自動的に行う2次元電気泳動自動化装置と,電気
泳動後のDNAのパターンを自動的に読み取る電気泳動パターン自動読み取り装置を開発した。本稿では,
これらの装置の概要について述べる。


～目次～
1.はじめに
2.DNA2次元電池電気泳動自動化装置
　2.1　DNA2次元電気泳動自動化装置の概要
　2.2　2次元電気泳動の工程
　2.3　2次元電気泳動結果の例
3.電気泳動パターン自動読み取り装置の開発
　3.1　装置の概要
　3.2　装置の特徴
　3.3　システムの性能評価
4.おわりに

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連載:宇宙環境を利用したバイオ技術(第4回)
　高品質タンパク質結晶成長への宇宙環境の利用・・・・・・75
　Utilization of Space Environment for Growing High-Quality Protein Crystals

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　高橋幸子*1　　田仲広明*2

*1 　Sachiko Takahashi 　 (財)宇宙環境利用推進センター　宇宙実験推進部　研究員
*2 　Hiroaki Tanaka 　 　 (財)宇宙環境利用推進センター　宇宙実験推進部　客員研究員

　現在,宇宙航空研究機構(JAXA)が中心となり推進しているJAXA-GCFプロジェクトでは,継続的・
安定で簡便な宇宙実験機会の提供を目指している。今後,これまでに獲得したノウハウを生かして,
宇宙環境がより有効に利用できるように宇宙実験実施体制を整備していくことが重要である。


～目次～
1.はじめに
2.宇宙環境の結晶成長への効果
　2.1　密度差流の抑制
　2.2　微結晶の沈降抑制
　2.3　その他の効果
3.これまでの宇宙実験
4.タンパク質構造・機能解析のための高品質タンパク質結晶生成プロジェクト
　　(JAXA-GCFプロジェクト)
　4.1　プロジェクト概要
　4.2　Granada Crystallization Box(GCB)
　4.3　これまでの宇宙実験結果
5.α-アミラーゼを用いた宇宙環境での結晶化実験
　5.1 α-アミラーゼについて
　5.2　結晶化条件
　5.3　結晶化実験
　5.4　X線回析結果
6.これからの宇宙実験

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BIO INFORMATION　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・84