| はじめに iii |
| 第1章 バイオインフォマティクスへの招待 1 |
| 1.1 バイオインフォマティクスとは何だろう ◇藤 博幸 2 |
| 1.1.1 バイオインフォマティクスの生まれた時代 2 |
| 1.1.2 核酸の塩基配列決定技術の進展 2 |
| 1.1.3 ゲノムプロジェクトの進展とバイオインフォマティクスの形成 3 |
| 1.1.4 バイオインフォマティクスの拡大 4 |
| 1.2 バイオインフォマティクスを学ぶための分子生物学入門 ◇小笠原直毅 6 |
| 1.2.1 生物の基本単位である細胞 6 |
| 1.2.2 生物の遺伝現象の背景にある遺伝子 8 |
| 1.2.3 遺伝子としてのDNAの構造 15 |
| 1.2.4 タンパク質合成の分子機構 18 |
| 1.2.5 DNAクローニング技術とイントロンの発見 22 |
| 1.2.6 ゲノムの構造 24 |
| 1.2.7 遺伝子発現の調節機構 28 |
| 1.2.8 遺伝子・タンパク質の機能ネットワーク 30 |
| 1.2.9 DNA配列の突然変異と進化 31 |
| 第2章 バイオインフォマティクスによる個別の解析 35 |
| 2.1 配列解析 ◇大安裕美 37 |
| 2.1.1 はじめに 37 |
| 2.1.2 相同配列比較の基礎 37 |
| A. 相同タンパク質 37 |
| B. 機能の保存とモチーフ 40 |
| C. 分子時計 41 |
| D. 立体構造の保存 42 |
| 2.1.3 相同配列を比較してみよう 42 |
| A. データベース検索 42 |
| B. マルチプルアラインメント 45 |
| C. アラインメントからの情報抽出 46 |
| 2.1.4 配列解析の研究 49 |
| A. データベース検索による機能予測の衝撃 49 |
| B. 弱い類似性からモチーフを探せ―PSI-BLASTの利用 49 |
| C. 進化の過程の追跡から機能を予測せよ―分子進化系統樹の利用 51 |
| 2.1.5 今後の課題 52 |
| 2.2 タンパク質の立体構造解析 ◇川端 猛 53 |
| 2.2.1 はじめに 53 |
| A. タンパク質の立体構造解析とは 53 |
| B. 生体高分子の立体構造データ 54 |
| C. 立体構造を描画するためのソフトウェア 55 |
| D. 構造バイオインフォマティクスとは 56 |
| 2.2.2 タンパク質立体構造の分類学 57 |
| A. 立体構造の分類学の必要性 57 |
| B. 配列の類似性と立体構造の類似性 57 |
| C. 立体構造分類データベースSCOP 59 |
| D. 立体構造の比較プログラム 62 |
| 2.2.3 立体構造予測 64 |
| A. 立体構造予測とは 64 |
| B. ab initio法 64 |
| C. ホモロジーモデリング法 65 |
| D. 立体構造予測コンテストCASP 66 |
| 2.2.4 立体構造からの機能の予測・理解 67 |
| A. 生物学者にとっては機能が大事 67 |
| B. ポケット形状の同定による低分子結合部位の予測 67 |
| C. 静電相互作用の計算による核酸の結合サイトの予測 68 |
| D. タンパク質の動的なゆらぎの解析 70 |
| 2.2.5 おわりに 72 |
| 第3章 バイオインフォマティクスによるゲノムワイドな解析 77 |
| 3.1 ゲノム塩基配列解析 ◇平川英樹 79 |
| 3.1.1 ゲノムとは 79 |
| 3.1.2 塩基配列の決定方法 80 |
| 3.1.3 ゲノム配列の決定方法 83 |
| 3.1.4 遺伝子予測 87 |
| 3.1.5 ゲノム配列決定後のコンピュータを用いた解析 88 |
| 3.1.6 遺伝子の機能予測 93 |
| 3.1.7 遺伝子の機能分類 93 |
| 3.1.8 決定されたゲノムのマップ化 94 |
| 3.2 トランスクリプトームとプロテオーム ◇油谷幸代 97 |
| 3.2.1 トランスクリプトーム 98 |
| A. トランスクリプトーム解析の実験的手法 98 |
| a. GeneChip技術 99 |
| b. スポット型アレイ法(スタンフォード方式) 101 |
| B. アレイインフォマティクス 103 |
| a. クラスター解析 103 |
| (1) 階層的クラスター解析 104 |
| (2) 非階層的クラスター解析 106 |
| b. ネットワーク解析 107 |
| 3.2.2 プロテオーム 114 |
| A. 発現プロテオーム 114 |
| a. 発現プロテオームの実験的手法 115 |
| b. 発現プロテオームのインフォマティクス 116 |
| B. 相互作用プロテオーム 117 |
| a. 相互作用プロテオームの実験的手法 117 |
| b. タンパク質問相互作用のインフォマティクス 119 |
| (1) 遺伝子の近接性保存による方法 119 |
| (2) 系統プロファイル法 120 |
| (3) ロゼッタストーン法 121 |
| 3.3 パスウェイ解析 ◇五斗 進 124 |
| 3.3.1 ゲノム解析とパスウェイ 124 |
| 3.3.2 パスウェイデータベース 126 |
| A. パスウェイデータベースとは 126 |
| B. パスウェイの表現 127 |
| C. パスウェイデータベースの例 127 |
| D. リファレンスを用いたパスウェイ再構築 129 |
| 3.3.3 パスウェイの経路探索 130 |
| A. 問題設定 130 |
| B. 反応パスウェイのグラフ表現と計算 130 |
| C. 反応パスウェイの代替経路計算 131 |
| D. 新規反応経路の予測 132 |
| 3.3.4 パスウェイの比較と機能予測 133 |
| A. パスウェイ比較 133 |
| B. 系統プロファイルとパスウェイ 134 |
| C. パスウェイ比較の遺伝子機能予測への応用 135 |
| 3.3.5 パスウェイ解析の最近の話題と今後 136 |
| A. パスウェイの特徴抽出 136 |
| B. パスウェイ解析の今後 136 |
| 3.4 システム生物学 ◇岡本正宏 139 |
| 3.4.1 はじめに 139 |
| 3.4.2 システム同定・推定 140 |
| 3.4.3 システム解析 145 |
| 3.4.4 システム制御 149 |
| 3.4.5 システム設計 150 |
| 索引 155 |
| はじめに iii |
| 第1章 バイオインフォマティクスへの招待 1 |
| 1.1 バイオインフォマティクスとは何だろう ◇藤 博幸 2 |
| 1.1.1 バイオインフォマティクスの生まれた時代 2 |
| 1.1.2 核酸の塩基配列決定技術の進展 2 |
| 1.1.3 ゲノムプロジェクトの進展とバイオインフォマティクスの形成 3 |
