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HMTの発表論文・総説

  • メタボロミクス・バイオマーカー関連
  • プロテオミクス、
    その他当社の技術に関連する論文
  • 総説
メタボロミクス・バイオマーカー関連
Metabolic analysis of antibody producing Chinese hamster ovary cell culture under different stresses conditions.
Badsha MB, Kurata H, Onitsuka M, Oga T, Omasa T. J Biosci Bioeng., : , 2016

培養細胞による抗体産生で生産性の違いを代謝モデルで解析した

シー・スコープ培養細胞抗体
Seasonal induction of alternative principal pathway for rose flower scent
Hirata H, Ohnishi T, Tomida K, Ishida H, Kanda M, Sakai M, Yoshimura J, Suzuki H, Ishikawa T, Dohra H, Watanabe N. Sci Rep., 6: 20234, 2016

バラが2-フェニルエタノールを作り出す二つの経路を季節に応じてシフトさせることを明らかにした

バラ育種
Reduced cerebrospinal fluid ethanolamine concentration in major depressive disorder.
Ogawa S, Hattori K, Sasayama D, Yokota Y, Matsumura R, Matsuo J, Ota M, Hori H, Teraishi T, Yoshida S, Noda T, Ohashi Y, Sato H, Higuchi T, Motohashi N, Kunugi H Sci Rep, 5: 7796, 2015

エタノールアミンは大うつ病患者のCSFで減少する

CSFヒト精神疾患
SHMT2 drives glioma cell survival in ischaemia but imposes a dependence on glycine clearance.
Kim D, Fiske BP, Birsoy K, Freinkman E, Kami K, Possemato RL, Chudnovsky Y, Pacold ME, Chen WW, Cantor JR, Shelton LM, Gui DY, Kwon M, Ramkissoon SH, Ligon KL, Kang SW, Snuderl M, Vander Heiden MG, Sabatini DM. Nature., 520(7547): 363-7, 2015

セリンからグリシンを生成するSHMT2およびグリシン分解酵素であるGLDCが、低酸素環境におけるがん(特にグリオーマ)細胞の生存に重要であることを明らかにした

がんシー・スコープ
Statistical hypothesis testing of factor loading in principal component analysis and its application to metabolite set enrichment analysis.
Yamamoto H, Fujimori T, Sato H, Ishikawa G, Kami K, Ohashi Y BMC Bioinformatics., 15(1): 51, 2014
多変量解析
Non-targeted human plasma metabolomics reveals the changes in oleoylethanolamide, a lipid-derived signaling molecule, by acute exposure of electric field.
Nakagawa-Yagi Y, Hara H, Fujimori T, Yamaguchi T, Midorikawa A, Hara A Integr Mol Med, 1(2): 29-37, 2014
デュアルスキャンバイオマーカーヒト血液
A snapshot of plasma metabolites in first-episode schizophrenia: a capillary electrophoresis time-of-flight mass spectrometry study.
Koike S, Bundo M, Iwamoto K, Suga M, Kuwabara H, Ohashi Y, Shinoda K, Takano Y, Iwashiro N, Satomura Y, Nagai T, Natsubori T, Tada M, Yamasue H, Kasai K Transl Psychiatry, 4: e379, 2014

代謝プロファイルの網羅的な解析による初回エピソード統合失調症のバイオマーカー探索

ベーシックスキャン先導助成精神疾患血液
Upregulation of colonic luminal polyamines produced by intestinal microbiota delays senescence in mice.
Kibe R, Kurihara S, Sakai Y, Suzuki H, Ooga T, Sawaki E, Muramatsu K, Nakamura A, Yamashita A, Kitada Y, Kakeyama M, Benno Y, Matsumoto M Sci Rep, 4: 4548, 2014

腸内細菌叢により産生される大腸内腔のポリアミン上昇は、マウスにおける老化を遅らせる

ヒトベーシックスキャンマウス糞便腸内細菌
Cerebral low-molecular metabolites influenced by intestinal microbiota: a pilot study.
Matsumoto M, Kibe R, Ooga T, Aiba Y, Sawaki E, Koga Y, Benno Y. Front. Syst. Neurosci., 7: 9, 2013

腸内常在菌が大脳の代謝系に大きな影響を与えている

ベーシックスキャンマウス腸内細菌
Metabolome analysis of photosynthesis and the related primary metabolites in the leaves of transgenic rice plants with increased or decreased Rubisco content.
Suzuki Y, Fujimori T, Kanno K, Sasaki A, Ohashi Y, Makino A Plant Cell Environ., 35(8): 1369-79, 2012

植物の光合成に関わるメタボローム解析を行い、光合成のキーとなる酵素の増減により代謝全体がどのように動くか明らかにした

RubiscoTCA回路イネ光合成
Impact of Intestinal Microbiota on Intestinal Luminal Metabolome.
Matsumoto M, Kibe R, Ooga T, Aiba Y, Kurihara S, Sawaki E, Koga Y, Benno Y Sci Reports, 2: Article number:233, 2012

腸内常在菌の有無による腸内代謝プロファイルの違いを解析し、腸内常在菌が産生する物質の全貌を明らかにした

マウス基礎科学糞便腸内細菌
Metabolomic profiling of lung and prostate tumor tissues by capillary electrophoresis time-of-flight mass spectrometry.
Kenjiro Kami, Tamaki Fujimori, Hajime Sato, Mutsuko Sato, Hiroyuki Yamamoto, Yoshiaki Ohashi, Naoyuki Sugiyama, Yasushi Ishihama, Hiroko Onozuka, Atsushi Ochiai, Hiroyasu Esumi, Tomoyoshi Soga, Masaru Tomita Metabolomics, 9(2): 444-453, 2012

がん特異的な代謝の解明のため、同一の患者のがん部位と正常部位の組織を比較した

がんヒトベーシックスキャン組織
Metabolomic anatomy of an animal model revealing homeostatic imbalances in dyslipidaemia.
Ooga T, Sato H, Nagashima A, Sasaki K, Tomita M, Soga T, Ohashi Y Mol Biosyst., 7(4): 1217-23, 2011

脂質異常症モデル動物における全身性代謝異常のメタボローム解析

ウサギデュアルスキャン心臓肝臓血液
Degradation of ppGpp by nudix pyrophosphatase modulates the transition of growth phase in the bacterium Thermus thermophilus.
Ooga T, Ohashi Y, Kuramitsu S, Koyama Y, Tomita M, Soga T, Masui R J Biol Chem., 284(23): 15549-56, 2009

メタボロミクスを活用したヌクレオチド分解酵素の基質探索

ppGpp基礎科学
Depiction of metabolome changes in histidine-starved Escherichia coli by CE-TOFMS
Ohashi Y., Hirayama A., Ishikawa T., Nakamura S., Shimizu K., Ueno Y., Tomita M., and Soga T Mol. BioSyst., 4(2): 135-147, 2008

ヒスチジン欠乏下における大腸菌のメタボローム解析

バクテリアベーシックスキャン
Comparison of metabolite production capability indices generated by network analysis methods
Ishii K., Nakamura S., Morohashi M., Sugimoto M., Ohashi Y., Kikuchi S., and Tomita M Biosystems, 91(1): 166-170, 2007
Model based definition of population heterogeneity and its effects on metabolism in sporulating Bacillus subtilis.
Morohashi M., Ohashi Y., Tani S., Ishii K., Itaya M., Nanamiya H., Kawamura F., Tomita M., Soga T J Biochem, 142(2): 183-191, 2007
Multiple High-throughput analyses monitor the response of E. coli to perturbations.
Ishii N.*, Nakahigashi K.*, Baba T.*, Robert M.*, Soga T.*, Kanai A.*, Hirasawa T.*, Naba M., Hirai K., Hoque A., Ho P.Y., Kakazu Y., Sugawara K., Igarashi S., Harada S., Masuda T., Sugiyama N., Togashi T., Hasegawa M., Takai Y., Yugi K., Arakawa K., Iwata N., Toya Y., Nakayama Y., Nishioka T., Shimizu K., Mori H., Tomita M (*These authors contributed equally to this work. ) Science, 316(5824): 593-597, 2007

網羅的ハイスループット解析によって大腸菌の遺伝的・環境的変動応答を観測する

バクテリアマルチオミクス
P-BOSS: A new filtering method for treasure hunting in metabolomics.
Morohashi M., Shimizu K., Ohashi Y., Abe J., Mori H., Tomita M., and Soga T J. Chromatogr. A., 1159(1-2): 125-133, 2007
Differential metabolomics reveals ophthalmic acid as an oxidative stress biomarker indicating hepatic glutathione consumption.
Soga T., Baran R., Suematsu M., Ueno Y., Ikeda S., Sakurakawa T., Kakazu Y., Ishikawa T., Robert M., Nishioka T., Tomita M J. Biol. Chem., 281(24): 16768-76, 2006
Large-scale prediction of cationic metabolites identity and migration time in capillary electrophoresis mass spectrometry using artificial neural networks.
Sugimoto M., Kikuchi S., Arita M., Soga T., Nishioka T., and Tomita M Anal. Chem., 77(1): 78-84, 2005
Simultaneous determination of main metabolites in rice leaves using capillary electrophoresis mass spectrometry and capillary electrophoresis diode array detection.
Sato S., Soga T., Nishioka T., and Tomita M Plant J., 40(1): 151-163, 2004
Qualitative and quantitative analysis of amino acids by capillary electrophoresis electrospray ionization tandem mass spectrometry.
Soga T., Kakazu Y., Robert M., Tomita M., and Nishioka T Electrophoresis, 25(13): 1964-1972, 2004
Quantitative metabolome analysis using capillary electrophoresis mass spectrometry
Soga T., Ohashi Y., Ueno Y., Naraoka H., Tomita M., and Nishioka T J. Proteome Res., 2(5): 488-494, 2003
Pressure assisted capillary electrophoresis electrospray ionization mass spectrometry for analysis of multivalent anions.
Soga T., Ueno Y., Naraoka H., Matsuda K., Tomita M., and Nishioka T Anal. Chem., 74(24): 6224-6229, 2002
Simultaneous determination of anionic intermediates for Bacillus subtilis metabolic pathways by capillary electrophoresis electrospray ionization mass spectrometry.
Soga T., Ueno Y., Naraoka H., Ohashi Y., Tomita M., and Nishioka T Anal. Chem., 74(19): 2233-2239, 2002
プロテオミクス、その他当社の技術に関連する論文
Quantitative proteome and phosphoproteome analyses of cultured cells based on SILAC labeling without requirement of serum dialysis.
Koshi Imami, Naoyuki Sugiyama, Masaru Tomita and Yasushi Ishihama Mol. BioSyst., 6(3): 594-602, 2010
emPAI Calc — for the estimation of protein abundance from large-scale identification data by liquid chromatography-tandem mass spectrometry.
Shinoda K, Tomita M, Ishihama Y Bioinformatics., 26(4): 576-7, 2010
Stabilizing synthetic data in the DNA of living organisms.
Yachie, N., Ohashi, Y., and Tomita, M Syst. Synth. Biol., 2(1-2): 19-25, 2008
Large-scale phosphorylation mapping reveals the extent of tyrosine phosphorylation in Arabidopsis.
Sugiyama, N., Nakagami H., Mochida, K., Daudi, A., Tomita, M., Shirasu K., and Ishihama, Y Molecular Systems Biology, 4: 193, 2008
Phosphopeptide enrichment by aliphatic hydroxy acid-modified metal oxide chromatography for NanoLC-MS/MS in proteomics applications.
Sugiyama N., Masuda T., Shinoda K., Nakamura A., Tomita M., and Ishihama Y Mol. Cell. Proteomics, 6(6): 1103-1109, 2007
Alignment-based approach for durable data storage into living organisms.
Yachie N., Sekiyama K., Sugahara J., Ohashi Y., and Tomita M Biotechnol. Prog., 23(2): 501-505, 2007
HybGFS: a hybrid method for genome-fingerprint scanning
Shinoda K., Yachie N., Masuda T., Sugiyama N., Sugimoto M., Soga T., and Tomita, M BMC Bioinformatics, 7: 479, 2006
Prediction of liquid chromatographic retention times of peptides generated by protease digestion of the Escherichia coli proteome using artificial neural networks.
Shinoda K., Sugimoto M., Yachie N., Sugiyama N., Masuda T., Robert M., Soga T., and Tomita M. J. Proteome Res., 5(12): 3312-3317, 2006
総説
メタボロミクスの可能性―腸内細菌研究への応用―
大賀拓史, 松本光晴 ジャパンフードサイエンス, 52(1): 55-58, 2013
代謝物質の網羅的解析法:メタボローム解析の概要とその手法
藤森玉輝 Surgery Frontier, 19(1): 71-75, 2012
コホート研究と中間形質の解析–網羅的メタボローム解析
山本博之 Medical Science Digest, 2011年10月臨時増刊号: 34-37, 2011
Unveiling cellular biochemical reactions via metabolomics-driven approaches
Natsumi Saito, Yoshiaki Ohashi, Tomoyoshi Soga, Masaru Tomita Curr Opin Microbiol., 13(3): 358-62, 2010

「メタボローム解析による酵素反応解明」をテーマにした解説記事です。

メタボロミクスの可能性
藤森玉輝 ジャパンフードサイエンス, 48 12月号: 30-36, 2009
見落とされた酵素活性をin vivo基質スクリーニングで発見 メタボロミクスを活用したヌクレオチド分解酵素の基質探索.
大賀拓史, 増井良治 化学と生物, 47(12): , 2009

主にDegradation of ppGpp by nudix pyrophosphatase modulates the transition of growth phase in the bacterium Thermus thermophilus.で発表した内容をまとめています。

シグナル伝達プロテオームの最前線.
石濱 泰、杉山 直幸 Pharma VISION NEWS, No.12:November: , 2008

プロテオミクスの手法を用いた網羅的タンパク質リン酸化解析法の開発、およびその手法で得られた結果に基づいて、シグナル分子であるキナーゼとその基質の全体像や分子標的薬の評価システムとしての可能性についての総説。

CE-MSによるメタボローム解析技術の産業応用.
大岸治行 月刊バイオインダストリー, 2008年3月号: , 2008
    【目次】

  1. はじめに
  2. メタボロームとは
  3. 2.1 メタボローム測定法の現状

    2.2 CE-MSによるメタボローム測定

  4. CE-MSによるメタボローム測定法の開発
  5. 3.1 陽イオン性代謝物質の測定法

    3.2 陰イオン性代謝物質の測定法

  6. CE-TOFMSによるメタボローム測定法の開発
  7. メタボローム解析技術プラットフォームの開発
  8. メタボローム解析の疾患解析,創薬への応用
  9. 6.1 生体サンプルのメタボローム解析

    6.2 メタボローム解析技術の創薬研究への応用の可能性

  10. メタボローム解析の発酵技術開発への応用
  11. 7.1 枯草菌中の全イオン性代謝物質の測定法

    7.2 ヒスチジン要求性大腸菌変異株の代謝解析

  12. おわりに
メタボロミクスを上手に利用する.
大橋由明 バイオサイエンスとインダストリー, 65(8): 1168-(1-2), 2007

メタボロミクスを実用的な手法として利用したいという研究者は多い。しかし、高価な機器を駆使して数百種類の代謝物質を一斉に分析する手法は、実際にサンプルを手にしている生物学者には理解しづらい部分も多い。現在のメタボロミクスで用いられる手法は多岐にわたり、各々が高度に専門化している。本総説では、メタボロミクスを利用したい研究者がその第一歩を踏み出すための手助けとなるように、メタボロミクスの現状と手法の選び方について解説する。

キーワード:メタボロミクス、代謝、分離分析、質量分析、キャピラリー電気泳動

メタボロミクスの医学への応用.
曽我朋義, 大橋由明, 冨田勝 最新医学, 62巻9月増刊号: 2040-2047, 2007

メタボロミクスはゲノミクス,トランスクリプトミクス,プロテオミクスに続く第4のオミクスとして確立されつつある.しかし,目的物質の化学的性質が多様なため一斉分析が難しい.筆者らが開発したキャピラリー電気泳動-質量分析計(CE-MS)は,イオン性代謝物質に特化した極めて分解能の高い一斉分析法であり,メタボロミクスにおける技術的ブレイクスルーとなった.本稿では,CE-MS 法の手技と実際について解説する.

Metabolome Analysis by capillary electrophoresis – mass spectrometry.
M. Monton, Soga T J. Chromatogr. A., 1168(1-2): 237-246, 2007

Capillary electrophoresis (CE)-mass spectrometry (MS), as an analytical platform, has made significant contributions in advancing metabolomics research, if still limited up to this time. This review, covering reports published between 1998 and 2006, describes how CE-MS has been used thus far in this field, with the majority of the works dealing with targeted metabolite analyses and only a small fraction using it in the comprehensive context. It also discusses how some of the key features of CE-MS were exploited in selected metabolomic applications.

CE-MSによるメタボローム解析とバイオマーカーの探索.
曽我朋義 細胞工学, 25(12): 1381-1387, 2006

なぜメタボロームの一斉分析ができないのだろうか?細胞内には物理的化学的性質が似かよったものからまったく異なった代謝物質が数多く混在するため,それらを区別してかつ同時に測定することがきわめて難しいからである.最近開発されたキャピラリー電気泳動-飛行時間型質量分析計(CE-TOFMS)法はイオン性代謝物質の高感度一斉分析を可能にした.本手法により,薬物投与時にグルタチオンの低下に伴って誘発される急性肝炎の低分子バイオマーカーの発見およびそのバイオマーカーの生合成経路の解明に成功した.詳細について解説する.

CE-MSによる微生物メタボロミクス.
大橋由明,曽我朋義 生物工学会誌, 84(6): 223-226, 2006

(冒頭) 生体内で起きている代謝動態をすべて知りたいという欲求は,代謝専門の研究者だけが抱くものではないだろう.代謝は生体の化学的表現であり,表現型に直結した細胞機能だからである.微生物の代謝活動の結果である発酵は私たちの生活に不可欠な存在であり,代謝研究は有史以前から行われていたという.酒類や発酵食品だけでなく,食品添加物であるアミノ酸や核酸などの一次代謝物,それらの生物変換によって生産される抗生物質などの二次代謝物は人類に多大な貢献をしてきた.そして現代においてもさらなる高生産・高機能化の追求が行われており,その有用性はますます高まっている.

メタボローム解析とは?
諸橋峰雄 肥満と糖尿病, 4(4): 628-630, 2005
Metabolome analysis and metabolic simulation.
Ishii N., Soga T., Nishioka T., Tomita M Metabolomics, 1(1): 29-37, 2005

For many decades microorganisms have been used for industrial purposes; traditional fermentations such as brewing and production of food additives, aroma molecules, organic acids and pharmaceutical-like antibiotics or recombinant proteins are instances of the industrial microorganism utilization. Therefore, microorganism modeling and simulation have been required for engineering purposes, because of demands for design, optimization and quality control of large-scale fermentation plants. Modeling has recently become more highly developed, aided by the deciphering of microorganism genomes, the completion of metabolic databases, the development of analytical methodologies and improvements in the performance of computers. This paper reviews past and recent metabolic simulation of microorganisms, and also discusses the metabolome analytical techniques and the construction of large-scale microorganism models which are now being developed in our group.

Key words metabolome – simulation – microorganism – capillary electrophoresis – mass spectrometry