メタブローグ
HMT
【研究者インタビュー】NASA エイムズ研究所 イヴァン・パウリーノ-リマ研究員(前篇)
今回は、米国カリフォルニア州にあるNASA エイムズ研究所にて放射線耐性能を持つ極限環境微生物について研究をしておられるイヴァン・パウリーノ-リマ先生にお話を伺いました。NASAエイムズ研究所には、世界最大の風洞実験施設や太陽系外惑星の探索を行う部門などだけでなく宇宙生物学の部門もあり、生命の起源や進化についての研究などが行われています。
近年、生理学的要因、特にマンガンの細胞内蓄積と放射線耐性に相関があることが分かってきており、パウリーノ-リマ先生は環境微生物学のアプローチを用いて細胞の放射線耐性に関する研究を進めていらっしゃいます。
※点線がついている単語にカーソルを当てると簡単な日本語訳が見られます
― Ivan thanks for joining us today, we would like to interview you about your research and how metabolomics analysis is contributing to your work.
My research is about radiation resistant microorganisms. …
第4回多変量解析を用いたメタボロームデータ解析 - スコアプロットとローディングプロット
研究開発本部の山本です。前回はフリーの解析サービスであるMetaboAnalystを用いてオミクスデータに対して主成分分析を行う具体的な手順についてご説明しました。
今回は前回省略した欠損値補完とスケーリング、主成分分析の結果の解釈についてご説明したいと思います。…
第3回多変量解析を用いたメタボロームデータ解析 - MetaboAnalystを用いた主成分分析
研究開発本部の山本です。前回は、フリーで利用可能なメタボロームデータ、トランスクリプトームデータをご紹介しました。今回はこれらのオミックスデータに対し、フリーの解析サービスであるMetaboAnalystを用いて主成分分析を行う具体的な手順についてご紹介します。…
バイオマーカー探索 その8 – 大規模データの多変量解析に向けた絶対定量の必要性
研究開発本部の藤森です。約1年間バイオマーカー探索についてのコラムを書いて来ましたが、今回で最終回です。
疾患バイオマーカーの探索を目的として研究を行う場合、メタボローム解析から得られるデータは通常相対定量値です。しかし臨床の現場では「物質Aの血中濃度がXμM以上(以下)であればその疾患に罹患している（していない）」と判断されるので、この時点では絶対定量値が算出できる必要があります。…
山形県産業賞とイノベーションアワード大賞を受賞しました
社長の菅野です。11月は嬉しいことが二つありましたのでご報告します。
一つは、山形県の名誉ある産業賞を頂けたことです。11月3日、文化の日に旧県庁の文翔館で厳かに贈呈式と記念祝賀会が行われ、県産業賞を頂きました。2014年度は2企業、2団体が選ばれました。同時に齋藤茂吉文化賞の表彰もあり、 山形県の文化人の方ともお近づきになることができました。…
2014年度先導助成授与式を執り行いました
こんにちは、HMTの井元淳です。今日から寒くなるみたいですね。
東京は観測所が移転し900m離れた場所になることで観測上気温が下がりそうなんだそうです。あくまでも観測上であり、実際には変わらないらしいのですが、天気予報で低い気温を聞くだけでなんだか今までより寒いような気になりそうですね。
11月20日、東京事務所で2014年度の先導研究助成の授与式を執り行いました。
2014年度の採択課題については「2014年度HMTメタボロミクス先導研究助成 採択研究課題を発表しました」をご覧ください。
授与式では採択者のみなさんに一言ずつコメントをいただきました。…
第2回多変量解析を用いたメタボロームデータ解析 - オミクスデータのダウンロードとマトリックスデータの準備
研究開発本部の山本です。今回は、多変量解析を行うためのオミクスデータの準備についてご説明したいと思います。
メタボロームデータの公開データベースとして有名なものには、MetaboLightsと、XCMS onlineのPublic Sharesがあります。しかしこれらのデータは、測定データそのものであり、多変量解析をすぐに行える状態の、サンプル × 代謝物質のマトリックスのデータになっていません。
そこで今回は、公開されたデータで、かつ比較的すぐに多変量解析が出来るオミクスデータとして、慶應義塾大学の大腸菌マルチオミクスのデータベースと、National Center for Biotechnology Information(NCBI)のGEO(Gene Expression Omnibus)の2つのデータベースをご紹介いたします。…
第1回多変量解析を用いたメタボロームデータ解析 - 多変量解析セミナー・学会報告
研究開発本部の山本です。
8月22日、29日、10月23日、24日に、東京・大阪で弊社主催『多変量解析を用いたメタボロームデータ解析』を開催し、セミナー講師を務めさせていただきました。たくさんの方に来ていただき、アンケートの結果でも概ね満足していただけたようで、安心しています。
今後もセミナーを行ってほしいというご意見も頂いておりますが、今回参加できなかった方々向けに、多変量解析セミナーの内容をメタブローグで数回に分けてご説明したいと思います。参加された方の復習としてもご活用いただければと思います。
またこれまでにも本ブログで、メタボロミクスと統計解析について書いていますので、そちらもぜひご一読ください。
今回は、10月4日に第3回生命医薬情報学連合大会で口頭発表をした時の様子をご報告します。…
バイオマーカー探索 その7 – 網羅解析で顕在化するリスク
研究開発本部の藤森です。今回は、疾患バイオマーカー探索におけるメタボロミクスデータのリスクについてお話したいと思います。
健常者群とある疾患の患者群において、疾患バイオマーカーとなる代謝物質を液体クロマトグラフィー-飛行時間型質量分析計(LC-TOFMS)あるいはキャピラリー電気泳動-飛行時間型質量分析計(CE-TOFMS)によるメタボロミクスを用いて探索した場合、メタボロミクスデータとして、ピークの保持/移動時間、質量電荷比および面積を得ることができます。
健常者群と患者群で面積が大きく異なるピークが見つかったら、そのピークの保持/移動時間と質量電荷比の情報に基づいてそれがどの代謝物質に相当するかを決定し、それがバイオマーカー候補となります。
このとき注意しなくてはならないのが、ピークが一つであったとしても、保持/移動時間も質量電荷比も同じの2つ（以上）の代謝物質に由来している可能性があることです。
…
【研究者インタビュー】東京大学総括プロジェクト機構 総括寄付講座「食と生命」加藤久典特任教授
今回は、東京大学総括プロジェクト機構 総括寄付講座「食と生命」で栄養と体の関係について研究をしておられる加藤久典先生にお話を伺いました。加藤先生の研究室には、2011年にHMTメタボロミクス研究助成を受賞された高橋祥子さん（コーヒー摂取による抗肥満・抗糖尿病効果の作用機序に関するメタボロミクスを用いた系統的検討）も所属していらっしゃいます。
―まず初めに、先生のご研究について簡単に説明していただけますか？…