Name: ケモインフォマティクスの応用による分析法の構造検索可能データベースの開発 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: 学ぼう、ケモインフォマティクスを応用したAMOSデータベースの構築法。ウェブベースの分析手法・スペクトルデータベースにより、研究者間のデータ共有とアクセス性を向上させる画期的なプラットフォーム構築手法を解説します。

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<ol><li>Kim, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PubChem+substance+and+compound+databases%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">PubChem substance and compound databases.</a> Nucleic Acids Res. 44 (D1), D1202-D1213 (2016).</li>
<li>Pence, H. E., Williams, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ChemSpider%3A+An+online+chemical+information+resource%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Educ%22%5BJournal%5D)">ChemSpider: An online chemical information resource.</a> J Chem Educ. 87 (11), 1123-1124 (2010).</li>
<li>Williams, A. J., Grulke, C. M., Edwards, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+CompTox+chemistry+dashboard%3A+A+community+data+resource+for+environmental+chemistry%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cheminform%22%5BJournal%5D)">The CompTox chemistry dashboard: A community data resource for environmental chemistry.</a> J Cheminform. 9, 61(2017).</li>
<li>Grulke, C. M., Williams, A. J., Thillanadarajah, I., Richard, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EPA%27s+DSSTox+database%3A+History+of+development+of+a+curated+chemistry+resource+supporting+computational+toxicology+research%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Toxicol%22%5BJournal%5D)">EPA's DSSTox database: History of development of a curated chemistry resource supporting computational toxicology research.</a> Comput Toxicol. 12, 100096(2019).</li>
<li>Tickner, J. A., Schifano, J. N., Blake, A., Rudisill, C., Mulvihill, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advancing+safer+alternatives+through+functional+substitution%5BTitle%5D)+AND+%22Environ+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">Advancing safer alternatives through functional substitution.</a> Environ Sci Technol. 49 (2), 742-749 (2015).</li>
<li>Phillips, K. A., Wambaugh, J. F., Grulke, C. M., Dionisio, K. L., Isaacs, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+screening+of+chemicals+as+functional+substitutes+using+structure-based+classification+models%5BTitle%5D)+AND+%22Green+Chem%22%5BJournal%5D)">High-throughput screening of chemicals as functional substitutes using structure-based classification models.</a> Green Chem. 19 (4), 1063-1074 (2017).</li>
<li>Isaacs, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+harmonized+chemical+monitoring+database+for+support+of+exposure+assessments%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Data%22%5BJournal%5D)">A harmonized chemical monitoring database for support of exposure assessments.</a> Sci Data. 9, 314(2022).</li>
<li>SpectraBase. , 
 <a target="_blank" href="https://spectrabase.com/">https://spectrabase.com/</a> (2025).</li>
<li>Djoumbou Feunang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ClassyFire%3A+Automated+chemical+classification+with+a+comprehensive%2C+computable+taxonomy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cheminform%22%5BJournal%5D)">ClassyFire: Automated chemical classification with a comprehensive, computable taxonomy.</a> J Cheminform. 8, 61(2016).</li>
<li>Ulrich, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EPA%27s+non-targeted+analysis+collaborative+trial+%28ENTACT%29%3A+Genesis%2C+design%2C+and+initial+findings%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">EPA's non-targeted analysis collaborative trial (ENTACT): Genesis, design, and initial findings.</a> Anal Bioanal Chem. 411 (4), 853-866 (2019).</li>
<li>Sobus, J. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+prepared+mixtures+of+ToxCast+chemicals+to+evaluate+non-targeted+analysis+%28NTA%29+method+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">Using prepared mixtures of ToxCast chemicals to evaluate non-targeted analysis (NTA) method performance.</a> Anal Bioanal Chem. 411 (4), 835-851 (2019).</li>
<li>Chao, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+silico+MS%2FMS+spectra+for+identifying+unknowns%3A+A+critical+examination+using+CFM-ID+algorithms+and+ENTACT+mixture+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">In silico MS/MS spectra for identifying unknowns: A critical examination using CFM-ID algorithms and ENTACT mixture samples.</a> Anal Bioanal Chem. 412 (6), 1303-1315 (2020).</li>
<li>McEachran, A. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Revisiting+five+years+of+CASMI+contests+with+EPA+identification+tools%5BTitle%5D)+AND+%22Metabolites%22%5BJournal%5D)">Revisiting five years of CASMI contests with EPA identification tools.</a> Metabolites. 10 (6), 260(2020).</li>
<li>Charest, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improving+predictions+of+compound+amenability+for+liquid+chromatography-mass+spectrometry+to+enhance+non-targeted+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">Improving predictions of compound amenability for liquid chromatography-mass spectrometry to enhance non-targeted analysis.</a> Anal Bioanal Chem. 416 (10), 2565-2579 (2024).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Git</td><td>該当なし</td><td>https://git-scm.com/</td><td>オープンソースのバージョン管理システム。</td></tr><tr><td>JavaScript</td><td>該当なし</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>プログラミング言語。ECMA国際規格で定義されています。</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>PostgreSQLグローバル開発グループ</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>オープンソースのデータベース管理システム。</td></tr><tr><td>ニシキヘビ</td><td>Pythonソフトウェア財団</td><td>https://www.python.org/</td><td>オープンソースのプログラミング言語。</td></tr></tbody></table>

ケモインフォマティクスの応用による分析法の構造検索可能データベースの開発

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

上記のAMOSのスクリーンショットは、対象物質の検索とスペクトル、ファクトシート、メソッドの両方を含む、アプリケーションの個々の検索からの典型的な結果を示しています。データベースを調査するさまざまな方法は、データとそれらが関連する物質をより深く調査できる方法で、最も可能性が高く、最も有用な種類の検索をカバーすることを目的としています。
ユーザーの検索を支援するために、多くの機能は、利用可能なデータをより深く調査することを目的とした方法で相互接続されています。ワークフローの例として、機能使用分類の視覚化は、その機能クラスに関連する方法とファクトシートのビューにリンクしており、そこから物質のリストを抽出してバッチ検索に入力したり、個々のドキュメントを調べたり、それらのドキュメント内の個々の物質をさらに調査したりできます。分析法に含まれる多くの物質は、データベースにも実験用質量スペクトルがあるため、研究者は物質のカテゴリーから、特定の物質の存在をテストできる一連の方法とスペクトルにすばやく移行できます( 図9を参照)。
結果は、検索対象と実行される検索に大きく依存するため、アプリケーション全体の代表的な結果を定義することは困難です。全体として、ユーザーエクスペリエンスの観点から「成功」を説明する方が正確かもしれません。その場合、一般的に次のことが当てはまることが望まれます:検索とフィルタリングの方法(および異なる検索とフィルター間を移動する機能)は、ユーザーが必要な情報のサブセットを特定するのに効果的であること。ユーザーが見つけた結果が正確で有用であること。 図 10 は、AMOS の機能を示すワークフローの例を示しています。
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
図10:AMOS機能を示すワークフローの例。 ワークフローは、機能使用分類(呼吸器系薬剤)から始まり、血液中の呼吸器系薬剤に関連する方法をフィルタリングし、1 つの特定の方法を調べ、その方法に含まれる物質のスペクトルを特定します。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>

Analytical methods can range from detailed regulatory documents to simpler summaries. Regulatory methods may include information on amenable analytes, ...

私たちは、EPAの科学者が分散したリソース全体から分析方法を簡単に見つけられるようにして、科学者がインターネットの精査に費やす時間を減らし、代わりに厳選されたリソースを既存の化学情報学システムに統合できるようにしたいと考えています。私たちが構築したのは、基本的に、それらの文書を抽出された化学物質にマッピングする軽量の文書管理システムです。その結果、さまざまな化学識別子を使用して何千もの分析方法を検索し、それらの化学物質の検出にすでに適用されている方法を見つけることができます。コミュニティが化学物質の既存の参照分析法、または特定の分析法の適切な開始条件のセットを取得するために検索できる分析法の無料のオンラインデータベースは他にありません。このプロトコルは、AMOSを使用して、メソッド開発作業をサポートする有用なデータを収集する方法を読者に教えます。分析手法データを収集し、データベースとアプリケーションに統合する方法について多くのことを学びました。これらの何千もの文書を集約し、関連する化学物質にマッピングすることで、これらの文書の使用を調査し、科学者がクエリできる大規模な言語 AI モデルを拡張するための優れたデータセットが完成しました。[ナレーター]まず、ナビゲーションバーの左上にあるテキストフィールドまたはフロントページの検索フィールドに移動し、物質名、CAS登録番号、InChIKey、またはDSSTox物質識別子を入力します。Enter キーを押すか、[検索] をクリックして検索を実行します。結果のテーブルで行を選択すると、ページの右側に関連付けられたレコードが表示されます。バッチ検索を実行するには、入力データフィールドにDSSTox物質識別子のリストを入力し、1行に1つの識別子を配置します。[検索オプション] のチェック ボックスを使用して、結果をフィルター処理したり、レコードに追加情報を追加したりします。ページの下部にある検索をクリックして、特定の物質リストに関連付けられているデータベース内のすべてのレコードに関する情報をリストするスプレッドシートファイルを生成してダウンロードします。検索が完了したら、「追加検索」をクリックし、続いて「類似性構造検索」をクリックします。物質識別子を入力し、フィルターの最小物質類似性を0.8に設定し、検索をクリックしてタブテーブルを取得します。次に、テーブル内の行を選択して、検索した物質とテーブルから選択した物質との構造比較を表示します。分類子検索を実行するには、ページ上部のフィールドを使用して最初の分類レベルを選択します。次に、フィールドの下にあるボタンをクリックして、次のレベルの分類のリストを表示します。このプロセスを 2 番目と 3 番目のレベルに対して繰り返し、そのたびに分類を選択し、ボタンをクリックして続行します。4番目のレベルを選択した後、下のボタンをクリックして検索を実行し、選択した分類器分類の4つのレベルに属するすべての物質をリストします。メソッド・リストとファクト・シート検索を実行して、データベースですべてのファクト・シートとメソッドを検索します。結果テーブルが読み込まれたら、各列の上部にある入力フィールドを使用して、特定のフィールドでデータをフィルタリングします。質量スペクトル検索を実行するには、ターゲット物質の質量範囲をダルトン単位で入力し、誤差範囲をダルトンまたは百万分の一で入力します。ピーク類似度のウィンドウの値を0.05ダルトンに設定します。ガスクロマトグラフィー-質量分析または液体クロマトグラフィー-質量分析のいずれかの方法を選択します。質量スペクトルを質量と電荷のペアと強度のペアのリストとして入力します。すべてのフィールドに入力したら、[検索]ボタンをクリックして、ユーザーが指定したスペクトルに基づいてデータベースから質量スペクトルの一致のリストを取得します。結果のテーブルでスペクトル表示の行を選択します。ここで、機能用途の分類を視覚化するには、[クラスの検索] フィールドを使用して、機能用途クラスのリストを検索します。リスト内のクラス名にカーソルを合わせると、グラフ内の対応するノードが強調表示されます。グラフを直接探索する場合は、ノードにカーソルを合わせると、クラスの簡単な説明が表示され、そのノードの直接の親クラスまたは子クラスが強調表示されます。粘土、シルト、砂の比率に基づいてテクスチャ タイプを分類し、粘土、ローム、砂壌土などのラベル付きゾーンを持つ土壌三元プロットをここに示します。この分類ツールにより、AMOS ユーザーは土壌テクスチャの種類を関連するファクトシート、分析方法、実験スペクトルにリンクできるようになり、組成データから機能分類に基づく対象物質検索までの効率的なワークフローが促進されました。

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Research

JoVE Journal

Chemistry

化学

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