alterlab-hmdb

HMDB データベース

概要

Human Metabolome Database（HMDB）は、人体に存在する低分子代謝物について詳細な情報を含む、包括的で無料で利用できるリソースです。

スクリプト

scripts/query_hmdb.py — アクセッション番号を使って HMDB の代謝物 XML レコードを取得して解析します（標準ライブラリのみを使用し、JSON を標準出力に出力します）。

python scripts/query_hmdb.py HMDB0000001    # full accession
python scripts/query_hmdb.py 1              # bare number (zero-padded automatically)

注：HMDB は公開 REST API を提供していません。2026-09 時点では、.xml レコードの URL を含むサイト全体が Cloudflare のブラウザーチャレンジで保護されているため、スクリプトからのリクエストは HTTP 403 になることがよくあります。代替手段については「プログラムからのアクセス」をご覧ください。大量データを扱う場合は、ブラウザーで https://www.hmdb.ca/downloads から XML/SDF ダンプをダウンロードしてください。

このスキルを使う場面

このスキルは、メタボロミクス研究、臨床化学、バイオマーカー探索、または代謝物同定のタスクで使用します。たとえば、ヒト代謝物の特定、生体液中の濃度や疾患・バイオマーカーとの関連の確認、HMDB の参照 NMR/MS スペクトルとの照合などです。

起動しないケース

ケース	代わりに使用
任意の低分子について、一般的な化合物識別子、物性、またはバイオアッセイを調べる場合	alterlab-pubchem
主要なメタボロミクス研究のデータセット、RefMet 標準化名称を調べる場合	alterlab-metabolomics-wb
経路マップ、KEGG 化合物／反応 ID を調べる場合	alterlab-kegg
独自のスペクトルファイルで MS/MS スペクトル類似性を計算する場合	alterlab-matchms
医薬品の薬理作用、標的、相互作用を調べる場合	alterlab-drugbank

データベースの内容

HMDB バージョン 5.0（2022 年リリース。2026 年半ば時点での最新メジャーバージョン）には、次の情報が含まれています。

• 220,945 件の代謝物エントリー。水溶性化合物と脂溶性化合物の両方を収録しています（v5.0 の論文では 217,920 件と報告されていますが、キュレーションにより公開サイトの件数は増加しています）。
• 約 8,600 件のタンパク質配列。代謝に関与する酵素やトランスポーターが対象です。
• 代謝物あたり 130 以上のデータ項目。以下を含みます。
  • 化学的性質（構造、化学式、分子量、InChI、SMILES）
  • 臨床データ（バイオマーカーとの関連、疾患、正常／異常濃度）
  • 生物学的情報（経路、反応、局在）
  • 分光データ（NMR、MS、MS-MS スペクトル）
  • 外部データベースへのリンク（KEGG、PubChem、MetaCyc、ChEBI、PDB、UniProt、GenBank）

主な機能

1. Web ベースの代謝物検索

https://www.hmdb.ca/ の Web インターフェースから HMDB にアクセスできます。

テキスト検索：

• 代謝物名、別名、または識別子（HMDB ID）で検索
• HMDB ID の例：HMDB0000001、HMDB0001234
• 疾患との関連や経路への関与で検索
• 生体試料の種類（尿、血清、CSF、唾液、糞便、汗）で検索

構造ベースの検索：

• ChemQuery を使った構造および部分構造検索
• 分子量または分子量の範囲で検索
• SMILES または InChI 文字列を使った化合物検索

スペクトル検索：

• LC-MS スペクトル照合
• GC-MS スペクトル照合
• 代謝物同定のための NMR スペクトル検索

詳細検索：

• 複数の条件（名称、物性、濃度範囲）を組み合わせて検索
• 生体内局在または生体試料の種類で絞り込み
• タンパク質／酵素との関連で検索

2. 代謝物情報へのアクセス

代謝物データを取得すると、HMDB から以下の情報を入手できます。

化学情報：

• 系統名、一般名、別名
• 化学式と分子量
• 構造表現（2D/3D、SMILES、InChI、MOL ファイル）
• 化学分類と分類体系

生物学的背景：

• 代謝経路と反応
• 関連する酵素とトランスポーター
• 細胞内局在
• 生物学的役割と機能

臨床的意義：

• 生体液中の正常濃度範囲
• 疾患とのバイオマーカー関連
• 臨床的意義
• 該当する場合は毒性情報

分析データ：

• 実験および予測 NMR スペクトル
• MS および MS-MS スペクトル
• 保持時間とクロマトグラフィーデータ
• 同定用の参照ピーク

3. ダウンロード可能なデータセット

HMDB では、https://www.hmdb.ca/downloads から複数の形式でデータを一括ダウンロードできます。

利用可能な形式：

• XML：代謝物、タンパク質、スペクトルの完全なデータ
• SDF：ケモインフォマティクス用の代謝物構造ファイル
• FASTA：タンパク質および遺伝子の配列
• TXT：スペクトルのピークリスト（生データ）
• CSV/TSV：表形式のデータエクスポート

データセットのカテゴリ：

• すべての代謝物、または検体の種類で絞り込んだ代謝物
• タンパク質／酵素の配列
• 実験および予測スペクトル（NMR、GC-MS、MS-MS）
• 経路情報

ベストプラクティス：

• すべてのフィールドを含む包括的なデータを取得するには、XML 形式をダウンロードします
• 構造ベースの分析やケモインフォマティクスのワークフローには、SDF 形式を使用します
• データ分析パイプラインとの統合には、CSV/TSV 形式を解析します
• 最新データを確保するため、バージョンの日付を確認します（現在のメジャーバージョン：v5.0）

利用要件：

• 学術研究および非営利研究では無料で利用できます
• 商用利用には明示的な許可が必要です（[email protected] にお問い合わせください）
• データを利用する際は、HMDB の出版物を引用してください

4. プログラムからのアクセス

HMDB は、公開されたドキュメントのある REST API を提供していません。実用的なプログラムからのアクセス方法を、推奨順に示します。

• 一括ダウンロード（あらゆる量のデータに推奨）： https://www.hmdb.ca/downloads から XML/SDF/CSV ダンプをダウンロードし、ローカルで解析します。大規模なデータにも対応でき、レート制限を受けない唯一の方法です。
• レコードごとの XML エンドポイント： 各エントリは https://www.hmdb.ca/metabolites/<ID>.xml で XML として提供されます（scripts/query_hmdb.py で使用）。ドキュメント化されていません。また、2026 年 9 月にはスクリプトからのクライアントに Cloudflare のチャレンジを返し（HTTP 403）、ネットワークからのアクセスが許可されている場合にのみ利用できます。一括ジョブには決して使用しないでください。ブロックされた場合は、記憶に基づいてフィールドを埋めず、ブロックされたことを伝えてください。
• オープン API を介した相互参照（hmdb.ca にブロックされた場合にも利用可能）： PubChem は HMDB アクセッションをレジストリ ID としてインデックス化しています。https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/rest/pug/compound/xref/RegistryID/HMDB0000001/cids/JSON は CID 92105（1-methylhistidine）を返し、その後、構造および特性は PubChem（alterlab-pubchem）から取得できます。UniChem は HMDB（ソース 18）を ChEBI/ChEMBL/KEGG に対応付けます。{"type": "sourceID", "compound": "HMDB0000001", "sourceID": 18} を指定して POST https://www.ebi.ac.uk/unichem/api/v1/compounds を実行します。これらで得られるのは同一性と構造のみです。濃度、バイオマーカーのエビデンス、スペクトルの取得には、引き続き HMDB が必要です。
• R/Bioconductor hmdbQuery： 非推奨となっており、現在の Bioconductor から削除されています（最後に提供されたのは 3.21）。新しいワークフローで使用しないでください。
• カスタム API： 認可を受けた一括／商用 API アクセスについては、HMDB チームにお問い合わせください（記載されている連絡先は上記の利用要件を参照）。

5. 一般的な研究ワークフロー

ノンターゲット・メタボロミクスにおける代謝物の同定：

1. サンプルから実験 MS または NMR スペクトルを取得します
2. HMDB のスペクトル検索ツールを使用して、参照スペクトルとの一致を調べます
3. 分子量、保持時間、MS-MS フラグメンテーションを確認して候補を検証します
4. 生物学的妥当性（検体の種類で予想されるか、既知の経路に含まれるか）を確認します

バイオマーカーの発見：

1. HMDB を検索し、関心のある疾患に関連する代謝物を探します
2. 正常状態と疾患状態における濃度範囲を確認します
3. 存在量に強い差がある代謝物を特定します
4. 経路のコンテキストと生物学的メカニズムを調べます
5. PubMed のリンクを使って文献と照合します

経路解析：

1. 実験データから関心のある代謝物を特定します
2. 各代謝物の HMDB エントリを調べます
3. 経路との関連性および酵素反応を抽出します
4. リンク先の SMPDB（Small Molecule Pathway Database）を使用して経路図を確認します
5. 生物学的な解釈に役立てるため、経路のエンリッチメントを特定します

データベース統合：

1. HMDB のデータを XML または CSV 形式でダウンロードします
2. データを解析して、ローカルデータベースに必要なフィールドを抽出します
3. 外部 ID（KEGG、PubChem、ChEBI）と紐付けて、データベース間のクエリを可能にします
4. HMDB の参照データを組み込んだローカルツールまたはパイプラインを構築します

関連するHMDBリソース

HMDBエコシステムには、関連するデータベースが含まれています。

• DrugBank：医薬品情報を含む約2,832件の薬物化合物
• T3DB（Toxin and Toxin Target Database）：約3,670件の毒性化合物
• SMPDB（Small Molecule Pathway Database）：経路図とマップ
• FooDB：約70,000件の食品成分化合物

これらのデータベースは、類似した構造と識別子を共有しているため、ヒトのメタボローム、薬物、毒素、食品の各データベースを横断した統合クエリが可能です。

ベストプラクティス

データ品質：

• 複数の証拠タイプ（スペクトル、構造、特性）を用いて、代謝物の同定を検証してください
• 実験データと予測データの品質指標を確認してください
• バイオマーカーとの関連性を裏付ける引用文献と証拠を確認してください

バージョン管理：

• 研究で使用したHMDBのバージョンを記録してください（現在：v5.0）
• データベースは新規エントリの追加や修正のために定期的に更新されます
• 最新情報を確保するため、公開時には更新情報を再度照会してください

引用：

• HMDBを使用した研究では、必ずHMDBを引用してください
• 代謝物について述べる際は、該当するHMDB IDを参照してください
• ダウンロードしたデータセットのデータソースを明記してください

パフォーマンス：

• 大規模な解析では、ウェブクエリを繰り返すのではなく、データセット全体をダウンロードしてください
• 適切なファイル形式を使用してください（包括的なデータにはXML、表形式の解析にはCSV）
• 頻繁にアクセスする代謝物情報のローカルキャッシュを検討してください

リファレンスドキュメント

利用可能なデータフィールドとその意味の詳細については、references/hmdb_data_fields.mdを参照してください。