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HMDB データベース

概要

ヒトメタボロームデータベース（HMDB）は、ヒトの体内に存在する低分子代謝物に関する詳細な情報を収録した、包括的で自由に利用できるリソースです。

このスキルを使用するタイミング

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を実施する際に使用してください。

データベースの内容

HMDB バージョン 5.0（2025 年時点の最新版）には、以下が含まれています。

• 220,945 件の代謝物エントリ（水溶性化合物と脂溶性化合物の両方を含む）
• 8,610 件のタンパク質配列（代謝に関与する酵素およびトランスポーター）
• 代謝物 1 件あたり 130 以上のデータフィールド（以下を含む）
  • 化学的性質（構造、分子式、分子量、InChI、SMILES）
  • 臨床データ（バイオマーカーとの関連、疾患、正常値および異常な濃度）
  • 生物学的情報（経路、反応、存在場所）
  • 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

Web インターフェース https://www.hmdb.ca/ から、以下の検索が行えます。

テキスト検索：

• 代謝物名、別名、または識別子（HMDB ID）による検索
• HMDB ID の例：HMDB0000001、HMDB0001234
• 疾患との関連や関与する経路による検索
• 生体試料の種類による検索（尿、血清、脳脊髄液、唾液、糞便、汗）

構造ベースの検索：

• 構造検索およびサブ構造検索には ChemQuery を使用
• 分子量または分子量範囲による検索
• SMILES または InChI 文字列を使用した化合物の検索

スペクトル検索：

• LC-MS スペクトルマッチング
• GC-MS スペクトルマッチング
• 代謝物同定のための NMR スペクトル検索

高度な検索：

• 複数の条件（名称、性質、濃度範囲）の組み合わせ
• 生物学的な存在場所や試料の種類によるフィルタリング
• タンパク質や酵素との関連による検索

2. 代謝物情報へのアクセス

代謝物データを取得する際、HMDB では以下の情報が提供されます。

化学情報：

• 系統名、慣用名、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
• 関連する酵素およびトランスポーター
• 細胞内の局在
• 生物学的な役割と機能

臨床的関連性：

• 生体液における正常な濃度範囲
• 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：

• 実験および予測の NMR スペクトル
• MS および MS-MS スペクトル
• 保持時間およびクロマトグラフィーデータ
• 同定のための参照ピーク

3. ダウンロード可能なデータセット

HMDB は https://www.hmdb.ca/downloads で、複数の形式による一括データダウンロードを提供しています。

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向け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：生のスペクトルピークリスト
• 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、または生体試料の種類によるフィルタリング済みデータ
• 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には XML 形式をダウンロードする
• 構造ベースの解析およびケモインフォマティクスのワークフローには SDF 形式を使用する
• データ解析パイプラインと統合するために CSV/TSV 形式を解析する
• データの版日付を確認し、最新のデータであることを確かめる（現行版：v5.0、2023-07-01）

利用条件：

• 学術研究および非営利研究では無料
• 商用利用には事前の明示的な許可が必要（連絡先：[email protected]）
• データを使用する際は HMDB の論文を引用する

4. プログラムからの API アクセス

API の提供状況: HMDB は公開 REST API を提供していません。プログラムからアクセスするには、開発チームへのお問い合わせが必要です。

• 学術・研究グループ: [email protected]（Eponine）または [email protected]（Scott）までご連絡ください
• 商用組織: カスタマイズされた API アクセスについては [email protected]（Scott）までご連絡ください

その他のプログラムからのアクセス方法:

• R/Bioconductor: R での検索には hmdbQuery パッケージを使用できます
  • インストール: BiocManager::install("hmdbQuery")
  • HTTP ベースの検索機能を提供します
• ダウンロードしたデータセット: XML または CSV ファイルをローカルで解析し、プログラムによる分析に利用できます
• Web スクレイピング: 推奨しません。代わりに、チームに連絡して適切な API アクセスを依頼してください

5. 一般的な研究ワークフロー

非ターゲットメタボロミクスにおける代謝物の同定:

1. 試料から実験による 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、参照スペクトルと照合します
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. 生物学的な妥当性（対象の検体種での存在、既知の経路など）を検討します

バイオマーカーの探索:

1. 対象の疾患に関連する代謝物を HMDB で検索します
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. 差次的な存在量が大きい代謝物を特定します
4. 経路の文脈と生物学的メカニズムを調べます
5. PubMed へのリンクを通じて文献と照合します

経路解析:

1. 実験データから注目する代謝物を特定します
2. 各代謝物の HMDB エントリを検索します
3. 経路との関連と酵素反応を抽出します
4. リンク先の SMPDB（Small Molecule Pathway Database）を利用して経路図を確認します
5. 生物学的解釈のために経路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. 関連するフィールドを解析・抽出し、ローカルデータベースに格納します
3. データベース横断的な検索のために、外部 ID（KEGG、PubChem、ChEBI）と連携させます
4. HMDB の参照データを組み込んだ、ローカルのツールやパイプラインを構築します

関連する HMDB のリソース

HMDB のエコシステムには、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 の医薬品化合物
• T3DB（Toxin and Toxin Target Database）: 約 3,670 の毒性化合物
• SMPDB（Small Molecule Pathway Database）: 経路図とマップ
• FooDB: 約 70,000 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データベース、医薬品、毒素、食品データベースを横断した統合検索が可能です。

ベストプラクティス

データの品質:

• 複数の証拠タイプ（スペクトル、構造、物性）によって代謝物の同定を検証します
• 実験データと予測データの品質指標を確認します
• バイオマーカーとの関連について、引用元と根拠を確認します

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ます（現在: v5.0）
• データベースは新しいエントリや修正により定期的に更新されます
• 論文発表時には、最新の情報を確保するために再検索を行います

引用:

• データベースを利用した場合は、必ず論文で HMDB を引用します
• 代謝物について言及する際は、特定の HMDB ID を明記します
• ダウンロードしたデータセットの出典を明示します

パフォーマンス:

• 大規模な分析には、繰り返しの Web 検索ではなく、完全なデータセットをダウンロードします
• 用途に応じて適切なファイル形式を使用します（包括的なデータには XML、表形式の分析には CSV）
• 頻繁に参照する代謝物情報のローカルキャッシュを検討します

参考ドキュメント

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。