生化学反応ネットワーク
統合解析環境の拡張
西田 孝三
理化学研究所・生命システム研究センター(QBiC)

内容
1. 研究背景・目的
2. 研究開発の内容
3. ユースケース
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 2014©2014 西田孝三(理化学研究所) licensed under CC表示2.1日本

1

(ゲノムスケールの)生化学反応ネットワーク解析の流れ• 定量生物学• 分析化学• トランスクリプトーム（GeneChip, RNA-seq)• メタボローム(LC, GCMS)• 統計、機械学習• 前処理(正規化)• [統計]解析(有意差、相関、機械学習…)

研究背景・目的• データベース、オントロジー• ゲノムアノテーション• ネットワーク
バイオロジー

反応ネットワーク(パスウェイ)への解析結果のマッピング(統合)・可視化• パスウェイ比較・
解析・可視化• シミュレーションの制約条件への利用(FBA…)(www.genome.jp)
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 2014(Rohn, 2012)2

(ゲノムスケールの)生化学反応ネットワーク解析の流れ問題提起• 定量生物学• 分析化学• データベース、オントロジー• ゲノムアノテーション• 統計• 機械学習研究背景・目的• ネットワークバイオロジー• Constraint-basedmodeling• 前処理(正規化)• [統計]解析(有意差、相関、機械学習…)• ネットワーク解析
反応ネットワークへの解析結果• オミクス解析結果マッピング対象のパスウェイデータに• 可視化のマッピング(統合)・可視化• シミュレーション
おいて異なるデータベース間の情報を統合するソフト(FBA…)
ウェアが無い(前年度)• トランスクリプトーム（GeneChip, RNA-seq)• メタボローム(LC, GCMS)• 生化学反応ネットワーク解析の横の流れをつなぐ汎用性の高い統合環境が無い(本年度)(www.genome.jp)
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 2014

(Rohn, 2012)
3

研究背景・目的

前年度研究開発における統合大腸菌の前処理済み大規模発現プロファイル(E COLI EXPRESSION2,

http://systemsbiology.ucsd.edu/InSilicoOrganisms/Ecoli/EcoliExpression2)

残された課題

詳細な大腸菌の代謝モデル(iJO1366)+

大腸菌のドラッグターゲット(DRUGBANK)+

Cytoscape拡張機能
KEGGscapeの作成と活用

KEGG情報のみからは得られない知見

汎用性の向上• 複数の生物種、オミクスデータ種に対応• オミクス解析ワークフローとの統合• ターゲット既知、薬理作用未知のドラッグによる代替反応経路の推定

その上で一連のフローを通して行える環境(Cyberinfrastructure)への昇華(www.genome.jp)
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 20144

研究背景・目的

今年度目指すもの• 定量生物学• 分析化学• 統計、機械学習• データベース、オントロジー• ゲノムアノテーション• ネットワーク
バイオロジーのマッピング(統合)・可視化• シミュレーションの制約条件 (FBA…)

汎用的かつ各解析を最終結果まで一気通貫で行える• パスウェイ比較・解•前処理(正規化)
統合解析環境(Cyberinfrastructure)の実現
析・可視化• トランスクリプトーム
反応ネットワークへの解析結果• [統計]解析(有（GeneChip, RNA-seq)• メタボローム(LC, GCMS)

意差、相関、機械学習…)(www.genome.jp)
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 2014

(Rohn, 2012)5

Cyberinfrastructureと開発の概要

研究開発の内容

UIとして採用、ウェブブラウザーから利用可能

入力
生オミクス
データ

[再現、共有、拡張、インタラクティブ]性の高い解析環境採用で得られる利点• フレームワークとして成熟しており、組み込みによって汎用性が向上

統合RDFの利用• 統合プロセスの汎用化

Genome-scale
metabolic model• 豊富なオミクス解析
ワークフロー資源が得られる

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 2014

REST インターフェース

パスウェイ情報の統合• KEGGのみからは得られない知見

出力
データ統合
反応ネットワークの可視化

既存研究とは異なり、Cytoscapeは可視化に徹し操作は外部プログラムからRESTで行う• プログラム改変性・汎用化の向上の統合や機能モジュール間の橋渡し
をR, Python言語のパッケージとして実装
6

研究開発の内容

データについて• 今回はまず大腸菌ではなくシロイヌナズナを対象とした開発に注力• 大腸菌に関しては昨年度成果でパスウェイデータの統合の実績があり、シロイヌナズナにもほぼ同様の統合対象データが存在• メタボロームプロファイルを収集したデータベースが存在する(前年度採択者、福島敦史 氏による成果
AtMetExpress[http://atmetexpress.riken.jp/])• メタボロームは機器によるレンジの違いがあり、また一度の実験で同定できる代謝物の数が少ない(約100個ほど) -> 通常データでは反応ネットワーク視点の知見獲得が困難• 「プロファイル」を収集し、再解析することを可能にした数少ない例(代謝物総数約1200)• トランスクリプトーム、メタボロームの統合解析の実現をねらう

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 20147

研究開発の内容

実施する研究項目とスケジュール
研究開発項目

９月

平成２６年
１０月
１１月

１2月

平成２７年
１月
２月

1.. パスウェイ情報の RDF を利用した統合
2. Bioconductorを用いた解析とCytoscape上での可視化のパイプライン化
3. ウェブブラウザーUIの実装
4. 広報用ウェブサイト、論文の作成
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 20148

ユースケース

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 20149

ユースケース

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysis
AtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

t検定

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイ

パスウェイ上でのoverrepresentな
termの可視化

上記の流れを一気通貫で• 容易に• 解析内容を変更可能に• 結果を表や数値ではなくネットワーク上で見える形で出力を行う
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201410

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysis
AtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

t検定

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイ

ユースケース

パスウェイ上でのoverrepresentなtermの可視化• ヒト以外の生物種で代謝物蓄積量のEnrichmentAnalysisが行われることは稀• トランスクリプトーム解析でも共通• AtMetExpressにはサンプル数の多い実験が含まれている
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201411

ユースケース

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysis
AtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイt検定

パスウェイ上でのoverrepresentなtermの可視化• KEGGパスウェイ上で組織毎の発現、 model間の差異を視認できる
地上プロファイル

地上プロファイル

地上プロファイル

地下プロファイル

地下プロファイル

地下プロファイル

化合物1

酵素1

化合物2

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 2014

酵素2

化合物312

ユースケース

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysis
AtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイ

t検定

パスウェイ上でのoverrepresentなtermの可視化• KEGGパスウェイ上で組織毎の発現、 model間の差異を視認できる
root
Seed
Leaf

root

root

Seed

Seed

Leaf

Leaf

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201413

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysis
AtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

t検定

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイ

ユースケース

パスウェイ上でのoverrepresentなtermの可視化• モデル間アノテーション差異の可視化
KEGG

KEGG

AraGEM

AraGEM

Mintz-OronMintz-Oron

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201414

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysis
AtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

t検定

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイ

ユースケース

パスウェイ上でのoverrepresentなtermの可視化• 同様にアイソフォーム遺伝子の発現の可視化へも適用可能 (トランスクリプ
トーム情報利用時)
AGI3

AGI5

AGI2

AGI4

AGI1

Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201415

メタボロームプロファイルを用いた
EnrichmentAnalysisAtMetExpress
地上・地下間2群間代謝プロファイル

t検定

KEGG
AraGEM
Mintz-Oron model
統合パスウェイ

ユースケース

パスウェイ上でのoverrepresentなtermの可視化• RDFの利用に基づいたEnrichment Analysisに用いるオントロジーの柔軟な切り替え• 通常はGO、KEGGパスウェイ• Linkdb RDFを利用した• 他DBのオントロジー (ChEBI)利用• 隣接2 KEGGパスウェイ
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201416

謝辞 (敬称略)• 瀬々潤 (産総研CBRC)• 福島敦史 (理研CSRS)• 大野圭一朗 (UCSD)
Kozo Nishida @ JST-NBDC, Oct 8, 201417