ライフサイエンスデータベース統合推進事業
事業報告書

平成２８年１１月

国立研究開発法人科学技術振興機構
バイオサイエンスデータベースセンター

全体要旨＜事業構成・沿革推移＞
NBDC は「内閣府総合科学技術会議 統合データベースタスクフォース報告書（平成 21 年
5 月）」を受け、文部科学省統合データベースプロジェクトと JST バイオインフォマティク
ス推進センターの活動を継続・統合する形で平成 23 年 4 月に JST に設置された。NBDC では、公的研究開発投資の成果であるデータを効率よく利活用できるように統合データベースを整備し、データ価値の最大化を図ることを目的として事業を企画・運営している。
欧米の代表的な統合データベース運営機関とは予算・人員規模で大きく差があるものの、
下記４つの重点的事業を柱として、これまで 17 億円～13 億円/年を投入し、活動してきた。
（１）戦略立案
ライフサイエンス分野の研究データに関する課題対応と我が国の事情を踏まえた事
業運営戦略の立案・実施（２）ポータルサイトの構築・運用
データベースが散在する現状でも、必要なデータベースの探索や一括検索利用できる環境の整備、及び継続的にデータベース公開を維持し、再利用を促進する機能（３）セマンティック・ウェブ技術等に基づく統合技術開発
独立に作成されたデータベースを統合活用するための技術開発（４）統合データベース構築
ファンディングによる DB 統合化推進：分野毎（オミクス毎・生物種毎）に核となる統合データベースの整備の推進
基本戦略としては、以下の通り。
・ヒト機微データの扱いのガイドライン作成や人材育成の新施策企画、国内外の他機関・プ
ロジェクトとの連携調整。
・データ利活用推進のために、（２）として、散在するデータベースのカタログ化、一括検索、ダウンロード利用できるようにするサービスの運営。
・データ駆動型研究開発が可能となるように、多様なデータの分野横断的な統合的活用の環境整備。
（具体的には、（３）と（４）を緊密に連携推進することで、各分野で核となる統合データベース同士をセマンティック・ウェブ技術で有機的に統合利用できるロールモ
デル・潮流作り。
）
なお、事業計画・方針は上述の内閣府報告書で設置が望まれていた司令塔「統合データベース推進本部」が設置されなかったため、下記２つの報告書を踏まえ、年 2 回程度、外部有識者からなる NBDC 運営委員会にて事業運営の方針・進捗について諮りながら事業運営を進めてきた。
①「内閣府総合科学技術会議 統合データベースタスクフォース報告書（平成 21 年 5 月）」②「ライフサイエンス分野の統合データベース整備の第二段階の推進戦略＊（NBDC 平成 26 年 3 月）」（＊）当該文書は文科省 科学技術・学術審議会ライフサイエンス委員会に平成 25 年に付議・承認された「ライフサイエンス分野の統合データベース整備の第二段階のあり方について（報告） （NBDC 運営委員会 平成 24 年 7 月）」に基づき策定した。
運営法人・体制については、当初より 3 年間の運営状況を踏まえて正式決定する計画であったため、平成 25 年に総合科学技術会議ライフイノベーション戦略協議懇談会、ライフサ
イエンス委員会に次期運営体制のあり方が付議された。その結果、ライフサイエンスデータ
ベース統合推進事業は、運営機関を JST として事業継続することとなり、現在、センター運
営 6 年目に至っている。
＜事業の各柱における進捗状況概要＞（１） 戦略立案
管轄府省を跨いだデータベースの統合のために、文部科学省・厚生労働省・農林水産
省・経済産業省の関係 4 省で協議・連携を行い、4 省のデータベース情報の合同ポータ
ルサイトを開設し、さらに、下記（２）の NBDC ポータルサービスも開設・運営している。
機微なヒトデータの共有に関する倫理・セキュリティ面の取扱指針、審査システムを日本で初めて策定し、国立遺伝学研究所 DDBJ センターと共同で国際的なヒトデータバンクを稼働し順調に運営している。本データバンクは、著名学術出版社（Nature PublishingGroup）のデータジャーナルにおいて、米 NIH、欧 EMBL の運営するデータベースとともに世界３大レポジトリとして論文投稿時の推奨データ登録先となっている。
また、データ利活用促進のミッションと日本の研究コミュニティの現状を鑑み、公開前の段階から、大規模プロジェクトのグループ内に限定したデータ共有基盤支援を行う
施策にも取り組みつつある。具体的取組として、日本医療研究開発機構（AMED）との協力・連携を進めており、ゲノム医療に関するヒトゲノムデータ収録とグループ内共有の仕組みを構築中である。
さらに、ゲノム・健康情報等の共有に関する国際アライアンスである GA4GH に国立遺伝学研究所 DDBJ センター、情報・システム研究機構ライフサイエンス統合データベース
センター（DBCLS）と歩調を合わせて加盟し、海外動向を把握しつつ、その国際プロジェクトに参画し、世界的なさらなるヒトデータの共有利用推進に着手したところである。
（２） NBDC ポータルサービス
上述の 4 省連携の枠組みで各省の協力を得ながら、散在するデータベースの所在・概略

情報を整理・情報提供するとともに、一括検索するシステムも構築・発展させ、国内の公開データベースをほぼ網羅する状況まで達成した（情報提供対象データベース：1600弱、一括検索対象データベース：600 弱）。
また、権利関係の調整無く利用できるよう整理したダウンロード可能なデータセット提供も 120 データベースまで整備し、貴重な公共財たる研究データの継続的利活用促進の一端を担っている。
（３） セマンティック・ウェブ技術等による統合技術開発
W3C（World Wide Web Consortium）の標準規格 RDF（Resource Description Framework）
がライフサイエンス分野のデータ・知識を記述する上で最適な技術であると判断し、先行してきた欧州の世界的データベースの RDF 化の動向を見極め、欧州の有力データセン
ターメンバーとゲノムに関する RDF 記述モデルを協働策定した。
広範囲・分野横断的データ解析研究のための次世代データインフラ整備を目指し、デー
タベースを RDF 化する際の統一ガイドラインを作成した。また、それに準拠したデータ
ベースに一括してアクセスできるポータルサイトを構築した。
データ国際標準化戦略に繋がる人的ネットワーク作りについても、オープンサイエン
スで先行する欧米のデータベース開発者を日本に招聘し、合宿形式での開発会議を毎年開催して、本分野において日本が主導する形での国際ハッカソンを定着させる事に成功した。
（４） 分野毎のデータベース統合推進
創薬等の応用に直結するタンパク質立体構造については、国際的な協働によるデータ
バンクの運営を支援し、また、国際的に活用されている日本独自のパスウエイデータベースの機能追加、糖鎖に関する日本発の国際レポジトリ構築を支援した。プロテオーム
についても国際コンソーシアムの担い手の一員として活動するまでに至るなど、分野毎のデータベース統合推進について、国際的貢献に繋がるデータベース整備が進んできている。一方、我が国として取り組むべき、日本独自のデータを収録するデータベースについても、日本人ゲノム、脳疾患画像の収録などが進展した。
これらデータベース群整備のチームに、セマンティック・ウェブ技術開発チームとの連携を働きかけていった結果、現在支援中のデータベースの多くは RDF 化を行っている。

（５） 人材育成の新施策
総合科学技術会議やライフサイエンス委員会等でも、バイオインフォマティクスの人
材育成は急務と指摘されてきた。それを受け、次世代シークエンサデータ解析を対象とした教育カリキュラムを整備した。これを基盤として、新たなバイオインフォマティク

ス人材受け入れのための人件費や活動費を支援するファンディング制度を立案し、人材育成とキャリアパス形成に繋がる施策として企画・予算要求してきたが、認可には至っていない。
現在は、教育カリキュラム（次世代シーケンサデータ処理の実習型 2 週間集中講習会）
のみを継続して実行しているが、受講者から高評価を得ている。

目

次I.事業目的及び事業概要 .................................................................................................. 1
第1章

事業目的 ......................................................................................................... 2

第２章 NBDC 発足までの経緯 ...................................................................................... 2

第３章 事業概要 ......................................................................................................... 5Ⅱ.事業の推進と成果 ....................................................................................................... 7
第１章 事業の推進 ..................................................................................................... 7
第１節

事業の運営体制 ........................................................................................ 8

第２節

予算 .......................................................................................................... 9

第２章 事業の成果 ................................................................................................... 11
第１節

戦略立案機能 ........................................................................................ 12(1)

運営委員会の設置 ............................................................................................12(2)

第一段階で実現すべきこと .............................................................................14(3)

ライフサイエンス分野の統合データベース整備の第二段階の推進戦略 ........16(4)

ヒト由来データの公開・共有 ..........................................................................23(5)

大型プロジェクト支援.....................................................................................29(6)

他事業との連携................................................................................................31(7)

バイオインフォマティクス人材育成 ...............................................................33

第２節

ポータルサイトの構築・運営 ............................................................... 35(1)

省庁間連携による初めての合同ポータルサイトおよび NBDC ポータルサイトの構築 .............................................................................................................................35(2)

生命科学系データベースカタログ ..................................................................39(3)

生命科学系データベース横断検索 ..................................................................41(4)

生命科学系データベースアーカイブ ...............................................................44(5)4 省連携に関連する共同研究...........................................................................47

RDF ポータル ....................................................................................................49(6)

第３節 基盤技術開発の推進 ................................................................................. 52(1)

目的 ..................................................................................................................52(2)

成果の概要 .......................................................................................................52(3)

推進体制 ..........................................................................................................53(4)

課題の選考（事前評価） .................................................................................54(5)

課題管理 ..........................................................................................................56(6)

研究計画 ..........................................................................................................57(7)

基盤技術開発の研究成果 .................................................................................65

第 4 節 統合化の推進 ............................................................................................ 84
4-1

統合化推進プログラム ................................................................................... 84(1)

目的 ..................................................................................................................84(2)

成果の概要 .......................................................................................................84(3)推進体制...........................................................................................................85(4)

課題の選考（事前評価） .................................................................................88(5)

研究開発課題一覧 ............................................................................................92(6)

課題管理...........................................................................................................94(7)

研究開発計画 ...................................................................................................96(8)

顕著な成果例 .................................................................................................101(9)

第三者によるデータベースの活用事例 .........................................................106(10)

研究開発成果 ...............................................................................................108(11)

事後評価 .......................................................................................................117

4-2

統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）.............................. 121(1)

目的 ................................................................................................................121(2)

成果の概要 .....................................................................................................121(3)

推進体制 ........................................................................................................121(4)

課題の選考（事前評価） ...............................................................................123(5)

統合データ解析トライアル研究開発課題一覧 ..............................................127(6)

課題管理 ........................................................................................................132(7)

顕著な成果例 .................................................................................................134(8)

研究開発成果 .................................................................................................137(9)

事後評価 ........................................................................................................142(10)

その他 ..........................................................................................................150

第５節 その他 ..................................................................................................... 151(1)

人材育成 ........................................................................................................151

(2)

広報・普及活動..............................................................................................158

Ⅲ.資料編...................................................................................................................... 166
第１章 NBDC 発足までの背景 .................................................................................. 167

第２章 委員会・分科会委員名簿 ........................................................................... 172

第３章 JST の中期目標・中期計画・評価について ............................................... 178

第４章 人材育成カリキュラム ............................................................................... 186

第５章 基盤技術開発 参考資料 ........................................................................... 190
開発したサービス、ツール等...................................................................................190
基盤技術開発プログラム 論文リスト ....................................................................196

第６章 統合化推進プログラム

参考資料 ............................................................. 202

課題採択のプレスリリース ......................................................................................202
統合化推進プログラム サイトビジット実施一覧 ..................................................203
主な研究開発対象データベース等一覧 ....................................................................204
主な研究開発対象データベース等のアクセス数推移 ..............................................210
成果原著論文、及び主な研究開発対象データベース ..............................................212

I.事業目的及び事業概要1

第 1 章 事業目的
我が国におけるライフサイエンス研究の成果が、広く研究者コミュニティに共有かつ活用されることにより、基礎研究や産業応用研究につながる研究開発を含むライフサイエン
ス研究全体が活性化されることを目的として、JST では、平成 23 年 4 月にバイオサイエン
スデータベースセンター（NBDC）を設置し、様々な研究機関によって作成されるライフサイ
エンス分野データベースの統合に向けた、戦略の立案、 ポータルサイトの構築・運用及び統合化に必要な研究開発を推進している。
第２章 NBDC 発足までの経緯
生命科学におけるデータベースは、研究のインフラとして世界中で活発に開発、利用されており、センター発足以前より、多数の散在するデータベースを使いやすくするための統合化が重要な課題とされていた。
内閣府の前身である総理府に設置された科学技術会議ライフサイエンス部会ゲノム科学委員会によって「ゲノム情報科学におけるわが国の戦略について」（平成 12 年）の中でバイ
オインフォマティクスの推進が提言され、平成 13 年 4 月、JST にバイオインフォマティク
ス推進センター（BIRD）が設立された。
平成 17 年に科学技術・学術審議会 研究計画・評価分科会 ライフサイエンス委員会 デー
タベース整備戦略作業部会が設置され、「我が国におけるライフサイエンス分野のデータベース整備戦略のあり方について」（平成 18 年 5 月 17 日）により、戦略委員会の設置、ポー
タルサイトの構築、統合データベースのための技術開発、人材養成が緊急に取り組むべき課
題として提言された。平成 18 年には、情報・システム研究機構ライフサイエンス統合デー
タベースセンター（DBCLS）を中核機関とした、文部科学省「統合データベースプロジェクト」が開始されたほか、農林水産省、経済産業省においても統合データベースのプロジェク
トが開始された。
データベース統合化の取り組みは、当初、各省で独自に進められていたが、平成 18 年頃
から内閣府の主導のもと、省庁連携によるオールジャパンの協力体制を構築して進められた。
平成 17 年から平成 19 年にかけて、日本の生命科学系データベースの現状について、科学技術連携施策群「生命科学の基礎・基盤」補完的課題「生命科学データベース統合に関する調査研究」（研究代表者：国立遺伝学研究所 生命情報・DDBJ 研究センター 大久保 公策
センター長・教授）が行われ、平成 18 年 5 月ライフサイエンス委員会データベース整備戦
略作業部会で「日本の生命科学データベースに関して取り組むべき 10 の課題」とその推進方法が提案された。

2

(1)データベースの現状調査、評価、戦略立案機能の充実(2)基盤データベースの安定的な支援(3)データベースの所在情報と利用法に関するポータルサイトの構築と運営(4)統合データベースの開発とそのための研究開発の促進(5)維持が困難になったデータベースの受入れ(6)文献情報との連携(7)アノテーション（情報解読による実験データの注釈付け）の実施(8)新たなデータベース構築への投資(9)データベースを活用した研究（バイオインフォマティクス）の促進(10)データベース開発のための人材養成
これを受け、平成 20 年には、文部科学省科学技術・学術審議会 研究計画・評価分科会にライフサイエンス情報基盤整備作業部会が設置され、「ライフサイエンスデータベースの統合・維持・運用の在り方」（平成 21 年 1 月 13 日）により、DBCLS と BIRD の一体的な運用を、JST に設置する新たな組織で行うことが提言された。さらにこれを受けて、平成 21 年
5 月には、「統合データベースタスクフォース報告書」（総合科学技術会議 ライフサイエン
ス PT 統合データベースタスクフォース）の中で、ライフサイエンス統合 DB センター
（DBCLS）と JST－BIRD の一体的な運用を、JST に新たに設置する組織で行うことが提言された。この中では、各省等におけるデータベースも含め、我が国全体に散在するデータベースを有効に使うことのできる運用を目指した一元的なネットワーク化の構築が求められており、特に、「統合データベースセンター(仮称)」として求められる機能として、以下があげられている。
・データベース統合に必要な調査・データベースの統合に必要な標準化・システムの構築・維持・管理、ポータルサイトの構築
・データベースの受入れ・管理・更新
・データベースの品質管理
・各省等のデータベースとのネットワークの構築
・海外との連携等の実務機能
・データベースの統合化や高度な検索等、統合的利用のための技術開発（インデックス、辞書、データフォーマットなどの構築）
その他、取り組むべき項目として、・国内のデータベース等の整備
・国際連携
・人材育成
・人体に由来するデータ等の取り扱いがあげられている。
3

これを受け、平成 21 年 9 月には、JST ライフサイエンス分野統合データベースセンター設置準備委員会を設置し、「ライフサイエンス分野統合データベースセンター設置準備の検討とりまとめ」（平成 22 年 6 月 14 日）を取りまとめ、平成 22 年 10 月には、バイオサイエ
ンスデータベースセンター準備室を JST に設置、平成 23 年 4 月、JST に NBDC が発足した。

4

第３章 事業概要
ライフサイエンスデータベース統合推進事業では、「統合データベースタスクフォース報告書」を踏まえ、以下の 4 つの柱に沿って事業を推進している。
１）戦略の立案
データベースの整備・統合化の戦略企画や、データ統合技術のコーディネート、データベース統合化ガイドラインの策定、国内外との連携構築などを実施する。
具体的には、オールジャパンでのデータベース統合への取り組みのため、総合科学技術会
議ライフサイエンス PT に設けられた統合データベース推進タスクフォース会合、統合デー
タベース意見交換会、その後はライフイノベーション戦略協議会の場で NBDC の活動状況を報告し、推進方策についての議論を踏まえ活動方針を定めた。また、我が国においてデータ
ベースにおけるヒト由来データの取り扱いに関する統一的な指針が未だ整備されていない状況であったところ、NBDC 運営委員会に倫理分科会、ならびにデータ共有分科会を組織し、平成 25 年 4 月に「NBDC ヒトデータ共有ガイドライン」「NBDC ヒトデータ取扱いセキュリティガイドライン」を公開するとともに、国立遺伝学研究所と連携して、平成 25 年 10 月より
ヒトに関する研究データの共有を促進するためのプラットフォームである NBDC ヒトデータ
ベースの運用を開始した。
２）ポータルサイトの構築・運用
省庁間連携による合同ポータルサイト、および NBDC ポータルサイトの構築運用を実施する。具体的には、文部科学省、厚生労働省、農林水産省、経済産業省の４省の合同ポータル
サイトから、各府省や研究機関、大学に散在しているデータベースについて、データベースの所在や概要を閲覧・検索できるようにするデータベースカタログ、散在しているデータベースを特許や文献と合わせて一括検索できるようにするデータベース横断検索、国内の生
命科学系研究者が作成したデータベースを検索・ダウンロードできるデータベースアーカ
イブのサービスを提供する。また、NBDC ポータルサイトからは、上記３サービスのほか、
ヒトデータベースの運用、さらに、データを機械判読に適した形式である RDF（Resource
Description Framework）で記述したデータベースを集約し、総合的な検索が可能な RDF ポータルの運用を始めている。これらポータルサイトの総アクセス数は約 400 万ページビュー／年となっている。
３）データベース統合化基盤技術の研究開発
データベース統合化の実現に向けて、主としてセマンティック・ウェブ技術（ウェブ上のデータに、ある情報の意味を付加してコンピュータが効率よく情報を収集・解釈できるようにする技術。RDF、SPARQL、OWL などが含まれる）を応用した基盤技術の開発を広範に実施する。具体的には、データベースの RDF 化、それに必要なオントロジー（物事の概念や意味
5

を体系的に整理すること）の開発、自然言語処理、さらに、複数のツールを組み合わせて処理できる解析ワークフローの開発や、多種多様な大量のデータを効率的に処理し利用するための大規模データ処理等の技術開発を行っている。具体的な成果としては、RDF データを利用して、再利用性の高いウェブアプリケーション（スタンザ）を構築するためのフレームワークである TogoStanza や、様々なスタンザを組み合わせて、生物種ごとにそのゲノムに関連した情報を検索・可視化するためのデータベースである TogoGenome 等を開発・公開してきた。
４）バイオ関連データベースの統合化の推進
統合化推進プログラムとして公募を行い、国内外に散在しているライフサイエンス分野のデータベースについて、生物種別、分野別、目的別又はデータ種別ごとに、さらに、それら分野等を超えたデータベース統合化等を通じて、ファンディング形式でライフサイエン
ス分野データベースの統合を推進する。
平成 23 年度以降、のべ 22 課題を採択し、分野別やオミクス別に整備されたデータベー
スは NBDC ポータルサイトからアクセス可能な形で公開され、ライフサイエンス分野の研究
開発への活用に供されている。

6

Ⅱ.事業の推進と成果
第１章 事業の推進

7

第１節

事業の運営体制

ライフサイエンスデータベース統合推進事業の実施体制は下図の通りである。

図 II-1．ライフサイエンスデータベース統合推進事業の実施体制（委員リストは資料編 p.172）
センター長は、センター全体の活動を総括し、ライフサイエンスデータベース整備戦略の立案、ライフサイエンスデータベース統合のための研究開発、データベース統合化に資する基盤技術の研究開発、データベース統合化の推進、その他センターの活動に必要な事項を指揮する。副センター長は、センター長を補佐してセンターの業務を掌理し、センター長に事故あるときは、その職務を代理する企画グループは、NBDC センター全体の企画、運営、調整、予算管理及び庶務を行う。研究推進グループは、ファンディングや共同研究推進における研究開発に関し、課題選定、課題
評価、研究進捗管理等を行う。研究グループは、4 省連携も含めたポータルサービスの構築・運用、および関連する研究業務を行う。全体として、統合化推進プログラムや共同研究による基盤技術開発ならびに広く国内外の研究機関等との技術方針やデータ共有方法等の共創および普及に関わる業務を行う。
運営委員会は、事業の推進に必要な事項に関することについて調査審議する。また、必要に応じて分科会を設け、専門的な検討を進める。さらに、研究総括は、センターの研究開発業務を総括する。
NBDC 発足当初から 3 年間（平成 23～25 年度）の第一段階においては、大石道夫センター長、高木利久副センター長の下に、基盤技術開発プログラムは長洲毅志研究総括、統合化推進プログラムは高木利久研究総括がそれぞれ公募プログラムを総括した。その後（平成 26年度以降）の第二段階においては、高木利久センター長の下、基盤技術開発プログラムはよ8

り一体的かつ効率的な研究開発を実施するために DBCLS への共同研究体制とし、公募プロ
グラムに関しては、長洲毅志研究総括が統合化推進プログラムを総括した。
なお、センター全体の運営に関しては、外部有識者からなる運営委員会による助言を定期的に受けており、NBDC ヒトデータベースに関しては、ヒトデータベース倫理審査委員会およびヒトデータ審査委員会によって、それぞれ、全体枠組みと個別のデータ提供・利用の審査を行っている。

第２節

予算

ライフサイエンスデータベース統合推進事業の予算は、センター発足の平成 23 年度は約17 億円であったが、その後は漸減を続け、平成 28 年度は約 14 億円となっている。

図 II-2．予算推移
事業の 4 本の柱それぞれが全体予算に占める割合は、1）戦略の立案が約 10%、2）ポータ
ルサイトの構築・運用が約 20%、3）データベース統合化基盤技術の研究開発が約 30%、4）
バイオ関連データベースの統合化の推進が約 40%となっている。この比率は大きくは変化していないが、発足時の運営検討やポータルサイトの構築に伴い、平成 23 年度は 1）戦略の立案、および、2）ポータルサイトの構築・運用、にやや厚く配分している。

9

（参考）海外の DB センターとの比較
日本は、欧米に比べ、データベースセンターの人員、予算とも少ない状況となっている中、如何に少ないリソース投入でインパクト・プレゼンスを出せる取組みを行えるかが重要な課題となっている。
国・地域(参考資料 p108～p113 参照)
日

本

米 国

欧 州

国立研究開発法人
科学技術振興機構（JST）

国立衛生研究所（NIH）
国立医学図書館（NLM）

国立遺伝学研究所
DDBJ センター（DDBJ）

バイオサイエンス
データベースセ
ンター（NBDC）

国立バイオテクノロジー
情報センター（NCBI）

欧州バイオインフォマティクス研究所（EBI）

ELIXIR（EuropeanLife-sciences
Infrastructurefor Biological
Information）

スイスバイオイン
フォマティクス研
究所（SIB）

文部科学省ライフサイエン
ス分野の統合データベース整備事業開始に伴い、デー
タベースプロジェクトの中核機関として2007 年 4 月に設立。

機構傘下の国立遺伝学研究所の付属施設「生命情報学」の我が国における研究拠点我が国を代表する DNA
データベースを運営

JST のライフサ
イエンス分野のデータベース統合を目的として
発足。
「戦略立
案」
「ポータル
サイト構築・運用」「データベース統合化基盤技術の研究開発」「バイオ関連データベース
統合化の推進」の 4 機能を柱に据える。

NIH 傘下である
NLM の付属機関（NLM は生物医学情報の集積をミッション
としており、その中で、NCBI は分子生物学に関する
データ及び生物医学文献に特化した部門）

EMBL 傘下の非営利学術機関バ
イオインフォマ
ティクスの研究とサービスの中心機関

ELIXIR は、組織化されたネットワーク内で、欧州のライスサ
イエンス関連のデータを共有、保管する枠組みで、EMBL-EBI
傘下の独立組織

スイスのバイオク
ラスターBioAlpsに属し、生物情報
科学の研究とサービスに携わる 60の組織とスイスの主要な高等教育・研究機関で構成される非営利団体

組織
設立
の根
拠
（永
続
性）

予算の 9 割近
くを NBDC からの時限付委託費により運営

欧州 EMBL と米
国 GenBank から、当時、日本の国際協力事業の参加要
請を受け、1987 年より本格稼働

総合科学技術会
議ライフサイエンス PT での検討を経て、政府
予算の認可に伴い 2001 年 4 月
発足

1998 年 11 月 4日に制定された Public Law
100-607 で、NIH の付属機関として NCBI を設置することが認可

イギリス政府とEMBL との協定によって設立人員
規模

25 人（2015 度）（非常勤含）

39 人（2015 年度）
（非常勤含）

29 人（2015 年度）
（非常勤含）

287 人（2015 年度）

513 人
（2015 年度）

スイス政府；SIB を通じて3500 万ユーロを投資（20132016 年）
英国 Large
Facilities
Capital Fundが資金割り当てNIH 傘下 NHGRI（米国立ヒトゲノム研究所）をはじめ、米国研究機
関、スイス国内外のヨーロッパ研究機関、スイス国立科学研究基金等221.7 万ユーロ
（2015 年度）
［約 2 億 2,545
万円］

679 万スイスフラン（2014 年度）
〔約72 億 4 千万円〕

BD2K；Big Data
to Knowledge
programme（NIH）との連携2002 年、UniProt(proteinsequence)EBI、
SIB、PIR の 3 機
関により、
UniProt コンソー
シアムが設立、
UniProtKB として
運用

所属
機関

組織
名称

組織
の位
置づ
け

大学共同利用機関法人
情報・システム研究機構（ROIS）
ライフサイエンス統合
データベースセンター（DBCLS）

欧州分子生物学研究所（EMBL）

予算の出所

予算の 9 割近
くを NBDC からの時限付委託費により運営

国立遺伝学研究所の運営費
交付金により運営

JST の運営費交
付金

NIH

NIH（€7.1M）、
Research
Councils UK（€
5.6M）
、
EuropeanCommission /ERC（€5.5M）、
Wellcome Trust財団（€5.4M）、
他（2015 年度）

予算額

約 3 億 6,473万円（2015 度）
受託研究費含む

約 14 億 6,078
万円（2015 年度）
受託研究費含む

約 13 億 6,920万円（2015 年度）

1 億 7,584 万ド
ル（2015 年度）
〔約 181 億
2,717 万円〕

6,720 万ユーロ
（2015 年度）
〔約 77 億1,250 万円〕

米国 NCBI の
Genbank、欧州
EBI の EMBLbank との三極で国際塩基配列 DB を構築

BioHackathon の開催
世界に向けてのサービス（英語版ページの公開、米国エネルギー省と英国図書館によるデー
タベース横断検索システムのリンク）

世界に向けてのサービス
遺伝研、EMBLと協力して塩基配列データ
ベースを運営

世界に向けてのサービス
DDBj、NCBI と協力して塩基配列データベースを運営。ヨーロ
ッパ以外から資金調達（NIH、海外企業）人材育成を目的とする国際シンポジウム

国際協力

BioHackathonの開催
セマンティック web による
データベース
統合の国際標準の整備

10

欧州におけるバ
イオインフォマ
ティクスのインフラへの投資と、欧州内のそ
れぞれの国における投資を一体化するために2013 年に創設
2,064 人（2015 年度
［参加 16 カ国］

スイスバイオイン
フォマティクス研
究所（SIB）

Swiss-Prot と
EMBnet node（欧州分子生物学ネッ
トワーク）が共同でスイス政府から長期的資金を得て1998 年 3 月 30 日
に設立
670 人
（2014 年度）

Ⅱ.事業の推進と成果
第２章 事業の成果

11

第１節
(1)

戦略立案機能運営委員会の設置

総合科学技術会議 ライフサイエンス PT 統合データベースタスクフォース により纏められた「統合データベースタスクフォース報告書」（平成 21 年 5 月 27 日）において、以下のようにデータベース統合の推進体制について言及されている。
『将来的な我が国における統合データベース構築のための体制としては、まず、基本方針や推進方策の策定、関係省庁の調整など、司令塔機能を担う機関として、総合科学技術会議に「統合データベース推進本部（仮称）」を設置することが求められる。
関係省庁も参加した「統合データベース推進本部（仮称）」で策定された方針に従い、我が国として一元的な統合データベースの事業を着実に実施していくためには、シス
テム設計やポータルサイトの構築など、具体的な実務に必要な事項を決定・実行するとともに、統合データベースに係る研究開発を担うセンター機能として「統合データベー
スセンター（仮称）」を整備・運営する必要がある。また上記の統合データベース事業の推進・協議・調整のための会議体として、「統合データベース運営委員会（仮称）」を設置することが必要である。
』
これを踏まえ、NBDC では、情報科学、生物科学及び臨床医学等の専門家で構成される NBDC
運営委員会を組織した。
（委員リスト 資料編 p. 172）運営委員会は、ライフサイエンスデータベース統合推進事業に関し、以下について調査審議するものである。
1) 我が国のライフサイエンスデータベース整備戦略の立案に関すること
2) ライフサイエンスデータベース統合のための研究開発に関すること
3) データベース統合化に資する基盤的技術の研究開発に関すること
4) データベース統合化の推進に関すること
5) その他事業の推進に必要な事項に関すること
なお、総合科学技術会議に設置することが求められた「統合データベース推進本部（仮称）」は設置されていない。

図 II-1-1．体制案（統合データベース タスクフォース報告書より）

12

NBDC 運営委員会は、平成 23 年度から平成 27 年度の間に、13 回開催しており、後述する第一段階で実現すべきこと、第二段階の推進戦略、ヒトデータの扱い、人材育成その他の
NBDC の運営について、必要に応じて分科会を設けることも行いつつ、方針を議論してきた。

表 II-1-2．運営委員会の開催実績
回

年月日

1

H23.10.11

2

H23.12.5

3

H24.2.29

4

H24.5.11

5

H24.6.5

6

H24.10.18

7

H25.3.21

8

H25.7.8.

9

H25.11.19

10

H26.2.18

11

H26.9.30

12

H27.2.19

13

H28.2.19

主な議題
・NBDC 発足までの経緯と発足後の体制、活動状況の報告
・NBDC のあり方について・ヒト由来データの扱いに向けた倫理分科会の設置
・関係府省との連携について（共同研究の実施）
・平成 23 年度～25 年度（第一段階）の中で NBDC が実現すべきこと
・4 省連携における NBDC と各省との役割分担について・研究開発課題の進捗状況
・倫理分科会開催報告
・4 省合同ポータルサイトについて
・第二段階について・バイオイメージ・インフォマティクスについて
・データ共有分科会の設置について
・関係府省との連携について
・運営委員会報告書（案）について
・NBDC データ共有ガイドライン（案）について・人材育成推進ネットワークの検討状況について
・人材育成に関するインタビューについて
・NBDC ヒトデータ共有ガイドラインの策定について
・人材育成の検討状況について・統合データ解析トライアルプログラム（仮称）について
・第二段階に向けた検討について・研究データ整備活用支援プログラムについて
・NBDC ヒトデータベースの準備状況について
・第二段階の推進戦略について
・NBDC ヒトデータベースの運用開始について・研究データ活用支援プログラムの検討状況について
・第一段階の成果について
・平成 26 年度の基盤技術開発について・研究データ活用支援プログラムの検討状況と講習会の試行について
・NBDC 第一段階の活動状況
・NBDC 第二段階と今後の課題
・平成 26 年度の NBDC の活動と平成 27 年度予算･活動予定について
・NBDC の中長期戦略目標と 5 ヵ年活動計画 （案）・平成 27 年度の NBDC の活動と平成 28 年度予算･活動予定について
・平成 29 年度施策案及び将来的な実施体制のあり方

13

(2)

第一段階で実現すべきこと「統合データベース タスクフォース報告書」において、統合データベースセンター発足
後の 3 年間は、センターの運用を図りつつ、恒久的な統合データベース構築のあり方について検討するとされていた。
平成 22 年度末までを「準備段階」として、文部科学省統合データベースプロジェ
クトと JST バイオインフォマティクス推進センター事業を一体化した新たな「統合データベースセンター（仮称）」の設立に向けた準備を行い、平成 23 年度から平成 25 年
度末までを「第一段階」として、新たに設置したセンターを運用していく中で体制整備を図りつつ、恒久的な統合データベース構築のあり方について検討し、平成 26 年度以降を「第二段階」として、恒久的な統合データベースを構築することを目指し、それに向けたロードマップについて取りまとめた。

図 II-1-3．ロードマップ案（統合データベース タスクフォース報告書より）
NBDC では、「第一段階」の中で NBDC が実現すべきことについて検討し、以下のように取りまとめ、運営委員会で審議し確認された。

14

・これまで統合データベースプロジェクトにおいて DBCLS で進めてきたカタログ、横断検索、アーカイブ（3 大サービス）などの取り組みと、JST-BIRD で提供してきたサービスを継続、更新していくこと、NBDC ポータルサイトを立ち上げ運用していくこと。
・ファンディングプログラムである基盤技術開発プログラムと統合化推進プログラ
ムについて、それらを連携させつつ推進すること。そのための進捗報告会（年 1，2 回）および実務者連絡会（年数回）の開催、情報共有サイトの立ち上げ・運用、必要なオントロジーやフォーマットの調査やガイドラインの作成。
・4 省連携を連携から一体化へをめざし、4 省合同ポータルサイトを構築し、3 大サービスの連携、相互運用、一体化、維持管理をすること。また、経産省、厚労省との共同研究を行うこと。
・バイオハッカソン国際ワークショップの開催（年 1 回、DBCLS との共催）などを通じて、DDBJ や国プロ（エピゲノム、生命動態、コホートなど）の国内の、また、欧州 ELIXIR プロジェクト他の国外のセンターやプロジェクトとの連携を模索すること。
・ヒト由来データを扱うために、倫理分科会、倫理委員会を設置するとともに、欧米
等におけるヒト由来データの扱いの調査を行い、ヒト由来データの公開、共有のガ
イドラインを策定すること。
・データ共有の推進として、文科省ライフ課委託プロジェクト、JST CREST さきがけ
プロジェクト以外への共有の拡大。
・平成 26 年度以降の第ニ段階のあるべき姿について、運営委員会で議論し、欧米のセンターの現状を再調査し、第二段階のセンターが果たすべき機能や体制についてとりまとめ、内閣府統合データベース推進タスクフォースへ提言すること。
・広報活動として、毎年 10 月 5 日にトーゴーの日シンポジウムを開催するとともに、分子生物学会などの学会や展示会でのポスター展示、デモをおこなうこと、また、
パンフレットを作成すること。
・教育活動として、年数回、地方開催も含めた講習会の開催、講演動画のネット公開、
雑誌（細胞工学など）への連載、オンライン化を行うこと。
・人材育成について、データベース構築にかかわる人材の評価方法、ポジションのあり方を検討すること。データベース構築や共同研究による人材育成、各ファンディ
ングプログラムにおける人材育成支援、種々のバイオインフォマティクスプロジェ
クトとの連携、調整を行うこと。
・計算機資源について、種々のサービスおよびその開発に必要な計算機資源の確保、運用、ファンディングプログラムに必要な計算機資源の確保、提供、データセンタ
ーやクラウドの活用、節電対策について検討すること。
・JST 文献事業との連携について、ファクトデータと文献との統合化のあり方の検討
や、学会等との連携、種々の ID 管理方法の検討を行うこと。

15

(3)

ライフサイエンス分野の統合データベース整備の第二段階の推進戦略

平成 26 年度以降の第二段階の推進体制について、内閣府、文部科学省で、以下のように検討がなされた。
第二段階の推進体制検討の経緯
平成 23 年度
5 月 25 日 ライフサイエンス PT 統合データベース推進タスクフォース会合・NBDC の設置状況進捗の報告や平成 23 年度の工程表の説明
6 月 30 日 第 62 回ライフサイエンス委員会
・NBDC 設置及びその後の進捗状況についての報告
12 月 22 日 科学技術政策担当大臣等政務三役と総合科学技術会議有識者議員との会合
・ライフ分野の統合データベースプロジェクトと合同ポータルサイトについて報告
1 月 26 日 第 65 回ライフサイエンス委員会
・NBDC の進捗と合同ポータルサイトの開設についての報告
2 月 28 日 統合データベース意見交換会
・NBDC の状況を報告
3 月 26 日 統合データベース意見交換会
・NBDC の状況の報告、第二期（平成 26 年度以降）の進め方の議論等
平成 24 年度
8 月 30 日 ライフイノベーション戦略協議会（第 5 回）・「ライフサイエンス分野の統合データベースの第二段階のあり方について（報告）」についての報告1 月 17 日 第 1 回ライフイノベーション戦略協議懇談会
・ライフサイエンスデータベース統合推進事業の進捗と今後の方向性について文部科学省から報告3 月 26 日 第 69 回ライフサイエンス委員会
・1 月 17 日の CSTP ライフイノベーション戦略協議懇談会を受け、ライフサイエンス
データベース統合推進事業の進捗と今後の方向性について文部科学省が説明するとともに、「ライフサイエンス分野の統合データベースの第二段階のあり方について（報告）」を報告
平成 25 年度
8 月 12 日 第 70 回ライフサイエンス委員会
・第二段階における事業の今後の進め方について審議。これまで統合・公開を実施した
データベースの外部利用状況など、第一段階（平成 23～25 年度）までの取組効果について調査・分析した上で、第二段階の事業の推進戦略を策定し、同戦略に沿って事業を推進していくこととされた

16

平行して、NBDC 運営委員会でも第一段階における NBDC の運営方針、あり方及び関連府省との連携等の検討とともに、第二段階に向けた検討を行った。
NBDC 運営委員会は、第二段階が平成 26 年度からスタートすることから、そのための予算
要求、体制の整備等を考慮し、基本的な方向性について平成 24 年度中に結論を得るように検討を進めた。そして、平成 24 年 7 月に「ライフサイエンス分野の統合データベースの第二段階のあり方について（報告）」として取りまとめた。報告書は NBDC 発足から１年程度の状況のみを踏まえたものとなっているが、事業の実績として以下を取り上げている。
・ライフサイエンス分野のデータベースとして重要なコンテンツであるばかりでなく、倫理面から他の生物種のデータとは異なる配慮が求められるヒト由来データの公開・共有のあり方について、NBDC 運営委員会に倫理分科会を組織し、我が国における統一的指針の先鞭をつけ、標準を作ることを目指して議論し、ヒト由来データに関するデータ保管･管理、データ共有・公開、ガイドラインの作成等に関する基本的な方向性について合意したこと。
・ライフサイエンス分野のデータベースを有する 4 省（文部科学省、厚生労働省、農林水産省、経済産業省）によるオールジャパンでのデータベース統合の取り組みについて、
総合科学技術会議 政務三役と総合科学技術会議有識者議員との会合で発表し、有識者議員からも日本にとって非常に重要な取り組みであり、今後も着実に推進してもらいた
いとの発言を得たこと。
・各府省や研究機関、大学に散在しているデータベースについて、約 900 のデータベースの所在や概要を紹介するカタログ情報を提供し、約 300 のデータベースを対象として横断検索を可能とし、約 50 のデータベースについてデータがダウンロードできるように
NBDC のポータルサイトを構築し、さらに対象となるデータベースを拡充していること。
・データベース統合化基盤技術の研究開発、バイオ関連データベース統合化の推進について、ファンディングプログラムとして公募を行い、研究総括が進捗報告会等で各課題の状況を把握・確認し、助言を行い、研究開発課題を推進していること。
・10 月 5 日を「トーゴーの日」としてシンポジウムを開催したこと。また、先端技術を用いてシステムやプログラム開発を行なっている現場の研究開発者が参集し、合宿形式で分野横断的に問題解決にあたる、ユニークな形式の国際開発者会議 BioHackathon（バイオハッカソン）を開催したこと。
また、第一段階開始以降の状況の変化として、ゲノムコホート研究における諸事業の展開
や、次世代シークエンサの普及やイメージングデータの増加によるデータ量の飛躍的な増大等を指摘しており、こうした状況の変化も踏まえ、「第二段階のあるべき姿」として､NBDC
においては引き続き 4 本の柱に基づいてデータベースの統合を推進し、状況の変化に対応していくことが求められている。また、我が国全体として取り組むべき問題として、バイオインフォマティクス分野における人材育成についても言及されている。
本報告は、「第二段階の推進体制検討の経緯」で上述した通り、ライフイノベーション戦
17

略協議会（第 5 回）ならびに第 69 回および第 70 回ライフサイエンス委員会において報告され、第二段階についても NBDC を中心とした現行の体制でライフイノベーション、グリー
ンイノベーションに貢献するべく事業を推進することが了承された。
NBDC は、これらの経緯を踏まえて検討を行い、平成 26 年 3 月に「ライフサイエンス分
野の統合データベース整備の第二段階の推進戦略」を取りまとめ、公表した。第二段階の推進戦略では、「第二段階のあるべき姿」で言及された、4 本の柱及び人材育成について、第二段階に実施していく具体的な内容を以下のように述べている。
1）戦略の立案
国際的なデータ共有の動向を踏まえ、データベースの共有を加速するために研究デー
タ収集フォーマットの標準化に関する海外及び日本国内の動向を把握するとともに、有識者からなる検討会を設置するなど、国内外の関係機関との調整を積極的に進める。さらに、標準化されたフォーマットの発信や普及に向けた技術支援等に取り組むことで、効率的で情報の信頼性が確保された統合データベースの構築を目指す。
2）ポータルサイトの構築・運用
文部科学省、厚生労働省、農林水産省、経済産業省の 4 省による生命科学系データベ
ース統合のための合同ポータルサイト（integbio.jp）や、研究データの提供を依頼する
ファンディングプログラムの対象範囲について必要な拡大を図る。また平成 27 年 4 月に発足する予定の日本医療研究開発機構（仮称）とも密接な連携を取り、有用なデータ
ベースがより広く活用されるための取り組みを進める。
3）データベース統合化基盤技術の研究開発第一段階では情報・システム研究機構（ROIS）ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）がファンディングプログラムによりデータベース研究開発を推進したが、第二段階においては、ROIS との共同研究開発による、より一体的かつ効率的な研究開発を実施する。
具体的には、RDF による統合化のための基盤技術開発をさらに進め、統合化推進プログ
ラムで開発されたデータベースや国内外の有用なデータベースの統合化を強力に支援し、それらが有機的につながるような分散統合データベースの構築を推進する。また、エンドユーザ向けに次世代シークエンサ等から出てくる大規模データの統合解析環境や高度な質問応答機能を備えた統合データベース問い合わせシステムを開発する。そして、これらのデータベースや解析ツールが、分散環境で統合利用できるようなシステム運用技術を開発し、それに基づくサービスを提供する。これらに加え、データベースやソフト
ウェアの利用に関する日本語テキストや動画などの教材の整備もあわせて行う。

184）バイオ関連データベースの統合化の推進① 統合化推進プログラム（平成 26 年度）募集の基本的考え方
研究開発課題は下記条件の全てを満たすものとする。
＜データの公開＞
a. 本プログラムで構築されたデータベースは基本的にすべて無償で公開、ダウンロード可能であること。
b. NBDC のアーカイブサイト（http://dbarchive.biosciencedbc.jp）から無償で提供可能であること。
c. 原則として、産業界からも学界からも、制約なく利用可能であること。より具体的には、クリエイティブコモンズの CC BY-SA で提供可能であること。
d. ヒトに関するデータ等の機微情報に関しても、制限付きアクセスで利用可能であること。
e. 本プログラムの研究開発課題に関連して研究代表者グループ及び共同研究グループが保有している全てのデータ（過去に取得したデータも含まれる）について、本プログラムで構築されたデータベースに格納し、公開されること。
＜データの補完性＞
f. 現在の統合化推進プログラムで構築されているデータベースやその他の国内外のデータベースとの補完性、接続性があり、それにより、より高い統合化が実現できるものであること。
＜データの汎用性＞
g. 本プログラムで研究開発するデータベースに関して、個々の研究分野やプロジェクトの枠を超えて、十分な数の利用者（例えば、一つの目安として数万程度）が見込まれること。
＜データベースの国際競争力＞
h. 十分な国際競争力を備えていること（外国からも十分なアクセスが見込まれるものであること）。
具体的には、外国にある類似のデータベースと遜色ないアクセス数が見込まれること。
＜データの標準化＞
i. データ統合対象領域におけるデータ収集のフォーマットやオントロジーの標準化に向けて実効的な計画を有していること。
j. データベースの構築、統合化に関して、NBDC から提供されるガイドライン、フォーマット、オントロジー（例：NBDC ヒトデータ共有ガイドライン、NBDC ヒトデータ取扱いセキュリティガイドライン）がある場合は、それに従うこと。
（「平成 26 年度統合化推進プログラム募集要項」より）② 既存のデータベースの継続的運営
統合化推進プログラムで整備されたデータベースについては、終了後も研究代表者が引き続きデータベースの維持・更新に努めることとするが、それが困難な場合には NBDCのサイトからアーカイブとして提供することにより、当プログラムによって作成されたデータベースが終了後も利用可能な状態を維持するものとする。
19

5）研究データ活用支援プログラム「研究データ活用支援プログラム」については、平成 26 年度に教材の整備や講習会の試行的な実施、マッチング情報提供のための Web サイトの立ち上げを行い、平成 27 年
度より本格的に開始する方向で更に検討を進める。
さらに、JST が実施する科学技術情報流通促進事業や、戦略的創造研究推進事業を始めとする各種ファンディング事業とも連携し、常にユーザの立場に立ち、利便性の向上やコンテンツの拡充に努める。

図 II-1-4．ライフサイエンスデータベース統合推進事業のロードマップ（『ライフサイエンス分野の統合データベース整備の第二段階の推進戦略』より）
なお、NBDC では、第二段階の推進戦略をもとに、より詳細な 5 ヵ年事業計画を策定し、事業を推進してきた。

20

NBDC（平成 26～30 年度）5 カ年活動計画（H28 改定版）
No.

活動項目

大項目

中項目

H26

H27

H28

H29

H30

備

考

アライアンス形成・運営
連携体制構築に向け

アライアンスの設計、関係機関との調整
４省連携体制の見直し、再構築

戦略立案

各機関の個別事情との調整に時間を要す。

経産・農水のプロジェクト終了に伴い規模縮小なるも、連携は継続。

国内版バイオハッカソン、スパークルソンの活動の継続、発展

国内活動、継続して協議中。

(DBCLS との協働）

RDF 化ガイドラインを作成、公開するなど、順調に進捗。

オープンサイエンスやオープンデータに関する動きへの対応、関係機関との連携
個人情報保護法改正について、ヒトデータの共有への支障が生じない様、委員会への意見出しや運用面での対応策検討を実施。

（１）

関連ミッション
A-1、A-2、A-3、A-4、
D-1、E-2、E-3

具体的な連携、協力

AMED への協力体制の設計
RDF による国際主要

DB の分散統合

ヒトデータの国際的な共有（

国際戦略

AMED と基本連携協定を締結するなど、順調に進捗。
NCBI, EBI などとライフサイエンスデータの RDF の国際標準化を進めるなど、順調に進捗。

(DBCLS との協働 )DDBJ との協働）

NIH や EBI などのヒトデータの共有方針を把握。NBDC がそれらからの逸脱が無いことを確認。順調に進捗。

GA4GH への参加、対応

国際的なデータ共有の動きを把握。Beacon Project への参加のため、ガイドライン変更やヒトデータ（非制限公開データ）の Beacon 仕様
への加工を進めるなど順調に進捗。

バイオハッカソンの継続、発展(DBCLS との協働）

国内外の研究者と協調しセマンティック・ウェブ技術の開発を進めるなど、順調に進捗。

統合化推進プログラムの各課題の国内外の主要RDF 化 (DBCLS 、各統合化推進

P との協働 )統合化推進プログラム各課題のデータベースの RDF 化は順調に進捗。

DB の RDF 化 (DBCLS との協働 )統合化推進プログラムのデータベース以外の RDF 化にも着手するなど、順調に進捗。

研究開発（DB 統合技術開発、DB 活用技
術開発、それらを用いた解析研（2） 究）（主なもののみ）

パーソナルゲノムなどの機微情報のセキュリティを考慮した分散管理
統合検索システム(DBCLS 、 DDBJ との協働）

機微な情報は DDBJ で保管するなど、セキュリティに配慮して対応。順調に進捗。

(DBCLS との協働 )SPARQL Builder の構築・拡張を進める等、順調に進捗。検索対象となるデータベースの拡充が課題。

データレポジトリシステム

関連ミッション
B-2、B-5、E-1

自然言語による質問応答システム
NGS データ統合解析環境

システムの運用方法等を検討中。
(DBCLS との協働 )自然言語処理の研究開発を進めており、順調に進捗。

(DBCLS 、 DDBJ との協働）

NGS データ解析ワークフローの共有のためのシステム開発、遺伝子発現標準データの RDF 化、など順調に進捗。

ファンディング
ファンディングのあり方（および共同研究のあり方）の設計（3）

ファンディングスキームのH29 公募分より変更

平成 29 以降のファンディングに向け、検討を実施。順調に進捗。

関連ミッション
B-1
日化辞およびそのRDF 版の統合

DB の活用日本化学物質辞書（日化辞）の RDF データの標準化を実施し、CC BY のライセンスで公開するなど、順調に進捗。

他の組織やプロジェクトとの連携・協働（例：INSDC、wwwPDB、AMED、（4） JST の文献事業との連携)

横断検索などとJ - Global などとのより緊密な連携

カタログ、横断検索、アーカイブ等で J-GLOBAL とのデータ引き渡し機能を実装するなど順調に進捗。
JST 情報事業がもっている辞書等の統合

DB での活用検討

JST シソーラスのライフサイエンス分野の語彙のオントロジー化を開始するなど、順調に進捗。

種々の連携を発展させた

関連ミッション
B-4、C-1、C-3、D-2
さまざまなデータへのDOI 付与のあり方検討

検討結果に基づく

NBDC と情報事業それぞれのシステムやサービスの相互乗り入れの実現

JaLC の研究データの DOI 登録実験プロジェクトに参加。生命科学系 DB アーカイブおよび RDF ポータルに収録するデータに対する DOI 登録を検討中。

DOI 付与実施

新規 DB の追加

既存 DB の収録

既存データベースの収録は一通り終了。新規 DB の効率的把握に取り組むなど、順調に進捗。
新規 DB 追加のための情報収集方法の検討

カタログ

JST の FMDB の利用の検討、JST 戦略事業との連携など、順調に進捗。
作業の省力化の仕組み実現
新規データベース把握の仕組みを確立。今後もより効率的なしくみとしていく。
国際的なカタログとの記載項目の共通化検討

カタログに掲載されている文科省管轄のDB の収録を完了
新規検索エンジンへの置き換え

新規の検索エンジンの導入テスト

biosharing（米）との連携に着手するなど、順調に進捗。

追加データベースの対象拡大検討・追加作業

既存データベースの収録に目途がつくなど、順調に進捗。

連携機関の検索エンジンへの適用

検索応答性の向上のために検索エンジンを更新。順調に進捗。

横断検索
構造化データ（サービス（5）

既存のサービス（今後も継続拡充）

RDF 、 XML ）の提供開始

生物種や更新年月日の構造化データによる詳細検索画面を設置済み。2016 年度以降検索エンジン変更後に構造化データ提供プラグインを設置予定。

既存 DB の収録

主な対象を新規産生データへシフト
既存 DB の収録は順調に進捗。RDF 形式のデータベースを集約し、利活用できる「NBDC RDF ポータル」を構築・公開。

アーカイブ

アーカイブを補完する、既存

関連ミッション
B-1、B-3、C-1、C-2

アーカイブデータと他

DB が 有するダウンロードサイトの情報の収集、整理、提供

既存 DB のダウンロードサイト有無の情報を収集し、カタログに当該データを搭載するなど、順調に進捗。

RDF との連携によるアーカイブ高度化

高度化に向けた改良に着手するなど、順調に進捗。

ヒト DB およびガイドラインの英語化

ガイドラインや各 Research ページを順次、英語化。順調に進捗。

個別事情へ適宜対応

外国からの制限アクセスデータ利用のための審査方針作成

各国特有の問題等の個別対応は、定期的にヒトデータ審査委員会・データ共有分科会時に議題として提案。都度、適切に対応。

AMED 、厚労省との連携の仕組み検討「グループ共有」の仕組みを構築し、AMED と連携するなど、順調に進捗。

ヒト DB

DDBJ と連携して配列以外の発現、変異データの受入れ
脳画像(構造 MRI 等)を付随情報（臨床情報等）とともに制限公開するなど、順調に進捗。
データ申請、利用申請およびそれらの審査の簡易化、効率化のためのシステム開発

システムを構築し、委員にテスト利用して貰うなど、順調に進捗。
DDBJ と協力体制の下、オープンデータ（DRA）については SRA・ERA とデータ交換済。制限公開データのメタデータ共有については検討を重ねており、順調に進捗。

NCBI 、 EBI と連携し、データ共有、メタ情報の交換

統合検索システム
新規サービスNBDC 関連データ全体をデータ産生者自身がデータ（画像を含む） をアップロードできる

RDF 技術で繋ぎ、質問応答システムを利用した検索サービスの開始

レポジトリの質等を確保するための仕組みの設計

データレポジトリ

レポジトリの試験運用

システムの運用方法等を検討中。

既存の教材作成、講習会、学会展示、パンフレット作成等の継続、発展（6）

関連ミッション
B-3、E-1、(E-2)

講習会、学会展示、パンフレット作成等を継続して実施。順調に進捗。

NGS データ解析のための講習会開催

人材育成
人材の育成、支援、教育、流通のための情報発信サイト構築

画像データ解析のためのWG 設置検討

ハンズオン講義に特化した講習会を実施。受講者の評判も好評。順調に進捗。
画像データ解析のためのカリキュラム作成

画像データ解析のための

講習会開催

運用

人材育成の取組は、当面、NGS データ解析に注力する方針とした。
NGS ハンズオン講習会の講義資料等を公開するなど、順調に進捗。

バイオデータ活用支援プログラムの実施
H26、H27、H28 と 3 年連続で予算化が認められず、本施策は検討中止（廃案）。

当初計画に追加したもの
当初計画から削除するもの

21これらの第一段階（平成 23～25 年度）、第二段階（平成 26 年度以降）および５ヵ年計画を総合すると、平成 23 年度～平成 28 年度末までの計画は、下記の通り。
１）戦略の立案
・国内外の効果的な連携（4 省連携の枠組み立ち上げ、AMED との連携開始、国内データセンター間での有機的な連携）
・ヒトに由来するデータ等の取り扱いへの対応、国際連携（ガイドラインの策定、審査システムの構築、ヒトデータベースの運用開始、ヒトデータの国際的な共有（DDBJとの連携）、GA4GH への加入・プロジェクトへの参画）
・国際連携（RDF による統合に向けた国際連携、バイオハッカソン等の開催）
・人材育成施策の検討
２）ポータルサイトの構築・運用
・4 省連携によるポータルサイトの構築・運用
・NBDC ポータルサイトの構築・運用
・生命科学データベースカタログの運用（現在国内で公開しているデータベースを網羅する、国際連携）・生命科学データベース横断検索の運用（カタログに掲載されたデータベースを横断検索の検索対象として網羅する）
・生命科学データベースアーカイブの運用（既存 DB の収録、RDF 形式のデータベース
を集約して再構築）
３）データベース統合化基盤技術の研究開発
・データ統合のための技術戦略の決定
・RDF による統合化のための基盤技術の開発
・RDF 化に関する国際的な標準化活動に着手
・「統合化推進プログラム」へのデータベース統合化支援
・関連 DB の利用の活性化・人材育成につなげるためのエンドユーザ向けのツール等の充実
４）バイオ関連データベースの統合化の推進
・データベースの統合化を進め、日本を代表するデータベースの構築
・主要な分野における、中核・拠点となる統合データベースの構築
・個々の統合データベースを統合するため、データの RDF 化を進める

22

(4)

ヒト由来データの公開・共有①

NBDC ヒトデータベースの構築
次世代シーケンサの出現やゲノム解析技術の飛躍的な発達により、ヒトについても個人レベルの塩基配列や画像データが大量に産出されるようになった。これらヒト由来のデー
タについても、ライフサイエンス研究の活性化のためには、データを共有する仕組みは不可欠である。ヒト由来のデータは、ライフサイエンス分野のデータベースとして重要なコンテンツであるばかりでなく、倫理面から他の生物種のデータとは異なる配慮が求められる。平成 23 年度当時、我が国においては、データベースにおけるヒト由来データの取り扱いに関する統一的な指針が未だ整備されていない状況であり、ヒト由来データの取り扱いに関するルール作りは、我が国にとって解決すべき重要な課題であった。また、NBDC では、平成
23 年度に統合化推進プログラムで採択した 10 の研究開発課題の内、3 課題がヒト由来デー
タを取り扱うデータベースであったこともあり、ヒト由来データの取り扱いに積極的に取り組んでいく必要があった。
そこで、平成 23 年度に NBDC 運営委員会に倫理分科会（委員リスト 資料編 p.173）を組織し、ヒト由来データの公開・共有のあり方について我が国における統一的指針の先鞭をつけ、標準を作ることを目指して議論し、ヒト由来データに関するデータ保管･管理、データ共有・公開、ガイドラインの作成等に関する基本的な方向性について合意した。具体的内容については、平成 24 年度以降、データ共有分科会（委員リスト 資料編 p.174）を設置し、引き続き審議していくこととした。平成 24 年度、データ共有分科会において、ヒトに関するデータ共有のあり方や具体的なデータ受入れ・利用の手順書である「NBDC ヒトデータ共
有ガイドライン」及びヒトに関するデータを取り扱う際のセキュリティ環境について示した「NBDC ヒトデータ取扱いセキュリティガイドライン」をとりまとめ、平成 25 年 4 月に、Web サイトにて公開した。本ガイドラインは、公的資金を用いて得られたヒトに関するデー
タ一般に広く適用されることも視野に入れたものとなっている。
さらに、ヒトの塩基配列や画像データ等の研究データを広く研究者間で共有するための国内で初めてのプラットフォームである「NBDC ヒトデータベース」のポータルサイトを平成 25 年 10 月に公開した。
NBDC ヒトデータベースの運営については、新型シーケンサのデータ取扱いの経験のある
国立遺伝学研究所 DDBJ（DNA Data Bank of Japan）と連携し、DDBJ のデータベースに新型
シーケンサデータを保管し、効率的に実施したほか、データ提供者への匿名化要請や機構におけるデータ暗号化などセキュリティにも充分配慮する仕組みを構築した。
また、研究者から NBDC ヒトデータベースへのヒトに関するデータの提供や研究者の NBDC
ヒトデータベースの利用について、倫理面も含めた審査を行うため、NBDC ヒトデータ審査
委員会の設置及び審査の具体的な運用手順の策定を行い、公正かつ円滑な NBDC ヒトデータ
ベースの運用を実現した。

23

図 II-1-5．ヒトデータに関わる各種委員会と DDBJ センターとの連携※データの種類により、DDBJ Sequence Read Archive （DRA）、Japanese Genotype-phenotype Archive （JGA）、
NBDC Human Data Archive （NHA）の各種データベースを設けている。

これまで、ヒトに関するデータを共有してライフサイエンス研究全体に貢献するという取組自体が無かったが、ヒトに関するデータの共有の仕組みを構築したことで、ヒトに関するデータが研究者間で広く活用されることが期待される。NBDC 発足のきっかけとなった統合データベースタスクフォース報告書においても、「人体に由来するデータの取扱いについて出来るだけ速やかに方針を検討するべき」と取り組むべき課題として記載されているところ、NBDC において方針を検討し、セキュリティや倫理面を担保しながらデータの流通を進める仕組みとして、日本で初めて NBDC ヒトデータベースを構築し、運営を開始することができた。NBDC ヒトデータベースのうち、アクセス制限が必要なヒト表現型・遺伝型デー
タは、Japanese Genotype-phenotype Archive (JGA)として運営しているが、 ScientificData ジャーナルがデータの登録先として推奨するデータベース一覧にも収載されている。
データ共有分科会では、平成 26 年度には、NBDC ヒトデータベースの運用において必要が生じてきた用語の定義や、データ提供者・利用者の責務の明確化、さらに NBDC ポリシーの明示等に関し、NBDC ヒトデータ共有ガイドラインの改訂を実施した。平成 27 年度には、「データ利用者が外部のスパコンを利用できる様にする」「寄託されたデータの整合性確認・再解析を NBDC 自らが行える様にする」といった利便性向上に向けた、ガイドラインの見直しを実施した。
NBDC ヒトデータベース運用開始（平成 25 年 10 月 1 日）から一年が経過した平成 26 年 12月 22 日、「疫学研究に関する倫理指針」と「臨床研究に関する倫理指針」が統合され、「人を対象とする医学系研究に関する倫理指針（統合指針）」が策定、平成 27 年 4 月 1 日に施行された。当該指針ではバイオバンクや NBDC ヒトデータベースのようなヒト由来試料・情報
24

を繰り返し第三者へ提供する機関についても、指針の対象となった。NBDC ヒトデータベー
スは当該指針策定前から独自の運営方針を設けて実施してきたが、当該指針を踏まえ、倫理審査委員会を設け倫理審査を受けた。（委員リスト 資料編 p.177）
倫理分科会 開催実績
第１回 平成 24 年 1 月 16 日

第 2 回 平成 24 年 2 月 22 日

データ共有分科会 開催実績
第１回 平成 24 年 5 月 29 日

第 2 回 平成 24 年 6 月 25 日

第 3 回 平成 24 年 7 月 31 日

第 4 回 平成 24 年 9 月 18 日

第 5 回 平成 26 年 12 月 8 日

第 6 回 平成 27 年 9 月 30 日

倫理審査委員会 開催実績
第１回 平成 28 年 5 月 18 日
② NBDC ヒトデータベースの運用

図 II-1-6．NBDC ヒトデータベースによるヒトデータ共有の仕組み
NBDC ヒトデータベースは、データの提供や利用についてガイドラインを設け、倫理面も含めた審査を行う機能を持ったデータベースであることはすでに述べたが、データの公開にあたっては、データ提供者の希望や、個人特定性などのデータの性質に応じて、審査を受けたり登録したりすることなく自由に利用できる非制限公開データと、データ利用の申請を行い、NBDC ヒトデータ審査委員会の承認を受けてから使うことのできる制限公開デー
タの二通りを設けている。
25

なお、個々のデータに関する提供申請・利用申請は、NBDC ヒトデータ審査委員会にて行っている（委員リスト 資料編 p.177）。
NBDC ヒトデータ審査委員会の人員構成は、「ヒトゲノム・遺伝子解析研究に関する倫理指針」の倫理審査委員会の構成に関する細則「倫理・法律を含む人文・社会科学面の有識者、自然科学面の有識者、一般の立場の者から構成される必要がある。外部委員を半数以上置くことが望ましいが、その確保が困難な場合には、少なくとも複数名置かれる必要がある。外部委員の半数以上は、人文・社会科学面の有識者又は一般の立場の者である必要がある。男女両性で構成される必要がある。
」を満たす構成とした。審議は、委員長（利害関係が生じる場合は、副委員長、又は、各委員持ち回りの委員長代理）の判断でメール
審議又は会議形式の集合審議により行っている。なお、NBDC ヒトデータ審査委員会での検討の結果、NBDC ヒトデータベースデータ共有ガイドラインの改定が必要な場合には、デー
タ共有分科会にて検討・承認される仕組みとしている。
ヒトデータ審査委員会 開催実績
第１回 平成 25 年 12 月 16 日

第 2 回 平成 26 年 12 月 22 日

第 3 回 平成 27 年 7 月 16 日

第 4 回 平成 28 年 3 月 25 日

なお、上記の他、データ提供申請、もしくは利用申請の都度、審査委員会によるメール
審査を行っている。データの種類や倫理審査の状況など、NBDC 研究員が申請者と専門的見地から申請書の不明点等について支援的なやり取りを行い、確認した上で、審査委員会に諮っている。

図 II-1-7．データ提供申請と公開の状況（平成 28 年度は 9 月末現在）※データ公開数が少ないのは、審査中のほか、論文掲載まで公開を見合わせる公開待機状態のデータがあるため

制限公開データの利用申請は、平成 26 年度に 2 件、平成 27 年度には 7 件、平成 28 年
度 9 月末時点では 11 件あった。内、7 件が海外からの利用申請であった。申請のあった全てについてデータを提供している。なお、海外からの利用申請に関しては、データの取扱
26

いにおける倫理審査委員会の審査の必要性が法的に異なる国からの申請等、対処が難しい
課題もあり、随時判断をしている。

図 II-1-8．NBDC ヒトデータベースサイト③ NBDC ヒトデータベースの利用拡大への取り組み等
NBDC では、ヒトデータベースへのデータ提供の拡大や、データ利用環境の向上に向けて様々な取り組みを行ってきている。
例えば、ヒトに関するデータ産出者に対し、データ提供・共有の働きかけを継続的に実施し、「東北メディカル・メガバンク」「CREST エピゲノム研究に基づく診断・治療へ向けた新技術の創出 領域」「科研費 ゲノム支援プロジェクト」等大型プロジェクトから産出されたデータの継続的な受入れを開始している。また、産業界にも浸透しつつあり、製薬企業 6 社のコンソーシアムからもデータ受入れを行っている。さらに、平成 27 年 4 月に発足した、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)とは、日本として統一の基準でヒトデータを取り扱える様、NBDC ヒトデータベースガイドラインの考え方について、十分に情報共有を図っており、他にも連携方策の検討を行ってきている。
また、国で作成した「人を対象とする医学系研究に関する倫理指針」（平成 26 年 12月）のガイダンス（平成 27 年 2 月）の研究計画書やインフォームド・コンセント（I/C）
に関する記載について、I/C や研究計画書の不備でデータの受入れが出来なくなることを防ぐため、国に対して、データベースへのデータ提供に関する記載の追加を働きかけた。
その結果、以下の下線部が追記されることとなった。
27

利用目的に、他機関に試料・情報を提供することが含まれる場合には、その旨を記載する必要がある。例えば、研究で用いた試料・情報を試料・情報の収集・分譲を行う機関に提供する場合やその他の研究への利用に供するデータベース等へのデータ登録をする
場合に、その旨を記載することが考えられる。
他にも倫理関係では、平成 27 年 9 月の個人情報保護法改正に伴い、ヒトに関するデー
タ、特にゲノムデータの共有に支障が生じる懸念が発生した。ヒトゲノム情報等の取り扱いについて、厚生労働省のゲノム情報を用いた医療等の実用化推進タスクフォース等において議論が行われてきた。関係指針改正の検討などには、NBDC センター長が委員として参加しており、適宜意見出しする等の活動も行っている。
また、NBDC では、医学系研究に支障が生じない様、弁護士を交えた内部プロジェクトを結成して、法改正への対応を検討した。ゲノムデータ等の具体的な取扱いについては、個
人情報保護規則、また、関係する倫理指針の改正に反映されることになっており、引き続き、弁護士を交えた検討を継続していく。
さらに、ヒトに関わるデータのような機微データについて、共有・流通の国際標準化動
向把握の観点から、ヒトゲノムデータ等の共有に関する国際的な共通枠組み検討の取組「Global Alliance for Genomics and Health（GA4GH）」に加盟（平成 26 年 5 月）した
（42 か国 439 機関参加 平成 28 年 10 月末時点）。大学共同利用機関法人情報・システム研究機構（ROIS） ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）や国立遺伝学研究所 DNA Data Bank of Japan（DDBJ）と連携して、情報収集や必要となる検討を行っている。
GA4GH では倫理に関するワーキンググループを中心に、文化の違いにより各国で大きく異なる倫理観やデータ共有に関係する法律・指針・ガイドライン等の協調を目指している。そのドラフト段階から国内状況と照らし合わせることで、将来起こりうる問題の予測と必要な検討を事前に始めることができ、また、既に日本が持っている技術のうち、国際的なデータ共有に有用と考えられる技術の提案や情報共有を行なうことで、国際的なデー
タ共有化を促進できると期待されており、総会やワーキンググループにも、DBCLS・DDBJと連携して参加し、情報収集を行っている。さらに、国際的なデータ共有の促進を目的として、各国のもつヒトデータの利用申請前に、求める配列情報の有無の検索を可能とする
Beacon プロジェクトに参画することとし、NBDC では、データ加工を進め試験的な運用を開始した。このようなプロジェクトに参画する機関が増えることで、国際的なデータ共有化が促進され、ひいては、希な疾患に関わるデータが世界の様々なデータベースに散在していても、一元的に利用できるようになることなども期待される。

28

(5)

大型プロジェクト支援① AMED との連携
上述のとおりヒト由来データの公開・共有のあり方を検討してきた NBDC は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）の発足後の早い時期から、AMED との協議を行い、連携を実施してきた。特に、AMED が推進する 9 つの連携分野の一つ「疾病克服に向けたゲ
ノム医療実現化プロジェクト」とは密接な連携を行っている。ゲノム医療の実現を目指したデータ共有に関して、NBDC は、データベース運営やヒト由来データの取扱いに関して
NBDC が蓄積してきた知識や経験を生かし、助言と協力を実施している。
その一つ目が、「疾病克服に向けたゲノム医療実現化プロジェクト ゲノム医療実現のためのデータシェアリングポリシー」策定への協力である。NBDC は以前より国内外のデータ
共有動向に関して情報収集を行っており、データ共有の現状と課題を踏まえた実効性の高いポリシーの作成に貢献した。特に、AMED が従来の「非制限公開」「制限公開」に加えて「制限共有」（研究グループ内での共有）という新たなデータ共有のカテゴリを設定するにあたり、NBDC はポリシーの具体的運用まで考慮に入れた助言を行った。
上記データシェアリングポリシーに基づくデータ共有の実施に関しても、NBDC はオープ
ンサイエンスを推進する観点からの貢献を目指し、AMED と検討を行ってきた。結果として、本ポリシーでは、「非制限公開」および「制限公開」のデータに関しては、「ゲノム解析終了後 2 年」又は「論文採択時」のいずれか早い時点までに NBDC ヒトデータベースに登録して公開することが定められた。また、「制限共有」データに関しては、「ゲノム解析
終了後 2 年」又は「論文採択時」のいずれか早い時点までに、AMED が指定する公的デー
タベース又は自機関や代表機関等に保管し共有することが定められている。
「制限共有」
データの共有に関しても、研究成果データの共有化と将来的な公開に資するとの考えか
ら、NBDC ヒトデータベースの運用実績を生かした貢献を行えるよう、NBDC は AMED との間で基本連携協定を締結し、具体的な連携内容について協議を進めているところであり、
NBDC が DDBJ と共同で新規に立ち上げるデータベースシステムが「制限共有」データの保管・共有先として指定され、AMED ゲノム医療実現化プロジェクトから産出されるクリニカ
ルシークエンスデータを中心とする大量のヒトデータを収録・共有していく見込みである。

29

図 II-1-9. AMED との連携による制限共有データの共有支援② その他の大型プロジェクト支援
AMED との連携と並行して、NBDC では、従前の公開データの共有支援だけでなく、公開前のデータについて共有を支援する方策を検討していた。ゲノム医療のような健康医療分
野に限らず、ライフサイエンスの多様な分野において、公開前のデータを研究グループ内で共有したいというニーズが強く存在するためである。
そのような中、JST CREST「環境変動に対する植物の頑健性の解明と応用に向けた基盤技術の創出」（以下、「植物頑健性」とする。
）研究領域の発足に際して、文部科学省の戦略目標「気候変動時代の食料安定確保を実現する環境適応型植物設計システムの構築」に「我が国におけるライフサイエンス分野の研究データ及び成果が効率的に活用されるためには、科学技術振興機構バイオサイエンスデータベースセンター（JST－NBDC）等を最大限に活用することが求められる。」との記載が盛り込まれたこともあり、CREST「植物頑健性」研究領域のデータ共有支援に関する検討を平成 27 年度に開始した。
CREST「植物頑健性」研究領域からは、トランスクリプトームのデータを研究領域に参画する研究者に限定して共有したいとのニーズが出された。NBDC からは、研究領域終了後の公的データベースへの円滑な移行・登録をも見越したデータベース設計として、メタデータの標準化とメタデータの項目を提案した。平成 28 年度中にもデータベースの運用を開始できるよう、CREST の研究者等と連携して準備を進めている。
また、NBDC では、上記の CREST 研究領域に限らず他の大型プロジェクト等に対しても、
30

NBDC の事業趣旨に合致する場合には支援を実施すべく、公開前データの共有を支援する対象についての原則方針（データ利活用を限定的範囲に固定せず、利活用の拡がりを担保する仕組みがあること、あるいは合理的な一定期間経過後の公開等が担保されていること）
を作成した。
(6)

他事業との連携

NBDC では、公的研究費によって産出されたデータや、構築されたデータベースの共有等を図る目的で、各種研究資金制度の募集要項を通じて、「生命科学系データベースアーカイ
ブ」、「NBDC ヒトデータベース」へのデータ提供、協力を求めており、平成 28 年度 9 月時点
で、以下の制度への記載協力を得ている。
〈内閣府〉（農業・食品産業技術総合研究機構）
・戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）次世代農林水産業創造技術〈文部科学省〉（日本学術振興会）
・科学研究費補助金（科学技術振興機構）
・戦略的創造研究推進事業（CREST・さきがけ・ALCA）
・革新的イノベーション創出プログラム（COI STREAM）
・産学協同プラットフォーム共同研究推進プログラム（OPERA）〈厚生労働省〉・厚生労働科学研究費補助金（日本医療研究開発機構）
・オーダーメイド医療の実現プログラム
・革新的先端研究開発支援事業（AMED-CREST、PRIME）
・産学連携医療イノベーション創出プログラム31

革新的先端研究開発支援事業（AMED-CREST、PRIME）への記載例
バイオサイエンスデータベースセンターへの協力
国立研究開発法人科学技術振興機構バイオサイエンスデータベースセンター（NBDC）では、国内の生命科学分野の研究者が生み出したデータセットを丸ごとダウンロードできる「生命科学系デー
タベースアーカイブ」(http://dbarchive.biosciencedbc.jp/)を提供しています。また、ヒトゲノ
ム等のヒト由来試料から産生された様々なデータを共有するためのプラットフォーム「NBDC ヒト
データベース」(http://humandbs.biosciencedbc.jp/)では、ヒトに関するデータを提供しています。
生命科学分野の皆様の研究成果データが広く長く活用されるために、NBDC の「生命科学系データ
ベースアーカイブ」や「NBDC ヒトデータベース」へデータを提供くださるようご協力をお願いします。
お問い合わせ先：科学技術振興機構 バイオサイエンスデータベースセンター （NBDC）
アーカイブについては... dbarchive“AT”biosciencedbc.jp
ヒトデータベースについては... humandbs“AT”biosciencedbc.jp（上記アドレス“AT”の部分を@に変えてください）バイオサイエンスデータベースセンター(http://biosciencedbc.jp/)では、我が国の生命科学系
データベースを統合して使いやすくするための研究開発やサービス提供を行っています。研究デー
タが広く共有・活用されることによって、研究や開発が活性化されることを目指しています

32

(7)

バイオインフォマティクス人材育成

ゲノムデータを始めとしたライフサイエンス分野のデータ量の著しい増加に対して、そのデータを整理し解析できるバイオインフォマティクス人材が圧倒的に不足していることについて、人材育成の重要性が文部科学省ライフサイエンス委員会（第 67 回、平成 24 年 6月 11 日）や総合科学技術ライフイノベーション戦略協議会（第 1 回、平成 25 年 1 月 17 日）などで指摘されていた。
それらの状況を踏まえ、NBDC では平成 24 年 12 月から運営委員会に、情報科学や生物科学の専門家・バイオインフォマティクスの専門家等からなる人材育成分科会（委員リスト
資料編 p.175）を設置した。まず、人材育成の制度設計を進めるべく、育成すべき人材像や育成対象となる人材等に関する検討を進め、制度設計に資するため、バイオインフォマティ
クス人材を必要としている機関（製薬企業、大学病院、次世代シーケンサ販売企業、受託解析企業等）、バイオインフォマティクス分野の大学・研究機関等へのインタビュー（70 人)
や Web アンケート調査（回答数：260 人 アンケート調査結果は HP にて 6 月に公開
https://biosciencedbc.jp/gadget/chousa/Questionnaire.pdf）を実施し、現場の意見の収集・分析を行った。それらを参考にして、人材育成に関する研究データ活用支援プログラムの制度設計を行った。
NBDC の活動目的に照らし、データベースの共有・活用を促進するという観点から検討を進め、新規施策案として「研究データ活用支援プログラム」を取りまとめた。本施策の概念図は以下の通り。また、具体的な育成方策に関しては、若手研究者を中心としたワーキンググループ（WG）（委員リスト資料編 p.176）にて検討を行い、次世代シークエンサ（NGS）

分野を対象としたカリキュラム（資料編 p.186）を作成・公開に至った。

図 II-1-10．研究データ活用支援プログラム概念図33

本施策は、平成 25 年度、平成 26 年度予算要求をしてきたものの認可には至らなかったが、人材育成の必要性に鑑み、平成 26 年度は「カリキュラムに基づく講義・実習」のみ試行的に先行実施することとした。その後、平成 27 年度、平成 28 年度と要求を続けたが、認可には至っていない。

人材育成分科会 開催実績
第 1 回 平成 24 年 12 月 7 日

第 2 回 平成 25 年 2 月 1 日

第 3 回 平成 25 年 5 月 7 日

第 4 回 平成 25 年 6 月 17 日

第 5 回 平成 26 年 1 月 30 日

人材育成分科会 WG 開催実績
第 1 回 平成 25 年 10 月 22 日

第 2 回 平成 25 年 11 月 26 日

第 3 回 平成 25 年 12 月 13 日

第 4 回 平成 26 年 1 月 17 日

34

第２節
(1)

ポータルサイトの構築・運営

省庁間連携による初めての合同ポータルサイトおよび NBDC ポータルサイトの構築少し遡るが、平成 18 年 5 月 17 日付けの科学技術・学術審議会 研究計画・評価分科会
ライフサイエンス委員による「我が国におけるライフサイエンス分野のデータベース整備戦略のあり方について」には、データベース整備の問題点について、以下のように述べられている。
『我が国のライフサイエンス分野においても、これまで非常に数多くのデータベースが開発されてきている。その中には、国立遺伝学研究所の核酸配列データベース DDBJ、京都大学の統合パスウェイデータベース KEGG、大阪大学のタンパク質立体構造データベー
ス PDBj、東京大学/科学技術振興機構の日本人一塩基多型データベース JSNP など世界に誇れるデータベースも一部にはあるが、多くのデータベースに関しては、各機関や各プ
ロジェクトでバラバラにデータベースが作られ、所在情報が誰にでも分かるようにはなっていない、似たようなものがいくつもありどれを使ってよいか分からないなど、それらを関連付けて使おうとしたときに大変使い勝手が悪いという状況である。また、多くは十分な解析や解釈がなされず生データをただ格納したものになっており、また、臨床情報などの表現型データとの統合が十分でなく、医療や創薬その他の産業への応用が困難になっている。多くのデータベースが日本語化されていないことも広く応用展開していくことを困難にしている要因であろう。さらには、それらを使いこなして有用な生物学的あるいは医学的な知識を発見するための利用技術の開発も十分ではない。また、それ以前に、各機関や各プロジェクトで構築されたデータベースがなかなか公開されない、
仮に公開されても永続的に維持更新されないという問題がある。プロジェクト期間が終了すればそのまま放置される場合が多く、せっかくの成果が広く活かされないうちに消えてしまう。また、別の問題として、各機関や各プロジェクトで産出された実験データと文献に書かれた知識とを対応づけることが近年重要になってきているが、それらの連携が我が国では弱いという問題もある。
』
そして、取り組むべき課題や推進方策が以下のように述べられている。
取り組むべき課題
我が国で開発された種々のデータベースの所在情報や利用法などを漏れなく掲載したポータルサイトを構築し運用すること推進方策
我が国では数多くのデータベースが日々作られている。これらを十分に活用するためには、常に最新の情報を保持したポータルサイトが不可欠である。このサイトの構築・運用に際しては、以下の点に留意すべきである。
・何といってもポータルサイトにとって重要なことは、その網羅性である。日々、新しいデータベースが作られているような今日の状況では、個々の利用者が関連する
データベースすべての所在情報や利用法を把握するのは事実上不可能である。ポー35

タルサイトにはデータベース作成者の意向も踏まえた上で、我が国のデータベース
を漏れなく収載することが欠かせない。
・一方、ポータルサイトに掲載されるデータベースが玉石混淆ではかえって混乱を招く。これを避けるため、引用数、アクセス数、データ量等を調査し、利用者側から見て分かりやすいよう、掲載するデータベースの分類をすること。
・使いやすさによるデータベースの評価や利用法からみた分類などによるガイダンス
機能の導入など、利用者の視点に立ったポータルサイトの運用に努めること。
・ポータルサイトの自動構築や評価のための技術開発もあわせて行うこと。
・ライフサイエンス分野の研究者、技術者を主たる対象とするが、一般の医療関係者あるいは育種家といった利用者も想定し、日本語での情報提供にも十分配慮すること。
また、平成 17 年度から 19 年度に日本の生命科学系データベースの現状について、科学技術連携施策群「生命科学の基礎・基盤」補完的課題「生命科学データベース統合に関する調査研究」（研究代表者：国立遺伝学研究所 生命情報・DDBJ 研究センター 大久保 公策 センター長・教授）が行われ、日本の生命科学研究の情報基盤として、生命科学に関係する文部科学省、厚生労働省、農林水産省、経済産業省の 4 省によって、省の枠を超えた４省統合
データベースの構想が提案された。
このような背景のもと、平成 18 年頃から平成 22 年度まで、文部科学省、農林水産省、経済産業省で、生命科学に関係したデータベースの統合化に向けた取り組みを実施してきた。
これらの取り組みは、当初は各省で独自に進められていた。各省のプロジェクトは以下の通り。
・文部科学省委託開発研究事業「ライフサイエンス分野における統合データベースプロジェクト」（平成 18 年度～22 年度）
・農林水産省委託プロジェクト研究「農林水産生物ゲノム情報統合データベースの構築」（平成 18 年度～22 年度）
・経済産業省産業技術研究開発「統合データベースプロジェクト」（平成 20 年度～22 年度）
その後、データベースの統合化をオールジャパンの体制で進めるために、内閣府総合科学
技術会議のもとに統合データベースタスクフォース（座長：五條堀 孝 国立遺伝学研究所
副所長）が設置、平成 21 年 5 月に報告書がまとめられ、そこで示された方針をもとに、省の協力体制を構築して、平成 23 年度より 4 つのステップ（カタログ、横断検索、アーカイブ、再構築）を統合データベースタスクフォース報告書に示されたロードマップに沿って進めることとした。
平成 23 年に NBDC が発足すると、NBDC ポータルサイトを同年 4 月に立ち上げ、生命科学
系データベースカタログ、生命科学データベース横断検索、生命科学系データベースアーカ
36

イブ等を文部科学省統合データベースプロジェクトの中核機関であった DBCLS（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構ライフサイエンス統合データベースセンター）から引継
ぎ、公開・運用した。同ポータルサイトでは、上記３サービスの他、機微なヒトデータを収載する NBDC ヒトデータベース（平成 25 年 10 月開設）
、NBDC の共同研究、ファンディングにより研究開発を実施した各分野の統合データベースや各種ツール等の情報も幅広く収録
し提供している。
さらに、4 省データベース統合の段階的進展、に記載されている第 1 から第 3 段階である、データベースのカタログ、横断検索、アーカイブ構築に引き続き、平成 27 年 11 月には、第 4 段階の足がかりとして統一された機械可読フォーマットである RDF で再整備されたデータベースを収載するポータルサイト（RDF ポータル）を開設し、運用を開始した。
また、データベースのカタログ、横断検索、アーカイブ構築などにおいて、文部科学省、
厚生労働省、農林水産省、経済産業省 4 省の間で協議、調整に取り組み、NBDC が運営とりまとめを担う形で、4 省合同の初のデータベース合同ポータルサイト「integbio.jp」を立ち上げ、当該 web サイトからワンストップで各省の統合サイト、上述の 3 サービスに到達できるように整備し、現在に至るまで運営を行っている。

図 II-2-1．NBDC ポータルサイト biosciencedbc.jp

37

各省の DB 統合を担う機関のweb サイトを集約、案内

図 II-2-2．4 省合同ポータルサイト integbio.jp

38

(2)

生命科学系データベースカタログ

サムネイル

名 称

概要説明

カテゴリー別
絞り込み機能1,581DB
図 II-2-3．Integbio データベースカタログサイト
インターネット上に散在するデータベースから、利用したいデータベースがどこにあるのかを容易に探せるシステムとして、関係 4 省と連携し、既存のカタログデータの集約、共通
フォーマットでの再整理を実施し、4 省の既存カタログデータ 1,091 件を網羅したカタログ
サイト (Integbio データベースカタログ)β 版を平成 23 年度に公開、平成 24 年 10 月 1 日には正式公開しインターフェースを刷新した（http://integbio.jp/dbcatalog/?lang=ja）。
その後も 4 省で連携し、平成 25 年 6 月からは英語サイトを公開している。平成 28 年 9 月
末現在、収録レコード数は 1,581 件となっており、国内の主なデータベースをほぼ網羅している。データベース情報の拡充は、各省の研究機関の公的データベースの調査や、ファンディングプログラムの報告書を調査することなどにより行った。機能の拡充・開発としては、
データベースの基本情報として、一つ一つのデータベースの内容を調査し、「論文（PubMed
ID）」（データベースやデータベースを作成したプロジェクトの論文がある場合、PubMedID を付与）、「カテゴリ（対象）」（データベースに収録された対象データ。ゲノム、遺伝子、蛋白質等に分類）、「カテゴリ（データの種類）」（データベースに収録された主要データの種類。
配列、構造、画像、文献等に分類）等のメタデータを追加するとともに、これらのカテゴリ
39

によるデータの絞り込み検索機能を開発した。また、リンク先データベースが稼働中か休止かを示す「稼働状況」の情報を毎日自動更新するシステムを開発、実装することや、データセットの一括ダウンロード可能なデータの絞りこみ機能を追加する等、利用者の利便性を高めるための取り組みを実施している。
また、国際開発者会議バイオハッカソンを通じて海外のカタログ関係者への当英語サイトの宣伝や双方のカタログデータの共有に向けた意見交換を行い、プレゼンスの向上に努めた。具体的にはデータベースのメタデータの RDF 仕様国際標準化に向けたガイドライン「Dataset Descriptions: HCLS Community Profile」作成の議論に参加し、例の一つとして
当英語サイトが取り上げられた（平成 27 年 5 月 14 日公開）
。またデータベースカタログ関係者間の情報共有を目的とする BioDBCore の事業サイトの Relevant resources セクションに当英語サイトがリンクされている。
現在、国内で公開されているライフサイエンス系データベースの大部分を網羅したため、今後は新規データベースの探索・捕捉やメタデータの整備・充実に注力していく予定である。
なお、ユーザの要望も踏まえ、海外データベースとの相互情報搭載に向け取組むこととし、
biosharing.org との連携について検討等を開始し、RDA※の場を通じて具体的な連携向けた検討等を進め、月 1 回程度の頻度で双方のデータ交換を行う方向で調整している。また、日本発の Integbio DB catalog のデータベースタグを利用し、biosharing のもつタグ”Domain”
を整理できないか、biosharing 側で検討を行っている。
また、NBDC 発足当初から、JST 情報事業との連携も進めており、J-GLOBAL（文献、特許、研究者、研究課題など科学技術のキーとなる情報をつなぎ、次々にたどって「探索」することで、異分野の知や意外な発見を支援するサービス）の研究資源情報にデータベースカタロ
グに搭載している情報を提供する等の連携を実施している。
※RDA:Research Data Alliance
平成 25 年に設立された、研究者とイノベータが技術、分野、国を超えてデータをオープンに共有し、社会の大きな課題を解決するための国際的なコミュニティ型会合

40

(3)

生命科学系データベース横断検索

596DB

検索画面

検索結果

関連遺伝子
語句シソーラス（関連語句の提案）
外部リンク

図 II-2-4．生命科学系データベース横断検索サイト
複数のデータベースをあたかも一つのデータベースであるかのように検索できるシステ
ム(http://biosciencedbc.jp/dbsearch/)として、平成 28 年 9 月末時点で、596 のデータベースを対象とした横断検索を実現している。
データベースに多く存在するのだが、Google のような公開 Web 検索サービスでは、検索対象にできていない情報（深層ウェブ）があり、また、提供側の事情か、ヒット件数が安定しないという状況がある。従って、網羅性や再現性を要求する学術的な探索には、公開 Web
検索サービスとは別の、生命科学系データベースの中身を一括検索し、漏れなく正確な結果を表示できるシステムが必要である。正確なヒット件数表示は、検索エンジンアプリケーシ
ョン側で調整することで提供できるが、情報の網羅性を確保するためには、生命科学系デー
タベースの中身を網羅的にクローリングする必要がある。
そのためには、エントリが全部で何件あり、各々どの URI（Uniform Resource Identifier）にあるか把握する方法という技術的な条件、関連法とデータベース提供元の規約へ対応といった法的な条件、データベースの内容を理解し、生命科学分野に特化するという学術的な
41

条件を漏れなく克服する必要がある。技術的な要件については、サイトマップ情報などがあればそれを利用する、URI（Uniform Resource Identifier）に連番や ID があればそれらに着目したクローリングを行う、といった工夫を行った。
法的問題については、データベース公開者の定める利用規約・意向、”著作権法施行規則の一部を改正する省令 （平成 21 年省令第 38 号）”に従う、相手サーバのパフォーマンス
低下やサービス停止に繋がらないような頻度・負荷のクローリングアクセスを行う、といった対応を行った。予め法務の専門家（弁護士）に相談するとともに、データベース管理者がす ぐ に 連 絡 を 取 り た い 場 合 に 、 ロ グ か ら 連 絡 先 が 分 か る よ う 、 独 自 の UserAgent(NBDCbot(biosciencedbc.jp/dbsearch))を記述した。また、データベース管理者とコンタク
トを取り、了承を得ることが可能な場合は、適宜コンタクトを実施した。学会などでクローリング実施していることを情報公開した。
学術的な条件については、生物種や配列の構成を把握し、検索結果の表示方式に反映する、
内容と無関係の画像（ロゴ画像等）や、キーワード検索の対象にならない（座標や計測値等）
ものはクローリングを行わない、重複した内容が表示されないように、ミラーサイト等を除外する、といった工夫を行った。
技術的な開発や改良としては、利用者要望等も調査しながら、エントリ（データベースの各データ）毎にメタデータとして生物種を付与、関連語を表示するキーワードタブの追加、データベース間の移動が容易になる検索結果のカテゴリ表示、検索結果にサムネイル画像を表示する等のインターフェースの改良、タッチパネル端末への対応、を実施し、利便性向上を図った。さらに検索応答性の向上のための検索エンジンの調査・検証・実装の検証を行い、H28 年度に切り替えを行った。データベースの情報更新の自動化による効率的運用を図った。
また、4 省連携を実施している各機関データとの相互横断検索を達成し、今後のデータベース追加に向けて、検索インデックス更新作業の自動化、省力化への取り組みを実施した。

42

図 II-2-5．横断検索の 4 省連携（概念図）
さらに、JST 情報事業の連携として、J-GLOBAL とのキーワードリンクや J-STAGE（国内学協会発行の電子ジャーナルの公開サービス）に搭載された電子ジャーナルのうち、許諾等の準備が整った全文データへのクロールを開始したほか、研究者の最新情報を知りたいという利用者の要望に応え、researchmap（研究者の双方向コミュニケーションサービスをもつ、国内最大の研究者情報を収録した日本の研究者総覧データベース）の研究者情報へのクロールを開始し、利用者がより多様な生命科学系データベースにアクセスできる入口としての環境を整備した。

43

(4)

生命科学系データベースアーカイブ

119DB

アーカイブの概要

サムネイル、名称、運用場所、代表者、カテゴリー、生物種、要約、利用

図 II-2-6．生命科学系データベースアーカイブサイト
研究プロジェクト等により作成・公開されたデータベースが、プロジェクトの終了とともに維持されなくなり、公的資金により得られた貴重なデータが利活用できなくなる状況がある。この状況を改善すべく、国内のライフサイエンス研究者が生み出したデータセットを
長期間安定に維持保管し、多くの人が容易にデータへアクセスしダウンロードを行えるよう、生命科学系データベースアーカイブ（http://dbarchive.biosciencedbc.jp/index.html）
を運用している。平成 28 年度 9 月末時点で、119 のデータベースをアーカイブしている。
収録データベースの拡充は、単にデータベースアーカイブを受け入れるだけで無く、アーカイブしたデータベースのデータ拡張、バージョンアップ等に対応したデータ更新等にも努めた。さらに、データ再利用を促すため、データの RDF 化やデータベースカタログとの連携（データベースカタログにアーカイブ搭載データベースを絞り込む機能を付与）、横断検索との連携（アーカイブ収録データベースを横断検索対象とする）を進めた。また核酸及び蛋白質の配列検索機能や、RDF ファイルのダウンロードを可能にするための機能を追加し、さらに、システム改良及びサーバ構成の冗長化によるレスポンス向上等を実施することで、利便性の向上を図った。
また、データの被引用をしやすくし、引用状況も集計しやすくなる様、論文等で利用した
44

データを容易に明示できる DOI(Degital Object Identifier)をアーカイブデータに付与した。さらに、JST 情報事業の J-GLOBAL（アーカイブ全体）、Researchmap（アーカイブ新規登録全件）とリンク付けを行う等の連携を行い、アーカイブされたデータベースの作成者や論文情報を付与した。
府省間連携について、作成ガイドラインに基づく各省のアーカイブ作成体制を支援し、それぞれの機関において、多様な表を含む複雑なアーカイブも含めた、複数のアーカイブ作成を行うまでの体制となった。

図 II-2-7．ポータルサイトの収録数等の拡充 ※平成 28 年度は 9 月末現在
ポータルサイトのアクセス数は平成 25 年度以降、約 400 万ページビュー／年となっている。同ポータルサイトは英語化も行い、国際的な情報発信に貢献している。国別の利用者は、日本が約 70％、米国 9.3％、中国 5.4％、ロシア 4.5％などとなっている。
（平成 27
年度）

図 II-2-8．ポータルサイトのアクセス数45

また、ポータルサービスの利用者も全体として、増加で推移している。

※※

図 II-2-9．ポータルサイトのユニーク IP*（年度毎の月平均）※横断検索は一部改修のため(平成 27 年 7 月～）、平成 27 年度は 4 月～6 月の平均。
従前データとの比較ができないため、平成 28 年度のデータは割愛。
※ユニーク IP：異なる IP アドレスからの訪問数をカウントしたもの

46

(5)

4 省連携に関連する共同研究

NBDC では、これまで各省の統合データベース構築を推進してきた産業技術総合研究所、
医薬基盤研究所と共同研究を実施することとし、運営委員会の承認を得て、統合化を推進しており、運営委員会に毎年報告を行っている。なお、共同研究内容は、合同ポータルサイト
integbio.jp の構築、公開、運用および、それらに関連する技術開発等を行うものとなっている。
※平成 28 年度現在、産業技術総合研究所、医薬基盤・健康・栄養研究所（旧 医薬基盤研究所）との共同研究開発を引き続き継続して推進している。なお、農林水産省では関連プロ
ジェクトが終了し、農林水産省のデータベース AgrID－農畜産物ゲノム情報データベース
は運用停止中であるため、それらデータベースから選択したものについて NBDC アーカイブから公開している。
医薬基盤研究所（現 医薬基盤・健康・栄養研究所）との共同研究開発
厚生労働省に関連したデータベースのリストを作成するために、厚生労働省が所管する主要な法人のホームページすべてを調査し、NBDC データベースカタログ事業との協働によって Web で公開されているデータベースを抽出してメタデータの付与、英語化を行った。また、厚労科研費に含まれるデータベースの調査も行った。これらの調査は継続し、新たなものを追加して行っている。
横断検索については、NBDC と医薬基盤研究所の双方の横断検索システムの相互運用を可能とし、また、より有用性の高い検索結果の表示とランキングを実現するために、microdata
形式を用いた機械可読なメタデータの仕様の普及と拡張及び利活用を進め、必要なツールを開発した。このメタデータと横断検索システムを利用して新たな医学・生命科学データベースの横断検索サイト Sagace を構築するとともに、速度改善に資する新しい検索エンジンの導入や、microdata 以外の様々な形式のメタデータ情報に対応したクローラの作成、GUIによるメタデータ付与促進ツールの作成などを行ってきた。
他に、医薬基盤研究所で構築された Open TG-GATEs（トキシコゲノミクスデータベース）の一部を RDF に変換し、外部データベースとの統合とデータ解析を行うシステム Toxygatesを開発した。さらに、Open TG-GATEs 全体を DBCLS が提唱するガイドラインに従い RDF 化
し、RDF ポータル（生命科学分野のデータベースを RDF 形式で集約しているサイト）に登録した。また、医薬基盤研究所で構築されている希少疾病用医薬品データベースを RDF 化し、データのダウンロード提供の仕組みを構築した。

産業技術総合研究所との共同研究開発
産総研、NEDO、NITE 等の公開情報に基づき MEDALS データベース便覧・ツール便覧・プロ
ジェクト便覧の拡充を続け、データベース便覧の情報を Integbio データベースカタログに47

追加し続けている。MEDLAS 横断検索については、MEDALS 全体の情報を横断検索用の形式で機関間で共有、さらに脆弱性解消のため MEDALS サーバの再構築を行うとともに、検索エン
ジン変更への対応も協力して進めた。さらに 35 件のデータベースについて、統合しやすい形（CSV や RDF）に変換し、新たなメタデータを付与し、NBDC アーカイブサイトから公開した。また MEDALS 内部のデータ及びツールのオントロジーを作成し平成 28 年 3 月公開、9 月には可視化ツールも MEDALS サイトで公開した。

48

(6)

RDF ポータル

図 II-2-10．RDF ポータルサイト
49

Web 上に分散するデータベースを統合・相互利用し、コンテンツを有機的に活用するためには、現時点では、セマンティック・ウェブ技術を用いることが最適な回答である。セマン
ティック・ウェブにおいて、データを記述するには、RDF（Resource Description Framework）
を用いることが一般的であり、W3C(World Wide Web Consortium)により標準化がなされてることから、RDF によるデータの統合化を進めてきた。RDF を利用することの最も重要な点はフォーマットそれ自体ではなく、RDF を用いることで、これまでデータベースの統合を困難にしてきた、各々のデータベースだけでしか通用しない暗黙知を、明示的に記述することが促進されることである。今後、新たな標準フォーマットが普及しても、RDF により明示的になった情報は、容易に次の技術標準へ移行することが可能である。ライフサイエンスのデータベースの RDF 化は、平成 18 年頃に、UniProt が先鞭をつけ公開を開始した。
例えば、European Bioinformatics Institute（EBI）は、EBI にて開発されている主要な
データベース 5 つを RDF 化 し、EBI RDF platform というポータルサイトから公開している。同年には、National Center for Biotechnology Information（NCBI） から化学物質のデータベースである PubChem と医学用語集である MeSH の RDF も公開された。平成 27 年には、EBI のゲノムデータベース Ensembl の RDF が公開されている。
このように、遺伝子、ゲノム、タンパク質配列、タンパク質立体構造、化学化合物、遺伝
子発現、パスウェイといった、基盤的なデータベースに関しては、一通りのものは RDF デー
タとして利用できるようになっている。
また、国際的な臨床研究データ交換基準を提供している NPO 法人である、CDISC（Clinical
Data Interchange Standards Consortium）では 1000 万人規模の大規模医療情報データベース構築を目指しているが、RDF 形式での仕様策定も行っており、今後 RDF 形式で大規模な医療情報が利用できる可能性がある。
このような RDF 化の状況を踏まえ、NBDC は DBCLS と共同で、生命科学分野の RDF 形式によるデータベースを一箇所に集約した日本初のポータルサイト「NBDC RDF ポータル」を構築し、平成 27 年 11 月に公開した（https://integbio.jp/rdf/）。本サイトには、NBDC/DBCLS
によるレビューを経た、さまざまな研究機関が作成した RDF データが登録されており、利用者はそれらのデータの概要を一覧することができ、また、データのダウンロードや SPARQL（RDF 形式データの標準問い合わせ言語）による検索を行うことができる。本サイトは、国内の多くの研究機関から多種多様な RDF データを集積しており、前述した欧米のデータベースセンターから公開されている RDF データには含まれていない独自のデータが集積されている点に特色がある。
また、ポータルサイトの公開に先立ち、質の高い RDF データ作成のための RDF データ作
成のガイドラインを策定・公開した。本ガイドラインは、これまで DBCLS/NBDC で開催してきた合宿形式の開発会議である国際版および国内版 BioHackathon や、統合化推進プログラムの開発担当者等との技術開発交流のために毎月実施している SPARQLthon などで行われた様々な議論や、蓄積された知見も踏まえたものであり、一定の書式によってリソース（資源）50を指し示す識別子である URI(Uniform Resource Identifier)の設計、検索しやすい RDF 構
築のために利用を推奨する語彙、オントロジーの利用・構築、RDF の提供方法等について指針を与えるものとなっている。
NBDC では、国際的なタンパク質構造データベース wwPDB の世界三極の一を成す日本蛋白質構造データバンク(PDBj)等、統合化推進プログラムの実施者をはじめとして、生命科学データベースを開発している国内外の研究グループに対し RDF 形式の採用を推奨するとともに、ポータルサイトの構築を進めてきた。wwPDB の RDF 版である wwPDB/RDF 等当初 10 件を公開し、平成 28 年 9 月末までに計 13 件のデータセット（微生物、糖鎖構造、遺伝子発現、
化学物質（日化辞）等）を公開した。

51

第３節 基盤技術開発の推進(1)

目的

様々な大量データが蓄積されてきている現在、ライフサイエンス研究の進め方が従来の実験をベースにした仮説検証型に加え、データ駆動型研究の重要性が増しつつある。ただし、データ駆動型研究を進めるにあたっては、新規に生産されるデータおよび既に蓄積されている多種多様なデータを効率的、効果的に、さらに統合的に利用できるようにデータを機械
可読な形式で整備しておくことが必要であるが、現状ではそのようにデータが整理されているとは言いがたい。そのため、「基盤技術開発プログラム」では、データインフラ整備のための基盤技術として、データのもつ意味を踏まえてデータを整理すること、さらに、デー
タベースの統合に必要な標準化、「データベースの統合化や高度な検索等、統合的利用のための技術開発（索引、辞書、データフォーマットなどの構築）」データベース統合化の実現のために重要な基盤技術の開発・実装までを行うことを目的として、研究開発を実施した。
なお、データ駆動型研究を推進する人材育成のため、エンドユーザの裾野を広げるための活動もあわせて実施した。
(2)

成果の概要

データベース統合化の実現のために必要な基盤技術の開発・実装を目的とした研究開発を実施した結果、ゲノムを中心として、そこにリンクする様々な情報を RDF 化することで統合し、検索・閲覧を可能とした TogoGenome、RDF 化されたデータを活用したウェブアプリケーションを構築するためのフレームワークである TogoStanza、リレーショナルデータベー
スのデータを簡易的に RDF と同様に利用するためのツールである D2RQMapper、一般的な NGS
データの解析ワークフローをパッケージとして提供する NGS 解析ワークフローなど、統合
データベースに有用な様々な基盤的技術を提供することができた。また、合宿形式の国際開発者会議（BioHackathon）を欧米の主要 DB キーパーソンを招聘して毎年開催し、データベース統合化に関わる様々な技術開発に取り組んだ。また、そこから産まれた国際的な人材ネットワークを基に、特に重要なテーマについては、別途、開発者会議 RDF サミットを開催した。これまでに、ゲノム構造の RDF モデル化や、大量のヒトリファレンスゲノムを効率的に扱うためのリファレンスゲノムグラフ技術への RDF 対応について成果をあげてきた。
また、国内におけるデータベース統合化を促進するために、統合化推進プログラムを中心とした、様々な分野のデータベース統合に取り組む開発担当者が集まって議論・開発を行う場として、SPARQLthon（月一度開催）や国内 BioHackathon（年一度開催）を開催した。これ
らの開発者会議において議論されてきたデータベースの RDF 化に関する実務的な知見が、DBCLS RDF 化ガイドラインに集約され、また、ガイドラインに準拠した RDF データを一覧検索できる NBDC RDF ポータルの実現にも繋がった。
さらに、ゲノム情報・臨床情報等の情報について、扱いには個人情報などへの特段の配慮を必要とするものであるが、アウトプットとして医療等につながる情報に関し、倫理面、法52

的な面といった社会的な問題に関わりながら共有する方法について、国際的に検討する枠組みである GA4GH に参加し、意見も出しながら世界基準に協調しつつ、検討や技術開発を進めている。
これまで築いてきた、国内的な生命科学系データベースの統合の中心、国際的な協調のハブとして、今後とも、基盤的な技術的課題の克服、新技術から生産されるデータへの対応、
倫理的・法的な検討等を行っていくことが期待される。
(3)

推進体制

① 概要
平成 23 年度の公募開始に先立ち、基盤技術開発プログラムでは、「競争的資金制度におけるプログラムディレクター及びプログラムオフィサーに関する規則」(平成 18 年達第 3 号)
並びに「ライフサイエンスデータベース統合推進事業の実施に関する規則」（平成 22 年規則
第 127 号）に基づき、基盤技術開発プログラムの適切な運用、研究開発課題の評価、評価プ
ロセスの適切な管理、質の向上及び見直し、優れた研究開発の支援等を行うため、プログラ
ムオフィサーとして研究総括を配置した。また、研究領域の運営に関し、研究総括が意見を聴くため、外部の有識者からなる研究アドバイザーを配置した。研究総括（プログラムオフ
ィサー；PO）は、NBDC 企画運営室準備室において、有識者の調査を行い、統合データベースへの造詣、学界・産業界からの人望、豊富なマネジメント経験などを踏まえ、長洲毅志氏（当時：エ―ザイ株式会社 理事・EPCS・CSO 付 担当部長）とした。また、研究総括の下に、研究開発課題の評価などにおいて意見を述べるものとして、研究アドバイザーを置いた。
研究アドバイザーの選定要件は以下の通り。
・関連分野について先見性及び洞察力を有する。
・優れた研究実績を有し、関連分野の研究者から尊敬・信頼されている。
・自身の研究分野に拘泥せず、公平な見解を持っている。
・研究プログラムのマネジメント能力を有する。
上記要件を満たす有識者を調査し、専門分野、所属、年齢、性別等の多様性も考慮した結果、基盤技術開発プログラムでは 5 名の研究アドバイザーを委嘱した。

53

表 II-3-1．基盤技術開発プログラム研究総括および研究アドバイザー（平成 23～25 年度）
氏名

所属機関

所属機関役職

研究総括

長洲 毅志

エーザイ株式会社

理事・ＣＳＯ付 担当部長

研究アド

秋山 泰(※)

東京工業大学 大学院情報理工学研究科

教授

バイザー

伊藤 隆司

東京大学 大学院理学系研究科

教授

嶋田 一夫

東京大学 大学院薬学系研究科

教授

深海 薫

理化学研究所 筑波研究所室長

バイオリソースセンター
宮辺 裕新(※)

情報解析技術室

日鉄ソリューションズ株式会社

常務取締役(※)平成 24 年度まで

平成 25 年 8 月に開催された第 70 回ライフサイエンス委員会において、基盤技術研究について
は、「第二段階においては複数年に亘って JST と ROIS の下で一体的な形で運営されていくことが最も効率的であり、JST と ROIS との間で共同研究開発契約などを締結して進めることも検討されるべきである。」との報告がなされており、これをうけ、平成 26 年度からは、ROIS との共同研究開発による、より一体的かつ効率的な研究開発を実施している。共同研究開発には、研究総括やアドバイザーは置かないものの、優れた研究開発の支援、適切な運用管理等を行うため、
NBDC 運営委員会や企画運営室が関与することとした。

②

研究開発課題の実施体制
提案課題には研究開発課題の実施体制として、研究開発課題全体の研究実施に関する責任を負う研究代表者のもと、研究代表者の指揮する研究チームを編成して行う体制を求めた。研究チームには研究代表者の研究室メンバーによる「研究代表者グループ」のほか、研究代表者の研究
構想を実現する上で必要と判断される場合、その他の研究室あるいは研究機関に所属する研究者等からなる共同研究グループの編成も可能とした。
平成 23 年度公募における、研究開発費、研究開発期間は下表の通り。
JST は、研究開発課題に参画する研究機関等と委託研究開発契約を締結して研究を推進した。

また、共同研究にあたっては、共同研究開発契約を締結して研究を推進した。
表 II-3-2．基盤技術開発プログラムの研究開発費、研究開発期間
研究開発費（直接経費のみ）

研究開発期間研究形態

平成 23 年度～
平成 25 年度

3 億円程度／年（研究期間総額９億円）

3 年以内

委託研究

平成 26 年度～

3 億円程度／年

各年度毎

共同研究

(4)

課題の選考（事前評価）

平成 23 年度の基盤技術開発プログラムの提案公募にあたり、JST は、研究総括のもとで、
54

大学・民間・独立行政法人等の研究機関等から研究開発課題の提案を広く募集した。研究総括が研究アドバイザーの協力を得て選考した結果を踏まえ、データベース統合検索技術、大規模データの活用技術、データベース解析統合利用環境の整備など、データベース統合化実
現の核となる重要な技術の開発と実装を行うというプログラムの設定趣旨に合致する研究
開発課題とその研究代表者を選定した。
NBDC 発足に先立って、平成 22 年 11 月 1 日に募集を開始した。12 月 24 日に募集を締め切り、2 件の応募があった。研究総括、研究アドバイザーによる書類選考、面接選考を経て、採択課題を決定、平成 23 年 4 月 1 日に公表した。
基盤技術開発プログラム（平成 23 年度）の選考基準(募集要項より抜粋)
基盤技術開発プログラムは、データベース統合化の実現に向けて基盤となる技術の開発を行い、実装までを行うものです。具体的には統合検索技術、大規模データの活用技術、データベース解析統合利用
環境の整備等、およびこれらに付随する各種技術開発とその実装を目指します。
本事業では、推進すべきプログラムのほか、その責任者である研究総括を JST が定めます。研究総括
は、プログラムごとに研究開発課題を募集し、研究アドバイザー等の協力を得ながら、本事業の趣旨にふさわしい研究開発課題を選考します。選定された研究代表者は、研究総括のマネジメントのもとで研究チームを編成し、研究を推進します。
研究開発課題の研究費は総額９億円（３億円×３年間）程度です。採択予定件数１件。

基盤技術開発プログラムの選考の基準は、以下のとおりです。
ａ．データベース統合化の実現に向けた基盤技術開発として適当な内容であること。
ｂ．目標設定・計画が具体的かつ明確であり、かつ実現性が高いこと。
ｃ．実装化に向けた具体的な計画を有し、その実現の可能性が高いこと。
ｄ．今後産出が予想される画像や大規模データの処理など、将来を見通した内容が計画に盛り込まれ、その実現の可能性が高いこと。
ｅ．利用者の視点に立ったサービス提供の具体的な計画を有し、その実現性が高いこと。
ｆ．研究代表者を中心とした研究開発体制が適切に組織されていること。
ｇ．研究代表者は、研究遂行のための研究実績と、研究チーム全体についての責任能力を有していること。
ｈ．研究代表者および主たる共同研究者が所属する研究機関は当該研究分野に関する研究開発力等の技
術基盤を有していること。
ｉ．研究代表者の研究構想を実現する上で適切な研究費計画であること。研究のコストパフォーマンス
が考慮されていること。
ｊ．必要に応じて適切な外部との連携や利用者の意見が取れる体制であること。
ｋ．研究開発計画が、その成果を長期間にわたって維持改善することを考慮したものであること。
ｌ．研究開発成果が、国際的に通用する、日本の中核的なデータベースにふさわしい高い技術レベルで
あること。

55

表 II-3-3．基盤技術開発プログラム採択課題
研究代表者

所属機関・役職

研究開発課題名

研究開発課題概要

米澤 明憲

情報・システム研究

データベース統合に世界に冠たる統合データベースの構築を企(※)

機構 ライフサイエ

関わる基盤技術開発

図して、大規模集中型の統合ではなく「フェンス統合データベー

デレーション（連携）型」のデータベース統

スセンター(DBCLS)合を行う。そのためにＲＤＦを中心とする技
術を用いてＤＤＢＪやＰＤＢｊなど国内の拠センター長

点データベース、統合化推進プログラムの分
野別データベースなどを分散的に結ぶ新たな統合のシステムを検討し、ライフサイエンス
分野の将来のあるべきインフラストラクチャ
ー構築を目指す。さらに大規模データに対応する基盤技術を開発する。
(※)平成 24 年度以降は、小原雄治(DBCLS センター長)

平成 26 年度からは、共同研究として研究開発を実施しているが、その開始にあたっては、共同研究の体制や研究計画について、平成 26 年 2 月 18 日に開催された第 10 回 NBDC 運営
委員会運営委員会にて DBCLS,NBDC から説明を行い質疑の上審議し、承認された。
(5)

課題管理

① 計画書・報告書
研究開発課題の研究代表者に対して、初年度に研究開発期間全体の計画書（全体研究開発
計画書）及び各年度最初に当該年度の計画書（年次研究開発計画書）の提出を求めた。公募
課題においては、研究総括が選考時の研究アドバイザー等の意見を踏まえて必要に応じて調整し、承認した。また、共同研究については、運営委員会において、各年度、当年度までの研究開発進捗状況等の報告と、次年度の研究開発計画書を付議し、審議を経て承認されている。
また、各年次の期末に当該年度の研究開発状況の報告書（年次研究開発実施報告書）の提出を求め、成果の把握に努めるとともに、翌年度の研究開発計画の調整に役立てた。なお、
公募課題の最終年度には、研究開発期間全体の進捗・達成状況の報告書（研究開発終了報告書）の提出を求めた。
上記の、年次研究開発実施報告書、研究開発終了報告書は、NBDC ポータルサイトに掲載
し公開した。
②

キックオフミーティング・サイトビジット・研究進捗報告会・研究成果報告会
採択時に研究開発計画を議論するため、また、統合化推進プログラムの各課題との連携の56

ために、両プログラムの採択課題によるキックオフミーティングを開催した。また、2 年次には、研究開発状況を把握し、今後の研究計画を議論するため、また、統合化推進プログラ
ムの各課題との連携を強化するために、両プログラムの採択課題による研究進捗報告会を開催した。統合化推進プログラムとは、標準化についての議論や、生物種や分野によって異なるデータの特徴やその取扱いなどについても議論した。総括・アドバイザーからは、個別のツールについての気づきから全体としての方向性まで、幅広いコメントを伝えた。
また、研究総括は、主たる研究機関である DBCLS での定例会議へ適宜出席し、進捗状況を把握するとともに意見を述べた。さらに、共同研究チームの状況や研究開発の進捗状況を把握するため、サイトビジットを実施し、口頭発表を基に意見交換し、議論を深めた。
そして、研究開発課題の成果を広く一般に周知し、また一般からの意見を今後の研究開発にフィードバックするため、研究成果報告会をトーゴーの日シンポジウムのプログラムの一部として、事後評価会を兼ねて実施した。研究代表者による口頭発表の後、研究総括、研究アドバイザーを交えて議論が行われた。
(6)

研究計画

①平成 23 年度公募課題の研究計画
プロジェクトでは、基盤技術開発プログラムが成すべき課題を、データベースの統合を可能にする技術を開発し具体的に統合を実現すること、研究者のデータベース利用環境を、従来型の one by one の解析から多種類の解析を組み合わせた高度なものにすること、断片化した知識の検索からより集約された知識の取得を可能にするサービスを開発することと考え、大規模集中型の統合ではなく、セマンティック・ウェブ技術を利用した「フェデレーシ
ョン型」のデータベース統合を提案し、DBCLS、産業技術総合研究所生命情報工学研究センター(CBRC (Computational Biology Research Center))、京都大学の 3 機関が共同し、DDBJや PDBj など国内の拠点データベース、統合化推進プログラムの分野別データベースの協力の元、次に示す 7 課題を実施した。
(i)データベースの RDF による統合化(ii)解析プラットフォームによる統合利用環境の整備(iii)インターネットを活用した高度検索技術の開発(iv)RDF 化に資するオントロジー、辞書、コーパスの整備、標準化(v)大規模ゲノム配列データの利用技術開発(vi)情報統合化・知識発見のためのキュレーション支援(vii)統合データベースに関わるコンテンツの作成、整備
なお、研究開発の実施にあたっては、代表者を務める DBCLS グループが統合化の技術開発、およびその他全ての項目を担当した。加えて、CBRC グループは保有するバイオイン
フォマティクスの解析サービスを生かし、課題(ii)の解析プラットフォームの開発を担当、57京都大学グループは KEGG のバックボーンである DBGET/LinkDB システムを利用し、課題(i)(iii)の RDF 化や課題(iv)のオントロジー開発、メタゲノム・メタメタボローム等を対象に
課題(v)を担当した。
DBCLS グループ：情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター
研究代表者 米澤 明憲 センター長（平成 23 年度）
小原 雄治 センター長（平成 24,25 年度）
CBRC グループ：産業技術総合研究所 生命情報工学研究センター
主たる共同研究者 浅井 潔 センター長
京大グループ：京都大学 化学研究所
主たる共同研究者 五斗 進 准教授※RDF（Resource Description Framework）形式について
第 2 章 第 2 節(6)RDF ポータルで記載しているように、インターネット上にあふれる情報を活用するには、コンピュータで自動的に処理し、高度に利用する技術が重要である。生命科学分野の多種多様なデー
タベースは，それぞれが異なる語彙や形式によって記述されており，横断的にデータを統合して利用する際の妨げになっている。
インターネットの国際標準化団体であるワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム(W3C)から 1999 年に、インターネット上の情報をコンピュータでより処理しやすいものにするための国際的な標準形式として、RDF 形式が提案されている。生命化学分野の大規模なデータベースとしての基盤的なものについて、
RDF データとして利用できるものがそろいつつある。

実施した７課題の具体的な計画は以下の通り。
(i)データベースの RDF による統合化
多種多様な生命科学 DB に対して、利用者にとってこれまで以上に利便性が高い高度な検索システムを実現するためには、DB を効果的に統合することが必要不可欠である。生命科
学 DB は世界中の研究機関により開発されており、インターネット上で分散して公開されている。巨大なデータの Web を形作っている。しかし、そのデータフォーマットはそれぞれ独
自なため機械的に単純に統合するのは困難であり、セマンティック・ウェブの枠組みでの統合が適していることから、各 DB の必要なデータを RDF で記述することによって統合を行う。
まずは DB 自体や DB エントリのメタ情報を RDF で記述することで、分散した DB を無理なく統合することが可能となる。また DB のコンテンツについても、必要なものについては適宜
RDF 化を行う。これにより、様々な解析プラットフォームからのデータの利用も促進されると考えられる。そこで、(1)DB を RDF 化する際のガイドラインを作成する。(2)生命科学 DBのうち DB 統合の観点から有用性、再利用性の高い DB について、優先度を付けサードパー
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ティの中立的な機関として RDF 化を進めていく。(3)TogoDB に格納された DB に対して、DBエントリの任意のカラムに DB 登録者がオントロジーを付加する機能と、そのオントロジーを利用して、DB エントリを RDF として出力する機能の追加を行う。 (4) DB メタデータのRDF 化、(5)自然文で記述されたクエリを、RDF 問い合わせ言語（例として SPARQL 等）への変換を行う技術の開発、(6)大量の RDF データを格納し、効率的な問合せを行うことが可能なデータベースシステムについて、調査を行い、利用環境の整備および開発を進める。
京大グループは、自らが開発している LinkDB の RDF 化を行う。LinkDB は、DB エントリに記述されたクロスリファレンス情報を抽出することで、対象 DB 間の関係を網羅的に収集した DB であり、すでに DB エントリレベルでの DB 統合を実現しているため、RDF 化することで、非常に有用なセマンティック・ウェブリソースとなる。
(ii) 解析プラットフォームによる統合利用環境の整備
様々なデータ解析サービスやデータ検索サービスを、自動的に連携して使えるように整備することが、統合利用環境の利便性を高めるために必要である。こうしたサービス連携を目指したプラットフォームは、すでに海外を中心に定評のあるシステムが構築されている。
そこで、本研究では、独自にこうした環境を構築するのではなく、既存の有用なシステムのいくつかを整備する。具体的には Galaxy をベースに DBCLS が機能追加、日本語化を行い公開している DBCLS Galaxy、自然言語処理ワークフロー環境 U-Compare、CBRC がこれまでワークフローを構築してきた実績をもつ KNIME などを対象とする。これらの解析プラットフ
ォームに対し、データの持つ意味を解釈して解析を可能とするツール群を提供し、併せてテキストマイニングに関するツール群や高度な情報解析ツール群を使えるようにすることで、データ解析統合利用環境の充実を図る。また、そのための基盤技術開発として、それらのツール群に RDF 入出力機能を追加する。
CBRC グループでは、独自に開発した解析ツールや有用な既存ツールの新規 KNIME ノード化を実施し、これまで開発したワークフローに組み込んで随時公開する。並行して DBCLS における DB の RDF 化と連携し、そのデータと解析ツールが協調動作するプラットフォームの整備を行う。
京大グループはゲノムネットの解析サービスの API 化を担当する。ゲノムネットでは配列解析や化合物の構造解析等の計算サービスをウェブページ上で提供しているが、これらを API 化することで、様々な解析プラットフォームから利用できるようになり、解析の幅が広がると考えられる。
(iii)インターネットを活用した高度検索技術の開発
統合データベースプロジェクト(平成 18 年 9 月から文部科学省で開始されたプロジェクト)で開発された既開発サービスの高機能化並びに可視化技術を用いて、検索を中心としたサービスの高度化を図るとともに、プロテオームや疾患など特定の分野やテーマに合致し59

た統合検索のプロトタイプを開発し、あわせて統合化推進プログラムの分野別データベースの統合化に必要な技術開発を行う。
京大グループは LinkDB の検索対象拡張を行うとともに、LinkDB の等価リンク情報のうち人手で定義していた部分の自動更新化も進める。RDF 化した LinkDB の等価リンク情報を検索結果の可視化や有用分野でのプロトタイピングに応用することにより横断検索の高度化を図る。
(iv) RDF 化に資するオントロジー、辞書、コーパスの整備、標準化
オントロジーと辞書は、文字列の違いに起因する問題を吸収し、さらに言葉の意味的な繋がりをも考慮した高度な DB 検索を実現するのに必要不可欠な資源であり、再利用性の高い
DB の RDF 化を進めるにあたっても重要だと考えられる。そこで、これまでに取り組んできた、学術用語、学名、施設名などの辞書の構築を引き続き進めると同時に、世界中で作られている標準的な辞書やオントロジーを収集して、統合された形で整備し、高度検索や RDF 化に活用する。また、基盤となる言語資源としてコーパスとアノテーションの整備も行い、統合されたライフサイエンス向け言語資源リポジトリの構築を目指す。それに伴う自然言語
処理やテキストマイニング技術の整備も行う。
京大グループはメタゲノム、メタメタボロームデータの統合解析に必要な遺伝子、化合物、反応オントロジーの整備を担当する。現状、遺伝子と化合物に関しては GO(Gene Onthology：
生物学的概念を共通の語彙で表現仕様とするプロジェクト)や ChEBI（Chemical Entities

of Biological Interest：化合物を対象として整理した、化学種のオントロジー）などのオントロジーが整備されているが、反応オントロジーについては整備が遅れている。本課題
では代謝パスウェイで使われる酵素反応を中心に分類し、オントロジーの整備を行う。
(v) 大規模データの利用技術開発
次世代シーケンサの普及により、かつてないスピードでゲノムデータが大量に公開されつつある現状を踏まえ、大規模ゲノム配列データの利用技術開発として(1)メタ情報による大規模ゲノム配列データの整理・再利用促進技術開発として、公開された大規模ゲノム配列
データについてそのメタ情報をもとに整理し、その属性値に関して検索可能となるように技術開発を行い、迅速に対応する配列データセットをダウンロードできるようにする。また、(2)遺伝子発現のリファレンスデータセットの整備として、これからも蓄積が予想される主にマイクロアレイによるトランスクリプトームデータに関しては、これまで整備してきた遺伝子発現バンク(GEO：Gene Expression Onthology)目次に加えて、そのデータの信頼性によってデータの取捨選択が可能となるような技術開発を行う。また最終年度には開発技術の統合を行う。(3) 医療用画像データの利用技術開発として、統合失調症やアルツハイマー病等を対象とした臨床研究で取得した脳画像データに関して、公開用に作成された DB の連
携を行う。
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京大グループは腸内細菌のデータ活用技術開発として、機能アノテーション、パスウェイ
やオントロジーを用いた機能解釈を支援するための技術を開発し、散在するメタゲノムデータを収集して応用した結果を公開する。さらに、ヒトゲノム等ゲノムデータとの比較による機能解釈を支援する技術を開発して実装し、メタゲノムデータとの比較結果を解析する
ことができるようにする。一方、メタボローム解析では、ヒトの体内や環境サンプル中の化合物を同定する応用として、メタメタボロームデータを活用する技術も検討する。具体的には、得られた化合物データを既知のデータと比較解析し、生物学的知見・反応データとの対応と解釈を支援する技術の開発を想定している。今後、ゲノムデータと比較して解析する必要が出てくるものと考え、これらを組み合わせて解析する技術（例えば、メタゲノムとメタ
メタボロームを組み合わせた反応パスウェイ再構築技術）を開発する。
(vi) 情報統合化・知識発見のためのキュレーション支援
情報資源のデータベースへの整理格納と維持更新には、情報の内容を特徴づける最適な視座の提供や、さまざまな粒度での人手による永続的な協働作業が必要である。このような作業はキュレーションと呼ばれる。この作業は、高コストで困難な割に、学術的な評価体系が成立しておらず、これまで研究分野として認識されていなかった。そのため、キュレーシ
ョンの方法論や作業支援のためのツールやシステムの整備が不十分な背景がある。このような課題は、公的な性格をもつ本プログラムで取り組むのに適している。これまで統合 DB
プロジェクトでは、詳細なオントロジー・辞書・コーパスの整備、自然言語処理・テキスト
マイニングツールの開発、人材教育や研究コミュニティによる協働キュレーション作業など、この分野でのさまざまな取り組みを行なってきた。その経験とノウハウを踏まえ、ユニークな情報資源の生産を促進する目的として、人手による協働キュレーション作業を技術
的、管理運用の面から支援する基盤を整備することを目指す。
(vii) 統合データベースに関わるコンテンツの作成、整備
これまで DBCLS で実施してきた特長あるコンテンツの作成、整備として、(1)ライフサイ
エンス分野における DB やウェブツールを利用するのに役立つ動画によるチュートリアルを統合 TV という形で作成、整備し、累計約 400 のコンテンツを集積してきた。今後も、年間100 程度のペースで、新規のコンテンツと既作成コンテンツの改訂を進める。さらに、音声による案内機能を導入するとともに、その動画に関連する DB やウェブツールを利用して成果として報告された論文や報告書へのリンク情報を独自に付与する機能の追加を進める。
(2)良質な日本語コンテンツの作成、整備の一つとして、ライフサイエンス新着論文レビューについては、年間 150 程度を目標にコンテンツの作成を進めると同時に、その他の日本語文献の整備も継続する。(3) 3D 人体マップ BodyParts3D についてはヒトの 3D モデリングを今後も継続するとともに、将来のモデル生物、細胞、組織等の画像データや分子データとの統合も検討する。
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② 平成 26 年度からの共同研究の研究計画
平成 25 年度までの研究開発では、RDF による DB 統合のための技術的な基盤を確立するための試行を様々な点から行ってきた。平成 26 年度からは、プロジェクトや機関を超え、また、特定の生物種や生命現象にとらわれない、より横断的な統合 DB の構築を目指し、また、構築された DB の利便性を高めるためのエンドユーザ向けの質問応答やツールの開発も行うこととし、概ね三年間の計画として、以下の取り組みを行うこととした。i)RDF による統合化のための基盤技術開発をさらに進め、ii)統合化推進プログラムで開発されたデータベース
や国内外の有用なデータベースの統合化を強力に支援し、それらが有機的につながるような分散統合データベースの構築を推進することとした。また、iii)エンドユーザ向けに次世
代シークエンサ等から出てくる大規模データの統合解析環境や高度な質問応答機能を備えた統合データベース問い合わせシステムを開発することとした。そして、iv)これらのデータベースや解析ツールが、分散環境で統合利用できるようなシステム運用技術を開発し、それに基づくサービスを提供することとした。これらに加え、データベースやソフトウェアの利用に関する日本語テキストや動画などの教材の整備もあわせて行うこととした。より詳細には以下の通り、計画した。
i)

RDF 統合化のための基盤技術開発

i-1) RDF データストア（トリプルストア）、分散環境でのデータ処理に関する研究開発実用に耐える RDF リソース基盤を構築するために、各研究施設や病院などで産出される膨大なデータを分散して扱うためのトリプルストアや分散環境におけるデータ処理方法など、新たな技術的課題を克服し、持続可能性の高いシステム提案を行う。
i-2) RDF 化データの利用に係る技術開発
RDF 化の対象としてはオープンなデータのみならず、今後はヒトデータのように公開が制限されたものあるいは非公開のものに対しても含めた検索等が必要となることが想定されるため、その際に求められる暗号化や秘匿検索などセキュリティに関連する新しい技術の開発や応用を検討する。
i-3) RDF 化に資する基盤的データの整備のための開発
効率的な語彙の収集や整理を行い、様々な生物種や分野をカバーするオントロジー構築を可能にするシステムを提供する。そのために必要な自然言語処理についても研究開発を行う。
ii) 統合化支援ii-1) 統合化推進プログラム課題との連携/RDF 化支援
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第一段階での統合化推進プログラム課題の成果の RDF 化を推進するとともに、第二段階の新たな採択課題についても、課題遂行期間中から連携して、効率的な RDF 化を進める。
ii-2) 有用かつ補完的なデータベースの RDF 化推進
第一段階でパイロットスタディ的に一部の DB の RDF 化を推進したが、第二段階では NBDCと協力してライフサイエンス全体を俯瞰した時に足りないと思われる部分を検討し、補完的な役割を持ち、既存の DB との接続性の高い DB の洗い出しと RDF 化を推進する。
ii-3) 国際的連携による標準化の推進
これまでも行ってきた国際的な DB 機関等との連携を今後も推進し、ワークショップなどを通じて、RDF 化の基盤となるデータモデルの標準化、オントロジー等の標準化をさらに推進する。
iii) エンドユーザ向けデータベース利用技術開発等
iii-1) 大規模データの利用を促進する環境・サービスの提供
今後ますます需要の高まりが予想される次世代シークエンサデータをはじめとする大規模データを効率的に利用するための技術開発を進め、同時に DB コンテンツを整備して、解析に必要な統合環境をコミュニティに提供する。そのために大規模データの DB 運用を実施
する DDBJ、さらには NCBI や EBI との連携をさらに推進する。
iii-2) 質問応答システムの開発
RDF により統合された DB を、情報技術を意識せずに利用できるための質問応答システムを開発する。それに必要な文献からの知識抽出と有用コンテンツの整備も進める。
iii-3) 日本語コンテンツの充実
DB やソフトウェアの利用に関する動画などの教材の整備を行う。それに加えて、それらに資するバイオインフォマティクスと生命科学を解説する日本語テキストの整備も併せて行う。
iv) 既存・新規サービス/データベースの運用と拡張
iv-1) 分散運用環境の構築
DBCLS で開発したサービス/DB の運用については、開発が終了し運用段階に入ったものか
ら順に NBDC への移管を進め、サポートも行うが、まだ改良や改善を必要とするものは DBCLS
で引き続き運用も実施していく。その際に、DDBJ や PDBj などの機関とも連携して、分散的
かつ統合的な DB 運用ができるような技術開発を行う。

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iv-2) 広報活動
本事業の広報活動として、シンポジウム等の企画運営、展示会への出展、講習会の企画運営、各種講師派遣を NBDC と協力して行う。

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(7)

基盤技術開発の研究成果

平成 23 年度から平成 25 年度まで行われた公募研究、及び、平成 26 年度より行われている
共同研究による、基盤技術開発の研究成果については以下のとおり。
i)データベースの RDF 化と RDF による統合化のための基盤技術開発i)-1 RDF を蓄積可能な DB の調査・整備開発i)-2 キュレーション支援システムの開発
i)-3 リレーショナル DB に対して SPARQL 検索を可能にするウェブアプリケーションの開発i)-4 Bio2RDF データの検索方法の最適化と関連ツールの開発
i)-5 ヒト関連情報を安全に取り扱うためのセキュリティの問題の洗い出しとパフォーマンスについての検証i)-6 臨床ゲノムデータの共有のための世界的な取り組みへの対応i)-7 統合化推進プログラム課題との共同ii) 国内外の DB についての統合化支援、およびそれらに必要な連携等の推進ii)-1 国際 BioHackathon および RDFsummit の開催
ii)-2 SPARQLthon の開催
ii)-3 その他の統合化推進プログラムとの技術開発での連携ii)-4 RDF データの利用促進と国際的な認知度向上のための RDF ポータルサイトの構築ii)-5 統合を進める上でつなぐ役割を持つ DB の RDF 化ii)-6 TogoDB の RDF 化機能開発ii)-7 可視化技術等の活用ii)-8 真核生物版 TogoGenome(生物種とゲノムの RDF 検索システム) の開発
ii)-9 TogoGenome/RDF データの更新システムの開発
ii)-10 有用分野でのプロトタイピングii)-11 有用 DB のサードパーティとしての RDF 化ii)-12 LinkDB システムの統合利用環境への応用
ii)-13 反応オントロジーの整備
iii) データの統合解析環境、質問応答システム、日本語コンテンツの充実iii)-1 言語資源リポジトリ開発iii)-2 自然言語処理、テキストマイニング技術の整備iii)-3 遺伝子発現のリファレンスデータセットの整備iii)-4 メタゲノム・メタメタボローム等新規分野データ活用技術の開発iii)-5 解析プラットフォームによる統合利用環境の整備
65iii)-6 開発技術の連携統合iii)-7 DDBJ と連携した SRA/BioProject/BioSample を統合的に検索するシステムの実装iii)-8 NGS データの利用を促進する統合環境の構築とサービスの提供iii)-9 リファレンスとなる遺伝子発現データの RDF 化とそれらのデータ検索および可視化
手法の検討iii)-10 大規模塩基配列検索技術を利用した遺伝子機能解析実験支援ソフトウェアの開発iii)-11 自然文からの SPARQL 生成システム開発iii)-12 可視化コンポーネント TogoStanza を利用した QA システムの結果表示システムの開発iii)-13 略語からの正規の表現の機械的予測のための手法の開発iii)-14 LSD と DBpedia の両方を活用した日英対訳検索技術の開発iii)-15 生物並びに臓器形状 3D データの作成iii)-16 解析プラットフォームの基盤技術開発iii)-17 利用環境の整備（RDF 化）iii)-18 レポート表示機能（可視化）iv) 統合的運用を目指した効率的で安定した DB の分散運用の実現
iv)-1 各 DB サービスの運用の効率化iv)-2 UniProt/EBI/NCBI/DDBJ などの大規模公共 RDF データ提供機関との分散的な連携iv)-3 RDF データの同期やバージョン管理など整合性を保つ手法の開発
iv)-4 SPARQLbuilder（クリック操作による SPARQL の自動生成ツール）の改良
iv)-5 既存および新規サービスの安定的な運用とユーザ対応iv)-6 チュートリアル動画の作成
iv)-7 日本語コンテンツの作成
具体的な成果は以下の通り。
i)データベースの RDF 化と RDF による統合化のための基盤技術開発i)-1 RDF を蓄積可能な DB の調査・整備開発
セマンティック・ウェブ技術を用いたデータベース統合において、RDF データを格納す
るトリプルストアの性能はシステム全体の性能に影響を及ぼす。そこで、生命科学デー
タに適したトリプルストアを選択するために、Cell cycle ontology(1,100 万トリプル)、
Allie(9,400 万トリプル)、PDBj(5.9 億トリプル)、UniProt(40 億トリプル)、DDBJ(80 億リプル)の 5 つのデータセットに対し、OWLIM-SE、Virtuoso、4store、Bigdata、Mulgaraの 5 種のトリプルストアのロード時間、クエリ応答時間の測定などを行った。性能比較の結果、Cell cycle ontology には OWLIM-SE，4store
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が、Allie には OWLIM-SE,

Virtuoso, 4store が、UniProt と DDBJ には Virtuoso が比較的よい性能を示すことが分かった。すなわち、おおざっぱに述べて，1 億前後のトリプル数およびそれ以下では
OWLIM-SE, 4store が、1 億前後のトリプル数およびそれ以上では Virtuoso が性能的に向いていることが示された。結果の詳細については、下記で公開している。
http://kiban.dbcls.jp/togordfi)-2 キュレーション支援システムの開発
生命科学分野の略語情報を検索するシステム Allie(http://allie.dbcls.jp/ja)について、日本語対訳を充実させるとともに、表記上のゆれを吸収して同義表現をまとめる技術を開発した。さらに、収められているデータを RDF を用いた表現として生成し、SPARQL エンドポイントを立ち上げ、DBpedia やライフサイエンス辞書などの他の RDF 化されているデータベースとのリンクを生成した。
文献情報管理・推薦システム TogoDoc(https://docman.dbcls.jp/pubmed_recom)については iOS 上で動作するクライアントを開発することで、スマートフォンから効率的に推薦文献を確認することが出来るようになった。また、国際公共ゲノムデータバンクに新規ゲノム情報を登録する際に必要となる、タンパク質名の定義(デフィニション)をする
キュレーション作業について、テキスト処理技術を用いることで作業支援するツール
TogoAnnotator を開発した。DNA Data Bank of Japan (DDBJ)でのアノテータの作業支援を目的とし、DDBJ バリデーションツールにおける利用のための開発が実施された。
また、
アノテーションパイプライン等 DDBJ 登録支援系ツールでの利用を継続して検討している。さらに、製品評価技術基盤機構バイオテクノロジーセンター(NITE)におけるキュレーション作業の軽減を目指した共同研究を通じて TogoAnnotator の高精度化が実施され、分子生物学会にて成果報告している。
i)-3 リレーショナル DB に対して SPARQL 検索を可能にするウェブアプリケーションの開発
RDF を利用した分散的な統合データベース環境の実現のためのフェデレート検索に関する技術調査を実施した。調査方法および結果の詳細については
http://kiban.dbcls.jp/togordf/wiki/~FederatedBench に記述されている。それらを用いた運用に必要なツール(SPARQLBuilder)を開発した。ソフトウェアの調査ののち、候補となるソフトウェアをいくつか試用した結果、D2RQ（アイルランド、独、他の研究機関が開発した、RDB に対して SPARQL 検索を可能とするシステム）を利用することが妥当であるとの結論に至った。D2RQ の設定ファイルを効率的に構築するためのウェブアプリ
ケーション D2RQ Mapper を開発、また、ユーザのローカル環境においても利用可能とするための Docker（プログラムとその実行環境をポータブルに扱う軽量仮想環境技術）イ
メージもあわせて開発し、公開した。なお、D2RQ Mapper は Linked Open Data チャレン
ジ Japan2015 で基盤技術部門最優秀賞を受賞した。
67i)-4 Bio2RDF データの検索方法の最適化と関連ツールの開発
既存のフェデレート検索システム(例：FedX)を用いて、Virtuoso（RDF データを格納す
るトリプルストアの一つ）に格納された Bio2RDF データ（生命科学に関するデータの一部を RDF として公開している。全体はトリプル数 118 億だがその一部を試用）に対して
SPARQL 検索をかけた場合、Virtuoso の出力上限がデフォルトで 10,000 件となっている
ため、それを超える検索結果では正常な出力ができなかった。その状況を回避するために、検索を分割して、それぞれの検索結果から絞り込むことにより結果を得る方法を考
案し、実装した。さらに検索対象となる SPARQL エンドポイントの死活状況やデータの信頼性などを監視するため、監視システム UmakaData を開発し、公開している。また、SPARQL
エンドポイントの状況を把握するために、エンドポイントの情報（クラス間の構造や含まれるインスタンスの数など）を可視化するウェブアプリ UmakaViewer を開発した。さらに、意図しないデータ操作や不正なデータ操作を防ぐために、ユーザには検索しか許可しない仕組み（SPARQL-gateway サーバ）を開発した。サーバ負荷の軽減や検索の高速化のためジョブ管理システムを実装した。
i)-5 ヒト関連情報を安全に取り扱うためのセキュリティの問題の洗い出しとパフォーマンスについての検証高いセキュリティを要するヒトに関するデータを取り扱う諸機関から公開されている
ガイドライン等を参考に、各機関におけるセキュリティに関するニーズを明確化し、
DBCLS におけるポリシーを作成して、それに基づいたセキュリティレベルを確保するための技術開発環境を整備した。
i)-6 臨床ゲノムデータの共有のための世界的な取り組みへの対応
NBDC と協力して GA4GH の国際会議に参加し、その動向を調査した。その結果として、特定の変異を持つデータを保有しているかを yes/no で返答する Beacon について、NBDC
ヒトデータベースのオープンデータのうち、変異情報を持つデータを Beacon 化し、Beacon Network (Beacon サーバの統合検索サイト）に登録した。機微情報であるヒトデータの利用にはデータ利用申請が必要である場合も多いが、入手して初めて利用したい
データではないことがわかるのでは非効率である。Beacon は、研究者が入手したい変異のあるゲノムデータの有無を、各国のどのゲノムセンターが持っているか一括サーチできるデータ共有支援ツールである。
ゲノム情報と健康情報の世界的な共有を目指す GA4GH（Global Alliance for Genomics
and Health）で進められている Matchmaker Exchange（MME）（主に希少疾患の患者のゲノ
ム変異とフェノタイプ情報を世界で共有するための仕組み）の試験的な実装を行い、セキュリティとパフォーマンスに関する検討を行った。
68

また、主に希少疾患をターゲットとして、ゲノム情報とフェノタイプ情報から、類似の患者がいる施設を探し、マッチング後はそれぞれのサイトで情報交換・共同研究等を行える Matchmaker Exchange（MME）について、ダミーデータを用いて MME の仕様の試験的な実装を行い、セキュリティとパフォーマンスに関する検討を行った。
さらに、英語と日本語のフェノタイプ情報を関連付けるために、フェノタイプを記述す
る Human Phenotype Ontology （HPO）の日本語化を行った。
（HPO:ヒトの疾患に関連してよく見られる表現型の変異を示す用語の統一を目指す Oregon Health & Science
University, The Jackson Laboratory, Lawrence Berkeley National Laboratory, theUniversity of Pittsburgh, Sanger Institute, Charité - Universitätsmedizin Berlin,
Garvan Institute of Medical Research, and William Harvey Research Institute,
Barts & The London School of Medicine & Dentistry, Queen Mary University of
London の共同研究である The Monarch Initiative による国際的な取組み。）
そして、GA4GH で提案されているリファレンスゲノムグラフ（欠失挿入やコピー数変異等を表現できる標準ゲノムの表現方法のひとつ。ある配列をリファレンスとするこれまでのリファレンスゲノムでは、リファレンスのバージョンが変わると、座標系とアノテーションの移行作業に問題が生じることから、対応を容易にするためにグラフ形式とすることで問題を解決しようとするもの。
）についても RDF 化を実施した。
i)-7 統合化推進プログラム課題との共同
情報資源のデータベースへの整理格納と維持更新には、情報の内容を特徴づける最適な視座の提供や、さまざまな粒度での人手による永続的な協働作業が必要である。コン
ピュータ支援による協働作業手法（CSCW computer-supported cooperative work）の研究分野で開発されているツールを組み合わせて、統合化推進課題との連携において、文献キュレーション、オントロジー開発、データマッピングの作業を支援した。リファレ
ンス微生物の文献による遺伝子アノテーションや TogoTV の作成で、ソフトウエアプロジ
ェクト管理ツール（Trac）を応用してタスク管理を行なう手法を開発し実際の作業支援を行なった。
ii) 国内外のデータベースについての統合化支援、およびそれらに必要な連携等の推進ii)-1 国際 BioHackathon および RDFsummit の開催
データベース統合化の国際的標準化とその実装を目指す合宿形式の開発者会議は、国内版 BioHackathon だけでなく、欧米の主要データベースキーパーソンを招聘して行う、
国際版も実施している。海外の開発担当者と一緒に、データベースの統合、およびバイ
オインフォマティクスデータと Web サービスの標準化と相互運用性に焦点をあて、さらに担当者同士のネットワーク化に取り組んでいる。統合データベースプロジェクトのときから継続して開催してきており、平成 26 年度で 9 回目の実施となった。
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さらに、RDF の標準化に焦点をあて、国内外のデータベース機関関係者を招聘した
RDFsummit を開催した。第 1 回の RDFsummit（2014 年 5 月 17〜20 日開催）では、EBI のゲノム情報の RDF 化に際し、DDBJ や TogoGenome と共通のモデルを利用する合意が取れた。それを受けて BioHackathon 2014（2014 年 11 月 9〜14 日開催）においてはヒトゲノ
ム情報の変異を含む RDF モデルとオントロジーの整備、大規模なゲノム情報のファイル
を SPARQL で検索するミドルウェアの開発を行った。BioHackathon 2015（2015 年 9 月 13
〜19 日開催）においてはゲノム情報と、関連する DB の統合的な利用を実現するため、RDF 化、オントロジー開発、トリプルストアの調査等にわたる最先端の技術開発を行った。さらに、第 2 回の RDFsummit（2016 年 2 月 19〜23 日開催）では、GA4GH で議論が進められているリファレンスゲノムグラフ(RGG)を用いたゲノム情報を、RDF で格納することで議論がまとまった。
ii)-2 SPARQLthon の開催
平成 23 年度 10 月より、データベース統合化支援のためのワークショップ SPARQLthon
を毎月 1 回(2 日間)のペースで継続的に開催し、統合化推進プログラムの実務者をはじめとした多岐にわたる生命科学の各分野のデータベース統合化にかかわる研究者・技術者との人的ネットワーク形成及び開発成果のコミュニティでの共有を行った。その結果、
平成 23 から 25 年度に手掛けてきた微生物や植物関連のデータベースの統合化をさらに推進することができ、これらの作業の中で得られたノウハウを生命科学の他の分野にも共有することが可能となった。平成 28 年 9 月時点で、48 回の開催実績があり、のべ参
加者数約 300 名、ユニーク数約 70 名、参加機関約 30 機関（民間企業含む）となっている。その中で検討した RDF 化の際に必要な指針についてガイドラインとして集約し、公開した。 ( http://wiki.lifesciencedb.jp/mw/RDFizingDatabaseGuideline )ii)-3 その他の統合化推進プログラムとの技術開発での連携
種々の分野毎データベース統合の開発チームと以下のとおり連携を行った。
・微生物メタゲノム DB の Microbedb.jp を構築する際にオントロジー作成、データのRDF 化、「生物学的意味ごとに繰り返し利用される情報可視化パターン」を他のデー
タベース開発でも容易に再利用できるようモジュール化した TogoStanza を提供。
・糖鎖のグループとの糖鎖構造を表現するユニークな ID の開発、オントロジー作成、データの RDF 化。
・化合物のグループと共通の構造の表記法やオントロジーの使用
その他、DBCLS で開発した Microbial Culture Collection Vocabulary (MCCV: JCM やNBRC などの，菌株保存機関に蓄積されている菌株情報を記述するための統制語彙、OWL フ
ァイルで提供するデータベース)について、生育条件情報、数値以外の付加情報の記述を可能とする拡張を行った。さらに、DDBJ と協力して、汎用性の高い INSDC(International
70

Nucleotide Sequence Database Collaboration)の塩基配列データを記述するためのオントロジーを開発したほか、INSDC の生物種情報についてもオントロジーの更新頻度を高め、自動更新を可能とした。
ii)-4 RDF データの利用促進と国際的な認知度向上のための RDF ポータルサイトの構築
NBDC とともに NBDC RDF ポータルサイトを開発し、各種統計情報、ダウンロード可能な RDF ファイル、および SPARQL エンドポイントを公開した(http://integbio.jp/rdf/)。
公開された RDF データはすべて前述の SPARQLthon の成果である RDF 化のガイドラインに準拠している。wwPDB の RDF 版である wwPDB/RDF 等 当初 10 件を公開し、平成 28 年 3月末までに計 13 件のデータセット（微生物、糖鎖構造、遺伝子発現、化学物質(日化辞)等）を公開した。
ii)-5 統合を進める上でつなぐ役割を持つ DB の RDF 化
既存の RDF データが持つ URI を豊富にもつ DB は、複数の RDF データをつなぐ可能性が高い。そのような DB で、かつライセンスがオープンであるもの例として、さまざまなマ
ウス組織における遺伝子発現を網羅的に収録している理研 FANTOM5 プロジェクト由来の遺伝子発現データ、および、G タンパク質共役受容体の予測構造モデルデータに関して
RDF 化を行った。
ii)-6 TogoDB の RDF 化機能開発
TogoDB は、論文のサプリメントや研究者が Excel などで管理しているような表形式の有用なライフサイエンスのデータを容易にデータベース化し公開するためのシステムである。データベース化されたデータを RDF に変換し統合的に利用しやすくするために、
TogoDB に RDF/XML と Turtle 形式への変換機能を実装した。データ更新の都度、リリー
ス機能を利用することにより、データベースのメタデータとコンテンツが自動的に RDF化できるようになった。また生成された RDF は個別の SPARQL エンドポイントに格納され
SPARQL 言語による検索も可能となった。さらに、生成される RDF をより良いものとする
ために、データベースごとにオントロジーを定義できるように拡張した。これを用い、カラムごとに既存のオントロジーや個別に定義したオントロジーを利用して property
や Class を指定できるようになり、きちんと意味づけされた RDF を生成できるようになった。
ii)-7 可視化技術等の活用
データ科学としての生物学・医科学の情報の多くは、生物種ごとのゲノム座標に紐づけて整理される。そこで、ゲノム情報の分野において、研究課題 i)データベースの RDF による統合化の成果を活用し、情報検索と可視化のフレームワークを構築した。TogoGenome71

(http://togogenome.org/)は、生物種とゲノムに関連する多種多様な情報を集約し、ゲノム情報の統合的で新しい検索システムを構築するとともに、TogoStanza サーバによる再利用可能なデータと可視化パーツを提供することで、オープンデータの促進と新たなデータベース開発のコスト削減にも貢献する。
TogoGenome では、これまで統一的に扱うことが困難であった様々なデータ型や対象の異なる多様なデータセットを一元化するため、ゲノム情報のためのオントロジー（整理された共通語彙）と RDF（世界標準のデータ形式）データモデルの設計を行い、すでにRDF 化が完了しているタンパク質配列データベース UniProt や遺伝子オントロジーGO な
どのアノテーション情報をデータレベルで統合した。また、毎年主催している開発者会
議 BioHackathon での国際連携にもとづき、配列座標・生物種・表現型・疾病・環境・培地など様々な標準オントロジーを新規に開発して統合した。この統合によって、全ゲノ
ム情報に対し複数のオントロジーをファセットとして用いた効率的な絞り込み検索が可能となり、検索結果からは環境・生物種・遺伝子などの意味単位ごとに集約したレポートを表示するシステムが構築できた。
ii)-8 真核生物版 TogoGenome(生物種とゲノムの RDF 検索システム) の開発
RDF データを利用したゲノムデータベース TogoGenome については、真核ゲノムデータの RDF 化、既存 SPARQL 問い合わせの見直し、更新システムの開発、結果表示の改良、検索機能の向上、検索条件の保持機能の追加などを行った。また、EBI RDF（EMBL-EBI の DBのうち RDF 化されたものを集積したリソース）や NBDC RDF ポータルの RDF を利用するスタンザ（生物学における、ある意味的なまとまりをもった情報を RDF DB から取得し、結果を表示する小さなウェブアプリケーションを指す DBCLS での呼称）の構築を行った。
複数の生物種がもつ遺伝子を、各種オントロジーや RDF データのリンク情報を元にクラスター分類し、そのクラスターをゲノムレベルで比較したり可視化したりする比較ゲノ
ム機能を追加した。
ii)-9 TogoGenome/RDF データの更新システムの開発
TogoGenome のデータ更新において、ゲノムデータを選択するプロセスを統合化推進プ
ログラで開発された MicrobeDB や MBGD と統一するように改良した。具体的には生物種ごとに該当する配列を DDBJ/GenBank 等から取得し、さらに配列のクオリティなどを確認するシステムを、TogoGenome、MicrobeDB、MBGD と共通化した。
ii)-10 有用分野でのプロトタイピング
ライフサイエンス分野では、データベースで確立された「生物学的意味ごとに繰り返し利用される情報可視化パターン」が存在する。その可視化パターンを他のデータベース
開 発 で も 容 易に 再 利 用で き る よ う モジ ュ ー ル化 し TogoStanza と して提 供 し た 。
72

TogoStanza サーバは、SPARQL エンドポイントから RDF データを検索し、遺伝子機能アノテーションを表示する表や、インタラクティブな操作が行えるグラフなど目的に適した可視化を行うことができるフレームワークである。
微生物メタゲノム DB の Microbedb.jp
や藍藻ゲノム DB の CyanoBase など外部のデータベースと連携して多数の TogoStanza が開発され相互に利用されている。また、当初開発した Ruby/Rack 版の TogoStanza は、開発・利用ともに負担の大きかったため、JavaScript 版を開発し、基本的なウェブ標準技
術の範囲内で扱えるように改良した。また、スタンザの一覧や目的に応じた選択を容易にするポータルサイトを公開した。
一方で、コンピュータが得意ではない実験研究者が、複数のデータベースが RDF 形式でつながっているという LOD ネットワークを容易に利用可能とするために、TogoTable を開発した。これは、ウェブ上で解析ソフトやエクセル表などの複数行にわたる表形式のデータに RDF の LOD ネットワークからさまざまなアノテーション情報を取得して元の表
形式データに付け加えるというものである。当初は熊本大学との共同研究によりプロテ
オミクスデータに対してアノテーション情報を付加するために開発されたが、最終的にはプロテオミクス分野に限らず一般的なライフサイエンスデータに適応できるシステムとなった。
ii)-11 有用 DB のサードパーティとしての RDF 化
NBDC が管理運用するサービス「生命科学系データベースアーカイブ」に対し、より高度な検索を実現可能とするために RDF 化を行った。また、RDF 化したアーカイブでのユースケースに合った検索を可能とするために、主に以下の二点の作業を行った。
① 生物種は NCBI Taxonomy、化合物は InChI 記述をアーカイブ内の標準記述として与えた。
② 付番などの形式の ID を URI で書き直してデータに加えた。
これらの成果により、生物種、化合物、あるいはデータベース ID でアーカイブ内の複数のデータをつなぐ検索が可能となった。作成した RDF データを SPARQL により自由に検索することのできる SPARQL エンドポイント、およびその上で動く 5 つの検索例を NBDC の下記ウェブサイトで公開した。
http://dba-rdf.biosciencedbc.jp/sparqlii)-12 LinkDB システムの統合利用環境への応用
LinkDB は DB エントリ間の関係を定義した DB である。その統合利用環境への応用として、まず研究代表者グループと協力し、RDF 化を実現した。具体的には、RDF 記述形式の一つである Turtle と N-triple 用いて、LinkDB の全データ（2014 年 2 月で約 25 億リンク）を RDF 化した。この形式を検索結果からダウンロードできるようにするとともに、日次更新においても RDF 化に対応した。さらに、RDF 質問言語の一種である SPARQL で検73索できるようにした。具体的には、Virtuoso と Stanza を使ったインターフェースを構築した。
ウェブ検索に関しては、REST 形式での LinkDB API も整備するとともに、データベース
関連図から二つのデータベースを指定してリンク情報を取得する機能を公開した。また、
LinkDB で用いている各種データベースのリンク用 URI リストを整備した。LinkDB 検索対象の拡張に関して、統合プロジェクトの PGDBj や RIKEN のバイオリソースなどの国内外の遺伝子、化合物データベースとのリンクを増やした。
ii)-13 反応オントロジーの整備
官能基の変換パターンや反応中心の化学構造に基づく反応オントロジーを開発し公開するとともに、化合物アライメントの結果から類似反応を検索できるようにした。また、その応用として類似パスウェイ検索ツール PathSearch を開発した。さらに、パスウェイ
上で保存された反応モジュールの抽出に応用し、その成果は KEGG RMODULE データベース
として公開された。基質—生成物ペアのデータベース RPAIR、反応パターンデータベース
RCLASS を継続的に更新して整備している。
RCLASS における反応パターンの定義には、反応中心回りの数原子を用いているだけであるが、新規反応予測や類似反応検索には、それ以外の原子情報も用いた方がよいことが多い。そこで反応予測に有効な新しい化合物構造のフィンガープリント KCF-S (KEGG
Chemical Function and Substructure) を開発し、反応経路予測や E-zyme に応用した。
iii) データの統合解析環境、質問応答システム、日本語コンテンツの充実※本項目は、エンドユーザ向けのツール・インターフェースの研究開発となっており、データ統合の直接的な技術開発ではないが、関連 DB の利用の活性化・人材育成につながることを目的として実施している。

iii)-1 言語資源リポジトリ開発
生命科学データの RDF 化に資する重要な言語資源としては(1)データ分類の基準になる「オントロジー」、(2)データ表現のための言葉を定義する「辞書」、(3)文献中情報を表す「アノテーション」があり、これら言語資源の管理は RDF データの生産・管理の為重
要な課題である。これら言語資源のうち、オントロジーの管理はアメリカの National
Center for Biomedical Ontology (NCBO)が提供している BioPortal が標準的なレポジ
トリとして認められているが、辞書とアノテーションデータの管理の為には特にレポジ
トリと言えるサービスはなかった。DBCLS では文献アノテーションデータを収集して統合できる PubAnnotation プラットフォーム（PubMed の文書を読みながら、遺伝子名等、用語のマークアップもしくは用語間の関係をグラフで表す等、「文献アノテーション」を支援する仕組み）を開発して公開した。このシステムは違うプロジェクトから生産されたアノテーションデータを素早く統合できる世界唯一のシステムとして認められ、平成
25 年度末時点で約 60 件の文献アノテーションデータが収集されており、新しいデータの提供も続いている（平成 28 年 9 月末で 100 件を超えている）。また、PubAnnotation と74

TextAE（文献アノテーション情報の可視化および編集ツール）との連携、検索、データ比較のためのインターフェースを開発した。PubAnnotation を活用可能にする API を開発し、世界のさまざまな研究グループに提供した。それにより彼らが開発している文献からの知識抽出との連携が可能になった文献アノテーションデータがここまでのスケールで収集できたのは初めてのことなので、新しい次元の文献マイニング研究の可能性を開いてるとの評価もあり、今後文献マイニング研究の中心的なデータベースとしての役割を果たすと期待されている。PubAnnotation のために開発したアノテーションフォー
マットも重要な標準フォーマットとして広がっている。
。それから辞書データのレポジト
リとして PubDictionaries プラットフォーム（利用者が自分で作成した用語辞書を利用して，文章にアノテーションを付与する仕組み）も開発して公開している。文献アノテーションの為の辞書データを開発者から提供してもらうレポジトリサービスとして世界唯一のサービスである。今後 PubAnnotation サービスと一緒に活用することで文献アノテーションデータの生産性を飛躍的に高めると期待される。オントロジーの場合は既存の BioPortal システムを最も活用出来るよう、オントロジーの可視化、再利用を助けるシステムとして OntoFinder（これからオントロジーを作成しようとする用語リストと関連する BioPortal に収録されているオントロジータームを検索する）、OntoFactory（OntoFinder で検索されたオントロジータームを元に新しいオントロジーの作成を支援するツール）、OntoCloud（BioPortal に収集されるオントロジーを分類し、それらの関係性を可視化して見せる）のシステムを開発した。これらプラットフォームの上、生命科
学データの RDF 化のため必要なオントロジー、辞書、文献アノテーションの整備を実施している。現在も文献アノテーションデータは既に世界最大級のデータベースになっているが、世界標準のレポジトリとしての認識が広がっているので今後もっと成長すると期待される。文献アノテーションのビックデータが提供できるようになったことで、それを利用した新しい研究及びサービスの可能性も開いている。
iii)-2 自然言語処理、テキストマイニング技術の整備
辞書と文献アノテーションの開発のため必要な自然言語処理・テキストマイニング技術を整備した。既存の活用出来るツールを収集するとともに、必要だが既存の活用出来るツールが見つからない場合は直接開発し、これら収集または開発されたシステムを同じ API で活用できるように包括的なサービスを開発することが含まれる。具体的には収集された既存のサービスとしては enju、spaCy 等構文分析システム類、新しく開発されたものとしては文章認識（BioSentencer）、用語認識（PubDictionaries）がある。特にPubDictionaries システムには利用者が用意した辞書に基づく用語認識ができる Web サービスとして提供している。これは分野を超えて世界唯一の web サービスである。ユー
ザはウェブブラウザで辞書を開発もしくは管理しながら、その辞書に基づく用語認識が簡単にできる。それからプログラムから直接呼び出して活用も出来る API も提供してい75

る。現在自然言語処理パイプラインが一通り構成できる程度は整備されており、PubAnnotation 上でコーパスアノテーションの作業、また LODQA システムの為の質問分
析に実質的に活用されている。
iii)-3 遺伝子発現のリファレンスデータセットの整備
RefEx（Reference Expression dataset）(http://refex.dbcls.jp/)を開発、公開した。
RefEx は、4 つの異なる実験手法（EST、GeneChip、CAGE、RNA-seq）によって得られた 40
種類の正常組織における遺伝子発現データを統合し並列に表現することで、測定手法間の比較とともに各遺伝子の発現量を直感的に比較することが可能なリファレンス(参照)
データセットである。論文を読んでいて見かけた馴染みのない遺伝子がどの組織・臓器で発現しているのか、どんな特徴があるのかを論文の記述ではなく、バイアスの少ない
実際の測定データから研究者自身の目で簡単に確認することができ、「知りたいことが予め決まっている」ことを検索するだけでなく、遺伝子発現解析などで見出された不詳な遺伝子群の関係性を調べるツールとして「探索的に何らかの知見を得られる」ことを志向している。また、RefEx は生命科学データの共有および再利用の活用例のひとつであり、RefEx で使用したデータはダウンロードおよび再利用することが可能であり、デー
タ駆動型研究のためのツールとしてだれでも自由に使うことができる。
iii)-4 メタゲノム・メタメタボローム等新規分野データ活用技術の開発
遺伝子機能自動アノテーションサーバ KAAS (KEGG Automatic Annotation Server) において、メタゲノムアノテーションで必要となる生物種情報を考慮するようにした。その結果、アノテーション精度が向上した。これを用いて、日本人腸内細菌メタゲノム、
欧州 META-HIT Project、米国 Human Microbiome Project のデータをアノテーションしKEGG MGENES として公開した。また、KAAS の結果から KEGG MODULE などを応用して機能
アノテーションを支援するツールを開発し、MAPLE (Metabolic and physiologicalpotential evaluator) として公開した。
機能未知遺伝子も含めて KEGG GENES に登録された全遺伝子を自動でオーソログ分類した KEGG OC を公開した。また、オーソロググループを含む複数のゲノムレベルデータを統合して、遺伝子ネットワークを予測するツール GENIES を整備し、サンプルデータを増やすなどして、使い勝手を向上させた。
反応オントロジーの整備で開発した反応パターンデータベース RCLASS を用いて、新規反応予測のための方法論とシステムを開発した。具体的には、メタボロームデータから得られる多数の化合物間を結ぶ反応経路を予測するための方法論を開発した。また、基質と生成物のペアから酵素分類番号を予測する E-zyme を拡張し、OC で定義されたオーソログクラスタまで予測できるようにするとともに、反応パターンの表現方法も改良した。これらを応用することにより、メタメタボローム情報とメタゲノム情報との統合が76

可能となる。
iii)-5 解析プラットフォームによる統合利用環境の整備
RDF 基盤を利用して複数のツールを組み合わせた解析をスムースに行うため、解析プラ
ットフォームとして DBCLS で運用中である DBCLS Galaxy (http://galaxy.dbcls.jp/)にRDF 入 出 力 の フ レ ー ム ワ ー ク

SADI (Semantic Automated Discovery andIntegration)対応機能を追加した。この追加により、 CBRC が提供する SADI 対応の解
析ツール群をはじめとした SADI 対応ツール群を DBCLS Galaxy からスムースに利用可能となった。さらに、その有効性を確認するため、京都大学の API とも連携し、タンパ
ク質とそのリガンドを入力とし、リガンドの類似化合物群を求め、類似化合物群とタンパク質とのドッキングシュミレーション結果を出力するワークフローを DBCLS Galaxy
上で構築したiii)-6 開発技術の連携統合
DBCLS SRA（旧 SRAs・Survey of Read Archives）では、DDBJ/EBI/NCBI により収集された NGS データを、メタデータの記載事項をよりどころに実験目的（ゲノム解読、発現解析、メタゲノム等）や測定機器、対象生物種によって分類し、公共データベース中の目的の NGS データを簡便に検索、ダウンロードし、再利用を行えるようにしたウェブサ
ービスである。平成 25 年度は、特に、NGS によるトランスクリプトーム(RNA-seq)データを解釈するための技術開発として、メタデータだけでなく配列データそのものの解析にも踏み込んで QC 値などの統計値を事前に網羅的に計算し、データ再利用の際のリファレンスとして役立つように整備を行った。また、NGS データと、そのデータにもとづいて発表された論文とを対応づける技術を活用し、公共 NGS のメタデータに記載の情報だけでなく、関連論文の情報も含めての検索を行えるように技術の連携統合を行った。また、遺伝子や転写産物をさまざまなキーワードからすばやく検索し、その結果をわかりやす
く 提 示 す る こ と が で き る 遺 伝 子 検 索 エ ン ジ ン GGRNA を 開 発 ・ 公 開(https://ggrna.dbcls.jp/ja/)し、NCBI RefSeq に収録された全生物種に対応した。このサービスにより、遺伝子名や各種の ID、タンパク質の機能や特徴などのキーワードだけ
でなく、短い塩基配列やアミノ酸配列から遺伝子を高速に検索することが可能になった。
さ ら に 、 短 い 塩 基 配 列 の 高 速 検 索 に 特 化 し た 検 索 エ ン ジ ン
GGGenome(http://gggenome.dbcls.jp/)を開発・公開した。
iii)-7 DDBJ と連携した SRA/BioProject/BioSample を統合的に検索するシステムの実装
遺伝研 DDBJ センターとの連携強化により、分子ビッグデータの効率的な利用方法の開発 及 び 改 良 を 行 っ た 。 具 体 的 に は 、 NGS デ ー タ の 検 索 性 向 上 の 検 討 や
SRA/BioProject/BioSample を 統 合 的 に 検 索 す る シ ス テ ム の 設 計 な ど で あ る 。
77SRA/BioProject/BioSample については、DDBJ、DBCLS をはじめ、複数の関係機関が独立に実施していたミラーリングやデータ整形、DB へのロード等を行うためのデータフローを構築し、整形済みのデータにアクセスする API を公開・共有した。これにより
SRA/BioProject/BioSample を横断的に検索し俯瞰するためのシステムのベースとなるものが構築された。
iii)-8 NGS データの利用を促進する統合環境の構築とサービスの提供
NGS データの解析環境の可視化・再利用性を高めるために、OS やライブラリなど計算機環境に依存しないソフトウェアのパッケージング方法、解析手順を可視化し機械可読にするワークフローの記述方法、実行エンジン、分散処理のためのミドルウェアについての検討を行い、実行可能な形式でのワークフローの共有を可能にした。
iii)-9 リファレンスとなる遺伝子発現データの RDF 化とそれらのデータ検索および可視化手法の検討
FANTOM5 CAGE データ（理研の遺伝子発現データ）をテストケースとして RDF 化を行い、公開した。また、RefEx(遺伝子発現データのリファレンスデータセット)へのデータ追加、データ検索および可視化のための新規ビューアの試用版を開発した。また、公共 DB の遺伝 子 発 現 デ ー タ を 見 や す く 整 理 し た 目 次 サ イ ト の 機 能 拡 張 版 AOE(All Of gene
Expression)を公開した。
iii)-10 大規模塩基配列検索技術を利用した遺伝子機能解析実験支援ソフトウェアの開発
ゲノム編集のためのガイド RNA 設計ソフトウェア CRISPRdirect の開発を実施し、200種以上の生物種に拡張対応させた。高速塩基配列検索ソフト GGGenome は核酸医薬品の安全性評価に不可欠なオフターゲット遺伝子の推定にも有効であることが、DBCLS が研究協力をしているグループによるマイクロアレイ実験によりわかった。
iii)-11 自然文からの SPARQL 生成システム開発
RDF データの活用のため必須的な SPARQL クエリ言語は複雑で、コンピュータ言語と縁遠い研究者等には使い難い。その問題を解決するため、自然文から SPARQL クエリを自動生成するシステムである LODQA を開発した。英語の自然文からの RDF データを用いた質問応答システムである。インターフェースを拡充し、データ提供者自身がデータを自由に追加・削除・編集できるようにした。質問の回答はグラフと表で閲覧できるよう実装
し、特にデータ提供者向けに質問応答（QA）の改良に必要な分析ができるようにした。
また、語彙の日英対応付け、クラウド型辞書管理システムの開発、文献アノテーション
情報を RDF 化するコンバーターの開発を行った。http://lodqa.org で公開している。

78iii)-12 可視化コンポーネント TogoStanza を利用した QA システムの結果表示システムの開発
これまで TogoGenome では遺伝子、微生物表現型、生物種、生育環境についてのレポー
トを表示するスタンザを利用してきたが、QA システムではより広いクラスの情報を取り扱う必要があるため新規のスタンザとして、化合物 ID および、解剖学オントロジーID（UBERON）を引数とするスタンザを開発した。
iii)-13 略語からの正規の表現の機械的予測のための手法の開発
多義語であることが多い生命科学分野の略語の曖昧性を解消させる機能を QA システムのインターフェースに組み込むことを想定し、入力文の中から略語を抽出し展開形（正規の表現）候補を提示するための Naive Bayes 弁別器を用いた曖昧性解消システムを開発した。
iii)-14 LSD と DBpedia の両方を活用した日英対訳検索技術の開発
QA システムを多言語対応にするために、RDF を用いて LSD（京都大学で開発されたライ
フサイエンス辞書）、MeSH、DBpedia（ウィキペディアから構造化データを RDF として抽出した情報 DB）
、OrphaData（希少疾患やそれに対する医薬品のデータセット）それぞれについて対応語関係を取得し、Linked Data として公開した。新着論文レビュー全記事と LSD の各見出し語との関係を RDF で表現し、Linked Data として公開した。
iii)-15 生物並びに臓器形状 3D データの作成
デジタル人体模型 BodyParts3D(http://lifesciencedb.jp/bp3d/) は従前から整備していたものを改訂した version4.0 を、平成 24 年 6 月に公開した。 概念名称をファイル名とするデータの管理方法を廃止し、(1)オブジェクトファイル名称、(2)ファイル名と解剖概念の対応表、(3)概念間の階層関係（オントロジー）の３つによって管理を行う方式に変更、これにより新旧オブジェクトが同時に利用可能になった。このために第３者がオブジェクトファイルの形状から概念に対応付けする対応表作成ステップを補助する
webGL を用いた web application を構築して使用することにより、概念表現の誤りが起きる割合が低減した。データレジストリを検索する web-application (Bodyparts3Dsite)
では概念ツリー、身体位置の二つからドリルダウンが可能になり、名称検索に加えオブジェクトの体積や重心の位置による並べ替えが可能となった。
map editor の機能拡充として、身体アドレスの発行を実装した。editor のインタア
クティブ画像上のクリックでクリックされた表面上の点を pinURL として提示すること
で、身体アドレスを利用者間で交換可能にする機能を追加した。これによって“あなたは（私は）下の URL の場所に異常があります。“等、身体部位についての専門家非専門
家間のメール等でのコミュニケーションが可能になった。
79

次に mapAPI 利用の拡充を行った mapAPI は一般の地図 API と同様に、作図だけでなく複数で行う地図作成(collaborative mapping)や地図の色付けによって解剖区分別頻度
データの可視化等に利用でき、また他人の地図上の印を自分の地図に重ねる map overlay
等の再利用も容易となる。このような解剖地図の利用は世界でも例がないためにあまり気づかれていないが、例示する意味でいくつかの web application を作成し、公開した。
iii)-16 解析プラットフォームの基盤技術開発
KNIME（コンスタンツ大学で開発されたオープンソースのワークフロー型解析プラットフォーム）のプラットフォーム上にて動作する新規解析ノードを、組み合わせ型としてRNA 解析、タンパク質解析及び分子シミュレーション・ワークフローとして公開した。
KNIME ノードとしては合計 28 ノードの開発を行い、その内訳としては外部解析ツールが18 ノードであり、所内独自開発の解析ツールとして 6 ノード及び 4 つの DB 連携ノードを開発し公開した。
iii)-17 利用環境の整備（RDF 化）
セマンティック・ウェブ技術に対応し、RDF 入出力機能を備えた SADI（Semantic
Automated Discovery and Integration）サービスによる 14 個の解析ツールを公開している。ここでは、オントロジーとして SIO (Semantic science Integrated Ontology)を利用したサービスを公開している。また KNIME の DB 連携ノードでは SPARQL ノードを公開しており所内・外に構築したトリプルのエンドポイントへの検索を可能としている。
iii)-18 レポート表示機能（可視化）
KNIME の新規機能を利用し、PhylogeneticTree (DNA, RNA, Protein)ワークフローの解
析結果を自動でワードファイルにレポーティングサービスを行う機能を公開した。
iv) 統合的運用を目指した効率的で安定した DB の分散運用の実現
iv)-1 各 DB サービスの運用の効率化
DBCLS の分室が遺伝研 DDBJ センター内に設置されたことと同時にサーバを移設し、サーバ間の負荷分散や冗長性の高い構成を検討して実施した。また、公開用データの構築について、一部を遺伝研のスーパーコンピュータを用いるようにしたこともあり、特に
DDBJ からのデータ転送が大きく改善された。状況（利用状況や DB の大きさ等）に応じ、組織内外のサーバ間での負荷分散と冗長性の高い構成の検討を行った。引き続き、ミラーサーバやクラウド環境の利用によるダウンタイムの少ない運用方針の確定と実施を行う。
DBCLS 機器を設置している国立遺伝学研究所のネットワーク環境や、DBCLS で保有している機器のリプレイス等も鑑みて、サーバの負荷分散と冗長性について検討した。DBCLS
80

提供サービスのスペック（CPU 消費量、ディスク消費量、データ転送量）とユーザクセス
数を勘案して、運用方針を策定し、その結果、ダウンタイムの少ない運用が可能なことと費用対効果の面から、一部のサービスについては Amazon EC2 でのクラウド環境の利用を進めた。
iv)-2 UniProt/EBI/NCBI/DDBJ などの大規模公共 RDF データ提供機関との分散的な連携
identifiers.org（主にライフサイエンスの分野で、データ等に対して恒久的な URI を与えるシステム） が提供する URI を利用することで、データの連携を促進する方法を採用した。
iv)-3 RDF データの同期やバージョン管理など整合性を保つ手法の開発
差分更新に対応する機能を持つトリプルストアとして Dydra での RDF データ運用を検討した。OS や依存ソフトウェアのバージョンなど環境の問題があり調査継続中である。
iv)-4 SPARQLbuilder（クリック操作による SPARQL の自動生成ツール）の改良
利用性を高めるため、クラス選択時にクラスの詳細をユーザに提示する機能、アルゴリ
ズムを改良してより多くのパスを提示する機能を追加した。
iv)-5 既存および新規サービスの安定的な運用とユーザ対応
DBCLS と NBDC で運用するサービスを、年間を通じて安定的に運用し、必要に応じてユーザ対応を行う。DBCLS で開発した DB サービスについては、NBDC と相談の上、移管が必要なものについて移管作業を実施し、今後の移管作業やマシンリプレイスにそなえ、仮想環境での開発と運用について検討する。
年間を通じて安定的な運用を行い、必要に応じてユーザ対応を行った。また、マシンの有効活用などを目的として、NBDC/DDBJ/PDBj とのアライアンスの検討を行った。また、
DDBJ/PDBj とのサーバ共用などを含めたアライアンスの検討を進めるための契約を締結した。今後の NBDC 等への移管作業や保有マシンのリプレイスに備え、環境移行が簡便に行えるように仮想環境を構築し、いくつかのサービスについて仮想環境上で構築する作業を開始した。
また、これらの成果を広くユーザに紹介する統合データベース講習会を共催し、各種展
示会への出展も NBDC と共同で実施した。
iv)-6 チュートリアル動画の作成
統合 TV(http://togotv.dbcls.jp/ja/) を作成・公開した。
「統合 TV」は生命科学分野の有用なデータベースやツールの使い方を動画で紹介するもので、平成 17 年 7 月のスタート以来、750 本以上の番組を作成・公開しており、平成 25 年度は 1 月末までに 83 本
81

を公開した。平成 26 年 1 月のユニークな訪問者は 9,431 であった。研究規模の拡大、研究形態の多様化に伴って、データベースやウェブツールの利用方法が複雑化・専門化しているなか、研究者や技術者、それらを志す初学者が必要とする情報やツールに到達するための体系的なガイドとして、さらにはそれらを使いこなし活用するための動画チュートリアルとして他に比類の無い日本語コンテンツである。
iv)-7 日本語コンテンツの作成
ライフサイエンス 新着論文レビュー（http://first.lifesciencedb.jp/）およびライ
フサイエンス 領域融合レビュー（http://leading.lifesciencedb.jp/）を作成・公開した。新着論文レビューは、トップジャーナルに掲載された日本人を著者とする生命科学
分野の論文について、論文の著者自身の執筆による日本語の解説（レビュー）を、だれでも自由に閲覧・利用できるよう、いち早く公開するもので、平成 22 年 9 月のスタート
以来、1000 本以上のレビューを公開している。毎年、約 120～150 本程度のレビューを公開しており、毎月のユニーク訪問者数は約 3 万件となっている。領域融合レビューは、
日本分子生物学会、日本蛋白質科学会、日本細胞生物学会、日本植物生理学会との協力のもと、生命科学において注目される分野・学問領域における最新の研究成果について、第一線の研究者の執筆による日本語の総説（レビュー）を、だれでも自由に閲覧・利用できるよう、無料で公開するもので、平成 24 年 9 月のスタート以来、40 本のレビューを公開している。毎年 12 本程度を公開し、毎月のユニーク訪問者数は、約 1 万件となっている。ともに、Web にはなかなか存在しない、高い信頼性をもつ良質な日本語コンテン
ツとして、最新の研究成果あるいは研究動向についての情報源としてだけでなく、有用なデータベースとしての機能をもはたしている。
また、これまでに公開されているすべての新着論文レビューに DOI（デジタルオブジェ
クト識別子）を付与した。DOI を引用することにより、コンテンツへの到達可能性が高まるとともに、コンテンツの利用状況の把握が容易になった。

82

平成 23 年度から平成 25 年度の公募課題における成果発表等
論文発表（国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 12 件）※リストは資料編 p.196
招待講演（国内会議 4 件、国際会議 1 件）

口頭発表

（国内会議 19 件、国際会議 7 件）

ポスター発表（国内会議 28 件、国際会議 13 件）

平成 26 年度及び平成 27 年度における成果発表等
論文発表（国内（和文） 0 件、国際（欧文） 21 件※リストは資料編 p.198
招待講演（国内 18 件、国際 3 件）

口頭講演

（国内 23 件、国際 16 件）

ポスター発表（国内 91 件、国際 18 件）

83

第 4 節 統合化の推進
統合化の推進として、
ライフサイエンス分野の DB を分野毎にまとめて統合化を目指す「統合化推進プログラム」および、そのサブプログラムとして、主に若手研究者を対象として、統合された DB を使いやすくするための解析ツール等の開発を目指す「統合化推進プログラ
ム解析トライアル」の 2 つのプログラムを実施した。
4-1 統合化推進プログラム(1)

目的「統合化推進プログラム」は、国内外に散在しているライフサイエンス分野のデータベースについて、生物種別、分野別、目的別またはデータ種類別などで統合化を実現し、トラン
スオミクス解析、生物種間を跨いだ解析など、データ駆動型研究開発の推進に繋がるよう、
データ基盤を整備するために、各分野において日本を代表するとともに、中核、拠点となる
統合データベースが構築されることを目指し、平成 23 年度から実施した。また、平成 25 年度以降は、生物種や個々の目的やプロジェクトを超えて幅広い統合化を実現することを目的とし、データがより多くの分野の研究者、開発者、技術者に簡便に利活用できるように取組み、収載データの利用価値をより高めることを目指した。なお、データ統合にあたっては、
セマンティック・ウェブ技術を用いることとし、そのためのデータの RDF 化にも取組むこと
とした。
(2)

成果の概要

ライフサイエンス分野全体を広く対象として、データベースの統合を実施した結果、散在しているデータベースのうち、微生物、植物等の生物種別や、ゲノム、メタボローム、フェノームなどのオミクス単位、蛋白質構造、糖鎖などのデータ種別単位でのデータの統合がされた。現在までに整備されたデータベースの状況は図 II-4-1 の通り。
（水色、オレンジの部分）
統合されたデータベースは、分野を超えて統合できるデータベースとするため、第 3 節で記載の基盤技術開発研究と積極的な連携を進めながら研究開発を進めた。具体的には、基盤技術開発チームが月例で RDF データ規格や統合技術等の議論、開発を行う SPARQLthon や合宿形式で議論、開発を行う国内版 BioHackathon 等を主催し、統合化推進プログラム課題の研究者が一緒に研究開発を進めた。その結果、RDF 化技術を使って統合を進め、基盤技術開発チームが中心となって策定した RDF ガイドラインに沿ったデータベースの RDF 化を行い、統合化推進プログラムのデータベースを RDF 化することにより、分野を超えたデータベース統合の基盤が整備されてきた。
統合化推進プログラムでは、広くライフサイエンス分野全体を網羅するよう整備を進めてきているが、今後、各データベースをつなぐための補完的なデータベースの整備等を充実することで、ライフサイエンス分野全体のデータ統合化が期待される。また、データが広く
84

整備され、統合化されてきているので、今後は、今まで以上にそれらデータベースの利用、という観点にも意識してデータベースの開発をしていく必要があると考えている。

図 II-4-1.データベース俯瞰図と統合化推進プログラムの対象データベース
(3)

推進体制

①概要
統合化推進プログラムでは、「競争的資金制度におけるプログラムディレクター及びプログラムオフィサーに関する規則」(平成 18 年達第 3 号)及び「ライフサイエンスデータ
ベース統合推進事業の実施に関する規則」（平成 22 年規則第 127 号）に基づき、統合化推進プログラムの適切な運用、研究開発課題の評価、評価プロセスの適切な管理、質の向上
及び見直し、優れた研究開発の支援等を行うため、プログラムオフィサーとして研究総括を配置した。また、研究領域の運営に関し、研究総括が意見を聴くため、外部の有識者からなる研究アドバイザーを配置した。
JST は、研究総括のもとで、大学・民間・独立行政法人等の研究機関等から研究開発課
題の提案を広く募集した。研究総括が研究アドバイザーの協力を得て選考した結果を踏
まえ、当該プログラムの設定趣旨に合致する研究開発課題とその研究代表者を選出した。

85

図 II-4-2. 公募プログラムの推進体制②研究総括（プログラムオフィサー；PO）
NBDC において、有識者の調査を行い、関連研究分野における研究開発実績、豊富なマ
ネジメント経験、公的機関における研究開発プログラムの評価・選考経験、研究者からの人望などを踏まえ、東京大学大学院理学系研究科の高木利久教授を統合化推進プログラ
ムの研究総括とした。
平成 26 年度以降の NBDC センター長として、高木研究総括（当時）の就任が決定した事を踏まえ、改めて有識者への調査を実施し、当時「基盤技術開発プログラム」の研究総括でもあった長洲毅志氏（当時：エ―ザイ株式会社 CINO 付 担当部長）を、統合化推進プログラムの研究総括として決定した。長洲氏には、平成 26 年度からの研究総括就任を前提として、平成 25 年 12 月から翌年 3 月までの間、副研究総括として委嘱した。
表 II-4-1.統合化推進プログラム、統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）研究総括
期間

平成 23～25
年度
平成 26 年度
～現在

氏名

高木 利久

所属機関名

東京大学

所属部署名

大学院理学系研究科

役職名

教授

プロダクトクリエーショ
長洲 毅志

元エーザイ株式会社ン本部 ポートフォリオ

顧問

戦略・推進部③研究アドバイザー
統合化推進プログラムの実施に当たり、研究開発課題の評価などにおいて意見を述べるものとして、研究総括の下に研究アドバイザーを置いた。研究アドバイザーの選定要件
は以下の通り。
・関連分野について先見性及び洞察力を有する。
・優れた研究実績を有し、関連分野の研究者から尊敬・信頼されている。
86

・自身の研究分野に拘泥せず、公平な見解を持っている。
・研究プログラムのマネジメント能力を有する。
統合化推進プログラムでは、上記要件を満たす有識者を調査し、専門分野、所属、年齢、性別等の多様性も考慮した結果、8 名の研究者アドバイザーを委嘱した。平成 26 年度には、改めて有識者の調査を行い、研究アドバイザーの一部入れ替えを行った。
表 II-4-2．統合化推進プログラムの研究アドバイザー（平成 23～25 年度）
氏名

所属機関名

所属部署名

漆原 秀子

筑波大学

生命環境系

金岡 昌治

株式会社住化分析セ -役職名教授
代表取締役社長

ンター
黒田 真也

東京大学

大学院理学系研究科

教授

戸田 達史

神戸大学

大学院医学研究科

教授

長村 吉晃

農業生物資源研究所

基盤研究領域ゲノムリソース センター長
センター

松田 秀雄

大阪大学

大学院情報科学研究科

教授

光山 統泰

産業技術総合研究所

生命情報工学研究センター

研究チーム長若槻 壮市

高エネルギー加速器 物質構造科学研究所構造生物 研究センター長
研究機構

学

表 II-4-3．統合化推進プログラムの研究アドバイザー（平成 26 年度以降）
氏名

所属機関名

所属部署名

役職名

伊藤 隆司

九州大学

大学院医学研究院

教授

漆原 秀子

筑波大学

-

名誉教授

金岡 昌治

株式会社住化分析センター

代表取締役社長

-

狩野 光伸

岡山大学

大学院医歯薬学総合研究科教授

佐々木 卓治

東京農業大学

総合研究所

教授

藤 博幸

関西学院大学

理工学部生命医化学科

教授

深海 薫

理化学研究所

バイオリソースセンター情報

室長

解析技術室
④研究開発課題の実施体制
研究実開発課題は、複数の研究者からなる研究チームを編成して実施した。研究開発
構想を実現する上で必要な場合には、その他の研究室あるいは研究機関に所属する研究者等からなるグループを含めた研究チームの編成も可能とした。
87

研究開発費、研究開発期間は下表の通り。JST は、研究開発課題に参画する研究機関
等と委託研究開発契約を締結して研究を推進した。
データベース統合化にあたっては、各分野の DB 統合をばらばらに進めるのではなく、統合化という同じ目的に向かい、各チームの研究者間で意見交換をしながら進める必要がある。また、統合化の基盤技術開発を担当している研究チームとも一緒に統合化を進めていくことで、技術開発、実装が効率よく進んでいく。本プログラムは、基盤技術の開発を担当する DBCLS と一体となって研究開発を進める体制が整っており、DBLCS が毎月開催している SPARQLthon に各チームの実務者が参加し、最新動向の情報交換、オントロジー、RDF データ構造等について、意見交換等しつつ作業を進めた。また、毎年実施している BioHackathon(世界中のデータベース実務者が集う国際版、および、国内
版)などに関係者を招聘するなどを活用し、議論を進めた。
表 II-4-4．統合化推進プログラムの研究開発費、研究開発期間年度
平成23、24 年度
平成
26、27 年度

研究開発費（直接経費のみ）

研究開発期間

3 千万円～7 千万円／年（研究期間総額 9 千万円～２.１億円）
3 千万円～5 千万円／年

3 年以内（全研究開発期間総額 9 千万円～1.5 億円）※平成 25、28 年度は公募を実施していない。
(4)

課題の選考（事前評価）① 概要
JST は、研究総括のもとで、大学・民間・独立行政法人等の研究機関等から研究開発課
題の提案を広く募集した。公募の周知としては、NBDC ポータルでの公募情報の掲示、メールマガジン等 JST 発行媒体への掲載の他、関連する研究機関、学協会等に対し、メールマガジン等による所属員への周知依頼を行った。また、平成 24 年度以降は、毎年度、東京と京都もしくは大阪にて各 1 回計 2 回公募説明会を開催した。応募された研究開発提案について、研究総括が研究アドバイザー、外部評価委員の協力を得て選考した結果を踏
まえ、当該プログラムの選考基準に合致した研究開発課題、すなわち、統合化推進プログ
ラムのデータベースの有用性を高めるツールの開発を実施する研究開発課題とその研究代表者を選定した。 (選考結果については、資料編

p.202)②選考の流れ
府省共通研究開発管理システム（e-Rad）上で研究開発課題の公募を行った。研究総括が③選考基準に記載の基準に則り、研究アドバイザーの協力を得て採択課題及び研究代表者
88

候補を選出した。提案者には、目標・ねらい、進め方、実施体制、各年度の予算計画などの記載を含む研究開発提案書を提出させた。研究アドバイザーによる研究開発提案書の査読後、研究総括、研究アドバイザー間で意見交換の場（書類選考会）を設け、その結果などを参考に、研究総括が通過者候補を選出した。書類選考統合化推進プログラムでは、書類選考通過者を対象にさらに面接選考を実施した。面接選考会では、研究代表者によるプ
レゼンテーションと議論の結果を踏まえ、研究総括、研究アドバイザー間で意見交換を行った上で、研究総括が採択課題及び研究代表者候補を選出した。
研究開発課題の選考の流れおよび採択数については、以下の通り。
表 II-4-5．統合化推進プログラムの研究開発課題の選考の流れ
年度

公募期間

選考期間

採択公表

平成 23 年度

56 日間
(平成 22 年 12 月 01 日
～平成 23 年 01 月 26 日)

50 日間(平成 23 年 02 月 02 日
～平成 23 年 03 月 24 日)

平成 23 年
4月1日

平成 24 年度

56 日間
(平成 24 年 01 月 11 日
～平成 24 年 03 月 07 日)

45 日間(平成 24 年 03 月 12 日
～平成 24 年 04 月 26 日)

平成 24 年4 月 27 日

平成 26 年度

49 日間
(平成 25 年 12 月 20 日
～平成 26 年 02 月 07 日)

41 日間(平成 26 年 02 月 15 日
～平成 26 年 03 月 28 日)

平成 26 年3 月 28 日

平成 27 年度

49 日間
(平成 26 年 12 月 18 日
～平成 27 年 02 月 05 日)

46 日間(平成 27 年 02 月 13 日
～平成 27 年 03 月 31 日)

平成 27 年4 月 14 日

表 II-4-6．統合化推進プログラムの年度別応募・採択件数等
年度

応募(件)

面接対象(件)

採択(件)

採択率

平成 23 年度

24

13

10

41.7%

平成 24 年度

10

4

1

10.0%

平成 25 年度

公募無し

―

―

―

平成 26 年度

19

12

9

47.4%

平成 27 年度

8

4

2

25.0%

平成 28 年度

公募無し

―

―

―

③選考基準
平成 23 年、平成 24 年の統合化推進プログラムでは、国内外に散在しているライフサ
イエンス分野のデータベースについて、 生物種別、分野別、目的別またはデータ種類別
での統合化の実現を通じて、それぞれの分野において、日本を代表するとともに、中核、拠点となる統合データベースの構築を支援することを目指した。平成 25 年、平成 26 年
89

の統合化推進プログラムでは、当時のライフサイエンス DB の整備状況を踏まえ、生物種や個々の目的等を超えて幅広い統合化を実現することにより、データがより多くの分野の研究者、開発者、技術者に簡便に利活用できるようにして、データの価値を最大化することを目指した。各年度の選考基準について、平成 23,24 年度には、データベースの維持の必要性、データの収録の必要性、データ産出者との連携状況、計画・体制の具体性、利用者の目線に立ったサービス提供状況、データベースの継続性などの基準を用いて選考を行った。平成 26 年度には、これらの選考の観点を再考し、整理し、より具体化させた基準を改めて設け、この基準を用いて選考を行った。より詳細には以下の通り。
表 II-4-7．統合化推進プログラム（平成 23、24 年度）の選考基準（募集要項より抜粋）
平成 23、24 年度
a.目指しているデータベース統合化が我が国のライフサイエンスの発展に不可欠なものであること。
b.目標設定・計画が具体的かつ明確であり、かつ実現性が高いこと。
c.統合化に向けた具体的な計画を有し、その実現の可能性が高いこと。
d.データ産出のプロジェクトやグループとの緊密な連携を有していること、および関連した研究コミュニティ、学会などから十分な支援が得られていて、今後我が国を代表するデー
タベースとなること、その実現の可能性が高いこと。
e.利用者の視点に立ったサービス提供の具体的な計画を有し、その実現性が高いこと。
f.研究代表者を中心とした研究開発体制が適切に組織されていること。
g.研究代表者は、研究遂行のための研究開発実績と、研究チーム全体についての責任能力を有していること。
h.研究代表者および主たる共同研究者が所属する研究機関は、当該研究分野に関する研究開発力等の技術基盤を有していること。
i.研究代表者の研究開発構想を実現する上で適切な研究費計画であること。研究開発のコス
トパフォーマンスが考慮されていること。
j.必要に応じて適切な外部との連携や利用者の意見が取れる体制であること。
k.研究開発計画が、その成果を長期間にわたって維持改善することを考慮したものであること。
l.研究開発成果が、国際的に通用する、日本の中核的なデータベースにふさわしいものであ
ること。

90

表 II-4-8．統合化推進プログラム（平成 26、27 年度）の選考基準（募集要項より抜粋）
平成 26、27 年度（対象とするデータベースに関して）a.目指しているデータベース統合化が我が国のライフサイエンス研究やバイオ産業につながる研究開発の発展に不可欠なものであること。
b.生物種や個々の目的やプロジェクトを超えて幅広い統合化を実現すること、もしくは、代表的なデータバンクとして研究の利便性が大きく上がることを目指すものであること。
c.多くの利用者確保に関して、十分な見通しがあること。また、そのために網羅性に加えて、データの汎用性を高めるための方策が明確であること。
d.関連した研究コミュニティ、学会等から十分な支援が得られ、統合データベースは、我が国の中核、拠点となるデータベースで、日本を代表するものであること。
e.データ統合対象領域におけるデータ収集のフォーマットやオントロジーの標準化に向けた工夫がなされていること。
f.研究開発成果が、国際的に通用するものであること。
g.データやデータベースの共有を積極的に促進し、公共財として誰でもが自由に活用できるようにするものを目指したものであること。さらに、データの公開や共有に関して明確なルールが定められていること。
h.ヒトに関するデータを扱う場合には、機微情報に関しても、制限付きアクセスで利用可能であること。また、それらの情報を含むデータベースの開発に関し、データの管理に十分な体制、システムが構築されていること。
i.データベースの維持更新に関して持続可能性を確保する戦略を備えていること。また、そのための自動化や省力化の方策がはっきりしていること。
j.平成 23 年度からの統合化推進プログラムで構築されている既存の統合データベースとの補完性、接続性が高いこと。
k.統合化に向けた目標設定・計画が具体的かつ明確であり、その実現の可能性が高いこと。
l. 利用者の視点に立ったサービス提供の具体的な計画を有し、その実現性が高いこと。
（研究開発課題を推進するための研究開発体制に関して）
m.研究代表者を中心とした研究開発体制が適切に組織されていること。
n.研究代表者は、研究遂行のための研究開発実績と、研究チーム全体についての責任能力を有していること。
o.研究代表者および主たる共同研究者が所属する研究機関は、当該研究分野に関する研究開発力等の技術基盤を有していること。
p.研究代表者の研究開発構想を実現する上で適切な研究開発費計画であること。研究開発のコストパフォーマンスが考慮されていること。
q.必要に応じて外部との連携や利用者の意見のくみ上げを適切に実施し、サービスに反映できる体制であること。
r.研究開発計画が、その成果を長期間にわたって維持改善することを考慮したものであるこ
と。

91

(5)

研究開発課題一覧

表 II-4-9．統合化推進プログラム研究開発題一覧
研究代表者

所属・役職

研究開発課題（採択年度）

岩坪威

東京大学 大学院医学系研究科・教授

ヒト脳疾患画像データベース統合化研究（H23）金谷重彦

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科・教授

メタボローム・データベースの開発(H23)/有田正規

理化学研究所 環境資源科学研究センター・チームリ

生物種メタボロームモデル・データベースの構築（H26）

ーダー
金久

實

京都大学 化学研究所・特任教授

黒川顕

東京工業大学 大学院生命理工学研究科・教授

田畑哲之

かずさ DNA 研究所 ・所長

徳永

勝士

東京大学 大学院医学系研究科・教授

ゲノム情報に基づく疾患・医薬品・環境物質データの統合(H23)/
ゲノムとフェノタイプ・疾患・医薬品の統合データベース(H26)
ゲノム・メタゲノム情報を基盤とした微生物 DB の統合（H23）/
ゲノム・メタゲノム情報統合による微生物 DB の超高度化推進（H26）
ゲノム情報に基づく植物データベースの統合（H23）/
植物ゲノム情報活用のための統合研究基盤の構築（H26）
ヒトゲノムバリエーションデータベースの開発(H23)/
個別化医療に向けたヒトゲノムバリエーションデータベース(H26)

理化学研究所 情報基盤センター・統合データベース
豊田哲郎

特別ユニットリーダー

生命と環境のフェノーム統合データベース(H23)/桝屋啓志

理化学研究所 バイオリソースセンター・ユニットリ

生命と環境のフェノーム統合データベース(H26)

ーダー
中村

春木

成松

久

大阪大学 蛋白質研究所・所長／教授

蛋白質構造データバンクの国際的な構築と統合化(H23)/
蛋白質構造データバンクの高度化と統合的運用(H26)

産業技術総合研究所 糖鎖工学医工学研究センター・ 糖鎖統合データベースと研究支援ツールの開発(H23)/
センター長

糖鎖統合データベースおよび国際糖鎖構造リポジトリの開発(H26)

92

松田

文彦

京都大学 大学院医学研究科 附属ゲノム医学センタ

大規模ゲノム疫学研究の統合情報基盤の構築(H23)

ー・センター長・教授
大浪

修一

菅野

純夫

理化学研究所 生命システム研究センター・チームリ

生命動態システム科学のデータベースの統合化(H24)/

ーダー

生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合データベース(H27)

東京大学 大学院新領域創成科学研究科・教授

疾患ヒトゲノム変異の生物学的機能注釈を目指した多階層オミクスデータの統合(H26)石濱泰

京都大学 大学院薬学研究科・教授

プロテオーム統合データベースの構築(H27)※所属は採択時のもの

93

(6)

課題管理

①

概要
研究総括は、3 年後に到達すべき目標を見据えて研究開発計画や予算計画の妥当性の観点から調整、承認し、各年次の研究開発実施状況を踏まえて指導・助言を行った。年
次の研究開発実施状況を把握するため、また、プログラム内での連携等やアドバイザー
からのアドバイス等も期待し、年に一度以上、キックオフミーティング、もしくは研究
進捗報告会、もしくはサイトビジットを開催し、研究総括、研究アドバイザーと意見交換する機会を設けた。このほか、関連課題で開発が重複しないように、また研究開発で得たノウハウのチーム間での共有を促進、さらに、進捗状況の把握・調整のため、個別に研究代表者など研究参加者と打合せ等を実施した。また、実施状況を踏まえ、必要に応じて、一部研究開発課題の研究開発費を期中に調整した。
また、公開済みの各データベースの利用状況を把握するため、各研究開発課題から四半
期に一度アクセス情報の提出を求め NBDC ポータルからも公開した（主要データベースのアクセス情報は p.210 参照）。
② 計画書・報告書
研究開発課題の研究代表者に対して、研究開発期間全体の計画書（全体研究開発計画書）の提出を求めた。研究総括は、3 年後に到達すべき目標を見据えて研究開発課題の研究開発計画について、研究開発計画や予算計画の妥当性の観点から調整、承認し、各年次の研究開発実施状況を踏まえて指導・助言を行った。また、各年度の期初に、当該年度の計画書（年次研究開発計画書）の提出を求め、研究総括は前年度までの研究進捗
状況等を踏まえて調整し、承認した。
また、各年次の期末に当該年度の研究開発状況の報告書（年次研究開発実施報告書）の提出を求め、成果の把握に努めるとともに、翌年度の研究開発計画の調整に役立てた。
ただし、最終年度には、研究開発期間全体の進捗・達成状況の報告書（研究開発終了報告書）の提出を求めた。
③ キックオフミーティング・サイトビジット・研究進捗報告会・研究成果報告会等
プログラム内での連携等やアドバイザーからのアドバイス等も期待し、年に一度以上キックオフミーティング、もしくは研究進捗報告会、もしくはサイトビジットを開催
し、研究開発の進捗状況を研究代表者が報告し、研究総括、研究アドバイザーと意見交換する機会を設けた。
平成 23 年度から平成 25 年度までの第一期では、採択した研究開発課題を対象として、研究開発計画を議論するため、キックオフミーティングを開催した。また、研究開発状況を把握して今後の研究計画を議論するため、2 年次には研究進捗報告会を開催し94た。本研究開発は、基盤技術開発プログラムと連携して一体となって、統合化を進めている。そのため、標準化についての議論や、生物種や分野によって異なるデータの特徴
やその取扱いなどについても議論したり、統合化のための RDF 化のガイドライン等を議論するため、基盤技術開発課題とも合同で開催した。
平成 26 年度からの第二期では、採択時に同年度採択課題を対象としたキックオフ
ミーティングを開催した。平成 27 年度、平成 28 年度は、採択課題数が少ない事などから、キックオフミーティング、進捗報告会のどちらも開催しなかった。その替わりにサイトビジットを行い、チーム別に密に議論を深めることとした。なお、 各チームの実務者は、前述の通り、DBLCS が毎月開催する SPARQLthon に参加し、最新動向の情報交換、オントロジー、RDF データ構造等について、チームを超えた交換・議論を行った。
研究開発が進捗し、今後の方向性等の検討ができる 2 年次には、全研究開発課題について、研究開発実施場所へのサイトビジットを実施した。研究開発実施場所の状況
や研究開発の進捗状況を把握して今後の研究計画について議論するため、研究代表者が口頭発表を行った後、研究総括、研究アドバイザーを交えた意見交換の時間を設けた。初回訪問時には、研究実施施設の見学も行い、施設整備、管理状況を確認した。
このほか、関連課題で開発が重複しないように（例：搭載するデータ種別の切り分け、データの RDF 化の共同実施など）、また研究開発で得たノウハウのチーム間での共有を促進や、進捗状況の把握・調整のため、個別に研究代表者など研究参加者と打合せ等を実施した。
また、一般からの意見を今後の研究開発にフィードバックするため、研究成果報告会を開催した。研究開発期間が最終年度にある研究開発課題の研究代表者による口頭発表の後、研究総括、研究アドバイザーを交えて議論が行われた。
いずれもトーゴーの日シンポジウムのプログラムの一部として実施し、平成 25 年度
は事後評価会を兼ねて実施した。
表 II-4-10．統合化推進プログラムでのサイトビジット等実績＊平成 28 年度第 4 四半期は予定

95

(7)

研究開発計画表 II-4-11．統合化推進プログラム課題別研究開発概要
研究研究開発課題名

代表者（採択年度）

岩坪威

研究開発概要

研究開発費

アルツハイマー病(AD)等認知症や精神疾患の克服に向けて、日本では、AD の発症過程を MRI, PET

1.0 億円ヒト脳疾患画像デなどで脳画像評価し、臨床治験におけるサロゲートマーカーとして確立する J-ADNI 研究、精神疾患

ータベース統合化の MRI 脳画像を臨床・遺伝情報とともに収集する包括脳研究が進行中である。本課題は、AD と精神研究（H23）疾患の病態機序の理解に基づく治療法確立を目標に、脳画像を含む臨床データをデータベース化し、アカデミック、製薬企業、審査当局等による公開活用を図ることを目的とする。
メタボロームはある生物種個体が生産する代謝物の全てである。生物種個体や組織のメタボローム

金谷重彦

メタボローム・デー

化学分析データや個々の代謝物の生化学や生理・薬理活性などのデータをデータベース化すること

タベースの開発

によって、生命活動の化学的基盤とゲノムからメタボロームに至るゲノム情報の流れを研究するた(H23)

めの基礎データを提供する。またメタボロームに関する新たな知識を産み出す場として、低コスト

1.7 億円で持続可能な wiki 型データベースのモデルを確立する。

有田
正規

生物種メタボロー
ムモデル・データベースの構築（H26）

ゲノム情報に基づ
金久

く疾患・医薬品・環實境物質データの統合(H23)

イネやトマトのような作物、油をつくる藻類のような有用微生物について、モデル生物としてよく

1.4 億円研究されているシロイヌナズナや酵母と同等レベルの代謝情報（化合物およびスペクトル情報）を提供するデータベースを構築する。生物種ごとに整理した化合物データを、代謝マップを通してゲノム情報とリンクさせ、医薬学のみならず生態学や栄養学にも役立つウェブサイトを構築する。
ヒトゲノム計画を契機としたハイスループット実験技術の進歩と大量データの生産、それに伴うデータベースの整備により、ライフサイエンス分野の研究は大きく進歩しているが、その恩恵は一般社会にまでは到達していない。そこで本研究開発では、疾患・医薬品・環境物質など社会的ニーズの高いデータを、ゲノム情報を基盤とした生体システム情報として統合し、最先端の研究と一般社会との架け橋となる統合データベース構築を行う。

96

2.3 億円ゲノムとフェノタ
金久イプ・疾患・医薬品

實の統合データベース(H26)

ゲノム・メタゲノム
情報を基盤とした
微 生 物 DB の 統 合
黒川
顕

（H23）

ゲノム・メタゲノム
情報統合による微生物 DB の超高度化推進（H26）

ゲノム情報に基づく植物データベー
田畑
哲之

スの統合（H23）

植物ゲノム情報活用のための統合研
究基盤の構築（H26）

ヒトゲノム、病原体ゲノム、腸内細菌メタゲノムをはじめとしたゲノムの情報と疾患との関連、お1.5 億円よび医薬品の作用・副作用との関連を理解するために、個々の遺伝子だけでなく、複数の遺伝子から構成された機能モジュール、さらには遺伝子、タンパク質、環境因子、医薬品等から構成された相互作用ユニットに関する知識をデータベース化し、ゲノム情報を有効利用するための統合データベ
ースリソースを開発する。
多様性を特徴とする微生物の様々な知識を、ゲノム情報を核として統合し、幅広い分野での微生物

1.7 億円学の発展に資することのできる「微生物エンサイクロペディア」の構築を目標とする。国内外に散在する細菌の各種オミックス情報を広く収集し、遺伝子、ゲノム、環境の 3 つの軸に沿って遺伝子
機能、分類学的情報、菌株保存情報、表現型情報などの知識を整理し、ゲノム情報を核として統合することを目指す。
微生物統合 DB「MicrobeDB.jp」を真菌類、藻類を対象として拡張するとともに、データの収集や更1.4 億円新の自動化など持続可能なシステムの構築、解析結果を提示するアプリケーション群（Stanza）の開発、また不特定多数のイノベータをも対象としたユーザビリティの向上などを徹底することで、単なる統計量の羅列ではなく、大規模データから新規知識発見を容易に引き出すことが可能なシステムを構築する。
本課題では、(1)遺伝子オルソログ DB の構築とそれに基づく植物ゲノム DB の統合、(2)DNA マーカー

2.0 億円および連鎖地図情報に基づく植物ゲノム DB の統合、(3)植物リソース情報 DB の統合、(4)植物研究に関連する情報基盤の構築、の 4 項目の研究開発を行い、国内に散在する植物関連データベースの統合と関連情報の収集とデータベース化、さらにコミュニティに対する情報提供基盤を構築する。
Plant Genome DataBase Japan（PGDBj）による植物ゲノム DB や関連情報の統合をさらに進めるため、遺伝子オルソログ DB、植物リソース DB、DNA マーカーDB を拡充する。さらに、DB 間連携、オン
トロジー整備、ゲノムアノテーション情報の高度化による横断検索の効率化を行なう。これにより、
植物遺伝学研究や植物バイテク研究の加速、新品種育成への活用につながる DB の構築を目指す。

97

1.4 億円近年、疾患関連遺伝子・新規多型・変異の報告が相次いでいるが、同一疾患への複数因子の寄与、同徳永勝士

ヒトゲノムバリエ

一変異の複数疾患への寄与、集団間のゲノムの差異などにより、疾患メカニズムの解明は容易ではーションデータベ

ない。本課題では、アジア人を中心としたゲノム・遺伝子の多型・変異情報と疾患・臨床情報との関ースの開発(H23)

連性研究の成果を収集・解析・体系化し、DB を構築する。疾患の遺伝要因や分子疫学等の研究が促進され、個別化医療の実現が加速されることを目的とする。

個別化医療に向け

これまでに構築してきた「ヒトゲノムバリエーションデータベース」における遺伝情報と疾患・臨たヒトゲノムバリ

床情報との関係性データを一層充実させる。さらに、NBDC と連携してより多くの新規データを受け

エーションデータ

入れ、登録データの公開・再配布をより広範に行うことにより、疾患の遺伝要因や疾患間の共通性・

ベース(H26)

異質性の解明、遺伝疫学・ゲノムコホートなどの基盤構築、そして個別化医療の実現に貢献する。
研究や教育の幅広い目的で国民が分かりやすく生物学の多様な計測データにアクセスできる基盤を豊田哲郎

1.8 億円生命と環境のフェ提供する。生物学データの計測技術は日々進歩し複雑化かつ多様化しているため、生物の個体レベ

ノーム統合データ

ルの多様なデータ（フェノーム）を特定の生物種に限定せずに体系的に整理することで、専門外のベース(H23)

人でも分かりやすく探し出せるようにする。これにより生物種の壁を越えて異分野の研究者が多様

1.2 億円

1.5 億円なデータを共有できる統合データベースを提供する。

桝屋
啓志

生命と環境のフェノーム統合データ
ベース(H26)遺伝子の多様性の結果として現れる生命の表現型（フェノタイプ）の情報を、モデル動物、ゲノム編
集研究など、幅広い研究コミュニティから収集し、研究分野の垣根を超えて標準化・統合化・体系化
してオープンに公開する。集約されたフェノタイプ情報は、ゲノム情報や分子情報とともに横断的に利活用することで、新たな生命科学イノベーションの原動力となると期待される。
本研究開発では、国際協力によって蛋白質立体構造データバンク（PDB）の構築・運営を実施すると

中村
春木

0.9 億円蛋白質構造データ

ともに、NMR および電子顕微鏡や X 線小角散乱による実験情報のデータベースを構築し公開する。さバンクの国際的ならに、オントロジーや新たなデータ書式、利用者インターフェースや二次的データベースおよび種々構築と統合化(H23)のサービスを開発して高度化を図り、人材育成も実施して、他の生命データベースとの統合化による高次生命機能の理解に資する。

98

2.1 億円PDB（蛋白質構造データバンク）と BMRP（NMR 実験情報データバンク）を日米欧の国際協力により継中村
春木

蛋白質構造データ

続的に構築・公開し、特に蛋白質・リガンド複合体構造データ登録の仕組みを整備する。また、これバンクの高度化とまでに開発した統合化技術に基づき二次データベースと種々のサービスを高度化する他、利用者・統合的運用(H26)

登録者への教育とアノテータの育成を行い、他の生命データベースとの統合化による構造生命科学

1.5 億円の基盤を与える研究開発とする。
本研究開発では、糖鎖研究領域や糖鎖と係わりの深い再生医療・感染症・癌などの分野の研究者を糖鎖統合データベ
ースと研究支援ツールの開発(H23)

1.8 億円対象とし、データベースやリソース共有を通して共同研究が活発に行われるように情報基盤の整備を行い、統合を図る。さらに、ウェットの研究支援ツールや実験プロトコルの整備を行う。最終的には、研究者がより多くの情報にアクセスできるようにアジアや欧米のデータベースと国際連携を図り、ユーザの利便性とデータの網羅性を高めることを目標とする。

成松久

ライフサイエンスデータベース全般の共通基盤であるセマンティック・ウェブ技術を用い、糖鎖科
糖鎖統合データベ

学と周辺のライフサイエンス研究分野の融合を目指す。研究開発の技術課題としては、国際協働体ースおよび国際糖制を拡大し、国際糖鎖構造データリポジトリシステムを開発するとともに、全糖鎖構造データの標

鎖構造リポジトリ

準化作業を進める。並行して糖鎖関連データベースの開発と標準化対応開発を進めることによって、の開発(H26)

他分野データベースとのより高度な統合を目指す。

大規模ゲノム疫学研究の詳細かつ多様な情報を統合・一元管理するデータベースを構築し、「なが松田
文彦

大規模ゲノム疫学

はま０次コホート事業」参加者一万人の環境・生活習慣情報、健診情報、5,000 人の全ゲノム多型情研究の統合情報基報に加え、複数の複合遺伝性疾患患者数千人の全ゲノム多型情報を登録し、日本固有のゲノム疫学

盤の構築(H23)

情報として広く国内外に公開する。また、ゲノム情報学、遺伝統計学の若手研究者に実務を通じた教育訓練を実施し、専門家の育成をはかる。

99

1.4 億円

1.6 億円

生命動態システム科学は「生命を動的システムとして理解し操作する生命科学」であり、新たな生
生命動態システム

命科学の潮流として２１世紀の科学全体への大きな影響が期待されている。この分野の研究では、科学のデータベー

さまざまな生命現象を対象に、時空間情報の数値化を実現した新しい様式の計測データが大量に生スの統合化(H24)

産されている。そのため、本課題ではデータの大規模な集積に向けて、この分野の全てのデータベースの開発と並行してデータベースが統合化される体制を構築する。

大浪
修一

生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合データベース
(H27)

菅野
純夫

石濱
泰

1.2 億円生命動態システム科学のデータベースの統合を発展させるため、統合データフォーマットやデータ
ベースツールの充実化、新規データの統合を図りつつ、当分野の研究手法のより広い生命科学研究への適用を促進することを目指し、細胞生物学と発生生物学の画像データの当分野の統合データベースへの統合を進める。さらに、他の統合データベースとの連携の深化、国際的な連携体制の構築
やデータベース管理の効率化も実施する。

疾患ヒトゲノム変ヒト疾患ゲノム解析より見いだされた突然変異がトランスクリプトームにいかなる影響を及ぼすの

異の生物学的機能

か、近傍のエピゲノム（ヒストン修飾、DNA メチル化パターン）、トランスクリプトーム（発現量、注釈を目指した多スプライスパターン）の多階層オミクス情報を網羅的に記載する。データの統合は臨床がんゲノム

階層オミクスデー

解析を志向したものを端緒に行うが、最終的には疾患の別を超えて、あるいは時には生物種を超えタの統合(H26)てデータの統合を目指す。

プロテオーム統合
データベースの構築(H27)

0.7 億円国内外に散在している種々のプロテオーム情報を標準化・統合・一元管理し、多彩な生物種・翻訳後
修飾・絶対発現量も含めた世界初の横断的統合プロテオームデータベース jPOST(Japan ProteOme
STandard Repository&Database)を開発し、ライフサイエンス統合データベースに欠けている「たんぱく質」という必要不可欠な生命素子情報を広く国内外に公開することを目指す。

100

1.2 億円

1.3 億円(8)顕著な成果例

表 II-4-12．統合化推進プログラムの顕著な成果例
成果名称

URL

PDBj

http://p
dbj.org/

概要
PDBj は、タンパク質立体構造のデータベースである。米国 RCSB、 BMRB、および欧州 PDBe と協力して、国際的に統一化された PDB アーカイブとして運営されている。
これまでに全世界で約 12 万件のデータが登録されており、うち 2.7 万件（約 22％）を PDBj で処理を行ってきた。また、登録用データ形式の XML 準拠、データ登録システ

12,0008,000

登録数
PDBj処…

4,000
0

ムの統一化、データ検証レポートのアップデートなど、データの質的・量的変化に対応した技術開発を行ってきた。
さらに、これまで蓄積された膨大なデータを活用するためのツール開発も活発に行

表．全世界で約 12 万件のデータが登録されてわれている（例えば、二次データベースとしては、タンパク質の分子表面の形状と物性

おり、うち 2.7 万件（約 22％）を PDBj で処理（静電ポテンシャルと疎水性度）の計算ツールである eF-surf、弾性ネットワークモデを行った。

ルの基準振動解析データベース ProMode Elastic 等。また、教育向けコンテンツとしては、タンパク質の構造と機能を開設したタンパク質構造百科事典 eProtS、立体構造データを Web ブラウザ上で閲覧可能な万見プライム等）。
このほか、LOD 技術を用いた統合的なデータ利活用を促進するため、wwPDB の登録データは全て RDF 化され、利用者は一括ダウンロードすることができる。また、NBDC RDF
ポータルでは SPARQL 形式でのクエリ検索が可能である。
こうした研究・開発により、アクセス数も順調に増加している（2013 年度：1.9 万件、2014 年度：2.4 万件、2015 年度：3.1 万件、2016 年度：3.2 万件※）。
※PDBj メインサイトのユニーク IP 数の年度別月間平均値。2016 年度は 4～9 月分。

101

図．wwPDB と他のデータベースとの連携

「GlyTouCan」は、糖鎖構造データの国際的なリポジトリシステムとして、2015 年 6 月に公開された。2016 年 11 月現在 5.9 万件の糖鎖構造等が登録されている。同年 11 月には、Nucleic Acids Research 誌にて論文を発表している。GlyTouCan に登録された糖鎖構造には ID と固有の URI が付与される。
糖鎖構造の記述方法は複数あるが、GlyTouCan
GlyTouCan

https://

ではそれらと互換性がありかつプログラム利用性の高い、新たに開発した記述形式

glytouca

WURCS に変換する。

n.org/

今後、研究論文の投稿前手続きとして糖鎖構造データの GlyTouCan への登録を国際ルール化することを目指し、糖鎖情報記載の標準化ガイドラインを策定する国際プロ
ジェクト MIRAGE と連携し、各国の学術団体への呼びかけを進めている。また、LOD 化

GlyTouCan の機能と関連データベースとの連を進める事で、既存の糖鎖関連データベースや関連分野のデータベースとの連携・統合携。

を推進する。
jPOST

http://j

jPOST(Japan ProteOme STandard Repository/Database)は、国内外に散在する種々のpost.org

プロテオームデータを標準化・統合化・一元管理する、プロテオーム統合データベース/である。2016 年度国際ヒトプロテオーム機構・プロテオミクス標準化構想会議(HUPOPSI)において、国際標準のデータリポジトリシステムを提供する ProteomeXchange コ
ンソーシアム(PXC)への加盟が宣言された。2016 年 5 月 2 日、jPOST のデータリポジト
リ部分の開発が完了し、データの受付が始まった（プレスリリース
http://www.jst.go.jp/pr/announce/20160502/index.html）。同年 7 月 6 日には、PXC
共通 ID 付与が始まった。2016 年 8 月現在、jPOST には 114 件のプロジェクトのデータ

jPOST は ア ジ ア ・ オ セ ア ニ ア 地 区 で 唯 一が登録され、うち 13 件が公開されている。jPOST はアジア・オセアニア地域におけるProteomeXchange コンソーシアムの一員として初めての国際標準プロテオームデータリポジトリであり、今後、アジアを中心に世界中

国際連携の下で運用開始された。

のプロテオームデータをｊPOST に集積することが期待される。

102

J-

http://j

国際連携を通じて解析された各遺伝子の機能をノックアウトしたマウスの 115 万件にphenomephenome.

及ぶ表現型データを、RDF 化し、公開した。この表現型データは、遺伝子を一つずつそ

info/

れぞれノックアウトしたマウスの表現型を世界共通の基準で解析し、そのデータとマウスを世界の研究者に提供することを目的とした、国際マウス表現型解析コンソーシ
アム（IMPC）のプロジェクト成果である。本データは、日本医療研究開発機構の未診断
疾患イニシアチブ（IRUD）に提供する事で合意がなされており、IRUD が開発中の、未診断疾患治療のための情報ネットワーク上で、参考情報とし提供される事となっており、創薬研究等に利用されることが期待される。

MicrobeD

http://mMicrobeDB.jp は、国内外に散在する微生物に関するゲノム情報を核に、環境や菌株

B.jp

icrobedbの系統情報等の各種情報を整理した統合データベース。LOD 技術をフル導入すること.jp/MDB/

で、１：分類学的情報、２：菌株保存情報、３：モデル微生物における高品質データ、
４：各種オミックスデータ、５：オーソログ遺伝子情報、６：メタゲノムデータなどを統合、解析、アノテーションし、公開している。データの統合に当たり、各種オントロ
ジーの調査を実施し、必要に応じて整備を行ってきた。また、ユーザが所有するゲノムデータの解析ツール開発や、データの受入体制の構築を進めている。
こうした開発技術を元に、多くの企業と共同研究を実施している。ヤクルト株式会社
は、MicrobeDB.jp を用いて、ヒト乳児の腸内細菌嚢形成に重要な成分の特定に成功し図．MicrobeDB.jp にて統合される研究データのた（プレスリリース

概念図。

http://www.titech.ac.jp/news/2016/035589.html）。また、水処理関連企業は、農業水処理プラントにおける細菌叢の動態解析による工業用排水の環境影響評価の際、MicrobeDB.jp を用いている。
これまでのアクセス数は、2013 年度：5,856 件、2014 年度：6,673 件、2015 年度：
7,489 件（※）。
国内でも微生物叢への注目度が高まっている。例えば、AMED は、2016 年度、AMED-103

CREST で「微生物叢」領域を発足させている。JST の CREST や ACCEL では、グリーンバ
イオ分野で土壌微生物解析関連の研究課題が採択されている。これらの研究推進にMicrobeDB.jp と関連技術が大きく貢献することが期待される。
※MicrobeDB.jp の月間ユニーク IP 数の年度集計値。
KEGG

http://w

遺伝子、タンパク質、また代謝やシグナル伝達などの分子間ネットワークに関する情報

MEDICUSww.kegg.

を統合したデータベース KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）のうち、

jp/kegg/

ヒトゲノム、病原体ゲノム、様々なメタゲノムなどのシークエンス解読と有効利用を促

medicus/

進する統合リソース KEGG MEDICUS を開発し、提供している。KEGG MEDICUS の月間平均
アクセス数は 20 万件以上（IP アドレス別）。研究者のみならず、一般市民からも広く

KEGG MEDICUS の構成。日米の医薬品添付文書、利用されていると考えられる。

疾患情報、医薬品情報を整備し、ゲノム、メタ
ゲノム情報と統合して提供している。

104

近年急激に性能が向上しつつある各種計測機器や計算機器を用い、生命動態についての時空間定量データを取得し、解析する事で、生命のシステムとしての統合的な理解を目指す「生命動態システム科学」が新興しつつある。我が国では平成 24 年度より生命動態システム科学推進拠点事業が推進され、理化学研究所に生命システム研究センターが設置され、戦略的創造研究推進事業にて CREST、さきがけ研究領域が発足した。しかし、研究データの記述方法や保管、管理、公開については研究コミュニティ間で統一されていない。

図．ＳＳＢＤの構成。黄色文字は現在開発中の

SSBD は、生命動態の時空間定量データとそれらの計測に使用した画像データ、デー
タ活用ツール群を統一的に管理し公開する統合データベースとして 2013 年 9 月に公開
http://ssb
SSBD

d.qbic.riken.jp/

された。2016 年 6 月には SSBD の論文が Bioinformatics 誌から発表された。
SSBD では、現在、14 件のプロジェクトの研究データ 335 件が公開されている。研究
データの利活用を促進するため、画像処理ソフトウェア ImageJ のプラグイン等も合わせて開発し、公開している。
2016 年 4 月には、SSBD や BDML 開発の過程で得られた定量化技法を応用し、線虫の受精卵カルシウム波の発生メカニズムについて新たな知見が得られ、Cell Reports 誌にて論文を発表した（プレスリリース http://www.jst.go.jp/pr/announce/201604082/index.html）。
SSBD の開発は、研究分野の成熟に先だち、国内外の数多くの生命動態システム科学
関連研究者との意見交換を踏まえ、データの標準化、収集・公開体制を構築する先駆的な取り組みである。今後、生命動態システム科学の成熟に伴って数多くの研究成果が発表されるものと予想され、SSBD の重要性もさらに増すものと思われる。

105

項目。

(9)

第三者によるデータベースの活用事例

表 II-4-13．統合化推進プログラム成果の第三者によるデータベースの活用事例活用されたデータベース

活用して得られた成果

製薬会社が、新たな「痛み止め薬」を開発するにあたり、痛みの感覚を抑える伝達物質とその受容体による鎮痛システ
ムに着目。未知であった受容体の立体構造推定にあたり、
PDBj に登録されている類似受容体の立体構造を活用した。
候補となる化合物が推定した受容体に結合するか、コンピュータ上のシミュレーションが行われ、新薬候補物質の選定に
至った。
PDBj

KNApSAcK、
Metabolome.jp

スペイン・マラガ大学（当時）の Osorio 氏らは、2011
年、イチゴの病原体(灰色カビ病)への防御応答や実が熟す過程の一端を解明するため、野イチゴの果実体内のトランスク
リプトーム解析、メタボローム解析を実施した。 イチゴの栽培品種が持つ遺伝子 FaPE1 を、野イチゴで過剰発現させた時の変動と比較する事で、当該遺伝子が果たす役割が明らかとなった。本解析には質量分析法が用いられ、質量ピークの同定のために KNApSAcK、Metabolome.jp、KEGG が利用された。これらのデータベースによって質量分析結果の解析が劇的に加速された。本論文でその一端が明らかになった代謝経
路は、果実収穫後の腐敗や傷などによる損失を少なくするために品種改良のターゲットとなってきたものであり、本成果
は育種や農薬開発の加速に貢献する可能性がある。 本論文の著者らは、その後、果実が熟す過程や、熟した果実が発する香りの成分などに重要な分子の動態について研究を続けている。
（Demethylation of oligogalacturonides by FaPE1 in the fruits of the wild
strawberry Fragaria vesca triggers metabolic and transcriptional changes
associated with defence and development of the fruit. S. Osorio et.al. J.
Exp. Bot.(2011)）

106

PGDBj明治大学の矢野健太郎准教授らは、イネ科作物「ソルガム」の品種改良において、バイオ燃料に求められる特徴（大型化、糖液（エタノール変換成分）の充実）をもたらす遺伝
子の組み合わせを探索するために、PGDBj データベースの植物種間オーソログ情報（遺伝子とその機能の一覧）を用い、ソルガムとモデル植物の網羅的なオミックス情報の比較解析を実施し、ソルガムの有用遺伝子群を調べた。

107

(10)

研究開発成果研究開発の成果を以下に纏める。なお、III 資料編には、主な研究開発対象データベース等一覧(p.204～)、主な研究開発対象データベース
等のアクセス数推移（p.210～）を掲載した。
表 II-4-14．統合化推進プログラム各課題の研究開発成果
研究代表者

研究開発課題名

研究成果（採択年度）
アルツハイマー病(AD)ならびに精神疾患の病態解明と治療法実用化を目的として、AD に関する大規模臨床画
像研究である J-ADNI、ならびに精神疾患の脳画像を大規模かつ系統的に収集する包括脳ネットワークについて、
ヒト脳疾患画像デ岩坪

威ータベース統合化研究（H23）

各種脳画像を生化学・遺伝情報、 臨床情報などと共に統合したデータベースの構築を目指した。１）アルツハ
イマー病を中心とする統合脳画像データベースの構築、および、２）精神疾患脳画像データベースの構築が進められた。データ項目・手順書を整備し、公開したが、ローカルサーバ上でのデータベースの作成が進行中であり、
NBDC ヒトデータベースへのデータ提供が遅れており、予定されていた研究開発期間中の公開には至らなかった。
（※なお、研究開発終了後にデータの整理を進め、2016 年 1 月までに NBDC ヒトデータベースから公開された。
AD 患者の脳画像データは、2016 年 11 月現在で 9 件の利用申請が承認されている。）
メタボローム研究においては、質量分析装置により出力されるピークデータをもとに代謝物の推定を行い、機能を注釈づけることが必要とされる。本課題では質量分析装置から得られるピークデータ、ピークデータと代謝

メタボローム・デー
金谷重彦

タベースの開発(H23)

物の関係づけ、さらには、代謝物の機能注釈についてのデータベース構築ならびにツール群の研究開発および、
低コストで継続維持可能なデータベースシステムの研究開発を実施した。１）質量スペクトルデータベース「MassBank」の拡充、２）代謝物質情報データベースス「KNApSAcK Core DB」の構築、３）メタボローム統合データベースの構築・公開や、各種ツールの開発、提供を実施した。加えて、「MassBank」システムを研究分野に応じてカスタマイズしたいという希望に応えるために、全てのソースコードを Java だけで記述した MassBank
Developer’s Kit を開発し公開した。代謝関連情報の統合化が進み、データの RDF 化も実施した。

108

MassBank、KNApSAcK などをもとにして、生物種ごとに整理した化合物データを、代謝マップを通してゲノム情報とリンクさせ、医薬学のみならず生態学や栄養学にも役立つウェブサイトを構築することを目指している。

有田

正規

生物種メタボロー

これまでに、現行 MassBank のサーバソフトウェア群を解析し、移行に向けた検討を進めた。また、質量分析ス

ムモデル・データベ

ペクトルのピーク・アノテーションソフトウェアを開発し、Nature Method にて論文発表を行った。さらに、デースの構築（H26）

ータ提供者に承諾を得た上で掲載データの再整理を行った。KNApSAcK については、生態学におけるシグナル物
質として重要な揮発成分のデータベースを作成し、生物種情報とリンクした他、KNApSAcK データベース全体について、InChI キーを付与して検索可能にした。
ゲノム関連研究の成果を社会に還元する形態として、研究者コミュニティには医療･創薬･環境保全等で研究
成果の実用化を支援するためのリソースとして、一般の人々には病気や薬に対する科学的理解を深めるために、

ゲノム情報に基づ「KEGG MEDICUS」統合データベ ースを開発した。1)「KEGG DISEASE」 の開発、2)「KEGG DRUG」の開発、3)「KEGG

く疾患・医薬品・環

MEDICUS」医薬品情報の開発、4)「KEGG MEDICUS」疾患情報の開発、5)統合インターフェースの開発を行った。

境物質データの統

さらに、米国の医薬品添付文書、「KEGG お薬手帳」、添加物検索など当初計画にはなかった追加の開発も行っ合(H23)

た。医療･創薬･環境保全等に関する研究成果の統合化が進み、データの RDF 化も実施した。医薬品間の相互作用の検索機能を利用することにより、研究者だけでなく、薬剤師や一般利用者にも利用されやすいツールとなっ金久た。その結果、平成 25 年度には、月間平均 20 万件以上のアクセス(IP アドレス別)を得ている。

實

ヒトゲノム、病原体ゲノム、腸内細菌メタゲノムをはじめとしたゲノムの情報と疾患との関連、および医薬品の作用・副作用との関連を理解するために、個々の遺伝子だけでなく、複数の遺伝子から構成された機能モジュ
ゲノムとフェノタ

ール、さらには遺伝子、タンパク質、環境因子、医薬品等から構成された相互作用ユニットに関する知識をデー

イプ・疾患・医薬品

タベース化し、ゲノム情報を有効利用するための統合データベースリソースの開発を目指しており、これまでの統合データベーに、疾患情報について、KEGG DISEASE データベースを開発するとともに、新たに病原体ゲノム配列から薬剤耐ス(H26)

性を推定するためのシグネチャーモジュール及びシグネチャーKO のデータベース化を行い、Pathogen Checkerと呼ぶウェブツールも開発した。医薬品情報では常に最新の医薬品添付文書と KEGG DRUG データベースとを統合した形で提供しており、新たに開発を始めた医薬品グループデータベースを用いて、添付文書に記載された相109

互作用情報の標準化と精密化を行っている。その結果、アクセス数は、平成 27 年度には月間平均 32 万件以上
(IP アドレス別)まで増加した。
ゲノム情報を核として様々な微生物学上の知識を統合し、幅広い分野での微生物学の発展に資することので
ゲノム・メタゲノム

きる微生物情報の統合的データベースの構築を目指し、セマンティック・ウェブ技術を徹底的に導入すること情報を基盤とした

で、分類学的情報、菌株保存情報、などを統合したデータベース「MicrobeDB.jp」を開発した。さらに、利便性

微 生 物 DB の 統 合の向上を目的としたデータベース利用のためのテンプレートである Stanza の開発や、アノテーション情報の（H23）

高度化を可能とする「TogoAnnotation」システム、ゲノム解析を全自動で可能とする微生物ゲノム自動アノテー
ションシステム「MiGAP」と連携するためのゲートウェイ「GenomeRefine」を構築した。
微生物統合 DB｢MicrobeDB.jp｣を真菌類、藻類を対象として拡張するとともに、データの収集や更新の自動化など持続可能なシステムの構築、解析結果を提示するアプリケーション群（Stanza）の開発、また不特定多数の黒川顕

イノベータをも対象としたユーザビリティの向上などを徹底することで、単なる統計量の羅列ではなく、大規模
ゲノム・メタゲノム
情報統合による微生物ＤＢの超高度化推進（H26）

データから新規知識発見を容易に引き出すことが可能なシステムを構築する。
これまでに、真菌類のゲノムデータ、RNA-seq データを公共データベースから取得し、搭載を進めた。藻類データは、MicrobeDB.jp 側のデータ構造を整理した上で、単細胞性緑藻類ゲノムデータベースとの連携を開始した。更新自動化に関しては、メタデータを自動で RDF 生成するシステムを開発した。Stanza については、ゲノ
ムやメタゲノムデータを用いて比較ゲノム解析や比較メタゲノム解析等の高度な解析を行うものを開発し、実装した。合わせてユーザインターフェースを改善し、アクセスレベル制限システムを導入する事により、より直感的に利用できる仕組みを構築した。その結果、現在、食品会社、水処理関連会社など多様な業種の複数企業との共同研究に発展している。

田畑

哲之

ゲノム情報に基づ異なるプラットフォームに散在する植物ゲノム情報（塩基配列、転写、翻訳、代謝、形質など）や文献上にとく植物データベー

どまっている論文の DNA マーカーや連鎖地図などの情報を統合的にまとめ、それら情報の利用利便性を高める

スの統合（H23）

ため、ゲノム情報に基づく植物データベースの統合を実施した。なお、統合に当たっては、Resource Description
Framework（RDF）の概念を本研究開発に取り入れて実施し、1)遺伝子オルソログデータベースの構築とそれに基110

づく植物ゲノムデータベースの統合、2)DNA マーカーおよび連鎖地図情報に基づく植物ゲノムデータベースの統合、3)植物リソース情報データベースの統合、4)植物研究に関連する情報基盤の構築を行い、植物ゲノムデータ
ベースの統合のため、各種データベースのオントロジーの整備や、RDF の概念を取り入れての研究開発を実施した。
Plant Genome DataBase Japan (PGDBj)による植物ゲノム DB や関連情報の統合をさらに進めるため、各植物種の全遺伝子のアミノ酸配列間の網羅的 BLAST 検索に基づいたクラスタリングを行い、オルソログ DB のサブデ
植物ゲノム情報活ータベースを公開した。また、PGDBj から、NBRP や理研 BRC 等の植物リソース情報を横断的に検索できるように用のための統合研した。文献情報に基づき、80 種の植物種の DNA マーカーと QTL リストをキュレーションし、公開した。特に、究基盤の構築（H26） トマトについては、ゲノムブラウザを用いて、物理地図上に情報を集約することを試みた。PGDBj 内のデータのRDF 化については、統合化推進プログラム他チームと連携しつつ進めた。なお、PGDBj は、日本植物学会、日本
植物生理学会、日本植物細胞分子生物学会の協力を得て開発を進めている。
変異・疾患・臨床情報を整理・体系化し、成果・情報を俯瞰可能とすると共に、健常者のゲノム多様性情報を提供することを目的とし、平成 18～22 年度の統合データベースプロジェクトにおいて構築したゲノムワイドな関連解析（Genome wide association study：GWAS)「GWAS-DB」を引き続き運用して新たな成果を受け入れると

徳永

勝士

ヒトゲノムバリエ

共に、データベースの高機能化を実施した。次世代シークエンサ（NGS）を含む様々な実験手法によって発見さーションデータベれる疾患関連変異の登録・管理を行うための「Human genome variation DB」を構築し、パスウェイデータなど

ースの開発(H23)のオミックス情報とも連携させ変異と疾患の関係を体系化させた。対象がヒトデータであるため、データの RDF化は難しい状況にあるが、健常者のゲノム多様性情報を提供のため、パスウェイデータなどのオミックス情報とも連携させ変異と疾患の関係などのデータの統合化を進めた。日本人の SNP、ゲノム配列などゲノムバリエーシ
ョンと関連の疾患情報が統合されており、疾患解析から医療応用研究まで利用可能な DB となった。

個別化医療に向け「ヒトゲノムバリエーションデータベース」における遺伝情報と疾患・臨床情報との関係性データを一層充実たヒトゲノムバリさせる。さらに、NBDC と連携してより多くの新規データを受け入れ、登録データの公開・再配布をより広範に

エーションデータ行うことにより、疾患の遺伝要因や疾患間の共通性・異質性の解明、遺伝疫学・ゲノムコホートなどの基盤構築、

111

ベース(H26)

そして個別化医療の実現に貢献する。
これまでに、文献に基づき、疾患・薬剤・変異データの登録を充実させると共に、COSMIC などの体細胞変異のデータベースとの連携機能を入れ、生殖細胞の変異のうち、がんを特徴づける体細胞変異が明示できるようにした。また、理研のオーダーメイド医療実現プロジェクトなど公開情報のデータ登録を実施した。さらに、新学術「ゲノム支援」と連携し、データ登録準備を開始した。データの RDF 化については、変換後のデータ容量等の検証を行った。今後は、菅野チームでの試行結果を待ち、その結果を踏まえて実施する事としている。
バイオリソースと計測技術の 網羅的組み合わせとして、フェノーム統合データベースおよびフェノーム利用

豊田哲郎

生命と環境のフェワークフローを構築した。具体的には、1)フェノタイプデータの記述子の体系化、2)フェノーム情報の統合化、ノーム統合データ

3)フェノーム利用ワークフロー開発を実施した。フェノーム情報の統合化を進め、データの RDF 化を実施した。

ベース(H23)

purl.jp システムにダウンロード可能なすべての RDF データファイルの URL を預け入れし、データの利用を促進した。
遺伝子の多様性の結果として現れる生命の表現型（フェノタイプ）の情報を、モデル動物（マウス、ラット、ゼブラフィッシュ、メダカ）、ゲノム編集研究など、幅広い研究コミュニティから収集し、研究分野の垣根を超えて標準化・統合化・体系化してオープンに公開することを目的としており、これまでに、マウス、ラ

生命と環境のフェ桝屋

啓志

ノーム統合データ
ベース(H26)

ット、ゼブラフィッシュ、メダカなどの表現型データを RDF 化し、理研メタデータベースから公開した。これらは、NBRP、理研 BRC、JCM、遺伝研、国際マウス表現型コンソーシアム IMPC などが収集したデータである。
生物学者向けの表現型データ入力システム開発については、プロトタイプを開発し、今後、ゲノム編集コンソーシアムに限定公開する予定である。また、モデル生物表現型と疾患との関連づけと可視化を進め、Web アプ
リケーションのプロトタイプ開発を行った。なお、IMPC のマウス表現型 RDF データは、AMED の未診断疾患イ
ニシアチブ（IRUD）へ提供され、未診断疾患治療のための情報ネットワークから閲覧できるようになる見込みである。

蛋白質構造データ

大阪大学蛋白質研究所内に構築された日本蛋白質構造データバンク PDB Japan（PDBj）が、米国（RCSB-PDB）、バンクの国際的な欧州(EBI-PDBe)および NMR 実験情報のデータバンクである BMRB(BioMagResBank)と協力して国際蛋白質構造デ112

構築と統合化(H23)

ータバンク（wwPDB）を運営するとともに、新規に電子顕微鏡および X 線小角散乱の構造情報データベース
Electron Microscopy Data Bank(EMDB)の構築を行った。また、高品質データ登録のための、データ管理・配布システム、構造データのオントロジー、データ記載のフォーマット、ユーザインターフェース等の開発・改良を実施した。さらに、「PDBj」および「PDBj-BMRB」のミラーサイトを構築して冗長化も行い、分散・統合的な環
境で構造データベースを公開する体制を構築した。平成 25 年度には、月間平均 1.9 万件以上のアクセス（IP ア
ドレス別）を得ている。

中村

春木

PDB（蛋白質構造データバンク）と BMRB（NMR 実験情報データバンク）を日米欧の国際協力により継続的に構築・公開し、特に蛋白質・リガンド複合体構造データ登録の仕組みを整備する。また、これまでに開発した統合化技術に基づき二次データベースと種々のサービスを高度化する他、利用者・登録者への教育とアノテータの育成を行い、他の生命データベースとの統合化による構造生命科学の基盤を与える研究開発とする。
蛋白質構造データバンクの高度化と統合的運用(H26)

これまでに、従来データ種別ごとに異なっていたデータ登録フォームを統一し、また品質と記載内容の検証制度を高めた。新しいフォームでは、登録者とアノテータとのコミュニケーションを迅速・円滑化し、またアノテーション処理の負荷を wwPDB パートナー間で均一化するために登録データは地域別に自動転送されるようになった（このうち PDBj はアジア、中東を担当）。また、受容体蛋白質とリガンドとの複合体構造情報のアーカイブ化を実施するためのパイプラインを確立した。製薬企業等に蓄積されたデータのアーカイブ化に向け、wwPDB と CCDC (Cambridge Crystallographic Data Centre)、D3R (Drug Design Data Resource)との合同
ワーキンググループにて議論した。アクセス数は、平成 27 年度に月間平均 3 万件以上（IP アドレス別）まで増加した。

糖鎖統合データベ
成松久

ースと研究支援ツールの開発(H23)

平成 19 年度後半 から 22 年度の統合データベースプロジェクト・補完課題として構築した、日本糖鎖科学
統合データベース「JCGGDB」を基盤とし、データベースの更新を継続し、さらにアジアや欧米のデータベースと連携を図り、国際的な糖鎖統合データベースの構築を実施した。具体的には、1)糖鎖統合データベースの運営と統合化支援、データベース更新作業、2)「GlycoEpitope」の新システムの開発と「GlycoPOD」の新規拡大、3)糖鎖修飾データベース、糖鎖 NMR データベース、理研糖鎖コンフォメーションデータベースの開発、4)グライコナ

113

ビデータベースの開発を実施した。加えて、WURCS （Web3 Unique Representation of Carbohydrate Structures）の開発を新たに追加、実施し、糖鎖関連情報のデータの統合化が進んだ。
糖鎖の構造情報、様々な生物に由来する糖蛋白質、糖鎖抗体データ等の種種の糖鎖関連データベースが構築され、統一されたポータルサイトより提供されている。また、新規に糖鎖データの国際標準表記法も開発され、今後の糖鎖データの統合のための基盤が構築された。関連データベースとの統合により更に利便性が向上し、ライ
フサイエンス研究への貢献は大きいと考える。さらに、今後、糖鎖データベースの活用による糖鎖の機能解明
や、バイオマーカーとしての応用等も期待できる。
ライフサイエンスデータベース全般の共通基盤であるセマンティック・ウェブ技術を用い、糖鎖科学と周辺のライフサイエンス研究分野の融合を目指す。研究開発の技術課題としては、国際協働体制を拡大し、国際糖鎖構造データリポジトリシステムを開発するとともに、全糖鎖構造データの標準化作業を進める。並行して糖糖鎖統合データベースおよび国際糖鎖構造リポジトリの開発(H26)

鎖関連データベースの開発と標準化対応開発を進めることによって、他分野データベースとのより高度な統合を目指す。
これまでに、国際糖鎖構造リポジトリ GlyTouCan を公開した。2016 年 11 月現在 5.9 万件の糖鎖構造等が登録されている。GlycomeDB, GlycoEpitopeDB とのデータとの連携に成功し、RDF を通して GlyTouCan からアクセスできるようにした。糖鎖構造データを記述する形式である WURCS を開発し、論文執筆を進めている。今後、研究論文の投稿前手続きとして糖鎖構造データの GlyTouCan への登録を国際ルール化することを目指し、
糖鎖情報記載の標準化ガイドラインを策定する国際プロジェクト MIRAGE と連携し、各国の学術団体への呼びかけを進めている。

松田

文彦

大規模ゲノム疫学

本課題は、1)ゲノム疫学研究の統合基盤構築、3)データベースシステムの提供、4)人材の育成、5)PHR の情報研究の統合情報基収集について、研究開発を実施した。2)データ公開に関しては、「Human Genomic Variation DB」を構築・公開盤の構築(H23)

し、メタデータの公開はされたが、当初計画していた NBDC ヒトデータベースからのデータ公開に関しては、オ
プトアウト式で同意撤回の意思確認を行う事となり、研究開発終了時点では NBDC ヒトデータベースへの提供準備が進められている（※）。統合化のための準備はできているが、データ統合化の実現まではまだ時間を要する

114

状況にある。
本課題の成果は、ゲノム疫学研究の進展や、ヒトの健康を維持するための高齢化社会実現のための重要な情報源であり、今後データが公開されれば、付加価値の高い情報提供および貢献が期待できるものと考える。
（※2015 年 8 月に、NBDC ヒトデータベースより公開された。2016 年 11 月現在、1 件の利用申請が承認されている。）
生命動態システム
科学のデータベースの統合化(H24)

生命動態システム科学の統合データベースが構築、公開され、当該分野の国内のデータの多くが SSBD に統合された。当初の研究開発計画通りに BDML の開発や SSBD の公開が行われただけでなく、SSBD を活用するツール群の開発にまで研究開発を広げた点も評価でき、これら SSBD や活用ツール群は、「生命動態システム科学」の基盤として、有効に使われることが期待できる。一方、利便性の向上、データ登録数や公開数、アクセス数などには課題が残された。

大浪 修一

生命動態情報と細生命動態システム科学のデータベースの統合を発展させる研究開発課題であり、統合データフォーマットや胞・発生画像情報のデータベースツールの充実化、新規データの統合を図りつつ、当分野の研究手法のより広い生命科学研究への適統合データベース

用を促進することを目指し、細胞生物学と発生生物学の画像データの当分野の統合データベースへの統合を進(H27)める。また、他の統合データベースとの連携の深化、国際的な連携体制の構築やデータベース管理の効率化も実施する。
これまでに、国内の生命動態システム科学関連の研究室のデータ産出状況を確認し、このうち理研 QBiC、京都大学などのデータを SSBD から BDML ファイルとして公開した。データフォーマットを大規模データへ対応させるため、HDF5 バイナリフォーマットへの変換・検証を進めている。ツール開発は、画像管理ソフトウェア OMEROとの連携を強化するため、同ソフトウェアの開発者、利用者らと意見交換を実施した。国際連携としては、シス
テム生物学のモデルデータの標準化を目指す国際コミュニティ COMBINE のミーティングへの参加、バイオイメ
ージング関連技術の世界的な連携プロジェクト Global BioImaging Project との協議などを進めている。

菅野 純夫

疾患ヒトゲノム変

ヒトゲノムについて日本人 5000 人分のゲノム多型頻度情報を収載し、その多くについて一般公開を行った。

異の生物学的機能

また、東北メガバンク、東大コホートで収集された日本人多型データとの統合に向けて、実作業を終了し、公開

115

注釈を目指した多手順についての協議を開始した。さらに、独自に収集した合計 500 点のがん細胞におけるエピゲノム、トランス

階層オミクスデー

クリプトームデータの収載と一般公開を行った。この他、マウスデータの収載に向けて、枠組みの開発を完了

タの統合(H26)

し、実データの投入を開始した。エピゲノム、トランスクリプトームデータについては、外部データベースとの統合の枠組みについての協議を開始した。ヒトゲノムデータの RDF 化は、具体的な検討を本チームが先行して実施し、徳永チームへ共有することとした。平成 27 年度末までにデータ構造の検討を行った。今後、RDF 変換やデータ管理システムへの搭載を行い、変換処理速度、データ容量、検索速度などの検証を進める予定である。

石濱 泰

プロテオーム統合

国内外に散在している種々のプロテオーム情報を標準化・統合・一元管理し、多彩な生物種・翻訳後修飾・絶データベースの構対 発 現 量 も 含 め た 世 界 初 の 横 断 的 統 合 プ ロ テ オ ー ム デ ー タ ベ ー ス jPOST(Japan ProteOme STandard

築(H27)

Repository&Database)を開発する研究開発課題である。ライフサイエンス統合データベースに欠けている「たんぱく質」という必要不可欠な生命素子情報を広く国内外に公開することを目指す。
これまでに、レポジトリ部分について、国際標準である ProteomeXchange コンソーシアムとの調整を進め、2016 年 6 月に正式加盟した。リポジトリ部分の開発は完了しており、リポジトリの情報を再解析して公開する
データベース部分については、再解析フローの検討、システム設計等を進めた。国内外に散在している種々のプ
ロテオーム情報を標準化・統合・一元管理し、多彩な生物種・翻訳後修飾・絶対発現量も含めた世界初の横断的統合プロテオームデータベース jPOST(Japan ProteOme STandard Repository&Database)を開発中である。

※研究終了課題については、研究開発終了時点の成果。現在の進行中の研究課題については、主に平成 27 年度までの成果および平成 28 年度の顕著な成果を記載。

※外部発表件数について
統合化推進プログラム平成 23、24 年度採択課題（11 件）は、研究開発終了までに 168 件の論文発表を行った。また、平成 26、27 年度採択課
題（11 課題）は、平成 27 年度末までに 131 件の論文発表を行っている。また、特許出願は、これまでで合計 1 件出願された（H23・徳永）。
（論文等のリストは、資料編 p.212～。
）

116

(11)

事後評価

① 概要
研究開発期間の最終年度に、研究開発の実施状況、研究開発成果等を明らかにし、今後の研究開発成果の展開及び事業運営の改善に資するため、課題別の事後評価を行った。散在していたライフサイエンス分野の研究データについて、微生物、植物、ヒト等の生物種
別、さらにゲノム、プロテオーム、メタボローム、フェノームなどのオミクス単位で、日本の中核となるデータベースとして統合された。データ形式は RDF 規格が採用され、今後分野を超えたデータベース統合に向けての流れを作り出すことに繋がった。
それぞれの評価結果は④事業評価結果を参照。
② 事後評価の流れ
平成 25 年度は、トーゴーの日シンポジウムにて成果報告会を兼ねて事後評価会を開催
し、研究代表者による通期研究開発成果の口頭発表の後、研究総括、研究アドバイザーを交えて議論を行った。その後、提出された研究開発終了報告書に基づき、研究アドバイザ
ーからの評価意見を集めた。研究アドバイザーからの評価意見などを参考に、研究総括が事後評価結果をまとめ、研究代表者との意見交換、研究アドバイザーの確認を経て確定した。
平成 26 年度は、先に研究開発終了報告書の提出を受けたのち事後評価会を開催した。
以降の流れは平成 25 年度と同様である。
表 II-4-16．統合化推進プログラム事後評価日程
年度

対象課題の

対象

研究報告書の

採択年度

(件)

作成

平成

平成 23 年

25 年度

度採択

平成

平成 24 年

26 年度

度採択

10

1

事後評価会

事後評価結果報告書作成

評価結果公表平成 26 年

平成 25 年

平成 26 年

平成 26 年

1 月～2 月

10 月

3 月～7 月

8月

平成 27 年

平成 27 年

平成 27 年

平成 27 年

3月

3月

4 月～5 月

7月

③ 評価項目及び基準
以下の通り設定し、事後評価を行った。
ア プログラム目標の達成度
イ 統合データベースへの統合化の状況
ウ その他事後評価の目的を達成するために必要なこと。
なお、評価項目ア及びイに関する基準の具体的内容並びにウについては、研究総括がバイオサイエンスデータベースセンター企画運営室と調整の上、決定する。

117

④ 事後評価結果
表 II-4-17．統合化推進プログラム終了課題事後評価結果
採択

研究開発課

年度

題

平成

ヒト脳疾患

23

画像データ

社会の日本においては特に重要であり、脳疾患の診断および治療薬の開発に活用されることが想定されるが、データベースの

年度

ベース統合

公開が遅れていることは問題である。早期に元データの精査が行われ、脳疾患の克服のための基盤データベースになるように化研究進められるべきである。

メタボロー

研究代表者
岩坪

金谷

威

重彦

総合評価（事後評価結果から抜粋）
本課題の統合対象とされる種々の脳神経疾患と精神神経疾患のデータは、アルツハイマー病の患者数が増加傾向にある高齢化

本課題で新規に構築、維持されたメタボローム・データベース及び関連データベースは、化合物のマススペクトルデータベー

ム・データ

スと代謝物との関係や、代謝物と生理活性の関係を整理したデータベースなど多岐にわたっており、メタボロミクス研究や、ベースの開医薬品、生態学の様々な研究分野に影響を及ぼす非常に重要なデータベース群である。また、マススペクトルでの標準データ

発

ベースを通じて、生理活性情報等の収集・統合が順調に進捗しており、さらに、新規に開発されたデータフォーマット
TogoMD の国際標準化をはじめ、メタボローム・データベースの国際標準化にも積極的に取り組んでいる。今後、メタデータを中心としたデータのデータベース化、検索システムの充実、高性能マススペクトルデータへの対応等により、この分野を代表する国際的な基盤データベースに成長していくことが期待される。

ゲノム情報

金久

實

本課題では、これまでの KEGG の実績を基盤として広範な利用者を意識したデータベース統合が進められた。研究成果データに基づく疾ベースを研究者、医療従事者、一般社会人のいずれにも利用可能な環境が整備されており、ライフサイエンス分野に限らず、

患・医薬

社会還元性の強いユニークなデータベースとしての存在意義が認められる。今後も、新しい診断法や治療法の開発に利用され品・環境物

るほか、一般市民の貴重な情報源として活用され続けることが想定され、安定としたデータベースの公開と対象データの拡充

質データのが期待される。一方、お薬手手帳に関しては、対象とする利用者が異なることもあり、他のライフサイエンス系データベース

統合との連携・統合という観点では、十分とは言えない部分もある。

118ゲノム・メ黒川顕

本課題は、環境情報を中心とした各種オントロジーの開発とセマンティクウェブ技術の活用により、微生物情報と環境情報がタゲノム情

融合し、多様な情報解析が可能な優れた微生物関連情報が統合されたデータベースを構築、提供している。現時点における利報を基盤と用者は少ないが、今後、本データベースを真菌類等、より上位の微生物にも拡張し、広く微生物データの統合を進めて、さらした微生物にメタボロームや植物ゲノム等の他の統合化推進課題との連携も継続して実施することで、今後、データベースの利用価値をDB の統合高め、様々な研究分野で活用されることを期待する。

ゲノム情報

田畑

哲之

本課題は、多種の植物の遺伝子オルソログデータベースを構築し、これをハブとして従来各所に分散していた植物ゲノムデーに基づく植タベースの統合化を実現した。統合された情報のための統合化データベースを構築し、その運営も順調に進捗している。今物データベ後、既に始めているメタボローム・データベースとの連携による植物ゲノム情報と生理活性物質の情報の統合や、データのースの統合

RDF 化による他のデータベースとの連携強化を図り、さらなるデータベースの統合を高度化に進めることが望まれる。なお、植物ゲノムの統合データベースはこれまでは海外でも前例がなく、今後国内の植物ゲノムデータベースだけでなく、この分野を代表する国際的なデータベースへ成長していくことが期待される。

ヒトゲノム

徳永

勝士

本課題は従来のデータベースへのデータ蓄積だけでなく、新規に NGS のバリエーションデータベース、「HLA DB」 を構築

バリエーシ

し、集団データの登録も実現し、利用者視点に沿ったユーザビリティの向上等も図っている。本データベースがさらに充実しョンデータ

たものになるには、確実に研究コミュニティからの研究者にデータサブミッションをしてもらう方策を講じることが急務と思ベースの開われるが、現在国内外の研究コミュニティとの連携において各種方策が講じされつつある。また、日本人データに留まらず他

発

人種のデータ等との連携も含め、データベースの統合化をさらに推進することが望まれる。今後、データが十分な蓄積となれ
ば、ヒトの疾患遺伝子の探索に有効であるとともに、医学を含むライフサイエンス研究開発の重要な研究基盤になると考えられ、一層の推進が望まれる。

生命と環境

豊田

哲郎

本課題は、文献情報とバイオリソース情報を対象に、大量のフェノーム情報の統合に成功し、従来は網羅的な検索が困難であのフェノー

ったフェノタイプデータの有用性を大きく高めた。今後、生物種を超えたデータベースの統合化を一層実現するため、オント

ム統合デー

ロジーによるデータ標準化を国際連携のもとで進め、Cell line Ontology (CLO)を通した国際的な細胞リポジトリ連携や、標タベース

準化等が期待される。更なるフェノーム情報の統合化は他のオミクスデータベースの利用向上にもつながると思われ、今後、
さらにバイオリソースの情報量を増やとともに、データベースの付加価値及び利用率の向上を目指していただきたい

119

蛋白質構造中村

春木

本課題が運営している蛋白質データバンク「PDBj」は QC の行き届いた質の高いものであり、国際的にもライフサイエンス研

データバン

究活動に不可欠なデータベース及び解析ツール群を提供しており、長期かつ安定的な運用が今後の最も重要な課題の一つであクの国際的る。また、X 線小角散乱等これまでに蓄積できていないデータも収集し、データベース化することで、より網羅性の高いデーな構築と統タベースを目指していただきたい。さらに、今後統合化推進の他の課題との連携により、生命科学情報の統合化を高め、様々合化

なライフサイエンス分野の研究開発に応用・活用されることにより、ライフサイエンス分野における知識融合と発見に貢献することが大きく期待される。

糖鎖統合デ

成松

久

本課題は従来ある糖鎖統合化データベース「JCGGDB」の基盤の上に様々な糖鎖関連データの統合化を進め、さらに、オントロ

ータベース

ジーの整備や国際連携をも積極的に進めている。糖鎖研究は日本が先行している分野であり、今後は日本主導でデータベースと研究支援の整備・統合を引き続き進め、統合化データベースを長期的、安定した運営環境を整えるとともに、連携のためのデータ RDF

ツールの開化や、データのリポジトリ機関化への試みを図り、糖鎖分野の国際的な統合データベースへ成長することが期待できる。さら発に、「PDBj」や等の他分野データベースとの連携を実施していただきたい

大規模ゲノ

松田

文彦

本課題は、臨床の現場に即してコホートデータベース開発における様々な問題を解決しようとしており、開発された統合デー

ム疫学研究

タベースシステムを他のコホート研究へ提供を行っている。個人情報が多い課題であり、データの公開には慎重な取り組みがの統合情報必要だが、研究成果の早期公開が望ましい。さらに、近い将来、本データベースシステムが標準システムへ発展し、コホート

基盤の構築

データを中心とする臨床疾患情報とゲノム情報の統合化データベースの普及により、研究情報が効率的に共有、連携されることでデータ駆動型の臨床治療や予防医学の発展へ寄与することが期待される。

平成

生命動態シ

大浪 修一

これから研究データの数も重要性も増すと予想される、生命動態システム科学のデータを、分野の成熟に先行して取り組んだ

24

ステム科学

研究開発課題である。概ね研究開発計画に沿った研究開発が実施され BDML 開発、SSBD 公開がなされた。加えて、活用ツー

年度

のデータベ

ル群も公開された。国外との連携も行われ、生命動態システム科学における基盤データベースが構築されたといえる。

ースの統合

終了時点で、研究データの登録数、公開数、アクセス数が少ないという状況を踏まえ、今後、生命動態システム科学分野以外

化の研究者との連携を進め、分野を超えた統合化や標準化などへ取り組むことや、SSBD の国際標準化に向け、さらに国際連携を強化することが期待される。

※平成 26、27 年度採択課題の事後評価は、平成 28、29 年度に実施予定である。
120

4-2 統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）(1)

目的「統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）」（以下、統合データ解析トライア
ル）は、統合化推進プログラムで統合されたデータベースを用いた新たな知識発見を促進する事を目指し、データ解析を行うツールなどの開発を推進するため、また若手の研究人材がこうした研究開発に取り組む契機とするため、統合化推進プログラムの比較的小さなサブプログラムとして実施した。
(2)

成果の概要

4 ヶ月～9 ヶ月という短い研究期間ではあったが、若手研究者が熱心に取り組み、各種ツール開発が行われた。研究実施にあたっては、研究アドバイザーがメンターとなり、研究計
画段階からコメント等をいただいた。なお、統合化推進プログラムの成果データベースの利活用を目的とした本プログラムではあるが、統合化推進プログラムの成果データベースの利活用に関しては、まだ検討の余地が残った。
(3)

推進体制

① 概要
統合化推進プログラム同様、研究総括、外部の有識者からなる研究アドバイザーを配置した。JST は、研究総括のもとで、大学・民間・独立行政法人等の研究機関等から研究開
発課題の提案を広く募集した。研究総括が研究アドバイザーの協力を得て選考した結果を踏まえ、当該プログラムの設定趣旨に合致する研究開発課題とその研究代表者を選出した。
② 研究総括（プログラムオフィサー；PO）
統合化推進プログラムの研究総括が兼務した。
③ 研究アドバイザー
平成 25 年度研究開発提案の事前評価は、研究総括の求めにより、統合化推進プログラ
ムの一部の研究アドバイザーの協力を得て実施した。採択決定後、統合データ解析トライ
アルの研究アドバイザーとして東京工業大学 大学院情報理工学研究科（当時）の瀬々潤准教授を委嘱し、平成 25 年度研究開発課題の研究指導や事後評価については、同氏の協力を得つつ進めた。平成 26 年度以降は、事前評価から同一の評価者が一気通貫して実施するため、また若手人材を対象とした本プログラムにおけるメンター制度を拡充するため、統合データ解析トライアル専門の研究アドバイザーを新たに 9 名選定し、委嘱した。

121

表 II-4-18．統合データ解析トライアルの研究アドバイザー（平成 25 年度）
氏名

所属機関名

所属部署名

役職名

瀬々 潤

東京工業大学

大学院情報理工学研究科准教授

戸田 達史※

神戸大学

大学院医学研究科

教授

松田 秀雄※

大阪大学

大学院情報科学研究科教授

光山 統泰※

産業技術総合研究所

生命情報工学研究センター

研究チーム長

名前の横に「※」がある場合、研究開発課題の選考のみ実施。
表 II-4-19．統合データ解析トライアルの研究アドバイザー（平成 26～27 年度）

氏名

所属機関名

所属部署名

役職名

瀬々 潤

産業技術総合研究所

創薬基盤研究部門

主任研究員

伊藤 武彦

東京工業大学

大学院生命理工学研究科

教授

大浪 修一

理化学研究所生命システム研究センター

チームリーダー

小池 麻子

株式会社日立製作所

研究開発グループ

センター長

五斗 進

京都大学

化学研究所

准教授

鹿内 俊秀

産業技術総合研究所

生命工学領域創薬基盤研究部門

招聘研究員

高橋 祥子

高橋 眞澄
藤

博幸

中山 英樹

株式会社ジーンクエ

代表取締役社長

スト
アイバイオテック株

代表取締役

式会社
関西学院大学

理工学部生命医化学科

教授

東京大学

大学院情報理工学系研究科

講師④ 研究開発課題の実施体制
本トライアルは、統合化推進プログラムで統合されたデータベースについて、新たな活用方法を探索することを目的とし、統合化推進プログラムのサブプログラムとして実施した。
若手が参入しやすいよう、ツール開発を対象とした小規模のプログラムとし、プログラムの運営においては、若手研究者の育成という面でも価値あるプログラムにすることを目指した。そのため平成 26 年度からは、アドバイザーがメンターとなって指導することとし、研究推進上のアドバイスを受けやすい体制で研究開発を進めた。
研究開発課題は、原則として個人（一人）で実施するものとした。ただし、平成 27 年度
は、研究構想を実現する上で必要な場合、研究チームの編成も可能とした。平成 26 年度以
降はメンター制度を導入し、1 課題当たり研究アドバイザー1 名をメンターとして割り当て、研究計画の策定や成果発表に関する助言を密に行った。
研究開発費、研究開発期間は下表の通り。JST は、研究開発課題に参画する研究機関等と委託研究開発契約を締結して研究を推進した。
122

表 II-4-20．統合データ解析トライアルの研究開発費、研究開発期間
年度
平成
25 年度
平成
26 年度
平成
27 年度

(4)

研究開発費
研究開発実施期間（直接経費のみ）

4 ヶ月以内80 万円以内

80 万円以内（平成 25 年 9 月 1 日～12 月 31 日）
6 ヶ月以内（平成 26 年 9 月 1 日～平成 27 年 2 月 28 日）

100 万円以内(研究チームを編成する
場合、200 万円以内)

10.5 ヶ月以内（平成 27 年 5 月 15 日～平成 28 年 3 月 31 日）

課題の選考（事前評価）①概要
統合化推進プログラム同様、JST は、研究総括のもとで、大学・民間・独立行政法人等の研究機関等から研究開発課題の提案を広く募集した。公募の周知としては、NBDC ポー
タルでの公募情報の掲示、メールマガジン等 JST 発行媒体への掲載の他、関連する研究機
関、学協会等に対し、メールマガジン等による所属員への周知依頼を行った。また、毎年度、東京と京都もしくは大阪にて各 1 回計 2 回公募説明会を開催した。応募された研究開発提案について、研究総括が研究アドバイザー、外部評価委員の協力を得て選考した結果を踏まえ、当該プログラムの選考基準に合致した研究開発課題、すなわち、統合化推進プログラムのデータベースの有用性を高めるツールの開発を実施する研究開発課題とその研究代表者を選定した。
④ 選考の流れ
府省共通研究開発管理システム（e-Rad）上で研究開発課題の公募を行った。研究総括が③に記載の選考基準に記載の基準に則り、研究アドバイザーの協力を得て採択課題及び研究代表者候補を選出した。提案者には、目標・ねらい、進め方、実施体制、各年度の予算
計画などの記載を含む研究開発提案書を提出させた。研究アドバイザーによる研究開発提案書の査読後、研究総括、研究アドバイザー間で意見交換の場（書類選考会）を設け、その結果などを参考に、研究総括が通過者候補を選出した。書類選考統合化推進プログラム
では、書類選考通過者を対象にさらに面接選考を実施した。面接選考会では、研究代表者
によるプレゼンテーションと議論の結果を踏まえ、研究総括、研究アドバイザー間で意見交換を行った上で、研究総括が採択課題及び研究代表者候補を選出した。
3 カ年度合計採択した研究開発課題 15 件の研究代表者の役職の内訳は、助教が 6 名、研究員 3 名、テクニカルスタッフが 2 名、外来研究員が 1 名、大学院生が 3 名であった。ま123

た、研究代表者の平均年齢は 32.9 歳、中央値は 34 歳であり、目的とする若手の研究人材を取り込むことができた。
表 II-4-21．統合データ解析トライアルの研究開発課題の選考の流れ
年度

公募期間

選考期間

35 日間
(平成 25 年 06 月 12 日
～07 月 17 日)
35 日間(平成 26 年 06 月 11 日
～07 月 16 日)
78 日間(平成 26 年 12 月 24 日
～平成 27 年 03 月 12 日)

平成 25 年度

平成 26 年度

平成 27 年度

採択公表

12 日間
(平成 25 年 07 月 24 日
～09 月 09 日)
19 日間(平成 26 年 07 月 23 日
～09 月 01 日)
16 日間(平成 27 年 03 月 28 日
～05 月 11 日)

9 月 11 日

9月5日

5 月 15 日

表 II-4-22．統合データ解析トライアルの年度別応募・採択件数等
年度

平成 25 年度

平成 26 年度

平成 27 年度

合計

応募数

採択数

応募数

採択数

応募数

採択数

応募数

採択数

20 代

6

3

4

0

1

0

11

3

30 代

5

5

6

4

5

3

16

12

40 代

2

0

1

0

2

0

5

0

合計

13

8

11

4

8

3

32

15

採択率

37.5%

36.4%

61.5%

46.9%

表 II-4-23．統合データ解析トライアル研究代表者の採択時の役職

役職名（採択時）

平成 25 年度

平成 26 年度

平成 27 年度

合計

助教

2

１

3

6

研究員

2

１

-

3

外来研究員

-

１

-

1

テクニカルスタッフ

1

１

-

2

大学院生

3

-

-

3

合計

8

4

3

15

⑤ 選考基準
統合データ解析トライアルでは、統合化推進プログラムで統合された（または統合中の）データベースについて、データベース利用者視点での新たな活用方法を探ることを目的とし、また、若手の研究人材がこうした研究開発に取り組む契機とするため、若手研究者を対象として公募を実施した。平成 25 年度は、統合化推進プログラムで統合された成果データ
ベースを活用して、ツール等を開発する研究開発を募集したが、成果データベースを活用す124

ることに難しさがあったため、平成 26 年、平成 27 年は本ツール開発で対象とする、統合化推進プログラムの成果データベースを活用するという条件を一部緩和して（その他データベースを組み合わせて活用することも可とする、さらに統合化成果データベースそのものの価値を高めるツール開発も可とする等）、公募を実施した。
選考基準は、プログラム開始当初の平成 25 年度には、プログラムの趣旨に見合ったものであること、計画に具体性・実現性があることの他、開発したプログラムやツールについて、それを用いて新たな科学的知見が得られる見込みがあるか、汎用性があるか、公開の予定があるかなどを基準として、選考を行った。続く平成 26 年度は、ツールの公開について、多くの研究者が活用できるようにとの限定を設けた。平成 27 年度は、プログラムの趣旨を再検討した結果、必ずしも直接的に新たな科学的知見が得られないようなものであっても統合化推進プログラムで開発対象とするデータベースの有用性を高めるものであれば、選考の対象に含めるものとした。また、平成 27 年度は、異分野（バイオインフォマティクス分
野以外の分野）からの応募を促す試みとして、お互いの研究分野を補完できるように、例えば情報学分野と生物学分野の研究者から成る研究チームによる応募も可とした事から、チーム編成時の必要性があるかどうかを選考の基準の一つとした。また、統合化推進プログラ
ムの成果データベースに不慣れな方からの応募も期待し、NBDC が具体的な課題を設定した研究開発提案タイプも設定した。より詳細な各年度の選考基準は以下の通り。
表 II-4-24．統合データ解析トライアル(平成 25 年度)の選考基準（募集要項より抜粋）
平成 25 年度
a. 「５．対象となる研究開発提案」（「平成 25 年度ライフサイエンスデータベース統合推進
事業 統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）研究開発提案募集のご案内」
7 ページ～）に示した「統合化推進プログラムで平成 23 年度 および平成 24 年度に採択された 11 課題におけるデータベース」およびそれらの 関連データベース、または他のデータベースとの組み合わせをリソースとして、 それらを解析するプログラムやツールを作成する研究開発提案であること。
b.解析結果として新たな知見が予想されること。
c.研究開発計画が具体的かつ明確であり、かつ実現性が高いこと。
d.作成するプログラムやツールが汎用性を持っていること。
e.作成するプログラムやツールを公開すること。

125

表 II-4-25．統合データ解析トライアル(平成 26 年度)の選考基準（募集要項より抜粋）
平成 26 年度
a.「統合化推進プログラムで統合した（または統合中の）データベース」（「平成 26 年度ライフサイエンスデータベース統合推進事業 統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）研究開発提案募集のご案内」8 ページ～）をリソースの一つとして、それらを解析するプログラムやツールを作成する研究開発提案であること。
b.解析結果として新たな知見が予想されること。
c.研究開発計画が具体的かつ明確であり、かつ実現性が高いこと。
d.作成するプログラムやツールが汎用性を持っていること。
e.作成するプログラムやツールを広く研究者に活用してもらえるように、公開すること。

表 II-4-26．統合データ解析トライアル(平成 27 年度)の選考基準（募集要項より抜粋）
平成 27 年度
a.「統合化推進プログラムで統合した（または統合中の）データベース」（「平成 27 年度ライフサイエンスデータベース統合推進事業 統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）研究開発提案募集のご案内」9 ページ～）の有用性を高めるツールを作成する研究開発提案であること。
b.研究開発計画が具体的かつ明確であり、かつ実現性が高いこと。
c.独自性（新規性や汎用性など）があること。
d.作成するツールを広く研究者に活用してもらえるように、公開すること。
e.研究チームを編成する場合は、その位置づけ・必要性が明確かつ適切であること。

126

(5)

統合データ解析トライアル研究開発課題一覧

表 II-4-27．統合データ解析トライアル研究開発課題一覧
採択

研究

所属機

年度

代表者

関・役職

平成

蝦名

理化学研 大規模なタン タンパク質の機能や構造に対応する局所配列の特徴抽出のためにクラスタリング法が広く利用され25 年 鉄平究所脳科 パク質データ ているが、従来の方法は近年のタンパク質データベースのような膨大なデータに適用することが難度

学総合研 解析のための しい。そこで本研究開発では、近年開発された高速な階層的クラスタリング法、BOOL（Binary

研究開発課題名

研究開発課題概要

究センタ 高速な局所配 cOding Oriented cLustering）を利用することでこの問題を解決し、大規模なタンパク質データベ
ー 研究

列特徴抽出法 ースにも適用可能な局所配列の特徴の抽出法を開発する。

員

の開発

西田

理化学研 マルチオミク 近年、いくつかのモデル生物で全ゲノム規模での代謝モデルの再構築結果が公開されている。これ

孝三

究所生命 スデータを用 らのモデルに独自オミクスデータを適用し、その結果着目したパスウェイをターゲットとする薬剤システム いたゲノム規 情報の探索を容易にするソフトウェア基盤の構築を目的とする。本研究では「大腸菌の代謝モデル
研究セン 模代謝モデリ と KEGG PATHWAY の統合」
「オミクスデータマッピングと可視化」「KEGG MEDICUS を用いた薬剤探
ターテク ングのための 索」これら一連の操作を実現したネットワーク解析システムの開発を行う。
ニカルス ネットワーク
タッフ

解析システムの開発

西村

京都大学 KNApSAcK を

KNApSAcK Family は、植物代謝産物とその由来植物種の組み合わせおよび各植物種のヒトに対する陽介

化学研究 用いた植物の 薬効・適応症などの情報を収載している。本提案は、植物の効能に関する情報(個体レベルの機能
効能メカニズ 情報)と、ChEMBL データベースなどの植物代謝産物と相互作用するヒトタンパク質情報(分子レベル

127

平成

所大学院 ム解明のため の機能情報)との因果関係の解明に向けた情報基盤を構築し、メタボローム情報を利用した植物の

25 年

生

度

の基盤構築

効能予測のための知識の蓄積を目的とする。

番野

東京大学 機械学習を用 利用者が指定したリガンド（糖、脂質、金属イオンなど）に対し、そのリガンドが結合するタンパ

雅城

大学院農 いたタンパク ク質の部位（リガンド結合部位）を予測するツールの自動生成パイプラインを開発する。すでに開学生命科 質－リガンド 発したリガンド結合部位データベースにほかの最新データを統合することで、機械学習に基づく高学研究科 結合部位予測 精度な予測ツールを生成する。生成される予測ツールは立体構造未知なタンパク質も予測可能で計
大学院生 ツールの自動 算コストも小さく、ゲノムワイドな予測が可能である。
生成パイプラインの開発

福島理化学研 植物代謝物プ 本研究は、質量分析計を使って測定されたモデル植物シロイヌナズナのメタボローム測定データの敦史

究所環境 ロファイリン 過去研究を統合することで、シロイヌナズナメタボロームデータベース AtMetExpress を構築する｡
資源科学 グデータベー NBDC のメタボローム関連データベースおよび植物関連データベースを活用して、メタボロームデー
研究セン スタおよび他階層オミックスデータの統合化によって新たな知識発見につなげる。

ター研究 AtMetExpress員の開発とオミックスデータ統合化の推進藤井

九州工業 共起関係解析 現在、さまざまなデータベースが公開されているが、それらをいかにつなぎあわせて有用な情報を

聡大学大学 によるタンパ 引き出すかが課題となっている。そこで本研究では、それらの情報同士の共起関係に注目し、重要院情報工 ク質の機能モ な関係性を探索する手法を開発する。今回は機能ドメイン・モチーフに対して共起関係を求めていく。その共起関係は３次元構造上近くに存在するもの、全タンパク質中で高頻度に出現するもの、

128

平成

学研究院 ジュール探索 またその両方に当てはまるものを検出する。これらで得られた重要な共起関係はデータベースにし

25 年

助教

法の開発

て Web ツールとして公開する。

度細田

創価大学 タンパク質－ 生体内の機能解明に、タンパク質などの分子と相互作用する糖鎖の解明が注目され、質量分析、レ正恵

大学院工 糖鎖間の糖鎖 クチンマイクロアレイなど実験により蓄積された大量の実験データを解析する糖鎖インフォマティ
学研究科 結合部位の解 クスの技術が求められている。そこで、糖鎖構造の解析ツールとして開発している、複数の糖鎖構
大学院生 明のためのツ 造アラインメントを行うことができるツールを用いて、統合化されたデータベースのデータからタール改良及び ンパク質と糖鎖の認識および結合の理解・解明に貢献する。
解析

森 宙 東京工業 MicrobeDB.jp 本研究開発は、使いやすい解析ツールが不足しているメタゲノム解析について、既存のメタゲノム
史大学大学 データを用い 解析データを同一の解析手法で解析した結果を公開している MicrobeDB.jp のデータおよびその解院生命理 たメタゲノム 析手法を利用することで、ユーザが所持するメタゲノム配列データからの知識発見を容易に行い、工学研究 解析 Web アプ さらには既存のメタゲノム解析データとの比較解析を可能にする Web アプリケーションを開発す
科助教

リケーション る。
の開発

平成

城田

東北大学 PDBj タンパ

本研究では、PDBj に含まれる立体構造が解析されたタンパク質のアミノ酸配列について対応する

26 年 松之大学院医 ク質をゲノム mRNA 配列に変換した後、ヒトゲノム DNA 配列にマッピングし、ゲノム上の位置と変異情報を示す

度

学系研究 にマップした pdbBAM ファイルを構築する。これにより、個人ゲノム解析結果をゲノムブラウザで閲覧したとき
科助教

pdbBAM の作に、変異情報と既知の構造情報を一目で把握することを可能にする。本研究は個人ゲノム解析と構成

造生物学の橋渡しをするものであり、これらの研究成果を個別化医療や創薬に効率的に応用できるツールを目指す。

129

平成

千葉

自然科学 RDF ストア間 さまざまなバイオデータベースの SPARQL エンドポイントが整備されることによって、インターネ

26 年 啓和研究機構 データ連結フ ット上の分散データベースが実現されつつある。これらを統合的に解析し知識発見するためには、

度

基礎生物 レームワーク 分散したデータの連結を可能にする技術が必須である。本課題では、RDF ストア間でのデータ連結
学研究所 の開発および を容易に行うことのできる汎用的なフレームワークを開発する。解析事例として、オーソログデー
ゲノム情 オーソログ解 タベースを中心とした遺伝子情報の統合を行い、知識発見を試みる。
報研究室 析への適用
研究員
西田理化学研 生化学反応ネ マルチオミクス・パスウェイ・ドラッグターゲット情報を統合した生化学反応ネットワーク統合解孝三

究所生命 ットワーク統 析環境の拡張を行う。昨年度の研究開発で行ったワークフローを整備し、分子間相互作用ネットワシステム 合解析環境の ーク解析プラットフォーム Cytoscape が掲げる Cyberinfrastructure への対応を念頭に置いた解析研究セン 拡張

環境の汎用化を推し進める。また昨年度成果では大腸菌に限定していた解析対象の生物種を改め、ターテク

本年度はシロイヌナズナへも解析の適用が可能であることを示し汎用性の向上を実証する。

ニカルス
タッフ
細道

情報シス HLA 遺伝子完 HLA（ヒト主要組織適合抗原）はヒトの免疫応答の入り口としての役割を果たす重要な分子であ一善

テム・研 全配列決定パ り、リウマチや糖尿病など 100 種近くの生活習慣病、自己免疫疾患、がん、造血幹細胞移植に伴う究機構国 イプラインの GVH 病、薬剤副作用との関連など数多くの医学的興味を有する。本申請では NGS による HLA 遺伝子
立遺伝学 構築

配列決定法ならびにタイピング法の解析パイプラインを構築すると共に HLA database のデータと研究所人して公開することを目的とする。

類遺伝研
究部門外
来研究員
130

平成

沖 真 九州大学 ChIP-seq SRA 国際塩基配列データベースに登録されている、Chip-seq 解析（次世代シークエンサを用いたクロマ

27 年 弥大学院医 の統合的可視 チン免疫沈降法）の生データ全てをスパコンで計算処理する。その結果をウェブサイトを通じて公

度

学研究院 化とバイオデ 開し、どのタンパク質がゲノム上のどこに結合しているかが一目でわかるように可視化させる。ま助教

ータベースと た、全てのデータについて抗原名や細胞組織名などの情報を付加することで、絞り込み検索を可能の連携にするだけでなく、統合化推進プログラムで開発されたデータベースとの連携を充実させる。

桂樹

豊橋技術 配合生薬の横 伝統的配合生薬を医療の一部として利用しようという機運が世界的に高まってきているが、それら

哲雄

科学大学 断検索のため の生薬情報は一部を除き文献ベースである。今後見込まれるデータベース開発に先立ち、本研究で大学院工 のソフトウエ は、配合生薬と効能の情報を横断的に検索するためのスマートフォン向けアプリケーションと、そ学研究科 アツールの開 のデータ基盤を開発する。データをプラグインとして導入することで、様々な国の配合生薬の情報
助教

発を横断的に検索できるようにする。

中野

静岡県立 高精度全電子 糖鎖およびレクチンデータベースに登録されている糖鎖、レクチンおよび糖‐レクチン複合体構造

祥吾

大学食品 計算に基づく について第一原理計算を行う。また、糖鎖の動的な構造ゆらぎやレクチンの点変異を考慮したレク(※)

栄養科学 レクチン－糖 チンへの結合能を理論的に予測する新規アルゴリズムを開発し、実際のレクチン－糖鎖系への適用
部助教

鎖間相互作用 を行う。異分野の研究者による糖鎖およびレクチンデータベースの利用拡大を目指して、可視化ソ
解析(※)

フトウェア開発を行い、相互作用解析結果を疾患・医薬品・環境物質データベースなどと相互リンクさせる。
(※)チーム型

131

(6)

課題管理

① 概要
研究総括は、採択すべき研究開発提案を選考し、採択された研究開発課題の研究開発計
画を調整、承認した。研究代表者は比較的若手の研究者であることから、研究開発の計画・実行にあたっては各課題に研究アドバイザー1 名がメンターとなって研究指導を行った。
また、研究開発実施状況を把握し、必要に応じて助言等を行うため、中間報告会も開催した。平成 25 年度は、4 ヶ月という短い研究期間ではあったが、若手の取り組みに助言、指導を積極的に進める目的で、キックオフミーティング、中間報告会、事後評価会を実施し、その都度研究アドバイザーからの助言を得た。平成 26,27 年度は、上記に加えて、若手の取り組みに助言、指導を積極的に進める目的で研究アドバイザーがメンターとなって指導・助言を行った。
② 計画書・報告書採択された研究開発課題の研究代表者に対して、研究開発期間全体の計画書（全体研究
開発計画書）の提出を求め、研究総括が必要に応じて選考時の研究アドバイザー等の意見を踏まえて調整し、承認した。平成 26 年度以降は、研究総括提出前に、研究開発計画についてメンターと意見交換を行い、必要に応じて修正、具体化などを行った。
また、研究開発終了時に、研究開発期間全体の進捗・達成状況の報告書（研究開発終了報告書）の提出を求めた。
③ キックオフミーティング・中間報告会
研究開発課題に参画する研究参加者を対象として、キックオフミーティング、中間報告会を開催した。研究代表者による口頭発表のあと、研究総括、研究アドバイザーを交えて議論を行った。開催実績は下表の通り。
表 II-4-28．統合データ解析トライアルでの進捗報告会等の開催実績
年月日

場所

件名

平成 25 年 10 月 1 日

JST 東京本部

キックオフミーティング

11 月 29 日

JST 東京本部

中間報告会

平成 26 年 10 月 8 日

JST 東京本部

キックオフミーティング

12 月 26 日

JST 東京本部

中間報告会

平成 27 年 6 月 16 日

JST 東京本部

キックオフミーティング

東京大学弥生講堂

進捗報告

10 月 6 日132

④ 研究成果報告会
研究開発課題の成果を広く一般に周知し、また一般からの意見を今後の研究開発にフィードバックするため、研究成果報告会を開催し、研究開発期間が最終年度にある研究
開発課題の研究代表者による口頭発表の機会を設けた。開催実績は以下の通り。
表 II-4-29．統合データ解析トライアルでの研究成果報告会開催実績
年月日

場所

対象課題

平成 26 年 3 月 2 日

JST 東京本部

平成 25 年度採択課題 8 件

平成 27 年 3 月 28 日

JST 東京本部

平成 26 年度採択課題 4 件

平成 28 年 3 月 10 日

JST 東京本部

平成 27 年度採択課題 3 件⑤ その他
本プログラムは、若手研究者の人材育成ということも目的としている。そこで、今後の研究を推進する上で、研究代表者が身につけておくべき資質として、プロジェクトを計画的に推進するためのマネジメントを習得させるため、研究アドバイザーでアイバイオテ
ック株式会社 高橋 真澄代表取締役が講師となり、プロジェクトマネジメント講習会を開催した。
表 II-4-30．統合データ解析トライアルでのその他イベント開催実施実績
年月日

場所

件名

平成 27 年 9 月 10 日

JST 東京本部

プロジェクトマネジメント講習会

研究開発期間が 1 年未満であったにも関わらず、2 件の研究開発課題（H25・番野、H27・中野）が、研究開発終了までにそれぞれ 1 報の論文発表を行った。

133

(7)

顕著な成果例

表 II-4-31．統合データ解析トライアル顕著な成果例
成果名称

URL

概要

http://ap

遺伝子ネットワーク分析などに広く用いられているネットワーク可視化プ

ps.cytosc

ラットフォーム「Cytoscape」のアドインとして、「KEGGScape」を開発し、ape.org/a

2014 年 2 月に Cytoscape App Store にて公開した。公開以降、現在までに

pps/keggs

13,500 回以上ダウンロードされた。公開 2 年経った現在でも月 600 回程度ダ

cape

ウンロードされている。総ダウンロード数は、Cytoscape App Store で公開されているアプリ 287 個の中で 12 位（2016 年 7 月現在）である。
KEGGScape に言及した、著者に西田研究者を含まない論文が 17 報以上発表されており、研究コミュニティに広く利用されている事を伺わせる。

KEGGScape

生体分子の相互作用ネットワークの定量的な測定デー
タを KEGGScape を用いて KEGG のパスウェイデータと比較する事で、ゲノム規模の代謝モデリング技術による薬剤応答、耐性機構予測に役立てる事ができる。

134

http://mb

RDF データと、RDF に対するクエリ言語「SPARQL」を利用する事で、研究デ

gd.genomeータの統合的な探索が容易となる。しかし、プログラミングに慣れない研究.ad.jp/sp

者にとっては SPARQL の直接記述は大きな負担だった。

ang/「SPANG」は、効率よく SPARQL エンドポイントへの問い合わせを可能するための SPARQL クライアントである。SPANG は、コマンドラインでオプション

SPANGを指定することによって、典型的な SPARQL コードパターンを生成する。
データ解析の効率を高める支援ツールとして有用であり、将来的に、基盤的なツールとして各種 SPARQL endpoint に実装される事が期待される。一度作成したクエリを SPANG のユーザ間で容易に共有できるようになるプラット

検索画面（SPARQLendpoint）で簡易なコマンドを入力す

フォームとなれば、多くの研究者にとって非常に有益になると思われる。

る（①）と SPANG が自動変換（②）し検索が実行される（③）。

http://ch

公共データベース SRA には膨大な ChIP-Seq データが登録されているが、利ip-活用するにはプログラミング技術と処理環境が必要である。

atlas.org

ChIP-Atlas は、SRA の ChIP-Seq データを、特別な技術や環境を要さず利活/用できる Web サービスである。
利用者は、ゲノム配列のどの領域にどの転写因子が結合するか、あるいはChIP-Atlas

逆にある転写因子がどのゲノム配列に結合するか等について簡便に検索できる。また、DB 利用者が入力した遺伝子一覧を元に、結合する転写因子候補の一覧を表示できる。
ChIP-Atlas の搭載データは全て表記揺れが修正されており、また他のデー

ChIP-Atlas では、SRA に登録された ChIP-Seq データをタベースへのリンクが用意されているため、利用者はストレスなく俯瞰的、

個別に解析する事なく、塩基配列中のどこに何の因子統合的にデータを閲覧し、新たな知識発見に繋げる事ができる。

が、何と一緒に結合し、どのような機能を持っているか

想定利用者と密に意見交換しつつ行われた、地道なデータキュレーション

135

を容易に閲覧できる。

とユーザフレンドリーなインターフェースの構築について、研究アドバイザ
ーから高い評価を得た。対象生物種、分子種の拡大や、データ整備ノウハウの明文化・共有といった、今後の展開についての期待も、複数の研究アドバ
イザーから聞かれた。
今後、転写制御の規則性、メカニズム解明など、様々な目的の研究に活用される事が期待される。

136

(8)

研究開発成果表 II-4-32．統合データ解析トライアル開発したツール等
研究開発課題名

名称

別称

概要

URL

主な利用データベース

大規模なタンパク質デ

RVSB

Representative

タンパク質の構造や機能領域に対応するアPDBj

ータ解析のための高速

http://domserv.lab.tuat.

Vector Selection

ミノ酸配列の規則性や特徴の高速検索ツーな局所配列特徴抽出法

ac.jp/ebina.html

using BOOL

ルのソースコード

マルチオミクスデータ

KEGGscape-

KGML ファイル・リーダー兼パスウェイ可視

iJO1366、を用いたゲノム規模代

http://apps.cytoscape.or

化ツール

KEGG、大腸菌

謝モデリングのための

g/apps/keggscapeの開発

マイクロアレ

ネットワーク解析シス

イデータ

テムの開発
KNApSAcK を用いた植物

PCIDB

PhytoChemical

植物代謝産物の相互作用タンパク質情報

KNApSAcK、の効能メカニズム解明

http://www.genome.jp/db/

Interactions DB

や、ヒトに対する効能情報を取得するため

ChEMBL、CTD、のための基盤構築

pcidb/のデータベース

KEGG

機械学習を用いたタン

UTProt Galaxy

リガンド（糖、脂質、金属イオンなど）が結

PDBj、

パク質－リガンド結合

http://lod.sfc.keio.ac.j

合するタンパク質の部位を予測するツール

UniProt、

部位予測ツールの自動

p/challenge2013/show_staの自動生成パイプライン

PLBSP、RDF-

生成パイプラインの開

tus.php?id=a095-

SIFTS、

発

jGGDB、LfDB、Binding DB

137

機械学習を用いたタン

PLBSP-Residue

PLBSP データベースと RDF-SIFTS データベ

PDBj、

パク質－リガンド結合

http://utprot.net/

ースを目的別に軽量化した LOD サブセット

UniProt、

部位予測ツールの自動PLBSP、

生成パイプラインの開RDF-SIFTS、

発

jGGDB、LfDB、Binding DB

機械学習を用いたタン

LigandBinding

Residue

パク質－リガンド結合

Predictor

部位予測ツールの自動UTProt Galaxy

PLBSP、RDF-

生成パイプラインの開https://github.com/masak

SIFTS、

発

ibb2/xbind

jGGDB、LfDB、Generator

in

UTProt Galaxy のリガンド結合残基候補予

PDBj、

測ツール

UniProt、

Binding DB
機械学習を用いたタン

UTProt CKAN

パク質－リガンド結合

http://utprot.net

予測ツール管理バックエンド

PDBj、
UniProt、

部位予測ツールの自動PLBSP、RDF-

生成パイプラインの開

SIFTS、

発

jGGDB、LfDB、Binding DB

植物代謝物プロファイ

AtMetExpress

リングデータベース

http://atmetexpress.rike

AtMetExpress の開発と

n.jp/

-

シロイヌナズナの小分子代謝産物のプロフ

AtMetExpressァイリングデータベース、KNApSAcK、
MassBank、

オミックスデータ統合

Bio-

化の推進

MassBank、138metabolomics.
jp,、PGDBj
共起関係解析によるタ

PDBnet-structurome の俯瞰的相互作用ビューア

PDBj、Human

ンパク質の機能モジュ

http://dna00.bio.kyutech

Validation

ール探索法の開発.ac.jp/pdbnet/co-

DB、Uniprot

search.php
タンパク質－糖鎖間の

MCAW

Multiple

グリカン構造検索ツール

LfDB、Pfam

糖鎖結合部位の解明のhttp://rings.t.soka.ac.j

Carbohydrate

ためのツール改良及びp/cgi-bin/tools/MCAW/

Alignment

解析

mcaw_index.pl

Weights

MicrobeDB.jp データを

MeGAP

MetaGenome

メタゲノム・アノテーション・パイプライン

MicrobeDB.jp

用いたメタゲノム解析

http://fs2.bio.titech.ac

Annotation

Web アプリケーション.jp/megap/

Pipeline

PDBj タンパク質をゲノ

pdbBAM-

PDBj に含まれる立体構造情報を、ゲノムブ

PDBj、NCBI

ムにマップした pdbBAM

http://aoba.hgc.jp/pdbba

ラウザから網羅的かつ俯瞰的に参照できる

RefSeq、の作成

m/

データリソース

Genomewithの開発

Reference
Consorsium(GRC)
RDF ストア間データ連

SPANG

結フレームワークの開http://mbgd.genome.ad.jp-

139

コマンド入力の SPARQL クライアントを補助

MBGD SPARQL

するクエリ・ジェネレータ

endpoint、

発およびオーソログ解/spang/

UniProt

析への適用

SPARQL
endpoint

生化学反応ネットワー

Keggutil-

KEGG マッピング用 Python パッケージ

KEGG、

ク統合解析環境の拡張

https://github.com/kozo2

DRUGBANK、/keggutil

Reactome、
iJO1366、
AraGEM、
iRS1597、Mintz-Oron モ
デル、NCBI
GEO、
AtMetExpress、ECMDB

生化学反応ネットワー

togotrial2014

シロイヌナズナの葉と根の時系列代謝物プ

KEGG、

ク統合解析環境の拡張

https://github.com/kozo2

ロファイルの組織間差異の可視化パイプラ

DRUGBANK、/togotrial2014

イン

Reactome、
iJO1366、
AraGEM、
iRS1597、Mintz-Oron モ
デル、NCBI
GEO、

140

AtMetExpress、ECMDBHLA 遺伝子完全配列決

p-galaxy

定パイプラインの構築

https://p--ゲノム・マッピングや de novo アセンブリ

HLA databaseを行うための基本的な解析ツール

galaxy.ddbj.nig.ac.jp/
ChIP-seq SRA の統合的ChIP-Atlas

可視化とバイオデータ

http://chip-atlas.org/-

SRA の ChIP-seq データを可視化し利活用す

PosMed、BRC

るための統合データベース

細胞リソー

ベースとの連携ス、PDBj、
NCBI SRA、
DBCLS SRA、
MeSH、ATCC

配合生薬の横断検索のHerbal Medicines Systems

ためのソフトウエアツ

https://play.google.com/

ールの開発

store/apps/details?id=ne

KNApSAcKt.sonyhartono.crudedrugs

KAMPO、ystems&hl=ja

HerbsMed

高精度全電子計算に基PyPaics

づくレクチン－糖鎖間

http://dfns.u-shizuoka-

相互作用解析

ken.ac.jp/labs/proeng/cu--

伝統的配合生薬の統合検索のための

KNApSAcK

Android 用アプリ

JAMU、

PAICS で算出された IFIE を表示する PyMOL
プラグイン

stom20.html

141

LfDB

(9)

事後評価

① 概要
研究開発期間の最終年度に、研究開発の実施状況、研究開発成果等を明らかにし、今後の研究開発成果の展開及び事業運営の改善に資するため、課題別の事後評価を行った。
② 事後評価の流れ提出された研究開発終了報告書に基づき、研究アドバイザーからの評価意見を集めた。
そして、事後評価会を開催し、研究代表者、研究総括、研究アドバイザー間で議論を行った。その後、研究アドバイザーからの評価意見などを参考に、研究総括が事後評価結果をまとめ、研究代表者との意見交換、研究アドバイザーの確認を経て確定した。
表 II-4-33．統合データ解析トライアル事後評価日程
実施年度

対象課題の

対象

研究報告書の

採択年度

(件)

作成

8

平成 26 年 2 月

3月2日

4 月～6 月

8月

4

平成 27 年 3 月

3 月 28 日

4 月～5 月

6月

3

平成 28 年 2 月

3 月 10 日

6 月～7 月

8月

平成

平成 25 年度

25 年度

採択

平成

平成 26 年度

26 年度

採択

平成

平成 27 年度

27 年度

採択

142

事後評価会

事後評価結果報告書作成

評価結果公表① 事後評価結果
表 II-4-34．統合データ解析トライアル事後評価結果
採択
年度

研究開発課題研究代表者

事後評価結果大規模なタンパ

蝦名 鉄平

巨大なタンパク質データベースにも適用可能な高速なクラスタリング法を利用し、特定の構造に対応するタンパク質

ク質データ解析の局所配列の特徴を迅速に抽出するための手法として、RVSB（Representative Vector Selection using BOOL）を開のための高速な発した。このツールにより、PDBj のデータを利用して、タンパク質のループ構造の予測を、従来法と同程度の予測効

平成 25

局所配列特徴抽

率で、大規模なデータに適用することが可能となった。増え続ける PDB データに対して将来的にも応用可能な方法論

年度

出法の開発

の開発である。既存のデータベースの新たな活用法、有用な知識の発見という点では、まだこれのみの成果で判断す
るには材料が乏しいと考えられるが、今後の研究開発により、ループ構造以外の他の構造の予測や、さらに詳細に解析することによって、機能との関連まで結びつけることができる可能性も示されている。本ツールはタンパク質に限らず利用できる汎用性の高いツールであり、様々な応用の可能性が期待される。

マルチオミクス

西田 孝三

近年いくつかのモデル生物で全ゲノム規模での代謝モデルの再構築結果が公開されているが、これらモデルに「オミデータを用いたクス実験情報」、「KEGG に代表されるパスウェイ、そして KEGG MEDICUS のようなゆらぎ物質としての薬剤情報を集ゲノム規模代謝

めたデータベース」を統合したネットワーク解析システムはまだ発展の途上にある。本研究では、Cytoscape プラグ

モデリングのたインである KEGGscape を開発し、KEGG データベースのみでは扱えない DrugBank のデータやマイクロアレイの発現デ

めのネットワーータ等を Cytoscape 上で統合可視化し、これまで作られて来たデータベースのみでは見る事のできなかった情報を俯

ク解析システム瞰する事ができるなど KEGG パスウェイを拡張したマルチオミクスモデリングを可能にした。ツールの成熟度についの開発て今後の発展が望まれる部分があるものの、大腸菌以外の微生物や動物、植物にも適用できる可能性を秘めており、将来的には KEGG MEDICUS の応用や、植物メタボロームへの応用などが期待される。

143

KNApSAcK を 用い

西村 陽介

分子レベルの機能情報である代謝産物の相互作用タンパク質情報や薬効・適応症・毒性情報を KNApSAcK に統合する

た植物の効能メ

ことにより、個体レベル、分子レベルの両者の機能情報を関連付け、それらの因果関係を元に効能未知の植物についカニズム解明のて、メタボローム情報等を利用した効能予測を行うための基盤となる PCIDB （PhytoChemical Interactions DB)をための基盤構築構築した。代謝産物側の様々な指標に基づく分類と、分子機能や疾病情報の関連性について新しい知見を得ようとするものであり、統合データベースの新しい活用法のひとつといえる。開発したツールを活用して生命科学的に有用な知識を発見するには至っておらず、ヒトに対する植物の効能の予測までは達成できていないが、医薬品に比べて植物の作用はそのメカニズムが解明されていないものが多く、本ツールはその解明の第一歩になるものと考えられる。

機械学習を用い

番野 雅城

PDB 中のリガンド結合情報をまとめた二次データベースを構築し、そこから相互作用情報を抽出して機械学習を行う

たタンパク質－ことで、タンパク質―リガンド結合部位の予測を実現するパイプラインを開発した。予測精度の向上や、もう少しウ

リガンド結合部

ェット研究者の視点に立ったインターフェース等に工夫が必要であると思われるが、出力として得られるツールは

位予測ツールのRDF 形式に対応したフローとなっており、他データベース、ツール群への展開等、将来性も期待できる。現時点では

自動生成パイプ

ツールの検証段階であり、有用な知識の発見には至っていないが、リガンド結合タンパク質予測ツールやタンパク質

ラインの開発間相互作用部位予測ツールに発展することが期待される。

植物代謝物プロ

福島 敦史

シロイヌナズナの代謝物プロファイリングデータに関して、MassBank、KNApSAcK、KEGG と海外のデータベースを統合

ファイリングデ

化し、シロイヌナズナで検出された報告のある代謝物と現在の質量分析の技術で実測できる代謝物とを関連づけるー タ ベ ー ス

AtMetExpress データベースを開発した。生命科学的な新たな知識の発見には至っていないが、代謝物プロファイル

AtMetExpress のデータを対話的に可視化し表示できるなど、従来にない解析機能を持っており、このツールの利用を通じて、代謝物

開発とオミック

プロファイルデータの統合が促進されるなどの展開が望まれる。

スデータ統合化の推進

144

共起関係解析に

藤井 聡

PDB に登録されているタンパク質立体構造中の機能モジュールの共起関係を定義することによって、立体構造と機能よるタンパク質

モジュールを有機的に結びつけており、PDB の活用法を見出したと言える。
活性部位付近の共起関係について、PDBnet-の機能モジュー

Co-occurrence Search Tool –として作成しており、これをより詳細に解析することにより有用な知識の発見に結びル探索法の開発

つく可能性は高い。現状では、機能モジュールの単位として PROSITE モチーフのみを対象としており汎用性は高くな
いが、共起関係の解析という一般的な枠組みはできているので、他の機能モジュールや部位に応用することは可能だと考えられる。対象とするデータベースを PROSITE 以外も可能なようにするなど、データベースの適用範囲を広げたり、発見結果を検証する方法を用意したりすることで、もっと有用な手法となっていくことが期待される。

タンパク質－糖細田 正恵

糖鎖を対象として、マルチプルアライメントを行うツール MCAW(Multiple Carbohydrate Alignment with Weights)

鎖間の糖鎖結合をもとに、改良を行った。レクチンフロンティアデータベースの糖鎖構造データに適用し、タンパク質との結合に関部位の解明のた

与すると考えられる単糖や、単糖と結合の特異性をプロファイルとして表示することが可能となった。アライメント

めのツール改良アルゴリズムの改良、および、アライメントの結果を解釈して、アライメントの改良や意味付けができるような改良及び解析がされることにより、糖鎖リガンドとタンパク質との相互作用解析には必要となるツールとなっていくことが期待される。

MicrobeDB.jp デ森 宙史

fastq 形式のメタゲノム配列データをアップロードして系統組成を返す MeGAP（MetaGenome Annotation Pipeline)のータを用いたメ開発を行った。ユーザ側の大量配列データに対応した解析サービスは、これからの統合データベースの活用法として

タゲノム解析 Web

は自然な応用で、今後このようなサービスが充実することが期待される。統合データベースを活用する「新たな解析

アプリケーショ手法」を開発したわけでは無いが、これまでバイオインフォマティシャンが行ってきた統合データベースを活用した

ンの開発

解析を、実験生物学者自らが行うという「新たな解析の様式」を可能にするツールであり、メタゲノムデータベースの充実と共に、今回開発されたツールの有用性が増すことが期待でき、メタゲノム解析の研究に貢献すると考えられる。

145

PDBj タンパク質

平成 26

城田 松之

PDBj に登録された全タンパク質のアミノ酸配列について、ｍRNA 情報を介してヒトゲノム DNA 配列にマッピングし、をゲノムにマッゲノムブラウザで表示可能とし網羅的に俯瞰できるツールを開発した。次世代シークエンサにより大量に産出されるプした pdbBAM の

塩基配列データから機能的に重要な部分や変異箇所を抽出・可視化することの重要性が増しており、本ツールによっ作成て、ゲノム上でタンパク質立体構造が明らかになっている遺伝子領域を容易に確認することが可能となった。

年度

今後、例えばタンパク質の天然変性領域、アミノ酸残基のリン酸化などの修飾部位、リガンドの作用部位など、アミノ酸残基レベルの情報をゲノム情報とともに可視化することができるようになれば、さらに本ツールの活用の幅が広がると考えられる。将来的に、本ツールのアップデートや公開において、利用者のリクエストを考慮しながら開発を進めることで、さらに発展し、利用者数を伸ばしていくことが期待される。
RDF ストア間デー

千葉 啓和

RDF 形式によってデータベース間の検索が可能となったが、そのためには、複雑な SPARQL 検索定義文をその都度入

タ連結フレーム

力する必要があり、実験研究者にとって利用しにくい環境であった。そこで研究代表者は、繰り返し入力となる部分

ワークの開発おをコマンドラインのオプションとすることによって、複雑な SPARQL コードパターンを効率よく生成することで、実

よびオーソログ験者が比較的容易に問い合わせを可能にするための SPARQL クライアントツール「SPANG」を開発した。SPARQL の活

解析への適用用環境を支援するようなツールがまだ少ないなかで、利用者の意見を取り入れた使いやすいツールになったことが評価できる。
「SPANG」は、SPARQL を利用したデータ解析の効率を高めることができる支援ツールとして非常に有用であり、将来的に基盤的なツールとして普及する可能性が見込まれる。今後、多くの利用者間で SPARQL ライブラリを共有できるプラットフォームとなるよう開発することで、非常に有用なツールとなることが期待できる。そのためには、普及活動にも力を入れることが重要である。

146

生化学反応ネッ

西田 孝三

平成 25 年度統合データ解析トライアルにおける研究代表者の成果である KEGGscape について拡張と改善を行い、シトワーク統合解

ロイヌナズナの葉と根の時系列代謝物プロファイルの組織間差異の可視化を行う解析パイプラインを構築した。本解析環境の拡張析パイプラインを用いることにより、任意の KEGG パスウェイ上で組織間の代謝物プロファイルの差異が容易に確認できるようになった。なお、汎用性を考慮し、プロファイルのマッピングに利用する KEGG パスウェイは IPython
Notebook で容易に任意のものを選択することができる。
入力となる代謝物プロファイルのアノテーションの質や、代謝物とデータベースとの対応付けのための基盤的な情報が研究開発計画時に十分に把握できていなかったため、当初計画していた RDF を利用した KEGG とシロイヌナズナのパスウェイ情報の統合については達成できず、一つの事例の解析と可視化に留まった点が残念であった。しかしながら、オミクス情報の統合には需要があり、完成できれば統合化推進プログラムの成果データベースの有用性を示すよ
うなツールになることが期待される。代謝物プロファイルから代謝物を推測するなど、技術的に解決していかなければならない問題点も多々あるが、今後、実現可能性を見極めつつ着実に研究開発を推進していくことを期待する。

HLA 遺伝子完全配

細道 一善

次世代シークエンサによる HLA（ヒト主要組織適合抗原）遺伝子の配列決定法ならびにタイピング法の解析パイプラ

列決定パイプラインを開発した。HLA 遺伝子は多型性が高く、従来のタイピング手法（蛍光ビーズ法による PCR-SSO やダイレクトシ

インの構築

ーケンスによる PCR-SBT）では、低頻度のアレルを同定できない、タイピング結果の精度が低いという問題点があったが、本パイプラインによって、高精度な HLA 遺伝子によるアレル配列決定のためのタイピング手法を確立することができた。構築したパイプラインは、利用者の利便性を考慮し、ウェブブラウザ上で解析可能なシステムとして公開した。
HLA 領域は、リウマチや糖尿病など 100 種近くの生活習慣病、自己免疫疾患、がん、造血幹細胞移植に伴う GVH 病等の疾患や薬剤副作用に関連するため、HLA 遺伝子は予防医学上の重要性から高精度のタイピングが期待される遺伝子の一つであり、今後定量的な検証を深めることで、本ツールの臨床での診断応用が期待される。また、本ツールの手法は有用であり、ヒト以外の生物種や他領域の遺伝子多型解析等への応用が可能と考えられるため、それを考慮した
今後のさらなる展開が望まれる。

147

ChIP-seq SRA の沖 真弥

NGS データの公共データベース SRA に登録された膨大な ChIP-seq データについて、実験研究者の誰もが情報処理を統合的可視化と要することなく横断的に活用できようにするため、SRA 登録データのほぼ全てである 4 万件について、メタデータのバイオデータベ

表記揺れを校正し、統合的な解析を行った上で、ChIP-Atlas (http://chip-atlas.org/) として公開した。ChIP-Atlas

ースとの連携の検索結果に表示される抗原名、細胞名について、PosMed、PDBj、RIKEN BRC 等の各エントリにリンクを張ることにより、関連する知見を本サービスからスムースに得られるよう工夫されている。また、利用者からのフィードバックに基づき、利用者手持ちのデータを用いた比較解析機能が追加で実装された。本サービスを用い、非遺伝子領域から

平成 27疾患に関連する転写因子の候補が得られている。

年度

当初の研究開発計画がほぼ全て高いレベルで達成された。校正したデータを提供し、また多様な知見を利便性よく閲覧できる点で、独自性、汎用性が高い。利用者の意見や要望を得つつ進めている事も高く評価できる。今後、ChIPSeq のデータ解釈、また、転写制御の規則性、メカニズム解明など様々な目的の研究に活用されると期待できる。
SRA 登録データの ChIP-Atlas への搭載作業は研究代表者の貢献に大きく依存しており、今後、どのように更新作業を続けていくかが重要な課題であると思われる。更新作業の簡略化、明文化を進め、協力者を得て体制化に取り組む
ことにより、継続的、安定的に運用されることが求められる。その上で、登録生物種の拡張や API の提供、RDF 化な
ど、さらなる利活用拡大のための検討を期待したい。
配合生薬の横断桂樹 哲雄

幅広い層からの伝統的配合生薬データの利用を促進するため、配合生薬の処方・効能について横断検索が可能な検索のためのソ

Android 用 ア プ リ“ Herbal

Medicine

Systems ” を 開 発 し 、 Google

Play ス ト ア で 配 信 開 始 し た

フトウエアツー（https://play.google.com/store/apps/details?id=net.sonyhartono.crudedrugsystems）。配信データに KNApSAcK

ルの開発

KAMPO の漢方のデータ、KNApSAcK JAMU のジャムゥのデータが含まれているので、一度アプリをダウンロードすればその後はインターネット通信をせずに情報検索できる。また、ユーザが独自に収集したデータなどを追加・修正する事もできる。
当初の研究開発計画は達成され、当初計画で挙げられた機能が全て搭載された。利用者が独自のデータを登録できるという点は新しく、汎用性も確保されている。今後、本ツールが広く利用されるためには、使い勝手の点で、さらなる開発が必要と思われる。特に、利用者などとの意見交換などによって、利用者・利用例の具体的な検討とそれを踏148

まえた作り込みが重要である。例えば、非研究者を対象ユーザとする場合、アプリやマニュアルの日本語化や、他の薬のデータの配信、独自データの登録フォーマットの簡便化などが考えられるのではないか。一方、研究者や製薬会社等を対象ユーザとする場合、独自データを登録できるという利点を活かすためには、Windows、Mac 版アプリなどへの移植等も考えられる。その他、検索結果に名称以外の情報を表示する、検索結果に他のデータベースへのリンクを張る等、利用をサポートするようなインターフェース作りが必要と思われる。
高精度全電子計中野 祥吾

フラグメント分子軌道法（FMO 法）を用いたタンパク質-リガンド間の相互作用の定量的な評価を容易化するため、算に基づくレク

FMO 法プログラム PAICS を用いた計算・解析をサポートするツール PyPaics を開発した。PyPaics は、タンパク質分

チン－糖鎖間相子ビューア PyMOL のプラグインで、(1)PDBj や LfDB に登録されている構造データから PAICS の実行ファイルを作成

互作用解析

するプログラム（PyPaics_input）、(2)PAICS の計算結果を PyMOL で視覚的に表示できるプログラム(PyPaics_output)(※)

からなる。また、PAICS の計算結果を CSV・TXT 形式及び棒グラフ・データとして出力する、Ruby スクリプトの開発も行った。上記のうち PyPaics_output と Ruby スクリプトは研究開発期間内に Web 公開され（http://dfns.ushizuoka-ken.ac.jp/labs/proeng/custom20.html）、残る PyPaics_input は、執筆中の論文投稿後に公開が予定されている。本ツール群を用いてグラム陰性菌が持つレクチンの機能部位の構造データを解析したところ、機能部位の安定化に重要なアミノ酸残基の予測、レクチン-糖鎖の相互作用に寄与するアミノ酸の序列の推測に成功した。
当初の研究開発計画はほぼ達成された。独自性の高いツールであって、ターゲットの分子種やタンパク質構造を問わず解析できる点で汎用性も高い。今後、本ツールを用いて、薬剤等の合理的な設計等に有用な知見が得られることが期待される。
今後、タンパク質-リガンド間相互作用の定量化に FMO 法を用いる有用性を示し、また継続的に改良を進めて頂きたい。例えば、電子密度などの情報も PyMOL 上に表示できると良い。また、ビューア上の可視化手法は、情報可視化の専門家と連携できるとさらに改良できるのではないか。さらに、本ツール群の開発言語が複数であることがネックになる可能性があると思われ、改善できると良い。

(※)チーム型

149

(10)

その他

統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）の研究開発課題の公募について
本プログラムは、統合化推進プログラムの成果データベースの利活用促進および、若手人材の育成を目的としてプログラムとして、平成 25 年度から平成 27 年度までの 3 カ年度に渡り研究開発課題を公募した。平成 25 年度の応募者数は当初の想定より少なく、また提案
内容からは、統合化推進プログラムの成果データベースの利用に限定したツール開発は難しいという印象があった。そのため、平成 26、27 年度の公募に先だって、研究アドバイザ
ーや外部有識者へアンケートやインタビューを実施し、その結果を踏まえて公募を実施した。研究期間の延長や、公募情報の周知はもちろん、平成 26 年度は、より広い研究者が応募できるようにさらに周知活動を強化したり、メンター制を導入して手厚い指導を受けられるようにするといった対応を行った。加えて、本プログラムでのツール開発にあたり、利用対象とすべき統合化推進プログラム成果データベースに関しても、今までの成果データ
ベースを利用したツール開発に加え、成果データベースの機能を付加するようなツール開発も本プログラムの対象とするなど、対象となるデータベースの制限を緩める等の改善を試みた。さらに、平成 27 年度は、今までの個人での研究に加え、チームでの応募を認め、研究費の増額や、統合化推進プログラム課題の協力を得て具体的解決課題を公募時に提示し、インフォマティクス研究者層の参入を促すような対策を実施する等、様々な改良を加えたが、応募者の増加等の成果は見られなかった。そのため、平成 28 年度は公募しないこととし、統合化推進プログラム成果データベースの利活用促進、若手人材の育成に関しては、別途対策を検討すべき課題とした。

150

第５節 その他(1)

人材育成① 研究データ活用支援プログラムの検討
第 2 章第 1 節（7）バイオインフォマティックス人材育成、において、研究データ活用支
援プログラムの検討をしたことはすでに述べた。大量・多様な研究データを継続的に処理・解析、有効活用できるように、データの整備・活用を図るための体制を整備し、さらに、研究データの整備・活用に必要な知識を身につけるための講義・実習を JST が実施するという本施策は、平成 25 年度、平成 26 年度予算要求をしてきたものの認可には至らなかった。そのような状況ではあったが、人材育成の必要性に鑑み、平成 26 年度は「カリキュラムに基づく講義・実習」の部分について、先行的に実施することとした。その後、平成 27 年度、
平成 28 年度と要求を続けたが、認可には至っていない。
② NGS 講習会
上述のように「研究データ活用支援プログラム」が予算要求としては通らなかったものの、今後の要求を想定して、講習会部分のみ先行的に実施することとした。平成 26 年度に実施
したバイオインフォマティクス人材育成カリキュラム（NGS 速習コース）は、92 名の受講者がおり、受講生の満足度も高く、非常に好評な講習会となった。本講習会を今後も継続的に実施して人材を育成することは、研究成果の共有・活用につながり、ライフサイエンス研究
全体の活性化が期待できる。そのため、「データ活用支援プログラム」の施策の一部としてではなく、NBDC の講習会の一つとして位置づけて継続実施している。
本講習会の実施にあたっては、東京大学大学院農学生命科学研究科 門田幸司特任准教授との共同研究により推進しており、毎年の受講生アンケート等を元に、講義の改良を加えて
平成 28 年度まで 3 回実施している。
各年度の講習会カリキュラムについては、
以下の通り。
なお、平成 28 年度には本研修会の一部は、東京大学農学生命情報科学特論 I・II の単位取得も可能なものとして認められるに至っている。

151

平成 26 年度「バイオインフォマティクス人材育成カリキュラム（次世代シークエンサ）」の速習コース
日時：平成 26 年 9 月 1 日～9 月 12 日
場所：東京大学農学部 2 号館 2 階第 1 講義室
概要：平成 25 年度、NBDC 人材育成分科会 人材育成 WG で策定された、「バイオインフォマ
ティクス人材育成カリキュラム（次世代シークエンサ）」の速習コースを基本として実施。次世代シークエンサ（NGS）データのデータ解析を行うにあたり、最低限必要とされる知識・技術を 2 週間程度で身につけることを想定した内容。
実施日
9月1日

実施時間

項目番号および項目レベル形式

担当講師(所属)

10:40-12:00

1-1. OS、ハード構成

初級講義

中村保一(DDBJ)

13:15-14:45

1-2. ネットワーク基礎

初級講義

中村保一(DDBJ)

15:00-18:15

1-3. UNIX I

初級

実習

仲里猛留(DBCLS)

9月2日

10:30-18:15

1-3. UNIX I

中級

実習

仲里猛留(DBCLS)

9月3日

10:30-18:15

1-4. スクリプト言語(シェルスクリプ

中級実習

服部恵美(Amelieff)

ト)
9月4日

10:30-18:15

1-4. スクリプト言語(Perl)

中級実習

服部恵美(Amelieff)

9月5日

10:30-14:45

2-1. 配列解析基礎初級

実習

坊農秀雅(DBCLS)

15:00-18:15

2-2. バイオ系データベース概論

初級

実習小野浩雅(DBCLS)

10:30-12:00

3-1. R基礎1

初級

実習

門田幸二(東京大学)

13:15-14:45

3-2. R基礎2

初級

実習

門田幸二(東京大学)

15:00-18:15

3-3. R各種パッケージ

中級

実習

門田幸二(東京大学)

10:30-14:45

3-4. R Bioconductor I

中級

実習

門田幸二(東京大学)

15:00-18:15

3-5. R Bioconductor II

中級実習

門田幸二(東京大学)

10:30-12:00

4-1. 次世代シークエンサ基礎I

初級

講義

倉田哲也(NAIST)

13:15-14:45

4-2. 次世代シークエンサ基礎II

初級

講義

倉田哲也(NAIST)

15:00-18:15

4-3. 次世代シークエンサ実習I

初級

実習

山口昌雄(Amelieff)

10:30-14:45

4-4. 次 世 代 シ ー ク エ ン サ 実 習 II

初級

実習

河岡慎平(ATR)

9月8日

9月9日

9月10日

9月11日

(ChIP-seq)
15:00-16:30

6. 分子生命科学初級

講義

河岡慎平(ATR)

16:45-18:15

5-1. ゲノム情報倫理概論

初級講義

箕輪真理(NBDC)
川嶋実苗(NBDC)

9月12日

10:30-14:45

4-4. 次世代シークエンサ実習II (多型初級

実習

山口昌雄(Amelieff)

初級

実習山口昌雄(Amelieff)

解析)
15:00-18:15

4-4. 次世代シークエンサ実習II (RNAseq)※講師所属は講習会開催時点

152平成 27 年度 NGS ハンズオン講習会
日時：平成 27 年 7 月 22 日～8 月 28 日(A 日程、B 日程含む)
場所：東京大学農学部 2 号館 2 階第 1 講義室
概要：平成 26 年度実施した講習会のアンケート結果を踏まえ、講義をなくし、全て実習を含む講習会とした。講習会の項目として、要望の多い NGS 統計解析、およびスク
リプト言語(Python)を追加して実施した。また、多くの受講生を受け入れられるよう、一部同講義内容を２回実施した。なお、講義間の連携を強化するため、講師数を減らして講習会を実施。
実施日

実施時間

項目

レベル

形式

10:30-18:15

PC環境の構築（Bio-Linux 8とRのインス-自習

講師(所属)

A日程
7月22日

トール状況確認）
7月23日

10:30-18:15

Linux基礎

7月24日

10:30-18:15

7月27日

門田幸二(東京大学)
寺田 透(東京大学)

初・中級

実習

門田幸二(東京大学)

スクリプト言語(シェルスクリプト)

中級

実習服部恵美(Amelieff)

10:30-18:15

スクリプト言語(Perl)

中級実習

服部恵美(Amelieff)

7月28日

10:30-18:15

スクリプト言語(Python)中級

実習

服部恵美(Amelieff)

7月29日

10:30-18:15

データ解析環境R：基礎

初・中級

実習

門田幸二(東京大学)

7月30日10:30-18:15

データ解析環境R：Bioconductorの利用

中級

実習

門田幸二(東京大学)

法
8月3日

10:30-18:15

NGS解析（基礎）初級

実習山口昌雄(Amelieff)

8月4日

10:30-18:15

NGS解析（ゲノムReseq、変異解析）初級

実習山口昌雄(Amelieff)

8月5日

10:30-14:45

NGS解析（RNA-seq前半）

初級

実習

山口昌雄(Amelieff)

15:00-18:15

NGS解析（RNA-seq後半）

初級

実習

門田幸二(東京大学)

10:30-18:15

NGS解析（ChIP-seq）初級

実習

森岡勝樹(理研)

8月26日

10:30-18:15

NGS解析（基礎）初級

実習山口昌雄(Amelieff)

8月27日

10:30-18:15

NGS解析（ゲノムReseq、変異解析）初級

実習山口昌雄(Amelieff)

8月28日

10:30-14:45

NGS解析（RNA-seq前半）

初級

実習

山口昌雄(Amelieff)

15:00-18:15

NGS解析（RNA-seq後半）

初級

実習

門田幸二(東京大学)

8月6日
B日程

※講師所属は講習会開催時点

153平成 28 年度 NGS ハンズオン講習会
日時：平成 28 年 7 月 19 日～8 月 4 日
場所：東京大学農学部 2 号館 2 階第 1 講義室
概要：昨年に引き続き、NGS 統計解析を実施し、さらに、中上級者向けの高度な内容を含む
ハンズオン講習会も実施。なお講義の一部は、東京大学農学生命情報科学特論 I・IIの単位取得も可能なものとなっている。
実施日

実施時間

項目

レベル

形式

講師(所属)

7月19日

10:30-18:15

PC環境の構築（Bio-Linux 8とRのイ-

自習

主催・共催機関ンストール状況確認）
7月20日

10:30-18:15

ゲノム解析、塩基配列解析-

実習

門田幸二(東京大学)

7月21日10:30-18:15

トランスクリプトーム解析1-

実習

門田幸二(東京大学)

7月22日10:30-18:15

トランスクリプトーム解析2-

実習

門田幸二(東京大学)

7月25日

10:30-18:15

NGS解析基礎

初・

実習

山口 昌雄(Amelieff)

中級
7月26日

10:30-18:15

ゲノムReseq、変異解析

初・

窪川 美雪(Amelieff)
実習

中級
7月27日

10:30-18:15

RNA-seq

初・三澤 拓真(Amelieff)
実習

中級
7月28日

10:30-18:15

ChIP-seq

初・

8月2日

10:30-18:15

10:30-18:15

Linux環境でのデータ解析：

中・

JavaやRの利用法

上級Linux環境でのデータ解析：

中・

マッピング、トリミング、アセンブ

上級山口 昌雄(Amelieff)
尾上 広祐(Amelieff)

実習

中級
8月1日

山口 昌雄(Amelieff)

山口 昌雄(Amelieff)
久保 竜一(Amelieff)実習

門田幸二(東京大学)

実習

門田幸二(東京大学)

実習

門田幸二(東京大学)

実習

門田幸二(東京大学)

リ
8月3日

8月4日

10:30-18:15

10:30-18:15

クラウド環境との連携、

中・ロングリードデータの解析

上級

トランスクリプトームアセンブ

中・リ、発現量推定上級※講師所属は講習会開催時点

154ⅰ）受講者アンケート
平成 26 年度はアンケート項目が異なるため、平成 27 年度（受講生 110 名）,平成 28 年度(受講生 126 名)の結果を示す。
〇講習会全体に関する満足度
講義全体について、概ね講義内容の分量やレベルは適切であり、興味ある内容であったといえる。また、今後の役に立つ内容であると感じており、本講習会に参加した受講生の多くが、「自身にとって有意義な機会、貴重な良い機会であった」と感じていることが伺える。
H28

H27

〇受講者の属性(所属機関・組織)155

(研究分野)(職種)(NGS 利用経験)（R 利用経験）156ⅱ）追跡調査結果
本講習会実施の効果や講義の有効性を検証し、今後の活動に活かすことを目的に NGS
講習会受講の１年後に、受講生に対して追跡調査を実施している。平成 26 年度及び平成 27 年度、2 回追跡調査を実施しているが、平成 26 年度はアンケート回答者が少ない
ため、平成 27 年度の結果を以下に示す。
その結果、多くの受講生は NGS 関連の業務を行っているが、講習会の受講内容を活用し、また、講習会の受講によりスキルアップにつながったとの回答を得ている。
Q1．貴殿の現業務（または研究活動）は、NGS と関連がありますか？

Q2．ハンズオン講習会の受講により、NGS データ解析に関する知識やスキルが上がったと思いますか？

Q3．NGS ハンズオン講習会で受講した内容は、業務（または研究活動）で活用していますか？

157

(2)

広報・普及活動① トーゴーの日シンポジウム
NBDC ではライフサイエンスのデータベースの統合に向けた活動をしていることに鑑
み、平成 23 年度から、毎年 10 月 5 日を「トーゴーの日」とし、ライフサイエンス分野
におけるデータベース統合の成果を報告するシンポジウムを開催している。毎年のテーマはその時々のライフサイエンス分野および情報科学分野の動向を踏まえて決定し、プログラムを構成している。平成 27 年度からは、より多くのポスター発表を可能にする
ため会場を変更し、データベースユーザからの声・要望もシンポジウムの中で紹介・共有していく観点も取り入れ、平成 28 年度は、これまでは事業関係者のみで行っていた
ポスター発表をデータベース構築者・利用者からも広く一般募集を行う等、改良を加えながら実施してきた。
例年 300 名前後のシンポジウム参加者・同時配信視聴者を得ることが出来ており、新規参加者も毎年いることから、一定の広報効果はあると考えている。また、シンポジウ
ムで実施しているアンケート結果からも満足度は高く、一定の広報成果はあるのではな
いかと考えている。平成 23 年度からの実績は以下の通りである。
タイトル

平
成
23
年
度

平
成
24
年
度

講演

トーゴーの日シンポジウム 2011
～ライフサイエンス分野のデータベース統合の“カタチ”を探る～
10 月 5 日（水）10:00～17:40
日本科学未来館 ７Ｆ みらい CAN ホール（東京都江東区）
4 省連携の取り組みと成果の紹介、データベースの統合化に必要な情報技術、各専門分野で目指す統合の形、そして異分野における情報統合の事例についての研究者の講演を通じて、データベース統合の“カタチ”を探る。
4件

成果発表
ポスター

5件
43 件

参加者

来場者数 230 名、インターネット同時配信（USTREAM）視聴者のべ 60 名

タイトル

トーゴーの日シンポジウム 2012
～ライフサイエンスデータベース統合の医学への応用を探る～
10 月 5 日（金）10:00～17:35
時事通信ホール（東京都中央区）
ヒトに関連するデータベースの活用、大規模なヒト由来データを扱う上での情報技術や倫理的な問題、研究事例について専門家に講演いただき、ライフサイエンスデータベース統合の医学への応用を探る。
4件
4件
54 件
来場者数 248 名、インターネット同時配信（USTREAM）視聴者のべ 130 名

実施日
実施場所
テーマ

実施日
実施場所
テーマ

講演
成果発表
ポスター発表
参加者

158

タイトル

平
成
25
年
度

実施日
実施場所
テーマ

講演
成果発表
ポスター発表
参加者
タイトル

平
成
26
年
度

実施日
実施場所
テーマ

講演
成果発表
ポスター発表
参加者

タイトル

平
成
27
年
度

トーゴーの日シンポジウム 2013
～ここまできたライフサイエンスデータベースの統合～
10 月 4 日（金）9:45～17:05、10 月 5 日（土）9:30～17:10
時事通信ホール（東京都中央区）
ライフサイエンスデータベースプログラムにおける開発成果を披露するとともに、自然言語処理、スーパーコンピュータによるシミュレーション、海洋生物を対象にしたデータベース構築、バイオバンクの専門家をお招きしてラ
イフサイエンスデータベースの統合の現状と今後の可能性について探る。
5件
13 件
56 件
来場者数 291 名、インターネット同時配信（USTREAM）視聴者のべ 111 名
トーゴーの日シンポジウム 2014
～第 2 段階に入ったライフサイエンスデータベースの統合～
10 月 5 日（日）10:00～17:40
時事通信ホール（東京都中央区）
NBDC で実施してきた、[1]高度なデータベース検索プラットフォームの構築、
新しいツールの提供、さらには、生命科学系コンテンツの RDF 化を支援するための技術開発に関するプログラム、[2]分野（ゲノム、プロテオーム、メタ
ボローム、グライコーム、フェノーム等）ごとに産出される情報を網羅的に収集して整理することによって、生命科学のさまざまな領域の知識を集積す
る生命科学系コンテンツに関する活動の成果、および、生命科学系コンテンツに関するプログラム（統合化推進プログラム）の新規採択課題の今後 3 年間の計画を中心に、継続プログラムの開発成果、および関係各省機関のデー
タベース統合に関する取り組みを披露する。
１件
11 件
43 件
来場者数 189 名、インターネット同時配信（USTREAM）視聴者のべ 67 名

講演

トーゴーの日シンポジウム 2015
～統合データベースとオープンライフサイエンス～
10 月 5 日（月）13:30～17:50 10 月 6 日（火）10:00～16:55
東京大学弥生講堂 一条ホール（東京都文京区）
今回は、「オープンサイエンス」などの世界的な動向や、様々な分野で展開されている先進的な技術など、今後のより高度なデータベース統合化にとって注目すべき話題についての講演、さらに、オープンサイエンスの実践として、NBDC の取り組みやそのほかのデータベースを活用した事例についてライフサイエンスにおいてオープンデータの具体的利用例について紹介する。
12 件

成果発表
ポスター発表
参加者

2件
56 件
来場者数 247 名、インターネット同時配信（USTREAM）視聴者のべ 88 名

実施日
実施場所
テーマ

159

タイトル

平
成
28
年
度

②

講演

「トーゴーの日シンポジウム 2016
～統合データベース実りのときへ～
10 月 5 日（月）13:30～17:40 10 月 6 日（火）10:00～17:00
東京大学弥生講堂 一条ホール（東京都文京区）
生命科学系コンテンツに関するプログラム（統合化推進プログラム）から
9 件、データベース統合のための基盤技術開発から 2 件の成果報告を行うとともに、データベース統合とその利活用について、各分野の先生方からの講演を予定。さらにデータベース利用者の方々による活用事例のご紹介
や、国内のデータベース関係者によるポスター発表などを通じて、ライフサイエンスにおけるデータベースの開発・運用・利活用について広く議論する場として開催する。
6件

成果発表
ポスター発表
参加者

11 件
63 件
来場者数 267 名、インターネット同時配信（USTREAM）視聴者のべ 196 名

実施日
実施場所
テーマ

AJACS 講習会
人材育成は、NBDC が実施すべきミッションの一つとして認識しており、平成 18 年度から

平成 22 年度に文部科学省委託研究開発事業「統合データベースプロジェクト」の人材育成の一環として、開催されてきた、「統合データベース講習会：AJACS*」を、平成 23 年度以降
は、NBDC にて引き継いでいる。本 AJACS 講習会は、生命科学系のデータベースやツールの使い方、データベースを統合する活動を紹介する初心者向けのハンズオン講習会として実施している。
平成 24 年度以降は、講習会の受け入れ機関を募集し、開催日程、開催地等を考慮し(なるべく全国で実施できるように調整)、毎年 10～15 件程度の応募機関のうち、6 件程度の受け入れ機関を選定している。希望する講習会内容に基づき、NBDC で講師、プログラムを検討し実施するが、受け入れ機関は、場所の提供および、参加者の募集の協力の義務はあるが、その他費用の負担は不要となっている。
講習会の希望としては、次世代シーケンサ DB・解析、遺伝子発現 DB・解析、遺伝子発現
DB・解析、パスウエイ DB,ゲノムデータベース等が多く、それに対応したプログラムおよび講師を、NBDC にて検討している。なお、講習会開催に当たっては、NBDC の活動を広報すべく、アーカイブ、カタログ、横断検索、ヒトデータベース等の NBDC が提供するサー
ビスについて紹介する時間を設け、周知活動を実施している。
*AJACS(「あじゃっくす」と発音)とは…ライフサイエンス分野のデータベース統合を担う人材、アノテータ(Annotator), キュレーター(Curator),システムデータベース管理者 (System DB administrator)の総称 (All Japan Annotator/Curator/System DB administrator) としている。

160

平成 23 年度から平成 28 年度末までで、合計 30 回以上の講習会を開催し(一部予定)、
参加延べ人数は、1200 名を超えるものとなった。2014 年度以降は、講習会実施後に受講者にアンケートを実施している。開催機関のニーズに合わせて講義内容・講師をアレンジして講習会を実施しており、講習会は概ね満足との結果が得られている。内容的に難しい、
時間が足りない等のコメントや、一部のハンズオンで実施している講義については、TA のような方がいるとよい、資料をもう少し充実させてほしい等のコメントもいただいている。
なお、この活動を通じて、NBDC 活動の認知度向上も狙いたいところではあるが、受講生の
NBDC 認知度は低い状況となっている。（アンケートの結果として、「よく知っている」、「名前だけは聞いたことがある」、「知らなかった」との選択肢のうち「知らなかった」
が半数以上を占めている）。
開催実績は、以下の通り。
平成 23 年度：統合データベース講習会 3 回（AJACS 本郷 9 7 月 15 日、AJACS 本郷 10 2 月 10 日、AJACS 本郷 11 3 月 2 日）
平成 24 年度：統合データベース講習会 7 回（AJACS 宮崎 6 月 30 日～7 月 1 日、AJACS 名古屋 7 月 27 日～7 月 28 日、AJACS 筑波 2
8 月 6 日～8 月 7 日、AJACS みちのく 2 8 月 23 日～24 日、高校特別講習会（広尾学園）
9 月 15 日、AJACS 京都 11 月 8 日、AJACS 駿河 1 月 12 日～13 日）
平成 25 年度；統合データベース講習会 6 回（AJACS 筑波 3 5 月 28 日、AJACS 岐阜

7 月 12 日、AJACS 琉球 7 月 30 日～31 日、AJACS

富山 8 月 30 日、AJACS 蝦夷 3 11 月 6 日、AJACS 肥後 1 月 22 日～23 日）
平成 26 年度；統合データベース講習会 6 回（AJACS 出島 7 月 3 日、AJACS 信濃 7 月 17 日、AJACS 阿波 8 月 20 日、AJACS 十勝 9
月 12 日、AJACS 岩手

12 月 5 日、AJACS 府中 3 月 5 日）

平成 27 年度；統合データベース講習会 6 回（AJACS 御茶ノ水 5 月 20 日、AJACS 千里 6 月 16 日、AJACS 米子 8 月 4 日、 AJACS
津軽 9 月 3 日～4 日、AJACS 伊予 9 月 25 日、AJACS 薩摩1 月 26 日～27 日）

平成 28 年度；統合データベース講習会 6 回（AJACS 前橋 6 月 21 日、AJACS 安芸 7 月 5 日～6 日、AJACS こまち 8 月 8 日～9 日、
AJACS 京都 2 9 月 1 日～2 日、AJACS 東女医大 9 月 12 日、AJACS 尾張 1 月 31 日～
2 月１日(予定)）③

合同講習会
なお、上記 AJACS 講習会のほか、他機関との合同での講習会を実施している。平成 27 年度、平成 28 年度は、日本の基盤的生命科学データベースの構築・管理・運営を担っている、
NBDC，ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS），日本蛋白質構造データバンク（PDBj），日本 DNA データバンク（DDBJ）が合同で、講習会を実施した。基本的なデータベ
161

ース利用法の講習会とし、各機関の業務内容の紹介も行っている。各 35 名程度の参加者となっている。
開催実績は、以下の通り。
平成 27 年度；
「初めての All-in-one 合同講習会〜生命科学 DB・ツールの使い方～」
7 月 18 日 （於)大阪大学中之島センター
平成 28 年度；
「All-in-one 合同講習会 2～バイオビッグデータ解析入門～」7 月 23 日 （於）Vislab OSAKA
④

学会展示等

主に研究者への NBDC 活動の普及のため、関連学会において、ブースを設ける等により、
NBDC の活動の紹介（主に提供しているサービスの紹介）を実施している。特に、分子生物学会においては、統合化推進プログラム採択課題等と合同でブースを設けるなど、NBDC
全体としての広報活動も実施している。
開催実績は以下の通り。
平成 23 年度 4 回
・第 8 回情報プロフェッショナルシンポジウム（INFOPRO2011）
・ものづくり NEXT↑2011
・第 34 回日本分子生物学会
・日本農芸化学会 2012 年度大会
平成 24 年度 5 回
・BioJapan2012
・生命医薬情報学連合大会 2012
・第 35 回日本分子生物学会
・セマンティック Web コンファレンス 2013
・日本農芸化学会 2013 年度大会
平成 25 年度 7 回
・NGS 現場の会 第三回研究会
・BioJapan2013
・生命医薬情報学連合大会 2013
・日本人類遺伝学会第 58 回大会
・第 36 回日本分子生物学会
・セマンティック Web コンファレンス 2014162

・日本農芸化学会 2014 年度大会
平成 26 年度 7 回
・BioJapan2014
・生命医薬情報学連合大会 2014
・第 35 回日本分子生物学会
・日本人類遺伝学会第 59 回大会
・サイエンスアゴラ 2014
・農芸化学会 2015 年度大会
・日本薬学会第 135 回年会
平成 27 年度 8 回
・NGS 現場の会第 4 回研究会
・JASIS2015
・BioJapan2015
・日本人類遺伝学会第 60 回大会
・生命医薬情報学連合大会 2015 年大会
・サイエンスアゴラ 2015
・BMB2015（第 38 回日本分子生物学会年会、第 88 回日本生化学会 合同大会）
・農芸化学会 2016 年度大会
平成 28 年度 5 回
・第 13 回国際人類遺伝学会
・生命医薬情報学連合大会 2016 年大会
・サイエンスアゴラ 2016
・第 40 回日本分子生物学会年会
・農芸化学会 2017 年回（予定）163

(3) NBDC 活動に関する各種調査
NBDC では、事業活動の検討のため、不定期にユーザによるアンケート調査を行っている。
現在までに 2 種類の調査を実施したので、以下に概要を示す。
①NBDC における事業活動のユーザ評価（https://biosciencedbc.jp/user-hyouka-2013/result-top）
調査目的：平成 23 年 4 月に NBDC が発足し、平成 26 年 3 月までの 3 年間を第一段階として、4 つの柱*を軸としたライフサイエンスデータベース統合推進事業に取り組んできた。事業開始から評価時現在までの NBDC の事業活動についてユーザ評価を実施し、事業の第二段階の事業活動のあり方を検討するための参考とする｡*4 つの柱: 戦略立案、ポータルサイトの構築・運営、基盤技術開発課題、統合化推進プログ
ラム課題 DB

調査方法：Web アンケート
調査対象：NBDC 講習会、シンポジウム等への参加者および、ライフサイエンス関係団体のメーリングリスト等で周知し、ユーザ評価参加者を募集して、実施した。
調査期間：平成 25 年 7 月 8 日 ～ 7 月 29 日
有効回答数：128
本評価結果について、戦略立案、ポータルサイトの構築等については、事業の第二段階の検討の参考とし、統合化推進プログラム課題 DB および基盤技術開発課題についてのユーザ
評価コメントは、各研究代表者へフィードバックしそれらへの対応を求めた。具体的には、「NBDC ヒトデータベース」ガイドライン整備およびデータベース運用の評価、では、NBDC
ガイドラインは、ヒトデータを扱う際の参考になる、との回答が 6 割以上得られた。これは、我が国における統一的指針を策定した結果と捕らえており、第二段階でも引き続き推進している。その他、データベースカタログや、横断検索、アーカイブに対しても、7 割程度の利用者から、「役に立つ」とのコメントが得られている。また、研究課題については、データを利用するコミュニティの醸成が必要ではないか、また、データベースの使い方がわか
りにくい、とのコメントに対し、学会等との連携や、ユースケースの収集等が実施されてきている。
②ライフサイエンスのデータベースに関するアンケート調査(https://biosciencedbc.jp/gadget/chousa/Questionnaire2.pdf)
調査目的：ライフサイエンス分野のデータベースや NBDC が実施する事業についてご意見を伺い、利用者の皆様のニーズに即した事業の推進の参考とする。
調査方法：Web アンケート
調査対象：ライフサイエンス関係団体のメーリングリスト等で周知し、研究において ライ
164フサイエンス分野のデータベースを利用する人を主な対象とした
調査期間：平成 26 年 12 月 24 日 ～ 平成 27 年 2 月 15 日
有効回答数：346
本調査では、広くライフサイエンス分野の研究者へのアンケートを実施し、8 割がバイオ分野の研究者（インフォマティックスでない研究者）という対象についての調査となった。
(対象者：4114 名、他に 21 の学会等へ協力依頼)
ライフサイエンス分野のデータベースを利用していて不満に感じる点についての回答では、「DB が散在していて所在情報が分からない」「 自分の目的のためにどの DB を使えばよ
いか分からない」「 複数の DB を渡り歩かなければならず、手間がかかる」 「インターフェースが様々なので使用法が分からない」 「データに関して実験条件や解析手法などの情報が足りない」等、NBDC 設立前から、改善すべきこととして上がっている問題点をいまだ問題と感じているユーザが 3 割から 4 割程度いる、という結果となっている。NBDC サービスを知らない方が 57%を占め、知っている方でもその利用は 4 割との結果となっており、NBDC事業の活動を知っててもらうことで、上記の問題点は改善されてきていることを認知してもらう方策が必要と考えている。

165

Ⅲ.資料編166

第１章 NBDC 発足までの背景(1) 科学技術研究の変遷
NBDC 発足の経緯として、2000 年代からセンター発足の 2011 年までにおける国内外のライ
フサイエンス研究の変遷を整理する。
① ポストゲノム時代の幕開け
2000 年にヒトゲノム計画の成果としてドラフト配列が決定し、真核生物として 5 番目にヒトのゲノムが解読された。ヒトゲノム以前には、1995 年にインフルエンザ菌(Haemophilus
Influenza)で最初にゲノム全体の解読が行われ、真核生物としては、1997 年の出芽酵母(Saccharomyces cerevisiae)が最初で、翌 1998 年に線虫(Caenorhabditis elegans)、2000
年 に シ ョ ウ ジ ョ ウ バ エ (Drosophila melanogaster) 、 シ ロ イ ヌ ナ ズ ナ (Arabidopsis
thaliana)が解読されていた。ヒトゲノム以降にも、2002 年にマウス、2004 年にラットやイネ、などと続き、多種多様な生物のゲノムが解読された。
ゲノムが解読されたといってもゲノムのどこにどのような機能が含まれていて、それがどのようなメカニズムで適材適所に発現し、相互に作用をしながら生命体の機能を司っているかが直接理解できるわけではない。そのため、国内では 2000 年からのミレニアム・プ
ロジェクトの一環として、日本人の一塩基多型プロジェクト JSNP が開始され、ゲノムの個人差を分析し疾患の研究などへ活かす研究が進められていた。また米国 NIH は、2003 年 10
月より、ヒトゲノム計画等のこれまでの成果に加えて更に新たな発見をすることを加速し、その成果が病気に対する、より新しい優れた予防、診断、そして治療に役立つよう、新規に“NIH Roadmap for Medical Research”という大型プロジェクトをスタートさせた。
このように、ゲノム解読の成果を用いて行われる「ポストゲノム研究」の必要性は、2000
年代から急速に増し、ゲノム配列データだけでなく、タンパク質配列・立体構造データ、遺伝子発現データなど様々なデータを統合化し分析するためのバイオインフォマティクス技術の開発が急務となった。
② 次世代シーケンサの登場とパーソナルゲノム時代の到来
米国 NIH は、2004 年から「1,000 ドルゲノムプロジェクト」として、より速く、より安
く、より高精度に解析できる、新たな原理に基づくシーケンス技術やシーケンサの開発への支援を開始した。2006 年ごろから上市され始めた「次世代シーケンサ」は、そのスループ
ットの高さが最大の特長であり、シーケンス解析を飛躍的に加速させた。同時に低コスト化も急激に進展し、情報量の爆発的増加に拍車をかけた。並行して、タンパク質や代謝産物の解析に用いられる質量分析技術のスループットも飛躍的に向上し、ポストゲノム研究の必要性と相まって、多種多様なデータがますます大量に産出される状況となった。
ゲノム解読や質量分析等の技術の飛躍的向上は、医療の考え方も変革した。画一的な治療法ではなく、個々人のゲノム（パーソナルゲノム）の差異に合わせた個別化医療への注目が167

高まり、国内では、2003 年より文部科学省「オーダーメイド医療の実現化プログラム」が開始され、疾患関連遺伝子や薬剤応答関連遺伝子の解明に基づく副作用の低減や治療の最適化を目指して現在も研究が進められている。一方、農業分野においても 2010 年にコシヒ
カリのゲノムが解読されるなど、標準ゲノムにとどまらず、個人差・品種間差を理解するためのゲノム解読が開始された時期であった。
③ バイオインフォマティクスの需要の高まり
このように、ポストゲノム研究による多様な種類の膨大なデータへの対応のために、ライフサイエンス研究側からのバイオインフォマティクスへの要望が急速に高まることとなった。
一方のバイオインフォマティクス分野においても 90 年代より研究や開発を既に進めており、国内では BIRD 事業（2001～2011 年度）において研究課題として採択されている DDBJや KEGG などはそれぞれ 1986 年、1995 年に運用あるいは構築を開始している。
DDBJ の場合、
米国 NCBI の GenBank と欧州 EBI の EMBL と 3 者連携のもとで世界的な核酸配列データベースを構築・運用している。また KEGG は世界にも数少ないパスウェイデータベースとして構築を開始。その後様々な情報を追加し、現在では世界的な地位を確立している。さらに、日本が主導的に開催するバイオインフォマティクス関連の国際学会としては、
GIW(International Conference on Genome Informatics)があり、第 1 回が 1990 年に開催され、その後毎年開催されてきた。
後述のように、2000 年代に開始されたバイオインフォマティクス関連事業は多く、2000
年代中ごろには各省庁の取組みを連携させる施策も開始された。大型ゲノム解読プロジェ
クトやポストゲノム研究の開始などにより、大量に作成されたデータやデータベースを再利用可能な形に整理する必要性が急速に高まった時代と言える。
(2) 国内で実施されたバイオインフォマティクス関連事業の変遷
関係府省の取り組み
ライフサイエンス分野におけるバイオインフォマティクス関連の科学技術政策・事業について、NBDC が発足する 2011 年までの変遷の概要を省庁別に整理する。
① 内閣府
まずバイオインフォマティクス関連政策として、内閣府の前身である総理府に設置された科学技術会議ライフサイエンス部会ゲノム科学委員会によって「ゲノム情報科学におけるわが国の戦略について」（2000 年）の中でバイオインフォマティクスの推進が提言された。
その後内閣府及び総合科学技術会議等によって「科学技術に関する総合戦略について」（2001 年）や第 2 期、第 3 期科学技術基本計画（それぞれ 2001～2005 年、2006～2010 年）などにおいてライフサイエンスの重点化が進められた。また文部科学省、経済産業省、厚生168

労働省、農林水産省においてもそれぞれの立場からゲノム科学やタンパク質科学等のライ
フサイエンス関連の戦略などが練られた。例えば、文部科学省では「ライフサイエンスに関する研究開発の推進方策について」（2002 年）のように研究開発の立場から方策が検討された。また経済産業省の場合は、「新産業創造戦略」（2004 年）や「技術戦略マップ」（2005 年～）のように技術戦略や産業化の立場からの戦略が練られた。
これらの各省庁の政策の一方で、内閣府の科学技術連携施策群においてポストゲノム等の重点課題については省庁間で連携して推進することが決定され、2007 年には連携群の中で「生命科学データベース統合に関する調査」の実施結果が公表され、ライフサイエンス統合
データベース構築への舵取りがなされた。
② 文部科学省
1998 年に理化学研究所のゲノム科学総合研究センターの運営事業として「理研ゲノム」
プロジェクトが開始された。ゲノム科学総合研究センターはヒトゲノム解読やマウス遺伝
子百科辞典の完成、RNA 大陸の発見、タンパク 3000 プロジェクトの完了など、生命科学の節目となる、国際的な成果を達成した。また理化学研究所には 2000 年に植物科学ゲノムセンター、2003 年には遺伝子多型センター（2008 年からはゲノム医科学研究センター、さらに 2013 年からは統合生命医科学研究センター）などが設置され、国内のゲノム研究の中心的機関となった。
遺伝子多型研究については、2000 年にミレニアム・プロジェクトの一環として東京大学
医科学研究所・JST の共同研究の形で日本人一塩基多型プロジェクト（JSNP）が開始された。
その後、2003 年からは理化学研究所に上述した遺伝子多型センターが設置されるとともに、同年に「個人の遺伝情報に応じた医療の実現プロジェクト（オーダーメイド医療実現化
プロジェクト）」が開始された。
タンパク質構造研究については、2002 年に解析目標数が掲げられた「タンパク 3000 プロジ
ェクト」が開始され、2007 年からはよりターゲットを絞った「ターゲットタンパク研究プ
ログラム」、2012 年からは「創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業」に継承された。
ゲノムやタンパク質の単体の研究だけでなく、それらの生体分子間の相互作用を体系的に研究することを目的とした研究が 2004 年から「ゲノムネットワークプロジェクト」という名称で開始された。2009 年からは「革新的細胞解析研究プログラム（セルイノベーション）」
として継承されている。
この他に、2002 年から 2016 年に渡って実験動物や遺伝子材料などのバイオリソースを整備する「ナショナルバイオリソースプロジェクト」や、2003～2007 年の「細胞・生体機能シミュレーションプロジェクト」、2003～2006 年の「糖鎖機能解明とデータベース構築プロ
ジェクト」、2010 年からの新学術領域「ゲノム科学の総合的推進に向けた大規模ゲノム情報
生産・高度情報解析支援」（ゲノム支援）、2011 年からの、CREST「エピゲノム研究に基づく診断・治療へ向けた新技術の創出」研究領域、バイオバンク事業やコホート調査を行う「東169

北メディカル・メガバンク計画」など、大量の配列データを産出する様々な大型研究プロジ
ェクトが実施されている。
バイオインフォマティクスに特化したものとしては、ミレニアム・プロジェクトの一環として 2000 年から開始された科学研究費特定領域研究ゲノム 4 領域のうちの 1 つ「ゲノム情報科学の新展開」などがある。本研究はその後 2005 年より新たな 5 年プロジェクトとして継続された。
このような中でバイオインフォマティクス推進センター（BIRD）事業は 2001 年から 2011
年まで、また 2006～2010 年に「統合データベースプロジェクト」が実施された。
③ 経済産業省
1998 年に「ゲノムインフォマティクス・プロジェクト」が開始され、翌 1999 年には「完全長 cDNA 構造解析」、2000 年には「タンパク質の機能解析」が開始された。
統合データベースを目標としたプロジェクトは文部科学省よりも早くから開始されており、2000 年からの「バイオインフォマティクス関連データベース整備」、2005 年からの「ゲノム情報統合プロジェクト」、2008 年からの「統合データベースプロジェクト」、そして 2011年から進められている「ライフサイエンスデータベースプロジェクト」へと継承されている。
また経済産業省の場合、文部科学省の基礎研究よりも応用寄りのプロジェクトが多く、例えば 1999 年からの「糖鎖エンジニアリング」に関するプロジェクトや、2000 年からの「生物機能を活用した生産プロセス基盤技術開発」、2004 年からの「バイオプロセス実用化」、2007
年からの「創薬加速に向けたタンパク質構造解析基盤技術開発」、2008 年からの「ゲノム創薬加速化支援バイオ産業基盤技術開発」などがある。
④ 厚生労働省
医療や製薬関連のプロジェクトが大半で、2000 年に開始された「遺伝子解析による疾患対策・創薬推進事業」、同じく 2000 年に開始された「ヒトゲノム・再生医療等研究（ヒトゲノム・遺伝子治療分野）」がある。その後、2002 年からの「トキシコゲノミクス研究」、同年開始の「ナノメディシン」、2003 年開始の「疾患関連タンパク質解析研究」、2005 年の「ファーマコゲノミクス」、2007 年の「トキシコゲノミクス・インフォマティクスプロジェクト」、
2007 年の「創薬基盤推進研究（ヒトゲノムテーラーメイド研究）」などがある。
⑤ 農林水産省
農林水産省の場合、農業生物資源研究所を中心に 2000 年からのイネゲノム解読があり、2003 年からの「カイコゲノム解読プログラム」など、ゲノム解読プロジェクトが行われてきた。また実用化を意識した 2004 年からの「アグリバイオの実用化・産業化研究」や 2005
年からの「ゲノム育種による効率的品種育成技術の開発」、2008 年からの「新農業展開ゲノ
ムプロジェクト」などがある。
170

農業分野においても統合データベースプロジェクトが 2006 年から「新産業創出支援のための農林水産生物ゲノム情報統合データベースの構築」、2011 年から「画期的な農畜産物作出のためのゲノム情報データベースの整備」が開始された。

171

第２章 委員会・分科会委員名簿
NBDC 運営委員会名簿

委員長

委員

氏名

所属

役職

在任期間

堀田 凱樹

公益財団法人井上科学振興財団

理事長

平成 26～27 年度

末松

誠

学校法人慶應義塾大学

医学部長

平成 23～25 年度

伊藤隆司

国立大学法人九州大学大学院医学研究院

医学部

平成 26～27 年度

基礎医学部門生体制御学講座医化学分野
大江

和彦

国立大学法人東京大学大学院医学系研究科
社会医学専攻医療情報経済学分野

加藤

規弘

一雄

亙

潮見坂綜合法律事務所

諏訪牧子

学校法人青山学院
生命科学科

俊彦

平成 26～27 年度

平成 26～27 年度

センター長

弁護士

平成 26～27 年度

青山学院大学

理工学部

化学・

平成 26～27 年度

理事

平成 26～27 年度

国立

平成 23～27 年度

教授

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
統計数理研究所

城石研究所

国立研究開発法人理化学研究所

末吉

知之

教授

部長

環境資源科学研究センター

樋口平成 26～27 年度

国立研究開発法人国立国際医療研究センター
遺伝子診断治療開発研究部

篠崎

教授

所長

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
遺伝学研究所

系統生物研究センター

哺乳動物遺伝研究室センター長、教授

金岡昌治

株式会社住化分析センター

代表取締役社長

平成 23～27 年度

松田秀雄

国立大学法人大阪大学大学院情報科学研究科

平成 23～27 年度

バイオ情報工学専攻ゲノム情報工学講座
玉起 美恵子

アステラス製薬株式会社
画管理グループ

研究本部

研究統括部

雅人

独立行政法人国立国際医療研究センター

久原哲

国立大学法人九州大学大学院

小原

雄治

和子

修

総長

農学研究院生命機能科

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構

平成 23～25 年度
平成 23～25 年度

平成 23～25 年度

特任教授

国立大学法人東京大学大学院
用生命化学専攻大力

平成 26 年度

教授

国立遺伝学研究所
篠崎

企

課長

春日

学部門

教授

農学生命科学研究科応平成 23～25 年度

教授

新日鉄住金ソリューションズ株式会社
カルアドバイザー

172

シニアテクニ平成 23～25 年度

武田

英明

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
国立情報学研究所

情報学プリンシプル研究系

平成 23～25 年度
教授

NBDC 運営委員会

倫理分科会名簿

氏名

所属

役職

在任期間

主査

高木

利久

独立行政法人科学技術振興機構

委員

赤林

朗

国立大学法人東京大学
専攻医療倫理学分野

春日雅人

NBDC 副センター長

医学系研究科

平成 23 年度

公共健康医学

平成 23 年度

研究所

研

平成 23 年度

脳研究所附属生命科学リソー

平成 23 年度

教授

独立行政法人国立国際医療研究センター
究所長

桑野

良三

国立大学法人新潟大学
ス研究センター

遺伝子機能解析学分野

末松誠

学校法人慶應義塾大学

辰井聡子

学校法人明治学院

医学部

教授

医学部長

明治学院大学

平成 23 年度

法学部法律学科

平成 23 年度

研究推進部課

平成 23 年度

医学系研究科人類遺伝平成 23 年度

医学研究科附属ゲノム

平成 23 年度

教授
玉起

美恵子

アステラス製薬株式会社

研究本部

長
徳永

勝士

国立大学法人東京大学大学院
学分野

松田

文彦

教授

国立大学法人京都大学大学院
医学センター

センター長

疾患ゲノム疫学解析分野

教授
武藤

山縣

香織

然太朗

国立大学法人東京大学

ヒトゲノム解平成 23 年度

析センター公共政策研究分野

准教授

国立大学法人山梨大学大学院

医学工学総合研究部社

平成 23 年度

情報学環

平成 23 年度

会医学講座
山本

隆一

医科学研究所教授

国立大学法人東京大学大学院

173

准教授

NBDC 運営委員会

データ共有分科会名簿

氏名
主査

中釜

所属
斉

役職

在任期間

国立研究開発法人国立がん研究センター

研究所所

平成 26～27 年度

NBDC 副センター長

平成 24～25 年度

長
高木
委員

利久

井ノ上 逸朗

独立行政法人科学技術振興機構

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構

国立平成 26～27 年度

研究所

平成 26～27 年度

研究所

平成 26～27 年度

遺伝学研究所
総合遺伝研究系人類遺伝研究部門
加藤規弘

国立研究開発法人国立国際医療研究センター
遺伝子診断治療開発研究部

松原

洋一

教授

部長

国立研究開発法人国立成育医療研究センター
研究所長

春日

雅人

独立行政法人国立国際医療研究センター

末松誠

学校法人慶應義塾大学

辰井聡子

学校法人立教学院

立教大学

玉起 美恵子

アステラス製薬株式会社

武藤

国立大学法人東京大学

香織

医学部

隆一

法務研究科

平成 24～25 年度
教授

平成 24～27 年度

研究本部研究推進部課長

医科学研究所

国立大学法人東京大学大学院
営政策学講座

平成 24～25 年度

医学部長

ヒトゲノム解析センター公共政策研究分野
山本

総長

平成 24～27 年度
教授

医学系研究科

医療経特任准教授

兼：一般財団法人医療情報システム開発センター
事長

174

平成 24～26 年度

理

平成 24～27 年度

NBDC 運営委員会

主査

人材育成分科会名簿

氏名

所属

藤

学校法人関西学院

博幸

学科

役職

委員

在任期間
関西学院大学

理工学部生命医化

教授

高橋

祥子

株式会社ジーンクエスト

岩崎

渉

国立大学法人東京大学大学院理学系研究科生物科学専
攻

大浪

修一

龍弘

代表取締役社長

国立研究開発法人理化学研究所生命システム研究セン

穣

国立大学法人東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析セ博義

平成 24～27 年度

平成 24～27 年度

教授

国立大学法人東京大学大学院新領域創成科学研究科
メディカル情報生命専攻

豊柴

平成 24～27 年度

チームリーダーンターゲノムシークエンス解析分野
鈴木

平成 26～27 年度

准教授

ター発生動態研究チーム
柴田

平成 24～27 年度

平成 24～27 年度

教授

武田薬品工業株式会社 医薬研究本部基盤技術研究所

平成 24～27 年度

主席研究員
中山

啓子

国立大学法人東北大学大学院医学系研究科附属創生応

平成 24～27 年度

用医学研究センター がん医学コアセンター細胞増殖
制御分野
松田

秀雄

教授

国立大学法人大阪大学大学院

情報科学研究科バイオ平成 24～27 年度

情報工学専攻ゲノム情報工学講座 教授
大力修

新日鉄住金ソリューションズ株式会社
カルアドバイザー

175

シニアテクニ平成 24～26 年度

NBDC 運営委員会

主査

人材育成分科会ワーキンググループ名簿

氏名

所属

藤

学校法人関西学院

博幸

学科

役職

委員

井ノ上 逸朗

在任期間
関西学院大学

理工学部生命医化

平成 25 年度

教授

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
国立遺伝学研究所

平成 25 年度

総合遺伝研究系人類遺伝研究部門

教授
岩崎

渉

国立大学法人東京大学大学院理学系研究科生物科学専
攻

門田

幸二

平成 25 年度

准教授

国立大学法人東京大学大学院

農学生命科学研究科

平成 25 年度

特任准教授
鈴木

健介

イルミナ株式会社

マーケティング部

シーケンシン

平成 25 年度

国立大学法人東京大学大学院新領域創成科学研究科

平成 25 年度

グスペシャリスト鈴木穣

メディカル情報生命専攻
瀬々

潤

教授

国立大学法人東京工業大学大学院
計算工学専攻情報理工学研究科

平成 25 年度

准教授

水野

英明

中外製薬株式会社

探索研究部

山口

昌雄

アメリエフ株式会社山田拓司

国立大学法人東京工業大学大学院

平成 25 年度

代表取締役社長

講師

176

生命理工学研究科

平成 25 年度
平成 25 年度

NBDC ヒトデータ審査委員会名簿（平成 25～27 年度）
氏名
委員長

武藤

所属
香織

役職

在任期間

国立大学法人東京大学

医科学研究所

析センター公共政策研究分野

ヒトゲノム解平成 25～27 年度

教授

副委員長

玉起 美恵子

アステラス製薬株式会社

研究本部研究推進部課長

委員

岡田 美貴子メルクセローノ株式会社

グローバル・エクスターナ

平成 25～26 年度
平成 27 年度

ル・イノベーション＆研究開発統括本部
サーチ＆エバリュエーション 北東アジア

部長

境田

正樹

四谷番町法律事務所

弁護士

平成 25～27 年度

田中康博

国立研究開発法人国立国際医療研究センター
臨床研究センター医療情報解析研究部

平成 25～27 年度

JCRAC データ

センター長
徳永

勝士

国立大学法人東京大学大学院
学分野

山縣 然太朗医学系研究科人類遺伝平成 25～27 年度

教授

国立大学法人山梨大学大学院
総合研究部医学域基礎医学系社会医学講座

平成 25～27 年度
教授

倫理審査委員会名簿（平成 28 年度）
氏名

所属

役職

委員長

位田

隆一

国立大学法人滋賀大学 学長

委員

青野

由利

毎日新聞社 論説室 専門編集員

加藤治

国立研究開発法人日本医療研究開発機構 バイオバンク事業部 部長

加藤

牧菜

株式会社オフィスマキナ 代表取締役

久保充明

国立研究開発法人理化学研究所 統合生命医科学研究センター 副センター長

高倉弘喜

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構
国立情報学研究所アーキテクチャ科学研究系 教授

米村滋人

国立大学法人東京大学 大学院法学政治学研究科 准教授

177

第３章 JST の中期目標・中期計画・評価について
独立行政法人通則法（平成十一年法律第百三号）の規定により、独立行政法人科学技術振興機構が達成すべき業務運営に関する目標、中期目標を達成するための中期計画、独立行政法人評価委員会、国立研究開発法人審議会による評価についてまとめた。
a. 第 2 期計画（平成 19 年 4 月 1 日～平成 24 年 3 月 31 日）
JST の第 2 期（H19.4.1-H24.3.31）中期計画では、全体的事項として、次の 8 点が掲げられた。
イ．内外の研究動向等の調査・分析機能を強化するとともに、文部科学省等国の政策立案部門と連携を図り、新規施策の提案、新規事業の形成など機構の業務戦略の企画立案を行う。
ロ．機構の事業内容及び成果について継続的・体系的に把握し、事業運営に適切に反映させるとともに、可能な限り定量的に国民に分かりやすい形で報道発表やインター
ネット、シンポジウム等を通じて積極的に情報発信する。また、国内外科学技術政策、研究開発動向等の科学技術に関する情報を、専門家のみならず、広く一般国民の視点に立ち、分かりやすく取りまとめ、提供する。また、機構の財務内容等の一層の透明性を確保する観点から、決算情報・セグメント情報の公表を引き続き行う。
ハ．機構の各事業において、外部有識者・専門家により事業目的に応じた明確な基準に基づいて厳格に事前評価、中間評価、事後評価及び追跡評価を実施する。また、事業運営全般について外部有識者の参画を得て、毎年度自己評価を実施する。評価結果は事業運営等に適切に反映させ、機構における PDCA サイクルを実施する。評
価の方法、基準及び結果はインターネット等により積極的に公開し、国民への説明を積極的に行う。さらに、外部有識者・専門家からの助言や機構が提供するサービ
スのユーザ等の多様な関与者との対話等をもとに事業運営の改善を進める。
ニ．総合科学技術会議及び文部科学省の方針を踏まえ、競争的資金制度を所管する関係
府省で構築する研究開発管理システムを活用した研究費の不合理な重複及び過度の集中の排除、告発窓口や応募制限等による研究費の不正使用及び不正受給並びに研究上の不正の防止対策を強化するとともに、公正で透明性の高い審査体制の確立と実施、間接経費 30％の措置の実現、研究現場を調査し研究費の執行状況を把握する体制の整備、研究資金の効率的・弾力的運用等の競争的資金等に係る制度改革を推
進する。

178

ホ．各事業の実施に当たっては、わが国全体として最大限の成果が上がることを目的として、関連する事業を実施している機関との適切な連携・協力関係を構築する
ヘ．研究開発戦略の企画・立案機能を活用して、機構としての国際戦略を策定し、機構の国際活動を戦略的に推進する。
ト．女性研究者の活躍促進を図るため、機構業務に係る男女共同参画推進計画を策定し、これを推進する。また、機構業務の実施に当たっては、女性研究者のみならず、若手研究者、外国人研究者等多様な人材の活用を図る。
チ．事業の推進に当たっては、本計画で定めている数値目標の達成が目的化して各々の事業の趣旨が忘れられることのないように留意する。特に、イノベーションの創出に資する研究成果を得る等を目標とする事業については、既存の技術体系を打破す
るような知識を創出することにより新たな価値を産み出していくという機構が果たすべき役割を十分に踏まえて推進する。
NBDC に関しては、（３）ライフサイエンスデータベース統合の推進
ⅰ．統合化戦略の立案、ポータルサイトの構築・運用及び研究開発の推進
イ．機構は、総合科学技術会議の統合データベース推進タスクフォースが示す方針の下、
ライフサイエンス研究の成果が、広く研究者コミュニティに共有かつ活用されることにより、基礎研究や産業応用研究につながる研究開発を含むライフサイエンス研究全体が活性化されることを目指し、様々な研究機関等によって作成されたライフサイエンス分
野のデータベースの統合を推進する。
ロ．機構は、ライフサイエンス分野のデータベース統合に向けた、戦略の立案及びポー
タルサイトの構築・運用を行う。
ハ．機構は、ライフサイエンス分野のデータベース統合に向け、研究開発テーマ及び研究総括を、外部有識者・専門家の参画による事前評価を経て、決定する。研究総括については指導力、洞察力、研究開発実績等の総合的な視点から卓越した人物を選定する。
ニ．機構は、研究開発課題の選考及びプログラム運営に当たっての方針を明らかにして公募を行い、外部有識者・専門家の参画により透明性と公平性を確保した上で、ライフサイエンス分野のデータベース統合を促進するかという観点から、研究開発課題の事前評価を行う。選考に当たっては、研究開発費の不合理な重複や過度の集中を排除するよう留意する。
ホ．機構は、研究総括の下、ライフサイエンス分野のデータベース統合に向けて、効果的に研究開発を推進するとともに、その成果に基づく知的財産の形成に努める。
ヘ．研究開発費の配分については、（１）の①ⅱ．ロと同様とする。
ト．不正防止に向けた体制整備については、（１）の①ⅱ．ハと同様とする。

179

ⅱ．評価と評価結果の反映・活用
イ．機構は、統合化戦略やポータルサイトの構築・運用による情報発信等の妥当性について外部有識者及び専門家による評価を行い、評価結果を事業の運営に反映させる。
ロ．機構は、研究開発課題について外部有識者・専門家の参画による中間評価・事後評価を実施し、評価結果をその後の資金配分や運営の改善に反映させる。
ハ．機構は、中間評価については３年程度毎を目安に実施する。
ⅲ．成果の公表・発信
イ．成果の公表・発信については、知的財産の保護に配慮しつつ（１）の①ⅳ．イ及びロと同様とする。
ⅳ．達成すべき成果
イ．機構は、研究開発課題の事後評価において、我が国におけるライフサイエンス
分野のデータベースの統合に資する十分な成果が得られたとの評価結果が得られることを目指す。
ロ．機構は、本事業の中間評価において、様々な研究機関等によって作成されたラ
イフサイエンス分野のデータベースを再編して収容し、統一化したフォーマットで再構築された統合データベースの実現に資する成果が得られているとの評価結果を得ることを目指す。
（１）の①ⅱ．
ロ．機構は、研究費が有効に使用されるように研究の進捗及び研究費の使用状況を把握し、柔軟かつ弾力的な研究費配分を行う。
ハ．機構は、総合科学技術会議及び文部科学省のガイドライン等を踏まえ、研究費の不正使用及び不正受給並びに研究上の不正の防止に向けた体制を整備する。
（１）の①ⅳ．
イ．機構は、研究内容、研究成果に係る論文発表、口頭発表、特許出願の状況及び成果の社会・経済への波及効果等について把握し、わかりやすく社会に向けて情報発信する。
ロ．機構は、研究者自らも社会に向けて研究内容やその成果について情報発信するよう促す。
とされた。平成 23 年度の評価は以下の通り。
【総論】
・ 23 年度における中期計画の実施状況については、中期計画を達成、あるいは中期計画を180

上回る実績を上げるとともに、特に、①委託研究開発において、計画を上回る顕著な成果を得ていること、②関係 4 省間の連携を促進し、4 省合同ポータルサイトを構築・公開したこと、③ヒト由来データ公開のガイドラインについては、基本的な方向性を定めたことは、優れた実績であると評価できる。
・ 特に、②の 4 省合同ポータルサイトの構築・公開を事業開始年度において達成したことは、複数機関にまたがるデータベースの統合作業を効率的に進めていくためにも非常に効
果的であり、今後の計画をさらに加速する成果と認められるため、NBDC がこれらに先導して取り組んだことは、優れた実績として評価できる。
・ 今後は、利用者の利便性を高めるため、関係機関間の連携をより深め、データベース統合を推進していく必要がある。
・ また、ヒト由来データをはじめとしたデータの共有のあり方についても、データの適切な利用の観点からも、更なる検討を早急に進めていく必要がある。
【各論】
・ ライフサイエンスデータベースの統合に向け、2 つの研究開発プログラムや各研究開発
課題を有機的に連携させつつ、効果的･効率的に研究開発を推進することができた。引き続き、データベース統合に向け、研究開発を実施・促進していく。
・ ライフサイエンスデータベースの統合的活用に向け、年々増加しているデータベースを効率的に統合していくためにも、早急に各データベースとの連携を進め、ポータルサイトの拡充を更に図っていく。

b. 第 3 期中期計画（平成 24 年 4 月 1 日～平成 29 年 3 月 31 日）
JST の第 3 期（H24.4.1-H29.3.31）中期計画では、科学技術イノベーション創出の推進」と「科学技術イノベーション創出のための科学技術基盤の形成」の 2 つの柱が掲げられている。
（１）科学技術イノベーション創出の推進①第４期科学技術基本計画に掲げられている課題達成を目指した「科学技術イノベーシ
ョン政策」の一体的展開を実現するため、機構は、バーチャル・ネットワーク型研究所を構築して、文部科学省が示す政策に沿った（ⅰ）基礎研究の実施、（ⅱ）基礎研究の成果（以下「新技術」という。）と産業界のニーズを結びつける戦略的な産学連携事業を一体的に実施する。
②このため機構は、事業を統括し部門横断的な戦略を立案する体制の構築やこの戦略に基づく各部門における事業の実施、部門間の情報共有、各プログラムディレクターによる意見交換を通じた各プログラム間の連携強化、研究開発成果のモニタリング等の取組
を行う。

181

③機構の実施する研究開発が国際的に高い水準を維持し、イノベーションシステムの国
際競争力強化に貢献するため、「科学技術イノベーション創出」における各プログラムの国際化を進める。また、相互裨益の観点に基づいて国際科学技術協力を進め、世界と協働した国際研究開発活動の戦略的展開を強化する。
④人文・社会科学の視点を入れて、社会的・産業的なニーズ把握、波及効果分析を行い、実用化までも見据えた提言を行う。
（２）科学技術イノベーション創出のための科学技術基盤の形成①「研究情報基盤の整備」等を推進するため、研究成果をはじめとする科学技術情報の収集・提供体制を充実・強化する。
②「「人材とそれを支える組織の役割」の一層の重視」を推進するため、機構は、優れた素質を持つ児童生徒等の発掘と才能を伸ばす取組の強化など次世代人材等の育成に向けた効果的な取組を行う。
③「社会とともに創り進める政策の実現」を推進するため、機構は、研究者のアウトリーチ活動を促進するとともに、科学技術が社会に理解、信頼されて持続的に受容されるべく社会との意思疎通を図る双方向の対話活動の促進やその手法開発、さらには交流の場を提供する科学技術コミュニケーション活動の取組を行う。
NBDC に関しては、
機構は、基礎研究や産業応用につながる研究開発を含むライフサイエンス研究開発全体の活性化に貢献するため、国が示す方針の下、各研究機関等におけるライフサイエン
ス研究の成果が広く研究者コミュニティに共有され、活用されるよう、各研究機関等によって作成されたライフサイエンス分野のデータベースの統合に必要な研究開発を実施し、ライフサイエンス分野のデータベースの統合を推進する。
［推進方法］
・機構は、ライフサイエンス分野のデータベースの統合の方法、手順、必要な要素技術などを調査・検討し、データベース統合に向けた戦略（以下「統合戦略」という。）を企
画・立案する。
・機構は、データベース統合検索技術、大規模データの活用技術、データベース解析統
合利用環境の整備など、データベース統合化の実現に向けて基盤となる技術の研究開発を実施するとともに、分野ごとのデータベース統合化を進める。

182

・機構は、統合戦略に基づき、研究開発の結果得られた基盤技術を活用しつつ、データ
ベースの統合を推進し、統合システム及び公開のためのインターフェースとしてのポー
タルサイトを構築し、公開するとともに、統合システムの拡充・維持管理等を行う。
［達成すべき成果］
・国の示す方針に則り、外部有識者や専門家による本事業の評価において、・研究開発による成果について、ライフサイエンス分野のデータベースの統合に資する成果が得られている。
・ライフサイエンスデータベース関連府省との連携、データ拡充及び利用状況などについて、データベース活用事例を参考としつつ、公開データ数や連携の進展に基づいた評価により、ライフサイエンス研究開発全体の活性化に資する充分な成果が得られている。との評価結果を得る。
とされた。
平成 24、25、26、27 年度の評価は以下の通りである。
平成 24 年度
b.ライフサイエンスデータベース統合の推進
・中期計画において定めた、「達成すべき成果」についてクリアした。
・NBDC が、今後、取り扱うこととしている匿名化されたヒトデータの公開・共有に関しては、これまで、我が国では、明示的な手順やマニュアルが整備されていなかった。今回、NBDC
が「NBDC ヒトデータ共有ガイドライン」及び「NBDC ヒトデータ取扱いセキュリティガイドライン」を策定し、ヒトデータの公開・共有に当たっての適切な取扱い方針を示したことは、国内のその他研究者や機関におけるデータ公開を促進し、ヒトデータが研究者に幅広く活用される環境を醸成するものであり評価できる。
・また、これから、大量に産出されることが予想されるヒトデータの取扱いについて、NBDCが国内研究機関に先立って方針を示すことにより、同様のデータ公開の模範となり、今後のデータ統合の進展に大いに貢献するものであり評価できる。
・研究開発課題により作成された統合データベースについて、研究期間 3 年のうち、2 年
目にして、8 課題（統合化推進プログラム 23 年度採択課題 10 課題)のデータベースを公開している点は、順調な進捗と評価できる。
・今後は、第一段階での事業の進捗状況や得られた成果を踏まえた上で、第二段階における、
データベース統合のための運営方針や研究開発体制等について、検討を進めていくべきで
ある。

183

平成 25 年度【ライフサイエンスデータベース統合の推進】
・NBDC ヒトデータベースの立ち上げにより、ヒトの塩基配列や画像などの研究データを広く研究者間で共有するための基盤整備を実施したことは、ヒトデータが研究者に幅広く活用される環境の構築に貢献することであり、評価できる。引き続き、データ量の増大に対応するための体制整備や、バイオインフォマティクス人材の育成に資する取組について検討していくべきである。
・統合化推進プログラムの研究開発成果が大学や企業に活用された事例については評価できる。今後、更なる利活用が進むよう、利用者のニーズの把握に努め、データベース統合を効果的に推進していくべきである。
・統合データ解析トライアルについては、若手研究者にバイオインフォマティクス研究を広げる試みとして一定の成果を得たことは評価できる。
今後は、更に効果的な取組となるよう、制度設計について検討を進めていくべきである。
・4 省連携の枠組みの完成により、4 省のデータベースの横断検索データを相互に参照できる環境が整備されたことは、データベースの利便性を高め、活用を促進する成果として評価できる。
平成 26 年度
ｂ．ライフサイエンスデータベース統合の推進
・データベースの連携や研究成果の共有化に関し、NBDC ヒトデータベースへのデータ受け入れの着実な実施、統合化推進プログラムにおける統合データベースの構築を実施してきたことから、ライフサイエンスデータベースの統合において着実に取り組んでいるといえる。
・加えて、日本化学物質辞書（日化辞）の国際的ハブデータベース化によるデータの集積など、ライフサイエンスに関わる周辺領域のデータベース統合にも取り組むなど、「研究開発
成果の最大化」に向けた工夫が認められ、着実な業務運営がなされている。
＜今後の課題＞
・ライフサイエンスデータベース統合推進事業については、国内のデータベース整備が順調に進みつつある中、今後はデータベース統合を進めていくとともに、バイオ分野のデータベース利活用と成果創出をより促進していくため、国際動向も注視しつつ、戦略的な事業運営を行っていく必要がある。
平成 27 年度
ｂ．ライフサイエンスデータベース統合の推進
・データベースの連携や研究成果の共有化に関し、既知の公開データベースのカタログ化を一通り完了等するとともに、基盤技術開発の成果を活用した RDF データの共有基盤の構築
及び統合化推進プログラムにおける分野毎のデータベース統合を着実に進めている。また、184

NBDC ヒトデータベースでは、利便性の向上に向けた運営方針・ガイドラインの見直しや国際的なデータ共有の取組への参画等を実施している。このような取組の実施状況や成果を踏まえ、ライフサイエンス分野のデータベースの統合に向けて着実に取り組んでいるといえる。
＜今後の課題＞
・ライフサイエンスデータベース統合推進事業について、今後はゲノム等の基礎的データベースから健康・医療関係や農林水産関係のデータベースまで、幅広い分野のデータベースを統合・整備していくために、各分野の関係機関と連携していく方策等を検討していくことが重要である。また、データベースの利活用状況を把握する仕組みも合わせて検討していくことが重要である。

185

第４章 人材育成カリキュラム
本カリキュラムは、次世代シークエンサデータを扱うにあたり、最低限必要とされる知識・技術を 2 週間程度で身につけることを想定した「速習」と、時間をかけて習得することを想定した「速習以外」に分かれている。
【速習】
大項目

日数

１．

4日

2日

コンピュー

No.

項目

習得技術

レベル

形式

1-1

OS, ハード構成

・コンピュータの基本の理解

初級

講義

1-2

ネットワーク基礎

・インターネット、セキュリティの基

初級

講義

中級

実習

中級

実習

初級

実習

初級

実習

初級

実習

初級

実習

中級

実習

タリテラシ

本の理解

ーとサーバ

1-3

UNIX

I

・UNIX の基礎の理解

設計

・Linux 導入
2日

1-4

スクリプト言語・Perl・シェルスクリプト

２．

1日

2-1

配列解析基礎・配列、ゲノムデータ記述のフォーマ

配列インフット、アラインメント（DP）、データ

ォマティク

ベース検索（BLAST, BLAT)等の基礎的ス

な配列比較解析の原理と実習
2-2

３．

2日

3-1

バイオ系データベ

・基本的な各種バイオ系データベー

ース概論

スの理解、統合 DB の利用法

R 基礎 1・R 言語の基礎（インストールから利

データ解析

用まで）

基礎

3-2

R 基礎 2・ファイルの読み込み、行列演算の基
本

3-3

R 各種パッケージ

・R の各種パッケージのインストール
法と代表的なパッケージの利用

3-4

R bioconductor I・bioconductor の利用法

中級

実習

3-5

R

・FASTA and FASTQ 形式ファイルの読中級

実習

・原理の理解初級

講義

次世代シークエン

・応用分野とそのための計測技術の初級

講義

サ基礎 IＩ

理解（RNA-seq, ChIP-seq, がんゲノ

bioconductorII

み込み。ファイル形式の変換(FASTQ > FASTA)、クオリティチェック、リー
ド配列長分布、フィルタリングやトリ
ミング、GC 含量計算など

４．

2.5

0.25

次世代シー

日

日

クエンサ

0.25
日

4-1

次世代シークエン
サ基礎 I

4-2

ム, 個人ゲノム, 環境ゲノム, Hi-C）

186

0.5

4-3

日
1.5

4-4

日

次世代シークエン・ファイル形式、可視化、quality

初級

実習

サ実習 I

check、マッピング、アセンブル

次世代シークエン・代表的なパイプラインについての

初級

実習

サ実習 II

実習（多型解析（IGV）、RNA-seq、ChIP-

初級

講義

初級

講義

初級

講義

・ゲノムデータを扱う上での遺伝学、 初級

講義

seq、及び統合解析、定番のツールを
利用）
５．

0.5

ゲノム関連

日

5-1

ゲノム情報倫理概・ゲノム情報を扱う上で、プライバシ論

ー保護などの必要な倫理的問題、法的の倫理・法問題の国内外の状況を理解し、ゲノム

律情報を適切に利用できるようにする・匿名化、暗号化、情報セキュリティ
概要

６．

0.5

分子生命科

日

6-1

分子生命科学概論

・複製、転写、翻訳、代謝、シグナル伝達などの基礎知識

学

6-2

オミクス概論・ゲノム以外のオミクスデータの基
礎知識

6-3

遺伝/進化概論

進化学の基礎知識【速習以外】
大項目

No.

項目

習得技術

レベル

形式

１．

1-5

UNIX II・Windows OS 上の UNIX 環境構築

中級

実習

コンピュー

1-6

プログラミング

・C、C++, Java

中級

講義

1-7

ウェッブ開発技術 I

・サーバ構築(apache, XML, JavaScript,

中級

実習

上級

講義

上級

実習

中級

実習

タリテラシ
ーとサーバ
設計

Ajax など）、公開に関する技術
1-8

並列計算技術・並列計算プログラミング技術大規模データ解析のために利用することができるクラスタ
ーマシン、クラウド環境（遺伝研スパコン、
amazon EC2 など）の選定
・遺伝研スパコンなどの大型計算機システム利用のためのキューイングシステム活用法

1-9

ウェッブ開発技術 II・ビッグデータに対応したサーバ構築技術(Hadoop など）

2-3分子系統解析

・分子系統解析ツールの導入や解析技術

187

２．

2-4

遺伝子機能解析

配列インフ・COG,KEGG,GO などを利用して,遺伝子配列か

中級

実習

中級

講義

中級

実習

中級

実習

中級

実習

中級

実習

上級

実習

上級

実習

ら遺伝子機能の推定方法

ォマティク
ス
４．

4-5

次世代シー

次世代シークエンサ

・企業からの最新情報

最新技術・機器のスペック、適した利用例及び標準的クエンサ

な導入価格の紹介
4-6

4-7

アセンブル、マッピン

・次世代シークエンサデータ処理技術

グ・アセンブル、マッピング

発現解析

・次世代シークエンサデータ処理技術
・RNA-seq 発現解析
・BAM ファイルの読み込み
・BAM → BED 形式への変換
・カウント情報取得（リファレンス配列の違い、アノテーション情報利用の有無など）

4-8

クロマチン構造解析

・次世代シークエンサデータ処理技術
・ChIP-seq 解析技術
・Hi-C

4-9

環境ゲノム解析・次世代シークエンサデータ処理技術
・環境ゲノム解析技術の導入および利用技術
・環境ゲノム解析技術
・16SrRNA データ解析：RDP データベースや
qiime を利用した系統組成推定
・メタゲノム解析：COG,KEGG を利用した機能
組成推定

4-10

比較ゲノム解析・次世代シークエンサデータ処理技術
・比較ゲノム解析
・ゲノム内比較, 種間比較に必要なツール(BLAST, HMMER, MAFFT などを含む）の導入や
解析技術

4-11

個人ゲノム解析・次世代シークエンサデータ処理技術
・個人ゲノム解析
・正の選択検出、SNV のリスク予測のツールの導入や解析技術

188

4-12

疾患ゲノム解析・次世代シークエンサデータ処理技術

上級

実習

上級

講義

・CNV 解析・エクソーム解析
・変異同定
５．

5-2

ゲノム情報倫理応用

ゲノム関連・匿名化、暗号化、情報セキュリティ詳細（技術的内容など）の倫理・法
律※速習以外の各項目は、データ活用機関決定後、サポート機関と相談の上決定するため、追加または削除することがある。

189

第５章 基盤技術開発 参考資料
開発したサービス、ツール等
主な取り組

名称

概要/URL

URL

公開開始日

Allie RDF Data

Allie の SPARQL エンドポイント。

http://data.all

2011/12/1

みの該当i) 分散型の DB 連携

ie.dbcls.jp/

を目指した

OntoFinder/OntoFact

データを RDF 化する際に適したオントロジーの検索と推薦、マッ http://ontofind

RDF 統合化ory

ピングをするシステム。

er.dbcls.jp/ii) 国際的 TogoWiki

国内版バイオハッカソンの情報交換ならびに成果を公開するため

http://wiki.lif

な標準化をのサービス。

esciencedb.jp/m2012/10/1

のための技
術開発

リードする
統合化支援

w/
BioHackathonと分散統合
DB 環 境 の2009/8/1

TogoTable

実現

最先端の研究開発者を招聘した国際的なソフトウェア開発会議のhttp://www.bioh

情報交換ならびに成果を公開するためのサイト。

ackathon.org/

データベース ID を含む表形式のデータに対して、ID を検索キー http://togotablにして複数のトリプルストアからデータベースをまたいだアノテ

2011/1/1

2012/3/9

e.dbcls.jp/

ーション情報を取得するシステム。
TogoGenome

ゲノムの決定した生物種を中心に、遺伝子・生物種・環境・表現型

http://togogeno

2013/10/5などの情報を RDF で整備したセマンティック・ウェブによるゲノ me.org/
ムデータベース。
SPARQL Builder

ユーザが欲しいデータを取得する SPARQL 文を生成するサービス。 http://sparqlbu
ilder.org/
190

2014/9/26

SPARQL support

ブラウザ上での SPARQL クエリの記述を補助するツール。コードの http://web.kuic
補完、クエリの記憶が可能になる。

2015/10/1

r.kyotou.ac.jp/supp/moriya/piero/edit/sparqlsupport.html

D2RQ Mapper

関係データベース（RDB）を簡単にセマンティック・ウェブに対応 http://d2rq.dbc

2015/10/5

させられるウェブアプリケーション。D2RQ Mapper を利用すること ls.jp/
で、現在利用中の MySQL などの RDB のデータを効率良く RDF 化できる。
iii) 大 規

BodyParts3D

人体各部位の位置や形状を 3 次元モデルで記述したデータベース http://lifescie

模データのです。３D レンダラー上のウェブ API を使うモデルエディター(ア

円滑な利用

ナトモグラフィー)を使って、BodyParts3D から解剖概念を選択しのためのエて自由に人体のモデル図を作成、交換でき,利用者の情報もモデル

ンドユーザ

上にマップ表現できる。

向け利用環

統合 TV

境構築
GendooDisease（

Gene,

Features2007/10/5

ncedb.jp/bp3d/

生命科学分野の有用なデータベースやウェブツールの活用法を動http://togotv.d

画で紹介するウェブサイト。

bcls.jp/

文献情報をもとに、遺伝子、疾患について、関連する疾患、薬剤、 http://gendoo.d

2007/7/19

2008/12/12

臓器、生命現象などの特徴をキーワードでリスト表示するツール。 bcls.jp/

Ontology-based
Overview System）
DBCLS galaxy

生命科学データに特化したウェブベースの対話的ツール組み合わ

http://galaxy.d

せインターフェース。DBCLS で開発されたツール群も組み込んでい bcls.jp/
191

2009/10/1

る。

ライフサイエンス 新Nature、Science、Cell などのトップジャーナルに掲載された日

http://first.li

着論文レビュー

本人を著者とする生命科学分野の論文について、論文の著者自身

fesciencedb.jp/

2010/9/1の執筆による日本語によるレビューを、だれでも自由に閲覧・利用できるよう、いち早く公開するオンラインジャーナルサービス。
togo picture gallery

RefEx （ Reference

ライフサイエンス分野のイラストをだれでも自由に閲覧・利用でhttp://g86.dbcl

きるよう Web 上にて無料で公開しているウェブサイト。

s.jp/togopic/

EST、GeneChip、CAGE、RNA-seq の 4 種類の異なる手法によって得 http://refex.db

Expression dataset） られたヒトおよびマウス、ラットにおける遺伝子発現データを並

2011/4/1

2011/10/1

cls.jp/

列に表示し、遺伝子発現解析を行う上で基準となるリファレンス（参照）データベースとして利用することを目的とした遺伝子発現データベース。
DBCLS SRA

公共データベース（SRA [NCBI]、ENA [EBI]）、DRA[DDBJ] ）に登録 http://sra.dbcl
された「次世代シーケンサ」データについて、目的別、機器別、生2011/1/5

s.jp/

物種別等、さまざまな統計情報から閲覧、比較、データのダウンロ
ードができる目次サイト。論文からのデータの検索も可能。
統合遺伝子検索 GGRNA

遺伝子や転写産物をさまざまなキーワードからすばやく検索し、http://GGRNA.db

その結果をわかりやすく提示することができる遺伝子検索エンジ

cls.jp/ン。遺伝子名や各種 ID、タンパク質の機能や特徴などのキーワー
ドだけでなく、短い塩基配列やアミノ酸配列から遺伝子を高速に検索することも可能。

192

2011/5/18

ライフサイエンス 領

生命科学において注目される分野・学問領域における最新の研究

域融合レビュー

成果について、第一線の研究者の執筆による日本語のレビューを、 lifesciencedb.j
だれでも自由に閲覧・利用できるよう、公開するオンラインジャー

http://leading.

2012/9/1

p/

ナルサービス。
高 速 配 列 検 索

塩基配列を高速に検索するウェブサーバー。

GGGenome(All

2012/7/4.dbcls.jp/

CRISPRdirect

AOE

http://GGGenomeOf

CRISPR/Cas9 ゲノム編集法に用いるガイド RNA を設計するための http://crispr.d

gene

ソフトウェア。

bcls.jp/

公共遺伝子発現データベースの目次。

http://aoe.dbcl

Expression)
ChIP-Atlas

2013/12/31

2014/10/1s.jp/
論文などで報告された ChIP-seq データを閲覧し、利活用するた http://chipめのウェブサービス。データ処理の知識やスキルがない方でも簡2015/12/3

atlas.org/

単に利用可能。データソースは、公開 NGS データレポジトリ(NCBI, EMBL-EBI, DDBJ) に登録されたほぼ全ての ChIP-seq デ
ータ。
LODQA

自然言語による質問応答システム。自然文で書いた質問から

http://lodqa.or

SPARQL を自動生成し RDF データの検索が可能。

g/

PubAnnotation,

Web による文献アノテーションのための統合環境。PubMed, PMC の http://pubannot

TextAE

オープンアクセスな文献に関しては文献データのファイルフォー
マットを標準化し、文字列の絶対番地を提供することによって、異なったグループの文献アノテーションを一元的に取り扱うことができる。遺伝子名辞書などにより自動で固有表現抽出が可能。

193

ation.org/

2013/10/1

2012/4/1

PubDictionaries

辞書データをウェブで共有し、辞書に基づくテキストアノテーシ

http://pubdicti

ョンが行えるシステム。

onaries.org/iv) 既存サ OReFiL

オンライン上に存在する多数の生命科学系の資源(データベース

http://orefil.dービスの拡やソフトウェアなど)を効率的に見つけるための検索システム。

bcls.jp/

充と運用

Allie

MEDLINE を対象とし、出現する略字とその正規系のペアを検索す http://allie.db

2015/5/1

2007/8/1

2008/4/1

るシステム。略字を入力することで、それの使われ方を一覧表示す cls.jp/
る。
DBCLS OpenID

一つの ID で複数のサイトを認証できるシステム。各サイトで認 http://openid.d
証サービスを用意する必要がなく、サイト間のユーザ情報の集約

2008/4/1

bcls.jp/が容易に行える。
TogoDB (旧)エクセルなど表形式のデータを簡単に読み込み、DB 化し、自動的 http://togodb.dに共通のウェブ検索インターフェースを生成するシステム。

TogoWSbcls.jp/

国内外のウェブサービスを共通の API で利用できる仕組みと、サ http://togows.dービス間の連携に必要なデータ形式変換機能、サービスの稼働状

2008/4/1

2008/4/1

bcls.jp/

況の監視等を提供するシステム。
inMeXes

MEDLINE を対象とし、利用者が入力した文字列とマッチする表現 http://docman.dを逐次的(１文字入力毎)に検索するシステム。論文中の英語表現

2009/7/1

bcls.jp/im/

を容易に検索できる。
TogoDoc (Suite)

文献情報及び論文 PDF を管理し、また、特定の文献情報群に関連 https://docman.

2009/12/1

する論文情報を提示するシステム。TogoDoc Client と連携して文 dbcls.jp/pubmed
献を管理することも可能なほか、スマートフォンにも対応。
TogoDB_recom/TogoDB の機能に加え，アップロードしたデータを半自動的に RDF http://togodb.oへ変換する機能をもつシステム。
194

rg/

2011/12/1

RDF 化したライフサイ

ライフサイエンス辞書プロジェクトにより編纂された辞書を RDF

http://purl.jp/

エンス辞書の SPARQL

化し、SPARQL で問合せ可能なサイト。

bio/10/lsd/spar

エンドポイントColil

2013/1/2

ql
PMC OA サブセットに含まれる論文について、本文中で引用されて http://colil.db
いる PubMed に索引付けされている論文との関係を、引用文脈とと cls.jp/
もに検索可能なデータベース。

195

2013/4/6

基盤技術開発プログラム 論文リスト
a. 平成 23 年度から平成 25 年度まで
1.

Toshiaki Katayama, Mark D. Wilkinson, Kiyoko F. Aoki-Kinoshita, Shuichi Kawashima,

Yasunori Yamamoto, Atsuko Yamaguchi, Shinobu Okamoto, Shin Kawano, Jin-Dong Kim, Yue Wang,
Hongyan Wu, Yoshinobu Kano, Hiromasa Ono, Hidemasa Bono, Simon Kocbek, Jan Aerts, Yukie
Akune, Erick Antezana, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Joachim Baran, Jerven Bolleman, Raoul
JP Bonnal, Pier Luigi Buttigieg, Matthew P Campbell, Yi-an Chen, Hirokazu Chiba, Peter JA Cock,
Kevin B Cohen, Alexandru Constantin, Geraint Duck, Michel Dumontier, Takatomo Fujisawa,
Toyofumi Fujiwara, Naohisa Goto, Robert Hoehndorf, Yoshinobu Igarashi, Hidetoshi Itaya, Maori Ito,
Wataru ｃIwasaki, Matúš Kalaš, Takeo Katoda, Taehong Kim, Anna Kokubu, Yusuke Komiyama,
Masaaki Kotera, Camille Laibe, Hilmar Lapp, Thomas Lütteke, M. Scott Marshall, Takaaki Mori,
Hiroshi Mori, Mizuki Morita, Katsuhiko Murakami, Mitsuteru Nakao, Hisashi Narimatsu, Hiroyo
Nishide, Yosuke Nishimura, Johan Nystrom-Persson, Soichi Ogishima, Yasunobu Okamura, Shujiro
Okuda, Kazuki Oshita, Nicki H Packer, Pjotr Prins, Rene Ranzinger, Philippe Rocca-Serra, Susanna
Sansone, Hiromichi Sawaki, Sung-Ho Shin, Andrea Splendiani, Francesco Strozzi, Shu Tadaka, Philip
Toukach, Ikuo Uchiyama, Masahito Umezaki, Rutger Vos, Patricia L Whetzel, Issaku Yamada, Chisato
Yamasaki, Riu Yamashita, William S York, Christian M Zmasek, Shoko Kawamoto, and Toshihisa
Takagi. BioHackathon series in 2011 and 2012: penetration of ontology and Linked Data in life science
domains. Journal of Biomedical Semantics, 5:5, 2014. (PMID: 24495517) (doi: 10.1186/2041-14805-5)
2.

Kiyoko F Aoki-Kinoshita, Jerven Bolleman, Matthew P Campbell, Shin Kawano, Jin-Dong

Kim, Thomas Lütteke, Masaaki Matsubara, Shujiro Okuda, Rene Ranzinger, Hiromichi Sawaki,
Toshihide Shikanai, Daisuke Shinmachi, Yoshinori Suzuki, Philip Toukach, Issaku Yamada, Nicolle H
Packer, and Hisashi Narimatsu. Introducing glycomics data into the Semantic Web. Journal of
Biomedical Semantics, 4:39, 2013. (PMID: 24280648) (doi: 10.1186/2041-1480-4-39)
3.

Takeru Nakazato, Tazro Ohta, Hidemasa Bono.

Experimental design-based functional

mining and characterization of high-throughput sequencing data in the sequence read archive. PLoS
One. 8(10):e77910, 2013 (PMID: 24167589)
4.

(doi: 10.1371/journal.pone.0077910)

Hiroko Tabunoki, Hiromasa Ono, Hiroaki Ode, Kazuhiro Ishikawa, Natsuki Kawana,

Yutaka Banno, Toru Shimada, Yuki Nakamura, Kimiko Yamamoto, Jun-ichi Satoh, Hidemasa Bono.
Identification of key uric acid synthesis pathway in a unique mutant silkworm Bombyx mori model ofParkinson's

disease.

PLoS

One.

8(7):e69130,
196

2013

(PMID:

23894418)(doi:10.1371/journal.pone.0069130)
5.

Kiyoko F Aoki-Kinoshita, Hiromichi Sawaki, Hyun Joo An, Jin Won Cho, Daniel Hsu,

Masaki Kato, Shin Kawano, Toshisuke Kawasaki, Kay-Hooi Khoo, Jaehan Kim, Jin-Dong Kim,
Xianyu Li, Thomas Lütteke, Shujiro Okuda, Nicolle H Packer, James C Paulson, Rahul Raman, RenéRanzinger, Huali Shen, Toshihide Shikanai, Issaku Yamada, Pengyuan Yang, Yoshiki Yamaguchi,
Wantao Ying, Jong Shin Yoo, Yang Zhang, and Hisashi Narimatsu. The Third ACGG-DB Meeting
Report: Towards an international collaborative infrastructure for glycobioinformatics. Glycobiology,
23(2), 144-146, 2013. (PMID: 23271684) (doi: 10.1093/glycob/cws167)
6.

Mio Hirayama, Daiki Kobayashi, Souhei Mizuguchi, Takashi Morikawa, Megumi

Nagayama, Uichi Midorikawa, Masayo M. Wilson, Akiko N. Nambu, Akiyasu C. Yoshizawa, Shin
Kawano, and Norie Araki. Integrated proteomics identified novel activation of dynein IC2-GR-COX1 signaling in NF1 disease model cells. Molecular & Cellular Proteomics, 12(5), 1377-1394, 2013.
(PMID: 23358504) (doi: 10.1074/mcp.M112.024802)
7.

Takatomo Fujisawa, Shinobu Okamoto, Toshiaki Katayama, Mitsuteru Nakao, Hidehisa

Yoshimura, Hiromi Kajiya-Kanegae, Sumiko Yamamoto, Chiyoko Yano, Yuka Yanaka, Hiroko Maita,
Takakazu Kaneko, Satoshi Tabata, Yasukazu Nakamura. CyanoBase and RhizoBase: databases ofmanually curated annotations for cyanobacterial and rhizobial genomes. Nucleic Acids Research.
1;42(1):D666-70., 2014. (PMID: 24275496) (doi: 10.1093/nar/gkt1145)
8.

S. Möller, E. Afgan, M. Banck, P. J. A. Cock, M. Kalas, L. Kajan, P. Prins, J. Quinn, O.

Sallou, F. Strozzi, T. Seemann, A. Tille, R. V. Guimera, T. Katayama, and B. Chapman, “Sprints,
Hackathons and Codefests as community gluons in computational biology,” EMBnet.journal, vol. 19,
pp. 40–42, 2013.
9.

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Prediction of RNA-RNA Complexes Using a Secondary Structure and Fragment-Based Method,J.
Chem. Inf. Model., 2014, 54 (2), pp 672-682,DOI: 10.1021/ci400525t
10.

Masaaki Kotera, Yasuo Tabei, Yoshihiro Yamanishi, Toshiaki Tokimatsu and Susumu Goto,“Supervised de novo reconstruction of metabolic pathways from metabolome-scale compound sets”,
Bioinformatics, vol. 29, pp.i135-i144, 2013 (PMID:23812977) (DOI:10.1093/bioinformatics/btt244)
11.

Hiroaki Iwata, Sayaka Mizutani, Yasuo Tabei, Masaaki Kotera, Susumu Goto, Yoshihiro
197

Yamanishi, “Inferring protein domains associated with drug side effects based on drug-target
interaction network”, BMC Syst. Biol. vol. 7(S6), S18, 2013 (DOI:10.1186/1752-0509-7-S6-S18)
12.

Masaaki Kotera, Yasuo Tabei, Yoshihiro Yamanishi, Yuki Moriya, Toshiaki Tokimatsu,

Minoru Kanehisa and Susumu Goto, “KCF-S: KEGG Chemical Function and Substructure for
improved interpretability and prediction in chemical bioinformatics”, BMC Syst. Biol., vol. 7(S6), S2,2013 (DOI:10.1186/1752-0509-7-S6-S2).

b. 平成 26 年度
1.

Shin Kawano, Tsutomu Watanabe, Sohei Mizuguchi, Norie Araki, Toshiaki Katayama andAtsuko Yamaguchi, “TogoTable: cross-database annotation system using the Resource Description
Framework (RDF) data model”, Nucl. Acids Res. (2014) first published online May 14, 2014 (DOI:
10.1093/nar/gku403）
概要：RDF データモデルを利用することで利用者ごとに必要なアノテーション情報を表形式で追加できるウェブツール、TogoTable について紹介する論文。本ツールは W3C の推奨する形式である RDF 形式のデータであればどのような情報も簡単に追加することが可能であるため、大量のデータをアノテーションする必要が出てきたウェットの研究者にとって有用。
2.

Yamagishi, J., Natori, A., Tolba, M.E.M., Mongan, A.E., Sugimoto, C., Katayama, T.,

Kawashima, S., Makalowski, W., Maeda, R., Eshita, Y., Tuda, J., Suzuki, Y.: “Interactive transcriptome
analysis of malaria patients and infecting Plasmodium falciparum”, Genome Res. 1433–1444 (2014).
Accepted May 20, 2014. (DOI/10.1101/gr.158980.113)
3.

Kenichi Tanaka, Kiyoko Aoki-Kinoshita, Masaaki Kotera, Hiromichi Sawaki, Shinichiro

Tsuchiya, Noriaki Fujita, Toshihide Shikanai, Masaki Kato, Shin Kawano, Issaku Yamada, and Hisashi
Narimatsu, “WURCS: The Web3 Unique Representation of Carbohydrate Structures”,. Journal ofChemical Information and Modeling, 54 (6), 1558-1566 (2014).) Publication Date (Web): June 4, 2014
(DOI: 10.1021/ci400571e
4.

Hongyan Wu, Toyofumi Fujiwara, Yasunori Yamamoto, Jerven Bolleman and Atsuko

Yamaguchi, “BioBenchmark Toyama 2012: an evaluation of the performance of triple stores on
biological data”, Journal of Biomedical Semantics (2014) Published:10 July 2014 (DOI:
10.1186/2041-1480-5-32)
5.

Hongyan Wu and Atsuko Yamaguchi, “Semantic Web Technologies for the Big Data in Life

Sciences”,

BioScience

Trends,

2014,

8:4,

192-201.

Released

20140912(DOI:10.5582/bst.2014.01048)
6.

Ayako Suzuki, Hiroyuki Wakaguri, Riu Yamashita, Shin Kawano, Katsuya Tsuchihara,
198

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epigenome and genome sequence variation data”, Nucleic Acid Research, Database Issue, 43 (D1),
D87-D91 (2015). Accepted October 16, 2014. (DOI: 10.1093/nar/gku1080)
7.

Rene Ranzinger, Kiyoko F. Aoki-Kinoshita, Matthew P. Campbell, Shin Kawano, Thomas

Lutteke, Shujiro Okuda, Daisuke Shinmachi, Toshihide Shikanai, Hiromichi Sawaki, Philip Toukach,
Masaaki Matsubara, Issaku Yamada, and Hisashi Narimatsu, “GlycoRDF: An ontology to standardize
Glycomics data in RDF”, Bioinformatics, 31 (6), 919-925 (2015). Accepted October 28, 2014. (DOI:
10.1093/bioinformatics/btu732)
8.

Masaaki Kotera, Yosuke Nishimura, Zen-Ichi Nakagawa, Ai Muto, Yuki Moriya, Shinobu

Okamoto, Shuichi Kawashima, Toshiaki Katayama, Toshiaki Tokimatsu, Minoru Kanehisa, andSusumu Goto,“PIERO ontology for analysis of biochemical transformations: Effective

implementation of reaction information in the IUBMB enzyme list”, J. Bioinform. Comput. Biol. 12,1442001 (2014). Published: 10 November 2014 (DOI: 10.1142/S0219720014420013)
9.

Steffen Möller, Enis Afgan, Michael Banck, Raoul JP Bonnal, Timothy Booth, John Chilton,

Peter JA Cock, Markus Gumbel, Nomi Harris, Richard Holland, Matúš Kalaš, László Kaján, Eri
Kibukawa, David R Powel, Pjotr Prins, Jacqueline Quinn, Olivier Sallou, Francesco Strozzi, Torsten
Seemann, Clare Sloggett, Stian Soiland-Reyes, William Spooner, Sascha Steinbiss, Andreas Tille,
Anthony J Travis, Roman Valls Guimera, Toshiaki Katayama, Brad A Chapman, “Community-driven
development for computational biology at Sprints, Hackathons and Codefests”, BMC Bioinformatics.
15 Suppl 1, S7 (2014). Published online 2014 November 27. (DOI: 10.1186/1471-2105-15-S14-S7)
10.

Yuki Naito, Kimihiro Hino, Hidemasa Bono, and Kumiko Ui-Tei, “CRISPRdirect: softwarefor designing CRISPR/Cas guide RNA with reduced off-target sites”, Bioinformatics, 31, 1120-1123(2015).Published online 2014 Dec 9. (DOI: 10.1093/bioinformatics/btu743)
11.

Yuichi Kodama, Jun Mashima, Takehide Kosuge, Toshiaki Katayama, Takatomo Fujisawa,

Eli Kaminuma, Osamu Ogasawara, Kousaku Okubo, Toshihisa Takagi and Yasukazu Nakamura, “TheDDBJ Japanese Genotype-phenotype Archive for genetic and phenotypic human data”, Nucleic Acid
Research Web Server Issue, 42 (W1), W442-W448 (2014). first published online December 3, 2014
(DOI: 10.1093/nar/gku1120)
12.

Yasunori Yamamoto, “A SPARQL Endpoint Profiler for an Efficient Question Answering

System”, Proceedings of the 7th International Workshop on Semantic Web Applications and Tools forLife Sciences, Berlin, Germany, December 9-11, 2014. (DOI 無)
13.

Marina Lizio, Jayson Harshbarger, Hisashi Shimoji, Jessica Severin, Takeya Kasukawa,

Serkan Sahin, Imad Abugessaisa, Shiro Fukuda, Fumi Hori, Sachi Ishikawa-Kato, Christopher J
Mungall, Erik Arner, J Kenneth Baillie, Nicolas Bertin, Hidemasa Bono, Michiel de Hoon, Alexander
D Diehl, Emmanuel Dimont, Tom C Freeman, Kaori Fujieda, Winston Hide, Rajaram Kaliyaperuma,
Toshiaki Katayama, Timo Lassmann, Terrence F Meehan, Koro Nishikata, Hiromasa Ono, Michael
199

Rehli, Albin Sandelin, Erik A Schultes, Peter AC ‘t Hoen, Zuotian Tatum, Mark Thompson, Tetsuro
Toyoda, Derek W Wright, Carsten O Daub, Masayoshi Itoh, Piero Carninci, Yoshihide Hayashizaki,
Alistair RR Forrest*, Hideya Kawaji* and the FANTOM consortium, “Gateways to the FANTOM5
promoter level mammalian expression atlas”, Genome Biology 2015, 16:22 Published:5 January
2015 (DOI:10.1186/s13059-014-0560-6)
14.

Kiyoko F Aoki-Kinoshita, Akira R Kinjo, Mizuki Morita, Yoshinobu Igarashi, Yi-an Chen,

Yasumasa Shigemoto, Takatomo Fujisawa, Yukie Akune, Takeo Katoda, Anna Kokubu, Takaaki Mori,
Mitsuteru Nakao, Shuichi Kawashima, Shinobu Okamoto, Toshiaki Katayama and Soichi Ogishima,,“Implementation of linked data in the life sciences at BioHackathon 2011”, J. Biomed. Semantics. 6,
1–13 (2015). Published:7 January 2015 (DOI:10.1186/2041-1480-6-3)
15.

Sarala M Wimalaratne, Jerven Bolleman, Nick Juty, Toshiaki Katayama, Michel Dumontier,Nicole Redaschi, Nicolas Le Novère, Henning Hermjakob and Camille Laibe, “SPARQL-enabled
identifier conversion with Identifiers . org”, Bioinformatics. 3–4 (2015). first published online:
January 31, 2015 (DOI: 10.1093/bioinformatics/btv064)
16.

Sae Tanaka, Junko Tanaka, Yoshihiro Miwa, Daiki D. Horikawa, Toshiaki Katayama,Kazuharu Arakawa, Atsushi Toyoda, Takeo Kubo, and Takekazu Kunieda, “Novel MitochondriaTargeted Heat-Soluble Proteins Identified in the Anhydrobiotic Tardigrade Improve Osmotic
Tolerance of Human Cells”, PLoS One. 10, e0118272 (2015). Published: February 12, 2015 (DOI:
10.1371/journal.pone.0118272)
17.

Koki Tsuyuzaki, Gota Morota Manabu Ishii, Takeru Nakazato, Satoru Miyazaki and Itoshi

Nikaido “MeSH ORA framework: R/Bioconductor packages to support MeSH over-representation
analysis”, BMC Bioinformatics 2015, 16:45

Published:15 February 2015 (DOI:10.1186/s12859-

015-0453-z)
18.

Yosui Nojima, Katsuhiko Ito, Hiromasa Ono, Takeru Nakazato, Hidemasa Bono, Takeshi

Yokoyama, Ryoichi Sato, Yoshitaka Suetsugu, Yuki Nakamura, Kimiko Yamamoto, Jun-ichi Satoh,
Hiroko Tabunoki and Hajime Fugo, “Superoxide Dismutases, SOD1 and SOD2, Play a Distinct Rolein the Fat Body during Pupation in Silkworm Bombyx mori, PLOS ONE. 2015 Feb 25;10(2):e0116007.
(DOI: 10.1371/journal.pone.0116007)
c. 平成 27 年度
1.

Fujiwara T, Yamamoto Y. Colil: a database and search service for citation contexts in thelife sciences domain. J Biomed Semantics. 2015 Oct 19;6:38. doi: 10.1186/s13326-015-0037-x.
eCollection 2015. PubMed PMID: 26500753; PubMed Central PMCID: PMC4617487.
概要：Colil を利用することにより、研究者は、目的とする論文の共引用関係に基づいて、引用文脈と重要な論文のセットを参照することができる。Colil は研究者がある領域

200

内の生命科学に関する論文をより効率的に把握することを助け、生物学的研究をより効率
的にする。
2.

Mashima J, Kodama Y, Kosuge T, Fujisawa T, Katayama T, Nagasaki H, Okuda Y,

Kaminuma E, Ogasawara O, Okubo K, Nakamura Y, Takagi T. DNA data bank of Japan (DDBJ)
progress report. Nucleic Acids Res. 2016 Jan 4;44(D1):D51-7. doi: 10.1093/nar/gkv1105. Epub 2015
Nov 17. PubMed PMID: 26578571; PubMed Central PMCID: PMC4702806.
3.

Tabunoki H, Bono H, Ito K, Yokoyama T. Can the silkworm (Bombyx mori) be used as ahuman disease model? Drug Discov Ther. 2016;10(1):3-8. doi: 10.5582/ddt.2016.01011. Epub 2016
Feb 7. PubMed PMID: 26853920.

201

第６章 統合化推進プログラム 参考資料
課題採択のプレスリリース●ライフサイエンス分野のデータベース統合に向けた「バイオサイエンスデータベースセンタ
ー（ＮＢＤＣ）」の設置および平成２３年度新規研究開発課題の決定について
http://www.jst.go.jp/pr/info/info790/index.html●ライフサイエンスデータベース統合推進事業「統合化推進プログラム」における平成２４年度
新規研究開発課題の決定について
http://www.jst.go.jp/pr/info/info881/index.html●ライフサイエンスデータベース統合推進事業「統合化推進プログラム」における平成２６年度
新規研究開発課題の決定について
http://www.jst.go.jp/pr/info/info1017/index.html●ライフサイエンスデータベース統合推進事業「統合化推進プログラム」における平成２７年度
新規研究開発課題の決定について
http://www.jst.go.jp/pr/info/info1097/index.html●ライフサイエンスデータベース統合推進事業「統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）」における平成２５年度新規研究開発課題の決定について
http://www.jst.go.jp/pr/info/info980/index.html●ライフサイエンスデータベース統合推進事業「統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）」における平成２６年度新規研究開発課題の決定について
http://www.jst.go.jp/pr/info/info1045/index.html●ライフサイエンスデータベース統合推進事業「統合化推進プログラム（統合データ解析トライアル）」における平成２７年度新規研究開発課題の決定について

http://www.jst.go.jp/pr/info/info1102/index.html

202

統合化推進プログラム サイトビジット実施一覧
場所

対象チーム

平成 24 年 11 月 13 日

奈良先端科学技術大学院大学

金谷チーム

平成 24 年 11 月 16 日

かずさ DNA 研究所

田畑チーム

平成 24 年 11 月 19 日

東京工業大学黒川チーム

平成 24 年 11 月 20 日

産業技術総合研究所

成松チーム

平成 24 年 11 月 30 日

東京大学 本郷キャンパス

徳永チーム

平成 24 年 12 月 4 日

東京大学 医学部 3 号館

岩坪チーム

平成 24 年 12 月 6 日

京都大学 医学研究科ゲノム医学センター

松田チーム

平成 24 年 12 月 6 日

京都大学 宇治キャンパス

金久チーム

平成 24 年 12 月 7 日

大阪大学 蛋白質研究所

中村チーム

平成 24 年 12 月 21 日

理化学研究所横浜研究所

豊田チーム

平成 26 年 7 月 1 日

東京大学 柏キャンパス

菅野チーム

平成 26 年 7 月 14 日

東京大学 本郷キャンパス

徳永チーム

平成 27 年 7 月 1 日

大阪大学 蛋白質研究所

中村チーム

平成 27 年 7 月 7 日

京都大学 宇治キャンパス

金久チーム

平成 27 年 7 月 10 日

東京大学 本郷キャンパス

徳永チーム

平成 27 年 7 月 13 日

東京大学 柏キャンパス

菅野チーム

平成 27 年 7 月 21 日

かずさ DNA 研究所 所内会議室

田畑チーム

平成 27 年 8 月 4 日

産業技術研究所

成松チーム

平成 27 年 8 月 6 日

東京工業大学 大岡山キャンパス

黒川チーム

平成 27 年 8 月 10 日

理化学研究所筑波事業所

桝屋チーム

平成 27 年 8 月 18 日

理化学研究所横浜研究所

有田チーム

平成 27 年 5 月 28 日

理化学研究所 生命システム研究センター

大浪チーム

平成 27 年 5 月 28 日

京都大学 薬学部本館

石濱チーム

平成 28 年 3 月 8 日

東京工業大学 大岡山キャンパス

黒川チーム

平成 28 年 7 月 6 日

理化学研究所生命システム研究センター

大浪チーム

平成 28 年 7 月 7 日

京都大学 薬学部本館

石濱チーム

203

主な研究開発対象データベース等一覧
名称

URL

分野

概要

公開日

研究

研究開発課題名

代表者（採択年度）

データ件数

データの概要やデータ QC 手順書など、個人特定につなが（閉鎖）

らないメタデータをオープンデータとして公開するも2013/3-の。
http://hum
日本人の健常者ならびに精神疾患患者の脳画像データを
andbs.bios
ヒト疾
患脳画
像デー

jp/hum0031

ヒト脳

-v1

画像・

タベー
ス

収載したデータベースを整備して研究者コミュニティに
ciencedbc.

http://hum
andbs.bios
ciencedbc.
jp/hum0043-v1

提供することで、病態解明研究を活性化する（NBDC ヒト

149 例/234 例/154 例
2015/11

データベースより公開）。

（健常者/統合失調症/単極性うつ病/双極
性障害）

臨床情

アルツハイマー病（AD）治療薬の薬効評価基準の最適化

報を行うために、AD の病態を忠実に反映するサロゲートマ

威ーカー (surrogate marker)を定めておく必要がある。JADNI 研究は、MRI や PET などの画像サロゲートマーカーの長期的変化に関する一定の基準値を作成するとともにその妥当性を証明するために臨床/神経心理検査データ、
血液・脳脊髄液サンプルを並行して収集することを目的とする（NBDC ヒトデータベースより公開）。

204

岩坪

129 例/37 例/8 例/2
2016/1

例（健常者/軽度認知機能障害者/早期 AD）

ヒト脳疾患画像デー
タベース統合化研究（H23）http://kan
KNApSAcaya.naist.

K

jp/KNApSAc
K_Family/

MassBank

11.1 万件/5.1 万件
植物・

文献情報をもとに生物種代謝物の関係を収集し、公開しメタボています。メタボロミクス研究の標準データベースとな

ロームっています。

/2.2 万件2004（二次代謝産物-生物
種ペア/二次代謝産物

金谷重彦

メタボローム・デー
タベースの開発
(H23)

/生物種）
http://www

植物・代謝物質あるいはそれらの関連物質を EI-, FAB-, ESI-,.massbank.

メタボ

MALDI-MS, MS2 などを用いて分析したマススペクトルを

jp/

ローム

収集、公開しています。

2006/1241,092 件

有田（総スペクトル数）

正規

生物種メタボローム
モデル・データベー
スの構築（H26）
ゲノム情報に基づく

http://www
KEGG.kegg.jp/k

MEDICUS

egg/medicu
s/

疾患・
ゲノ
ム・医
薬品情
報

疾患・医薬品・環境物

疾患・医薬品・環境物質など社会的ニーズの高いデータ
を、ゲノム情報を基盤とした生体システム情報として統合し、研究者コミュニティには研究成果を創薬・医療等

質データの統合

10 万件/1 万件/1,700
2010/10

件

等の応用分野で活用するためのリソースを、一般社会には（医薬品添付文書/医医薬品添付文書等から病気や薬に関する科学的理解を深

薬品/疾患）

金久

(H23)

實

ゲノムとフェノタイ
プ・疾患・医薬品の統めるためのリソースを提供しています。

合データベース(H26)
ゲノム・メタゲノム
8.8 万件/2.3 万件

MicrobeDB.jp

http://microbedb.jp/
MDB/

情報を基盤とした微微生

微生物に関する多種多様な情報を遺伝子・系統・環境の/1.7 万株/90 億件

物・ゲ

3 つの軸に沿って整理統合し，セマンティック Web 技術

等

黒川

ノム・

を利用して単一の検索ウィンドウからそれらの情報を検（メタ 16S/メタゲノ

顕環境

索可能な統合 DB です。

2011/12ム/ゲノム/総トリプ
ル数）

生物 DB の統合（H23）
ゲノム・メタゲノム
情報統合による微生物ＤＢの超高度化推進（H26）

205

ゲノム情報に基づく国内で提供される植物ゲノム関連情報（塩基配列、遺伝
PGDBj

http://pgd

植物・子、DNA マーカー、連鎖地図等）や植物リソース情報のbj.jp/

ゲノム

総合検索をめざしたデータベースです。ゲノム解析の対植物データベースの20万件/6,800件/1200文献
2012/8

象となった植物の基本情報も提供しています。

由来/65植物種 等（DNAマ田畑

統合（H23）ーカー/QTL/精査文献数/植哲之

植物ゲノム情報活用のため

物種数）の統合研究基盤の構築（H26）
ヒトゲノムバリエー

ヒトゲ

https://gwノムバ

as.bioscie

ヒト疾

リエー

ncedbc.jp/

患・疫

ション

cgi-

学・コ

データ

bin/hvdb/h

ホート

ベース

v_top.cgi

ションデータベース
数十万から数百万の SNP チップによる疾患関連解析の頻度情報と遺伝統計解析の結果を登録し、GUI により結果

1.5 万件
2012/7を閲覧できるようにしています。

等（文献由来の変異情報等）の開発(H23)
徳永
勝士

個別化医療に向けた
ヒトゲノムバリエー
ションデータベース(H26)

生命科学関連の公開データを、W3C の LOD プロジェクト
BioLOD.
（閉鎖）org

JPhonome(World Wide Web Consortium Linking Open Data

205 件
2011/7

project)に準拠した標準形式で提供しています。

http://jph
enome.info/

フェノ遺伝子の多様性の結果として現れる生物の表現型情報をーム

集約したポータルサイトです。哺乳類、シロイヌナズ
ナ、微生物など、幅広い研究コミュニティから収集した情報を、研究分野の垣根を超えて標準化・統合化・体系化し、オープンに公開しています。

206（収録データベース）

豊田哲郎

2.6 万件/5090 万件
2015/5等桝屋（IMPC マウス表現型/

啓志

総トリプル数）

生命と環境のフェノーム統合データベース(H23)

生命と環境のフェノーム統合データベース(H26)

蛋白質構造データバ
ンクの国際的な構築
PDBj

https://pd構造生

bj.org/

物学

日米欧の３極による wwPDB の分担による蛋白質・核酸・糖鎖などの生体高分子の立体構造データのデータバンク

12 万件
2002/4です。

（生体高分子立体構造）

中村と統合化(H23)

春木

蛋白質構造データバ
ンクの高度化と統合的運用(H26)

収録データベース約
産総研の糖鎖遺伝子機能解析チーム、糖鎖分子情報解析
20 件
チーム、レクチン応用開発チームが保有するデータベー
JCGGDB

http://jcg

ス（GMDB、LfDB、レクチンと糖鎖の相互作用プロファイ

gdb.jp/

リング DB、GGDB:糖鎖関連遺伝子 DB、KEM-C:糖転移酵素

2013/7の基質特異性に関する DB、GlycoProtDB:マウス・線虫等
糖鎖生（単糖シンボル構造

糖鎖統合データベー：3.3 万件、糖鎖構造

スと研究支援ツール

等化学構造式 9.6 万の開発(H23)

件、糖タンパク質 2.6の N 型糖タンパク質 DB 等）を公開し、統合します。
万件 等）

物学

成松
久

糖鎖構造データを収録した国際糖鎖構造リポジトリで

GlyTouCan

https://www.glytoucan.org/

す。単糖類組成からグリコシド結合形状などの明確な構造まで、構造に不一致がない限り世界的にユニークなア
クセッション番号を付けて登録することができます。キーワード、モチーフ、糖鎖構造画像からの検索、モチー
フや糖鎖のリストからのブラウズが可能です。

207

糖鎖統合データベー
2015/3

6 万件

スおよび国際糖鎖構（糖鎖構造）

造リポジトリの開発(H26)

日本人健常者のゲノム配列を解析したデータベースです。難病の原因遺伝子同定や、見いだされた遺伝変異がHuman

http://www

Genetic.hgvd.geno

Variatime.med.kyo

on

to-

遺伝変異の情報が掲載されています。

子との網羅的関連解

Browseru.ac.jp/

HGVD ブラウザでは、対立遺伝子、遺伝子型頻度、サンプ

析）

ゲノム
疫学

疾患発症に関わるかの評価分析のための活用を目的とし22 億件て構築されました。1,208 検体のエクソーム解析情報や（約 150 万の遺伝子

3,248 検体によるコホート研究の結果をもとに得られた

2013/12多型と 1.5 万の遺伝松田文彦

大規模ゲノム疫学研
究の統合情報基盤の構築(H23)ル数、coverage および eQTL などの情報を閲覧することができます。

http://ssb
SSBD

d.qbic.rik
en.jp/

生命動
態シス
テム科
学

生命動態の定量データとその取得に利用した動画像を再生命動態システム科

利用が容易なかたちで包括的に管理することを目的に構学のデータベースの築されたデータベースです。単一分子、細胞、細胞核などのスケールにおける様々な手法により取得された様々な生物種のデータを収集しています。手法としては実験

458 件
2013/9（時空間定量デー
タ）

統合化(H24)
大浪
修一

生命動態情報と細胞・発生画像情報の解析およびコンピュータシミュレーションともに対象と統合データベース

しています。

(H27)

208

レコード数：

約 70

億件/約 62 億件（ヒト/マウス・他）細胞株データヒト、マウス、その他の真核生物の正確な転写開始点を（SNP/ChIP-seq/RNA収録したデータベースです。mRNA 5'端に存在するキャッ

DBTSS

http://dbt
ss.hgc.jp/

ヒトがプ構造を特異的に選別するオリゴキャッピング法を用いんゲノて取得した最新の完全長 cDNA 配列と、その配列から明らム・疫かになった転写開始点およびプロモーター領域の情報を学・コ公開しています。ゲノムビューワ上に、オリゴキャッピ

ホート

ング法で同定された cDNA 領域、RefSeq や Ensembl で公seq/BS-seq/TSS疾患ヒトゲノム変異
seq）
2014/9ヒト：

49 件/255

菅野

件/42 件/26 件/73 件

純夫

マウス他：0 件/162を目指した多階層オ
ミクスデータの統合(H26)
件/36 件/16 件/13 件

開されている転写開始点、CpG アイランド、SNP 位置が表の生物学的機能注釈（同上）示されます。
ヒト臨床データ：10
件/7.6 万件（プロジェクト数/サンプル数）
国内外に散在している種々のプロテオーム情報を標準化・統合・一元管理し、データベース化したもので、多jPOST

http://jpo

プロテ

彩な生物種の翻訳後修飾や絶対発現量等の情報まで網羅

st.org/オーム

したプロテオーム統合データベースです。リポジトリパ
ート、再解析パート、データベースパートからなり、現

30 件/2354 件/9 種
2016/5（プロジェクト数/フ
ァイル数/生物種）

石濱
泰

プロテオーム統合データベースの構築(H27)

在はリポジトリパートのみを先行公開しています。

※平成 28 年 11 月時点のもの
209

主な研究開発対象データベース等のアクセス数推移
サイト名（ログ取得単位）

集計項目

2013

2014

2015

2016

KNApSAcK Core DB &

訪問者数

4,220

4,773

4,314

4,292

Metabolome Activity

訪問数10,429

9,085

7,414

7,713

DB

ページ数・DL 数

111,913

175,343

81,05093,367

MassBank

訪問者数13,592

12,736

13,597

10,311

訪問数

13,592

21,86435,565

18,951

ページ数・DL 数

351,866

540,236

731,744463,569

訪問者数

201,586

295,215

324,072

244,911

訪問数

322,831515,004

561,183

415,159

ページ数・DL 数

581,985

905,566

1,050,014

886,821

訪問者数

488

556

624

668

訪問数

1,350

2,080

1,395

938

ページ数・DL 数

5,783

46,794

18,837

8,719

1,375

1,453

1,506

2,451

2,557

2,755

94,83898,238

115,472

KEGG MEDICUS

MicrobeDB.jp

DBTSS

訪問者数
訪問数

(課題
未開始)
ページ数・DL 数

PGDBj

訪問者数

990

1,501

1,964

2,413

訪問数

2,286

4,603

3,926

3,901

ページ数・DL 数

10,32920,52390,444

13,517ヒトゲノムバリエーシ

訪問者数

672

847

949

775

ョンデータベース

訪問数

1,275

1,299

1,536

1,561

ページ数・DL 数

8,652

11,052

11,103

8,995

訪問者数

18,61824,43630,97532,398

訪問数

35,40744,66056,95463,286

ページ数・DL 数

559,132

1,300,449

724,245

767,245

訪問者数

4,124

4,941

4,329

4,230

訪問数

12,98917,06923,09337,674

ページ数・DL 数

173,687

206,525

261,894

209,463

320

430

1,352

1,090

45,476

51,546PDBj

JCGGDB

GlyTouCan

訪問者数
訪問数

(公開前)

ページ数・DL 数

BioLOD.org

訪問者数

16,927

988

1,481

訪問数

24,049

2,056

3,574

(閉鎖)

210

ページ数・DL 数

187,945

27,90628,273

BRC マウスリソース表

訪問者数

670

21

187

502

現型メタデータ

訪問数

944

54

656

886

ページ数・DL 数

8,612

203

15,40819,928

BRC 細胞リソース特性メ

訪問者数

1,971

31

128

229

タデータ

訪問数

3,002

76

652

520

ページ数・DL 数

24,199318

26,827

17,082IMPC RDF データ

訪問者数

56

訪問数

(公開前)

221
9,935

ページ数・DL 数

JCM 微生物リソース特性

訪問者数

メタデータ

訪問数

(公開前)

ページ数・DL 数

ノックアウトマウスを訪問者数用いた機能糖鎖科学デ

訪問数

ータベース

ページ数・DL 数

シロイヌナズナフェノ

訪問者数

ームデータベース

訪問数

34

205

155

1,346

1,839
31

(公開前)

70
1,176

(公開前)

ページ数・DL 数

jPOST Repository

45

42

21

312

68

2,211

849

訪問者数

141

訪問数

(公開前)

385
375,844

ページ数・DL 数

SSBD

訪問者数

104

224

387

262

訪問数

422

863

1,229

497

4,398

3,735

11,70910,096

ページ数・DL 数

ヒト疾患脳画像データ

訪問者数

133

133

164

ベース

訪問数

174

162

211

ページ数・DL 数

848

435

959

Human Genetic

訪問者数

1,437

Variation Browser

訪問数

2,509

ページ数・DL 数(閉鎖)(課題終了)

212,886

表．主要なデータベースの年度別月間平均アクセス数の推移
訪問者数は IP アドレスに基づく月間のユニークユーザ数。訪問数は全ユーザがその月にデータベースへ訪れた回数。ページ数・DL 数はその月に全ユーザがデータベースのコンテンツを閲覧、ダウンロード(DL)した回数。2016 年度は、4～9 月の 6 ヶ月分の集計値。なお、集計にはアクセスログ解析ツール AWstats を用いた。

211

成果原著論文、及び主な研究開発対象データベース「ヒト脳疾患画像データベース統合化研究」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：岩坪 威（東京大学 大学院医学系研究科 教授）
主な開発対象データベース
HUM0031.v1 - NBDC ヒトデータベース
http://humandbs.biosciencedbc.jp/hum0031-v1
HUM0043.v1 - NBDC ヒトデータベース
http://humandbs.biosciencedbc.jp/hum0043-v1※研究終了後、研究代表者からデータセットの提供を受け、
HUM0031 は 2015 年 11 月、HUM0043
は 2016 年 1 月に NBDC ヒトデータベースから公開された。
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 14 件）
１．著者、論文タイトル、掲載誌 巻、号、発行年、DOI
1. Sperling RA, Aisen PS, Beckett LA, Bennett DA, Craft S, Fagan AM, Iwatsubo T,Jack CR Jr, KayeJ, Montine TJ, Park DC, Reiman EM, Rowe CC, Siemers E, Stern Y,Yaffe K, Carrillo MC, Thies
B, Morrison-Bogorad M, Wagster MV, Phelps CH: Toward defining the preclinical stages of
Alzheimer's disease: Recommendations from theNational Institute on Aging-Alzheimer's
Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease. Alzheimers Dement
7:280-292, 2011 doi: 10.1016 / j.jalz.2011.03.003
2. Iwashiro N, Suga M, Takano Y, Inoue H, Natsubori T, Satomura Y, Koike S, YahataN, Murakami
M, Katsura M, Gonoi W, Sasaki H, Takao H, Abe O, Kasai K, Yamasue H: Localized gray mattervolume reductions in the pars triangularis of the inferior frontal gyrus in individuals at clinicalhigh-risk for psychosis and first episode for schizophrenia. Schizophr Res 137: 124-131, 2012.
DOI ： 10.1016 / j.schres.2012.02.024
3. Orikabe L, Yamasue H, Inoue H, Takayanagi Y, Mozue Y, Sudo Y, Ishii T, Itokawa M,Suzuki M,
Kurachi M, Okazaki Y, Kasai K: Reduced amygdala and hippocampalvolumes in patients withmethamphetamine psychosis. Schizophr Res 132: 183-189,2011. doi:10.1016/j.schres.2011.07.006
4. Murakami M, Takao H, Abe O, Yamasue H, Sasaki H, Gonoi W, Takano Y, Takei K, Kasai K,
Ohtomo K: Cortical thickness, gray matter volume, and white matteranisotropy and diffusivity inschizophrenia. Neuroradiology 53: 859-866, 2011. DOI:10.1007/s00234-010-0830-2
5. Takayanagi Y, Takahashi T, Orikabe L, Mozue Y, Kawasaki Y, Nakamura K, Sato Y,Itokawa M,
Yamasue H, Kasai K, Kurachi M, Okazaki Y, Suzuki M: Classification of first-episodeschizophrenia patients and healthy subjects by automated MRI measures of regional brain volume212

and cortical thickness. PLoS One 6: e21047, 2011.doi:10.1371/journal.pone.0021047
6. Takao H, Abe O, Yamasue H, Aoki S, Sasaki H, Kasai K, Yoshioka N, Ohtomo K: Gray and whitematter asymmetries in healthy individuals aged 21-29 years: Avoxel-based morphometry anddiffusion tensor imaging study. Hum Brain Mapp 32:1762-1773, 2011. DOI: 10.1002/hbm.21145
7. Takahashi T., Zhou S.Y., Nakamura K., Tanino R., Furuichi A., Kido M., Kawasaki Y., Noguchi K.,
Seto H., Kurachi M., and Suzuki M.: Longitudinal volume changes of thepituitary gland in patientswith schizotypal disorder and first-episode schizophrenia.Prog. Neuropsychopharmacol. Biol.
Psychiatry, 35: 177-183, 2011. (DOI: 10.1016/j.bbr.2011.03.031)
8, Takahashi T., Zhou S.Y., Nakamura K., Tanino R., Furuichi A., Kido M., Kawasaki Y., Noguchi K.,
Seto H., Kurachi M., and Suzuki M.: A follow-up MRI study of the fusiform gyrus and middle andinferior temporal gyri in schizophrenia spectrum.Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry,
35: 1957-1964, 2011. (DOI: 10.1016/j.pnpbp.2011.07.009)
9. Goto M, Abe O, Kabasawa H, Takao H, Miyati T, Hayashi N, Kurosu T, Iwatsubo T, Yamashita F,
Matsuda H, Inano S, Mori H, Kunimatsu A, Aoki S, Ino K, Yano K, Ohtomo K, Japanese
Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative: Effects of Image Distortion Correction on Voxelbased Morphometry. Magneteic Resonance in Medical Sciences 11:27-34, 2012
10. Goto M, Abe O, Miyati T, Kabasawa H, Takao H, Hayashi N, Kurosu T, Iwatsubo T, Yamashita F,
Matsuda H, Mori H, Kunimatsu A, Aoki S, Ino K, Iida K, Yano K, Ohtomo K, Japanese
Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative: Influence of signal intensity non-uniformity on
brain volumetry using an atlas-based method. Korean Journal of Radiology 13:391-402, 2012
11. Maikusa N, Yamashita F, Tanaka K, Abe O, Kawaguchi A, Chiba S, Kasahara A, Kobayashi N,
Yuasa T, Sato N, Matsuda H, Iwatsubo T and the Japanese Alzheimer’s Disease Neuroimaging
Initiative: A phantom-based geometrical distortion correction method in MRI images forlongitudinal and cross-sectional analysis with Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment.
Medical Physics 40:062303, 2013
12. Takahashi R, Ishii K, Senda M, Ito K, Ishii K, Kato T, Makishi Y, Nishio T, Ikari Y, Iwatsubo T;
Japanese Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Equal sensitivity of early and late scans
after injection of FDG for the detection of Alzheimer pattern: an analysis of 3D PET data from JADNI, a multi-center study. Ann Nucl Med 27:452-459, 2013
13. Goto M, Abe O, Aoki S, Hayashi N, Miyati T, Takao H, Iwatsubo T, Yamashita F, Matsuda H, MoriH, Kunimatsu A, Ino K, Yano K, Ohtomo K; Japanese Alzheimer’s Disease Neuroimaging
Initiative. DARTEL provides reduced effect of scanner for cortex volumetry with atlas-based
method in healthy subjects. Neuroradiology 55:869-875, 2013
14. Koike S, Takano Y, Iwashiro N, Satomura Y, Suga M, Nagai T, Natsubori T, Tada M, Nishimura
Y, Yamasaki S, Takizawa R, Yahata N, Araki T, Yamasue H, Kasai K. A multimodal approach toinvestigate biomarkers for psychosis in a clinical setting: the integrative neuroimaging studies in213

schizophrenia targeting for early intervention and prevention (IN-STEP) project. Schizophr Res
143: 116-124, 2013. (doi: 10.1016/j.schres.2012.11.012.) (Jan)214

「メタボローム・データベースの開発」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：金谷重彦（奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科、教授）
主な開発対象データベース
KNApSAcK Family Top Page
http://kanaya.naist.jp/KNApSAcK_Family/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 13 件）
1. Nakamura Y, Afendi F M, Kawsar P A, Ono N, Tanaka K, Hirai A M, Sato T, Sugiura T, Altaf-UlAmin M, Kanaya S, KNApSAcK Metabolite Activity Database for Retrieving the Relationships
Between Metabolites and Biological Activities, Plant Cell Physiol., 55:e7.1-9 (2014) doi:
10.1093/pcp/pct176
2. Sakurai N, Ara T., Enomoto M, Motegi T, Morishita Y, Kurabayashi A, Iijima Y, Ogata Y, Nakajima
D, Suzuki H, Shibata D, Tools and databases of the KOMICS web portal for preprocessing, mining,and dissemination of metabolomics data, BioMed Research International, in press (2014)
3. Tsugawa H, Arita M, Kanazawa M, Ogiwara A, Bamba T, Fukusaki E "MRMPROBS: Data
Assessment and Metabolite Identification Tool for Large-scale MRM-based Widely Targeted
Metabolomics" Analytical Chemistry, 85(10), 5191–5199, 2013 doi: 10.1021/ac400515s
4. Ogawa T, Furuhashi T, Okazawa A, Nakai R, Nakazawa M, Kind T, Fiehn O, Kanaya S, Arita M,
Ohta D, Exploration of Polar Lipid Accumulation Profiles in Euglena gracilis Using LipidBlast, a
MS/MS Spectral Library Constructed in Silico, Bioscience Biotechnology and Biochemistry, 78(1),2014
5. Ikeda S, Abe T, Nakamura Y, Kibinge N, Hirai M A, Nakatani A, Ono N, Ikemura T, Nakamura K,
Altaf-Ul-Amin M, Kanaya S, Systematization of the protein sequence diversity in enzymes related
to secondary metabolic pathways in plants, in the context of big data biology inspired by the
KNApSAcK motorcycle database, Plant Cell Physiol., 54, 711-27, 2013, doi: 10.1093/pcp/pct041
6. Afendi F M, Darusman L K, Morita A H, Altaf-Ul-Amin M, Takahashi H, Nakamura K, Tanaka K,
Kanaya S, Efficacy prediction of jamu formulations by PLS modeling, Curr Comput Aided DrugDes., 9, 46-59, 2013, doi: 10.2174/1573409911309010005 7. Katsuragi T, Ono N, Yasumoto K,
Altaf-Ul-Amin M, Hirai M Y, Sriyudthsak K, Sawada Y, Yamashita Y, Chiba Y, Onouchi H, Fujiwara
T, Naito S, Shiraishi F, Kanaya S, SS-mPMG and SS-GA: tools for finding pathways and dynamic
simulation of metabolic networks, Plant Cell Physiol., 54, 728-39, 2013, doi: 10.1093/pcp/pct052
8. Nakamura K, Shimura N, Otabe Y, Hirai M A, Nakamura Y, Ono N, Md Altaf Ul-Amin and Kanaya
S, KNApSAcK-3D: A Three-Dimensional Structure Database of Plant Metabolites, Plant Cell
Physiol., 54,2,e4(1-8) ,2012, doi: 10.1093/pcp/pcs186
215

9. Sakurai N., Ara T., Kanaya, S, Nakamura, Y., Iijima, Y., Enomoto, M., Motegi, T., Aoki, K., Suzuki,
H., and Shibata D., An application of a relational database system for high-throughput prediction ofelemental compositions from accurate mass values., Bioinformatics, 29 (2): 290-291, 2013,
doi:10.1093/bioinformatics/bts660
10. Afendi F M, Okada T, Yamazaki M, Hirai M A, Nakamura N, Nakamura K, Ikeda S, Takahashi H,
Md. Altaf-Ul-Amin, Darusman L K, Saito K, Kanaya S, KNApSAcK Family Databases: Integrated
Metabolite Plant Species Databases for Multifaceted Plant Research, Plant Cell Physiol., 53,2,112,2012, doi: 10.1093/pcp/pcr165
11. Takahashi H, Morimoto T, Ogasawara N, Kanaya S, AMDORAP: Non-targeted metabolic
profiling

based

on

high-resolution

LC-MS,

BMC

Bioinformatics,

12,259-260,2011,

doi:10.1186/1471-2105-12-259
12. Tsugawa H, Tsujimoto Y, Arita M, Bamba T, Fukusaki E, GC/MS based metabolomics:
development of a data mining system for metabolite identification by using soft independent
modeling of class analogy (SIMCA), BMC Bioinformatics 12,131, 2011 doi:10.1186/1471-210512-131
13. Redestig H, Kusano M, Ebana K, Kobayashi M, Oikawa A, Okazaki Y, Matsuda F, Arita M, Fujita
N, Saito K "Exploring molecular backgrounds of quality traits in rice by predictive models based onhigh-coverage metabolomics" BMC Systems Biology 5(1), 176, 2011 doi:10.1186/1752-0509-5-176

216

「生物種メタボロームモデル・データベースの構築」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：有田正規(理化学研究所 環境資源科学研究センター

統合メタボロミクス

研究グループ メタボローム情報研究チーム・チームリーダー)
主な開発対象データベース
MassBank
http://www.massbank.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 24 件）
・Integrated analysis of the effects of cold and dehydration on rice metabolites, phytohormones, andgene transcripts.Maruyama K, Urano K, Yoshiwara K, Morishita Y, Sakurai N, Suzuki H, Kojima
M, Sakakibara H, Shibata D, Saito K, Shinozaki K, Yamaguchi-Shinozaki K,Plant Physiol.,164(4),1759-1771, 2014
・Acrolein is formed from trienoic fatty acids in chloroplast: A targeted metabolomics approach.Mano
J, Khorobrykh S, Matsui K,

Iijima Y, Sakurai N, Suzuki H, Shibata D,Plant

Biotechnology,31(5):535-543, 2014
・Coordinated transcriptional regulation of isopentenyl diphosphate biosynthetic pathway enzymes inplastids by phytochrome-interacting factor 5.Mannen K, Matsumoto T, Takahashi S, Yamaguchi Y,
Tsukagoshi M, Sano R, Suzuki H, Sakurai N, Shibata D, Koyama T, Nakayama T,Biochemical andbiophysical research communications ,443(2):768-774, 2014
・ShiftedIonsFinder: A standalone Java tool for finding peaks with specified mass differences bycomparing mass spectra of isotope-labeled and unlabeled data sets.Kera K, Ogata Y, Ara T,
Nagashima Y, Shimada N, Sakurai N, Shibata D, Suzuki H,Plant Biotechnology,31(3):269-274,
2014
・Identification of laticifer-specific genes and their promoter regions from a natural rubber producing
plant Hevea brasiliensis.Aoki Y, Takahashi S, Takayama D, Ogata Y, Sakurai N, Suzuki H,
Asawatreratanakul K, Wititsuwannakul D, Wititsuwannakul R, Shibata D, Koyama T, Nakayama
T,Plant science,225:1-8, 2014
・An Unsupervised Approach to Predict Functional Relations between Genes Based on Expression
Data.Amin MA, Katsuragi T, Sato T, Ono N, Kanaya S,BioMed Res. International,154594, 1-8,
2014
・Systems Biology in the Context of Big Data and Networks.Amin MA, Afendi FM, Kiboi SK, Kanaya
S,BioMed Res. International,428570, 1-11, 2014
・ Integration of Residue Attributes for Sequence Diversity Characterization of Terpenoid
Enzymes.Kibinge N, Ikeda S, Ono N, Amin MA, Shigehiko Kanaya S,BioMed Res.
217

International,753428, 1-10, 2014
・Tools and databases of the KOMICS web portal for preprocessing, mining, and dissemination of
metabolomics data.Sakurai N, Ara T, Enomoto M, Motegi T, Morishita Y, Kurabayashi A, Iijima
Y, Ogata Y, Nakajima D, Suzuki H, Shibata D,BioMed Res. International,194812, 1-13, 2014
・Integrated network analysis and effective tools in plant systems biology.Fukushima A, Kanaya S,
Nishida K,Frontiers in Plant,Sci.,5, 1-9, 2014
・KNApSAcK Metabolite Activity Database for retrieving the relationships between metabolites andbiological activities.Nakamura Y, Afendi FM, Parvin AK, Ono N, Tanaka K, Hirai Morita A, SatoT, Sugiura T, Altaf-Ul-Amin M, Kanaya S,Plant Cell Physiol,55(1), e7, 2014
・Clustering of 3D-Structure Similarity Based Network of Secondary Metabolites Reveals Their
Relationships with Biological Activities.Ohtana Y, Abdullah AA, Amin MA, Huang M, Ono N,
Sato T, Sugiura T, Horai H, Nakamura Y, Morita AH, Lange KW, Kibinge NK, Katsuragi T, ShiraiT, Kanaya S,Mol. Inf.,790-801, 2014
・MRMPROBS suite for metabolomics using large-scale MRM assays.Tsugawa H, Kanazawa M,
Ogiwara A, Arita M,Bioinformatics,30(16), 2379-2380, 2014
・MRM-DIFF: data processing strategy for differential analysis in large scale MRM-based lipidomics
studies.Tsugawa H, Ohta E, Izumi Y, Ogiwara A, Yukihira D, Bamba T, Fukusaki E, Arita M ,Front
Genet,5, 471, 2015
・ Informatics framework of traditional Sino-Japanese medicine (Kampo) unveiled by factor
analysis.Okada T, Afendi FM, Yamazaki M, Chida KN, Suzuki M, Kawai R, Kim M, Namiki T,
Kanaya S, Saito K,J Nat Med,70, 107-14, 2016
・Dietary seaweeds and obesity.Lange KW, Hauser J, Nakamura Y, Kanaya S, ,Food Science andHuman Wellness,4, 87-96, 2015
・Development and mining of a volatile organic compound database.Abdullah AA, Altaf-Ul-Amin M,
Ono N, Sato T, Sugiura T, Morita AH, Katsuragi T, Muto A, Nishioka T, Kanaya S ,Biomed
Research International ,2015:139254, 2015
・The Arabidopsis TAC Position Viewer: a high-resolution map of transformation-competent artificial
chromosome (TAC) clones aligned with the Arabidopsis thaliana Columbia-0 genome.Hirose Y,
Suda K, Liu YG, Sato S, Nakamura Y, Yokoyama K, Yamamoto N, Hanano S, Takita E, Sakurai N,
Suzuki H, Nakamura Y, Kaneko T, Yano K, Tabata S, Shibata D ,Plant Journal ,83(6), 1114-1122,
2015
・ Analysis of Chemical Properties of Edible and Medicinal Ginger by Metabolomics
Approach .Tanaka K, Arita M, Sakurai H, Ono N, Tezuka Y ,Biomed ResearchInternational ,2015:671058, 2015
・Multiomics in grape berry skin revealed specific induction of the stilbene synthetic pathway byultraviolet-C irradiation.Suzuki M, Nakabayashi R, Ogata Y, Sakurai N, Tokimatsu T, Goto S,
218

Suzuki M, Jasinski M, Martinoia E, Otagaki S, Matsumoto S, Saito K, Shiratake K. ,Plant
Physiology,168(1), 47-59, 2015
・ MS-DIAL:

data-independent

MS/MSdeconvolution

forcomprehensive

metabolome

analysis.Tsugawa H, Cajka T, Kind T, Ma Y, Higgins B, Ikeda K, Kanazawa M, VanderGheynst J,
Fiehn O, Arita M,Nature Methods ,12(6), 523-526, 2015
・Targeted Integration of RNA-Seq and Metabolite Data to Elucidate Curcuminoid Biosynthesis in
Four Curcuma Species.Li D, Ono N, Sato T, Sugiura T, Altaf-Ul-Amin M, Ohta D, Suzuki H, Arita
M, Tanaka K, Ma Z, Kanaya S,Plant Cell Physiology,56(5), 843-851, 2015
・ Metabolonote: a wiki-based database for managing hierarchical metadata of metabolome
analyses.Ara T, Enomoto M, Arita M, Ikeda C, Kera K, Yamada M, Nishioka T, Ikeda T, Nihei Y,
Shibata D, Kanaya S, Sakurai N ,Frontiers in Bioengineering and Biotechnology,3:38, 2015
・ Metabolomic Characterization of a Low Phytic Acid and High Anti-oxidative Cultivar of
Turmeric.Tanaka K, Arita M, Li D, Ono N, Tezuka Y, Kanaya S,Natural ProductCommunications,10(2), 329-334, 2015219

「ゲノム情報に基づく疾患・医薬品・環境物質データの統合」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：金久 實（京都大学化学研究所、特任教授）
主な開発対象データベース
KEGG MEDICUS
http://www.kegg.jp/kegg/medicus/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 7 件）
1. Masataka Takarabe, Daichi Shigemizu, Masaaki Kotera† Susumu Goto, and Minoru Kanehisa,“Network-based analysis and characterization of adverse drug–drug interactions”, Journal ofChemical Information and Modeling, vol. 51, no. 11, pp. 2977-2985, 2011 (DOI:
10.1021/ci200367w)
2. Minoru Kanehisa, Susumu Goto, Yoko Sato, Miho Furumichi and Mao Tanabe, “KEGG for
integration and interpretation of large-scale molecular data sets”, Nucleic Acids Research, vol. 40(Database Issue), pp. D109-D114, 2012 (DOI: 10.1093/nar/gkr988)
3. Minoru Kanehisa, “Molecular network analysis of diseases and drugs in KEGG”. In "Data Mining
for Systems Biology" (Mamitsuka, H., DeLisi, C., and Kanehisa, M., eds.), Humana Press, Methods
Mol. Biol. vol. 939, pp. 263-275, 2013 (DOI: 10.1007/978-1-62703-107-3_17)
4. Ai Muto, Masaaki Kotera, Toshiaki Tokimatsu, Zenichi Nakagawa, Susumu Goto, and Minoru
Kanehisa, “Modular architecture of metabolic pathways revealed by conserved sequences ofreactions”, Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 53, No. 3, pp. 613-622, 2013
(DOI:10.1021/ci3005379)
5. Minoru Kanehisa, “Chemical and genomic evolution of enzyme-catalyzed reaction networks” FEBS
Letters, vol. 587, no. 17, pp. 2731-2737, 2013 (DOI: 10.1016/j.febslet.2013.06.026)
6. Minoru Kanehisa, “Automated interpretation of metabolic capacity from genome and metagenome
sequences”, Quantative Biology, vol. 1, no. 3, pp. 192-200, 2013 (DOI: 10.1007/s40484-013-0019x)
7. Minoru Kanehisa, Susumu Goto, Yoko Sato, Masayuki Kawashima, Miho Furumichi and Mao
Tanabe, “Data, information, knowledge and principle: back to metabolism in KEGG”, Nucleic Acids
Research, vol. 42 (Database Issue), pp. D199-D205, 2014 (DOI: 10.1093/nar/gkt1076)

220

「ゲノムとフェノタイプ・疾患・医薬品の統合データベース」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：金久 實(京都大学 化学研究所・特任教授)
主な開発対象データベース
KEGG MEDICUS
http://www.kegg.jp/kegg/medicus/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 3 件）
・KEGG bioinformatics resource for plant genomics and metabolomics.Minoru Kanehisa,Methods
Mol. Biol.,Vol. 1374, pp. 55-70, 2016
・KEGG as a reference resource for gene and protein annotation.Minoru Kanehisa, Yoko Sato,
Masayuki Kawashima, Miho Furumichi and Mao Tanabe, ,Nucleic Acids Research, Vol. 44, No.
D1, pp. D457-D462, 2016
・BlastKOALA and GhostKOALA: KEGG tools for functional characterization of genome andmetagenome sequences.Minoru Kanehisa, Yoko Sato and Kanae Morishima,,J. Mol. Biol.,Vol. 428,
No. 4, pp. 726-731, 2016221

「ゲノム・メタゲノム情報を基盤とした微生物 DB の統合」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：黒川顕（東京工業大学地球生命研究所、教授）
主な開発対象データベース
MicrobeDB.jp
http://microbedb.jp/MDB/
原著論文発表 （国内（和文）誌 6 件、国際（欧文）誌 6 件）
1. Éamonn Ó Tuama, John Deck, Gabriel Dröge, Markus Döring, Dawn Field, Renzo Kottmann,
Juncai Ma, Hiroshi Mori, Norman Morrison, Peter Sterk, Hideaki Sugawara, John Wieczorek,
Linhuan Wu, and Pelin Yilmaz, "Meeting Report: Hackathon-Workshop on Darwin Core and MIxSStandards Alignment (February 2012)", Standards in Genomic Science, 7, 1, 2012. (DOI:
10.4056/sigs.3166513).
2. Okubo T, Tsukui T, Maita H, Okamoto S, Oshima K, Fujisawa T, Saito A, Futamata H, Hattori R,
Shimomura Y, Haruta S, Morimoto S, Wang Y, Sakai Y, Hattori M, Aizawa S, Nagashima KV,
Masuda S, Hattori T, Yamashita A, Bao Z, Hayatsu M, Kajiya-Kanegae H, Yoshinaga I, Sakamoto
K, Toyota K, Nakao M, Kohara M, Anda M, Niwa R, Jung-Hwan P, Sameshima-Saito R, Tokuda S,
Yamamoto S, Yamamoto S, Yokoyama T, Akutsu T, Nakamura Y, Nakahira-Yanaka Y, Takada
Hoshino Y, Hirakawa H, Mitsui H, Terasawa K, Itakura M, Sato S, Ikeda-Ohtsubo W, Sakakura N,
Kaminuma E, Minamisawa K., "Complete genome sequence of Bradyrhizobium sp. S23321:
insights into symbiosis evolution in soil oligotrophs", Microbes Environ, vol. 27, No. 3, pp 306-315,2012. (DOI: 10.1264/jsme2.ME11321)
3. Ikuo Uchiyama, Motohiro Mihara, Hiroyo Nishide, Hirokazu Chiba. “MBGD update 2013: themicrobial genome database for exploring the diversity of microbial world” Nucleic Acids Res, vol41, pp. D631-D635, 2013. (doi:10.1093/nar/gks1006)
4. Toshiaki Katayama, Mark D Wilkinson, Gos Micklem, Shuichi Kawashima, Atsuko Yamaguchi,
Mitsuteru Nakao, Yasunori Yamamoto, Shinobu Okamoto, Kenta Oouchida, Hong-Woo Chun, Jan
Aerts, Hammad Afzal, Erick Antezana, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Francois Belleau, Jerven
Bolleman, Raoul JP Bonnal, Brad Chapman, Peter JA Cock, Tore Eriksson, Paul MK Gordon,
Naohisa Goto, Kazuhiro Hayashi, Heiko Horn, Ryosuke Ishiwata, Eli Kaminuma, Arek Kasprzyk,
Hideya Kawaji, Nobuhiro Kido, Young Joo Kim, Akira R Kinjo, Fumikazu Konishi, Kyung-Hoon
Kwon, Alberto Labarga, Anna-Lena Lamprecht, Yu Lin, Pierre Lindenbaum, Luke McCarthy,
Hideyuki Morita, Katsuhiko Murakami, Koji Nagao, Kozo Nishida, Kunihiro Nishimura, Tatsuya
Nishizawa, Soichi Ogishima, Keiichiro Ono, Kazuki Oshita, Keun-Joon Park, Pjotr Prins, Taro L
Saito, Matthias Samwald, Venkata P Satagopam, Yasumasa Shigemoto, Richard Smith, Andrea
222

Splendiani, Hideaki Sugawara, James Taylor, Rutger A Vos, David Withers, Chisato Yamasaki,
Christian M Zmasek, Shoko Kawamoto, Kosaku Okubo, Kiyoshi Asai and Toshihisa Takagi The 3rd
DBCLS BioHackathon: improving life science data integration with Semantic Web technologies.
Journal of Biomedical Semantics 4:6. 2013. (doi:10.1186/2041-1480-4-6)
5. Fujisawa T, Okamoto S, Katayama T, Nakao M, Yoshimura H, Kajiya-Kanegae H, Yamamoto S,
Yano C, Yanaka Y, Maita H, Kaneko T, Tabata S, Nakamura Y. CyanoBase and RhizoBase: databasesof manually curated annotations for cyanobacterial and rhizobial genomes. Nucleic Acids Res.,
42(1): D666-670. 2014. (doi: 10.1093/nar/gkt1145)
6. Toshiaki Katayama, Mark D Wilkinson, Kiyoko F Aoki-Kinoshita, Shuichi Kawashima, Yasunori
Yamamoto, Atsuko Yamaguchi, Shinobu Okamoto, Shin Kawano, Jin-Dong Kim, Yue Wang,
Hongyan Wu, Yoshinobu Kano, Hiromasa Ono, Hidemasa Bono, Simon Kocbek, Jan Aerts, Yukie
Akune, Erick Antezana, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Joachim Baran, Jerven Bolleman, Raoul
JP Bonnal, Pier Luigi Buttigieg, Matthew P Campbell, Yi-an Chen, Hirokazu Chiba, Peter JA Cock,
Kevin B Cohen, Alexandru Constantin et al. BioHackathon series in 2011 and 2012: penetration of
ontology and linked data in life science domains. Journal of Biomedical Semantics, 5:5, 2014.
(doi:10.1186/2041-1480-5-5)223

「ゲノム・メタゲノム情報統合による微生物ＤＢの超高度化推進」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：黒川 顕(情報・システム研究機構 国立遺伝学研究所・教授)
主な開発対象データベース
MicrobeDB.jp
http://microbedb.jp/MDB/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 10 件）
・High-resolution genetic analysis of the requirements for horizontal transmission of the ESBL
plasmid from Escherichia coli O104:H4.Yamaichi Y, Chao C. M, Sasabe J, Clark L, Davis M. B,
Yamamoto N, Mori H, Kurokawa K, Waldor M K,Nucleic Acids Research,43:348–360. (2015)
・FuncTree: Functional analysis and visualization for large-scale omics data.Uchiyama T, Irie M, MoriH, Kurokawa K, Yamada T,PLoS One,10:e0126967. (2015)
・Complete Genome Sequence of a Phenanthrene Degrader, Mycobacterium sp. Strain EPa45 (NBRC
110737), Isolated from a Phenanthrene-Degrading Consortium.Kato H, Ogawa N, Ohtsubo Y,
Oshima K, Toyoda A, Mori H, Nagata Y, Kurokawa K, Hattori M, Fujiyama A, Tsuda M,Genome
Announc.,3:e00782-15. (2015)
・ Time-series metagenomic analysis reveals robustness of soil microbiome against chemical
disturbance.Kato H†, Mori H†, Maruyama F, Toyoda A, Oshima K, Endo R, Fuchu G, Miyakoshi
M, Dozono A, Ohtsubo Y, Nagata Y, Hattori M, Fujiyama A, Kurokawa K, Tsuda M,DNA
Res. ,22:413–424. (2015)
・Complete genome sequence of cyanobacterium Nostoc sp. NIES-3756, a potentially useful strain
for phytochrome-based bioengineering.Hirose Y, Fujisawa T, Ohtsubo Y, Katayama M, Misawa N,
Wakazuki S, Shimura Y, Nakamura Y, Kawachi M, Yoshikawa H, Eki T, Kanesaki Y.,J
Biotechnol.,218: 51-52. (2015)
・DNA data bank of Japan (DDBJ) progress report.Mashima J, Kodama Y, Kosuge T, Fujisawa T,
Katayama T, Nagasaki H, Okuda Y, Kaminuma E, Ogasawara O, Okubo K, Nakamura Y, TakagiT.,Nucleic Acids Research,pii: gkv1105. (2015)
・Loss of Cytochrome cM Stimulates Cyanobacterial Heterotrophic Growth in the Dark.Hiraide Y,
Oshima K, Fujisawa T, Uesaka K, Hirose Y, Tsujimoto R, Yamamoto H, Okamoto S, Nakamura
Y, Terauchi K, Omata T, Ihara K, Hattori M, Fujita Y.,Plant Cell Physiology,56, 334-345. (2015)
・The DDBJ Japanese Genotype-phenotype Archive for genetic and phenotypic human data.Kodama
Y, Mashima J, Kosuge T, Katayama T, Fujisawa T, Kaminuma E, Ogasawara O, Okubo K, Takagi
T, Nakamura Y.,Nucleic Acids Research,43, D18-22. (2015)
・Complete Genome Sequence of Bifidobacterium longum 105-A, a Strain with High Transformation
224

Efficiency.Kanesaki Y, Masutani H, Sakanaka M, Shiwa Y, Fujisawa T, Nakamura Y, Yokota A,
Fukiya S, Suzuki T, Yoshikawa H.,Genome Announc.,2, pii: e01311-14. (2015)
・Towards the semantic standardization of orthology content. Proc.Fernández-Breis, J.T., LegazGarcía, M.C., Chiba, H., and Uchiyama, I.,Semantic Web Applications and Tools for Life
Sciences,74-83 (2015)225

「ゲノム情報に基づく植物データベースの統合」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：田畑哲之（（公財）かずさ DNA 研究所、所長）
主な開発対象データベース
Plant Genome Database Japan
http://pgdbj.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 2 件）
1. Asamizu E, Ichihara H, Nakaya A, Nakamura Y, Hirakawa H, Ishii T, Tamura T, Fukami-Kobayashi
K, Nakajima Y, Tabata S. (2014) Plant Genome DataBase Japan (PGDBj): a portal website for the
integration of plant genome-related databases, Plant Cell Physiol., 55(1):e8. doi: 10.1093/pcp/pct189.
2. Fukami-Kobayashi K, Nakamura Y, Tamura T, Kobayashi M. (2014) SABRE2: A Database
Connecting Plant EST/Full-Length cDNA Clones with Arabidopsis Information. Plant Cell Physiol.,55(1): e5. doi: 10.1093/pcp/pct177.

「植物ゲノム情報活用のための統合研究基盤の構築」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：田畑 哲之(かずさ DNA 研究所 所長)
主な開発対象データベース
Plant Genome Database Japan http://pgdbj.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 0 件）

226

「ヒトゲノムバリエーションデータベースの開発」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：徳永勝士（東京大学大学院医学系研究科、教授）
主な開発対象データベース
Human Genome Variation Database
https://gwas.biosciencedbc.jp/
知財出願
国内出願 (1 件)
発明の名称：「ＨＬＡ遺伝子のＤＮＡタイピング方法及びキット」
発明者：細道一善、光永滋樹、猪子英俊、井ノ上逸朗
出願人： ジェノダイブファーマ株式会社
出願日：平成２４年１０月２６日
出願番号：特願２０１２－２３７１２４
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 21 件）
１．著者、論文タイトル、掲載誌 巻、号、発行年、DOI
1. Tanaka Y, Kurosaki M, Nishida N, Sugiyama M, Matsuura K, Sakamoto N, Enomoto N, Yatsuhashi
H, Nishiguchi S, Hino K, Hige S, Itoh Y, Tanaka E, Mochida S, Honda M, Hiasa Y, Koike A,Sugauchi
F, Kaneko S, Izumi N, Tokunaga K, Mizokami M. “Genome-wide association studyidentified
ITPA/DDRGK1 variants reflecting thrombocytopenia in pegylated interferon and ribavirin therapy
for chronic hepatitis C.” Hum. Mol. Genet. 20(17): 3507-3516, 2011. (doi:10.1093/hmg/ddr249)
2. Kurotaki N, Tasaki S, Mishima H, Ono S, Imamura A, Kikuchi T, Nishida N, Tokunaga K, Yoshiura
K, and Ozawa H. “Identification of novel schizophrenia loci by homozygosity mapping using DNA
microarray analysis” PLoS One 6(5): e20589, 2011. (doi: 10.1371/journal.pone.0020589)
3. Kawamura Y, Otowa T, Koike A, Sugaya N, Yoshida E, Yasuda S, Inoue K, Takei K, Konishi Y,
Tanii H, Shimada T, Tochigi M, Kakiuchi C, Umekage T, Liu X, Nishida N, Tokunaga K, Kuwano
R, Okazaki Y, Kaiya H, Sasaki T. “A genome-wide CNV association study on panic disorder in a
Japanese population” J. Hum. Genet. 2011 Dec; 56(12): 852-856. (doi: 10.1038/jhg.2011.117)
4. Yoshida M, Koike A. “SNPInterForest: a new method for detecting epistatic interactions.” BMC
Bioinformatics. 12: e469, 2011. (doi: 10.1186/1471-2105-12-469)
5. Mitsunaga S, Okudaira Y, Kunii N, Cui T, Hosomichi K, Oka A, Suzuki Y, Homma Y, Sato S, Inoue
I, Inoko H. Exact break point of a 50 kb deletion 8 kb centromeric of the HLA-A locus with HLAA*24:02: the same deletion observed in other A*24 alleles and A*23:01 allele.
Immunogenetics 63 (8): 467-474, 2011. 10.1007/s00251-011-0521-0
227

6. Okada Y, Terao C, Ikari K, Kochi Y, Ohmura K, Suzuki A, Kawaguchi T, Stahl E, Kurreman F,
Nishida N, Ohmiya H, Myouzen K, Takahashi M, Sawada T, Nishioka Y, Yukioka M, Matsubara T,
Wakitani S, Teshima R, Tohma S, Takasugi K, Shimada K, Murasawa A, Honjo S, Matsuo K, Tanaka
H, Tajima K, Suzuki T, Iwamoto T, Kawamura Y, Tanii H, Okazaki Y, Sasaki T, Gregersen PK,
Padyukov L, Worthigton J, Siminovitch KA, Lathrop M, Taniguchi A, Takahashi A, Tokunaga K,
Kubo M, Nakamura Y, Kamatani N, Mimori T, Plenge RM, Yamanaka H, Momohara S, Yamada R,
Matsuda F, and Yamamoto K: Meta-analysis of genome-wide association studies identifies multiple
novel loci associated with rheumatoid arthritis in the Japanese population. Nat. Genet. 44(5): 511516, 2012. (doi: 10.1038/ng.2231)
7. Nishida N, Sawai H, Matsuura K, Sugiyama M, Ahn SH, Park JY, Hige S, Kang JH, Suzuki K,
Kurosaki M, Asahina Y, Mochida S, Watanabe M, Tanaka E, Honda M, Kaneko S, Orito E, Itoh Y,
Mita E, Tamori A, Murawaki Y, Hiasa Y, Sakaida I, Korenaga M, Hino K, Ide T, Kawashima M,
Mawatari Y, Sageshima M, Ogasawara Y, Koike A, Izumi N, Han KH, Tanaka Y, Tokunaga K,
Mizokami M. Genome-wide association study confirming association of HLA-DP with protection
against chronic hepatitis B and viral clearance in Japanese and Korean. PLoS One 7(6):e39175. 2012
(DOI: 10.1371/journal.pone.0039175)
8. Otowa T, Kawamura Y, Nishida N, Sugaya N, Koike A, Yoshida E, Inoue K, Yasuda S, Nishimura
Y, Liu X, Konishi Y, Nishimura F, Shimada T, Kuwabara H, Tochigi M, Kakiuchi C, Umekage T,
Miyagawa T, Miyashita A, Shimizu E, Akiyoshi J, Someya T, Kato T, Yoshikawa T, Kuwano R,
Kasai K, Kato N, Kaiya H, Tokunaga K, Okazaki Y, Tanii H, Sasaki T. Meta-analysis of genomewide association studies for panic disorder in the Japanese population. Transl Psychiatry 2:e186.2012.
(DOI: 10.1038/tp.2012.89)
9. Nakamura M, Nishida N, Kawashima M, Aiba Y, Tanaka A, Yasunami M, Nakamura H, Komori A,
Nakamuta M, Zeniya M, Hashimoto E, Ohira H, Yamamoto K, Onji M, Kaneko S, Honda M,
Yamagiwa S, Nakao K, Ichida T, Takikawa H, Seike M, Umemura T, Ueno Y, Sakisaka S, Kikuchi
K, Ebinuma H, Yamashiki N, Tamura S, Sugawara Y, Mori A, Yagi S, Shirabe K, Taketomi A, Arai
K, Monoe K, Ichikawa T, Taniai M, Miyake Y, Kumagi T, Abe M, Yoshizawa K, Joshita S, Shimoda
S, Honda K, Takahashi H, Hirano K, Takeyama Y, Harada K, Migita K, Ito M, Yatsuhashi H,
FukushimaN, Ota H, KomatsuT, SaoshiroT, Ishida J, Kouno H, Kouno H, Yagura M, Kobayashi M,
Muro T, MasakiN, HirataK, Watanabe Y, Nakamura Y, Shimada M, HirashimaN, Komeda T, SugiK,
Koga M, Ario K, Takesaki E, Maehara Y, Uemoto S, Kokudo N, Tsubouchi H, Mizokami M,
Nakanuma Y, Tokunaga K, and Ishibashi H: Genome-wide association study identifies TNFSF15
and POU2AF1 as susceptibility loci for primary biliary cirrhosis in Japanese. Am. J. Hum. Genet.
91(4): 721-728, 2012. (doi: 10.1016/j.jhg.2012.08.010)
10. Mitsui J, Matsukawa T, Ishiura H, Higasa K, Yoshimura J, Saito TL, Ahsan B, Takahashi Y, GotoJ, Iwata A, Niimi Y, Riku Y, Goto Y, Mano K, Yoshida M, Morishita M, and Tsuji S. CSF1R
228

mutations identified in three families with autosomal dominantly inherited leukoencephalopathy.
Amer. J. Med. Genet. Neuropsych. Genet. 159B: 951-957, 2012
11. Ishiura H, Sako W, Yoshida M, Kawarai T, Tanabeb O, Goto J, Takahashi Y, Date H, Mitsui J,
Ahsan B, Ichikawa Y, Iwata A, Yoshino H, Izumi Y, Fujita K, Maeda K, Goto S, Koizumi H,
Morigaki R, Ikemura M, Yamauchi N, Murayama S, Nicholson GA, Ito H, Sobue G, Nakagawa N,
Kaji R and Tsuji S. The TRK-Fused Gene Is Mutated in Hereditary Motor and Sensory Neuropathy
with Proximal Dominant Involvement. Am. J. Hum. Genet. 91: 320-329, 2012.
12. Khor S-S, Miyagawa T, Toyoda H, Yamasaki M, Kawamura Y, Tanii H, Okazaki Y, Sasaki T, LinL, Faraco J, Rico T, Honda Y, Honda M, Mignot E, and Tokunaga K: Genome-wide association studyof HLA-DQB1*06:02 negative essential hypersomnia. PeerJ 1: e66, 2013. (doi: 10.7717/peerj.66)
13. Miyashita A, Koike A, Jun G, Wang LS, Takahashi S, Matsubara E, Kawarabayashi T, Shoji M,
Tomita N, Arai H, Asada T, Harigaya Y, Ikeda M, Amari M, Hanyu H, Higuchi S, Ikeuchi T,
Nishizawa M, Suga M, Kawase Y, Akatsu H, Kosaka K, Yamamoto T, Imagawa M, Hamaguchi T,
Yamada M, Moriaha T, Takeda M, Takao T, Nakata K, Fujisawa Y, Sasaki K, Watanabe K,
Nakashima K, Urakami K, Ooya T, Takahashi M, Yuzuriha T, Serikawa K, Yoshimoto S, Nakagawa
R, Kim JW, Ki CS, Won HH, Na DL, Seo SW, Mook-Jung I; Alzheimer Disease Genetics
Consortium, St George-Hyslop P, Mayeux R, Haines JL, Pericak-Vance MA, Yoshida M, Nishida N,
Tokunaga K, Yamamoto K, Tsuji S, Kanazawa I, Ihara Y, Schellenberg GD, Farrer LA, and Kuwano
R: SORL1 Is Genetically Associated with Late-Onset Alzheimer's Disease in Japanese, Koreans andCaucasians. Plos One 8(4): e58168, 2013. (doi: 10.1371/journal.pone.0058618)
14. Ishii A, Saito Y, Mitsui J, Ishiura H, Yoshimura J, Arai H, Yamashita S, Kimura S, Oguni H,
Morishita S, Tsuji S, Sasaki M, Hirose S. Identification of ATP1A3 mutations by exome sequencing
as the cause of alternating hemiplegia of childhood in Japanese patients. PLOS One 8:e56120, 2013
15. Ichikawa Y, Ishiura H, Mitsui J, Takahashi Y, Kobayashi S, Takuma H, Kanazawa I, Doi K,
Yoshimura J, Morishita S, Goto J, Tsuji S. Exome analysis reveals a Japanese family withspinocerebellar ataxia, autosomal recessive 1. J. Neurol. Sci.;331:158-60, 2013.
16. Isojima T, Doi K, Mitsui J, Oda Y, Tokuhiro E, Yasoda A, Yorifuji T, Horikawa R, Yoshimura J,
Ishiura H, Morishita S, Tsuji S, and Kitanaka S. A recurrent de novo FAM111A mutation causes
Kenny–Caffey syndrome type 2. J Bone Mineral Res (in press)
17. Mitsunaga S, Hosomichi K, Okudaira Y, Nakaoka H, Kunii N, Suzuki Y, Kuwana M, Sato S,
Kaneko Y, Homma Y, Kashiwase K, Azuma F, Kulski JK, Inoue I, Inoko H. Exome sequencing
identifies novel rheumatoid arthritis-susceptible variants in the BTNL2. J Hum Genet. 58 (4): 210215, 2013. 10.1038/jhg.2013.2
18. Nakaoka H, Mitsunaga S, Hosomichi K, Shyh-Yuh L, Sawamoto T, Fujiwara T, Tsutsui N,
Suematsu K, Shinagawa A, Inoko H, Inoue I. Detection of ancestry informative HLA alleles confirms
theadmixedoriginsofJapanese

population.
229

PLoS

One

8

(4):

e60793,2013.

10.1371/journal.pone.0060793
19. Hosomichi K, Jinam TA, Mitsunaga S, Nakaoka H, Inoue I. Phase-defined complete sequencingof the HLA genes by next-generation sequencing. BMC Genomics 14: 355, 2013. 10.1186/14712164-14-355
20. Jinam TA, Nakaoka H, Hosomichi K, Mitsunaga S, Okada H, Tanaka A, Tanaka K, Inoue I. HLADPB1*04:01 allele is associated with non-obstructive azoospermia in Japanese patients. Hum Genet.
132 (12): 1405-1411, 2013. 10.1007/s00439-013-1347-7
21. Okada Y, Wu D, Trynka G, Raj T, Terao C, Ikari K, Kochi Y, Ohmura K, Suzuki A, Yoshida S,
Graham RR, Manoharan A, Ortmann W, Bhangale T, Denny JC, Carroll RJ, Eyler AE, Greenberg
JD, Kremer JM, Pappas DA, Jiang L, Yin J, Ye L, Su DF, Yang J, Xie G, Keystone E, Westra HJ,
Esko T, Metspalu A, Zhou X, Gupta N, Mirel D, Stahl EA, Diogo D, Cui J, Liao K, Guo MH,
Myouzen K, Kawaguchi T, Coenen MJ, van Riel PL, van de Laar MA, Guchelaar HJ, Huizinga TW,
Dieudé P, Mariette X, Bridges SL Jr, Zhernakova A, Toes RE, Tak PP, Miceli-Richard C, Bang SY,
Lee HS, Martin J, Gonzalez-Gay MA, Rodriguez-Rodriguez L, Rantapää-Dahlqvist S, Arlestig L,
Choi HK, Kamatani Y, Galan P, Lathrop M; RACI consortium; GARNET consortium, Eyre S, Bowes
J, Barton A, de Vries N, Moreland LW, Criswell LA, Karlson EW, Taniguchi A, Yamada R, Kubo M,
Liu JS, Bae SC, Worthington J, Padyukov L, Klareskog L, Gregersen PK, Raychaudhuri S, Stranger
BE, De Jager PL, Franke L, Visscher PM, Brown MA, Yamanaka H, Mimori T, Takahashi A, Xu H,
Behrens TW, Siminovitch KA, Momohara S, Matsuda F, Yamamoto K, Plenge RM.Genetics ofrheumatoid arthritis contributes to biology and drug discovery. Nature 506(7488):376-381, 2014.(doi: 10.1038/nature12873)

230

「個別化医療に向けたヒトゲノムバリエーションデータベース」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：徳永 勝士(東京大学 大学院医学系研究科・教授)
主な開発対象データベース
Human Variation Database
https://gwas.biosciencedbc.jp/cgi-bin/hvdb/hv_top.cgi
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 19 件）
・A genome-wide association study for diabetic retinopathy in a Japanese population: potential
association with a long intergenic non-coding RNA..Awata T, Yamashita H, Kurihara S, MoritaOhkubo T, Miyashita Y, Katayama S, Mori K, Yoneya S, Kohda M, Okazaki Y, Maruyama T,
Shimada A, Yasuda K, Nishida N, Tokunaga K, and Koike A,PLOS One,9(11): e111715, 2014.
・ Molecular characterization of an intact p53 pathway subtype in high-grade serous ovariancancer..Hayano T, Yokota Y, Hosomichi K, Nakaoka H, Yoshihara K, Adachi S, Kashima K, Tsuda
H, Moriya T, Tanaka K, Enomoto T, Inoue I.,PLOS One,9 (12): e114491, 2014,
・A Bead-based Normalization for Uniform Sequencing depth (BeNUS) protocol for multi-samples
sequencing exemplified by HLA-B..Hosomichi K, Mitsunaga S, Nagasaki H, Inoue I. ,BMC
Genomics,15: 645, 2014
・ Genome-wide association study identifies a PSMD3 variant associated with neutropenia ininterferon-based therapy for chronic hepatitis C. .Iio E, Matsuura K, Nishida N, Maekawa S,
Enomoto N, Nakagawa M, Sakamoto N, Yatsuhashi H, Kurosaki M, Izumi N, Hiasa Y, Masaki
N, Ide T, Hino K, Tamori A, Honda M, Kaneko S, Mochida S, Nomura H, Nishiguchi S, Okuse
C, Itoh Y, Yoshiji H, Sakaida I, Yamamoto K, Watanabe H, Hige S, Matsumoto A, Tanaka E,
Tokunaga K, and Tanaka Y,Hum Genet.,134(3): 279-289, 2015.
・Molecular epidemiology and clinical spectrum of hereditary spastic paraplegia in the Japanese
population based on comprehensive mutational analyses..Ishiura H, Takahashi Y, Hayashi T, Saito
K, Furuya H, Watanabe M, Murata M, Suzuki M, Sugiura A, Sawai S, Shibuya K, Ueda N,
Ichikawa Y, Kanazawa I, Goto J and Tsuji S.,J Hum Genet.,59:163-72, 2014
・Genome-wide association study of clinically defined gout identifies multiple risk loci and its
association with clinical subtypes..Matsuo H, Yamamoto K, Nakaoka H, Nakayama A, Sakiyama
M, Chiba T, Takahashi A, Nakamura T, Nakashima H, Takada Y, Danjoh I, Shimizu S, Abe J,
Kawamura Y, Terashige S, Ogata H, Tatsukawa S, Yin G, Okada R, Morita E, Naito M, Tokumasu
A, Onoue H, Iwaya K, Ito T, Takada T, Inoue K, Kato Y, Nakamura Y, Sakurai Y, Suzuki H, Kanai
Y, Hosoya T, Hamajima N, Inoue I, Kubo M, Ichida K, Ooyama H, Shimizu T, Shinomiya N.,Ann
Rheum Dis. ,pii: annrheumdis-2014-206191, 2015
231

・Variants associated with Gaucher disease in multiple system atrophy..Mitsui J, Matsukawa T, Sasaki
H, Yabe I, Matsushima M, Dürr A, Brice A, Takashima H, Kikuchi A, Aoki M, Ishiura H, Yasuda
T, Date H, Ahsan B, Iwata A, Goto J, Ichikawa Y, Nakahara Y, Momose Y, Takahashi Y, Hara K,
Kakita A, Yamada M, Takahashi H, Onodera O, Nishizawa M, Watanabe H, Ito M, Sobue G,
Ishikawa K, Mizusawa H, Kanai K, Hattori T, Kuwabara S, Arai K, Koyano S, Kuroiwa Y,
Hasegawa K, Yuasa T, Yasui K, Nakashima K, Ito H, Izumi Y, Kaji R, Kato T, Kusunoki S, Osaki
Y, Horiuchi M, Kondo T, Murayama S, Hattori N, Yamamoto M, Murata M, Satake W, Toda T,
Filla A, Klockgether T, Wüllner U, Nicholson G, Gilman S, Tanner CM, Kukull WA, Stern MB,
Lee VM-Y, Trojanowski JQ, Masliah E, Low PA, Sandroni P, Ozelius LJ, Foroud T, and Tsuji
S.,Ann Clin Transl Neurol. ,2: 417–426, 2015
・"Possible association between dysfunction of vitamin D binding protein (GC Globulin) and migraine
attacks..Nagata E, Fujii N, Hosomichi K, Mitsunaga S, Suzuki Y, Mashimo Y, Tsukamoto H, SatohT, Osawa M, Inoue I, Hata A, Takizawa S.,PLOS One,9 (8): e105319, 2014
・Genome-wide linkage and exome analyses identify variants of HMCN1 for splenic epidermoid
cyst..Omer WH, Narita A, Hosomichi K, Mitsunaga S, Hayashi Y, Yamashita A, Krasniqi A,
Iwasaki Y, Kimura M, Inoue I.,BMC Med Genet. ,15: 115, 2014,
・ IKZF1, a new susceptibility gene for cold medicine–related Stevens-Johnson syndrome/toxic
epidermal necrolysis with severe mucosal involvements..Ueta M, Sawai H, Sotozono C, Hitomi Y,
Kaniwa N, Kim MK, Seo KY, Yoon KC, Joo CK, Kannabiran C, Wakamatsu TH, Sangwan V,
Rathi V, Basu S, Ozeki T, Mushiroda T, Sugiyama E, Maekawa K, Nakamura R,

Aihara M,

Matsunaga K, Sekine A, Gomes JÁP, Hamuro J, Saito Y, Kubo M, Kinoshita S, and Tokunaga
K. ,J. Allergy Clin. Immunol., [Jan 2015 Epub ahead of print]
・Genome-wide analysis of CNV (copy number variation) and their associations with narcolepsy in a
Japanese population..Yamasaki M, Miyagawa T, Toyoda H, Khor SS, Koike A, Nitta A, Akiyama
K, Sasaki T, Honda M, and Tokunaga K.,J Hum Genet.,59(5): 235-240, 2014
・Immune-related pathways including HLA-DRB1*13:02 are associated with panic disorder.ShimadaSugimoto M, Otowa T, Miyagawa T, Khor SS, Kashiwase K, Sugaya N, KawamuraY, Umekage T,
Kojima H, Saji H, Miyashita A, Kuwano R, Kaiya H, Kasai K, Tanii H , Tokunaga K, and Sasaki
T. ,Brain Behav. Immun.,46: 96-103, 2015.
・Detection of hereditary 1,25-hydroxyvitamin D-resistant rickets caused by uniparental disomy ofchromosome 12 using genome-wide single nucleotide polymorphism array.Tamura M, Isojima T,
Kawashima M, Yoshida H, Yamamoto K, Kitaoka T, Namba N, Oka A, Ozono K, Tokunaga K,
and Kitanaka S. ,PLoS ONE,10(7): e0131157, 2015.
・A polymorphism in CCR1/CCR3 is associated with narcolepsy.Toyoda H, Miyagawa T, Koike A,
Kanbayashi T, Imanishi A, Sagawa Y, Kotorii N, Kotorii T, Hashizume Y, Ogi K, Hiejima H, Kamei
Y, Hida A, Miyamoto M, Imai M, Fujimura Y, Tamura Y, Ikwgami A, Wada Y, Moriya S, Furuya232

H, Takeuchi M, Kirino Y, Meguro A, Remmers EF, Kawamura Y, Otowa T, Miyashita A,
Kashiwase K, Khor SS, Yamasaki M, Kuwano R, Sasaki T, Ishigooka J, Kuroda K, Kume K, Chiba
S, Yamada N, Okawa M, Hirata K, Mizuki N, Uchimura N, Shimizu T, Inoue Y, Honda Y, Mishima
K, Honda M, and Tokunaga K. ,Brain Behav. Immun.,49: 148-155, 2015.
・Genome-wide association study of autism spectrum disorder in the East Asian populations.Liu X,
Shimada T, Otowa T, Wu Y-Y, Kawamura Y, Tochigi M, Iwata Y, Umekage T, Toyota T, Maekawa
M, Iwayama Y, Suzuki K, Kakiuchi C, Kuwabara H, Kano Y, Nishida H, Sugiyama T, Kato N,
Chen CH, Mori N, Yamada K, Yoshikawa T, Kasai K, Tokunaga K, Sasaki T, and Gau SS-F.,Autism
Res. ,9(3): 340-349, 2016.
・Understanding of HLA-conferred susceptibility to chronic hepatitis B infection requires HLA
genotyping-based association analysis.Nishida N, Ohashi J, Khor S-S, Sugiyama M, Tsuchiura T,
Sawai H, Hino K, Honda M, Kaneko S, Yatsuhashi H, Yokosuka O, Koike k, Kurosaki M, Izumi
N, Korenaga M, Kang J-H, Tanaka E, Akinobu Taketomi A, Eguchi Y, Sakamoto N, Yamamoto K,
Tamori A, Sakaida I, Hige S, Itoh Y, Mochida S, Mita E, Takikawa Y, Ide T, Hiasa Y, Hiroto
Kojima H,

Yamamoto K, Nakamura M, Saji H, Sasazuki T, Kanto T, Tokunaga K, andMizokamoi M. ,Sci Rep,6: 24767 Epub, 2016
・Identification of novel exonic mobile element insertions in epithelial ovarian cancers.Hayano T,
Yamada S, Hosomichi K, Nakaoka H, Yoshihara K, Adachi S, Kashima K, Tanaka K, Enomoto T,
Inoue I. ,Hum Genome Var.,2: 15030, 2015
・Aggregation of rare/low-frequency variants of the mitochondria respiratory chain-related proteinsin rheumatoid arthritis patients.Mitsunaga S, Hosomichi K, Okudaira Y, Nakaoka H, Suzuki Y,
Kuwana M, Sato S, Kaneko Y, Homma Y, Oka A, Shiina T, Inoko H, Inoue I. ,J Hum Genet.,60(8):449-454, 2015
・The impact of next-generation sequencing technologies on HLA research.Hosomichi K, Shiina T,
Tajima A, Inoue I. ,J Hum Genet.,60(11): 665-673, 2015

233

「生命と環境のフェノーム統合データベース」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：豊田哲郎（理化学研究所・情報基盤センター・統合データベース特別ユニット、ユニットリーダー）
主な開発対象データベース
BioLOD.org (閉鎖)
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 6 件）
１．著者、論文タイトル、掲載誌 巻、号、発行年、DOI
1. Kobayashi N, Ishii M, Takahashi S, Mochizuki Y, Matsushima A, Toyoda T.“Semantic-JSON: alightweight web service interface for Semantic Web contents integrating multiple life science
databases”, Nucl Acids Res, 39:W533-540, 2011, DOI:10.1093/nar/gkr353
2. Baerenfaller K, Bastow R, Beynon J, Brady S, Brendel V, Donaldson S, Forster M, Gifford D,
Grotewold E, Gutierrez R, Huala E, Jaiswal P, Joshi H, Kersey P, Liu L, Loraine A, Lyons E, May
S, Mayer K, MacLean D, Meyers B, Mueller L, Muller R, Muller H.M, Ouellette F, Pires J. C,
Provart N, Staiger D, Stanzione D, Taylor J, Taylor C, Town, C.J, Toyoda T, Vaughn M, Walsh S,
Ware D, Weckwerth W. “Taking the Next Step: Building an Arabidopsis Information Portal”, Plant
Cell, 24:2248-56, 2012, DOI:10.1105/tpc.112.100669
3. Makita Y, Kobayashi N, Yoshida Y, Doi K, Mochizuki Y, Nishikata K, Matsushima A, Takahashi S,
Ishii M, Takatsuki T, Bhatia R, Khadbaatar Z, Watabe H, Masuya H, Toyoda T. “PosMed: ranking
genes and bioresources based on semantic web association study”, Nucl Acids Res, 41:W109-W114,
2013
4. Cox R. S, Nishikata K, Shimoyama S, Yoshida Y, Matsui M, Makita Y, Toyoda T. “PromoterCAD:
Data-driven design of plant regulatory DNA” Nucl Acids Res 41:W569-74, 2013,
DOI:10.1093/nar/gkt518
5. Nishikata K., Cox R. S, Shimoyama S, Yoshida Y, Matsui M, Makita Y, Toyoda T, “Database
construction for PromoterCAD: synthetic promoter design for mammals and plants”, ACS Synth
Biol, 2013, 10.1021/sb400178c
6. Suzuki T, Furuse T, Yamada I, Motegi H, Kozawa Y, Masuya H, Wakana S. “Pheno-Pub: a total
support system for the publication of mouse phenotypic data on the web”, Mamm Genome, 24:473483, 2013234

「生命と環境のフェノーム統合データベース」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：桝屋

啓志(理化学研究所 バイオリソースセンター

マウス表現型知識化研

究開発ユニット・ユニットリーダー)
主な開発対象データベース
J-phenome
http://jphenome.info/
原著論文発表 （国内（和文）誌 1 件、国際（欧文）誌 4 件）
・CLO: The cell line ontology.Sarntivijai S, Lin Y, Xiang Z, Meehan TF, Diehl AD, Vempati UD,
Schürer SC, Pang C, Malone J, Parkinson H, Liu Y, Takatsuki T, Saijo K, Masuya H, Nakamura Y,
Brush MH, Haendel MA, Zheng J, Stoeckert CJ, Peters B, Mungall CJ, Carey TE, States DJ, Athey
BD, He Y.,Journal of Biomedical Semantics,vol. 5 No. 37. 2014
・遺伝学オントロジー.桝屋啓志, 溝口理一郎,人工知能学会論文誌,vol. 29, No. 3, pp. 311327, 2014
・Applying the ARRIVE Guidelines to an In Vivo Database.Karp N A, Meehan T F, Morgan H, Mason
J C, Blake A, Kurbatova N, Smedley D, Jacobsen J, Mott R F, Iyer V, Matthews P, Melvin D G,
Wells S, Flenniken A M, Masuya H, Wakana S, White J K, Lloyd K C K, Reynolds C L, Paylor
R, West D B, Svenson K L, Chesler E J, de Angelis M H, Tocchini-Valentini G P, Sorg T, Herault
Y, Parkinson H, Mallon A M, Brown S D M,,PLOS Biology,13, e1002151, 2015
・Principles and application of LIMS in mouse clinics.Maier H, Schütt C, Steinkamp R, Hurt A,
Schneltzer E, Gormanns P, Lengger C, Griffiths M, Melvin D, Agrawal N, Alcantara R, Evans A,
Gannon D, Holroyd S, Kipp C, Raj NP, Richardson D, LeBlanc S, Vasseur L, Masuya H, Kobayashi
K, Suzuki T, Tanaka N, Wakana S, Walling A, Clary D, Gallegos J, Fuchs H, de Angelis MH,
Gailus-Durner V, ,Mammalian Genome,26, 467-481, 2015
・Endoplasmic reticulum stress-mediated apoptosis contributes to a skeletal dysplasia resembling
platyspondylic lethal skeletal dysplasia, Torrance type, in a novel Col2a1 mutant mouseline.Kimura M, Ichimura S, Sasaki K, Masuya H, Suzuki T, Wakana S, Ikegawa S, Furuichi
T, ,Biochemical and Biophysical Research Communications,468, 86-91, 2015

235

「蛋白質構造データバンクの国際的な構築と統合化」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：中村 春木（国立大学法人大阪大学蛋白質研究所、教授）
主な開発対象データベース
日本蛋白質構造データバンク - PDB Japan – PDBj
http://pdbj.org/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 56 件）①発行済論文数（国内（和文） 0 件、国際（欧文） 56 件）②未発行論文数（国内（和文） 0 件、国際（欧文） 0 件）
〈国際〉
A-1. Hiroshi Wako and Shigeru Endo, “Ligand-induced conformational change of a protein
reproduced by a linear combination of displacement vectors obtained from normal mode analysis.”
Biophys. Chem. vol.159, pp.257-266, 2011 [DOI:10.1016/j.bpc.2011.07.004]
A-2. Daron M. Standley and Mark van der Giezen, “Modeling the alternative oxidase from the humanpathogen Blastocystis using automated hybrid structural template assembly.” Research and Reports
in Biochemistry, vol.2, pp.1-8, 2011 [DOI: 10.2147/RRBC.S26820]
A-3. Ashwini Patil, Shunsuke Teraguchi, Huy Dinh, Kenta Nakai, and Daron M. Standley, “Functional
Annotation of Intrinsically Disordered Domains by Their Amino Acid Content Using Idd Navigator.”
Pac. Symp. Biocomput., vol.17, pp.164-175, 2011 [DOI: 10.1142/9789814366496_0016]
A-4. Sarel J. Fleishman, Timothy A. Whitehead, Eva-Maria Strauch, Jacob E. Corn, Sanbo Qin, HuanXiang Zhou, Julie C. Mitchell, Omar N.A. Demerdash, Mayuko Takeda-Shitaka, Genki Terashi, Iain
H. Moal, Xiaofan Li, Paul A. Bates, Martin Zacharias, Hahnbeom Park, Jun-su Ko, Hasup Lee,
Chaok Seok, Thomas Bourquard, Julie Bernauer, Anne Poupon, Jérôme Azé, Seren Soner, Şefik
Kerem Ovalı, Pemra Ozbek, Nir Ben Tal, Türkan Haliloglu, Howook Hwang, Thom Vreven, Brian
G. Pierce, Zhiping Weng, Laura Pérez-Cano, Carles Pons, Juan Fernández-Recio, Fan Jiang, FengYang, Xinqi Gong, Libin Cao, Xianjin Xu, Bin Liu, Panwen Wang, Chunhua Li, Cunxin Wang,
Charles H. Robert, Mainak Guharoy, Shiyong Liu, Yangyu Huang, Lin Li, Dachuan Guo, Ying Chen,Yi Xiao, Nir London, Zohar Itzhaki, Ora Schueler-Furman, Yuval Inbar, Vladimir Potapov, Mati
Cohen, Gideon Schreiber, Yuko Tsuchiya, Eiji Kanamori, Daron M. Standley, Haruki Nakamura,Kengo Kinoshita, Camden M. Driggers, Robert G. Hall, Jessica L. Morgan, Victor L. Hsu, Jian Zhan,
Yuedong Yang, Yaoqi Zhou, Panagiotis L. Kastritis, Alexandre M.J.J. Bonvin, Weiyi Zhang, Carlos
J. Camacho, Krishna P. Kilambi, Aroop Sircar, Jeffrey J. Gray, Masahito Ohue, Nobuyuki Uchikoga,
Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama, Raed Khashan, Stephen Bush, Denis Fouches,
236

Alexander Tropsha, Juan Esquivel-Rodríguez, Daisuke Kihara, P. Benjamin Stranges, Ron Jacak,
Brian Kuhlman, Sheng-You Huang, Xiaoqin Zou, Shoshana J. Wodak, Joel Janin, and David Baker,“Community-wide assessment of protein-interface modeling suggests improvements to design
methodology.” Journal of Molecular Biology, vol. 414, pp.289-302, 2011 [ DOI : 10.1016/
j.jmb.2011.09.031]
A-5. Toshiaki Katayama, Mark D. Wilkinson, Rutger Vos, Takeshi, Kawashima, Shuichi Kawashima,
Mitsuteru Nakao, Yasunori Yamamoto, Hong-Woo Chun, Atsuko Yamaguchi, Shin Kawano, Jan
Aerts, Kiyoko F. Aoki-Kinoshita, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Raoul JP Bonnal, José M
Fernández, Takatomo Fujisawa, Paul M.K. Gordon, Naohisa Goto, Syed Haider, Todd Harris,
Takashi Hatakeyama, Isaac Ho, Masumi Itoh, Arek Kasprzyk, Nobuhiro Kido, Young-Joo Kim,
Akira R. Kinjo, Fumikazu, Konishi, Yulia Kovarskaya, Greg von Kuster, Alberto Labarga,
Vachiranee Limviphuvadh, Luke McCarthy, Yasukazu Nakamura, Yunsun Nam, Kozo Nishida,
Kunihiro Nishimura, Tatsuya Nishizawa, Soichi Ogishima, Tom Oinn, Shinobu Okamoto, Shujiro
Okuda, Keiichiro Ono, Kazuki Oshita, Keun-Joon Park, Nicholas Putnam, Martin Senger, Jessica
Severin, Yasumasa Shigemoto, Hideaki Sugawara, James Taylor, Oswaldo Trelles, Chisato Yamasaki,
Riu Yamashita, Noriyuki Satoh and Toshihisa Takagi, “The 2nd DBCLS BioHackathon:interoperable bioinformatics Web services for integrated applications.” Journal of Biomedical
Semantics, vol. 2, ID: 4, 2011 [DOI:10.1186/2041-1480-2-4]
A-6. Akira R. Kinjo, Yutaro Kumagai, Huy Dinh, Osamu Takeuchi and Daron M. Standley.
“Functional characterization of protein domains common to animal viruses and mouse.” BMC
Genomics, vol.12, ID: S21, 2011 [DOI:10.1186/1471-2164-12-S3-S21]
A-7. Hiroshi Wako and Shigeru Endo, “ProMode-Oligomer: Database of normal mode analysis indihedral angle space for a full-atom system of oligomeric proteins.” The Open Bioinformatics
Journal, vol.6, pp.9-19, 2012 [DOI:10.2174/1875036201206010009]
A-8. Akira R. Kinjo, Hirofumi Suzuki, Reiko Yamashita, Yasuyo Ikegawa, Takahiro Kudo, Reiko
Igarashi, Yumiko Kengaku, Hasumi Cho, Daron M. Standley, Atsushi Nakagawa, and Haruki
Nakamura, “Protein Data Bank Japan (PDBj): Maintaining a structural data archive and Resource
Description Framework format.” Nucleic Acids Research, vol. 40, pp.D453-D460, 2012
[DOI:10.1093/nar/gkr811]
A-9. Akira R. Kinjo, Haruki Nakamura，”Composite structural motifs of binding sites for delineating
biological

functionsofproteins.”

PLoS

One,

vol.7,

ID:e31437,

2012[DOI:10.1371/journal.pone.0031437]
A-10. Shide Liang, Chi Zhang, Jamica Sarmiento, Daron M. Standley. “Protein Loop Modeling with
Optimized Backbone Potential Functions.” Journal of Chemical Theory and Computation, vol.8 (5),pp.1820-27, 2012 [DOI: 10.1021/ct300131p]
A-11. Akira R. Kinjo, Haruki Nakamura, “GIRAF: a method for fast search and flexible alignment of237

ligand binding interfaces in proteins at atomic resolution”, Biophysics, vol. 8, pp.79-94, 2012
[DOI:10.2142/biophysics.8.79]
A-12. Akira R. Kinjo, Haruki Nakamura, “Functional Structural Motifs for Protein–Ligand, Protein–
Protein, and Protein–Nucleic Acid Interactions and their Connection to Supersecondary Structures.”
Methods in Molecular Biology, vol..932, pp. 295-315, 2012 [DOI: 10.1007/978-1-62703-065-6_18]
A-13. Alexis Vandenbon, Shunsuke Teraguchi, Shizuo Akira, Kiyoshi Takeda, Daron M. Standley,“Systems biology approaches to toll-like receptor signaling.” Wiley Interdisciplinary ReviewsSystems Biology and Medicine, vol.4 (5), pp.497-507, 2012 [DOI: 10.1002/wsbm.1178]
A-14. Yuko Tsuchiya, Kengo Kinoshita, Shigeru Endo and Hiroshi Wako, “Dynamic features ofhomodimer interfaces calculated by normal-mode analysis.” Protein Sci., vol. 21 (10), pp.1503-13,
2012 [DOI: 10.1002/pro.2140]
A-15. Ashwini Patil, Shunsuke Teraguchi, Huy Dinh, Kenta Nakai, and Daron M. Standley,“Functional annotation of intrinsically disordered domains by their amino acid content using IDD
Navigator.” Pac Symp Biocomput, vol.17, pp.164-175, 2012 [DOI: 9789814366496_0016]
A-16. Bhaskar Dasgupta, Haruki Nakamura and Akira R. Kinjo, “Counterbalance of ligand- and selfcoupled motions characterizes multi-specificity of Ubiquitin.” Protein Science, vol. 22, pp.168-178,
2012 [DOI:10.1002/pro.2195]
A-17. Alexis Vandenbon, Yutaro Kumagai, Akira Shizuo, Daron M. Standley, “A novel unbiased
measure for motif co-occurrence predicts combinatorial regulation of transcription.” BMC
Genomics, vol.13, 2012 [DOI: 10.1186/1471-2164-13-S7-S11]
A-18. Kenta Maruyama, Masahiro Fukasaka, Alexis Vandenbon, Tatsuya Saitoh, Takumi Kawasaki,
Takeshi Kondo, Kazunari K. Yokoyama, Hiroyasu Kidoya, Nobuyuki Takakura, Daron M. Standley,
Osamu Takeuchi, Shizuo Akira, “The Transcription Factor Jdp2 Controls Bone Homeostasis andAntibacterial Immunity by Regulating Osteoclast and Neutrophil Differentiation.” Immunity, vol. 37(6), pp.1024-36, 2012 [DOI: 10.1016/j.immuni.2012.08.022]
A-19. Daisuke Kuroda, Hiroki Shirai, Matthew P. Jacobson, Haruki Nakamura, “Computer-aided
antibody design.” Protein Engineering, Design and Selection, vol.25(10), pp.507-21, 2012 [DOI:
10.1093/protein/gzs024]
A-20. Akira R. Kinjo, Haruki Nakamura, “Composite structural motifs of binding sites for delineating
biological functions of proteins.” PLoS One, vol.7, pp.e31437, 2012 [DOI: 10.1371/ journal.pone.
0031437]
A-21. Alexis Vandenbon, Yutaro Kumagai, Shunsuke Teraguchi, Karlou Mar Amada, Shizuo Akira
and Daron M. Standley, “Parzen window-based approach for the detection of locally enriched
transcription factor binding sites.” BMC Bioinformatics, vol. 14, pp.26, 2013 [DOI: 10.1186/14712105-14-26]
A-22. Hiroshi Wako, Shigeru Endo, “Normal mode analysis based on an elastic network model for238biomolecules in the Protein Data Bank, which uses dihedral angles as independent variables.” Comp.
Biol. Chem., vol. 44, pp.22-30, 2013 [DOI:10.1016/j.compbiolchem.2013.02.006]
A-23. Kazutaka Katoh, Daron M. Standley, “MAFFT Multiple Sequence Alignment Software Version
7: Improvements in Performance and Usability”, Mol Biol Evol, vol. 30 (4), pp.772-80, 2013 [DOI:
10.1093/molbev/mst010]
A-24. Toshiaki Katayama, Mark D Wilkinson, Gos Micklem, Shuichi Kawashima, Atsuko Yamaguchi,
Mitsuteru Nakao, Yasunori Yamamoto, Shinobu Okamoto, Kenta Oouchida, Hong-Woo Chun, Jan
Aerts, Hammad Afzal, Erick Antezana, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Francois Belleau, Jerven
Bolleman, Raoul JP Bonnal, Brad Chapman, Peter JA Cock,Tore Eriksson, Paul MK Gordon,
Naohisa Goto, Kazuhiro Hayashi, Heiko Horn, Ryosuke Ishiwata, Eli Kaminuma, Arek Kasprzyk,
Hideya Kawaji, Nobuhiro Kido, Young Joo Kim,Akira R Kinjo, Fumikazu Konishi, Kyung-Hoon
Kwon, Alberto Labarga, Anna-Lena Lamprecht, Yu Lin, Pierre Lindenbaum, Luke McCarthy,
Hideyuki Morita, Katsuhiko Murakami, Koji Nagao, Kozo Nishida, Kunihiro Nishimura, Tatsuya
Nishizawa, Soichi Ogishima, Keiichiro Ono, Kazuki Oshita, Keun-Joon Park, Pjotr Prins, Taro L
Saito, Matthias Samwald, Venkata P Satagopam, Yasumasa Shigemoto, Richard Smith, Andrea
Splendiani,Hideaki Sugawara, James Taylor, Rutger A Vos, David Withers, Chisato Yamasaki,
Christian M Zmasek, Shoko Kawamoto, Kosaku Okubo, Kiyoshi Asai and Toshihisa Takagi, “The3rd DBCLS BioHackathon: improving life science data integration with Semantic Web technologies.”
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A-28. Rocco Moretti, Sarel J. Fleishman, Rudi Agius, Mieczyslaw Torchala, Paul A. Bates, Panagiotis
L. Kastritis, João P. G. L. M. Rodrigues, Mikaël Trellet, Alexandre M. J. J. Bonvin, Meng Cui,
Marianne Rooman, Dimitri Gillis, Yves Dehouck, Iain Moal, Miguel Romero-Durana, Laura PerezCano, Chiara Pallara, Brian Jimenez, Juan Fernandez-Recio, Samuel Flores, Michael Pacella,239

Krishna Praneeth Kilambi, Jeffrey J. Gray, Petr Popov, Sergei Grudinin, Juan Esquivel-Rodríguez,
Daisuke Kihara, Nan Zhao, Dmitry Korkin, Xiaolei Zhu, Omar N. A. Demerdash, Julie C. Mitchell,
Eiji Kanamori, Yuko Tsuchiya, Haruki Nakamura, Hasup Lee, Hahnbeom Park, Chaok Seok, Jamica
Sarmiento, Shide Liang, Shusuke Teraguchi, Daron M. Standley, Hiromitsu Shimoyama, Genki
Terashi, Mayuko Takeda-Shitaka, Mitsuo Iwadate, Hideaki Umeyama, Dmitri Beglov, David R. Hall,
Dima Kozakov, Sandor Vajda, Brian G. Pierce, Howook Hwang, Thom Vreven, Zhiping Weng,
Yangyu Huang, Haotian Li, Xiufeng Yang, Xiaofeng Ji, Shiyong Liu, Yi Xiao, Martin Zacharias,
Sanbo Qin, Huan-Xiang Zhou, Sheng-You Huang, Xiaoqin Zou, Sameer Velankar, Joël Janin,
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Mitsuteru Nakao, Yasunori Yamamoto, Shinobu Okamoto, Kenta Oouchida,Hong-Woo Chun, Jan
Aerts, Hammad Afzal, Erick Antezana, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Francois Belleau, Jerven
Bolleman, Raoul JP Bonnal, Brad Chapman, Peter JA Cock, Tore Eriksson, Paul MK Gordon,
Naohisa Goto, Kazuhiro Hayashi, Heiko Horn,Ryosuke Ishiwata, Eli Kaminuma, Arek Kasprzyk,
240

Hideya Kawaji, Nobuhiro Kido, Young Joo Kim, Akira R Kinjo, Fumikazu Konishi, Kyung-Hoon
Kwon, Alberto Labarga, Anna-Lena Lamprecht, Yu Lin, Pierre Lindenbaum, Luke McCarthy,
Hideyuki Morita, Katsuhiko Murakami, Koji Nagao, Kozo Nishida, Kunihiro Nishimura, Tatsuya
Nishizawa, Soichi Ogishima, Keiichiro Ono, Kazuki Oshita, Keun-Joon Park, Pjotr Prins, Taro L
Saito,Matthias Samwald, Venkata P Satagopam, Yasumasa Shigemoto, Richard Smith, Andrea
Splendiani, Hideaki Sugawara, James Taylor, Rutger A Vos, David Withers, Chisato Yamasaki,
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Ezgi Karaca, Christophe Schmitz, Marc van Dijk, Alexandre M. J. J. Bonvin, Miriam Eisenstein,
Brian Jiménez-García, Solène Grosdidier, Albert Solernou, Laura Pérez-Cano, Chiara Pallara, Juan
Fernández-Recio, Jianqing Xu, Pravin Muthu, Krishna Praneeth Kilambi, Jeffrey J. Gray, Sergei
Grudinin, Georgy Derevyanko, Julie C. Mitchell, John Wieting, Eiji Kanamori, Yuko Tsuchiya,
Yoichi Murakami, Joy Sarmiento, Daron M. Standley, Matsuyuki Shirota, Kengo Kinoshita, Haruki
Nakamura, Matthieu Chavent, David W. Ritchie, Hahnbeom Park, Junsu Ko, Hasup Lee, Chaok
Seok, Yang Shen, Dima Kozakov, Sandor Vajda, Petras J. Kundrotas, Ilya A. Vakser, Brian G. Pierce,
Howook Hwang, Thom Vreven, Zhiping Weng, Idit Buch, Efrat Farkash, Haim J. Wolfson, Martin
Zacharias, Sanbo Qin, Huan-Xiang Zhou, Shen-You Huang, Xiaoqin Zou, Justyna A. Wojdyla, Colin
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Takahisa Ikegami, Tsutomu Kodaki, Akifumi Takaori-Kondo, Ryo Akihide, Takashi Nagata, Masato
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10.1007/s10858-012-9701-y.]B-13. Yoshikazu Hattori, Kyoko Furuita, Izuru Ohki, Takahisa Ikegami, Harumi Fukada, Masahiro
Shirakawa, Toshimichi Fujiwara and Chojiro Kojima, “Utilization of lysine 13C-methylation NMR
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ensemble of biomolecular structures by non-linear multi-dimensional scaling using inter-atomic
distance variance matrix.” J. Biomol. NMR. Vol.58(1), pp.61-67, Jan 2014 [DOI: 10.1007/s10858013-9805-z]

243

「蛋白質構造データバンクの高度化と統合的運用」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：中村 春木(大阪大学 蛋白質研究所・所長／教授)
主な開発対象データベース
日本蛋白質構造データバンク - PDB Japan – PDBj
http://pdbj.org/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 38 件）
・ GIANT: pattern analysis of molecular interactions in 3D structures of protein-small ligand
complexes.Kasahara K & Kinoshita K,BMC Bioinformatics,vol.15, no.12, 2014
・CDK9 inhibitor FIT-039 prevents replication of multiple DNA viruses..Yamamoto M, Onogi H, Kii
I, Yoshida S, Iida K, Sakai H, Abe M, Tsubota T, Ito N, Hosoya T & Hagiwara M,Journal of Clinical
Investigation,vol. 124, no. 8, pp.3479-3488, 2014
・Cooperation between phenotypic plasticity and genetic mutations can account for the cumulative
selection in evolution.Nishikawa K & Kinjo AR,BIOPHYSICS,vol.10, pp.99-108, 2014
・Specific non-local interactions are not necessary for recovering native protein dynamics.Dasgupta
B, Kasahara K, Kamiya N, Nakamura H & Kinjo AR,PLOS One,vol.9:e91347, 2014
・Kotai Antibody Builder: automated high-resolution structural modeling of antibodies.Yamashita K,
Ikeda K, Amada K, Liang S, Tsuchiya Y, Nakamura H, Shirai H & Standley, D.
M.,Bioinformatics,vol.30, pp.3279-3280, 2014
・Dynamics of enhancers in myeloid antigen presenting cells upon LPS stimulation.Vandenbon A,
Teraguchi S, Takeuchi O, Suzuki Y & Standley, DM,BMC Genomics,15 Suppl 10, S4, 2014
・Akirin2 is critical for inducing inflammatory genes by bridging IkappaB-zeta and the SWI/SNF
complex.Tartey S, Matsushita K, Vandenbon A, Ori D, Imamura T, Mino T, Standley, D. M,
Hoffmann J. A, Reichhart J. M, Akira S & Takeuchi O,EMBO J,vol.33, pp.2332-2348, 2014
・Blockade of TLR3 protects mice from lethal radiation-induced gastrointestinal syndrome.Takemura
N, Kawasaki T, Kunisawa J, Sato S, Lamichhane A, Kobiyama K, Aoshi T, Ito J, Mizuguchi K,
Karuppuchamy T, Matsunaga K, Miyatake S, Mori N, Tsujimura T, Satoh T, Kumagai Y, Kawai T,
Standley DM, Ishii KJ, Kiyono H, Akira S & Uematsu S,Nature communications,vol.5, Article
number: 4492, 2014
・ High-resolution modeling of antibody structures by a combination of bioinformatics, expert
knowledge, and molecular simulations .Shirai H, Ikeda K, Yamashita K, Tsuchiya Y, Sarmiento J,
Liang S, Morokata T, Mizuguchi K, Higo J, Standley D. M & Nakamura H,Proteins,vol.82,
pp.1624-1635, 2014
・ Differential roles of epigenetic changes and Foxp3 expression in regulatory T cell-specific244transcriptional regulation.Morikawa H, Ohkura N, Vandenbon A, Itoh M, Nagao-Sato S, Kawaji
H, Lassmann T, Carninci P, Hayashizaki Y, Forrest A. R, Standley DM, Date H, Sakaguchi S &Consortium F,Proc Natl Acad Sci U S A,111, pp.5289-5294, 2014
・Quantifying sequence and structural features of protein-RNA interactions.Li S, Yamashita K, Amada
KM & Standley DM,Nucleic Acids Research,vol.42, pp.10086-10098, 2014
・MAFFT: iterative refinement and additional methods.Katoh K & Standley DM,Methods Mol.
Biol.,vol.1079, pp.131-146, 2014
・RNA-LIM: A Novel Procedure for Analyzing Protein/Single-Stranded RNA Propensity Data with
Concomitant Estimation of Interface Structure.Hall D, Li S, Yamashita K, Azuma R, Carver JA &Standley DM,Analytical biochemistry,ol. 472, pp. 52-61, 2014
・A novel protein distance matrix based on the minimum arc-length between two amino-acid residues
on the surface of a globular protein.Hall D, Li S, Yamashita K, Azuma R, Carver JA & Standley
DM,Biophysical chemistry, vol.190-191, pp.50-55, 2014
・Intrinsic Disorder Mediates Cooperative Signal Transduction in STIM1.Furukawa Y, Teraguchi S,
Ikegami T, Dagliyan O, Jin L, Hall D, Dokholyan N. V, Namba K, Akira S, Kurosaki T, Baba Y &Standley DM,J Mol Biol,vol. 426, no.10, pp. 2082–2097, 2014
・Blind prediction of interfacial water positions in CAPRI.Lensink MF, Moal IH, Bates PA, Kastritis
PL, Melquiond AS, Karaca E, Schmitz C, van Dijk M, Bonvin AM, Eisenstein M, Jiménez-García
B, Grosdidier S, Solernou A, Pérez-Cano L, Pallara C, Fernández-Recio J, Xu J, Muthu P, Praneeth
Kilambi K, Gray JJ, Grudinin S, Derevyanko G, Mitchell J. C, Wieting J, Kanamori E, Tsuchiya Y,
Murakami Y, Sarmiento J, Standley DM, Shirota M, Kinoshita K, Nakamura H, Chavent M, Ritchie
DW, Park H, Ko J, Lee H, Seok C, Shen Y, Kozakov D, Vajda S, Kundrotas PJ, Vakser IA, Pierce
BG, Hwang H, Vreven T, Weng Z, Buch I, Farkash E, Wolfson HJ, Zacharias M, Qin S, Zhou HX,
Huang SY, Zou X, Wojdyla JA, Kleanthous C & Wodak SJ,Proteins, vol.82, No.4, pp.620-632,
2014
・Combination of triple bond and adamantane ring on the vitamin D side chain produced partial
agonists for vitamin D receptor.Kudo T, Ishizawa M, Maekawa K, Nakabayashi M, Watarai Y,
Uchida H, Tokiwa H, Ikura T, Ito N, Makishima M & Yamada S,Journal of Medicinal
Chemistry,vol. 57, pp.4073-4087, 2014
・Response to On prompt update of literature references in the Protein Data Bank..Berman HM, Burley
SK, Kleywegt GJ, Nakamura H & Markley JL,Acta Crystallogr D Biol Crystallogr.,vol. 70,
pp.2780, 2014
・The Protein Data Bank archive as an open data resource..Berman HM, Kleywegt GJ, Nakamura H& Markley JL.,Journal of Computer-Aided Molecular Design,vol. 28, no. 10, pp.1009-1014, 2014
・Implementation of Linked Data in the Life Sciences at BioHackathon 2011.Aoki-Kinoshita KF,
Kinjo AR, Morita M, Igarashi Y, Chen Y, Shigemoto Y, Fujisawa T, Akune Y, Katoda T, Kokubu
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A, Mori T, Nakao M, Kawashima S, Okamoto S, Katayama T & Ogishima S,Journal of Biomedical
Semantics,vol.6, p.3, 2015
・ Hydroxypropyl-beta-Cyclodextrin Spikes Local Inflammation That Induces Th2 Cell and T
Follicular Helper Cell Responses to the Coadministered Antigen.Onishi M, Ozasa K, Kobiyama K,
Ohata K, Kitano M, Taniguchi K, Homma T, Kobayashi M, Sato A, Katakai Y, Yasutom Y, Wijaya
E, Igarashi Y, Nakatsu N, Ise W, Inoue T, Yamada H, Vandenbon A, Standley DM, Kurosaki T,
Coban C, Aoshi T, Kuroda E & Ishii KJ,Journal of immunology,vol.194, pp.2673-2682, 2015
・ Utilization of paramagnetic relaxation enhancements for high-resolution NMR structure
determination of a soluble loop-rich protein with sparse NOE distance restraints.Furuita K,
Kataoka S, Sugiki T, Hattori Y, Kobayashi N, Ikegami T, Shiozaki K, Fujiwara T & Kojima C,J
Biomol NMR,vol.61, no.1, pp.55-64, 2014
・Structural basis for inhibition of the MDM2:p53 interaction by an optimized MDM2-binding peptide
selected with mRNA display.Nagata T, Shirakawa K, Kobayashi N, Shiheido H, Tabata N, SakumaYonemura Y, Horisawa K, Katahira M, Doi N & Yanagawa H,PLOS One,vol.9, no.10, pp.e109163,
2014
・Novel RNA recognition motif domain in the cytoplasmic polyadenylation element binding protein
3.Tsuda K, Kuwasako K, Nagata T, Takahashi M, Kigawa T, Kobayashi N, Güntert P, Shirouzu M,
Yokoyama S & Muto Y,Proteins,vol.82, no.10, pp.2879-86, 2014
・RBFOX and SUP-12 sandwich a G base to cooperatively regulate tissue-specific splicing.Kuwasako
K, Takahashi M, Unzai S, Tsuda K, Yoshikawa S, He F, Kobayashi N, Güntert P, Shirouzu M, Ito
T, Tanaka A, Yokoyama S, Hagiwara M, Kuroyanagi H & Muto Y,Nat Struct Mol Biol.,vol.21,
No.9, pp.778-786, 2014
・The C113D mutation in human Pin1 causes allosteric structural changes in the phosphate binding
pocket of the PPIase domain through the tug of war in the dual-histidine motif.Xu N, Tochio N,
Wang J, Tamari Y, Uewaki J, Utsunomiya-Tate N, Igarashi K, Shiraki T, Kobayashi N & Tate
S,Biochemistry,vol.53, no.34, pp.5568-5578, 2014
・Outcome of the First wwPDB Hybrid/Integrative Methods Task Force Workshop.Andrej Sali, Helen
M. Berman, Torsten Schwede, Jill Trewhella, Gerard Kleywegt, Stephen K. Burley, John Markley,
Haruki Nakamura, Paul Adams, Alexandre M. J. J. Bonvin, Wah Chiu, Matteo Dal Peraro, FrankDi Maio, Thomas E. Ferrin, Kay Grünewald, Aleksandras Gutmanas, Richard Henderson, Gerhard
Hummer, Kenji Iwasaki, Graham Johnson, Catherine L. Lawson, Jens Meiler, Marc A. MartiRenom, Gaetano T. Montelione, 24, Michael Nilges, 26, Ruth Nussinov, Ardan Patwardhan, JuriRappsilber, Randy J. Read, Helen Saibil, Gunnar F. Schröder, Charles D. Schwieters, Claus A. M.
Seidel, Dmitri Svergun, Maya Topf, Eldon L. Ulrich, Sameer Velankar, John D. Westbrook (8th in
38 authors), ,Structure,vol.23 (7), pp.1156-1167, 2015
・Omokage search: shape similarity search service for biomolecular structures in both the PDB and
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・ Liquid-theory analogy of direct-coupling analysis of multiple-sequence alignment and its
implications for protein structure prediction.Akira R. Kinjo,Biophysics and Physicobiology,vol. 12,
pp. 117-119, 2015
・A unified statistical model of protein multiple sequence alignment integrating direct coupling andinsertions.Akira R. Kinjo,Biophysics and Physicobiology,vol. 13, pp. 45-62, 2016
・ Regnase-1 and Roquin Regulate a Common Element in Inflammatory mRNAs by Spatiotemporally
Distinct Mechanisms.Takashi Mino, Yasuhiro Murakawa, Akira Fukao, Alexis Vandenbon, HansHermann Wessels, Daisuke Ori1, Takuya Uehata, Sarang Tartey, Shizuo Akira, Yutaka Suzuki,
Carola G. Vinuesa, Uwe Ohler, Daron M. Standley, Markus Landthaler, Toshinobu Fujiwara,
Osamu Takeuchi,,Cell,vol.161, pp.1058-1073, 2015
・ RabGDIalpha is a negative regulator of interferon-gamma-inducible GTPase-dependent cellautonomous immunity to Toxoplasma gondii.Jun Ohshima, Miwa Sasai, Jianfa Liu, Kazuo
Yamashita, Ji Su Ma, Youngae Lee,

Hironori Bando, Jonathan C. Howard, Shigeyuki Ebisu,

Mikako Hayashi, Kiyoshi Takeda, Daron M. Standley, Eva-Maria Frickel, and Masahiro
Yamamoto, ,Proc Natl Acad Sci U S A,vol.112, E4581-4590, 2015
・Hydroxypropyl-β-Cyclodextrin Spikes Local Inflammation That Induces Th2 Cell and T Follicular
Helper Cell Responses to the Coadministered Antigen.Motoyasu Onishi, Koji Ozasa, Kouji
Kobiyama, Keiichi Ohata, Mitsutaka Kitano, Keiichi Taniguchi, Tomoyuki Homma, Masanori
Kobayashi, Akihiko Sato, Yuko Katakai, Yasuhiro Yasutomi, Edward Wijaya, Yoshinobu Igarashi,
Noriyuki Nakatsu, Wataru Ise, Takeshi Inoue, Hiroshi Yamada, Alexis Vandenbon, Daron M.
Standley, Tomohiro Kurosaki, Cevayir Coban, Taiki Aoshi, Etsushi Kuroda, and Ken J.
Ishii, ,Journal of immunology,vol.194, pp.2673-2682, 2015,
・ NMR Exchange Format: a unified and open standard for representation of NMR restraint
data.Aleksandras Gutmanas, Paul D. Adams, Benjamin Bardiaux, Helen M. Berman, David A.
Case, Rasmus H. Fogh, Peter Güntert, Pieter M. S. Hendrickx, Torsten Herrmann, Gerard J.
Kleywegt, Naohiro Kobayashi, Oliver F. Lange, John L. Markley, Gaetano T. Montelione, Michael
Nilges, Timothy J. Ragan, Charles D. Schwieters, Roberto Tejero, Eldon L. Ulrich, Sameer
Velankar, Wim F. Vranken, Jonathan R. Wedell, John Westbrook, David S. Wishart & Geerten W.
Vuister,Nature Struct. & Mol. Biol.,vol. 22、No. 6、pp433-434 (2015)
・ Utilization of paramagnetic relaxation enhancements for high-resolution NMR structure
determination of a soluble loop-rich protein with sparse NOE distance restraints.Kyoko Furuita,
Saori Kataoka, Toshihiko Sugiki, Yoshikazu Hattori, Naohiro Kobayashi, Takahisa Ikegami,
Kazuhiro Shiozaki, Toshimichi Fujiwara and Chojiro Kojima, ,J. Biomol. NMR,vol. 61, No. 1,
pp55-64 (2015)247

・Advanced instrumentation for DNP-enhanced MAS NMR for higher magnetic fields and lower
temperatures.Yoh Matsuki, Toshitaka Idehara, Jun Fukazawa, and Toshimichi Fujiwara. ,J. Magn.
Reson,264, pp107-115 (2016).
・Structure determination of uniformly 13C,15N labeled protein using qualitative distance restraints
from MAS solid-state 13C-NMR observed paramagnetic relaxation enhancement.Hajime Tamaki,
Ayako Egawa, Kouki Kido, Tomoshi Kameda, Masakatsu Kamiya, Takashi Kikukawa, Tomoyasu
Aizawa, Toshimichi Fujiwara and Makoto Demura, ,J. Biomol. NMR,vol. 64, No. 1, pp87-101(2016).
・Publication of nuclear magnetic resonance experimental data with semantic web technology and theapplication thereof to biomedical research of proteins.Masashi Yokochi, Naohiro Kobayashi, Eldon
L. Ulrich, Akira R. Kinjo, Takeshi Iwata, Yannis E. Ioannidis, Miron Livny, John L. Markley,
Haruki Nakamura, Chojiro Kojima, Toshimichi Fujiwara,,Journal of Biomedical Semantics,vol. 7,
No. 16 (2016)248

「糖鎖統合データベースと研究支援ツールの開発」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：成松 久（（独）産業技術総合研究所 糖鎖医工学研究センター センター長）
主な開発対象データベース
日本糖鎖科学統合データベース JCGGDB
http://jcggdb.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌０件、国際（欧文）誌１２件）
1. Takuji Yamada, Ivica Letunic, Shujiro Okuda, Minoru Kanehisa and Peer Bork、 “iPath2.0:
interactive pathway explorer”, vol. 39, pp. W412-415, 2011 (DOI: 10.1093/nar/gkr313)
2. Hanashima, S., Kato, K., and Yamaguchi, Y.、“13C-NMR quantification of proton exchange at
LewisX hydroxyl groups in water”, Chemical Communications, 47 (38), 10800 - 10802 (2011) (DOI:
10.1039/C1CC13310A)
3. Toshiaki Katayama, Mark D Wilkinson, Rutger Vos, Takeshi Kawashima, Shuichi Kawashima,
Mitsuteru Nakao, Yasunori Yamamoto, Hong-Woo Chun, Atsuko Yamaguchi, Shin Kawano, Jan
Aerts, Kiyoko F Aoki-Kinoshita, Kazuharu Arakawa, Bruno Aranda, Raoul JP Bonnal, José M
Fernández, Takatomo Fujisawa, Paul MK Gordon, Naohisa Goto, Syed Haider, Todd Harris, Takashi
Hatakeyama, Isaac Ho, Masumi Itoh, Arek Kasprzyk, Nobuhiro Kido, Young-Joo Kim, Akira R
Kinjo, Fumikazu Konishi, Yulia Kovarskaya, Greg von Kuster, Alberto Labarga, Vachiranee
Limviphuvadh, Luke McCarthy, Yasukazu Nakamura, Yunsun Nam, Kozo Nishida, Kunihiro
Nishimura, Tatsuya Nishizawa, Soichi Ogishima, Tom Oinn, Shinobu Okamoto, Shujiro Okuda,
Keiichiro Ono, Kazuki Oshita, Keun-Joon Park, Nicholas Putnam, Martin Senger, Jessica Severin,
Yasumasa Shigemoto, Hideaki Sugawara, James Taylor, Oswaldo Trelles, Chisato Yamasaki, Riu
Yamashita, Noriyuki Satoh and Toshihisa Takagi, “The 2nd DBCLS BioHackathon: interoperable
bioinformatics Web services for integrated applications” , Journal of Biomedical Semantics, vol. 2,
pp.4, 2011 (DOI: 10.1186/2041-1480-2-4)
4. Hiroyuki Kaji, Toshihide Shikanai, Akiko Sasaki-Sawa, Hongling Wen, Mika Fujita, Yoshinori
Suzuki, Daisuke Sugahara, Hiromichi Sawaki, Yoshio Yamauchi, Takashi Shinkawa, Masato Taoka,
Nobuhiro Takahashi, Toshiaki Isobe, and Hisashi Narimatsu. Large-scale identification of Nglycosylated proteins from mouse tissues and construction of a glycoprotein database, GlycoProtDB.
J Proteome Res. 2012 Sep 7;11(9):4553-66. doi:10.1021/pr300346c.
5. Nonaka, M., Ma, B.Y., Imaeda, H., Kawabe, K., Kawasaki, N., Hodohara, K., Kawasaki, N., Andoh,A., Fujiyama, Y., Kawasaki, T., Dendritic cell-specific intercellular adhesion molecule 3-grabbing
non-integrin (DC-SIGN) recognizes a novel ligand, Mac-2-binding protein, characteristically
expressed on human colorectal carcinomas. J. Biol. Chem. 286(25), 22403-22413 (2011)249

6. Hirano, M., Ma, B.Y., Kawasaki, N., Kawasaki, T., Role of interaction of mannan-binding proteinwith meprins at the initial step of complement activation in ischemia/reperfusion injury to mouse
kidney. Glycobiology 22(1), 84-95 (2012)
7. Aoki-Kinoshita, K.F., Bolleman, J., Campbell, M., Kawano, S., Kim, J.D., Luetteke, T., Matsubara,
M., Okuda, S., Ranzinger, R., Sawaki, H., Shikanai, T., Shinmachi, D., Suzuki, Y., Toukach, P.,
Yamada, I., Packer, N.H., Narimatsu, H., 2013. Introducing glycomics data into the Semantic Web,
J. Biomed. Semantics. 4(1):39.
8. Aoki-Kinoshita, K.F., Sawaki, H., An, H.J., Cho, J.W., Hsu, D., Kato, M., Kawano, S., Kawasaki,T., Khoo, K.-H., Kim, J., Kim, J.-D., Li, X., Lütteke, L., Okuda, S., Packer, N.H., Paulson, J.C.,
Raman, R., Ranzinger, R., Shen, H., Shikanai, T., Yamada, I., Yang, P., Yamaguchi, Y., Ying, W., Yoo,
J.S., Zhang, Y., Narimatsu, H.、 The Third ACGG-DB Meeting Report: Towards an international
collaborative infrastructure for glycobioinformatics. Glycobiology. 23(2):144-146.
9. Aoki-Kinoshita, KF., Sawaki, H., An, HJ., Campbell, M., Cao, Q., Cummings, R., Hsu, DK., Kato,
M., Kawasaki, T., Khoo, KH., Kim, J., Kolarich, D., Li, X., Liu, M., Matsubara, M., Okuda, S.,
Packer, NH., Ranzinger, R., Shen, H., Shikanai, T., Shinmachi, D., Toukach, P., Yamada, I.,
Yamaguchi, Y., Yang, P., Ying, W., Yoo, JS., Zhang, Y., Zhang, Y., and Narimatsu, H. “The Fifth
ACGG-DB Meeting Report: Towards an International Glycan Structure Repository”, Glycobiology,
23(12), 1422-1424, 2013 (DOI: 10.1093/glycob/cwt084)
10. Sugahara, D., Kaji, H., Sugihara, K., Asano, M., Narimatsu, H., 2012. Large-scale identificationof target proteins of a glycosyltransferase isozyme by Lectin-IGOT-LC/MS, an LC/MS-based
glycoproteomic approach. Sci. Rep. 2:680.
11. Kawabe, K., Tateyama, D., Toyoda, H., Kawasaki, N., Hashii, N., Nakao, H., Matsumoto, S.,
Nonaka, M., Matsumura, H., Hirose, Y., Morita, A., Katayama, M., Sakuma, M., Kawasaki, N.,
Kusuda-Furue, M., Kawasaki, T., A novel antibody for human-induced pluripotent stem cells andembryonic stem cells recognizes a type of keratan sulfate lacking oversulfated structures.
Glycobiology 23 (3), 322–336 (2013)
12. Nonaka, M., Imaeda, H., Matsumoto, S., Ma, B. Y., Kawasaki, N., Mekata E., Akira Andoh, A.,
Saito, Y., Tani, T., Fujiyama, Y., Toshisuke, Kawasak, Mannan-binding protein, a C-type serum lectin,
recognizes primary colorectal carcinomas through tumor-associated Lewis glycans. J.
Immunol.,192,1294-1301(2014)250

「糖鎖統合データベースおよび国際糖鎖構造リポジトリの開発」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：成松 久(産業技術総合研究所 生命工学領域 創薬基盤研究部門・)
主な開発対象データベース
GlyTouCan
https://glytoucan.org/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 11 件）
・RNAi screening of human glycogene orthologs in the nematode Caenorhabditis elegans and theconstruction of the C. elegans glycogene database..Akiyoshi S, Nomura KH, Dejima K, Murata D,
Matsuda A, Kanaki N, Takaki T, Mihara H, Nagaishi T, Furukawa S, Ando KG, Yoshina S, Mitani
S, Togayachi A, Suzuki Y, Shikanai T, Narimatsu H, Nomura K,Glycobiology.,2015 Jan;25(1):820
・ The Lectin Frontier Database (LfDB), and Data Generation Based on Frontal Affinity
Chromatography..Hirabayashi J, Tateno H, Shikanai T, Aoki-Kinoshita KF, Narimatsu
H.,Molecules,8;20(1):951-973, 2015.
・Generation of Rat Induced Pluripotent Stem Cells Using a Plasmid Vector and Possible Applicationof a Keratan Sulfate Glycan Recognizing Antibody in Discriminating Teratoma Formation
Phenotypes.J. O. Makanga, M. Kobayashi, H. Ikeda, A. Christianto, H. Toyoda, M. Yamada, T.
Kawasaki, and T. Inazu,Biol. Pharm. Bull,vol. 38, pp.127-133, 2015
・WURCS: The Web3 Unique Representation of Carbohydrate Structures.Kenichi Tanaka, Kiyoko F.
Aoki-Kinoshita, Masaaki Kotera, Hiromichi Sawaki, Shinichiro Tsuchiya, Noriaki Fujita,
Toshihide Shikanai, Masaki Kato, Shin Kawano, Issaku Yamada, and Hisashi Narimatsu,Journalof Chemmical Information and Modeling,vol. 54, No. 6, pp1558-1566, 2014
"・Functional assay using lectin gene targeting technologies (over-expression).M. Nonaka, and T. Kawasaki,Methods Mol. Biol.,vol. 1200, pp.389-399, 2014 "・Mannan-binding protein, a C-type serum lectin, recognizes primary colorectal carcinomas throughtumor-associated Lewis glycans.M. Nonaka, H. Imaeda, S. Matsumoto, B. Y. Ma, N. Kawasaki, E.
Mekata, A. Andoh, Y. Saito, T. Tani, Fujiyama, and T. Kawasaki,Journal of immunology,vol. 192,
No.3, pp.1294-1301, 2015
・JCGGDB: Japan Consortium for Glycobiology and Glycotechnology Database..Maeda M, Fujita N,
Suzuki Y, Sawaki H, Shikanai T, Narimatsu H.,Methods Mol. Biol.,2015;1273:161-79.
・Strategy for development of clinically useful glyco-biomarkers..Narimatsu H.,Glycoconj J.,2014
Oct;31(6-7):403-7.
・GlycoRDF: an ontology to standardize glycomics data in RDF.Ranzinger R, Aoki-Kinoshita KF,
251

Campbell MP, Kawano S, Lütteke T, Okuda S, Shinmachi D, Shikanai T, Sawaki H, Toukach P,
Matsubara M, Yamada I, Narimatsu H.,Bioinformatics,31(6):919-925, 2015.
・GlyTouCan 1.0 - The international glycan structure repository.Aoki-Kinoshita K, Agravat S, Aoki
NP, Arpinar S, Cummings RD, Fujita A, Fujita N, Hart GM, Haslam SM, Kawasaki T, Matsubara
M, Moreman KW, Okuda S, Pierce M, Ranzinger R, Shikanai T, Shinmachi D, Solovieva E, Suzuki
Y, Tsuchiya S, Yamada I, York WS, Zaia J, Narimatsu H.,Nucleic Acids Research,Vol. 44, No. D1,
pp. D1237-D1242, 2016.
・ The Lectin Frontier Database (LfDB), and Data Generation Based on Frontal Affinity
Chromatography.Hirabayashi J, Tateno H, Shikanai T, Aoki-Kinoshita KF, Narimatsu
H. ,Molecules,Vol. 8, No. 20, Issue 1, pp. 951-973, 2015

252

「大規模ゲノム疫学研究の統合情報基盤の構築」
研究開発期間： 平成 23 年 4 月～平成 26 年 3 月
研究代表者：松田 文彦（京都大学大学院医学研究科）
主な開発対象データベース
Human Genetic Variation Database
http://www.hgvd.genome.med.kyoto-u.ac.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 ０件、国際（欧文）誌 12 件）
1. Yoshimura, K., Nakayama, T., Sekine, A., Matsuda, F., Kosugi, S., Yamada, R., Shimizu, Y.,
Kanematsu, A., Yoshimura, K., Ogawa, O., the Nagahama Cohort Research Group. (2012) B-typenatriuretic peptide as an independent correlate of nocturnal voiding in Japanese women. Neurourol.
Urodyn. 31, 1266-1271
2. Kawaguchi, T., Yoshio Sumida, T., Umemura, A., Matsuo, M, Takahashi, M, Takamura, T., Yasui,
M., Saibara, T., Hashimoto, E., Kawanaka, M., Watanabe, S., Kawata, S., Imai, Y., Kokubo, M.,
Shima, T., Park, H., Tanaka, H., Tajima, K., Yamada, R., Matsuda, F. and Okanoue, T. for Japan
Study Group of Nonalcoholic Fatty Liver Disease (JSG-NAFLD) (2012) Genetic Polymorphisms of
the Human PNPLA3 Gene are Strongly Associated with Severity of Non-Alcoholic Fatty Liver
Disease in Japanese. PLoS One 7, e38322.
3. Yoshimura, K., Nakayama, T., Sekine, A., Matsuda, F., Kosugi, S., Sugino, Y., Yoshimura, K. andOgawa, O. Nagahama Cohort Research Group. (2013) Prevalence of postmicturition urinary
incontinence in Japanese men: Comparison with other types of incontinence. Int. J. Urol. 20, 911916.
4. Tabara, Y., Takahashi, Y., Setoh, K., Muro, S., Kawaguchi, T., Terao, C., Kosugi, S., Sekine, A.,
Yamada, R., Mishima, M., Nakayama, T. and Matsuda, F. on behalf of the Nagahama Study Group.
(2013) Increased aortic wave reflection and smaller pulse pressure amplification in smokers andpassive smokers confirmed by urinary cotinine levels: The Nagahama Study. Int. J. Cardiol. 168,2673-2677.
5. Tabara, Y., Takahashi, Y., Kohara, K., Setoh, K., Kawaguchi, T., Terao, C., Igase, M., Yamada, R.,
Kosugi, S., Sekine, A., Miki, T., Nakayama, T. and Matsuda, F. on behalf of the Nagahama Study
Group. (2013) Association of longer QT interval with arterial waveform and lower pulse pressure
amplification: The Nagahama Study. Am. J. Hypertens. 26, 973-980.
6. Miyake, M., Yamashiro, K., Nakanishi, H., Nakata, I., Akagi-Kurashige., Y, Tsujikawa, A.,
Moriyama, M., Ohno-Matsui, K, Mochizuki, M., Yamada, R., Matsuda, F. and Yoshimura, N. (2013)
Insulin-like growth factor 1 is not associated with high myopia in a large Japanese cohort. Mol. Vis.
19,1074-1081.
253

7. Yamazaki, T., Yamori, M., Asai, K., Nakano-Araki, I., Yamaguchi, A., Takahashi, K., Sekine, A.,
Matsuda, F., Kosugi, S., Nakayama, T., Inagaki, N. and Bessho, K.; Nagahama Study Collaboration
Group. (2013) Mastication and risk for diabetes in a Japanese population: a cross-sectional study.
PLoS One. 8, e64113.
8. Khor, C. C., Miyake, M., Chen, L. J., Shi, Y., Barathi, V. A., Qiao, F., Nakata, I., Yamashiro, K.,
Zhou, X., Tam, P. O., Cheng, C. Y., Tai, E. S., Vithana, E. N., Aung, T., Teo, Y. Y., Wong, T. Y.,
Moriyama, M., Ohno-Matsui, K., Mochizuki, M., Matsuda, F.; Nagahama Study Group, Yong, R. Y.,
Yap, E. P., Yang, Z., Pang, C. P., Saw, S. M. and Yoshimura, N. (2013) Genome-wide association
study identifies ZFHX1B as a susceptibility locus for severe myopia. Hum. Mol. Genet. 22, 52885294.
9. Terao, C., Bayoumi, N., McKenzie, C. A., Zelenika, D., Muro, S., Mishima, M.; The Nagahama
Cohort Research Group, Connell, J. M., Vickers, M. A., Lathrop, G. M., Farrall, M., Matsuda, F. and
Keavney, B. D. (2013) Quantitative variation in plasma angiotensin-I converting enzyme activity
shows allelic heterogeneity in the ABO blood group locus. Ann. Hum. Genet. 77, 465-471.
10. Nakata, I., Yamashiro, K., Nakanishi, H., Akagi-Kurashige, Y., Miyake, M., Tsujikawa, A., theNagahama Cohort Research Group, Matsuda, F. and Yoshimura, N. (2013) Prevalence andcharacteristics of age-related macular degeneration in the Japanese population: The Nagahama Study.
Am. J. Ophtalmol. 156, 1002-1009.
11. Okada, Y., Wu, D., Trynka, G., Raj, T., Terao, C., Ikari, K., Kochi, Y., Ohmura, K., Suzuki, A.,
Yoshida, S., Graham, R. R., Manoharan, A., Ortmann, W., Bhangale, T., Denny, J. C., Carroll, R. J.,
Eyler, A. E., Greenberg, J. D., Kremer, J. M., Pappas, D. A., Jiang, L., Yin, J., Ye, L., Su, D. F., Yang,J., Xie, G., Keystone, E., Westra, H. J., Esko, T., Metspalu, A., Zhou, X., Gupta, N., Mirel, D., Stahl,
E. A., Diogo, D., Cui, J., Liao, K., Guo, M. H., Myouzen, K., Kawaguchi, T., Coenen, M. J. H., vanRiel, P. L. C. M., van de Laar, M. A. F. J., Guchelaar, H. J., Huizinga, T. W. J., Dieude, P., Mariette,
X., Bridges Jr, S. L., Zhernakova, A., Toes, R. E. M., Tak, P. P., Miceli-Richard, C., Bang, S. Y., Lee,
H. S., Martin, J., Gonzalez-Gay, M. A., Rodriguez-RodriguezL., Rantapaa-Dahlqvist, S., Arlestig,
L., Choi, H. K., Kamatani, Y., Galan, P., Lathrop, M., the RACI consortium, the GARNET
consortium, Eyre, S., Bowes, J., Barton, A., de Vries, N., Moreland, L. W., Criswell, L. A., Karlson,
E. W., Taniguchi, A., Yamada, R., Kubo, M., Liu, J. S., Bae, S. C., Worthington, J., Padyukov, L.,
Klareskog, L., Gregersen, P. K., Raychaudhuri, S., Stranger, B. E., De Jager, P. L., Franke, L.,
Visscher, P. M., Brown, M. A., Yamanaka, H., Mimori, T., Takahashi, A., Xu, H., Behrens, T. W.,
Siminovitch, K. A., Momohara, S., Matsuda, F., Yamamoto, K. and Plenge, R. M. (2014) Genetics
of rheumatoid arthritis contributes to biology and drug discovery. Nature 506, 376-381.
12. Tabara, Y., Muro, S., Takahashi, Y., Setoh, K., Kawaguchi, T., Terao, C., Kosugi, S., Sekine, A.,
Yamada, R., Nakayama, T., Mishima, M. and Matsuda F.; Nagahama Study Group (2014) Airflow
limitation in smokers is associated with arterial stiffness: The Nagahama Study. Atherosclerosis. 232, 59-64.
254

「生命動態システム科学のデータベースの統合化」
研究開発期間： 平成 24 年 5 月～平成 27 年 3 月
研究代表者：大浪 修一 (理化学研究所生命システム研究センター・チームリーダー)
主な開発対象データベース
SSBD: Systems Science of Biological Dynamics
http://ssbd.qbic.riken.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 3 件）
1. Kyoda, K., Adachi, E., Masuda, E., Nagai, Y., Suzuki, Y., Oguro, T., Urai, M., Arai, R., Furukawa,
M., Shimada, K., Kuramochi, J., Nagai, E., and Onami, S.: WDDD: worm developmental dynamics
database. Nucleic Acids Res. 41, D732-737 (2013).
2. Azuma, Y., and Onami, S.: Evaluation of the effectiveness of simple nuclei-segmentation method
on Caenorhabditis elegans embryogenesis images. BMC Bioinformatics 14, 295 (2013).
3. Kyoda, K., Tohsato, Y., Ho, K. H. L., and Onami, S.: Biological Dynamics Markup Language(BDML): an open format for representing quantitative biological dynamics data. Bioinformatics,
doi: 10.1093/bioinformatics/btu767. (2014).
「生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合データベース」
研究代表者：大浪 修一(理化学研究所 生命システム研究センター・チームリーダー)
研究開発期間： 平成 27 年 4 月～平成 30 年 3 月
主な開発対象データベース
SSBD: Systems Science of Biological Dynamic
http://ssbd.qbic.riken.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 3 件）
・Cytoplasmic motion visualization and analysis of C. elegans embryo.Chamidu Atupelage, Koji
Kyoda, Shuichi, Shuichi Onami and Hiroshi Nagahashi, .,Proceedings of the International
Conference on Biology and Biomedical Engineering,pp.27-32, 2015
・Nuclear detection in 4D microscope images using enhanced probability map of top-ranked intensityordered descriptors.Xian-Hua Han, Yukako Tohsato, Koji Kyoda, Shuichi Onami, Ikuko
Nishikawa and Yen-Wei Chen,Proceeding of the 3rd Asian Conference on Pattern
Recognition,2015
・The sperm TRP-3 channel mediates the onset of a Ca2+ wave in the fertilized C. elegans
oocyte.Jun Takayama and Shuichi Onami, ,Cell Reports,vol. 15, No. 3, pp.625-637, 2016.
255

「疾患ヒトゲノム変異の生物学的機能注釈を目指した多階層オミクスデータの統合」
研究開発期間： 平成 26 年 4 月～平成 29 年 3 月
研究代表者：菅野 純夫(東京大学 大学院新領域創成科学研究科・教授)
主な開発対象データベース
DBTSS
http://dbtss.hgc.jp/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 5 件）
・DBTSS as an integrative platform for transcriptome, epigenome and genome sequence variation
data.Ayako Suzuki, Hiroyuki Wakaguri, Riu Yamashita, Shin Kawano, Katsuya Tsuchihara, Sumio
Sugano, Yutaka Suzuki, Kenta Nakai,Nucleic Acids Research,43 (Database issue) D87-91, 2015
・Aberrant transcriptional regulations in cancers: genome, transcriptome and epigenome analysis oflung adenocarcinoma cell lines..Ayako Suzuki, Hideki Makinoshima, Hiroyuki Wakaguri,
Hiroyasu Esumi, Sumio Sugano, Takashi Kohno, Katsuya Tsuchihara, Yutaka Suzuki.,Nucleic
Acids Research,42 (22): 13557-13572 2014
・Construction of mate pair full-length cDNAs libraries and characterization of transcriptional startsites and termination sites..Kyoko Matsumoto, Ayako Suzuki, Hiroyuki Wakaguri, Sumio Sugano,
Yutaka Suzuki.,Nucleic Acids Research,42(16): e125. 2014
・Analysis of RNA decay factor mediated RNA stability contributions on RNA abundance.Maekawa
S, Imamachi N, Irie T, Tani H, Matsumoto K, Mizutani R,

Imamura K, Kakeda M, Yada T,

Sugano S, Suzuki Y, Akimitsu N. ,BMC Genomics,16, 154. 2015
・ Single-cell analysis of lung adenocarcinoma cell lines reveals diverse expression patterns ofindividual cells invoked by a molecular target drug treatment.Suzuki A, Matsushima K,
Makinoshima H, Sugano S, Kohno T, Tsuchihara K, Suzuki Y. ,Genome Biology,16 :66 2015256

「生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合データベース」
研究代表者：石濱 泰(京都大学 大学院薬学研究科・教授)
研究開発期間： 平成 27 年 4 月～平成 30 年 3 月
主な開発対象データベース
jPOST | Japan Proteome Standard Repository/Database
http://jpostdb.org/
原著論文発表 （国内（和文）誌 0 件、国際（欧文）誌 0 件）

統合データ解析トライアル
成果原著論文
平成 25 年度
「機械学習を用いたタンパク質－リガンド結合部位予測ツールの自動生成パイプラインの開発」
研究代表者 ：番野 雅城（東京大学 大学院農学生命科学研究科 応用生命工学専攻 生物情
報工学研究室 大学院生）
原著論文発表 （国内（和文）誌 1 件）
込山悠介、 番野雅城、 鑓水優行、 加藤文彦、 大向一輝、 武田英明、 清水謙多郎、
生命科学の複数 LOD の統合による目的別タンパク質間分子間相互作用 Linked Open Dataの構築、人工知能学会誌、掲載誌 29 巻、4 号、平成 26 年 7 月
平成 27 年度
「高精度全電子計算に基づくレクチン-糖鎖間相互作用解析」
研究代表者 ：中野 祥吾（静岡県立大学 食品栄養科学部 助教）
原著論文発表 （国際（欧文）誌 1 件）
Shogo Nakano et al., Structural and computational analysis of peptide recognition
mechanism of class-C type penicillin binding protein, alkaline D-peptidase from Bacillus
cereus DF4-B., Scientific reports, 5, 13836, DOI: 10.1038/srep13836

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