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

Kozo Nishida @ JST‐NBDC, Dec 26, 2014©2014 西田孝三(理化学研究所) licensed under CC表示2.1日本

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

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

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

研究背景・目的

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

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

意差、相関、機械学習…)(www.genome.jp)
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(Rohn, 2012)3具体的なユースケース
Compartmentalized Arabidopsis
genome scale metabolic model(Mintz‐Oron, 2012)

入力

統合解析

可視化
RDFの活用

トランスクリプトーム
データセット• オミックスデータ前処理,KEGG, Cytoscape用
ユーティリティ Python
packageオミックスプロファイルなどの可視化
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具体的なユースケース
Compartmentalized Arabidopsis
Transcriptome• KEGGが含まないメタデータと オミックスデータの統合(
genome scale metabolic modeldataset?
(Mintz‐Oron,2012)
入力
メタボロームデータを追加)• IPython notebook, Cytoscapeを用いた再現性の高い統統合
解析
合解析、可視化環境の構築• RDFを利用した反応ネットワークの解析
可視化
RDFの活用Omicsプロファイル、メタデータ(ゲノムアノテーション、器官)差異の可視化
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達成事項と未達成事項• 達成事項• AtMetExpressのメタボロームデータセットに合わせた解析パイプラインの構築• 未達成事項• オミックスデータ前処理, KEGG, Cytoscape用Utility Python package作成,Bioconductor(R) の 解析パイプラインの統合• AtMetExpressとArabidopsis thalianaのgenome scale metabolic model(Mintz‐Oron, 2012)のdata統合• トランスクリプトームデータセットの統合• Neo4jを利用したデータ統合とRDFを利用した解析
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デモ

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メタボロームデータセットの詳細とパイプラインについて• Metabolomics dataの前処理• 同一compoundと判定されるが蓄積量profileが複数種存在するよう扱わざるを得なかったpeakのgroup化• Phenotype, 実験条件(Tissue, 光周期など)毎の複数の蓄積量profileのgroup化• KEGG用ユーティリティ (KEGG APIの処理を組合せたもの)• Cytoscape用ユーティリティ(データ統合, 可視化をプログラマブルに行うもの)
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達成事項と未達成事項• 達成事項• AtMetExpressのメタボロームデータセットに合わせた解析パイプラインの構築• 未達成事項• オミックスデータ前処理, KEGG, Cytoscape用ユーティリティPython package作
成, Bioconductor(R) の 解析パイプラインの統合• AtMetExpressとArabidopsis thalianaのgenome scale metabolic model(Mintz‐Oron, 2012)のdata統合• トランスクリプトームデータセットの統合• Neo4jを利用したデータ統合とRDFを利用した解析
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Mintz-OronのmodelとAtMetExpressについて
1400• Mintz‐OronのModelはAraCycとKEGGに含まれるpathway 情報(ID)で構成される?

1200

1000

800

compoundの数• Mintz‐Oronのgenome scale metabolic modelのreaction networkはKEGG pathway上でそのほとんどが可視化可能

KEGG cpdIDが付く数
KEGG pathway上の数

600

CAS IDが付く数• AtMetexpressのcompoundはCASがDB照合用のprimary IDだったためこれをkeyとし照合

400• Modelの 1/5 程度 をcover200• AtMetExpressのannotationの見直し
0Mintz‐Oron

AtMetexpress

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達成事項と未達成事項• 達成事項• AtMetExpressのメタボロームデータセットに合わせた解析パイプラインの構築• 未達成事項• オミックスデータ前処理, KEGG, Cytoscape用ユーティリティPython package作
成, Bioconductor(R) の 解析パイプラインの統合• AtMetExpressとArabidopsis thalianaのgenome scale metabolic model(Mintz‐Oron, 2012)のdata統合• Transcriptome datasetの統合• Neo4jを利用したdata統合とRDFを利用した解析
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PIERO Enzyme Reaction Ontology• KEGGの反応ネットワーク情報をRDF化。10月7日にpublished(Kotera, Nishimura 2014)• KEGGのreaction databaseのSPARQL endpointを提供• 提案当初に予定していたKEGGのreaction情報のRDF化は不要に• Reaction network 解析に有用なontology
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具体的なユースケース
Compartmentalized Arabidopsis
genome scale metabolic model(Mintz‐Oron, 2012)

入力統合
解析

可視化
RDFの活用

トランスクリプトーム
データセット• オミックスデータ前処理,KEGG, Cytoscape用
ユーティリティ Python
packageオミックスプロファイルなどの可視化
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具体的なユースケース(変更案)
入力

Compartmentalized Arabidopsis
genome scale metabolic model(Mintz‐Oron, 2012)

トランスクリプトーム
データセット• オミックスデータ前処理,KEGG, Cytoscape用(SPARQL endpoint ユーティリティ Pythonを活用した)
package
統合解析

可視化
RDF化

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まとめ• メタボロームデータセットの反応ネットワーク上での可視化を一気通貫で行うためのパイプライン処理の基盤の完成を示した
今後の予定• パイプライン処理を容易に行うための汎用ライブラリ作成• AtMetExpressのアノテーションのチェック• メタボローム実験条件に合わせたトランスクリプトーム情報の可視化• KEGGのSPARQL endpoint, PIEROの活用
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