Publishing DNA-derived data throughbiodiversity data platforms
⽣物多様性データプラットフォーム上でDNA由来データを出版する
Anders F. Andersson, Andrew Bissett, Anders G. Finstad, Frode Fossøy, Marie Grosjean,Michael Hope, Thomas S. Jeppesen, Urmas Kõljalg, Daniel Lundin, R. Henrik Nilsson, Maria
Prager, Cecilie Svenningsen, Dmitry Schigel
Version 71ae0fa, 2021-07-08 08:52:12 UTC（対訳版仮訳 JBIF）
1

Table of Contents ⽬次
Colophon 奥付 ........................................................................................................................................... 4
Suggested citation 推奨される引⽤表記 ............................................................................................. 4
Authors 著者 .......................................................................................................................................... 4
Contributors 貢献者 .............................................................................................................................. 4
License ライセンス ............................................................................................................................... 5
Persistent URI 永続URI .......................................................................................................................... 5
Document control ⽂書のバージョン管理 .......................................................................................... 5
Abstract 要約 ......................................................................................................................................... 5
Cover image 表紙画像 ........................................................................................................................... 5
Preface 序⽂............................................................................................................................................... 6
1. Introduction はじめに ........................................................................................................................... 7
1.1. Rationale 理論的根拠 ..................................................................................................................... 7
1.2. Target audiences 本⽂書の対象読者............................................................................................. 9
1.3. Introduction to DNA-derived occurrence data DNA由来のオカレンスデータに関する序論 .. 10
1.3.1. Environmental DNA as a source for DNA-derived occurrence data DNA由来オカレンスデー
タの情報源としての環境DNA ............................................................................................. 11
1.3.2. DNA-metabarcoding: sequence-derived data DNAメタバーコーディング: 配列由来デー
タ ............................................................................................................................................ 13
1.3.3. Metagenomic: sequence-derived data メタゲノム:配列由来データ ................................. 13
1.3.4. qPCR/ddPCR: occurrence data qPCR/ddPCR:オカレンスデータ ......................................... 14
1.4. Introduction to biodiversity publishing ⽣物多様性データの出版⼊⾨ ..................................... 14
1.5. Processing workflows: from sample to ingestible data ワークフロー:サンプルから取り込み可能なデータへ ............................................................................................................................... 17
1.6. Taxonomy of sequences 配列の分類学 ....................................................................................... 20
1.7. Outputs アウトプット ................................................................................................................. 22
2. Data packaging and mapping データのパッケージ化とマッピング ............................................... 24
2.1. Categorization of your data （ユーザー）データの分類 .......................................................... 25
2.1.1. Category I: DNA-derived occurrences カテゴリーI: DNA由来のオカレンス ......................... 27
2.1.2. Category II: Enriched occurrences カテゴリーII: 追加的な情報を伴うオカレンス情報.. 28
2.1.3. Category III: Targeted species detection (qPCR/ddPCR) カテゴリーIII: 標的種の検出(qPCR/ddPCR) ........................................................................................................................................... 28
2.1.4 Category IV: Name references カテゴリーIV: 名前についての参照資料 ............................... 292

2.1.5. Category V: Metadata-only datasets カテゴリーV:メタデータのみのデータセット ....... 31
2.2. Data mapping データマッピング ................................................................................................... 32
2.2.1. Mapping metabarcoding (eDNA) and barcoding data メタバーコーディング (eDNA) とバー
コーディングデータのマッピング ........................................................................................... 34
2.2.2. Mapping ddPCR / qPCR data ddPCR/qPCRデータのマッピング ............................................. 43
3. Future prospects 今後の⾒通し .......................................................................................................... 55
Glossary ⽤語集 ....................................................................................................................................... 56
References 引⽤⽂献 ............................................................................................................................... 63

この対訳は、⽇本⽣物多様性イニシアチブ (JBIF) による仮訳です。
⽇本語部分はハイパーリンクされていませんのでご了承ください。

3Colophon 奥付
Suggested citation 推奨される引⽤表記
本⽂献は、以下のように引⽤してください
Andersson AF, Bissett A, Finstad AG, Fossøy F, Grosjean M, Hope M, Jeppesen TS, Kõljalg U, Lundin D, Nilsson RN, Prager
M, Svenningsen C & Schigel D (2020) Publishing DNA-derived data through biodiversity data platforms. v1.0
Copenhagen: GBIF Secretariat. https://doi.org/10.35035/doc-vf1a- nr22.

Authors 著者• Anders F. Andersson, anders.andersson@scilifelab.se, Science for Life Laboratory, Department of Gene
Technology, KTH Royal Institute of Technology, 17121 Stockholm, Sweden• Andrew Bissett, Andrew.Bissett@csiro.au, CSIRO O&A, GPO box 1533, Hobart, Tasmania, 7000, Australia• Anders G. Finstad, anders.finstad@ntnu.no, Department of Natural History, Centre for Biodiversity Dymamics,
Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway• Frode Fossøy, Frode.Fossoy@nina.no, Norwegian institute for nature research (NINA), P.O. Box 5685 Torgarden,
NO-7485 Trondheim, Norway• Marie Grosjean, mgrosjean@gbif.org, Global Biodiversity Information Facility, Universitetsparken 15, 2100
København Ø, Denmark• Michael Hope, Michael.Hope@csiro.au, Atlas of Living Australia, CSIRO National Collections & Marine
Infrastructure, GPO Box 1700, Canberra ACT 2601, Australia.
• Thomas S. Jeppesen, tsjeppesene@gbif.org, Global Biodiversity Information Facility, Universitetsparken 15, 2100
København Ø, Denmark• Urmas Kõljalg, urmas.koljalg@ut.ee, Natural History Museum and Botanical Garden, University of Tartu, 46
Vanemuise Street, 51003 Tartu, Estonia.
• Daniel Lundin, daniel.lundin@lnu.se, Centre for Ecology and Evolution in Microbial model Systems - EEMiS,
Linnaeus University, SE-39182 Kalmar, Sweden• R. Henrik Nilsson, henrik.nilsson@bioenv.gu.se, University of Gothenburg, Department of Biological andEnvironmental Sciences, Box 461, 405 30 Göteborg, Sweden• Maria Prager, maria.prager@scilifelab.se, Science for Life Laboratory, Department of Ecology, Environment andPlant Sciences, Stockholm University; Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet• Cecilie Svenningsen, cssvenningsen@snm.ku.dk, Natural History Museum of Denmark, University of Copenhagen,Øster Voldgade 5-7, 1350 Copenhagen, Denmark• Dmitry Schigel, dschigel@gbif.org, Global Biodiversity Information Facility, Universitetsparken 15, 2100
København Ø, Denmark

Contributors 貢献者
Valuable discussions with members of ELIXIR, iBOL, GGBN, GLOMICON, and OBIS networks contributed to compilationof this draft. We are especially grateful for inputs and encouragement from Kessy Abarenkov, Andrew Bentley, Matt
Blissett, Pier Luigi Buttigieg, Kyle Copas, Camila A. Plata Corredor, Gabriele Dröge, Torbjørn Ekrem, Tobias Guldberg
Frøslev, Birgit Gemeinholzer, Quentin Groom, Tim Hirsch, Donald Hobern, Hamish Holewa, Corinne Martin, Raissa
Meyer, Chris Mungall, Daniel Noesgaard, Corinna Paeper, Pieter Provoost, Tim Robertson, Saara Suominen, Maxime
Sweetlove, Andrew Young, John Waller, Ramona Walls, John Wieczorek, Lucie Zinger who have contributed to the GBIF
community review process.

4

ELIXIR, iBOL, GGBN, GLOMICON,及びOBISネットワークのメンバーとの有益な議論がこの草案の編集に貢献した。
私たちは、GBIFコミュニティのレビュープロセスに貢献されたKessy Abarenkov、Andrew Bentley、Matt
Blissett、Pier Luigi Buttigieg、Kyle Copas、Camila A、Plata Corredor、GabrieleDröge、TorbjørnEkrem、Tobias
GuldbergFrøslev、Birgit Gemeinholzer、Quentin Groom、Tim Hirsch、Donald Hobern、Hamish Holewa、Corinne
Martin、Raissa Meyer、Chris Mungall、Daniel Noesgaard、Corinna Paeper、Pieter Provoost、Tim Robertson、
Saara Suominen、Maxime Sweetlove、Andrew Young、John Waller、Ramona Walls、John Wieczorek、Lucie Zinger
からのインプットと激励に特に感謝する。

License ライセンス
The document Publishing DNA-derived data through biodiversity data platforms is licensed under
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Unported License.
本⽂書は、下記の下で認可されている。
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 クリエイティブ・コモンズ表⽰ - 継承 4.0

Persistent URI 永続URI
https://doi.org/10.35035/doc-vf1a-nr22

Document control ⽂書のバージョン管理
Published for community peer review, August 2020. Version 1.0 released on 7 July 2021.
コミュニティ・ピアレビューに向けて出版, 2020年8⽉. バージョン1.0. 2021年7⽉7⽇発⾏.

Abstract 要約
When genetic information is used to describe or classify a taxon, most users will foresee its use in the context ofmolecular ecology or phylogenetic research. It is important to realize that a sequence with coordinates and a timestamp
is a valuable biodiversity occurrence which is useful in a much broader context than its original purpose. To realize thispotential, DNA-derived data needs to be discoverable through biodiversity data platforms. This guide will teach you theprinciples and approaches of exposing “sequences with dates and coordinates” in the context of broader biodiversity
data. The guide covers choices of particular schemas and terms, common pitfalls and good practice, without going into
platform-specific details. It will benefit anyone interested in better exposure of DNA-derived data through general
biodiversity data platforms, including national biodiversity portals.
遺伝情報を⽤いて分類群を記述または分類する場合、⼤半の利⽤者は分⼦⽣態学や系統学的研究の⽂脈でその利⽤を予想するであろう。座標とタイムスタンプを持つ配列は、本来の⽬的よりもはるかに広い⽂脈で有⽤で貴重なオカレンス情報であると認識することが重要である。この可能性を実現するためには、 DNA由来のデータを⽣物多様性データプラットフォームで発⾒できるようにする必要がある。このガイドでは、より広範な⽣物多様性データの⽂脈において「⽇付と座標を持つ配列」を公開するための原則とアプローチについて説明する。また、プラットフォーム固有の詳細までは触れず、特定のスキーマや⽤語の選択、よくある落とし⽳、優良事例について説明している。それは、国の⽣物多様性ポータルを含む⼀般的な⽣物多様性データプラットフォームを通じて、DNA由来データを公開することに関⼼のあるすべての⼈の利益となろう。

Cover image 表紙画像
Velvet shank (Flammulina velutipes), Kursk, Russian Federation. Photo 2020 Oleg Ryzhkov via
iNaturalist research-grade observations, licensed under CC BY-NC 4.0.
ベルベットシャンク (Flammulina velutipes) 、クルスク、ロシア連邦。写真2020 Oleg Ryzhkov via

5

iNaturalist research-grade observations (CC BY-NC 4.0のもとで認可) 。

Preface 序⽂
The work on this guide started from discussions at the biodiversity_next conference in 2019 consolidating

inputs from various resources, such as:• Final Report on Environomics Future Science Platform Project• ALA blog post eDNA records now available on ALA• Environmental DNA (eDNA) in the ALA• ALA eDNA data template• Norwegian Criteria for depositing eDNA samples and data, including vouchered specimens• Molecular biodiversity data in SBDI, Sweden• GBIF resources (How) can I publish molecular/sequence/DNA based data to GBIF?
• Molecular data in GBIF
• GBIF quick guide to publishing data and detailed guides to publishing data
• How to publish data to GBIF, as well as DwC/extension field overview.
• Genomic Biodiversity Interest Group
このガイドの作業は、2019年のBiodiversity next会合において、以下に⽰す様々なリソースからのインプットを統合する議論から始まった。
• 環境未来科学基盤プロジェクト最終報告• ALAのブログ記事 「eDNAレコードがALAで利⽤可能に」• ALA中の環境DNA (eDNA)• ALA eDNAデータテンプレート• 証拠標本を含むeDNAサンプルおよびデータに関するノルウェー寄託基準• スウェーデンSBDIの分⼦⽣物多様性データ• GBIFリソース（⽅法）分⼦/配列/DNAベースのデータをGBIFに公開する⽅法• GBIFの分⼦データ• データを公開するためのGBIFクイックガイドおよびデータを公開するための詳細ガイド• データをGBIFに公開する⽅法、およびDwC/拡張フィールドの概要。
• ゲノム⽣物多様性関係グループ

6

1. Introduction はじめに
1.1. Rationale 理論的根拠
The last 20 years have brought an increased understanding of the immense power of molecular methods for
documenting the diversity of life on earth. Seemingly lifeless and mundane substrates such as soil and sea water turnout to abound with life–although perhaps not in a way that the casual observer may immediately appreciate. DNAbased studies have shown that organism groups such as fungi, insects, oomycetes, bacteria and archaea are everywhere,
although we often cannot observe them physically (Debroas et al. 2017). The benefits of molecular methods are not
restricted to the microscopic world: there are many organisms, such as some fish species, which can at least
theoretically be observed physically but for which it is very costly, labour-intensive, and perhaps invasive to seek to doso (Boussarie et al. 2018). In such situations, DNA data enable us to record the presence (and past presence) of theseorganisms non-invasively and with minimal effort. These developments mean that we do not always need tangible,
physical manifestations of all organisms present at some site in order to record them. All organisms, whether or notthey are physically observable, may be important when it comes to understanding biodiversity, ecology and biologicalconservation.
過去20年間にわたって、地球上の⽣命の多様性を記録する分⼦的⽅法のもつ⼤きな⼒が理解されてきた。⼟壌や海⽔のような⼀⾒すると⽣命のないありふれた基質には⽣命が満ちているが、これは⼀⾒しただけで即座にわかるものではない。DNAに基づく研究は、菌類、昆⾍、卵菌類、細菌および古細菌のような⽣物群がどこにでも存在することを⽰唆するが、我々は、それらを物理的には観察できないことが多い(Debroas et al.
2017)。分⼦的⽅法の利点は、顕微鏡的な世界に限定されるわけではないことにある。ある種の⿂類のように、少なくとも理論的には物理的に観察できるものの、そのためには極めてコストと⼿間がかかり、おそら
く侵襲的な⽅法にならざるを得ない(Boussarie et al. 2018)ものが存在する。このような状況下においては、
DNAデータによって、これらの⽣物の存在 (および過去の存在) を⾮破壊的かつ最⼩限の努⼒で記録することができる。こうした発展によって、ある場所に存在するすべての⽣物を記録するためには、触知しうる物理的な存在が必ずしも必要ではないことが知られるようになった。すべての⽣物は、物理的に観察可能かどうかにかかわらず、⽣物多様性、⽣態、⽣物学的保全を理解する上で重要である。
DNA-derived data enable us to record inconspicuous or otherwise unobservable taxa that fall below the radar of vetted
protocols for field work, checklists, depositions into natural science collections, etc. The current maturity of DNA
methodologies enables us to record the presence of these organisms to a level of detail that exceeds that ofmacroscopic observations of organisms in general. However, bearing in mind that DNA methodologies comes with theirown problems and biases, it is important to use this moment to define and agree how we should record and report onan organism as present in some substrate or locality through molecular data. Doing so will help avoid significant
inefficiencies that have been reported in other domains, in which the lack of standards and guidance has led to very
heterogeneous and largely incomparable bodies of data (Leebens-Mack et al. 2006; Yilmaz et al. 2011; Nilsson et al.
2012). Moreover, clear documentation of the computational processing from raw sequence reads to deduced species
observation, will enable reanalysis when improved methods appear.
DNAに由来するデータは、⽬⽴たない分類群やその他の観察不能な分類群を記録することを可能にする。これらの⽣物は、野外研究、チェックリスト、⾃然科学コレクションへの集積などを⽬的とした検査プロトコルの枠では届かないものである。DNAの⽅法論の最新の進展により、これらの⽣物の存在を、⼀般的な⽣物の⾁眼的観察よりも詳細なレベルで記録できる。しかし、DNAの⽅法論には内的問題とバイアスが存在することを念頭に置き、この時点で、ある基質や場所に存在する⽣物を分⼦データによってどのように記録し報告すべきかを定義し、合意しておくことが重要である。このような合意は、他の分野で報告されているような、著しい⾮効率性を回避する上で有益である。⾮効率な分野では、標準や指針が⽋如しており、結果として、極めて不均質で、ほとんど⽐較できないデータの集まり(Leebens-Mack et al. 2006; Yilmaz et al. 2011;
Nilsson et al. 2012)を招いてしまう。さらに、配列読み取りから観測された種の推定までのコンピュータ処理を明確な⽂書にすることによって⽅法が改善されれば、再解析も可能になる。
DNA-derived occurrence data of species should be as standardized and reproducible as possible, regardless of whether
or not the detected species have formal scientific names. In some cases, such occurrence records will hint at previously

7unknown geographical and ecological properties of described species, thus enriching our body of knowledge on thesetaxa. In other cases, the data may allow us to amalgamate and visualize information on currently undescribed species,
potentially speeding up their eventual formal description. The ability to collect usable data even for unnamed species
adds significantly to the many ways in which GBIF and other biodiversity data platforms index the living world, andmake this knowledge available to all and for a variety of purposes, including biodiversity conservation. Recent estimatessuggest that at least 85 per cent of all extant species are undescribed (Mora et al. 2011; Tedesco et al. 2014). Existingdata standards have been designed for the minority of taxa that have been described. Good practices for dealing with
DNA- derived data will help to characterize occurrences of all organisms, whether described or not.
種に関するDNA由来のオカレンス・データは、検出された種が正式な学名を持っているかどうかにかかわらず、可能な限り標準化され、再現されることが可能とされるべきである。ある場合には、そのような存在の記録は報告された種の未知の地理的特性および⽣態学的特性を⽰唆し、これらの分類群に関する我々の知識を豊かにする。また、現在未記載の種に関する情報を統合して視覚化することで、正式な種の記載を早める可能性がある。名前のない⽣物種であっても利⽤可能なデータを収集できれば、GBIFやその他の⽣物多様性
データプラットフォームにおいて⽣物界をインデックス化するための多くの⽅法が追加され、⽣物多様性保全などさまざまな⽬的のために誰でも知識が利⽤できるようになる。最近の推計では、現存種の少なくとも85%は未記載であることが⽰唆されている(Mora et al. 2011; Tedesco et al. 2014)。既存のデータ標準は、少数派である記載済みの分類群を対象に設計されてきた。DNA由来のデータを扱うための優良事例は、記載済み
か未記載かにかかわらず、すべての⽣物のオカレンスを特徴づけるのに役⽴つ。
This guide sets out the ways in which DNA-derived occurrence data should be reported for standardized inclusion in
GBIF and other biodiversity data platforms. It does not express any view on the issue of access and benefit sharing for
digital sequence information, the subject of extensive discussion through the Convention on Biological Diversity (CBD).
However, it is worth noting that genetic barcodes and metabarcodes are typically genes or non-coding DNA fragments,
which are not suitable for commercial exploitation. As the archiving of sequences through International Nucleotide
Sequence Database Collaboration (INDSC) is a widespread norm in sequence-based research, publication of occurrence
data originating from sequences does not involve publishing new sequences. In most cases these have already beenplaced in a public genetic repository. This guide therefore addresses the added value possible from deriving spatiotemporal occurrence data and dna-based names from dna data, rather than the value of the genetic information itself.
In addition to dealing with sequence-derived data, this guide also includes suggestions for publishing occurrence dataof species derived from qPCR or ddPCR analyses.
本ガイドは、GBIFやその他の⽣物多様性データプラットフォームに標準化されたデータを組み⼊れる上で、どのようにDNA由来のオカレンスデータを報告すべきかを定めている。本ガイドは、⽣物多様性条約 (CBD)を通じた広範な議論の対象となっている、デジタル配列情報へのアクセスと利益配分 (ABS) の問題については何ら⾒解を表明していない。しかし、遺伝的バーコードおよびメタバーコードは、典型的には、遺伝⼦または⾮コード化DNA断⽚であり、商業的利⽤に適していないことに注⽬すべきである。国際塩基配列データ
ベース(INSDC) による配列アーカイブは、配列に基づく研究において広く普及している規範であるので、配列に由来するオカレンスデータの公開は新しい配列の公開を伴わない。ほとんどの場合、これらのデータはすでに公的な遺伝⼦リポジトリで公開されている。したがって、本ガイドでは、遺伝情報そのものの価値よ
りも、DNAデータから時空間的な出現データやDNAに基づく名前を導き出すことで得られる付加価値について取り上げる。配列由来のデータを扱うことに加えて、このガイドにはqPCRまたはddPCR分析から得られた種のオカレンスデータを公開するための提案も含まれている。
Reporting DNA-derived occurrences in an open and reproducible way brings many benefits: notably, it increases
citability, highlights the taxa concerned in the context of biological conservation and contributes to taxonomic andecological knowledge. Additionally, it also provides a mechanism to store occurrence records of undescribed species.
When this yet to be described taxon is finally linked to a new Linnaean name, all these linked occurrence records will
be immediately available. Each of these benefits provides a strong rationale for professionals to adopt the practices
outlined in this guide, helping them to highlight a significant proportion of extant biodiversity, hasten its discovery andintegrate it into biological conservation and policy-making.
オープンで再現性のある⽅法によってDNA由来のオカレンスを報告することは多くの利点をもたらす。特に、引⽤可能性を増加させ、保全の観点から懸念される分類群を強調し、分類学的および⽣態学的知識に貢献す8

る。さらに、未記載種のオカレンスデータを保存する仕組みも提供する。最終的に未記載の分類群が新しい
リンネ名に紐付けされたら、関連するすべてのオカレンスレコードが直ちに利⽤可能となる。これらの利点
は、専⾨家が本ガイドに概説されている事例を適⽤するための強⼒な理論的根拠となり、現存する⽣物多様性をかなりの割合で強調し、⽣物の発⾒を早め、その成果を⽣物の保全と政策⽴案に統合するのに役⽴つ。

1.2. Target audiences 本⽂書の対象読者
This guide has been developed for multiple target audiences: students planning a first DNA-based study, researcherswith old sequences and abundance tables they want to revive or preserve, biodiversity data specialists who are new toDNA-derived occurrences, and bioinformaticians familiar with sequence data but new to biodiversity data platforms.
The guide does not directly target users of molecular data in biodiversity data platforms, but such users may find section
1.7 on Outputs particularly interesting. The authors' intention is to provide guidance on publishing data and associatedattributes from genetic sequence through general biodiversity data platforms.
本ガイドは、複数の読者を想定して作成されている。すなわち、DNAに基づいた研究を初めて計画している
学⽣、古い配列や個体数のテーブルを復活したり保存したりしたい研究者、DNA由来のオカレンスには慣れていない⽣物多様性データの専⾨家、配列データには精通しているが⽣物多様性データプラットフォームにはなじみのない⽣物情報学者などである。本ガイドは、⽣物多様性データプラットフォームにおける分⼦データの利⽤者を直接対象としていないが、そのような利⽤者は、1.7 アウトプットのセクションに特に興味をもつかもしれない。⼀般的な⽣物多様性データプラットフォームを通して遺伝的配列のデータや関連する属性を公開するための指針を提供することが著者らの意図である。
The flowchart outlines the processing steps involved in publishing amplicon-derived molecular biodiversity data inrepositories such as GBIF and national biodiversity data platforms, including those built on the ALA platform. This
guide’s focus is primarily on the steps following the arrival of raw FASTQ sequences from the sequencing step. By
familiarizing themselves with the flowchart—and noting any steps that appear familiar or unclear—users will be able
to navigate the content included in the guide.
このフローチャートは、アンプリコン由来の分⼦⽣物多様性データをリポジトリで公開するのに必要な処理⼿順を⽰している。このリポジトリは、GBIFやALAプラットフォーム上に構築されたものを含む国有の⽣物多様性データプラットフォームなどである。本ガイドでは、主にシークエンシングステップから⽣のFASTQ
配列が得られた後のステップに焦点を当てている。フローチャートをよく理解し、精通している⼿順や不明な⼿順に注意することで、利⽤者は本ガイドに含まれる内容を把握することができる。

9

Figure 1. Overall workflow for DNA sequence-derived biodiversity data as described in this guide.
図1 本ガイドに記載されているDNA配列由来の⽣物多様性データに関する全体的ワークフロー。
We have done our best to present the information in this guide so that it is useful for each of the audiences describedabove, but background reading (e.g. GBIF quick guide to data publishing) may be required in certain cases.
本書では、上記の各読者に役⽴つ情報を提供できるように最善を尽くしているが、場合によっては予習（例: GBIF.orgを通じてデータを公開するためのクイックガイド）が必要になることがある。

1.3. Introduction to DNA-derived occurrence data
DNA由来のオカレンスデータに関する序論
DNA-derived biological occurrence data include information derived from DNA from individual organisms, but also fromenvironmental DNA (eDNA, i.e. DNA extracted from environmental samples, Thomsen & Willerslev 2015) and from bulk
samples comprising many individuals (e.g. plankton samples or Malaise trap samples consisting of multiple individuals
from many species). Currently, the greatest volume of DNA-derived occurrence data derives from eDNA. Since analyticalmethods and end products are largely similar for all sample sources, the discussion below will focus on eDNA (§ 2.1.1
and § 2.1.2), noting that the outline is applicable to the other sources. Surveys often utilize targeted sequencing oftaxonomically and phylogenetically informative genetic markers, but can also use, for example, qPCR-based approaches
that do not directly result in DNA sequence data (§ 2.1.3 and § 2.2.2). This guide may appear heavy in DNA related
terms; if this is the case, consult the Glossary before reading further.
DNA由来の⽣物学的オカレンスデータには、個々の⽣物のDNAに由来する情報だけでなく、環境中のDNA(eDNA、すなわち環境試料から抽出したDNA、Thomsen&Willerslev 2015)や多数の個体からなるバルク試料（例えば、多くの種や複数の個体からなるプランクトン試料またはマレーズトラップ試料）に由来する情報も含まれる。現在、DNAに由来するオカレンスデータはeDNAが最も多くを占めている。分析法と最終⽣成物はすべてのサンプルソースでほとんど類似しているので、以下の議論ではeDNA (§2.1.1および§2.1.2) に焦点を当て、その概要は他の試料源にも適⽤できることに⾔及する。研究では、ターゲットとなる分類学的および系統学的に有⽤な遺伝マーカーの配列を利⽤することが多いが、例えば、DNA配列データに直接つなが10

らないqPCRベースのアプローチを利⽤することもある（§2.1.3および§2.2.2）。本ガイドではDNA関連の⽤語が多く出てくるため、難しい場合は読み進める前に⽤語集を参照すること。

1.3.1. Environmental DNA as a source for DNA-derived occurrence data
DNA由来オカレンスデータの情報源としての環境DNA
Environmental DNA has been in use as a term since 1987, when it was first used to describe DNA from microbes in
sediment samples (Ogram et al. 1987). eDNA is now more broadly used to describe a complex mix of DNA from different
organisms (Taberlet et al. 2018 and 2012). Thus, eDNA includes all DNA extracted from a specific environmental sample,
regardless of substrate and which species it contains. It may be extracted from a wide range of sources, including skinand hair cells, saliva, soil, faeces, and from living or recently dead organisms (Pietramellara et al. 2009). Environmental
DNA often sufficiently represents all organisms in a given sample. In practice, however, the presence of DNA in theenvironmental sample depends on the habitat selection, the body size, morphology and activity level of the organism,and the sampling methods used to capture it (Taberlet et al. 2018) as well as the stage of DNA degradation.
環境DNA（eDNA）という⽤語は、1987年に堆積物試料中の微⽣物由来のDNAを報告するのに初めて使⽤されて以来、使⽤されている(Ogram et al. 1987)。eDNAは現在、さまざまな⽣物のDNAの複雑な混合物を表すのに広く使われている(Taberlet et al. 2018, 2012)。したがって、eDNAは、基質や含有する種に関係なく、特定の環境試料から抽出されたすべてのDNAを含む。eDNAは、⽪膚および有⽑細胞、唾液、⼟壌、糞便、⽣きた⽣物や死んだばかりの⽣物など幅広い試料から抽出できる(Pietramellara et al. 2009)。⼤抵の場合、環境
DNAは得られた試料中に含まれる全⽣物を⼗分に表している。しかし、実際には、環境試料中のDNAの存在
は、⽣息場所の選択、⽣物の体の⼤きさ、形態および活性レベル、ならびに採取時のサンプリング⽅法(Taberlet et al. 2018)およびDNA分解のステージに依存する。

Figure 2. Caricature of sampling processes comparing data collection by A) traditional ecological/biodiversity sampling
methods, and B) eDNA-based studies, here exemplified by metabarcoding. This is a simplified representation. For eDNA,
most of the steps up to sequencing will involve technical or biological replications to identify contamination and false
positives as well as false negative results, making the structure of data and metadata hierarchical. However, studies willoften include both types of sampling. For example, if the 'Reference Library' used in B) does not contain all relevant
species from a given group of organisms, it will be necessary to go back to A). It may also be that 'Resolving against
Reference Library' produced unexpected or unlikely results, in which case further studies using traditional methodology
will be required to determine whether the species identified by bioinformatic analysis can be verified.
図2 データ収集⽅法としてA) 従来の⽣態学的/⽣物多様性サンプリング法、B) eDNAに基づく研究による⽅法を⽐較し、各⽅法のサンプリング過程を図に⽰した。ここではメタバーコーディングを例として、簡略化した。eDNAについては、配列決定までのほとんどの段階で、混⼊、偽陽性、偽陰性の結果を特定するために技術的または⽣物学的な再現実験が⾏われるため、得られるデータおよびメタデータの構造は階層的になる。しかし、多くの場合、研究には両⽅のサンプリング法が含まれる。例えば、B) で⽤いた「参照ライブラリ 」に、得られた⽣物群に属するすべての関連種が含まれていない場合には、A) に戻る必要がある。また、「参照ライブラリとの照合による解明 」が、予期しない、あるいはあり得ない結果をもたらす可能性もある。その場合、バイオインフォマティクス解析によって同定された種が確認できるかどうかを判断するには、

11

従来の⽅法論による研究がさらに必要となる。
eDNA is thus a sample type, not a method, including DNA derived from any environmental sample rather than from thecapture and sequencing of a targeted individual. Such sample types includes water, soil, sediment and air, but also gut
content samples and tissue (plant/animal) where the host DNA is not targeted (Taberlet et al. 2018). A number ofanalytical methods exist for studying environmental DNA. These can be divided into two main classes: 1) those which
aim to detect a specific organism and 2) those which describe an assemblage or a community of a range of organisms.
Different methods of analysis will generate different types and volumes of data. Most often DNA concentrations are
low, and technical and biological replicates should be used to validate species detection.
したがって、eDNAは、⽅法ではなく試料の種類を意味し、標的⽣物個体の捕獲および配列決定からではな
く、任意の環境試料に由来するDNAを含む。このような試料の種類には、⽔、⼟壌、底質および空気だけでなく、宿主DNAが対象とならない腸内容物試料や組織（動植物）も含まれる(Taberlet et al. 2018)。環境DNAを研究するための分析法は数多く存在する。これらは、1) 特定の⽣物の検出を⽬的とするものと、2) ある範囲の⽣物の集合または群集を記述するもの、という2つの主要なクラスに分けることができる。分析⽅法が異なれば、⽣成されるデータの種類や量も異なる。ほとんどの場合、DNA濃度は低く、技術的および⽣物学的な再現実験によって種の検出を検証する必要がある。
Several studies show that, for water samples, analyses based on eDNA may have a higher probability of finding rare andhard to survey species than conventional methods (Thomsen et al. 2012; Biggs et al. 2015; Valentini et al. 2016; Bessey
et al. 2020). The same may be true in other environments. Therefore, eDNA may be suitable for monitoring rare red list
species and undesirable alien species that often have low densities and that are difficult to detect with conventional
methods because sometimes DNA traces can still be detected, although the actual organism is no longer present there.
Environmental DNA methods are able to detect cryptic organisms, especially those that are small and unable to be
detected by the naked eye (e.g. bacteria and fungi). In addition, eDNA can also be used for observation of many species
simultaneously, and may describe entire biological communities or major components of them (Ekrem & Majaneva2019).
いくつかの研究では、⽔試料のeDNAに基づく分析によって、従来の⽅法よりも、希少で調査が困難な種を発⾒できる可能性が⾼いことが⽰されている(Thomsen et al.2012;Biggs et al.2015;Valentini et al. 2016;Bessey etal. 2020)。他の環境でも同じことが⾔える。したがって、eDNAは、しばしば密度が低く、従来の⽅法では検出が困難である、希少なレッドリスト種や、望ましくない外来種のモニタリングに適している可能性がある。
なぜなら、実際の⽣物はもはや存在しないにもかかわらず、DNAの痕跡が依然として検出されることがあるからである。環境DNA法によって、隠蔽⽣物、特に⼩型で⾁眼では検出できない⽣物(例えば細菌や菌類)を検出することができる。さらに、eDNAは多くの種を同時に観察するためにも利⽤でき、⽣物コミュニティ
全体またはその主要な構成要素を報告できる可能性がある (Ekrem&Majaneva 2019) 。
Some studies show a relationship between the amount of DNA for a given species in an environmental sample and thebiomass of the species in the environment. One can therefore potentially also think of environmental DNA allowing aso-called semi-quantitative estimate (indirect target) for organism biomass, both from environmental samples and bulk
samples (Takahara et al. 2012; Thomsen et al. 2012; Andersen et al. 2012; Ovaskainen et al. 2013; Lacoursière-Roussel
et al. 2016; Thomsen et al. 2016; Valentini et al. 2016; Fossøy et al. 2019; Yates et al. 2019; Doi et al. 2017). However,other studies show little correlation between environmental DNA quantity and estimated population density (Knudsen
et al. 2019). PCR, quantification, mixing and other biases are frequently debated. For example, moult, reproduction andmass death can contribute to increased levels of crustacean environmental DNA in water, while turbidity and poor
water quality reduce the amount of detectable environmental DNA (Strand et al. 2019). Therefore we encourage data
publishers to supply both read counts per ASV as well as total read count in samples, as this is necessary information
for users to make their own conclusions on presence/absence and abundance.
⼀部の研究では、環境試料中の特定種のDNA量と環境中の種のバイオマスの関係が実証されている。したがって、環境試料およびバルク試料の両⽅から、環境DNAを使って⽣物バイオマスのいわゆる半定量的推定( 間 接 的 標 的 ) を 可 能 に す る こ と も 考 え ら れ る (Takahara et al. 2012;Thomsen et al. 2012;Andersen et al.
2012;Ovaskainen et al. 2013;Lacoursière-Roussel et al. 2016;Thomsen et al. 2016;Valentini et al. 2016; Fossøy et al.
2019; Yates et al. 2019; Doi et al. 2017)。しかし他の研究では、環境DNA量と推定集団密度の間の相関はほとん

12

どない(Knudsen et al. 2019)。PCR、定量化、混合および他のバイアスについては頻繁に議論されている。例
えば、脱⽪、繁殖、⼤量死は⽔中の甲殻類環境DNAの増加に寄与する可能性があり、濁りと⽔質不良は検出可能な環境DNA量を減少させる(Strand et al. 2019)。したがって、データ公開時には、ASV（アンプリコン配列変異）あたりのリード数とサンプル中の総リード数の両⽅を提⽰することを推奨する。これは、ユーザーが在/不在および個体数について結論を出すために必要な情報となるからである。

1.3.2. DNA-metabarcoding: sequence-derived data
DNAメタバーコーディング:配列由来データ
The generation of sequence-derived data is currently increasing fast due to the development of DNA- metabarcoding.
This method utilizes general primers to generate thousands to millions of short DNA-sequences for a given group oforganisms with the help of high-throughput sequencing (HTS, alt. next-generation sequencing (NGS)). By comparing
each DNA-sequence to a reference database such as GenBank (Benson et al. 2006 ), BOLD (Ratnasingham et al. 2007),or UNITE (Nilsson et al. 2009), each sequence can be assigned to a species or higher rank taxon identity. DNAmetabarcoding is used for samples originating from both terrestrial and aquatic environments, including water, soil,
sediments, biofilms, plankton, bulk samples and faces, simultaneously identifying hundreds of species (Ruppert et al.
2019).
配列由来データの⽣成は、DNAメタバーコーディングの発展により現在急速に増加している。この⽅法は、⼀般的なプライマーを利⽤し、ハイスループットシークエンシング(high-throughput sequencing HTS、あるいは次世代シークエンシング (next-generation sequencing NGS)を⽤いて、所定の⽣物群に関する数千から数百万の短いDNA配列を⽣成する。各DNA配列をGenBank (Benson et al. 2006)、 BOLD (Ratnasingham et al. 2007)、UNITE (Nilsson et al. 2009)などの参照データベースと⽐較することにより、各配列を種またはより⾼次の分類
群に割り当てることができる。DNAメタバーコーディングは、⽔、⼟壌、底質、バイオフィルム、プランク
トン、バルクサンプルおよび表⾯など、陸⽣環境と⽔⽣環境の両⽅に由来するサンプル（試料）に⽤いられ、同時に数百種を同定する(Ruppert et al. 2019)。
The identification and classification of organisms from sequence data and marker-based surveys depends on access toa reference library of sequences taken from morphologically identified specimens that are matched against the newly
generated sequences. The efficacy of classification depends on the completeness (coverage) and the reliability ofreference libraries, as well as the tools used to carry out the classification. These are all moving targets, making it
essential to apply taxonomic expertise and caution in the interpreting results (§ 1.6). Availability of of all verified
amplicon sequence variants (Сallahan et al. 2017) allow for precise reinterpretation of data, intra- specific population
genetic analyses (Sigsgaard et al. 2019) and is likely to increase identification accuracy.
配列データやマーカーに基づく調査により⽣物を同定あるいは分類するには、形態学的に同定された標本から得られた配列の参照ライブラリが利⽤でき、新たに⽣成された配列と照合できる必要がある。分類の有効性は、参照ライブラリの完全性（網羅性）および信頼性、ならびに分類を実施するために使⽤されるツールに依存する。これらはすべて“移動する標的”であり、結果を解釈する際には分類学的専⾨知識と慎重さが不可⽋である（§1.6）。すべてのアンプリコン配列変異(ASV)(Сallahan et al. 2017)を利⽤できれば、データの正確な再解釈、種内集団遺伝学的分析(Sigsgaard et al. 2019)が可能となり、同定精度が向上すると考えられる。

1.3.3. Metagenomic: sequence-derived data メタゲノム:配列由来データ
Sequence derived diversity data may also be generated using amplification free metagenomic methods whereby all
DNA in a sample is targeted for sequencing (Tyson & Hugenholtz 2005), rather than specific amplicons or barcodes, as
described above. Sequence derived diversity data obtained from metagenomic sequencing can be in the form ofsequence matches to annotated gene databases (as above) or as (near) complete metagenome assembled genomes(MAGs). While metabarcoding methods still dominate in terms of sequence derived diversity information, metagenomic
data is becoming more important, as evidenced by the growing number of MAGS and their utility in informing phylogeny
and taxonomy (Parks et al. 2020); discussion of the rapidly evolving methods associated with metagenome analysis isbeyond the scope of this document. This document uses metabarcoding as the model for discussion around concepts
and methods for publishing sequence derived diversity data, and while the bioinformatic pathways will differ for
metagenomic data, the end result (a sequence, often in the form of a contig/assembly) is congruent with the concepts

13

suggested for metabarcoding data (i.e., sample specific, sample collection, data generation and processing workflow
metadata should be captured).
配列由来の多様性データは、上記のような特定のアンプリコンまたはバーコードだけではなく、試料中の全DNAを配列決定の対象とする増幅過程のないメタゲノム法を⽤いて⽣成することもできる(Tyson&Hugenholtz
2005)。メタゲノムシークエンシングから得られた配列由来の多様性データは、（上記のように）アノテー
ションされた遺伝⼦データベースとの配列マッチング、または（ほぼ）完全なメタゲノム構築ゲノム(metagenome assembled genomes MAGs)の形で得ることができる。メタバーコーディング法は配列由来の多様性情報においてはまだ優勢であるが、メタゲノムデータはより重要になってきており、これはMAGsの数の増加ならびに系統学および分類学的⾒地からも有⽤である(Parks et al. 2020)ことからも明⽩である。メタ
ゲノム解析に関連して急速に進化している⽅法についての議論は、本⽂書の範囲外である。本⽂書では、メ
タバーコーディングをモデルとして、配列由来の多様性データを公開するための概念と⽅法に関する議論している。⽣物情報学的処理の過程はメタゲノムデータでは異なるが、最終的な結果（多くの場合、コンティ
グ／アセンブリの形の配列）は、メタバーコーディングデータで提案されている概念（すなわち、サンプル
固有の、サンプル収集、データ⽣成および処理ワークフローのメタデータを把握しておくべきである）と⼀致する。

1.3.4. qPCR/ddPCR: occurrence data
qPCR/ddPCR:オカレンスデータ
For the detection of specific species in eDNA-samples, most analyses include species-specific primers and qPCR
(Quantitative Polymerase Chain Reaction) or ddPCR (Droplet-Digital Polymerase Chain Reaction). These methods do
not generate DNA-sequences, and the occurrence data are completely dependent on the specificity of theprimers/assays. Hence, there are strict recommendations for how to validate such assays and the requirements for
publishing data (Bustin et al. 2009, Huggett et al. 2013), as well as the readiness for assays in routine monitoring(Thalinger et al. 2020). Analyses of eDNA-samples using qPCR requires few resources and can be done in most DNAlaboratories. The first example of using eDNA water samples utilized qPCR for detecting the invasive American Bullfrog(Rana catesbeiana) (Ficetola et al. 2008), and qPCR analyses of eDNA water samples are regularly used for detecting
specific species of fish, amphibians, molluscs, crustaceans and more, as well as their parasites (Hernandez et al. 2020,
Wacker et al. 2019, Fossøy et al. 2019, Wittwer et al. 2019). eDNA-detections using qPCR thus generate important
occurrence data for single species.
eDNA試料中の特定の種の検出のためには、ほとんどの分析において、種特異的プライマーおよびqPCR（ Quantitative Polymerase Chain Reaction 定 量 的 ポ リ メ ラ ー ゼ 連 鎖 反 応 ） ま た は ddPCR （ Droplet-Digital
Polymerase Chain Reaction 液滴-デジタルポリメラーゼ連鎖反応）が含まれる。これらの⽅法はDNA配列を⽣成せず、オカレンスデータはプライマー/アッセイの特異性に完全に依存する。したがって、このようなアッセイの検証⽅法、データを公開するための要件(Bustin et al. 2009、Huggett et al.2013)、および⽇常的なモニタリングにおけるアッセイの準備 (Thalinger et al. 2020)については、厳格な推奨事項が存在する。qPCRを⽤いたeDNAサンプルの分析は、⼤半のDNA実験室で⾏うことができ、ほとんどリソースを必要としない。
eDNA⽔試料を⽤いた最初の例は、侵略的なアメリカウシガエル (Rana catesbeiana)の検出にqPCRを利⽤し(Ficetola et al.2008)、eDNA⽔試料のqPCR分析は、⿂類、両⽣類、軟体動物、甲殻類の特定の種、またそれらの寄⽣⾍の検出に定常的に⽤いられている(Hernandez et al. 2020、Wacker et al. 2019、Fossøy et al. 2019、
Wittwer et al. 2019)。qPCRを⽤いたeDNA検出により、単⼀の種について重要なオカレンスデータを得ることができる。

1.4. Introduction to biodiversity publishing
⽣物多様性データの出版⼊⾨
Publishing biodiversity data is largely a process of making species occurrence data findable, accessible, interoperable
and reusable, in accordance with the FAIR principles (Wilkinson et al. 2016). Biodiversity data platforms help expose
and discover genetic sequence data as biodiversity occurrence records alongside other types of biodiversity data, suchas museum collection specimens, citizen science observations, and classical field surveys. The structure, management

14and storage for each original data source will vary according to the needs of each community. The biodiversity data
platforms support data discovery, access and reuse by making these individual datasets compatible with each other,addressing taxonomic, spatial and other inconsistencies in the available biodiversity data. Making data available
through single access points supports large-scale data-intensive research, management, and policy. The compatibility
between datasets is reached through the process of standardization.
⽣物多様性データの出版は、主にFAIRの原則(Wilkinson et al. 2016)に従って、種のオカレンスデータを⾒つけやすく、アクセスしやすく、相互運⽤可能で、再利⽤できるようにするプロセスである。⽣物多様性データ
プラットフォームは、種のオカレンス記録として遺伝的配列データを公開し発⾒するのに役⽴つ。同プラットフォームにはその他の⽣物多様性のデータ、すなわち博物館の標本コレクション、市⺠科学による観察、および古典的な野外調査などのデータも含まれている。各オリジナルデータの構造、管理、保管は、各コミ
ュニティのニーズによって異なる。⽣物多様性データプラットフォームは、利⽤可能な⽣物多様性データの分類学的、空間的、その他の不整合に対処し、これらの個々のデータセットに互換性を持たせ、データの発⾒、アクセス、再利⽤を⽀援するものである。単⼀のアクセスポイントからデータを利⽤できるようにする
ことで、⼤量のデータを使⽤する⼤規模な研究、管理、およびポリシーをサポートすることができる。デー
タセット間の互換性は、標準化のプロセスを通じて達成される。
A number of data standards are in use for general biodiversity data (https://www.gbif.org/ standards), and a separate
set of standards for genetic sequence data (see MIxS and GGBN). This guide reflects some ongoing efforts for increasing
the compatibility between standards for general biodiversity and genetic data. Standards often highlight the subsets offields which are most important or most frequently applicable. These subsets may be referenced as “cores”. The
preferred format for publishing data in the GBIF and ALA networks is currently the Darwin Core Archive (DwC-A) using
the Darwin Core (DwC) data standard. In practice, this is a compressed folder (a zip file) containing data files, in standard
comma- or tab-delimited text format, a metadata file (eml.xml) that describes the data resource, and a metafile(meta.xml) that specifies the structure of files and data fields included in the archive. Standardized packaging ensuresthat the data can travel between systems using specific data exchange protocols. Section 2 of this guide provides
recommendations for the mapping of the data files, while guidelines and tools for constructing the xml files can befound here: TDWG, GBIF, and ALA.
⼀般的な⽣物多様性データでは多くのデータ標準が使⽤されており (https://www.gbif.org/ standards)、遺伝⼦
配列データについては別の標準セットが使⽤されている（MIxSとGGBNを参照）。本ガイドでは、⼀般的な⽣物多様性データと遺伝学的データの標準について互換性を⾼めるための継続的な取り組みを反映している。
標準においては、多くの場合、最も重要または最も頻繁に適⽤されるフィールドのサブセットが強調されている。これらのサブセットは、「コア」とよばれている。現在、GBIFおよびALAネットワークでデータを公開するために推奨される形式は、ダーウィンコア(DwC) データ標準を⽤いたダーウィンコア・アーカイブ(DwC-A)である。実際には、データファイルを包含する圧縮フォルダ（zipファイル）であり、これは、標準のカンマ区切りまたはタブ区切りのテキスト・フォーマットのデータと、データ・リソースを記述するメタ
データファイル (eml.xml) 、およびアーカイブに含まれるファイルとデータフィールドの構造を指定するメ
タファイル (meta.xml) からなっている。標準化されたパッケージングにより、特定のデータ交換プロトコルを使⽤してシステム間でデータのやりとりができる。本ガイドのセクション2には、データファイルのマッピングに関する推奨事項が記載されている。Xmlファイルを作成するためのガイドラインとツールについて
は、TDWG、GBIF、およびALAを参照のこと。
A central part of the standardization process is the mapping of fields, which is required to transform the original field(column) structure in a source-data export into a standard field structure. Standardization may also affect the content
of the individual fields within each record, for example, by recalculating coordinates to a common system, rearranging
date elements, or mapping the contents of fields a standard set of values, often called a vocabulary. The process ofstandardization also provides an opportunity to improve data quality, for example, by filling in omissions, correcting
typos and extra spaces and handling inconsistent use of fields. Such improvements enhance the quality of data andincrease its suitability for reuse, but at the same time, data published in any state are better than data that remain
unpublished and inaccessible. Standartization is typically applied to a copy or to an export from the data source, leaving
the original untouched.

15

標準化プロセスの中⼼部分はフィールドのマッピング［訳注：あるデータベースのどのフィールドが別なデータベースのどのフィールドに該当するかを⽰すこと］であり、これはソースデータのエクスポートで元のフィールド（列）構造を標準フィールド構造に変換するのに必要である。標準化は、各記録内の個々のフィールドの内容にも影響を与えることがある。たとえば、座標を共通のシステムに再計算したり、⽇付要素を並べ替えたり、あるいはフィールドの内容を標準の値セット (しばしば「語彙（ボキャブラリー）」と呼ばれる) にマッピングしたりする。標準化のプロセスでは、たとえば、記⼊漏れ、誤字や余分なスペースの修正、フィールドの⼀貫性のない使い⽅への対応などによって、データ品質を向上させる機会も与えられる。
このような改善により、データの品質が向上し、再利⽤の適性が⾼まる。また、データがどんな状態で出版されていたとしても、それは未公表のままアクセスできないデータよりも優れている。標準化は通常、コピーまたはデータソースからのエクスポートに適⽤され、元のデータはそのまま残る。

Figure 3. Outline of a platform for reporting and publishing DNA sequences and associated metadata (green box) basedon existing systems and data standards (grey boxes). An envisioned system for regular (based on machine-to-machinereading of data) update of results (white box) can either read and update the Darwin Core Archive or various
administration systems. The data transfer between the various elements (black arrows) will require various degrees ofdata transformation and harmonization and may include either mechanical or human quality assessment.
図3 既存のシステムとデータ標準（グレーのボックス）に基づいて、DNA配列と関連するメタデータを公開および出版するためのプラットフォームの概要（緑のボックス）。通常のデータ更新（マシン間のデータ読取りに基づく）のために想定されるシステム（⽩のボックス）では、ダーウィンコア・アーカイブまたは
様々な管理システムのいずれかを読み取って更新される。様々な要素（⿊⽮印）間のデータ転送は、様々な程度のデータ変換及びデータの調和を必要とし、機械的または⼈間による品質評価を含むことがある。
Once a dataset has been through these standardization and data quality processes, it should be placed in an accessible
online location and associated with relevant metadata. Metadata–data or information about the dataset includes key
parameters that describe the dataset and further improve its discoverability and reuse. Metadata should include otherimportant elements such as authorship, Digital Object Identifiers (DOIs), organizational affiliations and otherprovenance information, as well as procedural and methodological information about how the dataset was collected
and curated. We encourage to provide a description of workflow details and versions including quality control in themethods section in the EML file.
データセットがこれらの標準化およびデータ品質プロセスを終えたら、アクセス可能なオンラインの場所に配置し、関連するメタデータと関連付ける必要がある。メタデータとは、データセットに関するデータまたは情報であり、データセットを記述し、その検出性と再利⽤性をさらに向上させる主要なパラメータを含む。
メタデータには、作成者、デジタルオブジェクト識別⼦ (DOI) 、組織的所属、その他の出所情報といった重要な要素に加えて、データセットがどのように収集され、キュレーションされたのかを説明する⼿順や⽅法

16

に関する情報も含めるべきである。EMLファイルのmethodsセクションに、品質管理を含むワークフローの
詳細とバージョンの説明を⼊⼒することを推奨する。
Datasets and their associated metadata are indexed by each data portal: this process enables users to query, filter andprocess data through APIs and web portals. Unlike journal publications, datasets may be dynamic products that go
through multiple versions, with an evolving number of records and mutable metadata fields under the same title andDOI.
データセットとその関連メタデータは、それぞれのデータポータルでインデックス化される。このプロセス
により、ユーザーはAPIやウェブポータルを通じてデータの照会、絞り込み、処理を実⾏することができる。
ジャーナルでの出版とは異なり、データセットは、複数のバージョンを経る動的なプロダクトであり、同じタイトルとDOIの下でデータ件数が更新され、メタデータフィールドも変更可能な状態となる。
Note that holders of genetic sequence data are expected to upload and archive genetic sequence data in raw sequence
data repositories such as NCBI’s SRA, EMBL’s ENA or DDBJ. The sequence archival topic is not covered here, but e.g.
Penev et al. (2017) provide a general overview of the importance of data submission and guidelines in connection with
scientific publication. Biodiversity data platforms such as ALA, GBIF, and most national biodiversity portals are notarchives or repositories for raw sequence reads and associated files. We do, however, stress the importance of
maintaining links between such primary data and derived occurrences in Section 2.
遺伝⼦配列データの保有者は、NCBIのSRA、EMBLのENAまたはDDBJのような⽣の配列データリポジトリに遺伝⼦配列データをアップロードおよびアーカイブすることを期待されることに留意されたい。配列アーカイ
ブに関するトピックはここでは扱わないが、例えばPenevら(2017)は、データ提出の重要性に関する全般的概説および科学的な発表に関連したガイドラインを提供している。ALA、GBIFなどの⽣物多様性データプラ
ットフォームや、ほとんどの国の⽣物多様性ポータルは、⽣の配列リードや関連ファイルのアーカイブやリポジトリではない。しかし、本稿の2. データのパッケージ化とマッピングでは、このような⼀次データと由来するオカレンスとの関連性を維持することの重要性を強調する。

1.5. Processing workflows: from sample to ingestible data
ワークフロー:サンプルから取り込み可能なデータへ
Metabarcoding data can be produced from a number of different sequencing platforms (Illumina, PacBio, Oxford
Nanopore, Ion Torrent, etc.) that rely on different principles for readout and generation of data that differ with respect
to read length, error profile, whether sequences are single or paired-end, etc. Currently the Illumina short-read platform
is the most widely adopted and as such is the basis of the descriptions here. However, the bioinformatics processing of
the data follows the same general principles (QC, denoising, classification) regardless of the sequencing technology
used (Hugerth et al. 2017, Figure 2).
メタバーコーディングデータは、データの読み出しと⽣成に関して異なる原理で機能する多数の異なるシー
ケンシングプラットフォーム（Illumina,PacBio,Oxford Nanopore,Ion Torrent等）から⽣成される。これらのデータは、リード⻑、エラープロファイル、配列がシングルエンドであるかペアエンドであるかなどに関して異なる。現在、Illuminaのショートリードプラットフォームが最も広く採⽤されており、それがここでの説
明の基礎となっている。しかし、データのバイオインフォマティクスによる処理は、使⽤するシークエンシ
ング技術に関係なく、同じ⼀般原則（QC、ノイズ除去、分類）に従う(Hugerth et al. 2017、図2)。

17

Figure 4. Outline of bioinformatic processing of metabarcoding data.
図4 メタバーコーディングデータの⽣物情報学的処理の概要。

Typically, the DNA sequences are first pre-processed by removing primer sequences and, depending on the sequencing
method used, low quality bases, usually toward the 5’ and 3’ sequence ends. Sequences not fulfilling requirements onlength, overall quality, presence of primers, tags etc. are removed.
通常、DNA配列は、まず、プライマー配列を除去することによって、そして、使⽤される配列決定⽅法によっては、通常、5’および3’配列末端に向かって、低品質塩基を除去することによって、前処理される。⻑さ、全体的な品質、プライマーの存在、タグなどに関する要件を満たさない配列は除去される。
The pre-processed sequences can then be assigned a taxon by comparing them against reference databases. Whenreference databases are incomplete, sequences classification can be done without taxonomic identifications, either byclustering sequences into operational taxonomic units based on their similarity (OTUs; Blaxter et al. 2005) or bydenoising the data, i.e. explicitly detecting and excluding PCR/sequencing errors sequences to produce ampliconsequence variants (ASV; also referred to as zero radius OTU (zOTU)). Denoising attempts to correct errors that havebeen introduced in the PCR and/or sequencing steps, such that the denoised sequences are the set of uniquebiologically real sequences present in the original sequence mixture. In case of paired-end sequences, the forward andreverse sequences may be denoised separately before merging or else merged prior to denoising. ASVs in the resulting
set can differ by as little as one base which is indicative of inter- or intraspecific species variation. Operationally, ASVs
may be thought of as OTUs without defined radius and while denoising algorithms are typically very good, they do notentirely remove the problems of over-splitting or lumping sequences.
前処理された配列は、参照データベースと⽐較することによって分類群に割り当てることができる。参照データベースが不完全な場合、配列の分類は、それらの類似性に基づいて配列を操作上の分類単位にクラスタリングしたり(OTU;Blaxter et al. 2005)、データのノイズ除去によって、すなわち、PCR/配列決定エラー配列を18

明⽰的に検出および除外することによって、アンプリコン配列変異（ASV;0 radius OTU (zOTU) とも呼ばれる）を作製して、分類学的同定をしないで分類することができる。ノイズ除去は、PCRおよび/または配列決定ス
テップにおいて導⼊されたエラーを訂正しようとする試みであり、その結果、ノイズ除去された配列は元の配列混合物中に存在するユニークな⽣物学的に現実的な配列のセットである。ペアードエンド配列の場合には、フォワード配列およびリバース配列は、マージ前に別々にノイズ除去されてもよく、そうでなければノ
イズ除去前にマージされてもよい。得られたセットにおけるASVは、種間または種内変異を⽰す1塩基程度の差である可能性がある。操作上、ASVは、定義された半径を持たないOTUと考えられ、ノイズ除去アルゴ
リズムは⼀般的に⾮常に優れているが、配列の過度の分割や集中の問題を完全に除去するわけではない。
The PCR used for generating the sequencing library can result in the generation of artefactual sequences in the form ofchimeras; a single sequence that originates from multiple parent sequences. Such sequences can be detectedbioinformatically and removed, and this is typically done after OTU clustering or denoising.
配列決定ライブラリーを⽣成するのに使⽤されるPCRは、キメラ配列のアーティファクト⽣成につながる可能性がある。キメラ配列とは、複数の親配列に由来する単⼀の配列である。このような配列は、⽣物情報学的に検出し、これを除去することができる。これは、典型的には、OTUクラスタリングまたはノイズ除去後に⾏われる。
Finally, the pre-processed sequences, OTUs or ASVs, are taxonomically classified by comparing them to a database ofannotated sequences (often referred to as reference libraries, see § 1.6). As with the previous steps, several alternative
methods are available. Most of these are either based on aligning the metabarcoding sequences to the reference
sequences or on counting shared k-mers (short exact sequences).
最後に、前処理配列である、OTUまたはASVを、アノテーションされた配列のデータベース（しばしば参照
ライブラリと呼ばれる、§1.6参照）と⽐較することにより分類学的に分類する。前のステップと同様に、いくつかの代替⽅法が使⽤可能である。これらの⼤半は、メタバーコード配列を参照配列に整列させるか、または共有k-mer（短い正確な配列）を計数することに基づいている。
Several open source tools and algorithms exist for bioinformatic processing of metabarcoding data (QIIME2 (Bolyen etal. 2019), DADA2 (Callahan et al. 2016), SWARM (Mahé et al. 2014), USEARCH (Edgar 2010), Mothur (Schloss et al. 2009),
LULU (Frøslev et al. 2017), PROTAX (Somervuo et al. 2016)). Given the existence of many popular and well used
workflows, we make some recommendations below on analysing data for submission to biodiversity data platforms.
This is not to suggest that these are the best methods or most appropriate for all purposes but is an attempt toencourage submission of relatively standardized data that may readily be compared via the platforms. If possible, a well
documented and maintained workflow should be used (e.g. nf-core/ampliseq pipeline). Metadata should include
workflow details and versions either in the metadata method steps or as a reference in the SOP field in the DNA derived
data extension (see mapping in Table 4). Sequence data should be deposited in an appropriate nucleotide archive(NCBI’s SRA: Leinonen et al. 2011) or EMBL’s ENA (Amid et al. 2020)) and data submitted to the biodiversity platform
should include the biosample ID obtained from the archive (see data mapping in § 2.2). Making use of these sample IDs
will reduce the chances of duplication and ensure sequence data are readily obtainable should opportunities for reanalysis arise, as reference libraries and bioinformatic tools improve. The core end-product of these pipelines is typicallya file of counts of individual OTUs or ASVs in each sample along with the taxonomy assigned to these. This is generated
either in tabular format or in the BIOM format (McDonald et.al 2012). OTU or ASV sequences are also usually provided
in the FASTA format (Pearson & Lipman 1988).
いくつかのオープンソースツールとアルゴリズムが、メタバーコーディングデータのバイオインフォマティ
クス処理のために存在する (QIIME 2 (Bolyen et al. 2019)、DADA 2 (Callahan et al. 2016)、SWARM (Mahéet al.2014)、
USEARCH (Edgar 2010) 、Mothur (Schloss et al. 2009)、LULU (Frøslev et al. 2017)、 PROTAX (Somervuo et al. 2016))。
⼀般的でよく使われているワークフローが多く存在することを考慮して、本ガイドでは、⽣物多様性データ
プラットフォームに提出するためのデータの分析に関して以下にいくつかの提⾔を⾏う。これは、これらが最善の⽅法であるか、すべての⽬的に最も適していることを⽰唆するものではなく、プラットフォームを介して容易に⽐較できる⽐較的標準化されたデータの提出を奨励するための試みである。可能であれば、⼗分に⽂書化され、管理されたワークフローを使⽤する必要がある（例: nf-core/ampliseqパイプライン）。メタ19データには、ワークフローの詳細とバージョンを組み⼊れる必要があり、メタデータのメソッドのステップに含めるか、あるいはDNA由来データ拡張のSOPフィールドの参照として含める必要がある（表4のマッピン
グを参照）。配列データは、適切なヌクレオチドアーカイブ（NCBIのSRA:Leinonen et al. 2011）またはEMBLのENA (Amid et al. 2020)に登録されるべきであり、⽣物多様性プラットフォームに提出されるデータには、アーカイブから得られたバイオサンプルID（§2.2のデータマッピング参照）を組⼊れるべきである。これらのサンプルIDを利⽤することにより、重複の可能性が減少し、参照ライブラリーおよびバイオインフォマティ
クスツールが改善されるにつれて、再分析の機会が⽣じた場合に、配列データが容易に⼊⼿できることが保証される。通常、これらのパイプラインの主要な最終産物は、各サンプル内の個々のOTUまたはASVの計数と、これらに割り当てられた分類のファイルである。これは表形式またはBIOM形式(McDonald et al. 2012)で⽣成される。OTU⼜はASV配列も通常FASTAフォーマットで提供される (Pearson&Lipman 1988) 。

1.6. Taxonomy of sequences 配列の分類学
Taxonomic annotation of sequences is a critical step in the processing of molecular biodiversity datasets, as scientificnames are key to accessing and communicating information about the observed organisms. The accuracy and precisionof such sequence annotation will depend on the availability of reliable reference databases and libraries across all
branches of the tree of life, which in turn will require joint efforts from taxonomists and molecular ecologists. Publicsequence databases should always be used knowingly of the fact that they suffer from various shortcomings related to,e.g., taxonomic reliability and lack of standardized metadata vocabularies (Hofstetter et al. 2019; Durkin et al. 2020).
配列の分類学的アノテーション（注釈付け）は、分⼦⽣物多様性データセットの処理における重要なステップである。なぜならば、それは、観察された⽣物に関する情報にアクセスし、情報を発信するために学名が重要であるためである。そのような配列アノテーションの正確さと精度は、⽣命の樹のすべての枝にわたって信頼できる参照データベースおよびライブラリーがどれだけ利⽤できるかに依存する。そして、それには分類学者と分⼦⽣態学者の共同の努⼒を必要とする。公開されている配列データベースには、分類学的信頼性や標準化されたメタデータボキャブラリーの⽋如などに関連した⽋点がある(Hofstetter et al. 2019;Durkin etal. 2020)ことを常に認識して利⽤すべきである。
Species, as described by taxonomists, are central to biology and attempts at characterizing biodiversity may therefore
make use of the end products of taxonomic research. However, unlike DNA sequence data, taxonomic outputs are notalways readily amenable to direct algorithmic or computational interpretation: classical taxonomy is a human-driven
process which includes manual steps of taxon delimitation, description and naming, culminating in a formal publicationin accordance to the international Codes of Nomenclature. As discussed in previous chapters, DNA sequence-based
surveys are very effective at detecting hard to observe species and will often identify the presence of organisms
currently outside traditional Linnaean taxonomic knowledge. While these guidelines do not address the publication ofalternative species checklists derived from sequence data, the disconnection between traditional taxonomy and eDNA
efforts is undesirable. Therefore we offer the following recommendations to readers of this guide.
分類学者によって報告されているように、種は⽣物学の中⼼であり、⽣物多様性の特徴を明らかにしようとする試みでは、種という分類学的研究の最終成果物を利⽤することができる。しかし、DNA配列データとは異なり、分類学的アウトプットはアルゴリズムや計算機による直接的な解釈には必ずしも適さない。古典的
分類学は、分類群の境界設定、記述および命名といった⼿作業によるステップを含む⼈間主導のプロセスであり、最終的には国際命名規約に従って正式に出版される。これまでの章で考察したように、DNA配列に基づく調査は、観察が困難な種の検出に極めて有効であり、従来のリンネ式分類学的知識の範囲外にある⽣物の存在を特定できることがある。これらのガイドラインは、配列データから得られた代替種のチェックリス
トの公開には⾔及していないが、従来の分類学とeDNAの取り組みとの間に断絶があるのは望ましくない。
したがって、本ガイドの読者には、次の推奨事項を提⽰する。
As taxonomy is central to the discovery of biodiversity data, it is highly recommended that any eDNA sequencing efforts
should seek to include relevant taxonomic expertise in their study. It will similarly be beneficial if eDNA sequencing
studies are able to allocate a portion of their budget to generation and release of reference sequences from previously
unsequenced type specimens or other important reference material from the local herbarium, museum, or biologicalcollection. Taxonomists, too, can contribute towards this goal by always including relevant DNA sequences with each20

new species description (Miralles et al. 2020) and by targeting the many novel biological entities unravelled by eDNA
efforts (e.g. Tedersoo et al. 2017).
分類学は⽣物多様性データの発⾒の中⼼であるため、eDNA配列決定においては、関連する分類学的専⾨家
が研究に参加するように努めることが強く推奨される。eDNAシークエンシング研究の予算の⼀部を、以前に配列決定されていなかったタイプ標本や、地域の植物園、博物館および⽣物学的コレクションの重要な参照試料からの参照配列の⽣成および発信に割り当てることができれば、同様に有益なことである。分類学者
も、新種の報告には関連するDNA配列を常に含めるようにし(Miralles et al. 2020)、eDNAの取り組みによって解明された多くの新しい⽣物学的実体を対象にすることによって（例: Tedersoo et al. 2017）、この⽬標に貢献できる。
Most current biodiversity data platforms are organized around traditional name lists and taxonomic indexes. As DNA
sequence-derived occurrences are rapidly becoming a significant source of biodiversity data, and as official taxonomy
and nomenclature for such data lags, it is recommended that data providers and platforms should continue to explore
and include more flexible representations of taxonomy into their taxonomic backbones. These new representations
include molecular reference databases (e.g., GTDB, BOLD, UNITE) that recognize sequence data as reference material
for previously unclassified organisms. Additionally, we suggest other commonly used molecular databases (e.g., PR2,
RDP, SILVA) should develop stable identifiers for taxa and make reference sequences available for those taxa, to allow
their use as taxonomic references.
現在の⼤半の⽣物多様性データプラットフォームは、従来の名前リストと分類学的インデックスを中⼼に構成されている。DNA配列に由来するオカレンスデータは、急速に⽣物多様性データの重要な情報源となりつ
つあり、そのようなデータのための正式な分類学と命名法が遅れているため、データ提供者とプラットフォームは分類学的バックボーンに分類学のより柔軟な表現を探求し、組⼊れることが推奨される。このような新しい表現には、以前は分類されていなかった⽣物の参照試料として配列データを認識する分⼦参照データ
ベース（例: GTDB、BOLD、UNITE）が含まれる。さらに、他の⼀般的に使⽤されている分⼦データベース(PR2, RDP, SILVAなど)は、分類学的参照としての使⽤を可能にするために、分類群の安定した識別⼦を開発し、それらの分類群に対して参照配列を利⽤可能にすべきであることを、本著者らは提案する。
In contrast to classical taxonomy, which is a heavily manual process, clustering DNA sequences into taxonomic concepts
relies on algorithmic analysis of similarity and other signals (such as phylogeny and probability), as well as some humanediting. The resulting OTUs vary in stability, presence of reference sequences and physical material, alignments and cutoff values, and I identifiers such as DOIs (Nilsson et al. 2019). Even more importantly, they vary in scale, from local
study- or project- specific libraries to global databases that enable broader cross-study comparison. In contrast to thecentralization and codification of Linnaean taxa that are formally described in research publications, OTUs are
distributed across multiple evolving digital reference libraries that differ in taxonomic focus, barcode genes and otherfactors. By associating standard sequences with identified reference specimens, BOLD and UNITE are establishing anessential mapping layer for linking ASVs and OTUs with the foundations of the Linnaean taxonomic framework. The
GBIF backbone taxonomy includes identifiers for UNITE Species Hypotheses as well as Barcode index numbers whichallows indexing of species occurrence data taxonomically annotated at tIOTU level for Fungi and Animals (GBIF
secretariat 2018, Grosjean 2019).
⼿間のかかる⼿作業が多い古典的な分類学とは対照的に、DNA配列を分類学的概念に統合するには、類似性や他のシグナル（系統学的や確率的な）のアルゴリズム解析と、ある程度の⼈⼒編集が必要である。結果として得られるOTUは、安定性、参照配列と物的資料の存在、アラインメントとカットオフ値、およびIなどのOTU識別⼦において変化する (Nilsson et al. 2019)。さらに重要なのは、地域の研究やプロジェクトに固有のライブラリーから、より広範な研究間⽐較を可能にするグローバルデータベースまで、その規模が異なることである。研究論⽂に正式に記載されるリンネ式分類群の集中化およびコード化とは対照的に、OTUは、複数の進化するデジタル参照ライブラリーに分散しており、これらのライブラリーは、分類学的焦点、バーコ
ード遺伝⼦および他の因⼦が異なる。BOLDとUNITEは、標準配列を同定された参照標本と関連付けることにより、ASVとOTUをリンネ式分類学的フレームワークの基礎と結びつけるための必須マッピング段階を確⽴している。GBIFバックボーンタクソノミーには、UNITE種仮説の識別⼦、ならびに菌類および動物について
OTUレベルで分類学的に注釈された種の出現データの索引付けを可能にするバーコードインデックス番号が21

含まれる(GBIF secretariat 2018, Grosjean 2019)。
Algorithms for taxonomic annotation of eDNA will typically assign each unique sequence to the nearest taxonomic
group in a reference set, based on some criteria for relatedness and confidence. For poorly known groups of organisms,
such as prokaryotes, insects and fungi, the annotation may be a non-Linnaean placeholder name for a (cluster-based)taxon, and this taxon may represent a species or even a taxonomic unit above the species level. No reference database
contains all species in a given group due to the many unknown, unidentified, and yet undescribed species on earth.
Frequent neglections of this fact has been the source of numerous taxonomic misidentifications during the last 30 years.
eDNAの分類学的アノテーション（注釈付け）のためのアルゴリズムは、典型的には、関連性および信頼性に関するいくつかの基準に基づいて、参照セット内の最も近い分類群に各固有配列を割り当てる。原核⽣物、昆⾍、菌類のようなあまり知られていない⽣物のグループでは、アノテーションは（クラスターに基づく）
分類群のためのリンネ式ではないプレースホルダ名（仮名）であり、この分類群は種、あるいは種レベルより上の分類単位を表す可能性がある。地球上には未知、未同定、未記載の種が多いため、ある特定のグループに属するすべての種を含む参照データベースは存在しない。この事実を頻繁に無視することで過去30年間に分類学上の誤同定が数多く発⽣してきた。
During import into the biodiversity platform, the taxonomic resolution for these occurrences may be reduced evenfurther, as the reference set used for annotation may not be included in the taxonomic
index of that platform. Records assigned to a well defined cluster within a genus are likely to be treated as undefinedrecords of that genus. The inclusion of the underlying sequence within or by reference in each record will allow futureusers to potentially identify the organism to a greater level of granularity, particularly as reference libraries improveover time. In cases where the underlying sequence cannot be included as part of the submitted data, we advocate
deposition of a (scientific or placeholder) name of the taxon plus an MD5 checksum of the sequence as a unique taxon
ID (see § 2.2, “Data mapping”). MD5 checksums are unidirectional hash algorithms commonly used for verifying file
integrity (ref). In this case, they would provide a unique and repeatable representation of the original sequence thatwould nevertheless not allow the sequence itself to be recovered. This may be required in cases where sensitivity exists
around access. MD5 checksums enable efficient query to determine whether the same exact sequence has been
recovered in other eDNA efforts, but it is not a complete replacement of the sequence as MD5s do not enable further
analyses. Two sequences differing by even a single base will get two completely different MD5 checksums, such that
BLAST-style sequence similarity searches will not work.
アノテーションのために使⽤される参照セットが⽣物多様性プラットフォームの分類学的インデックスに含まれていない可能性があるため、プラットフォームへオカレンスデータをインポートする際に分類学的精度はさらに低下することがある。ある属の中で明確に定義されたクラスターに割り当てられたレコードは、その属の未定義のレコードとして扱われる可能性が⾼い。基礎となる配列を各レコード内に、または各レコー
ド内の参照によって含めることにより、将来のユーザーは、特に参照ライブラリーが時間の経過とともに改善されるにつれて、より⾼いレベルの細かさで⽣物を潜在的に同定することが可能になる。基礎となる配列を提出されたデータの⼀部として組み⼊れることができない場合は、その分類群の名前（学名またはプレー
スホルダ名）とその配列のMD5チェックサムをユニークな分類群IDとして記載することを提唱する（§2.2「データマッピング」 参照）。MD5チェックサムは、ファイルの整合性 (ref) を確認するのに⼀般的に使⽤される単⽅向ハッシュアルゴリズムである。この場合、元の配列のユニークで反復可能な表現は提供するが、配列⾃体を復元することはできない。これはアクセスに機密性が存在する場合に必要になることがある。
MD 5チェックサムは、全く同⼀の配列が他のeDNAの取り組みにより回収されたかどうかを判断するための効率的なクエリに利⽤できるが、MD5はさらなる分析ができないため、配列を完全に置き換えるものではない。2つの配列間で1つの塩基でも異なると、2つの全く異なるMD 5チェックサムが得られるため、BLASTス
タイルの配列類似性検索は機能しない。

1.7. Outputs アウトプット
The purpose of exposing DNA-derived data through biodiversity platforms is to enable reuse of these data alongsideother biodiversity data types. It is very important to keep this reuse in mind when preparing your data for publication.
Ideally, the metadata and data should tell a complete story in such a way that new, uninformed users can use this22

evidence without any additional consultations or correspondence. Biodiversity data platforms provide search, filtering,browsing, visualizations, data access, and data citation functionality. For metabarcoding data we encourage users to
configure filters for organismQuantity, organismQuantityType, sampleSizeValue, sampleSizeUnit. These can be used
exclude singletons and/or set thresholds for relative number of sequence reads within a sample (§ 2.2.1). Users canoften choose data-output formats (e.g. DwC-A, CSV) and then process, clean and transform data into the shape andformat needed for the analyses.
⽣物多様性プラットフォームを通じてDNA由来データを公開する⽬的は、これらのデータを他の⽣物多様性
データタイプとともに再利⽤できるようにすることである。この再利⽤を念頭に置いてデータ公開の準備をすることが極めて重要である。理想的には、メタデータとデータは、新たな知識のないユーザーが追加の相談や連絡なしにこのエビデンスを利⽤できるような完全なまとまりとすべきである。⽣物多様性データプラ
ットフォームは、検索、絞り込み、閲覧、可視化、データアクセス、データ引⽤機能を提供する。メタバー
コーディングデータについては、organizmQuantity、organizmQuantityType、sampleSizeValue、sampleSizeUnitのフィルタを設定することをユーザーに推奨する。これらは、シングルトンを除外すること、および/またはサンプル内の相対的な配列リード数の閾値を設定するために使⽤できる（§2.2.1）。多くの場合ユーザー
は、データ出⼒形式（例: DwC-A、CSV）を選択して、データを処理、クリーンアップし、解析に必要な形状と形式に変換することができる。
At GBIF.org or through the GBIF API, registered users can search, filter, and download biodiversity data in the following
three formats:
GBIF.orgまたはGBIF APIを通じて、登録ユーザーは以下の3つのフォーマットで⽣物多様性データを検索、絞り込み、ダウンロードすることができる。
• Simple: a simple, tab-delimited format which includes only the GBIF-interpreted version of the data, as a result of
the indexing process. This is suitable for quick tests and direct import into spreadsheets.
Simple: 単純なタブ区切り形式で、インデックス処理の結果として、GBIFで解釈されたバージョンのデータのみが含まれる。これは、簡単なテストやスプレッドシートへの直接インポートに適している。
• Darwin Core Archive: richer format that includes both the interpreted data and the original verbatim version
provided by the publisher (prior to indexing and interpretation by GBIF). Because it includes all the metadata andissue flags, this format provides a richer view of the downloaded dataset.
Darwin Core Archive: 解釈されたデータと（GBIFによるインデックス作成および解釈の前に)出版者が提供する元のそのままのバージョンの両⽅を含む、よりリッチな形式。この形式にはすべてのメタデー
タと発⾏フラグが含まれているため、ダウンロードされたデータセットをより詳細に表⽰できる。
• Species list: a simple table format that includes only an interpreted list of unique species names from a dataset or
query result.
Species list: データセットまたはクエリ結果から、解釈された種名を重複を除いてリストしただけのシンプルな表形式。

Regardless of the selected format, each GBIF user download receives a reusable link to the query and a data citationthat includes a DOI. This DOI-based citation system provides the means of recognizing and crediting uses to datasetsand data originators, improving both the credibility and transparency of the findings based on the data. It is essential
to follow data citation recommendations and use DOIs, as good data citation culture is not only the academic norm,
but also a powerful mechanism for crediting acknowledging and, therefore, incentivizing data publishers.
選択した形式に関係なく、GBIFユーザーによるダウンロードにおいては、クエリへの再利⽤可能なリンクとDOIを含むデータ引⽤が発⾏される。このDOIベースの引⽤システムによって、データセットおよびデータ23

作成者にデータの追跡が可能となり、データに基づく知⾒の信頼性と透明性の両⽅が向上される。優れたデータ引⽤⽂化は学術的規範であるだけでなく、データ出版者に謝意を⽰し、データ出版者へインセンティブを与える強⼒なメカニズムであるため、推奨されるデータ引⽤勧告に従ってDOIを使⽤することが不可⽋である。

2. Data packaging and mapping
データのパッケージ化とマッピング
This chapter focuses on practical details on turning your data export into a dataset indexed by a biodiversity data
platform. § 2.1 will help you understand what is the optimal mapping schema for your data at hand. § 2.2 describes
these mappings in detail.
この章では、⼿元にあるデータを、⽣物多様性データプラットフォームにおいてインデックス化されたデー
タセットに変換する作業の実践に焦点を当てる。§2.1は、⼿元にあるデータに最適なマッピングをほどこす
上でのスキームを理解するのに役⽴つ。§2.2では、これらのマッピングについて詳しく説明する。
This guide combines the standards for general biodiversity data publishing with genetic DNA-derived biodiversity data
(Figure 5). This “do-section” stops at providing mapping recommendations for different types of DNA-derived data.
本ガイドは、⽣物多様性に関する⼀般的なデータ出版上の標準と、遺伝⼦DNA由来の⽣物多様性データを組み合わせたものである（図5）。ここでの作業は、異なるタイプのDNA由来データに対するマッピングの上での推奨事項に⾔及するのみにとどめる。
Data packaging and publishing pathways vary from platform to platform and are described in general documentation.
One of the widespread ways to package data files is currently DwC-A, where data tables are arranged in a star schema,with records (rows) in peripheral extension files pointing to a single record in the central core file (Figure 5). The
different types of core files (e.g. occurrence and sampling-event) correspond to different classes of datasets. Although
DNA-derived datasets often are event-based in nature, i.e. hundreds or even thousands of quantified sequenceoccurrences may derive from a single sampling event and thus share most metadata attributes, the current
recommendation is to publish data as Occurrence core (Category I or II) with the DNA derived data extension. Thisapproach compensates for limitations of the DwC star schema, which would not allow any occurrence-level data inextension files (such as processed barcode sequences) to point to records in an event core file. We do, however,recommend incl ventiden eventID for each core record, to indicate the association between occurrences derived fromthe same sampling event.
データのパッケージ化と公開の過程はプラットフォームによって異なるので、⼀般的な形で記述されている。
現在、データファイルをパッケージ化する⼀般的な⽅法の1つはDwC-A（Darwin Core Archive）であり、デー
タテーブルはスタースキーマに配置され、周辺の拡張ファイルのレコードは中央のコアファイルの単⼀のレ
コードに結びついている(図5；訳注：スタースキーマは、コアデータが拡張データと放射状にリンクしている構造を星型になぞらえたもの)。コアファイルはデータセットのクラスによって異なる（例えばオカレン
スとサンプリングイベントでは異なる）。DNA由来データセットは本質的にイベントベースであることが多く、数百または数千の定量化された配列に基づくオカレンスが、単⼀のサンプリングイベントから派⽣している。そのため、⼤半のメタデータの属性は同じである可能性がある。しかし、サンプリングイベントとしてイベントコアで記述しようとすると、スタースキーマの制約から、オカレンスレベルの拡張形式のデータ(処理されたバーコード塩基配列など)を、イベントコアのレコードと直結させることができない（訳注：イベントコアでは、イベントがコアデータ、オカレンスは拡張データになるが、拡張データであるオカレンスに⼊れ⼦状に拡張データは追加できない）。そのため、現在推奨されているのは、DNA由来の拡張形式を伴うオカレンスコア(カテゴリーIまたはII) としてデータを出版することである。このアプローチ によって、
DwCスタースキーマの限界を補うことができる。しかしながら、同じサンプリングイベントから派⽣したオカレンスであることを⽰すために、コアの各レコードにイベントIDを含めることを本著者らは推奨する。

24

Figure 5. Zoom in of DwC-A / IPT from figure 3 in chapter 1.2. The choice of core entity is mainly a matter of fitting data
to the data import mechanism (ingestion) of the biodiversity data platforms. Most data could be formulated as either
Occurrence, Event or Taxon core, but as only the core can have extensions, this will affect the choice. It is for example
not possible to extend occurrences with DNA sequences if data are packaged using Event core.
図5 1.2章の図3のDwC-A/IPTを拡⼤表⽰したもの。何をコアにするかは、主に⽣物多様性データプラットフ
ォームのデータインポートメカニズム（取り込み）にデータを適合させる作業に依存する。ほとんどのデー
タはオカレンス、イベント、または分類群のいずれかを中⼼に据えて（コアとして）定式化できるが、コアのみが拡張形式を持つことができるため、選択上重要である。たとえば、データがイベント・コアを使⽤してパッケージ化されている場合には、DNA配列に基づくオカレンスを拡張形式として持たせることはできない。

2.1. Categorization of your data （ユーザー）データの分類
For the purpose of this guide, we categorize data into five categories, linked by a key ID field ( eventID), equivalent tothe standards for general biodiversity data, and include fields relevant for DNA-derived data (see § 2.2, “Data mapping”).
These five categories seek to reflect the most commonly used molecular approaches to biodiversity characterization
and are I) DNA-derived occurrences, II) enriched occurrences, III) targeted species detection, IV) name references andV) metadata only. Examine the decision tree and proceed to the correct section below.
本ガイドの⽬的のために、データを５つのカテゴリーに分類し、⼀般的な⽣物多様性データの基準に相当す
るキーIDフィールド (eventID) で連結し、これにDNA由来データに関連するフィールド（§2.2 「データマッピ
ング」参照）を組み⼊れる。これらの5つのカテゴリーは、⽣物多様性の特性を明らかにするために最も⼀般的に⽤いられている分⼦的アプローチを反映しようとするものであり、I) DNA由来のオカレンス、II)充実
した情報付きのオカレンス情報、III) 標的種の検出、IV) 名前についての参照資料、V) メタデータのみ、である。決定⽊を確認し、次の正しいセクションに進んでほしい。

25

Table 1. A decision tree for DNA-derived data categorization.
表1 DNA由来のデータ分類に関する決定⽊（デシジョンツリー）

Is your data (meta)barcoding or qPCR based?
データは（メタ）バーコードに基づくか、それともqPCRに基づくか?

(Meta) barcoding （メタ）バーコーディング

qPCR

↓

↓

? Does data consist of digitized genetic material, or sequences, associatedwith location and time?

Category III
カテゴリー III
Targeted species detection
標的種検出

データはデジタル化された遺伝物質または配列から構成されているか、場所と時間に関係しているか?
Yes
↓

No
↓

Is the genetic material the only Is the dataset a list of DNA- based
evidence of a given organism or names?
community?
データセットはDNAに基づいた学
⽣物やコミュニティの唯⼀のエビ 名のリストか?
デンスは遺伝物質か。
Yes
↓

No
↓

Yes
↓

No
↓

Category I
カテゴリー I

Category II
カテゴリー II

Category IV
カテゴリー IV

Category V
カテゴリー VDNA-based
occurrences

Enriched
occurrences

Name references

Metadata-only

名前についての メタデータのみ
DNA由来のオカ 充実した情報付 参照資料
レンス
きのオカレンス
情報26

Category II
Category V

Category III

Category I

Category IV
Figure 6. Visual representation of categories I-V.
図6 カテゴリーIからVの視覚表⽰。

2.1.1. Category I: DNA-derived occurrences カテゴリーI: DNA由来のオカレンス
This category concerns data where a DNA sequence or detection through PCR is the only evidence for the presence ofa given organism or community. In other words, the data cannot be traced back to an observable specimen. This is thecase for many metagenomics, metabarcoding and eDNA studies.
このカテゴリーは、DNA配列またはPCRによる検出が、ある⽣物またはコミュニティの存在に関する唯⼀のエビデンスである場合である。⾔い換えれば、データは観察可能な標本までさかのぼることはできない。これは多くのメタゲノミクス、メタバーコーディング、eDNA研究に当てはまる。
Examples of DNA-derived occurrence datasets DNA由来のオカレンスデータセットの例• MGnify (2019) Impact of rainforest transformation on phylogenetic and functional diversity of soil prokaryotic
communities in Sumatra (Indonesia). ［スマトラ（インドネシア）における⼟壌原核⽣物コミュニティの系 統 学 的 多 様 性 お よ び 機 能 的 多 様 性 に 対 す る 熱 帯 ⾬ 林 変 換 の 影 響 ］ 。 Sampling event dataset
https://doi.org/10.15468/osp7hi accessed via GBIF.org on 2020-04-16.
• MGnify (2020) Marine metagenomes from the bioGEOTRACES project. ［bioGEOTRACESプロジェクトからの海
洋メタゲノム］Sampling event dataset accessed via GBIF.org on 2020-04-16.
• Bessey C, Jarman SN, Berry O et al. (2020) Maximizing fish detection with eDNA metabarcoding. ［eDNAメタバ
ーコーディングによる⿂類検出の最⼤化。］Environmental DNA: 1–12. https://doi.org/10.1002/edn3.74(Atlas of Living Australia website at https://collections.ala.org.au/public/show/dr14581. Accessed 24 June 2020)
For guidance on how to format and share these datasets, see § 2.2.1. General guidelines for Darwin Core occurrence
datasets are also available through the DwC-A template for occurrence datasets and Data quality requirements foroccurrences.

27

これらのデータセットのフォーマット及び共有⽅法に関する指針については、§2.2.1を参照されたい。ダーウィンコアオカレンスデータセットの⼀般的なガイドラインは、オカレンスデータセット⽤のDwC-Aテンプ
レートおよびオカレンスデータのデータ品質要件でも参照することができる。

2.1.2. Category II: Enriched occurrences
カテゴリーII: 追加的な情報を伴うオカレンス情報
If some genetic material is, or can be, associated with an observation or a specimen, we will categorize this type of data
as “enriched occurrences”. In this context, the sequences are not the only evidence of occurrences. One can always
trace the information back to a vouchered specimen or observed organism. This category includes barcoding datasets
and some DNA metabarcoding datasets with reference material for example. For more guidance on barcoding, follow
Centre for Biodiversity Genomics, University of Guelph (2021).
ある遺伝⼦物質が観察または標本と関連している場合、または関連付けられる場合、この種のデータを「充実した情報付きのオカレンス情報」 と分類する。この⽂脈では、配列はオカレンスの唯⼀のエビデンスではない。⼀つ⼀つの情報について、証拠標本や観察された⽣物の記録までさかのぼることができる。このカテゴリーには、例えばバーコーディングデータセットと、参照試料を含むDNAメタバーコーディングデータセットが含まれる。バーコーディングの詳細については、Centre for Biodiversity Genomics, University ofGuelph (2021)を参照されたい。
Examples of Enriched occurrence datasets 充実した情報付きのオカレンス情報• The International Barcode of Life Consortium (2016) International Barcode of Life project (iBOL). ［International
Barcode of Lifeプロジェクト (iBOL)］Occurrence dataset https://doi.org/10.15468/inygc6 accessed via GBIF.org
on 2020-04-16.
• Takamura K (2019) Chironomid Specimen records in the Chironomid DNA Barcode Database. ［ユスリカ標本
DNAバーコードデータベースに記録されているユスリカ標本］Version 1.9. National Institute of Genetics,
ROIS. Occurrence dataset https://doi.org/10.15468/ hxhow5 accessed via GBIF.org on 2020-04-16.
• Bessey C, Jarman SN, Stat M, Rohner CA, Bunce M, Koziol A, Power M, Rambahiniarison JM, Ponzo A, Richardson
AJ & Berry O (2019) DNA metabarcoding assays reveal a diverse prey assemblage for Mobula rays in the Bohol
Sea, Philippines. ［DNAメタバーコーディングアッセイは、フィリピンのボホール海でMobulaエイの多様な餌⽣物群集を明らかにする］Ecology and Evolution 9 (5) 2459-2474. https://doi.org/10.1002/ece3.4858,(Atlas of Living Australia website at https://collections.ala.org.au/public/show/dr11663. Accessed 24 June 2020)
For guidance on how to format and share these datasets, see § 2.2.1. General guidelines for Darwin Core occurrence
datasets are also available through the DwC-A template for occurrence datasets and Data quality requirements foroccurrences.
これらのデータセットのフォーマット及び共有⽅法に関するガイダンスについては,§2.2.1を参照されたい。
ダーウィンコアオカレンスデータセットの⼀般的なガイドラインは、オカレンスデータセット⽤のDwC-Aテンプレートおよびオカレンスデータのデータ品質要件でも参照することができる。

2.1.3. Category III: Targeted species detection (qPCR/ddPCR)
カテゴリーIII: 標的種の検出 (qPCR/ddPCR)
This category concerns data where a specific (qPCR/ddPCR) assay is used to detect the presence (or absence) of a DNA
sequence specific to the target organism in an environmental sample. In this case the occurrence record may not evencontain sequence data, as it is the process itself that determines the occurrence. With qPCR/ddPCR analyses fortargeted species detection, many studies also report absence of that specific species for a given sample. Absence datais highly dependent on the detection limit of the specific assay, as well as field and lab protocols. As for DNAmetabarcoding data there is an issue of both false negatives and false positives, and it is important that sufficient28

information is reported for evaluating the records.
このカテゴリーは、特異的 (qPCR/ddPCR) アッセイを⽤いて、環境試料中の標的⽣物に特異的なDNA配列の存
在（または不存在）を検出するデータに関するものである。この場合、プロセス⾃体はオカレンスを記録するのが⽬的であるため、記録には配列データが含まれていない可能性がある。標的種検出のための
qPCR/ddPCR分析を⽤いて、与えられた試料についてその特異的種が存在しないことも、多くの研究で報告されている。不在データは、特定のアッセイの検出限界、ならびにフィールドおよび実験室プロトコルに⼤きく依存する。DNAメタバーコーディングデータに関しては、偽陰性と偽陽性の両⽅の問題があり、記録を評価するために⼗分な情報が報告されることが重要である。
Examples of targeted species occurrence datasets 標的種オカレンスデータセットの例• Strzelecki, Joanna; Feng, Ming; Berry, Olly; Zhong, Liejun; Keesing, John; Fairclough, David; Pearce, Alan; Slawinski,
Dirk; Mortimer, Nick. Location and transport of early life stages of Western Australian Dhufish Glaucosoma
hebraicum. ［⻄オーストラリアのDhufish Glaucosoma hebraicumの初期⽣活段階の位置と輸送］Floreat,
WA: Fisheries Research and Development Corporation; 2013. http://hdl.handle.net/102.100.100/97533 (Atlas of
Living Australia website at https://collections.ala.org.au/public/show/dr8131. Accessed 22 July 2020)
For guidance on how to format and share these datasets, see § 2.2.2. General guidelines for Darwin Core occurrence
datasets are also available through the DwC-A template for occurrence datasets and Data quality requirements foroccurrences.
これらのデータセットのフォーマット及び共有⽅法に関する指針については,§2.2.2を参照されたい。ダーウィンコアオカレンスデータセットの⼀般的なガイドラインは、オカレンスデータセット⽤のDwC-Aテンプレ
ートおよびオカレンスデータのデータ品質要件でも参照することができる。

2.1.4 Category IV: Name references カテゴリーIV:名前についての参照資料
This category corresponds to DNA-derived names, derived from clustering or denoising (error- correction based models),such as stable non-Linnaean Operational Taxonomic Units (OTU), Amplicon Sequence Variant (ASV) and Barcode Index
Numbers (BIN)—in other words, any reference to taxa or provisional names that are defined outside of the Linnaean
taxonomy. Numerous projects produce local project- or study-specific libraries of OTUs, and although it is technicallypossible to publish these as checklists, they have limited to no value for data linking or interpretation; as a result, we
do not encourage their publication through biodiversity data platforms. However, the inclusion of the widely adopted,
stable, global, digitally referenceable OTUs into Linnaean taxonomic backbones is critically important for indexing
unnamed “dark” biodiversity. GBIF have accumulated experience in integrating such large and global reference libraries
of OTUs into the GBIF taxonomic backbone, which allows the display of OTUs under the nearest parent taxon which has
a Latin name (Figure 7).
このカテゴリーは、安定した⾮リンネ式操作的分類単位 (OTU) 、アンプリコンシーケンスバリアント (分類群配列変異体、ASV) 、バーコードインデックス番号 (BIN) など、クラスタリングまたはノイズ除去 (エラー訂
正ベースのモデル) から派⽣したDNA由来の名称に対応する。⾔い換えると、リンネ式の分類体系から外れたところで定義された分類や名称を参照するものである。多くのプロジェクトが、OTUのローカルプロジェ
クトまたは研究に特化したライブラリーを作成しており、技術的にはチェックリストとして公開することは可能であるが、データの関連付けや解釈の価値はほとんど⾒出だせないため、⽣物多様性データプラットフ
ォームを通じた公開は推奨していない。しかし、広く採⽤されている、安定した、グローバルな、デジタル
参照可能なOTUをリンネ式分類学のバックボーンに組み⼊れることは、名前の付けられていない 「dark（認知されていない）」 ⽣物多様性をインデックス化するためには不可⽋である。GBIFは、そのような⼤規模
かつグローバルなOTUの参照ライブラリーをGBIFバックボーンタクソノミーに統合する経験を蓄積しており、これにより、ラテン語名を有する最も近い親分類群の下にOTUを表⽰することができる（図7）。

29

Figure 7. OTUs from UNITE (fungi, above) and from BOLD (arthropods, below) are displayed in the GBIF backbone
taxonomy under their corresponding parent taxa which have Latin names. Multiple individually observed occurrencesof cryptic biodiversity become discoverable together with non-genetic evidence through a single access point.
図7 UNITE（菌類、上）およびBOLD（節⾜動物、下）におけるOTUは、GBIFバックボーンタクソノミーにおいて、ラテン語の名前の付いた親となるタクソン（分類群）の下に表⽰される。潜在的な⽣物多様性として観察された複数のオカレンスも、このように単⼀のアクセスポイントを介して⾮遺伝⼦的なエビデンスと共に発⾒可能になる。
Examples of Name references checklists 名称参照チェックリストの例• The International Barcode of Life Consortium (2016). International Barcode of Life project (iBOL) Barcode Index
Numbers (BINs). ［International Barcode of Lifeプロジェクト (iBOL) バーコードインデックス番号 (BIN)］
Checklist dataset https://doi.org/10.15468/wvfqoi accessed via GBIF.org on 2020-04-16.
• PlutoF (2019). UNITE - Unified system for the DNA based fungal species linked to the classification. ［UNITE-分類30

に 関 連 す る DNA ベ ー ス の 真 菌 種 の 統 ⼀ シ ス テ ム ］ Version 1.2. Checklist dataset
https://doi.org/10.15468/mkpcy3 accessed via GBIF.org on 2020-04-16.
This guide does not provide mapping recommendations for global OTU checklists / reference libraries (Category IV),and publishing referenceable (project- or study-specific) OTU libraries as checklists is discouraged. For guidance on how
to format and share OTU checklists, see the following general Darwin Core guidelines in DwC-A template for checklists
and Data quality requirements for checklists. General guidelines for MIxS checklists. For advice on how to map global
reference libraries of OTUs for inclusion in the GBIF taxonomic backbone, contact the GBIF help desk.
本ガイドは、グローバルOTUチェックリスト/参照ライブラリー（カテゴリーIV）のマッピングに関する推奨事項は提供しておらず、参照可能な （プロジェクトまたは研究固有の）OTUライブラリーをチェックリストとして公開することは推奨されない。OTUチェックリストのフォーマットおよび共有⽅法に関する指針については、DwC-Aテンプレートのチェックリストに関する⼀般的なダーウィンコアガイドラインおよびチェッ
クリストのデータ品質要件を参照すること。他に、MIxSチェックリストの⼀般的なガイドラインもある。
GBIFバックボーンタクソノミーに含めるOTUのグローバル参照ライブラリーをマッピングする⽅法について
は、GBIFヘルプ・デスクに問い合わせること。

2.1.5. Category V: Metadata-only datasets
カテゴリーV:メタデータのみのデータセット
Metadata are data about the data and is a description of the dataset in broad terms, such as authors, author affiliations,original research purpose of the dataset, DOI(s), taxonomic scope, temporal scope, and geographical scope. Information
regarding laboratory methods and general sequencing methods is included in this category. This category includes
datasets or collections that cannot be made available online at the moment, e.g. undigitized work.
メタデータは、データに関するデータであり、著者、著者の所属、データセットの本来の研究⽬的、DOI、
分類学的範囲、時間的範囲、地理的範囲などの広い意味でのデータセットの記述である。このカテゴリーには、実験⽅法および⼀般的な配列決定法に関する情報が含まれる。このカテゴリーには、現時点ではオンラ
インで利⽤できないデータセットまたはコレクション（デジタル化されていない資料など）が含まれる。
Examples of Metadata-only datasets メタデータのみのデータセットの例• Collins E, Sweetlove M (2019). Arctic Ocean microbial metagenomes sampled aboard CGC Healy during the 2015
GEOTRACES Arctic research cruise. ［2015年GEOTRACES北極調査航海中にCGC Healyで採取した北極海微⽣物メタゲノム。SCAR-微⽣物南極資源システム］SCAR - Microbial Antarctic Resource System. Metadata
dataset https://doi.org/10.15468/iljmun accessed via GBIF.org on 2020-04-16.
• Cary S C (2015). New Zealand Terrestrial Biocomplexity Survey. SCAR - Microbial Antarctic Resource System. ［ニュージーランド地球⽣物複雑性調査。SCAR-微⽣物南極資源システム］Metadata dataset accessed via
GBIF.org on 2020-04-16.
Mapping recommendations for metadata-only DNA-derived datasets (Category V) is the same as for any othermetadata-only datasets, and this guide does not provide any specific mapping recommendations for metadata. Please
follow general recommendations of biodiversity data portals, paying attention to required and recommended metadata.
Descriptions of field, lab, and bioinformatics steps should be as detailed as possible. Describing your methods as method
steps in the EML metadata makes them display on the dataset homepage in GBIF
(https://www.gbif.org/dataset/3b8c5ed8-b6c2-4264-ac52-a9d772d69e9f#methodology Frøslev T, Ejrnæs R (2018).
BIOWIDE eDNA Fungi dataset. Danish Biodiversity Information Facility. Occurrence dataset
https://doi.org/10.15468/nesbvx accessed via GBIF.org on 2021-07-06). However, if a structured and possibly moredetailed method description is already published somewhere (e.g. at protocols.io or NEON protocols collection), it isstraightforward to provide a link through the MIxS SOP field (see § 2.2.1).
メタデータのみのDNA由来データセット（カテゴリーV）のマッピングにおける推奨事項は、他のメタデー

31タのみのデータセットの場合と同じであり、本ガイドではメタデータの特定のマッピングについての推奨事
項は提供していない。⽣物多様性データポータルの⼀般的な推奨事項に従い、必要かつ推奨されるメタデー
タに注意を払う必要がある。フィールド、実験、およびバイオインフォマティクス⼿順の説明は、できるだ
け詳細に⾏う必要がある。⽅法をEMLメタデータのメソッド・ステップに記述すると、GBIFデータセットのウ ェ ブ ペ ー ジ 上 に 表 ⽰ さ れ る （ https://www.gbif.org/dataset/3b8c5ed8-b6c2-4264-ac52a9d772d69e9f#methodology Frøslev T, Ejrnæs R (2018) 、BIOWIDE eDNA菌類データセット、デンマーク⽣物多様性情報ファシリティ、オカレンスデータセットhttps://doi.org/10.15468/nesbvxは、2021-07-06のGBIF.org経由でアクセス）。しかし、構造化され、より詳細な⽅法が既にどこか（例: protocols.ioまたはNEONプロトコル
コレクション）で公開されている場合、MIxS SOPフィールドを通してリンクを提供する⽅が容易である（§2.2.1参照）。

2.2. Data mapping データマッピング
While core files store ubiquitous data on the 'what, where and when' of a record, extension files are used to describe
the specifics of a certain type of observation. We propose using the DNA derived data extension to complement
occurrence data derived from either barcoding, metabarcoding (eDNA) or qPCR/ddPCR. The DNA derived data
extension builds on the Minimum information standards developed by the Genomic Standards Consortium (GSC) andapplied by the ENA for submission of eDNA sample metadata, for example. We are following and have contributed to
the guidelines proposed by the Sustainable DwC-MIxS interoperability task group under TDWG. To improve indexing
and search we have opted to split some MIxS terms, for instance separating forward and reverse primer sequences andnames. Furthermore, some fields from the GGBN standard and fields from the MIQE (minimum information for the
publication of quantitative real- time PCR) guidelines for qPCR and ddPCR data have been included to make it applicablefor a wide range of DNA-derived data.
コアファイルにはレコードの「何、どこで、いつ 」に関するユビキタスデータが格納されるが、拡張ファ
イルは特定の種類の観測の詳細を記述するために使⽤される。バーコーディング、メタバーコーディング(eDNA) またはqPCR/ddPCRのいずれかに由来するオカレンスデータを補完するために、DNA由来データ拡張
形式を⽤いることを提案する。DNA由来データ拡張形式はGenomic Standards Consortium (GSC) によって開発され、ENAによってeDNAサンプルメタデータの提出に適⽤されたMinimum information standardsに基づいている。我々は、TDWGの下にあるSustainable DwC-MIxS相互運⽤性タスクグループによって提案されたガイド
ラインに従っており、これに寄与している。インデックス付けと検索を改善するために、我々はいくつかの
MIxS⽤語を分割することにした。例えば、フォワードプライマーとリバースプライマーの配列および名称のフィールドを分けた。さらに、GGBN標準からのいくつかの分野およびqPCRおよびddPCRデータのためのMIQE（定量的リアルタイムPCRの公開のための最⼩情報）ガイドラインからのフィールドを、広範囲のDNA
由来データに適⽤できるように組み⼊れた。
As a first step in preparing your data for publishing, you should make sure your field names / column headers follow
the Darwin Core data standard. In many cases this is straightforward, such as renaming your lat or latitude field todecimalLatitude. However, the Darwin Core Standard is quite flexible and some terms are used in different ways,
depending on the type of data. An example of this are the fields organismQuantity andorganismQuantityType, which could be used to describe the number of individuals, per cent biomass or a scoreon the Braun-Blanquet Scale, as well as the number of reads of an ASV within a sample. Therefore, we here provide
tables of required and recommended fields with descriptions and examples (Table 1, Table 2, Table 3 and Table 4).
Additional fields and extensions (such as extended Measurement or Fact (eMoF)) are applicable. When a sequence isderived from an organism (e.g. a parasite, gut contents, epibiont etc.) the observation may be linked to the observationof the host organism. This can be achieved using the (Resource Relation extension) of Darwin Core (e.g.
https://www.gbif.org/species/143610775/ verbatim). Perhaps the most important recommendation is to use globallyunique (when available) and other permanent identifiers for as many data fields and parameters as possible (in all ID
fields in the tables below).
公開するデータを準備する最初の⼿順として、フィールド名や列⾒出しがダーウィンコアデータ標準に従っていることを確認する必要がある。多くの場合は、latやlatitudeのようなフィールドをdecimalLatitude（緯度）32に変更するなど、これは簡単なことである。しかし、ダーウィンコア標準は⾮常に柔軟性が⾼く、データのタ イ プ に 応 じ て 使 ⽤ ⽅ 法 が 異 な る 。 そ の ⼀ 例 が organismQuantity フ ィ ー ル ド とorganismQuantityTypeフィールドで、個体数、バイオマスの割合、Braun-Blanquet Scaleのスコア、サンプル内のASVのリード数を記述する際に使⽤できる。ここでは必須フィールドと推奨フィールドの表に説明および例を⽰す（表1、表2、表3および表4）が、追加のフィールドおよび拡張形式（拡張された測定項⽬(eMoF) など）を適⽤することもできる。配列が⽣物（例えば、寄⽣⾍、腸内容物、エピビオントなど）に由来する場合、その観察は宿主⽣物の観察と関連させることができる。これは、ダーウィンコア（例:https://www.gbif.org/species/143610775/verbatim）の（Resource Relation拡張機能）を使⽤して実現することができる。おそらく、最も重要な推奨事項は、可能な限り多くのデータフィールドとパラメータ（以下の表のすべてのIDフィールド）に対して、グローバルにユニークな識別⼦（使⽤可能な場合）およびその他の永続的識別⼦を使⽤することである。

33

2.2.1. Mapping metabarcoding (eDNA) and barcoding data
メタバーコーディング (eDNA) とバーコーディングデータのマッピング
This section provides mapping recommendations for Categories I and II.
このセクションでは、カテゴリーIとIIのマッピングに関する推奨事項について説明する。
II. Table 2. Recommended fields for Occurrence core for Metabarcoding data
II. 表2 メタバーコーディングデータのオカレンスコアの推奨フィールド（訳註: フィールド名の訳は便宜的であり、定訳ではないため注意が必要である）
Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

basisOfRecord
レコードの種類

MaterialSample
The specific nature of the data record -a subtype of the dcterms:type. For DNA-derived occurrences, Required
マ テ リ ア ル サ ン プ (see Category I and Category III) use MaterialSample. For enriched occurrences use 必須
PreservedSpecimen or LivingSpecimen as appropriate.
ル
データレコードがもつ特定の性質（dcterms:typeのサブタイプ）。DNA由来のオカレンス（カテゴリーIおよびカテゴリーIIIを参照）には、MaterialSampleを使⽤する。追加的な情報 を 伴 う オ カ レ ン ス 情 報 の 場 合 に は 、 必 要 に 応 じ て PreservedSpecimen ま た はLivingSpecimenを使⽤する。

occurenceID
オカレンスID

urn:catalog:UWBM:
Bird:89776

A unique identifier for the occurrence, allowing the same occurrence to be recognized across Required
dataset versions as well as through data downloads and use. May be a global unique identifier or 必須
an identifier specific to the data set.
データのダウンロードや使⽤を通じて、データセットのバージョン間で同⼀のオカレンスを認識できるようにするための、オカレンスに対するユニークな識別⼦である。グローバ
ルにユニークな識別⼦、またはデータセット固有の識別⼦のいずれかになる。

eventID
イベントID

urn:uuid:a964765b22c4-439a-jkgt-2

An identifier for the set of information associated with an Event (something that occurs at a place Highly recommended
and time). May be a global unique identifier or an identifier specific to the data set
強く推奨イベント（場所と時間で特定できるオカレンス）に関連付けられた⼀連の情報の識別⼦。
グローバルにユニークな識別⼦またはデータセット固有の識別⼦。

34

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

eventDate
イベント⽇付

2020-01-05

Date when the event was recorded. Recommended best practice is to use a date that conforms to Required
ISO 8601-1:2019. For more information, check https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:eventDate
必須
イベントが記録された⽇付。ISO 8601-1:2019に準拠した⽇付を使⽤することを推奨する。
詳細については、https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:eventDateを参照。

recordedBy
記録者"Oliver P. Pearson | A list (concatenated and separated) of names of people, groups, or organizations responsible for Highly recommended
Anita K. Pearson"
recording the original Occurrence. The recommended best practice is to separate the values with a 強く推奨
vertical bar (' | '). Including information about the observer improves the scientific reproducibility(Groom et al. 2020).
元のオカレンスを記録する担当者、グループ、または組織の名前のリスト (連結および分離) 。値を縦棒 ('|') で区切ることを推奨する。観察者に関する情報を組⼊れることで科学的再現性が向上する(Groom et al. 2020)。

organismQuantity
⽣物量33

Number of reads of this sequence variant in the sample

Highly recommended
強く推奨

サンプル中のこの配列変異体（バリアント）のリード数
organismQuantiTyT DNA sequence reads
ype
DNA配列リード数
⽣物数量タイプ
sampleSizeValue
サンプルのサイズ値

1233890

Should always be “DNA sequence reads”

Highly recommended
強く推奨

常に 「DNA sequence reads （DNA配列リード数）」 でなければならない
Total number of reads in the sample. This is important since it allows calculating the relative Highly recommended
abundance of the sequence variant within the sample.
強く推奨
サンプル内のリード数の合計。これは、試料中の配列変異体の相対的存在量を計算できるので重要である。

sampleSizeUnit
サンプルサイズ単位

DNA sequence
reads
DNA配列リード数

Should always be “DNA sequence reads”
常に 「DNA sequence reads （DNA配列リード数）」 でなければならない

35

Highly recommended
強く推奨Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

materialSampleID https://www.ncbi.nl An identifier for the MaterialSample (as opposed to a particular digital record of the material Highly recommended
マテリアルサンプルID m.nih.gov/biosample sample). Use the biosample ID if one was obtained from a nucleotide archive. In the absence of a 強く推奨
/15224856
persistent global unique identifier, construct one from a combination of identifiers in the recordthat will most closely make the materialSampleID globally unique.
https://www.ebi.ac.u
k/ena/browser/view/ MaterialSampleの識別⼦（マテリアルサンプルの特定のデジタル記録ではない）。ヌクレ
SAMEA3724543
オチドアーカイブから取得した場合は、バイオサンプルIDを使⽤する。永続的グローバル
ユニーク識別⼦が存在しない場合は、materialSampleIDをグローバルにユニークにするた
urn:uuid:a964805bめに最も近い記録内の識別⼦の組み合わせから1つを作成する。
33c2-439a-beaa6379ebbfcd03

samplingProtocol UV light trap
サンプリングプロトコ 紫外線トラップ
ル

The name of, reference to, or description of the method or protocol used during a sampling Event. Recommended
https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:samplingProtocol
推奨サンプリングイベント中に使⽤される⽅法またはプロトコルの名前、参考⽂献、または説明。https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:samplingProtocol

associatedSequenc https://www.ncbi.nl A list (concatenated and separated) of identifiers (publication, global unique identifier, URI) of Recommendedesm.nih.gov/nuccore/M genetic sequence information associated with the Occurrence. Could be used for linking to archived 推奨
関連配列
K405371
raw barcode reads and/or associated genome sequences, e.g. in a public repository.
オカレンスに関連付けられた遺伝的配列情報の識別⼦（出版物、グローバルユニーク識別
⼦、URI）のリスト。アーカイブされた⽣のバーコード読み取りおよび/または関連するゲノム配列へのリンクに使⽤することができる。

36

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

identificationRem RDP
annotation Specification of taxonomic identification process, ideally including data on applied algorithm and Recommendedarks
confidence (at lowest reference database, as well as on level of confidence in the resulting identification.
推奨
同定備考
specified taxon): 0.96,
againstreference 分類学的同定プロセスの仕様。理想的には、適⽤されたアルゴリズムおよび参照データベ
database: GTDBースに関するデータ、ならびに得られた同定の信頼度に関するデータを含む。
参照データベースに対するRDP注釈の信頼度 (指定された
最 ⼩ タ ク ソ ン
で) :0.96、GTDB
identificationRef https://www.ebi.ac.u A list (concatenated and separated) of references (publication, global unique identifier, URI) used Recommended
e rences
k/metagenomics/pipe in the Identification. Recommended best practice is to separate the values in a list with space 推奨
同定レファレンス
lines/4.1
vertical bar space ( | ).
https://github.com/te 同定に使⽤される参考⽂献（出版物、グローバルユニーク識別⼦、URI）のリスト（連結およrrimporter/CO1Classif び分離）。推奨されるベストプラクティスは、スペース＋縦棒＋スペース ( | ) で値を仕切った
ier
リスト。
decimalLatitude
⼗進緯度

60.545207

The geographic latitude (in decimal degrees, using the spatial reference system given in Highly recommended
geodeticDatum) of the geographic centre of a Location. Positive values are north of the Equator, 強く推奨
negative values are south of it. Legal values lie between -90 and 90, inclusive.
場所の地理的中⼼の緯度（10進度数、geodeticDatumで指定された空間参照システムを使⽤）。正の値は⾚道の北、負の値は⾚道の南である。有効な値は、-90以上90以下。

decimalLongitude
⼗進経度

24.174556

The geographic longitude (in decimal degrees, using the spatial reference system given in Highly recommended
geodeticDatum) of the geographic centre of a Location. Positive values are east of the Greenwich 強く推奨
Meridian, negative values are west of it. Legal values lie between -180 and 180, inclusive.
場所の地理的中⼼の経度（10進度数、geodeticDatumで指定された空間参照システムを使⽤）。正の値はグリニッジ⼦午線の東、負の値はグリニッジ⼦午線の⻄。有効な値は、180以上180以下である。

37

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

taxonID
分類群ID

ASV:7bdb57487bee0
22ba30c03c3e7ca50
e1

For eDNA data, it is recommended to use an MD5 hash of the sequence and prepend it with “ASV:”. Highly recommended,
See also § 1.6.
if DNA_sequence is notprovided
eDNAデータの場合、配列のMD 5ハッシュを使⽤し、先頭に 「ASV:」 を付加することが推 DNA_sequence が 提 供奨される。§1.6も参照。
されていない場合
は、強くお勧めする。

scientificName
学名

Gadus morhua L. Latin name of the closest known taxon (species or higher) or an OTU identifier from BOLD or UNITE Required
1758,
必須
BOLD:ACF1143
最も近い既知の分類群（種以上）のラテン語名,またはBOLDもしくはUNITEからのOTU識別
タイセイヨウダラ⼦

kingdom
界

Animalia
動物界

Higher taxonomy
上位の分類

Highly recommended
強く推奨phylum⾨

Chordata
脊索動物⾨

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨

class
綱

Actinopterygii
条鰭綱Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨

order
⽬

Gadiformes
タラ⽬

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨family科

Gadidae
タラ科

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨

genus
属

Gadus
マダラ属

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨38Table 3. Recommended fields from the DNA derived data extension (a selection) for metabarcoding data
表3 メタバーコーディングデータのためのDNA由来データ拡張 (選択) からの推奨フィールド
Field name
フィールド名Examples例

DNA_sequence
DNA配列

TCTATCCTCAATTATAG The DNA sequence (ASV). Taxonomic interpretation of the sequence depends on the technology Highly recommended
GTCATAATTCACCATCA and reference library available at the time of publication. Hence, the most objective taxonomic 強く推奨
GTAGATTTAGGAATTTT handle is the sequence which can be reinterpreted in the future.
CTCTATTCATATTGCAGGTGTATCATCAATTATA DNA配列 (ASV) 。配列の分類学的解釈は、発表時に利⽤可能な技術および参照ライブラリ
GGATCAATTAATTTTAT ーに依存する。したがって、最も客観的な分類学的管理データは将来再解釈できる配列で
TGTAACAATTTTAAATAある。
TACATACAAAAACTCATTCATTAAACTTTTTACCATTATTTTCATGATCAGTT
CTAGTTACAGCAATTCT
CCTTTTATTATC ATTA

sop

https://www.protocols Standard operating procedures used in assembly and/or annotation of genomes, metagenomes or Recommended.io/view/emp-itsenvironmental sequences.
推奨
illumina-ampliconA reference to a well documented protocol, e.g. using protocols.io
protocol-pa7dihn
ゲノム、メタゲノムまたは環境配列の構築および/または注釈付けに使⽤される標準操作
⼿順（Standard Operating Procedures）。
protocols.ioを使⽤するなど、⼗分に⽂書化されたプロトコルへの参照

target_gene
ターゲット遺伝⼦

16S rRNA, 18S rRNA,nif, amoA, rpo

target_subfragme V6, V9, ITS
nt
ターゲットサブフラ
グメント

Description
説明

Required
推奨度

Targeted gene or marker name for marker-based studies
マーカーに基づいた研究に関する標的遺伝⼦またはマーカー名

Highly recommended
強く推奨Name of subfragment of a gene or markerImportant to e.g. identify special regions on marker genes Highly recommended
like the hypervariable V6 region of the 16S rRNA gene
強く推奨
遺伝⼦またはマーカーの重要なサブフラグメントの名前。例えば16 S rRNA遺伝⼦の超可変
V 6領域のようなマーカー遺伝⼦上の特別な領域

39

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

pcr_primer_forwa GGACTACHVGGGTWTCTAATrd
PCRフォワードプラ
イマー配列

Forward PCR primer that was used to amplify the sequence of the targeted gene, locus or Highly recommended
subfragment.
強く推奨

pcr_primer_rever GGACTACHVGGGTWTCTAATse
PCR リバースプライ
マー配列

Reverse PCR primer that was used to amplify the sequence of the targeted gene, locus or Highly recommended
subfragment.
強く推奨

pcr_primer_name_ jgLCO1490
forward
PCRフォワードプラ
イマー名Name of the forward PCR primer
フォワードPCRプライマーの名称

Highly recommended
強く推奨

pcr_primer_name_ jgHCO2198
reverse
PCRリバースプライ
マー名Name of the reverse PCR primer
リバースPCRプライマーの名称

Highly recommended
強く推奨

標的遺伝⼦、遺伝⼦座またはサブフラグメントの配列を増幅するために使⽤された順⽅向
PCRプライマー。

標的遺伝⼦、遺伝⼦座またはサブフラグメントの配列を増幅するために⽤いられた逆PCR
プライマー。

pcr_primer_refer https://doi.org/10.118 Reference for the primers
6/1742-9994-10-34
ence
プライマーの参考⽂献
PCRプライマーレファレンスHighly recommended
強く推奨

40

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

env_broad_scale
環境ブロードスケー
ル

forest biome[ENVO:01000174]
森林バイオーム[ENVO:01000174]

Equivalent to env_biome in MIxS v4
Recommended
In this field, report which major environmental system your sample or specimen came from. The 推奨
systems identified should have a coarse spatial grain, to provide the general environmental context
of where the sampling was done (e.g. were you in the desert or a rainforest?). We recommend using
subclasses of ENVO’s biome class: http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00000428
MIxS v 4のenv_biomeに相当する。
このフィールドでは、サンプルまたは試料がどの主要な環境システムから得られたかを記述する。特定された⽣態系は、サンプリングが⾏われた場所（例えば砂漠や熱帯⾬林）の⼀般的な環境状況を提供するために、粗い空間粒度で記述されるべきである。ENVOのbiomeクラスのサブクラスを使⽤することを推奨する：
http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00000428

env_local_scale
環境ローカルスケー
ルlitter layer[ENVO:01000338]
リター層[ENVO:01000338]

Equivalent to env_feature in MIxS v4
Recommended
In this field, report the entity or entities which are in your sample or specimen’s local vicinity and 推奨
which you believe have significant causal influences on your sample or specimen. Please use terms
that are present in ENVO and which are of smaller spatial grain than your entry for env_broad_scale.
MIxS v 4のenv_featureに相当する。
このフィールドでは、サンプルまたは標本の近傍にあり、サンプルまたは標本に重⼤な因果 関 係 が あ る と 思 わ れ る 1 つ 以 上 の エ ン テ ィ テ ィ を 報 告 す る 。 ENVO に 存 在 し 、
env_broad_scaleの⼊⼒内容よりも⼩さい空間粒度の⽤語を使⽤。

env_medium
環境ミディアム

soil[ENVO:00001998] Equivalent to env_material in MIxS v4
Recommended
⼟壌[ENVO:00001998] In this field, report which environmental material or materials (pipe separated) immediately 推奨
surrounded your sample or specimen prior to sampling, using one or more subclasses of ENVO´senvironmental material class: http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00010483
MIxS v 4のenv_materialに相当する。
このフィールドでは、ENVOの環境材料クラスの1つ以上のサブクラスを使⽤して、サンプ
リング前にサンプルまたは試料を包含する環境材料または材料（縦棒で区切る）を報告する：
http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00010483

41

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

lib_layout
lib_レイアウト

Pairedペア

Equivalent to lib_const_meth in MIxS v4
Specify whether to expect single, paired, or other configuration of reads

Recommended
推奨

MIxS v 4のlib_const_methに相当する。
シングル、ペア、またはその他のリードを想定するかどうかを指定する
seq_meth
シークエンス法

Illumina HiSeq 1500
イルミナHiSeq 1500

Sequencing method used; e.g. Sanger, pyrosequencing, ABI-solid
使⽤したシーケンシング⽅法;サンガー、パイロシークエンス、ABIソリッドなど

Highly recommended
強く推奨

otu_class_appr"95% ANI;85% AF;
Cutoffs and approach used when clustering new UViGs in "species-level" OTUs. Note that results Highly recommended
greedyGreedy
from standard 95% ANI / 85% AF clustering should be provided alongside OTUS defined from 強く推奨
incremental clustering" another set of thresholds, even if the latter are the ones primarily used during the analysis"95% ANI;85% AF;
グリーディーインク 「種レベル」のOTUの中ので新しいUViGをクラスター化するときに使⽤されるカットオフ
リメンタルクラスタ とアプローチ。標準的な95% ANI/85% AFクラスタリングの結果は、解析中に主に使⽤されリング"る閾値であっても、別の閾値セットから定義されるOTUSと並⾏して提供されるべきであることに注意すること。

Highly recommended
otu_seq_comp_app "blastn;2.6.0+;e- value Tool and thresholds used to compare sequences when computing "species-level" OTUs
cutoff: 0.001"r
強く推奨「種レベル」のOTUを計算判定する際に配列のを⽐較するために使⽤されるツールおよび閾値
otu_db"NCBI Viral RefSeq;83", Reference database (i.e. sequences not generated as part of the current study) used to cluster new Highly recommended"UNITE;8.2"
genomes in "species-level" OTUs, if any
強く推奨「NCBIウイルス参照
配 列 ;83 」 、 「 結 「種レベル」のOTUにで新しいゲノムをクラスター化するために使⽤される参照データベース（すなわち、現在の研究の⼀部として⽣成されていない配列）
合;8.2」

42

2.2.2. Mapping ddPCR / qPCR data ddPCR/qPCRデータのマッピング
This section provides mapping recommendations for Category III.
ここでは、カテゴリIIIのマッピングに関する推奨事項を⽰す。
Table 4. Recommended fields for Occurrence core for ddPCR/qPCR data
表4 ddPCR/qPCRデータのオカレンスコアの推奨フィールド
Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

basisOfRecord
レコードの種類

MaterialSample
マテリアルサンプル

The specific nature of the data record - a subtype of the dcterms:type. For DNA- derived Required
occurrences (see Category I and Category III), use MaterialSample.
必須
データレコードがもつ特定の性質（dcterms:typeのサブタイプ）。DNA由来のオカレンス（カテゴリーIおよびカテゴリーIIIを参照）には、MaterialSampleを使⽤する。

occurrenceStatus Present, Absent
オカレンスステータ あり、なしス
eventID
イベントID

urn:uuid:a964765b22c4-439a-jkgt-2

A statement about the presence or absence of a taxon at a location.
ある場所におけるタクソンの在・不在に関する記述。

Required
必須

An identifier for the set of information associated with an Event (something that occurs at a place Highly recommended
and time). May be a global unique identifier or an identifier specific to the dataset.
強く推奨
イベント（場所と時間で特定できるオカレンス）に関連付けられた⼀連の情報の識別⼦。グローバルにユニークな識別⼦またはデータセット固有の識別⼦。

eventDate
イベント⽇付

2020-01-05

Date when the event was recorded. Recommended best practice is to use a date that conforms to Required
ISO 8601-1:2019. For more information, check https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:eventDate
必須
イベントが記録された⽇付。ISO 8601-1:2019に準拠した⽇付を使⽤することを推奨する。
詳細については、https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:eventDateを参照。

43

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

recordedBy
記録者"Oliver P. Pearson | A list (concatenated and separated) of names of people, groups, or organizations responsible for Highly recommended
Anita K. Pearson"
recording the original Occurrence. The recommended best practice is to separate the values with a 強く推奨
vertical bar (' | '). Including information about the observer improves the scientific reproducibility(Groom et al. 2020).
オリジナルのオカレンスを記録した担当者、グループ、または組織の名前のリスト（連結および分離）。値を縦棒 (' | ') で区切ることを推奨する。観察者に関する情報を組⼊れることで科学的再現性が向上する(Groom et al. 2020)。

organismQuantity 50
⽣物量

Number of positive droplets/chambers in the sample
試料中の正の液滴/チャンバーの数

organismQuantity ddPCR droplets dPCR The partition typeType
chambers
パーティションの種類
⽣物数量タイプ
ddPCR 液 滴 dPCR チ ャ
ンバー

Highly recommended
for ddPCR, dPCR
ddPCR、dPCRに強く推奨Highly recommended
for ddPCR, dPCR
ddPCR、dPCRに強く推奨

sampleSizeValue
サンプルのサイズ値

20000

The number of accepted partitions (n), e.g. meaning accepted droplets in ddPCR or chambers in Highly recommendeddPCR.
for ddPCR, dPCR
ddPCR、dPCRに強く推受け⼊れられたパーティションの数 (n) 、例えば、ddPCRにおいて受け⼊れられたドロッ 奨
プレットまたはdPCRにおけるチャンバーを意味する。

sampleSizeUnit
サンプルサイズ単位

ddPCR droplets dPCR The partition type, should be equal to the value in organismQuantityTypechambers
パーティションタイプは、organismQuantityTypeの値と同じである必要がある。
ddPCR 液 滴 dPCR チ ャ
ンバー

44

Highly recommended
for ddPCR, dPCR
ddPCR、dPCRに強く推奨Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

materialSampleID https://www.ncbi.nlm. An identifier for the MaterialSample (as opposed to a particular digital record of the material Highly recommended
マテリアルサンプル nih.gov/biosample/152 sample). Use the biosample ID if one was obtained from a nucleotide archive. In the absence of a 強く推奨
24856
persistent global unique identifier, construct one from a combination of identifiers in the record
ID
that will most closely make the materialSampleID globally unique.
urn:uuid:a964805b33c2-439a-beaaMaterialSampleの識別⼦（マテリアルサンプルの特定のデジタル記録ではない）。ヌクレ
6379ebbfcd03
オチドアーカイブから取得した場合は、バイオサンプルIDを使⽤する。永続的グローバル
ユニーク識別⼦が存在しない場合は、materialSampleIDをグローバルにユニークにするために最も近い記録内の識別⼦の組み合わせから1つを作成する。
samplingProtocol UV light trap
サンプリングプロト 紫外線トラップ
コル

decimalLatitude
⼗進緯度

60.545207

The name of, reference to, or description of the method or protocol used during a sampling Event. Recommended
https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:samplingProtocol
推奨サンプリングイベント中に使⽤される⽅法またはプロトコルの名前、参照⽂献、または説明。https://dwc.tdwg.org/terms/#dwc:samplingProtocol
The geographic latitude (in decimal degrees, using the spatial reference system given in Highly recommended
geodeticDatum) of the geographic centre of a Location. Positive values are north of the Equator, 強く推奨
negative values are south of it. Legal values lie between -90 and 90, inclusive.
場所の地理的中⼼の緯度（10進度数、geodeticDatumで指定された空間参照システムを使⽤）。正の値は⾚道の北、負の値は⾚道の南である。有効な値は、-90以上90以下。

decimalLongitude 24.174556
⼗進緯度

The geographic longitude (in decimal degrees, using the spatial reference system given in Highly recommended
geodeticDatum) of the geographic centre of a Location. Positive values are east of the Greenwich 強く推奨
Meridian, negative values are west of it. Legal values lie between -180 and 180, inclusive.
場所の地理的中⼼の経度（10進度数、geodeticDatumで指定された空間参照システムを使⽤）。正の値はグリニッジ⼦午線の東、負の値はグリニッジ⼦午線の⻄。有効な値は、180以上180以下である。

scientificName
学名

Gadus morhua L. 1758, Latin name of the closest known taxon (species or higher) or an OTU identifier from BOLD or UNITE Required
BOLD:ACF1143
最も近い既知の分類群（種以上）のラテン語名,またはBOLDもしくはUNITEからのOTU識別 必須
タイセイヨウダラ⼦

45

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

kingdom
界

Animalia
動物界

Higher taxonomy
上位の分類

Highly recommended
強く推奨phylum⾨

Chordata
脊索動物⾨

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨

class
綱

Actinopterygii
条鰭綱Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨

order
⽬

Gadiformes
タラ⽬

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨family科

Gadidae
タラ科

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨

genus
属

Gadus
マダラ属

Higher taxonomy
上位の分類

Recommended
推奨46Table 5. Recommended fields from the DNA derived data extension (a selection) for ddPCR/qPCR data
表5 ddPCR/qPCRデータのためのDNA由来データエクステンション (代表的なもののみ) において推奨されるフィールド

Field name
フィールド名Examples例

Description説明sop

https://www.protocols.
io/view/protocol-fordna-extraction-andquantitative-pcr-dvwie7ceStandard operating procedures used in assembly and/or annotation of genomes, metagenomes Highly recommended
or environmental sequences.
強く推奨
A reference to a well documented protocol, e.g. using protocols.io

https://doi.org/10.1750
4/protocols.io.vwie7ce
annealingTemp
アニーリング温度

60

Required
推奨度

ゲノム、メタゲノムまたは環境配列の構築および/または注釈付けに使⽤される標準操作
⼿順。
protocols.ioを使⽤するなど、⼗分に⽂書化されたプロトコルへの参照
The reaction temperature during the annealing phase of PCR.
PCRのアニーリング段階における反応温度。

annealingTempUni Degrees Celsiust
度 摂⽒
アニーリング温度単位
pcr_cond
PCRの条件

RequiredifannealingTempwas
supplied
アニーリング温度が供給された場合は必要
Highly recommended
強く推奨

initialDescription of reaction conditions and components of PCR in the form of "initial Highly recommended
denaturation:94_3;adenaturation:94degC_1.5min; annealing=…"
強く推奨nnealing:50_1;elong
ation:72_1.5;final「initial denaturation:94degC_1.5min; annealing=…」の形でのPCRの反応条件および成分のelongation:72_10;35
説明。
初 期 変 性 :94_3;a ア ニ
ー リ ン グ :50_1; ⻑
さ :72_1.5; 最 終 伸
張:72_10;35

47

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

probeReporter
プローブレポーター

FAM

Type of fluorophore (reporter) used. Probe anneals within amplified target DNA. Polymerase Highly recommended
activity degrades the probe that has annealed to the template, and the probe releases the 強く推奨
fluorophore from it and breaks the proximity to the quencher, thus allowing fluorescence of thefluorophore.
使⽤するフルオロフォア（レポーター）のタイプ。プローブは増幅された標的DNA内でアニーリングする。ポリメラーゼ活性は、鋳型にアニールしたプローブを分解し、プローブは、それからフルオロフォアを放出し、クエンチャーへの近接を破壊し、結果として、フルオロフォアの蛍光を可能にする。

probeQuencher
NFQ-MGB
プローブクエンチャーType of quencher used. The quencher molecule quenches the fluorescence emitted by the Highly recommended
fluorophore when excited by the cycler’s light source as long as fluorophore and the quencher are 強く推奨
in proximity, quenching inhibits any fluorescence signals.
使⽤するクエンチャーのタイプ。消光剤分⼦は、蛍光体と消光剤が近接している限り、サイクラーの光源によって励起されたときに蛍光体によって放出された蛍光を消光し、消光はあらゆる蛍光シグナルを阻害する。

ampliconSize
アンプリコンサイズ

83

thresholdQuantif 0.3
icationCycle
定量サイクル閾値
baselineValue
基準値

15

The length of the amplicon in basepairs
塩基対中のアンプリコンの⻑さ。

Highly recommended
強く推奨Threshold for change in fluorescence signal between cycles
サイクル間の蛍光シグナル変化の閾値。

qPCR:
recommended
qPCR:強く推奨

HighlyThe number of cycles when fluorescence signal from the target amplification is below background qPCR:
fluorescence not originated from the real target amplification.
recommended
qPCR:強く推奨
標的増幅からの蛍光シグナルが、実際の標的増幅に由来しないバックグラウンド蛍光より下である場合のサイクル数。

Highly48

Field name
フィールド名Examples例

quantificationCy 37.9450950622558
cle
定量化サイクル

Description
説明

Required
推奨度

The number of cycles required for the fluorescent signal to cross a given value threshold above
the baseline. Quantification cycle (Cq), threshold cycle (Ct), crossing point (Cp), and take-off point(TOP) refer to the same value from the real-time instrument. Use of quantification cycle (Cq), ispreferable according to the RDML (Real-Time PCR Data Markup Language) data standard
蛍光シグナルがベースラインより上の所与の値閾値を横切るのに必要なサイクル数。定量サイクル (Cq) 、閾値サイクル (Ct) 、交差点 (Cp) 、およびテイクオフ地点 (TOP) は、リ
アルタイム機器からの値を指す。定量サイクル (Cq) の使⽤は、RDML (Real-Time PCR Data
Markup Language)データ標準に従うことが望ましい。

automaticThresho no
ldQuantification no
Cycle
⾃動定量化サイクル閾値Whether the threshold was set by instrument or manually
閾値が機器によって設定されたか、⼿動で設定されたか。

automaticBaselin no
eValueno
⾃動基準値

Whether baseline value was set by instrument or manually
ベースライン値を計器で設定するか⼿動で設定したか。

contaminationAss noessment
no
汚染評価

Whether DNA or RNA contamination assessment was done or not
DNAまたはRNAの汚染評価が⾏われたかどうか。

estimatedNumberO 10300
fCopies
推定コピー数

Number of target molecules per µl. Mean copies per partition (?) can be calculated using thenumber of partitions (n) and the estimated copy number in the total volume of all partitions (m)with a formula ?=m/n.
μlあたりの標的分⼦の数。パーティションあたりの平均コピー数 (?) は、パーティションの数 (n) と、すべてのパーティションの合計ボリューム (m) の推定コピー数 (m) を使⽤
し ?=m/nで計算できる。

amplificationRea 22ctionVolume
増幅反応イオン体積

PCR reaction volume
PCR反応量。

49

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

amplificationRea µl
ctionVolumeUnit
増幅反応イオン体積
単位

Unit used for PCR reaction volume. Many of the instruments require preparation of a much larger
initial sample volume than is actually analysed.

pcr_analysis_sof BIO-RAD
tware
QuantaSoft
PCR解析ソフトウェア BIO-RAD
QuantaSoft

The program used to analyse the d(d)PCR runs.
d (d) PCRの解析に使⽤されたプログラム。

experimentalVari
ance
実験分散

Multiple biological replicates are encouraged to assess total experimental variation. When single
dPCR experiments are performed, a minimal estimate of variance due to counting error alone must
be calculated from the binomial (or suitable equivalent) distribution.

PCR反応量の単位。機器の多くは、実際に分析されるよりもはるかに⼤きな初期サンプ
ル量の準備を必要とする。

複数の⽣物学的複製物を⽤いて、全実験における変動を評価することが推奨される。単⼀dPCR実験を実施する場合、計数エラーのみによる分散の最⼩推定値は、⼆項分布（または適切な等価分布）から計算しなければならない。
target_gene
ターゲット遺伝⼦

16S rRNA, 18S rRNA,nif, amoA, rpo

Targeted gene or marker name for marker-based studies
マーカーベースの研究のための標的遺伝⼦またはマーカー名。

Highly recommended
強く推奨target_subfragme V6, V9, ITS
nt
ターゲットサブフラ
グメント

Name of subfragment of a gene or markerImportant to identify, for example, special regions on Highly recommended
marker genes like the hypervariable V6 region of the 16S rRNA gene
強く推奨

pcr_primer_forwa GGACTACHVGGGTWrd
TCTAAT
pcrプライマーフォワ
ード配列

Forward PCR primer that was used to amplify the sequence of the targeted gene, locus or Highly recommended
subfragment.
強く推奨

遺伝⼦またはマーカーの重要なサブフラグメントの名前。例えば16 S rRNA遺伝⼦の超可変V 6領域のようなマーカー遺伝⼦上の特別な領域。

標的遺伝⼦、遺伝⼦座またはサブフラグメントの配列を増幅するために使⽤されたフォワードPCRプライマー。

50

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

pcr_primer_rever GGACTACHVGGGTWseTCTAAT
PCRプライマーリバー
ス配列

Reverse PCR primer that was used to amplify the sequence of the targeted gene, locus or Highly recommended
subfragment.
強く推奨

pcr_primer_name_ jgLCO1490
forward
PCRプライマー名フォワード

Name of the forward PCR primer
フォワードPCRプライマーの名前。

Highly recommended
強く推奨

pcr_primer_name_ jgHCO2198
reverse
PCRプライマー名リバース

Name of the reverse PCR primer
リバースPCRプライマーの名称。

Highly recommended
強く推奨

標的遺伝⼦、遺伝⼦座またはサブフラグメントの配列を増幅するために⽤いられたリバ
ースPCRプライマー。

pcr_primer_refer https://doi.org/10.1186 Reference for the primers
ence/1742-9994-10-34
プライマーの参考⽂献。
PCRプライマー参照

Highly recommended
強く推奨

env_broad_scale forest
biome Equivalent to env_biome in MIxS v4
Recommended
環境ブロードスケー [ENVO:01000174]
In this field, report which major environmental system your sample or specimen came from. The 推奨
森 林 バ イ オ ー ム systems identified should have a coarse spatial grain, to provide the general environmental
ル
context of where the sampling was done (e.g. were you in the desert or a rainforest?). We[ENVO:01000174]
recommendusing
subclassesof
ENVO´sbiomeclass:
http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00000428
MIxS v 4のenv_biomeに相当する。
この分野では、サンプルまたは試料がどの主要な環境システムから得られたかを報告する。特定されたシステムは、サンプリングが⾏われた場所（例えば砂漠や熱帯⾬林にいたか?）の⼀般的な環境状況を提供するために、粗い空間粒度を持つべきである。ENVOの バ イ オ ー ム ク ラ ス の サ ブ ク ラ ス を 使 ⽤ す る こ と を 推 奨 す る :http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00000428

51

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

env_local_scale litter
layer Equivalent to env_feature in MIxS v4
Recommended
環境ローカルスケー [ENVO:01000338]
In this field, report the entity or entities which are in your sample or specimen´s local vicinity and 推奨
落 葉 落 枝 層 which you believe have significant causal influences on your sample or specimen. Please use terms
ルthat are present in ENVO and which are of smaller spatial grain than your entry for[ENVO:01000338]
env_broad_scale.
MIxS v 4のenv_featureに相当する。
このフィールドでは、サンプルまたは標本の近傍にあり、サンプルまたは標本に重⼤な因果関係があると思われる1つ以上のエンティティを報告する。ENVOに存在し、環境ローカルスケールの⼊⼒内容よりも⼩さい空間粒度の⽤語を使⽤。
env_medium
環境_ミディアム

soil [ENVO:00001998] Equivalent to env_material in MIxS v4
Recommended
⼟壌 [ENVO:00001998] In this field, report which environmental material or materials (pipe separated) immediately 推奨
surrounded your sample or specimen prior to sampling, using one or more subclasses of ENVO´senvironmental material class: http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00010483
MIxS v 4のenv_materialに相当する。
このフィールドでは、ENVOの環境材料クラスの1つ以上のサブクラスを使⽤して、サン
プリング前にサンプルまたは試料を包含する環境材料または材料（パイプで分離）を報告する。http://purl.obolibrary.org/obo/ENVO_00010483

concentration
濃度

67.5

Concentration of DNA (weight ng/volume µl) see also http://terms.tdwg.org/wiki/ Recommended
ggbn:concentration
推奨
DNAの濃度（重量ng/体積μl）。 http://terms.tdwg.org/wiki/ ggbn:concentrationも参照。

concentrationUni ng/µlt
濃度単位

Unit used for concentration
ggbn:concentrationUnit

measurement

see

also

http://terms.tdwg.org/wiki/ Recommended
推奨

濃度測定に使⽤する単位については、 http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:concentrationUnitも参照。

52

Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

methodDeterminat Nanodrop, Qubit
Description of method used for concentration measurement see also
ionConcentration ナノドロップ、キュ http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:methodDeterminationConcentrationAndRatios
AndRatiosービット
⽅法定量濃度及び⽐濃度測定に使⽤する⽅法の説明はRecommended
推奨

http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:methodDeterminationConcentrationAndRatiosも参照のこと。
ratioOfAbsorbanc 1.89
e260_230
吸光度の⽐260_230

Ratio of absorbance at 260 nm and 230 nm assessing DNA purity (mostly secondary measure,indicates mainly EDTA, carbohydrates, phenol), (DNA samples only). see also
http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:ratioOfAbsorbance260_230

Recommended
推奨

DNA純度を評価する260 nmと230 nmの吸光度⽐（主に副次的な指標であり、主にEDTA、
炭⽔化物、フェノールを⽰す）（DNA試料のみ）。
http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:ratioOfAbsorbance260_230も参照。
ratioOfAbsorbanc 1.91
e260_280
吸光度の⽐260_280

Ratio of absorbance at 280 nm and 230 nm assessing DNA purity (mostly secondary measure,indicates mainly EDTA, carbohydrates, phenol), (DNA samples only). see also
http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:ratioOfAbsorbance260_280

Recommended
推奨

DNA純度を評価する280 nmと230 nmの吸光度⽐（主に副次的な指標であり、主にEDTA、
炭⽔化物、フェノールを⽰す）（DNA試料のみ）。
http://terms.tdwg.org/wiki/ggbn:ratioOfAbsorbance260_280も参照。
samp_collect_dev biopsy, niskin bottle, The method or device employed for collecting the sample
icepush core
サンプルを収集するために使⽤する⽅法または装置。
サンプル回収装置
⽣検、ニスキンボト
ル、プッシュコア

53

Recommended
推奨Field name
フィールド名Examples例

Description
説明

Required
推奨度

samp_mat_process filtering of seawater, Any processing applied to the sample during or after retrieving the sample from environment. This Recommended
サンプル材料の処理 storing samples in field accepts OBI, for a browser of OBI (v 2018-02-12) terms please see 推奨
ethanol
http://purl.bioontology.org/ontology/OBI
法
海⽔の濾過、エタノールへのサンプル保 環境からのサンプルの取得中または取得後にサンプルに適⽤される処理。このフィール
ド は OBI を 受 け ⼊ れ る 。 OBI (v 2018-02-12) ⽤ 語 の 参 照 に つ い て は 、存
http://purl.bioontology.org/ontology/OBIを参照。
samp_size
サンプルサイズ

5 litre5リットル

Amount or size of sample (volume, mass or area) that was collected
採取した試料（体積、質量、⾯積）の量⼜は⼤きさ。

size_frac
サイズフラック

0-0.22 micrometer
Filtering pore size used in sample preparation
0〜0.22マイクロメー 試料調製に⽤いられる濾過孔サイズ。
トル

Recommended
推奨
Recommended
推奨

pcr_primer_lod
51
PCRプライマーの検出能The assay’s ability to detect the target at low levels
低レベルで標的を検出するアッセイの能⼒

Highly recommended
強く推奨

pcr_primer_loq
184
PCRプライマーの定量
能The assay’s ability to quantify copy number at low levels
低レベルでコピー数を定量するアッセイの能⼒

Highly recommended
強く推奨

54

3. Future prospects 今後の⾒通しThe present interest in exposing DNA-derived data through biodiversity data platforms is very high, and it is very likelythat the demand will grow. Our aim is for the mapping recommendations provided here to remain valid and evolve
slowly, even as packaging and indexing by biodiversity data platforms may develop more rapidly. The authors are awareof but did not yet consult the BOLD Handbook, BIOM format and http://edamontology.org/page.
⽣物多様性データプラットフォームを通じてDNA由来データを公開することへの関⼼は⾮常に⾼く、その需要は今後増加する可能性が極めて⾼い。⽣物多様性データプラットフォームによるパッケージングとインデックス化がより急速に発展する可能性があるとしても、ここで⽰したマッピングの推奨事項が有効であり、ゆっくりと進展していくことを⽬指している。著者らはBOLDハンドブック、BIOMフォーマット、
http://edamontology.org/pageの存在を知っているが、まだ参照してはいない。
We suggest that data platforms such as ALA and GBIF work towards adopting data formats that support more complex
relational and hierarchical data. Examples could be the Frictionless Data Format and the more domain-specificBiological Observation Matrix (BIOM) format. The latter is used by several bioinformatic tools (QIIME2, Mothur,
USEARCH etc.), and hence could help publishers skip a step in converting data into DwC-A format. A more flexible data
format than the current DwC star schema is crucial for allowing hierarchical sampling events and material samples aswell as attaching sequence data to individual occurrences within a sampling event.
ALAやGBIFなどのデータプラットフォームは、より複雑なリレーショナルデータや階層データをサポートするデータフォーマットの採⽤に向けて作業することを推奨する。例としては、摩擦なしデータフォーマッ
トや、よりドメイン固有の⽣物学的観察マトリックス (BIOM) フォーマットがある。後者はいくつかのバイ
オインフォマティクスツール（QIIME2、Mothur、USEARCHなど）で使⽤されているため、出版者はデータをDwC-Aフォーマットに変換する段階を省略することができる。現在のDwCスタースキーマよりも柔軟なデータ形式は不可⽋であり、階層的なサンプリングイベントとマテリアルサンプルの記載を可能にすること
で、サンプリングイベント内の個々のオカレンスに配列データを付加できるようになることが求められる。
Biodiversity data platforms will also need to enable researchers to easily include or exclude DNA- derived occurrence
data from their query results. The data formats suggested above could open opportunities for a richer classification of
the types of evidence on which a specific occurrence record is based. However, for the time being there is a lack of an
appropriate value in the BasisOfRecord vocabulary for these data types. We suggest, as a pragmatic immediate solution,that the BasisOfRecord is extended with a value such as “DNA”, “DNA-derived”, or similar. As described above, DNAderived data may come from well-documented sampling or individual organisms, may be backed by preserved physicalmaterial or not, and may result from genetic sequencing or other DNA detection methods, such as qPCR. Biodiversity
data platforms and TDWG should provide the means of differentiating between these data types and their origins.
⽣物多様性データプラットフォームはまた、研究者がクエリ結果からDNA由来のオカレンスデータを容易に組み⼊れたり除外できるようにする必要がある。上記で提案されたデータ形式は、特定のオカレンス記録の基礎となるエビデンスの種類を充実させるきっかけとなるかもしれない。しかし、現時点では、BasisOfRecordにこれらのデータ型に適切に対応するボキャブラリーが存在しない。当⾯の実⽤的な解決策として、「DNA」、「DNA-derived」 などの値でBasisOfRecordの記載内容を拡張することを推奨する。上述のように、DNA由来のデータは、⼗分に実証されたサンプリングまたは個々の⽣物から得られたり、保存された物理的材料によって裏づけられたり、または裏づけられなくてもよく、遺伝⼦配列決定またはqPCRな
どの他のDNA検出⽅法から得られたりする場合もある。⽣物多様性データプラットフォームとTDWGは、これらのデータ型とその起源を区別する⼿段を提供するべきである。
We also recommend that the data platforms index the actual sequences, or at least a MD5 checksum of these, tofacilitate searches for ASVs across datasets. If ASVs are provided, MD5s should be generated by the biodiversity
discovery platforms; if ASVs are not provided, MD5s need to be mandatory.
また、データセット間でASVの検索を容易にするために、データプラットフォームで実際の配列、または少なくともこれらのMD 5チェックサムをインデックス化することを推奨する。ASVが提供される場合、MD 555

は⽣物多様性発⾒プラットフォームによって⽣成されるべきである。ASVが提供されない場合、MD5は必須である必要がある。
As mentioned in § 1.6 and § 2.1.4, we encourage the biodiversity data platforms to continue work on adopting relevantmolecular taxonomic reference databases into their taxonomic backbones.
§1.6および§2.1.4で述べたように、⽣物多様性データプラットフォームに対して、関連する分⼦分類学的参照データベースを分類学的バックボーンに採⽤する作業を継続するよう奨励する。
Broader application of other methods and technologies, such as Oxford Nanopore, PacBio and shotgun sequencing,will likely trigger the need for adjustments to this guide to accommodate specific new data and metadata fields.
Oxford Nanopore、PacBio、ショットガンシークエンシングのような他の⽅法や技術のより広範な適⽤では、
特定の新しいデータやメタデータのフィールドに対応するために、本ガイドを調整することが必要となる可能性が⾼い。

Glossary ⽤語集
Atlas of Living Australia (ALA)The ALA is a web-based platform that pulls together Australian biodiversity data from multiple sources, making it
accessible and reusable to anyone (see https://www.ala.org.au/about-ala/). The open infrastructure platform
developed by the ALA is also used by several other countries for their own national biodiversity data platform (seehttps://living-atlases.gbif.org/).
ALAは、複数のソースからオーストラリアの⽣物多様性データを集めるウェブベースのプラットフォームであり、誰もがアクセスして再利⽤できるようになっている（https://www.ala.org.au/about-ala/ 参照）。ALAが開発したオープンインフラストラクチャプラットフォームは、他のいくつかの国でも⾃国の⽣物多様性
データプラットフォームとして使⽤されている（https://living-atlases.gbif.org/ 参照）。
Amplicon Sequence Variant (ASV) アプリコン配列変異体 (ASV)
Unique DNA sequence derived from high-throughput sequencing and denoising, and assumed to represent a
biologically real sequence variant. See also Operational Taxonomic Unit (OTU) and (Callahan et al. 2017).
ハイスループット配列決定およびノイズ除去に由来し、⽣物学的に実在する配列変異を表すと想定される
ユニークなDNA配列。操作的分類単位 (OTU) および(Callahan et al. 2017)も参照。
Application Programming Interface (API) アプリケーションプログラミングインタフェース (API)Set of protocols and tools for interaction and data transmission between different computer applications.
異なるコンピュータアプリケーション間の相互運⽤とデータ伝送のためのプロトコルとツールのセット。
Barcode Index Numbers (BINs) バーコードインデックス番号 (BINs)
Species-level Operational Taxonomic Units (OTUs) derived from clustering of the cytochrome c oxidase I (COI) gene inanimals. Each BIN is assigned a globally unique identifier, and is made available in searchable database within the
Barcode of Life Data System (BOLD).
動物において、チトクロームcオキシダーゼI (COI) 遺伝⼦のクラスタリングに基づく種レベルの操作的分類
単位 (OTUs) 。各BINにはグローバルに⼀意な識別⼦が割り当てられ、バーコード・オブ・ライフ・データ・システム (BOLD) 内の検索可能なデータベースで使⽤可能になる。
Barcode of Life Data System (BOLD) バーコード・オブ・ライフ・データ・システム (BOLD)
BOLD is the reference database maintained by the Centre for Biodiversity Genomics in Guelph on behalf of theInternational Barcode of Life Consortium (IBOL). It hosts data on barcode reference specimens and sequences foreukaryote species, particularly COI for animals, and maintains the Barcode Index Number (BIN; Ratnasingham & Hebert2013) system, identifiers for OTUs of approximately species rank, based on clusters of closely similar sequences.

56

BOLDは、International Barcode of Life Consortium (IBOL) に代わって、ゲルフ(Guelph)の⽣物多様性ゲノムセン
ターが管理する参照データベースである。真核⽣物種、特に動物のCOIのためのバーコード参照試料と配列に関するデータを集積し、バーコードインデックス番号(BIN; Ratnasingham & Hebert 2013)システム、密接に類似した配列のクラスターに基づくほぼ種ランクのOTUの識別⼦を維持する。
Biodiversity data platform ⽣物多様性データプラットフォーム
General online resource to discover and access biodiversity data derived from various sources, such as natural history
collections, citizen science, ecology and monitoring projects, and genetic sequences. Can be global (GBIF) or national(ALA).
⾃然史コレクション、市⺠科学、⽣態学およびモニタリングプロジェクト、遺伝⼦配列などのさまざまなソースから派⽣した⽣物多様性データを発⾒し、アクセスするための⼀般的なオンラインリソース。世界的な場合(GBIF)も国内の場合(ALA)もある。
Clustering クラスタリング
In taxonomic classification, the process of grouping organisms together according to some similarity criterion. See
Operational Taxonomic Unit.
分類学的分類において、いくつかの類似性の基準に従って⽣物をグループ化する過程。「Operational
Taxonomic Unit 操作的分類単位」 を参照。
Community (bulk) DNA コミュニティ［群集］ (バルク) DNA
DNA from bulk samples (e.g. plankton samples or Malaise trap samples consisting of several individuals from many
species). For the purpose of this guide, bulk sample DNA is included in the eDNA concept.
バルクサンプルのDNA（例えば、多くの種からのいくつかの個体からなるプランクトン試料またはMalaise（マレーズ）トラップ試料）。本ガイドでは、バルク試料DNAもeDNAの概念に組⼊れた。
Darwin Core Archive (DwC-A) ダーウィンコア・アーカイブ (DwC-A)
Compressed (ZIP) file format for exchange of biodiversity data compiled in accordance with the Darwin Core (DwC)
standard. Essentially a self-contained set of interconnected CSV files and an XML document describing included files
and data columns, and their mutual relationships.
ダーウィンコア (DwC) 基準に準拠して作成された⽣物多様性データ交換⽤の圧縮 (ZIP) ファイルフォーマッ
ト。基本的には、相互接続されたCSVファイルとXMLドキュメントの⾃⼰完結型のセットであり、含まれるファイルとデータ列、およびそれらの相互関係を記述する。
Darwin Core (DwC) standard ダーウィンコア標準
Standard for sharing and publishing biodiversity data, originating from the Biodiversity Information Standards (TDWG)
community. In principle, a set of terms used for describing different entities of biodiversity observations, such as
sampling events, occurrences and taxa. Current Darwin Core terms are described in the Quick Reference Guide.
⽣物多様性情報標準 (TDWG) コミュニティに由来する⽣物多様性データの共有と公開のための標準。原則として、⽣物多様性観測の異なる実体 (サンプリング事象、オカレンス、分類群など) を記述するために使⽤される⼀連の⽤語。現在のDarwinコア⽤語については、「クイックリファレンスガイド」 を参照。
Data vocabulary データボキャブラリ［データ語彙］
Set of preferred terms or concepts with specific, well-defined meanings and interrelationships, facilitating dataexchange and reuse.
データ交換と再利⽤を容易にするために設定された、特定の明確に定義された意味と（他の語との）相互関係を持つ好ましい⽤語または概念のセット。
ddPCR (droplet digital Polymerase Chain Reaction) ddPCR (液滴デジタルポリメラーゼ連鎖反応)
Droplet digital PCR. Method for measuring absolute amount of DNA (number of copies) of one marker in a sample. See
also qPCR.
液滴デジタルPCR。試料中の1つのマーカーのDNAの絶対量（コピー数）を測定する⽅法。qPCRも参照のこと。

57

Denoising ノイズ除去
In metabarcoding, method for separation of true biological sequences (see ASVs) from spurious sequence variants
caused by PCR amplification and sequencing error.
メタバーコーディングにおいて、PCR増幅および配列決定エラーによって引き起こされる偽配列変異（バリアント）から真の⽣物学的配列（ASVを参照）を分離するための⽅法。
Digital Object Identifier (DOI) デジタルオブジェクト識別⼦ (DOI)
Long-lasting reference used to uniquely identify (and locate) digital information objects, such as a biodiversity data set
or a scientific publication.
⽣物多様性データセットや科学出版物などのデジタル情報オブジェクトを⼀意に識別（および検索）する
ために使⽤される⻑期的な参照。
DNA barcoding and metabarcoding (amplicon sequencing) DNAのバーコーディングとメタバーコーディング (アンプリコンシークエンシング)
Use of short, standardized DNA fragments to identify individual organisms via sequencing. Metabarcoding combines
barcoding with high-throughput DNA sequencing, using universal primers to amplify and sequence large groups oforganisms in eDNA samples.
標準化された短いDNA断⽚の配列を使⽤し個々の⽣物を同定すること。メタバーコーディングでは、ユニバ
ーサルプライマーを使⽤して、バーコードとハイスループットDNA配列決定を組み合わせ、eDNAサンプル
中の⽣物の⼤きなグループを増幅および配列決定する。
DNA marker DNAマーカー
A DNA fragment used as a marker of some property (e.g., taxonomic affiliation). May, but does not have to, be a geneor a part of a gene.
何らかの特性（例えば、分類学的所属）のマーカーとして⽤いられるDNA断⽚。遺伝⼦または遺伝⼦の⼀部である場合があるが、必ずしもそうである必要はない。
DNA metabarcoding database DNAメタコードデータベース
Database containing DNA sequences (DNA barcodes) from previously recovered or studied organisms. The reference
sequences were ideally generated from individuals of described, well- studied species-with the type specimen serving
as the ideal-or higher taxonomic level (e.g., genus, family), but may also stem from eDNA sequencing efforts. It is wise
not to trust “reference sequences” blindly.
過去に回収または研究された⽣物由来のDNA配列（DNAバーコード）を含むデータベース。参照配列は、理想的には記載され、タイプ標本を伴った、よく研究された種の個体から作成され、理想的な、あるいは⾼次の分類レベル（例えば、属、科）として機能してきたが、配列決定されたeDNAに由来する可能性もある。
「参照配列」 を盲⽬的に信⽤しないことが賢明である。
DNA probe DNAプローブ
A short, synthetic single-stranded DNA fragment with fluorescent labelling that binds to a selected region of target DNA(marker) during PCR. Increases specificity and can be used in addition to primers in qPCR and ddPCR to detect andquantify a genetic marker.
PCR中に標的DNA（マーカー）の選択された領域に結合する蛍光標識された短い合成⼀本鎖DNA断⽚。特異性を増⼤させ、qPCRおよびddPCRにおけるプライマーに加えて使⽤して、遺伝⼦マーカーを検出および定量することができる。
European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI) 欧州バイオインフォマティクス研究所(EMBL-EBI)
Intergovernmental organization for bioinformatics research and services, part of the European Molecular Biology
Laboratory (EMBL), providing eg. (raw) sequence reads and assembly data via the European Nucleotide Archive (ENA).
ヨーロッパ分⼦⽣物学研究所 (EMBL) の⼀部であるバイオインフォマティクスの研究およびサービスのための政府間組織。European Nucleotide Archive (ENA) を介して（⽣）配列を読み取り、データをアセンブルする。

58

Environmental DNA (eDNA) 環境DNA (eDNA)
DNA from an environmental sample, e.g. soil, water, air or host organism. An often used definition is thatenvironmental DNA is the genetic material (DNA) obtained from environmental samples without any obvious evidenceof biological source material (Thomsen and Willerslev 2015).
⼟壌、⽔、空気または宿主⽣物などの環境試料由来のDNA。よく使われる定義は、環境中のDNAが、⽣物起源の物質の明⽩なエビデンスがない環境試料から得られた遺伝物質 (DNA) であるというものである(Thomsen and Willerslev 2015) 。
European Nucleotide Archive (ENA) 欧州ヌクレオチドアーカイブ (ENA)
European repository for nucleotide sequences, covering raw sequencing data, sequence assembly information andfunctional annotation. Includes the Sequence Read Archive (SRA), and is maintained by the European Bioinformatics
Institute (EMBL-EBI), as part of the International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC).
ヌクレオチド配列のヨーロッパのリポジトリであり、⽣の配列決定データ、配列アセンブリ情報および機能アノテーションをカバーする。Sequence Read Archive (SRA) を含み、European Bioinformatics Institute(EMBL-EBI) がInternational Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC) の⼀部として管理している。
FASTQ
Text-based standard for storing molecular sequences and associated quality measures deriving from High-throughput
sequencing (HTS). For each sequence position, single ASCII-characters are used to represent base call (identified
nucleotide) and score, respectively.
ハイスループットシークエンシング (HTS) から派⽣する分⼦配列および関連する品質測定値を保存するためのテキストベースの標準。各配列位置について、単⼀のASCII⽂字を⽤いて、それぞれ、ベースコール（同定されたヌクレオチド）およびスコアを表す。
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 地球規模⽣物多様性情報情報機構 (GBIF)International network and research infrastructure, mainly focused on mobilizing and providing open access to global
biodiversity data.
国際的なネットワークと研究インフラで、主に世界の⽣物多様性データへのアクセスを確保することに焦点を当てている。
Global Genome Biodiversity Network (GGBN) 世界ゲノム⽣物多様性ネットワーク (GGBN)International network of institutions concerned with efficient sharing and usage of genomic biodiversity samples andassociated metadata, e.g. promoting the Darwin Core-compatible GGBN Data Standard.
ゲノムの⽣物多様性サンプルと関連するメタデータを効率的に共有・利⽤するための機関の国際ネットワーク。例えば、ダーウィンコア互換のGGBNデータ標準を促進している。
Global Positioning System (GPS) 全地球測位システム (GPS)Satellite navigation system operated by the United States Space Force.
⽶国宇宙軍によって運営されている衛星ナビゲーションシステム。
High-throughput sequencing (HTS) ハイスループットシーケンシング (HTS)
Different technologies for massively parallel sequencing, producing millions of DNA sequence reads from library
preparations of genetic material, rather than targeting single amplicons as in traditional Sanger sequencing. Also called
Next Generation Sequencing (NGS).
従来のサンガー配列決定のように単⼀アンプリコンを標的とするのではなく、遺伝物質のライブラリー調
製物から何百万ものDNA配列を読み取る、⼤規模な並列配列決定のための様々な技術。「Next Generation
Sequencing (NGS) 」 とも呼ばれる。
Ingestion データ取り込み（インジェスチョン）
Process of importing data from heterogeneous sources, such as local databases, text files or spreadsheets, to a common
destination system, such as an online biodiversity data platform, for storage and further analysis. Typically includes
steps of extraction, transformation (cleaning) and loading (ETL).
ローカル・データベース、テキスト・ファイル、スプレッドシートなどの異種ソースから、オンライン⽣59

物多様性データプラットフォームなどの共通システム（デスティネーションシステム）に、データをインポートして保管し、さらに分析するプロセス。典型的には、抽出、変換（クリーニング）およびローディ
ング (ETL) の⼯程を含む。
Indexing インデックス化
Organization of information in accordance with a specific schema or structure, making data easier to access and present.
特定のスキーマまたは構造に従って情報を編成し、データへのアクセスと表⽰を容易にすること。
International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC) 国際塩基配列データベース(INSDC)
Joint effort of the DNA Databank of Japan (DDBJ), EMBL and NCBI to provide global public access to nucleotide
sequence data and associated information.
⽇本DNAデータバンク (DDBJ) 、EMBL及びNCBIの共同作業により、ヌクレオチド配列データ及び関連情報への世界的な⼀般アクセスを提供する。
Metagenomics メタゲノミクス
PCR-free sequencing of random genomic fragments in a mixed sample.
PCRを経ないで配列決定された混合試料中のランダムなゲノムフラグメント。
Minimum Information about any (x) Sequence (MIxS) standard 任意の (x) 配列 (MIxS) 標準に関する最⼩情報
Family of standards (checklists) for sequence metadata, developed by the Genomic Standards Consortium (GSC).
Genomic Standards Consortium (GSC) によって開発された配列メタデータ標準の集合（チェックリスト）。
molecular Operational Taxonomic Unit (mOTU) 分⼦レベル操作的分類単位 (mOTU)
See Operational Taxonomic Unit (OTU).
Operational Taxonomic Unit (OTU) を参照。
National Center for Biotechnology Information (NCBI) 国⽴バイオテクノロジー情報センター (NCBI)
Division of United States National Library of Medicine (NLM) housing important bioinformatics resources, such as the
GenBank database of DNA sequences, and the Sequence Read Archive (SRA) of high throughput sequencing data.
DNAシークエンスのGenBankデータベースやハイスループットシークエンシングデータのSequence Read
Archive (SRA) などの重要なバイオインフォマティクス資源を保管している⽶国国⽴医学図書館 (NLM) の部⾨。
Next Generation Sequencing (NGS) 次世代シーケンシング (NGS)
See High-throughput sequencing (HTS).
High-throughput sequencing (HTS) を参照。
Occurrence オカレンス
An existence of an Organism (sensu http://rs.tdwg.org/dwc/terms/Organism) at a particular place at a particular time.
特定の場所、特定の時間に存在する⽣物の存在記録 (sensu http://rs.tdwg.org/dwc/terms/Organism) 。
Operational Taxonomic Unit (OTU) 操作的分類単位 (OTU)
Cluster of organisms based on similarity in specific DNA marker sequence(s), used for taxonomic classification. Includes,for example, Species Hypothesis in UNITE, and Barcode Index Numbers in the Barcode of Life Data System (BOLD).
Amplicon Sequence Variants (ASVs) may be considered analogous to zero radius OTUs (zOTUs).
分類学的分類に⽤いられる特定のDNAマーカー配列の類似性に基づく⽣物のクラスター。たとえば、UNITEの種仮説、バーコード・オブ・ライフ・データ・システム (BOLD) のバーコードインデックス番号などがある。アンプリコンシーケンスバリアント（アプリコン配列異性） (ASV) は、zero radius OTUs (zOTUs) に類似しているとみなすことができる。
Polymerase Chain Reaction (PCR) ポリメラーゼ連鎖反応 (PCR)
Technique for fast amplification and detection of specific fragments of target DNA (or RNA) sequences. Amplified
regions are determined by the pair of PCR primers used in the reaction.
標的DNA (またはRNA) 配列の特異的断⽚の迅速な増幅および検出のための技術。増幅された領域は、反応に60

⽤いられた⼀対のPCRプライマーによって決定される。
Pipeline パイプライン
In bioinformatics, a set of algorithms or tools applied in a predefined workflow to process e.g. High-throughput
sequencing (HTS) data.
バイオインフォマティクスにおいて、事前に決められたワークフローで適⽤されるアルゴリズムやツールのセット。例えば、ハイスループットシーケンス (HTS) データ。
Primers (PCR primers) プライマー (PCRプライマー)
Short, synthetic, single-stranded DNA fragments that bind to a selected region of target DNA (marker) to initiate
replication during PCR. A pair of primers is necessary for the polymerase enzyme to amplify the selected marker.
PCR中に複製を開始するために標的DNA（マーカー）の選択された領域に結合する短い合成⼀本鎖DNA断⽚。
ポリメラーゼ酵素が選択されたマーカーを増幅するためには、⼀対のプライマーが必要である。
qPCR (quantitative Polymerase Chain Reaction) qPCR (定量的ポリメラーゼ連鎖反応)
Quantitative PCR. Method that measures relative DNA quantity of a marker in a sample. See also ddPCR.
定量的PCR。試料中のマーカーの相対的DNA量を測定する⽅法。ddPCR参照。
Sample サンプル（試料）Material (water, soil, gut content, etc) obtained for analysis.
解析のために取得した材料（⽔、⼟壌、腸内容物など）。
Sequence alignment シーケンスアラインメント
Bioinformatic process of comparing and arranging two or more molecular (DNA, RNA or protein) sequences to detect
similarities caused by e.g. evolutionary relatedness.
2つ以上の分⼦（DNA、RNA、タンパク質）配列を⽐較して整列させ、例えば進化的類縁性に基づく類似性を検出する⽣物情報学的プロセス。
Species Hypothesis (SH) 種仮説 (SH)Species-level Operational Taxonomic Unit (OTU) as defined in the UNITE database and sequence management
environment, for Fungi.
菌類について、UNITEデータベースおよび配列管理環境で定義されている種レベルの操作的分類単位 (OTU) 。
Specimen 標本
An individual animal, plant, fungus, etc. used as an example of its species or type for scientific study or display.
科学的研究または展⽰のためにその種またはタイプ（基準標本）として使⽤される個々の動物、植物、菌類など。
Sequence Read Archive (SRA) シーケンス読み取りアーカイブ (SRA)
Public repository of high throughput (NGS) sequencing data, with instances operated by the National Center for
Biotechnology Information (NCBI), the European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), and the DNA Data Bank of Japan(DDBJ). Includes both raw (non-denoised) sequencing output and sequence alignments. One of three components ofthe European Nucleotide Archive (ENA), and previously known as the Short Read Archive.
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 (EMBL-EBI) 、⽇本DNA
データバンク (DDBJ) が運営するハイスループット (NGS) シーケンシングデータのパブリックリポジトリ。⽣の (ノイズ除去されていない) シーケンシング出⼒とシークエンスアラインメントの両⽅含む。European
Nucleotide Archive (ENA) の3つのコンポーネントの1つで、以前はShort Read Archiveと呼ばれていた。
Target-capture sequencing ターゲットキャプチャー シークエンス法
Sequencing of DNA fragments isolated with hybridization probes.
ハイブリダイゼーションプローブを⽤いて単離したDNA断⽚の配列決定。

61

ユナイト

UNITE UNITE
UNITE is a web-based sequence management environment centred on the eukaryotic nuclear ribosomal ITS region.
All public sequences are clustered into species hypotheses (SHs), which are assigned unique DOIs. An SH-matching
service outputs various elements of information, including what species are present in eDNA samples, whether these
species are potentially undescribed new species, other studies in which they were recovered, whether the species arealien to a region, and whether they are threatened. The DOIs are connected to the taxonomic backbone of the PlutoF
platform and GBIF, such that they are accompanied by a taxon name where available. The data used in UNITE arehosted and managed in PlutoF. Data are represented through a range of standards, primarily Darwin Core, MIxS, andDMP Common Standard; partial support is available for EML, MCL, and GGBN. PlutoF exports data primarily throughthe CSV and FASTA formats. PlutoF can also be used to publish data in GBIF (using the DwC format) and to prepare
GenBank submission files. It is furthermore possible to download species lists from your data and download yourproject as a JSON document with project data in hierarchically structured.
UNITEは真核⽣物の核リボソームITS領域を中⼼としたウェブベースの配列管理環境である。すべての公的に公開された配列は、クラスター化され、固有DOIと種仮説コード (SH)が割り当てられれる。SHマッチングサ
ービスは、eDNAサンプル中にどの種が存在するか、これらの種が潜在的に報告されていない新種であるか
どうか、それらが回収された他の研究、その種がある地域に外来種であるかどうか、それらが脅威にさらされているかどうかなど、さまざまな情報要素を出⼒する。DOIは、PlutoFプラットフォームおよびGBIFの分類学的バックボーンに接続されており、利⽤可能な場合にはタクソン名を伴う。UNITEで使⽤されるデー
タは、PlutoFで集積および管理される。データは、主にダーウィンコア、MIxS、DMP Common Standardなどのさまざまな規格で表現される。EML、MCL、およびGGBNは部分的にサポートされている。PlutoFは、主にCSVおよびFASTA形式でデータをエクスポートする。PlutoFは、（DwCフォーマットを使⽤して）GBIFでデータを公開し、またはGenBankの申請ファイルを準備するためにも使⽤することができる。さらに、データか
ら種のリストをダウンロードし、階層構造のプロジェクトデータを含むJSONドキュメントとしてプロジェ
クトをダウンロードすることもできる。
Zero radius otu (zOTU) ゼロ・ラディウスOTU (zOTU)
See ASV.
ASVを参照。

62

References 引⽤⽂献
▪

▪

▪
▪

Amid C, Alako BT, Balavenkataraman Kadhirvelu V, Burdett T, Burgin J, Fan J, Harrison PW, Holt S, Hussein A, Ivanov
E & Jayathilaka S (2020) The European Nucleotide Archive in 2019. Nucleic acids research 48(D1): D70-D76.
https://doi.org/10.1093/nar/gkz1063
Andersen K, Bird KL, Rasmussen M, Haile J, Breuning-Madsen H, Kjaer KH, Orlando L, Gilbert MTP and Willerslev E(2012) Meta-Barcoding of ‘Dirt’ DNA from Soil Reflects Vertebrate Biodiversity.Molecular Ecology 21(8): 1966–79.
https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2011.05261.x
Benson DA, Karsch-Mizrachi I, Lipman DJ, Ostell J, Wheeler DL (2006) GenBank, Nucleic Acids Research, 34(1): D16–
D20, https://doi.org/10.1093/nar/gkj157
Bessey C, Jarman SN, Berry O et al. (2020) Maximizing fish detection with eDNA metabarcoding. Environmental
DNA: 1–12. https://doi.org/10.1002/edn3.74▪

Biggs J, Ewald N, Valentini A, Gaboriaud C, Dejean T, Griffiths RA, Foster J, et al. (2015) Using eDNA to Develop a
National Citizen Science-Based Monitoring Programme for the Great Crested Newt (Triturus cristatus). BiologicalConservation 183: 19–28. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.11.029▪

Blaxter M, Mann J, Chapman T, Thomas F, Whitton C, Floyd R & Abebe E (2005) Defining operational taxonomic
units using DNA barcode data. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 360(1462):
1935-1943. https://doi.org/10.1098/rstb.2005.1725▪

Bolyen E, Rideout JR, Dillon MR et al. (2019) Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data
science using QIIME 2. Nat Biotechnol 37: 852–857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9▪

Boussarie G, Bakker J, Wangensteen OS, Mariani S, Bonnin L, Juhel JB, Kiszka JJ, Kulbicki M, Manel S, Robbins WD &Vigliola L (2018) Environmental DNA illuminates the dark diversity of sharks. Science Advances 4(5): eaap9661.
https://doi.org/10.1126/sciadv.aap9661▪

Bustin SA, Benes V, Garson JA, Hellemans J, Huggett J, Kubista M, … & Wittwer CT (2009). The MIQE Guidelines: M
inimumInformationforPublicationofQuantitative
Real-Time
PCR
Experiments.
https://doi.org/10.1373/clinchem.2008.112797▪

Callahan B, McMurdie P & Holmes S (2017) Exact sequence variants should replace operational taxonomic units inmarker-gene data analysis. The ISME Journal 11: 2639–2643. https://doi.org/10.1038/ismej.2017.119▪

Callahan B, McMurdie P, Rosen M et al. (2016) DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicondata. Nat Methods 13, 581–583. https://doi.org/10.1038/nmeth.3869▪

Centre for Biodiversity Genomics, University of Guelph (2021) The Global Taxonomy Initiative 2020: A Step-by-Step
Guide for DNA Barcoding. Technical Series No. 94. Secretariat of the Convention on Biological Diversity, Montreal,
66 pp. https://www.cbd.int/doc/publications/cbd-ts-94-en.pdf▪

Convention on Biological Diversity (2020) Report of the ad hoc Technical Expert Group on Digital Sequence
Information
On
Genetic
Resources,
17-20
March
2020.
Montreal,
Canada.
https://www.cbd.int/doc/c/ba60/7272/3260b5e396821d42bc21035a/dsi-ahteg-2020-01-07-en.pdf

▪

▪

▪

▪
▪
▪

Debroas D, Domaizon I, Humbert JF, Jardillier L, Lepère C, Oudart A & Taïb N (2017) Overview of freshwater microbial
eukaryotes diversity: a first analysis of publicly available metabarcoding data. FEMS Microbiology Ecology 93(4):fix023. https://doi.org/10.1093/femsec/fix023
Doi H, Fukaya K, Oka SI, Sato K, Kondoh M & Miya M (2019) Evaluation of Detection Probabilities at the WaterFiltering and Initial PCR Steps in Environmental DNA Metabarcoding Using a Multispecies Site Occupancy Model.
Scientific Reports 9(1): 3581. https://doi.org/10.1038/s41598-019-40233-1
Durkin L, Jansson T, Sanchez M, Khomich M, Ryberg M, Kristiansson E, Nilsson RH (2020) When mycologists describe
new species, not all relevant information is provided (clearly enough). MycoKeys 72: 109-128.
https://doi.org/10.3897/mycokeys.72.56691
Edgar RC (2010) Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST. Bioinformatics 26(19): 2460–2461,
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btq461
Ekrem T & Majaneva M (2019) DNA-Metastrekkoding Til Undersøkelser Av Invertebrater I Ferskvann. NTNU
Vitenskapsmuseet Naturhistorisk Notat. https://ntnuopen.ntnu.no/ntnu-xmlui/handle/11250/2612638.
Elbrecht V & Leese F (2015) Can DNA-based ecosystem assessments quantify species abundance? Testing primer
bias and biomass—sequence relationships with an innovative metabarcoding protocol. PLoS ONE 10(7): e0130324.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0130324

63

▪

Ficetola GF, Miaud C, Pompanon F, & Taberlet P (2008). Species detection using environmental DNA from water
samples. Biology letters, 4(4), 423-425. https://doi.org/10.1098/rsbl.2008.0118▪

Fossøy F, Brandsegg H, Sivertsgård R, Pettersen O, Sandercock BK, Solem Ø, Hindar K & Tor AM (2019) Monitoring
Presence and Abundance of Two Gyrodactylid Ectoparasites and Their Salmonid Hosts Using Environmental DNA.
Environmental DNA. https://doi.org/10.1002/edn3.45.

▪

Frøslev TG, Kjøller R, Bruun HH et al. (2017) Algorithm for post-clustering curation of DNA amplicon data yields
reliable biodiversity estimates. Nat Commun 8, 1188 . https://doi.org/10.1038/s41467-017-01312-x

▪

▪

▪
▪

▪
▪

▪

▪

▪
▪

Groom Q, Güntsch A, Huybrechts P, Kearney N, Leachman S, Nicolson N, Page RDM, Shorthouse DP, Thessen, AE,
Haston E. (2020) People are essential to linking biodiversity data. Database 2020:baaa072
https://doi.org/10.1093/database/baaa072.
Hernandez C, Bougas B, Perreault‐Payette A, Simard A, Côté G, & Bernatchez L (2020). 60 specific eDNA qPCR
assays to detect invasive, threatened, and exploited freshwater vertebrates and invertebrates in Eastern Canada.
Environmental DNA, 2(3): 373-386. https://doi.org/10.1002/edn3.89
Hofstetter, V, Buyck, B, Eyssartier, G, Schnee S, Gindro K (2019) The unbearable lightness of sequenced-based
identification. Fungal Diversity 96, 243–284. https://doi.org/10.1007/s13225-019-00428-3
Huggett JF, Foy CA, Benes V, Emslie K, Garson JA, Haynes R, … & Bustin SA (2013). The Digital MIQE Guidelines:
Minimum Information for Publication of Quantitative Digital PCR Experiments. Clinical chemistry, 59(6), 892-902.
https://doi.org/10.1373/clinchem.2013.206375
Hugerth LW, Andersson AF (2017) Analysing Microbial Community Composition through Amplicon Sequencing:
From Sampling to Hypothesis Testing. Frontiers in Microbiology 8: 1561. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.01561
Knudsen SW, Ebert RB, Hesselsøe M, Kuntke F, Hassingboe J, Mortensen PB, Thomsen PF et al (2019) SpeciesSpecific Detection and Quantification of Environmental DNA from Marine Fishes in the Baltic Sea. Journal of
Experimental Marine Biology and Ecology 510: 31–45. https://doi.org/10.1016/j.jembe.2018.09.004
Lacoursière-Roussel A, Rosabal M & Bernatchez L (2016) Estimating Fish Abundance and Biomass from eDNA
Concentrations: Variability among Capture Methods and Environmental Conditions. Molecular Ecology Resources
16(6): 1401–14. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12522
Leebens-Mack J, Vision T, Brenner E, Bowers JE, Cannon S, Clement MJ, Cunningham CW, DePamphilis C, DeSalle R,
Doyle JJ & Eisen JA (2006) Taking the first steps towards a standard for reporting on phylogenies: Minimum
Information About a Phylogenetic Analysis (MIAPA). Omics: a journal of integrative biology 10(2): 231-237.
https://doi.org/10.1089/omi.2006.10.231
Leinonen R, Sugawara H, Shumway M & International Nucleotide Sequence Database Collaboration (2011) The
sequence read archive. Nucleic Acids Research 39(suppl_1): D19-D21. https://doi.org/10.1093/nar/gkq1019
Mahé F, Rognes T, Quince C, de Vargas C, Dunthorn M. (2014) Swarm: robust and fast clustering method for
amplicon-based studies. PeerJ 2:e593 https://doi.org/10.7717/peerj.593▪

McDonald D, Clemente JC, Kuczynski J, Rideout JR, Stombaugh J, Wendel D, … & Caporaso JG (2012). The BiologicalObservation Matrix (BIOM) format or: how I learned to stop worrying and love the ome-ome. Gigascience, 1(1),2047-217X. https://doi.org/10.1186/2047-217X-1-7▪

Miralles A, Bruy T, Wolcott K, Scherz MD, Begerow D, Beszteri B, Bonkowski M, Felden J, Gemeinholzer B, Glaw F &Glöckner FO (2020) Repositories for Taxonomic Data: Where We Are and What is Missing. Systematic Biology:syaa026. https://doi.org/10.1093/sysbio/syaa026▪

Mora C, Tittensor DP, Adl S, Simpson AG & Worm B (2011) How many species are there on Earth and in the ocean?
PLoS Biology 9(8): e1001127. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001127

▪

▪

▪
▪

Nilsson RH, Tedersoo L, Abarenkov K, Ryberg M, Kristiansson E, Hartmann M, Schoch CL, Nylander JA, Bergsten J,
Porter TM & Jumpponen A (2012) Five simple guidelines for establishing basic authenticity and reliability of newly
generated fungal ITS sequences. MycoKeys 4: 37-63. https://doi.org/10.3897/mycokeys.4.3606
Nilsson RH, Larsson KH, Taylor AFS, Bengtsson-Palme J, Jeppesen TS, Schigel D, Kennedy P, Picard K, Glöckner FO,
Tedersoo L, Saar I, Kõljalg U, Abarenkov K (2019) The UNITE database for molecular identification of fungi: handlingdark taxa and parallel taxonomic classifications. Nucleic Acids Research, Volume 47, Issue D1, D259–D264.
https://doi.org/10.1093/nar/gky1022
Ogram A, Sayler GS, Barkay T (1987) The Extraction and Purification of Microbial DNA from Sediments. Journal of
Microbiological Methods. https://doi.org/10.1016/0167-7012(87)90025-x.
Ovaskainen O, Schigel D, Ali-Kovero H et al. (2013) Combining high-throughput sequencing with fruit body surveys

64reveals
contrasting
life-history
strategies
https://doi.org/10.1038/ismej.2013.61
▪
▪
▪

▪

in

fungi.

The

ISME

Journal7:

1696–1709.

Parks, DH, Chuvochina, M, Chaumeil, P, Rinke C, Mussig AJ, Hugenholtz P (2020) A complete domain-to-species
taxonomy for Bacteria and Archaea. Nat Biotechnol 38, 1079–1086. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0501-8
Pearson, WR & Lipman DJ (1988) Improved tools for biological sequence comparison. Proceedings of the National
Academy of Sciences 85(8): 2444-2448. https://dx.doi.org/10.1073%2Fpnas.85.8.2444
nev P, Mietchen D, Chavan VS, Hagedorn G, Smith VS, Shotton D, Tuama ÉÓ, Senderov V, Georgiev T, Stoev P, Groom
QJ, Remsen D, Edmunds SC (2017) Strategies and guidelines for scholarly publishing of biodiversity data. Researchideas and outcomes 3: e12431, https://doi.org/10.3897/rio.3.e12431
Pietramellara G, Ascher J, Borgogni F, Ceccherini MT, Guerri G & Nannipieri P (2009) Extracellular DNA in Soil andSediment: Fate and Ecological Relevance. Biology and Fertility of Soils 45: 219- 235.
https://doi.org/10.1007/s00374-008-0345-8.

▪

Ratnasingham S, Hebert PDN (2007) BOLD: The Barcode of Life Data System. Molecular Ecology Notes, 7: 355-364.
https://doi.org/10.1111/j.1471-8286.2007.01678.x▪

Ratnasingham S, Hebert PDN (2013). A DNA-based registry for all animal species: the Barcode Index Number (BIN)system. PloS one, 8(7), e66213. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0066213

▪

▪

▪

▪
▪

▪
▪
▪
▪
▪
▪

▪

▪

▪

Ruppert KM, Kline RJ, Rahman MS (2019). Past, present, and future perspectives of environmental DNA (eDNA)
metabarcoding: A systematic review in methods, monitoring, and applications of global eDNA. Global Ecology andConservation, 17, e00547. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00547
Schloss PD, Westcott SL, Ryabin T, Hall JR, Hartmann M, Hollister EB, … & Weber CF (2009). Introducing mothur:open-source, platform-independent, community-supported software for describing and comparing microbialcommunities. Applied and environmental microbiology, 75(23), 7537-7541. https://doi.org/10.1128/AEM.0154109
Sigsgaard EE, Jensen MR, Winkelmann IE, Møller PR, Hansen MM, Thomsen PF (2020). Population‐level inferencesfrom environmental DNA̶Current status and future perspectives. Evolutionary Applications, 13(2), 245-262.
https://doi.org/10.1111/eva.12882
Somervuo P, Koskela S, Pennanen J, Nilsson RH, Ovaskainen O (2016) Unbiased probabilistic taxonomic classification
for DNA barcoding. Bioinformatics 32(19):2920–2927, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw346
Strand DA, Johnsen SI, Rusch JC, Agersnap S, Larsen WB, Knudsen SW, Møller PR & Vrålstad T (2019) Monitoring a
Norwegian Freshwater Crayfish Tragedy: eDNA Snapshots of Invasion, Infection and Extinction. Journal of Applied
Ecology 56(7): 1661-1673. https://doi.org/10.1111/1365-2664.13404.
Taberlet P, Bonin A, Coissac E & Zinger L (2018) Environmental DNA: For Biodiversity Research and Monitoring.
Oxford, UK: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/oso/9780198767220.001.0001
Taberlet P, Coissac E, Hajibabaei M & Rieseberg LH (2012) Environmental DNA. Molecular Ecology 21(8): 1789–93.
https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2012.05542.x
Takahara T, Minamoto T, Yamanaka H, Doi H & Kawabata Z (2012) Estimation of Fish Biomass Using Environmental
DNA. PLoS ONE 7(4): e35868. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0035868
Tedersoo, L, Bahram M, Puusepp R, Nilsson RH & James TY (2017) Novel soil-inhabiting clades fill gaps in the fungal
tree of life. Microbiome 5: 42. https://doi.org/10.1186/s40168-017-0259-5
Tedesco PA, Bigorne R, Bogan AE, Giam X, Jézéquel C & Hugueny B (2014) Estimating how many undescribed species
have gone extinct. Conservation Biology 28(5): 1360-1370. https://doi.org/10.1111/cobi.12285
Thalinger B, Deiner K, Harper LR, Rees HC, Blackman RC, Sint D, … & Bruce K (2021). A validation scale to determine
the readiness of environmental DNA assays for routine species monitoring. Environmental DNA.
https://doi.org/10.1101/2020.04.27.063990
Thomsen PF, Kielgast JOS, Iversen LL, Wiuf C, Rasmussen M, Gilbert MTP Orlando L & Willerslev E (2012) Monitoring
Endangered Freshwater Biodiversity Using Environmental DNA. Molecular Ecology 21(11): 2565–73.
https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2011.05418.x
Thomsen PF, Møller PR, Sigsgaard EE, Knudsen SW, Jørgensen OA & Willerslev E (2016) Environmental DNA from
Seawater Samples Correlate with Trawl Catches of Subarctic, Deepwater Fishes. PLoS ONE 11(11): e0165252.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165252
Thomsen PF & Willerslev E (2015) Environmental DNA – An Emerging Tool in Conservation for Monitoring Past andPresent Biodiversity. Biological Conservation 183: 4–18. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2014.11.019

65

▪

▪

▪

Tyson, GW & Hugenholtz, P (2005). Environmental shotgun sequencing. Encyclopedia of genetics, genomics,
proteomics, and bioinformatics. Edited by Lynn B. Jorde. West Sussex, UK: John Wiley & Sons.1386-1391.
https://doi.org/10.1002/047001153X.g205313
Valentini A, Taberlet P, Miaud C, Civade R, Herder J, Thomsen PF, Bellemain E et al. (2016) Next- Generation
Monitoring of Aquatic Biodiversity Using Environmental DNA Metabarcoding. Molecular Ecology 25(4): 929–42.
https://doi.org/10.1111/mec.13428
Wacker S, Fossøy F, Larsen BM, Brandsegg H, Sivertsgård R, & Karlsson S (2019). Downstream transport and seasonalvariation in freshwater pearl mussel (Margaritifera margaritifera) eDNA concentration. Environmental DNA, 1(1),64-73. https://doi.org/10.1002/edn3.10▪

Wilkinson M, Dumontier M, Aalbersberg I et al. (2016) The FAIR Guiding Principles for scientific data management
and stewardship. Scientific Data 3: 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18▪

Wittwer C, Stoll S, Strand D, Vrålstad T, Nowak C, & Thines M (2018). eDNA-based crayfish plague monitoring is
superior to conventional trap-based assessments in year-round detection probability. Hydrobiologia, 807(1), 87-97.
https://doi.org/10.1007/s10750-017-3408-8▪

Yates MC, Fraser DJ & Derry AM (2019) Meta‐analysis Supports Further Refinement of eDNA for Monitoring
Aquatic Species‐specific Abundance in Nature. Environmental DNA. https://doi.org/10.1002/edn3.7.

▪

Yilmaz P, Kottmann R, Field D, Knight R, Cole JR, Amaral-Zettler L, Gilbert JA, Karsch-Mizrachi I, Johnston A, Cochrane
G & Vaughan R (2011) Minimum information about a marker gene sequence (MIMARKS) and minimum information
about any (x) sequence (MIxS) specifications. Nature Biotechnology 29(5): 415. https://doi.org/10.1038/nbt.1823

66