平成 12-16 年度「環境対応技術開発等（バイオインフォマティクス
関連データベース整備）」に関する研究報告書

平成 17 年 3 月

社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム

-1-

目

次

1.総括

5

2.研究開発成果
6
2.1 ヒト完全長 cDNA 統合データベース：H-Invitational Databaseの構築
6
2.1.1 データベース開発の経緯
6
2.1.2 データベースの内容
8
2.1.3 データベースを用いた生物学的発見
19
学術論文：”Integrative Annotation of 21,037 Human Genes
Validated by Full-Length cDNA Clones”
2.1.4 データベースの利用状況
2.1.5 データベースの更新状況

24
44
45

2.2 H-Inv 疾患版（Disease Edition）におけるデータベース構築
2.2.1 データベース開発の経緯
2.2.2 疾患-遺伝子関連のデータベース：LEGENDA
2.2.3 疾患感受性遺伝子探索システム：PANDA System
2.2.4 遺伝子多型データベース
2.2.5 遺伝子辞書の構築
2.2.6 データベース開発の意義と今後の展望

46
46
50
54
62
66
69

2.3 比較ゲノム解析データベースの構築
2.3.1 開発の経緯
2.3.2 比較ゲノム解析ウェブツール：G-compass
2.3.3 ヒト遺伝子の分子進化データベースと大規模解析向け
アノテーションツール：Evola

70
70
71

2.4 遺伝子アノテーションシステムの構築
2.4.1 開発の経緯
2.4.2 統合的ヒト遺伝子アノテーションシステム：SOUP/SOUP2
2.4.3 機能性 RNA 自動アノテーションシステム：ANFA
2.4.4 統合的イネ遺伝子アノテーションシステム：SCARGOT
2.4.5 統合的自動アノテーションシステム：TACT

81
81
82
87
92
97

-2-

76

2.5 バイオインフォマティクス研究開発
2.5.1 開発の経緯
2.5.2 配列モチーフ予測プログラム：OSMO-finder
2.5.3 発現制御因子予測システム：N'Tiss
3. 統合ＤＢ公開システム
3.1 統合ＤＢ公開システムの趣旨

102
102
103
110
115
115

3.2 バイオ関連データベース・ツールの基盤整備
3.2.1 アノテーションデータベースの整備
3.2.2 基盤データベースの整備
3.2.3 高度検索機能の開発
3.2.4 データ解析機能の開発
3.2.5 オリジナルデータベースの整備
3.2.6 バイオ産業情報化モデルシステムの統合化
3.2.7 システムインタフェース設計
3.2.8 計算機システム整備
3.2.9 インテグレーション試験

116
116
116
117
118
120
120
120
120
120

3.3 統合ＤＢ公開システムの試行公開

121

3.4 統合ＤＢ公開システムの一般公開
3.4.1 統合ＤＢ公開システムの一般公開
3.4.2 統合ＤＢ公開システムの利用状況
3.4.3 統合ＤＢ公開システムの機能強化

122
122
129
130

3.5 統合ＤＢ公開システムの公開形態の多様化
3.5.1 チャージド DB の利用状況
3.5.2 チャージド DB の機能強化

131
131
133

3.6 統合ＤＢ公開システムの公開形態の再整備
3.6.1 統合ＤＢ公開システムの環境の変化
3.6.2 環境の変化の対応
3.6.3 統合ＤＢ公開システムの今後の方向

135
135
136
136

-3-

4. 研究発表
4.1 論文4.2 学会等における発表
4.3 特許4.4 受賞
4.5 マスコミ等での発表

137
137
142
166
168
169

5. 年表

172

6. 謝辞

176

7. 参加者名簿

184-4-

1. 総括「環境対応技術開発等（バイオインフォマティクス関連データベース整備）」プロジェ
クトは平成１２年度から５年間の計画で進められ、平成１６年度をもって終了した。この 研 究 開 発 は 、 社 団 法 人 バ イ オ 産 業 情 報 化 コ ン ソ ー シ ア ム （ JBIC: Japan
Biological Informatics Consortium）と産業技術総合研究所の共同研究センター
で あ る 生 物 情 報 解 析 研 究 セ ン タ ー （ JBIRC: Japan Biological Information
Research Center）の統合データベース解析チームが中心となって実施された。
２０００年(平成 12 年)から開始されたミレニアム・ゲノム・プロジェクトのテーマとして、
バイオインフォマティクス関連のデータベースを集積した「統合データベース」を構築・提供することが提言されたが、この方針に基づいて本プロジェクトは運営されてきた。
特に、本事業はヒトゲノム研究成果の共通研究基盤としての統合データベースの開発・提供に取り組み、ヒトゲノムに関する有用なバイオインフォマティクス関連データベースと各種解析用のソフトウエアを統合的に利用できるシステムを整備することを目的としている。また、ヒトゲノムのアノテーション研究を実施し、ヒト遺伝子とタンパク質に関する生物学的な知識や他の生物の関連情報をデータベース化すること、さらに、以上に必要な情報処理技術の研究開発や、比較ゲノム解析等を用いたゲノム配列からの情報抽出に関する基礎研究の推進も重要な目的である。これらの研究開発によって、基礎科学としてのバイオインフォマティクスの発展に寄与するだけでなく、広く産業界等へバイオ情報の高度な利用環境を提供することにより、我が国のバイオ産業における技術開発の促進に貢献することをめざした。
ここに本プロジェクトの５年間の成果報告をまとめることができたことは、関係諸機
関のご支援とご尽力の賜物である。ここに深く感謝申し上げたい。成果の内容はやや荒削りな点を含むであろうが、こうして研究開発の成果を報告できたことは、喜ばしい限りである。今後も、生物情報の解析とデータベースシステムの整備を目標に研究開発を進めていく所存である。統合データベースシステムの運用においても、利用者にとって真に有用なデータベースシステムとなることをめざして、整備を進めたい。
五條堀 孝
プロジェクト・リーダー
国立遺伝学研究所 生命情報・ＤＤＢＪ研究センター センター長
産業技術総合研究所 生物情報解析研究センター 副センター長-5-

2.1．研究開発成果（１）ヒト完全長 cDNA 統合データベース：H-Invitational Database の構築
1.1 データベース開発の経緯
本プロジェクトでヒト完全長 cDNA のアノテーション統合データベースの構築を行った背景には、ヒト遺伝子の詳細かつ正確なアノテーション情報に対する学会および産業界からの大きな期待があった。ヒト完全長 cDNA のクローン作成技術では日本は世界に先んじており、大規模な cDNA クローン作成プロジ
ェクトが成果をあげたことにより、日本で生産されたヒト完全長 cDNA クロー
ンの数は世界で最も多い状況にあった。そのため、このクローンを利用したヒト遺伝子の機能解析などの「ポストゲノム」研究の分野では、日本は明らかに優位な立場にあった。このアドバンテージを確固たるものにするために、cDNA
クローンを利用したウェットの実験によるさらなる研究開発だけでなく、バイ
オインフォマティクスを活用したアノテーション研究を行いその成果をデータベース化することには大きな意義があると考えられた。こうした背景から、ヒト完全長 cDNA に対するアノテーション統合データベース構築のための国際共同研究の構想が生まれてきた。
実際にプロジェクトを開始するにあたり、日本の完全長 cDNA クローン生産者であるヘリックス研究所、東京大学医科学研究所、かずさＤＮＡ研究所の 3機関に協力を要請した。また、トランスクリプトーム分野の海外の主要な研究機関にも協力を要請し、完全長 cDNA のアノテーション・データベース構築への協力を呼びかけた。その結果、ドイツの DKFZ、米国の Mammalian Gene
Collection、中国の国立ヒトゲノム研究所の 3 つの研究機関が協力を表明した。
こうして、合計 6 つの研究機関が本プロジェクトに協力いただけることとなった。さらに、ヨーロッパの EBI や SIB、米国の NCBI などのバイオインフォマ
ティクス研究における主要な研究機関にもさまざまな形で協力を要請し、生物情報解析研究センターを中心とする国際共同研究コンソーシアムが形成された。
また、このコンソーシアムでの国際共同研究は、社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム（JBIC）生物情報解析研究センター（JBIRC）、産業技術総合研究所（AIST）生物情報解析研究センター（BIRC）、そして国立遺伝学研究所（NIG）の日本ＤＮＡデータバンク（DDBJ）の 3 機関が主催することになった。
本プロジェクトは平成 14 年に開始された。まず、平成 14 年の 3 月に東京・お台場で開催された戦略会議で、後に H-Invitational と名付けられたヒト完全長 cDNA アノテーション・プロジェクトの構想が議論された。さらに、平成 14
年 6 月の準備会議において、アノテーションの手順とデータベース構築のため-6-

の基本方針が議論された。そして、平成 14 年 8 月から 9 月にかけて 10 日間にわたる「ジャンボリー会議」を開催した。このジャンボリー会議の中で、事前に生物情報解析研究センターにて計算機を用いて解析された合計 42,000 本の完
全長 cDNA に対する各種のアノテーション情報に対して、世界から集まった 120
名の研究者が精査を加え、信頼性の高いアノテーション情報を作成した。この後に、数回のデータの更新作業と公開用データベース構築作業を行い、平成 16
年 4 月に H-Invitational Database として一般に公開した。

-7-

1.2 データベースの内容

ヒト遺伝子アノテーションの統合データベース
われわれはヒト遺伝子アノテーションの情報を整備した統合データベース[H-Invitational Database（略称 H-InvDB）；http://www.h-invitational.jp]のイン
ターネット公開を平成１６年 4 月に開始した。H-InvDB は Human Full-length
cDNA Annotation Invitational(H-Invitational)という国際共同研究プロジェクトの成果であり、世界の 118 人の研究者が参加して平成１４年に行われたヒト完全長
cDNA アノテーションの国際会議で合意した統一基準に基づく配列解析の結果および専門家によるアノテーションの結果を提供する。日本を中心とする 6 つの完全長
cDNA 配列解読プロジェクトから提供された 41,118 本のヒト完全長 cDNA をゲノム
上の 21,037 のヒト遺伝子座にマップし、ゲノム地図、遺伝子構造、ORF 予測、遺伝
子のたんぱく質としての機能と細胞内局在、遺伝子発現パターン、遺伝子の多様性、疾患との関連、分子進化などのアノテーション情報を統合し、世界初の“ヒトトランスク
リプトーム・データベース”を実現した。H-InvDB はヒトゲノム医学研究においても有益な情報を提供するデータベースになることを目指している。

はじめに2003(平成１５)年 4 月 14 日、ヒトゲノム配列完全解読の国際的な宣言が行われた。
ゲノム配列の解読によりヒトに関する生物学とゲノム科学は飛躍的に発展することが期待されるが、ヒト全遺伝子の構造や機能を解明するためには、ゲノム配列に加えゲ
ノムから転写された遺伝子配列である完全長 cDNA 配列の解読が必要である。本稿
では生物情報解析研究センター（JBIRC）と日本 DNA データバンク（DDBJ)が共同で構築し平成１６年４月にインターネット公開を開始した、ヒト遺伝子の包括的アノテー シ ョ ン 情 報 統 合 デ ー タ ベ ー ス [H-Invitational Database （ 略 称 H-InvDB ） ；http://www.h-invitational.jp]について紹介する。

H-InvDB とは
H-InvDB は Human Full-length cDNA Annotation Invitational(H-Invitational)という国内外の 44 機関が参加した国際共同研究プロジェクトの成果である。世界の 118 人の研究者が参加して平成１４年８月２５日から９月３日までの１０日間にわたり東京・臨海副都心において行われた H-Invitational アノテーション・
ジャンボリーというヒト完全長 cDNA アノテーションの国際会議 1)でわれわれはヒト
cDNA のアノテーション規準を確立した。そして日本・アメリカ・ドイツ・中国の６つの完
全長 cDNA 配列解読プロジェクトから提供されたヒト完全長 cDNA の 41,118 の塩基配列（表 2-1-2-1）に対し統一された基準で配列解析を行い、さらに専門家によるア-8-

ノテーション（機能注釈付け）を加えた 2)。そして、全てのデータをデータベース化し、平成１６年 4 月からインターネットを通して世界中に向けて無償で公開を開始した。

データセット・配列解析・アノテーション
日本・アメリカ・ドイツ・中国の６つの完全長 cDNA 配列解読プロジェクトから提供された 41,118 のヒト完全長 cDNA（表 2-1-2-1）の塩基配列を国際 DNA データベース（DDBJ/EMBL/GenBank）からオンラインで取得し計算機による大規模解析 3)を行った。この解析の概要を以下に述べる。
ポリ A 配列や繰り返し領域をマスクした 41,118 の塩基配列をヒトゲノム配列と比較し、cDNA 塩基配列のヒトゲノム上の位置を決定した。これらは重複を除くと 21,037の遺伝子クラスターに分類されることがわかった。この遺伝子クラスターを
H-Invitational cluster（HIX）と定義し各遺伝子座単位に ID を付与した。この結果
からゲノム地図、エクソンやイントロンなどの遺伝子構造や、スプライシング変異体のパターンを予測するために必要な情報が得られた。
次に、機能のわかっている既知のたんぱく質データベースに対して配列相同性検
索プログラム（FASTY4)・BlastX5)）を実行し、配列の類似性および GeneMark による遺伝子予測結果との組み合わせにより cDNA の配列中でたんぱく質をコードしている領域（CDS）の予測を行った。予測されたアミノ酸配列に対しモチーフ予測プログラ
ム（InterProScan6)）を実行したんぱく質の機能予測を行った後、専門家がアノテーション（注釈付け）の検証を行った。
また、細胞内局在予測プログラム（PSORT II、 SOSUI、 TMHMM、 TargetP）
により細胞内局在の予測を、GTOP（http://spock.genes.nig.ac.jp/~H-Cent/）での解析によりたんぱく質の立体構造の予測を行った。多型データベース（dbSNP;
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/）に登録されている遺伝子多様性の検出を行い、完全長 cDNA 上の多型の頻度などについて解析を行った。遺伝子の発現データを収集・分類することにより遺伝子発現パターンに関するデータベースを構築した。
さらに、疾患データベース、OMIM（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=OMIM）と GenAtlas（http://www.citi2.fr/GENATLAS/）、から収集した既知の遺伝性疾患に関連する遺伝子の情報、およびヒト遺伝子クラスターのうちゲノム上の位置の特定されていな
い疾患関連遺伝子についての情報を取得した。
最後に、各々の完全長 cDNA 配列に対してこれらのアノテーション情報をデータベース化し、H-Invitational transcripts（HIT）ナンバーという ID を付与した。

H-InvDB の構成
H-InvDB は産業技術総合研究所の生物情報解析研究センター(Biological-9-Information Research Center) 、 社 団 法 人 バ イ オ 産 業 情 報 化 コ ン ソ ー シ ア ム(Japan Biological Informatics Consortium)、 国立遺伝学研究所の日本 DNA データバンク(DNA Data Bank of Japan)の３つのミラーサイトで公開されており、
H-InvDB 公式トップページ（http://www.h-invitational.jp；図 2-1-2-1A）にはミラー
サイトへのリンクが用意されている。ミラーサイトへのリンクをクリックすると H-InvDB
トップページ（図 2-1-2-1B）が表示される。
また、国立遺伝学研究所のミラーサイトではデータダウンロード用 FTP サイト（ftp://hinv.ddbj.nig.ac.jp/）も提供されている。

H-InvDB 検索システム
H-InvDB では４種の検索システムを用意している。
トップページ上に置かれた①Simple search（図 2-1-2-1B）では、プルダウンメニューで選択したひとつの項目に対応するキーワードまたは ID による検索を実行できる。
②トップページ（図 2-1-2-2A）右上の染色体の任意の点をクリックすることにより、ヒトゲノム上の任意の位置にマップされた遺伝子の物理地図を参照することができる。
③Advanced search（図 2-1-2-2A）では検索対象データセットを選択し、染色体番号や酵素番号（EC number）、HUGO 遺伝子名などさまざまな検索条件を組み合わせて検索することが可能である。④H-InvDB に登録されている塩基配列またはアミノ酸配列に対する相同性検索を行いたい場合は、Blast search（図 2-1-2-2B）画面から検索することができる。調べたい配列を適当なボックスに入力し、オプションを選択して実行すると、入力した配列に相同性のある H-InvDB 内の遺伝子リストが表示される。

H-InvDB の画面
H-InvDB では、全ての cDNA および遺伝子クラスターに対してそのアノテーション
データを公開している。遺伝子クラスターに対するアノテーションは Locus view に、
cDNA に対するアノテーションは cDNA view に統合的に表示されており、さらにゲノ
ムマップ、発現パターン、疾患との関連、細胞内局在、クラスタリングなどに関しては
詳細なアノテーション情報が参照できる画面が用意されている。
(1)Locus view（図 2-1-2-3A）は、ヒト完全長 cDNA のゲノム上の位置により定義しされた Locus に対して、染色体番号、染色体バンド、染色体上の位置などの Locus
information セクション、ゲノム上の同じ位置にマップされた Locus member セクショ
ン、 スプライシング変異体などのデータが表示されている Locus feature セクション、iAFLP による遺伝子発現情報に基づいて発現の組織特異性を表示する Gene
expression profile セクション、既知疾患との関連と疾患データベースへのリンクを表示する Disease information セクションの合計５つのセクションから構成されている。

- 10 -

(2)cDNA view （図 2-1-2-3B）は、遺伝子機能（Definition）、遺伝子名（Genename）、EC number、代謝マップへのリンクを表示する Function セクション、各
cDNA のゲノム上の位置に関する情報を表示する Mapping information セクション、
予測された ORF や ORF 中の機能モチーフ、GO などに関するデータを表示している
Predicted ORF セクション、類人猿・げっ歯類での Ortholog gene 対応などの分子進
化学的解析結果を表示する Evolutionary Feature セクション、GTOP による立体構
造の予測結果を表示する Prediction of Secondary & Tertiary Structure セクショ
ン、細胞内局在の予測結果を表示する Prediction of Subcellular Localization セ
クション、塩基配列やライブラリー由来などのクローンに関する情報と、多型や繰り返し配列などの情報が表示されている cDNA information セクションの合計７つのセクションから構成されている。
(3)G-integra (図 2-1-2-4A）はゲノム情報データベースであり、物理地図を表示する viewer と ID による独自の検索システムを備えている。ゲノム上の特定の領域にマップされた完全長 cDNA、DNA データバンクに登録された mRNA、NCBI の RefSeq、
EBI の Ensembl 遺伝子の位置や遺伝子構造を比較できるほか、EST、SNP、マイク
ロサテライトおよび遺伝子予測プログラムの結果や、チンパンジーやマウスなど他生物種の塩基配列のヒトゲノム上でのマップ位置のデータを参照することができる。
(4) DiseaseInfo viewer(図 2-1-2-4B）はヒト遺伝子クラスターと既知の遺伝病との関連データを収集したデータベースである。ヒト遺伝子クラスターのゲノム上の位置と2 つの疾患情報データベース（OMIM と GenAtlas）との対応関係からヒト遺伝子上の既知の遺伝性疾患との関連を表示している。また、染色体上の位置から疾患との関連の可能性が示唆される、co-localized orphan 疾患の情報も参照することができる。
(5) Clustering viewer(図 2-1-2-4C）はクラスタリング比較ツールであり、ヒト完全
長 cDNA の配列を異なる方法でクラスタリングした結果を比較することができる。
H-Invitational 参加機関（Ensembl、 Hitachi、 SANBI、 TIGR、 UniGene および JBIRC）から提供されたマッピング（ゲノム上の位置）および配列（塩基配列）に基づくクラスタリング結果の比較を行うことができる。また、手動で任意の配列を選択し、動的に ClustalW を実行してマルチプルアライメントを作成することも可能である。
(6) H-ANGEL(図 2-1-2-4D）はヒト遺伝子の発現パターンを収集したデータベースである。iAFLP、マイクロアレイ、SAGE 等の実験手法で得られた成人健常人の遺伝
子発現データを正規化し蓄積している。発現パターンは 10 および 40 の組織分類での発現頻度として表示される。また組織発現パターンでの検索機能も備えている。
(7) TOPO viewer(図 2-1-2-4E）は PSORT II による細胞内ターゲットシグナル予
測と、SOSUI と TMHMM による細胞膜貫通シグナル予測の結果を参照できる画面
ツールである。TABLE、 MAP、 FILE および GFP の４種のサブ画面から構成さ- 11 -

れていて、TABLE サブ画面には４種の細胞内局在予測プログラム結果サマリーが、
MAP サブ画面には局在シグナル予測の結果がグラフィカルに表示される。
1.2.8 H-InvDB のダウンロードファイル
H-InvDB では３種のダウンロードファイル形式でデータを提供している。ダウンロ
ードファイルのサンプルを（図 2-1-2-5）に示す。JBIRC 形式のフラットファイル（図2-1-2-5A）、JBIRC 形式の XML 形式ファイル（図 2-1-2-5B）、および、DDBJ 形式のフラットファイル（図 2-1-2-5C）である。また、分子進化・遺伝子発現パターン・疾患
関連データ・細胞内局在・立体構造予測データについては、cDNA および遺伝子クラスターに付与された全データを含むファイルではなく個別の解析内容のみのセクショ
ンファイルの形式でのダウンロードも可能になっている。３種のダウンロードファイル
は全て、アーカイブした全データの一括ダウンロードと cDNA view、 Locus view お
よび検索結果画面からの個別ファイルダウンロードに対応している。なお、DDBJ のミラーサイトにおいては FTP サイト経由でのダウンロードも可能である。
1.2.9 H-InvDB の活用例
H-InvDB は、ゲノム情報を応用した医学・生物学の研究のさまざまな場面で活用することができる。たとえば、今、実験的にある新規塩基配列を決定したとする。この塩基配列をもとに H-InvDB に対して Blast 検索（図 2-1-2-2B）を実行することにより、もし相同性のあるヒト完全長 cDNA データが既に登録されていれば、その配列解析
データ・アノテーションデータの全てを利用して新規遺伝子の研究を効果的にデザインすることができる。
また、H-InvDB の検索システムを用いて、希望する条件を満たす遺伝子のリストを抽出することができる。例えば、脳に関する新規薬剤標的候補遺伝子を入手したいとする。その場合、まず詳細検索（図 2-1-2-2A）の遺伝子機能（Definition）に脳（brain）というキーワードを入力し検索を実行すると、１３７件のヒト完全長 cDNA がヒットする。これに創薬ターゲットとしての２つの条件、①有害な副作用のリスクを抑える
ため特定の組織（脳）で特異的に発現していること、②薬理実験を行うことが容易な実験動物（マウス・ラット）でホモログが同定されていること、を検索条件に加えて実行すると、候補を３件に絞り込むことができる。これらの候補遺伝子のたんぱく質としての機能、細胞内の局在や立体構造、多型情報、既知の疾患との関連などのアノテー
ションデータを基に、実験を行うことなく薬剤の標的候補としての有用性についての情報を得ることができる。
さらに、H-InvDB では、登録されている全てのヒト完全長 cDNA に対して実験用にクローンの提供をリクエストすることができ、その問い合わせ先へのリンクが各cDNA view 画面から張られている。

- 12 -

1.2.10 おわりに我々が構築・公開した H-InvDB は世界初の“ヒトトランスクリプトーム・データベース”を実現した。平成１４年の H-Invitational アノテーション・ジャンボリーに続き、平成１５年 11 月には全ヒト機能的スプライシング変異体を決定し機能的注釈を付加することを目標として H-Invitational 2 機能アノテーション・ジャンボリーを開催した。
その成果も順次 H-InvDB に登録される予定である。今後 H-InvDB に蓄積され公開・更新される膨大な包括的アノテーションデータが、ヒトゲノム医学研究においても有益なデータとなることを期待している。

- 13 -

表 2-1-2-1 H-InvDB に登録されている完全長 cDNA 概要
cDNA 提供機関*

提供

（国）

cDNA 数CHGC（中国）
DKFZ/MIPS（ドイツ）
FLJ/HRI（日本）
FLJ/IMSUT（日本）
FLJ/KDRI
（日本）
KDRI
（日本）
MGC/NIH（アメリカ）

758

主な cDNA ライブラリーの由来組織
副腎・視床下部・
骨髄幹細胞

5,555

精巣・脳・リンパ節

15,809

奇形癌・胎盤・胎児

4,842

骨髄・脳・精巣

348

脾臓

2,000

脳

11,806

胎盤・肺・皮膚URL

参考文献

http://www.chgc.sh.cn/

7)

http://mips.gsf.de/projects/c
dna
http://www.hri.co.jp/HUNT/
http://cdna.ims.u-tokyo.ac.jp/
http://www.kazusa.or.jp/NE
DO/
http://www.kazusa.or.jp/huge/http://mgc.nci.nih.gov/

8)

9)

9)

9)

10)

11)

* H-Invitational プロジェクトにおける完全長 cDNA 塩基配列は NEDO (URL:
http://www.nedo.go.jp/bio-e/)の“Full-Length cDNA Japan” (FLJ) プロジェクト及び
6 つの完全長配列解読プロジェクト； Chinese National Human Genome Center(CHGC)、 the Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ/MIPS)、 Helix ResearchInstitute、 Inc. (HRI)、 the Institute of Medical Science in the University of Tokyo(IMSUT)、 the Kazusa DNA Research Institute (KDRI) および the Mammalian
Gene Collection (MGC/NIH)から提供された。

- 14 -

図 2-1-2-1 H-InvDB トップページ(A)3 つ のミ ラ ー サ イ ト と FTP サ ー バ へ の リ ン ク を提 供 す る 公 式 ト ッ プ ペ ー ジ(http://www.h-invitational.jp) と、(B)H-InvDB の概要、使用方法、ドキュメントや
データダウンロード画面へのリンク、アイコンの説明や簡易検索機能を提供する
H-InvDB トップページ。

図 2-1-2-2 H-InvDB 検索システム（A）Advanced search 画面では検索対象データセットを選択やさまざまな検索条件の組み合わせで検索を実行できる。（B）Blast search では配列を入力して検索を実行すると相同性のある H-InvDB 内の遺伝子リストが表示される。

- 15 -

図 2-1-2-3 H-InvDB のアノテーションデータ表示画面(A)遺伝子クラスターに関するアノテーションデータを統合的に表示する Locus viewと(B)cDNA に関するアノテーションデータを統合的に表示する cDNA view。

- 16 -

図 2-1-2-4 H-InvDB 詳細アノテーションデータ参照画面(A) G-integra(B)DiseaseInfo Viewer(C) Clustering viewer (D)H-ANGEL(E)TOPO viewer ではそれぞれゲノムマップ、疾患関連情報、クラスタリング、遺伝
子発現パターン、細胞内局在に関する詳細なアノテーションデータを参照することができる。

- 17 -

図 2-1-2-5 H-InvDB ダウンロードファイル
H-InvDB では (A)フラットファイル、 (B) XML 形式 ファイル、(C) DDBJ 形式フラットファイルの 3 つの形式でダウンロードデータファイルを提供している。

- 18 -

2.1.3

データベースを用いた生物学的発見

H-InvDB 構築プロジェクトでの主な生物学的発見
ヒト完全長 cDNA の統合データベース構築を進める中で、われわれは数多くの生
物学的に興味深い発見を行うことができた。この節では、その主な発見について解説
す る 。 な お 、 こ れ ら の 内 容 は 、 学 術 論 文 と し て PLOS Biology 誌 に 発 表 し た（Imanishi, et al., 2004）。

ヒト遺伝子セット
H-InvDB 構築に用いた 41,118 本の完全長 cDNA（H-Inv cDNA）は、21,037 個のヒト遺伝子からの産物に相当することが明らかになった。ヒト遺伝子の総数はまだ確定していないが、仮に３万個であるとするならば、ヒトの全ての遺伝子の約７割を対象にアノテーションをつけたことになる。また、NCBI による既知のヒト遺伝子セットやゲノムからの予測遺伝子セットと比較したところ、H-Inv には 5,155 個の新規ヒト遺伝
子候補が含まれることが明らかになった（下図を参照）。その多くは機能未確定の仮想的タンパク質であり、真の機能遺伝子であるかどうかははっきりしないが、少なくとも新規のヒト遺伝子の候補が多数含まれていることは確かである。

図 2-1-3-1 H-InvDB のヒト遺伝子セットと RefSeq との比較

- 19 -

ヒトゲノムの完成度
847 個の H-Inv cDNA クラスターが平成１６年時点で最新のヒトゲノム配列（NCBI build 34）上にマッピングすることができなかった。したがって、遺伝子全長が完全に決定されているかどうかという基準で判断すると、ヒトゲノム配列の約４％は未完成であり、塩基配列が未決定であるかアセンブルの間違いが残っている領域があるものと考えられる（下図を参照）。

図 2-1-3-2 ヒトゲノム配列の不完全性を示すマッピング結果の例

機能性 RNA 候補
タンパク質をコードしていない H-Inv 遺伝子座は、H-Inv 遺伝子全体の 6.5％
（1,377 遺伝子座）を占める。このうち 296 個の遺伝子座は、さまざまな証拠から機能性ＲＮＡ遺伝子の有力な候補であると考えられた（下図を参照）。

- 20 -

図 2-1-3-3 機能性 RNA 候補の抽出

スプライシング変異体
H-Inv cDNA に基づいて実験的に検証されたスプライシング変異体（alternative
splicing; AS）が、3,181 遺伝子座上に合計 8,553 個検出された。AS エクソンのうち55％は、互いに異なる機能ドメインを持つことが明らかになった。

ヒトタンパク質の機能アノテーション
ヒト遺伝子アノテーションのための標準的な方法を確立し、すべてのタンパク質を５
つのカテゴリーに分類した。 19,574 個のタンパク質を、配列の相同性と構造の情報に基づいて、9,178 個の機能が予測されたタンパク質、2,531 個の機能ドメインを持つタンパク質、7,865 個の仮想的タンパク質に分類した。したがって、約６割の遺伝子に対して何らかの機能情報を付加することができた一方、残りの４割についてはそのタ
ンパク質としての機能が不明なものが残っている。

ヒト酵素のアノテーション
合計 1,892 個のタンパク質に対して、656 種類のＥＣ番号つき酵素機能を予測した。
これは現時点で最大の酵素のコレクションといえる。ここには、新規に同定された３２個の酵素が含まれ、すべて代謝経路地図上にマップされている（下図を参照）。

- 21 -

図 2-1-3-4 KEGG の代謝マップ上に表示した H-Inv タンパク質の酵素

ヒト遺伝子の多様性
ゲノム多様性がトランスクリプトームへ及ぼす効果を調べたところ、72,027 個のＳＮＰが 19,442 の cDNA 上にマップされることが明らかになった（下図を参照）。このうち、
13,573 個はタンパク質をコードした領域内にあり、タンパク質としての配列を変える可能性がある。さらに、216 個の多型マイクロサテライトを 213 の遺伝子上に見いだした。
これらの中には、疾患などのようにヒトの表現型に影響を与える多型が含まれている可能性がある。

- 22 -

図 2-1-3-5 ヒト完全長 cDNA 上にマップされた SNP- 23 -

（PLoS Biology 誌より転載）- 24 -

- 25 -

- 26 -

- 27 -

- 28 -

- 29 -

- 30 -

- 31 -

- 32 -

- 33 -

- 34 -

- 35 -

- 36 -

- 37 -

- 38 -

- 39 -

- 40 -

- 41 -

- 42 -

- 43 -

2.1.4 データベースの利用状況(平成 16 年 4 月 16 日～平成 17 年 2 月 28 日)

注：JBIRC サイトのみ。(DDBJ、JBIC のミラーサイトは除く。)
10 月 24 日：停電

２月１９日：サーバ移転

訪問数

5000
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0 4/16

5/16

6/15

7/15

8/14

9/13

10/13 11/12 12/12

1/11

55000
50000
45000
40000
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
2/10 2/28

DATE

図 2-1-4-1 データベースの利用状況■月間利用状況（推計値）
月

利用者数

参照ページ数

平成 16 年 4 月

81,3101,184,756

5月

42,792

397,457

6月

28,348430,298

7月

10,294

229,776

8月

9,227

237,774

9月

8,792

243,612

10 月

10,077

159,916

11 月

10,548214,324

12 月

11,260399,897

平成 17 年 1 月

12,686498,647

2月

20,598418,079

累計

245,932

4,414,526

図 2-1-4-2 データベースの利用者数と参照ページ数- 44 -

アクセスペー
ジ数

訪問数
アクセスページ数

H-InvDB(JBIRC) アクセス数推移

2.1.5 データベースの更新状況
更新日(平成 16 年 4 月 16 日～平成 17 年 2 月 28 日)

更新コンテンツ

更新内容

2004 年 2 月 14 日 H-InvDB_1.0

H-InvDB ファースト･リリース

4 月 16 日 "Interesting dataset of H-InvDB" "Newly identified human enzymes."追加
5 月 1 日 H-InvDB_1.3

遺伝子機能アノテーション更新
細胞内局在予測データ更新

5 月 31 日 "Interesting dataset of H-InvDB" "List of Polymorphic Microsatellites"追加
7 月 1 日 H-InvDB_1.7

遺伝子機能アノテーション更新
立体構造予測データ更新
細胞内局在予測データ更新

7 月 27 日 "Interesting dataset of H-InvDB" "Human genes unique to H-InvDB"追加
10 月 27 日 H-Angel

H-Angel ユーザインターフェース改良"H-InvDB: presentations" 設置

H-InvDB の学会発表７件を紹介"Interesting dataset of H-InvDB" "SNPs and indels in cDNA"追加
12 月 1 日 H-InvDB_1.8

遺伝子発現データ更新

12 月 14 日 "H-InvDB: presentations" 更新

第 13 回武田科学振興財団生命科学シンポジウム

図 2-1-5-1 H-InvDB などのデータベースの更新状況
H-InvDB_2.0(遺伝子数 25,585 件、ヒト完全長 cDNA 数 56,419)を平成 17 年 3月 31 日に構築完了。17 年度に公開予定。

- 45 -

2.2 H-Inv 疾患版（Disease Edition）におけるデータベース構築
2.2.1 データベース開発の経緯
当チームのヒト完全長 cDNA アノテーションプロジェクト(H-Invitational) ではヒトの遺伝子情報の整備が行われ、機能アノテーション、遺伝子発現、比較ゲノム、タン
パク質の立体構造、遺伝子多型などについて関連情報が整備された。
H-Invitational で作られたヒト cDNA アノテーションデータベース(H-InvDB)を新たな疾患遺伝子の探索に役立てるように、H-Invitational Disease Edition というプロジェクトを行った。
H-Invitational Disease Edition では、以下に述べるような、バイオインフォマティ
クスによる基盤をもとに、着目する疾患についての候補遺伝子探索を行う。
1) データマイニング: H-InvDB や他の有用なバイオデータベースを活用したデータ
マイニングにより、疾患遺伝子の候補のスコア付けを行う。既知の疾患遺伝子の生物学的情報（代謝パスウェイ、パラログ遺伝子など）を用いた解析に基づく。
2) テキストマイニング： 文献のテキストの分析から、遺伝子と疾患の関係を抽出するため、PubMed 全体のアブストラクトを用いた網羅的な解析を行う。
3) 遺伝子発現データ解析： 遺伝子発現データの解析による、候補遺伝子の探索。
遺伝子発現データ利用のためのインフラ整備。
4) 遺伝子多型データ解析： 候補遺伝子にどのような多型が存在するか、遺伝子機能を損なうようなものがあるかどうかを解析、アノテーションする。特に、ORF 上の変
異は立体構造との対応を確認する。既知の有害な突然変異情報との対応解析。
平成１５年から平成１６年の６月にかけて、３回の戦略会議と４回の準備会議を開催
し、体制、着目する疾患、必要なデータベースと解析などについて議論した。平成１６
年 の 9 月 に 、 ”Prostate Cancer & Rheumatoid Arthritis edition of
H-Invitational “、平成１７年１月に”Prostate Cancer & Rheumatoid Arthritis
edition of H-Invitational 2”を開催して、４つのワーキンググループにおけるデータ
ベース作成と前立腺ガンとリウマチにおける解析適用を行った。以上のようなインフラと解析結果に基づき、疾患の専門家を含めて総合的な解析を行うためのデータベー
ス整備を行った。

- 46 -

H-Inv Disease Editionの体制着目する疾患Disease 1

Disease 2

Disease N

専門家と共に総合的な解析

疾患遺伝子探索のためのインフラ
H-Inv DB (遺伝子のDB)

データマイニング
テキストマイニング
遺伝子多型
遺伝子発現

図 2-2-1-1 H-Invitational Disease Edition の体制と遺伝子データベースとの関係

Meetings of H-Inv Disease Edition (2003)
Disease-specific working
groups were set up.

Strategic
meeting-1
2003

Strategic
meeting -3

Feb 3-4
March 17-18

Strategic
meeting -2

May 19-20

Preparatory
meeting-1

H-Invitational 2functional annotation
2004

June 23-25

June 18-21
H-Inv meeting in
Paris (CNRS)

Nov 20Preparatory
meeting-2

About ten diseases wereselected for annotation in depth.

図 2-2-1-2 平成１５年の H-Inv Disease Edition の会議- 47 -

Meetings of H-Inv Disease Edition (2004)
各ワーキンググループの活動
Preparatory
meeting 4
2004

1. テキストマイニング
2. データマイニング
3. 遺伝子発現データ利用
4. 遺伝子多型データ利用

June 29-30
Jan 22-24

2005

Sep 2-6

Preparatory
meeting 3
データマイニング、テキストマイニン
グの解析法の議論
疾患遺伝子探索のバイオインフォマティク
スの４つのワーキンググループの設立

Prostate Cancer &Rheumatoid Arthritis
Edition of H-Invitational
前立腺ガンとリウマチを例に、４つのワーキンググループにおいて、データの精査、解析法の議論
将来計画の会議

図 2-2-1-3 平成１６年の H-Inv Disease Edition の会議

Meetings of H-Inv Disease Edition(2005 and future plan)
今後
データベースの公開
疾患の専門家との共同研究
他の疾患への応用
2005
Jan 21-25
Prostate Cancer &Rheumatoid Arthritis
Edition of H-Invitational 2

1. テキストマイニング
2. データマイニング
3. 遺伝子発現データ利用
4. 遺伝子多型データ利用
４つのワーキンググループの仕事のまとめ

図 2-2-1-4 平成１７年の H-Inv Disease Edition の会議と今後の方向性- 48 -

Possible ways of synthetic analysis
in H-Inv Disease Edition Specific disease
Literature(PubMed)Dictionary

Selectspecific disease

Text-mining

Known disease gene
Genomic regionof interest (GROI)

Data-mining &Scoring system

H-InvDB
Other DB

Genes with high score

SNPs
1) Public2) Private

Synthetic
analysisHumancuration

Gene expression
1) Public2) Private

Final Result

図 2-2-1-5 各ワーキンググループの関係と総合的な解析

公開用のデータベース• Disease-Gene Association (DGA)についてのデータベース• 疾患遺伝子候補のスコア付けのシステム• 疾患遺伝子探索のための遺伝子発現解析システム• 遺伝子機能に影響を与えるSNPのデータ
ベース

図 2-2-1-6

H-Inv Disease Edition から公開予定のデータベース- 49 -

2.2.2 疾患-遺伝子関連のデータベース：LEGENDA
2.2.2.1 研究目的
近年、医学生物学研究分野ではテキスト情報の電子化が進み、豊富な言語資源
が 蓄 積 さ れ て い る 。 な か で も 疾 患 と 遺 伝 子 と の 関 係 （ DGA: Disease-Gene
Association）に言及している文献は、PubMed 全体のうち、無視できない割合を占めている。従って、DGA について情報を広く収集することは、疾患データベース構築の基礎として非常に重要である。
DGA は文書内あるいは文書間にさまざまな形で存在し得るが、より高精度の情報を得ることを目指して、文書よりも細かい粒度での情報の抽出を試みた。すなわちセンテンス中での疾患名と遺伝子名の用語レベルで、大規模かつ高精度な共起情報の抽出をおこなった。次にここで得た情報をもとに、DGA データベース“LEGENDA”（Literature-Extracted GENe-Disease Associations）を構築した(図 2-2-2-1 参照)。

Webサーバ（Apache Tomcat）
mercury

共起検索

GETA親ノード(Apache HTTP Server+ GETA)/opt/textmining

文献検索
辞書検索

fileサーバ/data1/textmining

DBサーバ(PostgreSQL)
hayabusa/data2

falcon

共起データ格納

GETA
子ノード
：
falcon
：
dl40*
GETA
子ノード

文献データ登録
辞書データ管理インデクスデータ登録
共起データ登録

文献データ作成
辞書データ作成
インデクスデータ作成（インデキシング）
共起データ作成（共起処理）
GETA用共起データ変換

バッチサーバ(Java)
falcondl40*/opt/textmining

図 2-2-2-1 LEGENDA システム構成
2.2.2.2 本研究での DGA へのアプローチ方法
本研究ではまず、DGA のひとつの形式である同一文内での疾患名と遺伝子名との用語の共起を MEDLINE 全件のタイトルとアブストラクト上から取り出した。次に、共起はしないが共通の用語を共起相手にもつ疾患名と遺伝子名のペアを探索した。
実際には共起がそのまま DGA を意味するわけではないので、精度向上のための以下の方法を実施した。まず、用語辞書の精度管理と新規用語の追加をおこなった。次に、文脈情報を利用して文書への用語のマッチが用語本来の意味として適切かどうかを判定した。さらに、自然言語処理と機械学習の導入により、DGA と対応する構文- 50 -

の発見を試みた。
2.2.2.3 LEGENDA 構築のためのデータフロー
インデキシングデータの作成に先立ち、DGA Lexicon として以下の 4 種類の用語辞書を用意した。
1.
2.
3.
4.

遺伝子および遺伝子産物名辞書：227,811 語疾患および症状名辞書：454,085 語
遺伝子機能名称辞書：36,688 語
環境由来リスクファクター辞書：9,367 語

遺伝子名は HUGO, LocusLink, SwissProt, Refseq, DDBJ から取得した遺伝
子名称を遺伝子座単位にまとめてグループ化を行なった 。その他の用語は、UMLS（Unified Medical Language System)データベース内の TUI（Unique Identifierof Semantic Type ） に 分 類 さ れ た 用 語 を 取 得 し 、 CUI （ Unique Identifier ofConcept）毎に同義語などの管理をした。
以上の辞書をもちいて Refseq のレファレンス文献由来の約 8 万件に対してインデキシングしたところ、ヒット件数が他と比べて明らかに多い擬陽性と思われる用語が検出された。これらの多くは、PubMed 検索で Stop word list に含まれるもの、もしくは 2 文字以下のアクロニウムや数字であったため、実際のインデキシングで使用しないこととした。
以上の条件で用語管理をした辞書を用いて、MEDLINE 平成 16 年度版ベースラ
イン全件(約 1 千 200 万件)に対してインデキシングをおこなった(図 2-2-2-2 参照)。
生物文献インデキシングサブシステム

生物文献登録ブシステム

MedlineLocusLink

HUGO

文献データ
登録処理

pubmed遺伝子
Indexing結果
判定処理

遺伝子用語
ファイル

Indexing
処理

Indexing
結果ファイルdictionary

index_word

遺伝子用語
登録処理

生物用語管理サブシステム

SwissProt

生物用語
データベース
管理システム

生物用語
登録処理

生物用語
ファイル
（疾患・機能等）

生物用語
更新削除処理共起処理

共起
結果ファイル※枠内が本システム部分

図 2-2-2-2 LEGENDA でのデータフロー- 51 -

相互関連用語抽出・
分類サブシステム

direct_cooc

2.2.2.4 共起計算の高速化
インデクスデータ（辞書中の用語が文献中に出現する位置の記録）から共起情報
を 高 速 に 取 得 す る た め 、 ミ ド ル ウ ェ ア と し て GETA (Generic Engine forTransposable Association, http://geta.ex.nii.ac.jp/)を採用した(図 2-2-2-3 参照)。
現在は１ノードにメインプロセスとサブプロセスを実行しているが、データの規模に応じて（また、多少の高速化のために）サブプロセスを他のノード上に分散して実行することが可能である。
現状での計算コストは、MEDLINE 全体に対するインデクスデータ約 1,200 万件に対して疾患用語全体と遺伝子用語全体の直接共起を計算し、1,000 件出力する場合、
約 11 秒であった。
GETA用のデータ変換処理

GETAに対する検索処理※枠内が本システム部分（相互関連用語検索サブシステム）

共起
結果ファイル

httpによるアクセス

GETA用共起結果ファイル変換スクリプト
Apache Webサーバ
共起検索CGIfreqfile

ttlfileGETAライブラリ

GETA用データ格納スクリプト※枠内がGETA部分
mkdwコマンドmkauiコマンド

GETAサーバ

WAM

AUX

図 2-2-2-3 GETA による高速化

2.2.2.5 結果と考察
DGA 情報抽出のため MEDLINE 全件を対象とした自動化大量解析をおこなった。
共起計算に GETA システムを採用することで高速化を実現した。得られた共起文をもとに DGA 表現の Textual clues をもとめた結果、我々は遺伝子と疾患の関係について、以下に示す 3 種類のセマンティックスに分類できることを見出した。
1. Pathophysiology, or the mechanisms of diseases, containing etiology or- 52 -

the causes of diseases
2. Therapeutic significance of the genes or the gene products, more
specifically classified to their therapeutic use and their potential astherapeutic targets
3. The use of the genes and the gene products as markers for the diseaserisk, diagnosis, and prognosis
既に OMIM では 1 万件をこえるヒト疾患遺伝子をとりあつかっているが、そこでは主として Etiology の観点からの情報に特化している。この点からも我々の構築しているデータベースでは、既存のデータベースには見られない、幅広い DGA 関連情報の網羅を目指していると言えよう。
以上、これらは H-Invitational Disease Edition の一環として行われ、その成果
は LEGENDA データベースに統合されている。今後は、アノテーション、自然言語処
理、ならびに機械学習の応用により、電子化された文献資源から医学・生物学情報を効率よく取り出し、より充実したデータベースとなるよう改良を重ねたい。

- 53 -

2.2.3 疾患感受性遺伝子探索システム：
Priority ANalysis for Disease Association (PANDA) System
2.2.3.1 要旨
ヒト疾病感受性遺伝子の探索およびその遺伝子機能の解析は、ポストゲノム時代の重要な研究課題のひとつである。われわれは、既知の疾病関連遺伝子群から得られた情報と H-InvDB（http://www.h-invitational.jp/）を用いたデータマイニングの手法を利用し、新規疾病感受性遺伝子の探索を行った。近年の研究では、疾患の候補領域に存在するすべての遺伝子に関して、既知疾患関連遺伝子と類似の機能を有することや、遺伝子発現パターンの類似性等に基づく順位付けにより、疾患候補遺
伝子の選定が試みられている。そこで、新規疾患関連遺伝子は既知の疾病関連遺伝子と類似した機能を有している可能性が高いという点に着目し、ゲノム上の候補領域から新規疾病感受性遺伝子を絞り込むシステム、Priority ANalysis for Disease
Association (PANDA) system を開発した。方法としては、既知の疾病関連遺伝子の情報 [重複遺伝子、代謝経路、機能アノテーション、遺伝子発現パターン、InterPro 、 Gene Ontology (Molecular Function, Biological Process,Subcellular Localization)]を H-InvDB より取得、集積し、それに基づいて関連が示されていない遺伝子にスコアを与える。それに続いて、そのスコアに基づく判別分析を行い、候補領域内での新規疾患感受性遺伝子の絞込みを行う。本システムの応用例として、前立腺がん、慢性関節リウマチを対象にした。その結果、前立腺がんでは 5879 の候補遺伝子、慢性関節リウマチでは 5,560 の候補遺伝子が各々抽出された。また、慢性関節リウマチにおいて、葉酸代謝に関与する遺伝子が新規疾患関連
候補遺伝子として得られた。臨床的には葉酸拮抗剤の投与は慢性関節リウマチに有用な療法ではあるが、遺伝子治療のターゲットとなりうる可能性を本研究によって提示できた。
2.2.3.2 背景
本研究がなされた技術的背景は、実験に基づいて存在が示されたヒト遺伝子につい て 網 羅 的 に 注 釈 付 け し た デ ー タ が 作 成 さ れ た こ と で あ る （ H-InvDB;
http://www.h-invitational.jp/）。これらの結果を参照することによって「特定の疾患に関係しているヒト遺伝子群が有する特異性」について「ほぼ全てのヒト遺伝子が有する特徴」と比較して示すことができるようになった。また、「ほぼ全てのヒト遺伝子配列」が明らかになったことにより、「特定の疾患に関係している遺伝子群」と「関係が示されてない遺伝子群」といったグループを定義できるようになった。
本研究では、各遺伝子に対して GO を含む９種類の異なる情報を元にそれぞれのス- 54 -

コアを計算し、判別分析などの手法を導入することにより、「関係が示されてない遺伝子群」の中から、既知の疾患関連遺伝子と類似の機能を持つ遺伝子を抽出し、今後の研究対象となる疾患関連候補遺伝子群を提示することに成功した。

図 2-2-3-1 システム概要
われわれは、既知情報の類似性だけでなく、疾患におけるその特異性、かつ多くの遺伝子機能情報[傍系遺伝子可否、InterPro Identifier、GO、酵素番号、代謝経路（Kanehisa et al. 2004）、タンパク立体構造予測 Identifier（SCOP）及び遺伝子発
現プロファイルである iAFLP データ（Sese et al. 2001; Kawamoto et al. 1999）]を使用することにより、判別解析を行い、順位付けを行うシステム、Priority ANalysis
for Disease Association (PANDA)システムを構築した（図 2-2-3-1 参照）。
2.2.3.3 方法
われわれは、H-InvDB に格納されている遺伝子の機能注釈情報をもとに、すべてのヒト遺伝子に対する相同性と疾患特異性から、疾患関連性を算出した。このプロセスで利用されるアルゴリズムの詳細は次のとおりである。
・基礎値
特定の疾患に関連する既知遺伝子群は、OMIM 及び LocusLink に含まれる文献- 55 -

情報に対して、疾患名を特定するための MeSH term（慢性関節リウマチの場合：
Rheumatoid Arthritis, juvenile rheumatoid arthritis 、 前 立 腺 癌 の 場 合 ：Prostatic Neoplasms, Intraepithelial Prostatic Neoplasia）を検索することにより抽出を行った。その際に得られる Major Topics（アスタリスク）の数に基づき、自動的に点数を割り振った。その後、実際の疾患への関連を示しているかどうかを人の目によって確認した。実際には以下のような操作を行っている。例を挙げれば、前立腺癌
関連遺伝子を抽出する際、さきの方法の第 1 段階目として OMIM データベースより、297 OMIM ID を得ることができた。OMIM データベースは、疾患 cDNA ライブラリ
ーからの遺伝子クローニング情報や疾患感受性領域に局在する遺伝子情報等、疾患への直接的な関係が示されていない文献情報も含まれている。これらの情報は、擬陽性を示すものであり、排除のためには人の目による確認が必要である。例を挙げれば、KANGAI 1 (OMIM ID: 600623)遺伝子は前立腺癌への影響がすでに示されているが、1991 年および 1992 年の時点での市川らの報告（Ichikawa et al.
1991; Ichikawa et al. 1992）では、その関連性は示されていない。このような場合、私達はそのアブストラクトに対して 0 のスコアを割り当てている。さらにわれわれは、
その遺伝子と疾患との関連性をはっきりと否定している文献情報に遭遇する。その際にはマイナスのスコアを割り振っている。さらに追加として、この MeSH term がすべてのアブストラクトに対して付随しているわけではないため、別の関連遺伝子抽出操
作 を 行 っ た 。 「 prost* 」 と 癌 に 関 連 す る 単 語 （ carcinoma 、 tumour 、 cancer 、
adenocarcinoma、neoplasm 等) を用いて実際の OMIM ページに対して検索を書け、先に記述したような人の目による確認を行った。最終的に、われわれは前立腺癌に関して、適切な関連性を示した PubMed ID スコア Xi をもつ、137 の前立腺癌関連遺伝子の OMIM ID のリストを取得した。それらのスコアを用いて、基礎値 X a は既知遺伝子が持つすべての PubMed ID スコアの平均によって算出される。この際、アブストラクトに対して、スコアが 0 の場合には平均の計算には使用しない：

Xa

1 Xi
n∑
n

=

(e1)

i =1

こ の ス コ ア X a は既知疾患関連遺伝子がどの程度、特定の疾患に関連しているかを示している。このスコアが 0 の場合は、関連性がないと判定されてしまう。
・遺伝子配列の相同性に基づくスコア
傍系遺伝子は同じ種内にある遺伝子で、共通な祖先から重複とその結果生じた変異によって生じたものである。その高い相同性から、重複によって生じたもう片方の遺- 56 -

伝子との高いタンパク機能の類似性を持つと考えられている。われわれは、先に既知疾患関連遺伝子に対する傍系遺伝子を BLAST の e-value 100 を閾値として同定した。この遺伝子配列の相同性に基づくスコア Sp 、x は、遺伝子 X（疾患関連性が示されていない遺伝子）に対する e-value とその遺伝子 X に対応する既知疾患遺伝子の基礎値の積によって導き出される：

Sp, x =− Xi

(1 – log10e-value)(e2)

このスコアは各々の傍系遺伝子が既知疾患関連遺伝子に対して、どれだけ類似性があるかを示している。
・遺伝子の機能注釈情報に基づくスコア
異なったタンパク質同士が持つよく似た酵素活性や同一の代謝経路での存在は、それらの機能の保存性および進化過程における 2 次構造の保存性をはっきりとした形
で示している。われわれはここで、疾患への関連性が示されていない遺伝子のInterPro ID、酵素番号（EC）、代謝経路（KEGG pathway）のスコアとして、まず最初に既知疾患関連遺伝子と同一のこれらの機能注釈情報の存在を検討した後、存在が確認された場合に、それら機能注釈情報の疾患関連遺伝子全体での出現頻度とすべての遺伝子での出現頻度を比べることにより、スコアとした。このスコア Sf, n は、あるひとつの機能注釈情報に関して、それをもつすべての既知遺伝子の基礎値の平
均 X n とその機能注釈情報のある疾患での出現頻度 Md, n / Ma, n をすべての遺伝
子での出現頻度 Nd, n / Na, n で割ったものの積によってあらわせられる：

Sf, n =

Xn

⋅Md, n⋅ Na, n / Nd, n⋅ Ma, n(e3)

このスコアは、特定の疾患での機能注釈情報それぞれの特性を示している。特異性が高ければ、その疾患への重要な役割を持つことが明らかである。また、この際にただ単純に特定疾患内のみでの頻度を使っただけでは、特異性の低い高頻度で存在する機能注釈情報に対して、高いスコアを与えてしまう。最終的に、ある遺伝子での機能注釈情報のスコアは、その遺伝子がもつすべてに機能注釈情報のスコア Sf, n の合計によって表せる(e4)。InterPro ID に関しては、H-InvDB では、GO に翻訳できるものは翻訳されている。そこで、機能情報の重複を防ぐ意味で、GO に翻訳されたInterPro ID はこの計算より取り除かれている。
・GO のためのスコア- 57 -

GO は、molecular function、biological process、subcellular component の３つに大別される。GO は階層構造を持ち、子は親に対してさらに詳しい情報を持っている。先行研究によれば、疾患と遺伝子機能との相関が示されている（Jimenez-Sanchez et al. 2001）。ここで、われわれは GO に対してスコアをつけるに当たり、その階層構造を考慮する必要がある。より深いレベルの GO term の方がより詳しく重要な情報を持っていることが明らかであり、違うレベルの階層に存在する
GO term を同一の基準にてスコア化することは愚かであろう。たとえば、subcellularcomponent における一番上の階層に存在する cell (GO: 0005623)と第 3 階層のnucleus (GO: 0005634)という言葉を考えてみれば明らかである。これらを同じレベル（同一の基準でのスコア化）として扱うことは不可能である。そこで、GO に関しては、先に述べたスコア化の基準(e3)に GO の階層構造を考慮するものとした。GO1~3 のスコアは、前述の(e4)スコアと階層構造内での位置 Ph 、n の積とした：
Sgo13 、 n = Ph 、n × Sf 、n (e5)
最終的に遺伝子に対して付加されるスコアは、その遺伝子が持つそれぞれの大別されたクラスでのすべての GO term の和である(e6)。
・タンパク質の立体構造に対するスコア
ほぼすべてのタンパク質は他のタンパク質となんらかの類似性を持っている。同一のタンパク質ファミリー内に存在する進化的にも保存され、重要な機能を保持している。単純にタンパク質の 2 次構造を見ただけでは、その構造の類似性が見えなくても、折りたたまれた後の 3 次元構造を見ることにより、その類似性、ひいてはタンパク機能の関連性が見えてくることがある。例えば、多くの globin タンパクファミリーに含まれるタンパクは、たった 15%の同一性しか持ち得ない（Murzin et al. 1995）。 そこで、InterPro とは違う基準として、立体構造の予測 ID である SCOP ID（Andreeva et al.
2004）に対してもスコアを与えることにした。SCOP データベースはすべてのタンパク
質間での立体構造の類似性、それを示すことによる進化過程での関連を明らかにすることを目指している。ただし、スコアのつけ方に関しては、前述の基準(e4)と同一である。
・遺伝子発現パターンに対するスコア
いくつかのクラスター分析によって、GO に基づく遺伝子間での機能の類似と遺伝子発現パターンの類似との相関が示されている（Eisen et al. 1998; Lagreid et al.
2003）。それは類似の機能を有する遺伝子は同様の遺伝子発現制御を受けていると考えられる。この仮説に基づき、遺伝子発現パターンの類似性を見出すということは、同一の遺伝子発現制御を受けていることが示唆され、その遺伝子間で類似の機能を共有する可能性がある。

- 58 -

疾患との関係が示されていない遺伝子の遺伝子発現パターンにおけるスコア Se, xは、既知遺伝子に対する相関係数 Cc の中から一番高い値を示したもの Rxy(MAX)と基礎値の積によって導かれる。これら遺伝子発現パターンの情報は H-InvDB のサブ
データベースである H-ANGEL（Tanino et al. 2005）に格納している iAFLP データ（Kawamoto et al. 1999; Sese et al. 2001）の 40 組織分類を用いている。Rxy(MAX)は、次によってもとめられる：

Rxy = Cov(X, Y) / δx ⋅ δybut
-1 < Rxy < 1Andn

1 ∑ (X - µ ) (Y - µ )Cov(X, Y) =n i =1 i x i y
Se, x =

X i , a ·Rxy(MAX)(e7)

既知遺伝子の Cc の値は 1 になる。
・疾患関連候補遺伝子の判別
前記した 9 個の属性の異なるスコアを得ることができた。それぞれのスコアを違う属
性を持つものとして扱うことが可能である判別関数を用いて、既知疾患関連遺伝子群
を群 1、その他の遺伝子を群 2 として、新規の疾患関連遺伝子の抽出を群 2 より行った。その際、分散を考慮できるマハラノビスの汎距離（Mardia 1979）を用いた。マハ
ラノビスの汎距離は、各遺伝子のスコアを２次元上に配置し、それぞれ群 1、群 2 の中間地への距離を用いることにより、それぞれの遺伝子がどの群により近いかを基準にして判別を行う。また、それぞれの群へ d j2 の値は次の式で表せる。

d2j= (X - µj)’

∑

−1
j

(X - µj) (e8)一方、µj はサンプルの平均であり、X はある遺伝子において観察されたスコアである。各群の分散共分散行列 ∑ j
およびその逆行列 ∑ jを用いて、マハラノビスの汎距離を求め、ひとつの群への近さによって判別している。
−1

2.2.3.4 本研究の具体的成果
本システムの応用例として、前立腺がん、慢性関節リウマチを対象にした。その結果、前立腺がんでは 5,879 の候補遺伝子、慢性関節リウマチでは 5,560 の候補遺伝- 59 -

子が各々抽出された。また、慢性関節リウマチにおいて、葉酸代謝に関与する遺伝子が新規疾患関連候補遺伝子として得られた。臨床的には葉酸拮抗剤の投与は慢性関節リウマチに有用な療法ではあるが、遺伝子治療のターゲットとなりうる可能性を本研究によって提示できた。
また、将来的にシステムの公開を目指しており、公開用 Web ページ作成を準備している（図 2-2-3-2, 2-2-3-3 参照）。

図 2-2-3-2 公開用候補遺伝子リストページ- 60 -

図 2-2-3-3 公開用詳細情報ページ- 61 -

2.2.4 遺伝子多型データベース
ヒトのゲノムには個人間で遺伝的な多型があり、ヒトゲノムの多型情報は、膨大に蓄積しつつある。それぞれの多型について生物学的な解釈をするには、遺伝子構造との対応をとり、遺伝子機能や表現形に影響を与えるかどうかを予測することが重要である。また、既知の疾患遺伝子や突然変異情報などとの対応をとることも大変有用である。私たちは、ヒト完全長 cDNA のアノテーションプロジェクトと連係して、ヒトの遺伝子多型情報の整備と解析を行った。まず、ゲノム上の知られている遺伝子多型と cDNA のマップされた位置、遺伝子構造との対応を解析した。そして、ゲノム上の多型の位置情報を cDNA 上の位置に変換し、予測された ORF との関係を解析した。
遺伝子上の多型が遺伝子の ORF に影響を与えるかどうかに着目し、多型の分類解析を行い、アミノ酸を変化させるもの、ORF の途中に終止コドンを生じさせるもの、などを同定した。特に、ORF の途中に終止コドンを生じさせるものは、遺伝子機能を損なわせる可能性が高く、有害である可能性がある。遺伝子多型の情報を、疾患遺伝
子探索に役立てるために、遺伝子多型アノテーションとデータベース構築を行った。
特に、ORF を変化させる多型について、タンパク質の立体構造への効果を調べて、アノテーションを行った。まず、タンパク質のアミノ酸配列に影響を与える多型を、タン
パク質の立体構造上への表示を行った（国立遺伝学研究所 本間研究員との共同研究）。
H-Inv Disease Edition の他の活動と連係して、既知疾患関連遺伝子、新規疾患関連遺伝子候補の情報を取り込み、これらの遺伝子群について、集中的にアノテーションを行った。この遺伝子多型アノテーションでは、多型がタンパク質の立体構造の変化に大きく影響可能性があるかどうかに着目し、構造ドメインとの相対位置、立体構
造上の位置などを考慮して行った。公開用のデータベースでは、遺伝子多型情報について、特に遺伝子機能に影響を与える可能性のあるものについての付加情報がある。

- 62 -

SNP analysis with cDNA
SNP Data

Download

遺伝子構造に基づくSNPの選択

dbSNP (NCBI)

Selection of SNPs

SNP

10kb upstream

On cDNA

IntronOther genomic region

genomic coordinate

SNPs at the splice site

SNPのゲノム座標をcDNA座標に変換
cDNA mapping

Nucleotide position in cDNA

cDNA

Classification of SNPs

Predicted ORF
on cDNA

SNPの分類解析

genomeORF
5’UTR, ORF, 3’UTR
Synonymous/nonsynonymous, Termination

図 2-2-4-1 解析の概要

Classification of SNPs on cDNA
Synonymous
Single nucleotide
polymorphism
and two allele

SNP is located …
Insideof ORFGet codon
from cDNA
sequence

Nonsynonymous
Termination(synonymous)

Other types (more than 3 allele, etc)

5’UTR
Outsideof ORF

Truncation
Read through3’UTR

図 2-2-4-2 ORF 上の一塩基多型（SNP）の分類- 63 -

Unclassified

H-Inv cDNA 代表配列上の分類された遺伝子多型
SNP Data: dbSNP build 117 with Human genome assembly build 34

5’UTR
SNP
[density]

ORF
24,679*10,715[1/833 bp][1/569 bp] Synonymous 11,014[1/325 bp]

3’UTR

Total

31,852

67,246

1,364

2,196

[1/536 bp]

Nonsynonymous 13,215
Truncation
Extension[1/1,216 bp]

Synonymous at termination codon

Indel

381

[density][1/15,999 bp]

Total

11,096

315
43
28
452

[1/45,490 bp]

25,131[1/12,553 bp]

33,21669,442** This includes 64 unclassifiable SNPs.

図 2-2-4-3 H-Inv cDNA 代表配列上の分類された遺伝子多型

ｃDNA上SNP表示サブシステム
ｃDNA（ORF）情報

SNP情報
cDNA塩基配列
アミノ酸配列、SNPの位置情報

図 2-2-4-4 cDNA 上 SNP 表示サブシステム- 64 -

タンパク質の立体構造上におけるSNPの位置
タンパク質の立体構造上におけるSNPの位置（協力： 国立遺伝学研究所 本間研究員）

図 2-2-4-5 タンパク質の立体構造上における SNP の位置

遺伝子多型アノテーションシステム

遺伝子が疾患に関連しているかどうかのアノテーション

立体構造や機能ドメインと照らし合わ
せて、適切なものを選択

図 2-2-4-6 遺伝子多型アノテーションシステム- 65 -

2.2.5 遺伝子辞書の構築
2.2.5.1 研究目的
近年、医学生物学研究分野ではテキスト情報の電子化が進み、分子生物学の研究分野でも遺伝子に関する研究結果についての豊富な言語資源が蓄積されている。現
在、我々はテキストマイニング手法により MEDLINE からの大規模な遺伝子に関する情報の抽出に取り組んでいる。ここで、辞書ベースのマッチングにより文書内から遺伝子及びその翻訳産物にかかわる情報を取り出すためには、高精度な遺伝子名辞書の構築が必須である。文献に現れる遺伝子名称は、しばしば全く同一の遺伝子であっても同義語、同型異義語、スペルバリアントなどの存在から様々な表記で記述されるのを免れ得ない。このような問題を解決するためにも、遺伝子に関するなるべく
多くの表記パターンを収集必要がある。このような問題を踏まえ、本研究では、複数の遺伝子データベースを参照しながらなるべく多くの遺伝子名称に関する情報を取得
後、それらの整合性を取りつつ分類しデータベース化することで遺伝子名辞書の構築を試みた(図 2-2-5-1 参照)。また、得られた辞書は疾患関連遺伝子情報をテキスト
マイニングにより抽出するための辞書として利用した。

LocusLink N om enclature

M ap the each D B gene nam e
onto the LocusLink loci

ID link inform ation
provided from LocusLink“M erge File” B ased on
the LocusLink Gene C luster

Put into R D B (SQ L)

M anual C uration
by LE G E N D A teamC urrent LE GE N D AGene N am e D ictionary

図 2-2-5-1 遺伝子辞書構築のためのデータフロー- 66 -

1.
2.
3.
4.

H IG OR efSeq
Sw issP rot
E snsembl

2.2.5.2 遺伝子名の収集対象となる遺伝子関連データベースは、遺伝子および蛋白質について扱っている代
表的なものをなるべく数多く網羅した。また、この際、既に我々が構築している H-invとのリンク状況も考慮しながら選択した。なお、対象データベースおよび取得した項目については表 2-2-5-1 に示した。
解析対象として選んだ各データベースはそれぞれが目的とするコンセプトに沿って
データベース内の遺伝子を分類している。このため、例えば重複遺伝子やスプライシ
ングバリアントの存在などから、遺伝子とその翻訳産物を考えた場合、必ずしも一対一扱えるとは限らない。したがって、抽出した情報に整合性を与えながら分類して辞書化するには一定の基準を設ける必要があった。この問題を解決するため、我々は遺伝子座に着目した分類をおこなった。基準となるデータベースとして NCBI の提供
している LocusLink を選んだ。次に LocusLink の提供している各データベースのエントリーとの ID 対応表をもちいて各エントリーの対応関係を明らかとした。こうして対応関係のとれた遺伝子名称は同一グループとしてまとめた。以上により、各遺伝子に対するより多くの表記パターンの分類と取得がなされた。
Features Extracted from Each Database
Features
Entry
Identifier
Approved
Gene
Approved
Gene Name
Protein
Product
Alias
Gene
Symbols
Alias
Gene Name
Alias
Products
Chromosom
e
Band

HUGO
○

Databases Utilized in te Human Gene Dictionary
RefSeq
RefSeqEnsembl UniGene(mRNA) (Protein)

LocusLink SwissProt
○

○

○

○

○

○

DDBJ

H-Inv
DB

○

○

○

Alias
Product names

○

○

○

○

○

○

○
○

○

Total entries
100000Chromosome
Approved
band 50000
Gene Symbol

○

○

○

○

○

○

○
○

○

○

Approved
Gene Name0

Alias
Gene Names

Product

Alias
Gene Symbols○

図 2-2-5-1 解析対象データベースと取得項目

2.2.5.3 結果と考察
本研究において、約 22 万件の遺伝子名称を収集できた(表 2-2-5-2)。現在、これらは RDB を用いてデータベース化し、テキストマイニングのための遺伝子辞書に用いている。また、このように複数のデータベースを統合的に解析して遺伝子名称を収集した本研究により、今後、H-inv を中心とした他のデータベースとのリンクを考える上で基礎的な情報を得ることができた。

- 67 -

表 2-2-5-2 構築した遺伝子辞書サイズの概要
Original
data
Total
entries
Approve
Gene
SymbolApprove
Gene
Name
Product
Alias
Gene
Symbols
Alias
Gene
Names
Alias
Product
names
Chromos
ome
band
Terms

Gene
RefSeq/ RefSeq/
GenBank
LocusLin SwissPromRNA Protein Ensembl UniGene (Except H-InvDB Dictionarkt
Hy
InvDB)
19815
38582
19681
37547
27175
35575 108350
57831
56760
54730

HUGO

19815

19799

19815

19814

19799

19814

0

21519

9005

21400

36238

16543

0

0

0

20113

16053

30408

77082

147876

29469
37547

27274

8457

33763
19686

45234

20062

19531

5672

29790

56139

45504
18481

20411

89791

93189

- 68 -

88792

59879
20062
8457

69914

37423
19531

5672

227811

2.2.6 データベース開発の意義と今後の展望
H-Invitational Disease Edition のこれまでの活動により、遺伝性疾患の原因遺伝子の新たな探索のための、データマイニング、テキストマイニング、遺伝子多型解
析、遺伝子発現情報についてのデータベース・解析システムが構築できた。今後、各ワーキンググループが構築したデータベースを公開するとともに、それぞれの解析結
果を関連付けて取り出して、疾患の専門家と共にデータの精査と総合的な解析を行う。
当チームにおいて、ヒト遺伝子のカタログとアノテーションデータベース に加えて、
データマイニング、テキストマイニング、遺伝子多型解析、遺伝子発現情報、のデータ
ベース・解析システムが出来たことは、医学・生物学の基礎情報整備から、研究面への応用のために重要である。H-Inv Disease Edition では、既知疾患遺伝子の情報、疾患の分子メカニズムの情報を活用しているので、システムバイオロジー、遺伝
子の分子ネットワーク、全般にわたって利用できる基盤を提供する。

- 69 -

2.3 比較ゲノム解析データベースの構築
2.3.1 開発の経緯
ヒトの完全長 cDNA クローンを有効に活用するためには、H-InvDB で整備した遺伝子とタンパク質の構造と機能、多様性、発現パターンなどの情報に加えて、マウスを中心とした各種の実験動物・モデル生物の対応する遺伝子との関係を整理して、参照可能なデータベースを用意することが望まれる。そこで本プロジェクトでは、ヒトとマウスの全ゲノム配列を大規模な計算により整列（アラインメント）し、その成果を比較ゲノムデータベース G-compass として整備、公開した。また、ヒトの個々の遺伝子については、H-InvDB の中に分子進化関連情報を整理した Evola データベースを構築し、情報の提供を始めた。

- 70 -

2.3.2 比較ゲノム解析ウェブツール：G-compass
完全長ゲノムのアラインメントは、進化生物学および比較ゲノミクスの発展に非常に重要である。しかしながら、ヒトやマウスのような生物種のゲノムサイズは非常に大きく、進化の過程でゲノム配列は複雑に再編成されている。このため、広域に渡るゲ
ノムセグメントを一度に表示し、さらに各アラインメントの詳細について記述することができる専用ツールが不可欠であった。そこで統合データベース解析チームでは、比較
ゲノム解析用のウェブ・ツール G-compass を開発し、そのアルファ版を平成１６年１２月に公開した。URL は、http://www.jbirc.aist.go.jp/g-compass/ である。なお、このサイトは完全なフリーアクセスである。
現行の G-compass に収録、公開されているゲノムアライメントは、ヒト(NCBI
Build34)とマウス(UCSC mm3)から生成した。PC クラスタにゲノムアラインメント生
成のための大規模な計算システムを実装することにより、データ生成行程を最大限に効率化することができた。データ生成行程のスキームを図 2-3-2-1 に示す。この効率化作業よりゲノムアライメント生成に必要な計算時間を 3.5 日に短縮することに成功した。データ生成行程の概略を図 2-3-2-1 に示す。
Human genome(NCBI build34)

H-Invitational
full length cDNA Mapping

Genome alignment
Make genome alignment map
by blastz& Examine orthology

G-compass

Mouse mRNA
Mouse genome(UCSC Feb.2003)

図 2-3-2-1 Schematic representation for generation of human-mouse genomealignments
本方法により得られたゲノムアライメントデータの概要を表 2-3-2-1 に示す。本デー
タの特徴を浮き彫りにするため、UCSC(University of California Santa Cruz)が公開しているヒト-マウスゲノムアラインメントと比較した。その結果、本データのゲノム
アラインメントの平均長(629bp)は UCSC のそれ(430bp)よりも 1.5 倍ほど長いことが分かった。また、アラインメント長の分布を図 2-3-2-2 に示した。さらに、本データはゲノム全長の被覆率においても大きく上回っていた(本データ:17% UCSC: 5.4%)。本データの染色体ごとの被覆率を図 2-3-2-3 に示す。この図から殆どの染色体で 15%前後の高被覆率を達成していることが分かる。

- 71 -

このように長大なアラインメントであるにも拘わらず、ヒト-マウス間の配列一致率は71%と高い値を示した。よって本データはゲノム間のシンテニー領域の予測や進化過程における染色体再編成でのゲノム分断点の研究で有用であると考えられる。
G-compass では、本データを cgi により視覚化し、window 解析など有用な解析ツー
ルを実装しユーザーに無償提供している。
表 2-3-2-1

Summary of genome alignment data on G-compass

Notes
Number of genome alignments
830,699 blastz option was default.
Average segment block length (bp)629.34 Human Chr13 has highest ave.(688.6bp)
Maximum segment block length (kb)
25,783 The block is located on Human Chr2
Minimum segment block length (bp)32 suspected to be false positive
Total segment block length (Mb)523.03 Human Chr2 has largest mount of block(47.2Mb)
Total segment block length (% of genome)
17.04 9.02% of Human Chr2 was cpnserved.
%ID of whole genome alignment
71.19 Human Chr18 has highest ave.(72.7%)%Gap of whole genome alignemnt
6.46 Human Chr19 has lowest ave.(5.44%)%GC content of whole genome alignment
40.54 Human Chr19 has highest ave.(54.09%)
Deletion length in human genome
36,192,068 Number of deletion is 4,936,023
Deletion length in mouse genome
51,822,809 Number of deletion is 8,184,506
Mouse loci on genome alignement
28,445 Number of representative loci is 34,998
Human loci on genome alignement
18,053 cDNA supported loci only. (20,085 loci)
Number of ortholog candidates
15,620 77.8% of human gene have ortholog of mouse

6000
5500
5000

JBIRC

UC SC

Nu mb e r of a lig n me nt

4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200

2400

2600

2800

0

Le n g t h of a lig n e mn t (b p )図 2-3-2-2 Distribution of the alignment length up to 2800. 99.9% of genomealignments are involved in this graph.

- 72 -

20%
18%
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 X

Y

Human chromosome
Mouse chromosome
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

X

図 2-3-2-3 Proportion of the human chromosomes that are aligned withmouse segments.
G-compass の主要部分のサンプル画面を図 2-3-2-4 に示す。(a)は G-compassの top page である。ヒト染色体(b)はメイン画面(c)への入り口である。このヒト染色体は対応するマウス染色体ごとに色分けされている(d)。ユーザーは任意の領域をクリックするだけで該当する範囲を表示することができる。メイン画面の最上段には、表示範囲の設定や解析条件を操作するためのコントロール･パネルがある(e)。ここからズームイン･アウトおよび観察したい領域の変更等を行うことができる。(f)にはヒトゲノ
ム配列上でのアライメント領域および完全長 cDNA のマッピングによる予測遺伝子のエクソン-イントロン構造を表示している。遺伝子およびゲノムアラインメントの詳細は、(g)および(h)に示したポップアップ･メニューに表示される。(g)では、H-Invitational
cluster ID (HIX), 対応する転写産物の DDBJ/EMBL/GenBank アクセッション･
ナンバー、ゲノム上の位置情報、エクソン数、転写産物とゲノムの塩基一致率、エクソ
ン毎の塩基一致率、転写産物の塩基長に対するゲノムの配列被覆率を表示する。さらに、H-InvDB(cDNA view)へのハイパーリンクが設置されている。遺伝子のアノテーション情報を取得したい場合は、この cDNA view が非常に効果的である。(h)では、ヒトーマウスゲノム間の塩基一致率、アラインメント領域の位置情報、(i)に示した”alignment viewer”への内部リンク、H-InvDB のゲノム情報統合データベー- 73 -

ス”G-integra”への外部リンクおよびアラインメント上の欠失の数と長さが表示される。
(j)では塩基一致率と欠失/挿入率の window 解析の結果を表示している。また、(k)では GC 含量および CpG 密度の同じく window 解析結果を表示している。Window の
長さやインターバルは(e)のコントロール･パネルで調節可能である。

図 2-3-2-4 Sample views of G-compass. (a) Top page. (b) “Clickable
chromosome map” provides the entrance of the main view. (c) The main viewthat is referred to “Comparative map viewer”. (d) The color assignments formouse chromosomes. (e) The control panel. (f) The main panel. The top panel
is prepared for human genome and the bottom is for mouse genome. (g) The
pop-up for information of a gene. (h) The pop-up for genome alignments. (i)“Genome alignment viewer” provides sequences of the genome alignments.
(j) The results of window analysis on nucleotide diversity and content ofdeletions in the alignment. (k) The result of the window analysis on G + C
content and CpG density of each genome sequence.
G-compass の有用性を証明するために、図 2-3-2-5 に示したゲノムアラインメントの一例について解説する。この例ではヒト染色体３番の 50,274,571 から 50,290,750bp
を表示している(図 2-3-2-5 の楕円内)。この 16kb の領域には２座位のヒト遺伝子が- 74 -

観察されている。ヒト遺伝子の１つは positive strand に在る。この遺伝子はヒト完全長 cDNA の BC028000 により予測された。一方のヒト遺伝子は negative strand に存在し、完全長 cDNA BC007437 により予測された。Positive strand 上のヒト遺伝
子は４つのエクソンから構成されており、negative strand の遺伝子は 12 個のエクソンにより構成される。この２つの遺伝子の最終エクソン(いずれも UTR とアノテーショ
ンされている)は、ゲノム上で重複しているため、センス-アンチセンスペアである可能性がある。この可能性を吟味するには H-InvDB との連携を活用することができる。
H-InvDB の G-integra によると、大量の EST が２座位の周辺にマッピングされていた。これにより、この２座位は高頻度に発現していることが分かった。また、H-InvDBの cDNA view によると、双方とも poly-A tail を持つ cDNA により予測されていた。
これにより、マッピングした strand に誤りはないことが分かった。さらに、同じく cDNAview によると、positive strand 側の遺伝子(BC028000)の機能は明らかでないことが分かった。従って positive strand 側の遺伝子は negative strand 側の発現をコン
トロールするアンチセンス遺伝子である可能性が高いと結論できる。なお、H-InvDBの Locus view および Disease Info viewer によると negative strand 側の遺伝子は肺腫瘍に関係するとされる IFRD2 であった。よって、このアンチセンス遺伝子も肺腫瘍に関与すると考えられる。一方のマウスゲノムでは、 IFRD2 の直系遺伝子(AK007687)は観察されたが対応するアンチセンス遺伝子は見つからなかった。これにより、IFRD2 のアンチセンス遺伝子よる発現調節はヒト(若しくは霊長類)特異的である可能性を示唆することができた。

図 2-3-2-5 G-compass による比較ゲノム解析の応用例。H-InvDB の包括的なアノテーション情報を活用してヒト特異的なアンチセンス遺伝子を予測することができた。

- 75 -

2.3.3 ヒト遺伝子の分子進化データベースと大規模解析向けアノテーションツー
ル:Evola2.3.3.1 要旨
ヒ ト 完 全 長 cDNA の 機 能 ア ノ テ ー シ ョ ン 情 報 を 統 合 し た デ ー タ ベ ー ス
H-Invitational Database (H-InvDB)のサテライトデータベースとして、ヒト遺伝子の分子進化データベース H-InvDB Evolution Edition を構築した。ここには、ヒトの各遺伝子とそのホモログを含む分子系統樹や、この分子系統樹を基に注釈付けを行ったヒトとヒトに近縁な５種の遺伝子間のオルソログ或いはパラログ情報が格納されている。オルソログ・パラログ情報についてはまず、cDNA 配列やゲノム配列の比較から自動計算により 9,000 件以上のオルソログ候補を推定し、その後、分子進化研
究の専門家が目で精査して、最終的なオルソログ・パラログの注釈付けを行った。この大規模な注釈付けには、効率化と人為的ミスを軽減する目的で、判定に必要な情報を容易に閲覧できるアノテーションツールを開発し、大量解析を可能とした。専門家の精査を経たオルソログデータセットからは、自動計算で推定された候補のうち、同義置換距離が非常に大きくパラログと推測されるものが確かに除かれており、我々のデータベースが信頼性の高いヒトと近縁種間のオルソログデータセットを保持していることが示唆された。このようにして、研究者の目による精査を行ったオルソログ情報を含む、ヒト遺伝子の網羅的な分子進化データベースとしては、本データベースが世界で初めてのものである。
2.3.3.2 目的計算機を用いた独自解析手法による自動抽出と、人による curation を組み合わせ、精度の高いオルソログ情報をヒト cDNA に対して網羅的に付加したデータベースを構築する。
上記のオルソログ情報に加え、分子系統樹及び自然選択検出結果を閲覧、検索できる web-base ビューアを提供する。
2.3.3.3 使用したデータ
mRNA sequences of human, chimpanzee, rhesus macaque, crab-eating
macaque, mouse, and rat (DDBJ release 54)
human genome sequence (NCBI build 34)
mouse genome sequence (NCBI build 30)
2.3.3.4 データベースの構築方法
・構築手順- 76 -

Genome に対する cDNA マッピングをベースとした４つのフェーズでデータを作成し
た。
phase
Ⅰ

Primates cDNA-Mapping to
the Human Genome

Rodents cDNA-Mapping to
the Mouse Genome

Ⅱ

Automatic detection of ortholog candidates
based on the chromosomal position

Ⅲ

Selection by similarity searchⅣ

Human curation

図 2-3-3-1 Evola データベース構築のためのフロー・判定分類
curation では ortholog 候補を詳細に区分けするために７つ分類を設けた。
項番
1

クラス名
Ortholog

判断
ortholog確定

2

Ambiguous

ortholog確定にはbootstrap値が低い*1

3

3OTU

OTU*2が３つしかない

4

No3rd

OUTグループがない

5

Insufficient

Orthologをサポートする生物が少ない

6

Paralog

Paralog確定

7

Hold

データ不十分の為判断不能*1:bootstrap 値が 0.9 以下*2:Operational Taxonomical Unit(種数)

図 2-3-3-2 ortholog の判定基準
・提供情報
H-InvDB Evolution Edition では curation 結果だけではなく分子系統樹、
ortholog 候補配列のマルチプルアライメント、同義置換非同義置換距離推定情報（dN,dS）を提供している。
①curation 結果：9,084 件
ortholog 候補毎に curation された結果②分子系統樹：5 種類③マルチプルアライメント
SwissProt/TrEMBL データをサポート配列に利用し、ClastalW を用いて作成④dN,dS- 77 -

ortholog 候補間の ORF 配列のペアワイズアライメントからオリジナルツールを用いて作成
2.3.3.5 データベースの統計情報
自動判定した ortholog 候補のうち ortholog が 2,699 件（30%） paralog が 1,715
件（19%）であった。

The destribution of curated ortholog candidate
1320

2699
469
ortholog
ambiguous
3otu
no3rd
paralog
infufficient

1715

hold

1292
348
1241

図 2-3-3-3 human curation 後の ortholog 判定結果
2.3.3.6 データベースの特徴
・Human curation の効果
自動計算によるオルソログ候補の一部がパラログと判定された結果、オルソログ間の極端に大きな同義置換距離をもつ組が減少した。

House mouseのdS値変化

件数

curation効果（House mouse）
45.00%
40.00%
35.00%
30.00%
25.00%
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%

curation前
curation後0

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
ds値

Norway ratのdｓ値変化
curation効果（Norway rat）
50.00%

件数

40.00%
30.00%

curation前
curation後

20.00%
10.00%
0.00%
0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

ds値

図 2-3-3-4 human curation 前
置換数の変化後の同義- 78 -

2.3.3.7 大規模アノテーションツール
・進化アノテーションシステム
自動判定結果、系統樹、マルチプルアライメント、また自然選択検出結果を閲覧し、容易に curation を行うことができる。
Ortholog自動判定結果
テーブル
マルチプルアライメント
解析手法の異なる5種類の系統樹を提供dN,dSビューア表示

Curation入力フォーム

図 2-3-3-5 アノテーションシステムのサンプル画面
・dN,dS ビューア
自然選択検出結果表示のため以下の専用ビューアが提供されている。
検出にもちいた配列のアライメントと Fisher’s exact test で window 解析した結果をグラフで閲覧できる。

- 79 -

Fisher’s exact test結果

dN,dS平均値

ペアワイズ
アライメント
図 2-3-3-6 同義・非同義置換数の表示画面
・EvolutionAnnotationSystem を用いた human curation 作業
自動判定された各 ortholog 候補について、その判定が正しいかどうかを、複数の研究者が、系統樹等の情報に基づき curation を行った。
特徴１：作業負荷軽減
EvolutionAnnotationSystem を用いる事で研究者の負担及び human-error を軽減出来る。
特徴２：作業効率向上
9,084 件の curation 及びダブルチェック作業を 2 ヶ月間で完了した。
2.3.3.8 まとめ
専門家による判定作業により、自動計算により同定されたオルソログ候補のうち極端に大きな同義置換距離をもつ組が減少した。
これらの結果から、我々のデータセットが信頼性の高い、ヒトと近縁種間のオルソ
ログデータセットを提供することが示された。

- 80 -

2.4 遺伝子アノテーションシステムの構築
2.4.1 開発の経緯
42,000 件ものヒトの完全長 cDNA クローンに対して詳細なアノテーション情報を整備するためには、大規模計算のためのシステム構築や、大量のデータ管理システムを構築する必要があった。特に、PubMed などの文献データやSwissProt などのタンパク質データベースを頻繁に参照しながらアノテーショ
ン情報を入力していくための「遺伝子アノテーションシステム」は、アノテー
ション作業の劇的な効率化を可能にすると考えられたが、そのための利用できるシステムはなかった。
そこで本プロジェクトでは、ヒト遺伝子のアノテーションを支援するシステ
ムである「SOUP」および「SOUP2」、機能性 RNA の分類・アノテーションのための「ANFA」、イネ遺伝子のアノテーションに応用した「SCARGOT」を開発した。また、ORF 予測から機能アノテーションまでの解析を自動的に実施して結果を出力するツールである「TACT」を開発した。

- 81 -

2.4.2 統合的ヒト遺伝子アノテーションシステム：SOUP/SOUP2ＡＴＧＣの 4 種の塩基でコードされる cDNA 塩基配列からその遺伝子のアミノ酸配列や遺伝子機能などを正確に予測するためには、さまざまな解析を実行してその結果から総合的に判断することが必要である。そこでわれわれは、cDNA 塩基配列に対するさまざまな解析結果を参照しながら専門家が手動でアノテーション（注釈付け）を行い、結果をデータベースに登録することができる、統合的ヒト遺伝子アノテーショ
ンシステム(SOUP・SOUP2)を設計・構築した。
2.4.2.1 アノテーションシステム概要
アノテーションシステムは、データベースとデータベースに格納されたデータをブラウザで表示するシステムから構成されている。アノテーションを行う際には、ブラウザ
操作のみで手動アノテーションをデータベースに登録することができる。

図. 2-4-2-1 SOUP システム構成図- 82 -

図 2-4-2-2 アノテーションデータベースの構築
SOUP/SOUP2 アノテーションシステムは、ヒト完全長 cDNA 塩基配列に関し、ヒトゲノム上の位置、相同性検索結果(FASTY, BlastX, BlastN)、予測されたアミノ酸配列、機能モチーフ予測結果(InterPro)、細胞内局在予測結果、三次元構造予測(GTOP)、遺伝子発現パターン、分子進化的解析、疾患関連情報などの解析結果をデータベースに格納しておき、その登録データをブラウザ上で統合的に表示する機能をもつ。
2.4.2.2 アノテーション画面概要
各アノテータは独立した”Annotator ID”を用いてシステムにログインしアノテーションを行う。複数のアノテータが同時にアノテーションを実行することができる。

- 83 -

図 2-4-2-3 アノテーションシステム、SOUP ログイン画面
各遺伝子座、各 cDNA アノテーション画面において登録されたアノテーションを行うことができる。

図 2-4-2-4 アノテーションシステム、SOUP 遺伝子座アノテーション画面- 84 -

図 2-4-2-5 アノテーションシステム、SOUP cDNA アノテーション画面
また表示システムは、相同性検索・機能性モチーフ画面（SMOViewer）、ゲノム地図（G-integra）等のサブシステムへリンクするようにした。さらに、解析結果を参照して行われる手動でのアノテーションはブラウザ操作のみによってデータベースに登録することができる。

図 2-4-2-6 機能アノテーションサブシステム、SMOViewer- 85 -

図 2-4-2-7 ゲノム情報サブシステム、G-integra
cDNA 塩基配列に対するさまざまな解析結果を参照しながら専門家が手動でアノテーション（注釈付け）を行い、結果をデータベースに登録することができる、統合的ヒト遺伝子アノテーションシステム(SOUP・SOUP2)を設計・構築した。
本システムは、国際共同研究である H-Invitational プロジェクトによるヒト完全長
cDNA アノテーション会議のアノテーションシステムとして構築され、SOUP は
21,037 の遺伝子座にマップされた 41,118 本のヒト遺伝子（H-Inv1 アノテーション会議 ） 、 SOUP2 は 25,585 の 遺 伝 子 座 に マ ッ プ さ れ た 56,419 本 の ヒ ト 遺 伝 子（H-Inv2_FA アノテーション会議）の機能予測を行うために使用された。SOUP は他
生物種の cDNA のアノテーションやゲノムのアノテーションにも有用なツールとなるであろう。

- 86 -

2.4.3 機 能 性 RNA 自 動 ア ノ テ ー シ ョ ン シ ス テ ム ： ANFA （ Automatic
Non-protein-coding gene Finder and Annotation system）
2.4.3.1 背景と目的
機能性 RNA とは、タンパク質をコードせずに機能する RNA 分子の総称であり、転写や翻訳など生物学上重要な役割があることが知られており、最もよく知られている
ものに tRNA や rRNA が挙げられる。しかしながら、いまだ同定されてない機能性
RNA がヒトゲノム上には多数存在する可能性がある。また、ゲノム配列情報のみに基づく機能性 RNA 予測は困難であるため、 既に発現されることが確認されている
cDNA 配列を活用するのが有効であると考えられる。そこで、本プロジェクトにおいては、ヒト完全長 cDNA 配列に対してアノテーションを行うことにより、新規の機能性
RNA 候補の検出を試みることにした。ここでは、完全長 cDNA 配列を対象とするため、tRNA や rRNA といった RNA ポリメラーゼ II 以外の RNA ポリメラーゼによって転写されるものは含まれないことになる。
2.4.3.2 方法と結果
機能性 RNA 候補の検出方法を以下に示す。

図 2-4-3-1 機能性 RNA 候補の検出方法
まず第 1 段階として、80 アミノ酸残基以上の ORF を持たず、既知のタンパク質と- 87 -

高い相同性を示さない cDNA 配列をタンパク質をコードしない転写物として抽出する。
次に第 2 段階として、タンパク質をコードしない転写物をヒトゲノムにマッピングすることにより、マッピングされた領域における予測遺伝子の有無や 5kb 以内の近傍領域
における既知のタンパク質をコードする遺伝子の有無を調べる。そして第 3 段階として、タンパク質をコードしない転写物に対して、マルチエクソン、シングルエクソンといったエクソン構造やポリ A シグナル、ポリ A テールといった 3’末端の特徴の有無、また、マッピングされた位置における複数の EST の有無といった総合的な判定を行うことで、ANFA によりタンパク質をコードしない転写物を下記の 3 つに自動分類する。
1）機能性 RNA の候補と考えられる putative non-protein-coding RNAs (ncRNA)2）3’UTR や選択的スプライシングの可能性がある uncharacterized transcripts3）ゲノム断片である可能性がある unclassifiable transcripts
そして最後に第 4 段階として、ANFA により putative ncRNA と判定された配列に対して、マッピングされた位置におけるゲノムの特徴から internal priming の可能性の有無を調べるなど人手による精査を行い、最終的に機能性 RNA の候補を検出する。
タンパク質をコードしない転写物の分類方法と判定例を以下に示す。

図 2-4-3-2 タンパク質をコードしない転写物の分類方法- 88 -

図 2-4-3-3 マルチエクソンの機能性 RNA 候補

図 2-4-3-4 シングルエクソンの 3'UTR と判定された例
また、タンパク質をコードしない転写物のアノテーションの流れを以下の図に示した。
ここで Hold とはヒトゲノムへのマッピングにおいて、配列一致度が 95%未満、配列被覆度が 90%未満であったものである。

- 89 -

図 2-4-3-5 ANFA による機能性 RNA 判定のフロー
上記方法により最終的に 296 件の機能性 RNA 候補が得られた。また、タンパク質をコードしない転写物の分類結果を以下の表にまとめた。

図 2-4-3-6 機能性 RNA 候補の判定結果- 90 -

また、機能性 RNA 候補の構造上の特徴としては、配列長の範囲は 450bp から
6,453bp で平均配列長 1,491 bp、エクソン構造はマルチエクソンが 134 件(45.3%)
で 2 から 12 エクソン、シングルエクソンが 162 件(54.7%)、そして、3’末端の特徴はポ
リ A シグナル、ポリ A テールの両方とも持つものが 110 件(37.2%)、ポリ A シグナル、
ポリ A テールの片方のみを持つものが 132 件(44.6%)、ポリ A シグナル、ポリ A テールともに持たないものが 54 件(18.2%)であった。
2.4.3.3 考察
これら機能性 RNA 候補に関しては、既知の機能性 RNA のデータベースや他生物種の mRNA との相同性検索を行った。また、他生物種ゲノムへのマッピングを試みた結果、比較的高い相同性を示した配列に関して、QRNA 解析による二次構造予測
や RT-PCR による発現解析を行った。そして、これまでのところ 29 件が RT-PCR により発現が確認されている。こうして検証された候補のなかに、真の機能性 RNA が存在することが期待される。

- 91 -

2.4.4 統合的イネ遺伝子アノテーションシステム：SCARGOT
塩基配列に対するさまざまな解析結果を参照しながら専門家が手動でアノテーショ
ン（注釈付け）を行い、結果をデータベースに登録することができる、統合的イネ遺伝
子アノテーションシステム(SCARGOT)を設計・構築した。SCARGOT システムは、イネゲノム・遺伝子機能アノテーションとして、ヒト統合遺伝子アノテーションシステムである SOUP・SOUP2 システムを発展させて構築を行った。
2.4.4.1 アノテーションシステム概要
SCARGOT アノテーションシステムは、イネ完全長 cDNA 及びイネゲノム上の予
測 遺 伝 子 の 塩 基 配 列 に 関 し 、 イ ネ ゲ ノ ム 上 の 位 置 、 相 同 性 検 索 結 果 BlastX,
BlastN)、予測されたアミノ酸配列、機能モチーフ予測結果(InterPro)などの解析結果をデータベースに格納しておき、その登録データをブラウザ上で統合的に表示する機能をもつ。
SCARGOT アノテーションシステムは、データベースとデータベースに格納されたデータをブラウザで表示するシステムから構成されている。アノテーションを行う際には、ブラウザ操作のみで手動アノテーションをデータベースに登録することができる。
2.4.4.2 アノテーション画面概要
各アノテータは独立した”Annotator ID”を用いてシステムにログインしアノテーションを行う。複数のアノテータが同時に並行して効率的にアノテーションを実行することができる。SCARGOT では、ログイン後のメニュ画面より、アノテータ毎のアノテーショ
ンリスト取得メニュでアノテーションリストを取得、リスト内の遺伝子座についてアノテーションを実行する。

- 92 -

Enter yourAnnotation ID&
Password

Submit

図 2-4-4-1 アノテーションシステム、SCARGOT ログイン画面

Click on tologin
annotation
図 2-4-4-2 SCARGOT メニュ画面- 93 -

図 2-4-4-3 アノテーションリスト取得・アノテーションリスト画面
各遺伝子座アノテーション画面において、事前解析結果が統合的に表示されており必要な外部データベースへのリンクが容易されている。登録された解析データを参照しながらアノテーションを行うことができる。

*2 Click on “complete”

Check DE & RX line and PubMed

Overview alignment*1 Check auto-annotation ofrepresentative RIT
図 2-4-4-4 SCARGOT 遺伝子座アノテーション画面- 94 -

表示システムは、相同性検索・機能性モチーフ画面（SMOViewer）、ゲノム地図（G-integra）等のサブシステムへリンクしている。さらに、解析結果を参照して行われる手動でのアノテーションはブラウザ操作のみによってデータベースに登録することができる。また、全ての画面からは適切なマニュアルへのリンクしている。

*2 Click on “Transfer”
orClick on “Auto InterPro”
orClick on “Hypothetical”*1 Select radio baton
図 2-4-4-5 機能アノテーションサブシステム、SMOViewer
SCARGOT には、データ参照用のデータアクセスを複数用意した。まず検索では特定の検索条件・キーワードに該当するデータを検索することができる。
また、データリストには全ての遺伝子、遺伝子座のアノテーション情報画面へのリンクが用意されている。コドン使用頻度データ(Codon usage)に関してはもメニュから解析
結果を表示できる。

- 95 -

Enter ID/keyword
or check items

Click on “Submit”
for search
図 2-4-4-6 データ検索画面

図 2-4-4-7 Codon usage データ画面
ヒト cDNA 塩基配列の統合的アノテーションシステムを応用・発展させ、イネ cDNA
及びゲノムからの予測配列に対するさまざまな解析結果を参照しながら専門家が手動でアノテーション（注釈付け）を行い、結果をデータベースに登録することができる、
統合的イネ遺伝子アノテーションシステム(SCARGOT)を設計・構築した。

- 96 -

2.4.5

統合的自動アノテーションシステム：TACT

2.4.5.1 統合的遺伝子予測プログラムの開発
配列情報から遺伝子の機能を正確に予測するためには、完全長の cDNA 塩基配列を解析対象として、各種のバイオインフォマティクス技術を駆使した解析を行い、その結果を統合的に解釈することである。相同性検索、ORF 予測、モチーフ検索の解析を統合し、真核生物遺伝子の機能を半自動予測できる統合的自動アノテーション
システム(TACT: Transcriptome Auto-annotation Conducting Tool)の開発と、専門家による手動での予測結果（Human-curation）との比較による性能評価について比較・評価を行った。
・完全長 cDNA 塩基配列データ
41,118 本のヒト完全長 cDNA 配列を対象とした。
塩基配列は下記 DDBJ よりオンラインで取得した。
(http://getentry.ddbj.nig.ac.jp/getstart-j.html)
・データ解析（相同性検索・ORF 予測・モチーフ検索）
解析プログラムは下記を使用した。
BlastXFASTYInterProScan
解析対象蛋白質データベースは下記を使用した。
SwissProt/TrEMBL (protein)
RefSeq (protein)
InterPro (motif)
・遺伝子機能予測実行・評価
全ヒト染色体上の 19,574 個の完全長 cDNA 塩基配列について、次のような遺伝
子機能予測及びその評価を行った。

- 97 -

図 2-4-5-1 TACT 自動機能アノテーションフローチャート
2.4.5.2 遺伝子機能予測結果の妥当性の評価
遺伝子機能予測の結果を次のように評価した。結果を表 2-4-5-1 に示す。
(1) Human-curation 実行
各 cDNA に対し、その遺伝子がコードする蛋白の機能に対応する蛋白質 DB(Swiss-Prot/TrEMBL 又 は RefSeq ） 又 は InterPro エ ン ト リ ー のID=DatasourceID を付与するアノテーション（注釈付け）を行った。
アノテーションは統合的ヒト遺伝子アノテーションシステム(SOUP)を用いて行った。
(2) Human-curation 結果との比較
下記の３通りの組み合わせで実行した遺伝子機能予測結果と Human-curation のDatasourceID の一致度を比較した。
1. [BlastX]遺伝子機能予測
2. [BlastX + InterProScan]遺伝子機能予測
3. [BlastX + InterProScan + FASTY]遺伝子機能予測
まず、cDNA 塩基配列の蛋白質データベースに対する BLASTX の実行結果(1)を用
いて機能予測を行った。自動機能アノテーションと独立に行われた Human-curationとの一致度を調べたところ、自動予測の結果と Human-curation の結果は 54.1％が一致した。 (1)と(2)InterProScan の実行結果を統合して機能予測を行い、結果を比- 98 -

較したところ、一致度は 66.1％に改善した。さらに、(1)と(2)に(3)SwissProt に対する
FASTY の結果を統合して機能予測を行ったところ、一致度はさらに 84.1％に改善された。ヒト全染色体においても各種の相同性検索結果やモチーフ検索結果を統合することにより、より Human-curation に近い遺伝子機能予測を行うことができることが明らかになった。
表 2-4-5-1. 遺伝子機能予測結果と Human-curation の比較
解析統合の
組み合わせ

BLASTXBLASTX+ InterProScan

BLASTX+ InterProScan+ FASTY一致した
22 番染色体

遺伝子数234/418

281/418

335/418

56.0

67.2

80.1

11,647

14,22618,117/21,534/21,534/21,534

54.1

66.1

84.1

[cDNA 数]
一致率
[％]
一致した
全染色体

遺伝子数
[cDNA 数]一致率[％]

- 99 -

図 2-4-5-2 アノテーション例

2.4.5.3 公開版ＴＡＣＴの開発
TACT システムは、ヒト完全長 cDNA 自動アノテーションシステムとして開発された。
ブラウザ上で cDNA の国際 DNA データバンク登録番号を入力する事により、相同性
検索・ORF 予測・モチーフ検索・機能予測を自動的に実行した結果を表示する機能を持つ。http://www.jbirc.aist.go.jp/tact/ より無償で一般に公開される。

- 100 -

図 2-4-5-3 入力画面

図 2-4-5-4 実行結果画面サンプル- 101 -

2.5 バイオインフォマティクス研究開発
2.5.1 開発の経緯
本プロジェクトで構築されたヒトの完全長 cDNA のアノテーション統合デー
タベースをさまざまな研究開発に応用してゆくためには、先進的なバイオイン
フォマティクス技術の開発が必要である。そこで本プロジェクトでは、「配列モ
チーフ予測」、「発現制御因子予測」、「マイクロＲＮＡ予測」の３つの新システ
ムを開発した。これらはそれぞれに新しいバイオインフォマティクス技術として開発され、新しいトランスクリプトーム研究の展開をめざすために必要な研究である。

- 102 -

2.5.2 配列モチーフ予測プログラム：OSMO-finder
2.5.2.1 背景
真核生物ゲノムには、タンパク質をコードする遺伝子の他にも、遺伝子発現の調節因子などの重要な機能を持つ配列が含まれているが、それらの配列は顕著な特徴を示していない上に、長さも不明で、変異を持っていることが多いために、一般的に発見が難かしい。われわれは、機能配列をゲノムから発見するためには、同機能配列を含むと予想される複数の配列を用意してセットとし、そこの中に高頻度で出現する
配列モチーフの発見を試みるアプローチを前提として、モチーフを見つけ出すアルゴ
リ ズ ム を 確 立 し 、 実 際 に モ チ ー フ を 発 見 す る ツ ー ル 、 OSMO-finder(Over-represented Sequence MOtif finder)を開発した。
2.5.2.2 OSMO-finder のロジック
2.5.2.2.1 コア・コンセンサスの決定
OSMO-finder は最初に、Sliding Window と一般に呼ばれている手法を行なう。
その Sliding Window とは、解析対象の配列セットに対して、一定の幅(-w)を持つ仮
想のウィンドウを上流から 1bp づつスライドさせながら、そのウィンドウの中の配列を逐次評価していく方法である。具体的に OSMO-finder は、設定された仮想のウィンドウ（幅はオプションに指定する）の中のシーケンスと 70%（デフォルト値。オプション
によって指定可能）の相同性を持つシーケンスを解析の標的とする場合、これらの情報からアライメント時に許される許容相違塩基数の最大値を予め求めておく。そして
許容相違塩基数が 0 の場合から最大許容相違塩基数に達した場合までの全ての場
合各々に対して、その相違塩基数が許される範囲で相同性を示すシーケンスを解析
対象の配列の中から見つけ出して集める。この集めたそれぞれのシーケンス群を、こ
こでは配列集団と呼んでいる。この配列集団を作成する毎に、1bp 前の仮想ウィンド
ウで解析して得られた配列集団と、同じ許容相違塩基数の集団同士で比較し、位置が重なっているものがあれば仮想ウィンドウのシーケンスと相同性が高い方を優先し、他方を棄却する。もしも両者の相同性も同じであれば、上流である方を優先する。こうしてたくさんの配列集団が作成された後、この全ての配列集団各々に対して P-valueを算出し、その値が最小となる集団を見つけ出す。出現頻度が高いものを代表集団とするのである。(P-value の計算に関しては後に詳細を述べる。)ここで、P-value が複数の集団で同じ値をとって最小となった場合は、それら対象の集団に対して各々
D-value を算出し、最大の値をとる集団を見つけ出す。(D-value の計算に関しても後に詳細を述べる。)つまり、配列の並びから出現しにくいと思われるものを選んで、それを代表集団とするのである。決定された代表集団を作成した際の許容相違塩基数
は、これ以降の解析の際の最大許容相違塩基数として利用することになる。

- 103 -

2.5.2.2.2 コンセンサスの伸長
この代表集団内のシーケンス全部に対し、各カラムごとに塩基 a,g,c,t それぞれの出現率を計算して作られるプロファイルを作成し、その各カラムで最大値を示す塩
基を繋げて得られる仮想配列をもってモチーフのコアコンセンサス配列と決定する。
その後、先に決定した最大許容相違塩基数の範囲で、このコンセンサス配列と相同性をもつ配列を解析対象の配列から見つけ出して集める。この際、見つけ出した各々の配列の左右両端 10bp の配列も同時に集め、先述と同じ方法でプロファイルを作成し、左右各々のコンセンサスも作成しておく。次に、この左右両端のプロファイルを利用して、コアコンセンサスを伸長するパターンを作りだす。左のみの伸長、右のみの伸長、左右の伸長のそれぞれに対し、伸長する長さも考慮するので、多様なパターンが発生することになる。各々のパターン毎に、代表集団の全シーケンスと比較して最大許容相違塩基数の範囲で相同性をもつシーケンスを集める。
2.5.2.2.3 モチーフの決定
各々のパターンについて集めたシーケンスから P-value を算出し、最小の値を取る集団を見つけ出す。このパターンの左、または 右への伸長がプロファイルの長さと等しい場合は、先述と同じ方法で更に 10bp の伸長用プロファイルを作成し、同様に伸長パターンを作成して評価する。 こうして最終的に得られる集団に対し、検索時に利用したシーケンスをモチーフコンセンサスと決定、その集団の各シーケンスをモチーフと決定する。尚、OSMO-finder は複数のモチーフを取得することができる。1個めのモチーフ決定以降は、解析対象の配列のモチーフ部分を全てマスクして、先述の解析工程の全てを新たに実行する。
（図 2-5-2-1 参照）- 104 -

A 0.7 0.2
G 0.1 0.2
C 0.1 0.4
T 0.1 0.2
A

同じモチーフを持つ可能性のあるシーケ
ンスを集めたデータセット

0.1 0.4 0.1 0.2
0.4 0.1 0.1 0.1
0.3 0.3 0.5 0.1
0.2 0.2 0.3 0.6

0.3 0.1
0.4 0.5
0.1 0.2
0.2 0.2

G

G

C

A

C

T

G

拡張部

拡張部
(拡張プレコンセンサス)
同様に左右両端の拡張した拡張プレコンセンサスを作成

コンセンサスと高い相同性を持
つ部分を見つけ出して、それらをモチーフと決定する。

以下のようなプレコンセンサス拡張の全てのパターンを作成し、データセットから各々と高い相同性を持つシーケンスを集める。

windowをスライドさせながら、そのシーケンスと高い相同性を持つシー
ケンスをデータセット全体から集め
る。

C
C
C
A C
A C
A C

P-valueの一番低いものを代表とする。

A 0.2 0.4 0.1 0.2
G 0.4 0.1 0.1 0.1
C 0.2 0.3 0.5 0.1
T 0.2 0.2 0.3 0.6
G A C T
(プレコンセンサス)
プロファイルから、出現頻度の高い塩基を選んで繋げ、プレコンセンサスとする。

G
G
G
G
G
G
G
G
G

A
A
A
A
A
A
A
A
A

C
C
C
C
C
C
C
C
C

T
T
T
T
T
T
T
T
T

G
G
G
G
G
G

Cp: 本来のﾓﾁｰﾌと予測されたモチーフを合わせた総和の範囲長に対する重複部の長さの率G

Cp = a / b x 100

G

本来のﾓﾁｰﾌG

予測されたﾓﾁｰﾌ

P-valueが一番低い場合の拡張プレコンセンサスをコンセンサスとする。
A C

G

A

C

T

a
b

(Consensus)

図 2-5-2-1 OSMO-finder のアルゴリズム
2.5.2.2.4 P-value
P-value は、最近一般に公開されている TOOL などで解析結果の評価などに使われている場合が多い。計算方法は各々の特徴をうまく利用したものになっているが、そもそもの意味は、今回のようにモチーフの出現に関してであれば、解析した配列と同じ大きさのランダムな配列が解析対象として与えられた場合、少なくとも解析して得られたモチーフと同じ数だけ出現する確率と定義できる。
今、長さがｎ(bp)のシーケンスがｍ（本）存在する解析対象の配列の中に長さ W（bp）のモチーフが L（本）検出された場合を考える。この解析対象の配列から、モチーフとなり得るシーケンス、つまり検出されたモチーフと同じ長さのシーケンスがｔ（本）取れるとすると、
ｔ = （ｎ ― ｗ ＋ １）× ｍ
・・・（１）となる。このモチーフの出現確率を P とした場合、このデータセットから L（本）以上のモチーフが検出される確率は二項分布に従い、P-value は、P-value =t

C L ｛ P L × (1 ― P) t − L ｝- 105 -

・・・（２）

の式で得られる。
ここでモチーフの出現確率 P について考える。
対象のモチーフのシーケンスを、塩基がランダムに並んだ際に偶然に得られらたものと仮定すると、モチーフの出現確率は、その配列に従った a,ｇ,c,ｔ各々の出現確率の積である。よって、モチーフ S をS ＝ （S 1 ,S 2 ,S 3 ,・・・・・・・,S i ）S i ＝ ｛a,ｇ,c,t ｝
・・・（３）と表現し、 q (Si ) をデータセット中の S i の出現確率（組成）とすると、
W∏ q(Si)P ＝・・・（４）i =1と表すことができる。
一方、OSMO-finder は先に述べた通り、一定の塩基の相違を許す。最大許容相違塩基数を V と表し、変異を v だけ持つモチーフの出現数を l (v) とすると、
L ＝ l (0) ＋ l (1) ＋ l (2) ＋・・・＋ l (V )V＝

∑ l (v )v =0であることから、出現確率も、
P all ＝ p(0) ＋ p(1) ＋ p(2) ＋・・・＋ p (V )V＝

∑ p (v )・・・（５）v =0である。段階的に見ていくと、 p(0) は相違が全く無い完全一致の場合の出現確率なので、（４）式を書き換えてW

p(0) ＝∏ q(Si)・・・（６）i =1である。次に、１塩基の相違が存在する場合の出現確率 p(1) は、
W

p(1) ＝W

1 − q( Si ) ∏ q(Si) × ∑  q(Si) i =1＝ p (0)
1 − q( Si ) × ∑
i =1  q ( Si ) 
i =1W・・・（７）と表せる。続けて、２塩基の相違が存在する場合の出現確率 p(2) は、
p(2) ＝ p (0)×W −1 W1 − q( Sx)

x =1 y = x +1∑ ∑  q(Sx) ×x < y- 106 -

1 − q ( Sy ) q ( Sy ) 

・・・（８）である。更に、例として３塩基の相違が存在する場合の出現確率 p (3) 、４塩基の相違が存在する場合の出現確率 p (4) を挙げておくと、
p (3) ＝ p (0)×W − 2 W −1W

1 − q ( Sx)∑ ∑ ∑  q(Sx) ×
x =1 y = x +1 z = y +1

1 − q ( Sy ) 1 − q ( Sz ) ×q ( Sy )q ( Sz ) x < y < z・・・（９）
p(4) ＝p (0) ×W −3 W − 2 W −1W

1 − q( Sx)∑ ∑ ∑ ∑  q(Sx) ×
x =1 y = x +1 z = y +1 a = z +1

1 − q( Sy ) 1 − q ( Sz ) 1 − q( Sa) ××q ( Sy )q( Sz )q( Sa ) x < y < z < a・・・（１０）となり、これを相違数が最大許容相違塩基数 V の値に達するまでコンピュータで計算していけば、一定の相違を許容したモチーフの出現確率 P all が求められ、従い、（２）式を用いた P-value の計算が可能となる。
2.5.2.2.5 D-value
D-value は相対エントロピーと呼ばれるもので、基準となる確率と観測された確率の情報量の差を観測させた確率に積することで、期待値を求めたものである。
OSMO-finder では、与えられた解析対象の配列データ全体の塩基の組成を基準となる確率、モチーフのコンセンサス配列の組成を観測された確率として相対エントロ
ピーを求めている。
前出のモチーフ S を利用して説明する。このモチーフの中の塩基 a,g,c,t の出現頻度それぞれを q(a) , q ( g ) , q (c) , q (t ) 、解析対象の配列データ全体の塩基の組成をQ(a) , Q( g ) , Q(c) , Q(t ) とすると、相対エントロピー R は、
q (α )R ＝
q (α ) log
・・・（１１）∑Q(α )α = a , g , c ,tで求められる。
2.5.2.3 評価
インターネット上で公開されている MEME というモチーフ検出プログラムがあり、OSMO-finder との実行結果の比較で性能評価を試みた。図 2-5-2-2 はその性能比
較のうち、
塩基長 200bp の配列 × １０件 のデータセット- 107 -

を乱数を用いて作成し、その中のモチーフを検出した結果である。ここでは、長さ 8bpという非常に短いために検出が難しいモチーフをデータセットに潜ませた実験である。
左はモチーフを 10 件潜ませたデータセットの解析結果で、各々に変異を増やしていった場合の性能の推移を示している。 評価には Cp 値（図 2-5-2-1 右下部参照）を利用することにし、同じ条件のデータセットを 100 セット作成して解析した結果の Cp 値を評価値としている。MEME と比べると、OSMO-finder は高い評価値を示している。変異が多くなるにつれて、MEME と OSMO-finder の評価値の差が大きくなっていることがわかる。これは、OSMO-finder が比較的弱い相同性を持つモチーフの存在をも考慮した上でモチーフを決定することに他ならない。念のために潜ませるモチーフの件数を５件だけにした場合のグラフが右のグラフである。OSMO-finder は出現頻度の高いモチーフを検出するというコンセプトであるため、今回利用したデータセットの中に長さ 8bp のモチーフが５件だけ潜んでいるという条件は厳しいものである。この条件で MEME と比べて見ても、OSMO-finder の方が有意であることがわかる。
OSMO -w 8
OSMO -w 6
MEME -minw 8(ﾓﾁｰﾌ長 8bp, ﾓﾁｰﾌ件数 10 件)

MEME -minw 6(ﾓﾁ ｰﾌ長 8bp, ﾓﾁｰﾌ件数 5件)

0.60000.20000.18520.18000.50000.48810.16000.42630.14770.40000.14510.14000.1134Cp

Cp

0.12000.31740.31710.30000.09980.10000.09670.08000.20000.17680.10000.06000.06500.05130.00450.00420.00000.04360.04290.04000.08210.02000.00170.00230.01010.00750.00550.0000

0

1

2

0

1

2

ﾓﾁｰﾌのコンセンサスとの変異(bp)ﾓﾁｰﾌのコンセンサスとの変異(bp)図 2-5-2-2 解析結果
2.5.2.4 結論
OSMO-finder は塩基配列のデータセットの中からモチーフを検出する。相同性が弱いモチーフをも検出して考慮した上で高頻度に出現するモチーフを見つけ出す。実
際のゲノムシーケンスには変異が存在することは知られており、存在するモチーフも互いに相同性が弱いことが考えられることから、モチーフ検出に OSMO-finder を利- 108 -

用することは大変有効であろうと思われる。

- 109 -

2.5.3 発現制御因子予測システム：N'Tiss
2.5.3.1 緒言
真核生物とくに多細胞生物の転写調節機構は複雑であり、様々な因子が絡み合っている。上流配列に存在する転写制御領域に関しても、基本転写因子(TATAA
配列など)を除いたとしても、単一でその遺伝子ある細胞もしくは組織内の転写を制御しているとは限らない。さらにこういった複雑な機構を通して細胞分化や恒常性維持を実現していると考えられる。そこで、我々はヒトに関して、ある遺伝子の上流に存在するシスエレメントのペアーと組織特異的発現との関係を二次および三次情報量等を用いて調べた。
2.5.3.2 背景
多細胞真核生物における転写制御機構の解明はポストヒトゲノム時代においてもっとも意義のある課題の一つである。遺伝子発現を測定するための多くの方法が開発されてきているが、より深い理解を得るためには、異なったタイプの生物学的デー
タとの統合が必要である。今日までに、多くの研究が転写を制御する非コード領域の研究に向けられ、いくつかの実験的もしくはコンピュータを用いた配列解析により遺伝子の近くにある領域からシスエレメントの探索を行ってきた。この遺伝子の近くに存在するシスエレメントとその遺伝子の発現の関係を解析することは有意義であると考えられる。さらに、二組のシスエレメントと遺伝子発現の関係は我々に多細胞真核生物の複合的な転写制御機構の情報を与えるにちがいない。また、転写制御機構に対する深い理解に達するためには、我々はある条件下で変動する遺伝子の発現データだけでなく、正常アダルト組織を維持している恒常的に活性化している遺伝子のことも考えなければならない。今回の研究において、我々は、二事象、及び三事象の相互情報量を用いて、組織特異的に高発現している遺伝子を制御しているシスエレメントのペアーの同定に着目した。
2.5.3.3 方法の概要
H-Inv の活動を通じて、我々は、およそ４万件の完全長 cDNA をヒトゲノムにマッピングし、遺伝子の位置（H-Inv loci）と各々の遺伝子構造を決定した(1)。これにより、我々は転写制御に関わっている領域を正確に抽出し、TRANSFAC データベースに記載されている、現在までに知られているシスエレメントを割り当てることができた(2)。さらに、我々は各々の cDNA クローンもしくはローカスに関連する発現データ
をいくつかのプラットフォームから集めた(3)。それらの中の iAFLP のデータを我々は用いた。iAFLP の特徴は、このプラットフォームからは、目的とする分子の分布が組織ごとにパーセントで得られることであり(4)、これにより、我々は正常アダルト組
織において各組織に特異的に高発現している遺伝子を見つけることが可能である。
- 110 -

これらのデータを用い、ある組織もしくは細胞において特異的に発現している遺伝子をコントロールする転写制御因子の組み合わせを同定するために、二事象に加え、我々は三事象(higher-order)の相互情報量を用い、三組の変数（シスエレメントの組み合わせと組織特異的発現）の解析を行った。複雑系の解析には情報エントロピーの理論が広く用いられている(5)。特に二次相互情報量は二つの系の相互関係に関して一般的な測定値を与えてくれる(6)。今までにもいくつかの生物学の研究において、二次相互情報量が二事象を扱うコンピュータ解析に用いられている。しかしながら、転写制御のような複雑系を取り扱う際には、我々はフラストレーション効果を考慮しなければならない(6)。例えば、仮に、二つの転写制御因子が共同してある遺伝子の発現を活性化したとすると、我々は二つの転写因子のうちのどちらか一つの存在と組織特異的な発現パターンの間に相互関係を見出せないかもしれない。別な言い方をすると、たとえ三つのうち二つの系が独立な関係でも、三つの事象の間には何らかの関係がある可能性はある。高次相互情報量は、フラストレーション効果を妥当に評価するものである(6)。二次相互情報量は常に負でない値を取るが、高次相互情報量は正負どちらも取り得て、その符号が三事象の間の相互関係の指標となる(7)。
2.5.3.4 結果
今回、我々は二次および三次情報量を比較することによって、いくつかの組織特異的な高発現を制御していると予測されるシスエレメントのペアーを得た。一例として図 2-5-3-1 に示す。V$NHF1_01 と V$NHF4_DR1_Q4 とのペアーでは、
corpus/callosum/gllia と Liver/hepato に特異性が高いことがわかる。NHF1 および NHF4 などは肝臓特異的因子として知られている(8)。我々の解析ではこれらペアーを見たときに、その共起性は見られなかったが（二次相互情報量が低いので）、
組織特異性の違いを見たときに、期待値の確率分布との違いが見られる。実際にV$NHF1_01 と V$NHF4_DR1_Q4 が予測され、Liver/hepato で 30%以上の発現の観測された遺伝子を示す（表 2-5-3-1）。特に肝臓で発現していると思われる酵素が見受けられるが（HIX0005053, HIX0008607, HIX0011002）、一方で機能の未知のものも含まれている（HIX0002199, HIX0010892）。次に、V$NHF1_01 とV$TEF_Q6 に関しては、明らかに筋肉に特異性がある。

- 111 -

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1

co
rp

us

br

ain
ce s temca rebllo
su rum
m
/g
li a
sp
i
m ne
lym arro
ph w
no
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int ruses
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kid o
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y
lun
g
ad
re co
na lo
n
l
pa gl an
nc d
re
as
e

0

図 2-5-3-1 V$NHF1_01 と V$NHF4_DR1_Q4 とのペアー。縦軸は相対発現量(%)、横軸は組織分類を示している。ピンク（ランダムの期待値）に比べて、このペアーを持っている遺伝子は Liver/hepato で高発現していることがわかる。
表 2-5-3-1 Liver specific genes possibly controlled by HNF1 and HNF4

H-Inv ID
Expression level (%) Definition of H-Inv
HIX0002199
34
Conserved hypothetical protein.
HIX0005053
93
Similar to Aminopeptidase.
Aldo-keto reductase family 1
HIX0008607
82
member C4 (EC 1.1.1.-)
HIX0010892

82

HIX0011002

36

HIX0014668

71

HIX0019386

57

Hypothetical protein.
Aldehyde dehydrogenase,mitochondrial precursor(EC 1.2.1.3)
Leucine-rich alpha-2glycoprotein precursor.
Similar to 40S ribosomal
protein S17.

2.5.3.5 システム- 112 -

我々はさらに、今回の解析を実行するためのシステム(Ntiss)を開発した。この概要を図 2-5-3-2 に示す。

図 2-5-3-2 二次、三次情報量による解析支援システム- Ntiss –2.5.3.6 考察
ヒト遺伝子の全セットとそのマッピングと発現情報が得られれば、一つの有限な確率空間を定義でき、確率分布が高精度で求められる。また、今後、各々のデータの精度が上がれば、それに応じて正確に全ての事象の確率が定義できる。これに比較すると、ベイズの定理などを用いた推定を基本にした解析は、これまで
bioinformatics の分野で盛んに用いられているが、これらは母集団とサンプリングした集団のように、期待値と比較するものである。しかし、サンプリング数が十分大きくないと誤差が大きく、サンプリング数の影響を考慮する事が難しい。今回解析した
我々のシスエレメントペアーのデータは予測にすぎないが、今回の研究は高次の相互情報量の応用を示したばかりでなく、複数の因子が関与している複雑なヒトの転写制御機構の解析法を示したことに意義があると考えられる。さらに、このアルゴリ- 113 -

ズムは解析の対象が制限されるものではないので、生物学的現象のみでなくあらゆる現象に応用可能である。

- 114 -

３．統合ＤＢ公開システム
3.1 統合ＤＢ公開システムの趣旨
平成１１年１２月１９日付け内閣総理大臣決定「ミレニアム・プロジェクト（新しい千年紀プロジェクト）について」において「バイオインフォマティク
ス技術による遺伝子情報の分析・活用」という観点から「ゲノム研究成果の共通研究基盤として、ＤＮＡデータバンクを含めてネットワーク化するとともに、バイオテクノロジー関連の膨大なデータの利用環境の高度化を図るため、統合
データベースを開発・提供」に取組むこととなった。
ゲノム情報等、バイオテクノロジーに関連する種々のデータベースが世界中に存在するが、情報技術を十二分に使いこなせる人材の少ないことから、産業界においては、それらデータベースを産業及び研究の利用に供することが困難であった。膨大なバイオテクノロジーに関連する情報が産出され続ける今日にあって我が国バイオインダストリーの技術開発力の低下を招く懸念があった。
そのため、バイオテクノロジーに関連する膨大なデータの利用環境の高度化を図るため、必要な検索・推定機能等を備えた統合データベースを開発・提供することになった。
統合ＤＢ公開システムは、我が国における先進的な情報技術を導入することで、点在するバイオ情報を一括して提示・検索・比較・解析できるようなバイオイ
ンフォマティクス関連データベース整備し、広く産業界等へバイオ情報の高度利用環境を提供することを目的として開始された。
統合ＤＢ公開システムは、下記のように推進した。
平成１２年度 バイオ関連データベース・ツールの基盤整備
平成１３年度 統合ＤＢ公開システム試行公開
平成１４年度 統合ＤＢ公開システム一般公開
平成１５年度 統合ＤＢ公開システム公開形態の多様化
平成１６年度 統合ＤＢ公開システム再整備- 115 -

3.2 バイオ関連データベース・ツールの基盤整備
バイオ関連データベース・ツールの基盤整備として、以下の作業を行った。
3.2.1 アノテーションデータベースの整備
配列情報・クロスリファレンス情報、ＳＮＰｓ情報、ＥＳＴ情報、ＳＴＳ情報等を参照するツールを開発し、このツールを利用してアノテーションデータ
ベースを作成した。
①アノテーションツールの開発
バイオ研究情報高度利用システムに統合化されたデータベース及び検索・解析機能を統合的にアクセスするＧＵＩを開発した。また同時にアノテーション作業を支援する機能を開発した。
②アノテーションデータの作成
本事業で開発されたツール群を利用し、実際の配列データに対しアノテーショ
ンを付与した。

3.2.2 基盤データベースの整備
バイオ研究情報高度利用システムに産業利用上有用であるＳＮＰｓデータベ
ース及びｃＤＮＡデータベースを加えて発展拡充した。
①ＳＮＰｓデータベースの統合化
将来のオーダメイド医療実現のための基本的なデータとなる、ヒトＳＮＰｓデータベースを整備し、検索インターフェース等の機能を付加した。
②ｃＤＮＡデータベースの統合化
ゲノムプロジェクト終了後の遺伝子機能推定の基本的なデータとなる、完全長ｃＤＮＡデータベースを整備し、検索インターフェース等の機能を付加した。

- 116 -

アノテーションデータベースの整備

アノテーションポストエンジン
高度検索機能の開発
データ解析機能の開発

基盤データベースの整備

BAD
・・・・・・・
バイオ産業情報化モデル
システムの統合化

微生物の情報解析システム(B班)
リガンド相互作用解析システム

バイオ産業情報化モデル
システムの統合化

DDBJ

微生物の情報解析システム(A班)

DigitalBiolab
Mutation View

・・・・・・・・・・・・

アノテータ

JBICユーザ

バイオＥＣの発展継承

SNPs
DB

オリジナルデータ
ベースの整備

GalleriaBio

cDNA
DB

解析システム群
遺伝子ネットワーク解析システム

システムインタフェース設計(Top View)

バイオデータベース統合基盤

アノテーションラボ

ｱﾉﾃｰｼｮﾝ
ﾗﾎﾞDB

アノテーション
View

アノテーション
プレエンジンcDNA

ｽｰﾊﾟｰｱﾉﾃｰﾀ

マネジメントステム

菌株データベース

図 3-2-2-1 基盤データベースの整備の概要

3.2.3 高度検索機能の開発
文献の複合検索機能、シーケンスの複合解析機能を統合化し、配列に対するアノテーション付与を効率化した。
①複合検索・解析結果の要約機能の統合
複合検索機能については、文献を要約する機能を統合した。複合解析機能については、解析結果からアノテーションのために抽出するタグやキーワードを認識し、サマリーする機能を付加した。

- 117 -

②①②

複合検索・解析結果の
要約機能

②

③
Client
WebBrowswe

PubMedInterNet①
VextMiner

アノテーション
ラボDB

④
文献情報

⑤

⑤

図 3-2-3-1 複合検索機能概要① アノテーションラボ DB から、
アノテーション付与済みの cDNA を取得し、表示されたアノテーション情報からキーワードを指定する。
② キーワードを PubMed に送り、検索結果を取得する。
③ 取得した結果を一覧表示する。
④ ②で取得した検索結果を VextMiner 用データベースに格納する。
VextMiner の機能を利用した。

3.2.4 データ解析機能の開発
以下の解析ツールを開発し、アノテーションの高度化を図った。
①遺伝子発現情報付加ツール
インターネットから様々な手法による遺伝子発現情報を抽出し蓄積する一方、DNA マイクロアレイや DNA チップを用いた実験の画像情報とそれらを比較するとともに、インターネットを利用して、遺伝子の EST や cDNA などに対して発現データの諸量のグラフや画像情報を付加するための情報付加ツールを開発した。

- 118 -

図 3-2-4-1

遺伝子発現情報付加ツール詳細概要②遺伝子構造情報付加ツール
インターネットから、転写制御領域などといった遺伝子構造の情報を抽出し、データベース化する機能と、転写制御領域予測ソフトウエアなどの遺伝子構造の予測ツールによる実行結果を合わせて比較できるインターフェースを備える
ことにより、インターネット上での利用を視野にいれた遺伝子構造の情報付加ツールを開発した。

図 3-2-4-2遺伝子構造情報付加ツール詳細概要- 119 -

3.2.5 オリジナルデータベースの整備
平成１０年度ＮＥＤＯバイオインフォマティクス技術開発(生物資源情報基盤整備加速化研究開発)の成果である情報解析システム及びデータベースの整備を行った。
①情報解析システムの整備
ゲノムデータベースや文献データベースから、生体分子関連情報等のデータを抽出し、システム化した情報解析システムを整備した。
②実験解析装置データベースの整備
マイクロアレイ等の装置開発から得られたデータベースを整備した。

3.2.6 バイオ産業情報化モデルシステムの統合化
平成１０年度バイオ産業情報化モデルシステム（バイオ産業ＥＣ）の開発・実証の成果を統合化した。

3.2.7 システムインタフェース設計
バイオ研究情報高度利用システムへの統合化における、システムインタフェース（ＧＵＩ及びシステム間インタフェース）の設計を行った。

3.2.8 計算機システム整備
新たに導入する計算機システムに対するＯＳ、ミドルウエアのインストール及びアプリケーションの動作環境の設定を行った。また、既存の計算機システムの再配置も行った。

3.2.9 インテグレーション試験
バイオ研究情報高度利用システムへの統合化に使用する各計算機システム及びシステム間の整合性を試験した。

- 120 -

3.3 統合ＤＢ公開システムの試行公開
統合ＤＢ公開システムの一般公開に先駆け、一般利用者向けにシステムの試行公開を実施した。
①目的
平成１４年４月１日からの統合ＤＢ公開システム一般公開に向け、試行でシステムを公開する事により、ユーザインタフェースや機能不足等一般利用者からの意見等を参考にする為実施した。
②期間
平成１３年８月１０日～平成１４年３月３１日③試行利用者登録システム
試行利用申込みの為の「登録コンテンツ」を作成し、ＪＢＩＣホームページ
からリンクした。
④試行利用登録者
平成１３年８月１０日～平成１４年３月３１日の統合ＤＢ公開システム無償一般公開期間中、官庁・研究機関・大学・一般企業から３２５名の利用申込みがあり、３２３名分の利用登録（ＩＤ発行）を実施した。
⑤試行公開の利用状況
統合ＤＢ公開システムの試行公開期間に於ける、各サブシステム毎の利用状
況を下図に掲載する。

統合ＤＢ公開システム無償一般公開
利用者状況(2001.08- 2002.03)
統合
DB 公開システム試行公開 利用者状況(2001.08 – 2002.03)
生体分子リガンド相互作用解析システム

4500

遺伝子ネットワーク解析システム

4000

疾患遺伝子データベース

3500

菌株データベース
発現プロフィールデータベース(登録・解析）

3000

DigitalBiolabシステム

2500

バイオＤＢ検索／解析システム

2000

生物研究情報の複合解析システム
生物研究情報の複合検索システム

1500

実験用資材受発注システム

1000

クローン分与システム

500

実験動物資材受発注システム

0

微生物資材受発注システム

８月

９月 １０月 １１月 １２月 1月

２月

３月

バイオDBトップページ

図 3-3-1 統合ＤＢ公開システム試行公開- 121 -

利用者状況

3.4 統合ＤＢ公開システムの一般公開
3.4.1 統合ＤＢ公開システムの一般公開
平成１３年度に公開準備を完了させていた統合ＤＢ公開システムを「JBIC
バイオＤＢシステム」という名称で、平成１４年４月１日、一般に正式公開した。一般への公開方式は、Web を用いたもので、JBIC と契約（登録）することによって ID とパスワードが与えられ、それらを用いることによって誰でもが
２４時間自由に利用できるものである。この JBIC バイオ DB システムは、下記のような構成で、ユーザからＷＥＢ経由でアクセスできるものとした。

図 3-4-1-1 バイオＤＢシステムイメージ図
また、下記の５種類のメニューで構成されている。
・バイオＤＢ検索／解析システム
・発現プロファイル解析システム
・バイオＤＢインターネット検索／解析システム
・生物資材受発注システム
・独自ＤＢシステム
以下にメニューごとの特徴を明記する。
- 122 -

図 3-4-1-2 バイオＤＢ検索／解析システム
バイオＤＢ検索／解析システムは、多くのバイオＤＢに対して、ホモロジー検索／全文キーワード検索／モチーフ検索／ゲノム位
置検索／ＯＭＩＭ検索等の各種検索を行うことができる。
また、不正なアクセスの規制・検出、情報の破壊防止の機能を持つ。

図 3-4-1-3 バイオＤＢ検索／解析システムの秘匿性
バイオＤＢインターネット検索／解析システムは、バイオに関する情報につ- 123 -いて、インターネットより最新の情報を自動収集するシステムである。

図 3-4-1-4 バイオＤＢインターネット検索／解析システム
発現プロファイルシステムは、「ヒトゲノム機能探索のための遺伝子発現プロ
ファイルデータベース研究開発」プロジェクトで得られたデータを公開している。

図 3-4-1-5 発現プロファイルシステム- 124 -

生物資材受発注システムは、微生物資材、実験動物資材について、インター
ネットを用いて分譲依頼や、依頼確認を行うためのシステムである。

図 3-4-1-6 生物資材受発注システム
独自ＤＢには、他の公開サイトでは入手できないＤＢを登録してある。

図 3-4-1-7 独自ＤＢシステム
生体機能情報データベース (BAD:Biological Activity Database)は、酵素蛋
白質を対象に、その基本的機能である科学反応式や反応定数（Ｋｍ値等）などの情報を収集している。
- 125 -

図 3-4-1-8 生体機能情報データベース
疾患遺伝子データベースは、疾患者の遺伝子情報を表示している。

図 3-4-1-9 疾患遺伝子データベース

菌株データベースは、東京農業大学 菌株保存室の菌株データ約 3000 株を収- 126 -

録している。

図 3-4-1-10 菌株データベース
リガンドデータベース(ProLINT)は、リガンﾄﾞ情報と、その生体分子に対する結合強度等の相互作用情報を電子化している。

図 3-4-1-11 リガンドデータベース
生体分子局在データベースは、生体分子が存在する組織・細胞の情報を表示- 127 -

する。

図 3-4-1-12 生体分子局在データベース(TissueDB)
薬物代謝酵素データベース(CYP450/HAB)は、Ｐ４５０遺伝子情報、薬物代謝情報を効率よく検索でき、ユーザフレンドリーで使いやすい環境をデータベース化した。

図 3-4-1-13 薬物代謝酵素データベース- 128 -

3.4.2

統合ＤＢ公開システムの利用状況(1)「JBIC バイオＤＢシステム」の利用登録
平成１４年度の「JBIC バイオＤＢシステム」の利用登録は、一般企業２５社、アカデミア３０組織からの契約（登録）があり、約４５０のＩＤを発行した。
(2)平成１４年度平成「JBIC バイオＤＢシステム」利用実績
平成１４年度の「JBIC バイオＤＢシステム」の各サブシステムの利用実績は以下の通りである。

統合ＤＢ公開システム 利用者状況（１４年度）
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
4 5 6

7 8 9 10 11 12 1 2 3

SNPs頻度相互作用(HAB)
薬物代謝関連酵素
生体分子局在ﾘｶﾞﾝﾄﾞﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ
菌株ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ
疾患遺伝子
生物機能情報実験用資材受発注
実験動物受発注
微生物受発注
複合解析
複合検索
発現ﾌﾟﾛﾌｧｲﾙ
ﾊﾞｲｵDB

図 3-4-2-1 統合ＤＢ公開システム利用者状況（１４年度）- 129 -

3.4.3 統合ＤＢ公開システムの機能強化「JBIC バイオＤＢシステム」の各機能の強化および新規機能の追加を実施した。
(1) バイオ DB 検索/解析システムリリースアップ機能改修「統合ＤＢ公開システム」で検索・解析対象データとして利用している公共
ＤＢのフォーマット変更、データ増加、対象ＤＢ入手ルートの見直しに伴い、現行システム環境の改修を行った。
(2) 発現プロファイル解析システム新版公開
日本独自の遺伝子発現プロファイルデータとして、平成 11 年度「ヒトゲノム
機能探索のための遺伝子発現プロファイルデータベース研究開発」プロジェ
クトで得られたデータを広く公開し、利用できるようにするとともに、平成
10 年度「バイオ産業情報化モデルシステム（バイオ産業 EC）の開発・実証」
で整備した、公開されているヒト・酵母の遺伝子発現プロファイルデータを統合し、更に今後出てくる公共の遺伝子発現プロファイルデータを簡便に登録できるようにした。これによって、日本における遺伝子発現プロファイル
データのセンターとして遺伝子機能の解明や創薬に貢献できるようになった。
(3) 疾患遺伝子 DB 改善
公開中の JBIC バイオ DB システムのサブシステムの一つ疾患遺伝子データベ
ースシステム「MutationView」について、ソフトウェアを新規開発版に更新するとともに、データを新規開発のものに更新・増補した。
(4) 薬物代謝関連酵素(P450DB)データ追加
薬物代謝関連酵素遺伝子（Ｐ450 を含む第１相及び第２相反応酵素群）に関する網羅的かつ系統だった最新情報を効率的に供給した。
(5) SNPS 頻度データベース新規公開
平成１２年度ＮＥＤＯ委託「ＳＮＰｓ関連技術開発」に係る再委託（開発項
目名「実用型臨床 SNPs 迅速検出・解析システムの研究開発」）に基づき開発した成果をベースに、SNP 頻度解析センターの SNPs 頻度解析の集大成として有益な頻度情報を JBIC 会員を初め広く公開するためのシステムを構築した。
既に公開されている SNP や遺伝子などの情報及び SNPs 頻度解析センターの情報を高機能検索・ビューワにて表示するとともに、ゲノムビューワと連携し選択した領域にある配列や SNP や Exon などの情報を同時に取得し効率よく配列情報まで表示可能なシステムを開発した。

- 130 -

3.5 統合ＤＢ公開システムの公開形態の多様化
平成 14 年 4 月に一般公開した「JBIC バイオ DB システム」の公開形態を多様化して、15 年度も継続して運用した。
公開形態の多様化は、下図の公開形態を用意することで実現した。
これらの DB の一般への公開は、いずれも Web を用いている。この新しい「JBIC
バイオ DB システム」の考え方を以下に示す。
・フリーDB①
利用申し込みや利用契約を必要とせず、誰でも自由に利用できる DB② 利用者 ID、パスワードなどもなく、無償、認証無の DB③ DB 提供者が無条件オープンを望む DB④ Human Full-length cDNA Annotation Invitational の成果ＤＢなどを公開
・チャージド DB① JBIC と利用契約を行ない、契約者だけが利用できる DB② 利用者 ID、パスワードなどを発行した認証有の DB③ セキュリティー機能が付加されているとか、他 DB にない独自の DB など何らかの付加価値を持つ DB.
具体的には、現在公開しているＤＢやフリーＤＢに何らかの付加価値を付与したＤＢ
・コマーシャル DB① 任意団体、ベンチャー、一般企業など JBIC 以外の団体（第三者）が、JBICのシステムやファシリティーの一部を用いてビジネスを行なう DB② 認証は有、有償・無償については、JBIC は関知せず、第三者の方針に依存する DB③ 第三者は何らかの形で、JBIC にビジネス実施権利金（再使用権利金、ロイ
ヤリティーなど）を支払う DB
3.5.1 チャージド DB の利用状況(1)利用登録
民間企業 21 社、Human & Animal Bridge（HAB）協議会員企業 10 社、ファルマスニップコンソーシアム（PSC）会員企業 1 社、アカデミア 46 組織であり、約 450 名の登録がある。利用頻度は、約 3,000 回／月程度であった。
(2)平成１５年度「JBIC バイオＤＢシステムチャージド DB」利用実績- 131 -

平成１５年度の「JBIC バイオＤＢシステムチャージド DB」の各サブシステ
ムの利用実績は以下の通りである。

実験用資材受発注

統合DB公開システム 利用者状況（１５年度）

実験動物受発注

18,000

微生物受発注16,000

H10年度NEDO
PSC

14,000SNPs頻度12,000相互作用(HAB)
薬物代謝関連酵素

回 10,000
数 8,000

生体分子局在ﾘｶﾞﾝﾄﾞﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ
菌株ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ

6,000

疾患遺伝子

4,000

生物機能情報
複合解析

2,000

複合検索

0

発現ﾌﾟﾛﾌｧｲﾙ

4

5

6

7 8

9 10 11 12 1

2

3

ﾊﾞｲｵDB

図 3-5-1-1 統合ＤＢ公開システム利用者状況（１５年度）- 132 -

3.5.2 チャージド DB の機能強化
チャージド DB の各機能の強化および新規機能の追加を実施した。
(1)「GalleriaBio システム」機能改修「GalleriaBio システム」について、ユーザインタフェースの改善、検索ツール群の最新バージョンへのアップグレード、現行公共 DB データを有効に利用する為の環境プログラムの改修作業を実施した。本改修を実施したことで「GalleriaBio システム」の使い勝手を向上させた。また、ツール類を最新の状態にしたことで、公共 DB データを有効利用及び、研究精度の向上、研究業務の迅速性の向上を図った。
(2)「チトクローム P450 および薬物代謝酵素データベースシステム」の更新①
コンテンツデータの新規追加
新規にデータを追加して、内容の拡充を図った。
②
各種アノテーションデータ及び SNPs 情報の収集並びに登録追加したコンテンツデータに対して各種アノテーションデータ及びSNPs 情報の収集並びに登録を行ってサービス性を向上させた。
(3)薬物動態頻度解析データベースシステムの新規公開
SNPs が病気の罹り易さや薬の効き易さ等に関係があると言われており、現在世界で盛んに研究が行われている。さらに薬との関係で言えば、薬の効き易さ（効き難さ）のみならず、副作用や、体内での薬の分解し易さ等、いわゆる薬物動態も SNPs と関連がある。
日本製薬工業協会では、薬の効き易さ、副作用や薬物代謝等の薬物動態と
SNPs の関連に注目し、日本人の薬物動態関連遺伝子の SNPs に関する研究を推進するため、12 年 9 月、参加企業 43 社（現 42 社）からなるファルマスニップ
コンソーシアム（PSC）を設立し、15 年 3 月までの約 3 年間、同研究を推進してきた。
この過程で、日本人約 1,000 人のボランティアから得られた遺伝子試料を用いて、202 種の薬物動態関連遺伝子中に見出された 4,272 個の SNPs について、
頻度解析データを収集した。
PSC の研究成果をバイオ DB のウェブサービスを実施している JBIC から公開することにより、広く一般での利用が可能となるとともに、関連するデータベ
ースとの連携機能を提供することで利用価値の一層の高度化を実現した。
システムの機能は、以下のとおりである。
①薬物動態関連遺伝子 202 種について同定された多型 4272 件の頻度解析データ
を遺伝子カテゴリから検索可能。さらに Gene Symbol、RefSeq などによるキー- 133 -

ワード検索、およびマイナーアレル頻度の範囲などの条件を指定しての検索ができる。②検索結果は遺伝子上の物理位置順に並べ、アミノ酸変異の有無など
により色分けしわかりやすく表示できる。
③薬物動態関連遺伝子 202 種のうち NCBI の LocusLink に Gene Symbol が登録されているものは LocusLink の情報を元に各公共データベースへリンクを行う。また同定された多型のうち dbSNP、JSNP に登録されているものもそれぞれリンクする。

図 3-5-2-1 ＰＳＣシステム画面例- 134 -

3.6 統合ＤＢ公開システムの公開形態の再整備
3.6.1 統合ＤＢ公開システムの環境の変化
下記のように、バイオ DB システム稼動当時に比べて環境が変化して来た。
①秘匿性の確保システム作成当時は、検索等のアクセスの秘匿性が強く求められたため、DB構築にあたっては秘匿性の確保に重点が置かれ、これが本システムの特徴となっている。しかしながら、ゲノムシーケンスの解読が進むにつれ、秘匿性への要求は薄れてきており、ユーザは余りメリットを感じなくなってきている。
②独自コンテンツの重視
システム作成当時は、①の秘匿性に加え主要な公共 DB の一覧性・一括検索性が求められたため、世界の主要な公共 DB を取り込んだシステムが構築された。
しかしながら、最近は他の DB にない独自のコンテンツが重要視されるようになり、公共 DB をシステム内に揃えておくことよりは、他にないコンテンツを持つことが必要となっている。
現行システムは、以上の状況変化に十分対応しきれておらず最近はアクセス数が減少傾向にある。

DBアクセス数 推移 （企業＋アカデミア） ２００４
1,800
1,600
1,400
1,200
回 1,000
数 800
600
400
200
0
4

5

6

7

8

9 10 11 12 123

図 3-6-1-1 統合ＤＢ公開システム利用者状況（１６年度）- 135 -

実験用資材受発注
実験動物受発注
微生物受発注
H10年度NEDO
PSC
SNPs頻度相互作用(HAB)
薬物代謝関連酵素
生体分子局在ﾘｶﾞﾝﾄﾞﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ
菌株ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ
疾患遺伝子
生物機能情報
複合解析
複合検索
発現ﾌﾟﾛﾌｧｲﾙ
ﾊﾞｲｵDB

3.6.2 環境の変化の対応
上記環境条件の変化を踏まえ、次の対応が必要である。
(1)公開内容の抜本的見直し
バイオ DB システムに求められるものの変化に伴い、既に本システムのアクセ
スにも変化が現れてきている。この実情を十分勘案し本システムの提供すべき内容を見直すことが必要である。当面は、アクセス数の少ないシステムを整理して、新規プロジェクトの成果の公開に傾注する等資金の有効な活用を図る。
(2)プロジェクト成果の早期活用
独自コンテンツが求められていることに鑑み、JBIC のプロジェクトの研究成果をプロジェクト終了前にも一定の条件のもとで公開する事業を促進する。

3.6.3 統合ＤＢ公開システムの今後の方向
上記環境条件の変化及び対応の考え方を踏まえ、バイオ DB システムの具体的方向は次のとおりとする。
現在、バイオ DB システムは、①フリーDB（H-INV）②チャージド DB（バイオDB（薬物代謝酵素システム等））③コマーシャル DB（FAMS BASE,PF-DB）の３カテゴリーで運用しているが、それぞれ次のように対応する。
(1)フリーDB：新規プロジェクトを通じる国家プロジェクトの成果 DB の公開
新規プロジェクトの中で、現在の H-InvDB の拡充を図るとともに、遺伝子多様性プロジェクト、タンパク機能解析・活用プロジェクト等の成果を公開していく。
(2)チャージド DB：廃止
廃止に際しては、代替システムを紹介する等ユーザに迷惑がかからないよう配慮する。
(3)コマーシャル DB：成果の早期活用
ＪＢＩＣプロジェクト以外の成果を積極的に取り込んで行くとともに、コンソーシアム形式等の活用による国家プロジェクトの成果の早期活用のため、積極的に活用する。

- 136 -

-4. 研究発表
4.1 論文
4.1.1 原著論文
1 ． Katoh T, Mano S, Ikuta T, Munkhbat B, Tounai K, Ando H,
Munkhtuvshin N, Imanishi T, Inoko H, and Tamiya G (2002) Genetic
isolates in East Asia: a study of linkage disequilibrium in the X chromosome.
Amer J Hum Genet 71: 395-400.
2．Anzai T, Shiina T, Kimura N, Yanagiya K, Kohara S, Shigenari A,
Yamagata T, Kulski JK, Naruse TK, Fujimori Y, Fukuzumi Y, Yamazaki M,
Tashiro H, Iwamoto C, Umehara Y, Imanishi T, Meyer A, Ikeo K, Gojobori T,
Bahram S, and Inoko H (2003) Comparative sequencing of human andchimpanzee MHC class I regions unveils insertions/deletions as the major
path to genomic divergence. Proc Natl Acad Sci USA 100(13): 7708-7713.
3．Yamaguchi-Kabata Y, Yamashita M, Ohkura S, Hayami M. and Miura T(2004) Linkage of amino acid variation and evolution of humanimmunodeficiency virus type1 gp120 envelope glycoprotein (subtype B)
linked with usage of the second receptor. J. Mol. Evol. 58: 333-340.
4．Mano S, Yasuda N, Katoh T, Tounai K, Inoko H, Imanishi T, Tamiya G,
and Gojobori T (2004) Notes on the maximum likelihood estimation of
haplotype frequencies. Annals of Human Genetics 68: 257-264.
5．Imanishi T, Itoh T, Suzuki Y, O'Donovan C, Fukuchi S, Koyanagi KO,
Barrero RA, Tamura T, Yamaguchi-Kabata Y, Tanino M, Yura K, Miyazaki S,
Ikeo K, Homma K, Kasprzyk A, Nishikawa T, Hirakawa M, Thierry-Mieg J,
Thierry-Mieg D, Ashurst J, Jia L, Nakao M, Thomas MA, Mulder N,
Karavidopoulou Y, Jin L, Kim S, Yasuda T, Lenhard B, Eveno E, Suzuki Y,
Yamasaki C, Takeda J, Gough C, Hilton P, Fujii Y, Sakai H, Tanaka S, Amid
C, Bellgard M, Bonaldo Mde F, Bono H, Bromberg SK, Brookes AJ, Bruford
E, Carninci P, Chelala C, Couillault C, de Souza SJ, Debily MA, Devignes
MD, Dubchak I, Endo T, Estreicher A, Eyras E, Fukami-Kobayashi K,
Gopinath GR, Graudens E, Hahn Y, Han M, Han ZG, Hanada K, Hanaoka- 137 -

H, Harada E, Hashimoto K, Hinz U, Hirai M, Hishiki T, Hopkinson I,
Imbeaud S, Inoko H, Kanapin A, Kaneko Y, Kasukawa T, Kelso J, Kersey P,
Kikuno R, Kimura K, Korn B, Kuryshev V, Makalowska I, Makino T, Mano
S, Mariage-Samson R, Mashima J, Matsuda H, Mewes HW, Minoshima S,
Nagai K, Nagasaki H, Nagata N, Nigam R, Ogasawara O, Ohara O,
Ohtsubo M, Okada N, Okido T, Oota S, Ota M, Ota T, Otsuki T,
Piatier-Tonneau D, Poustka A, Ren SX, Saitou N, Sakai K, Sakamoto S,
Sakate R, Schupp I, Servant F, Sherry S, Shiba R, Shimizu N, Shimoyama
M, Simpson AJ, Soares B, Steward C, Suwa M, Suzuki M, Takahashi A,
Tamiya G, Tanaka H, Taylor T, Terwilliger JD, Unneberg P,
Veeramachaneni V, Watanabe S, Wilming L, Yasuda N, Yoo HS, Stodolsky M,
Makalowski W, Go M, Nakai K, Takagi T, Kanehisa M, Sakaki Y,
Quackenbush J, Okazaki Y, Hayashizaki Y, Hide W, Chakraborty R,
Nishikawa K, Sugawara H, Tateno Y, Chen Z, Oishi M, Tonellato P,
Apweiler R, Okubo K, Wagner L, Wiemann S, Strausberg RL, Isogai T,
Auffray C, Nomura N, Gojobori T, and Sugano S (2004) Integrative
Annotation of 21,037 Human Genes Validated by Full-Length cDNA Clones.
PLoS Biology 2: 856-875.
6．Nakamura Y, Itoh T, Matsuda H. and Gojobori, T (2004) Biased biological
functions of horizontally transferred genes on 324,653 open reading framesof 116 prokaryotic complete genomes. Nature Genetics 36:760-766
7．Iwama H, and Gojobori T (2004) Highly conserved upstream sequences
for transcription factor genes and implications for the regulatory network.

PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE
UNITED STATES OF AMERICA 101(49):17156-61
8．Tanino M, Debily M A, Tamura T, Hishiki T, Ogasawara O, Murakawa K,
Kawamoto S, Itoh K, Watanabe S, de Souza S J, Imbeaud S, Graudens E,
Eveno E, Hilton P, Sudo Y, Kelso J, Ikeo K, Imanishi T, Gojobori T, Auffray
C, Hide W, and Ookubo K (2005) The Human Anatomic Gene Expression
Library (H-ANGEL), the H-Inv Integrative Display of Human Gene
Expression across Disparate Technologies and Platforms. NUCLEIC ACIDSRESEARCH 33:D567-D572
9. Kanako O. Koyanagi, Masato Hagiwara, Takeshi Itoh, Takashi Gojobori,- 138 -

and Tadashi Imanishi (2005) Comparative genomics of bidirectional genepairs and its implications for the evolution of a transcriptional regulation
system. Gene 353(2):169-176
10. Mitsuteru Nakao, Roberto Barrero, Yuri Mukai, Chie Motono, Makiko
Suwa and Kenta Nakai (2005) Large-scale analysis of human alternative
protein isoforms: pattern classification and correlation with subcellular
localization signals. Nucleic Acids Research 33(8):2355-2363
11. Fujii Y, Itoh T, Sakate R, Koyanagi K, Matsuya A, Habara T, Yamaguchi
K, Kaneko Y, Gojobori T, and Imanishi T (2005) A web tool for comparative
genomics: G-compass. GENE 364: 45-52.
12. Yamasaki C, Koyanagi KO, Fujii Y, Itoh T, Barrero R, Tamura T,
Yamaguchi-Kabata Y, Tanino M, Takeda J, Fukuchi S, Miyazaki S, Nomura
N, Sugano S, Imanishi T, and Gojobori T (2005) Investigation of proteinfunctions through data-mining on integrated human transcriptome database,
H-Invitational Database(H-InvDB). Gene 364: 99-107.

4.1.2 総説・著書ほか
1．五條堀 孝 「遺伝子多様性解析と統合データベース解析 」 産総研シリーズ ポ
ストゲノム －ライフサイエンス最前線－ 111 頁～117 頁 丸善 (2002)
2．今西 規、宮崎 智 「既知の配列と比較する：相同性検索」

あなたにも役立つバ

イオインフォマティクス 13 頁～20 頁 共立出版 (2002)
3．田村 卓郎、大久保 公策 「遺伝子の発現地図 －ゲノムとプロテオームの間 」
蛋白質 核酸 酵素 47 巻 8 号 906 頁～913 頁 (2002)
4．今西 規 「MHC 遺伝子領域の比較ゲノム学」 学術月報 55 巻 12 号 16 頁～18
頁 (2002)
5．今西 規 「DDBJ における CLUSTALW 」 バイオデータベースとウェブツールの
手とり足とり活用法 45 頁～49 頁 羊土社 (2003)- 139 -

6．五條堀 孝 編著 「ゲノムからみた生物の多様性と進化」 ゲノムからみた生物の多様性と進化 シュプリンガー・フェアラーク東京 （2003.06 ）7．今西 規 「SNP とマイクロサテライトの分布と進化」 ゲノムからみた生物の多様性と進化 １９９頁～２０２頁 シュプリンガー・フェアラーク東京 （2003.06 ）8．伊藤 剛、川西 祐一 「分子生物学と生命情報学」 生命情報学 31 頁～56 頁
シュプリンガー・フェアラーク東京 （2003.09 ）9．五條堀 孝 編著 「生命情報学 」 生命情報学 シュプリンガー・フェアラーク東
京 （2003.09 ）10．安田 徳一 「生命情報学の統計的基礎 」 生命情報学 シュプリンガー・フェア
ラーク東京 57 頁～63 頁 （2003.09 ）11．伊藤 剛、五條堀 孝 「大規模水平遺伝子移行によるゲノム進化 」 細胞 35 巻
3 号 28 頁～31 頁 (2003)
12．五條堀 孝 「ゲノム解読がもたらした生命科学の新たな躍進 」 実験医学21 巻 12 号 1587 頁～1639 頁 （2003.08）
13．伊藤 剛、五條堀 孝 「大規模解析に完全長 cDNA を活用する 」 蛋白質核酸酵素 48 巻 14 号 1962 頁～1967 頁 （2003.11 ）14．伊藤 剛、五條堀 孝 「微生物のゲノム進化解析」 ゲノミクス・プロテオミクスの新展開 897 頁～903 頁 エヌ・ティー・エス （2004.04）
15．山口 由美 「HIV の遺伝的多様性とバイオインフォマティクス」 ウイルス54 巻１号３３頁～３８頁 （2004.06）
16 ． 藤 井 康 之 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 「 遺 伝 子 情 報 統 合 デ ー タ ベ ー ス
H-Invitational Database」 蛋白質．核酸．酵素増刊号 「バイオ高性能機器．新技術利用マニュアル」 49 巻 11 号 1937 頁～1943 頁 (2004.08)
17．山崎 千里、今西 規 「ヒト遺伝子アノテーションの統合データベース」 ゲノム
医学 4 巻 4 号 83 頁～90 頁 (2004.08)- 140 -

18．今西 規 「ヒト遺伝子の統合データベース公開－包括的アノテーション情報を国際協力で整備－」 AIST Today 4 巻 8 号 8 頁～8 頁 (2004.08)- 141 -

4.2 学会等における発表≪2001年度≫
1．今西 規、羽原 拓哉、山口香織、椎名隆、安西達也、猪子 英俊、五條堀 孝( 2001) 「ヒトとマウスのＭＨＣ遺伝子領域のゲノム進化」 第73回日本遺伝学会大会
2．安西達也、椎名隆、木村夏季、柳谷和代、須鎌千知、桑野裕子、重成敦子、成瀬
妙子、Jerzy Kulski、藤森克志、福住康仁、山崎正明、田代弘行、岩本智恵、梅原由美、今西 規、池尾一穂、五條堀 孝、猪子 英俊 (2001) 「チンパンジーMHCクラスI 領域における比較ゲノム解析」 日本進化学会第3回大会
3．椎名隆、羽原 拓哉、山口香織、安西達也、木村夏季、柳谷和代、重成敦子、外山
愛花、小原栄、藤森克志、山崎正明、田代弘行、佐野和美、清水佐良子、細道一善、
松澤由美子、橋本奈美、今西 規、安藤麻子、五條堀 孝、猪子 英俊 (2001)「シークエンシングによる MHC 領域の比較ゲノム解析と MHC 統合データベース(M-integra) の開発」 日本進化学会第3回大会
4．五條堀 孝 (2001) 「Integrated Database of Biological Information and
Bioinformatic Studies of Human Genome Diversity Bioinformatic approachto genomic structures and gene expression- 」生物情報解析研究センター設立
記念シンポジウム
5．椎名隆、羽原 拓哉、山口香織、安西達也、小原栄、今西 規、五條堀 孝、猪子
英俊 (2001) 「様々な生物種における MHC 領域のシークエンシングと MHC 統
合データベース (M-integra) の開発」 第10回日本組織適合性学会大会
6．安西達也、椎名隆、木村夏季、柳谷和代、須鎌千知、桑野裕子、重成敦子、成瀬
妙子、Jerzy Kulski、藤森克志、福住康仁、山崎正明、田代弘行、岩本智恵、梅原由美、今西 規、池尾一穂、五條堀 孝、猪子 英俊 (2001) 「チンパンジーのMHCク
ラスI 領域における比較ゲノム解析」 第10回日本組織適合性学会大会
7．今西 規、小柳 香奈子、羽原 拓哉、山口香織、五條堀 孝 (2001) 「ヒトとマウスの配列比較解析によるゲノム進化の研究」 第24回日本分子生物学会年会
8．椎名隆、羽原 拓哉、山口香織、安西達也、重成敦子、小原栄、清水佐良子、佐野和美、今西 規、安藤麻子、五條堀 孝、猪子 英俊 (2001) 「シークエンシングによる
MHC 領域の比較ゲノム解析と MHC 統合データベース (M-integra) の開発」
- 142 -

第24回日本分子生物学会年会
9．安西達也、椎名隆、木村夏季、柳谷和代、須鎌千知、桑野裕子、重成敦子、成瀬
妙子、Jerzy Kulski、藤森克志、福住康仁、山崎正明、田代弘行、岩本智恵、梅原由美、今西 規、池尾一穂、五條堀 孝、猪子 英俊 (2001) 「チンパンジーのMHC
領域における比較ゲノム解析」 第24回日本分子生物学会年会
10．Hayakawa Y, Koyanagi K, Tamura T, Gojoubori T and Imanishi T（2001） gLdraw: A general tool for a comparison of chromosome maps.

GIW 2001
11．Imanishi T, Koyanagi K, Habara T, Yamaguchi K and Gojoubori
T(2002) Comparative genomics study of large genomic regions of human andmouse. Pacific Symposium on Biocomputing (PSB 2002)
12．Tanino T, Habara T, Imanishi T and Gojoubori T (2002) Integrated
Database at JBIRC. Integrated Bioinformatics
13．Imanishi T (2002) Comparative genomic study of human and mouse
major histocompatibility complex gene regions. The First Waterfront

Symposium of Human Genome Science
14．Nurimoto S, Koyanagi K, Gojobori T and Imanishi T (2002)
Auto-Gathering Efficient System for Biological databases－Bio-AGES－. The

First Waterfront Symposium of Human Genome Science
15．Abe H, Habara T, Okiyama S, Koyanagi K, Gojobori T and Imanishi T(2002) galign : a program for megabase genomic sequence alignment.

The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
16．Hayakawa Y, Koyanagi K, Tanino M, Tamura T, Gojobori T and Imanishi
T (2002) gLdraw: a general tool for a comparison of chromosome maps.

The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
17．Imanishi T, Hayakawa Y, Koyanagi K, Tanino M, Tamura T and Gojobori
T (2002) Improvement of human genome sequences assembled by the humangenome sequencing consortium. The First Waterfront Symposium of Human- 143 -

Genome Science
18．Kawashima H, Todokoro F, Koyanagi K, Habara T, Tanino M, Imanishi T,
Itoh T and Gojobori T (2002) Towards construction of the complete humangene catalog based on full-length cDNA. The First Waterfront Symposium of

Human Genome Science
19．Tanino M, Yamamoto N, Makita Y, Kawashima H, Kawamura T, Ikeo K,
Imanishi T and Gojobori T (2002) SOUP: a management system forlarge-scale functional annotation. The First Waterfront Symposium of

Human Genome Science
20．Okiyama S, Koyanagi K, Tanino M, Hayakawa Y, Tamura T, Imanishi T
and Gojobori T (2002) Mapping full-length cDNA sequences on the humangenome. The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
21．Koyanagi K, Habara T, Itoh T, Gojobori T, Imanishi T (2002) Molecular
evolutionary genetics of full-length cDNA between humans and mice.

The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
22．Habara T, Yamaguchi K, Aono R, Okiyama S, Abe H, Koyanagi K, Tanino
M, Gojobori T and Imanishi T (2002) CGAP: Comparative Genome Analysis
Package. The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
23．Zhang H, Koyanagi K, Habara T, Mimiura Y, Tamura T, Imanishi T and
Gojobori T (2002) BB-Plot: A tool for a demonstration of blast based sequence
matches. The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
24．Mimiura Y, Matsumoto R, Tamura T, Imanishi T and Gojobori T (2002)
Development of Parallel Blast System for PC cluster. The First Waterfront

Symposium of Human Genome Science
25．Mano S, Yasuda N, Tamiya G, Inoko H, Gojobori T and Imanishi T(2002) Phase Space Structure of Haplotype Frequency Estimation by the EM
Algorithm. The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
26．Niimura Y and Gojobori T (2002) In Silico Chromosome Staining:- 144 -

Reconstruction of Giemsa Bands from the Whole Human Genome Sequence.

The First Waterfront Symposium of Human Genome Science
27．Iwama H and Gojobori T (2002) Comparison on Neurotransmitter
Receptor Orthologue Gene Sets between Humans and Rodents. The First

Waterfront Symposium of Human Genome Science
28．Itoh T (2002) Acceleration of Genomic Evolution Revealed by
Genome-wide Comparison of Endocellular Symbionts. The First Waterfront

Symposium of Human Genome Science
29．Yamaguchi Y (2002) SEQUENCE VARIATION AND EVOLUTION OF
HIV-1 GP120 WITH RESPECT TO USAGE OF THE SECOND RECEPTOR.

9th International Workshop on HIV Dynamics and Evolution≪2002年度≫
30．Okayama T, Imanishi T, Iizuka T, Fumoto M, Kawanishi Y, Nishinomiya
N, Shigemoto Y, Mashima J, Okido T, Habara T, Sugawara H and Gojobori T(2002) Precise mapping of full-length cDNA sequences on the human genome.

HGM200231．伊藤 剛 (2002) 「大規模水平遺伝子移行とゲノム進化」 第17回生命情報学セ
ミナー
32．Koyanagi K, Hayakawa Y, Habara T, Tamura T, Gojobori T and Imanishi
T (2002) EVALUATION OF THE ASSEMBLY OF HUMAN DRAFTSEQUENCES. Cold Spring Harbor Meeting "Genome Sequencing & Biology"
33 ． Itoh T (2002) Acceleration of genomic evolution in endocellularsymbionts, Buchnera and a protist mitochondrion. Molecular Evolution:

Evolution, Genomics, Bioinformatics
34．Itoh T (2002) Comparative studies of full-length cDNA sequences andconstruction of a fully-annotated database. Molecular Evolution: Evolution,

Genomics, Bioinformatics
35．Barrero A R, Imanishi T, Yamaguchi Y, Itoh T and Gojobori T (2002) A- 145 -

novel actin-binding domain, ABD, inferred from a phylogenetic analysis ofadenylyl cyclase-associated proteins. Molecular Evolution: Evolution,

Genomics, Bioinformatics
36．Gojobori T (2002) Search for the evolutionary origin of the central
nervous system by comparative functional genomics. Molecular Evolution:

Evolution, Genomics, Bioinformatics
37．小笠原 倫大、今西 規、森脇 和郎、城石 俊彦、五條堀 孝、小出 剛 (2002)「マウス16亜種における50遺伝子内CAG/CAAくり返し配列多型の解析」 日本進化学会 第4回大会 東京大会
38．安西 達也、椎名 隆、木村 夏季、柳谷 和代、小原 栄、重成 敦子、山形 哲史、
成瀬 妙子、福住 康仁、山崎 正明、田代 弘行、岩本 千恵、梅原 由美、今西 規、
池尾 一穂、五條堀 孝、猪子 英俊 (2002) 「連続決定配列1.8 Mbを用いたヒトとチンパンジーとの遺伝子構成の比較と多様性解析」 日本進化学会 第4回大会 東京
大会
39．安西 達也、椎名 隆、木村 夏季、柳谷 和代、小原 栄、重成 敦子、成瀬 妙子、Kulski Jerzy K、福住 康仁、山崎 正明、田代 弘行、岩本 千恵、梅原 由美、
今西 規、池尾 一穂、五條堀 孝、猪子 英俊 (2002) 「MHC クラスＩ領域(1.8Mb)
におけるヒトとチンパンジーとの遺伝子構成の比較と多様性解析」 第 11 回日本組
織適合性学会大会
40．山口 由美、山下 満左裕、大倉 定行、速水 正憲、三浦 智之 (2002) 「HIVの表面蛋白質のアミノ酸の多様性と第２レセプター使用との関係」 日本遺伝学会第74 回大会
41．五條堀 孝 (2002) 「ゲノムや遺伝子発現から進化をどうみるか」 日本遺伝会
第 74 回大会
42．間野 修平、安田 徳一、田宮 元、猪子 英俊、今西 規、五條堀 孝 (2002)「集団の大きさの変化の歴史の遺伝的浮動による連鎖不平衡に与える効果と遺伝
子マッピング」 日本遺伝学会第 74 回大会
43．Roberto Barrero、今西 規、山口 由美、伊藤 剛、Hirofumi Uchimiya、五條 堀 孝 (2002) 「 Arabidopsis CAP regulates the actin cytoskeleton- 146 -

necessary for plant cell expansion.」 産総研 生命情報科学人材養成コースシンポジウム
44．間野 修平、安田 徳一、田宮 元、猪子 英俊、五條堀 孝、今西 規 (2002)「ハプロタイプ頻度の最尤推定における相空間の構造について」 産総研 生命情報
科学人材養成コースシンポジウム
45 ． 耳 浦 善 栄 、 松 本 竜 三 、 田 村 卓 郎 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 (2002)「Development of Parallel Blast System for PC cluster」 産総研 生命情報科
学人材養成コースシンポジウム
46．小柳 香奈子、沖山 栄、早川 陽介、伊藤 剛、田村 卓郎、五條堀 孝、今西規 (2002) 「 EVALUATION OF THE ASSEMBLY OF HUMAN DRAFTSEQUENCES」 産総研 生命情報科学人材養成コースシンポジウム
47．今西 規、小柳 香奈子、羽原 拓哉、山口 香織、五條堀 孝 (2002) 「ヒトとマウスの配列比較解析によるゲノム進化の研究 」 産総研 生命情報科学人材養成コースシンポジウム
48．張 昊、小柳 香奈子、羽原 拓哉、耳浦 善栄、田村卓郎、今西 規、五條堀 孝(2002) 「BB-Plot：BLAST に基づく相同配列の画像表示ツール」 産総研 生命情
報科学人材養成コースシンポジウム
49．武田 淳一 (2002) 「大腸菌全ゲノム上における反復配列の解析 」
産総研 生命情報科学人材養成コースシンポジウム
50．山口 由美、山下 満左裕、大倉 定行、速水 正憲、三浦 智之 (2002) 「HIVの表面蛋白質のアミノ酸の多様性と第２レセプター使用との関係」
産総研 生命情報科学人材養成コースシンポジウム
51．伊藤 剛 (2002) 「ゲノム比較研究から明らかになった細胞内共生生物の進化
速度上昇 」 産総研 生命情報科学人材養成コースシンポジウム
52．Anzai T, Shiina T, Kimura N, Yanagiya K, Kohara S, Shigenari A, Naruse
T, Kulski J, Fujimori Y, Fukuzumi Y, Yamazaki M, Tashiro H, Iwamoto C,
Umehara Y, Imanishi T, Ikeo K, Gojobori T, Inoko H (2002) Genomic
diversity between Chimpanzee and Human within the entire MHC class-I- 147 -

region (1.8 Mb). 7th International workshop on MHC evolution
53．Gojobori T(2002) Evolution of the Central Nervous System from theViewpoint of Gene Expression and Construction of the Integrated
Database. Beyond the Identification of Transcribed Sequences: Functional,

Expression and Evolutionary Analysis 12th International Workshop
54．小柳 香奈子、沖山 栄、早川 陽介、伊藤 剛、田村 卓郎、五條堀 孝、今西規 (2002) 「ヒトゲノムドラフト配列のアセンブルの評価」 JBIC2002－JBIC プロ
ジェクト成果報告会－
55．間野 修平、安田 徳一、田宮 元、猪子 英俊、五條堀 孝、今西 規 (2002)「ハプロタイプ頻度の最尤推定における相空間の構造について」 JBIC2002－JBIC
プロジェクト成果報告会－
56．張 昊、小柳 香奈子、羽原 拓哉、耳浦 善栄、田村卓郎、今西 規、五條堀 孝(2002) 「BB-Plot：BLAST に基づく相同配列の画像表示ツール」 JBIC2002－
JBIC プロジェクト成果報告会－
57．耳浦 善栄、松本 竜三、田村 卓郎、今西 規、五條堀 孝 (2002) 「PC クラス
ター用の並列化 BLAST システムの開発」JBIC2002－JBIC プロジェクト成果報告
会－
58．五條堀 孝 (2002) 「統合データベースの構築とヒトゲノム多様性の解析」
JBIC2002－JBIC プロジェクト成果報告会－
59．Koyanagi K, Okiyama S, Hayakawa Y, Itoh T, Tamura T, Gojobori T,
Imanishi T (2002) Evaluation Of The Assembly Of Human Draft Sequences.

AIST Symposium 2002
60．Zhang H, Koyanagi K, Habara T, Mimiura Y, Tamura T, Imanishi T,
Gojobori T (2002) BB-Plot：A tool for a demonstration of BLAST based
sequence matches. AIST Symposium 2002
61．Mimiura Y, Matsumoto R, Tamura T, Imanish T, Gojobori T (2002)
Development of Parallel Blast System for PC cluster. AIST Symposium2002- 148 -

62．Mano S, Yasuda N, Tamiya G, Inoko H, Gojobori T, Imanishi T (2002)
Phase Space Structure of Haplotype Frequency Estimation by the EM
Algorithm. AIST Symposium
63．Imanishi T, Gojobori T (2002) Construction of Integrated Database of
Human Genes. AIST Symposium 2002
64．五條堀 孝(2002)「バイオインフォマティクスの最近動向と統合データベースの重要性」 ひろしまバイオフォーラム 2002
≪2003 年度≫
65．Imanishi T, Shikanai T, Nurimoto S, Sugisaki T (2003) A new method offinding functional sequence motifs and its application to human GC-richgenomic sequences. RECOMB 2003
66．Barero R, Koyanagi K, Tanino M, Gough G, Oka A, Yasuda N, Mano S,
Takeda J, Yamasaki C, Takahashi A, Yamaguchi Y, Itoh T, Imanishi T,
Gojobori T (2003) Efforts towards Construction of Integrated Database for
Biological Information in JBIRC (Japan Biological Information ResearchCenter). HGM2003
67．Gojobori T(2003) cDNA sequencing, alternative splicing and libraries

Genomics and Cancer Conference
68．Gojobori T(2003) Biological Information and Complexity. Complexity ofBiological Symtems, Symposium of the SYSTEMOSCOPE International
Consortium
69 ． Gojobori T(2003) Introduction: Results and plans of H-Invitational
International Workshop for Human Transcriptome Annotation. Annotationand Modelling of Biological Information, Inaugural Symposium of the
SYSTEMOSCOPE International Consortium
70．Gojobori T(2003) Database construction of gene expression profile andits application to evolutionary and developmental biology. Evolutionary andDevelopmental Genomics- 149 -

71．Gojobori T (2003) Genome to Molecular Evolution. Society for Molecular

Biology & Evolution (SMBE) 2003
72．今西 規 (2003) 「ゲノムデータベースの活用 」 東京大学医学部クリニカルバ
イオインフォマティクス研究ユニット「ゲノム情報学」講義
73．武田 淳一、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝 (2003) 「細胞内共生菌の進化速度上昇に伴う非同義置換パターンの変化」日本進化学会 第 5 回大会 福岡大会
74．山口 由美 (2003) 「HIV-1 の表面タンパク質の変異と進化」 日本進化学会
第 5 回大会 福岡大会
75．伊藤 剛 (2003) 「細胞内共生菌の分子進化：進化速度上昇に伴うアミノ酸置換パターンの解析」 The 922nd Biological Symposium （国立遺伝学研究所 ）76．今西 規 (2003) 「生物学系データベースの統合とデータマイニング」
平成 15 年度 北海道バイオインフォマティクス研究会
77．今西 規、穂刈 大樹、鹿内 俊秀、谷野 元彦、武田 淳一、杉崎 太一郎、塗本
伸 (2003) 「新規アルゴリズムによる真核生物ゲノム上の機能性配列モチーフの予測」 日本遺伝学会第 75 回大会
78．伊藤 剛、武田 淳一、今西 規、五條堀 孝 (2003) 「細胞内共生菌の進化速度上昇に伴うアミノ酸置換パターンの解析」 日本遺伝学会第 75 回大会
79．今西 規、穂刈 大樹、鹿内 俊秀、谷野 元彦、武田 淳一、杉崎 太一郎、塗本
伸 (2003) 「高頻度で出現する配列モチーフの発見アルゴリズム」
第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
80．細田 誠吾、今西 規 (2003) 「多型データベースの比較解析に基づくヒト遺伝
子の多様性」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
81．山口 由美、今西 規、五條堀 孝、Yury E. Khudyakov (2003) 「B 型肝炎ウイ
ルスの表面タンパク質のアミノ酸置換パターン」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム- 150 -

82．伊藤 剛 (2003) 「ヒト完全長 cDNA を用いたアノテーションと解析」
第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
83．伊藤 剛、中村 洋路、松田 秀雄、五條堀 孝 (2003) 「原核生物完全長ゲノムにおける水平移行遺伝子の網羅的探索」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
84．耳浦 善栄、松本 竜三、今西 規 (2003) 「マルチプルアラインメント作成のための並列化 CLUSTALW の開発」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシ
ンポジウム
85．谷野 元彦、富所 布紗乃、川島 洋昭、今西 規、五條堀 孝 (2003) 「マイクロアレイ発現データを用いた白血病 ALL と AML のクラス分け」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
86．萩原 正人、スリネシュ クンドゥ、小柳 香奈子、今西 規、伊藤 剛 (2003) 「進化系統樹作成システム “Tree Topology Operation Program (TTOP)” の開発 」
第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
87．武田 淳一、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝 (2003) 「細胞内共生菌の進化速度上昇に伴う非同義置換パターンの変化」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
88．牧野 能士、鈴木 善行、五條堀 孝 (2003) 「Evolutionary mechanisms of
duplicated genes」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
89 ． Craig Gough (2003) 「 Structural Effects of a Cancer-AssociatedMutation in BRCA1 as Revealed by Molecular Dynamics Simulation」 第 2回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
90．山崎 千里 (2003) 「統合的ヒト遺伝子アノテーションシステムの構築とその実
用 」 第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
91．五條堀 孝 (2003) 「ポストゲノムの BT 戦略の取組み」 第 4 回ライフサイエン
ス・サミット92．伊藤 剛 (2003) 「ゲノム情報解析の方法を検討する：バイオインフォマティクス- 151 -

と分子進化」 バイオインフォマティクスセミナー （かずさ DNA 研究所）
93．今西 規 (2003) 「ヒトゲノム配列に潜む法則性をいかに解明するか」生物情報解析研究センター・シンポジウム JBIC2003 プロジェクト成果報告会
94．五條堀 孝 (2003) 「ヒト遺伝子とその多様性に関する統合データベース構築について」 生物情報解析研究センター・シンポジウム JBIC2003 プロジェクト成果報告会
95．細田 誠吾、今西 規 (2003) 「多型データベースの比較解析に基づくヒト遺伝
子の多様性」 生物情報解析研究センター・シンポジウム ＪＢＩＣ2003 プロジェクト成果報告会
96．耳浦 善栄、松本 竜三、今西 規 (2003) 「マルチプルアラインメント作成のための並列化 CLUSTALW の開発 」 生物情報解析研究センター・シンポジウム ＪＢ
ＩＣ2003 プロジェクト成果報告会
97．谷野 元彦、富所 布紗乃、川島 洋昭、今西 規、五條堀 孝 (2003) 「マイクロアレイ発現データを用いた白血病 ALL と AML のクラス分け」 生物情報解析研究
センター・シンポジウム ＪＢＩＣ2003 プロジェクト成果報告会
98．萩原 正人、スリネシュ クンドゥ、小柳 香奈子、今西 規、伊藤 剛 (2003) 「進化系統樹作成システム “Tree Topology Operation Program (TTOP)” の開発 」
生物情報解析研究センター・シンポジウム ＪＢＩＣ2003 プロジェクト成果報告会
99 ． Craig Gough (2003) 「 Structural Effects of a Cancer-AssociatedMutation in BRCA1 as Revealed by Molecular Dynamics Simulation」 生物
情報解析研究センター・シンポジウム ＪＢＩＣ2003 プロジェクト成果報告会
100．山口 由美 (2003) 「HIV の遺伝的多様性とバイオインフォマティクス 」 日本
ウイルス学会第５１回学術集会
101 ． Itoh T (2003) EVOLUTIONARY STUDY OF AMINO ACIDSUBSTITUTION PATTERNS AND NATURAL SELECTION IN
ENDOSYMBIOTIC BACTERIA. NIAST COE International Symposium
102 ． 五 條 堀孝(2003) 「 Transcriptome Annotation Database 」- 152 -

Transcriptome 2003
103．谷野 元彦、富所 布紗乃、川島 洋昭、渡辺 賢、今西 規、五條堀 孝 2003
年 12 月 10 日「マイクロアレイ発現データを用いた白血病 ALL と AML のクラス分
けと遺伝子パスウェイの解明」 第 26 回日本分子生物学会年会
104．花岡 秀樹、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝 (2003) 「必須遺伝子群と保存遺伝子群の比較による最小遺伝子セットの探索」 第 26 回日本分子生物学会年会
105．山崎 千里、川島 洋昭、谷野 元彦、伊藤 剛、今西 規 (2003) 「統合的配列解析による真核生物遺伝子機能予測の評価」 第 26 回日本分子生物学会年会
106．スリネシュ クンドゥ、萩原 正人、小柳 香奈子、今西 規、伊藤 剛 (2003)「系統樹を用いた進化アノテーションのためのシステム Tree Topology Operation
Program (TTOP) の開発」 第 26 回日本分子生物学会年会
107．Sakai H, Koyanagi K, Itoh T, Imanishi T, Gojobori T (2003) Detectionof processed pseudogenes based on cDNA mapping to the human genome.

The 14th International Conference on Genome Informatics [GIW2003]
108．Todokoro F, Itoh T, Yamasaki C, Kawashima H, Imanishi T, Gojobori T(2003) Improvement in the Accuracy of Gene Prediction in Human cDNA
Sequences. The 14th International Conference on Genome Informatics[GIW2003]
109．Kundu S, Hagiwara M, Koyanagi K, Imanishi T, Itoh T (2003) TTOP :A System for Phylogenetic Tree Editing and Evolutionary Annotation ofGenes. The 14th International Conference on Genome Informatics[GIW2003]
110．

GojoboriT(2004)

Genomics

Data

Banks

and

Biotechnology/Bioinformatics. The 28th IUBS General Assembly & The

IUBS Conference “ Biological Sciences, Development and Society “
111．Koyanagi K, Hagiwara M, Itoh T, Imanishi T, Watanabe H, Gojobori T(2004) Biased organization of the closely located adjacent gene pairs in thehuman. The 2nd NAIST Bio-COE International Symposium- 153 -

112．Itoh T, Imanishi T, Gojobori T (2004) Integrated annotation database of41,118 human full length cDNAs. International Rice Genome Meeting 2004
113．今西 規 (2004) 「ヒト遺伝子の統合データベース構築とデータマイニング」
都立大・理学部・生物学教室 生物学教室セミナー
114 ． Imanishi T (2004) An Integrated Database of Human Gene
Annotations. The Third Waterfront Symposium of Human Genome Science(WASH-3)
115．Gojobori T, Imanishi T (2004) Human full-length cDNA annotation
invitational (H-Invitational)database and the future of the integrated
databases. JST-BIRD International Workshop
116．五條堀 孝 (2004) 「臨床分野におけるバイオインフォマティクスの活用と今後の課題 」 JBIC/NEDO バイオメディカル技術パネル「ゲノム情報と健康」
117．Imanishi T (2004) Human genome functional annotation. The 3rdJapan-Korea Bioinformatics Training course
118．安田 徳一 (2004) 「関連法（Association Study）による遺伝性疾患の(候補)
遺伝子の探索―遺伝疫学(集団遺伝学)のアプローチ― 」 国立がんセンター研究所
疾患ゲノムセンター 腫瘍ゲノム解析・情報研究部セミナー
119．Takeda J, Itoh T, Imanishi T, Gojobori T (2004) Evolutionary Study ofAmino Acid Substitution Patterns Associated with Accelerated Evolution in
Endosymbiotic Bacteria. The Eighth Annual International Conference on

Research in Computational Molecular Biology (RECOMB 2004)
120．Imanishi T, Hokari H, Tanino M, Takeda J, Sugisaki T, Nurimoto S(2004) An improved method of finding over-represented sequence motifs insets of DNA sequences. The Eighth Annual International Conference on

Research in Computational Molecular Biology (RECOMB 2004)≪2004 年度≫
121．Barero R, Auffray C, Suzuki Y, Dubchak I, Wilming L, Sugano S,- 154 -

Imanishi T, Gojobori T, Jia L (2004) Discovery and annotation of non-protein
coding human RNAs. HGM2004
122 ． Fujii Y, Imanishi T, Itoh T, Koyanagi K, Barero R, Tamura T,
Yamaguchi Y, Tanino M, Yamasaki C, Takeda J, Gough C, Hilton P, Sakai
H, Tanaka S, Nomura N, Sugano S, Gojobori T (2004) H-Invitational
Database : Integrative human cDNA annotation database. HGM2004
123．Itoh T, Oota S, Takahashi A, Hanada K, Sakate R, Koyanagi K,
Kaneko Y, Suzuki Y, Matsuya A, Imanishi T, Makalowski W, Endo T, Ikeo K,
Hirai M, Saitou N, Gojobori T (2004) Identification of orthologs between
humans and model organisms by curation of molecular phylogenetic trees.

HGM2004
124．Sakai H, Fujii Y, Koyanagi K, Itoh T, Imanishi T, Gojobori T (2004)
MAPPING OF 113,196 HUMAN MRNA SEQUENCES TO THECOMPLETE HUMAN GENOME. 2004 Cold Spring Harbor Meeting on The

Biology of Genomes
125．Fujii Y, Imanishi T, Itoh T, Koyanagi K, Roberto Barrero, Tamura T,
Yamaguchi Y, Tanino M, Yamasaki C, Takeda J, Gough C, Hilton P, Sakai
H, Tanaka S, Nomura N, Sugano S, Gojobori T (2004) H-Invitational
Database : Integrative human cDNA annotation database. 2004 Cold Spring

Harbor Meeting on The Biology of Genomes
126．Gojobori T (2004) Activities of Human Full-length cDNA Annotation
Project and H-Invitational Database. First ISN Special Neurochemistry

Conference
127．今西 規 (2004) 「H-Invitational DB の概要説明と PloS Biology 公表による興味ある知見紹介」 第 3 回ＪＢＩＣテクノフォーラム
128．藤井 康之 (2004) 「H-Invitational DB の詳細説明および H-Invitational
II からの予定公開内容」 第 3 回ＪＢＩＣテクノフォーラム
129．田中 進 (2004) 「 H-Invitational Disease ed.のご紹介」 第 3 回ＪＢＩＣテク
ノフォーラム- 155 -

130．Makalowski W, Gojobori T (2004) Integrative Annotation of 21,037
Human Genes Validated by Full-Length cDNA Clones. 29th FEBS

Congress
131．五條堀 孝 (2004) 「バイオデータベースの現状と課題－バイオインフォマティ
クスの将来展望 －」 第 5 回 JBIC バイオ DB セミナー
132 ． 今 西 規 (2004) 「 ヒ ト 完 全 長 cDNA ア ノ テ ー シ ョ ン デ ー タ ベ ー ス
H-Invitational Database の概要と活用方法」 第 5 回 JBIC バイオ DB セミナー
133 ． Gough C, Imanishi T, Gojobori T (2004) Molecular Dynamics
Simulations of the BRCT Region of BRCA1 Reveal Long-Range Effects of
Mutations on a Protein-Protein Interaction Site. ISMB/ECCB 2004
134．Nagata N, Hishiki T, Yamaguchi Y, Yoshida T, Imanishi T, Gojobori T(2004) Cataloguing of Disease-Associated Genetic and Environmental
Factors by a Text-mining Approach. ISMB/ECCB 2004
135．Imanishi T (2004) H-Invitational Database - A New Human Gene
Annotation Database. ISMB/ECCB 2004
136．松矢 明宏、高橋 愛子、小柳 香奈子、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝(2004) 「 ヒ ト 遺 伝 子 の 分 子 進 化 デ ー タ ベ ー ス （ H-Invitational Database
Evolution Edition）」 第 6 回 日本進化学会 東京大会
137．藤井 康之、伊藤 剛、坂手 龍一、小柳 香奈子、羽原 拓哉、山口 香織、金子 弥生、平 研介、中村 久美子、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「比較ゲノム解析
ウェブツール G-compass」 第 6 回 日本進化学会 東京大会
138．新倉 太郎 (2004) 「Demographic history and the block structure oflinkage disequilibrium」 湘南レクチャー『生物集団の多様性と進化』
139．今西 規 (2004) 「ヒト完全長 cDNA アノテーションデータベースの概要と活用
方法」 バイオインフォマティクス最先端講義シリーズ 第 17 回
140．塩生 真史、由良 敬、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝、郷 通子 (2004)- 156 -

「Protein diversification by alternative splicing」 日本遺伝学会第 76 回大会
141 ． 川 原 善 浩 、 今 西 規 (2004) 「 Evolutionary changes of functional
constraints on genes among closely related Saccharomyces species.」 日本遺伝学会第 76 回大会
142 ． 坂 手 龍 一 、 今 西 規 、 平 井 百 樹 、 橋 本 雄 之 、 五 條 堀 孝 (2004)「 Comparative analysis of cDNA sequences between humans andchimpanzees.」 日本遺伝学会第 76 回大会
143．原田 えりみ、武田 淳一、Roberto Barrero、今西 規、五條堀 孝 (2004)「Detection of non-coding RNAs in the human full-length cDNA dataset of
the H-Invitational project」 日本遺伝学会第 76 回大会
144 ． 五 條 堀 孝(2004)「ヒトゲノムアノテーションから病因遺伝子へ」

BioJapan2004
145．武田 淳一、鈴木 穣、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「完全長ヒト cDNA を用いた Alternative splicing 解析」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース
シンポジウム146 ． 山 崎 千 里 、 伊 藤 剛 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 (2004) 「 H-Invitational
Database (H-InvDB): Integrated Database of the Human Transcriptome：ヒト遺伝子アノテーション統合データベース」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成
コース シンポジウム
147．川原 善浩、今西 規 (2004) 「Saccharomyces 近縁種の分子進化における機能的制約の変化」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウ
ム
148 ． Craig Gough 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 (2004) 「 Molecular Dynamics
Simulations of the BRCT Region of BRCA1 Reveal Long-Range Effects of
Mutations on a Protein-Protein Interaction Site」 第 3 回 産総研 生命情報科
学人材養成コース シンポジウム
149．原田 えりみ、武田 淳一、Roberto A. Barrero、今西 規、五條堀 孝 (2004)「Detection of non-coding RNAs in the human full-length cDNA dataset of- 157 -

the H-Ｉnvitational project」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シン
ポジウム
150．坂手 龍一、今西 規、平井 百樹、橋本 雄之、五條堀 孝 (2004) 「ヒトとチンパンジーの cDNA 配列の比較解析から探るヒト遺伝子の進化」 第 3 回 産総研 生
命情報科学人材養成コース シンポジウム
151．谷家 貴之、田中 進、花岡 秀樹、前川 陽俊、今西 規、五條堀 孝 (2004)「Prioritization & ANnotation system for Disease Association (PANDA) シス
テムの構築」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
152．谷野 元彦、渡辺 賢、田村 卓郎、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「ヒト遺伝子の組織特異的発現と遺伝子発現転写制御領域（cis-element）の関係の解析」 第 3
回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
153．司馬 理恵、長田 直樹、今西 規 (2004) 「データベースの融合による遺伝子
辞書の作成」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
154．松矢 明宏、高橋 愛子、小柳 香奈子、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝(2004) 「ヒト遺伝子の分子進化データベース」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
155．坂井 寛章、藤井 康之、小柳 香奈子、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝(2004) 「MAPPING OF 113,196 HUMAN MRNA SEQUENCES TO THECOMPLETE HUMAN GENOME.」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
156．長田 直樹 (2004) 「テキストマイニング手法を用いた疾患関連遺伝子群のカタログ化」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
157．山口 由美 (2004) 「遺伝子多型と疾患遺伝子」 第 3 回 産総研 生命情報科
学人材養成コース シンポジウム
158．今西 規 (2004) 「H-Invitational Database の構築とその発展」
JBIC 2004 プロジェクト成果報告会
159．山口 由美 (2004) 「H-InvDB を活用した疾患遺伝子探索のためのバイオイ- 158 -

ンフォマティクス 」 JBIC 2004 プロジェクト成果報告会
160．谷野 元彦、渡辺 賢、田村 卓郎、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「ヒト遺伝子の組織特異的発現と遺伝子発現転写制御領域（cis-element）の関係の解析」
JBIC 2004 プロジェクト報告会
161．藤井 康之、伊藤 剛、坂手 龍一、松矢 明宏、小柳 香奈子、羽原 拓哉、山口 香織、金子 弥生、今西 規、五條堀 孝(2004) 「比較ゲノム解析ウェブツール
G-compass」 JBIC 2004 プロジェクト成果報告会
162 ． Craig Gough 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 (2004) 「 Molecular Dynamics
Simulations of the BRCT Region of BRCA1 Reveal Long-Range Effects of
Mutations on a Protein-Protein Interaction Site」 JBIC 2004 プロジェクト成果報告会
163．坂手 龍一、今西 規、平井 百樹、橋本 雄之、五條堀 孝 (2004) 「ヒトとチンパンジーの cDNA 配列の比較解析から探るヒト遺伝子の進化」 JBIC 2004 プロ
ジェクト成果報告会
164．田中 進、谷家 貴之、花岡 秀樹、前川 陽俊、山崎 千里、Roberto A.
Barrero、Boris Lenhard、Milton Datta、Mary Shimoyama、今西 規、五條堀
孝 (2004) 「新規疾病感受性遺伝子予測のためのデータマイニングシステムの構
築 Priority ANalysis for Disease Association (PANDA) System」 JBIC 2004
プロジェクト成果報告会
165 ． Imanishi T(2004)

Human cDNA Analysis and Annotation.

International Lectures on Bioinformatics and Genomics
166．Gojobori T (2004) New Developments of Human Full-length cDNA
Annotation

Invitational(H-Invitational)

Data

Base.

International

Conference on Bioinformatics and Computational Biology
167．Yamasaki C, Koyanagi K, Fujii Y, Itoh T, Barrero R, Tamura T,
Yamaguchi Y, Tanino M, Takeda J, Fukuchi S, Miyazaki S, Nomura N,
Sugano S, Imanishi T, Gojobori T (2004) H-Invitational Database(H-InvDB): Integrated Database of the Human Transcriptome. BITS2004"BeyondtheIdentificationofTranscribed- 159 -

Sequences:

Functional,

Expression and Evolutionary Analysis" 14th International Workshop
168 ． Fujii Y, Itoh T, Sakate R, Matsuya A, Koyanagi K, Habara T,
Yamaguchi K, Kaneko Y, Imanishi T, Gojobori T (2004) G-compass: A Web
Tool for Comparative Genomics Analysis. BITS2004 "Beyond theIdentification of Transcribed Sequences: Functional, Expression and
Evolutionary Analysis" 14th International Workshop
169．Tanino M, Debily MA, Tamura T, Hishiki T, Ogasawara O, Murakawa
K, Kawamoto S, Itoh K, Watanabe S, de Souza S, Imbeaud S, Graudens E,
Eveno E, Hilton P, Sudo Y, Kelso J, Ikeo K, Imanishi T, Gojobori T, Auffray
C, Hide W, Ookubo K (2004) The Human Anatomic Gene Expression
Library (H-ANGEL), the H-Inv Integrative Display of Human Gene
Expression across Disparate Technologies and Platforms. BITS2004"

Beyond the Identification of Transcribed Sequences: Functional, Expression
and Evolutionary Analysis" 14th International Workshop
170．Tanino M, Debily MA, Tamura T, Hishiki T, Ogasawara O, Murakawa
K, Kawamoto S, Itoh K, Watanabe S, de Souza S, Imbeaud S, Graudens E,
Eveno E, Hilton P, Sudo Y, Kelso J, Ikeo K, Imanishi T, Gojobori T, Auffray
C, Hide W, Ookubo K (2004) The Human Anatomic Gene Expression
Library (H-ANGEL), the H-Inv Integrative Display of Human Gene
Expression across Disparate Technologies and Platforms. 5th HUGO PacificMeeting & 6th Asia-Pacific Conference on Human Genetics
171．Shiba R, Nagata N, Imanishi T (2004) Merging Biological Databases toConstruct a Human Gene Dictionary. 5th HUGO Pacific Meeting & 6th

Asia-Pacific Conference on Human Genetics
172．Yamasaki C, Koyanagi K, Fujii Y, Itoh T, Barrero R, Tamura T,
Yamaguchi Y, Tanino M, Takeda J, Fukuchi S, Miyazaki S, Nomura N,
Sugano S, Imanishi T, Gojobori T (2004) H-Invitational Database(H-InvDB): Integrated Database of the Human Transcriptome. 5th HUGO

Pacific Meeting & 6th Asia-Pacific Conference on Human Genetics
173．今西 規 (2004) 「ヒト遺伝子のアノテーション研究とそれを活用した疾患原因
遺伝子の予測手法」 DNA 配列の個人差に基づいた数理遺伝的解析手法- 160 -

174 ． Takeda J, Suzuki Y, Imanishi T, Gojobori T (2004) Towards
comprehensive understandings of the functional diversification of humangenes; functional annotation of the alternative splicing in H-Invitational 2
full-length cDNA dataset. Alternate Transcript Diversity Symposium
175．Imanishi T (2004) Transcript Variants in H-InvDB, An Integrated
Database for Human Transcriptome. Alternate Transcript Diversity

Symposium
176．Yamasaki C, Koyanagi K, Fujii Y, Itoh T, Barrero R, Tamura T,
Yamaguchi Y, Tanino M, Takeda J, Fukuchi S, Miyazaki S, Nomura N,
Sugano S, Imanishi T, Gojobori T (2004) H-Invitational Database(H-InvDB): Integrated Database of the Human Transcriptome. The 13th

Takeda Science Foundation Symposium on Bioscience
177．Taniya T, Tanaka S, Hanaoka S, Maekawa H, Imanishi T, Gojobori T(2004) Priority ANalysis for Disease Association (PANDA) System. The 13th

Takeda Science Foundation Symposium on Bioscience
178．今西 規、野村 信夫、菅野 純夫、五條堀 孝 (2004) 「ヒト完全長 cDNA のア
ノテーション・プロジェクト：H-Invitational」 第 27 回日本分子生物学会年会
179．河村 敏行、松矢 明宏、高林 和彦、山本 尚幸、川島 洋昭、塗本 伸、田村卓郎、細田 誠吾、山崎 千里、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「ヒト完全長
cDNA 配列の大規模な計算機解析による統合データベース構築」 第 27 回日本分子生物学会年会
180．小柳 香奈子、藤井 康之、坂井 寛章、羽原 拓哉、佐藤 慶治、伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「ヒトゲノムへのヒト完全長 cDNA のマッピングによるヒト遺伝子の同定」 第 27 回日本分子生物学会年会
181．羽原 拓哉、山口 香織、藤井 康之、小柳 香奈子、五條堀 孝、今西 規(2004) 「G-integra：ヒトゲノムアノテーションの統合データベース」 第 27 回日本分子生物学会年会
182．武田 淳一、鈴木 穣、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「完全長ヒト cDNA を用い- 161 -

た Alternative Splicing 解析」 第 27 回日本分子生物学会年会
183．山崎 千里、谷野 元彦、山本 尚幸、蒔田 幸枝、青野 亮、沖山 栄、羽原 拓
哉、伊藤 剛、五條堀 孝、今西 規 (2004) 「統合的ヒト遺伝子アノテーションシステ
ム(SOUP)の構築」 第 27 回日本分子生物学会年会
184．山崎 千里、谷野 元彦、平川 美夏、大城戸 利久、真島 淳、武田 淳一、Claire O’Donovan、Nicola Mulder、Mary Shimoyama、岡崎 康司、宮崎 智、
伊藤 剛、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「H-Invitational における統合的ヒト遺伝子
機能アノテーション」 第 27 回日本分子生物学会年会
185．山崎 千里、川島 洋昭、富所 布紗乃、谷野 元彦、伊藤 剛、五條堀 孝、今西 規 (2004) 「統合的自動アノテーションシステム(TACT)の開発および評価」
第 27 回日本分子生物学会年会
186．原田 えりみ、Roberto A. Barrero、武田 淳一、Charles Auffray、 鈴木 穣、Inna Dubchak、Laurens Wilming、菅野 純夫、今西 規、五條堀 孝、Libin Jia(2004) 「ヒト完全長 cDNA からの機能性 RNA 候補の検出と機能解析」 第 27 回
日本分子生物学会年会
187．Hao Zhang、Roberto A. Barrero、原田 えりみ、田村 卓郎、五條堀 孝、今西 規 (2004) 「ANFA: A Computational Annotation System for Non-Protein
Coding Transcripts」 第 27 回日本分子生物学会年会
188．谷野 元彦、Marie-Anne Debily、田村 卓郎、日紫喜 光良、池尾 一穂、今西 規、五條堀 孝、Charles Auffray、Winston Hide、大久保 公策 (2004) 「TheHuman Anatomic Gene Expression Library (H-ANGEL), the H-Inv
Integrative Display of Human Gene Expression across Disparate
Technologies and Platforms 」 第 27 回日本分子生物学会年会
189．福地 佐斗志、坂本 盛宇、本間 桂一、藤井 康之、Craig Gough、伊藤 剛、
今西 規、五條堀 孝、西川 建 「H-Inv GTOP －H-Invitational タンパク質予測
立体構造データベース」 第 27 回日本分子生物学会年会
190．山口 由美、松本 竜三、早川 陽介、細田 誠吾、今西 規、五條堀 孝(2004) 「ヒト完全長 cDNA と遺伝子多型」 第 27 回日本分子生物学会年会- 162 -

191．早川 陽介、山口 由美、田村 卓郎、五條堀 孝、今西 規 (2004) 「ヒトゲノムに対する高速 SNP マッピング法と遺伝子構造との対応」 第 27 回日本分子生物学会年会
192．松矢 明宏、高橋 愛子、小柳 香奈子、太田 聡史、金子 弥生、花田 耕介、坂手 龍一、鈴木 善行、今西 規、Makalowski Wojciech、遠藤 俊徳、池尾 一
穂、平井 百樹、斎藤 成也、五條堀 孝、伊藤 剛 (2004) 「ヒト遺伝子の分子進化データベースと大規模解析向けアノテーションツール」 第 27 回日本分子生物学会
年会
193．今西 規、藤井 康之、山崎 千里、伊藤 剛、小柳 香奈子、Roberto A.
Barrero、田村 卓郎、山口 由美、谷野 元彦、武田 淳一、最知 直美、菅野 雅子、
野村 信夫、菅野 純夫、五條堀 孝 (2004) 「ヒト遺伝子の統合アノテーションデー
タベース：H-Invitational Database」 第 27 回日本分子生物学会年会
194．大城戸 利久、重元 康昌、松尾 昌嗣、小池 匡、福地 佐斗志、今西 規、宮崎 智、舘野 義男、五條堀 孝 (2004)「H-Invitational Database CIB-DDBJ
Flat File Server の構築」 第 27 回日本分子生物学会年会
195 ． 小 柳 香 奈 子 、 萩 原 正 人 、 伊 藤 剛 、 五 條 堀 孝 、 今 西 規 (2004)「 Comparative Genomics of Human Bidirectional Gene Pairs and its
Implications for the Evolution of a Transcriptional Regulation System」
第 27 回日本分子生物学会年会
196．坂井 寛章、小柳 香奈子、藤井 康之、今西 規、五條堀 孝、伊藤 剛(2004) 「ヒトとマウスゲノムにおけるプロセス型偽遺伝子の予測」 第 27 回日本分子生物学会年会
197．坂手 龍一、藤井 康之、松矢 明宏、羽原 拓哉、山口 香織、金子 弥生、小柳 香奈子、今西 規、五條堀 孝、伊藤 剛(2004) 「ヒト-マウス間でのゲノムアライ
ンメントの作成と比較ゲノム解析ウェブツール"G-compass"」 第 27 回日本分子生物学会年会
198．日紫喜 光良、長田 直樹、司馬 理恵、鶴岡 慶雅、大田 朋子、佐藤 学、中西 紘子、辻井 潤一、山口 由美、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「H-Invitational
Disease Edition における疾患－遺伝子関連データベースの構築」 第 27 回日本分子生物学会年会- 163 -

199．田中 進、谷家 貴之、花岡 秀樹、前川 陽俊、山崎 千里、Roberto A.
Barrero、Boris Lenhard、Milton Datta、Mary Shimoyama、今西 規、五條堀
孝 (2004) 「新規疾病感受性遺伝子予測のためのデータマイニングシステムの構
築」 第 27 回日本分子生物学会年会
200．塗本 伸、穂刈 大樹、谷野 元彦、武田 淳一、杉崎 太一郎、今西 規(2004) 「DNA 配列中に高頻度で出現する配列モチーフを見つけ出す新手法」
第 27 回日本分子生物学会年会
201 ． Craig Gough 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 (2004) 「 Molecular Dynamics
Simulations of the BRCT Region of BRCA1 Reveal Long-Range Effects of
Mutations on a Protein-Protein Interaction Site」 第 27 回日本分子生物学会
年会
202．高橋 洋、谷野 元彦、渡辺 賢、田村 卓郎、今西 規、五條堀 孝 (2004) 「ヒト遺伝子の組織特異的発現と遺伝子発現転写制御領域の関係の解析」 第 27 回日
本分子生物学会年会
203．川原 善浩、今西 規 (2004) 「Saccharomyces 属近縁種の分子進化の過程における機能的制約の変動」 第 27 回日本分子生物学会年会
204．Barrero Roberto A.、田村 卓郎、櫻井 仁美、早川 志帆、舘野 義男、池尾一穂、今西 規、五條堀 孝(2004)「microRNAs: biology and evolution 」 第 27 回
日本分子生物学会年会
205．櫻井 仁美、Barrero Roberto A.、早川 志帆、田村 卓郎、舘野 義男、池尾一穂、今西 規、五條堀 孝(2004)「 哺乳類マイクロ RNA (miRNA)の標的遺伝子
予測と実験的検証 Computational prediction of microRNA (miRNA) target
gene in human and its experimental varidation 」 第 27 回日本分子生物学会
年会
206．早川 志帆、Barrero Roberto A.、櫻井 仁美、田村 卓郎、舘野 義男、池尾一 穂 、 今 西 規 、 五 條 堀 孝 (2004) 「 Computational prediction of novel
mammalian microRNAs」 第 27 回日本分子生物学会年会
207．OKIDO T, Shigemoto Y, Matsuo M, Koike T, Fukuchi S, Imanishi T,- 164 -

Miyazaki S, Tateno Y, and Gojobori T (2004) Construction of H-Invitational
Database CIB-DDBJ Flat File Server. The 15th International Conference on

Genome Informatics [GIW2004]
208．今西 規 (2005) 「ヒト完全長 cDNA のアノテーション統合データベース：
H-InvDB」 ミレニアム・ゲノムプロジェクト バイオインフォマティクス分野 成果報告会
209．五條堀 孝 (2005) 「生命情報研究の最先端 ―システムとしての生命現象をどう理解するか―」 東レ先端融合研究所講演会
210．五條堀 孝 (2005) 「本格研究としてのバイオインフォマティクス研究戦略を考える」 産業技術総合研究所「本格研究における研究戦略ワークショップ」
211．今西 規 (2005) 「ヒト完全長 cDNA 統合データベース H-InvDB の発展」
国立遺伝学研究所研究会「生物多様性の分子機構の解明と分子進化学の新展開」- 165 -

4.3 特許
No.1
発明の名称
発明者
出願種別/年月日「miRNA が制御する
ロベルト･バレロ
PCT/JP2004/011624
被制御遺伝子のほか 5 名優先日平成 15 年 8 月 13 日
予測･同定方法及びその利用方法(1)」
技術の概要「ﾏｲｸﾛ RNA が制御対象とする遺伝子を保存領域と非保存領域において各々別の探索制度基準で与え探索用塩基配列とし、miRNA の塩基配列に相補である被制御遺伝子を予測するアルゴリズム及び予測された遺伝子を実験的に確認してその組合せを特定した技術」
他の発明者：田村 卓郎、今西 規、五條堀 孝、多比良 和誠、
川崎 広明
No.2
発明の名称
発明者
出願種別/年月日「転写因子分析渡辺 賢
特願 2004-257713
プログラムおよび
谷野 元彦
出願日平成 16 年 9 月 3 日
転写因子分析方法」
技術の概要「多数の転写因子の組合せから遺伝子の発現と関連が深いと予想されるものを抽出して効率的に調査を行うために、第 1 の転写因子と第 2の転写因子の共起性を表す 2 事象の相互情報量の大きさを横軸に、第 1 の転写因子と第 2 の転写因子の組織特異性を表す 3 事象の情報量の大きさを縦軸にとった座標上に、算出した相互情報量をプロットして共起性と組織特異性を同時に分析する技術」
No.3

発明の名称
発明者
出願種別
「表現型に関連する
花岡 秀樹
国内特許
候補遺伝子のほか 6 名出願準備中
探索システム」
技術の概要「既知の特異的な表現型に関連する遺伝子群から得られた情報と、
H-Inv.DB を用いたデータマイニング手法を利用して既知遺伝子への類似性と特異性をスコア化しゲノム上の候補領域から新規候補遺伝子を探索する方法及び探索した候補遺伝子をランク解析した結果を提示する技術」- 166 -

他の発明者：ロベルト･バレロ、谷家 貴之、前川 陽俊、田中 進、今西 規、
五條堀 孝
No.4

発明の名称

発明者

出願種別

「miRNA が制御する
五條堀 孝
国内特許
被制御遺伝子のほか 4 名
出願準備中
予測･同定方法及びその利用方法(2)」技術の概要「ﾏｲｸﾛ RNA が制御対象とする遺伝子を予測する方法として、対象となる全 mRNA における全ての部分配列が miRNA と取り得る二本鎖
RNA の二次構造とその構造エネルギーを計算しこれを判定するアル
ゴリズム及びび予測された遺伝子を実験的に確認してその組合せを特定した技術」
他の発明者：池尾 一穂- 167 -

4.4 受賞「Priority Analysis for Disease Association (PANDA) System」
谷家貴之、田中進、花岡秀樹、前川陽俊、今西規、五條堀孝
第 13 回 武田科学振興財団生命科学シンポジウム (平成１６年 12 月 6 日～
8 日)
“Genome Analysis and Medicine”にて研究奨励賞 受賞- 168 -

4.5 マスコミ等での発表
・日経産業新聞 18 面 (平成１４年 7 月 31 日)「日本のバイオ産業を支援 データベースサービス開始」
・日刊薬業新聞 2 面 （平成１６年 9 月 30 日）「経産省 05 年度事業でヒト遺伝子統合データベース拡充へ」[H-Inv DB 関係]
・NATURE (平成 14 年 9 月 5 日) VOL 419
News“Geneticists lay foundations for human transcriptome database”
http://www.nature.com/nature/journal/v419/n6902/full/419003a.html
・SCIENCE (平成 16 年 4 月 16 日) VOL 304
News“New Global Database Lends a Hand to Gene Hunters”
http://www.sciencemag.org/cgi/content/full/304/5669/368a?maxtos
how=&HITS=10&hits=10&RESULTFORMAT=&searchid=1135578293212_8644&
FIRSTINDEX=0&volume=304&firstpage=368&journalcode=sci

・NATURE (平成 16 年 4 月 22 日)

VOL 428

News in brief“Database provides active link for human genes”
http://www.nature.com/nature/journal/v428/n6985/full/428790a.html
・日本経済新聞 朝刊 15 面 (平成１６年 4 月 16 日)「ヒト遺伝子データベース － ２万 1000 個収録、世界最大 経産省プロ
ジェクト」
・朝日新聞 夕刊 14 面 (平成１６年 4 月 16 日)「働き方確認済みヒト遺伝子公開」- 169 -

―オンライン・asahi.com (平成１６年 4 月 15 日)「ヒト遺伝子のカタログ、世界に無償公開 国立遺伝研など」
www.asahi.com
・SCIENCE (平成 16 年 4 月 15 日)“One-Stop Shopping for cDNA”
www.sciencemag.org
・共同通信社 FLASH24 (平成１６年 4 月 15 日)「ヒト遺伝子、2 万以上解明 治療や新薬開発に期待」
http://flash24.kyodo.co.jp
・毎日新聞 MSN-Mainichi INTERACTIVE 科学 (平成１６年 4 月 15 日)「ヒト遺伝子：世界最大のデータベース公開 国内 3 機関」
http://www.mainichi-msn.co.jp/kagaku/
・日経バイオテク オンライン (平成１６年 4 月 16 日)◇データベース◇「JBIC、BIRC、DDBJ、完全長ヒト cDNA に基づく遺伝子データベースを公開」
http://biotech.nikkeibp.co.jp/BIONEWS/・BBC News (平成 16 年 4 月 20 日)“Scientists decipher 21,000 genes - An international team of 152
scientists has published a detailed map of more than 21,000 humangenes.”
http://news.bbc.co.uk/
・The Scientist (平成 16 年 4 月 20 日)“Human genome database unveiled - New resource emphasizes need
- 170 -

for multiple genomic datasets to increase clarity”
http://www.the-scientist.com
・GenomeWeb (平成 16 年 4 月 20 日)“Japan-Led Consortium Validates 21,037 Human Genes”
http://www.genomeweb.com
・日経バイオテク オンライン (平成１６年 4 月 20 日)◇データベース◇「JBIC、BIRC、DDBJ、新規のヒト遺伝子候補を発見」
http://biotech.nikkeibp.co.jp/BIONEWS/- 171 -

5. 年表＜概要＞
平成１２年秋 統合データベース解析プロジェクトスタート
平成１３年 7 月 2 日 タイム 24 ビルにて業務開始
平成１６年 4 月 8 日 H-InvDB 一般公開事前説明会開催 （於：JBIRC）
平成１６年 4 月 15 日 H-InvDB 一般公開記者発表会見開催 （於：パレスホテル）
平成１６年 4 月 20 日 H-InvDB 一般公開開始
また、Imanishi, T 他１５２名共著論文「Integrative annotationof 21,037 human genes validated by full-length cDNA
clones」が PLoS Biology 誌にてオンライン掲載開始。
平成１６年 6 月 24 日 第 1 回外部評価委員会開催 （於：JBIRC）
平成１７年 2 月 14 日 産業技術総合研究所 臨海副都心センター 別館バイオ・IT
棟へ移る
平成１７年 3 月 31 日 プロジェクト終了＜主要な H-Invitational 会議の歴史＞
JBIRC にて開催した H-Invitational 会議
平成 14 年 3 月 3 日-5 日 H-Invitational(H-Central) Preparatory Meeting(Pre-H-1)
平成 14 年 5 月 17 日 H-Invitational Strategic Meeting
平成 14 年 6 月 24 日-28 日 H-Invitational Preparatory Meeting 2 (Pre-H-2)
平成 14 年 8 月 25 日-9 月 3 日 H-Invitational Annotation Jamboree (Odaiba
Marathon)
平成 14 年 10 月 28 日-11 月 1 日 H-Invitational Functional Annotation
Revision Meeting
平成 15 年 11 月 10 日-15 日 H-Invitational 2 Functional Annotation Meeting
平成 15 年 11 月 20 日-21 日 H-Invitational 2 Leaders Meeting
平成 15 年 12 月 17 日-19 日 H-Invitational 2 Functional Annotation Meeting
2
JBIRC にて開催した H-Invitational Disease Edition 会議
平成 15 年 2 月 3 日-4 日 H-Invitational Disease Edition Strategic Meeting 1
平成 15 年 3 月 17 日-18 日 H-Invitational Disease Edition Strategic Meeting- 172 -

2
平成 15 年 3 月 19 日-20 日 Review of the Disease Edition Database & Working
group D Meeting
平成 15 年 5 月 19 日-20 日 H-Invitational Disease Edition Strategic Meeting3
平成 15 年 6 月 23 日-25 日 H-Invitational Disease Edition Preparatory
Meeting 1 (Prep.1)
平成 15 年 11 月 20 日 H-Invitational Disease Edition Preparatory Meeting 2(Prep.2)
平成 16 年 1 月 22 日-24 日 H-Invitational Disease Edition Preparatory
Meeting 3 (Prep.3)
平成 16 年 6 月 29 日-30 日 H-Invitational Disease Edition Preparatory
Meeting 4 (Prep.4)
平成 16 年 9 月 2 日-6 日 Prostate Cancer & Rheumatoid Arthritis Edition of
H-Invitational (Jamboree)
平成 17 年 1 月 21 日-25 日 Prostate Cancer & Rheumatoid Arthritis Edition of
H-Invitational 2 (Workshop)
海外で開催された H-Invitational 会議
平成 15 年 6 月 18 日-21 日 Round tables and working groups of the
H-Invitational- international workshop for annotation of the humantranscriptome, Paris
平成 16 年 5 月 12 日-13 日 Strategic meeting for H-Invitational Disease
Edition on H-InvDB and H-Angel, Paris
その他協賛開催した会議
平成 16 年 12 月 13 日-18 日 The First Rice Annotation Project Meeting (RAP1),
Tsukuba<学会等での主要な成果発表＞
五 條 堀 孝 (2001) Integrated Database of Biological Information and
Bioinformatic Studies of Human Genome Diversity- Bioinformatic approachto genome structures and gene expression-. 生物情報解析研究センター設立記
念シンポジウム五 條 堀 孝 (2002) 「 統 合 デ ー タ ベ ー ス の 構 築 と ヒ ト ゲ ノ ム 多 様 性 の 解 析 」
JBIC2002－JBIC プロジェクト成果報告会－
Imanishi T, Gojobori T (2002) Construction of Integrated Database of- 173 -

Human Genes. AIST Symposium 2002伊藤 剛 (2003) 「ヒト完全長 cDNA を用いたアノテーションと解析」 第 2 回産総研
生命情報科学人材養成コースシンポジウム
山崎 千里 (2003) 「統合的ヒト遺伝子アノテーションシステムの構築とその実用 」
第 2 回産総研生命情報科学人材養成コースシンポジウム
五條堀孝（2003）「ヒト遺伝子とその多様性に関する統合データベース構築について」 生物情報解析研究センター・シンポジウム/JBIC2003 プロジェクト成果報告会
今西 規 (2003) 「ヒトゲノム配列に潜む法則性をいかに解明するか」生物情報解析
研究センター・シンポジウム/JBIC2003 プロジェクト成果報告会
Takashi
Gojobori(2003)
Transcriptome
Annotation
Database..
Transcriptome 2003
五條堀 孝 (2004) 「臨床分野におけるバイオインフォマティクスの活用と今後の課
題」 バイオメディカル技術パネル「ゲノム情報と健康（JBIC/NEDO）」
今西 規 (2004) 「H-Invitational DB の概要説明と PloS Biology 公表による興味ある知見紹介」 第 3 回ＪＢＩＣテクノフォーラム
藤井 康之 (2004) 「H-Invitational DB の詳細説明および H-Invitational II からの予定公開内容」 第 3 回ＪＢＩＣテクノフォーラム
田中 進 (2004) 「 H-Invitational Disease ed.のご紹介」第 3 回ＪＢＩＣテクノフォー
ラム
Takashi Gojobori Activities of Human Full-length cDNA Annotation Projectand H-Invitational database. Fisst ISN Special Neurochemistry Conference
五條堀 孝 (2004) 「バイオデータベースの現状と課題－バイオインフォマティクスの将来展望 －」 第 5 回 JBIC バイオ DB セミナー
今西 規 (2004) 「ヒト完全長 cDNA アノテーションデータベース H-Invitational
Database の概要と活用方法」 第 5 回 JBIC バイオ DB セミナー
Imanishi T (2004) H-Invitational Database - A New Human Gene
Annotation Database. ISMB/ECCB 2004 (demo)
五條堀 孝 (2004)「ヒトゲノムアノテーションから疾患遺伝子へ」BioJapan 2004
長田 直樹 (2004) 「テキストマイニング手法を用いた疾患関連遺伝子群のカタログ化」 第 3 回 産総研 生命情報科学人材養成コース シンポジウム
山口 由美 (2004) 「遺伝子多型と疾患遺伝子」 第 3 回 産総研 生命情報科学人
材養成コース シンポジウム
今西 規 (2004) 「H-Invitational Database の構築とその発展」 JBIC 2004 プ
ロジェクト成果報告会
山口 由美 (2004) 「H-InvDB を活用した疾患遺伝子探索のためのバイオインフォ
マティクス 」 JBIC 2004 プロジェクト成果報告会
Gojobori T (2004)

New Developments of Human Full-length cDNA
- 174 -

Annotation

Invitational(H-Invitational)

Data

Base.

International

Conference on Bioinformatics and Computational Biology
今西 規 (2004) 「ヒト遺伝子のアノテーション研究とそれを活用した疾患原因遺伝
子の予測手法」 DNA 配列の個人差に基づいた数理遺伝的解析手法
Imanishi T (2004) Transcript Variants in H-InvDB, An Integrated Databasefor Human Transcriptome. Alternate Transcript Diversity Symposium(demo)
今西 規、野村 信夫、菅野 純夫、五條堀 孝 (2004) 「ヒト完全長 cDNA のアノテーション・プロジェクト：H-Invitational」 第 27 回日本分子生物学会年会 (demo)
今西 規 (2005) 「ヒト完全長 cDNA のアノテーション統合データベース：H-InvDB」
ミレニアム・ゲノムプロジェクト バイオインフォマティクス分野 成果報告会- 175 -

6. 謝辞平成１４年 3 月より約３年の間に開催した H-Invitational 及び H-Invitational
Disease Edition 会議にはチーム外、研究所外から多くの参加者がありました。(以下参加者リスト。)
また、国内では国立遺伝学研究所（NIG-DDBJ）、海外では DOE (Department ofEnergy, USA)、NIH (National Institutes of Health, USA)、CNRS(France)、
DKFZ（Germany）、KRIBB(韓国)を始めとする多数の機関に開催費の支援をいただきました。ご協力、ご貢献に対し、ここに深く感謝申し上げます。
List of Participants of H-Invitational 1 & 2
Yutaka Akiyama (CBRC)
Clara Amid (MIPS-Institute for Bioinformatics)
Rolf Apweiler (EBI)
Jennifer Ashurst (Wellcome Trust Sanger Institute)Charles Auffray (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Matthew Bellgard (Centre for Bioinformatics and Biological Computing,Murdoch University)
Hidemasa Bono (Genomic Sciences Center, RIKEN)
Susan Bromberg (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Elspeth Bruford (HUGO Gene Nomenclature Committee & University
College London)
Piero Carninci (Genome Science Laboratory, RIKEN)
Ranajit Chakraborty (Center for Genome Information, University ofCincinnati)
Claude Chelala (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Zhu Chen (Chinese National Human Genome Center at Shanghai)
Maria Luisa Chiusano (The University of Naples)
Christine Couillault (CNRS-Molecular Genetics and Developmental
Biology)
Maria de Fatima Bonaldo (University of Iowa)
Sandro de Souza (Ludwig Institute of Cancer Research)Marie-Anne Debilly (CNRS-Molecular Genetics and Developmental
Biology)
Inna Dubchak (Lawrence Berkeley National Laboratory)- 176 -

Toshinori Endo (Tokyo Medical and Dental University)
Anne Estreicher (SIB)
Eric Eveno (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Eduardo Eyras (Universitat Pompeu Fabra)
Kaoru Fukami-Kobayashi (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Satoshi Fukuchi (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Mitiko Go (Nagoya University & Nagahama Institute of Bio-Science andTechnology)
Gopal Gopinathrao (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Naoki Goshima (Functional Genomics Group, JBIRC)
Esther Graudens (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Yoonsoo Hahn (KRIBB)Brian Halligan (Medical College of Wisconsin)
Michael Han (MIPS)
Kousuke Hanada (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Katsuyuki Hashimoto (National Institute of Infectious Diseases)
Aki Hashizume (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Yoshihide Hayashizaki (RIKEN)
Winston Hide (South African Bioinformatics Institute, University ofWestern Cape)
Ursula Hinz (SIB)
Momoki Hirai (The University of Tokyo)
Mika Hirakawa (Bioinformatics Center, Kyoto University)
Teruyoshi Hishiki (Functional Genomics Group, JBIRC)
Keiichi Homma (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Ian Hopkinson (University College London)
Kazuho Ikeo (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Sandrine Imbeaud (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Takao Isogai (Reverse Proteomics Research Institute)
Libin Jia (NCI)
Lihua Jin (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Alexander Kanapin (EBI)
Youla Karavidopoulou (EBI)
Arek Kasprzyk (EBI)
Janet Kelso(South African Bioinformatics Institute, University of Western
Cape)
Reiko Kikuno (Kazusa DNA Research Institute)- 177 -

Nam-Soon Kim (KRIBB)
Sangsoo Kim (KRIBB)
Kouichi Kimura (Hitachi Ltd., Central Research Laboratory)
Bernhard Korn (RZPD/DKFZ)
Takehide Kosuge (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Kanako Koyanagi (Nara Institute of Science and Technology)
Vladimir Kuryshev (DKFZ)Doron Lancet (Weizmann Institute of Science)
Boris Lenhard (Center for Genomics and Bioinformatics, Karolinska
Institute)
Izabela Makalowska (Center for Computational Genomics, The
Pennsylvania State University)
Wojciech Makalowski (The Pennsylvania State University)
Takashi Makino (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Jun Mashima (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Hideo Matsuda (Osaka University)
Shinsei Minoshima (Keio University School of Medicine)
Satoru Miyazaki (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Chie Motono (CBRC)
Yuri Mukai (CBRC)
Nicola Mulder (EBI)
Keiichi Nagai (Hitachi Ltd., Central Research Laboratory)
Hideki Nagasaki (CBRC)
Kenta Nakai (Human Genome Center, The University of Tokyo)
Mitsuteru Nakao (Human Genome Center, The University of Tokyo)
Tohru Natsume (Funtional Genomics Group, JBIRC)
Rajni Nigam (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Ken Nishikawa (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Tetsuo Nishikawa (Hitachi Ltd., Central Research Laboratory &REPRORI)
Nobuo Nomura (Functional Genomics Group, JBIRC)
Claire O'Donovan (EBI)
Osamu Ohara (Kazusa DNA Research Institute)Masahumi Ohtsubo (Keio University School of Medicine)Michio Oishi (Kazusa DNA Research Institute)
Norihiro Okada (Tokyo Institute of Technology)
Yasushi Okazaki (RIKEN)- 178 -

Toshihisa Okido (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Kousaku Okubo (Functional Genomics Group, JBIRC & Kyushu University& CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Satoshi Oota (National Institute of Genetics)
Andreas Osanger (MIPS)
Motonori Ota (Tokyo Institute of Technology)
Tetsuji Otsuki (Molecular Biology Laboratory, Taisho Pharmaceutical Co.,Ltd.)John Quackenbush (The Institute for Genomic Research)
Shuang-Xi Ren (Chinese National Human Genome Center at Shanghai)
Naruya Saitou (National Institute of Genetics)
Katsunaga Sakai (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Yoshiyuki Sakaki (Genomic Sciences Center, RIKEN)
Shigetaka Sakamoto (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Ryuichi Sakate (The University of Tokyo)
Ingo Schupp (DKFZ)Florence Servant(EBI)
Stephen Sherry (NCBI)
Mary Shimoyama (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Minori Shinya (Genome Diversity Team, JBIRC)
Masafumi Shionyu (Yokohama City University & Nagahama Institute of
Bio-Science and Technology)
Bento Soares (University of Iowa, Roy J. and Lucille A. Carver College ofMedicine)Charles Steward (Wellcome Trust Sanger Institute)Marvin Stodolsky (US Department of Energy)
Sumio Sugano (Functional Genomics Group, JBIRC & The Institute ofMedical Science, The University of Tokyo)
Hideaki Sugawara (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Makiko Suwa (CBRC)
Mami Suzuki (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Yoshiyuki Suzuki (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Yutaka Suzuki (Human Genome Center, The University of Tokyo)
Gen Tamiya (Genome Diversity Team, JBIRC)
Hiroshi Tanaka (Tokyo Medical and Dental University)
Yoshio Tateno (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Todd Taylor (Genomic Sciences Center, RIKEN)- 179 -

Joseph Terwilliger (Columbia University and Columbia Genome Center)
Danielle Thierry-Mieg (CNRS & NCBI)Jean Thierry-Mieg (CNRS & NCBI)
Michael Thomas (Bioinformatics Research Center, Medical College of
Wisconsin & Idaho State University)
Peter Tonellato (Bioinformatics Research Center, Medical College of
Wisconsin & PointOne Systems, LLC)
Simon Twigger (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Per Unneberg (Royal Institute of Technology)
Lukas Wagner (NCBI)
Hidemi Watanabe (Nara Institute of Science and Technology)
Shinya Watanabe (The Institute of Medical Science, The University ofTokyo)
Eleanor Whitfield (EBI)
Stefan Wiemann (DKFZ)Laurens Wilming (Wellcome Trust Sanger Institute)
Tomohiro Yasuda (Hitachi Ltd., Central Research Laboratory)
Hyang-Sook Yoo (KRIBB)Kei Yura(Japan Atomic Energy Research Institute)
Ji Zhang (Shanghai Institutes for Biological Sciences)
Qinghua Zhang (Shanghai Biochip Co., Ltd.)
List of Participants of H-Invitational disease edition
Yutaka Akiyama (CBRC)
Sophia Ananiadou (National Centre for Text Mining & Salford University)
Charles Auffray (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Roberto Barrero (CIB & DDBJ, National Institute of Genetics)
Matthew Bellgard (Centre for Bioinformatics and Biological Computing,Murdoch University)
Roger Bumgarner (University of Washington)
Ranajit Chakraborty (Center for Genome Information, University ofCincinnati)
Claude Chelala (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Maria Luisa Chiusano (The University of Naples)Hong-Woo Chun (Department of Computer Science, Faculty of Information
Science and Technology, the University of Tokyo)- 180 -

Milton Datta (Medical College of Wisconsin & Emory University School of
Medicine)
Sandro de Souza (Ludwig Institute of Cancer Research)Marie-Dominique Devignes (CNRS-Molecular Genetics and Developmental
Biology)Marie-Anne Debilly (CNRS-Molecular Genetics and Developmental
Biology)
Eric Eveno (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Mitiko Go (Nagahama Institute of Bio-Science and Technology)
Naoki Goshima (Functional Genomics Group, JBIRC)
Esther Graudens (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Hideki Hanaoka (Bioinformatics Institute for Global Good Inc.)
Mika Hirakawa (Bioinformatics Center, Kyoto University)
Teruyoshi Hishiki (Functional Genomics Group, JBIRC)
Keiichi Homma (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Ian Hopkinson (University College London)
Aubrey Hughes (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Kazuho Ikeo (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Sandrine Imbeaud (CNRS-Molecular Genetics and Developmental Biology)
Johji Inazawa (Medical Research Institute, Tokyo Medical and Dental
University)
Hidetoshi Inoko (Tokai University School of Medicine)
Hisakazu Iwama (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics &Information Technology Center, Kagawa University)
Libin Jia (NCI)
Arek Kasprzyk (EBI)
Ayumi Kondo (Center for Medical Genomics, National Cancer Center
Research Institute)
Kanako Koyanagi (Nara Institute of Science and Technology)
Boris Lenhard (Center for Genomics and Bioinformatics, Karolinska
Institute)
Wojciech Makalowski (The Pennsylvania State University)
Shuhei Mano (Tokai University School of Medicine)
Katsuya Masuda (Department of Computer Science, Faculty of Information
Science and Technology, the University of Tokyo)
Jed Mathis (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Shinsei Minoshima (Keio University School of Medicine & Photon Medical- 181 -

Research Center, Hamamatsu University School of Medicine)
Hiroshi Mizushima (Center for Medical Genomics, National Cancer Center
Research Institute)
Satoru Miyazaki (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics & Tokyo
University of Science, School of Medicine)
Batmunkh Munkhbat (Tokai University School of Medicine)
Hiroko Nakanishi (Department of Computer Science, Faculty ofInformation Science and Technology, the University of Tokyo)
Robert Nakayama (National Cancer Center, Hospital and ResearchInstitute)Nobuo Nomura (Functional Genomics Group, JBIRC)
Michihiro Ogasawara (Juntendo University Schoool of Medicine)
Shumpei Ohnami (Central RI Laboratory, National Cancer Center
Research Institute)
Tomoko Ohta (Department of Computer Science, Faculty of Information
Science and Technology, the University of Tokyo
Tsutomu Ohta (Center for Medical Genomics, National Cancer Center
Research Institute)Masahumi Ohtsubo (Keio University School of Medicine)
Kousaku Okubo (Functional Genomics Group, JBIRC & Kyushu University& CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Manabu Sato (Department of Computer Science, Faculty of Information
Science and Technology, the University of Tokyo)
Stephen Sherry (NCBI)
Mary Shimoyama (Rat Genome Database, Medical College of Wisconsin)
Sumio Sugano (Functional Genomics Group, JBIRC & The Institute ofMedical Science, The University of Tokyo)
Yoshiyuki Suzuki (CIB&DDBJ, National Institute of Genetics)
Gen Tamiya (Genome Diversity Team, JBIRC)
Hiroshi Tanaka (Medical Research Institute, Tokyo Medical and Dental
University)
Susumu Tanaka (Sleep Disorder Group, Tokyo Metropolitan Institute of
Psychiatry)Nicola Tiffin (South African Bioinformatics Institute, University of Western
Cape)Peter Tonellato (Bioinformatics Research Center, Medical College of
Wisconsin & PointOne Systems, LLC)
- 182 -

Jun’ichi Tsujii (Department of Computer Science, Faculty of Information
Science and Technology, the University of Tokyo)
Atsumi Tsujimoto (DNA Chip Research Inc.)
Yoshimasa Tsuruoka (Department of Computer Science, Faculty ofInformation Science and Technology, the University of Tokyo)
Hidemi Watanabe (Nara Institute of Science and Technology)
Shinya Watanabe (The Institute of Medical Science, The University ofTokyo)
Stefan Wiemann (DKFZ)
Akane Yakushiji (Department of Computer Science, Faculty of Information
Science and Technology, the University of Tokyo)
Hyang-Sook Yoo (KRIBB)
Teruhiko Yoshida (Cancer Genomics Division, National Cancer Center
Research Institute)
Kimio Yoshimura (National Cancer Center Research Institute)
Ji Zhang (Shanghai Institutes for Biological Sciences)
Qinghua Zhang (Shanghai Biochip Co., Ltd.)- 183 -

7. 参加者名簿（役 職）
グループリーダ

（氏 名）
五條堀 孝

（所属機関）
産総研（併任）チームリーダ

今西 規

産総研

スタッフ

山口 由美
伊藤 剛

産総研
産総研（併任）

アドバイザー

八尾 徹

JBIC (JBIRC 常駐)

ポスドク

小柳 香奈子
谷野 元彦
Roberto Barrero
Craig Gough
安田 徳一
間野 修平
田中 進
藤井 康之
谷家 貴之
坂手 龍一
岩間 久和
花岡 秀樹
長田 直樹
梶山 瞳
Marie-Anne Debily

JBIC (JBIRC 常駐)
〝
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〝
〝
〝
〝
〝
〝
〝
〝
産総研
〝
〝
〝

アノテータ

山崎 千里
武田 淳一
佐藤 慶治
高橋 愛子
原田 えりみ金子 弥生
司馬 理恵
Phillip Hilton

産総研〝〝
JBIC (JBIRC 常駐)〝〝〝〝- 184 -

アノテータ
（つづき）

菅野 雅子
最知 直美
新倉 太郎
牧野 能士
西尾 佳子

〝
JBIC (JBIRC 常駐)
〝
産総研
〝

研修員

川原 善浩

産総研（都立大）

企業研究員

早川 陽介
耳浦 善栄
張 昊
高林 和彦
川島 洋昭
山本 尚幸
青野 亮
山本 利也
前川 陽俊
久保岡 宏美
新祖 祐治
塗本 伸
河村 敏行
松矢 明宏
清野 由香
中村 久美子
平 研介
細田 誠吾
坂井 寛章
安部 博幸

JBIC (JBIRC 常駐)
〝
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〝
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〝
〝
〝
〝

技術員

羽原 拓哉
山口 香織
Jonathan Yom-Tov
遠藤 智宏
中村 香一郎
永持 道敏
島田 満
杉山 順子

JBIC (JBIRC 常駐)
〝
〝
〝
〝
〝
〝
〝

- 185 -

技術員（つづき）

西野 正美
近藤 恵子
河野 絵里子
佐野 恵里
権東 理紗
大澤 祥恵
中村 香一郎
井上 真理子
斎藤 映美子
水鶏口 貴子金子 千鶴
大越 典子
中村 美樹子
平川 登志行
秋場 朋恵
津和 義昭
大野 美恵
大島 義光
松浦 幸男
広田 裕美
平井 奈々恵〝JBIC (JBIRC 常駐)
〝
〝
〝
〝
〝
〝
〝
産総研
〝
〝
〝
JBIC
〝
〝
〝
〝
〝
〝
〝

＜参加企業一覧＞
・株式会社日立製作所
・株式会社シーズ・ラボ
・株式会社ダイナコム
・日立ソフトウエアエンジニアリング株式会社
・富士通株式会社
・三井情報開発株式会社
・ビッツ株式会社
・ＣＲＣソリューションズ
・有限会社アクシオヘリックス
・協和発酵工業株式会社
・株式会社 NTT データ
・株式会社 NEC 情報システムズ
・三菱スペース・ソフトウエア株式会社
・株式会社カイ- 186 -

・アドバンスド テクノロジー インスティチュート株式会社- 187 -