2021年1⽉13⽇ NBDCAJACS オンライン5

多階層オーミクスデータ
DBKERO:
Kashiwa Encyclopedia for Researchers of multi-Omics analysis

最近のオーミクスデータ産⽣のトピック○鈴木穣、菅野純夫
東京大学新領域創成科学研究科
メディカル情報生命専攻

ゲ
医学生物学の
病原体

イ

疾患遺伝子

関連研究の国内外情勢
シ
Big Data• 生体内の分子の時空間的状態のすべてを計測。
• 情報 (Big Data として抽出して生命像を解明。
•
疾患の解明による予防 診断 治療に直結。

米国 Precision Medicine Initiative (PMI): 110億円• すべての疾患を対象に、住民コ
研究 電子カ
情報を統合。
• オ
な共有により 新しい研究
イ の実現を目指す。

英国 Genomics England: 330億円• 500万人の全ゲ配列解析を実施。
• 民間企業のク ス
形成 ジ スの提出

US ALLUK BioBank

中国 十三五計画: 総額1兆円

日本

準備段階

解析環境整備が喫緊の課題• ゲ
医療実現推進ォ
事業が疾患別ゲ研究を推進。
• 臨床ゲ
情報統合
ス整備事業が疾患中心に展開し、共有を推進。
• がんゲ医療が開始され、がんゲ
情報管理
を設立。
•
イオ
ク、コ
は
高品質。
表
各国のゲ
関連
整備事業の
概略を記す

3

医学生物学研究のゲ解析がもたらした基礎医学研究の

病原体

疾患遺伝子

イ

シ

イ シ

Big Data-がんを始め多くの疾患について有効な治療法が見つかった-多くのがんについて薬剤療法での根治は依然として困難-未だ何千もの疾患、特に多因子疾患は、依然として病態機序が不明

アカアにおける次世代ゲ研究の開始 配列から生物学へ• 生体内の遺伝子像の時空間的状態のすべてを計測•
兆個のすべての細胞は無理でも数万個は可能• 情報 (Big Data として抽出して生命像を解明•
疾患の解明による予防 診断 治療に直結

従来型生物学ゲ

比較的小規模な個別解析

シ クエ サ

アカ

医学へ
配列情報の集約化

次世代ゲ

医学へ

先端計測 解析アでは日本の誇る個々の科学者の強みを加速する好機

クの整備

計測技術の進展

5

AGBT2020

ReadCoor
RC2
空間

スク

解析用 シ

FISSEQ (fluorescent in situ sequencing)(Lee JH et al. 2014 Science)
Resolution: Nanometer-scale; sub-cellular
Gene expression: 200 genes
Sample: Frozen or FFPE
Sample prep kit• Oncology & immunology• Neurobiology• Infectious disease• CustomMulti-omics• RNA• Genome• Protein (DNA barcoded antibody)

MGI

AGBT2020

Single Tube Long Fragment Reads (stLFR)Long range sequencing informationfrom short reads
9 Haplotyping phasing
9 De novo assembly
シ クエ サDNBSEQ-G400
DNBSEQ-T7
DNBSEQ-Tx• Build to order for million genome scale projects• $100 Genome Real• Open slide, 500 nm pich (not a flow cell)• Robotic & fluidics• An integrated system with 4 imagers• Tx output: 20 Tb/day• Tx Slide: up to 150 genomes

Wang O et al. 2019 Genome Research様々な疾患解明の基礎、基盤としてのゲ
がんのク

進化 血液腫瘍

がん化初期の微小病変
固形がん
乳癌の空

治療前後で
ク
が交代

腎臓の局所微小病変解析
Common Disease

ト

スク

プトーム

技術
設計図としてのゲ
読み出しとしてのオ析

クス

疾患の理解と制御

ゲから 細胞解析、
臓器、臓器
クへ
ゲ

基盤技術

マウス全
イ

/全細胞の透明化
ジ グ解析

東大医学部
洲崎 上田先生の

7

ゲ

解析技術/

の COVID-19 対策への応用

宿主 ゲ
の解析
ウイ スゲ
解析
病原性変異の解析
感染患者 vs 健常 非感染者
重症患者 vs 軽症 無症候感染者
系統樹解析による
ゲ
網羅的関連解析
伝播解析
HLA解析
SARS-CoV-2 感染患者検体の解析については
TCR/BCR解析
国立国際医療/国立感染研で大規模計画が進行中
計測
ォ
、情報解析技術/計算機資源/ イオ
ク
一体となって、感染実態の把握、 ク
治療薬等の治療関連研究の加速を図る

HLA

白血球抗原

- 抗原提
免 反応制御に 与- 己のための分子・合性に- さまざまな
の
と
感
、 己免
患、がん
アレルギー、 剤 敏 など

- 全てのHLA 伝子 の型の合 : 26,899- 伝型の み合わせ ハプロ
タイプ はさらに 大- HLA 型の分布に しい 団差
200 以上の 患とカギとなるHLA イ の網羅的理解
HLA分子と抗原

T細胞側から見た
HLA分子と抗原
の複合体
8

新しいオ
ゲ

クス解析の形健常者の生活習慣 環境に関する新しい
ォ
+ 精密オ
クス
多層オ
クスによる ア
生体試料

ゲ
健常者

計算機環境

試料計測

イオ

ク

情報

遺伝子発現 集団免疫の分子実態

scRNAseq

の構築
の理解

ゲ

NGSシ クエ ス拠点

健常者2

TCR配列からの抗原予測

解析

環境ゲ
環境ゲ
シ

1か月間の変動

活性化T細胞Count Frequency

CDR3

解析

ガ

ゲ

B細胞

測定

解析

有害微生物の検出

長鎖DNA解析

微生物叢の動態解析

ゲ
解析による“街の免疫力”の解析

柏地区で試行中

Antigen.species

32

0.016 CAVYNQGGKLIF CMV

31

0.015 CAVRDSNYQLIW

28

0.014 CAVRDRNYQLIW CMV

21

0.010 CAVMDSNYQLIW HomoSapiens/EBV/CMV

21

0.010 CAAMDSNYQLIW EBV/CMV/HIV-1

HomoSapiens/EBV/CMV/HIV-1

9

様々な疾患への臨床応用に必須な個人情報保護との両立
安全なゲ

情報保管シス

倫理研究の必要性の構築が必要※感染症研究、遺伝性疾患
では特に急務

電子カ

エキス

担当医師

担当医師

患者背景
治療情報

イ

シ の保護

検体

治療選択
ゲ

情報

承認薬

検体

患者

治験
救済的使用

遺伝子検査

新しい診断 治療法の開発

分子疫学情報の共有
既存の イオ

クス

臨床試験情報の共有適応外使用

既存の臨床試験
ス

10

高速情報

ク網

の活用

日本全国の大学、研究機関等の学術情報基盤

ク-先進性 超高速性 高信頼性 国際性 高機能性
-機微性を担保した生体関連大規模
-

クを実現

共有が可能

拠点 国立情報学研究所 が東大柏 キ

スに2020年秋開業

11学術的な意義と社会的価値12高高度解析技術の応用による次世代ゲ

科学基盤の創出13

生物医学 情報学から発する人類社会の医学生物学の
病原体

イ

疾患遺伝子

受精卵

遺伝子/ゲ

シ

• 生体内の分子の時空間的状態のすべてを計測。
• 情報 (Big Data として抽出して生命像を解明。
•
疾患の解明による予防 診断 治療に直結。

Big Data

誕生

イ シ

成長

生殖

老化

死

分子

細胞/組織

臓器

ク

個体
社会

すべての分子群の位置、反応、相互作用の計測、情報化、解析
計算機技術/AIを駆使したシ生物としてのシの完全なる理解と再構築
14http://kero.hgc.jp
使い方の説明Tutorialの動画
それぞれのウザについて全体のねらいクス情報の統合ト
ゴ の日シ ポジウ応用研究を志向したオ
2019
転写開始点/
スク
TSS/RNA Seq

情報

発現量と転写開始点

オ クス新解析技術
ク

情報 ChIP Seq

DNA

化情報 (BS Seq)

多層オ
クス情報の
ゲ
変異情報への統合
統合DB DBKERO)

Sequencing
RDF Schema

それぞれの検体での変異部位

スウェイ

文献情報 からの検索

該当集団中の遺伝子変異頻度を赤の濃さで示す-Single cell 解析- Long read 解析

何ができるか
日本人正常オ
国際エ ゲ
で日本CREST

コ

クス

シア
IHEC
が収集した日本人標準エ ゲ

IHEC

が検索できます。

CREST-IHEC
IHEC 国際エ ゲオァコの統合 日本人標準エ ゲ

シア

の公開

クス情報の表示

TCGA/ICGC変異情報の表示

ス情報

RNA-seq
発現量 exon/intron
BS-seq
DNAの化

ChIP-seq
ス 修飾

IHEC

としてゲ

ウザから閲覧可能なオ
Expression

Sampleindividuals

RNA-seq
Read depth Exon/intron junction一覧

DNA methylation

Histone modifications

BS-seq

H3K4me1 H3K4me3 H3K27ac H3K27me3 H3K36me3 H3K9me3

Liver

8

8

8

8

13

13

13

13

13

13

Colon

11

11

11

11

11

11

11

11

11

11

Endometrial

15

30

0

13

14

15

15

15

15

15

Vascular endothelial

33

26

0

0

19

27

27

19

27

26

IHEC日本の作成した正常肝臓、血管内皮、胎盤組織におけるエ ゲ
カ
グを標準エ ゲとして収載した. 上の表は既にKEROから閲
覧可能な
の数. ゲ
ウザ下部のTracksにある「CREST - IHEC (The International Human Epigenome Consortium (AMED-CREST, Japan))」の一覧表から、任意の結果をゲウザ上に追加可能である 上図 .

Human Genome Variation DB 旧徳永グ
との統合
日本人ゲ
多型
HGVDBへのク機能
DBKERO
Human
Variation DB

SearchGenome browserへGWAS情報の可視化

Whole genome viewer,
Manhattan viewer

NBDC
DBとの
連携へ

先進ゲ

支援 文科省新学術領域

http://www.genome-sci.jp/
G

e ゲ

支援”

ysuzuki@hgc.jp

何ができるか
どの培養細胞をを選ぶオ
クス
肺腺癌細胞株等で日本人由来のオ

にするのか

クス

が充実しています。

※実は公開に向けての倫理の問題もあります。

培養細胞オクス

26 lung adenocarcinoma cell lines
Cell line
PC-3
PC-7
PC-9
PC-14
RERF-LC-Ad1
RERF-LC-Ad2
RERF-LC-KJ
RERF-LC-MS
RERF-LC-OK
VMRC-LCD
ABC-1
LC2/ad
II-18
A427
A549
H322
H2228
H1299
H1437
H1648
H1650
H1703
H1819
H1975
H2126
H2347

Origin

PC-3

PC-7

PC-9

PC-14

R E R F-LC-Ad1

R E R F-LC-Ad2

R E R F-LC-KJ

R E R F-LC-MSR E R F-LC-OK

VMR C-LCD

ABC-1

LC2/ad

II-18

A549

A427

H 322

H 2228H 1299H 1437H 1648H 1650H 1703

H 1819H 1975

H 2126H 2347

日本人由来

Non-Japanese

もちろん、ENCODE/CCLEにもありますが

SAEC**Normal small airway epithelial cells

Multi-omics sequencing data of lung cancer cell lines
DBKERO

26 NSCLC cell lines
13 Japanese
13 non-Asian+ normal (SAEC)

Genome• Whole-genome sequencing• Long-read sequencing(MinION/PromethION)

Genomic mutation
DNA methylation

Histone modification

Epigenome•••

Bisulfite seq/EM seq (not yet)
ChIP-Seq
ATAC-Seq

Transcriptome•••

TSS-Seq
RNA-Seq
miRNA-seq

Transcriptional start site
Expression level
Suzuki et al. 2014 Nucleic Acids Research
Suzuki et al. 2015 Nucleic Acids Research DB issueどんなゲ

変異をもっている細胞株なのか

日本人
●

非日本人

●

●

●

●

●●

●

●

●

●
●

●
●
●

●●●●●●●●●●●●●▼●●
● ●
●
●

●●▼

●
●

●
●

●▼

●

●●●

●●●
●
● ●

▼
●

●
●

▼
●

●
▼
●
●

●

●

●
●

●

▼●
● ●

●
●

●
●●
●
●

●

●
●

EGFR
KRAS
NRAS
MYC
PIK3CA
ERBB2
BRAF
MET
AKT1
TP53
CDKN2ACDKN1A
STK11
KEAP1
NF1
BRCA1
APC
RB1
PTEN
MSH6
SMARCA4
EP300
ARID1A
RET
ALK
ROS1

● Non-synonymous SNVs/short indels on CDSイ
変異▼ SNVs/short indels on splice sites
Highly copy number gains
Copy number gains
Homo losses /large deletions (>1 Kb)

Copy number losses

がん抑制
遺伝子

がん関連
遺伝子
融合遺伝子

Pan-modules

肺腺癌細胞株のTranscriptome/Epigenome層別化
KRT5
purple(basal / Club / AT I) TP63
SCGB1A1PDPN
brown(AT II) GATA6
FOXA1
CPM
EPCAM
AGR2
CDH1

NKX2-1SFTA3Epithelial

FOXJ1

PC-7
SAEC

RERF-LC-KJ
H1650
H1819
H2126
ABC-1
II-18
H322
MTKI
• Sensitive• Resistantantiquewhite4(progenitor)

blue
SOX2 (neuroendocrine)
ASCL1

red
(Ciliated)

VMRC-LCD

どんな イ の細胞株なのか

LC2/ad
H1648
RERF-LC-Ad1
H2347
RERF-LC-Ad2
H1437
PC-9

darkturquoisehigh

H1975
H2228
SFTPA1SFTPA2
SLC34A2
violetNAPSA
HOPX (AT II → AT I)
AQP5

A427
PC-3
RERF-LC-MS
H1299
H1703
PC-14
A549
RERF-LC-OK

Mesenchymal

代表的な薬剤をかけるとどう動くのか

コ
KERO

の選択と表示コ
DBKEROの構造の全体像. 日本人の臨床オ ク
ス情報が
シス
か
らの包括的オクス情報とどのように関連しているかを示す.
New technologies として、近年新たに産出可能となった
シ グ
と
グ
の
やDrug perturbation
として、化合物による
オ
クス摂動の情報を含んでいる.

異なるカ ゴのは、異なる色のとして示した.

クス

何ができるか
新しい手法でどんなシ グ
アが出てくるのか、空間
スク
等がおちています。

、

東大 柏拠点
On-going contributions as a sequence center
JSPS
Genome-Aids
Clinical sequencing
also started in Japan

Kashiwa Campus,
Univ Tokyo

公募が始まります。

Genome-Shien, MEXT

Hiseq2500 x 6+ Hiseq3000 x 1
NovaSeq x 2
And serving as an
Incubation center for new genome technologies)

Single cell analyzer;
C1 (Fluidigm)

ysuzuki@hgc.jp
PI: Yutaka Suzuki.
Univ. Tokyo

Operators:
Technicians 5
Programmers 4

新しい手法でどんなシ グ

解析 C1, Chromium)空間
スクが出てくるのLong read解析 SV/Phasing)解析参考文献 シ グ

Nature Springer Book
Single Molecule and Single Cell Sequencing.
(Yutaka Suzuki ed.)グ

Journal of Human Genetics
Special iss e for Ne t pe Seq encer
Jan (2020)(Yutaka Suzuki ed.)渡辺 鈴木編 (2019)

シ グ

と

グ

MT1A遺伝子での例. ゲ
連のシ グ
の

の

閲覧

ウザを中心に目的の遺伝子に関連したを確認することができる.

領域や関ウザはなくとも、まずはだけでも2500程度の多層オ
クス細胞株が多いですシ グ
シ グ
Tutorial動画
VISIUMの
空間
ス
ク
解析

加工の

Long
日本人肺腺がんのSV
Sakamoto et al
Genome Res 2029

の構築

DBKERO

むしろ手元でウズしてもらうのがいいような

シ グ
解析を、
コ
できるコ
イ 形式で詳解していますNagasawa et al MedRxiv 2020

現在は ウスですが、も出します

倫理もあるので count matrix

Lung cancer
Clinical Sequencing for cancer patients
Lung adenocarcinomas have beenclassified by so-called driver genes which
can be targets for molecular targeted
medicine.
Promblems• Driver unknown cases (30%)• Occurrence of resistance to drugs

DriverUnknown

Unknown

BRAF
HER2
RET
ROS1

EGFR

Drug

ALK KRAS
resistance
Driver genes
in Japanese lung adenocarcinoma

Long-read sequencing of cancer
genomes to identify novel genomic
alterations in cancer-related genes

日本人肺腺がん
ひとまず20人分

倫理もあるので SVのvcf graph

複雑なSVとウザ

Sakamoto et al Genome Res 2020

Ayako Suzuki(Associate Prof.)A novel type of SVs in STK11
chr19

1,216,572 (7) Ⅱ

STK111,216,360 (9)ⅠSTK11CLCL

Ⅲ 1,219,538 (9)Ⅳ 1,228,569 (7)inversion

1
deletion

RERF-LC-KJ WGS(PromethION)

Inversion + deletion + duplication

inversion

2

3
duplication

12 kb

Partial copy number gain

CLCL: Cancerous Local Copy-number Lesion

Phasing Analysis of Cancer Genomes
In tumor (small) HS158 PTENを むPhase block

Long read Methylation Analysis of the ERBB2 gene
Unmethylated CpG

Ave.= 5kg long/read

Chr17:39,684,824-39,732,764

Methylated CpG“Nanopore” EM
Methylation frequency

0.0

nanoEM
Nanopolish
WGBS
EMseq
CpG island

47 kb

ERBB2

0.4

0.6

1.0

Masahide Seki
(Assistant Prof.)

先進ゲ

支援 文科省新学術領域

http://www.genome-sci.jp/
G

e ゲ

支援”

ysuzuki@hgc.jp
基本、無償で。
上限はありますが1/8 1/28(予定国内総説を用いた広報活動
遺伝子医学34号(2020)

生体の科学 2020)

その他出版中遺伝子医学35号(2021)
和光純薬時報(2021)

日本人正常オ

http://kero.hgc.jp
初めての方は、 For he fir

er へ

クス

がん培養細胞オ

クス

シ グ

ア

IHEC

そもそもの
例

最新

ほぼ 全部の簡単に取れます。

各ががウズできます。

ご質問はysuzuki@hgc.jp
とりあえず
Tutorialへ

他にも他の統合DBとの連携
RDF化のスキの作成も進めています。

2021.01.13
NBDC AJACS ONLINE5
マルチオミクス解析(DBKERO)
Part Ⅱ: 実践篇

東京大学新領域創成科学研究科
鹿島幸恵
NBDC_AJACS

Online5_210113

Introduction
DBTSS/DBKERO:実験学的に保証された5’端配列(TSS)• Oligo capping method• CAP tapper method
現在利用可能なツール• Single cell dataset• Cancer SV dataset <̶new !
• Visium dataset <̶new !
• Data Portal• Data Portal (PAGS)• Multi-Omics-Viewer• TSS viewer• Mutation enriched gene
• TF-bind site search• Pathway map• Chromatin-status Data summary• SNV summary in cancers• RDF gate(Trial)(https://kero.hgc.jp/ )NBDC_AJACS• Single cell viewer<̶new !
• SV viewer
Online5_210113

Introduction
DBTSS/DBKERO:実験学的に保証された5’端配列(TSS)• Oligo capping method• CAP tapper method
本日ご紹介するツール• Single cell dataset• Cancer SV dataset• Visium dataset• Data Portal• Data Portal (PAGS)• Multi-Omics-Viewer• TSS viewer• Mutation enriched gene
• TF-bind site search• Pathway map• Chromatin-status Data summary• SNV summary in cancers• RDF gate(Trial)(https://kero.hgc.jp/ )NBDC_AJACS• Single cell viewer• SV viewer
Online5_210113

INDEX
統合オミクスデータベースDBKEROの具体的な操作方法を解説します
Ⅰ, Data Portal- IHEC (International Human Epigenome Consortium)のデータを利用する- 国内の研究データを利用する

Ⅱ, Multi-Omics Viewer- 多階層のデータを一覧する- 解析例: TERT (promoterの変異と関連するomicsデータの俯瞰)Ⅲ, Pathway MAP- Pathway上に様々な情報を反映させる

Ⅳ, SV viewer
Ⅴ, Summary

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal

Dmjdl!"""NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal - Part 1: IHEC -NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal - Part 1: IHEC IHEC: International Human Epigenome Consortium > 左のメニューからデータの絞り込みが可能です

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal - Part 2: PAGS -NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal - Part 2: PAGS -NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal - Part 2: PAGS 国内の研究データを様々な項目から検索できますC

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅰ, Data Portal - Part 2: PAGS Listには関連する情報へのリンクが貼られています

Dmjdl!"""NBDC_AJACS

Project主宰者ラボHPへのlink

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer

"

"
"
!
l

d
j
m
D

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer
Multi-Omics-Viewer[上段]
Species- hg38/mm10
Keyword- NM̲*- Gene symbol[下段]
Genome versions or Leftover- hg38, hg19 to hg38, mm10
Genomic position- locationからも検索ができる

"

""
!
l
d
mj

D
NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERTTERTのプロモーター変異と周辺のデータをMulti-Omics-Viewerを使って解析する

Dmjdl!"""NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
1) Multi-Omics-ViewerでTERTを検索する

解析したい遺伝子のsymbol(“TERT”)を入力

2) Go to “Multi-Omics-Viewer”を選択する

"
"
"
!
jdl

Dm
NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
3) defaultでは下記のようなデータが表示される

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
4) 臨床データを追加して表示してみる
4-1) 日本人のがんのデータ(臨床)を追加
Japanese —> Genome —> Cancer cell —> Clinical samples—> ICGC —> SNP_SNV

4-2) 日本人のNormal cellのデータ(臨床)を追加
Japanese —> Genome —> Normal cell —> Clinical samples—> HGVD/JapanPGx —> SNP_SNVNBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
5) セルラインのデータを追加して表示する
4-3) cell lineのデータを追加
Japanese —> Genome —> Cancer cell —> Clinical samples—> ICGC —> SNP_SNV

最終段にデータが追加されます

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
6) TERTのpromoter領域にZoom inする

Promoter mutation

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
7) 変異した塩基を確認する

右クリックで変異した塩基を確認

Promoter mutation

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
8) Promoterの変異が確認できたので、データを追加して一覧で確認してみる

再度、TERTを”search”するところからスタート。

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
9) セルラインのデータを追加して表示する(Genome)“Japanese” —> “Genome”—> “Cancer cell”—>“Cell lines” —> “SNP_SNV”“more…”でcell lineを表示—> 3つの系列を選択

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
10) セルラインのデータを追加して表示する(epigenome/ChIP-seq, H3K4me3)“Japanese” —> “Epigenome”—> “Cancer cell”—>“Cell lines” —> “ChIP_H3Kme3”“more…”でcell lineを表示—> 3つの系列を選択
PC-9 H3K4me3, RERF-LC-OK H3K4me3, RERF-LC-OK H3K4me3

NBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
11) セルラインのデータを追加して表示する(epigenome/ChIP-seq, ChIP_PolII)“Japanese” —> “Epigenome”—> “Cancer cell”—>“Cell lines” —> “ChIP_PolⅡ”“more…”でcell lineを表示—> 3つの系列を選択
PC-9 PolII, RERF-LC-OK PolII, RERF-LC-OK PolIINBDC_AJACS

Online5_210113

Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
12) セルラインのデータを追加して表示する(transcriptome/TSS-seq and RNA-seq)“Japanese” —> “Transcriptome”—> “Cancer cell”—>“Cell lines” —> “TSS”, “RPKM”“more…”でcell lineを表示—> 3つの系列を選択
PC-9 TSS, RERF-LC-OK TSS, RERF-LC-OK TSS
PC-9 RNA RPKM, RERF-LC-OK RNA RPKM, RERF-LC-OK RNA RPKM

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Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
13) 画面表示を調整する

height: 500 —> 900

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Ⅱ, Multi-Omics-Viewer : Ex) TERT
promoter mutation周辺のmulti-omicsデータを俯瞰することが可能

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Ⅲ, Pathway MAP
Pathway map: Cell Signaling Technologyのマップと、KEGGが利用可能

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Ⅲ, Pathway MAP, Ex) Pathway of lung cancer
Pathway_map> Pathway of lung cancer > 26 cell lines > LC2/ad
Expression level (rpkm)

H3K4me3 (proximal)

Pol II (proximal)

H3K36me (gene body)

H3K27me (gene body)

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Ⅲ, Pathway MAP, Ex) Pathway of lung cancer
Pathway_map> Pathway of lung cancer > 26 cell lines > LC2/ad

Dataset- cancer type (実験データ, TCGA, ICGC …etc)- Cell (複数のcellが含まれるデータの時のみ表示される)- Unit (exp, メチル化, mutation frequency…etc)
̶> サンプルによって表示できるデータが異なる
Tint control:
̶> colorのthresholdを変更できる
Coloring:
̶> tint controlの変化に伴い、上限の数値が変化

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Ⅵ, SV Viewer
SV viewer ① Cancer SV dataset

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Ⅵ, SV Viewer
SV viewer② Viewer (Cell line data)

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Ⅴ, Summary
説明はweb上でも閲覧することができます

https://kero.hgc.jp/

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Dmjdl!"""NBDC_AJACS

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Ⅴ, Summary
他の解析ツールも是非ご活用ください

DBTSS/DBKERO:実験学的に保証された5’端配列(TSS)• Oligo capping method• CAP tapper method
現在利用可能なツール• Single cell dataset• Cancer SV dataset <̶new !
• Visium dataset <̶new !
• Data Portal• Data Portal (PAGS)• Multi-Omics-Viewer• TSS viewer• Mutation enriched gene
• TF-bind site search• Pathway map• Chromatin-status Data summary• SNV summary in cancers• RDF gate(Trial)(https://kero.hgc.jp/ )NBDC_AJACS• Single cell viewer<̶new !
• SV viewer
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