jPOST:「コミュニティ・ベース論⽂調査」
30によるメタデータキュレーションの加速

1/14○吉沢明康1)、守屋勇樹2)、⼩林⼤樹3)、張智翔4)、奥⽥修⼆郎5)、⽥畑剛6)7)、河野信1)2)、幡野敦3)、⾼⾒知代3)、松本雅記3)、⼭ノ内祥訓8)、荒⽊令江4)、岩崎未央7)、杉⼭直幸6)、福島敦史9)10)、⽥中聡11)、五⽃進2)、⽯濱泰6)1)富⼭国際⼤学 現代社会学部 2)情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター 3)新潟⼤学 ⼤学院医⻭学総合研究科
4)熊本⼤学 ⼤学院⽣命科学研究部 5)新潟⼤学 医学部メディカルAIセンター 6)京都⼤学 ⼤学院薬学研究科 7)京都⼤学 iPS細胞研究所
8)熊本⼤学 医学部附属病院 9)京都府⽴⼤学 ⼤学院⽣命環境科学研究科 10)理化学研究所 環境資源科学研究センター 11)Trans-IT
プロテオーム統合データベースjPOSTでは計画開始以後、以下のような開発を⾏ってきた：(i) ⾼速ファイル転送とユーザーフレンドリーなインターフェースを実装したリポジトリの開発（トーゴーの⽇シンポジウム・ポスター・2016年44，2017年57，2020年53）(ii)データの再解析プロトコルの開発（同2017年59）(iii) RDFデータベースの構築と多数のリソースとの連携（同2017年60，2019年35）
このうち(ii)の効果については、COVID-19研究の公開データを再解析することによって同定ペプチド数が65％増加するなどの効果を確認している（同2021年35）。

トーゴーの⽇シンポジウム2022

この再解析には正確なメタデータが不可⽋である。
jPOSTのメタデータはMAGE-TABのIDFをカバーするが、SDRF相当情報を得るには⼈間による追加のキュレーションが必要であり（同2017年58，2021年36）、再解析にもこの情報が必要である。このためにデータジャーナルJPDMの創刊による情報収集も開始している（同 2019年35 ， 2020年
53 ）が、現時点では依然として、多くのデータセットについては論⽂からの情報抽出が必要である。
そこで (a)再解析のためのキュレーション (b)キュレー
ション半⾃動化のためのトレーニングデータセット構築(c)学⽣・若⼿研究者のトレーニング を⽬的とした、「論⽂の下読み・情報抽出によるメタデータ作成補助」企画を開始し、⽇本プロテオーム学会を通じて担当者を募集、メタデータの作成を加速した。本発表ではこの取り組みについて発表する。
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jPOSTの⽬的
データの公開ーー

プロテオミクスの場合• 結果だけでなく⽣データも公開••

データ解析に改善の余地
学術ジャーナルの主導• ProteomeXchange•• ProteomeXchangeのメンバーとして、世界的なデータの蓄積と公開の負担の⼀翼を担う• 公開にあたっての基準はすべて、独⾃のものではなく世界標準のものを採⽤する• 特にProteomeXchangeおよびHUPO-PSI

データの収集⽅法について⼀定の基準を満たしたリポジトリの連合• 質量分析データから情報を“限界まで搾り取る”ため、解析⽅法を改良し（これは⽣データ蓄積の⽬的の⼀つである） 、その結果をデータベースの形で公開する• 解析⽅法の改良は、データベース構築の⽅法論の⼀部であり⽬的の⼀つでもある

http://www.proteomexchange.org/
トーゴーの⽇シンポジウム2022

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jPOSTdbの特徴

UniScoreを⽤いた再解析の例• UniProtのようなタンパク質データベースとは異なる• 共発現情報が重要• 基本的にはプロジェクト（⽣データを登録するときの単位）ごとの結果を表⽰する• オリジナルの解析（同定）結果は⽤いない• オリジナルの解析結果は、たとえば論⽂査読のために必要• jPOSTでその⽣データを再解析した結果を⽤いる• データの品質を⼀定にするため

トーゴーの⽇シンポジウム2022

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4,890
15.0%
オリジナル結果

n=16,714

11,82436.4%

15,79248.6%
jPOST
n=27,616• 同定ペプチド数が65％程度増加（共にFDR＜1%)
トーゴーの⽇シンポジウム2021
ポスター35

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メタデータの利⽤• データベースはデータの再利⽤が前提• 質量分析の⽣データの再利⽤にはメタデータが必要• e.g. variable modification (PTM, isobaric tag, etc.)• 再解析はいわば「（メタデータと）データを利⽤する最初の例」
jPOST メタデータ

マニュアルキュレーション
Curator

1. “Sample”metadata

2. “Fractionation”metadata
Fractionation

Sample⽣データファイルのメタデータ

Species
Sample Type
Cell line
Organ
Disease class
DiseaseHumanTissue
Colorectum
CancerColorectal cancer

9606
C12801
C54189
DOID_162
DOID_9256

Strong cation exchange column
3013. “Enzyme_Mod.”metadata
Enzyme_Mod

4. “MS mode”metadata

Enzyme/Mod.
MS modeprotein fractionation
protein fractions
protein replicates
peptide fractionation
peptide fractions
peptide replicates

SampleFractionation

subcellular fractionation
subcellular fractions
subcellular replicates

Fixed Modification
Fixed Modification
Fixed Modification
Variable Modification
Variable Modification
EnzymeTaxonomy

Carbamidomethyl (C)UNIMOD_4
iTRAQ4plex (K)UNIMOD_214
iTRAQ4plex (N-term)
UNIMOD_214
Oxidation (M)UNIMOD_35
iTRAQ4plex (Y)UNIMOD_214
Trypsin/P
MS:1001313
Homo sapiens (Human)
9606

MSMS instrument
Instrument ModePurpose
Quantification Platform
Multiplex method
Plex number

LTQ Orbitrap Velos
MS:1001742
DDA-high res.
JPO_005
Relative quantification
JPO_011
Product ion (reporter quantification)
JPO_015
iTRAQ quantitation analysis
MS:1001837
4

jPOSTdb

トーゴーの⽇シンポジウム2017・ポスター58
トーゴーの⽇シンポジウム2022

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メタデータの種類
マイクロアレイ（トランスクリプトミクス）
ガイドライン

MIAME (Minimum

MIAPE (Minimum

Information About a
Microarray Experiment)

Information About aProteomics Experiment)

フォーマットMAGE-TAB (MicroArray（具体的な項⽬） Gene Expression TABular)

実験全体を記述（実験デザインやプロトコル、⽂献情報など）

IDF (Investigation

Description Format)

試料・測定機器の属性、実験の流れを⽰し、試料とデータファイルの関係を記述

トーゴーの⽇シンポジウム2022

SDRF (Sample andMAGE-TAB for Proteomics
ProteomeXchange
メタデータ（PRIDEなど）

Data RelationshipFormat)

データ

データ

プロテオミクス

データ

jPOSTメタデータ

SDRF-Proteomics
データ

データ

データ

• フルに⼊⼒されていればSDRF相当の内容までカバーされ得るが、情報が⾜りないことが多い

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メタデータの整備• リポジトリに登録された情報では不充分なことが多い• 試料とデータファイルの関係• Technical replicate（特にinjection replicateと呼ばれるもの）の処理を変えるため• その他• e.g. 分画・modification情報など

トーゴーの⽇シンポジウム2022• 将来的に機械学習などで情報を抽出する（できる）としても、そのトレーニングデータの蓄積が必要• 現時点では⼈間によるcurationが不可⽋• リソース的に、jPOSTメンバーのみでcuration全⼯程を担当するのは困難• （“sustainableな開発を⾏うための最後のmissing piece”）• メタデータの補完・改善• A) データ論⽂ （データ⽣産者に対するインセンティブ）• B) 論⽂調査によるメタデータの補完
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A) データ論⽂による補完
メタデータを記述するExcelファイル• JPDM (Journal ofProteome Dataand Methods)• 2019年創刊（オンライン出版）• プロテオーム・データに特化したデータ論⽂• ショート論⽂• 再解析を可能にする詳細なメタデータ

トーゴーの⽇シンポジウム2019・ポスター35,
同2020・ポスター53
トーゴーの⽇シンポジウム2022

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A) JPDM data descriptor論⽂• より詳細・正確なメタデータ（Excel形式）をsupplementaryとして（必ず）提出する• 投稿数増加のための広報を⾏っているが、まだ不充分• （今後に期待）

https://repository.jpostdb.org/jpdm-excel/

手作業での入力••••

Sample 詳細
実験の条件
機器の詳細
Fileの対応関係

jPOSTリポジトリからExcelファイルを自動生成（・修正）

jPOSTrepoに入力・公開済みメタデー
タをExcelファイルとして出力する機能

トーゴーの⽇シンポジウム2019・ポスター35,同2020・ポスター53
トーゴーの⽇シンポジウム2022

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https://jpostdb.org/B) 論⽂調査による補完• 研究論⽂の記述内容から抽出• 通常の学術論⽂の場合→ 論⽂をきちんと読解する必要（次⾴）• （将来的には機械学習で⾃動処理︖）• どのファイルがどの試料か• 外部curatorが必要
トーゴーの⽇シンポジウム2022

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B) 論⽂調査による補完• トレーニングデータをよほど充実させないと、機械学習で判定はまだ無理
実例1「Mitotic chromosomes were isolated after mixing equalamounts of WT cells cultured with lysine-8 and arginine10 (heavy) and BAZ1B KO or BAZ1A/B double-KO cells
cultured with lysine-0 and arginine-0 (light) (supplementalFig. S5A), and their proteomes were analyzed by MS. 」【論⽂本⽂】

実例2「The digested peptides or enriched phosphopeptides
were analyzed on a Q Exactive Hybrid QuadrupoleOrbitrap Mass Spectrometer or an Orbitrap Fusion
Tribrid Mass Spectrometer.」【論⽂本⽂】
ところがjPOSTには「LTQ Orbitrap Velos」と登録

メタデータ「⽬的」：「相対定量」 (Relativequantification)
メタデータ「定量⼿法名」：「Product ion (reporterquantification) by SILAC (lysine-8 and arginine-10[heavy] or lysine-0 and arginine-0 [light])」
トーゴーの⽇シンポジウム2022

⽣データファイルを調査すると「LTQ OrbitrapVelos」と記録されていた
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B) 論⽂調査 (curation) プロジェクト
論⽂
jPOSTエントリ• 論⽂調査 (curation) プロ
ジェクト• ⽇本プロテオーム学会(JPrOS) を通じてcurator（謝⾦あり）を募集• 若⼿を想定するが年齢制限はしない• 2021年度応募者実績︓18名（教員3名、D学⽣3名、M学⽣4名、学部⽣8名）

トーゴーの⽇シンポジウム2022

募集
⽇本プロテオーム学会 (JPrOS)
jPOST
メタデータ調査

研究者（学⽣など）

調査結果

統合
再解析⽤
メタデータ
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B) 論⽂調査 (curation) プロジェクト• 2022年度応募者募集中
トーゴーの⽇シンポジウム2022

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jPOSTdbのデータセット（最新版）• 定常的な解析がようやく軌道に乗った• オリジナルのデータ
セット・メタデータに応じて分割したデータセットなどを右図のように study,project, dataset という⽤語で分類した• 2022年9⽉末⽇現在
で 37 study、561 project、657 datasetを収録（増加中）

PubMedID

study
スタディ1

project
datasetトーゴーの⽇シンポジウム2022

データセット1

研究者が寄託した
オリジナルのプロジェクト1

新プロジェクト1

研究者が寄託した
オリジナルのプロジェクト2

新プロジェクト2
Biologicalreplicate1

データセット2_1

新プロジェクト3

Biologicalreplicate2

データセット2_2

データセット3

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まとめ• jPOSTは
I. ProteomeXchangeの⼀員としてデータ蓄積・公開
II. 情報を限界まで抽出するために再解析⼿法を確⽴
III. 再解析には詳細なメタデータが必要
I. メタデータの⼊⼒にはインセンティブが必要（ほとんどの場合、内容不⾜）II. インセンティブを上げる⼿段…データジャーナルの発刊
III. 既存のメタデータを補完する⽅法として「論⽂の内容を調査しメタデータを補完修正する」ことも考えられる

IV. メタデータを補完修正するために、論⽂調査プロジェクトを、⽇本プロテオーム学会の協⼒の下開始した
V. 今後のsustainableなデータ追加を⽬指している
本研究・開発は科学技術振興機構(JST)・NBDC事業推進部による統合化推進プログラム予算によって実施した。

トーゴーの⽇シンポジウム2022

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