42 SSBD:database/SSBD:repository バイオイメージングデータのグローバルなデータ共有

42SSBD:database/SSBD:repository
バイオイメージングデータのグローバルなデータ共有○⽷賀 裕弥1) 王 放放1)2) ⼭縣 友紀1)2) 京⽥ 耕司1) 遠⾥ 由佳⼦1)3) ⼤浪 修⼀1)2)
1) 理化学研究所 ⽣命機能科学研究センター
2) 理化学研究所 情報統合本部
3) ⽴命館⼤学 情報理⼯学部

トーゴーの⽇シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表⽰4.0国際ライセンス©2022 ⽷賀 裕弥（理化学研究所 ⽣命機能科学研究センター）

42 SSBD:database/SSBD:repository バイオイメージングデータのグローバルなデータ共有
概要-

SSBDデータベースは、バイオイメージングデータを共有・再利⽤するための基盤である
SSBD:repositoryは、論⽂で使⽤される全てのイメージングデータを共有可能なレポジトリである
SSBD:databaseは、最先端・⾼精細な技術で取得した再利⽤性の⾼いイメージングデータを豊富なメタデータを付加して共有する⾼付加価値データベースである
⽇本イメージングデータのグローバルな共有と再利⽤を⽬指して、⽇⽶欧を拠点としたデータ共有システムの構築が進められている
リポジトリ層シンガポール

オーストラリア

⾼付加価値データベース層

https://ssbd.riken.jp
欧州

IDR

⽶国
AVDB

BioImageArchive(Tohsato et al. 2006)

トーゴーの⽇シンポジウム2022

repository

EMPIAR
カナダ

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SSBDデータベースで共有しているリソース-

画像データ（取得時のオリジナルフォーマット）
定量データ（⽣命現象の時空間動態データを記述するフォーマットBDML/BD5 → ポスターP43）
ソフトウェアツールおよびワークフロー
画像データの例(Shiura et al. 2019)(Bin et al. 2017)(Minegishi et al. 2017)

定量データの例(Arjunan & Tomita 2010)(Kyoda et al. 2013)

ワークフローの例(Azuma et al. 2017)

SSBD:repositoryの統計(Azuma et al. 2017)(Kinjo et al. 2020)(Tsutsui et al. 2021)(Ding et al. 2018)(Ueda et al. 2018)(Ihara et al. 2018)(Yoshida et al. 2015)(Yano et al. 2013)(Bansod et al. 2017)(Bao et al. 2006)(Keller et al. 2008)(Keller et al. 2010)

SSBD:databaseの統計(Fumoto et al. 2017)(Takayama et al. 2016)(Konishi et al. 2018)

トーゴーの⽇シンポジウム2022(Kyoda et al. 2022)

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SSBD:repositoryへのデータの登録⽅法
1.
2.
3.
4.

データ登録の依頼（ssbd-repos@ml.riken.jpに連絡）
メタデータの記述（Microsoft Excel ファイルに必要事項を記⼊）
データ、メタデータの転送（RIKEN Box, HDD郵送, メールなど）
発⾏されたDOI（Digital Object Identifier）の利⽤

著者
メタデータ
テンプレート送付
データ登録依頼ssbd-repos@ml.riken.jp

メタデータ
テンプレート記⼊・返信

データ転送⽅法の連絡ページ限定公開
DOI発⾏

データの公開確認依頼
データのアップロード

SSBD
チーム

データ登録⽅法の改善-

データ登録の簡素化
SSBD:repositoryの広報、および登録されたデータセット・論⽂の広報

トーゴーの⽇シンポジウム2022

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データの再利⽤-

OMEROによる顕微鏡画像の可視化
BDML/BD5による定量データの可視化
画像データ・定量データをダウンロードして解析
画像データ・定量データをダウンロードせず、APIを通して解析
Jupyter Notebookなどのワークフローを⽤いて解析
SSBD:database

SSBD:repository

ダウンロード（画像データ）

Bio-Formats

ダウンロード（定量データ）

API

トーゴーの⽇シンポジウム2022

OMERO

BDML/BD5

今後の展開-

データ登録の簡素化
クラウド環境への対応- 次世代画像フォーマットNGFFへの対応- 定量データの次世代フォーマットBD-zarrの開発
画像データ、定量データ解析- ワークフローの共有- ワークフロー実⾏環境の整備、提供

参考⽂献
Tohsato Y. et. al. (2016) SSBD: a database of quantitative data of spatiotemporal dynamics of biologicalphenomena, Bioinformatics 32, 3471–3479, 10.1093/bioinformatics/btw417
Kyoda K. et al. (2015) Biological Dynamics Markup Language (BDML): an open format for representing
quantitative biological dynamics data, Bioinformatics, 31, 1044–1052, 10.1093/bioinformatics/btu767
Kyoda K, et al. (2020) BD5: An open HDF5-based data format to represent quantitative biologicaldynamics data. PLOS ONE 15(8): e0237468. 10.1371/journal.pone.0237468
Swedlow, Jason R et al. “A global view of standards for open image data formats and repositories.”
Nature methods, 10.1038/s41592-021-01113-7. 4 May. 2021, doi:10.1038/s41592-021-01113-7
Sarkans, Ugis et al. “REMBI: Recommended Metadata for Biological Images-enabling reuse ofmicroscopy data in biology.” Nature methods, 10.1038/s41592-021-01166-8. 21 May. 2021,
doi:10.1038/s41592-021-01166-8
Nelson, Glyn et al. “QUAREP-LiMi: A community-driven initiative to establish guidelines for quality
assessment and reproducibility for instruments and images in light microscopy.” Journal of microscopy,
10.1111/jmi.13041. 2 Jul. 2021, doi:10.1111/jmi.13041

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