イメージングデータベースに画像を登録し、画像を活⽤する
⽷賀 裕弥1)、京⽥ 耕司1)、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

⽣命科学におけるイメージングの意義

細胞内外の構造や⽣命分⼦の空間分布、そしてそれらの動態を詳細にありのままにとらえること=⽣命現象の背景にあるメカニズムを理解するために最も重要な研究⼿法のひとつ
2022/8/25

2

バイオイメージングの近年の状況

近年の⽣命科学分野では、最先端のイメージング技術の開発が加速している
光シート顕微鏡

従来

Keller et al., Science, 2008

クライオ電⼦顕微鏡

超解像度顕微鏡

超解像leica-microsystems.com

Sarkans et al., Nat Methods, 2021

従来の技術では観ることができなかった細胞内外の構造や⽣命分⼦の空間分布、あるいはそれらの挙動の科学的な観察や計測が可能になる最先端のイメージング技術が研究の競争⼒を決定づける

2022/8/25

3

バイオイメージングの近年の問題• 最先端のイメージング装置は、⾼度な技術と知識を持つイメージング分野の研究者により⼿作りで開発される。
• ⾼度な技術と知識を持つイメージング研究者は⽣命科学者全体の⼈⼝に⽐べて極めて少数• 市販品は極めて⾼額
⼤多数の⽣命科学者は最先端イメージング技術を⾃らの研究に活⽤できていない【解決策】• 最先端のイメージング技術のオープンアクセス化• 最先端のイメージングデータのオープンアクセス化
2022/8/25

4

INTERNATIONAL COOPERATION••••

⽣命科学の最先端イメージング技術とデータのオープンアクセスに関連する諸問題を解決する国際連携組織
欧州のEuro-BioImagingが全世界のコミュニティに声をかけてボトムアップ的に組織化
2015年に欧州の国際共同研究資⾦（Horizon 2020）の⽀援で設⽴
2020年よりChan Zuckerberg Initiativeより助成を受ける

https://www.globalbioimaging.org

This project has received
the European Union’s Hor
research and innovation punder grant agreement No主な活動• 国際的なリーダーからバイオイメージング施設の運営や研究政策、技術トレンドを学ぶ年1回の国際ワークショップ（Exchange of Experience）の開催• 特定のテーマに関する議論や国際的な協⼒関係を構築するためのテーマを絞った会議や作業部会の開催• バイオイメージング施設の管理職や技術職のスタッフの専⾨的な能⼒開発を⽀援する研修の開催• バイオイメージング施設のスタッフが、海外の先進的な施設から学ぶことを可能にするスタッフ シャドーイング プログラムの実施
2022/8/25

5• 全国の研究者に先端バイオイメージングの技術の共⽤とデータ解析を⽀援する組織• 2016年に⽂科省により⽣理学研究所・基礎⽣物学研究所を中核機関として設置• バイオイメージングデータのオープンアクセスは含まれていない• ⽇本では、⽣命科学データのオープンアクセスはNBDCが担当• ABiS運営委員でもあり、NBDCでSSBDデータベースを運営する⼤浪がバイオイメージングデータの担当者としてGBIに参加• 2022年度以降は、ABiSのデータ共有に⼤浪が関与する予定
2022/8/25

6

イメージデータ作業部会
共同座⻑

Jason Swedlow
Univ. of Dundee
OME, IDR-2021

Josh Moore
Univ. of Dundee
OME, IDR
2021-

Shuichi Onami
RIKEN BDRSSBD

Exchange of Experience IV @Singapore 20192022/8/25• 11カ国、17名の委員。南極を除くすべての⼤陸より委員が参加。
• バイオイメージデータのオープンサイエンスに関わる諸問題について包括的に議論- データフォーマットの標準化- 国際的な公共データレポジトリの整備- 取得から公開までのデータの管理- データ解析情報の管理

Exchange of Experience VI @Online 2021
7

2022/8/25

8バイオイメージングデータのデータ形式の標準化とデータ共有リポジトリの整備に向けた提⾔2022/8/25

9標準データ形式がなぜ必要なのか︖
有⽤なツール開発を加速
データ提供者

ツールが利⽤できる。
標準の画像データ形式
データが利⽤できる。

ツール開発者

2022/8/25

10標準データ形式がなぜ必要なのか︖
バイオイメージングデータ解析のワークフローの変化• バイオイメージングデータの利活⽤の多様化• 個々の画像情報処理ツールの⾼性能化、専⾨化- 深層学習、セグメンテーション、物体追跡、可視化、ユーザーインターフェース• 複数の会社/開発グループのツールをとり⼊れた作業が⼀般化• 複数の会社/開発グループのツールを使う作業⼯程に適応したシステムに対する需要の増加

論⽂

各社は⾮公開の独⾃のデータ形式を使⽤
2022/8/25

A社

画像処理ソフト４

B社

画像処理ソフト３

A社

画像処理ソフト２

画像処理ソフト

画像処理ソフト１

現在/これからのワークフロー

従来のワークフロー

B社

Cラボ

D社

Eプロ

論⽂

オープンな標準データ形式を使⽤
11

OMEROを介したバイオイメージングデータ解析のエコシステム
OMERO︓顕微鏡画像管理のフリー・プラットフォーム––

2022/8/25

デファクトスタンダード
テラバイト単位の画像、>135種類の画像フォーマットに対応

http://openmicroscopy.org

12
Swedlow S, “Making BioImage Data FAIR on a Global Scale”, 2021

BIO-FORMATS:
各社のフォーマットをOME-TIFFに変換––

テラバイト単位の画像、>135種類の画像フォーマットに対応>135種類の画像フォーマットに対応

Apps using Bio-Formats were started >100,000 times per day in 2015, 2016, 2017 , 2018, & 20192022/8/25
13
Swedlow S, “Making BioImage Data FAIR on a Global Scale”, 2021

標準データ形式が満たすべき要件
公開性（Openness）︓
データ形式の仕様が公開されていること。
実装（Implementation）︓
データ形式の読み書きをサポートするオープンソフトウェアが提供されること。
実例（Example）︓
当該データ形式で保存された実データが供給されること。
使⽤許諾（Licensing）︓
データ形式に関連して提供される全てのリソースは適切なライセンスで使⽤許諾されること。
データ種別（Data types）︓
データ形式がサポートするデータの種別を明記すること。
管理（Governance or change management）︓
データ形式に関する意思決定と更新管理の仕組みを有すること。
採⽤（Adoption）︓
データ形式が世界中で幅広く採⽤されること。
2022/8/25

14

OME-NGFFフォーマット
クラウドで使⽤されるオブジェクトストレージのためのフォーマット

2022/8/25

15

Moore et al., Nat. Methods, 2021

データ共有システムに関する提⾔
メタデータの仕様（Metadata specifications for submission）︓
データ共有システムの間で共通のメタデータの仕様をコミュニティと協⼒して定義すること。
バイオイメージング・データのエコシステムの構成要素（Components of the bioimage
data ecosystem）︓
全ての発表論⽂に関連するデータを最⼩限のメタデータとともに格納するリポジトリ（アーカイブ）と、豊富なメタデータを付与した⾼付加価値データベース（AVDB: Added-valuedatabase）の２種類のデータリソースに分けること。
AIに応⽤可能な⾼付加価値データベースが満たすべき要件（Requirement for AVDB for AI
applications）︓
⾼付加価値データベースについては、AIの学習に適したデータセットの定義づけを⾏うこと。
データ投稿、データ編集の認証システム（Authentication for submission and dataaccess）︓
データの投稿や編集の際の認証には、よく検証された標準的な認証システムを採⽤すること。
信頼できるデータリソース（Trustworthy research data resources）︓
公共データの質を評価する国際的なイニシアティブからの評価を受けること。
個⼈識別が可能なデータの扱い（Human identifiable data）︓
個⼈を特定し得るデータ等の利⽤について、倫理的かつ実⽤的な観点からの指針を策定すること。

2022/8/25

16データ共有の要件• FAIR原則 (Wilkinson et al., 2016)• Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability（⾒つけられる。アクセスできる。相互運⽤できる。再利⽤できる。）• FAIR原則と要求の対⽴• データは作成後、できるだけ直ぐに登録され、⾒つけられ、アクセスできるようにしたい。
• データは適切にキュレーションされ、相互運⽤可能で再利⽤可能な形式で保存され、さらなる研究のために利⽤されるべきである。
– キュレーション、データ変換には時間が必要

2022/8/25

17

バイオイメージングデータのデータ共有システムのデザイン
Repositories

Image data

Image data
Metadata

全てのデータ最⼩のメタデータ

Image data

Image data
Metadata

Metadata

Metadata

Added value DBs 利活⽤性の⾼いデータ
豊富なメタデータ
Image data
Metadata

Image data
Metadata

Image data
Image data

Metadata

Metadata

Metadata

Metadata

Image data
Metadata

Image analysis
Image data

Metadata

Imaging18

Swedlow, …, Onami, Nat Methods 2021

欧州のバイオイメージングデータ共有システム
EMPIAR

IDR• 2014年設⽴の電⼦顕微鏡
データのAdded ValueDB• 2017年設⽴の⽣命科学画像
データのAdded Value DB• EMBL-EBIとOMEが企画したworkshopでの議論を元に設⽴• MRC, BBSRC, Welcome
Trust等からの資⾦でEMBL-EBIが運営
2022/8/25• OME ConsotiumとEMBLEBIの共同プロジェクトとしてBBSRCの資⾦で開設• BBSRC, Welcome Trust,
Horizon 2020（EuroBioImaging, Global
BioImaging, CORBEL）等からの資⾦で運営

BioImage Archive• 2019年7⽉にEMBL-EBIが設⽴した⽣命科学の画像データのリポジトリ• Euro-BioImagingとELIXIRとの共同研究により開発が進められる

19⽇本のバイオイメージングデータ共有システム
SSBD:database

SSBD:repository

バイオイメージングデータと⽣命動態定量
データのAdded-Value DB

バイオイメージングデータと⽣命動態定量
データのリポジトリ

2022/8/25

20

SSBD :バイオイメージングデータと⽣命動態情報の統合データベース• ⽣命動態システム科学の統合データベースとしてJST-NBDCの資⾦で設⽴（2013年）• 当初は、時空間情報を数値として含む新しい様式の⽣命科学の研究データとそれを取得するために⽤いた画像データの共有を⾏うDB
具体例• 様々な摂動条件下の⽣命動態の時空間定量計測データ• 様々なパラメータ下の⽣命現象の時空間動態シミュレーション結果
線⾍胚の細胞核分裂動態計測データ

細胞核動態のシミュレーション結果

Kimura & Onami Dev. Cell 2005

2022/8/25

Hamahashi et al. BMC Bioinformatics 2005

21

SSBD :バイオイメージングデータと⽣命動態情報の統合データベース•••

最先端技術で取得した⽣命科学画像データ、網羅的実験の⽣命科学画像データの共有を開始（2016年）
⽣命科学画像データのリポジトリサービスを開始（2016年）
Added-Value DB（SSBD:database）とリポジトリ（SSBD:repository）を分離（2019年）

D. discoideum
self-organizing wave
confocal

MDCK II cell
microstructure dynamics
confocalmESC
transactivation
spinning-disk confocal

CHO cellpattern reconstitution
epifluorescence

EpH4 cellspheroid formationbrightfield

X. laevis
FRAP assay
confocalD. melanogaster
epithelial invagination
confocalhESC
retinal degeneration
TEM

M. musculus
a whole brain
light-sheet fluorescence

Ammoniteshell structure
tomography(Watabe et al. 2015)(Takai et al. 2015)(Ochiai et al. 2015)(Matsuda et al. 2015)(Yonemura et al. 2014)(Inomata et al. 2013)(Kondo & Hayashi 2013)(Shirai et al. 2016)(Susaki et al. 2014)(Inoue & Kondo 2016)

Nanog transactivation

FRAP assay

Lung development

tooth development

Erk activity

Ca2+ dynamics(Ochiai et al. 2015)(Inomata et al. 2013)(Noguchi et al. 2015)(Morita et al. 2016)(Aoki et al. 2013)(Takayama et al. 2016)

E. coliC. elegans

C. elegans

M. musculus

mitral cell somata(Ke et al. 2013)(Susaki et al. 2014)

C. elegans

D. rerio

C. elegans(Bao et al. 2006)(Keller et al. 2008)(Cronin et al. 2005)

2022/8/25(Arjunan & Tomita2010)

Whole brain22(Kimura & Onami 2005)(Kyoda et al. 2013)(Bashar et al. 2012)

SSBD:database および SSBD:repository の統計情報
14.0 TB

8000

Size of Datasets in SSBD:database
6877

6793

Num. of Image datasets

12.0 TB

Num. of Quantitative datasets

12.2 TB7000

10.5 TB

6000

10.0 TB

Data size on SSBD:repository
8.9 TB

9.0 TB
8.0 TB

Total size of image datasets
5000

Total size of Quantitaive datasets

8.0 TB

10.0 TB

4239

4162

4000

6.9 TB

7.0 TB
6.0 TB
5.0 TB

6.0 TB3000

4.0 TB2000

4.0 TB
3.0 TB
2.0 TB1086

2.0 TB633

0.0 TB336 359
187 197
0.7 TB
0.6 TB 188 217
0.6 TB 189 218
0.6 TB
0.3 TB
0.2 TB
0.2 TB
0.2 TB2013

2014

2022/8/25

2015

2016

1.2 TB382

1.3 TB486

0.3 TB

0.3 TB2017

2018

2.0 TB687

2.0 TB
691

696

696

0.3 TB

0.3 TB

0.3 TB

0.3 TB

2019

2020

2021

2022

1000

1.0 TB
0.0 TB0

0.0 TB

0.0 TB

0.1 TB

0.1 TB

2016

2017

2018

2019

2020

2021

23

SSBDのシステム概略図
pcuser / researcher

preview

visualizer

Web Interface(JavaScript)

API

metadata database(Django – Python)quantitative
data

file server

image
paper
information

datacollection
250TB + 500TB
2022/8/25

curatorquantitative
data

image

OMERO

repository
286TB

quantitative
data

image

OMERO

database
286TB
24SSBD:repository へのデータの登録⽅法• まずは、メールでお問い合わせ下さいssbd-repos@ml.riken.jp• オンラインストレージRIKEN Boxによる⽅法• 数100GB程度のデータの場合• HDDの送付による⽅法• 数TB程度のデータの場合• SSBDデータアップロードサイトによる⽅法• 登録者のオンラインストレージ経由による⽅法
25

SSBD:database へのデータ登録⼿順
データ⽣産者

SSBD:repository

SSBDチーム

論⽂公開時/前に登録
著者

メタデータの登録

Pubmed 等のデータベースから論⽂情報を収集

キュレーター

データの選別オリジナルデータの提供依頼
オリジナルデータの提供

詳細なメタデータの付与
詳細なメタデータの確認依頼

SSBD:database
詳細なメタデータの確認・修正

公開
データベース登録
26

SSBD:database における⼗分なメタデータ
SSBD:repository における必要最⼩限のメタデータ• ⼗分なメタデータ• 必要最⼩限のメタデータ• 必須: 33 (データセットごと)• 必須: 11 (プロジェクトで1つ)• Title, Description, Contact, License, Data
format, Paper information, Organism,Strain, Cell Line, XYZT scales, Gene
Ontology, …

• Title, Description, Contact, License, Data
format, Organism• 推奨: 3
• DOI, Paper information• 任意: 14

• 任意: 15

メタデータの登録⽅法• MS Excelファイルへの記⼊による⽅法• Webフォームへの⼊⼒による⽅法
（準備中）

28

DOIの発⾏
DOI (Digital Object Identifier)• https://doi.org/ から始まるURLで永続的にデータへのリンクを提供• データの実体の場所が変わった場合でもdoiを変更することなく、リンク先を変更可能• 変更されないリンク先として、論⽂中に記述可能• SSBD:repository では
https://doi.org/10.24631/ssbd.repos. から始まる
URLを提供29画像データ共有時のガイドライン (1/2)
登録を推奨する画像データ• オリジナルデータ（加⼯されていないデータ）• 顕微鏡メーカーのソフトウェアが出⼒する
オリジナル形式• 複数チャネルを統合していない形式• 深さ⽅向(z軸)や時間⽅向(t軸)の全体の画像、可能ならばグループ化した形式• 刻印・加⼯などをしていない形式• 動画像ではなくタイムラプス顕微鏡画像形式
30

複数チャネルを統合していない形式

例1: 複数チャネルで撮影した場合

+画像撮影

チャネル1

○ 推奨する

論⽂作成

チャネル2

チャネル統合× 推奨しない＊ 両チャネルの画像がまとめてひとつのファイルで保存されている場合にはそちらをお送りください。
“Confocal microscopy images of neurons associated with glomerulus stained with Alexa 647 and EYFP expression
in young Thy1-YFP-H mouse hemi-brain cleared with SeeDB” by Ke et al. is licensed under CC-BY

31

刻印・加⼯などをしていない形式

例2: 画像処理・刻印をした場合

画像処理

画像撮影

論⽂作成
12:00

○ 推奨する× 推奨しない画像

12:00＊ スケールバー、タイムスタンプが⾃動で付加される設定で撮影した場合にはそのまま登録します。
“DIC microscopy images of wild-type C. elegans embryo” by Kyoda et al. is licensed under CC-BY

32

タイムラプス顕微鏡画像の全体
例3: タイムラプス画像からある時点のみを論⽂の図として使った場合
画像撮影論⽂作成
Figure 1

BA

12:00

○ 推奨する

15:00

× 推奨しない…
12:00

15:00

33
“DIC microscopy images of wild-type C. elegans embryo” by Kyoda et al. is licensed under CC-BY画像データ共有時のガイドライン (2/2)
登録を推奨しない画像
A

B

12:00

15:00

Figure 1: DIC images of early C. elegans embryo

複数画像をレイアウトして結合した画像

論⽂誌の図そのもの画質を低下させるソフトウェア（PowerPoint, Photoshopなど）に貼り付けたもの“DIC microscopy images of wild-type C. elegans embryo”
by Kyoda et al. is licensed under CC-BY

画⾯からキャプチャしたもの（スクリーンショット）“Confocal microscopy images of neurons associated with glomerulus stainedwith Alexa 647 and EYFP expression in young Thy1-YFP-H mouse hemi-brain
cleared with SeeDB” by Ke et al. is licensed under CC-BY

34

定量データ共有時のガイドライン• ⽣命動態における時空間座標情報の統⼀フォーマット
BDML/BD5形式での登録を推奨• http://ssbd.qbic.riken.jp/bdml/• 4D可視化ツール、API経由でのデータアクセスが可能• 汎⽤のデータフォーマットでも登録可能• 例）MS Excel, CSV, プレーンテキストなどの形式• データが解釈可能となるような注釈を付けて下さい• 商⽤ソフトウェアのオリジナル形式でも登録可能• 例）Imarisなど• オリジナル形式とともに、汎⽤データフォーマットに出⼒したファイルも登録ください

35

BDML/BD5: ⽣命動態データのための統合フォーマット
時空間情報を統合的に記述

•(a)

(b)

(c)

•(d)HDF5を基盤-(e)

⼤規模データの効率的な取り扱いが可能• XMLを基盤-•

⾼い拡張性
⾼い可読性

分⼦動態から個体の動態まで記述可能
Gene expression

Molecules

Nucleus

Behavior
Proliferation
Survival
Nucleus and Mirotubules
BDML: Kyoda et al. Bioinformatics 2015
BD5: Kyoda et al. PLoS One 2020

登録可能な定量データの例
例1: 個体の動態（形状情報）“Figure 2” by Cronin CJ et. al. (2005) BMC Genet, 6: 5 is licensed under CCBY

例3: 1分⼦の動態（位置情報）“Figure 1” by Arata Y et. al. (2016) Cell Rep, 16(8): 2156-2168 is licensed under CCBY

例2: 細胞核分裂の動態（輪郭情報）“Figure 1” by Kyoda K et. al. (2013) Nucleic Acids Res, 41(Database issue): D732-7
is licensed under CC-BY-NC

例4: 細胞核分裂の動態と付加情報（形状情報、蛍光強度）

核の位置と⼤きさ＋GFP発現強度“Figure 2” by Bao Z et. al. (2006) Proc Natl Acad Sci U S A, 103(8): 2707-12,"Copyright (2006) National Academy of Sciences."37

⽣命動態の可視化の例
E. coliC. elegans

C. elegans

C. elegans

C. elegans(Arjunan & Tomita 2007)(Kimura & Onami 2005)(Tohsato et al., submitted)(Kyoda et al. 2013)(Bao et al. 2006)

D. melanogaster

Zebrafishmouse

C. elegans(Keller et al. 2010)(Keller et al. 2008)(Bashar et al. 2012)(Cronin et al. 2005)38データの利活⽤
探すnn

キーワードによる探索
ファイルのダウンロード

⾒るnn

ブラウザ上での可視化ツールを利⽤した可視化

測る

nn

画像データの解析
定量データの解析

データの検索
SSBD:databaseでデータを検索する。
キーワードによる検索

データについての説明■ メタデータ■ データセット数■ 論⽂情報n キーワードによる検索
nnnn

⽣物種
MeSH term
イメージング⼿法
著者、など

n 論⽂ごとにデータを分類
nnn

データの概要表⽰
データの可視化
データファイルのダウンロード

可視化

ダウンロード画像データの可視化
OMERO による画像データの観察

画像データファイル

ファイルに含まれるメタデータ

プロジェクト（論⽂ごとに分類）

可視化パラメータの設定

画像データのメタデータ

n 3つのパネルnnn

プロジェクト
画像データファイルの⼀覧表⽰
画像データのメタデータ表⽰

スライダーによるz焦点⾯変更

n OMEROビュアー
nnn

スライダーによるz⾯・時点tの変更
可視化パラメータの設定
ヒストグラムなどの簡単な解析

画像データの可視化
ファイルダウンロードとFiji、napariによるデータ観察
https://fiji.sc/

https://napari.org/stable/

File à Import à Bio-Formats で画像データを読み込む

Fijinapari

定量データの可視化
SSBD-4DViewer による定量データの観察

データのメタデータ
マウス操作による■ 回転（視点の変更）■ ズームIn/Out＊ 簡易的な可視化であることに注意（データが間引きされている場合がある）

スライダーによる時点変更

データ読み込み状況の表⽰

定量データの可視化
ファイルダウンロードとHDFViewによるデータの中⾝の閲覧
https://www.hdfgroup.org/downloads/hdfview/

計測したオブジェクトの定義

次元、スケールとユニットの定義(x, y, z, t) 座標情報と付随する情報n ⼿順nnn

ユーザー登録 à ダウンロード
xxx_bd5.h5 ファイルを開く
階層的に格納されたデータを閲覧(Kyoda et al. (2020) PLoS One)

画像データの解析
ノートブックの利⽤

ツールの利⽤Fiji

ilastik

CellProfiler
CellPose

プログラミングで画像解析をする画像データの解析
Jupyter Notebookを使った画像解析

API (Application Programming Interface)を使って、SSBD:databaseから画像データ取得

n Webブラウザ上でプログラム開発・実⾏
nnnn

Pythonを含む複数の⾔語に対応
インタラクティブにプログラムを実⾏ノートブックとして保存、再実⾏が可能
ノートブックの共有画像データ解析の例
Google Colab上でのプログラムの実⾏
FRETの画像データを読み込んでERKの活性を計測するデモンストレーション

https://nbviewer.org/github/openssbd/hikarijuku/blob/master/ImageSeries.ipynb

Google Colabでノートブックを開く

順番にセル内のプログラムを実⾏

定量データの解析
BD5 ファイルの読み書きを⾏うサンプルコード
Pythonhttps://github.com/openssbd/BD5_samples/C++https://github.com/openssbd/BDML2BD5

各object entityのデータに対するファイル出⼒

h5pyを利⽤したBD5ファイルの⼊出⼒
XMLを基盤としたBDMLファイルをBD5ファイルに変換するプログラム

pytablesを利⽤したBD5ファイルの出⼒定量データ解析の例
BD5 ファイルの読み書きと簡単な解析プログラム
https://github.com/openssbd/BD5_samples/blob/master/BD5read_count.ipynb

BD5の読み込み検出したオブジェクトの数の時間変化をグラフ化

線⾍の胚発⽣における細胞（核）数の増加曲線

⽇本のバイオイメージングデータ共有システム
SSBD:repository

SSBD:database•••2016年5⽉にSSBDデータベースに付属した⽣命科学画像データと⽣命動態定量データのリポジトリサービスとして開始
2019年9⽉にSSBD:repositoryとしてSSBD:databaseより分離
現在は、理研、JST、KAKENHI等からの資⾦で運営

⽣命科学画像データと⽣命動態定量
データのAdded-Value DB• 2013年9⽉、JST-NBDCの資⾦で開設• 理研、JST、KAKENHI等からの資⾦で運営• 研究機関、研究プロジェクト、学会等と連携して、全国の最先端バイオイ
2022/8/25
メージングデータを集積、公開••••

2016年5⽉にSSBDデータベースに付属した⽣命科学画像データと⽣命動態定量データのリポジトリサービスとして開始
2019年9⽉にSSBD:repositoryとして
SSBD:databaseより分離
現在は、理研、JST、KAKENHI等からの資⾦で運営
50

⽇欧のバイオイメージングデータのエコシステム
Repositories

全てのデータ
最⼩のメタデータ

BioImageArchive

Image data

Image data
Metadata

Image data

Image data
Metadata

Metadata

Metadata

利活⽤性の⾼いデータ

Added value DBs 豊富なメタデータ
Image data
Metadata

Image data

EMPIAR

IDR

MetadataImage data
Image data

Metadata

Metadata

Metadata

Metadata

Image data
Metadata

Image analysis
Image data

2022/8/25

Metadata

Imaging51

SSBD:repository をご活⽤下さい• まずは、メールでお問い合わせ下さいssbd-repos@ml.riken.jp

52

Acknowledgement
SSBD Team/RIKEN BDR
Shuichi Onami
Koji Kyoda
Yukako Tohsato
Yukiko Yamagata
Fanfan WangOME/IDR/U Dundee
Jason Swedlow
Josh Moore
Sebastien Besson
Jean-Marie Burel
Petr Walczysko

ex-member
Kenneth HoYasue Nakano

Global BioImaging/EMBL-EBI
Antje Keppler
Federica Paina

RIKEN OLSP
Masanori Arita
Takeya Kasukawa
Norio Kobayashi
Hiroshi Masuya
Tomomi Shimogori
Hideo Yokota

BioImage Archive/EMBL-EBI
Matthew Hartley

ABiS/NIBB
Naoto Ueno
2022/8/25

BINA/Umass Chan Med School
Caterina Strambio-De-Castillia
QUAREP-LiMi/Albert-Ludwigs U
Roland Nitschke

Community
ABiS
BINA
Euro-BioImaging
Global BioImaging
OME
RIKEN Open Life Science Platform
QUAREP-LiMi
Funding
CREST, JST
NBDC, JSTMEXT
KAKENHIRIKEN BDR DECODE Project
RIKEN RCSTI Project
科技ハブ
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