ゲノム ・ メタゲノム情報を基盤とした微生物 DB の統合○123

黒川顕 , 中村保一 , 内山郁夫 , 菅原秀明

1223
東京工業大学大学院生命理工学研究科 , 国立遺伝学研究所 , 基礎生物学研究所

Licensed under a Creative Commons表示2.1日本 license(c) 2011 黒川顕 (東京工業大学大学院生命理工学研究科)

要旨

数学的基盤が乏しいライフサイエンス研究において、 知識の集積体であるデータベース (DB) は、 知識の参照のみにとどまるものではなく、 新たな研究分野を切り拓く上で欠く事の出来ない極めて重要な研究基盤である。 ライフサイエンス研究の中でも、 微生物研究は歴史も古く、 これまで蓄積されたデータや知識は膨大かつ多岐にわたっている。 さらに、 ゲノム科学の発展に伴い、ゲノムやメタゲノムなど圧倒的な量のデータが算出されており、 これらを横断的にかつ簡便に利用できれば、 新たな仮説や研究分野の創出がより容易になると期待される。 これを実現するため、本研究開発では、 ゲノム情報を核として様々な微生物学上の知識を統合し、 幅広い分野での微生物学の発展に資することのできる 「微生物エンサイクロペディア」 の構築を目標とする。 これらデータの統合化は、 微生物の体系的な理解を促進し、 これまでの仮説検証型の研究のみならず、 膨大なデータの中から新たな仮説を導くデータ駆動型の研究を強力に推進する事を可能とする。

微生物研究における問題点

ゲノム、 分類、 メタゲノム情報の統合の概念図

多様性に富んだ膨大なデータがあるものの、 それらのデータをシームレスに利用する事が困難

RDF

例 : モデル微生物間でデータおよび知識の連携が促進されていない

RDB

究極の表現型データとも言えるメタゲノムデータは、 個別の細菌のゲノムデータなどとうまく連携できていない

SRSID

本研究開発の目標
ゲノム情報を核として様々な微生物学上の知識を統合し、 幅広い分野での微生物学の発展にTaxon & Site

資することのできる 「微生物エンサイクロペディア」 の構築を目標とする。
GTPS RDF
1

微生物学分野のオミックス研究の発展に寄与、 データ駆動型研究による新しい仮説の提唱

1360K

・ 上記データをホモロジー、 オーソロジーに基づいて整理し、 遺伝子、 ゲノム ( 生物種 )、 環境の 3 つの軸に沿って整理統合
・ 3 つの軸に関わる、 遺伝子機能、 分類学的情報、菌株保存情報、 表現型情報などの知識を整理し、ゲノム情報を核として統合

1. 分類学的情報 (16S rDNA を含む )2. 菌株保存情報 ( 培養条件含む )3. モデル微生物 ( 大腸菌、 枯草菌、 シアノバクテリア、放線菌 ) における高品質データ
4. 各種オミックスデータ
5. オーソログ遺伝子情報
6. メタゲノムデータ

1380K

Gene B

1390K

repeatorganism
GenomeTaxon:51145

has_feature
Gene A

has_feature

has_feature
has_feature
repeatGene B

NIAS

end

DIAM

referredto
MEDALS

database

1363K

ABRCN

RIMD

NBRP(SHIGEN)

StrainInfo

ACM

NITE BRC

start

MycoBankrefer toNEKKENNIES

ECCO

WDCM
TogoDB

JSCC

JCM

1360K

WFCC

MSJ

IFM

LinkedDataorganization

USFCC
USNCC
(draftproposal)
INSD

GBIF

organization
database

LinkedData

Gene C

文献情報に基づくキュレーションによるモデル微生物の高品質データ
3:18

di
pm

59

364

sA:sreamgn

I
peye:tmnap

KSP
II asrsA encoded a type III PKS

sB

pna

srsB encoded a methyltransferase

agnC

rs:s
me:ﬂapne
am

tro

pvo

ase

lasy
ox

r

ydheinDomClust

erf
ns

ltr

ythe:me
am

re:s

am

・ 研究者が活用しやすいインターフェース等を整備

FEMS-J

JSCC Strain DB

RDFgn

・ 広く研究者コミュニティからのフィードバックを得るための仕組みを開発

Taxon

GTPS
Gene C

まず研究基盤となる 6 項目の DB を整備し、個々の DB をゲノム情報を核としてセマンティック技術でシームレスに連携する・ 日本をはじめ世界中に散在している細菌の各種オミックス情報を広く収集

1370K

Gene A

目標とするデータベース

研究開発概要5M

srsC encoded a ﬂavoprotein hydroxylase

GTPS(RefSeq)
GenBanksA

re:Samgn

Complete genome

SrsA synthesized alkylresorcinols from acyl-CoAs ofvarious chain lengths as a starter substrate

Optional

研究開発実施体制

メタゲノム DB およびメタデータの構築

対象生物種の遺伝子について言及した文 / 節を抽出 (sentence extraction)、

東京工業大学

メタゲノムデータの整理

遺伝子の名前をタグとしてさらに抽出 (named entity extraction) を手動で研究統括、 メタゲノム DB の構築、 メタデータの整備、Sequence Read Archive (SRA) の対象生物として放線菌 Streptomyces griseus NBRC 13350 での試行を開始

スパコンにおける解析システムの開発

データを SRS ID を用いて

森 宙史 , 竹原 潤一 , 吉野 弘二 , 小西 史一 , 黒川 顕

サンプルごとに整理

国立遺伝学研究所
微生物ゲノム基盤情報資源の共用化、微生物アノテーションリファレンスの整備と共用化

文献情報に基づく高品質なモデル微生物のアノテーション情報がオーソロジーに基づいて他の微生物のゲノム情報と関連付けられる

SRA から各メタゲノム /16S サンプルの配列を介したメタデータ検索システム

メタデータを HTML 形式で取得
http://trace.ddbj.nig.ac.jp/dra/documentation.shtml

各メタゲノムサンプルのメタデータの整理
比較ゲノム解析に立脚した微生物ゲノム情報の統合化
千葉 啓和 , 内山 郁夫

技術アドバイザー岡本 忍 , 山本 泰智 , 川本 祥子 (DBCLS)
片山 俊明 , 川島 秀一 ( 東京大学 )Human Body Map
16S

SRA のメタゲノム /16S データの集計結果
SRS ID 数

メタデータのカテゴリ数

69,96885

4,054456

DB16S

Body Map

2011 年 7 月 7 日取得

メタデータのカテゴリの例
両方 ・ Metagenome/16S ・ Collection Date ・ Project Name ・ Sequencer
ヒト ・ Age ・ Body Habitat ・ Country ・ Diet ・ Disease stage ・ Family Relationship
環境 ・ pH ・ Depth ・ Dissolved Oxygen ・ Temperature ・ Total Nitrogen ・ Wind Speed

各メタゲノムサンプルのメタデータの RDF 化のイメージ
Body BLAST

Triple の例

wgs
metagenome

行うアノテーション ・ キュレーションを設計。

藤澤 貴智 , 神沼 英里 , 菅原 秀明 , 中村 保一
基礎生物学研究所

Incomplete genome