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2) Ikushima S. et al.: Biosci. Biotechnol. Biochem., 73, 1818–1824
3) Tomita Y. et al.: PLoS ONE, 7(5), e37226 (2012).

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超並列 DNA シーケンサー、いわゆる次世代シーケンサー(NGS)は、1 塩基配列あたりのシーケンスコストの急激な低下をもたらし、医学生物学における様々な分野で利用されるようになった。しかし、NGS から得られるデータは、従来の実験装置から得られるデータと比較して非常にデータサイズが大きいことや、データの処理に従来よりも大型の計算資源を要することなど、これまでの生命科学研究では見られなかった情報学的な問題を引き起こしている。さらに、昨今のシーケンシング技術の進歩は非常に速く、それに伴って新たなシーケンシングの応用手法、そしてデータ解析手法が次々と生み出されているため、研究者がそれぞれの研究目的に対して、最も適当な技術や手法を選択することが困難となっている。このような問題を受け、NGS のデータやデータ解析手法、さらにそこから得られた知見を集積・整理し、それらを再度研究において利活用することの重要性が高まっている。
ライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS)では、大規模な塩基配列データに関する諸問題を解決するため、公共の NGS データ・レポジトリである Sequence Read Archive(SRA)に登録されたデータを、関連するデータベースと統合することで整理し、より高度なデータ検索技術を開発することで、研究者が必要な情報に対して容易にアクセスできる環境を構築している(1)。2014 年 5 月現在、SRA には 39,000 以上の NGS プロジェクト、79,000以上のシーケンスデータが登録されている。これらの大量のデータに付随する実験条件やサンプルの情報などを機械的に抽出し、データベースを構築・可視化を行うことで、NGS を用いた研究全体を俯瞰することが可能となった(2)。また、登録されるデータの特徴の変化を時系列に追うことで、研究に用いられるシーケンス技術の変化を可視化し、分野ごとの研究動向を把握、将来的な変化を予測するという試みを行っている。さらに現在、日本 DNA データバンク(DDBJ)との連携の元、塩基配列データに関する様々なデータを横断的に検索することを可能にすることで、データベース利用者に対して必要な情報を正確に提供するための枠組みの構築に取り組んでいる。
本講演では、DBCLS における塩基配列に関連するデータベースの整理・構築と、DDBJなどの関連組織によって提供されているデータベースやデータ解析ツールについて紹介する。
また、データベースに登録された実際の研究事例に基づく NGS 技術の動向の予測を通して、公的なデータベースによる個々の研究プロセスの質の向上に資する情報を提供したい。
(1) DBCLS SRA http://sra.dbcls.jp/(2) Nakazato, T., Ohta, T., & Bono, H. (2013). Experimental Design-Based Functional Mining andCharacterization of High-Throughput Sequencing Data in the Sequence Read Archive. PloS one, 8(10),e77910.

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FEMS Yeast Res., 10, 687-698, 2010. 2) Biochem. Biophys. Res. Commun., 430, 137-143, 2013. 3)

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