2021年10月5日
トーゴーの日シンポジウム2021

NBDCの10年を振り返って- できたこと、できなかったこと-

高木利久

NBDC設立の経緯と目的および３つの柱• JST BIRD(2001〜2011)

バイオインフォマティクス推進センター事業＋• ROIS DBCLS(2007〜)= JST NBDC(2011〜)

ライフサイエンスデータベース統合推進事業

統合データベース事業• NBDCの目的-

データやDBの共有・統合による研究者の利便性向上
データの価値の最大化、データ駆動型の生命科学への貢献
我が国の中核センターとして機能する（外部との連携）• NBDCの３つの柱
DBやデータを統合的に扱えるサービスの提供（外部連携およびポータルサイトの構築・運用）
技術成果
DB

分野別（データ種別や生物種別）に国内外データを統合的に扱える統合DB整備（統合化推進プログラム）
技術

分野別統合DBを含めた国内外主要DBを統合的に扱うための技術開発（基盤技術開発）with DBCLS

10年間の成果（その一部）• 基盤サービス-

詳しくはポスターを

integbioDBカタログ、DB横断検索、DBアーカイブ
RDFポータル（with DBCLS)
ヒトデータベース（日本人由来データのレポジトリ）• 実験研究者向けDB開発-TogoVar（日本人ゲノム多様性統合データベース）• 日本人のホールゲノム約7600人、その他のデータ収録• 統合化推進プログラム（ファンディング）
ChIP-Atlas(エピゲノム)、 KEGG MEDICUS(疾患パスウェイ)
GlyCosmos(糖鎖)、PDBj(タンパク質立体構造)- MicobeDB.jp(マイクロバイオーム)、DBKERO(多層オミックス)
PlantGARDEN(植物ゲノム)、MetabaoBank(代謝物)- jPOST(プロテオーム)-• 基盤技術開発(with DBCLS)-

TogoDX、PubCaseFinder, CRISPRdirect、PubAnnotation
統合DB（知識グラフ）の構築・利用のための技術開発• 普及活動、コミュニティ形成-

AJACS（講習会）、バイオハッカソン（国際標準化）

データベースの統合とは？
• データベース統合とは？
多種多様なDB群がシームレスに繋がっている状態（＝知識グラフ構築）- これまでのDB統合はDBセンターに閉じた形で（例：米国NCBI、欧州EBI）- さまざまな機関をまたいだ分散型の本格的なDB統合という営みはなかった-• なぜ統合が必要か？
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生命科学の目的は様々な要素が相互作用している複雑なシステムの理解
マルチオミックスの解析には多種多様なデータの統合が必須
統合なければ、研究者の手による個別オミックス解析の突合が必要• NBDC＋DBCLSが目指す統合の姿とは？
-データ駆動型研究を先導する統合データベースの提供
統合DBを生産するためのベストプラクティスの蓄積とリテラシー普及
それを容易にする、汎用的な技術基盤の提供• APIなど他の統合手法との比較、違いは？
生命システムの理解には種々の階層のデータを対象とした統合必要- IDなど未整理の小規模な個別データを小刻みに取得するAPIでは実現不能-

知識グラフ(RDF)を用いたデータベース統合
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生命科学のデータや知識は複雑で多様貴重なデータを情報を落とさずにデジタル化したい
グラフ構造は表などでは表現しきれないものを格納可能
例：UniProtは知識グラフ表現の先行成功事例
NBDC/DBCLS/DDBJはEBI /NCBIとも連携しDBの知識グラフ化推進
現状では知識グラフ表現の標準仕様であるRDFを利用
前述のデータ統合を目指している組織は世界的にもまだ少ない
知識グラフの構築は普及・発展途上
NBDC/DBCLSで開発してきた技術基盤のさらなる高度化を推進• 複雑な知識グラフの構築と利活用により-実験研究者に役立つだけでなく新しいデータサイエンスを開拓したい知識グラフ(RDF)化されたデータベース
塩基配列とアノテーション

医科学 (Med2RDF)

ゲノム情報
アミノ酸配列とアノテーション
タンパク質立体構造

糖鎖化合物

プロテオーム
遺伝子発現, GTEx

サンプル

パスウェイ
その他

TogoDX 開発の目標• NBDC, DBCLS, DDBJ, 統合化推進プログラムで作ってきた知識グラフの統合的活用インタフェース• 統合DBへのニーズ-

膨大かつ多様なデータを俯瞰したい
複雑なグラフから必要なデータを柔軟に組み合わせて抽出したい抽出したデータを機械学習・AIなどデータサイエンスで活用したい• 統合データはあらゆる生物種の様々な生命現象に広範囲に• TogoDXでヒト関係のデータの統合的利活用事例を開発-

ゲノム、遺伝子、発現、タンパク質、立体構造、化合物、医薬品、疾患• 知識グラフにおけるデータ統合の鍵-

IDの相互変換による知識グラフ間の連結 (TogoID)
知識グラフからの属性ごとのデータ抽出 (RDF-configによるSPARQL生成)

TogoDX (Togo Data eXproler)
利用者

TogoDX

ウェブUI操作

RDFポータルSPARQLAPI

ID入力(Togo ID経由)
データの俯瞰と探索
ダウンロード他サービス連携統合されたRDF知識グラフ
データの取得と解析

TogoDX
遺伝子

タンパク質

タンパク質
立体構造
相互作用

化合物

糖鎖

疾患

バリアント

選択したデータベースのIDを軸にデータセットを作成可能

TogoDXが扱うオミックスデータ
Variant
GenomeGene

Ortholog

DiseaseTranscript

Expression

Drug

Protein

Structure

Interaction

GlycanTogoIDによるリンク情報の集約と管理

2021/7現在
・62データベース
・152データベースペア

統合化実現のために開発した基盤技術

青枠はNBDC/DBCLSが開発したもの

TogoDXで知識グラフを俯瞰する

遺伝子

タンパク質

タンパク質
立体構造相互作用化合物

糖鎖

疾患

バリアント

選択したデータベースのIDを軸にデータセットを作成可能

TogoDXデータ属性ごとの俯瞰
例えばタンパク質分子の機能
結合

触媒反応

調節

輸送...

転写制御

各タンパク質と相互作用するタンパク質の数
0

123..

病気の大分類臓器系の機能障害

メンデル遺伝病

身体領域による疾患分類

発生過程の疾患癌...

TogoDXでは、各データ属性の俯瞰から、分類や分布の条件を自由に組み合わせて、データの探索を行うことができる。

TogoDX検索条件●

細胞内局在として、細胞膜を選択

X●

GTEx の組織別発現データで、肺と小腸を選択●

PDBで、立体構造既知のタンパク質を選択●

ChEMBLで、信頼性スコア9のものを選択

これらの選択した条件を全て満たすIDのリストを検索する

TogoDX検索結果

121のタンパク質(UniProt)の一覧が得られた。
これらは、肺または小腸で発現が確認され、細胞膜表面に局在し、タンパク質立体構造が明らかになっており、対応する医薬品が開発されているヒトのタンパク質である。
一覧には、ACE2（COVID-19の発病原因となるSARS-CoV-2ウイルスのウイルス受容体）も含まれている。

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TogoDXとTogoIDの公開• TogoDX 2021年10月5日公開- https:// togodx.dbcls.jp/human

統合された知識グラフを俯瞰的に探索するためのウェブアプリケーション- ヒトに関する遺伝子、タンパク質、化合物、疾患などの情報を、国内外の21データベースから収集・統合- 現在約50種類の属性で探索可能-• TogoID 2021年7月8日公開- https://togoid.dbcls.jp-

生命科学分野におけるデータベース間で、IDの対応関係を検索および変換するためのウェブアプリケーション

統合化推進プログラム課題間での連携
RDF（知識グラフ）によるDB間連携
・DBどうしの関連データの連携（タンパク質構造ー糖鎖、植物ー糖鎖）・利用者連携によるホロゲノム（植物ー微生物ゲノム）統合解析ツールを開発中

糖鎖(GlyCosmos)

技術連携
タンパク質（糖鎖データ記述の標準化） 立体構造
(PDBj)

約12万構造植物ゲノム(PlantGARDEN)

約19万件

統合データ解析へ
連携開発中

マイクロバイオーム(MicrobeDB.jp)

約160万サンプル

約51億変異利用者のデータ解析の流れに沿ったデータ・DB機能の連携の例
・DB検索結果を他DBでの検索につなげる

疾患パスウェイ
バリアント(KEGG MEDICUS)

約1,300要素

プロテオームエピゲノミクス

約600プロジェクト

約13万件(jPOST)(ChIP-Atlas)

統合化推進プログラム課題間連携の例（jPOST→ChIP-Atlas）①jPOSTでデータセット間を比較し、増減したタンパク質のリストを表示

機能開発に加え、受け入れ可能なデータDBを増やす等で連携を実現

別画面が起動②エンリッチメント解析で「ChIP-Atlas」を選択すると増減した遺伝子リストが自動的にChIP-Atlasに入力③ChIP-Atlasで更に解析

AJACS番町3資料（https://github.com/AJACS-training/AJACS77/tree/master/05_kobayashi_moriya）を改変して作成。

NBDC10年:できたこと、できなかったこと• できたこと-

欧米の真似ではない統合データベースの実現
データ統合に関するベストプラクティス、ノウハウの蓄積• 複雑で多様でバラバラなデータと長年に渡る試行錯誤、悪戦格闘！

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我が国の生命科学の基盤構築• バイオインフォマティシャン、実験研究者、データサイエンティスト-

DB人材の育成、コミュニティ形成• 基盤を支える人材、国際標準化• できなかったこと- 統合の果実を十分に味わい尽くすまでには至らなかった- 本事業によるDBや技術を使ったデータ駆動型科学の成功事例の発信- ヒト関連データ以外のデータベース統合• 統合化推進プログラムでの成果は種々あるが• これからの課題、展開-

ヒト以外の育種、有用物質生産などへの展開--

そのための種々のDBの知識グラフ化は進行中

オープンデータとクローズドデータの混合解析
生命科学、バイオ産業のより広い分野への適用
生命のシステム的理解へ• 生命科学のデータ駆動型科学化への貢献だけでなく、その先へ-知識グラフ(RDF)は、汎用の仕組み→バイオを超えて

最後に
JST BIRD、ROIS DBCLS時代も含め約20年の長きにわたり統合データベースの開発に関わっていただいた関係者の皆さまに深く感謝申し上げます