38

メタボローム統合データベースMetaboBank○長崎英樹1)、荒武1)2)、福島敦史3)4)、高橋みき子4)、大澤祥子1)、小林紀郎5)、藤澤貴智6)、時松敏明6)、
福田亜沙美6)、櫻井望6)、諏訪和大7)、金谷重彦8)、平川英樹1)、有田正規4)6)

1) かずさDNA研究所・植物DNA解析グループ
2) 京都大学・生存圏研究所
3) 京都府立大学・生命環境科学研究科
4) 理化学研究所・環境資源科学研究センター
5) 理化学研究所・情報統合本部・データ知識化開発ユニット
6) 国立遺伝学研究所・生命情報DDBJセンター
7) (株) リオレクト
8) 奈良先端科学技術大学院大学・情報科学領域・計算システムズ生物学

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

要旨

多様な代謝物をより多く同定することを目指すメタボローム解析から得られるデータは、分析装置による実験生データ、解析手法や設定を記載したメタデータなど多種多様である。メタボロームデータ統合化に向けてMetaboBankでは以下の開発を行っている。1)データレポジトリとしてBioProject、BioSample等DDBJメタデータとの連携、登録フォーマットMAGETABの整備、データ登録作業のシステム化。 2)メタボローム関連データベースKNApSAcK、MassBankのデータ移設、英国MetaboLightsのメタデータ追加、かずさDNA研、理研からの植物メタボロームデータのデータ移行と再解析。3)
Resource Description Framework (RDF)によるデータアーカイブ化、2次データベースMetaboBank Wikiの構築。
2018年より開発が進めてられているMetaboBankは現在Ver2となり以下のサイトよりデータ公開と一般からのメタボロームデータの登録受付を開始している(https://mb2.ddbj.nig.ac.jp)。

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）ライフサイエンスデータベース統合推進事業/統合化推進プログラム/物質循環を考慮したメタボロミクス情報基盤
メタボローム 統合データベースMetaboBank
生物種-代謝物関係データベース

代謝マップ

国立遺伝学研究所 (NIG)(http://www.knapsackfamily.com)

KNApSAcK

MassBank

標準マススペクトルデータベース(http://www.massbank.jp)
解析で得られた代謝物のデータレポジトリ

メタデータ

かずさDNA研究所(KDRI)

RIKEN
実験生データとメタデータを提供

データ連携協定によりKDRIのデータセットはMetabolonote

MassBase

http://metabolonote.kazusa.or.jp/
http://webs2.kazusa.or.jp/massbase/

トーゴーの日シンポジウム2022

理研にも提供される。

RIKEN Plant Metabolome MetaDatabase (RPMM)
http://metabobank.riken.jp/pmm/db/plantMetabolomics

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

Resource Description Framework (RDF)のための自由書式の文章メタデータの意味づけ作業

植物のみ
その他生物総数(食品
理研データ

サンプル抽出HPLC

マス測定

85 studies
11 studies
96 studies
16studies登録中)
studiesstudies9
59 studies

共通の述語(クラス)で関連づけられたRDF化用の50シートのエクセル
ファイルに決まった項目にデータを当てはめる意味づけ作業
理研は論文よりデータ抽出=> JAVAのプログラムでRDF化 (turtle ファイルフォーマット)

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

メタボローム解析は、手法、解析機種、その設定も多種多様でそれらを収めたメタデータも複雑になりがち。
一般のユーザーの登録でどこまでやってもらうか、という熟考を重ねつつ登録用フォーマットを整備。

解析手法
登録者、登録内容

サンプル>解析手法>解析ファイルそれぞれをID化
サンプルから結果までの手順を追跡可能

EBIのProteomics IDEntications Database (PRIDE)やjPostといったプロテオミクス関連dbもMAGE-TABを参考にしたフォーマットの採用を検討中。

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

RDFを見直したMetaboBank v2を公開中(https://mb2.ddbj.nig.ac.jp)

当プロジェクト以外の一般からの登録とデータ公開も始めている。

https://mb2.ddbj.nig.ac.jp/study/MTBKS201.html
https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJDB12605
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/?term=PRJDB12605

現在 3箇所から7studyの登録申請。うち1study公開済

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

1次データレポジトリのMetaboBankに対して2次データベースMetaboBank Wikiを開発中

内包するデータ:
MassBank (http://www.massbank.jp)からのスペクトルデータ
天然化合物データベースKNApSAcK (http://www.knapsackfamily.com/)から化合物データ、代謝マップCobWeb
MetaboLights (https://www.ebi.ac.uk/metabolights/)のメタデータ
MetaboBankの登録データ
これらデータより物質循環を考慮したメタボロミクス情報基盤を構築する。

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

MetaboBankの構造と本シンポジウムでの関連発表

ポスター発表#39 金谷ら

ポスター発表#16 平川ら

ポスター発表#3 藤澤ら
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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

MetaboBank内KDRI、理研の植物サンプルの内訳
Metabolonote (2021年8月)

LC-MS中心

Solanum:
328
Arabidopsis: 209
Brassica:
61
Ophiorrhiza: 218
381
Others:1,197
Total:RIKENの植物データ (2021年8月)

Arabidopsis:
3,337
Brassica:96
Oryza:
1,935
Brachypodium: 174
Solanum:
964
Others:1,136
Total:
7,642

GC-MS中心
理研データの再解析について
Fukushima et al. (2022) Plant Cell Physiol. 63:433‒440.

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

PowerGetBatchによるメタボローム データの再解析

質量分析計の分析方法ごとのパラメータの設定
Orbitrap

シグナルピークの検出感度

高フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析計
シグナルピークの検出感度 中(FT-ICR)

四重極飛行時間型質量分析計
シグナルピークの検出感度(Q-TOF)

低装置のシグナル検出感度が高いものは、ノイズもそれだけ出るため、解析パラメータの感度を低くする、などピークの検出感度に関連するパラメータ4つを調整する。

PowerGetBatch (http://www.kazusa.or.jp/komics/software/PowerGetBatch)
液体クロマトグラフィー(LC)-高分解能質量分析(MS)のデータから、ピーク抽出、サンプル間のアラインメントを行い、化合物データベース検索による一次アノテーションを行う。
KDRIのスーパーコンピュータシステムで並列実行している。

トーゴーの日シンポジウム2022

マニュアルキュレーションした結果と比較を行う。

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

メタボローム再解析でのアノテーションの改善(MTBKS102 シロイヌナズナの葉のFT-ICRの分析結果)

化合物分類毎の結果

検出ピーク数

化合物分類ピーク数

全体の結果

化合物分類
再解析

化合物分類できたピーク数は自動解析で2倍、手動解析後は4倍に増加
トーゴーの日シンポジウム2022アミノ酸、糖、脂質、フェノール性化合物、ステロイドなど多様な分類群でアノテーションできたピーク数が増加
Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2022 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

MTBKS52 (イネQTOFによる分析データ) の再解析

Matsuda et al., The Plant Journal (2015) 81, 13–23

日本型イネ175品種で668run。=> 342 シグナルピーク検出=> 91個の代謝産物の構造を推定
GWASは、143のSNPと89の代謝物の間で323の関連を特定することに成功
188品種 752ファイルをPowerGetBatchによる再解析 => 7,000ピーク検出 => 300個の代謝産物の構造を推定。そのうちフラボノイド候補が62個確認。=> 今後はGWAS解析の予定。

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）

まとめ
メタボロームデータの1次レポジトリとしてMetaboBankはデータ公開と一般からの登録を受け付けている。

メタボローム2次データベースMetaboBank Wikiを開発中である。

新しいツール、データベースによる再解析はデータの充実化や利活用の観点から有効だと考えられる。
現在再解析データとKNApSAcKデータからフラボノイドのデータの収集を行っている。

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 長崎英樹（かずさDNA研究所 植物DNA解析グループ）