55 バイオサイエンスデータベースの俯瞰調査

NBDC事業推進部
科学技術振興機構 NBDC事業推進部（NBDC）

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 科学技術振興機構 NBDC事業推進部

サマリー
バイオサイエンスデータベース（以下、バイオDB）整備政策立案の基礎資料とするため、世界の動向と日本の立ち位置を明らかにすることを目的に、世界のバイオDBの整備状況を調査・分析した。
NAR、FAIRsharing、Integbio、Database Commons、Web of Scienceを用いてDBリストを作成し、調査時点でアクセス可能だった3,881件について、Species、Data Type、Numberof Data elements、Data Domain Classification、Type of Database、Access Type、Functional Classification、Development Year、Last Known Updated Date、FundingSource、Country of Originなどの情報を取得。これらをカテゴリごと、期間ごとにまとめるとともに、その現状と動向を分析した。
2000年以降、バイオDBの開発数は年々増加してきたが、ここ3年は若干鈍化傾向が見られた。
新規に開発されたDB数で日本は世界2位だったが、被引用数では世界トップ131 DB中、日本のDBは1DBに留まった。日本のトップ30 DBでは、かずさDNA研、京大、理研、農研機構、東大の上位5機関が7割を占めた。モデル生物種から非モデル生物種、単一生物種から複合生物種といったバイオDBの多様化・多機能化が進むとともに、生物種やデータ種を超えたデータ統合が進んでいることが明らかとなった。分野別ではヒト、健康医療分野のDBが増加していた。海外と比較すると、日本は植物、昆虫、無脊椎動物に強みがあると思われた。
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調査方法① DBリストの作成•以下のDBレポジトリを用いてDBリストを作成。
✓NAR (1)✓FAIRsharing (2)✓Integbio (3)✓Database Commons (4)(1) https://www.oxfordjournals.org/nar/database/c(2) https://fairsharing.org/(3) https://integbio.jp/dbcatalog/?lang=en(4) https://bigd.big.ac.cn/databasecommons/•Web of Science (WoS)を用いて新規DB関連の論文を特定し、それらを読み込み調査することで近年になって構築されたDBを特定しリストに加える。

5,986件のDBリスト
アクセス可否の調査

3,881件のDBリスト
トーゴーの日シンポジウム2022② 各DBの情報取得④ 分析•各DBにアクセスし、調査時点でアクセス可 •取得した各DBの情報・分類、文献ヒッ能だった3,881件の、生物種, データタイプ, ト数等のデータをパラメーターとして、国収載データ数, データドメイン分類, データ別、機能別、論文の被引用数での国ベースタイプ, アクセスタイプ, 機能別分類,別ランキング、直近3年間に開発された開発年次, 最終更新日, 開発資金提供
DBの国別ランキングやDBのカテゴリー元, 主な開発国などの情報を取得。
ごとのランキングなどをまとめた。

③各DBに関連する文献数と引用数の取得•DBリストの各DBの名称・URL等を使用してWoSで検索し、それぞれの文献ヒット数を調査。
•DBの開発論文を引用している文献数（被引用数）、その中のTop 10%論文数、国際共著数を調査。
•2019~2021年など3年ごとの区間にわけ、各区間の文献数をそれぞれ取得。

•さらに、対象とする生物種やータ種などの再分類して年代別にカウントし、新規に開発されたバイオDBのトレンドを調べるとともに、地域別の特徴を分析した。

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世界のDBの構築状況（国別DB数）✓ USが最も多く1,511件。
✓ 次いで日本、中国、UK、インドの順。
✓ 件数Top10の国でアクセス可能なDBの割合が最も多かったのが日本（88%）。
✓ 一方で、韓国では37%と低く、USも60%に留まっていた。

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機能別のDB構築状況（Functional classification）✓ 「Gene genome and annotation」が最も多く2,139件。
✓ 次いで「Health and Medicine」,「Structure」,「Expression」,「Interaction」,「Pathway」,「Raw bio-data」と続いた。

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被引用回数1000回以上のトップ133バイオDB（国別）✓ USが最も多くトップ133の43%を占めた。
✓ 次いでUK 19%、上位2ヶ国でトップ2/3弱を占めた。
✓ 日本は2%にとどまった。

2021年クラリベイト社バイオDB俯瞰調査でアクセス可能な3,881DBからDB報告の文献の引用回数が高いDBを抽出

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国内バイオDBランキング（被引用回数150回以上）✓ かずさDNA研５件、京大５件、理研４件、農研機構４件、東大３件で、上位5機関で日本のトップ30 DBの7割を占めた。
589DS001 - DATABASE ANNOTATION - Revised - 20-Dec-21
Full Name
Short Name
SGD
1Saccharomyces Genome Database (SGD)
UMIN-CTR
2UMIN Clinical Trials Registry
Codon Usage Database
3Codon Usage Database
DDBJ
4DNA Data Bank of Japan
Food Metabolome Repository
5Food Metabolome Repository
Arabidopsis thaliana trans-factor and cis-element prediction
ATTED-II
6databaseDBGET Search
7DBGET Search
FANTOM
8Functional Annotation of th Mammalian Genome
RAP-DB
9The Rice Annotation Project
Mitofish
10Mitochondrial Genome Database of Fish
Hepatitis Virus Database
11Hepatitis Virus Database
PRIMe
12PRIMe
DBTSS
13DataBase of Transcriptional Start Sites.
PDBj
14Protein Data Bank Japan
RiceXPro
15Rice Expression Profile Database
DBTBS
16Database of Transcriptional Regulation in Bacillus subtilis
17Multiple alignment program for amino acid or nucleotide sequences MAFFT-DASH
H-Invitational Database, an integrated
18H-Invitational Databasedatabase of human genes and transcripts
FANTOM519Functional Annotation of the Mammalian GenomefRNAdb
20Functional RNA Analysis Database
MBGD
21Microbial Genome Database
KNApSAcK family databases
22KNApSAcK family databases
COXPRESdb
23Coexpression Database
Jatropha Genome Database
24Jatropha Genome Database
Q-TARO
25Q-TARO
LIGAND
26LIGAND
HUGE
27Human Unidentified Gene-Encoded Large Protein Database
KEGG GLYCAN
28Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes- GLYCANKEGG EXPRESSION
29KEGG EXPRESSIONjPOSTrepo
30Japan ProteOme STandard Repository
Kazusa Marker DataBase
31Kazusa Marker DataBase

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機関
スタンフォード大東京大学
かずさDNA
遺伝学研究所かずさDNA

被引用数
2035
1170
867
842766

東京工業大学

676

京都大学
理化学研究所
農研機構
東京大学
名古屋市立大学
理化学研究所
東京大学
大阪大学
農研機構
東京大学
農研機構

629
608
573
482
457
442
428
425
425
417415東海大学403

理化学研究所
理化学研究所
遺伝学研究所奈良先端大学
東北大学
かずさDNA
農研機構
京都大学
かずさDNA
京都大学
京都大学
京都大学
かずさDNA

374
306
299
289
257
255
248
228
219
191
166
160
151

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2019年以降にリリースされたDBのランキング TOP50（国別）✓ 中国とUSで58%を占めた。
✓ 日本はTOP50に1DBもランクインせず。

クラリベイト社バイオDB俯瞰調査2021-2022

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2019年以降にリリースされたDBランキング TOP50（対象別）
マイクロRNA 14%✓ マイクロRNA、遺伝子発現、疾患ゲノム、腸内細菌など近年研究が盛んな対象に関するDBが全体の約50％を占めた。
遺伝子発現･転写因子 12%✓ 一細胞解析、細菌、がん変異、LLPSなどの先端技術がランクインした。

疾患･ゲノム配列･機能

炎症･腸･代謝･細菌･宿主
糖･レクチン

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10%

6%

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10%

新規に公開されたDB数の推移（生物種別）✓ 2000年以降年々増加してきたが、ここ3年は多くの生物種で鈍化傾向が見られた。
✓ 直近3年間では「ウイルス」が急増した（新規感染症拡大の影響か？）。
200
ヒト動物
無脊椎動物
昆虫
植物
原生生物
微生物
ウイルス180データベース数／３年

160140120

ヒト

100

動物

80

植物

60

微生物

40

ウイルス
無脊椎動物
昆虫

20

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2021

2019～

2018

2016～

2015

2013～

2012

2010～

2009

2007～

2006

2004～

2003

2001～

～2000

0

原生生物

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新規に公開されたDB数の推移（モデル生物/非モデル生物）

非モデル生物ヒト
モデル生物

2004年以降、
特にRNAとProteinで、ヒトと非モデル生物のDBが増加した。

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新規に公開されたDB数の推移（データ種）✓ 「Multiple」の増加からデータ種を超えた統合が進んでいることが読み取れた。
✓ 直近3年間では「Drug」が増加した。

新規データベース数／３年

300

DNARNAProtein
DrugsImages
Knowledge
Tools
Multiple

250200

Miltiple
Protein150

RNA100DNA
Drugs

50Tools
Images

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2021

2019～

2018

2016～

2015

2013～

2012

2010～

2009

2007～

2006

2004～

2003

2001～

～2000

0

Knowledge

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新規に公開されたDB数の推移（生物種✕データタイプ）✓ 世界でヒト･動物･植物･微生物のDNA･RNA･タンパク質･その他が多い。
✓ 日本は、生物種では無脊椎動物･昆虫･植物のDBの割合が高い。
✓ 日本は、データ種ではDNAとMultipleの割合が高い。
世界
DN A
RNA
Protei n
Drug sIma g es
Knowl edg eTool sMul ti pl e
Other
情報なし
合計

真核生物 原核生物 その他
18426
3210
25
0225610705043
3001057
50271
45146985
80001,529
256
12

マルチ
86153222
20281431762680997

ヒト

日本
DN A
RNAProtei nDrug s
Ima g es
Knowl edg eTool sMul ti pl e
Other
情報なし
合計

真核生物 原核生物 その他
7641240025
30
110021
20000
51078
40000000240
141

マルチ
25
1729
3
170157
00149

ヒト

97131
16266
22026
151
252
0907
22122010701
3700109

動物636148
57011591190373

無脊椎動物昆虫20172714
14810870083351951
290016497

植物
53
44343901675
1380372

原生生物 微生物
1434930
98005450157657
16
1280063347

ウイルス 情報なし
6119
7
216
27
497
3
690
49
0
5387
15
306
26
680
0087
2,028

合計
722
927
1,387
247
185
8
271
1,216
2,269
0
7,232

動物
20
550
600
180054

無脊椎動物
昆虫
15
124
30000
5
4000017600004125

植物
32
851503240078

原生生物 微生物
952113004200111700001819

ウイルス 情報なし
12801905701202000052800129003350

合計
250951483793018331
129
0
1,101

調査した5,986データベース中、アクセス可能だった3,881データベースを分析し、DBの延べ数を集計（重複あり）。
データタイプは、クラリベイトの調査による。生物種分類は、NBDCにてキュレーションしたもの。

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まとめ（地域別のトレンドの概要）
地域

生物種

データ種

機能世界

• ヒトが増加• ウイルスが急増• 非モデル生物が増加• 微生物、植物、動物は減少• ツールが増加• 医薬品が増加• タンパク質、RNAが増加• Multipleが増加• Annotationが増加• Health & Medicineが増加

日本• 無脊椎動物・昆虫、植物の割合が高い• DNAが多い• Multipleが多い• Gene, genome &annotaionが多い

米国＋カナダ• ヒト、微生物、ウイルスの割合が高い• ペプチド（タンパク質）が多い• Multipleが多い• Gene, genome &• Annotationが多い

annotaionが多い

西欧地域• ヒト、微生物、ウイルスの割合が高い• ペプチド（タンパク質）が多い• Multipleが多い• Gene, genome &• Annotationが多い

annotaionが多い• ヒト、動物、植物の割合が高い• Multipleが多い• RNAが多い• Gene, genome & annotaionが多い• Expressionが多い• Health & Medicineが多い

中国＋台湾☞ 世界的なトレンド

ヒト・疾患、医薬品関連のDB数が伸びる。特にウイルス関連のDBが急増。
複数生物種を含むDBや多機能なDBが増加。
☞ 日本の特徴
他の地域に比べると、ヒト・疾患関連のDBの割合が低い。
無脊椎動物・昆虫・植物などの割合が高い。
☞ 米国・西欧地域の特徴 ヒト・疾患関連のDBの割合が高い。ペプチド（タンパク質）の割合が高い。
米国と西欧地域は類似した傾向。
☞ 中国の特徴
近年急速にDB数が増加しており、生物種も多様。
他の地域よりもヒト・疾患関連の割合が10ポイント以上高い。
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バイオDBのトレンド：データ統合化と知識抽出【多様なデータ種の統合】
文献【生物種の多様化】

医療創薬

疾患情報
非モデル
生物

GWAS

構造情報

【応用分野】

化合物

変異・多型

タンパク質

遺伝子

発現情報

発現情報

遺伝子

タンパク質

生物種を跨いだ解析

ヘルスケア

相互作用
パスウエイ情報

画像

Cellアトラス【コネクティビティ整備】【解析ツールの開発】

細胞情報☞ 生物種の多様化☞ データ種の多様化☞ ツールの増加・多機能化
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モデル
生物

アノテーション

非モデル
生物遺伝子タンパク質生物種を跨いだ解析
ChIP-seq

非モデル生物

遺伝子育種
物質生産

タンパク質

環境

転写因子
エピゲノム情報

モデル生物から非モデル生物へ、病原生物や実用生物への展開が進む
データ種を超えた統合化やコネクティビティの整備が進む
生物種やデータ種を超えた多様な情報からさまざまな知識抽出が進む
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バイオDB俯瞰調査

今後の課題

【調査】
✓さらなる網羅性の担保。
✓初期調査におけるカテゴライズ、キュレーションの甘さの改善。
✓バイオDBの開発報告論文調査の徹底（WoS解析に調査漏れあり）。
✓調査の継続。

【分析】✓国内外の主要なバイオDBの開発経緯の把握。
✓バイオDBの国内外のトレンドのさらなる詳細分析。
✓萌芽的バイオDBのトレンド把握。
✓わが国のバイオDB基盤の強み・弱みの把握。
✓バイオDB政策への反映。

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