学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2019 年度共同研究 最終報告書

jh190055-DAJ

大規模ゲノム情報解析にむけた数値計算技術開発と実装
徳永勝士 （国立国際医療研究センター）
概要
本研究課題では、ヒトゲノム解析において求められる大規模数値解析また電算機システム間のポータビリティを実現するために国立研究開発法人日本医療研究開発機
構（AMED）で開発を進めてきたゲノム情報解析パイプラインの一部を移植すること、大規模な数値計算を行うことを目的とする。
そのため【課題 1】 数十万規模の大規模な全ゲノム情報と形質に対する RHM(Regional Heritability Mapping) による探索的パラメータ計算のためのソフトウ
ェア改良と実装、【課題 2】「高度なゲノム情報解析基盤技術プラットフォーム」ソフトウェアの仮想環境での実行とその最適化を柱として研究開発を進めた。
その結果、利用計算機システムにおける RHM 手法の効率的なソフトウェア改良をすることで数万人規模の解析ができる体制を完了するとともに、HLA-VBSeq 改
良手法等のゲノム情報解析パイプラインを当該システム上で実施できる体制を整えた。さらに、論文につながるいくつかの成果を得つつある。

1. 共同研究に関する情報⑦

スーパーコンピューター利用効率最適化(1) 共同研究を実施した拠点名

塙 敏博

東京

2.

(2) 共同研究分野

研究の目的と意義

超大規模数値計算系応用分野☑

超大規模データ処理系応用分野

人類遺伝学を専門とする研究代表の徳永勝士



超大容量ネットワーク技術分野（国立国際医療研究センター）とバイオインフォ

超大規模情報システム関連研究分野

マティクスを専門とする副代表の長﨑正朗（京都大学）はヒトゲノムの多因子疾患を対象とした高(3) 参加研究者の役割分担

度な情報解析基盤技術プラットフォームの技術開① 全体研究推進統括発を目的として共同研究を行っている。
本研究では、その技術開発によって創出された

徳永 勝士

一部の解析プラットフォームを「学際大規模情報② 大規模情報解析統括基盤共同利用・共同研究拠点公募型共同研究」で長﨑 正朗提供されるプラットフォーム上で利用できるよう③ 結果評価に性能評価、最適化を進めることで、学術・研究

人見 祐基

基盤の更なる高度化と恒常性を目指す。また、倫④ 情報解析
河合 洋介、植野 和子、Seik-Soon Khor、

理申請および MTA において当該計算資源においOlivier Gervais、王 妍雁、小野 彰、浅倉 章宏て利用を行うことができるデータを用いて、大規⑤

模数値解析を実施することで、現在の計算リソー

情報解析支援スのみでは実現が困難である、将来的な予防や治

男澤 良子、関谷 弥生⑥

療に役立つ新規遺伝要因の探索を行うことを目標

数値計算評価アドバイスとする。

関谷 勇司
1

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2019 年度共同研究 最終報告書

申請者らが開発している手法と実装を用いるこ

ゲノム中に潜む多数の新規の遺伝要因の同定を進とで、将来的な予防や治療に役立つ多因子疾患のめ、将来的な予防や治療に役立つ成果を得る準備いくつかの新規遺伝要因を探索することができる体制が整えられた。

が、現在利用可能な国立研究開発法人日本医療研4. 前年度までに得られた研究成果の概要

究開発機構（AMED）におけるゲノム医科学用供用スーパーコンピューターで提供される計算資源本年度が初年度である。には限りがある。そこで「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点公募型共同研究」で利用可

5.

能となる計算資源を用いることで、申請者らが取今年度の研究成果の詳細得した数十万人規模の UK Biobank データ（ゲノム情報及び形質データ）の解析が可能となり、ま今回ゲノム情報の「高度な情報解析基盤技術プラたヒトゲノム中に潜む多数の新規の遺伝要因の同ットフォーム」開発として、ポスト GWAS のため定を行うことで、将来的な予防や治療に役立つ成のいくつかの手法の開発を進めている。Regional

果を得ることが加速でき学術的・社会的意義が大Heritability Mapping (RHM) 手法はその１つのきいと考え当研究を提案し進めた。

手法であり、微小な効果を持つ大量の遺伝子（ポリジーン）の働きに注目した手法である。同手法

3.

は、育種においてさまざまな成果がすでに得られ当拠点公募型研究として実施した意義ており、また、申請者らの検証でも、いくつかのその１）開発を進めている現在の手法と実装にヒト疾患において新規遺伝要因の探索において成ついて、スーパーコンピューターの専門家と共同果を得つつある。しかし、ヒトゲノム解析におい研究を行うことでより CPU およびファイルシスては、特に新しい手法であること、また、育種とテム双方の計算資源を効率的に利用するための実は遺伝的な背景が大きく異なり、RHM で必要と装を検討した。また、アルゴリズムの改良により、なるパラメータの最適な設定は現在探索的なとこより高速に実行するための新たな手法の開発も併ろによるところが多い。そのためにはさまざまなせて検討することができた。さらに、仮想環境（東疾患において探索的な計算を行うことで、適切な京大学情報基盤センターの FENNEL 基盤を利用） パラメータを検討することが求められており、あでの効率的なゲノム情報解析パイプラインの実装る程度のストレージおよび計算リソースを必要とを進めることができた。

するがこれらの計算資源が存在しない。

その２）申請者らが開発している手法と実装をまた、計算においてスーパーコンピューターに用いることで、将来的な予防や治療に役立つ多因最適化されているとはいえず、計算中に出力され子疾患のいくつかの新規遺伝要因を探索することる多数の中間ファイルの処理や、最終的な結果フができる。しかし、現在利用可能な国立研究開発ァイルにまとめるための方法等の改良についても法人日本医療研究開発機構（AMED）におけるゲ検討を行う必要がある。

ノム医科学用供用スーパーコンピューターで提供

これらの諸課題を解決するのが本研究の最大のされる計算資源には限りがあった。当初提案を行ポイントであり、解決することで前述の新規の遺っていたように、研究期間中に UK Biobank の数伝要因を探索することが可能となり、ゲノム情報十万人規模とその形質の利用ができる状況となっ解析基盤プラットフォームの高度化および医療にた。そのため、その１の成果に併せ「学際大規模おける成果を得ることができる。

情報基盤共同利用・共同研究拠点公募型共同研究」
で利用可能となる計算資源を用いることで、ヒトそこで、以下の２つの研究課題を進めた。
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学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2019 年度共同研究 最終報告書(1) UK Biobank 等大規模な全ゲノム情報と形質7. 研究業績一覧（発表予定も含む）

における RHM における探索的パラメータ計(1) 学術論文 （査読あり）

算のためのソフトウェア改良と実装

I.

Y.Y. Wang, T. Mimori, S.S. Khor, O. Gervais,
Y. Kawai, Y. Hitomi, K. Tokunaga, and M.

(2) 仮想環境でのみ実行可能な「高度なゲノム

Nagasaki. HLA-VBSeq v2: improved HLA

情報解析基盤技術プラットフォーム」ソフ

calling accuracy with full-length Japanese

トウェアの仮想環境での実行とその最適化

class-I panel. Hum Genome Var, 6: 29, 2019.
II. Y.Y. Wang. Development of variational
Bayesian method for the inference of6. 今年度の進捗状況と今後の展望

major histocompatibility complex
前述の研究課題 (1) の予備調査として、文献

genotypes and their implementation.

4,5,6 の成果を得ている。RHM の解析ソフトウ

Master Thesis, 2020.

ェアについて数万人規模の遺伝型情報を効率よく保存する形式 (bgen 形式) が利用することや(2) 国際会議プロシーディングス （査読あり）前処理することで効率良く入出力ができるよう(3) 国際会議発表（査読なし）に改良を行た。また、2019 年 12 月に UK(4) 国内会議発表（査読なし）

Biobank の実データが利用できることとなった(5) その他（特許，プレスリリース，著書等）

ため、同データの整理を進め新しいソフトウェ
アが提供された電算機資源上で動作をすること(参考論文)を確認した。また、ジョブの投入のパターンが1） N. Nariai, K. Kojima, S. Saito, T.

AMED 電算システムと異なっていたことか

Mimori, Y. Sato, Y. Kawai, Y.

ら、ジョブの投入パターンの最適化も併せて進Yamaguchi-Kabata, J. Yasuda and M.

めた。さらに、並行して参考文献 7 の成果を得Nagasaki, HLA-VBSeq: accurate

つつある。

HLA typing at full resolution fromwhole-genome sequencing data, BMCGenomics, 16(2):S7, 2015.

研究課題 (2) の予備調査として、文献 1,2,3 の成果を得ていた。2019 年度に計画していたこれらの

2） M. Nagasaki et al, Rare variant discovery

計算プログラムの移植を完了するとともに、Wang

by deep whole-genome sequencing of 1,070

et al 2019 (文献 I) の成果をさらに発展させた研Japanese究の一部を同計算資源上で進めた (文献 II)。現在

Communications, 6:8018, 2015

さらに発展させた解析手法を国際誌に別途投稿予

3） Y Kawai, T Mimori, K Kojima, N定である (Wang et al in preparation)。

individuals,

NatureNariai, I Danjoh, R Saito, J Yasuda,
M Yamamoto and M. Nagasaki,

今後は、これらの成果を論文としてとりまとめる

Japonica array: improved genotype

とともに、さまざまなゲノム情報に開発を進めた

imputation by designing a

ソフトウェアを適用することで新たな遺伝要因のpopulation-specific SNP array with

探索を進めていく。

1070 Japanese individuals, Journalof Human Genetics 2015; 60: 581–587, 2015.
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学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2019 年度共同研究 最終報告書

4） T. Hasegawa, K. Kojima, Y. Kawai, K.
Misawa, T. Mimori, and M. Nagasaki,
AP-SKAT: highly-efficient genomewide rare variant association test,BMC Genomics, 17(1):745, 2016.
5） S.-S. Khor, R. Morino, K. Nakazono,
S. Kamitsuji, M. Akita, M. Kawajiri,
T. Yamasaki, A. Kami, Y. Hoshi, A.
Tada, K. Ishikawa, M. Hine, M.
Kobayashi, N. Kurume, N. Kamatani,
K. Tokunaga, and T. A. Johnson,
Genome-wide association study ofself-reported food reactions inJapanese identifies shrimp and peach
specific loci in the HLA-DR/DQ generegion, Sci. Rep., 8(1):1069, 2018.
6） S.-S. Khor, R. Morino, K. Nakazono,
S. Kamitsuji, M. Akita, M. Kawajiri,
T. Yamasaki, A. Kami, Y. Hoshi, A.
Tada, K. Ishikawa, M. Hine, M.
Kobayashi, N. Kurume, N. Kamatani,
K. Tokunaga, and T. A. Johnson,
Genome-wide association study ofself-reported food reactions inJapanese identifies shrimp and peach
specific loci in the HLA-DR/DQ generegion, Sci. Rep., 8(1):1069, 2018.
7） G. Olivier, Ueno K, Kawai Y, Hitomi Y,
Aiba Y, Ueta M, Nakamura M, Tokunaga
K, Nagasaki M. Regional heritability
mapping identifies several novel loci(STAT4, ULK4, and KCNH5) for primarybiliary cholangitis in the Japanese
population. Eur J Hum Genet, in revision.

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