トーゴーの日 20162016.10. 6 東京大学弥生講堂

成果報告⑨「生物の表現型が研究コミュニティをつなぐ」
桝屋啓志
理化学研究所バイオリソースセンター

Licensed under a Creative Commons表示4.0国際 license(c)2016桝屋啓志（理化学研究所バイオリソースセンター）

『表現型』は生命科学の最重要情報“遺伝因子と、環境因子の相互作用によって現れる生命の形質の変化”
疾患研究
創薬
生命原理の解明

健康長寿
超高齢社会

表現型
環境問題
食料問題

神経科学
こころの問題情報科学的アプローチ

データベースにおける『表現型』
Phenotype

Genotype
AKR/Ms-Rb(6.15)Foxn1nu/Foxn1nu

遺伝的位背景転座
遺伝子型（Genotypeの結果現れる）ありとあらゆる性質（形質における特徴）
MP:0000062
MP:0000130
MP:0000221
MP:0000367
MP:0000377
MP:0000579
MP:0000580
MP:0000598
MP:0000689
MP:0000692

increased bone mineral density
abnormal trabecular bone morphology
decreased leukocyte cell number
abnormal coat/ hair morphology
abnormal hair follicle morphology
abnormal nail morphology
deformed nails
abnormal liver morphology
abnormal spleen morphology
small spleen

データベースの世界
では、オントロジーを用いて記述する（他65表現型）

表現型語彙の組み合わせが、その生物のトータルな特徴を示している表現型情報：最近の動向
疾患／医療情報において「表現型」が見直されつつある疾患＝診断名

表現型＝病態／検査結果

OMIM ID: 601705

HP:0005352 Severe T-cell immunodeficiency

T-Cell Immunodeficiency, Congenital
Alopecia, and Nail Dystrophy

HP:0001803 Nail pits
HP:0000007 Autosomal recessive inheritance
HP:0001596 Alopecia
HP:0008165 Reduced circulating T-helper cells
HP:0001807 Ridged nail

表現型語彙の組み合わせが、その疾患のトータルな特徴を示している

疾患を表現型で整理すれば・・・・• 疾患同士の症状の類似性を比較できる• 診断のつけられないような希少疾患（未診断疾患）に関しても、症状のリストでデータベース化して、情報共有可能
実験動物
標準病名
疾患

表現型

実験動物研究を疾患／医療研究に役立たせる情報基盤が必要

NBDC統合化推進プロジェクト「生命と環境のフェノーム統合データベース」
実験動物表現型と関連データの情報共有と標準化を、研究分野の垣根を超えて実現するイノベーションの推進（データ統合の世界標準技術：RDF）

自由に一括
ダウンロード疾患研究の新たなモデル系
薬物応答に影響する変異／多型
創薬の新たなターゲット候補

統一フォーマット
標準化・統合化・体系化

ヒト表現型

ラット
表現型

マウス
表現型

ゼブラフィッシュ
表現型

メダカ表現型（国内8データベース）
国際1データベース

二次的メタデータ構造の共通化
生命の解析データを表現する汎用RDFスキーマ設計
遺伝子生物種

環境／条件データ

variant of(NCBItaxonomy)アレルin taxon

environment

has_allele

系統・株

コホート

strainindicates_whol
e_entity

表現型データinformation部位

バイオリソースの管理情報（各分野のオントロジー）

形質

表現型値

（PATO)(数値、定性値）
measurement_of

RDFの基本構造
主語

述語

計測パラメーター
has_parameter

目的語

計測方法

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国内発表現型データのRDF化、公開
ポータルサイト：J-phenome
http://jphenome.info（抜粋）

Takatsuki et al, Proceedings of ISWC (poster), 2016

RDF公開基盤：理研メタデータベース
http://metadb.riken.jp
理研情報基盤センターが開発
2015年4月より運用
メタデータの世界標準技術であるRDFの枠組みに基づいてライフ系データの公開を支援する•••••

容易なデータ登録
シンプルなデータ表示
データダウンロード（RDF, スプレッドシート）
SPARQLエンドポイント(世界標準のAPIでデータ利用できる）
データ内容、技術面両方で、NBDC、DBCLSと連携『理研ライフ系データベース基盤に関する提言』
理研バイオインフォマティクス検討委員会・データベース
作業部会 （2014.8: 中間報告、2015.10最終報告）
桝屋啓志(BRC: 部会長), 大浪修一(QBiC）, 川路英哉
(ACCC, PMI), 二階堂愛, 野田茂穂(ACCC), 小林紀郎
(ACCC, 事務局）
2016.10月、データベース基盤検討作業部会発足

データの表示例（BRCマウス系統）
http://metadb.riken.jp/metadb/db/rikenbrc_mouse

表画面•

表現型（部位、表現型）
で検索可能

•

データの変更に柔軟に対応可能•

アレル、遺伝子はMGIと協議の上、理研メタDB
内に『MGIデータRDF版』を置き、そちらにリンク•

遺伝子、アレルは別名でも検索可能（系統の別名検索にも対応可能）

詳細画面

特性画面（検索結果）

ダウンロード画面

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NBRPメダカ
http://metadb.riken.jp/metadb/db/NBRP_medaka

公共オントロジーを介したデータ同士のつながり
例：NBRPラット
GK/Slc系統における高血糖（increased circulating glucose level,MP:0005559）
同じ表現型を示す実験動物：

NBRPラット：8系統

IMPC網羅的表現型解析：1002系統（訂正的アノテーションおよび、定量的アノテーション）
MGIでの表現型アノテーション：
361系統
BRCマウス系統：26系統
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国際マウス表現型解析コンソーシアム（IMPC）の大規模表現型データのRDF化
International Mouse Phenotyping Consortium
https://www.mousephenotype.org

標準化した解析方法により網羅的解析
全遺伝子の解析を目指す
すでに2,500遺伝子の表現型データを公開
表現型アノテーション：約26,000件
解析結果（P値）：115万件（全体で約5千万トリプル）
世界初の”表現型ビッグデータ”

理研-JST共同プレスリリース 2016.9.20「マウスの大規模解析データを世界へ」

9.21: 日経産業新聞
9.27: 化学工業日報

Output of data suitable for user’s analysis(Query using SPARQL language)

1. Query to one database

3. RIKEN MetaDB queries
other RDF-based databases

What phenotypes wereobserved in IMPC
mutants which isinvolved in a pathway“REACT_259974.1”?

3. Answer with integrated data from multiple databases

Example of preliminary data analysis:
How many functions genes have (from IMPC data)?
Output of gene-phenotype category correlation
39 3rd level
phenotype
categories

1800 genesNumber of phenotypic functions a gene have (preliminary data)
Top10 genes (in v.3.2)

95% genes have multiple phenotypes

Srsf4
Pik3cbDnase1l2
Cyp2e1
Kdm8
Mysm1
Spns2
Dpp9
Smurf2Ap4e1

180

No of genes

160

50% genes have 6 or more
phenotypes

140
120
100

80
60
40
20
0
12

3456

78

910111213

14

15

16

17

No of supposed functions (3rd level phenotype categories)

Collaboration with Xiang Gao, MARC, China

17171615
151515151414表現型（の情報統合）が世界をつなぐコンソーシアム

生物種毎研究コミュニティ

マウス
IMPC
ラット

ゼブラフィッシュメダカ

パスウェイデータ

タンパクデータ
生物階層

糖鎖研究

研究分野

他DB成果を利用した国内リソース情報の充実
同じくRDF基盤のデータを用いているMonarch Initiativeから、データ転用

Monarch Initiative(http://monarchinitiative.org)

病名（I型糖尿病）でマウスを検索（11月公開）

米英豪による表現型データ統合プロジェクト(Heandel et. al. Mamm. Gen. 2015)

機械推論により、表現型オントロジー語句を生物種横断的にリンクする
RDFデータを開発し、利用同じデータを国内リソース表現型に適用(Köhler et. al. F1000Res. 2013)16(NBDC統合化推進プログラムにて実施）

他DB成果を利用した国内リソース情報の充実
同じくRDF基盤のデータを用いているMonarch Initiativeから、データ転用

Monarch Initiative(http://monarchinitiative.org)

病名（パーキンソン病）でマウスを検索（開発中画面）

米英豪による表現型データ統合プロジェクト(Heandel et. al. Mamm. Gen. 2015)

機械推論により、表現型オントロジー語句を生物種横断的にリンクする
RDFデータを開発し、利用同じデータを国内リソース表現型に適用(Köhler et. al. F1000Res. 2013)17(NBDC統合化推進プログラムにて実施）

利用者のいるプラットフォームに、データを”組み込む”
同じRDF基盤のデータベースには、データをほぼそのまま移行できる
非RDFのデータベースは、標準検索式を使ってデータを取得できる
Monarch initiative:
日本発のバイオリソース情報が含まれていない

AMED: 希少/未診断疾患イニシアチブ（IRUD）

提供

国内バイオリソースの特性情報

希少疾患に関する情報を医療現場で共有するプラットフォーム

原因遺伝子特定や治療法開発に有用なモデル動物の情報が知られていない(財)システムバイオロジー研究所
主に製薬企業向けに、システムバイオロジーのシステムを提供
IMPCのデータを使いたい。

全て合意済み。今後作業予定

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表現型（の情報統合）が世界をつなぐ
生物種毎研究コミュニティ

ヒトコンソーシアム

Monarch initiative

マウス
IMPC
ラット

IRUD

ゼブラフィッシュ

ゲノム編集コンソーシアムメダカ

情報学
未診断疾患 医療パスウェイデータ

神経科学研究

タンパクデータ

糖鎖研究
生物階層

ゲノムデータ

NGS

研究分野

まとめ・今後の課題
まとめ• 国内及び国際連携コンソーシアムより表現型データを収集し、RDFを用いて公共データやオントロジーとともに統合した。
• RDFを用いたことで、データに新たな利用法が生まれつつある。
（手段）
–––

データを介した単純なリンクによる情報統合
生物種横断的な表現型統合（疾患モデル生物探索）
ユーザーの使用するプラットフォームに直接データを組み込む

課題• さらなる表現型データ統合、疾患研究に用いられるデータベースとのさらなる連携••••

表現型を扱う各データベースは、文章、画像などのアノテーション困難なデータを抱えている。国内の各DBシステムに対するアノテーションサービスが必要
表現型アノテーションを行う人材育成、キュレーションサポートツール
データ可視化 （オリジナルのDBからも利用可能な形態で。ツールの再利用性）
情報学、人工知能研究との連携––•

世界中のデータを利用した表現型情報の意味づけ
RDFのグラフパターンを用いた新たな知識抽出

生物種、階層横断的な「生命システムのバリエーション」を理解するための情報基盤謝辞

理研バイオリソースセンター
マウス表現型知識化研究開発
ユニット
斎藤実香子
大島和也
高山英紀
大城望
高月照江
田中信彦
桝屋啓志
理研情報基盤センター戀津魁小林紀郎

理研バイオリソースセンター
吉木淳
若菜茂晴
中村幸夫
大熊盛也
小幡裕一
基礎生物学研究所
金子裕代
成瀬清
国立遺伝学研究所
哺乳動物遺伝研究室
高田豊行
大量遺伝情報研究室
藤澤貴智
初期発生研究部門
川上浩一
京都大学院医学研究科
庫本高志
理研QBiC・発生動態研究チーム
遠里由佳子
京田耕司
大浪修一
DBCLS
川島秀一
山本泰智
片山俊明
山口敦子

大阪大学・産業科学研究所
古崎晃司
慶応大学病院 臨床遺伝学センター
小崎健次郎
EBI
Terry Meehan
Simon Jupp
Helen Perkinson
MRC Harwell
Hugh Morgan
Ann-Marie Mallon
MGI
Joel Rechardson
Oregon Health & Science University
Melissa Haendel
Garvan Institute
Tudor Groza
Lawrence Berkeley National Laboratory
Seth Carbon
NBDC統合化推進プログラム
SPARQLthon
BioHackathon参加の皆様