トーゴ―の日シンポジウム2015 (2015.10.6)

プロテオーム統合データベース
jPOSTの構築
代 表：石濱 泰（京大院薬）
主な共同研究者：五斗 進（京大化研）
荒木 令江（熊本大学）
松本 雅記（九州大学）
奥田 修二郎（新潟大学）
河野 信（DBCLS）© 2015 石濱泰（京都大学）licensed under CC表示2.1日本

プロテオームの神

プロテオミクス
ああ、 タンパク質、Protein, the best!!

最高！

ふむふむ

なんで最高か？
• だって細胞を直接動かしているのはタンパクだし• だから病気になるのはタンパクがおかしくなった時だし• だから、売ってる薬のほとんどのものの標的はタンパクだし。

植物だっておなじだよん
おおっプロテオーム解析からのみ得られる情報• 翻訳後修飾• 発現プロファイル（臓器、組織、細胞内）• 絶対発現量• タンパクータンパク相互作用
タンパク質は、発現調節（転写後調節）、局在、翻訳後修飾、分解、タンパク相互作用等によって、ダイナミックに姿を変え、場所を変え、消えたり現れたりを繰り返す。

タンパク質は生物機能発現の立役者！
生物現象や疾病のマーカーや薬の標的となる。
プロテオームはLS統合DBに欠けてはいけない必須情報

Human Proteome Project (HUPO)

プロテオームDB（jPOST: Japan ProteOme Standard Repository & DB)

研究開発の背景
プロテオームDB: 世界の情勢• HPP-HUPO• ProteomicsDB（LCMSデータ）• Human Protein Atlas（ヒト抗体ライブラリー）

遅々として進まず
Nature, 2014
Science, 2015

Nature 2014, the Human Proteome

17,294 gene products

18,097 gene products

Target-decoy search for all merged data

Juergen Cox (Max Planck)

17,294 genes (84%)
Target-decoy search for all merged data
1% FDR (protein level)

11,206 genes (57%)

1/3は偽ヒットだった。。。。

Number of identified peptides/proteinsProteomicsDBの問題点とjPOSTの戦略冗長性の高いMSデータをやみくもにかき集めた結果、多くの偽ヒットがProteomicsDBに登録。
True positive hits

False positive hitsby single run-based decoy search

MS解析データの標準化が必須• 世界標準リポジトリ（PX)の採用• 研究機関・プロジェクト毎に異なるフォーマッ
トや解析法、信頼度評価法やアノテーションの標準化。
• 全データに対する統一したフィルタリング

Number of LCMS runs
多彩な生物種・翻訳後修飾・絶対発現量も含めた世界初の横断的統合プロテオームDB
jPOST（Japan ProteOme STandardization Repository & Database)

jPOSTの構成（ルービックキューブ型DB）
大腸癌
胃癌
乳癌
肺癌
前立腺癌

ヒト リン酸化間引きとアライメント

各プロジェクト毎のDB「Cube」

Cubeを集積した全DB「Globe」

ヒトリン酸化プロテオームマップ

Globeから抽出・調整した「Slice」

フォーカスドDB（Slice)

疾患別ヒトリン酸化
プロテオームマップ

生物種別代謝酵素PTMs
絶対発現量マップ

ユーザーカスタムマップ

集積DB（Globe）

例えば：ヒトとマウスの疾病別の転写因子群の発現量、リン酸化、アセチル化を見たい

プロジェクトDB（Cube)
標準化
リポジトリ

測定生データ

試料

抗体

臨床検体

植物

質量分析

モデル生物

培養細胞

電気泳動

細菌

希少生物

jPOSTの特徴• データ標準化ステップを含む。
• ProteomeXchange コンソーシアムに参加。
(開発費の抑制、データソースの確保、持続性）• 段階ごとのDBシステム• カスタマイズ可能なSlice DB• RDFベース（将来の統合へ向けて）• 翻訳後修飾および絶対量情報を含むプロテオームDB• ヒトだけではなく、多彩な生物種も網羅。
• 国内・国際連携（JHUPO, AOHUPO, HUPO)

ProteomeXchange Consortium

PRIDEPASSEL
Massive

ｊPOSTアジアオセアニア地区唯一のリポジトリサイト

研究開発体制代 表：石濱 泰（京大院薬）

主な共同研究者：• 五斗 進（京大化研）• 奥田 修二郎（新潟大学）• 河野 信（DBCLS）• 荒木 令江（熊本大学）• 松本 雅記（九州大学）

連携研究者 ＆ 保有データ：

4月以降の活動• 全体ミーティング(計9回）• インフォチームミーティング（随時）• サイト相互訪問• 拡大ミーティング（7月22日―熊本）• jPOSTセッション in JHUPO2015 (7月24日）• HUPO2015（9月末バンクーバー）• 統合の日• ワークショップ（10月13日@JST本部）• EBI・ISB訪問（PXC, PRIDE, PASSEL）

jPOST: Next steps
Fix the re-processing workflow• Peak-picking/DB search/Post-Dbsearch (FDR)
Set the main servers
Use the PSI terminology for data registration

jPOST Repository Ready (early 2016)
Vote for PXC partnership (at PSI meeting, April 2016)
jPOST Repository Start
jPOST Database Start (2017)

解析フロー（例）【ピークリスト】

ThermoLTQ-Raw

ExtractMSn【サーチエンジン】
mgf

Mascot

ThermoOrbi-Raw
Q-Exactive-Raw

独自同定結果MS-GF+

独自同定結果MaxQuant
ProteoWizard

mgf

AB SCIEX
全て-Wiff
mgf mgf

自作定量
Pep.XML

独自同定結果

最終結果は３ソフトの定量値が存在する（ＣＳＶ）

内部ファイルをｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

ProteinPilot
MSconverter：フリーでないソフトウエア
mgf： Mascot generic format（ピークリストの一種）

X!TandemCometmgf

独自同定結果内部ファイルをｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

ｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

独自定量結果Skyline
独自定量結果

重複除去

jPOST current status (www.jpostdb.org)

将来展望• 本プロジェクトでは、UniProtのような寄せ集めタイプのプロテオーム知識ベースではなく、実験データをただやみくもに集めたProteomicsDBの失敗の教訓を活かし、国際的にもユニークな日本発の高質・高機能かつ多視点の統合プロテオームデータベースjPOSTの構築を目指す。
• 将来的には、本DBとDBCLSとの連繋を強化して、連邦型統合ライフサイエンスDBに必須のプロテオーム情報の供給源として貢献する。
• プロテオミクスを専門とする情報科学者を本プロジェクトを介して育成し、今後永続的なプロテオームDB維持のみならず、これらの情報を介して、生命科学、医薬分野における基礎および応用学の進歩に大きく貢献できる多くの人材の輩出に貢献する。