平成26年度ライフサイエンスデータベース統合推進事業

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生物DBの超高度化推進
国立遺伝学研究所
黒川 顕

Licensed under a Creative Commons表示4.0国際 license(c)2016黒川 顕（国立遺伝学研究所）

1主たる共同研究者
国立遺伝学研究所１
黒川 顕：微生物DBにおける研究統括
森 宙史：ゲノム・メタゲノムデータ＆真菌類データの整備
東京工業大学
山田拓司：メタゲノムデータの整備
山本 希：解析Stanza＆オントロジー開発
鈴木真也：高度解析Stanzaの開発、 DB自動更新システムの開発

国立遺伝学研究所2
中村保一：藻類データの整備
菅原秀明：MiGAPとの連携強化
神沼英里：MeGAPとの連携強化
藤澤貴智：アクセスレベルの制限システムの開発
基礎生物学研究所
内山郁夫：真核生物に対するオーソログ解析手法の開発
千葉啓和：ドラフトゲノムのオーソログ解析、Stanzaの開発
西出浩世：オーソログを基軸とした各種データ統合の推進

2

integrates lots of data related to microbes.
Especially, we integrates the microbial data that can be linked to genomes.

http://microbedb.jp/

Gene
Ortholog: MBGD

Taxon

Environment
Taxonomy:
NCBI Taxonomy

Genome: GTPS/RefSeq
Annotation:
TogoAnnotation

Culture Collection:
NBRC/JCM

Metadata:
INSDC SRA

Metagenome:
INSDC SRA
3

Red color indicates our collaborators.

http://microbedb.jp/4MicrobeDB.jpの第1期研究開発で実現したこと
1. 既存のゲノム中の各遺伝子の情報 (オーソロ
グ、系統プロファイル、環境プロファイル)
2. 菌株保存機関に存在する菌株の情報 (生育培地、表現型情報、遺伝子機能組成)
3. 様々な環境中の細菌群集の情報 (系統組成、遺伝子機能組成）
4. 上記の情報をシームレスに統合
問合せ例：
高温環境に多く存在する遺伝子はどのような遺伝子か?その遺伝子は、どの系統が主に持っているのか?

5

【研究テーマ例】工業排水のメタゲノム解析
1.工業廃水における細菌群集構造は？
→細菌群集構造を明らかにする

2.サンプル間でどのような変化がある？
→サンプル（時系列等）ごとに細菌群集を比較する

3.どのような細菌種、遺伝子が環境因子と強い相関を持つ？
→環境因子と強い相関を持つ遺伝子・種の探索

4.同様の環境ではどのような細菌群集が存在する？
→同様のメタデータを持つサンプルとの比較

5.同様の細菌群集はどのような環境に存在する？
→同様の細菌群集構造を示すサンプルとの比較

第2期研究開発の目標・ねらい
MicrobeDB.jpを• より広い微生物種を対象として拡張• データ収集や更新自動化による持続可能なシステム• 最先端解析プロトコルを実装した解析結果の可視化
研究者コミュニティだけでなく不特定多数のイノベータを対象とした利用性の向上を徹底する

単なる統計量の提示ではなく、大規模データから新規知識発見を容易に行う事が可能な、今までのDBを超えたDBシステムを構築する事を目標とする。
7

ヒトメタゲノムデータの蓄積
30000
(GB)

Human Microbiome Project (米国:120億円)

25000

大規模なコホート
3948人の腸内宿主との相互作用

MetaHIT Project (欧州:30億円)

乳児成長において鍵となる遺伝子群の特定

20000

宿主との相互作用
宿主環境の制御15000

糞便移植による
疾病治療

10000

小規模なコホート
小規模なコホート5000

腸内免疫を誘導する
17種のClostridium

13人の日本人腸内の群集&遺伝子構造を明らかにする

39人の欧米人+日本
人の腸内細菌は群集&遺伝子構造から3つのタイプに分けられる

07
Sep-08Dec-08Mar-09Jun-09Sep-09Dec-09Mar-10Jul-10
Oct-10Jan-11
Apr-11
Jul-11
Oct-11
Jan-12
Apr-12
Jul-12Oct-12
Jan-13Apr-13
Jul-13Oct-13Jan-14Apr-14Jul-14Oct-14Jan-15
Apr-15
Jul-15Oct-15
Jan-16
Apr-16
Jul-160オーソログ遺伝子解析手順の問題点• 同種／同属の近縁ゲノムデータが急激に増加しており、総当たりのホモロジー検索の負荷が増大している。
 種内・属内ホモロジーと種間・属間ホモロジーの分割管理• 標準オーソログテーブルには、属ごとに代表生物種１ゲノムのみしか入っていないので、そこに含まれない遺伝子が解析対象とならない。
 種内（属内）オーソロググループごとに代表遺伝子を選んで構築した種（属）パン・ゲノムを用いたオーソログ解析

MicrobeDB.jp version 2のデータ
Data categories
GenomeOrtholog
Culture collection
RNA-Seq
Genome & RNA-Seq
Metadata
Metagenome

Data sources
RefSeq Prokaryotes,
Fungi, Algae
MBGD
JCM, NBRCINSDC SRAINSDC BioSample
INSDC SRA

Ontologies
SO, FALDO, NCBITAX,INSDCOORTHO→ORTH
MCCV, MPO
BAO
MPO, MEO, MSV,PDO, CSSO
MEO, MSV

これらのデータをRDF化した

MicrobeDB.jp version 2のトリプル数
データカテゴリ

Version 1トリプル数

Version 2トリプル数

Reference genomes

747,494,575

4,786,370,037

MBGD Orthologs

291,714,037

2,154,452,832

Metagenomes

16,841,085

1,924,126,117

BRC strains

903,319

983,319

Disease8,809

253,201

Transcriptome

08,231,210

BioSamples

0140,074,319

Ontologies

18,721,883

25,786,388

440,773

1,704,121

1,076,124,481

9,041,981,544

OthersTotal

http://microbedb.jp/MDBdemo

12統計Stanza＆解析Stanzaの開発
多種多様な情報が混在しているゲノムやメタゲノム等の複雑なデータから知識発見をするために、比較ゲノム解析や比較メタゲノム解析など様々な解析Stanzaを、TogoStanzaと合わせて約180種類開発し実装した。
各系統と温度との相関係数リスト

SRR FastaファイルをSRS単位で結合

UCLUST
Identity > 97%, cov > 90%
OTU代表配列

UCHIME Referencemodeでキメラを検出

解析Stanzaによる結果の可視化

UCHIME De novo mode
でキメラを検出

両modeでキメラとされた
OTUをキメラと判定、そのOTUを構成する全リードを除去

環境ごとの系統組成のグラフ

キメラ除去済みOTURDP Classifierを用いてbootstrap cutoff >= 50%
で各OTUの代表配列を系統アサインメント

13

統計Stanza example

・ 遺伝子アノテーション情報

・ オーソログ遺伝子リスト・ ゲノム基礎情報

統計Stanza example

・メタゲノムサンプルにおける微生物群集構造

・メタゲノムサンプルにおける遺伝子機能分類

統計＆解析Stanza example

オーソロググループに関する多様な情報

統計＆解析Stanza example

Human Meta Body Map Stanza

自分の興味がある系統・遺伝子はヒトの体のどこに多いのか？

解析Stanza example

VITCOMIC2スタンザ

ユーザのメタ16S・メタゲノムデータと、類似した系統組成を持ったサンプルおよび環境カテゴリ（MEO ID）を探索し明快に視覚化

解析Stanza example

Taxonomies Function Comparison Table

比較ゲノム解析解析Stanza example

比較メタゲノム解析

Stanzaの型（context）を定義
stanzadisease_attributes_stanzadisease_symptom_list_stanzadisease_taxonomy_list_stanzaenvironment_attributes_stanzaenvironment_function_table_stanzaenvironment_gold_list_stanzaenvironment_gold_table_stanzaenvironment_linage_info_stanzaenvironment_sample_amount_stackcharts_stanzaenvironment_strain_list_stanzacontext
Disease
Disease
DiseaseEnvironment
Environment
Environment
Environment
Environment
Environment
Environment

environment_to_brother_function_comparison_stackbar_stanza

Environment

environment_to_brother_taxonomy_comparison_stackbar_stanza

Environment

gold_taxonomy_compositon_stanza
meo_ontology_viewer_stanza
meta16s_sample_list_stanza
meta16s_taxonomy_compositon_stanza
metagenome_sample_list_stanza
gene_annotation_list_stanza
gene_ortholog_list_stanza
metadata_correlation_analysis_wrapper_stanza
metadata_function_correlation_analysis_scatterplot_stanza
metadata_function_correlation_analysis_table_stanza
metadata_taxonomy_correlation_analysis_scatterplot_stanza
metadata_taxonomy_correlation_analysis_table_stanza
sample_taxonomy_envtree_stanza
taxonomy_envtree_stanza
sample_cross_reference_stanza
sample_definition_info_stanza
sample_function_stanza
sample_metadata_info_stanza
sample_spot_map_stanza
sample_taxonomy_composition16s_stanza
sample_taxonomy_similarity_search_stanza

Environment
Environment
Environment
Environment
Environment
Gene
Gene
Metadata
Metadata
Metadata
Metadata
Metadata
Metagenome
TaxonomyMetagenome
Metagenome
Metagenome
Metagenome
Metagenome
Metagenome
Metagenome

sample_to_environment_function_comparison_stackbar_stanza

Metagenome

sample_to_environment_taxonomy_comparison_stackbar_stanza

Metagenome

sample_to_project_function_comparison_stackbar_stanza
sample_to_project_taxonomy_comparison_stackbar_stanza

Metagenome
Metagenome

environments_function_comparison_stackbar_stanzaenvironments_taxonomy_comparison_stackbar_stanza
samples_function_comparison_heatmap_stanza
samples_function_comparison_stackbar_stanza
samples_metadata_comparison_table_stanza
samples_taxonomy_comparison_heatmap_stanza
samples_taxonomy_comparison_hierarchical_clustering_stanza
samples_taxonomy_comparison_pcoa_stanza
samples_taxonomy_comparison_stackbar_stanza
samples_taxonomy_diversity_index_comparison_plot_stanza
taxonomies_function_comparison_table_stanza
ortholog_attributes_info_stanza
ortholog_environment_list_stanza
ortholog_environment_profile_stanza
ortholog_group_members_info_stanza
ortholog_included_taxon_stanza
sample_comparison_wrapper_stanza
phenotype_attributes_stanza
refseq_definition_info_stanza
refseq_feature_info_stanza
refseq_genome_info_stanza
gene_list_by_text_stanza
latitude_to_longitude_sample_map_stanza
numeric_metadata_histogram_stanza
sample_taxonomy_dashboard_stanza
taxonomy_phenotype_dashboard_stanza
strain_definition_info_stanza
strain_metadata_info_stanza
strain_other_collection_numbers_stanza
strain_reference_info_stanza
genome_information_stanza
pathogen_information_stanza
phenotype_information_stanza
taxonomy_body_mapping_stanza
taxonomy_composition_via_meta16s_stanza
taxonomy_cross_references_stanza
taxonomy_definition_info_stanza
taxonomy_phylogenetics_tree_stanza
taxonomy_strain_list_stanza
taxonomy_taxonomy_tree_stanza

Multi Environment
Multi Environment
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Metagenome
Multi Taxonomy
Ortholog
Ortholog
Ortholog
Ortholog
Ortholog
Other
Phenotype
RefseqRefseqRefseqSearchStatistics
Statistics
Statistics
Statistics
StrainStrainStrainStrainTaxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy
Taxonomy検索語の型（context）をオントロジーを用いて推測
環境 = MEO、系統 = NCBI taxonomy、遺伝子機能 = product名等、Phenotype = MPO

D D BJが提供する
各種リ ソ ースと の連携を 実施
DDBJとの連携
1 .D D BJ R D F公開（ 予定）OW L

2 .D D BJ Valid a to r基盤開発

RD F•

D D BJ release 104 (239億ト リ プル、 非圧縮2. 4TB）

•I N SD Cオン ト ロ ジ ーを 利用し たGen om e RD Fと 統一モ デルftp . d d b j. n ig. ac. jp /rd f から の公開（ 2017 D D BJ D B issue）
N BD C/RD Fポータ ルから の公開に向けて準備中••

D D BJ D efin d Bi oSa mp l e Pa ck ag e /At tri bu t e
を 定義し たOW L開発

3 .D D BJ A ssemeb ly D B③④

collection2assembly①ddbj_sequence

Acc. List

②

OW L

⑥

ddbj_assembly

validation

source2collection
GNM

gnm collection

CON

con_collection

WGSwgs_collection⑤
privateftp@DDBJ

AssemblyDB
importexportprivateftp@NCBI
mirror⑦⑧

curated_collection
Editorsubmitter_collection
登録シ ス テ ム

insdc_assembly

RDF

NCBI
assemblyreportsデータの収集およびクオリティコントロール
更新の自動化など持続可能なシステムの構築
データ生産者から継続的にデータを受け付ける窓口のシステムとして微生物ゲ
ノム自動アノテーションシステム「MiGAP」およびメタゲノム解析パイプライン「MeGAP」を利用し、MicrobeDB.jpと一体運用を実現する。また、これまで手作業で実施してきたDBの更新作業を可能な限り自動化し更新体制を強化する。

データ生産者

微生物ゲノム自動アノテーションシステム
メタデータの入力
RDFへの変換

メタゲノム解析パイプライン

ユーザのデータと公共DB中のデータの統合

RefSeqSRA

公共DB中の 25
ゲノム・メタゲノムデータ

DDBJ Pipeline/MeGAP

26

オントロジーマッピングの自動化
MicrobeDB.jp ver. 1で、SRAのメタゲノムデータをMEOを用いてマニュアルアノテーションした10,755件の由来環境の記述から単語の出現頻度により学習器を構築

MEO auto-annotated count distribution
今回作ったオートアノテーションツールでMicrobeDB.jp ver. 2の173,359サンプルに対してMEO IDをオートアノテーションした結果
60000
48573

50000

40000
34394
30000

27176

20000

13072

特にマニュアルでチェックすべきサンプル

10000

2542

2412

5

60
12

34

138

13

7

80
9

1
10

サンプルごとの、オートアノテーションされたMEO IDの数
28

挑戦的課題微生物統合DB「MicrobeDB.jp」からの知識発見
さらなる多様なデータの統合化＆超高度化（統一解析プロトコルによるデータ＆メタデータ連携に基づく高精度データ）

••
•
•
•
•
•

環境の物理・化学データ
リモートセンシングデータ
気象データ
地質データ
河川流域都市の世帯収入、犯罪率、平均寿命
抗生物質の使用頻度、院内感染発生率
岩石サンプル、ボーリングサンプル

微生物群集を介して「ゆるく」つながっている研究領域や分野において「新たな知識の発見」を促すことができる
29