TogoVar (⽇本版変異統合DB）の開発○三橋信孝1)、⽚⼭俊明2)、川嶋実苗1)、川島秀⼀2)、宮崎和典1)、河野信1) 2)、建⽯由佳1)、藤原豊史2)、豊岡理⼈1)
1) 科学技術振興機構 バイオサイエンスデータベースセンター 2) 情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター

変異データベースの課題

課題１：関連解析の検出⼒向上

課題2：ゲノムの集団間の差異 課題3：公開DBに含まれる集団の偏り
ジェノタイプの主成分分析による集団間の差異

サンプル数（X軸）と統計的検出⼒（Y軸）の関係

例）Exome Aggregation Consortium (ExAC)
ゲノムコホートのデータを収集して⼤規模変異DBを構築
ExACの概要
変異数(exome領域）：7,404,909
サンプル数：
60,706

欧⽶⼈

gnomADプロジェクト
exomeからgenomeへ拡張
サンプル数：
138,632

中国⼈（オレンジ）

マイナーアレル
頻度(MAF)、オッズ⽐(OR)が⼩さい場合は検出⼒が上がらない

アフリカ⼈

Hong EP, Park JW. Sample Size and Statistical Power Calculation in Genetic Association Studies.
Genomics & Informatics. 2012;10(2):117-122. doi:10.5808/GI.2012.10.2.117.

European（⽔⾊）

⽇本⼈（⾚と⻘）Yamaguchi-Kabata Y, et al. Japanese population structure, based on SNP genotypes from 7003
individuals compared to other ethnic groups: eﬀects on population-based association studies.
Am. J. Hum. Genet. 2008;83:445–456. doi: 10.1016/j.ajhg.2008.08.019.

© 2012 by The Korea Genome Organization
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/

East Asia（緑）http://exac.broadinstitute.org/faq© 2008 The American Society of Human Genetics. Published by Elsevier Ltd. All right reserved..
This document may be redistributed and reused, subject to certain conditions.

https://macarthurlab.org/2017/02/27/the-genome-aggregationdatabase-gnomad/☑ １研究室規模では収集が困難な量のサンプルが必要☑ ⽇本⼈の解析には⽇本⼈のデータ ☑ 公開データベースは欧⽶⼈中⼼で東アジア⼈のデータは少ないが必要

課題４：研究対象者背景の均⼀化

課題５：⼤量の変異候補の解釈と絞り込みに多くの情報を参照する

例えば、発症年齢でサブグループに分割して関連解析を⾏うと発⾒できる関係がある

50歳以上

疾患群
健常群

疾患群
健常群

オッズ⽐ >>1（SNP頻度に差がある）

50歳以下

サブグループに分割

疾患群

オッズ⽐ ≒ 1（SNP頻度に差がない）

健常群

オッズ⽐ ≒ 1（SNP頻度に差がない）☑︎ 参照情報に関連する問題

SNVs〜3 million• 参照情報は散在していて閲覧に⼿間がかかる• データベース• ⽂献
同義置換変異を除外
7,000〜10,000 Nonsynonymous coding SNVs
• １つの変異を表す記法やIDが複数存在する
既知変異を除外• HGVS記法(例：NM_000463.2:c.211G>A)
200〜500
Novel nonsynonymous coding SNVs • dbSNP #rs番号• ClinVar ID等• データは⽇々更新される⼀⽅で古いデータも参照される
DBや⽂献の情報を参考に、ターゲット変異を絞りこむ
Stitziel, Nathan O., Adam Kiezun, and Shamil Sunyaev. “Computational and statistical approaches to analyzing• リファレンスゲノムのバージョン(例：GRCh37/38)等
variants identiﬁed by exome sequencing.” Genome biology 12.9 (2011): 227.を参考に作図
15,000〜20,000

⾮コード領域の変異を除外

Coding SNVs

NBDC/DBCLS開発資産を最大限活用して、参照情報をわかりやすく提示☑︎ 表現型情報の充実・整備が必要

TogoVarの全体像）

個⼈ゲノムーデタへのクレ
ジ
トと利⽤
促
進

ゲノムデータNGS、GeneChipデータ
公的個⼈ゲノムデータベース（NBDCヒトDB /JGA(DDBJ)等）
NGS、GeneChipデータ
２次（変異）データ作成
1.同⼀パイプラインで変異解析
2.データセットの再構成・統合【想定ユーザ】

データ可視化変異情報• 研究者検索• 製薬企業• DTC など
（提供者含む）

国内外変異DB(ExAC, ClinVar等)
変異情報＋注釈

⽂献DB（PubMed, PMC等）

引⽤⽂献情報⽂献で報告された
変異情報

⽂献で報告された
希少疾患情報データセットの再構成・統合のイメージ

ゲノムプロジェクト（先進ゲノム⽀援、AMED関連プロジェクト等）（１次研究者からのデータ

RDFデータ（課題１〜4の解決⽅法の提案）

ヒトDB/JGA（1次DB）

submission1
疾患A

submission2

submission3

submission4

疾患A

疾患B

健常⼈

疾患C

疾患Aの対照群

変異→⽂献対応

変異解釈のための参照情報の⾃動収集
1.RDFによるデータ統合
2.⽂献からの変異情報抽出
変異解釈のための参照情報

⽇本版変異統合DB：TogoVar (2018年3⽉公開予定）(webサイトならびにDockerイメージの配布）

TogoVar(2次DB）

疾患A疾患A疾患Aの対照群

疾患A疾患A疾患Aの再構成群

疾患B
疾患C
健常⼈

疾患Aの対照群疾患Aの対照群

健常⼈

疾患B疾患Aの再構成対照群

健常⼈

疾患C疾患Aの再構成対照群

全JGA(⽇本⼈標準）（2018年3⽉公開予定） ユーザが定義可能に（2018年度中予定）

利用者だけでなく、１次（個人ゲノム）データ生産者がデータを提供したくなる2次DB(TogoVar)を目指すトーゴーの⽇シンポジウム 2013 ここまできたライフサイエンスデータベースの統合
トーゴーの⽇シンポジウム 2017 〜バイオデータベース【作る】から【使う】へ〜
Licensed under a Creative Commons表⽰4.0国際ライセンス
会期：2017年10⽉4⽇(⽔)－5⽇(⽊)
於：東京⼤学弥⽣講堂
会期：2013 年 10 ⽉ 4 ⽇（⾦）
・5 ⽇（⼟）於：時事通信ホール(c)2017 バイオサイエンスデータベースセンター