微生物由来環境情報のRDF化による統合化◯鈴木 真也*1 山本 希*1 森 宙史*2 黒川 顕*1,2*1 東工大生命 *2遺伝研
mail : sshinya@bio.titech.ac.jp

まとめ

今後の展望

• 微生物の採取環境を統合化するためのオントロジーを開発• 実データとオントロジーを対応させる(アノテーション)手法を開発• オントロジーと対応付いた環境を用いて微生物群集を解析が可能に→環境毎に異なる微生物群集の違いを明らかにする

背景
遺伝子・系統情報・環境情報を軸にデータを整理する事で微生物統合データベースを開発した。
• SRA上のメタゲノムデータを統一的に再解析し、整理した環境情報と対応した• メタゲノム解析結果と菌株コレクション(JCM/NBRC)・微生物ゲノムデータベース(MBGD)と微生物系統・オーソログ情報を用いて連携

表2 オントロジーアノテーションされたデータの形式

表1 公共データベースに登録されているデータの形式

Ontology

ID

Metadata

Value

SRS00001

Environment

hot spring

SRS00001

Temperature

SRS00002

IDMEO

Metadata

Value

SRS00001 sampledFrom

MEO_0000029

30 Celsius

SRS00001 temperature

30biome(env)thermal spring

SRS00002 sampledFrom

MEO_0000029

SRS00002

pH

6.7

SRS00002 pH

6.7

SRS00003

temp.

37.5℃

SRS00003 temperature

37.5

MSV

◉オントロジー(Ontology)とは？
公共のデータベースに登録されるメタゲノムサンプルの採取環境情報は研究者毎に異なる表記で登録されているため、データの取得が困難。
173359→任意の環境についてのデータの取得を達成するために、
サ•
環境情報をより良く統合化するためのオントロジー
ンプの開発
ル数• 大量のデータとオントロジーを対応させるためのyear
68
効率的な手法の開発
2008
2010
2012
2014
図2 公共DBに登録された細菌群集に関するサンプル数 の2点が必要とされた。
専門知識などのある知識体系を、一定の軸を定めて階層的に整理した枠組みのこと

図1 微生物統合データベースの概略図

微生物環境オントロジー(MEO)の更新

微生物採取語彙(MSV)の更新
採取環境中の数値情報表記の統一化

微生物採取語彙

微生物環境オントロジー

環境語彙の階層化・統一化
Thing

T(oC) Temperature at the time of sampling Temp 統一化
temp sample temperature
Temperature Temperature(C)…

environment
temperaturetemp, degrees C
temp_degrees C

総語彙数:3400
関係性数(階層+個別):2403+413

MSV

Component…

soil

図3 MSVの役割の例

wateratmosphere

数値情報を統一化することで、群集解析の結果と採取環境情報を対応させた解析が可能となった

StateEnvironment…

artificial

…

lake

(温度, pH, 化合物濃度といった配列情報と共に記載された数値情報を、系統・オーソログ組成と対応して解析できるスタンザを開発)
図3 数値情報と対応した相関解析…

acidic lake

fjord lake artificial lakehuman activity
association

organismassociationhydrosphere

geosphere

acidic★SIO(Scientific Integrated Ontology)を用いて環境の関係性を定義
図4 MEO ver. 0.8の階層図

微生物環境オントロジーと実データを対応させる手法の開発
従来の手作業によるオントロジーへのアノテーションでは効率が良くない。我々は以前の開発により、微生物環境オントロジーと言語データの対応例を持っていた。そこで機械学習を利用することで、効率化を試みた。
使用したデータ

特徴量の作成について
Thing
Component

Environment…

INSDC SRA
• 手作業でMEOをアノテーションしたメタゲノムサンプルデータ
19867件• 作成したコーパス(MEO)と、msv:environmentへ統一化した環境単語が完全一致したメタゲノムサンプルデータ34157件
JCM/NBRC• 手作業でMEOをアノテーションした菌株サンプルデータ20009件• 作成したコーパス(MEO)とmccv:MCCV_000060に統一化した環境
単語が完全一致した菌株サンプルデータ20件
ここから有効なメタデータを持たないサンプル7386件を除いた計66667件を利用

soil

geosphere

Position…

acidic artificial

water

…

State

organismassociationhydrosphere…

human activity
association

lake

river

hydrosphere

soil

...

持っているデータ全体を8:2の割合でランダムに分割した。80%のデータを用いてグリットサーチを行なうことでパラメータの最適化を行い、学習器を構築した。この学習器で80%のデータを学習し、これを用いて残り20%のパターンから答えを予測。実際の答えと比較することで各種指数を計算し、性能を評価した。

Sample 10001...

Sample 20000...

Sample 31011...

Sample 401

10...

...

...

...

...

...

...

Pattern 1

Answer 1

Pattern 2

Pattern X

Answer X

Answer 2
Comparison

PredictClassifier

結果 1

Test data

Pattern X

Answer X’

図5 性能の評価手法の概要

hot spring

title

Sequencing of fosmid clones by 454 GS FLX

study

Subsurface mine microbial mat metagenome

文字列の結合と重複例の除去
hot spring Sequencing of fosmid clones by 454 GS FLX Subsurface mine
microbial mat metagenome 158 fosmid clones were selected and ...

テキスト分類の先行研究(Armand etal., 2016)に報告されている通りに、単純(線形的)な学習器の方がいい結果を得ることが出来た。

0.8

Learning&Tuning

environment

ストップワードの除去
単語出現頻度のカウント…
★継承性を考慮して、
microbial
hot
metagenome sequenced...
alkaline lake saline lake artificial lake アノテーションされ 2
121...ているクラスの上位階層も全て与えた
TF-IDFモデルで補正
SampleTest data

environmentlake

性能を評価する手法

Learning data

parameter

0.6
0.4
0.2
0

内積カーネル+
BR-SVM
Accuracy
0.55
F1-micro
0.88
F1-macro
0.43

rbfカーネル+
BR-SVM
0.20
0.65
0.35

図6 学習器毎の評価指標の値※スコアを計算する前に、オントロジーへのアノテーションの実際を考慮して、予測クラス群中の末端となるクラス以外は取り除いている(上位クラスの除去)。
※Accuracy: 1サンプルに対する予測ラベル群と正解ラベル群が完全に正解していたら1, それ以外は0とした場合の平均, F1-micro: 全体の再現率と適合率の調和平均, F1-macro:
MEOのクラス毎の再現率と適合率の調和平均

BioSampleデータへの適用
12000
平 10000 9,623
均
サ 80005,633
ン 6000プ 4000ル351 367 61 85 126 50 139 37 11
数 20000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
MEOの階層(owl:Thingの階層を0とした)

図7 MEOの階層毎の平均アノテーション数

MSVでDDBJ
BioSampleのメタデータ表記を統一化し、由来環境についての記述があった150413件へ対し、本手法を適用した。
階層性を予測データへ組み入れることで、抽象性の高い予測を行なうことが出来ている。