公共NGSデータ再利用のためのデータ整備
Quanto / ChIP-Atlas / wPGSA online
Database Center for Life Science, Japan
◯大田達郎
仲里猛留
坊農秀雅

Dept. of Dev. Bio., Grad. Sch. of Med. Sci., Kyushu Univ., Japan

沖真弥
Med. Sci. Innov. Hub Prog., RIKEN, Japan

川上英良

公共DBの一次配列データから二次的DBを構築する
様々な研究目的、様々な対象生物種に対して新型シーケンサー (NGS) を利用することで得られた大規模な配列データは、 DDBJ などの公的データレポジトリにその一次塩基配列データ が登録される。 DBCLS では、国内外の大学や研究機関と協力し、大量に登録された配列データに対して目的に応じたソフトウェア・ワークフローを実行することで、二次的なDBを構築し、それに基づくデータ解析技術を国内の提供している (Fig. 1)。

Figure 1. NGSデータの登録と再解析

以下に、現在 DBCLS で実運用を行っている3つのサービスを紹介する。

Quanto
公共NGSデータのクオリティ情報のDB

ChIP-Atlas
既報ChIP-Seqデータの網羅的再解析DB

wPGSA online
ChIP-Seqデータに基づく遺伝子発現制御予測「研究に用いられたデータはインターネットを通じて公開し、第三者によるアクセスを可能とすることでデータの再利用を促すべき」というオープンデータ・オープ
ンサイエンスの考えが広まるに従って、データの共有と再利用が盛んになっている。しかし、 NGS から得られるデータはデータサイズ、データ数ともに増大しており、必要なデータをレポジトリから取捨選択することは困難となっている。
Quanto は、公共データレポジトリに登録された全ての NGS データを対象に QC(Quality Control) 処理を実施することで、配列データに定量的なメタ情報を付加し、登録されたデータ同士の比較やデータセットの絞込を可能にするためのDBである。サンプル数にして20万以上のデータを迅速に処理するため、遺伝研スーパーコンピューターシステムを活用している。Quanto は DBCLS SRAFigure 3. Peak Browser による転写因子結合サイトの可視化
Figure 5. wPGSA online での解析結果の例(http://sra.dbcls.jp/) [1] 内でも提供されている(Fig. 2)。

既報ChIP-Seq/DNase-Seqデータの再利用
公共NGSデータに基づくデータ解析手法の開発
クロマチン免疫沈降法 (ChIP) によって転写因子に結合したゲノム上の DNA 配

Figure 2. DBCLS SRA におけるQC情報の可視化

クオリティ統計値のRDF化による他DBとの統合列を網羅的にシーケンスする ChIP-Seq, DNase によってオープンクロマチン領域NGSの性能が向上し、より網羅的な計測が安価に実施できるようになった結果をゲノムワイドに計測する DNase-Seq は、共に遺伝子発現制御機構の解明におとして、実験データの蓄積が急速に進んでいる。これまで、塩基配列の類似性ないて重要な実験手法である。世界中の研究者によって NGS を用いたデータが多どを用いて行われていた様々な生体分子の相互作用の予測も、NGSデータを用く発表されているにも関わらず、そのデータを参照、もしくは解析に再利用するたいることによって、実験的に確かめられたデータに基づく予測が可能となった。

めには、配列データをその都度ダウンロードし、解析ソフトウェアを用いて再計算

理化学研究所 川上英良上級研究員らの開発した手法 wPGSA [2] は、公共DBする必要があったため、特に計算機科学の技術を持たない実験研究者にとってに登録された ChIP-Seq データの再解析データをベースに、網羅的な遺伝子発現データの再利用が非常に困難であった。

データから転写因子を予測するものである。wPGSA を用いた発現制御の解析をそこで九州大学 沖真弥助教の協力の元、公共データレポジトリに登録された

誰でも簡単に行えるよう、川上上級研究員の元、オンラインでデータ解析を行う

データを再解析し、実験研究者が容易に既存研究のデータを再利用できる DBことのできる wPGSA online をDBCLSで開発、運用している (Fig. 5)。

である ChIP-Atlas (http://chip-atlas.org) を開発した (Fig. 3)。ChIP-Atlas では再解析されたデータをゲノムブラウザで閲覧する Peak Browser, 転写因子のターゲッ

本手法に限らず、公共NGSデータレポジトリに登録されたデータに基づく手法にト遺伝子を探索する Target Genes (Fig. 4), 転写因子の共局在解析を行う

は新たなデータが追加される度に解析の精度向上や対象生物種などバリエー

Colocalization, ピーク情報に対して Enrichment 解析を行う in silico ChIP の4つのションの増加が見込めるというメリットがある。そのため、公共NGSデータベース機能を提供しており、データは毎月更新している。の整備やデータ検索性の向上、データの質の担保、計算機やソフトウェアなどデータ再利用のためのインフラ・技術を高い質で維持することが今後の医学・生シーケンシング技術の発展は目覚ましく、機械だけでなく試薬の改良、 DNA 抽物学の発展にとって非常に重要であるといえる。

出技術の改良などによって、 NGS から得られるデータは質・量ともに年々向上している。シーケンス出力の増大は様々な生物学的応用を可能にし、公共データレポジトリには多様な種類のデータが登録されている。従って、 NGS データの再利用にあたって最適なデータを選択するためには、配列断片の量や長さ、ベー参考文献

スコール精度や GC 含量などの情報が必須である。

1.

公共 NGS データの再解析に基づくデータベースを構築する際に、 Quanto の情

Nakazato, T., Ohta, T., & Bono, H. (2013). Experimental design-based functional mining
and characterization of high-throughput sequencing data in the sequence read archive.

報をより柔軟に扱えるよう、データごとのクオリティ統計値を RDF 形式で提供してPLoS One, 8(10), e77910.

いる (https://integbio.jp/rdf/)。これにより、データ検索だけでなく、NGSデータを

2.

Kawakami, E., Nakaoka, S., Ohta, T., & Kitano, H. (2016). Weighted enrichment method
for prediction of transcription regulators from transcriptome and global chromatin

元にしたデータベースとQC情報の統合が可能となる。
Figure 4. Target Genes の結果ページの例

immunoprecipitation data. Nucleic acids research, gkw355.

Licensed under CC-BY 4.0 ©2016 Tazro Ohta (DBCLS)