公共NGSデータレポジトリから再解析に適したデータセットを取得する

ÒÒRetrieve suitable subset for reanalysis from the public HTSeq repository
Database Center for Life Science, Japan

Tazro Ohta, Takeru Nakazato, Hidemasa Bonogithub.com/inutano

NGSの技術革新と普及により、公共のNGSデータレポジトリに登録されるデータの数と量は爆発的に増加している。それに伴い、既報のデータを再利用し研究に活用するケースが増えている。しかし、大規模なデータレポジトリから再利用に適したデータセットを取得するためには、実験や生物種などのメタデータだけでは不十分である。Quanto は、NGSデータのリード長やリード数などのリードの性質とベースコール精度などのクオリティ情報を計算することで構築されたデータベースである。データはRDF化され、他のRDFデータと接続することで、研究者それぞれの要望に応じたデータセットとその付随情報の取得を可能にする。

Methodsa4e+05

Quanto は DDBJ/NCBI/EBI による INSDC で運営されるSequence Read Archive (SRA) に登録されたデータを対count象として、その配列データの統計値を計算、集計し公開す3e+05

2e+05るデータベースである [ 1 ]。現在公開されている情報は
1e+05

2015 年末までに SRA に登録されたデータであり、対象としたデータのメタデータによる集計を Fig. 1 に示す。計AM W
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0e+00

算される主な統計値は Table 1 に示される。いずれの統計値も、最も一般的に利用されている N G Sクオリティ統計

Library strategyb

ツールである FastQC [2] のモジュールを用いている。
5e+05

FastQC によって計算された値を元に Run, Experiment の4e+05

単位で集計し、実験ごとに比較可能な値とした。
count

3e+05

上: Fig. 3. NBDC RDF Portal での Quanto の画面。メタ情報やリンクされたデータソース、統計値が表示されている。

2e+05

下: Fig. 4. Quanto RDFに対する SPARQL検索の例。リード長が500以上のデータセットにおける平均のスループット

1e+05(総塩基数) を計算するクエリ。
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RDF化された Quanto のデータは、NBDC RDF PortalsaOther

0e+00[7] に収録されている (Fig. 3)。ユーザは RDF Portal

Sample organism

上で RDF スキーマ図を確認する、データをバルクダウc

ンロードする、オントロジーファイルをダウンロー
ド、SPARQLによる検索が可能である。SPARQL検索の4e+05

count

例として、3つの SPARQL query を提示している。そ右: Fig. 1. Quanto で対象とされた公共NGSデータの内訳。 (a) ライブのうちの1つである、リード長で絞り込んだサブセット2e+05の平均総塩基数を計算するクエリを Fig. 4 に示す。

ラリ調整法, (b) サンプル生物種, (c) シーケンサー機種。

module の値をベースに実験ごとに比較可能な値を算出している。

0e+00

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上: Table 1. Quanto に採用された各クオリティ統計値。各 FastQC

Statistics of Read Quality in Sequence Read Archive

Instrument modelRDFization

SRAに登録された全てのデータセットのクオリティ統計値を計算することによって、SRAに登録されたデータの全体像や、シーケンサー機種や実験手法、あるいは時系列によるデータクオリティの変化を可視化することが可能となった

Experiment ごとに集計されたクオリティ統計値に対して、RDFモデルを作成、必要なオントロジーを整備した (Fig. 2)。
Quanto に収録されている全データは、このモデルに基づいた JSON-LD, およびRDF形式で出力されている。これにより、(Fig. 5) 。本DBの二次利用例として、各エントリごとにクオリティ統計値を表示する ChIP-Atlas や、現在構築中の
RNA-seq 再計算データベースにおける対象データセットのベースコール精度、総リード数での絞り込みなどにQuantoが活用されている。

他のデータベース、BioSamples や、 SRA を元にした ChIP-Atlas [3], RefEx [4] などのデータベースのエントリと統合され、容易に情報を取得することができる。FastQC の出力結果を集計し TSV, JSON-LD, RDF Turtle の形式に変換するためのソフトウェアは GitHub で公開されている [5] と共に、 BioRuby のモジュールシステム/プラットフォームである
BioGem でも公開されており[6]、誰でも簡単に再利用することができる。

Fig. 5. Experiment ごとの 総塩基数 (左) とベースコール精度 (右) の分布。使用されたシーケンサー機種や試薬の特徴が現れており、ユーザはこの分布を見てサブセットを選抜する際の閾値を設定することができる。

References
1. Ohta, Tazro; Nakazato, Takeru; Bono, Hidemasa (2017): Calculating quality of public high-throughput sequencing data to obtain suitable subset for reanalysis from the Sequence Read Archive. GigaScience.
2. Simon Andrews. A quality control tool for high throughput sequence data. 2010. http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/.
3. Oki, Shinya; Ohta, Tazro (2015): ChIP-Atlas. http://dx.doi.org/10.18908/lsdba.nbdc01558-000
4. Ono, Hiromasa; Ogasawara, Osamu; Okubo, Kosaku; Bono, Hidemasa (2017): RefEx, a reference gene expression dataset as a web tool for the functional analysis of genes. Scientific Data.
5. Tazro Inutano Ohta. Summary of quantitative sequence in- formation of the Sequence Read Archive. https://github.com/ inutano/sra-quanto
6. Tazro Inutano Ohta, ruby parser for FastQC, a quality control software for high-throughput sequencing data. https://rubygems.org/gems/bio-fastqc
7. National Bioscience Database Center. NBDC RDF Portal. https://integbio.jp/rdf/Fig. 2. FastQC の出力の RDF スキーマ図。各統計値は空白ノードを介して値とクラス、単位を記述している。

Licensed under CC-BY 4.0 ©2017 Tazro Ohta (DBCLS)