サイトビジット＠京大院薬 (2019/7/5)

プロテオームデータベースの機能深化と連携基盤強化

京大院薬&©2019 石濱 泰(京都大学) licensed under CC 表示 4.0 国際 ライセンス

石濱 泰

jPOST TEAM

2015.3時点

Human Proteome Project
プロテオームDB(HUPO)（jPOST: Japan ProteOme Standard Repository/Database)2

EMBL-EBIでは？

By JA Biscaino (EBI), 2018.5.17 MSP2018での講演より
3

第1期 jPOST(2015－17)の戦略研究機関や解析法の異なる、冗長性の高いMSデータをやみくもにかき集めた結果、多くの偽ヒットがProteomicsDBに登録。

MSデータ解析の標準化が必須• 世界標準リポジトリ ProteomeXchange に参加。
• データ標準化ステップおよび統一したフィルタリングの導入(jPOSTスコアの開発）。
• データベースパートはカスタマイズ可能• RDFベース（将来の統合へ向けて）• 翻訳後修飾および絶対量情報を含むプロテオームDB• ヒトだけではなく、多彩な生物種も網羅。

• 国内・国際連携（JHUPO, AOHUPO, HUPO)
4

フォーカスドDB（Slice)
疾患別ヒトリン酸化
プロテオームマップ

生物種別代謝酵素PTMs
絶対発現量マップ

ユーザーカスタムマップ

集積DB（Globe）

例えば：ヒトとマウスの疾病別の転写因子群の発現量、リン酸化、アセチル化を見たい

プロジェクトDB（Cube)
標準化（再解析）リポジトリ

測定生データ

試料

抗体

臨床検体

植物

質量分析

モデル生物

培養細胞

電気泳動

細菌

希少生物
5

第2期 jPOST のねらい
機能深化と連携基盤強化• より多様なLCMSデータ, 電気泳動データに対する対応• 巨大国際プロジェクト対応• 世界共通スペクトルID対応• プロテオゲノミクス・グライコプロテオミクス対応• メタプロテオミクス対応• マルチオミクスデータ解析対応• ネットワーク解析機能• メタデータ半自動化取得
6研究開発体制代 表：石濱 泰（京大院薬）
主な共同研究者：• G3: 松本 雅記（九州大学）• G1: 五斗 進（DBCLS）• G2: 奥田 修二郎（新潟大学） • G4: 荒木 令江（熊本大学）
外部有識者
会議メンバー：

7

研究開発計画
Database• ネットワーク解析• マルチオミクスデータ解析• プロテオゲノミクス・メタプロ
テオミクス対応

Repository••••

登録データ種の拡大
グライコプロテオミクス
超大規模データ
ターゲットLCMSデータ

Re-analysis• スペクトルライブラリー
検索• マルチオミクス• メタプロテオミクス• ワークフローの自動化・一般化（公開）• キュレーション半自動化
8研究開発計画

jPOST repository

10

jPOST repository – 利用状況
データ登録数は目標としていた年間100プロジェクトを大きく上回り、2018.4～2019.4の1年間で153プロジェクトが登録された。
2019年7月現在

2018年度
登録数

476

153

ファイル

46,175(14.1TB)

12,163
(5.5TB)

ユーザー265114

プロジェクトjPOST repository – 利用状況
Help機能の大幅な見直しを行い、動画やチュートリアルをウェブ上で公開した。

12

jPOST repository – ProteomeXchange連携
加盟する国際コンソーシアムProteomeXchangeでの仕様変更・追加への対応を行った。

• メタデータ記述に使用するControlled vocabularyの変更に対応• Universal Spectrum Identifier(USI)に対応•

共通のルールに従って記述されたURLにアクセスすると、特定のスペクトラムの情報が表示される。

https://repository.jpostdb.org/spectrum/?USI=mzspec:PXD
005175:CRC_iTRAQ_06:scan:11803:VEYTLGEESEAPGQR/3• PROXI APIの提供を開始••

登録データの情報を検索できるAPI。
検索クエリの指定方法やデータフォーマットの仕様がコンソーシアムで定義されている。

https://repository.jpostdb.org/proxi/datasets?result
Type=full&pageSize=5

PXC_国際連携
国際連携

再解析データ登録ガイドライン作成（進行中）
PX: jPOST/PRIDE/MassIVE/PASSEL/iProX/PanoramaPublic• リポジトリに登録されている生データを再解析したデータを PX に登録する方法について共通化• RPXD ID を発行し、PXD エントリ（オリジナルの結果）と区別• jPOST の再解析結果もガイドラインにそって登録予定

14

International Proteogenome Workshop in Kyoto,May 19, 2018•

EBIとの連携：グラント申請（メタプロテオミクス）•ICPC－Japan: NCCとの連携（データ解析担当）•ICPC － Taiwan Cancer Moonshot との連携

International Proteogenome Workshop in Kyoto, May 19, 2018
TimeTitle

9:30

Registration open

9:50-10:00

Opening
Current status of Cancer

10:00-12:30

Proteogenomics in AO regions:focusing on bioinformatics
infrastructure and data analysis

12:30-14:00

Speaker
Yasushi Ishihama (Kyoto Univ, Japan)• Yu-Ju Chen (Academia Sinica, Taiwan)• Jau-Song Yu (Chang Gung Univ, Taiwan)• Jun Qin (BPRC, China)• Min-Sik Kim (Kyung Hee Univ, Korea)• Tadashi Kondo (NCC, Japan)

Lunch• Juan Antonio Vizcaíno and Andrew Jarnuczak(EBI): PRIDE
14:00-16:00

Current status of bioinformatics forproteogenomics• Henning Hermjakob (EBI, BPRC): Reactome• Jyoti Choudhary (Institute for Cancer Research,London): Genomic Determinants of Protein
Abundance Variation in Colorectal Cancer Cells• Yasushi Ishihama (Kyoto Univ): jPOST

16:00-17:00

Discussion

All participants

国内
ワークショップ開催

17

Tokyo Cancer
Moonshot Workshop,
June 24, 2019

jPOST re-analysis

19

Target-Decoy Approach for estimating FDR(%)

Forward Database

Hitproteins

Decoy Database

False hit proteins

False Discovery Rate = False Positive/(False Positive + True Positive)20

21

Nature 2014, the Human Proteome

17,294 gene products

18,097 gene products

22

Criticized by Community

23

Criticized by Community24

Number of Identified proteins

False hit content is > 30%

True hits

Accumulated false hits

LC/MS/MS runs

Target-decoy search for all merged data

Juergen Cox (Max Planck)

17,294 genes (84%)
Target-decoy search for all merged data
1% FDR at protein level

11,206 genes (57%)

26

Number of identified proteins

False hit content is > 30%

True hits

11,206 true hits
Accumulated false hits

6,088 false hitsby target decoy search（all datasets）

Juergen Cox (Max Planck)

LC/MS/MS runs
27

Target-Decoy Approach for Ultra-large Datasets

Forward Database

Decoy Database

Hitproteins

False hit proteins<<28Multiple search engines with FDR control
PSM at FDR=1% by different search engines
 HeLa global proteome dataset (JPST000200)

Decoy
1,739 PSM in total

Target72,279 PSM in total
MaxQuant（49,084 PSM）

Comet
（62,917 PSM）

249

2,733

Mascot521（61,251 PSM）

1,278

111

3,554

466
767

9,070

Mascot（613 PSM）

62315

357

19
18

43

97

1,424
1,693Comet（628 PSM）

281

4,100

184
46,032

X!Tandem（66,154 PSM）

MaxQuant（488 PSM）

205345

FDR
2.41%

73X!Tandem（644 PSM）

360
16195829

Universal index for annotated MSMS spectra

How can we merge the resultsfrom different sources?

jPOST score
•
••
•
•

based on peak annotation in MSMS
search engine independent
MS instrument independent
search DB independent
can be used as universal thresholdfor peptide identification

30

Relationship between different scores
Dataset:JPST000200(5 files)
Tryptic peptides from HeLa cells, by Thermo Q-Exactive with 8h gradient

関係Optimized jPOST score to rank down the decoy hits
Dataset:JPST000200(5 files)

FDR%

Tryptic peptides from HeLa cells, by Thermo Q-Exactive with 8h gradient

Mascot results

X! tandem results

Mascot results sorted
by jPOST score

X!tandem results sorted
by jPOST score

MaxQuant results

Comet results

MQ results sorted
by jPOST score

Comet results sorted
by jPOST score# PSM

4 engines merged results
Sorted by jPOST score
MascotX! tandemMQ
Comet
jPOST score# PSM32

Optimized jPOST score to rank down the decoy hits
Dataset:PXD001792

FDR%

Phosphopeptides from mouse Hepa cells by Thermo Q-Exactive

Mascot results

X! tandem results

Mascot results sorted
by jPOST score

X!tandem results sorted
by jPOST score

MaxQuant results

Comet results

MQ results sorted
by jPOST score

Comet results sorted
by jPOST score

4 engines merged results
Sorted by jPOST score
MascotX! tandemMQ
Comet
jPOST score

# PSM
# PSM
33

Re-analysis of large-scale HPP datasets

34

jPOST score-based re-analysis
jPOST-reanalysis
111,270 Hits

Original data
63,127 Hits

55,0503,129

Peptide #59,998

Peptides byHCD

Decoy hits
Forward hits

jPOST score
jPOSTscore >22.6 (FDR<1%)35

HPP datasets reanalyzed by jPOST score
Original Results
63,127 Hit

jPOSTscore
111,270 Hit

55,0503,129

Peptide #59,998

Overlap between theoriginal and reanalyzed results

At peptide level（HCD)

jPOSTscore-unique hits

Original resultunique hits

jPOST score36

Phospho-site localization (リン酸化プロテオミクス)
現状の課題◆ 使用する解析ツールによって異なるリン酸化サイトが同定される◆ キメラMS/MSスペクトルの場合、サイトの特定がより困難になる
既存の手法は改良の余地があり、新しいリン酸化サイトの評価手法の確立が必要
キメラMS/MSスペクトルの例
REPGYTPPGAGNQNPPGMpYPVTGPKREPGYpTPPGAGNQNPPGMYPVTGPK(19 fragment ions)b6-98+ y19b7-98+
b9-98+••

Manual inspection: Phospho@Y:19
PTM score: Phospho@T:6•

SiDIC* (site-determining ion combination):@Y:19, Phospho@T:6 (chimeric)*Nakagami, H. et al. Plant Physiol 153, 1161-1174 (2010).

Phospho-site localization (リン酸化プロテオミクス)
Taiwan Cancer Moonshot program (Academia Sinica)との共同研究◆ 大規模リン酸化プロテオームデータを用いた解析ツール間の同定結果の比較◆ リン酸化サイトの評価手法の改良、新規な手法の確立

6種類の解析ツールにより同定されたリン酸化サイトの比較
••
•
•
•
•

Manual inspection
Phoscalc
SiDIC
MD-score
PhosphoRS
PTMprophet

SiDICが最も多くのリン酸化サイトを同定

38

Sequence-centric proteogenomics.

プロテオゲノム解析のためのDB

現在作成中

Kelly V et al., MCP 2017

プロテオゲノム解析応用例（アルコール酵母株)
DNA変異数（SNP）
Yeast K
23,364

21,12941,374

S288C株 (S. Cerevisiae) リファレンス配列
5939遺伝子(ゲノムサイズ：12 Mb）
タンパク質サンプル
Yeast K (condition1,2)
Yeast A( condition3,4)アミノ酸残基異種変異
K株 3447遺伝子
A株 3491遺伝子
アミノ酸残基同種変異
65.2%

質量分析

Yeast A
蛋白質アミノ酸配列情報（ＯＲＦ）
missense変異をデータベース化

アミノ酸変異を含むタンパク質DB

スペクトル
800000～／sample
検索5939(S)+3447(K)+3491(A)配列

変異配列を含むDBによって同定/定量された変異タンパク質, ペプチド, 変異部位
Sample

変異タンパク質数

変異ペプチド数

変異部位（箇所）

全同定タンパク
質数

Yeast-K1
Yeast-K2
Yeast-A3
Yeast-A4559
469
557
513

781
631
771
697

762
617
753
682

3602
3377
3558
3331

Up /down
K2 vs K1
A2 vs A1
82/13679/83

プロテオゲノム解析応用例（Yeast, S. Cervisiae)
Yeastプロテオゲノムによって同定されたアルコー
Glucose ル高発酵株の特異的パ
HXT
スウエイ

Glucose HXK
HXK

アルコール発酵状態
vs
通常培養状態Green proteins
were specifically
up-regulated
in glycolysis
Pathway

ADH

Ethanol

Pink proteins
were identified
via the mutantDatabaseプロテオゲノム解析の応用(参考まで）
Integrative analysis of genetic
variants and PTM sites

Methods, Tools and Current Perspectives in Proteogenomics, MCP 2017,16(6):959-981
by Kelly V. Ruggles, Karsten Krug, Xiaojing Wang, Karl R. Clauser, Jing Wang, Samuel H. Payne, David, Bing Zhan, D. R. ManiAnother example: Proteogenomics with DBKERO

SampleProtein Extraction

Digestion

A549 (lung cancer)

Fractionation

LC/MS/MSSp human +Isoform

PeakList 1

FDR 1% at PSM level
using jPostScore

PeakList 2

Variant Database

PeakList 1’
PeakList 2’
Search…

…

SearchPeakList n

Database Search

Extract no hit spectrum

Normal human peptides
79752 peptides
9508 proteins

PeakList n’

Cancer specific peptides
250 variant peptides
20 variant peptides are not found in
neXtProt Peptide uniqueness checkere.g. ) ASVETVDPASLWEY

From gene variant
information of A549(DBKERO)
http://kero.hgc.jp/

The Sushi Proteomics without Genome DB

The Sushi Proteomics without Genome DB

The Sushi Proteomics without Genome DB

jPOST customizable database ‘Slice’47

The jPOST Environment
The jPOST environment: an integrated proteomics data repository and databaseMoriya et al., Nucleic Acids Res, 2019 Jan 8;47(D1):D1218-D1224

jPOSTrepojPOSTdb

データの絞り込み検索 (slicing)• オントロジーで整理されたメタデータをもとに、ユーザが自由にデータを切り取ることが可能

49データの絞り込み検索 (slicing)• 絞り込まれたデータセットのリストから、一部、または全部を切り出し(Slice)必要なデータセットにチェックを入れ、“Add to Slice”ボタンをクリックすることで、Sliceをブラウザに記憶“ヒト”の”癌”で検索した例

50

プロテオゲノミクス対応
解析プロトコル、データベースのプロテオゲノミクス対応を進めている

Reference 配列 (UniProt) とは異なる配列を持つペプチドの検出とデータベース上での可視化

ChIP-Atlas 連携
jPOST では Slice (データセットグループ） 間で変動解析するための簡易的なツールを提供しており、有意な変動のあったタンパク質（遺伝子）リストを用いてシームレスに ChIP-Atlas でエンリッチメント解析を行うことが可能

これまで提供していた
KEGG, GOの他にChIP-Atlasが追加

ChIP-Atlas 連携

変動遺伝子リスト

ChIP-Atlas サイト
変動遺伝子の発現を制御している転写因子などのリスト

ネットワーク解析ツールの開発
1. STRING databaseからタンパク質間相互作用データを取得
Q13952P23511
Activation

https://string-db.org/

2. 可能なパスの探索（グラフデータベース）

4. ドナーごとに変異タンパク質からのタンパク質発現ネットワークを可視化

3. 取得したパスにデータをマッピングし、タンパク質発現が連続して変化（Up/Down）しているパスの抽出データ利用者との連携：UniProt
Cross-references between UniProt and jPOST

55

オントロジーの深化と強化〜HUPO Proteomics Standard Initiative (PSI) を通じた標準化〜
毎週木曜 or 金曜深夜1時から（夏期は0時から）ウェブミーティング• Universal Spectrum Identifier (USI)• すべてのスペクトルに ID を付与するための仕様• mzspec:<collection>:<msRun>:<indexType>:<indexNumber>• ProteomeXchange guideline• 再解析データの取り扱い• データのライセンス• ヒトデータの取り扱い• PROteomics eXpression Interface (PROXI)• 各プロテオームリポジトリ間でデータを交換するためのAPI仕様• Spectral Library format• Spectral Libraryを登録するためのファイルフォーマットの策定• Spectral Libraryを登録するためのメタデータ項目の選定• メタデータを記述するための用語の策定

キュレーションの深化と強化〜Journal of Proteome Data and Methods (JPDM) 創刊〜
Instructions to Authors

Guide to Reviewers
Ethics Policies
ウェブサイトhttps://www.jhupo.org/jpdm/

FAQ

License to Publish form••
投稿システム（ScholarOne）•
https://mc.manuscriptcentral.com/jpdm•

各種ドキュメントの整備
ウェブサイト構築
投稿システム構築
JST J-stage システムから提供予定

キュレーションの深化と強化〜Journal of Proteome Data and Methods (JPDM) 創刊〜
Editorial Board members
Juan Antonio Vizcaino

EMBL-EBI, UK

PRIDE Archive* leader

Eric Deutsch

Institute for Systems Biology, USA

PeptideAtlas/PASSEL*leader

Nuno Bandeira

UCSD, USA

MassIVE* leader

Yunping Zhu

Beijing Proteomics Center, China

iProX* leader

Brendan MacLean

U. Washington, USA

Panorama Public* leader

Henning Hermjacob

EBI/Beijing Proteomics Center

PRIDE* and iProX* adviser

Jau-Song Yu

Chang Gung U., Taiwan

President of TPS

Je-Yoel Cho

Seoul Nat. U., Korea

President of KHUPO

Chung Ching Ming

Nat. U. Singapore

President of AOHUPOYu-Ju Chen

Academia Sinica, Taiwan

HUPO council

Lukas Kall

Royal Institute of Technology,
SwedenPercolator developer

2019年度予定• お手本論文準備中• 2019 年 9 月創刊予定

上記に加えてJPrOS理事20名* PX memberメタデータキュレーション自動化に向けて
メタデータのマニュアルキュレーション

メタデータキュレーションの半自動化

リポジトリ-ｊPOSTrepo
Xmlファイル

リポジトリ-ｊPOSTrepo
Xmlファイル、関連論文

メタデータを抽出
生データを再解析セット毎に分類(マニュアル)

メタデータを抽出
生データを再解析セット毎に分類(自動化)

サンプル情報
質量分析測定条件
メタデータの確認・修正
参考文献からの情報付加(マニュアル)

メタデータ

サンプル情報
質量分析測定条件

自動言語処理による参考文献からの情報付加
メタデータの確認・修正
メタデータ

メタデータ自動抽出
jPOSTrepoに登録されているメタデータ

プロテオミクス関連論文（JPDM）

Xmlファイル

Xmlファイルからのメタデータ抽出
メタデータSample

自然言語処理による
１．サンプル
２．サンプル処理
３．データベース設定
４．質量分析測定条件

等の情報取得Species
Sample Type
Cell line
Organ
Disease class
DiseaseNoteFractionation
HumanCell Line
Hela-S39606
C16403
CLO_0003696

peptide fractionation
peptide fractions
peptide replicates

Enrichment of ATP binding proteins usi
11

Enrichment of kinases in Hela-S3 cell lysate treated with 0 nM (non-treated with

Enzyme_Mod
Fixed Modification
Variable Modification
Variable Modification
Variable Modification
Variable Modification
EnzymeTaxonomy

Carbamidomethyl (C)UNIMOD_4
Chemical derivative
Oxidation (M)UNIMOD_35
Artefact
Biotin:Thermo-88310UNIMOD_1031 Chemical derivative
Label:13C(6)15N(4) UNIMOD_267(R)Isotopic label
Label:13C(6)15N(2) UNIMOD_259(K)
Isotopic label
Trypsin/P
MS:1001313
Homo sapiens
9606

MS_ModeMS instrument
Instrument Mode
PurposeQuantification Platform
Quantification Method
Plex number

Q Exactive MS:1001911
DDA-high res.JPO_005
Relative quantification
JPO_011
Precursor ion JPO_014(reporter quantification)
SILAC quantitation
MS:1001835
analysis
2CMKRK2019年度の達成目標・タスク
達成目標

タスク

リポジトリの機能強化と新機能開発

Help機能の充実
PXCのXML対応
データの修正に対する対応
大規模メタデータ一括インポートシステムの開発
SRM, PRM, DIAデータ対応
グライコプロテオミクスデータ対応

再解析ワークフローの機能強化と新機能開発

jPOSTスコアの確立
ワークフローの全自動化
プロテオゲノミクスデータの再解析
メタゲノム配列データベースの整備

データベースツールの深化とプロテオゲノミク
スデータの可視化およびネットワーク解析ツールの開発Proteoform解析ツールの開発
絶対量やバリアント選択的なスライスデータベースの深化
プロテオゲノミクス用スライスデータベース
既知/新規パスウェイ解析ツールの開発

オントロジーの深化と強化

オントロジーの充実
プロテオゲノミクスデータに対する対応

キュレーションの深化と強化

メタボロームデータ対応
プロテオゲノミクスデータ対応
専門論文誌の発行

現在までの進捗

62現在までの進捗まとめ• Journal of Proteome Data and Methods: 本年度もJ-Stage コンサルティン
グ対象に採択→科研費再チャレンジへ準備中• 各国の状況把握：第1回International Proteogenome Workshopの開催→TPS, KHUPO、Tokyo Workshopへの参加（終了）→ AOMSC(2020.1), AOHUPO(2020.3)• PSI/PXCとの連携：USI/PROXI/再解析/Spectral library/CC-BY• EBIとの連携：グラント申請再チャレンジへ準備中（メタプロテオミクス）• ICPC-Taiwanとの連携 (月例ミーティングの開催）• スウェーデンチームとの連携（スペクトルライブラリー、jPOSTスコア）• UniProtとの連携（クロスリファレンス化）• ICPC－Japan: NCCとの連携（データ解析担当）• 糖鎖DB, ChIP Atlas, DBKEROとの連携開始• 農学プロテオームDB(イネ、ダイズ）との連携模索中

63