H23年度 統合化推進プログラム進捗報告会

ヒトバリエーションデータベース
東京大学大学院医学系研究科
徳永勝士
共同研究機関東京大附属病院、国立遺伝学研究所、日立製作所
辻 省次
井ノ上逸郎
小池麻子
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目次• 背景• 目的• H23年度の目標• H23年度の進捗状況• 各DBとデータ登録数の紹介• H24年度の実施計画• 将来展望©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

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背景 １
高速大量のSNPタイピング技術と次世代配列解析技術の向上もあり、疾患関連遺伝子および疾患関連多型•変異の探索が、世界レベルで大規模に進行し、新たに発見される疾患関連遺伝子・変異が急激に増加
１検体あたりゲノムの0.1%にあたる約300万のSNV(single nucleotide variant)が検出され、その10%程度はdbSNPに未登録疾患発症の機序は複雑
1） 複数因子が複雑に疾患に関与
2） 同一遺伝子変異の複数疾患への関与
3) 同一疾患における変異部位•種類特異的症状の存在
4) 原因・関連遺伝子（変異）の集団間差異の存在

疾患・変異・臨床情報の関係を整理・体系化し、得られた成果・情報を公開・共有することにより、疾患機序の解明や個別化医療の実現に貢献©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

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背景 ２
海外での関連した主な取り組み
1) NCBI・dbSNP SNP情報を蓄積
・dbVAR 構造多型のデータを蓄積
・dbGAP GWAS, NGSを含むgenotype-phenotypeに関する データ蓄積
2) EBI・EGA GWAS, NGSを含むgenotype-phenotype に関するデータ蓄積
3) HGVS (human genome variation society)
・LSDB (locus specific database )のリンク集
4) その他、PJ単位のDB (1000genome PJ, 国際がんゲノムコンソーシアム等）
統合DBでの我々の取り組み
・GWAS 関連DB GWAS結果のDB化、データ預け入れと再配布で研究者間の情報共有・神経変性疾患のmutation DB

臨床情報と変異情報の関係を俯瞰©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

3目的
目的：
変異・疾患・臨床情報を整理・体系化し、成果・情報を俯瞰可能とすると共に、健常者のゲノム多様性情報を提供する
実施内容：
1.

次世代シークエンサーおよび、その他の解析法（GWASを含む）によって新規発見される多型・変異情報の預け入れと研究者間の情報共有

2. 文献情報を含め過去に産出された疾患感受性、薬剤反応性などに関わる多型・変異情報の収集とDB化
3.

HLAのハプロタイプごとの変異を登録し、HLA遺伝子群の多型と疾患感受性、薬剤過敏症などの関係を俯瞰可能に4. 健常者データについては、phasingやハプロタイプ推定、必要に応じて1000 genome PJデータ, GWAS 健常者データも用いて遺伝子型推定を行い、SNP, in/del, CNVなど各種多型•変異のアリル頻度、ハプロタイプ頻度を計算・公開
Æ 効率的な疾患遺伝子の探索に役立てる©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

4

H23年度の目標
・ 次世代シークエンサー、その他の実験装置によって算出される多型・変異データ、および文献由来の多型・変異データを格納するDBの構築
・ 次世代シークエンサーの多型検出に関する計算手法の開発
・ ゲノム支援、新学術、その他の外部機関からの次世代シークエンサー由来多型・変異データ登録
・ GWAS-DBの機能拡張、データ受入れ、再配布の運用
・ 海外DBとの連携の検討©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

H23年度の成果
・ 次世代シークエンサー、その他の実験装置用、および文献由来の多型・変異DBの構築
Æ Human Variation DB, HLA DB を構築し、公開可能
・ 次世代シークエンサーの多型検出手法に関する計算手法の開発
Æ キャピラリーシークエンサーのデータと比較しつつ手法の最適化
・ ゲノム支援、新学術、及び、その他の外部機関からの次世代シークエンサーでの多型・変異データ登録
Æ データ登録中・ GWAS-DBの機能拡張とデータの受け入れと再配布の運用
Æ 従来どおりGWASデータの受け入れと再配布を実施
・ 海外連携の検討
Æ EGA, gen2phenとは連絡取り合ったが、本格的な連携は未定©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

開発データベース

新規開発

既開発
（改良）

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DBシステムの概要
データアクセス検討委員会
データのカテゴリによるデータ再配布の枠組み
審議

預け入れデータ

必要に応じて解析
データ利用申請

データ利用許可

内部用 Human Variation Database

GWAS‐DB**(GWAS, CNV, 健常者SNP)OMICs等外部のデータベース

公開用 Human Variation DB

個人を特定できないデータに加工

次世代シークエンサー用
variation DB
Variation DB*(その他の実験手法の結果と文献情報)**:構築済み*:一部構築済み©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

GWAS‐DB**(GWAS, CNV, 健常者SNP)

疾患・変異・臨床情報の横断検索

Variation DB*(その他の実験手法の結果と文献情報)

疾患・
変異・臨床情報の横断検索

次世代シークエンサー用
variation DB

簡易申請によるデータ利用

Human Variation DB遺伝子検索
疾患検索
領域検索等が可能ある疾患の既知感受性遺伝子の全ゲノム上での位置©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

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Human Variation DB 遺伝子名検索結果例

1000 genome をはじめ、referenceは随時追加

変異のゲノム上の位置、SNPの種類、アミノ酸置換情報
case-control P値、オッズ比、実験手法、臨床情報等©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

NGSの詳細登録
・NGS由来変異のクオリティーコントロールのために、NGSの詳細を登録
Study nameReaddepthMapping
programDetection ofmutation

Quality level

Comment

study132

Bwa0.5.9

GATK

5With indel realignment
Default parameter

study2

20SOAP2

SAMtool1.4

4

Without indel realignment
Default Parameter…
Study namemutation

Num of reads withmutations

Num of reads
without mutations

Comment

study1

Chr 14g.72684450G>A

2530

With indel realignment
Default parameter

study2Chr14g.72864480T>C

203

Without indel
realignment
Default parameter…

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サンガー法との比較による精度推定
Variant ID Average
Average
Supporting SNP bySNP Quality Support. Read SNV Freq. Sanger Seq.

False negativeを減らす
ためGATKではなくSAMtoolsを利用した場合

Accuracy rate: 82.1%

1
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19
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22
23
.....

127
147
228
1714
231
230
229
228
235
135
231
53
135
160
533
74
54
85
84
137
67
230
230

15
16
50
25
68
186
39
60
63
16
48
20
18
18
8
9
8
11
38
38
11408
380

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0.535
0.481
0.537
0.562
0.644
0.521
0.566
0.435
0.592
0.617
0.655
0.348
0.605
0.604
0.734
0.705
0.847
0.720
0.447
0.447
0.627
0.4170.401

○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
X
○
○
○
○
○
○
X
X○○○

HLA DBHLA DBのコンテンツ¾HLAのハプロタイプごとの変異の登録¾HLAの多型と疾患感受性、免疫応答性、薬剤過敏症の関係を俯瞰可能に

HLA型間の塩基配列の違い
異なるHLA型間での相同性©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

NGSと文献登録データ¾NGS公開データ
健常者：1000 genome data exome 98検体
¾NGS内部登録データ
健常者： exome 21検体, 健常者: HLA 1検体¾NGS内部登録準備データ
健常者： exome 68検体
疾患遺伝子：4遺伝子変異（新規）＋2遺伝子変異（既知）¾文献データ （公開）
Common disease, 神経変性変異のデータを中心に、2500変異と付随情報の登録©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

GWAS関連登録データ 1/2¾GWAS-DB: GWASデータ
19疾患 (26 studies)
17形質 （内部用DB登録)
11疾患 (公開データ）

Contents:• 30-100万SNPの遺伝子型頻度、アレル頻度、ハーディー・ワインベルク平衡検定値、Call rate等• P値(2df, 1df), Additive risk model, recessivemodel, dominant model のP-value, OR, 95% CI, AICなどの遺伝統計値• ハプロタイプもしくはSNPの組み合わせに関する疾
患関連性の統計値• SNPのアノテーション¾Control SNP-DB: 健常者SNPデータ (GWAS チップ用）
Affy500K 約500検体、Affy6.0 約200検体©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

GWAS関連登録データ 2/2¾Control CNV DB
健常者 CNV DB 約160検体
登録、公開
複数の計算手法の結果を比較表示¾CNV association DB
Case-control association 5疾患 (内部用)１疾患 （公開データ）
Case-controlのCNVを比較表示

クラスタリングして類似のCNVをマージ
表示オプションの変更©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

H24年度の実施計画¾ 次世代シークエンサー、その他の実験による新規多型・変異情報と、文献情報の多型・変異用DB (Human Variation DB）を拡張¾ Human Variation DBとGWAS-DBとの間での横断検索を実装させ、オミックスデータなどと連携させ、知識型DBへ発展¾ NBDCの倫理検討委員会と連携し、データの預け入れ、再配布に関するデータアクセス規約を作成¾ ゲノム支援、新学術、及び、その他の外部機関からの次世代シークエンサーでの多型・変異データ登録, GWAS データ登録のための、広報活動の実施¾ 受け入れデータと公開データからの日本人のreference genomeの計算と公開©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本

データ公開・共有方針（統合DBプロジェクト疾患解析DB開発「倫理検討委員会」による方針）
レベル１

頻度データ（遺伝子型、アリル、ハプロタイプ）
SNPおよびCNV統計解析結果

データ
アクセス

ウェブサイトにおいて閲覧可能（公開データ）＊但しデータを大量取得する場合はレベル２と同様の申請が必要

レベル２

個体のCNVデータ、大量のレベル１データ

データ
アクセス

氏名、職名、連絡先、使用目的、e-mailアドレス（原則、所属機関から発行されたアドレス）を記入して申請

レベル３

個体の遺伝子型および生データ（共有データ）（適切な説明・同意が得られていることが前提）

データ
アクセス

データアクセス申請書を提出し許可を受ける、データ使用報告書を提出©2012徳永 勝士(東京大学) licensed under CC表示2.1日本（統合DBでのデータ共有方針）

将来展望• GWASのDBと同様に、Journal、学会との連携の下、データの登録を呼び掛け、日本人・アジア人の多型•変異情報の中心的な公共DBとして育てていきたい。
• 日本人ゲノムのconsensus sequenceと多型・変異の頻度データは集団遺伝学、進化学的研究にも直接役立ち、さらに疾患遺伝子変異の特定のための対照群データとして大変有用である。
• 日本人集団がヨーロッパ系集団やアフリカ系集団としばしば異なる疾患関連多型・変異や薬剤反応性遺伝子多型・変異の頻度分布を示すことが知られている。このような情報を整理・体系化し、日本人集団に特徴的な多型・変異とその頻度、さらに疾患感受性や薬剤・治療応答性との関連などをデータベース化して提供することにより、ゲノム医学研究の推進や個別化医療の実現に貢献したい。
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