⽣命と環境のフェノーム統合データベース
統合化推進プログラム 平成24年度 進捗報告会
2013 年１⽉ 21 ⽇（⽉）（独）理化学研究所 豊⽥哲郎、桝屋啓志
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

1

フェノーム統合データベース①フェノタイプ情報からバイオリソースを検索できるようにする

フェノタイプ(⽂献、オントロジー)

中間フェノタイプ(Linked Data)③推論検索
ワークフロー

遺伝資源(バイオリソース)②バイオリソースからフェノタイプ情報を検索できるようにする
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

2

フェノーム統合DBは、バイオリソースの利⽤を促進する
従来：リソース名を知らないと検索できなかった
このリソース
⼀⽅通⾏
使いたい

リソース名で検索

フェノタイプ

論⽂

本データベース：フェノタイプ経由で研究にふさわしいリソースを探索、⽐較検討

遺伝⼦の変異症状
⽐較検討
バイオリソースの利⽤が促進される効果
バイオリソースの利⽤価値が⾼まる！

遺伝資源（バイオリソース）
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

3

フェノーム情報の整備のためにRDF技術を活⽤表現型データ汎⽤RDFスキーム（抜粋）DB値／オントロ OBOコンソーシアム提案の改良型
ジーで代⼊
何の？

表現型
データ（部位等）

どんな形質が？

（形質）どうなった？

is_a

植物表現型特性情報（表現型）

培養細胞特性情報

KOマウス表現型情報 （マウス表現型の例）

⽣物横断的に特性情報を格納できる汎⽤スキーム（各⽣物の特性情報 is_a 表現型データ）
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

4開発したスキームの有⽤性
部位と特性で、リソース情報を整理柔軟なリソース検索の実現

異常部位の内約（MAオントロジー分類）「⾻」に異常のあるマウスは？

神経系の異常：10系統
⾻格系：36系統
⻑⾻：16
⻑⾻以外：5
中軸系：12関節：3
表⽪系：87系統
結合組織系：17系統
⾎液、リンパ系：102
系統
尿：6系統
⻑⾻異常の内訳（PATOオントロジー分類）
形態：35
形態以外:1

サイズ：20形状:15

異常部位でフィルター

⻑さ短縮：13径の短縮：6形成不全：1

⻑⾻の⻑軸⽅向成⻑
コントロール変異：13系統、太さコント
ロール変異：6系統

マウス系統のリスト

CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

RDFの⻑所を活かしてバイオリソースを「分かりやすく」提⽰
RDFのリンクは、関連情報に延々と繋がっている
最初に最低限の情報へのリンクを⾒せておき、 ▼関連情報を⾒るをクリックすることで、関連情報へと誘導する
全てのリソースはオープンに利⽤可能“Amazon”型の「おすすめマウス」へのリンク（後述）

CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

6▼関連情報を⾒るをクリックすることで、関連情報を閲覧実験⽤マウス“Mus musculus”

Mus musculusにおける他のバイオリソースへと誘導

他に“C57BL”
由来系統は何があるか
本系統の寄託者は
理研

このマウスは、“Kit<W-sh> ”
アレルを持つKit<W-sh> アレルによってもたらされる表現型を列挙

この系統は“C57BL” 系統に由来する。

リファレンス情報

Kit<W-sh> アレルとは、 Kit遺伝⼦のバリアント
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

7

RDFの繋がりを機械的に探索し、「お勧めマウス」を⾃動提⽰
RDFのリンク辿る事で、類似の表現型を⽰すマウスを⾃動収集。
“Amazon” ⾵のインターフェースで、より⽬的に合ったリソースに誘導。

RDFのリンク（抜粋）(各系統の⽰す表現型の⼀致度が⾼い順番に提⽰)

類似度⾼CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

類似度低8

フェノーム統合の⾼度化に向けてH23 リソースを集めて繋ぐ・公開する
H24 分かりやすく⾒せる・探せるH25 ユーザのデータ解析に役⽴つ

SWAS解析
（Semantic-Web Association Study）
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

9

Semantic Webによる相関解析の拡張
Kobayashi & Toyoda, Bioinformatics, 2008

GWAS: Genome-Wide Association StudySWAS: Semantic-Web Association Study
Functions

Genes

lines

Phenotypes

GWAS

Publications

Alleles
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

Individuals
10

SWAS検索エンジン(PosMed)の適⽤統計的なセマンティックウェブ検索システム
Kobayashi & Toyoda Bioinformatics (2008)
閲覧用文書ファイル～１０００万件

高速検索

概念ノード
～１０万件

概念ノード
～１０万件

Gene
1

Gene
1

オミックス情報や文献等の文書～１０００万件
hit

hit

検索結果

Gene
3

hit

Gene
4

オントロジークラスや候補遺伝子など利用者によるキーワード検索

Gene
5

keywords(糖尿病)
conditions(染色体領域)

概念単位で纏めてヒット文書を提示

すべての計算が1秒程度で終わる →高速ウェブ検索の実現
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

11

数万個の集計表を⾼速に計算する特許技術を適⽤すべての Gene (X=1,2,,,数万) に対して、三次元集計表を瞬時に作成する技術
検索ワードを含む
Gene Xを含む

A個のドキュメント

遺伝子名や概念ノード等（～１０万件）

検索ワード
を含まない
B個のドキュメント

文献等の文書ファイル（～千万件）
hit

GeneX

hit

利用者による
フェノタイプ検索（検索ワード）

hitGene Xを含まないC個のドキュメント

D個のドキュメントプロパティ（ドキュメントの種類）による分類（Medline, OMIM, PPI,
Bio resources 等）

この表に基づいて、統計量の算出やフィッシャーの正確検定などの統計的推論を行うことができる

キュレーターが対応づけた
遺伝子と文書の対応関係

各種概念とキーワードとの関連性を網羅的かつ、高速・統計的に評価できる
文献と遺伝子の正確な対応付けルールを構築→ 正確なテキストマイニング
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

12

SWAS検索でバイオリソースのフェノタイプを推論
キーワード「糖尿, GWAS」でバイオリソースを検索

GWASで糖尿原因遺伝子とされているAcads遺伝子と文献共起のある、マウスリソースが提示された。
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

13

SWAS検索でシロイヌナズナ変異体の表現型を推論検索
検索キーワード「開花」で検索

既存のデータベースには変異体F24649の開花に関する表現型情報は含まれていな
いが、推論検索により関係性が⽰された。

CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

14

疾患関連遺伝子の候補群の中から機能解釈可能なものをBioinformatics, 2008
SWAS検索Nucleic Acids Res., 2009
複合検索条件

キーワード : type 2 diabetes
ゲノム条件： ６番染色体の遺伝子ポジショナルクローニングでの候補遺伝子選び

Plant Cell & Phys., 2009

候補遺伝子のランキング結果

交配実験によるラフマッピング(~10Mbp wide interval)Interval

Too many genes

候補遺伝子の推定
原因遺伝子変異の同定

ENUマウスミュータジェネシスでは、約６５のマウス系統の原因遺伝子の探索成功に貢献→ 今後は、NGSで見つかってくるヒト細胞の変異部位の機能解釈に応用していく
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

15⽤途例：がん細胞の原因変異遺伝⼦の in silico 絞り込み
①NGSデータの⽐較による変異部位の同定
正常細胞
がん細胞

②変異のある遺伝⼦のリストの作成（数百〜数千）
Gene1
Gene2
・・・

変異遺伝⼦リスト

フェノーム統合DB③変異遺伝⼦とフェノタイプ情報を推論的に結び付けて提⽰（原因遺伝⼦変異の絞り込み）

Gene1
フェノタイプ：CancerGene2
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013. 16

http://biolod.org/PosMed で公開中
biolod.org/PosMed/

⽉間ユニークユーザー 16,000 ⼈（昨年12⽉）
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

17

Biophenome Linked Open Databases
http://biolod.org
biolod.org

CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

18

 リソース基本情報の整備

今年度の成果 マウス：理研内（昨年度4929件）+新規186件、理研外 更新12911+新規6287件
 培養細胞：新規3611件
 植物：新規44310件追加中

 プロパティ標準化作業とフェノーム記述の識別子体系化と評価
 一般的に使われるオントロジーを用いて、表現型データ記述の汎用RDFスキーマを作成：34データベースが対応済 フェノーム情報の整備
 マウス：新規 874件
 培養細胞: 新規 5000件
 シロイヌナズナ： 以下のデータをPosMedによる推論検索対象に追加• 変異株3763種類の表現型情報： 14631件• 文献キュレーションによるシロイヌナズナ表現型情報： 824件

 リソース提示のインターフェース開発（フェノーム利用ワークフロー開発）
 RDF形式データを用いたバイオリソース提示インターフェース
 疾患モデル推論システム開発（連携支援システム）

CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

19

実施計画
H２４年度

 プロパティ標準化作業と識別⼦体系化作業を実施し、その成果を公開
 マウス系統と細胞株と植物株の統合
 それらのフェノーム情報の統合
 フェノーム情報を活⽤した連携研究を⽀援するシステム構築（おすすめ機能）

H２５年度

 プロパティ標準や識別⼦体系の評価と向上（アップロード機能の実装とデモ） 細胞株培養条件および微⽣物その他の有⽤性情報の統合化作業
 バイオリソースを対象とした次世代シーケンサーデータの統合化
 ワークフローとしてのPosMed推論検索の⾼度化と普及化
 構築したシステムやデータのNBDCへ受け渡し

研究ニーズを捉えるインターフェースの追求 GWAS, コホート研究からモデル⽣物での検証へ フェノームデータでバイオリソースの価値を⾼める
CC-BY Tetsuro Toyoda, January 21, 2013.

20