JSTライフサイエンスデータベース統合推進事業統合化推進プログラム
研究総括サイトビジット（2016.7.7）

プロテオーム統合データベース
jPOSTの構築
代 表：石濱 泰（京大院薬）
主な共同研究者：五斗 進（京大化研）
荒木 令江（熊本大学）
松本 雅記（九州大学）
奥田 修二郎（新潟大学）
河野 信（DBCLS）

本日の発表
１．全体の進捗： 石濱
２．リポジトリ開発： 奥田
３．再解析プロトコル開発： 吉沢
４．今後の計画： 石濱
５．ディスカッション： 全員

随時ご質問くださいHuman Proteome Project (HUPO)

プロテオームDB（jPOST: Japan ProteOme STandard Repository/Database)プロテオーム解析からのみ得られる情報• 翻訳後修飾• 発現プロファイル（臓器、組織、細胞内）• 絶対発現量• タンパクータンパク相互作用
タンパク質は、発現調節（転写後調節）、局在、翻訳後修飾、分解、タンパク相互作用等によって、ダイナミックに姿を変え、場所を変え、消えたり現れたりを繰り返す。

タンパク質は生物機能発現の立役者！
生物現象や疾病のマーカーや薬の標的となる。
プロテオームはLS統合DBに欠けてはいけない必須情報

研究開発の背景
プロテオームDB: 世界の情勢• HPP-HUPO• ProteomicsDB（LCMSデータ）• Human Protein Atlas（ヒト抗体ライブラリー）

遅々として進まず
Nature, 2014
Science, 2015

Nature 2014, the Human Proteome

17,294 gene products

18,097 gene products

Target-decoy search for all merged data

Juergen Cox (Max Planck)

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

11,206 genes (57%)

1/3は偽ヒットだった。。。。

Number of identified peptides/proteinsProteomicsDBの問題点とjPOSTの戦略
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。
True positive hits

False positive hitsby single run-based decoy search

MS解析データの標準化が必須• 世界標準リポジトリ（PX)の採用• 研究機関・プロジェクト毎に異なるフォーマッ
トや解析法、信頼度評価法やアノテーションの標準化。
• 全データに対する統一したフィルタリング

Number of LCMS runs
多彩な生物種・翻訳後修飾・絶対発現量も含めた世界初の横断的統合プロテオームDB
jPOST（Japan ProteOme STandardization Repository/Database)

jPOSTの構成（ルービックキューブ型DB）
大腸癌
胃癌
乳癌
肺癌
前立腺癌

ヒト リン酸化各プロジェクト毎のDB「Cube」

Cubeを集積した全DB「Globe」

間引きとアライメント
ヒトリン酸化プロテオームマップ

Globeから抽出・調整した「Slice」

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

jPOSTの特徴• データ標準化ステップを含む。
• ProteomeXchange コンソーシアムに参加。
(開発費の抑制、データソースの確保、持続性）• 段階ごとのDBシステム• カスタマイズ可能なSlice DB• 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)

ProteomeXchange Consortium

PRIDEPASSELMassIVE

ｊPOST

 ProteomeXchangeコンソーシアムに参加し、世界共通のIDを取得します アジア・オセアニア地域で唯一の国際リポジトリですProteomeXchange: 3,802 datasets up until 1st April, 2016
Origin:885 USA465 Germany
342 United Kingdom
264 China
194 France
158 Netherland
136 Canada
126 Switzerland
107 Denmark
104 Spain
99 Australia
95 Japan
72 Belgium
68 Austria
63 Sweden
61 India
51 Norway
43 Taiwan
30 Italy
29 Brazil
28 Singapore
28 Finland
27 Ireland
27 Russia
26 Israel …

Type:2429 PRIDE partial
1016 PRIDE complete
250 MassIVE
84 PeptideAtlas/PASSEL complete
23 Reprocessed

Datasets/year:
2012: 102
2013: 527
2014: 963
2015: 1758
2016: 452

Publicly Accessible:
1973 datasets, 52% of all
91% PRIDE
5% MassIVE
4% PASSEL

Top Species studied by at least 20 datasets:
1526 Homo sapiens
485 Mus musculus
150 Saccharomyces cerevisiae
121 Arabidopsis thaliana
102 Rattus norvegicus
86 Escherichia coli
44 Bos taurus
35 Drosophila melanogaster
32 Glycine max~ 700 species in total

Data volume:
Total: ~220 TB
Number of all files: ~560,000

PRIDE Archive submitted datasets up until 1st April, 2016•

In the last year: ~150 submitted datasets per month研究開発体制
代 表：石濱 泰（京大院薬）

主な共同研究者：• 五斗 進（京大化研）• 奥田 修二郎（新潟大学）• 河野 信（DBCLS）• 荒木 令江（熊本大学）• 松本 雅記（九州大学）

連携研究者 ＆ 保有データ：

研究開発計画
項目

担当者

サーバー管理・運用

五斗、河野

リポジトリ

河野、荒木、奥田

キュレーション
標準化

石濱、松本、荒木、河野H27
開発サーバー
立ち上げ
運用サーバー
導入

H28

H29

定期的なデータ移行（開発→運用サーバー、定期的なシステム増設）

レポジトリシステム（PXC)導入 コアデータを用いたカスタマイズ
ストレージ導入

データ投稿システムの開発

ワークフローの設計（プラットフォーム別）

大規模データを用いた検証

外部公開に向けた検討

プロセスシステム開発

外部公開

プロセス自動化
統合化対応

グローバルプロテオミクスDB開発
ターゲットプロテオミクス開発
プロジェクト別DB 松本、石濱、Cubeの設計（Cube）構築 荒木、五斗PTMプロテオミクスDB開発 抗体・電気泳動DBの開発
集積キューブ型DB
奥田、荒木、(Globe)
石濱、松本 RDFスキーマ、構築
オントロジー設
フォーカスドDB 荒木、河野、計（SliceMap) 奥田、石濱、
構築
松本、五斗

Globeの作製

Globeの設計

統合化対応

スライスシステムの開発
ビューワーの開発

プリセットスライスマップの作製カスタムマップ用ツール開発

昨年度の活動• 全体ミーティング(計19回）• インフォチームミーティング（随時）• サイト相互訪問• 拡大ミーティング（7月22日―熊本）• JHUPO2015－jPOSTシンポジウム (7月、熊本）• HUPO2015 – PSI session（9月、バンクーバー）• 統合の日• ワークショップ（10月13日: JST本部）• 分子生物学会ブース・JPrOSシンポジウム

昨年度の活動（続き）• 国際学会および国内学会発表– 招待講演 （国内 7件、国際 5件）– 口頭講演 （国内 0件、国際 3件）– ポスター発表（国内 11件、国際 2件）

１ Shin Kawano, jPOST: Japan ProteOme STandard repository/database,
HUPO-PSI meeting 2015, Seattle (USA), 13-15 April 2015
２ Shin Kawano, PRIDE to RDF project, HUPO-PSI meeting 2015, Seattle(USA), 13-15 April 2015
３ Yasushi Ishihama, Introduction of jPOST: Japan ProteOme STandard
Repository/Database, HUPO-PSI-PXC session, HUPO 14th Annual
World Congress, Vancouver (Canada), 27-30 September 2015

主催した活動（主催したワークショップ等）
年月日
2015年7月24日

名称

JHUPO2015シンポジウム

場所
参加人数
くまもと森都心プラザ 200人

2015年10月13日

jPOSTワークショップ

2015年10月29日

生命医薬情報学連合大会2015 京都大学
年大会企画セッション

JST東京本部別館 20人

概要
JHUPO2015年大会内で開催した公開シンポジウ
ム
プロテオーム解析ソフトウェアのチュートリアルを中心としたワークショップ

30人

質量分析インフォマティクスに関する企画セッションをオーガナイズ

2015年4月7日

チーム内ミーティング（非公開）

京都大学

10人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年4月21日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

10人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年5月1日

チーム内ミーティング（非公開）

東工大サテライト

5人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年5月8日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年5月11日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

5人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年5月29日

チーム内ミーティング（非公開）

京都大学

9人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年6月18日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年7月14日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

5人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年7月22日

チーム内ミーティング（非公開）

熊本大学

17人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年8月21日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年9月15日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年10月14日

チーム内ミーティング（非公開）

JST東京本部別館 9人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年11月10日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年12月1日

チーム内ミーティング（非公開）

神戸国際会議場

10人

研究進捗報告のためのミーティング

2015年12月10日

チーム内ミーティング（非公開）

DBCLS

5人

研究進捗報告のためのミーティング

2016年1月15日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2016年2月5日

チーム内ミーティング（非公開）

新潟大学

5人

研究進捗報告のためのミーティング

2016年2月19日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング

2016年3月15日

チーム内ミーティング（非公開）

ウェブ会議

11人

研究進捗報告のためのミーティング昨年度の成果
•

•

•

•

•

サーバーについては、開発サーバー（五斗グループ担当）および運用サーバー（河野グループ担当）を立ち上げ、定期的にデータを運用サーバーに移行することを開始した。
http://jpost.org/ を開設し、ポータルサイトを運用開始した。
リポジトリについては、国際標準であるProteomeXchangeコンソーシアム加入にむけてシステム開発を行った。正式加入は4月に行われるHUPO-PSIミーティングにて可否投票で決定予定である。
リポジトリから吸い上げた異なる様式のデータを再解析するためのキュレーションワークフローについては、複数のピークピッキング、複数のサーチエンジンおよび複数の偽陽性率に基づくクライテリア設定法を組み合わせて、用いるフローを確立した。
プロジェクト別Cube開発においては、リポジトリへのデータ入力時に様々な異なる測定プラットフォームデータ（具体的には、グローバル定量プロテオミクス、翻訳後修飾定量プロテオミクスおよびターゲット定量プロテオミクス）に対応できるようにシステムの設計を行った。
GlobeおよびSlice開発においては、リポジトリへのデータ入力時に必要な情報を吸い上げるシステム設計を行い、データ統合に向けた基本設計をおこなった。

以上より、1年目終了時の目安としていたリポジトリシステムの稼働およびキュレーションワークフロー決定を達成した。

jPOST repository
2016年5月2日プレスリリース

京都新聞、日経産業、化学工業日報 他に掲載

商標登録について

再解析フロー【ピークリスト】

ThermoLTQ-Raw

ExtractMSn【サーチエンジン】
mgf

Mascot

ThermoOrbi-Raw
Q-Exactive-Raw

独自同定結果MS-GF+

独自同定結果MaxQuant
ProteoWizard

mgf

AB SCIEX全て-Wiff
mgf mgf

自作定量
Pep.XML

独自同定結果

最終結果は３ソフトの定量値が存在する（ＣＳＶ）

内部ファイルをｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

ProteinPilot
MSconverter：フリーでないソフトウエア
mgf： Mascot generic format（ピークリストの一種）

X!Tandem

Cometmgf

独自同定結果内部ファイルをｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

ｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

独自定量結果Skyline
独自定量結果

重複除去

jPOST repository
奥田修二郎
新潟大学大学院医歯学総合研究科
2016年7月7日@京都大学薬学部本館
3階セミナー室https://repository.jpostdb.org

Interface
主な特徴
オントロジーによる詳細メタ情報
入力
メタ情報とファイルとの柔軟な対応付け
わかりやすいUI
データ公開までの期間の設定（embargo）
未公開状態でのReviewerのアクセス
超高速ファイルアップロード
ウェブブラウザのみで完結

現状

109プロジェクト
12607ファイル
1400GB
13 species

UserID
Password

Name
Affiliation
ORCID

PresetProjectProject

SampleSpecies,Sample
Tissue, Cell type, Disease
Species, Tissue, Cell type, Disease

Rev.1

Title, description, keywords,

PubMed, Principal investigator, etc...

FILE
FILE
FILE

Fractionation
Subcellular,Protein, Peptide
Fractionation
Subcellular, Protein, Peptide

Project

Project

Rev.1

Rev.0

FILE
FILE
FILE
FILE
FILE
FILE

Enzyme/Mod.
Enzyme,Modification, Taxonomy
Enzyme/Mod.
Enzyme, Modification, Taxonomy

MS modeMS modeInstrument,Purpose, Platform, etc...
Instrument, Purpose, Platform, etc...

PresetProjectProjectFile uploadファイル転送のしくみ■ 通常のファイルアップロード

1ファイルずつ送信
ユーザーのコンピュータ

jPOSTサーバ■ jPOSTのファイルアップロード
ファイルを細かく分割

ユーザーのコンピュータ

最大6並列で送信ファイルを再結合して保存

jPOSTサーバ

ファイル転送速度
平均速度：11.11MB/sec

最高：59.35MB/sec、最低：0.58MB/sec

平均サイズ：2.94GB/件

最大：126.1GB

セキュリティ① HTTPSを採用
すべての通信が暗号化されるため、通信途中で盗聴、改ざんを防ぐことができる。
また、SSL証明書によりWebページの発行元を保証することができるので、なりすましの防止になる。

② CSP(Content Security Policy)を設定
CSPはインターネット上の各種技術の標準化を推進する標準化団体「W3C」によって整備されている仕様で、Webページのセキュリティレベルを設定することができる。
jPOST Repositoryでは、• HTML内部でのJavaScriptの実行を禁止• 外部サーバからの各種ファイル（画像ファイル、JavaScriptファイル等）の読み込みを禁止• jPOST repository内の各ページが、他のWebサイトからiframeで呼び出されることを禁止等の設定を行っている。
これにより、XSS（クロスサイトスクリプティング）、クリックジャッキング等の被害事例の多い攻撃手法を防ぐことができる。

③ CookieをSSL Onlyに設定
これにより、常に暗号化されたCookieが発行されるので、なりすましログインを防止できる。

セキュリティ④ ブラウザ(JavaScript)でのCookieの操作を禁止
ログイン中のユーザーが、他のユーザーになりすましてデータを取得するのを防ぐことができる。

⑤ ユーザーエージェントが一致しなければ再ログイン時にパスワードを要求
ログイン中のユーザーとしてリクエストがあった場合でも、接続元やブラウザが変わった可能性があれば、パスワードの入力を求める。
これにより、Cookieの盗聴や成りすましによるログインを防止する。

⑥ウイルスチェック
ファイルのアップロードが完了するとすぐウイルスチェックを実施する。
ウイルス定義ファイルも自動的に更新されており、常に最新のウイルスチェックを実施できる。

いずれも、ユーザー情報（Cookie含む）の盗聴、なりすましや、Webページの改ざんを防止する目的の設定で、複数のセキュリティ対策を組み合わせることで、よりセキュアなWebサービスになっている。

Partial and complete submission
STEP.0Complete submissionとしてsubmitできる条件：【Partial submissionと共通のチェック項目】• Projectの必須項目（Title, Keywords, Description(>50chars) Principal investigatorm, Affiliation）がすべて入力されている。
• Rawファイル、Resultファイルがそれぞれ1ファイル以上ある• Species、Modification(FixedまたはVariable)、Instrumentがそれぞれ1種類以上関連付けられている。
※ここまでの条件をクリアしないと、「Submit project」ボタンを押すことができない【ファイルをグルーピングする際のチェック項目】• 1つのグループには、Rawファイル、Resultファイル、Peakファイルがそれぞれ1ファイル以上ある

ユーザーが「Complete」を選択して「Submit project」ボタンを押す
Projectのステータスが「validating」になり、一時的に編集不可になる

STEP.1
ファイルの変換処理を共通化するために、ファイルフォーマットをMGFとMZTABに統一する。変換ツールは既製のものを利用。
※ファイルフォーマットは、ユーザーが入力した情報を信用するため、実際のファイルと食い違っていた場合は、変換できずにエラーとなり処理を中止する（validation failed）。

MGF

MZML

MZTAB

MZID

Peak

Peak

ResultResultProteowizard msconvert
http://proteowizard.sourceforge.net/

PRIDE-Utilities mzTabCLI.jar
https://github.com/PRIDE-Utilities/jmzTab

MGF

MZTAB

Peak

Result※MZIDのフォーマットにより、Fixedmodificationsの情報がMZTABに反映されない場合があったため、補完するのスクリプトを作成・実行している。
(addFixedMod.rb)

STEP.2
バリデーション
ユーザーが入力したファイルのグルーピングが正しいかどうかを1グループずつチェックする。

MGF

MZTAB

Peak

ResultMZTABから、 resultをランダムに200取り出し、対応するPeakが存在するかどうかをチェックする。
対応するPeakが95％以上存在すれば「valid」とみなす。

※1グループに含まれるPeakファイル、Resultファイルの数は、1対1でも多対多でもOK。
ただし、総当たりでチェックするため、少ない数ごとにまとまっていたほうが処理は速く済む。
また、1つのResultファイルが複数のPeakファイル由来であるケースには対応できない。
※1つでもinvalidなグループがあれば、その時点で処理を終了する。

STEP.3
Peak view用データの作成
Protein/Peptideテーブル（ex. https://repository.jpostdb.org/result/JPST000052.0）に表示するデータをＳＱＬｉｔｅファイルに格納する。（MZTABファイル1つにつき、1つのSQLiteファイルが生成される。）

STEP.4
Validation結果の反映
Validationにパスした場合：• ユーザーにメールで通知• Projectのステータスは「Submitted」に。（編集不可で、ReviseおよびPubMed、Announcement dateの入力ができる状態）• Projectの公開設定が「Now」の場合には、即時Announceされる。
Validationに失敗した場合：• ユーザーにメールで通知• Adminにもメールで通知• Projectのステータスは「Editing」に戻る。

Complete submission

まとめ• jPOST repository（https://repository.jpostdb.org）
を公開した• Partial submission, Complete submissionともにPXCに準拠• PXC加盟が承認された• 登録プロジェクト数は順調に増加中• 日本プロテオーム学会2016年大会にて、参加者のデータのリポジトリへの登録サポート• NAR DB Issueへの論文投稿

再解析プロトコルの開発
July 7, 2016

jPOST project○吉沢明康，田畑剛，守屋勇樹，河野信，奥田修二郎，渡辺由，山本格，松本雅記，高見知世，小林大樹，荒木令江，杉山直幸，五斗進，石濱泰Number of identified peptides/proteins

再解析プロトコル

True positive hits

Repository

Database

生データに対して自前で解析を行う
False positive hitsby single run-based decoy search
Number of LCMS runs

Re-analaysis protocol(jPOST original)（イオン強度）

理論ピーク

ピーク検出
m/z

前処理
イオン強度

イオン化効率，測定機器特性，ノイズ

実測スペクトル

m/z

ピーク検出
イオン強度

検出ピークm/z

図 1 質量スペクトルからのピーク検出

波形処理

ピーク探知

同定

配列同定の手法
前処理

測定

波形処理

ピーク探知同定• 大別して3種類– スペクトル・ライブラリ検索– de novo sequencing– データベース検索

配列同定の手法• スペクトル・ライブラリ検索– スペクトル（ピークリスト）のライブラリと、サンプルのスペクトル（ピークリスト）を比較• 他の分野（分析化学、メタボロミクスなど）での同定法と同じ– プロテオミクスではあまり用いられない• de novo sequencing• データベース検索

配列同定の手法• スペクトル・ライブラリ検索• de novo sequencing– 塩基配列決定のSanger法に類似• 長さ1個違いの配列断片を（仮想的に）ラダー状に並べることで、アミノ酸を1個ずつ確定– 必要なサンプル量が多いので、あまり用いられない• データベース検索

配列同定の手法• スペクトル・ライブラリ検索• de novo sequencing• データベース検索– ゲノム情報を利用• 既知の配列（データベース）の中から、矛盾のないものを探す• 充分な量のイオンがない（1個違いの長さのイオンを網羅できない）
場合の不利を補う– プロテオミクスでは主流

（イオン強度）

理論ピーク

データベース検索の原理
PMF(Peptide MassFingerprinting)

Ion Intensity

MS1
(MS)
m/z

イオン強度

イオン化効率，機器特性，ノイズ
実測スペクトル

Database
SAMPLEPRTEINSEQUEN…
PPRAQEMNSELSIEEEUCN…

m/z

ピーク検出
イオン強度m/z

検出ピーク

m/z

図 1 質量スペクトルからのピーク検出

データベース検索の原理
Ion Intensity

PMF(Peptide MassFingerprinting)MS1(MS)m/z

Database

SAMPLEPRTEINSEQUEN…
PPRAQEMNSELSIEEEUCN…

Ion Intensity

PFF(Peptide FragmentationFingerprinting)MS1(MS)
m/z
Ion Intensity

MS2(MS/MS)• ペプチドを（1カ所だけ）切断し、断片の同定結果も用いる

peptide------------------------------------------------------------------------------------------------------m/z

SAMPLEPEPTIDESEQUEN…
PPPAQEMESELSIEEEUCN…
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------再解析フロー【ピークリスト】

ThermoLTQ-Raw

ExtractMSn【サーチエンジン】
mgf

Mascot

ThermoOrbi-Raw
Q-Exactive-Raw

独自同定結果MS-GF+

独自同定結果MaxQuant
ProteoWizard

mgf

AB SCIEX
全て-Wiff
mgf mgf

自作定量
Pep.XML

独自同定結果

最終結果は３ソフトの定量値が存在する（ＣＳＶ）

内部ファイルをｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

ProteinPilot
MSconverter：フリーでないソフトウエア
mgf： Mascot generic format（ピークリストの一種）

X!Tandem

Comet

mgf

独自同定結果内部ファイルをｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

ｺﾝﾊﾞｰｼﾞｮﾝ

独自定量結果Skyline
独自定量結果重複除去

再解析プロトコルの開発方針• （データベース検索で）探知可能な配列数を増加させる– （結果数の増加、取りこぼし（第2種エラー）の減少）• 偽陽性の結果(false positiveassignment)を減少させる– （結果品質の向上、誤った同定（第1種エラー）の減少）

今後の計画今年度の計画
１ サーバーについては、前年度から引き続き、開発サーバーは五斗グループが担当し、運用サーバーはNBCLS河野グループが管理する。ディスクを増設し、定期的にデータを運用サーバーに移行する。
２ リポジトリについては、4月に国際標準であるProteomeXchangeコンソーシアムに正式加入する。コアデータを格納してシステムをカスタマイズする。
３ 前年度に設定したリポジトリデータ再解析ワークフローを実装する。
４ プロジェクト別Cube開発においては、前年度に行った設計に基づき、様々な異なる測定プラットフォームデータ（具体的には、グローバル定量プロテオミクス、翻訳後修飾定量プロテオミクスおよびターゲット定量プロテオミクス）を実装する。
５ GlobeおよびSlice開発においては、設計したRDFスキーマ、オントロジーに基づき設計を行い、またビューワー開発をおこなう。
なお、２年目終了時には、jPOST全体としてコアデータを格納したプロトタイプで稼働することを達成度の目安とする。

今後の計画
7/27

jPOST workshop (北里大）

7/28-29 JPrOS大会(北里大：口頭・ポスター・ブース）
9/18-21 HUPO（Taipei: 口頭・ポスター）
9/22-23 AOHUPO (Sun Moon Lake:口頭・ポスター）
10/5

統合の日 (東京: 口頭・ポスター)

11/30

分子生物学会（横浜、DBシンポジウム、ブース）

将来展望• 本プロジェクトでは、UniProtのような寄せ集めタイプのプロテオーム知識ベースではなく、実験データをただやみくもに集めたProteomicsDBの失敗の教訓を活かし、国際的にもユニークな日本発の高質・高機能かつ多視点の統合プ
ロテオームデータベースjPOSTの構築を目指す。
• 将来的には、本DBとDBCLSとの連繋を強化して、連邦型統合ライフサイエンスDBに必須のプロテオーム情報の供給源として貢献する。
• プロテオミクスを専門とする情報科学者を本プロジェクトを介して育成し、今後永続的なプロテオームDB維持のみならず、これらの情報を介して、生命科学、医薬分野における基礎および応用学の進歩に大きく貢献できる多くの人材の輩出に貢献する。