ゲノム情報に基づく植物データベースの統合
かずさDNA研究所植物ゲノム研究部
田畑哲之
平川英樹
中村保一
市原寿子
浅水恵理香
新潟大学・研究推進機構・超域学術院
中谷明弘©2013 田畑 哲之 (かずさDNA研究所) licensed under CC表示2.1日本

我が国の植物ゲノム研究の現状
ゲノム・cDNA構造解析
単細胞藻類
クラミドモナス
シアニディオシゾン
コケ類
ヒメツリガネゴケ
ゼニゴケ
シダ類
イヌカタヒバ
単子葉草本
イネ
コムギ
オオムギ
双子葉草本
タバコ
シロイヌナズナ
ミヤコグサ
ダイズ
トマト
ハクサイ
キャッサバ
樹木
ヤトロファ
ポプラ

ゲノム機能解析Transcriptomics
Proteomics
Metabolomics
変異体大規模解析
DNAマーカー
連鎖地図

有用遺伝子発見
遺伝子機能ネットワーク
QTL解析
品種改良

DB
DB
DB

研究開発内容
日本の植物分子遺伝学、分子育種学研究
・モデル材料から農作物まで研究対象が多種多様である
・ゲノム構造、ゲノム機能、DNAマーカー、有用遺伝子連鎖解析、育種関連情報など多彩な解析データが生産されDBおよび文献を通して公開されている・種々雑多な情報が多くのDBや文献に散在していて利便性が低い・情報が分散しているため、国際的なプレゼンスが十分示されない（１）遺伝子オルソログDBの構築とそれに基づく植物ゲノムDBの統合
中谷明弘（２）DNAマーカーおよび連鎖地図情報に基づく植物ゲノムDBの統合
平川英樹・浅水恵理香・市原寿子（３）植物リソース情報DBの統合
中村保一（４）植物研究に関連する情報基盤の構築
平川英樹・浅水恵理香・市原寿子

1. 遺伝子オルソログDBの構築とそれに基づく植物ゲノムDBの統合

H25年度 計画
オルソログDBをハブとした植物ゲノムDBの統合
1. 検索の利便性の向上
・オルソログDB単独での検索機能の準備

2. PGDBj 横断検索との連携
・検索用URL（API）の提供→ ウェブアクセスでSQL文が起動

基本的な検索の組み合わせでより複雑な検索を実現

3. ダウンロード用データの整理

基本的な検索API群

・全てのデータをRDBに格納 → タブ区切り等の定型形式で出力可能※RDB: relational database (e.g., MySQL
・セマンティック・ウェブ対応に向けた準備

4. オルソログDBの更新（RefSeq Rel.57ベース）
・緑色植物（20種・約50万配列）とラン藻（111種・約50万配列）

5. 統合対象DBの追加

1. 遺伝子オルソログDBの構築とそれに基づく植物ゲノムDBの統合

これまでの成果
オルソログDBをハブとした植物ゲノムDBの統合
1. オルソログDBの構築と更新
・緑色植物（20種）ラン藻（111種）

2. オルソログDBへ統合対象の植物ゲノムDBをリンク
・アミノ酸/EST配列を取得してBLASTで対応付け
・統合対象DB側のアクセス用URLへハイパーリンク

3. 検索用URLやAPIの公開・ウェブブラウザでアクセス可能

4. 横断検索に向けたDB（スキーマとSQL）の設計
・ 網羅的なDBスキャンによって横断検索用インデックスを生成

5. セマンティックウェブ（RDF）対応
・現状では全てのデータの定型的なタブ区切りデータ化が可能

1. 遺伝子オルソログDBの構築とそれに基づく植物ゲノムDBの統合

成果内容
オルソログDBをハブとした アカクローバトマト
スサビノリ
植物ゲノムDBの統合
各DBから取得した配列とオルソログDB内の配列を予めBLASTで対応付け
PGDBj 横断検索

TriFLDB v3（ムギ）TriFLDB v2（ムギ）KEGG/GENES（植物のみ）
EST DB
シロイヌナズナ
PHYSCObase（ﾋﾒﾂﾘｶﾞﾈｺﾞｹ）
ミヤコグサ
RPOPDB（ポプラ）
クラミドモナス
RARGE（シロイヌナズナ）
TAIR（シロイヌナズナ）
トマト
ゲノムDB
ミヤコグサ
SALAD（イネ他）
（順不同）
ヤトロファ
RiceXPro（イネ他）
Rice TOGO Browser（イネ他）
ユーカリ
RAP-DB（イネ）

配列類似性による対応付け
CyanoBase（ラン藻）NCBI RefSeq
NCBI Taxonomy

緑色植物
オルソログ
DB

ラン藻
オルソログ
DB

20種・約50万配列

111種・約50万配列

1. 遺伝子オルソログDBの構築とそれに基づく植物ゲノムDBの統合

成果内容
オルソログDBと統合対象DBのリンクと横断検索統合対象DBの拡充
かずさDNA研究所から公開のDB
・ゲノムDB: ユーカリ, ヤトロファ, ミヤコグサ, トマト, ラン藻・EST DB: クラミドモナス, ミヤコグサ, シロイヌナズナ, スサビノリ,トマト, アカクローバ
かずさDNA研究所以外から公開のDB
・RAP-DB, Rice TOGO, RiceXPro, SALAD（生物研）
・TAIR（USA）
・RARGE, RPOPDB, TriFLDB（理研）
・PHYSCObase（基生研）
・KEGG/GENES（京大）
配列データとDBアクセス用URLさえあれば半ば機械的に追加可能

2. DNAマーカーおよび連鎖地図情報に基づく植物ゲノムDBの統合

H25年度 計画
1. 55の植物種を対象として、DBや文献からDNAマーカー、QTL、連鎖地図に関する情報を収集し、ポータルサイトで公開する。
2. ゲノム解読された植物種について、マーカー付随配列を地図上にマッピングすることで、遺伝地図とゲノム配列の対応関係を表示させるシステムを構築する。
3.

機能を充実させた地図表示システムをポータルサイトで公開する。

2. DNAマーカーおよび連鎖地図情報に基づく植物ゲノムDBの統合

これまでの成果
1. DNAマーカーとQTLについて、国内外に充実したDBが存在するものを除く16科33種を対象として、情報収集を推進した。これまでに22種 (67%) の情報収集を完了し、ポータルサイトで公開した。残りの11種についても今年度中に完了予定である。
2. 地図情報について、16科33種を対象として、情報整備を推進した。これまでに6種(18%)の情報を公開した。残りの27種についても今年度中に完了予定である。
3. 地図表示システムに対して、プライマーで増幅されるマーカーを含んだ領域の類似度に基づき複数の地図を関連づける機能を追加開発した。

2. DNAマーカーおよび連鎖地図情報に基づく植物ゲノムDBの統合

成果内容
マーカー・QTL情報がある
生物種件数
・収集対象：33 種／55 種
表中の「○」と「準備中」・公開：22 種／33 種（67％）
表中の「○」

地図情報がある生物種件数
・収集対象：33 種／55 種

表中の「○」と「準備中・公開：

6種／33 種（18％）
表中の「○」

2. DNAマーカーおよび連鎖地図情報に基づく植物ゲノムDBの統合

成果内容: 例）連鎖地図とマーカー情報

3. 植物リソースの統合

H25年度 計画
 平成24年度までに、NBRPのリソース情報を配列類似性によりシロイヌナズナ遺伝子と連結、理研BRCの検索システムSABREで検索可能にし、外部利用可能なAPIを整備する開発を行った。
 平成25年度は、それまでに実施した、ゲノム情報に関連したバイオリソース横断検索システムの拡充と更新をひき続き行い、永続的に運営するためにデータ更新や相互リンクの維持の自動化を目的とした管理システムを構築する。また、新規な有用バイオリソースの情報についてのデータ収集では、平成24年度に開始したカンキツ類バイオリソース情報のデータベース化を推進するとともに、さらに新規な有用リソース情報収集を行う。植物オ
ルソログDBとの連携による統合環境の活用により種々の植物リソースから望みの遺伝子候補を選抜することが可能なツールの整備を行う。

3. 植物リソースの統合

これまでの成果
1. NBRPにて収集された植物バイオリソースのうち、塩基配列情報を有するcDNAクローン等について、シロイヌナズナ遺伝子との配列類似により串刺し検索を実施するSABREシステムをPGDBj.jpサーバに受入れ、理研BRC、NBRPそれぞれのサイトの検索とリンクによるリソース情報への誘導を可能とした。
また、検索機能をPGDBj.jpの提供する横断検索システムに統合し、植物オルソログ
DB等との一元的な検索が実施できるよう開発し、公開した。
データの更新・維持を容易にするためのシステム改善はひき続きすすめている。

2. 我が国が有する重要な追加リソース情報として、カンキツ類リソースとして国内の大学にて維持されているCitrus属在来種と、農研機構・果樹研究所で整備されているカンキツ類のcDNAクローンとゲノム塩基配列情報のデータベース集約をすすめている。

3. 植物リソースの統合

成果内容

1. PGDBj 横断検索システムにて、遺伝子IDや遺伝子名等のキーワードサーチを実施することにより、NBRP, BRCに収集されている14植物種150万件のリソースを、検索可能とし、提供している。
2. カンキツリソース情報は、延べ900種程度の在来種の保存株情報のインデックスサイトの構築を実施し、公開予定である。果樹研究所の有するうち、公開可能なcDNAクローンリソースとゲノム塩基配列解析情報から配列データベースを構築し、全遺伝子情報を横断検索に加えるよう開発を実施している。

4. 植物研究に関連する情報基盤の構築

H25年度 計画

1. 平成24年度までに収集した約700件の国内外植物関連DBについて、DBを分類したリンク集を完成させる。
2. ゲノム解読が完了した植物種について、解析手法やアノテーション等の情報更新を進める。
3. 植物とゲノム解析手法に精通したキュレーターとアノテータを育成する。

4. 植物研究に関連する情報基盤の構築

これまでの成果
1．植物関連ウェブサイト573件を分類したリンク集を完成させ、ポータルサイトで公開した。
2．55の植物種の基本情報を更新し、ポータルサイトに掲載した。ゲノム
解読が完了している31種について、解析手法や予測遺伝子数の情報を収集し、公開した。
3．英語版ポータルサイトを完成させ、公開した。
4．プロジェクト補助員（3名）にキュレータ、アノテータとしての教育を行った。

4. 植物研究に関連する情報基盤の構築

成果内容
 表示情報・学名（各植物情報ページへのリンク）
・和名（同上）・科名・Taxonomy ID（NCBIへのリンク）
・マーカーリスト
・CMap表示4. 植物研究に関連する情報基盤の構築

成果内容
植物情報ページ（ゲノム解析に関する情報）（基本情報）（DNAマーカー情報）（系統分類）（トマト関連サイトリンク）

4. 植物研究に関連する情報基盤の構築

成果内容
PGDBj 英語版

5. 横断検索概要#01

オルソログＤＢ#02 DNAマーカーおよび地図ＤＢ#03

植物リソース#04

基本情報ＤＢ5. 横断検索

H２５年７月〜 サービス開始
９月〜 検索速度と絞り込み機能の改良

KNApSAcK (0)Massbase(0)

検索結果の絞り込みボタン
検索直後はDB名”ammonium transporter”での検索例

6. ポータルサイト

http://pgdbj.jp

H24年 8月 一般公開開始
H24年 9月 本格運用
H25年10月 サイトリニューアル6. ポータルサイト

アクセス実績：訪問者数（ユニークIP）
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
Ｈ２４年 12月
11月
10月
9月
8月

794

Ｈ２５年

1,075
1,555
1,530
1,503
1,195
1,238
1,419
967
967
960
444
514
0

500

1000

1500

2000
(人)

6. ポータルサイト

アクセス実績：アクセス数
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
Ｈ２４年 12月
11月
10月
9月
8月

42,095

Ｈ２５年

83,42560,902
41,20934,841
28,482
29,401
43,97829,12363,851
77,683
33,63529,9920

20,00040,00060,00080,000100,000(件)6. ポータルサイト「メタボローム・データベースの開発」との連携

PGDBjの植物種詳細ページに代謝産物情報等の項目とリンクを追加<代謝産物情報>KNApSAcK: 検出化合物データ
MassBase: 質量分析データ<生理活性情報>KNApSAcK: 生理活性データ

6. ポータルサイト「メタボローム・データベースの開発」との連携

PGDBj横断検索システムの検索対象DBとして登録
KNApSAcK
MassBase・キーワード：化合物名
取得情報：合成している植物・ラン藻・キーワード：植物やラン藻の学名
取得情報：合成している化合物

広報・コミュニティーとの連携
DB更新情報配信
学会発表、学会展示
・第31回日本植物細胞分子生物学会大会・シンポジウム（札幌）DB講習会、一般口頭発表、展示 （2013年9月10日〜12日）
・日本植物学会第77回大会（札幌）（2013年9月13日〜15日）
展示

アドバイザリー委員会
・目的：コミュニティーへの周知、意見収集
・外部委員９名（植物DB関係者、植物関連学会幹事等）
・H25第一回委員会は7月30日に開催

オントロジー整備WG
・目的：整備と普及に向けた戦略策定、学会への働きかけ
・外部委員３名
・第一回委員会は10月17日開催予定

将来に向けた課題

DB関連情報、文献情報の更新方法
PGDBjの特徴付けのためのユーザ意見の収集方法
サーバに蓄積される情報をどのようにユーザに見せていくか
ウェブブラウザが扱える範囲では、網羅的なデータを対象とするには通信帯域的にも情報表現力的にも限界がある。単なるデータファイルの配布にしても一定サイズ（例えば数百GB）以上になると必ずしも現実的ではない。

リソース情報の永続的な維持・更新・新規追加維持が容易にできるよう開発物を工夫するとともに、NBRP、BRC、他の機関と協調しながら、リソース情報とゲノム情報を併せた形での最新情報の追加と維持を実施する必要がある。

Ontologyの導入と普及