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（統合データ解析トライアル）

研究開発課題「ChIP-seq SRA の統合的可視化とバイオデータ
ベースとの連携」

研究開発終了報告書
研究開発期間：平成 27 年 5 月 15 日～平成 28 年 3 月 31 日

研究代表者： 沖 真弥
（九州大学 大学院医学研究院 助教）

§１ 研究開発の概要
本研究は INSDC に SRA (Sequence Read Archive) として登録されたほとんどすべての
ChIP-seq (Chromatin-Immunoprecipitation with Sequencing) データを収集し、誰もが簡単に利活用できるためのデータベース (ChIP-Atlas) を作成した。そのために４万以上のChIP-seq 実験データをマッピングデータに変換し、ピークコールをおこなった。また、各データに用いられた抗原や細胞などのメタ情報のクレンジングをおこない、任意の属性によるデータ抽出や統合的な解析を可能にした。これにより、ユーザは興味のゲノム領域に結合するタンパク質を閲覧できるだけでなく、興味の転写因子の標的遺伝子や共局在パートナーを知ることができる。また、統合化推進プログラムで開発されたデータベースを利用し、各データに用いられた抗原や細胞などの詳細情報や入手先などが容易に得られるようにした。

§２ 研究開発のねらい
ChIP-seq 法はゲノム上に結合する転写因子や修飾ヒストンなどの分布をゲノムワイドに調べることができ、遺伝子制御ネットワークを解明するための強力な実験手法である。これらは論文などに投稿する際、SRA として NCBI, DDBJ や ENA に登録される。しかし、そこに登録されるのはほとんどがシーケンス生データのみであるため、そのデータの可視化や利活用のためには複雑な計算処理が必要である。そこで本研究のねらいは、それら既報の ChIP-seq データをあらかじめ全て計算処理し、誰もが簡単に利活用できるようなデータベースを作成することである。
ChIP-seq SRA のもう一点の問題は、メタ情報の表記ゆれ である。SRA として登録された
ChIP-seq データには、実験対象の抗原や細胞などの情報が投稿者自身によって記述されている。
しかし、その記述法に明確なガイドラインがないため、synomym や略記、さらには誤記などを含む
表記ゆれが多い。そのため、任意の抗原や細胞名などの属性でデータを抽出したり統合することが極めて困難である。そこで本研究では統合化推進プログラムで開発されたデータベースやその他のリソースを利用することで、メタ情報のクレンジングをおこない、さらにはそれらに関する詳細な情報を簡単に入手できるようなプラットフォームを作成した。

§３ 研究開発計画（１）当初の研究開発計画◼メタデータのクレンジング
NCBI が公開している SRA metadata より、抗原・抗体名や細胞・組織名の収集をおこない、表記のゆれを統一する。転写因子などの抗原名は Gene Nomenclature Committee の表記法に統一する。組織名は MeSH (= Medical Subject Headings) に、セルライン名は ATCC (=American Type Culture Collection) の 表 記 法 に 準 拠 す る 。 デ ー タ ク レ ン ジ ン グ ツ ー ル(Google Refine) を用いながら、手作業で表記修正する。
◼ChIP-seq 統合データの作成
上記の表記ゆれの統一により、各種細胞タイプでデータ統合が可能となる。これにより、任意の細胞タイプで何がどこに結合しているかが一目でわかるような可視化データを作成する。フォーマットはインデクス付きの Bed 形式を採用し、ゲノムブラウザでスムーズな閲覧ができるようにする。
◼ChIP-seq データの統合解析
類似の ChIP-seq プロファイルを示す転写因子群は複合体を形成し、発現制御機能に相乗効

果や修飾効果がもたらされる (例：ES 細胞における Oct4-Sox2-Nanog など)。このような転写因子群を同定するために、東大・油谷研究室の仲木 竜氏の CoLo というアルゴリズム（投稿中）を使用する。これは数千の ChIP-seq データの中から類似データの組み合わせを抽出でき、共局在性の高い因子群を予測できる。
また、転写因子が標的とする遺伝子リストを作成する。これはそれぞれの転写因子について、転写開始点 ± 5 kb に結合される遺伝子を抽出し、ピークコーラ (MACS2) の統計量でランキング表示する。
◼データの公開
上記までのデータを NBDC のファイルサーバに格納し、ウェブブラウザを通じて公開する。とくに表記ゆれの統一を生かし、ユーザが興味のある抗原や細胞タイプで検索できるようにする。また、それぞれの抗原や細胞タイプ、および実験番号 (SRX など) に外部データベースへのリンクを設け、それらの詳細な情報が瞬時に得られるようにする。
（２）新たに追加・修正など変更した研究開発計画◼ユーザデータを解析するツール
何らかの共通性質を持つゲノム領域 (BED 形式) や遺伝子リストを投稿すると、そこに結合がenrichment するタンパク質を返すようなツールを作成し、公開した。
◼細胞分化や遺伝的疾患を司る転写因子の予測
上記の方法を用い、組織特異的に発現する遺伝子やエンハンサー領域、または各種疾患特異的 SNP に対し、結合が enrichment するタンパク質を同定した。早期の公開に向けて準備中。

§４ 研究開発成果◼ ChIP-seq SRA データの収集と計算
NCBI の FTP サイトより、登録されているすべての SRA メタデータを収集した。その中で、
LIBRARY STRATEGY が 「 ChIP-seq 」 ま た は 「 DNase-Hypersensitivity 」 で 、 な お か つ
LIBRARY_SOURCE が「GENOMIC」であるものを選別した。その上で Fig.１A に示す生物種の SRA をダウンロードし、FastQ 形式に変換後、Bowtie2 を用いて各レファレンスゲノムにマッピングした。それを BAM 形式に変換し、カバレージデータ (BigWig 形式) およびピークコールデータ (BED 形式、MACS2 を使用) を作成した。2016 年 1 月時点での実験データ数を Fig.１Aに示す。
◼ メタデータのクレンジング
NCBI が公開している SRA metadata より、各実験に用いられた抗原・抗体名や細胞・組織名を収集し、それらすべてについて手作業で表記の修正をおこなった。表記ゆれがないように一定の基準を設けており、転写因子などの抗原名は Gene Nomenclature Committee の表記法に、
修飾ヒストンは Brno nomenclature にしたがった。また、セルライン名は Yu et.al 2015 (PMID:
25877200) で提唱された統一的表記法や ATCC で採用されているそれにしたがい、組織名はMeSH の表記法に準拠した。これらの抗原名や細胞名はさらに大分類（= Class）に配属させ、データの検索や抽出を容易にできるようにした。

また、作業の効率化のためにデータクレンジングツール (Google Refine) 用い、さらに自作の補助ツールを開発した（新たに追加された生のメタ情報表記を入力すると、過去の変換ログから正解表記がサジェストされる）。これにより、毎月更新される SRA データに対し、迅速なアノテーションが可能となった。2016 年 1 月時点における各 Class の数を Fig.１B に示す。
◼統合化推進プログラムで統合化されたデータベースの活用
上記のように、すべての ChIP-seq データに対して統一された表記法で抗原名と細胞名が割りふられたが、その名前だけではユーザにとって理解しがたいことが十分想定される。そこで各実験に関するメタデータや詳細な情報を web ページで閲覧できるようにした (Fig.2、例として
SRX018625 を表示)。そこではクレンジング前後のメタデータだけでなく、マップ率や総ピーク数な
どの解析ログが閲覧できる。さらに抗原や細胞に関する知見が得られるように外部データベースへのリンクを充実させている。抗原名については PosMed, PDBj, WikiGenes に、細胞名については ATCC, MeSH, RIKEN BRC にリンクされる（下線は統合化推進プログラムで統合化されたデータベース）。また DBCLS SRA より、リードのクオリティーデータやライブラリ情報が閲覧できる。
◼ChIP-seq 統合データの作成
上記のメタデータクレンジングを活かし、各種属性（抗原、細胞名）ごとにピークコールデータを統合した。後述するように web ブラウザでデータを選択、絞り込みをし、ゲノムブラウザ (IGV) でスムーズな閲覧ができるようにした。
◼ChIP-seq データの統合解析
それぞれの転写因子について、転写開始点 ± N kb (N = 1, 5, or 10) に結合される遺伝子を抽出し、ピークコーラ (MACS2) の統計量でヒートカラー表示させた。また、東大・油谷研究室の仲木 竜氏の CoLo というアルゴリズム（投稿中）を使用し、任意の転写因子に対し、よく似たプロフ
ァイルを示す ChIP-seq データを抽出し、その類似度をヒートカラー表示させた。
◼ユーザデータを解析するツール
ユーザによって投稿された BED ファイルや遺伝子リストを NIG supercomputer に送り、
enrichment 解析をおこなったのち、ユーザに解析結果を返すためのパイプラインを構築した（DDBJ の小笠原理・奥田喜広 両氏と、DBCLS の大田達郎氏との共同研究）。そこでは、投稿された２群のデータに対し、すべての（または Class 指定された）ChIP-seq ピークとのオーバーラップが計算される。その結果を統計処理し、どちらかの群と有意にオーバーラップするようなタンパク質が結果として返される。
◼細胞分化や遺伝的疾患を司る転写因子の予測
上記のツールをもちい、大規模な enrichment 解析をおこなった。入力データは FANTOM5 より得られた組織特異的遺伝子リストや組織特異的エンハンサー (BED 形式)、および GWAS
catalog より得られた疾患特異的変異部位 (SNP 部位に linkage disequilibrium 領域を付け加えた BED ファイル) である。これらに対し、結合が有意に enrich するような転写因子を抽出した。
さらに、そのデータをクラスター解析することにより、中でも重要な転写因子とゲノム領域を判別できるようにした。これらの解析結果は web サイトを通じて公開する予定である。
◼データの公開NBDC の畠中秀樹氏の協力により、上記までのデータをすべて NBDC のサーバに保管している 。 こ れ を 閲 覧 す る た め の ウ ェ ブサ イ ト を ChIP-Atlas と し て 2015 年 12 月 に 公 開 した
(http://chip-atlas.org)。ウェブインターフェースの作成やデータベースとしての整備は DBCLS の大田氏が多大に貢献した。また、本研究の構想は大田氏と、RIKEN の塩井剛氏の助言による。

2016 年 2 月時点までに 286 人の新規ユーザが 2,301 のクエリをおこなっている。
◼ ChIP-Atlas の使用方法
ChIP-Atlas のホームページにアクセスすると、Fig.3 のように４つの機能を利用できる (PeakBrowser, Target Genes, Colocalization, in silico ChIP)。使い方をわかりやすくまとめたムービーを作成しており、そのリンクが貼られている。
(1) Peak Browser
Fig.4A のように興味のあるデータを選択できる。すべての抗原や細胞でも可能。IGV を起動した上で、「View on IGV」ボタンをクリックすると興味のゲノム領域にどんなタンパク質が結合しているかが理解できる (Fig.4B)。とくに、メタデータクレンジングされた抗原名と細胞名が表示され、結合強度 (MACS2 score) がヒートカラー表示される。興味のピークにマウスオーバーすると詳細なメタデータが表示され (Fig.4B 黄色の四角)、クリックするとさらに詳細な情報を閲覧できる(Fig.2) ほか、BigWig 形式のカバレージデータも表示できる (Fig.4B 赤色の四角)。これにより、興味の遺伝子周辺における転写調節領域を理解でき、さらにそれらを制御するタンパク質を知ることができる。
(2) Target genes
Fig.5A のように興味のある転写因子を選択できる。ここでは例として、転写開始点 ± 5 kb において転写因子 POU5F1 が結合する遺伝子の取得をクエリとしており、Fig.5B のような結果が表示される。列はすべての POU5F1 ChIP-seq データで、行はその標的遺伝子候補を示し、それらへの結合強度 (MACS2 score) がヒートカラー表示される。これにより、ある転写因子の標的遺伝子を予測することができ、遺伝子制御ネットワークを理解するために利用できる。SRX で始まる番
号は SRA に登録された実験番号を示し、それをクリックすると Fig.2 のような詳細情報にアクセスできる。また、この表示法でユニークな点として、同一の転写因子による ChIP-seq データ同士の比較が可能である。例えば SRX011571 や SRX702068 は他の実験データとの相関がほとんどない。前者は他に比べてリード数やクオリティが低く、後者は分化によって POU5F1 が低発現した細胞を使っているためである。このように一覧して比較することで、より確かな実験データを判別できる。
(3) Colocalization
Fig.6A のように興味のある転写因子を選択できる。ここでは例として、Pluripotent stem cell ク
ラス内で転写因子 Nanog が共局在する因子の取得をクエリとしており、Fig.6B のような結果が表示される。列はすべての Nanog ChIP-seq データで、行はそれらとよく似た実験データを示し、その類似度 (CoLo score) がヒートカラー表示される。すでによく知られている Pou5f1 や Sox2 のほ
か、今までに知られていなかったような転写因子も表示されている。最右列は protein-protein
interaction データベース (STRING) の情報が色づけされており、グレーのものは登録がない
ことを示す。転写因子はゲノム上で共局在することによって活性が強化・変化することが知られており、本機能はそのようなパートナー因子を予測するために利用できる。
(4) in silico ChIP
Fig.7A では興味のある抗原や細胞 Class を選び、hepatocyte 特異的なエンハンサー(Data_A) とその他の FANTOM5 エンハンサー (Data_B) を BED 形式で入力している。その結果、Fig.8 のような結果が表示される。例えば１行目は実験 ID = SRX100544 の Liver におけるEP300 の ChIP-seq データである。その総ピーク数 24,334 のうち 80 個が hepatocyte 特異的エンハンサー (n = 286) とオーバーラップするのに対し、その他のエンハンサー (n = 20,509) とは
1,147 個としかオーバーラップしない。Fisher の正確確率検定による P 値は 10-32.1 で、hepatocyte

特異的エンハンサーへの Fold-enrichment は 5.0 倍である。つまり、Liver における EP300 は
hepatocyte 特異的エンハンサーに対し、有意に結合することが示されている。データは P 値で昇順ソートされており、ほかにも hepatocyte の発生やダイレクトリプログラミングに重要な因子(HNF4A/G, FOXA1/2) などが上位にランクされている。Fig.7B では FANTOM5 CAGE データで得られた hepatocyte 特異的遺伝子群 (Data_A) を入力し、比較対照 (Data_B) はその他の
RefSeq coding gene としており、それらの転写開始点 ± 5000 bp に結合するタンパク質を比較している。その結果、Fig.8 と同様な結果が表示されている (Fig.9)。特筆すべきは、両者とも
Fig.7A において、検索範囲をすべての細胞 Class に設定しているにもかかわらず (青矢頭)、結果では Cell class が「Liver」のデータが上位を占めている点であり (Fig.8, 9 青矢頭)、本手法の有効性を強く裏付けるものである。そのため本機能により、興味の遺伝子群やゲノム領域をまとめて制御するような転写因子の同定に利用できる。とくに遺伝子制御ネットワークのマスターレギュレ
ータの理解や、ダイレクトリプログラミング因子の候補付けに利用できると期待される。

Fig.1
データ数 (ChIP-seq)

A
0

5000

10000

データ数 (DNase-seq)

15000

0

20000

H. sapiens (hg19)

H. sapiens (hg19)

M. musculus (mm9)M. musculus (mm9)D. melanogaster (dm3)

D. melanogaster (dm3)

C. elegans (ce10)

C. elegans (ce10)

S. cerevisiae (sacCer3)

S. cerevisiae (sacCer3)

1000

2000

ENCODERoadMap
OthersAntigen class

B
H. sapiens(Total: 20,356)

M. musculus(Total: 15,127)

D. melanogaster(Total: 3,837)

0

0

0

Adipocyte
Adult
Blood
Bone
BreastCardiovascular
Cell line
Digestive tract
EmbryoEmb fibroblast
Epidermis
Gonad
KidneyLarvaeLiver
Lung
MuscleNeuralPancreas
Placenta
Pluripotent SC
Prostate
Pupae
SpleenUterusYeast strain
OthersUnclassified
No description

6000

3000

DNase-seq
HistoneRNA polymerase
TFs and others
Input control
Unclassified
No description

0

Cell type class

3000

DNase-seq
HistoneRNA polymerase
TFs and others
Input control
Unclassified
No description

2500

5000

Adipocyte
Adult
Blood
Bone
BreastCardiovascular
Cell line
Digestive tract
EmbryoEmb fibroblast
Epidermis
Gonad
KidneyLarvaeLiver
Lung
MuscleNeuralPancreas
Placenta
Pluripotent SC
Prostate
Pupae
SpleenUterusYeast strain
OthersUnclassified
No description

6000

500

DNase-seq
HistoneRNA polymerase
TFs and others
Input control
Unclassified
No description

0

2000

4000

Adipocyte
Adult
Blood
Bone
BreastCardiovascular
Cell line
Digestive tract
EmbryoEmb fibroblast
Epidermis
Gonad
KidneyLarvaeLiver
Lung
MuscleNeuralPancreas
Placenta
Pluripotent SC
Prostate
Pupae
SpleenUterusYeast strain
OthersUnclassified
No description

1000

C. elegans(Total: 3,138)
0

500

500

1000

Adipocyte
Adult
Blood
Bone
BreastCardiovascular
Cell line
Digestive tract
EmbryoEmb fibroblast
Epidermis
Gonad
KidneyLarvaeLiver
Lung
MuscleNeuralPancreas
Placenta
Pluripotent SC
Prostate
Pupae
SpleenUterusYeast strain
OthersUnclassified
No description

0

500

1000

0

500

1000

DNase-seq
HistoneRNA polymerase
TFs and others
Input control
Unclassified
No description

DNase-seq
HistoneRNA polymerase
TFs and others
Input control
Unclassified
No description

0

1000

S. cerevisiae(Total: 1,960)

0

500

1000

Adipocyte
Adult
Blood
Bone
BreastCardiovascular
Cell line
Digestive tract
EmbryoEmb fibroblast
Epidermis
Gonad
KidneyLarvaeLiver
Lung
MuscleNeuralPancreas
Placenta
Pluripotent SC
Prostate
Pupae
SpleenUterusYeast strain
OthersUnclassified
No description

Fig.2

SRX018625

GSM469863: HNF4a Fdomain ChIPSeq

View on IGV

View Analysis

Download

Link Out

Curated Sample Data
GenomeAntigen Class
Antigen
Cell type Class
Cell typehg19
TFs and others
HNF4A
Liver
Hep G2Cell type information
Primary Tissue
Tissue Diagnosis

Liver
Carcinoma Hepatocellular

Attributes by Original Data Submittersource_namecell line
cell typechip antibody

HNF4a_Fdomain_ChIPSeq
HepG2
hepatocellular carcinoma
HNF4a F domain

Metadata from Sequence Read Archive
Library Description
library_namelibrary_strategy
library_source
library_selection

GSM469863: HNF4a_Fdomain_ChIPSeq
ChIP-Seq
GENOMIC
ChIP

Platform Information
instrument_model

Illumina Genome Analyzer

External Database Query
Query antigen

HNF4A

WikiGenes

Query cell-type

Hep G2ATCC

PosMedMeSH

PDBj

RIKEN BRC

Logs in read processing pipeline (https://github.com/inutano/chip-atlas/wiki#2-primary-processing
Number of total reads
Reads aligned (%)
Duplicates removed (%)
Number of peaks

923136793.5
3.8
6228 (qval < 1E-05)

Sequence Quality Data from DBCLS SRA (http://sra.dbcls.jp)
SRR039087_fastqc(http://chipatlas.org/images/fastqc/SRR/SRR0/SRR039/SRR039087/SRR039087_fastqc/Images/per_base_quality.png)

Fig.3AB(1) Peak Browser
興味のゲノム領域に結合するタンパク質群を閲覧できる(2) Target Genes
興味の転写因子の標的遺伝子を
予測する
TF

?

?

?

?
?

?
TF

(3) Colocalization
興味の転写因子と共局在するタンパク質を予測する

TF
?

?
?

?
TF ?

(4) in silico ChIP
興味の遺伝子群やゲノム領域群に結合するタンパク質を表示?

?

?
? List AvsList BFig.4A

B

Low

MACS2 score
1

500

1000

High

750

POU5F1's
Target genes
500
250
1
0

SNRPN

↻

≫

PHC1

↻

≫

PRICKLE1

↻

≫

PIPOX

↻

≫

SRRM4

↻

≫

ANKRD1↻≫AHCYL2

↻

≫

NANOG

↻

≫

AGO1

↻

1
≫

POU5F1↻

http://dbarchive.biosciencedbc.jp/kyushu-u/hg19/target/POU5F1.5.html

Low
≫

None

B
PO
U
5F
1:
◢
Av
SR
er
◢ X1
ag
SR 30
e
◢ X1 06
0
S 85 :◢ RX1 77 BJ
S 05 5:◢ RX1 33 BJ
S 05 69◢ RX1 33 : Em
S 05 70 b◢ RX1 33 : Em ryo
S 05 78 b nic◢ RX7 33 : Em ryo St
S 02 79 b nic em◢ RX7 06 : Em ryo St Ce
S 02 8:b nic em lls◢ RX7 06 hES ryo St Ce
3
S 02 : C nic em lls◢ RX7 06 hES de St Ce
S 02 4: C riv em lls◢ RX0 06 hES de ed e Ce
S 11 7: C riv ct lls◢ RX0 57 hES de ed m ode
S 11 1: C riv
e rm◢ RX0 57 hES de ed m sen al
SR 17 2: C rive e do cel◢ X1 27 hES H1 d m sen de ls
S 00 6: C
es do rma
◢ RX0 48 hES H1en de l c
do rm ell
SR 21 3: Chde al s◢ X0 06 ES H1
rm ce
9
SR 21 : C
al lls◢ X0 07 hES H1
ce
SR 21 0: C
lls
◢ X2 07 hES H9
SR 66 1: C
◢ X7 85 hES H9
S 02 9: C◢ RX7 06 hES H9
S 02 5: C◢ RX7 06 hES HU
S 02 6: C ES
◢ RX5 06 hES HU 64
S 12 9: C ES
◢ RX1 36 hES HU 64
SR 23 9: C ES
X1 44 iPS HU 64
23 3: ce ES
44 NC lls 64
◢
5: C
PO
N IT
U
C
5F
C
IT
1:
ST
RI
N
G

1000

◣

A

Fig.5

ChIP-Atlas | Target genes

2/18/16, 23:25

ChIP-Atlas: Target genes

Potential target genes for POU5F1

Query protein: POU5F1Distance from TSS: ± 1 kb ± 5 kb ± 10 kb

Sort key: POU5F1 | Average

Color legends(Values = Binding scores of MACS2 and STRING)

Download: TSV (text)

Links: Movie and Document for ChIP-Atlas Target GenesREST↻

CD99L2↻≫

ARHGEF38
↻

≫

≫

STAT3
↻
≫

SMARCA2
↻
≫

SOX2
↻
≫

GIMAP5
↻
≫

DPPA5

↻
≫

MAMDC2
↻
≫

CLDN9
↻
≫

RNF219

↻

≫

PCSK1

↻

≫

TMPRSS11E ↻≫GPRC5B↻≫KIAA1919↻≫

MACS2 score

Page 1 of 22

9

High

Fig.6A
ChIP-Atlas | Colocalization

ChIP-Atlas: Colocalization analysis
Colocalization analysis for Nanog
Query protein: Nanog
Cell class: Pluripotent stem cell
Sort key: Nanog | Average
Color legends
ChIP-seq data:

H-H

H-M

M-M

H-L

M-L

L-L

N.D.

Same (Peak intensities are High, Middle or Low)

STRING data: 1000

750

500

250

0

N.D.

(Values = STRING's binding scores)

Downloads: TSV (text), GML (Cytoscape)↻≫Embryonic Stem Cells SRX319555 Nr0b1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX695695 Zic2↻≫

Embryoid Bodies SRX248287 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX236478 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX213829 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX213808 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX003865 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX003864 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX1410236 Sox2↻≫

EpiLC SRX499130 Otx2↻≫

EpiLC SRX499129 Otx2↻≫

EpiLC SRX499126 Ep300↻≫

EpiLC SRX499125 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX499117 Otx2↻≫

Embryonic Stem Cells SRX651982 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX319957 Nanog↻≫

Embryonic Stem Cells SRX433130 Sox2↻≫

Embryonic Stem Cells SRX236477 Sox2↻≫

Embryonic Stem Cells SRX214084 Pou5f1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX214083 Pou5f1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX213830 Pou5f1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX213809 Pou5f1↻≫

mESCs, diﬀerentiated SRX209329 Sox2↻≫

Embryonic Stem Cells SRX209316 Sox2↻≫

Embryonic Stem Cells SRX695696 Zic2↻≫

Embryonic Stem Cells SRX499113 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX194543 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX194542 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX194541 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX194534 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX194533 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX147572 Zic3↻≫

Embryonic Stem Cells SRX027354 Ep300↻≫

Embryonic Stem Cells SRX499114 Pou5f1↻≫

iPS cells SRX977381 Pou5f1↻≫

iPS cells SRX977380 Pou5f1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX499140 Pou5f1↻≫

EpiLC SRX499128 Pou5f1↻≫

EpiLC SRX499127 Pou5f1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX499115 Pou5f1↻≫

Embryonic Stem Cells SRX236476 Pou5f1

↻

≫

None

Embryonic Stem Cells SRX319556 Nr0b1

Same SRX

◢

an
N

SR
◢

Nanog's
Colocalization
partners◣

Cell types Exp. IDs

og

:A
ve

B

ra
ge
X
S 248
◢ RX0 28
7
S 03 :◢ RX0 86 Em
S 03 4: bry◢ RX2 86 Em oid
S 13 5: bry B◢ RX2 80 Em on odi
S 13 8: bry ic es◢ RX2 82 Em on Ste
S 13 0: bry ic m
◢ RX2 82 Em on Ste Cel
S 36 9: bry ic m ls
◢ RX2 47 Em on Ste Cel
S 48 8: bry ic m ls
◢ RX3 28 Em on Ste Cel
SR 19 6: bry ic S m C ls
X6 95 Em on te el
51 7: bry ic S m ls
98 Em on te Ce◢
2: br ic m lls
N
Em yo St Caneog
br nic em lls:S
yo S CTR
ni tem ell
c
s
IN
St C
G
em ells
Cells

Links: Movie and Document for ChIP-Atlas Colocalization

Low

CoLo score
1

9

High

Fig .7

A

Data_A

Data_B

Data_A

Data_BB

Fig.8

Fig.9§５ 研究開発計画に対する達成状況と将来展望（１）達成状況「§３ （１）当初の研究開発計画」の項目をすべて達成し、本データベースを 2015 年 12 月に一般公開した。また、「§３ （2）新たに追加・修正など変更した研究開発計画」に記載したように、
ユーザデータを解析するツール (in silico ChIP) を追加したほか、それを用いた情報解析データを作成している。前者のツールはすでに公開しており、後者は解析結果を公開するためのweb インターフェースを作成中である。上記の追加事項により、当初目指していた研究期間内の論文投稿は果たせなかったが、本データベースの向上のためにはやむを得なかったと考えている。現在、原稿を執筆中であり、早い時期に投稿したいと考えている。
（２）ツール等の将来展望
本データベースは Fig.1 に示すように、５つの生物種のすべての ChIP-seq データをカバーしており、それらはすべての ChIP-seq データのデータ数において上位 5 位を占めている。しかし、その他の生物種を追加して欲しいとの要望がすでに得られており、中でもラットや植物（とくにシロイヌナズナ）への要望が多い。将来的には解析パイプラインの改善や、メタデータクレンジングの基準策定をおこない、要望にいち早く対応できるような枠組みを整備したい。
本データベースの in silico ChIP を利用し、これまでに組織特異的遺伝子やエンハンサーに結合が enrichment するような転写因子が得られている。これらは組織特異的な遺伝子発現をまとめて司る転写因子である可能性が高く、実際に既知のマスターレギュレータやダイレクトリプログ
ラミング因子を多く含んでいる。近いうちにこれらのデータを公開することにより、遺伝子制御のハブ因子の特定や、様々な組織へのダイレクトリプログラミング因子の候補付けに大いに貢献できるものと期待される。また GWAS データに対しても同様の解析をおこなっているが、非常に興味深いデータが得られている。たとえば炎症性大腸炎や I 型糖尿病に好発する変異部位のうち、非遺伝子領域について解析したところ、血球分化に重要な転写因子が複数得られている。一見、無関係のように思えるが、じつは両疾患の主要な原因は自己免疫疾患である（しかし詳しい原因はよくわかっていない）。ゲノムワイドな変異同定と疾患との関連はさかんに研究されているが、連鎖不平衡による変異部位や passenger mutation なども多く、主要な原因となる driver
mutation を見つけ出すのが困難である。そのような現状において、in silico ChIP は転写因子の結合情報をもたらすことにより、主要な変異部位を正確に同定できると期待される。そこで得られた情報は、統合化推進プログラムで統合されたデータベース (GWAS-DB, SNP-DB など)のデータに連携できればと考えている。将来的には GWAS データだけでなく、TCGA などの大規模ながん特異的変異部位にも応用したい。また、ヒトの遺伝的多様性 (1000 genome
project) や種間比較 (Neanderthal genome project, PhastCons) など、さまざまな応用を想定している。

§６ 研究参加者
氏名
○沖 真弥

所属
九大・院・医役職
助教

研究開発項目研究遂行、統括§７ 成果発表等(１)原著論文発表
該当なし（国内（和文）誌

0 件、国際（欧文）誌

0 件）

参加時期
H27.5-H28.3

(２)その他の著作物（総説、書籍など）該当なし(３)国際学会発表及び主要な国内学会発表① 招待講演（国内会議 0 件、国際会議
該当なし

0 件）

② 口頭発表（国内会議 4 件、国際会議 0 件）
1. Shinya Oki（九大）, Tazro Ohta（DBCLS）,Go Shioi（RIKEN）, Chikara Meno（九大）、
ChIP-Atlas: Comprehensive database for visualizing all published ChIP-seq data、48th
Annual Meeting of JSDB、つくば市、20015/6/2
2. 沖 真弥（九大）、既報の ChIP-seq データをフル活用するための統合データベース、生命情報科学若手の会 第 7 回研究会、鶴岡市、2015/10/1
3. 沖 真弥（九大）、ChIP-seq データベースのためのメタ情報アノテーション、Annotathon
2015、三島、2015/11/12
4. 沖 真弥（九大）, 大田 達郎（DBCLS）, 塩井 剛（RIKEN）, 仲木 竜（東大）, 目野 主
税（九大）、既報の ChIP-seq データをフル活用するための統合データベース、第 38 回
日本分子生物学会年会、横浜、2015/12/1③ ポスター発表（国内会議 1 件、国際会議 1 件）
1. 沖 真弥（九大）, 大田 達郎（DBCLS）, 塩井 剛（RIKEN）, 目野 主税（九大）、
ChIP-seq SRA を利活用するための統合データベース、NGS 現場の会第四回研究会、つくば市、2015/7/1
2. Shinya Oki （九大）, Tazro Ohta（DBCLS）, Go Shioi (RIKEN), Ryo Nakaki (東大), Osamu
Ogasawara (DDBJ), Yoshihiro Okuda (DDBJ), Hideki Hatanaka (NBDC), Chikara Meno（九大）. ChIP-Atlas: Comprehensive and integrative database for visualizing and mining
all published ChIP-seq data. SYSTEMS BIOLOGY: GLOBAL REGULATION OF GENE
EXPRESSION, Cold spring harbor laboratory, 2016/3/17(４)知財出願該当なし(５)受賞・報道等
該当なし§９ 自己評価「§2 研究開発のねらい」の１点目、「誰もが簡単に利活用できるようなデータベース」に関してはおおむね達成できたと考えている。ユーザに利用の感想を聞いているが、大幅な改善を望むよ
うな意見は得られておらず、また、ChIP-Atlas に設置したメールフォームからもそのような意見は得られていない。２点目の「メタ情報のクレンジング」についても、今のところ大きな修正を望むような意見は得られていないため、ある程度達成できたと考えている。しかし、クレンジング方法にわりと客観的な基準を設けたとは言え、やはり自分自身の主観や知識の偏りによるバイアスがあることは否定できない。研究代表者はマウスの発生学と細胞分化を専門としているが、その他の研究分野
や生物種における知識に自信がないためである。しかし、誰もが納得できるような表記法や分類法

はなく、また自分一人で決められるものでもないため、今後は多くの研究者や SRA 関係者との合意形成が必要ではないかと考えている。

以上