平成 26 年度

研究開発実施報告書

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」研究代表者

［黒川

顕］

［東京工業大学 地球生命研究所・教授］［ゲノム・メタゲノム情報統合による微生物ＤＢの超高度化推進］1§１．研究実施体制（１）東工大グループ（研究機関別）① 研究代表者：黒川 顕 （東京工業大学地球生命研究所、教授）② 研究項目：メタゲノムおよび微生物 DB システムの高度化と統合解析システムの開発（２）遺伝研グループ（研究機関別）①研究代表者：中村 保一 （国立遺伝学研究所生命情報研究センター、教授）②研究項目：微生物 DB の高度化と配列解析支援系の開発と提供（３）基生研グループ（研究機関別）① 主たる共同研究者：内山 郁夫 （基礎生物学研究所・ゲノム情報研究室、助教）② 研究項目：比較ゲノム解析に立脚した微生物ゲノム情報の統合化

2§２．研究実施内容
1. メタゲノムおよび微生物 DB システムの高度化と統合解析システムの開発（東工大 G）
1-1. メタゲノム DB の整備
１）各種オミックスデータへの対応
SRA に収録されている RNA-Seq データについて、大腸菌をテストデータとして Reference ゲノムにリードデータをマッピングした結果を基に、ゲノム中の遺伝子ごとの発現量のデータを RDF 化するための RDF モデルをデザインした。
2）各種オントロジー、ボキャブラリの開発
拡大するメタゲノムデータに対応してより多様な環境情報を記述できるように、SRA・IMG/M・
MG-RAST の 3 つの主要なメタゲノム DB から取得したメタゲノムデータ中の生息環境情報から新規 語 彙 を抽 出 し 、そ れ らを微 生 物 の 生 息 環 境 オ ン ト ロ ジー で あ る Metagenome/Microbes
environmental ontology (MEO)に追加すると共に MEO の階層構造を変更し、MEO version
0.8 を構築した。MEO version 0.8 を用いて、SRA・IMG/M・MG-RAST のメタゲノムデータの生
息環境情報を、MEO を用いて再アノテーションを行った上 RDF 化した。
1-2. 解析 Stanza の開発
H26 年度は、高度な解析で得られた結果を表示できる各種 Stanza を開発し、これまで開発したもの、TogoStanza により開発されたものと併せて合計 160 を超える Stanza を開発した。特筆すべ
きものとして、入力したメタ 16S サンプル群の系統組成データに対して PCoA 解析を行い 2 次元の刺激布置を描く Stanza や、サンプル間距離を Bray-Curtis distance などで計算し階層的クラス
タリングを行う Stanza を開発した。これら解析 Stanza を MicrobeDB.jp に実装することにより、メタ 16S 解析の基本的な一連の解析が MicrobeDB.jp 上で可能となる。さらに、各メタ 16S・メタゲノ
ムデータの系統組成と MEO による生息環境のアノテーション情報をレファランスとして用いて、ユーザが入力したメタ 16S・メタゲノムサンプルと最も類似した系統組成を持つサンプルを特定し、そのサンプルの環境情報をユーザに提案し、細菌群集の系統組成を用いて類似した環境を推定するアプリケーションも開発した。
1-3. 真菌類および藻類データの整備
DBCLS と共同で、ゲノムの RDF モデルを真核生物および原核生物に共通して使用出来るように再設計した。真核生物のオミックスデータについては、代表的な真核藻類であり研究が進んでいる Chlamydomonas reinhardtii をモデル生物として、JGI Phytozome からゲノムデータ、SRAから RNA-Seq データ (約 3.5TB)をそれぞれ取得し、ゲノムに全ての RNA-Seq のリードデータをマッピングして実験ごとに各遺伝子の発現量を取得した。
1-4. DB 更新自動化システムの開発
1）データの収集およびクオリティコントロール（QC）、更新の自動化など持続可能なシステムの構
築およびデータ共有、公開におけるアクセスレベルの制御システムの構築
ユーザが所持するゲノム・メタゲノムデータを受け入れるために、微生物ゲノムのオートアノテーションパイプライン MiGAP およびメタゲノムの解析パイプライン MeGAP と、ゲノム・メタゲノムデータ
3

およびユーザが入力したそれらのデータに付随するメタデータを RDF に変換し MicrobeDB.jp に転送する機能を持つ Web アプリケーションである GenomeRefine 間の、データの自動受け渡し機
能、および GenomeRefine-MicrobeDB.jp 間での OpenID を用いたユーザ認証機能およびユーザを束ねるグループ管理機能を開発した（遺伝研 G と共同）。さらに、DRA/ERA/SRA のメタ 16Sとメタゲノムサンプルの fastq ファイル 143,378 データについて、DDBJ スパコン上で新解析パイ
プラインを実装し、サンプルごとに系統組成を推定する計算を開始した。
2）ユーザビリティの向上
ユーザが入力した検索キーワードから、MicrobeDB.jp の中にあるデータ中で完全マッチおよび部分マッチするキーワードを遺伝子・系統・環境・表現型等のいくつかのカテゴリごとに列挙し、よりユーザが検索したい情報にたどり着きやすくする検索システムのテスト版を開発した。
2. 微生物 DB の高度化と配列解析支援系の開発と提供（遺伝研 G）
各種オミックスデータの整備と藻類データを整備することにより微生物 DB の高度化をさらに進めるとともに、配列解析支援系としてゲノム・メタゲノム配列解析パイプラインである MiGAP および
MeGAP との MicrobDB.jp の連携を強化し、アクセスレベルの制限システムの構築を実施すること
で微生物ゲノム・メタゲノム配列の価値を高め、生物学者のデータベースへの情報集積ならびにその高度な利用の促進を図ることを研究開発の目的とし、開発を実施した。
2-1. 各種オミックスデータの整備
これまでの微生物ゲノム情報 DB に不足していた各種オミックスデータを統合的に整理し提供するための枠組みの整備を目標に、MicrobeDB.jp にオミックスデータを対象としたシステム整備と速やかな収集およびそのセマンティックリソース化をすすめた。H26 年度は本システム整備に着手すると共に、コミュニティとの連携をもとに主要モデル微生物のゲノム情報およびメタデータに関す
る INSDC リ ソ ー ス を 中 心 に NCBI genome reports, assembly reports, BioSample,
BioProject のデータ収集を実施した。また、収集したデータについては、これまでに開発したゲノ
ム情報 RDF 等とのデータ統合し、SPARQL による検索性を高めるために RDF データモデルの設計および開発を行なった。
2-2. 藻類データの整備
単細胞藻類のゲノム情報ならびにオミックスデータを MicrobeDB.jp 上に収集・整備するための準備段階として、利用可能な藻類データとそのデータモデルについて DBCLS と PGDBj と連携しつつ、オントロジーの共用化を中心に情報収集と整理を行った。
2-3. MiGAP および MeGAP との連携強化開発したウェブサービス GenomeRefine （http://genome.annotation.jp/genomerefine/） を
セマンティックウェブ技術およびリソースを用いて機能強化し MiGAP との連携を実現することで、
MiGAP の解析出力を MicrobeDB.jp ならびに INSDC 公共 DB 受入システムへのスムーズな登録を支援するシステムとして、MeGAP 用メタゲノム解析メタデータ受け入れのための INSDC デー
タベース登録情報に対応したメタゲノム解析用 SRA メタデータ入力項目を定義し、拡充整備した。
4

H26 年度は GenomeRefine のセマンティックウェブ技術による強化に着手し DDBJ の提供するRDF 等、外部 DB との共用可能なリソースとの連動を整備した（東工大 G と共同）。
2-4. アクセスレベルの制限システムの構築
生物学者の利用と登録を促進し、また、論文公開後には速やかに配列ならびに解析情報を公開
し利用に供することを目標に MicrobeDB.jp 上でアクセスコントロール環境を提供し、制限条件
下での配列登録や解析をサポートする開発を実施した。これまでに実施した OpenID の拡張によりグループの概念を付与した認証システムをさらに拡充し、MicrobeDB.jp 全域に適用する開発を実施することで、グループ単位でのアクセスレベルコントロールを実現し、配列解析者の利便性を増すと同時に、配列公開の促進を図った。H26 年度は MicrobeDB.jp 上の各種認証機能に対して拡張 OpenID 認証システムの適用を行うとともに、API 整備とドキュメント整備を実施し、すでに統合 DB プロジェクト内で利用されている OpenID 認証機能を本拡張による認証に置き換えるために必要な基盤整備を実施した。
3. 比較ゲノム解析に立脚した微生物ゲノム情報の統合化（基生研 G）
微生物比較ゲノムデータベース MBGD を拡張して、単細胞真核生物を含む多様な微生物の比較解析を行えるようにする。特にドラフト状態で公開されたゲノムについても取り込んで、比較解析に利用できるようにするとともに、複雑なドメイン構成を持つオーソログ分類の分類精度を改善する。
また、オーソログ情報に基づいて各種データを統合するため、オーソログ関連データの RDF 化と検索インターフェイスの開発を進める。H26 年度は、これまでに開発してきたオーソログ分類の精密化手法 DomRefine、ならびにオーソログ情報を RDF 化するためのオントロジーOrthO と検索のための SPARQL 検索サイトなどの研究成果を論文発表し、MBGD のサービスに取り込んで公開した。また、ドラフトゲノムを取り込んで解析する仕組みについても MBGD 上に実装し、利用者
インターフェイスを介して利用できるよう設定して公開した。
3-1. DomRefine を用いた標準オーソログテーブルの精密化
MBGD で用いている DomClust はドメイン単位でオーソログ分類を行っているが、ペアワイズア
ライメントに基づいてドメイン分割を行っているために、不正確に分割されるケースがあった。そこで、マルチプルアライメントを用いてドメイン分割の精度を改善する DomRefine プログラムを開発した
1)。DomRefine の第 1 バージョンの開発とその評価は前年度までに概ね完了していたが、若干の高速化を行った上でこれを MBGD の更新プロセスに組み込んで、MBGD の標準オーソログテー
ブルの精密化を行うようにした 12)。この過程で計算されるマルチプルアライメントや系統樹の情報もストアしておき、取得できるようにした。
3-2. ドラフトゲノムの取り込みとオーソログ解析への活用
真核生物・原核生物含め、近年公開されるゲノムの多くがドラフト状態で公開されるようになっているため、それらを効果的に活用するためのデータ処理方式を構築した。MBGD では、属
(genus)当たり 1 つを代表にとった生物種セットで作成したオーソログテーブルをデフォルト（標準オーソログテーブル）として使っている。これに合わせて、ドラフトゲノムのうち、質が比較的高く、標5

準オーソログテーブルには含まれない属に属するものは MBGD に追加し、標準オーソログテーブ
ルを拡張した draft-plus テーブルとして利用できるようにした。それ以外のドラフトゲノムについて
は、データベースに取り込むが事前のホモロジー計算の対象にはせず、利用者が MyMBGD 機
能を通じて動的に解析に加えることができるようにした。この方針は、前年度までに確立していたが、利用者インターフェイスが整わず、公開までには至っていなかった。H26 年度に MyMBGD インタ
ーフェイスの全面的な改定を行い、これらの機能を利用できるようにして公開した 12) 。一方、
MBGD では従来、主に NCBI RefSeq の genomes セクションから完全ゲノムデータを取り込んできたが、NCBI では完全ゲノムとドラフトゲノム、原核生物と真核生物とを合わせて、すべて
Assembly report を介して公開する体制に移行してきており、それに合わせてデータの取得・構築プロセスの見直しを行い、全面的な修正を行った。
3-3. オーソログ情報の RDF 化
オーソログ情報は、様々な生物種において蓄積した遺伝子機能や表現型などの知識を相互に結びつけるための中枢として機能しうる。セマンティックウェブ技術を用いて、MicrobeDB.jp の他のデータベースと連携して MBGD のオーソログ情報を検索できるようにすることを目指して、オーソロ
グ情報の RDF 化を行った。この目的のため、オーソログの概念を定義したオントロジー Ortholog
Ontology (OrthO)を開発し、これを用いて MBGD のオーソログ情報を RDF 化した 13)。また、
SPARQL 検索のためのポータルサイトを立ち上げて公開し、UniProt や Taxonomy データベースなどと統合的に検索できるようにした 13)。

§３．成果発表等（３－１） 原著論文発表① 発行済論文数（国内（和文） 0 件、国際（欧文） 13 件）② 未発行論文数（“accepted”、“in press”等）（国内（和文） 0 件、国際 （欧文）0 件）③ 論文詳細情報
1. Yano M, Mori H, Akiyama Y, Yamada T, Kurokawa K. CLAST: CUDA implemented
large-scale alignment search tool. BMC Bioinformatics, 15:406, 2014. (DOI:
10.1186/s12859-014-0406-y)
2. Wang T, Mori H, Zhang C, Kurokawa K, Xing X, Yamada T. DomSign: a top-down
annotation pipeline to enlarge enzyme space in the protein universe. BMC

Bioinformatics, 16:96, 2015. (DOI: 10.1186/s12859-015-0499-y)
3. Kojima H, Ogura Y, Yamamoto N, Togashi T, Mori H, Watanabe T, Nemoto F,
Kurokawa K, Hayashi T, Fukui M. Ecophysiology of Thioploca ingrica as revealed by
the complete genome sequence supplemented with proteomic evidence. ISME J.,
9:1166–1176, 2015. (DOI: 10.1038/ismej.2014.209)
4. Aoki-Kinoshita KF, Kinjo AR, Morita M, Igarashi Y, Chen Y, Shigemoto Y, Fujisawa
T, Akune Y, Katoda T, Kokubu A, Mori T, Nakao M, Okamoto S, Katayama T,
Ogishima S. Implementation of linked data in the life sciences at BioHackathon
6

2011. Journal of Biomedical Semantics 2015, 6:3. (DOI: 10.1186/2041-1480-6-3)
5. Kanesaki, Y Masutani H, Sakanaka M, Shiwa Y, Fujisawa T, Nakamura Y, Yokota A,
Fukiya S, Suzuki T, Yoshikawa H. Complete genome sequence of Bifidobacterium

longum 105-A, a strain with high transformation efficiency. Genome Announc. 2014,
2(6):e01311-14. (DOI: 10.1128/genomeA.01311-14)
6. Kodama Y, Mashima J, Kosuge T, Katayama T, Fujisawa T, Kaminuma E,
Ogasawara O, Okubo K, Takagi T, Nakamura Y. The DDBJ Japanese
Genotype-phenotype Archive for genetic and phenotypic human data. Nucleic Acids

Res. 2015, 43:D18-22. (DOI: 10.1093/nar/gku1120)
7. Hiraide Y, Oshima K, Fujisawa T, Uesaka K, Hirose Y, Tsujimoto R, Yamamoto H,
Okamoto S, Nakamura Y, Terauchi K, Omata T, Ihara K, Hattori M, Fujita Y. Lossof cytochrome cM stimulates cyanobacterial heterotrophic growth in the dark. Plant

Cell Physiol. 2015, 56(2):334-45. (DOI: 10.1093/pcp/pcu165)
8. Tanizawa Y, Fujisawa T, Mochizuki T, Kaminuma E, Suzuki Y, Nakamura Y, Tohno
M. Draft genome sequence of Weissella oryzae SG25T, isolated from fermented ricegrains. Genome Announc. 2014, 2(4):e00667-14. (DOI:10.1128/genomeA.00667-14)
9. Tanizawa Y, Fujisawa T, Mochizuki T, Kaminuma E, Nakamura Y, Tohno M. Draft
genome sequence of Lactobacillus oryzae strain SG293T. Genome Announc. 2014,
2(4):e00861-14. (DOI: 10.1128/genomeA.00861-14)
10. Hori K, Maruyama F, Fujisawa T, Togashi T, Yamamoto N, Seo M, Sato S, Yamada T,
Mori H, Tajima N, Moriyama T, Ikeuchi M, Watanabe M, Wada H, Kobayashi K,
Saito M, Masuda T, Sasaki-Sekimoto Y, Mashiguchi K, Awai K, Shimojima M,
Masuda S, Iwai M, Nobusawa T, Narise T, Kondo S, Saito H, Sato R, Murakawa M,
Ihara Y, Oshima-Yamada Y, Ohtaka K, Satoh M, Sonobe K, Ishii M, Ohtani R,
Kanamori-Sato M, Honoki R, Miyazaki D, Mochizuki H, Umetsu J, Higashi K,
Shibata D, Kamiya Y, Sato N, Nakamura Y, Tabata S, Ida S, Kurokawa K, Ohta H.

Klebsormidium flaccidum genome reveals primary factors for plant terrestrial
adaptation. Nat Commun. 2014 May 28;5:3978. (DOI: 10.1038/ncomms4978)
11. Chiba H, Uchiyama I. “Improvement of domain-level ortholog clustering by
optimizing domain-specific sum-of-pairs score”, BMC Bioinformatics, 15, 148, 2014.
(DOI: 10.1186/1471-2105-15-148)
12. Uchiyama I, Mihara M, Nishide H, Chiba H. “MBGD update 2015: microbial
genome database for flexible ortholog analysis utilizing a diverse set of genomicdata”, Nucleic Acids Res., 43, D270-276, 2015. (DOI: 10.1093/nar/gku1152)
Chiba H, Nishide H, Uchiyama I. “Construction of an ortholog database using the
Semantic Web technology for integrative analysis of genomic data”, PLoS ONE, 10,e0122802, 2015. (DOI: 10.1371/journal.pone.0122802)（３―２）データベースおよびウェブツール等の構築と公開
7

別紙１参照。
（３－３） その他の著作物（総説、書籍など）●詳細情報
1. 山本希, 森宙史, 山田拓司, 黒川顕, “メタゲノミクスの現状と未来”, 生命のビッグデータ利用の最前線, シーエムシー出版, pp48-57, 2014 年.
2. 森宙史, 黒川顕, “MicrobeDB.jp”, 今日から使えるデータベース・ウェブツール, 羊土社,
pp76-77, 32(20), 2014 年.

（３－４） 国際学会および国内学会発表① 招待講演（国内 9 件、国際 2 件）

〈国内〉
１． 森宙史, 古代ゲノムと微生物統合データベース, 北海道大学低温科学研究所研究集会「低温環境への適応：ゲノム進化と環境変動指標」, 北海道大学, 2014 年 7 月 22-23 日.
２． 黒川顕, 統合データベースを活用した冥王代類似環境微生物のゲノム情報解析, 大阪,
日本進化学会第 16 回大阪大会, 2014 年 8 月 23 日.
３． 森宙史, 藤澤貴智, 大山彰, 菅原秀明, 中村保一, 黒川顕, MiGAP を用いた微生物ゲノム
オートアノテーションと MicrobeDB.jp 連携, 第 8 回日本ゲノム微生物学会若手の会, ろうきん
研修所富士センター, 2014 年 9 月 28-29 日.
４． 内山郁夫, 微生物比較ゲノムデータベース MBGD, 第 3 回生命医薬情報学連合大会・オー
プンサイエンスアワード 2014, 仙台国際センター, 2014 年 10 月 2-4 日.
５． 黒川顕, 微生物統合データベース「MicrobeDB.jp」, 環境微生物系学会合同大会 2014, 浜
松, 2014 年 10 月 22 日.
６． 森宙史, 細菌群集解析のためのメタ 16S・メタゲノム解析パイプラインの開発 , Illumina
BaseSpace Worldwide Developers Conference in Japan, 東京大学柏の葉キャンパス駅前サテ
ライト, 2014 年 10 月 29-30 日.
７． 森宙史, メタゲノム解析と微生物統合データベース, 第３０回 DDBJing 講習会 in 東京, 独立行
政法人科学技術振興機構東京本部, 2014 年 12 月 18 日.
８． 黒川顕, 微生物統合データベース「MicrobeDB.jp」, 第 88 回日本細菌学会総会, 長良川
国際会議場, 2015 年 3 月 26 日.
９． 内山郁夫, 属、科など上位分類群に保存されたコア遺伝子の定義と分類への応用, 第 88 回
日本細菌学会総会, 長良川国際会議場, 2015 年 3 月 26-28 日.
〈国際〉
１． Ken Kurokawa, “Small Bugs, Big Data”: Developing an integrated database formicrobes with semantic web technologies, ICSTI2014 General Assembly & Annual
Conference in Tokyo, Tokyo, 2014 年 10 月 20 日.
２． Hirokazu Chiba, Hiroyo Nishide, Ikuo Uchiyama, Construction of ortholog database8

using the Semantic Web technology BioHackathon2014 Symposium, 東北大学, 2014年 11 月 9 日.

② 口頭講演（国内 3 件、国際 0 件）

〈国内〉
１． 藤澤貴智, 中村保一, ゲノムアノテーション支援サービス「Genome Refine」の開発と現状, ラン藻ゲノム研究交流会 2014, 東京, 2014 年 7 月 19 日.
２． 内山郁夫, 三原基広, 西出浩世, 千葉啓和, 大規模ゲノムデータの活用に向けた微生物比
較ゲノムデータベース MBGD の改良, 第 9 回日本ゲノム微生物学会年会, 神戸大学, 2015
年 3 月 6-8 日.
３． 森宙史, 内山郁夫, 菅原秀明, 中村保一, 黒川顕, MicrobeDB.jp プロジェクトチーム, 微生
物統合データベース MicrobeDB.jp の超高度化, 第 9 回日本ゲノム微生物学会年会, 神戸大学, 2015 年 3 月 6-8 日.

③ ポスター発表（国内 3 件、国際 1 件）

〈国内〉
１． 藤澤貴智, 森 宙史, 岡本忍, 山本泰智, 片山俊明, 川島 秀一, 谷澤靖洋, 神沼英里, 大山彰, 菅原秀明, 内山郁夫, 黒川顕, 中村保一, Genome Refine: 自動ゲノムアノテーション
統合環境を提供するウェブサービス, 第 9 回日本ゲノム微生物学会年会, 神戸大学, 2015 年
3 月 6-8 日.
２． 鈴木真也, 山本希, 森宙史, 黒川顕, 微生物統合データベースの超高度化推進のための微生物の生息環境オントロジーと解析アプリケーションの開発, 第 9 回日本ゲノム微生物学会年会, 神戸大学, 2015 年 3 月 6-8 日.
３． Hirokazu Chiba, Hiroyo Nishide, Ikuo Uchiyama, Construction of ortholog databaseusing the Semantic Web technology, JSBi2014・第 3 回生命医薬情報学連合大会, 仙台
国際センター, 2014 年 10 月 2-4 日.
〈国際〉
１． Hiroshi Mori, Nozomi Yamamoto, Takuji Yamada, Ken Kurokawa, MicrobeDB.jp:
Integration of a microorganism database based on genomic and metagenomic
information, the 3rd ELSI International Symposium, Kuramae Hall, Tokyo, Japan,
January 13-15, 2015.

（３－６） 知的財産権の出願① 当該年度の特許出願件数（国内 0 件、海外 0 件）
② 研究開始から当該年度末までの累積特許出願件数（国内 0 件、海外 0 件）
9

③ その他の知的財産権無し。
（３－７） 受賞・報道等無し。

§４．研究開発期間中に主催した活動（主催したワークショップ等）
年月日

名称

場所

2014 年 7 月 5 日

チーム内第 1 回全体会議（非公開）
チーム内第 2 回全体会議（非公開）

東工大田町
キャンパス
東工大大岡
山キャンパス2015 年 2 月 21 日

参加人数

10 人
8人

概要

研究進捗報告のための会議
研究進捗報告のため
の会議

以上

10

別紙１ 既公開のデータベース・ウェブツール等
No.

データベース、ウェブツール等 概要【公開】研究開発課題名 の名称【公開】（150字程度）01

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
MicrobeDB.jp
物ＤＢの超高度化推進02

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
CyanoBase (MicrobeBase)
物ＤＢの超高度化推進

URL【公開】

2011/12/12

シアノバクテリアに代表される酸素発生型光合成細菌とその関連バク
テリアのゲノム情報を集積したデータベースです。

1995/12/1
http://genome.microbedb.jp/
cyanobase

本DBでは微生物ゲノムの最新情報を基にした再アノテーション情報を提供しています。

03

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
GTPS
物ＤＢの超高度化推進04

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
GTPS/RDF
物ＤＢの超高度化推進05

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生 Metagenome.jp (Human Meta
物ＤＢの超高度化 BodyMap)
推進06

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
MBGD
物ＤＢの超高度化推進07

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
MEO
物ＤＢの超高度化推進

08

2009/3/1

http://gtps.ddbj.nig.ac.jp/gtps_data/

本DBはセマンティックWeb技術によって，GTPSと微生物統合データ
ベースにおける他の要素データベースとの連携を可能とした
GTPS2011のRDF化版です。

10

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
PDO-CSSO
物ＤＢの超高度化推進11

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
MCCV
物ＤＢの超高度化推進12

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
Genome Refine
物ＤＢの超高度化推進13

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
MBGD SPARQL Search
物ＤＢの超高度化推進

Takatomo Fujisawa, Shinobu Okamoto, Toshiaki
Katayama, Mitsuteru Nakao, Hidehisa Yoshimura,
Hiromi Kajiya-Kanegae, Sumiko Yamamoto, Chiyoko
Yano, Yuka Yanaka, Hiroko Maita, Takakazu Kaneko,
Satoshi Tabata, Yasukazu Nakamura, "", Nucleic
Acids Res., 42:D666-70,2014 (DOI:
10.1093/nar/gkt1145)
Takehide Kosuge, Takashi Abe, Toshihisa Okido,
Naoto Tanaka, Masaki Hirahata, Yutaka Maruyama, Jun
Mashima, Aki Tomiki, Motoyoshi Kurokawa, Ryutaro
Himeno, Satoshi Fukuchi, Satoru Miyazaki, Takashi
Gojobori, Yoshio Tateno and Hideaki
Sugawara."Exploration and Grading of Possible Genes
from 183 Bacterial Strains by a Common Protocol to
Identification of New Genes: Gene Trek in
Prokaryote Space (GTPS)",DNA Res,13(6):245-254,2006(DOI:10.1093/dnares/dsl014)

2012/4/26
http://gtps.ddbj.nig.ac.jp/rdf/

オーソログ解析に基づいて微生物ゲノムの比較解析を行うための1997/7/1
データベースです。公開されたゲノム全体を含む標準オーソログテー
ブルに基づいて、各オーソロググループの系統プロファイルの比較な
http://mbgd.genome.ad.jp/
どを行えるほか、動的なオーソログ解析機能によって、利用者自身が持つゲノム配列も含めて、興味のある生物種セットに対象を絞った比較を行うこともできます。
本DBは，微生物の生息環境に関するメタデータを記述し整理するた
2012/1/31
めのオントロジーであるMEO (Metagenome/Microbes Environmental
Ontology)のOWLファイルと，公共のメタゲノムデータのメタデータをhttp://mdb.bio.titech.ac.jp/me
MEO相手にマッピングしてサンプルごとに整理した結果のRDFファイ o
ルの2つから構成されたDBです。

Ikuo Uchiyama, Motohiro Mihara, Hiroyo Nishide, andHirokazu Chiba, “MBGD update 2015: microbial
genome database for flexible ortholog analysis
utilizing a diverse set of genomic data”, Nucleic
Acids Res., 43, D270-276, 2015. (DOI:
10.1093/nar/gku1152)

窒素固定植物共生細菌である根粒菌(共生関連領域のみの部分配列を含む) ゲノム情報を集積したデータベースです。

Takatomo Fujisawa, Shinobu Okamoto, Toshiaki
Katayama, Mitsuteru Nakao, Hidehisa Yoshimura,
Hiromi Kajiya-Kanegae, Sumiko Yamamoto, Chiyoko
Yano, Yuka Yanaka, Hiroko Maita, Takakazu Kaneko,
Satoshi Tabata, Yasukazu Nakamura, "CyanoBase andRhizoBase: databases of manually curated
annotations for cyanobacterial and rhizobial
genomes", Nucleic Acids Res., 42:D666-70,2014 (DOI:
10.1093/nar/gkt1145)
Takatomo Fujisawa, Shinobu Okamoto, Toshiaki
Katayama, Mitsuteru Nakao, Hidehisa Yoshimura,
Hiromi Kajiya-Kanegae, Sumiko Yamamoto, Chiyoko
Yano, Yuka Yanaka, Hiroko Maita, Takakazu Kaneko,
Satoshi Tabata, Yasukazu Nakamura, "CyanoBase andRhizoBase: databases of manually curated
annotations for cyanobacterial and rhizobial
genomes", Nucleic Acids Res., 42:D666-70,2014 (DOI:
10.1093/nar/gkt1145)

2001/1/1
http://genome.microbedb.jp/
cyanobaseソーシャルブックマークによる文献情報集積プラットフォームです。

09

関連論文
（論文リストに記載があれば、その番号でも可）世界中で公開されているヒトメタゲノム解析で得られた配列情報を，独2012/3/25
自に注意深く再アノテーションしたメタデータに基づき参照できるように
http://www.metagenomics.jp/
したDBです。メタデータ検索機能や配列相同性検索ツールBodymg/
BLASTを用いたメタデータ検索機能も提供しています。

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
RhizoBase (MicrobeBase)
物ＤＢの超高度化推進

ゲノム・メタゲノム情報統合による微生
TogoAnnotation
物ＤＢの超高度化推進

公開開始日

本DBは，微生物に関する多種多様な情報を遺伝子・系統・環境の3つの軸に沿って整理統合し，セマンティックWeb技術を利用して単一の検
http://microbedb.jp/
索ウィンドウからそれらの情報を検索可能な統合DBです。

2007/6/1

http://togo.annotation.jp/

本DBは，微生物がヒトに引き起こす感染症の病名を，ヒトの体の組織
2013/5/31
ごとにまとめて記述・整理したオントロジーであるPDO (Pathogenic
Disease Ontology)のOWLファイルと，感染症が引き起こす症状につい http://mdb.bio.titech.ac.jp/pdてのオントロジーであるCSSO (Clinical Signs and SymptomsoOntology)のOWLファイル，さらに公共のゲノムデータのメタデータをhttp://mdb.bio.titech.ac.jp/cs
PDO-CSSO相手にマッピングし，宿主となる生物の系統名と，その感 so染症に関連する細菌名とを関連づけてゲノムごとに整理した結果のRDFファイルから構成されたDBです。
本DBは，JCMやNBRC等の，菌株保存機関に蓄積されている菌株情
2013/1/31
報を記述するための統制語彙であるMCCV (Microbial Culture
http://bioportal.bioontology.orCollection Vocabulary)のOWLファイルを提供するDBです。DBCLSと共
g/ontologies/MCCV
同で開発しております。
微生物ゲノムアノテーションの高品質化および解析支援のためのウェ
ブサービスです。ユーザ認証機能、メタデータ入力機能、解析パイプラ
http://genome.annotation.jp/
インMiGAP、MeGAPの解析結果の登録機能、RDF形式変換機能をも
genomerefine/
ち、MicrobeDB.jpで参照可能です。

2014/7/1

MBGDのRDF版をSPARQLで検索するためのウェブサイトです。
2014/10/1
SPARQLによる検索例や、RDFアーカイブ、Ortholog Ontology (OrthO)のドキュメントなども含んでいます。
http://mbgd.genome.ad.jp/spa
rql

Hirokazu Chiba, Hiroyo Nishide, and Ikuo Uchiyama.
“Construction of an ortholog database using the
Semantic Web technology for integrative analysis of
genomic data”, PLoS ONE, 10, e0122802, 2015.
(DOI:10.1371/journal.pone.0122802)

備考