平成26年度ライフサイエンスデータベース統合推進事業

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
東京工業大学地球生命研究所
黒川 顕

1©2014 黒川 顕(東京工業大学) licensed under CC表示2.1日本

微生物研究を取り巻く現状• 微生物は地球上のいたる所に存在し環境と密接に関与している• 微生物研究はバイオ分野のみならず、他の多くの分野と連携可能• 既に多様なDBが多数存在する• しかし、微生物と環境との関連性を記述しているDBは存在しない• さらに、専門知識を持っていないバイオ分野以外の人は利用困難
2integrates lots of data related to microbes.
Especially, we integrates the microbial data that can be linked to genomes.

http://microbedb.jp/

Gene
Ortholog: MBGD

Taxon

Environment
Taxonomy:
NCBI Taxonomy

Genome: GTPS/RefSeq
Annotation:
TogoAnnotationCulture Collection:
NBRC/JCM

Metadata:
INSDC SRA

Metagenome:
INSDC SRA
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Red color indicates our collaborators.

微生物における各種DBを統合化し，環境情報との連携を徹底的に記述した新規DB構築を実現• 異分野データの統合化のため、セマンティックウェ
ブの技術を徹底的に導入• データ間をリンクするためのゲノム情報、オーソロ
グ遺伝子情報、メタゲノム情報の整備• 全データのRDF化、各データID間のリンク構築• 各種オントロジーの開発、各データにマッピング• アノテーション高度化システムの開発• ユーザ認証システム基盤開発• 検索結果可視化アプリケーション「Stanza」の開発• ゲノム自動アノテーションシステムMiGAPとの連携
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各種データのトリプル数
グラフ名
refseqmbgd
gtps
taxonomymeta16S
gazetteer
srs_metadata
srs_ortholog
gobrc
gold
srs
so
pdo
meo
msv
mpo
mccv
その他中間データ
合計

説明作成元
DBCLS
RefSeq Prokaryoteゲノムデータ
MBGD Orthologデータ
基生研
GTPSゲノムデータ
遺伝研
SPARQLthonで作成したNCBI Taxonomyオントロジー改良版 DBCLS,遺伝研,東工大
各SRSメタ16Sの系統組成データ
東工大
地理オントロジー
外部機関
SRSメタ16S・メタゲノムの様々なメタデータ
東工大
各SRSメタゲノムのMBGD Ortholog組成
東工大,基生研
Geneオントロジー
外部機関
JCM/NBRC菌株データ with NCBI Taxonomy ID
遺伝研,東工大,DBCLS
GOLDの個別ゲノムのMEO等へのオントロジーマッピング
東工大,DBCLS
データ
SRSメタ16S・メタゲノムのMEO等へのオントロジーマッピング
東工大
データ
Sequenceオントロジー
外部機関
感染症オントロジー + 症状オントロジー + ゲノムへのオントロ
東工大
ジーマッピングデータ
微生物の生息環境オントロジー
東工大
SRSメタ16S・メタゲノムのメタデータオントロジー
東工大
DBCLS
微生物フェノタイプオントロジー
菌株オントロジー
東工大,DBCLS
いくつかのデータ集計系のSPARQLクエリは遅いため、MSSが集計結果のデータを作成

トリプル数
550,273,744
291,714,037
197,069,932
10,183,714
9,831,600
7,062,536
4,982,739
2,026,746
1,211,571
903,319
150,899
53,69143,060
8,809
4,975
1,601
734
293
440,773
1,075,964,773
5開発したオントロジー• FALDO (Feature Annotation Location Description Ontology)– ゲノム中の各featureの位置情報を記述するためのオントロジー（w/BioHackathon）• INSDC Ontology– INSDCエントリのfeatureとqualifierのターム記述のためのオントロジー（w/DBCLS）• MCCV (Microbial Culture Collection Vocabulary)– 菌株データを記述するためのオントロジー• MEO (Metagenome/Microbe Environmental Ontology)– 細菌の生息環境を記述するためのオントロジー• PDO/CSSO (Pathogenic Disease Ontology with Symptom)– 細菌が引き起こす感染症の情報および感染症の症状を連結したオントロジー• GMO (Growth Media Ontology)– 細菌の培地情報を記述するためのオントロジー（w/DBCLS）

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http://microbedb.jp/7MicrobeDB.jpの開発で実現したこと
1. 既存のゲノム中の各遺伝子の情報 (オーソログ、系統プロファイル、環境プロファイル)
2. 菌株保存機関に存在する菌株の情報 (生育培地、表現型情報、遺伝子機能組成)
3. 様々な環境中の細菌群集の情報 (系統組成、遺伝子機能組成）
4. 上記の情報をシームレスに統合
問合せ例：
高温環境に多く存在する遺伝子はどのような遺伝子か?その遺伝子は、どの系統が主に持っているのか? 8本研究開発の目標・ねらい
MicrobeDB.jpを• より広い微生物種を対象として拡張• データ収集や更新自動化による持続可能なシステム• 最先端解析プロトコルを実装した解析結果の可視化
研究者コミュニティだけでなく不特定多数のイノベータを対象とした利用性の向上を徹底する

単なる統計量の羅列ではなく、大規模データから新規知識発見を容易に行う事が可能な、今までのDBを超えたDBシステムを構築する事を目標とする。
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主たる共同研究者
東京工業大学黒川 顕：微生物DBにおける研究統括
山田拓司：ゲノム・メタゲノムDBの構築
森 宙史：真菌類データの整備、DB自動更新システムの開発
山本 希：解析Stanza＆オントロジー開発
国立遺伝学研究所
中村保一：藻類データの整備
菅原秀明：MiGAPとの連携強化
神沼英里：MeGAPとの連携強化
藤澤貴智：アクセスレベルの制限システムの開発
基礎生物学研究所
内山郁夫：真核生物に対するオーソログ解析手法の開発
千葉啓和：ドラフトゲノムのオーソログ解析
西出浩世：オーソログを基軸とした各種データ統合の推進
10具体的な研究開発項目（3年間）
1. 各種オミックスデータへの対応
2. 真菌類および藻類を対象とした拡張
3. 各種オントロジー、ボキャブラリの開発
4. 解析プロトコルを実装した各種Stanzaの開発
5. データの収集およびクオリティコントロール、更新の自動化など持続可能なシステムの構築
6. 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
7. 構築したシステムを幅広い分野の研究者に活用してもらうためのユーザビリティの向上
11具体的な研究開発内容
1. 各種オミックスデータへの対応– ドラフトゲノム、メタゲノム、RNA-seq等の各種オミックスデー
タを対象としたシステム整備とデータ収集およびそのセマンティックリソース化を実施

2. 真菌類（酵母・麹菌）および単細胞藻類を対象とした拡張–––

データの整理、各種オントロジーの開発、オーソログ遺伝
子解析
全データをRDF形式で記述しMicrobeDB.jpに統合
SGD、AspGDおよびFungiDBとの連携

3. 各種オントロジー・ボキャブラリの開発– 抗生物質や脂質などの生成物– RNA-seqなどにおける実験条件

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４. 解析プロトコルを実装した
各種Stanzaの開発
多種多様な情報が混在しているゲノムやメタゲノム等の複雑なデータから知識発見をするために、比較ゲノム解析や比較メタゲノム解析など様々な解析Stanzaを開発する
各系統と温度との相関係数リスト

SRR FastaファイルをSRS単位で結合

UCLUST
Identity > 97%, cov > 90%

OTU代表配列

UCHIME Reference mode
でキメラを検出

解析Stanzaによる結果の可視化

UCHIME De novo mode
でキメラを検出

両modeでキメラとされた
OTUをキメラと判定、そのOTUを構成する全リードを除去

環境ごとの系統組成のグラフ

キメラ除去済みOTURDP Classifierを用いてbootstrap cutoff >= 50%
で各OTUの代表配列を系統アサインメント

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５. データの収集およびクオリティコントロール、更新の自動化など持続可能なシステムの構築
データ生産者から継続的にデータを受け付ける窓口のシステムとして微生物ゲノム自動アノテーションシステム「MiGAP」およびメタゲノム解析パイプライン「MeGAP」を利用し、MicrobeDB.jpと一体運用を実現する。また、これまで手作業で実施してきたDBの更新作業を可能な限り自動化し更新体制を強化する。

データ
生産者

微生物ゲノム自動アノテーションシステム
メタデータの入力
RDFへの変換

メタゲノム解析パイプライン

ユーザのデータと公共DB中のデータの統合

RefSeqSRA

公共DB中の 14
ゲノム・メタゲノムデータ

６. 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
OpenIDを拡張したTAuthによりグループの概念を付与した認証システムを開発しており、この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

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る

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７. 構築したシステムを幅広い分野の研究者に活用してもらうためのユーザビリティの向上• Stanza間の関係性の記述（Stanzaオントロジーの開発)• キーワードとStanza間の関係性をDB化– 作成したRDFデータからキーワードを抽出し、どのような概念に関する語句なのかをトリプル中の述語やマッピングされているオントロジーの種類から判断し、適切なStanzaを関係付ける

検索語と各種Stanzaとの対応関係を明確にし、検索語によるStanzaの自動選択システムを開発する事で、検索システムを向上させる
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研究開発プロジェクトの運営• DBCLSと密に連携する• チーム内MTGを定期的に実施– これまでに46回のチーム内MTGを実施• BioHackathon、SPARQLthon、STANZAthonなど
DBCLS主催の開発WSへの積極的な参加• 各種学会などに出展しニーズの調査• 企業などへのシーズの展開
本研究開発においては、これまで続けてきた上記活動をさらに強化し、メタボロームやフェノームDBとの連17
携も強める