平成27年度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開発課題

生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合データベース

理化学研究所生命システム研究センター

大浪修一

生命動態システム科学• 生命を動的システムとして理解し、操作する新しい生命科学• 複雑な生命現象の動態を時空間を有する先端定量計測と高精密モデリングをもとに、in silicoとin vitroで再構成• 時空間情報を数値として含む新しい様式の生命科学の研究デー
タが解析の中心

計測

モデリング
設計

統合化推進プログラム研究開発課題（平成24-26年度）

生命動態システム科学のデータベースの統合化• 公開・運用されているデータベースは少ない• 分野の成長に伴い、その後の急速な増加が見込まれる

目標• 我が国の生命動態システム科学分野の全てのデータベース
を統合する体制と仕組みの構築• 我が国の生命動態システム科学分野の全てのデータベースの統合

3

「生命動態システム科学のデータベース統合化（H24-26）」の成果①

データベース統合の体制の構築
生命動態システム科学のコミュニティーの合意の下でDB統合を実施するためにプロジェクトグループを構築した。

プロジェクトグループ
理研QBiC
泰地真弘人（理研） 上田昌宏（理研）
上田泰己（理研）
大浪修一（理研）

JST CREST
飯野雄一（東大） 影山龍一郎（京大）
黒田真也（東大） 洪 実（慶大）
近藤 滋（阪大）

文科省推進拠点松田道行（京大）
金子邦彦（東大）

井原茂男（東大）
楯 真一（広大）4「生命動態システム科学のデータベース統合化（H24-26）」の成果②

生命動態システム科学の定量データを記述する言語を構築
BDML: Biological Dynamics Markup Language• XMLを基盤− 高い計算機可読性•

既存のXML用のライブラリやAPIの活用により、効率的なソフトウェ
ア開発が可能− 高い拡張性•

新しいタイプのデータにも柔軟に対応可能
BDMLの記述例

Kyoda et al., Bioinformatics, 2015

BDMLで記述可能なデータ

「生命動態システム科学のデータベース統合化（H24-26）」の成果③

生命動態システム科学の統合データベースを構築
画像データ

SSBD Database

定量データ

BDML
OmicsBDML

ツール

BDML
http://ssbd.qbic.riken.jp

2013年9月公開

6

「生命動態システム科学のデータベース統合化（H24-26）」の成果④

国内の全ての生命動態システム科学のDBを統合
生物種

対象

種類

文献

#BDML

#component#images

mouse

核

計測

Bashar et al. 2012

1

2,055

2,800

mouse

発現（MINiML）

計測

Masumoto et al. 2010

8

48

mouse

核

計測

Kurotaki et al. 2007

1

12,096

mammals

ヌクレオソームモデル

Hihara et al. 20121

zebrafish

核

計測

Keller et al. 2008

7

56,584,840

D. melanogaster

核計測

Keller et al. 2010

2

5,111,828

D. melanogaster

核計測

Supatto et al. 20091

40,534C. elegans

核

計測

Kyoda et al. 2013

186

75,955C. elegans

核計測

Bao et al. 2005

2

24,747C. elegans

前核＋微小管モデル

Kimura & Onami 2005

100

2,400,100

C. elegans

行動計測

Cronin et al. 2005

11

15,822C. elegans

前核＋核＋胚計測

Tohsato et al.

1330

1,872,137

C. elegans

核

計測

Kyoda et al.

259

155,873

6,153,840

C. elegans

核

計測

Takayama et al.

12

20,966

4,899

C. elegans

発現計測

Sarov et al. 2012

273

5,713,854

D. discoideum

一分子

計測

Jin et al.

1

987

E. coli

一分子モデル

Arjunan & Tomita 2010

1

721

80

2,209,680

368

7

残された問題• データの急増、大規模化への対応– 生命動態システム科学の３推進策が成果発表の時期に突入• 持続可能な体制と仕組みの構築• データベース活用の促進• 生命科学分野全体への拡大• 国際連携体制の構築
8

細胞生物学・発生生物学分野の画像データ• 近年、最先端のイメージング技術の開発が加速– 超解像顕微鏡、レーザーシート顕微鏡etc.

• 最先端の画像が研究の競争力を決定づける• 最先端の画像の活用は一部の研究室に限られる

Nobelprize.org– 最先端のイメージング技術は高価or未市販• 最先端の画像の共有化が望まれる– 一般的な細胞生物学・発生生物学研究への再利用– 動態の定量化 → SSBD → 生命動態研究

画像データは定量化を前提に管理するのが効果的
9平成27年度 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開発課題（平成27-29年度）

生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合
データベース• 我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的な継続• 我が国の生命動態システム科学のデータベース
統合の中長期的な継続を可能にする体制と仕組
みの構築• 我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合10

研究構想（１） 我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続1a. 生命動態システム科学の最新データの継続的な統合
1b. RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現
1c. データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実（２） 我が国の生命動態システム科学のデータベース統合の中長期的な継続を可能にする体制と仕組みの構築
2a. データベース統合化の中長期的な体制の構築
2b. 生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模デー
タへの対応と国際連携
2c. データベース登録作業等の簡素化・効率化（３） 我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベー
スと生命動態システム科学のデータベースとの統合
3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合
3b. 画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発
11

研究開発のスケジュール
研究項目

H27年度

H28年度

H29年度

1a. 生命動態システム科学の最新データの継続的な統合
1b. RDF/オントロジーを利用したデータベース
連携の実現
1c. データベースツールおよび解析ソフトウェ
アの充実
2a. データベース統合化の中長期的な体制の構築
2b. 生命動態の定量データを記述するフォー
マットの大規模データへの対応と国際連携
2c. データベース登録作業等の簡素化・効率化
3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データ
ベースの統合3b. 画像処理ソフトなどに対応したアプリケー
ション・プラグインの開発

12H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1a. 生命動態システム科学の最新データの継続的な統合
公開中

公開準備中

#BDML

#entities#Images

新規追加
生物種

対象

種類

文献

E. coli

分子モデル

Arjunan & Tomita 2010

1

721

0

D. discoideum

分子計測

Komatsuzaki et al. 2014

1

987

1,800

D. discoideum

分子計測/モデル

Watabe et al. 2015

1

49,315,449

10

C. elegans

核計測

Bao et al. 2006

2

24,7470

C. elegans

核

計測

Kyoda et al. 2013

186

75,95526,640C. elegans

核計測

Toyoshima et al. 201614

125,426

13,954C. elegans

核計測

Tohsato et al.

1,582

2,430,536

4,512

C. elegans

核

計測

Kyoda et al.

1,142

360x66x1142

C. elegans

細胞計測

Takayama et al. 2016100

13,500C. elegans

前核/微小管モデル

Kimura & Onami 2005

100

2,400,1000C. elegans

行動計測

Cronin et al. 2005

11

15,8220

D. melanogaster

核計測

Keller et al. 2010

2

5,111,828

0

D. rerio

核計測

Keller et al. 2008

7

56,584,840

0

M. musculus

核

計測

Bashar et al. 2012

1

2,054

2,800

M. musculus

発現計測

Harima et al. 2013

2

146

2

M. musculus

発現計測(Omics)

Masumoto et al. 2010

8

48

0

培養細胞 (PC12)分子計測/モデル

Watabe et al. 2015

1

696,531,12431

培養細胞 (DM)分子モデル

Hihara et al. 2012

30

SSBDの定量データおよび画像データの一覧
生物種

対象

種類

文献

#BDML

#entities#ImagesE. coli

分子モデル

Arjunan & Tomita 2010

1

721

0

D. discoideum

分子計測

Komatsuzaki et al. 2014

1

987

1,800

D. discoideum

分子計測/モデル

Watabe et al. 2015

1

49,315,449

10

C. elegans

核計測

Bao et al. 2006

2

24,7470

C. elegans

核

計測

Kyoda et al. 2013

186

75,95526,640C. elegans

核計測

Toyoshima et al. 201614

125,426

13,954C. elegans

核計測

Tohsato et al.

1,582

2,430,536

4,512

C. elegans

核

計測

Kyoda et al.

1,142

360x66x1142

C. elegans

細胞計測

Takayama et al. 2016100

13,500C. elegans

前核/微小管モデル

Kimura & Onami 2005

100

2,400,1000C. elegans

行動計測

Cronin et al. 2005

11

15,8220

D. melanogaster

核計測

Keller et al. 2010

2

5,111,828

0

D. rerio

核計測

Keller et al. 2008

7

56,584,840

0

M. musculus

核

計測

Bashar et al. 2012

1

2,054

2,800

M. musculus

発現計測

Harima et al. 2013

2

146

146

M. musculus

発現(Omics)

計測

Masumoto et al. 2010

8

48

0

M. musculus

細胞/分子

計測

Ochiai et al. 2015

0

0

61

M. musculus (iPS)

細胞/粒子

計測

Tanaka & Fujita 2015

00

14,573培養細胞 (PC12)分子計測/モデル

Watabe et al. 2015

1

696,531,12431

培養細胞 (NRK-52E)

細胞/分子

計測

Aoki et al. 2013

0

0

856

培養細胞 (DM)分子モデル

Hihara et al. 20123

培養細胞 (CHO, MDCK)

細胞/分子

計測

Matsuda et al. 2012

0

0

289

培養細胞 (CHO)

細胞/分子

計測

Matsuda et al. 2015

0

0

290

培養細胞 (HEK293A), ES

細胞/分子

計測

Takai et al. 2015

培養細胞 (HT-1080)

細胞計測

Kunida et al. 2012

0

0

211

培養細胞 (HeLa, U2OS)

細胞計測

Chinen et al. 2015

培養細胞 (MCF10A)

細胞計測

Matsumoto et al. 2016

0

0

300

NA

粒子

計測

Tanaka 2014

0

0

200

0

Bioinformatics Advanced Access Published on July 13, 2016

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1a. 生命動態システム科学の最新データの継続的な統合
画像データおよび定量データのレポジトリとして、
Toyoshima et al. 2016 の論文でSSBDが活用された。
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4894571/(Toyoshima et al. 2016より抜粋)

参照されたURL

定量データの可視化例

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1a. 生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• CREST2期の聞き取り調査を開始。

H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1b. RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• 定量/画像データのメタ情報のRDF化を行った。
– 画像・定量データのメタ情報をRDF/オントロジーで記述した。
– DBCLS, NBDCのガイドラインに従って記述した。
» http://wiki.lifesciencedb.jp/mw/RDFizingDatabaseGuideline– 画像データのメタ情報を記述するRDF/オントロジーの整備は、統合化推進プロジェクト「生命と環境のフェノーム統合データベース」（代表：桝屋 啓志）と共同で行った。
RDF/Ontology

S
<URI>

P

O

<URI>

<URI>/literal

18,752 トリプル
18 クラス32 プロパティ（2016年7月現在） 21

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1b. RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• 定量/画像データのメタ情報のRDFトリプルを公開した。

– NBDC PortalとRIKEN MetaDatabaseで公開した（2016年2月）。
– 統合データベースと理研データベースとの横断検索が可能になった。
NBDC Portal
SSBD

DB

DB

SPARQLによる検索例
http://integbio.jp/rdf/

RIKEN MetaDatabase

http://metadb.riken.jp

DB

DB

PREFIX ssbd: <http://metadb.riken.jp/db/SSBD/>
PREFIX obo: <http://purl.obolibrary.org/obo/>
PREFIX bqbiol: <http://biomodels.net/biology-qualifiers/># Searching for experimental resources related with pronuclear
migration in C. elegans
SELECT ?s ?desc FROM <http://metadb.riken.jp/db/SSBD>
WHERE {
?s obo:RO_0002162 obo:NCBITaxon_6239 . # C. elegans?s bqbiol:isVersionOf obo:GO_0035046 . # pronuclear migration?s ssbd:basedOn ?text FILTER regex(?text, ”measurement", "i")?s ssbd:description ?desc .
}22

H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1c. データベースツールと解析ソフトウェアの充実• REST APIの情報を拡充し、データの利活用を促進した。
• 詳細なマニュアルと仕様書を公開した。
•

http://ssbd.qbic.riken.jp/restfulapi/• サンプルコード付きのデモページで使い方を解説した。
••
PythonPython:Java:https://github.com/openssbd/Py_SSBDapi
https://github.com/openssbd/Java_SSBDapi
Java

24

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1c. データベースツールと解析ソフトウェアの充実• 可視化ツールの改良を行った。
• BDML4DViewerのポリゴン描画と一部特徴の描画に対応した。

BDML4DViewer

改良したポイント25

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1c. データベースツールと解析ソフトウェアの充実• 可視化ツールの改良を行った。
• オンライン可視化ツールの描画の高速化を行った。

高速化前

高速化後(例1)
オンライン可視化ツールの描画高速化

高速化後(例2)

26

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

1c. データベースツールと解析ソフトウェアの充実• 可視化ツールの改良を行っている。
• ポリゴンの可視化機能を追加している。

27

H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

（２）我が国の生命動態システム科学のデータベース統合の中長期的な継続を可能にする体制と仕組みの構築

2b. 生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのバイナリフォーマット（HDF5）への対応– HDF5に準拠したBD5フォーマットの開発により、大規模データへの高速アクセスが可能になる。
– 現在までにフォーマットのデザインを完了し、フォーマットの検証およびデータ変換は今年度末の完了を予定している。
– この対応に従い、Omics BDMLの対応も行う予定である。
data
scaleUnit

BDML

XML

</>
メタ情報

+

objectDef

HDF5

featureDef

データ本体

object0

feature…
1…
2

Omics BDMLのアップデート…

linkInfo

oID

name

0

male_pronucleus

1

microtubule

0
ID

t

entityxyzradiusN001

0sphere

189

251

17.2

3.96

ID

t

entity

sID

x

y

z

N002

0

line

0

387

153

16.6

N002

0

line

0

388

154

16.7

N002

0

line

1

365

245

15.0

N002

0

line

1

364

246

15.3

1

…

（２）我が国の生命動態システム科学のデータベース統合の中長期的な継続を可能にする体制と仕組みの構築

2b. 生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• 標準フォーマット開発の国際連携への取り組み– Global bioimaging– バイオイメージングに関する国際連携プロジェクト– http://www.eurobioimaging.eu/content-page/global-bioimaging-project– プロジェクトミーティングに参加して、国際連携の枠組みを話し合った。

– COMBINE– バイオデータおよびモデル標準化を推進するコミュニティー– http://co.mbine.org– COMBINE 2015に参加し、コミュニティー連携を模索した。
– http://co.mbine.org/events/COMBINE_2015– OpenWorm– 線虫のコンピュータモデル作成を目指すオープンサイエンスプロジェクト– http://www.openworm.org– BDMLコンバータの開発が開始される見込み– https://github.com/openworm/tracker-commons/issues/11330

H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

（３）我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合

3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 文部科学省科学研究費補助事業・新学術
領域研究・学術研究支援基盤形成「先端バイオイメージング支援プラットフォー
ム」（H28年度〜H33年度）との連携– 「全国大学等バイオイメージング連携体
制の今後のあり方を考える会 」が発展的に改組– 総括支援の班員として大浪が参画• 第１回総括班会議– 2016年6月21日＠基生研– データの保管と公開に関して連携予定– Euro-Bioimaging、Global Bioimagingとの連携• Exchange of Experience I– 2016年6月8日〜10日@Heidelberg

Global Bioimaging Project

http://www.eurobioimaging.eu/content-page/global-bioimaging-project

GBI PROJECT STRUCTURE

WP5 Exchange of People

Facility
shadowing

Virtual platform
Training

WP3 Training for
facility staff

Training Courses
Facility staff

Virtual platform
Image data

WP4 Image data –Tools and Training

Training Courses
Image data

Access / Data / Quality

WP2 Exchange of Experience

International
workshops

GBI Website

WP1 Project Management

Management
Board

Recommendations

Collab.
Agree
ments

WP6 Outreach to other regions

Recommendation
Facility shadowing

Work
shops

http://www.eurobioimaging.eu/content-page/global-bioimaging-project（３）我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合

3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データベースの新規追加 公開中 公開準備中
統合
生物種

対象

顕微鏡の種類文献#画像

D. discoideum

分子

全反射照明蛍光顕微鏡

Komatsuzaki et al. 2014

D. discoideum

分子共焦点顕微鏡Watabe et al. 201510

C. elegans

核

微分干渉顕微鏡

Kyoda et al. 2013

26,640C. elegans

核共焦点, スピニングディスク共焦点, 落射蛍光顕微鏡

Toyoshima et al. 2016

13,954C. elegans

核

微分干渉顕微鏡

Tohsato et al.

4,512

C. elegans

核

微分干渉顕微鏡

Kyoda et al.

C. elegans

細胞

スピニングディスク共焦点顕微鏡

Takayama et al. 2016

13,500M. musculus

核

スピニングディスク共焦点顕微鏡

Bashar et al. 2012

2,800

M. musculus

発現

生物発光イメージングシステム

Harima et al. 2013146

M. musculus

細胞/分子スピニングディスク共焦点顕微鏡

Ochiai et al. 201561

M. musculus (iPS)

細胞/粒子

位相差顕微鏡Tanaka & Fujita 2015

培養細胞 (PC12)分子共焦点顕微鏡Watabe et al. 201531

培養細胞 (NRK-52E)

細胞/分子

落射蛍光顕微鏡

Aoki et al. 2013856

培養細胞 (CHO, MDCK)

細胞/分子

二光子励起顕微鏡

Matsuda et al. 2012289

培養細胞 (CHO)

細胞/分子インキュベーター（落射）蛍光顕微鏡

Matsuda et al. 2015290

培養細胞 (HEK293A), ES

細胞/分子多色発光イメージングシステム

Takai et al. 2015

培養細胞 (HT-1080)

細胞

FRETイメージングシステム

Kunida et al. 2012

培養細胞 (HeLa, U2OS)

細胞

全反射照明蛍光顕微鏡

Chinen et al. 2015

培養細胞 (MCF10A)

細胞

落射蛍光顕微鏡Matsumoto et al. 2016

300

NA

粒子

落射蛍光顕微鏡

Tanaka 2014

200

1,800

360x66x1142

14,573211

（３）我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合

3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合
2016年に統合、または統合予定の画像データの一部を下記に示す。
Dictyostelium
細胞

Mouse
胚性幹細胞

培養細胞

培養細胞

(Watabe et al. 2015)(Ochiai et al. 2015)(Aoki et al. 2013)(Matsuda et al. 2015)

C. elegans
神経細胞

Mouse由来
iPS細胞

培養細胞

培養細胞

(Toyoshima et al. 2016)(Tanaka and Fujita 2015)(Takai et al. 2015)（Kunida et al. 2012)

（３）我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合

3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• CDBの聞き取り調査を開始（7月6日〜8月29日）。

H27年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

（３）我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合

3b. 画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・
プラグインの開発• OMEROプラットフォームへの対応を開始した。
– OMEROは顕微鏡画像を管理するためのプラットフォームである。
– OMEROユーザーミーティグに参加し、OME-XMLに対する情報を取得した。
OMEROプラットフォーム

BDML/SSBD

BDML

SSBD
powered by OMERO(Allan et al. 2012)

（３）我が国の細胞生物学および発生生物学の画像データベースと生命動態システム科学のデータベースとの統合

3b. 画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・
プラグインの開発• 4D Image Communicationプラットフォーム（4D ICP）
への対応を開始した。
– 4D ICPは、画像管理および画像処理を行うためのプラットフォー
ムである。
– BDMLの入出力対応に向けて連携を開始、今年度中の対応を予定している。
4D ICP

BDML/SSBD

BDML

文部科学省 科学研究費補助金 新学術領域研究

共鳴誘導で革新するバイオイメージング
代表研究者：宮脇 敦史

SSBD(Morita et al. 2014)

H27年度の計画の達成状況

青：達成した研究目標
赤：未達成の研究目標(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合• 生命動態システム科学の3推進策がH26年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
• CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現• DBCLS、NBDCの担当者と議論し、最も適切なオントロジーを選択。
• 選択したオントロジーを使って、BDMLファイルのメタ情報をRDFにて追記。
• 追記したメタ情報を再利用しやすい形で管理、共有。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実• オンライン可視化ツールの描画速度の改善、トラッキング情報や遺伝子発現量情報の可視化。
• BDMLに対応した表現型解析ツールの拡張、解析ツール群のSSBDでの共有を推進。
• APIの充実、解析環境の整備。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携• BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
• 周辺分野で統一フォーマット開発の国際的な連携を推進しているグループとの協調・連携の最適解を検討。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合• 生命動態システム科学の3推進策の研究者、および「全国大学等バイオイメージング連携体制の今後のあり方を考える会」の構成メンバーと議論し、画像データベースの統合の方針を決定。
• 代表的な5種類程度の画像データを試験的にデータベースに統合。
(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発• OMEROとの連携をさらに深化。
• OMEROとImageJ間のROI情報の変換に関する情報やOMEROで管理している画像のメタ情報の有効的な活用法の情報の取得

H28年度の目標、当初計画(1a)生命動態システム科学の最新データの継続的な統合•
生命動態システム科学の3推進策がH27年度中に論文発表した定量データをSSBDから公開。
•
CREST生命動態の2期および3期のヒアリングの実施。
(1b) RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現•
定量・画像データのメタ情報を効率的に記述できるオントロジーを整備 。
•
SSBDに登録された定量・画像データに対するメタ情報をRDF/オントロジーで記述し、RDFトリプルストアを公開 。
(1c)データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実•
当初計画を変更。本項目の開発は実施しない。
(2a)データベース統合化の中長期的な体制の構築•
プロジェクト・グループの委員交代のルール等を整備 。
(2b)生命動態の定量データを記述するフォーマットの大規模データへの対応と国際連携•
BDMLのHDF5バイナリフォーマットへの対応。
•
Omics BDMLの開発を推進し、上記BDMLの変更箇所を引き継ぐかたちでアップデート。
(2c)データベース登録作業等の簡素化・効率化•
データベースに格納した情報から所定のフォーマットの定量データを自動生成するシステムを構築し、BDMLのバー
ジョンアップ時の作業を簡素化 。
(2d)データベースのオープンソース化（追加）•
データベースのオープンソース化を実施。
(3a)細胞生物学および発生生物学の画像データベースの統合•
生命動態システム科学の3推進策の研究室の代表的な動画像データを統合。
•
細胞生物学会、発生生物学会と、動画像の公開について議論 。
•
理研CDBで産出される顕微鏡画像の収集を開始(3b)画像処理ソフトなどに対応したアプリケーション・プラグインの開発•
国内で使用されている主要な画像処理ソフトウェアに対して、SSBDに登録された画像の利用を促進するアプリケー
ション・プラグインの開発を開始•
OMEROとの連携をさらに深化。

（１）我が国の生命動態システム科学のデータベースの統合化の発展的継続

2c.

データベース登録作業等の簡素化・効率化• HDF5を基盤としたデータベースに移行する。
– データベースの登録、更新作業の負担を軽減する。
– データベースから所定のフォーマットのファイルを自動生成する。
– 現在、システムを設計中で、今年度中の実装完了を予定している。
従来のSSBD

新しいSSBD
BDML
B

BDML
A
BDML
B

…

BDML
A

ウェブ
サーバー

ウェブ
サーバー

従来の
SSBD

新しい
SSBD

h5serv

メタデータ

PostgreSQL
メタデータ
image

image

JSON

JSON

BDML
A

BDML
B

データ本体

h5serv

PostgreSQL

JSON

JSON
B

HDF5
A

image

BD5
A

BDML
A

フォルダA

HDF5
B

image

BD5
B

BDML
B

A
フォルダB

43

（２）我が国の生命動態システム科学のデータベース統合の中長期的な継続を可能にする体制と仕組みの構築

2d.

データベースのオープンソース化（新規追加）• データ共有の推進をはかるためOpenSSBDを開発した。
– 国内外の研究グループが独自に定量データを公開できる。
– ストレージ・データ処理・ダウンロード負荷を分散できる。
– ソースはGitHub、イメージはDocker Hubにて公開中である。
– メタ情報をサーバ間で共有し合う仕組みを構築する予定である。
https://github.com/openssbd

http://hub.docker.com/openssbd/public

SSBD
OpenSSBD
Web service for clients
Search & Download

REST API

Visualiza on

Web applica on server
OMERO

Databasee

Original
fil s

Microscopy images

Django framework

Database
e

BDML
fil s

Quan ta ve data

So waretools

44

研究開発のスケジュール
研究項目
1a. 生命動態システム科学の最新データの継続的な統合
1b. RDF/オントロジーを利用したデータベース連携の実現

1c. データベースツールおよび解析ソフトウェアの充実
2a. データベース統合化の中長期的な体制の構築
2b. 生命動態の定量データを記述するフォーマッ
トの大規模データへの対応と国際連携
2c. データベース登録作業等の簡素化・効率化
2d. データベースのオープンソース化
3a. 細胞生物学および発生生物学の画像データ
ベースの統合3b. 画像処理ソフトなどに対応したアプリケー
ション・プラグインの開発

H27年度

H28年度

H29年度

外部発表
原著論文
1. Atupelage, C., Kyoda, K., Onami, S., and Nagahashi, H.* Cytoplasmic motion visualization andanalysis of C. elegans embryo. Proceedings of the International Conference on Biology andBiomedical Engineering, 27-32 (2015).
2. Han, X., Tohsato, Y., Kyoda, K., Onami, S., Nishikawa, I., and Chen, Y.*: Nuclear detection in 4D
microscope images using enhanced probability map of top-ranked intensity-ordered descriptors.
Proceeding of the 3rd Asian Conference on Pattern Recognition (2015).
3. Takayama, J., and Onami, S.* The sperm TRP-3 channel mediates the onset of a Ca2+ wave in thefertilized C. elegans oocyte. Cell Rep. 15, 625-637 (2016) .
4. Tohsato, Y., Ho, K. H. L., Kyoda, K., and Onami, S.* SSBD: a database of quantitative data of
spatiotemporal dynamics of biological phenomena. Bioinformatics, doi:
10.1093/bioinformatics/btw417 (2016).
招待講演
1. 大浪修一: 生命動態のオープンデータとその活用例. Code for Kosen勉強会#3, 明石, 2015年5月2日.
2. 大浪修一: バイオイメージ・インフォマティクスが切り開く生命科学の未来, 第１回理研・産総研共同シンポジ
ウム, 東京, 2015年6月29日.
3. Onami, S.: Data-driven modeling of embryogenesis. QBiC Symposium 2015: High-Dimensional Datafor the Design Principles of Life, Suita, Japan, Aug 24-26, 2015.
4. 大浪修一: 生命動態情報と細胞・発生画像情報の統合. トーゴーの日シンポジウム2015, 東京, 2015年10月56日.
5. 大浪修一: 生命科学のオープンデータとその可視化の可能性. SIGGRAPH Asia 2015, 神戸, 2015年11月2日5日.
6. 大浪修一: データ駆動型解析による多細胞生物の発生メカニズムの解明. 京都大学学術情報メディアセンターセ
ミナー「ビッグデータと生命科学」, 京都, 2015年12月22日.
7. Onami, S.: Data-driven analysis of the mechanism of animal development. CREST International
Symposium on Big Data Application, Tokyo, Japan, Mar 4-5, 2016.
8. Onami, S.: Causality network of biological data. The 9th IEEE Pacific Visualization Symposium(PacificVis 2016), Taipei, Taiwan, Apr 19-22, 2016.
学会発表
口頭発表：国内６件、国際４件
ポスター発表：国内18件、国際14件

2016年4月8日 プレスリリース

2016/4/8 神戸新聞に記事掲載

（4）その他

4a. 人材育成・啓蒙活動
•

人材育成
–
–

•

講義（筑波大学）
SIGGRAPH Asia 2015 (2015年11月2日〜5日@神戸）• SSBDのデータを用いたOpen dataコンテストを開催。
• Code for Kosenで講義（2015年5月2日＠明石高専）• 京都大学で講義（2015年5月11日）

啓蒙活動
–
–
–

理研サイエンスセミナーVIII

JSTサイエンスチャンネル「生命科学の革新！バイオイメージ・
インフォマティクス」（2015年1月30日配信）
理研サイエンスセミナーVIII 横からみる◯◯、科学を見る角度（2015年2月19日＠大阪）
資生堂主催「LINK OF LIFE さわる。ふれる。美の第実験室展（2015年10月23日〜28日＠資生堂銀座ビル）

SIGGRAPH Asia 2015

JSTサイエンスチャンネル

http://www.riken.jp/pr/blog/2015/150303_1/

LINK OF LIFE

https://sites.google.com/site/siggraphasia2015democontest/data

http://http://sciencechannel.jst.go.jp/M140001/detail/M140001016.html

http://linkoflife.shiseidogroup.jp/?rt_pr=tr427