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MOCCS-DB:
ヒト転写因⼦認識配列の多様性データベース○⽥原沙絵⼦１,2、⼟屋貴穂1,3、松澤亮輔1,4、尾崎遼1,3,5
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筑波⼤学医学医療系 バイオインフォマティクス研究室
筑波⼤学医学群医学類
筑波⼤学⼈⼯知能科学センター
筑波⼤学⼤学院⼈間総合科学学術院
フロンティア医科学学位プログラム
5. 理化学研究所 ⽣命機能科学研究センター
バイオインフォマティクス研究開発チーム

トーゴーの⽇シンポジウム2022

Licensed under a Creative Commons 表⽰4.0国際ライセンス©2022 （筑波⼤学医学医療系 バイオインフォマティクス研究室）

MOCCS-DB : ヒト転写因⼦認識配列の多様性データベース
背景：
転写因⼦は6-12bpのDNA配列を認識し、遺伝⼦発現調節する。
転写因⼦認識配列の多様性に着⽬したウェブデータベースは存在しない。
⽬的
転写因⼦認識配列の多様性に着⽬したウェブデータベースを作成する。
⽅法
ChIP-AtlasのChIP-seqデータを解析して得られたデータ(MOCCS profile)を⽤いて、4種類の機能を実装した。

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MOCCS-DB : ヒト転写因⼦認識配列の多様性データベース
10,000個以上のヒトChIP-seqデータを解析したデータを搭載！

~ 機能⼀覧 ~1. Find TF-binding k-mers
2. Differential k-mers detection (Cell types)
Differential k-mers detection (TFs)
3. TF-binding k-mer similarity analysis
4. SNP-affected TFs / Cell types prediction＊TF = 転写因⼦

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MOCCS-DB でわかること‒ 1

Find TF-binding k-mers• 転写因⼦の認識配列が結合特異性スコア(MOCCS2score)の付随したk-merでわかる• ⾃分のChIP-seq FASTAファイルをアップロードすると転写因⼦の認識配列がk-merでわかる〈出⼒結果〉〈⼊⼒〉

k-mer＊Antigen =ChIP-seqの抗原(=転写因⼦)

結合特異性スコア(MOCCS2score)

FOXA1, Breastにおける転写因⼦認識配列がk-merと結合特異性スコアでわかる！
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MOCCS-DB でわかること‒ 2

Differential k-mers detection＊Differential k-mer : 2つのChIP-seqサンプル間で結合特異度に差があるk-mer

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MOCCS-DB でわかること‒ 2

Differential k-mers detection (細胞型間)＊Differential k-mer : 2つのChIP-seqサンプル間で結合特異度に差があるk-mer〈⼊⼒〉〈出⼒結果〉

異なる細胞型のChIP-seqサンプルを選択

異なる細胞型間のdifferential k-merがわかる

軸の値：
MOCCS2score(結合特異性スコア)

細胞型間で結合特異性の異なる認識配列(k-mer)がわかる！
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MOCCS-DB でわかること‒ 2

Differential k-mers detection (転写因⼦間)＊Differential k-mer : 2つのChIP-seqサンプル間で結合特異度に差があるk-mer〈⼊⼒〉
異なる転写因⼦のChIP-seqサンプルを選択〈出⼒結果〉
異なる転写因⼦間のdifferential k-merがわかる

軸の値：
MOCCS2score(結合特異性スコア)

2つの転写因⼦間で、結合特異性の異なる認識配列(k-mer)がわかる！
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MOCCS-DB でわかること‒ 3

TF-binding k-mer similarity analysis
TF-binding k-merの類似性を表⽰する。細胞型ごとの認識配列の多様性を表⽰する。
〈出⼒結果〉〈⼊⼒〉
2種類の転写因⼦

1. 各転写因⼦の細胞型ごとの認識配列多様性

2. TF間の認識配列類似性

認識配列の類似性が細胞型で変わる転写因⼦がわかる！
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MOCCS-DB でわかること‒ 4

SNP-affected TFs/Cell types prediction
転写因⼦結合領域にあるSNPが影響するTFs / Cell typeを予測できる＊|ΔMOCCS2score|が⼤きいほどSNPが転写因⼦結合に与える影響が⼤きい〈⼊⼒〉
興味のある疾患・表現型 or ⼿持ちのSNP list

〈出⼒結果〉
SNPの影響が多いと予測されたTFs / Cell types↑棒の⾊が転写因⼦ごとに塗り分けられ、|ΔMOCCS2score|が⼤きい順に並び替えてあるある疾患のSNPが影響する転写因⼦・細胞型が予測できる！
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謝辞
Ø ΔMOCCS2score計算アルゴリズム⽅法開発
松本 拡⾼ 博⼠ (⻑崎⼤学)
Ø ChIP-Atlasについて技術⾯のアドバイス⼤⽥ 達郎 博⼠ (DBCLS), 沖 真弥 博⼠ (京都⼤学)
Ø 解析技術⾯のアドバイス中⼾ 隆⼀郎 博⼠ (東京⼤学)
⾕澤 靖洋 博⼠ (NIG), ⽯井 学 博⼠ (Workflow meetup)Ø 解析環境本研究は、情報・システム研究機構 国⽴遺伝学研究所が有する遺伝研スーパーコンピュータシステムを利⽤しました

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