研 究 開 発 中 間 報 告 書「エピゲノミクス統合データベースの開発と機能拡充」
沖 真弥 | 九州大学 大学院医学研究院 講師

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研究開発実施の概要■ChIP-seq データの毎月更新（沖・浜本）
研究を開始した 2017 年 4 月より毎月データ更新を行った。2019 年 10 月までの追加件数

は 46,031 件である。現時点で合計 105,235 件のデータが公開されている。

■Bisulfite-seq データの追加（三浦・沖）Bisulfite-seq のためのアライメントツールの選定、および NIG supercomputer への実装をおこなった。

■生物種の追加（沖）ラットの ChIP-seq データの追加を図った。また、シロイヌナズナのデータ収集を行うための準備を進めた。

■レファレンスゲノムの刷新

ユーザからの要望で、最新のレファレンスゲノムに対応させるための解析パイプラインを構築した。
■キュレーションの効率化（沖・浜本）
これまでのキュレーション履歴の見直しをおこない、記載のための粒度設定、分類の見直し、
およびエラーの修正などを進めた。また、機械学習によるキュレーション作業の自動化プロ
グラムを開発した。
■他のデータベースとの連携（沖・川路）
UCSC genome browser, DBKERO, DeepBlue Epigenomic Data Server, jPOST との連携を進めた。

■広報活動（沖）ChIP-Atlas の初報論文を EMBO Reports 誌に報告し、九州大学／ROIS／JST／AMED で共同プレスリリースをおこなった。国内外で 51 件の学会、研究セミナーや NBDC が主催す
る AJACS 講習会やトーゴーの日シンポジウムなどで ChIP-Atlas に関する発表を行うとともに、

ChIP-Atlas の紹介パンフレットを配布した。

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研究開発実施体制
1. 各グループの担当項目(1) 沖グループ（研究代表者グループ）■ChIP-seq データの毎月更新■Bisulfite-seq データの追加■生物種の追加■キュレーションの効率化■他のデータベースとの連携■広報活動(2) 三浦グループ（主たる共同研究者グループ(1)）■Bisulfite-seq データの追加（三浦・沖）(3) 浜本グループ（主たる共同研究者グループ(2)）■ChIP-seq データの毎月更新（沖・浜本）■キュレーションの効率化（沖・浜本）(4) 川路グループ（主たる共同研究者グループ(3)）■他のデータベースとの連携
2. 有識者会議等
該当なし

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研究開発の目的、実施内容及び成果
1. 研究開発対象のデータベース・ツール(1) データベース
正式名称

ChIP-Atlas

略称

ChIP-Atlas

概要
http://chip-atlas.org(2) ツール等
該当なし
2. 達成目標及び実施計画(1) 当初の実施計画・達成目標
本研究開始当初に立案した計画を下表に示す（グレーの項目は４年次以降の計画）。

(2) 期間中に追加・削除・変更した実施計画・達成目標
ユーザからの要望が多い、下記の項目を追加実施中である。
・レファレンスゲノムの刷新（2019〜2021 年度）。
・ATAC-seq データの追加（2019〜2021 年度）。
3. 実施内容(1) 実施内容■ChIP-seq データの毎月更新（沖・浜本）
研究を開始した 2017 年 4 月より毎月データ更新を行った。2019 年 10 月までの追加件数は 46,031 件である。現時点で 105,235 件のデータが公開されている。このように絶え間なく継続できたのは、浜本グループとのキュレーションの効率化（後述）と解析パイプラインの刷新によるところが大きい。とくに、転写因子同士の共局在性を評価する ChIP-Atlasの「Colocalization」というツールのためのデータ作成では、数千件もの ChIP-seq データの類似性をペアワイズで計算するため、計算時間が 1 ヶ月近くかかっていたが、それをマル

チスレッド化するよう株式会社 Rhelixa に依頼してプログラムの刷新を行ったところ、1–2 日
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程度で完了できるようになった。また、解析パイプラインの実行をよりスムーズに進めるため、
毎月、数行のコマンドを入力するだけで新規データの追加登録が完遂できるよう改変した。
■Bisulfite-seq データの追加（三浦・沖）
三浦グループが中心となり、株式会社 Rhelixa との協同で Bisulfite-seq のためのアライメ

ントツールの評価をおこなった。Tsuji J, et al. Brief Bioinform. 2016 にある約 20 のア

ルゴリズムについて、計算時間、マルチスレッドの可否、メモリ使用量、マッピング率や、NI

G supercomputer への移植性について検討した結果、Bismark が最も高いパフォーマンスを示したため、これが公開ツールの中では最もパイプライン構築に適していると判断した。
これとは別に、三浦がこれまで自身で開発・運用を行ってきた BMap をはじめとする一連のマッピングツールは、論文未発表であるため見送る予定であったが、株式会社 SRA との協同開発によりパフォーマンスが向上したため、これを採用することとした。とくに、NIG supercomputer でも実行できるように改変し、また高速かつ低容量で計算できることを目的に、ネットワーク負荷や処理の冗長性を減少させ、gzip で圧縮されたファイルを直接入出力するための機能拡張を行った。

三浦が開発したツール群を評価するため、NCBI-SRA に登録された全ゲノム Bisulfite-seq（WGBS）の実験データのうち、リード塩基数が 20 億以上の 315 データセット（平均 72億塩基／データセット）についてマッピングとメチル化率計算を逐次的に行ったところ、１ヶ月弱で完了したことから、一つのデータセットの計算は 2 時間程度で済むことが示された。

これは NIG supercomputer で毎月更新を行うには十分なスペックであるため、現在、更新
パイプラインへの組み込みを進めている。
■生物種の追加（沖）沖グループが中心となり、ラットの ChIP-seq データの追加を図った。おもな開発項目は以下の通り。

1. レファレンスゲノムの選定：rn6

2. マッピングやその他の計算のためのライブラリファイル作成。

3. 計算パイプラインの刷新。

4. 更新された SRA データの自動収集プログラムの作成。

5. キュレーションのための controlled vocabulary の収集。
6. 転写因子名を official gene symbol に統一。

7. キュレーションのための補助ツールの改訂。

8. NBDC のファイルサーバへの転送スクリプトの刷新。

9. Web インターフェースの刷新（DBCLS の大田達郎氏に依頼）

このように大幅な改訂や刷新を勧め、2018 年 1 月よりラットの ChIP-seq データを一般公開した。

また、シロイヌナズナのデータ収集を行うため、レファレンスゲノムを TAIR 10 に設定し、上記ステップの 4 まで進めた。

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■サンプルキュレーションの効率化（沖・浜本）
浜本グループが中心となり、これまでのキュレーション履歴の見直しを進めた。特に、どのレベルまで書き下すかという問題について議論を進めた。例えば白血病は病態の違いから[急性／慢性] [骨髄性／リンパ性] までの分類が必要である一方、乳がんのサブタイプは明確でないことが多いため「Breast cancer」までにとどめるべきなど、ある程度の基準が得られた。分類クラスの再検討もおこない、たとえば “Bone marrow cells” は当初 “Bone”

クラスにしていたが、血球関連の研究に使用されることのほうが多いため “Blood” クラスに変更した。また、ヒト ES 細胞は株間における性質の差異が大きいことが知られているため、H
1, H7, や H9 などの株名を明記することとした。また、細かいスペルミスや明らかな間違い（例えば転写因子 Ncor2 や Clock が、なぜか Ctcf となっていた）のほか、原因不明の文字

化けがたくさん存在することを見出し、それらの修正を進めた。2018 年度は本研究開始時（2017 年 4 月）までのキュレーション履歴の見直しをすべて完了した。しかし先述の通り、その後追加されたデータは 46,031 件もあるため、今後はそれらについても再検討を進めていく。

瀬々潤アドバイザーに協力を仰ぎ、機械学習によるキュレーション作業の自動化プログラ

ムを開発していただいた。データ投稿者が記載したサンプルメタデータの文字列を文字 n-g

ram 法（n=3〜7）で分割したものを入力データとし、キュレータが修正した結果の文字列を正解データとして与える。これをサポートベクターマシン (SVM) 法で分類することにより学習させた。これを 10-fold cross validation により評価したところ、10 回以上の頻出歴のある正解データについては約 9 割以上の正答率が得られた。10 回未満のデータについては正答率が極端に下がるためさらなる精度向上の余地はあるが、まずはその実用を優先すべ

く、株式会社 Rhelixa との協同開発により、NIG supercomputer へ実装した。また毎月の更新に合わせて、キュレーション履歴を再学習し、新規のサンプルメタデータに対する予測結果を返すプログラムを開発した。これによりキュレーションの精度向上とともに作業時間が大幅に短縮され、なおかつ入力ミスなども低減できた。
■他のデータベースとの連携（沖・川路）
ChIP-Atlas データの RDF 化は、沖グループと DBCLS の大田達郎 特任助教が進めている。

データベース連携は当初、RDF 化の完了後に行う予定であったが、ユーザの利益を優先するため、下記の連携を前倒ししておこなった。
ゲノムブラウザ

川路グループが中心となり、ChIP-Atlas データを UCSC genome browser でも閲覧出来るようにするための開発を実施した。ChIP-Atlas の Peak Browser のデータは別のゲノム

ブラウザ (IGV) に特化した BED9+GFF3 フォーマットであることから、それを全て BigBed

形式へと変換した。また、組み合わせて見ることの多いデータ (特定の因子に関する

様々な臓器・細胞でのプロファイル等) について単一のデータファイルとして編成しなおすことで、より円滑な閲覧を実現した。つぎにこれを UCSC data hub 用のファイルサーバにインポートし、Custom tracks として閲覧する為の設定を整えた。これにより、ChIP-Atlas の Peak Browser のデータが IGV だけでなく UCSC genome browser でも閲覧できる
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ようになった。また同様に、東京大学の鈴木穣 教授と共同し、DBKERO のゲノムブラウザ
でも Peak Browser のデータが閲覧できるようになった。
DeepBlue
DeepBlue Epigenomic Data Server (http://deepblue.mpi-inf.mpg.de; Albrecht, etal. Nucleic Acids Res. 2016) との連携を構築した。これはドイツ Max Planck Institut

e の Felipe Albrecht 氏が開発した、様々なオミクスデータを Web 上で横断的に統合解析できるサービスであるが、ChIP-seq データについては ENCODE や Roadmap Epigeno

mics などの大型プロジェクトのデータ（しかしながら全ての public ChIP-seq データの２割ほどにすぎない）しか利用できなかった。Albrecht 氏が福岡に訪問した際に共同プロ

ジェクトを提案したところ、ChIP-Atlas に収蔵される全てのデータが DeepBlue サーバにインポートされ、これらのデータをそのサービス内で利用可能となった。これにより、例えば
特定のゲノム領域に結合する転写因子を ChIP-Atlas データから引き出し、それらを発現する細胞を transcriptome データから抽出する、といったオミクスデータ横断的な再解析が可能となっている。
jPOST
京都大学の石濱泰 教授らによるプロテオームデータベース jPOST では異なる細胞間で発現量が異なるタンパク質を抽出することができる。そのようなタンパク質をコードする遺伝子群の周辺に結合するような転写因子は、それら遺伝子群のマスター制御因子と考えられるが、その探索は ChIP-Atlas の Enrichment Analysis にこのような遺伝子群を sub

mit すれば得られる。この一連の作業をよりシンプルに行えるようにすべく、jPOST で得られたタンパク質名を ChIP-Atlas の Enrichment Analysis へと自動入力するようなシステ

ムの構築を進めた（DBCLS 守屋勇樹 特任助教との共同開発）。また、以前までは ChIP-

Atlas の Enrichment Analysis では official gene symbol しか対応できていなかったが、
jPOST との連携に伴い、UniProt ID や RefSeq gene ID も受け入れられるよう、システムの変更を進めた。

■広報活動（沖）2018 年 11 月、EMBO Reports 誌に ChIP-Atlas の初報論文を報告し、九州大学／ROIS／

JST／AMED で共同プレスリリースをおこなった。沖グループが中心となり本研究開発開始以降、国内外で 51 件の学会、研究セミナーや NBDC が主催する AJACS 講習会やトーゴーの日シンポジウムなどで ChIP-Atlas に関する発表を行った。特に最近は ChIP-Atlas のハンズ
オンセミナーが好評であり、参加者の持参したパソコンで ChIP-Atlas を実際に使ってもらいながら、新規ユーザの獲得に努めている。ChIP-Atlas を紹介するためのパンフレットをアダチデザイン研究所に作成してもらい、上記のセミナーや学会の展示ブースなどでこれまでに1,000 部以上を配布した。

(2) 「対象とするデータベース条件」のうち採択時に未達成であった項目の対応状況該当なし。
(3) 統合化推進プログラムの他のチームや DBCLS との連携

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■統合化推進プログラムの他の研究チーム「(1) 実施内容」で述べたとおり、jPOST と DBKERO との連携を進めた。
■DBCLS

大田達郎 特任助教は、ChIP-Atlas の黎明期より開発に協力いただいているが、本研究が開始した 2017 年 4 月以降後も引き続き関わっていただいている。とくに、毎月のデータ更新の際は、同氏が作成した web アプリとユーザインターフェースを更新していただいている。
また、日頃のサーバメンテナンス、2018 年 6 月にはサーバのアカウント移行、上述したデー

タの RDF 化やデータベース連携（UCSC Genome Browser, DBKERO, jPOST）、後述の原著論文や著作の共同執筆など、幅広い協力をいただいている。

小野浩雅 特任助教は、ChIP-Atlas のマニュアル動画を作製し、統合 TV を通じて公開していただいた。守屋勇樹 特任助教は jPOST の連携を進めていただいた。また SPARQLTH

ON や BioHackathon などを通じて、五斗進 教授、片山俊明 特任准教授、川島秀一 特任准教授、畠中秀樹 特任准教授、箕輪真理 特任准教授、千葉啓和 特任助教、内藤雄樹

特任助教、仲里猛留 特任助教などからセマンティックウェブ技術やデータベース統合化技術について助言をいただいている。

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主要なデータベースの利活用状況
1. アクセス数(1) 実績
表 研究開発対象の主要なデータベースの利用状況（月間平均）
種別

2016 年度

ユニーク IP 数
ページ数2017 年度

2019 年度

2018 年度

2,589

79,474(9 月末時点)

781

103,188651

139,035(2) 分析
2018 年 6 月にサーバを切り替えて以降、AWStats で集計したユニーク IP 数が激減している。
システム上の問題が原因で本来計数されるべきアクセスが除外されていた可能性があり、現在、精査中である。

一方、2019 年 10 月現在、ChIP-Atlas を引用した論文が 109 件確認されている（Google s

cholar で検索し、全文を閲覧して引用されていることを確認）。2017 年以降、一年間に引用される論文数が毎年倍増しており、上述の広報活動による効果が現れているものと思われる。

2. データベースを利用して得られた研究成果・産業応用の例■研究成果
ChIP-Atlas を引用した論文はすべて同サイトから公開している（http://chip-atlas.org/publica

tions）。ChIP-Atlas の Peak Browser は特に人気が高く、興味のある遺伝子の発現制御機構を解析するために、エンハンサー領域の推定やそこに結合する転写因子の特定に使われている。また Enrichment Analysis も人気があり、様々な遺伝子群やゲノム領域群を入力してそれらのマスター制御因子の特定に使われている。遺伝子を入力した例では、老化やガン化に伴って発現変化する遺伝子の上流因子を特定した論文 (Chatterjee, S. et al. Breast Canc
er Res Treat, 2018; Onodera, Y. et al. Aging Cell, 2017 など) がある。またゲノム領域9

群を入力した例では、遺伝子発現と関連する SNP（いわゆる eQTL）のゲノム座標や、動物の体型や機能の進化に関連するゲノム領域を解析した論文 (Ferris, E., et al. Cell Rep, 201
8; Ishigaki, K. et al. Nat Genet, 2017) がある。

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14

88. F. Mao et al., EpiDenovo: A platform for linking regulatory de novo mutations
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91. J. Chè neby, M. Gheorghe, M. Artufel, A. Mathelier, B. Ballester, ReMap 2018: An
updated atlas of regulatory regions from an integrative analysis of DNA-binding
ChIP-seq experiments. Nucleic Acids Res. 46, D267–D275 (2018).
92. R. Dré os, G. Ambrosini, R. Groux, R. C. Pé rier, P. Bucher, MGA repository: A curated data resource for ChIP-seq and other genome annotated data. Nucleic Acids
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94. Z. Kalender Atak et al., Identification of cis-regulatory mutations generating denovo edges in personalized cancer gene regulatory networks. Genome Med. 9, 80(2017).
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96. T. Umeyama, T. Ito, DMS-Seq for In Vivo Genome-wide Mapping of Protein-DNA
Interactions and Nucleosome Centers. Cell Rep. 21, 289–300 (2017).
97. A. Naderi, C1orf64 is a novel androgen receptor target gene and coregulator th
at interacts with 14-3-3 protein in breast cancer. Oncotarget. 8, 57907–57933 (2017).
98. Y. Chen, M. Widschwendter, A. E. Teschendorff, Systems-epigenomics inference of transcription factor activity implicates aryl-hydrocarbon-receptor inactivation asa key event in lung cancer development. Genome Biol. 18, 236 (2017).
99. T. Sanosaka et al., DNA Methylome Analysis Identifies Transcription Factor-Based Epigenomic Signatures of Multilineage Competence in Neural Stem/Progenitor
Cells. Cell Rep. 20, 2992–3003 (2017).
100. O. Govaere et al., The PDGFRα-laminin B1-keratin 19 cascade drives tumor progression at the invasive front of human hepatocellular carcinoma. Oncogene. 36,
6605–6616 (2017).
101. M. Yoshihara et al., Hotspots of De Novo Point Mutations in Induced Pluripote
nt Stem Cells. Cell Rep. 21, 308–315 (2017).
102. F. K. Turrell et al., Lung tumors with distinct p53 mutations respond similarly
to p53 targeted therapy but exhibit genotype-specific statin sensitivity. Genes De
v. 31, 1339–1353 (2017).
103. M. H. Guo et al., Comprehensive population-based genome sequencing provide
s insight into hematopoietic regulatory mechanisms. Proc. Natl. Acad. Sci. 114, E
327–E336 (2017).
15

104. T. Kehl et al., RegulatorTrail: A web service for the identification of key transcriptional regulators. Nucleic Acids Res. 45, W146–W153 (2017).
105. K. Matsuda et al., ChIP-seq analysis of genomic binding regions of five majortranscription factors highlights a central role for ZIC2 in the mouse epiblast ste
m cell gene regulatory network. Development. 144, 1948–1958 (2017).
106. K. Ishigaki et al., Polygenic burdens on cell-specific pathways underlie the riskof rheumatoid arthritis. Nat. Genet. 49, 1120–1125 (2017).
107. K. Tanegashima et al., Epigenetic regulation of the glucose transporter gene Sl
c2a1 by β-hydroxybutyrate underlies preferential glucose supply to the brain of f
asted mice. Genes to Cells. 22, 71–83 (2017).
108. I. Yevshin, R. Sharipov, T. Valeev, A. Kel, F. Kolpakov, GTRD: A database of transcription factor binding sites identified by ChIP-seq experiments. Nucleic Acids
Res. 45, D61–D67 (2017).
109. N. Sugeno et al., α-Synuclein enhances histone H3 lysine-9 dimethylation andH3K9me2-dependent transcriptional responses. Sci. Rep. 6, 36328 (2016).
■産業応用

ChIP-Atlas データを利用したプロジェクトとして企業との共同研究を進めている（二件が共同研究進行中、三件が NDA または共同研究契約準備中）。

3. その他なし。

16

今後の展開ChIP-Atlas の広報活動を通じて、ChIP-seq や Bisulfite-seq だけでなく、ATAC-seq や HiC な

どのデータにも対応してほしいとの要望があるため、それらの実験データを可視化できるように取り組んでいきたい。また近年、ChIP-seq とは別のアプローチでタンパク質-ゲノム相互作用を解析する手法（ChRO-seq や ChIL-seq など）も開発されており、手法の簡便さと少数細胞でも可能なため今後急速にデータが増加すると思われる。それらのデータ解析と公開にも取り組んでいきたい。

ChIP-Atlas は 100 件以上の論文に引用されており、すでにさまざまな研究分野に活用されていることや企業でも利用されていることはすでに§4 で述べた。あらゆる生命科学分野においてエピゲノミクスデータは根本かつ重要な情報であるため、今後も基礎科学だけでなく医療や創薬などに貢献できる。

また§8 で後述するように申請者は新規のゲノミクス手法（特願 2019-094216）を開発しており、これにより特定の組織の遺伝子発現やエピゲノム情報が正確に解析できる。その結果をChIP-Atlas で再解析することで、各組織のマスター制御因子の特定が可能となるため、ダイレ
クトプログラミング技術や組織工学などへの貢献が期待される。

17

自己評価
§3 に記載したように、当初の目標をおおむね達成できている。また§4 に記載したように、C
hIP-Atlas は世界中の研究者に使われ、論文に引用されているため、本プログラムの「科学的知見を容易に閲覧・参照」「関連分野の有用情報の発見」「大規模解析によって新たな知見を見いだす」「科学技術イノベーションの創出」などに貢献できている。

18

外部発表等
1. 原著論文発表(1) 論文数概要
種別

発行済論文

国内外

件数

国内（和文）

0件

国際（欧文）

未発行論文

国内（和文）(accepted, in press 等)

国際（欧文）

11 件
0件

0件

(2) 論文詳細情報
1. Lizio M, Abugessaisa I, Noguchi S, Kondo A, Hasegawa A, Hon CC, de Hoon M,
Severin J, Oki S, Hayashizaki Y, et al. 2019. Update of the FANTOM web resourc
e: expansion to provide additional transcriptome atlases. Nucleic Acids Res 47: D
752–D758. (DOI: 10.1093/nar/gky1099).
2. Wu Z, Rao Y, Zhang S, Kim E, Oki S, Harada H, Cheung M, Jung H. 2019. Cis‐ control of Six1 expression in neural crest cells during craniofacial development. D
ev Dyn dvdy.109. (DOI: 10.1002/dvdy.109).
3. Miura F, Shibata Y, Miura M, Sangatsuda Y, Hisano O, Araki H, Ito T. 2019. Highly efficient single-stranded DNA ligation technique improves low-input whole-geno
me bisulfite sequencing by post-bisulfite adaptor tagging. Nucleic Acids Res (DOI:
10.1093/nar/gkz435).
4. Oki S, Ohta T, Shioi G, Hatanaka H, Ogasawara O, Okuda Y, Kawaji H, Nakaki R,
Sese J, Meno C. 2018. ChIP‐Atlas: a data‐mining suite powered by full integratio

n of public ChIP‐seq data. EMBO Rep 19: e46255. (DOI: 10.15252/embr.2018462
55).
5. Miura F, Ito T. 2018. Post-Bisulfite Adaptor Tagging for PCR-Free Whole-Genome
Bisulfite Sequencing. Methods Mol Biol 1708: 123–136. (DOI: 10.1007/978-1-493
9-7481-8_7).
6. Miura F, Fujino T, Kogashi K, Shibata Y, Miura M, Isobe H, Ito T. 2018. Triazole
linking for preparation of a next-generation sequencing library from single-strand
ed DNA. Nucleic Acids Res (DOI: 10.1093/nar/gky452).
7. Oki S, Ohta T, Shioi G, Hatanaka H, Ogasawara O, Okuda Y, Kawaji H, Nakaki R,
Sese J, Meno C. 2018. Integrative analysis of transcription factor occupancy at enhancers and disease risk loci in noncoding genomic regions. bioRxiv 262899. (DOI: 10.1101/262899).
8. Semba Y, Harada A, Maehara K, Oki S, Meno C, Ueda J, Yamagata K, Suzuki A,
Onimaru M, Nogami J, et al. 2017. Chd2 regulates chromatin for proper gene expression toward differentiation in mouse embryonic stem cells. Nucleic Acids Res
45: 8758–8772. (DOI: 10.1093/nar/gkx475).
9. Matsuda K, Mikami T, Oki S, Iida H, Andrabi M, Boss JM, Yamaguchi K, Shigeno
bu S, Kondoh H. 2017. ChIP-seq analysis of genomic binding regions of five major transcription factors highlights a central role for ZIC2 in the mouse epiblast s
19tem cell gene regulatory network. Development 144: 1948–1958. (DOI: 10.1242/
dev.143479).
10. Sanosaka T, Imamura T, Hamazaki N, Chai M, Igarashi K, Ideta-Otsuka M, Miura
F, Ito T, Fujii N, Ikeo K, et al. 2017. DNA Methylome Analysis Identifies Transcr
iption Factor-Based Epigenomic Signatures of Multilineage Competence in Neural
Stem/Progenitor Cells. Cell Rep 20: 2992–3003. (DOI: 10.1016/j.celrep.2017.08.08
6).
11. Ohshima K, Nojima S, Tahara S, Kurashige M, Hori Y, Hagiwara K, Okuzaki D,
Oki S, Wada N, Ikeda JI, et al. 2017. Argininosuccinate Synthase 1-Deficiency Enhances the Cell Sensitivity to Arginine through Decreased DEPTOR Expression in
Endometrial Cancer. Sci Rep 7: 45504. (DOI: 10.1038/srep45504).

2. その他の著作物（総説、書籍など）

1. 沖 真弥、大田達郎: ChIP-Atlas：既報の ChIP-seq データをフル活用するためのウェブサービス. 実験医学, 37, 2763-2760, 2019

2. 沖 真弥、大田達郎: ChIP-Atlas:公共 ChIP-seq データを統合的に活用するためのウェ
ブサービス. THE LUNG perspectives, 27, 243-249, 2019

3. 三浦史仁、伊藤隆司. バイオイノベーションに向けて~バイオテクノロジーの新技術からの新しい視点~. シングルセルエピゲノム解析. 2019

4. 三浦史仁、伊藤隆司. エピゲノム解析手技の標準化:全ゲノムバイサルファイトシークエン
シング. 実験医学増刊. 34(10). 2018

3. 国際学会発表及び主要な国内学会発表(1) 概要
種別

招待講演

口頭発表

ポスター発表(2) 招待講演

国内外

件数

国内

36 件

国際
国内
国際
国内
国際

0件

8件

0件

4件

3件

〈国内〉
1. 沖 真弥「ChIP-Atlas をつないで使う」トーゴーの日シンポジウム 2019, 日本科学未来館,
2019/10/5
2. 沖 真弥「ChIP-Atlas: 既報 ChIP-seq データの統合データベース」統合データベース講習
会：AJACS 番町３, JST 東京本部, 2019/8/7

3. 沖 真弥「ChIP-Atlas: 既報 ChIP-seq データの統合データベース」日本プロテオーム学会
2019 年大会, シーガイア コンベンションセンター, 2019/7/26
20

4. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの利活用術」国立精神・神経医療研究センター セミナー,
国立精神・神経医療研究センター, 2019/6/25

5. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの統合解析」京都大学 セミナー, 京都大学大学院 医学研究科 創薬医学講座, 2019/6/12

6. 沖 真弥「ChIP-Atlas の使い方とその応用」資生堂 セミナー, 資生堂リサーチセンター, 2019/5/22
7. 沖 真弥「薬効の作用点となる転写因子の特定と創薬への応用」日本たばこ医薬総合研究所 セミナー, 日本たばこ医薬総合研究所 , 2019/5/16

8. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データをフル活用し、遺伝性疾患の解明や創薬に挑む」質量分析インフォマティクス研究会, JST 東京本部, 2019/3/19

9. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの利活用術」新潟大学 セミナー, 新潟大学, 2019/3/4

10. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの利活用術」産総研 セミナー, 産総研 , 2019/2/20

11. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの利活用術」全薬工業 セミナー, 全薬工業株式会社, 2
019/1/23
12. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの利活用術」創価大学 セミナー, 創価大学, 2019/1/1
813. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データの利活用術」東京理科大学 セミナー, 東京理科大学, 2019/1/17
14. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」北里大学 セミナー, 北里大学, 2019/1/11

15. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データをフル活用し、遺伝性疾患の解明に挑む」JSBi 九州部会, 九州大学, 2018/12/17

16. 沖 真弥「ChIP-Atlas: 既報の ChIP-seq データをフル活用できる」統合データベース講習
会：AJACS 町田, 協和発酵キリン株式会社, 2018/12/14

17. 沖 真弥「医工学研究ビッグデータのデーターベース構築と活用」東京大学 工学系研究科 医工学概論, 東京大学, 2018/12/14

18. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データと疾患関連 SNP の統合解析」第 41 回日本分子生物学会年会, パシフィコ横浜, 2018/11/28

19. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データをフル活用し、遺伝性疾患の解明に挑む」第 16 回 JCGG
シンポジウム, 東京大学, 2018/11/27

20. 沖 真弥, 石濱泰「ChIP-seq とプロテオーム：公共データをつないで使う」トーゴーの日シンポジウム 2018, 日本科学未来館, 2018/10/5

21. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データをフル活用し、遺伝性疾患の解明に挑む」九州工業大
学 セミナー, 九州工業大学, 2018/9/7

22. 沖 真弥「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」医薬基盤・健康・栄養研究所 セミナー, 医薬基盤・健康・栄養研究所, 2018/4/17

23. 沖 真弥, 大田 達郎, 塩井 剛, 畠中 秀樹, 小笠原 理, 奥田 喜広, 川路 英哉, 仲木竜, 瀬々 潤, 目野 主税 「公共 ChIP-seq データをフル活用し、遺伝性疾患の解明に挑む」 第 17 回日本再生医療学会総会, パシフィコ横浜, 2018/3/21

24. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」 旭川医科大
21

学セミナー, 旭川医科大学, 2018/3/12

25. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」 慶應義塾大学セミナー, 慶應義塾大学 医学部キャンパス, 2018/1/30

26. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術〜組織特異的エンハンサーと遺伝性疾患の解析〜」 東京農業大学セミナー, 東京農業大学, 2018/1/23

27. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術〜組織特異的エンハンサーと遺伝性疾患の解析〜」 岩手医科大学セミナー, 岩手医科大学, 2018/1/18

28. 沖 真弥 「⽣命科学のデータベース活⽤法フォーラム ：ChIP-Atlas」 ConBio 2017, 神戸国際会議場, 2017/12/9

29. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術」 新学術領域「個性創発脳」若手の会・
技術支援講習会, 京都大学楽友会館, 2017/11/21

30. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」 名古屋大学
医学系研究科セミナー, 名古屋大学 医学系研究科, 2017/11/13

31. 沖 真弥 「エピゲノミクス統合データベースの開発と機能拡充」 トーゴーの日シンポジウ
ム 2017, 東京大学弥生講堂, 2017/10/5

32. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」 大阪大学生
命機能研究科セミナー, 大阪大学生命機能研究科, 2017/9/7

33. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術 組織特異的エンハンサーと遺伝性疾患の解析」 徳島大学藤井節郎記念医科学センターセミナー, 徳島大学藤井節郎記念医科学センター, 2017/8/28

34. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術」 新学術領域「個性創発脳」第２回領域会議, 静岡県御殿場市, 2017/7/7

35. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術」 東京大学 医学系研究科セミナー,
東京大学 医学系研究科, 2017/7/6

36. 川路英哉 「FANTOM5 で構築されたヒトのトランスクリプトーム・アトラス」 第 9 回核酸医薬レギュラトリーサイエンスシンポジウム, 東京, 2018 年 1 月 29 日

〈国際〉

該当なし
(3) 口頭講演〈国内〉
1. 三浦史仁「高効率な１本鎖 DNA ライゲーション技術を用いた高品質な全ゲノムバイサルフ

ァイトシークエンシング」シングルセルゲノミクス研究会, 柏の葉カンファレンスセンター, 20
19/08/29
2. 浜本 隆二「臨床応用を志向した人工知能技術を活用した統合的ながん医療システムの開発」第 1 回日本メディカル AI 学会, 国立がん研究センター研究所, 2019/1/26

3. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」 第４回 包括的神経グリア研究会, 熊本大学 医学部キャンパス, 2018/1/6

4. 沖 真弥 「ChIP-Atlas: Make full use of public ChIP-seq data」 CREST ミーティング
22「離散構造統計学の創出と癌科学への展開」 , 名古屋工業大学, 2017/12/22

5. 沖 真弥, 大田 達郎, 塩井 剛, 畠中 秀樹, 小笠原 理, 奥田 喜広, 川路 英哉, 仲木竜, 瀬々 潤, 目野 主税 「公共 ChIP-seq データをフル活用し遺伝性疾患の解明に挑む」
ConBio 2017, 神戸国際会議場, 2017/12/7

6. 沖 真弥 「公共 ChIP-seq データのフル活用術」 第２回次世代生命科学の研究会, 九

州大学 病院キャンパス, 2017/7/13
7. Shinya Oki, Tazro Ohta, Go Shioi, Hideki Hatanaka, Osamu Ogasawara, Yoshihiro
Okuda, Hideya Kawaji, Ryo Nakaki, Jun Sese, Chikara Meno 「Integrative analysisof transcription factor occupancy at enhancers and disease risk loci in noncoding
genomic regions」 50th Annual Meeting of the Japanese Society of Developmental Biologists, タワーホール船堀, 2017/5/1

8. 川路英哉 「国際的ゲノミクスデータ統合のアジア拠点: The Asian Mirror of the UCSC

Genome Browser Database」 2017 年度生命科学系学会合同年次大会, 神戸, 2017 年
12 月 9 日

〈国際〉

該当なし
(4) ポスター発表〈国内〉
1. 三浦史仁、柴田由希子、三月田祐平、三浦美希、伊藤隆司、「改良型 PBAT 法による高品

質で低コストなメチロームシーケンシング」、第 12 回日本エピジェネティクス研究会年会、札幌

2. 三浦史仁、柴田由希子、三浦美希、三月田祐平、久野修、荒木啓充、伊藤隆司、「１本鎖DNA ライゲーション技術に基づく PBAT と両鎖混合ライブラリー法による高品質で低コストな
メチローム解析」、第 41 回日本分子生物学会年会、横浜

3. 川路英哉 「国際的ゲノミクスデータ統合のアジア拠点: The Asian Mirror of the UCSC

Genome Browser Database」 トーゴーの日シンポジウム 2017, 東京, 2017 年 10 月 5 日

4. 沖 真弥, 大田 達郎, 塩井 剛, 畠中 秀樹, 小笠原 理, 奥田 喜広, 川路 英哉, 仲木竜, 瀬々 潤, 目野 主税 「公共 ChIP-seq データで遺伝性疾患の解明に挑む」 NGS 現場の会第五回研究会,仙台国際センター,2017/5/22〈国際〉
1. Shinya Oki, Mizuki Honda, Akihito Harada, Kazumitsu Maehara, Kaori Tanaka, and Yasuyuki Ohkawa「High resolution spatial transcriptomics method by photo-isolation chemistry」EMBO/EMBL Symposium: Multiomics to Mechanisms - Challenges

in Data Integration, EMBL Heidelberg, Germany, 2019/9/11 沖 真弥「公共 ChIP-seq
データをフル活用し、遺伝性疾患の解明に挑む」岩手医科大学 歯学研究科 基礎・臨床

教育特論 共通セミナー, 岩手医科大学, 2018/7/20

2. Shinya Oki「Integrative analysis of transcription factor occupancy at enhancers an
23

d disease risk loci in noncoding genomic regions」Towards Understanding “INDIVIDUALITY”, 京都大学, 2018/7/24
3. Shinya Oki, Tazro Ohta, Go Shioi, Hideki Hatanaka, Osamu Ogasawara, Yoshihiro
Okuda, Hideya Kawaji, Ryo Nakaki, Jun Sese, Chikara Meno 「Integrative analysisof transcription factor occupancy at enhancers and disease risk loci in noncoding
genomic regions」 Keystone Symposium; Gene Control in Development and Disea
se, Whistler Conference Centre (Whistler, British Columbia, Canada)
2018/3/2
3
4. 知財出願該当なし
5. 受賞・報道等(1) 受賞1.

2.

3.

河口理紗、瀬々潤、浜本隆二: 生命医薬情報学連合大会優秀ポスター賞
浅田健、浜本隆二: 日本メディカル AI 学会奨励賞・JMAI award
小松正明、浜本隆二: 第 25 回日本胎児心臓病学会・里見賞(2) メディア報道

九州大学, ROIS, JST, AMED「遺伝子のスイッチ役を「見える化」-バイオビッグデータを有効活用-」. プレス発表. 2018/11/09. http://www.kyushu-u.ac.jp/f/34496/18_11_09.pdf(3) その他

該当なし

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研究開発期間中の活動
1. 進捗ミーティング
該当なし
2. 主催したワークショップ、シンポジウム、アウトリーチ活動等
該当なし

以上

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