ヒトゲノムバリエーション
データベースの進展
東京大学大学院医学系研究科
徳永勝士
共同研究機関東京大医附属病院、国立遺伝学研究所、日立製作所
辻 省次
井ノ上逸郎
小池麻子
©2013徳永 勝士 (東京大学) licensed under CC表示2.1日本

ゲノムワイド関連解析と次世代シークエンサー解析
HapMap、dbSNPの充実やSNPタイピ
ング技術の飛躍的向上により大規模なゲノムワイド関連解析が多数進行

次世代シークエンサーによる解析の低価格化・大容量化により、Exome,WGSでの疾患遺伝子探索が興隆

Published Genome-Wide Associations through 12/2012>1,400 published GWA reports at p≤5x10-8

ゲノム解析コストの推移

大量データの管理・共有化の問題

海外でのGWAS/NGSデータ共有化
１）米国NCBI・dbSNP SNP情報を蓄積
・dbVAR 構造多型のデータを蓄積
・dbGaP GWAS、ＮＧＳ結果を含むゲノム多型・変異と疾患感受性・薬剤応答性などを対象としたgenotype-phenotype関連データ
・ClinVar ゲノム多型・変異（ｄｂＳＮＰ，ｄｂＶＡＲ）と臨床検査値などの健康・医療情報を対象としたgenotype-phenotype関連データ
2) ヨーロッパEBI・EGA GWAS、NGS結果を含むゲノム多型・変異と疾患感受性・薬剤応答性などを対象としたgenotype-phenotype関連データ
3) HGVS (human genome variation society)
・LSDB (locus specific database ) 各種遺伝病の原因変異データ
4) その他、PJ単位のDB
・1000 genome PJ
・国際がんゲノムコンソーシアムなど

Human Variation DB - 分布の集団間比較

1000PJ での変異の密度
上段 JPT下段 CEU

疾患関連変異も集団差が大きく
日本人を中心に体系化したDBが必要

原発性胆汁性肝硬変 (PBC) に見る
日本人とヨーロッパ系集団の共通性と異質性
日本人でも再現された感受性遺伝子GeneORP value

HLA-DQB1

1.94

8.30 × 1013

日本人で見出された遺伝子
TNFSF15
1.56 2.84 x 10-14
PAU2AF1
1.39 2.38 x 10-8
日本人で再現されなかった遺伝子

IL7R

1.47

4.13 x 10-4

GeneORP

IKZF3

1.44

6.77 x 10-4

IRF5/TNPO3

1.080.068

STAT4

1.35

8.11 x 10-4

rs11117432

1.210.10

RAD51L1

1.070.0023

SPIB

1.08

0.10

CXCR5

1.420.0027

RPS6KA4

1.120.10

PLCL2

1.070.0030

CLEC16A

1.100.15

rs6974491

1.33

0.010

TNFRSF1A

1.120.16

IL12RB2/SCHIP1

1.120.013

1.020.37

NFKB1

1.350.019

1.290.43

CD80

1.480.022

IL12A
MAP3K7IP1(TAB1)
MMEL1

1.070.78

DENND1B

1.140.046

Th, B, Immune system

TNFAIP2
1.22 0.98
Nakamura et al. Am J Hum Genet (2012)ヒトゲノムバリエーションDBの目的
変異・疾患・臨床情報を整理・体系化し、成果・情報を俯瞰可能とすると共に、健常者のゲノム多様性情報を提供する
 効率的な疾患遺伝子の探索に役立てる
実施内容：
次世代シークエンサーおよび、その他の解析法（GWASを含む）によって新規発見される多型・変異情報の受け入れと研究者間の情報共有
文献情報を含め過去に産出された疾患感受性、薬剤反応性などに関わる多型・変異情報の収集とDB化
HLAハプロタイプごとの変異を登録し、HLA遺伝子群の多様性と疾患感受性、薬剤過敏症などの関係を俯瞰可能に
健常者データについては、phasingやハプロタイプ推定、必要に応じて1000
genome PJデータ、GWAS 健常者データも用いて遺伝子型推定を行い、SNP,in/del, CNVなど各種多型•変異のアリル頻度、ハプロタイプ頻度を計算・公開

開発データベース

NGSなど
対応DB

GWAS
対応DB

Koike et al. J Hum Genet (2009); BMC Genet (2011)

DBシステムの概要
データアクセス検討委員会
データのカテゴリによるデータ再配布の枠組み
審議

受け入れデータ

必要に応じて解析
データ利用申請

データ利用許可

内部用 Human Variation Database

GWAS-DB**(GWAS, CNV, 健常者SNP)**:構築済み*:一部構築済み

OMICs等外部のデータベース

公開用 Human Variation DB

次世代シークエンサー用
variation DB
Variation DB*(その他の実験手法の結果と文献情報)
GWAS-DB**(GWAS, CNV, 健常者SNP)

疾患・変異・臨床情報の横断検索

Variation DB*(その他の実験手法の結果と文献情報)

疾患・変異・臨床情報の横断検索

次世代シークエンサー用
variation DB個人を特定できないデータに加工

簡易申請によるデータ利用

標準SNP DB
標準 SNP DB: 健常者のSNPデータ(GWAS チップ用）のデータ
Affy500K 約500検体、Affy6.0 約600検体, Affy
Axiom 約420検体、Illumina OMNI-2.5 約420検体
Contents:• 30-250万SNPの遺伝子型頻度、アレル頻度、ハーディーワインバーグ平衡検定値、Call rate等• genotypic test, allelic test, additive risk model,
recessive model, dominant model のP-value, OR, 95%
CI, AICなどの遺伝統計値• SNPのアノテーション

SNPの検索 （アクセッション番号、染色体上の位置、機能、疾患との関連性などで検索可能）

検索結果例

SNP-based GWAS DB
Contents:
GWAS DB: GWASデータ• 30-100万SNPの遺伝子型頻度、アレル頻度、ハー19疾患/28スタディー(内部用DB登録） ディー・ワインベルク平衡検定値、Call rate等
17形質 （内部用DB登録)• P値(2df, 1df), Additive risk model, recessivemodel, dominant model のP-value, OR, 95% CI, AIC
14疾患/16スタディー (公開データ）などの遺伝統計値• ハプロタイプもしくはSNPの組み合わせに関する疾
患関連性の統計値• SNPのアノテーション

健常者SNPデータ (GWAS チップ用）
Affy500K 約500検体、Affy6.0 約600検体, Illumina OMNI-2.5 約420検体など
Koike et al. J Hum Genet (2009)

SNP-based GWAS DB - 領域表示とepistasis表示

Allelic test
Genotypic test
Additive model
Recessive model
上記モデルのpermutation
多重検定の補正など
geneexon-intron

色が各モデルに対応

a) 領域情報の表示Linkage disequilibrium

Copy number variation

Logistic regressionをはじめとしたEpistasisの登録、表示

SNP-based GWAS DB - 比較機能
複数の実験結果の比較
上が1st stage
下が2nd stage

他のデータベースからの呼び出し (DAS)
1st stage
2nd stage
1st stage
2nd stage
1st stage
2nd stage
1st stage
2nd stage

Narcolepsy data view from Ensemble

標準CNV DB および CNV-based GWAS DB
Control CNV DB
健常者 CNV DB 約160検体
登録、公開
複数の計算手法の結果を比較表示

CNV association DB
Case-control association 5疾患 (内部用)１疾患 （公開データ）
Case-controlのCNVを比較表示

クラスタリングして類似のCNVをマージ
表示オプションの変更

Koike et al. BMC Genet (2011)

Human Variation DB トップページ

遺伝子検索
疾患検索
領域検索等が可能

遺伝子名,疾患名でのブラウズ
集団ごとの変異分布の鳥瞰図
疾患ごとの変異分布の鳥瞰図DASとしての図Human Variation DB – 領域表示 (1)遺伝子名(何を表示するか選択可能)

P-value
Reference Genome
Domain情報
Conservation score
miRNA等情報
変異詳細情報Reference情報（アリル頻度）

Human Variation DB – 領域表示 (2)多数のreference
genome登録
随時追加可能
個体ごとのgenome登録

Reference genomeのアリル頻度情報

Human Variation DB – 領域表示 (3)変異のゲノム上の位置、 SNPの種類、アミノ酸置換情報、症例-対照関連P値、オッズ比、実験手法、臨床情報等
NGS解析データも、文献データも同時に表示

Human Variation DB – 疾患ごとの変異分布

登録している全ての遺伝子での変異分布ある疾患での変異分布

HLA DBHLAのハプロタイプごとの変異の登録
HLAの多型と疾患感受性、免疫応答性、薬剤過敏症との関連を俯瞰可能

異なるHLA型間での相同性（遺伝子ごと）

HLA型間の塩基配列の違い

異なるHLA型間の相同性 （HLA領域全体）

NGSと文献登録データ
疾患原因変異にも特徴がある！
データ登録数の現状
遺伝子のどの部位に生じても疾患発症
遺伝子の特定ドメインに生じた場合に発症

NGS公開データ
健常者：1000 genome data exome 98検体

フレームシフト変異がホモ接合になった場合に発症

NGS内部登録データ
健常者： exome 21検体、68検体、健常者:
HLA 1検体、HLA 33検体 (セルライン）

遺伝子の特定の位置で特定の置換をした場合に発症

NGS内部登録準備データ
疾患遺伝子：4遺伝子変異（新規）2遺伝子変異（既知）集団により発症リスクが異なる遺伝子などなど体系化することにより疾患の発症機序の理解
新規変異の表現型への影響の予測への貢献を期待文献公開データ
Common disease, 神経変性変異データを中心に15,000変異と付随情報の登録
文献内部データ
25,000変異と付随情報の登録

SNP プラットフォーム間のimputation

Affymetrix 6.0
512K

82K

Omni-2.5
218K

97K

1,880K

185K

Axiom ASI
234K

日本人健常者約420検体のAxiom ASI、Omni-2.5、Affymetrix 6.0解析
データを用い、いずれかのデータから他の解析結果の推定が可能

メタ解析・ポストGWAS解析手法の開発

GWASメタ解析の統計値、蛋白質間相互作用、random walk with restart (RWR)
algorithm、階層的クラスタリング法を用いて、疾患関連候補遺伝子をランキングすると共に、パスウェイの疾患関連機能モジュールを同定する方法を確立

Human Variation DB – OMICSデータとの連携
蛋白質総合作用のネットワーク上に疾患情報を投影

NBDCヒトデータ共有ガイドライン
ヒトデータを公開・共有するための運用ルールとしてのガイドラインを策定
http://humandbs.biosciencedbc.jp/guidelines/data-sharing-guidelines
公的資金を用いて産生されたヒトに関するデータ一般に適用
データの適正に管理しつつ、収集したデータをなるべく広く共有
公開の有無、アクセス制限のレベルによって以下の４つに分類

オープンデータ：アクセスに制限を設けることなく、利用することが可能な公開データ。頻度データ、統計解析結果、すでに発表された論文の参照データなど。
制限公開データ：利用者、利用目的等を明らかにしたうえで、関連研究に実績のある研究者が研究のために利用可能な公開データ。個人毎の解析結果など。
公開待機データ：論文発表や知的財産権取得等、データ提供者による成果公開の後、オープンデータあるいは制限公開データとして公開。
匿名化前・公開留保データ：各プロジェクトや実施機関が保有する匿名化前のデータ。

今後の展望Human Variation DB の充実：次世代シークエンサーなどによる新規多型・変異情報と、文献からの多型・変異情報を情報量、機能ともに一層充実させる
Human Variation DB とオミックスデータ等との連携を強化し、変異の表現型への影響を解釈・予想できるような知識型DBへ発展させる
データの受け入れ、再配布に関し、NBDCによる新たなガイドラインに基づいた運用を開始する
ゲノム支援、新学術、その他のプロジェクト、外部機関からのNGSデータ登録、GWASデータ登録のための活動を継続する
海外の関連するデータベースとの連携をはかる
GWAS Central, Neuroscience Information Framework など