植物メタボロームデータの再解析・アノテーション
高度化に向けた情報基盤整備○福島敦史1)、津川裕司1) 、高橋みき子1) 、小林紀郎2)
1) 理化学研究所 環境資源科学研究センター (理研CSRS)
2) 理化学研究所 情報システム本部 研究開発部門 計算工学応用開発ユニット (理研ISC-CEA)

要旨

研究計画

ライフサイエンスにおけるデータ共有に係る火急の課題は、データ測定方法の標準化と、データの再利用性の確保である。メタボロミクスにおいてはウェブ標準技術RDFによるメタデータ整備は未着手であり、ウェブ上でのデータ公開や共有が遅れている。特に、メタボロミクスデータの再解析や他データとの統合を通して、研究結果の再現、アノテーション情報の検証、データ測定の品質向上、機械学習等による新たな知見創出への貢献が期待される。
統合化推進プログラム「物質循環を考慮したメタボロミクス情報基盤」において、我々の研究グループでは、「植物データアノテーション高度化」を目指している。理研CSRSが保有するメタボローム測定データを精査して、理研メタデータベース（http://metadb.riken.jp/）から、さらには将来的に構築されるTogo MassBank (仮) 公共リポジトリから公開していく計画である。

GC/MS測定データのメタデータ化とリポジトリ登録
過去13年にわたり、理研CSRSは、植物メタボロミクス研究を主導してきた。
その分析機器の中で、特にGC/MSは、高い分離能と安定した測定とを実現しているため、これら測定データに対するメタデータ作成を進める。このため、(1) MetaboloNote対応のメタデータ作成・拡張(2) 理研メタデータベース登録・公開(3) 遺伝研公共リポジトリへのデータ公開と段階的に情報基盤整備を行う。平成30年度中は、上記1のMetaboloNoteに基づくメタデータ構造の拡張を行い 、理研メタデータベースへの登録に着手する。←いまココ

メタデータ構造作成と理研メタデータベースへの登録
RIKEN PMMのメタデータ構造 (一部)

Results & Discussion: We are developing RIKEN Plant Metabolome
MetaDatabase (RIKEN PMM) that stores gas chromatography-mass
spectrometry (GC-MS)-based metabolite profiling data in plants with theirdetailed experimental metadata, including biosample and experimental
procedure. Our metadata are described using the Resource Description
Framework (RDF) and standardized vocabularies such as the Metabolomics
Standardization Initiative Application Ontology (MSI-AO), to be integrated withvarious life- and biomedical science data on the World Wide Web.
Conclusion: RIKEN PMM implements intuitive and interactive operations forplant metabolome data, including raw data (netCDF format files), mass spectra(NIST MSP format), and metabolite annotations. This feature is suitable not only
for plant scientists who are interested in metabolomic phenotypes but also forresearchers who would like to investigate the plant metabolomic approaches.

Project-Experiment-Measurement-Sample

メタデータ整備・RDF化

An example of spreadsheet describing RIKEN PMM’s “BiologicalSample” class.

RIKEN MetaDatabase

RIKEN PMM’s graphical user interface

データ再解析・代謝物アノテーション高度化を目指したソフトウェア開発
Summary: Under the central dogma, the genome, transcriptome, and proteome are presented in terms of a ‘signal flow’ and the metabolome is considered the ‘result’ inmetabolism. However, many studies have reported that the metabolites themselves are deeply involved in the physiological functions and homeostasis of living organisms (Fig. 1).
Mass spectrometry (MS)-based untargeted metabolomics has led to the discovery of these metabolites and updates on analytical chemistry and its informatics are essential forthe elucidation of new physiological function- and biological mechanisms. Here, the current workflow that we have developed for ‘novel’ metabolite discoveries is shown (Fig. 2).
Finally, the achievements using our current methodology are introduced by using Figure 3. The biggest challenge in using tandem mass spectrometers for metabolomics is todecode the mass fragmentations of small molecules. In 2015, MS-DIAL, a universal metabolomics software, was developed with the theoretical MS/MS spectral library forcomprehensive lipid profiling, resulting in the deeper understanding of algal lipid diversities (Nature Methods, 12, 523-526, 2015). In 2016, the hydrogen rearrangement rules
were proposed to computationally interpret the mass fragmentation of small molecules, and the structure elucidation program, MS-FINDER, using the theories was developed forthe annotation of unknown metabolites (Analytical Chemistry 88, 7946-7958, 2016). Recently, these programs (MS-DIAL and MS-FINDER) were further expanded to discovernovel metabolites, what we called ‘epimetabolites’, which were related to physiological functions of living organisms (Nature Methods 15, 53-56, 2018).

Figure 1

Figure 2

Figure 3

Computational metabolomics http://prime.psc.riken.jp/Metabolomics_Software/

今後の課題・展望
RDFデータ生成のための簡便なソフトウェアツールの作成
Togo MassBank (仮) におけるGC/MSセクションの開始
GC/MS登録情報のバージョン化と、スペクトルセットの頒布
データ再解析・再利用・データの見つけやすさの向上

参考文献
1.
2.
3.
4.

Fukushima A and Kusano M, Front Plant Sci 4:73 (2013)
Kobayashi N et al., IJSWIS 14:140-164 (2018)
Tsugawa H et al., Nat Methods 12:523-526 (2015)
Tsugawa H, Curr Opin Biotechnol 54:10-17 (2018)

本研究はJSTのバイオサイエンスセンター （NBDC） の「統合化推進プログラム」の支援により実施した。