2012年11月9日
ROISシンポジウム2012

ますます多様化・大規模化する生命情報に求められる情報技術とは？
東京大学
大学院新領域創成科学研究科
情報・システム研究機構
国立遺伝学研究所DDBJセンター
科学技術振興機構
バイオサイエンスデータベースセンター

高木利久
特別の記載がない場合ⓒ2012 高木利久 licensed under a Creative Commons 表示2.1日本License.

問題意識• 生命情報は果たして「ビッグデータ」なのか？
• そもそも「ビッグデータ」とは何を意味するのか？
• 新型シークエンサー（NGS)データはビッグデータ？
• ビッグデータだとして何が有り難いのか？
• ビッグデータ用の情報技術を導入すればいい？

• 生命情報とビッグデータの共通点、相違点は？
• このように考えてみたほうが必要な技術、資源がより具体化明確化できるのは？
• もちろん生命情報だけでなくビッグデータの視点重要

本日の話の内容• 生命情報に求められる具体的な情報技術は？
• 生命情報のデータ、DB、解析の現状を伝える• 「NGSデータ＝ビッグデータ」とは違う視点の提供- ビッグデータとは（ビジネス、サイエンス）- 遺伝研DDBJスパコンから眺めたビッグデータの現状- NGSデータとその解析- NGS以外のデータの活用の重要性、求められる技術- 統合データベースプロジェクト（RDF化）- 第4の科学（データ中心科学）の課題- ヒト生命情報統合研究に向けてビッグデータ

http://www.datadeluge.com/20
10/03/economist‐data‐deluge.html
から挿絵引用http://www.mckinsey.com/insights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation
から一部引用Feb 25th 2010
May 2011

ビッグデータの定義• Volume（データ量）• Velocity（データ発生頻度）• Variety（データ多様性）（非構造化＋構造化）• ビッグデータの定義- これまでの技術では扱うのが困難な大量データ

広義のビッグデータ
人材・組織（データサイエンティスト）
データ処理・蓄積
分析技術(Hadoop、NoSQL、機械学習、統計解析など）狭義のビッグデータ

非構造化データ（テキスト、動画、音声センサー、GPS等）

広義のビッグデータ

構造化データ（顧客データ）http://www.nri.co.jp/publicity/mediaforum/2012/pdf/forum174_1.pdfとして公開されている
野村総合研究所 城田氏の資料のp6の図から抜粋・改変

サイエンスにおけるビッグデータ

http://www.nature.com/nature/journal/v45
5/n7209/covers/から引用

4 September 2008
ここに掲載された記事はすべてNature誌のウェブサイトから引用（自由に閲覧可能）
http://www.nature.com/news/2008/080903/full/455008a.html
http://www.nature.com/news/2008/080903/full/455015a.html
http://www.nature.com/news/2008/080903/full/455016a.html
http://www.nature.com/news/2008/080903/full/455022a.html

DDBJ(DNA Data Bank of Japan) は、国際塩基配列データベース(INSDC)を構築
http://www.ddbj.nig.ac.jp/index‐e.html

日本・欧州・米国の３極で毎日データ交換

22%

66%

4%

93%

12%

3%

3極登録配列の約10%に貢献

遺伝研スパコン機器構成
2012年度導入機器
2012

2014年度導入機器
2014
Thin計算ノード

Thin計算ノード

台数：352ノード [117TFLOPS以上(CPUのみ)]
CPUコア/node: 16コア
メモリ/node: 64GB
【PCクラスタ(未定)】

台数：352ノード [117TFLOPS以上(CPUのみ)]
CPUコア/node: 16コア
メモリ/node: 64GB
【PCクラスタ(HP Proliant SL230 Gen8)】

Medium計算ノード

Fat計算ノード

台数：2台 [1.536TFLOPS]
CPUコア/node: 80コア
メモリ/node: 2TB【PCサーバ(未定)】

台数：1台 [8.171TFLOPS]
CPUコア/node: 784コア
メモリ/node: 10TB
【SMPサーバ(SGI Altix UV1000)】

高速領域
Medium計算ノード
台数：2台 [1.536TFLOPS]
CPUコア/node: 80コア
メモリ/node: 2TB【PCサーバ(HP Proliant DL980 G7)】
高速領域
合計容量：約2PB【Lustre FileSystem(DDN SFA10000)】

合計容量：約5PB【Lustre FileSystem(未定)】

ノード間相互接続網【InfiniBand 4xQDR】

Rank:170th in Top500 (Nov,2011)(Rank:11 th in Japan)

合計容量：約2.5PB【NFS FileSystem(未定)】2014年増強後の総計
2014

省電力領域
合計容量：約3PB【NFS FileSystem(NEXSAN E60/E60X)】

省電力領域

Thinノード
704ノード11,264コア

FatノードMedノード

高速領域

1台
784コア

4台
320コア

7PB

省電力領域

CPUピーク性能

5.5PB

245TFLOPS以上遺伝研スパコンユーザ登録数一覧 (2012/10/30)
遺伝研所属ユーザ
総ユーザ数数

外部ユーザ数一般研究ユーザ

10429133

一般研究ユーザ ‐ 大規模 ‐392261

Webサービスユーザ

1596165DDBJ pipelineユーザ

541165

業務ユーザ

06969

スパコン管理者

01717

全ユーザ合計数

356

154510

ログインユーザ数の推移

ユーザ数の推移(青：総数、赤：ユニーク数)(DDB Jpipelineユーザ、スパコン管理者を除く)
Webサービスユーザ

一般研究ユーザ ‐大規模 ‐一般研究ユーザ

業務ユーザ

プロット単位：1日

プロット単位：1日遺伝研スパコン CPU稼働率
研究用UGE CPU&メモリ使用率 6月～

プロット単位：1日

研究用UGE CPU&メモリ使用率 10月

プロット単位：2h

研究用UGEに割り当てられている全計算ノードのCPUとメモリの実使用率です。
(青：CPU利用率 赤：メモリ利用率 )研究用UGEスロット＆メモリ要求率 6月～

プロット単位：1日

研究用UGEスロット＆メモリ要求率 10月

プロット単位：2h

研究用UGEに割り当てられている全ジョブスロットとメモリのうちユーザが確保している割合です。
(青：スロット要求率 赤：メモリ要求率)

所属別
研究用ユーザ数（２名以上）
所属別
研究用ユーザ数（2名以上カウント）
60

50

51

4030

201815108076555544322222222

利用目的別研究用ユーザ数（単位：人）
利用目的別
研究用ユーザ数（単位：人）
180

160
153
140

120

100

80

60

40

20
1306555431

利用目的別
利用目的別 研究用ユーザ・ディスク使用量（単位：ギガバイト）
研究用ユーザ数 （単位：人）500000450000472933400000350000300000250000200000150000100000

50000
4521
01543

1021

2109

0126670

5国際DNAバンクに登録された塩基数

現在のサイズ
約５４０GBSequence Read Archive推移

NGSデータの変異解析の例
シークエンスと同時（数日）（一検体, ×30)

Base Call

計算時間：数時間(2CPU/node)

マッピング

半日程度

リアライメント

半日程度

リキャリブレーション

数時間

変異の検出

数時間

変異のアノテーション

ＧＷＡＳ解析の例

遺伝子型の決定（階層型ベイズなど）

計算時間：数時間
から1日程度品質管理
・集団としての品質管理（PCAなど）・検体としての品質管理（検体call rate)
・SNPとしての品質管理（SNPごとのcall rate)
数時間から1日程度

・相関解析 （trend /dominant/recessive test
permutation test, 多重検定補正などを含む)
・epistasis 解析
・施設間差異の検定など数時間から数日程度
Second stageへビッグデータ利用技術のNGS適用動向
・ NGS解析の各処理は、大規模de novoアセンブルなどの一部を除き、単純並列での並列化が可能で、Hadoop(MapReduce)の適用が可能
・2009年～2012年の現状を見ると、複数のソフトウェア開発とそのオープンソース化進行中
ソフトウェア

主な利用技術備考

Crossbow

MapReduce

マッピング

contrail

MapReduce

De novo アセンブラ

Hecate

MapReduce

De novo アセンブラ（未公表）

Hadoop‐BAM

MapReduce

BAMファイルのハンドリング

Eoulsan

MapReduce

パイプライン形成

GATK(Non Hadoop)

ツールライブラリ・一部プロジェクトでは、Hadoopフレームワーク上に、NGSのパイプラインを構築し、これをAWS(アマゾンウェブサービス）のクラウド上に設置するということも試みている
・但し、クラウドまでの大量データ転送の問題や、課金（コスト面）の検討課題もあり、現状
では発展途上の段階

NGSデータはビッグデータ？
• Volume（データ量）？
• Velocity（データ発生頻度）？
• Variety（データ多様性）（非構造化＋構造化）？
• 機械学習によるデータ分析？
• NGSデータの構造解析後の意味付け必要- 他のデータとの統合- 文献、オントロジー、生体内パスウェイなどとの統合• データ収集からデータ分析の間に種々の処理

多様な生命情報• ゲノム• トランスクリプトーム• プロテオーム• インタラクトーム• メタボローム• フェノーム• 文献• オントロジー• 生体内パスウェイ

ライフ分野はデータだけでなく知識も多様で膨大データや知識の記述法
分子レベルでの実体の表現
ゲノム配列、遺伝子→タンパク質→ATGCの並び
アミノ酸配列原子の座標配置

実体間の関係や挙動の表現
分子間相互作用→
遺伝子発現情報→
上記データ取得の文脈 →2項関係
発現強度(数値リスト)
オントロジー、テキスト

機能、表現型の表現
パスウェイ、ネットワーク →
表現型→
概念、機能とその階層→
動的な挙動→

パスウェイデータベース
画像、動画、テキスト
オントロジー
数理モデル、シミュレータ

http://www.pathguide.org/から引用

ライフ分野のデータ統合活用を阻むもの• データの囲い込み（きちんと公開されない）• データの権利関係がはっきりしない• フォーマットや用語が不統一• 信頼性のある注釈やメタデータがついてない• どこにどういうデータがあるか分からない• 似たようなデータベースやツールが多すぎる• データベースやツールの使い方が分からない• 上記の問題を解決してデータの共有を促進し、価値を最大化するための統合データベースプロジェクトが発足

我が国における統合DBプロジェクト• 内閣府主導の統合データベースプロジェクト（H18〜）
文科省、経産省、農水省、厚労省で実施- 昨年12月に四省連携のポータルサイト-• 文科省の統合データベースプロジェクト(H18〜）
データを公共財化・コモンズ化し、その価値を最大化- 中核センターの設立-• H19〜ライフサイエンス統合データベースセンターDBCLS• H23〜バイオサイエンスデータベースセンターNBDC

CCライセンスの採用、フォーマット、辞書、統合技術などの開発- カタログ、横断検索、アーカイブの構築など- 分野ごとのデータベース統合化進行中（現在11課題）- ヒト由来データの共有ガイドラインの作成- 統合プロジェクトの成果、サービスはポータルサイト参照されたし-H23年度採択
研究開発課題名

研究代表者

所属・役職

ヒト脳疾患画像データベース統合化研究

岩坪 威

東京大学 大学院医学系研究科 教授

メタボローム・データベースの開発

金谷 重彦

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 教授

ゲノム情報に基づく疾患・医薬品・環境物質データの統合

金久 實

京都大学 化学研究所バイオインフォマティクスセンター
センター長・教授

ゲノム・メタゲノム情報を基盤とした微生物DBの統合

黒川 顕

東京工業大学 大学院生命理工学研究科 教授

ゲノム情報に基づく植物データベースの統合

田畑 哲之

かずさディー・エヌ・エー研究所 副所長

ヒトゲノムバリエーションデータベースの開発

徳永 勝士

東京大学 大学院医学系研究科 教授

生命と環境のフェノーム統合データベース

豊田 哲郎

理化学研究所 生命情報基盤研究部門 部門長

蛋白質構造データバンクの国際的な構築と統合化

中村 春木

大阪大学 蛋白質研究所 教授

糖鎖統合データベースと研究支援ツールの開発

成松 久

産業技術総合研究所 糖鎖医工学研究センターセンター長

大規模ゲノム疫学研究の統合情報基盤の構築松田 文彦

京都大学 大学院医学研究科 附属ゲノム医学センター
センター長・教授

H24年度採択
研究開発課題名

生命動態システム科学のデータベースの統合化

研究代表者

大浪 修一

所属・役職
独立行政法人 理化学研究所・生命システム研究セン
ター 発生動態研究チーム チームリーダー

生命情報のRDF化• Resource Description Frameworkの略• （主語、述語、目的語）の３つ組（トリプル）で主語

述語目的語• 主語、述語はURI（Uniform Resource Identifier)で• Semantic Web• LOD (Linked Open Data)• Web of Data

RDF化の意義• 生命情報DBの特徴- 多種多様かつ新規DBが次々と作られる- アップデートが頻繁- DB間リンクが多い、リンクの種類も多様• RDF化することにより- 機械可読で統一構造で分散統合利用が可能に- データの追加、削除が容易- DB間のリンクの管理が容易、表現が豊富• 問題点- エントリーが多い- RDF化すると容量が２，3倍

RDFストアのスケーラビリティ
データロード時間
5種類のストア (Virtuoso, OWLIM, Bigdata, 4store, Mulgara)を
CPU 2.53GHz 12 cores, メモリ64GB の PC で実験
Allie: 圧縮後ファイルサイズ 509MB,トリプル数 0.9億
５種類のストア全て成功，ロード時間12分～90分
UniProt(一部): 圧縮後ファイルサイズ 38GB,トリプル数 40億
3種類のストアのみ2日～4日でロード成功
残り2種は不成功
DDBJ(一部): 圧縮後ファイルサイズ 52GB,
トリプル数 80億
2種類のストアのみ2日～4日でロード成功
残り3種は不成功

現状のストアでは頻繁な大規模更新には耐えられないRDF化の技術的課題• RDFストアのスケーラビリティ- 分散化必須- HadoopなどによるRDFストア分散化は研究段階• オントロジーの整備- 誰がどう作る？

• RDF化の普及- ガイドラインの策定- それにそった変換ツールなどの整備

生命情報の特殊事情• データだけでなく知識も多様• 曖昧性、冗長性、文脈依存性など含む• 解釈も多様• 似ているということを扱わないといけない• 確率的にしか捉えられないことが多々ある• 記載の方法に多数のバリエーションある• 要素が多数あって、その間の関係が複雑• これらを考慮したデータ処理技術の開発必要Copyright 2009 Microsoft Corporation Licensed under the Creative Commons Attribution‐Share
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チューリング賞受賞のJim Grayが提唱した概念。2007年に不慮の死を遂げた後、Microsoft Researchが、彼の追悼の為にData-IntensiveComputingをテーマとしてまとめた論考集が”The fourth Paradigm”

The Fourth Paradigm

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まとめ• ビッグデータ、第4の科学：大量データが価値を生む• 生命研究もまさにそのような状況になりつつある• データ生産者以外がイノベータになりうる• ライフ分野の制度の整備、研究者の意識改革必要• NGSはビッグデータの側面あるが、専用の技術必要• 多様な生命情報の特殊性考慮した統合化技術必要• データ生産、DB化する前にデータ分析の設計を• ヒト由来データの処理のガイドラインや技術必要• 人材（統計処理だけでなく知識処理も）や組織