ライフサイエンスデータベース統合推進事業
統合化推進プログラム
トーゴーの日シンポジウム2013

ゲノム・メタゲノム情報を基盤とした微生物DBの統合
東京工業大学地球生命研究所
黒川 顕©2013 黒川 顕 (東京工業大学) licensed under CC表示2.1日本

研究開発メンバー

東京工業大学黒川 顕：微生物DBにおける研究統括
森 宙史：ゲノム、メタゲノムDB、メタデータの構築
山田拓司：メタゲノムDBの構築
山本 希：オントロジーの構築
吉野弘二，竹原潤一：メタデータDBの構築
小西史一：スパコンにおける解析システムの開発および実装
国立遺伝学研究所
中村保一：微生物アノテーションリファレンスの整備と共用化
菅原秀明：微生物ゲノム基盤情報資源の共用化
藤澤貴智：モデル微生物情報の高度化
神沼英里：KazusaAnnotationの拡張
基礎生物学研究所
内山郁夫：比較ゲノム解析に立脚した微生物ゲノム情報の統合化
千葉啓和：MBGDの統合化
西出浩世：MBGDの統合化
統合データベースセンター（技術アドバイザー）
2
岡本忍，片山俊明，川島秀一，川本祥子，山本泰智：技術協力

微生物研究を取り巻く状況• 微生物は地球上のあらゆる環境と密接に関与し存在する• 微生物研究はバイオ分野のみならず，他の多くの分野と連携可能• 微生物研究分野には多様なDBが多数存在する• 環境との関連性を記述しているDBは未だ存在しない• ほとんどのDBは専門知識を持っていないバイオ分野以外の人は利用困難
3

研究開発の目標・ねらい
ゲノム情報を核として様々な微生物学上の知識を統合し、幅広い分野での微生物学の発展に資することのできる「微生物エンサイクロペディア」の構築を目標とする。

微生物学分野のオミックス研究の発展に寄与
データ駆動型研究による新しい仮説の提唱
4http://microbedb.jp/MDBdemo/

GeneTaxonomy

Ortholog: MBGD

Environment

Taxonomy:
NCBI Taxonomy

Genome: GTPS/RefSeq
Annotation: TogoAnnotation

Strain: NBRC/JCM

多種多様な細菌の情報をゲノム情報を核として統合し、MicrobeDB.jpから情報を一括検索！

Metadata:
GOLD/SRA
Metagenome:
SRA

5微生物における各種DBを統合化し，環境情報との連携を徹底的に記述した新たなDBの構築• 異分野データの統合化のため、セマンティックウェブの技術を活用• データ間をリンクするためのゲノム情報、オーソログ遺伝子情報、メタゲノム情報の整備• 全データのRDF化、各データID間のリンク構築• 各種オントロジーの開発、各データにマッピング• アノテーション高度化システムの開発• ユーザ認証システム• Stanzaの開発• ゲノム自動アノテーションシステムMiGAPとの連携
6

MicrobeDB.jpの基盤データ整備• Bacteria&Archaea Genome (GTPS, RefSeq, GenBank)：
2,516株• Amplicon seq (NCBI SRA)：15,504サンプル• Metagenome (NCBI SRA)：3,269サンプル• Meta-transcriptome (NCBI SRA)：196サンプル• Ortholog groups (MBGD): 340,439グループ• Strain data (NBRC)：17,367株• Strain data (JCM)：13,396株

すべてRDFにて記述

7

各種データのトリプル数
グラフ名
refseqmbgd
gtps
taxonomymeta16S
gazetteer
srs_metadata
srs_ortholog
gobrc
gold
srs
so
pdo
meomsv
mpo
mccv
その他中間データ
合計

説明作成元
RefSeq Prokaryoteゲノムデータ
DBCLS
MBGD Orthologデータ
基生研
GTPSゲノムデータ
遺伝研
SPARQLthonで作成したNCBI Taxonomyオントロジー改良版 DBCLS,遺伝研,東工大
各SRSメタ16Sの系統組成データ
東工大
地理オントロジー
外部機関
SRSメタ16S・メタゲノムの様々なメタデータ
東工大
各SRSメタゲノムのMBGD Ortholog組成
東工大,基生研
Geneオントロジー
外部機関
JCM/NBRC菌株データ with NCBI Taxonomy ID
遺伝研,東工大,DBCLS
GOLDの個別ゲノムのMEO等へのオントロジーマッピング
東工大,DBCLSデータ
SRSメタ16S・メタゲノムのMEO等へのオントロジーマッピング
東工大
データ
Sequenceオントロジー
外部機関
感染症オントロジー + 症状オントロジー + ゲノムへのオント
東工大
ロジーマッピングデータ
微生物の生息環境オントロジー
東工大
SRSメタ16S・メタゲノムのメタデータオントロジー
東工大
微生物フェノタイプオントロジー
DBCLS
菌株オントロジー
東工大,DBCLS
いくつかのデータ集計系のSPARQLクエリは遅いため、MSSが集計結果のデータを作成

トリプル数
550,273,744
291,714,037
197,069,932
10,183,714
9,831,600
7,062,536
4,982,739
2,026,746
1,211,571
903,319
150,899
53,69143,060
8,809
4,975
1,601
734
293
440,773
1,075,964,773
8オントロジー・ボキャブラリ• 異なるDBの統合化のためには、多様な表現を統一する必要がある• 特に環境情報は単語の定義および語彙の階層的分類・定義が必須• メタゲノム情報（メタデータ）や菌株情報などは国際的に標準化されていない

各種オントロジーの開発

9ゲノムアノテーション標準のためのオントロジー開発• INSDCオントロジー (w/DBCLS)•

INSDC配列エントリー(GenBank, EMBL, DDBJ 形式)のRDF化を目的としたオントロジー•••

INSDC Feature Table Definition (Version 10.2) をOWL定義（H24年度）
Genomic Standards Consortium (GSC15; April 22-24, 2013. NIH, USA) にて発表
SPARQL検索性向上を目的としたアップデートを実施（H25年度）• FALDOオントロジー (w/BioHackathon)•

塩基配列およびタンパク質などbiological featureの複雑な位置情報に関する記述の標準化を目的としたオントロジー••

BioHackathon2012（2012年9月開催）で開発
BioHackathon2013（2013年6月開催）で課題の検討およびアップデート

これらの標準化を目的としたオントロジーを利用することでフェデレーション型の問い合わせでも配列アノテーションの統合が容易となる

MSV (Metagenome Sample Vocabulary) メタゲノムサンプルのメタデータを整理したオントロジー
同義語と判断できたメタデータカテゴリ名をまとめた

 クラス数 ： 306 クラス
大分類 ： 10クラス

11MEO (Metagenome Environmental Ontology) ver0.6
 微生物の生息環境についてのオントロジー
・クラス数：782
・プロパティ数：19

大気圏
地圏
人間活動環境 クラス構造・5つの大分類
・23の中分類
水圏

生物関連環境12

疾病関連語句オントロジーの開発：PDO
疾病語句を発生部位により分類
PDO（Pathogenic Disease Ontology）
クラス数：266

消化器の疾病

全身性の疾病

感染組織を特定できないもの

SNOMED（国際医療用語集）より同義語を登録→様々なキーワードで検索可能階層を考慮した推論検索も可能

13

疾病関連語句オントロジーの開発：CSSO
症状語句を発生部位により分類
CSSO（Clinical Signs and Symptoms Ontology）
クラス数：272

SNOMEDより同義語を登録→様々なキーワードで検索可能

PDO/CSSOの利用により感染症関連語句の柔軟な検索が可能

14

開発したオントロジー• FALDO (Feature Annotation Location Description Ontology)– ゲノム中の各featureの位置情報を記述するためのオントロジー（w/BioHackathon）• INSDC Ontology– INSDCエントリのfeatureとqualifierのターム記述のためのオントロジー（w/DBCLS）• MCCV (Microbial Culture Collection Vocabulary)– 菌株データを記述するためのオントロジー• MEO (Metagenome/Microbe Environmental Ontology)– 細菌の生息環境を記述するためのオントロジー• PDO/CSSO (Pathogenic Disease Ontology with Symptom)– 細菌が引き起こす感染症の情報および感染症の症状を連結したオントロジー• GMO (Growth Media Ontology)– 細菌の培地情報を記述するためのオントロジー（w/DBCLS）

15

オーソログ遺伝子情報• ゲノム情報を種間で連結するためには、オーソログ遺伝子情報が有効となる• MBGDオーソログデータベースをRDF化• オーソロググループのさらなる精密化• ドラフトゲノムデータにも対応

MBGDのRDF化

16

MBGD RDF オーソログ情報のRDF化とそれに基づく微生物ゲノムデータの統合••

MBGD standard ortholog groups– 697 species– 2,519,110 genes– 340,439 ortholog groups
MBGD RDF– 43,064,719 triples– 2.5 GB (Turtle)

UniProt

Taxonomy17メタゲノム情報と環境情報の統合• メタゲノム情報は遺伝子情報と環境情報とをブリッジするユニークなデータ• メタゲノム情報を通じて異分野との融合が可能となる• 各メタゲノムデータを解析パイプラインにて統一処理し、遺伝子機能組成データを作成• 遺伝子機能組成データおよびメタデータ（環境情報）を統合

メタゲノム情報のRDF化

18

公共データベースにデポジットされている
メタゲノムメタデータ
サンプル数

メタデータのカテゴ
リー数

メタデータカテゴリーの例

ヒト共生細菌群集

72,236(18,224)85

Age , Sex ,Disease stage , Country ,Body Habitat , Diet 等

環境細菌群集6,356(5,827)627

pH , Temperature , Wind Speed ,Dissolved Oxygen 等（）内は実際に配列が存在したエントリ

19

海水土壌

ヒト腸内

メタゲノム
配列相同性検索

ゲノム
遺伝子のクラスタリング

オーソログ
ゲノムを軸に遺伝子・系統・環境の情報を統合化したことで、・ある環境にどのような遺伝子が多いのか？
・それらの遺伝子はどのような機能を持っているのか？
・それらの遺伝子はどのような系統群に多いのか？
等の情報が簡単に得られるようになったStanza開発• データベース利用のためのテンプレート• 異なるデータベースを横断的に利用するため、各データのID対応関係を整理• TogoStanzaの仕様をDBCLSと共に策定• MicrobeDB.jpにて58種類のStanzaを開発（さらにDBCLSで開発された34種類の Stanzaを導入）

21

単一DB or 複数DB由来のStanza

複数のDB由来のデータからStanzaを作るには、DB間のID対応関係を整理する必要がある

22

Stanzaの例 (遺伝子・ゲノム)

・ Gene Annotation

・ Ortholog list

・ Genome Information

23

Stanzaの例 (系統・菌株)

・Taxonomic Hierarchy

・ Strain Metadata

・Related Strain in Other Culture Collection

24Stanzaの例 (環境)・ Taxonomic Composition of theEnvironment from
the Metagenome

・Taxonomic Composition of theEnvironment fromthe Genome-sequenced Strains

25

Stanzaの例 (環境)・ Gene Abundance of the Genome from Several Metagenomes
例1: Bacteroides thetaiotamicron VPI-5482
ゲノム中の各領域におけるメタゲノムリードのHit数

ヒト腸内における優占種
Cow rumen
Oil contaminated soil 1
Oil contaminated sea water 1
Oil contaminated soil 2
Oil contaminated sea water 2
Oil contaminated soil 3
Oil contaminated sea water 3
Oil contaminated soil 4
Oil contaminated sea water 4
Human feces 1
Human feces 2

例2: Burkholderia multivorans ATCC 17616
芳香族分解関連遺伝子を多数持
Cow rumen
つOil contaminated soil 1
Oil contaminated sea water 1
Oil contaminated soil 2
Oil contaminated sea water 2
Oil contaminated soil 3
Oil contaminated sea water 3
Oil contaminated soil 4
Oil contaminated sea water 4
Human feces 1
Human feces 2

26

Stanzaの例 (ヒトメタゲノム)

27http://microbedb.jp/28

検索ワード: lake
lake

MEO OWL
meo:pond is_a meo:lake

菌株ーMEOマッピングRDF
Strain_A mccv:isolation_source meo:pond

Strain_Aのようなオントロジーを介した推論検索を実行
lake由来のゲノム解読済み株

lake由来のメタゲノムサンプルで多いオーソログ

lake由来の菌株

lake由来のメタゲ
ノムサン
プル
lake由来のメタ16Sサン
プルの平均的な系統組
成lakeと他の語彙のMEO中での位置関係

29

検索ワード: Streptococcus pyogenes MGAS2096 (ゲノム解読済みの、病原連鎖球菌)

多数Hitしている領域は抗生物質耐性遺伝子を持ったMobile Genetic Element

Streptococcus pyogenes MGAS2096株は健常な動物の体には多くは居ないが、ゲノム中の、抗生物質耐性遺伝子を多数持ったMobile Genetic Elementは動物の体内の細30菌間で広く飛び回っている？

検索ワード: Clostridium difficile 630 (ゲノム解読済みの、腸炎の原因菌)

メタゲノムリードが多数Hitしている3領域は全てMobile Genetic Element

Clostridium difficile 630株は健常な動物の体には多くは居ないが、ゲノム中のMobile Genetic Elementは動物の体内の細菌に広く共有されている？

31

ドラフトゲノム解析への対応• 新型シーケンサーの浸透により、誰でもゲノム解読が可能となった• しかしその多くが完成ゲノム配列ではなく、ドラフトゲノム配列• シングルセルゲノミクス技術も発達し、ドラフトゲノム配列が爆発的に増加している• ドラフトゲノム配列を公共DBに登録する際、遺伝子アノテーションは不要• ドラフトゲノム配列の段階で、自動アノテーションを実施し、同時に新たな知識を発見する事が重要
自動アノテーションシステムMiGAPとの連携

32

微生物ゲノム解析の流れ

NGS fastq

Contigs
Scaffolds

Gap closing(wet & dry)Geneannotation

DDBJ

DDBJ
DRA

33

www.MiGAP.org

パイプライン
入口34

16,000

18,00014,00016,00014,000

Cumulative number of CDS identified (x1000)

12,000

Cumulative length analyzed (in mega bases)

12,00010,00010,000

8,000

8,000

6,000

6,000

4,000

4,000

2,000

2,000

Year/month

13/06

13/03

12/12

12/09

12/06

12/03

11/12

11/09

11/06

11/03

10/12

10/09

10/06

10/03

09/12

09/09

09/06

0035

Cumulative length analyzed (in mega bases)

Cumulative number of CDS identified (x1000)

MiGAP利用統計

36

Nature, 2013

ドラフトゲノム解析
NGS fastq

Contigs
Scaffolds

Gap closing(wet & dry)

GenomeRefine

Togo
Annotation

Geneannotation

DDBJ

DDBJ
DRA
メタデータ

DDBJ
WGS

未発表ドラフトゲノムは希望
によりアクセスコントロール
37

Genome Refineを介したサービス連携

38

モデル微生物アノテーション高度化• 研究者コミュニティの規模が大きく、多数の研究成果が期待できるモデル微生物をターゲットとする• 日々更新されるデータを文献情報から収集するとともに、研究者およびキュレータによる高度アノテーションをデータに付加• 得られた高度なアノテーション情報をMicrobeDB.jpと統合するため、オミックス情報など全情報をRDF化
TogoAnnotationシステムの開発39文献情報に基づくモデル微生物
ゲノムデータベースの現状
モデル微生物

リファレンス株

リファレンス株遺伝子の関連文献が参照可能なデータベース

国内でゲノム解析された病原性／産業有用株

EcoCycEcoliWikiE. coli MG1655

大腸菌

E. coli W3110
PortEco(EcoliHub)
SubtiPathways

枯草菌

BSORF

Synechocystis sp. PCC

Arthrospira platensis NIES-6803

39
CyanoBase

放線菌

BsubCyc

SubtiWiki

B. subtilis 168

SubtiList

ラン藻

PEC

CYORF

Streptomyces griseus IFO

Streptomyces coelicolor

13350

A3(2)
StrepDB

ゲノムアノテーションプラットフォームによる研究コミュニティー連携・支援

Genome Database
URL Bookmarking

MicrobeBase
Annotation and Strorage
GbrowseSocialBookmark

Blast
IprScan

Omics

Users and Groups
Authorization

Users and Groups
Authorization

AuthOpenID

View and Search ofGenomic information

Mass Invite

Community

認証システム開発・運用(H24)

Community Genome
CGA1: Bradyrhizobium
sp. S23321 (H23論文公Annotation開)CGA2: Charales (H24年度〜)
CGA3: Marchantia (H24年度〜)
CGA4: Cyanobacteria (H24年度〜)
CGA5: Actinobacteria (H24年度〜)
CGA6: Lactic Acid Bacteria (H25年度〜)

モデル微生物遺伝子の文献リファレンス集積
Phylumcyanobacteria

actinobacteria

Organism

Literatures Annotations Annotated genes

Total genes

Synechocystis sp. PCC 6803

2346

80204

3064

3725

Anabaena sp. PCC 7120

959

29154

2754

6223

Synechococcus elongatus PCC 7942

815

17060

7942715

Thermosynechococcus elongatus BP-1

2706768

2528

2528

Synechococcus sp. PCC 7002

2643999265

3235

Nostoc punctiforme ATCC 29133

151

3349

768

6794

Chlorobium tepidum TLS

143

5532

751

2310

Anabaena variabilis ATCC 29413

119

1731

258

5724

Prochlorococcus marinus MED4

64

2155

390

1756

Gloeobacter violaceus PCC 7421

5256004483

4484

Prochlorococcus marinus MIT9313

44919

248

2326

Prochlorococcus marinus SS120

37539

135

1928

Arthrospira platensis NIES-39

9787

2606676

Trichodesmium erythraeum IMS101

522144498

Synechococcus sp. WH8102

538222579

Synechococcus elongatus PCC 6301

2522580

Streptomyces coelicolor A3(2)1611185

18703

8300

Streptomyces griseus NBRC 13350

116311129707224

2013.08.31現在

シアノバクテリア 5,285 papers, 放線菌 277 papers

モデル微生物ゲノム情報とオミックスデータのRDFによる統合
シアノバクテリアの例

Data type

The number of resource

RDF

39

○

138896○

publication5285*

operon*86○

protein complex*

68

○

3054

○

genome projectgene

protein-protein interaction* RDF data model is under developmenthttp://microbedb.jp/

MicrobeDB.jpの国際化• International Council for Science (ICSU) Committee on the Data for
Science and Technology (CODATA) Task Group on Advancing
Informatics for Microbiology (TG-AIM)– 微生物情報の標準化にむけて• GBIF(DarwinCore) およびGenomic Standards Consoritum (GSC) (MIxS)– 共同でオントロジーを設計• WFCC-MIRCEN World Data Center for Microorganisms (WDCM)– Global Catalogue of Microorganismsにおいてオントロジーの採用を検討中• Microbial Resrouce Research Infrastructure (MIRRI@EU)– 用語の標準化/オントロジー開発にむけて議論• Quest for Ortholog MTG– オーソログの標準形式開発においてRDFを検討
45

NCBI SRA DataBase Growth10P

1P
Size (bases)

All data100T

Metagenomic data

10T

1T20092010

2011
Year2012

2013
46

Marine Phage Sequencing Project

Earth Microbiome Project

Home Microbiome Study

Hospital Microbiome Project47

MicrobeDB.jpの今後の展開• 上位生物データの統合化（藻類、菌類 etc.）– Hologenomicsの到来に備える必要性• より高度な環境データとの連携の模索（地質学
データ、地球化学データ、リモートセンシング
データ etc.）– 各分野のオンロジーとの連携

48

蛇紋岩体を貫く熱水環境
Geological survey

Sample collection
Env. measurements

Metagenomic
sequencing by NGS

A温泉

B温泉

堆積岩
蛇紋岩
50

産総研地質調査総合センター

検索ワード: serpentine (蛇紋岩)MEO

Geological Ontology

Hydrosphere
Aquatic feature & biome
Hydrothermal ventHot spring
Alkaline hot spring

RockPlutonic rock
Ultrabasic rock
Serpentinite

蛇紋岩熱水由来の細菌群集の系統組成等の情報が容易に得られる

51

MicrobeDB.jpの今後の展開• 上位生物データの統合化（藻類、菌類 etc.）– Hologenomicsの到来に備える必要性• より高度な環境データとの連携の模索（地質学データ、地球化学データ、リモートセンシング
データ etc.）– 各分野のオンロジーとの連携• ビッグデータ次世代基盤技術開発との連携– 次世代基盤開発に至適な課題
52

謝辞• NBRC、JCM• 日本微生物資源学会、日本ゲノム微生物学会、日本微生物生態学会、日本農芸化学会、日本細菌学会• DBCLS、豊田フェノームG

53

54

参考資料

55

3年間の活動実績
内部開発会議SPARQLthon
BioHackathon(国内版含む)
学会等でのブース出展
国内学会発表国際学会発表

30 回
12 回
4回
7回
23回
5回

56

FEMS Microbial Rev, 200857

http://vinodscaria.rnabiology.org/hologenomics-hologenome-sequencing-applications