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植物ゲノム統合データベースPlant GARDENにおける微生物、メタボローム統合データベースとの連携

トーゴーの日シンポジウム2021〇平川 英樹１、藤澤 貴智２、長崎 英樹１、森 宙史２、福島 敦史３、ジェルフィ アンドレア１、市原 寿子１、中村 保一２、金谷 重彦４、有田 正規２、黒川 顕２、磯部 祥子１、田畑 哲之１
1. かずさDNA研究所
2. 国立遺伝学研究所
3. 理化学研究所環境資源科学研究センター
4. 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2021平川英樹（かずさDNA研究所）

要旨
統合化推進プログラムにおいて、植物ではPlant GARDEN（https://plantgarden.jp）、微生物ではMicrobeDB.jp（https://microbedb.jp）、メタボロームではMetaboBank（https://www.ddbj.nig.ac.jp/metabobank/）が構築されており、それぞれが扱う以下の主要なデータセットについてRDF化が行なわれている。
・Plant GARDEN：植物ゲノム、遺伝子、アノテーション、DNAマーカー、QTL
・MicrobeDB.jp：メタ16Sデータ、メタゲノム解析データ、オントロジーアノテーションされたサンプル属性情報
・MetaboBank：実験で得られた代謝産物に関する生データや実験に関するメタデータ
植物ゲノム統合では、PubTatorにより各植物種に関する病気や遺伝子、化合物などの情報について文献キュレーションを行い、DBCLSのTogoDBを用いて得られたデータに対してRDF化を行っている。現在、
SPARQLエンドポイントを構築し、各統合化データベースの連携によって、更なるデータ統合を図っている。
SPARQLを用いることで、植物種名や遺伝子、化合物（代謝産物）などでクエリ検索し、新たな知識発見ができるようになることを試みている。

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス©2021平川英樹（かずさDNA研究所）

植物ゲノム関連データのRDF化
データ連携を行うため、Plant GARDENで公開している遺伝子、アノテーション、DNAマーカー、QTL情報のRDF化を行った。
国立遺伝学研究所とDBCLSからのご協力を頂いた。
② アノテーション情報（Hayai-Annotation）① 遺伝子情報（gff）
植物種名

Taxonomy
植物種名

塩基配列

バージョン
遺伝子の位置

アミノ酸配列位置
UniProtKB、KO、OrthoDB
UniProtKB、KO、OrthoDB

KEGG

EC

GO

③ DNAマーカー情報④ QTL情報
ゲノムバージョン

マーカー種類ターゲット領域

生物種名

集団情報
マーカー名

物理地図
プライマー
情報

アレル

ゲノム情報

文献
リファレンス配列

近傍マーカー

形質情報（ZOOMA）

連鎖地図（LOD、p-value）

RDFを用いたデータ連携
植物は微生物と相互作用しており、様々な二次代謝産物を産生する。RDFを用いて植物、微生物、メタボローム統合データベースを繋ぐことを試みている。
連携・ゲノム情報（134種）
ゲノム配列、CDS、PEP、アノテーション
・DNAマーカー（38種）
・QTL（27種）
PubTatorを用いた文献キュレーションのRDF・生物種、病気、遺伝子、化合物など
・植物と微生物の相互作用
Plant Growth Promoting Bacteria（PGPB；共生、成長促進）、病原性細菌（細菌、カビ、ウイルス）・代謝産物（MESH ID）
連携

・系統・遺伝子・環境の３つの軸に沿って整理・統合されたフルRDFのデータベース
・メタゲノム解析データ（メタ16S rRNA、遺伝子）・オントロジーアノテーションされたサンプル属性情報
・単細胞の真菌類、藻類のゲノムデータ
・解析プロトコルの標準化
・解析パイプラインの開発

外部データベースのRDF
化合物（11,886個）
酵素反応（13,673個）

・実験で得られた代謝産物に関する生データや実験に関するメタデータ
・データ数
・KNApSAcKのRDF（DBCLSにて実施）

統合化推進プログラムの他のDB

Plant GARDEN、MicrobeDB.jp、MetaboBank間のRDFの関係図

3者間の統合データベースの連携に関するRDFスキーマ図を示した。スキーマ図の作成には国立遺伝学研究所の藤澤さんのご協力を頂いた。
それぞれの統合データベースについて拡大したスキーマ
図を次ページに示した。

Plant GARDENにおけるRDFの関係図
以下の項目についてRDF化を行った。
・植物種名
Taxonomy ID
・植物ゲノム遺伝子の位置、配列・DNAマーカー
近傍マーカーの位置
マーカー配列・形質
集団名、形質アノテーション、マップ情報、連鎖地図配列

Taxonomy
植物種名

文献

センテンス
ゲノム

代謝産物

病害抵抗性ドメイン

遺伝子

遺伝子位置

配列

位置配列

DNAマーカー
近傍プライマー

形質集団
マップ情報
形質アノテーション

連鎖地図配列MicrobeDB.jpにおけるRDFの関係図
以下の項目についてRDF化を行った。
・ホスト（植物種）名
Taxonomy ID
・環境アノテーション
MEO
・BioSample遺伝子
16S rRNA
微生物名、Taxonomy ID
・BioProject
・SRR

遺伝子

16S rRNA

環境アノテーション

ホスト（植物）
Taxonomy

微生物
Taxonomy

MetaboBankにおけるRDFの関係図
以下の項目についてRDF化を行った。
・生物種名
Taxonomy ID
・Project ID
サンプル情報実験デザイン
スペクトル
解析内容
ピークアノテーション
再解析（MassBank）
再解析されたpeakアノテーション
・KNApSAcK Core
文献情報
化合物
CAS
InChiKey

サンプル

解析

実験デザイン

スペクトル再解析
MassBank

ピーク情報

KNAｐSAcK

化合物

文献
Taxonomyエンドポイントに格納したトリプル
各統合データベースにおいてエンドポイントを作成した。以下の情報についてのトリプルデータを格納した。
MetaboBank（メタボローム）
https://mbs1.ddbj.nig.ac.jp/sparql

Plant GARDEN（植物）
http://plantgarden.jp/sparql

MicrobeDB.jp（微生物）https://microbedb.jp/sparql

遺伝子
MetaboWikiエントリー情報
Taxonomy
DNAマーカー
リソース
病害抵抗性遺伝子
センテンス
ゲノム

植物種
植物種（subspecies）
形質格納されたデータの確認（Endpoint browser）
DBCLSから提供されているEndpoint browserを用いてデータが繋がっていることを確認した。

エンドポイント（Plant GARDEN）
起点URI（イチゴの遺伝子）
http://plantgarden.jp/resource/t3747.G001gene#t3747.G001.000010

SO（Sequence Ontology）

https://sparqlsupport.dbcls.jp/endpointbrowser.html

起点（イチゴの遺伝子）

遺伝子の位置

読み方向

遺伝子領域

長さ

3者間におけるRDFの繋がりデータが繋がっていることを確認するため、植物種名を起点として、KNApSAcKの化合物情報を検索することを試みた。

SPARQL言語

TaxonomyからKNApSAcKを介したInChIKeyへの検索
シロイヌナズナ（Arabidopsis thaliana）のTaxonomy IDからKNApSAcKのIDを経て、InChIKeyのURIを取得し、ChemSpiderの化合物情報を取得した。

Virtuoso（SPARQL言語）SPARQL検索の結果

化合物情報の検索統合化データベース連携検索システムの構築
SPARQL検索には言語に関する知識が必要であり、一般ユーザが容易に検索できるようにする必要性がある。
連携・ゲノム情報（134種）
ゲノム配列、CDS、PEP、アノテーション
・DNAマーカー（38種）
・QTL（27種）
PubTatorを用いた文献キュレーションのRDF・生物種、病気、遺伝子、化合物など
・植物と微生物の相互作用
Plant Growth Promoting Bacteria（PGPB；共生、成長促進）、病原性細菌（細菌、カビ、ウイルス）・代謝産物（MESH ID）

・系統・遺伝子・環境の３つの軸に沿って整理・統合されたフルRDFのデータベース
・菌叢メタゲノムデータ（メタ16S rRNA、遺伝子）・ゲノム・ドラフトゲノムデータ
・単細胞の真菌類、藻類のゲノムデータ
外部データベースのRDF
化合物（11,886個）
酵素反応（13,673個）

連携
統合化推進プログラムの他のDB・実験で得られた代謝産物に関する生データや実験に関するメタデータ
・データ数
・KNApSAcKのRDF（DBCLSにて実施）

統合化データベース連携検索システムの構築

基礎研究から育種などの応用研究に至る幅広い分野での新たな知識発見を目指す

今後3者の統合データベースのエンドポイントにトリプルデータを格納し、横断検索できることを確認した。
今後、以下の内容を実施し、データ統合化により有益な情報が得られるようになることを目指す。
RDF化
・有益な情報を得ることができる検索の経路、ステップを検討する
・スキーマの改変 （必要があれば）・センテンスキュレーション、病害抵抗性遺伝子との繋がり連携（統合化データベース連携検索システムの構築）
・一般ユーザにとって使い易いシステムを構築する
植物、微生物、メタボローム、糖鎖やフェノタイプなど他の統合化データベース、UniProtなどRDFに対応した外部データベースに対する横断検索を可能にする。
検索の例）作物についてのDNAマーカー・形質に関わる遺伝子 → 産生される代謝産物の検索→ 菌叢において見られる微生物の検索 → 有益性または病原性の検索→ 作物の生育に適した土壌（環境）の推定に役立てる

3者間の統合データベースや外部データベースとデータを繋げることによって、様々なデータベースをボーダレスに活用することが可能となり、幅広い研究開発の現場でこれまでにない新たな知識発見が行なえるようになることを目指す。
謝辞： 本研究の一部は、戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）「スマートバイオ産業・農業基盤技術」（管理法人：生研支援センター）によって実施されました。