21疾患ヒトゲノム変異の生物学的機能注釈を目指した多階層オーミクスデータの統合
http://dbkero.hgc.jp/

ご質問は：ysuzuki@hgc.jp
まで。

日本人多層オーミクス
日本人由来細胞株多層オーミクス
新規技術データ

トーゴーの日シンポジウム2021
鈴木 穣
東京大学新領域創成科学研究科

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全体のねらい ヒト応用研究を志向したオミクス情報の統合
トーゴーの日シンポジウム2019
転写開始点/トランスクリプトーム情報（TSS/RNA Seq）

（発現量と転写開始点）

オミクス新解析技術
クロマチン情報（ChIP Seq）
DNAメチル化情報 (BS Seq)

多層オーミクス情報のヒトゲノム変異情報への統合-Single cell 解析- Long read 解析

統合DB（DBKERO)
Ｃｌｉｎｉｃａｌ Sequencing
RDF Schema（該当集団中の遺伝子変異頻度を赤の濃さで示す）（それぞれの検体での変異部位）

パスウェイマップ（文献情報）からの検索
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何ができるか（１）日本人正常オーミクスデータ （IHEC）
国際エピゲノムコンソシアム （IHEC）
で日本CRESTチームが収集した日本人標準エピゲノムが検索できます。

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CREST-IHECデータの統合（日本人標準エピゲノム）
IHEC（国際エピゲノムコンソシアム）データの公開

マルチオーミクス情報の表示

TCGA/ICGC変異情報の表示

リファレンス情報
RNA-seq
発現量・exon/intron
BS-seq
DNAのメチル化

ChIP-seq
ヒストン修飾IHECデータとしてゲノムブラウザから閲覧可能なオープンデータ一覧
Expression
Sampleindividuals

RNA-seq
Read depth

Exon/intron junction

DNA methylation

Histone modifications

BS-seq

H3K4me1 H3K4me3 H3K27ac H3K27me3 H3K36me3 H3K9me3

Liver8888131313131313Colon

11111111111111111111

Endometrial

1530013141515151515

Vascular endothelial

332600192727192726

IHEC日本チームの作成した正常肝臓、血管内皮、胎盤組織におけるエピゲノムカタログを標準エピゲノムデータとして収載した. 上の表は既にKEROから閲
Licensed
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表示4.0国際ライセンス
覧可能なデータセットの数. ゲノムブラウザ下部のTracksにある「CREST - IHEC(The International
Human EpigenomeConsortium(AMED-CREST, Japan))」の一覧表から、任意のデータ結果をゲノムブラウザ上に追加可能である（上図）.
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Human Genome Variation DB （旧徳永グループ）との統合
日本人ゲノム多型
HGVDBへのリンク機能
DBKERO
Human
Variation DBSearch

Genome browserへGWAS情報の可視化

Whole genome viewer,
Manhattan viewer

NBDC ヒトDBとの連携へ
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何ができるか（２）どの培養細胞をモデルにするのか？
を選ぶオーミクスデータ
肺腺癌細胞株等で日本人由来のオーミクスデータが充実しています。

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培養細胞オーミクス
26 lung adenocarcinoma cell lines
Cell line

Origin

PC-3

PC-3
PC-7
PC-9
PC-14
R E R F-LC-Ad2
RERF-LC-Ad1
RERF-LC-Ad2
RERF-LC-KJ
日本人由来RERF-LC-MS
RERF-LC-OK
ABC-1
VMRC-LCD
ABC-1
LC2/ad
II-18
A427
A549
A549
H322
もちろん、ENCODE/CCLEにもありますが・・・
H2228
H1299
H1437
H1648
Non-Japanese
H1650
H 1437
H1703
H1819
H1975
H2126
H2347
H 1975

PC-7

PC-9

PC-14

R E R F-LC-Ad1

R E R F-LC-KJ

R E R F-LC-MSR E R F-LC-OK

VMR C-LCD

LC2/ad

II-18

A427

H 322

H 2228H 1299H 1648H 1650H 1703

H 1819SAEC*H 2126
H 2347Commons 表示4.0国際ライセンス
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Multi-omics sequencing data of lung cancer cell lines
Suzuki et al. 2014 Nucleic Acids Research
Suzuki et al. 2015 Nucleic Acids Research DB issue

DBKERO

26 NSCLC cell lines

Genome13 Japanese
13 non-Asian+ normal (SAEC)• Whole-genome sequencing• Long-read sequencing(MinION/PromethION)

Epigenome•••

Bisulfite seq/EM seq (not yet)
ChIP-Seq
ATAC-Seq•••

TSS-Seq
RNA-Seq
miRNA-seq

Genomic mutation
DNA methylation
Histone modification

Transcriptome

Transcriptional start site
Expression level

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データコンテンツの選択と表示
KEROデータコンテンツ
DBKEROのデータ構造の全体像. 日本人の臨床オミックス情報がモデルシステムからの包括的オミックス情報とどのように関連しているかを示す.
New technologiesとして、近年新たに産出可能となったシングルセルとロングリードのデータやDrug perturbationとして、化合物によるマルチオーミクス摂動の情報を含んでいる.
異なるカテゴリーのデータセットは、異なる色のボックスとして示した.
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先進ゲノム支援（文科省新学術領域）:”PAGS”= Platform for Advanced Genome Sciences

http://www.genome-sci.jp/
Google “ゲノム支援”

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DBKEROデータポータルの構築

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何ができるか（３）
新しい手法でどんなデータが出てくるのか？
シングルセルデータ、空間トランスクリプトームデータ、ナノポアデータ等がおちています。

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ブラウザはなくとも、まずはデータだけでも・・・
データポータル（2500程度の多層オーミクスデータセット；細胞株が多いです）

シングルセルデータ
シングルセルデータ加工のTutorial動画

Longリードデータ（日本人肺腺がんのSV）

VISIUMのデータ（空間トランスクリプトーム解析

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scMulti-Ome
UMAP Analysis
RNA

ATAC

ATAC & RNA

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シングルセル解析を、コピペできるコマンドライン形式で詳解しています

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Nagasawa et al Com Biol 2021

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独自にも進める技術開発
肺がんTranscriptomeのLong read解析

肺がんゲノムのLong read解析
構造多型は時として非常に複雑：従来のシークエンサーでは検出困難

がんのスプライス異常がネオ抗原の母地になっている可能性

NMDのおこらないガンで多い？

鈴木絢子准教授（CBMS,東大新領域）

岡実穂 DSTEP博士課程学生（小野薬品工業/CBMS,東大新領域）

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エピゲノム（DNAメチル化）の長鎖解析
Long read Methylation Analysis using nanoEM-seq
Ave.= 5kg long/read“Nanopore” EM-seq
Requiring amount of DNA: 10- 50 ng

関真秀DSTEP特任准教授（CBMS, 東大新領域）

Sakamoto et al. NAR 2021

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国内総説を用いた広報活動
遺伝子医学34号(2020)

生体の科学（2020)

その他
遺伝子医学35号(2021)
和光純薬時報(2021)

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21

疾患ヒトゲノム変異の生物学的機能注釈を目指した多階層オーミクスデータの統合

トーゴーの日シンポジウム2021

まずはデータだけでも見てみたい！

※近日公開

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日本人健常者末梢血scRNA
Yamagishi et al
Nat Com 2021

ATLシングルセルデータ
シングルセルデータ加工のTutorial動画
VISIUMのデータ（空間トランスクリプトーム解析)

Nagasawa et al
Com Biol 2021Sakamoto et al
Genome Res 2020
Longリードデータ（日本人肺腺がんのSV）

Oka et al
Genome Biol 2021

LongリードmRNA解析（日本人肺腺がんの異常スプライス）

がんゲノム長鎖Phasingデータ

Sakamoto et al
NAR 2021
Long readメチル化解析
ゲノム支援データポータル

ご質問は：ysuzuki@hgc.jpまで。

健常者が日常生活でどのようにscRNAを変化させるのか？

がん変異の染色体背景は？
（相同染色体は等価か？）

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