BioResource Now ! Vol.6 No.2

BioResource Now !
Issue Number 6 February 2010

国内外のバイオリソースを巡る様々な問題や取り組みについて、毎月ホットな話題をこのニュースレターで紹介していきます。

海外ホット情報
No.28

Chi-Ren Shyu, Director Informatics Institute, University of Missouri

植物表現型画像の高度検索エンジンP1 - 2

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Plant and Animal Genome XVIII Conference に参加して P2

http://www.shigen.nig.ac.jp/shigen/news/

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海外ホット情報〈NO.28〉

Informatics Institute,
Unversity of Missouri

Chi-Ren Shyu, Director

植物表現型画像の高度検索エンジン

１．はじめに

2. VPhenoDBS

表現型の情報は多くのゲノム研究において重要な役割を果たしています。突然変異体のある表現型に注目して、その原因遺伝子を遺伝学的またはエピジェネティクスなレベルで追跡する順遺伝学的アプローチでも、遺伝子を破壊するか過剰発現させることによって、その遺伝子の機能を解析する逆遺伝学的アプローチでも、あるいはまた、形質、アレル、系統などをグループ間で比較する場合においても、野生型と変異体の表現型を識別し定量化することは、とても大切です。測定の難しさは表現型に依存します。生存率、開花までの時間、草丈などのような表現型は確認しやすく直接測定できます。しかし、研究者は生育、病害抵抗性および微妙な色の変化などの、測定しづらく複雑な形質に関心を持っていることが多いのです。この場合、その道の専門家が表現型の定性的観察をして記述するか、スコア表を片手に彼らの知識、視覚、記憶を駆使して定量するかのどちらかです。このような方法も役に立ちますが観察者に依存することから客観性に欠け、あまり正確とはいえません。

Visual Phenotype Database System(VPhenoDBS) は http://PhenomicsWorld.orgにあり二つの検索可能なデータセットを持っています。一つ目は、厳密な撮像条件で撮影された一連のトウモロコシ病斑葉の画像です。病斑葉は植物に一般的な変異表現型であり、アポトーシスやプログラム細胞死や防御反応（Johal 2007）等の機構を解明する研究にとって重要です。葉の色、サイズ、形の多様な病変を生じますが、これらは遺伝的背景
お よ び 環 境 条 件 に 強 く 依 存 し ま す。現 在、730 枚の画像が 16 種類の病斑をカバーしています。コレクションの一部を図１に示します。この画像コレクションには画像がもつ情報とその意味（セマンティック）から検索する２つの機能をもっています。

近年人気が高まっているディジタル画像での表現型記録は、より正確な表現型の同定や定量化を可能にします。もしコンピュータが扱いやすいように、予め決められたプロトコールに基づいて画像処理を行えば、コンピュータビジョンと画像処理アルゴリズムを用いて、注目している特徴的な形質を自動的に測定することができます。この技術を用いると、より複雑な形質情報をより正確に測定できるようになります。たとえば、前後の画像情報を量的に比較することで葉の生長を自動的に調べることもできます。

一つ目は画像サンプルから目的の病斑を探す方法です。この類似画像検索（CBIR）方法はグー
グル検索に似ていますが、検索クエリー入力の代わりにユーザが探したい表現型の画像を指定します。システムはデータベースから最も類似した画像を取り出します。この検索を可能にするため病変の色、サイズ、形と分布に関する測定値を 176 個の画像から自動的に抽出し、複数の高次元インデックスを作っ
図１: 様々な病斑葉の例 ています。図 2 はシステ
ムのインタフェースです。利用者は、スライダーバーをつかって注目する表現型の様々な面を強調して見ることができます。図 3 に示した検索結果ページは、ランク付けされた結果とそれらの画像に関連するテキストメタデータを表示します。上位ランクの結果には関連する変異体の数を示す棒グラフも提供されます。（図３ｂ）。
ラベルされていない画像でもこのグラフを用いると最も近い変異体を探すことができます。

さらに、表現型の画像化はゲノム科学、生物学および農業などの分野で様々に応用することができます。画像と関連する文字情報を含めた表現型情報はさらに高度なクエリーで検索することができるようになります。我々はトウモロコシの葉の表現形質情報を処理する
VPhenoDBS という検索システムを開発しました。

さらに、このシステムは生物学者の間で共通に使われているセマンティックな用語を使って画像の自動アノテーションを す る こ と が で き ま す。
画像に関連を持つ全てのセマンティックが関連度と と も に 表 示 さ れ ま す 図 2：VPhenoDBSの CBIR 検索画面
（図３）。

1

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)
図 3：VPhenoDBS の CBIR 検索結果画面 (a) ク
エリー画像、(b) 上位ランクの結果に関連する変異体の数を示す棒グラフ、(c) 検索結果に対する意味づけ (d) 現在の結果と (e) 上位ランクの結果。
セマンティック検索の結果もこれと同様です。

CBIR 以外にも VPhenoDBS はセマンティッ
クな検索を提供しています（図４）。例えば、「葉の壊死領域が広いトウモロコシ表現型の画像を探す」という検索をするとします。このような検索ではユーザがモデル化された用語表から一つ以上のセマンティックを選びます。システムはその用語に基づいて最も一致度が高い画像を検索します。検索対象画像には付随するテキスト情報がありません。検索は画像にマッピングされたセマンティックなラベルそのものを、数学的モデルを使って検索しているのです。この検索結果の表示はCBIR の結果と同様です。
VPhenoDBS の 2 番 目 の デ ー タ セ ッ ト はMaizeGDB にあるトウモロコシ突然変異体の全画像情報です。この画像コレクションは条件を決めて撮影したものではないため、上述の検索技術を利用することができません。しかし表現型の記述情報があるのでグーグルス
タイルの検索を提供できます。さらにここでは、ドメインオントロジーを利用して検索機能を強化しています。ユーザがクエリーを指定するとクエリーの個々の単語または語句が自動的に遺伝子オン
ト ロ ジ ー（GO) と 植 物
オ ン ト ロ ジ ー（PO) に
図 4：VPhenoDBSの セ マ ン テ ィ ッ ク 対応付けられます。
検索画面

次ページに続く

図につきましては、以下のウェブサイトで詳細をご覧になって下さい。
http://www.shigen.nig.ac.jp/shigen/news/n_letter/
2010/newsletter_v6_n2.html

BioResource Now ! Vol.6 No.2
さらにシステムが query の同義語や親子関係にある用語を自動的に取り出してクエリーを拡張します。ユーザは拡張した query に重み付けをすることができます。このようなクエリー拡張によってテキスト検索を改善することができます。図 5 は検索画面例と結果を示しています。遺伝子オントロジーと植物オントロジーに一致した用語は色分けされています。

3. あなたの持っている表現型情報を検索できるようにします
ここで紹介した方法は視覚可能な表現型の、ほとんどすべてに適用できます。以下の手順に従ってください。

こ の プ ロ ジ ェ ク ト は National Science
Foundation grant number 0447794 とShumaker Endowment for Bioinformatics の支援を受けています。

論文の共著者

1. 背景の設定、カラーチェッカーの位置およびカメラ・スキャナーの選択など、撮影のための標準化をする。

Jason M. Green, Jaturon Harnsomburana,Thomza DeSouza, and Mary Schaeffer

2. 我々のチームの研究者と相談してもらい、形質に関する重要なポイントや特徴を直接または間接的に測定するアルゴリズムについて、話し合います。測定対象の特徴によってはアルゴリズムを開発するのに数週間から数カ月かかります。

参考文献[1] Johal, G. S. (2007) Disease Lesion
Mimic Mutants of Maize. APSnet[2] Shyu, C. R., Green, J., Lun, D. P. K,Kazic, T., Schaeffer, M. and Coe, E.
(2007) Image Analysis for Mapping
Immeasurable Phenotypes in Maize,
IEEE Signal Processing Magazine,
Vol. 24, No. 3 , May 2007; 116-119

3. 撮影し、画像を処理します。
4. 画像検索を容易にするため索引（インデックス）を作ります。
図 5： VPhenoDBS のテキスト検索画面。クエリーのキーワードがページの上部に表示されます。中央のスライダーバーをつかって用語やオントロジーに重み付けをすることができます。
下には結果をランク付けして表示しています。
一致した用語は用語の種類やオントロジーにより、色分けして表示されます。

資金提供

私たちのツールを使って表現型画像コレクション作成したい研究者や植物表現型画像研
究を手伝ってくれる共同研究者を募っています。関心のある方は ShyuC@missouri.edu までご連絡ください。

( 和訳： シャロー・イップ ）Plant and Animal Genome
XVIII Conference に参加してJanuary 9-13, 2010

San Diego, Californiaについても興味を示した方もおり、BRW の両面について説明できてよかったと思います。その他には、企業ブースの盛況さが印象に残りました。出展していた企業は米国が多かったですが、前回と比べてアジア系の企業が多く見られたことが興味深かったです。
（渡邉 融）

今回の PAG で印象的だったことは企業による展示の大幅な増加（去年の 2 〜 3 倍）です。また、一般のポスター発表では NGS（ Next Generation Sequencing ）というキーワードが多く見られ、次世代シークエンサーを中心としたバイオ産業が活発になっている印象を受けました。NGS 関連では、有名なゲノムブラウザの１つである GBrowse も NGS データに対応したことを発表していました。NGS によって以前では考えられない速度で大量の塩基配列データが作成されるようになりましたが、塩基配列に留まらず LemnaTec という企業は RFID（Radio Frequency IDentiﬁcation ：電波を利用した個体識別タグ）やベルトコンベア等を利用して植物の表現型データを自動で高速に測定する設備を紹介していました。今後も実験装置や実験施設の自動化によって研究の速度は加速するため、大量のデータを如何にハンドリングするかが重要になってくると思いました。
( 坂庭 真悟 )(*1) BioResource World：ナショナルバイオリソースプロジェクト（NBRP）で公開されているバイオリソースを対象にした総合検索サイト。

私は 2 年ぶりの PAG 参加で、Oryzabase のメジャーアップデートである Oryzabase Ver.4 についてポスター発表しました。Ver.4 ではデザインを刷新し、Ajax や Flash 等の技術を活用したコンテンツを提供予定です。その中でも「イメージギャラリー」は実際にパソコンで操作して説明したこともあり、多くの方に興味を示して頂きました。また、今回は１３のデータベース
合 同 で「PLANT GENOME DATABASES Outreach CONSORTIUM」と い うブースを出展し、Oryzabase を紹介しました。このブース出展は PAGの参加者に Oryzabase を紹介するだけでなく、他のデータベースの開発者と交流することができる機会になりました。英語でのコミュニケーションは大変でしたが、技術的な話をしたり、データベースへの要望を聞いてもらうことができたりと、とても良い経験になりました。
（高橋 由佳）

私は 3 年ぶりに PAG に参加し、PAG 三日目のポスターセッションで BRW(*1) について発表しました。現在 BRW で検索できるリソースは 450 万件にもなり、リソースを見つけるために様々な検索手段を提供しております。今回のポス
ターでは BRW の検索で使用しているシステムに重点を置いて説明いたしました。多くの方からご意見を頂きましたが、やはり一番多かったのが BRW で取り扱っているリソースについての質問です。
それについて説明し、また基本的に無料で提供していることをお伝えできたことは良い経験でした。また、若干名ですが BRW のシステム面

連絡先 〒411-8540 静岡県三島市谷田 1111
国立遺伝学研究所 生物遺伝資源情報総合センター
TEL055-981-6885 ( 山崎 )E-mail brnews@chanko.lab.nig.ac.jp

バ イ オリソ ー ス 情 報(NBRP) www.nbrp.jp/(SHIGEN) www.shigen.nig.ac.jp/indexja.htm(WGR) www.shigen.nig.ac.jp/wgr/(JGR) www.shigen.nig.ac.jp/wgr/jgr/jgrUrlList.jsp

Editor's Note

BioResource Now !

Issue Number 6 February 20102

数年前に PAG のグループミーテイングで初めて Dr. Chi-Ren Shyu に会い、彼の画像検索エンジンのお話を伺いました。その成果が今日 VPhenoDBSとなって公開されていることを大変嬉しく思います。VPhenoDBS のインターフェースは直感的で動きもよく快適です。きっと今後の Plant Phenomics を強力にサポートするエンジンになると思います。私も是非いろいろな植物の画像情報をこのシステムで試してみたいと思います。
（Y.Y.)