我々のビッグデータ処理の新しい産業応用広告やゲームレコメンだけではない個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標ゲノム育種 ( グリーンサイエンス ): ブルーベリーオオムギイネ

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としはるおおばま
5 years ago
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1 モンテカルロ法による分子進化の分岐図作成のための最適化法石井一夫 1 松田朋子 2 古崎利紀 1 後藤哲雄 2 1 東京農工大学 2 茨城大学

2 我々のビッグデータ処理の新しい産業応用広告やゲームレコメンだけではない個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標ゲノム育種 ( グリーンサイエンス ): ブルーベリーオオムギイネなどの新品種の開発環境アセスメント ( エコサイエンス ): 環境微生物の分布分類生態調査世界遺産に指定された東南アジアの古代遺跡の環境破壊状況の調査

3 ゲノム科学におけるビッグデータ分析 4 HPC Big iron ( ) HPC HP 4TB CPU: Xeon E7 ( ) 3. Hadoop Amazon Elastic MapReduce Amazon EMR 4. Hadoop usp-boa USP 1,2,

4 次世代シークエンサーによるゲノム解析 GenomeAnalyzerIIx(Illumina 社 ) DNA Linux

5 目的 : 447 種類の遺伝子を用いた 28 種の近縁生物種の分岐図を作成する従来分岐図 ( 進化系統樹 ) はミトコンドリアや 16S RNA など比較的短い配列情報をもとに作成していた近年のゲノム解析技術の進歩からゲノム全体に渡る配列情報を用いて分岐図を作成することが可能となったその遺伝子 ( 配列 ) の組合せはほぼ無限にありどのような配列をもとに分岐図を作成するかは議論の余地があるしかしこの検討には大量の計算が必要である今回モンテカルロ法による無作為抽出とビッグデータ処理による最適化法を確立することを目的とした

目的 : 447 種類の遺伝子を用いた 28 種の近縁生物種の分岐図を作成する 447 1000

RNA 配列を取得 (RNA-Seq) 2 配列データの結合編集作業 ( アセンブリ )

種に共通する遺伝子を相同性検索 (BLAST) にて抽出この段階で 1165 個の遺伝子を選択 4

1061 個の遺伝子がアラインメント可能であった 5 公共データベース対する相同性をもとに 836

6 目的 : 447 種類の遺伝子を用いた 28 種の近縁生物種の分岐図を作成する RNA- Seq 1 28 種の近縁生物種の RNA 配列を次世代シーケンサーにより分析網羅的 RNA 配列を取得 (RNA-Seq) 2 配列データの結合編集作業 ( アセンブリ ) をアセンブリソフトウェア velvet-oases を用いて実施 3 28 種のうち代表的な 5 種に共通する遺伝子を相同性検索 (BLAST) にて抽出この段階で 1165 個の遺伝子を選択 4 各遺伝子をマルチプルアラインメント ( 多重整列 ) (MAFFT と Trimal を使用 ) 1061 個の遺伝子がアラインメント可能であった 5 公共データベース対する相同性をもとに 836 個の遺伝子を選択 805 個の遺伝子がアラインメント ( 整列 ) 可能 6 明らかにおかしな分岐図が見られたため相同性検索をやり直し

目的 : 447 種類の遺伝子を用いた 28 種の近縁生物種の分岐図を作成する 447 7 代表種 5 種と残り 23 種との相同性をもとに 1061 個の遺伝子から 455

7 目的 : 447 種類の遺伝子を用いた 28 種の近縁生物種の分岐図を作成する代表種 5 種と残り 23 種との相同性をもとに 1061 個の遺伝子から 455 個の遺伝子を選択個の遺伝子がアラインメント可能であった 9 当初の約 1000 個の遺伝子で検討する代わりに上記 447 個の遺伝子を用いて分岐図作成の検討を行なうこととした

8 方法 : 分岐図作成の最適化検討のためのシナリオ種類の遺伝子のマルチプルアラインメントデータを使用種類の遺伝子の組合せ数を計算組合せのパターンを生成 447 種類の遺伝子のうち 4 つまでの遺伝子を除く組合せの数がであったので今回はこれで最適化法の確立の検討を行なった 447 個の遺伝子の総当たりの組合せは e+99 でありこれを検討することは現実には無理の数から一様乱数を発生該当する遺伝子の組合せたマルチプルアラインメントを作成 ( ブートストラップ法 ) 4 分岐図を作成し分岐パターンを抽出最尤法による推定により分岐図を作成 ( 分岐図作成ソフト RAxML を使用 ) 5 分岐パターンを集計して最適化分岐図を作成し分岐図作成に対し寄与度の高い遺伝子を検出した

9 447 (with R) > choose(447,1) # [1] 447 > choose(447,1)+choose(447,2) # 2 [1] > choose(447,1)+choose(447,2)+choose(447,3) [1] # 3 >choose(447,1)+choose(447,2)+choose(447,3)+ choose(447,4) # 4 [1] <- ( ) >choose(447,1)+choose(447,2)+choose(447,3)+...+ choose(447,447) # 447 [1] e+99

10 実施結果 : Perl

実施結果 : 乱数の発生と対応する組合せ数列の選択 1 R を用いて一様乱数 (runif() を発生 ) run1 <- round(runif(100000, min = 1, max = 1656133808)) # 10 万個の乱数を発生 2 乱数に対応する組合わせ数列を選択 81571247 365913044 1023396239 644416555 691641727

11 実施結果 : 乱数の発生と対応する組合せ数列の選択 1 R を用いて一様乱数 (runif() を発生 ) run1 <- round(runif(100000, min = 1, max = )) # 10 万個の乱数を発生 2 乱数に対応する組合わせ数列を選択 ,121,150,372 27,29,176,229 95,160,302,413 51,199,232,430 56,126,142, ,342,359,446 89,303,405,437 54,98,149,213 39,234,259,417 84,108,135, 個のうち乱数に対応する遺伝子を除き残りのすべての遺伝子を連結させたマルチプルアラインメントファイルを作成

12 実施結果 : RAxML の実行による分岐図の作成 1 マルチプルアラインメントデータの fasta 形式ファイルから phylip 形式ファイルへの変換 2 分岐図作成ソフト RAxML の実行 3 RAxML の出力結果から以下のコマンドにより数値や記号などを取り去り分岐図の簡素化パターンに変換

13 実施結果 : RAxML の出力結果を分岐図パターンに変換 # RAxML の出力結果から以下のコマンドにより数値や記号などを取り去り分岐図パターンに変換 ==> RAxML_bestTree.out <== # RAxML の出力結果 (((x: ,b: ): ,(m: ,((i: ,g: ): ,u: ): ): ): , ((((z: ,(t: ,l: ): ): ,(((q: ,c: ): ,(((((e: ,k: ): , p: ): ,(f: ,(n: , &: ): ): ): ,(r: ,h: ): ): ,(v: ,d: ): ): ): ,(y: ,(j: ,#: ): ): ): ): ,(o: ,s: ): ): ,w: ): ,a: ):0.0; ==> RAxML_bestTreeSUMMARY.out <== # 変換された簡素化分岐図パターン (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),(((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)),(v,d))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a)

$: (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),((v,d),((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a) 189 203 337 393 λ \ λ } λ$

14 実施結果 : 分岐図パターンの集計 : (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),(((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)),(v,d))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a) 1 : (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),((v,d),((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a) λ \ λ } λ }

15 実施結果 : 最適化された分岐図パターン 0.08 m x k r c s w j o q v # b z d n f l e h i u t & a p g y (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),(((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)),(v,d))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a) x b m b g u q c e k f n p & r h v d j # o s z t l w a ID 1

16 0.08 x z u o p & l f m k # g q i h r v e b w c t y a j d n s 実施結果 : 最適化された分岐図パターン (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),(((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)),(v,d))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a) x b m b g u q c e k f n p & r h v d j # o s z t l w a y ID 17 1

17 0.08 & f d a w z j x n k l m p s c o y g i r b e u h t # q v 実施結果 : 最適化された分岐図パターンと異なるパターン x b m b g u q c e k f n p & r h v d j # o s z t l w a y ID 22 1 (((x,b),(m,((i,g),u))),((((z,(t,l)),(((q,c),((v,d),((((e,k),p),(f,(n,&))),(r,h)))),(y,(j,#)))),(o,s)),w),a)

18 まとめ : Big Iron

19 その他の事例など : HP ProLiant DL980 G7 CPU Xeon E TB 32GBDIMMx128 HDD:7.2TB 900GBx8 OS:RHEL MIT

20 Reminding Waterloo Bridge (1940) Powered by FreeBSD 20

本日の内容 1 概要 2 事例 1 DNA 自動解析装置の品質管理 3 事例 2 進化系統樹の作成の最適化と生物種の識別 4 事例 3 精神神経系疾患の診断系確立 5 事例 4 人材育成情報処理学会ビッグデータ活用実務フォーラム

医療農業環境分野におけるビッグデータ分析技術の研究開発石井一夫東京農工大学 2014124 ICT 1 本日の内容 1 概要 2 事例 1 DNA 自動解析装置の品質管理 3 事例 2 進化系統樹の作成の最適化と生物種の識別 4 事例 3 精神神経系疾患の診断系確立 5 事例 4 人材育成情報処理学会ビッグデータ活用実務フォーラム自己紹介東京農工大学農学府農学部特任教授徳島市生徳島大学大学院医学研究科博士課程修了後東京大学医科学研究所