事前アンケート常的に使っている使ったことがある今後使いたい使う予定はすぐにはないが使いは覚えたい無回答使ったことがある知っている聞いたことがある知らない無回答

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ぎんとすずがみね
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1 奥修郎新潟学学院医学総合研究科 AJACS 浜松医科学臨床講義棟講義室 2018 年 1 16

2 事前アンケート常的に使っている使ったことがある今後使いたい使う予定はすぐにはないが使いは覚えたい無回答使ったことがある知っている聞いたことがある知らない無回答

3 パスウェイデータベースとはパスウェイとは体内での遺伝やタンパク質その他の化合物等の分間相互作を " 経路 " として表現したものです相互作の知識を集積して可視化電化したものがパスウェイデータベースと呼ばれています歴史的には代謝経路の表現から始まりましたベーリンガーマンハイム社 ( 現ロシュ社 ) の代謝マップ (1965~) 最初は紙媒体での出版のちに電化されています計算機上で表現することで様々な可視化がえるようになりパスウェイ全体を俯瞰したり部の相互作に注したり命現象の理解がい易くなりますまたデータベース化することで網羅的に扱えるようになりコンピューターでの利が可能になしますゲノムアノテーションや種間較進化解析遺伝発現などのエンリッチメント解析モデル化シミュレーション予測

6 パスウェイデータベースでの表現やすくするためにダイアグラムで表現されていることが多くなっています KEGG Pathway での表現例代謝パスウェイでは代謝産物をノード酵素反応をエッジとして表現されています制御系ではタンパク質や遺伝その他の分をノードその関係性 ( 活性化抑制リン酸化など ) がエッジとして表現されています

7 パスウェイデータベースのデータ形式計算機での取り扱いを的として XML (Extensible Markup Language) で記述されていることが多くなっています KGML (KEGG Markup Language) は分間の関係とダイアグラムのレイアウトを取り扱うための KEGG 独のフォーマット SBML (Systems Biology Markup Language) CellML CSML (Cell System Markup Language) はパスウェイのシミュレーションやモデリングをうためのフォーマット PSI-MI (Proteomics Standards Initiative Molecular Interaction XML Format) はタンパク質間相互作を記述するためのフォーマット BioPAX (Biological Pathways Exchange) は様々なパスウェイデータを統合したりデータ交換をうことを的として策定された標準化を指したフォーマットこれらのデータ形式を扱うことのできるネットワーク可視化ソフトウェアには Cyroscape や VisANT などがあります AJACS58 : Cytoscape を使ったデータの可視化どのパスウェイデータベースを研究に使えば良いかは対象物や対象パスウェイ的によって異なってきます今回は BioCyc, Reactome, KEGG PATHWAY のブラウザ上での使いを紹介します

8 BioCyc ウェブサイト : 開発 :SRI インターナショナル (Stanford Research Institute) 対象 : 腸菌からヒトまで異株を含めて 7,600 種以上専家が作業で作成した献ベースのデータ + 動ツール代謝パスウェイ制御系利 : アカデミックフリーデータ形式 :BioPAX

9 Reactome ウェブサイト : 開発 :EMBLE-EBI 他対象 : ヒトを中に脊椎動物酵植物 19 種ヒト : 専家が作業で作成した献ベースのデータその他 : 計算機での推定 ( 参照 ) 代謝パスウェイシグナル伝達系他利 : フリーデータ形式 :BioPAX, SBML

10 KEGG PATHWAY ウェブサイト : 開発 : 京都学対象 : ゲノムの決まった全物種 ( 異株を含む )4,200 種以上 (>300 真核物 >3,700 真正細菌 >220 古細菌 ) 真核ドラフトゲノム 25 種環境メタゲノム 300 サンプル体メタゲノム 700 サンプル専家が作業で作成した献ベースのデータ + 動ツールリファレンスパスウェイ : 専家が作業で献ベースから作成物種パスウェイ動ツールでリファレンスパスウェイから作成し作業でキュレーション動ツールで作成 ( 動ツールにも段階があります ) 代謝パスウェイシグナル伝達系他利 : アカデミックフリーデータ形式 :KGML KCPAVS KEGG-XML converter などで代謝パスウェイシグナル伝達などの多くのパスウェイを標準形式に変換可能 [KEGGscape] ( でネットワーク可視化ソフト Cytoscape に読み込み可能

11 KEGG はデータベースの集合 KEGG2 をクリック KEGG PATHWAY を含むシステム情報データベースの他に遺伝情報化学情報健康情報などのデータベースがリンクしています

12 対象物種をるデータベースのテーブルの下 KEGG organisms をクリック

13 KEGG Organisms KEGG では 3-4 字の独の物種コードを使している

14 KEGG Organisms 物種コードのリンクをクリックすると種の情報が表されます Annotation manual : 作業によるアノテーション ( ヒト (hsa) 等 ) KOALA : SSEARCH ベースの動ツールによるアノテーション ( ゴリラ (ggo) 等 ) BlastKOALA : BLAST ベースの動ツールによるアノテーション ( ドラフトゲノム ) GhostKOALA : GhostX ベースの動ツールによるアノテーション ( メタゲノム )

15 データベースリスト Genomes : 主に NCBI Refseq GenBank に登録された物種 Species : 異株をつにまとめたデータベース Genus : Genus レベルでまとめたデータベース Draft : Genomes にっていない真核物 Meta : メタゲノム

16 KEGG パスウェイマップをるトップページ上の検索ボックスで "lysine biosynthesis" や "glycolysis" やなどの命現象関連の単語をし Search ボタンをクリック

17 KEGG パスウェイマップ KEGG データベース全体でヒットしたエントリーが全てリストアップされ KEGG PATHWAY にヒットがあれば番上に表されます

18 KEGG パスウェイマップ各パスウェイの情報が表されます KEGG におけるパスウェイの最単位でダイアグラム画像をマップと呼んでいます

19 KEGG パスウェイマップこののついていないいダイアグラムが専家が作業で献ベースから作成したリファレンスパスウェイになりますボックスが遺伝やタンパク質などの配列情報丸が代謝産物環境物質などの化合物各図形の説明は右上の Help からられます

20 好きな物のパスウェイをるプルダウンメニューから好きな物を選択して Go をクリックリストが多すぎて選びにくいので < Sort below by alphabet > を選択して Go をクリックでリストをソート < Set personalized menu > を選択して Go をクリックでポップアップウィンドウからリストの絞り込み

21 別のアプローチ種属でまとめたパスウェイドラフトゲノムメタゲノムのパスウェイはここからは選べないので物種リストのページから種のページパスウェイリストへ移動する必要があります

22 Lysine biosynthesis マップ部のボックスが緑で塗られるその物 ( またはサンプル ) の持つ遺伝をしています

23 リファレンスパスウェイと種毎のパスウェイの関係

Overview マップをる http://www.kegg.jp/kegg/pathway.html 1.

24 Overview マップをる Global and overview maps の Metabolic pathways をクリック右の [KEGG Atlus] は Java で動くビューワーで由度が少しい分動作が重たい左にモジュールのリスト (KEGG におけるパスウェイのさい機能単位 ) 右にマップが表機能単位毎にパスウェイを強調表できる

26 物種毎の Overview マップをるプルダウンメニューから物を選択し Go をクリック物の持っていない経路は灰になる

ヒトの疾患パスウェイをる http://www.genome.jp/kegg/pathway.

27 ヒトの疾患パスウェイをるがん免疫系疾患神経変性疾患など多因性の疾患好きな疾患パスウェイをクリック ( 例 : 腸がん ) 字の遺伝が疾患の病因遺伝をしています

28 ヒトの疾患パスウェイプルダウンメニューから Homo sapiens (human) + Disease/drug を選択ピンクのボックスは何らかの疾患で病因遺伝となっている遺伝をしていますライトブルーのボックスは何らかの疾患で医薬品のターゲットとなっている遺伝をしていますこのように KEGG では正常な状態のパスウェイの他に病原因や医薬品そのターゲットなどの情報もパスウェイとして表現されています

29 種間較をする KEGG GENOME のリンクをクリック KEGG Mapping for Genome Comparison and Combination のテキストボックスに "eco ecs" として Go をクリック eco: 病原性腸菌 k-12 ecs: 病原性腸菌 O157

30 種間較上のメニューの Pathway map をクリック好きなパスウェイをクリック前者が持っている遺伝が緑後者が持っている遺伝がピンクで表 Overview パスウェイの場合両者が持っている遺伝はライトブルーで表

Bacterial secretion system マップ 03070 : Bacterial

31 Bacterial secretion system マップ : Bacterial secretion system パスウェイでは病原性に関わる III 型 VI 型分泌装置が O157 側だけが持っているのがわかる

32 Pathogenic Escherichia coli infection

アブラムシとブフネラで種間較 00290 : Valine, leucine and isoleucine

33 アブラムシとブフネラで種間較 : Valine, leucine and isoleucine biosynthesis マップアブラムシ : api ブフネラ : buc 共物間のパスウェイ補完によってアミノ酸合成が可能になっていることがわかる

34 Overview マップの場合アブラムシブフネラ共通

サンプルデータのマッピング KEGG には遺伝リストからパスウェイをマッピングするツールが組み込まれています KEGG Mapper (http://www.kegg.jp/kegg/mapper.

35 サンプルデータのマッピング KEGG には遺伝リストからパスウェイをマッピングするツールが組み込まれています KEGG Mapper ( Pathway mapping tool の 2 番の Search&Color Pathway をクリック Search against : データベースコード Primary ID : ID 種類 (KEGG ID, NCBI-GeneID, NCBI- ProteinID, UniProt) テキストエリア : 要素のリスト ( 遺伝タンパク質化合物 ) [ 配列 ID or 代謝産物 ID] 塗りつぶし [, 線の ] 配列 ID は KEGG gene ID, NCBI-GeneID, NCBI-ProteinID, UniProt ID 代謝産物 ID は KEGG Compound ID (C 番号 ) のみ線のはオプションは 16 進数表記か基本的なカラーネームで記述

36 KEGG Mapper テキストエリア右の Example を選択して Exec ボタンをクリックするとヒットしたパスウェイのリストが表されます ( カッコの中はヒットした要素の数 )

37 チンパンジーの遺伝をマッピングテキストボックスに例の ID を記 Search against: にチンパンジーの物種コードをれるコードがわからないので org ボタンをクリックポップアップウィンドウでに種名をすると下のボックスに候補が出るので選択したああと Select をクリックチンパンジーのコード "ptr" がされていることを確認例 red coral gray,red blue,yellow #fbfb #88ffbb

38 数値データをマッピング Color Pathway ( をクリック右のサンプル Numerical values to color を選択中は配列 ID と数値の対応リスト Select KEGG pathway map: でパスウェイを指定 (hsa05200) Option: で Numerical values converted to color gradation を選択 Exec ボタンをクリック

40 3D グラフマッピング右のサンプル Numerical values to color を選択する

41 KEGG データベースにはない遺伝のマッピング KEGG に登録されている配列データと類似性を計算し動で遺伝機能を推定パスウェイへのマッピングをう KAAS( BlastKOALA, GhostKOALA

42 配列相同性検索 KAAS( 配列類似性の計算は BLAST, GhostX, GhostZ ベースの 3 つ GhostX は BLAST より精度は劣るが 100 倍早い GhostZ は GhostX より精度は劣るが 2 倍早い種間で両向ベストヒットを利して遺伝機能を推定 ( 向も可能 ) BlastKOALA, GhostKOALA 配列類似性の計算は BLAST, GhostX ベースクエリーからデータベースへの向の計算なのとデータベースを圧縮しているぶん KAAS より早い

BlastKOALA を使ったパスウェイマッピング Annotate Sequence by BlastKOALA (http://www.kegg.jp/kegg/tool/annotate_sequence.html) Exapmle: の sequence.

43 BlastKOALA を使ったパスウェイマッピング Annotate Sequence by BlastKOALA ( Exapmle: の sequence.txt をコピー & ペーストもすくはダウンロードしてファイルを選択 Family/Genus ボタンをクリックサンプルが Buchnera の仲間なので KEGG の Buchnera データを使う新たに開いたウィンドウで Buchnera を探し Taxonomy 番号をクリック

44 計算中 Exec ボタンをクリック数分待つ

45 計算結果 Reconstruct Pathway から遺伝がマッピングされたパスウェイをることができる

46 Overview マップの再構築結果

47 プロテオームデータベースプロテオームデータを閲覧できるデータベースとしてはペプチド検出の法によって質量分析に基づくものと抗体によるものとがある質量分析 ProteomicsDB( Human Proteome Map( 抗体 The Human Protein Atlas( またプロテオームデータそのものが保存されているリポジトリとしてのプロテオームデータベースも存在するリポジトリ PRIDE Archive( jpost repository(

48 ProteomicsDB 網羅的なヒトプロテオームを量の質量分析データから同定した結果がデータベース化されている

49 タンパク質検索 HUMAN PROTEINS タブをクリック適当なタンパク質名 ( ここでは APC ) をしリターンキーを押すトップヒットしたエントリをクリック

50 APC タンパク質の詳細情報

51 データ解析 ANALYTICSタブを選択ヒートマップのアイコンをクリックタンパク質名を ( 例 :KRAS;NRAS;MAP2K1;MAPK1)

52 データ解析ボックスプロットのアイコンをクリック Search for protein に EGFR をしリターンキーを押す

53 Human Protein Map Queryタブを選択先ほどと同じリスト (KRAS;NRAS;MAP2K1;MAPK1) を

54 The Human Protein Atlas 抗体ベースで検出されたタンパク質の情報がデータベース化されているまた RNAseq のデータも登録されているため RNA の発現とタンパク質の発現とを同時に観察することが出来る組織画像も豊富に登録されている例 :insulin

55 リポジトリデータベース質量分析データを利した論ではデータをリポジトリデータベースに登録しアクセッション番号を論内に記載することが推奨されているリポジトリデータベース PRIDE Archive( Massive ( PASSEL( jpost repository(

56 PRIDE Archive EBI が運営するプロテオームデータのリポジトリ

57 PRIDE Archive 現在約 4500 件のデータが収納されている Field を Species Contains を Homo sapiens でフィルターする

58 PRIDE Archive ヒトに関する MS データさらに Submission type を Complete でさらにフィルターを追加

59 Partial と Complete submission Complete submission とはデータの再解析にとって必要とされる情報データが揃っていることを保証した状態のデータをリポジトリに投稿すること質量分析のデータ (Raw ファイル ) スペクトルのピークデータ (Peak ファイル ) ペプチド検索結果データ (Results ファイル ) が揃っている Raw-Peak-Results の対応関係が取れている Species Modification Instrument の情報が揃っているなどの諸条件を満たす必要がある Human Proteome Project(HPP) などは Complete submission でのデータ投稿を必須条件としている

60 Complete submission データ

61 Complete submission データ選択したプロテオームデータのペプチドとタンパク質の情報へのリンク :Peptide table と Protein table

62 Peptide table 検出されたペプチド配列の情報

63 Protein table 検出されたタンパク質の情報

64 PRIDE Inspector PRIDE Inspector というソフトウェアを使ってデータをることも出来る

65 jpost プロジェクト jpost プロジェクトは National Bioscience Database Center, Japan Science and Technology Agency (NBDC-JST) のサポートの下開発されている. Ø jpost プロジェクト開始 (2015 年 4 1 ) ( ü ü ü リポジトリサイト構築再解析パイプライン開発再解析データに基づいたデータベース開発 Ø jpost リポジトリ正式公開 (2016 年 5 2 ) ( ü PX partnership に正式承認 (2016 年 7 6 ) Ø jpost データベース開始予定 (2018 年 3 )

66 ProteomeXchange PRIDE PASSEL MassIVE

jpost repository https://repository.jpostdb.

67 jpost repository 年 5 2 運開始主な特徴オントロジーによる詳細メタ情報メタ情報とファイルとの柔軟な対応付けわかりやすいユーザインタフェースデータ公開までの期間の設定 (embargo) 未公開状態での Reviewer のアクセス超速ファイルアップロードウェブブラウザのみで完結現在の登録状況 270 プロジェクト (142 オープン ) 29,756 ファイル 7.0 TB 33 species

68 メタ情報とファイルの柔軟な対応付け User ID Password Project Project Name Affiliation ORCID Rev.1 Title, description, keywords, PubMed, Principal investigator, etc... FILE FILE FILE Preset Sample Species, Tissue, Cell type, Disease Sample Species, Tissue, Cell type, Disease Fractionation Subcellular, Fractionation Protein, Peptide Subcellular, Protein, Peptide Project Rev.1 FILE FILE FILE Enzyme/Mod. Enzyme, Modification, Enzyme/Mod. Taxonomy Enzyme, Modification, Taxonomy Project Rev.0 FILE FILE FILE MS mode Instrument, MS Purpose, mode Platform, etc... Instrument, Purpose, Platform, etc...

69 再利可能な実験プロトコルプリセット

70 プロファイルのファイルへの適応

71 ファイル転送の速化通常のファイルアップロードユーザーのコンピュータ 1 ファイルずつ送信 jpost サーバ jpost のファイルアップロードファイルを細かく分割最 6 並列で送信ファイルを再結合して保存ユーザーのコンピュータ速ファイル転送 : 従来の数倍から 10 倍 jpost サーバ

72 データ登録デモ 100MB/25 秒 4MB/s

jpost repository デモサイト https://rep-demo.jpostdb.

73 jpost repository デモサイト正式なアクセッション番号の取得をしない以外はほぼ本環境と同じ定期間でデータは消去

KEGG.ppt

KEGG.ppt 1 2 3 4 KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes http://www.genome.jp/kegg/kegg2.html http://www.genome.jp/kegg/kegg_ja.html 5 KEGG PATHWAY 生体内(外)の分子間ネットワーク図代謝系 12カテゴリ中間代謝二次代謝薬の代謝全体像制御系 20カテゴリ

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