ブレインアトラスアイデアソン 2015 2015 年 7 月 16 日 Brain Transcriptome Database (BrainTx) - マウス脳の遺伝子発現アトラス - 東京理科大 BrainTx PF 委員会佐藤明
Brain Transcriptome Database (BrainTx)
2015 年 4 月よりデータベース名を変更 Cerebellar Development Transcriptome Database (CDT-DB) Brain Transcriptome Database (BrainTx) DNA RNA (mrna) Protein 遺伝子発現 Transcription ( 転写 ) Translation ( 翻訳 ) BrainTx プロジェクトでは 小脳以外の脳領域にも注目し また 脳神経系の様々な局面 ( 脳の発達 機能 機能障害 疾患など ) の遺伝的基盤となる脳トランスクリプトームに関するビッグデータを可視化したり解析したりするための統合的なプラットフォームの創出を目指す これにより 広く分子神経科学関連分野の情報も包含し集大成化した統合的な脳神経遺伝子データベースを構築することで 新知識の発掘に役立つことを目指す トランスクリプトーム (transcriptome) とは 通常もしくは特定の状況下における 細胞中に存在する全ての mrna ( ないしは一次転写産物 transcripts) の総体を指す呼称であり 遺伝子発現のプロファイル全体を指す
BrainTx Data Collection 遺伝子の時空間的発現情報
BrainTx データベースは 遺伝子毎に各情報データページが体系的に構成されている Gene X Gene information page ( 遺伝子関連基礎情報 ) ( 遺伝子名 遺伝子オントロジー情報 遺伝子発現情報 リンク情報 文献情報など ) Links ( 遺伝子の他のデータベース情報サイトへのリンク ) (NCBI MGI GEO Allen Brain Atlas ViBrism J-Node 横断検索 RIKEN データベースなど ) Temporal information page ( 遺伝子の時間的発現変化 ) ( 生後から成獣までの発達期間の RT-PCR 画像 マイクロアレイ (GeneChip とカスタムマイクロアレイ ) のグラフ ) Spatial information page ( 遺伝子の脳内各領域における発現変化 ) ( 生後から成獣までの発達期間の In situ Hybridization 法による 全脳 小脳 海馬などの脳組織画像 ) Tissue information page ( 遺伝子の体内各組織における発現変化 ) ( 生後から成獣までの発達期間の RT-PCR 画像 マイクロアレイ (GeneChip) のグラフ ) Category information page ( 遺伝子の神経機能的カテゴリー分類情報 ) ( 遺伝子の神経機能的カテゴリー名と そのカテゴリーグループに属する遺伝子群リストとマイクロアレイグラフ )
Bdnf (brain derived neurotrophic factor) Spatial Info ( 小脳 ) Gene Info Temporal Info ( 小脳 ) RT-PCR ISH 脳組織画像 Tissue Info RT-PCR マイクロアレイ マイクロアレイ Spatial Info ( 海馬 ) 時系列 E18 P7 P14 P21 P56 ISH 脳組織画像 脳 心臓 肝臓 など
マウス脳の遺伝子発現 ISH アトラス画像の作成 In situ Hybridization (ISH) 遺伝子 A 遺伝子 B 遺伝子 C マウス脳を上から見た図 parasagittal plane ( 傍矢状平面 ) 脳の前側から後ろ側までの脳の主要な各領域が 一枚の組織切片で網羅される 1 スライドガラス毎に 1 遺伝子の ISH の実験を行う 前側 coronal ( 冠状面 ) 後側 sagittal ( 矢状面 ) まず スライド全体 1 枚毎に画像情報として読み出し 1 遺伝子につき 1 画像 (Tiff) 作成 ( これを 2 ステージ (P7 と P21) 行う ) その中より 1 切片分の画像を切り出す 保存管理用の脳画像
保存管理用のマウス脳組織 ISH 画像 (BrainTx から提供可能 ) P7 P7: 生後 7 日目 P21: 生後 21 日目 1 遺伝子分の画像 (2 枚 ; P7 と P21) フォーマット サイズ 容量 (1 画像当り ) tif 6144 x 3840 約 65-70 MB これが約 2800 遺伝子分ある ( 約 5600 画像 ) P21
Spatial information page BrainTx 上での脳画像表示の紹介 Three-panel viewer クリックで各脳領域の拡大画像が見れる Detailed viewer クリックで viewer が表示され 脳の詳細画像が見れる (5 段階の大きさの拡大画像 カラー画像 グレー画像 色反転画像 ) Simple zoom 横 6 x 縦 7 の網目に全脳を分割し それぞれの網目領域をクリックで拡大画像を表示
実際のサーバーに登録する際の ( ウェブに表示する際の ) 画像について Three-panel viewer 拡大画像 クリック ImageConverter + ActivePerl で画像処理 ( サイズ変換 2 種類 フォーマット変換 コピーライト文字とスケールバー挿入 ) 全脳および全脳画像より切り出した脳領域 種類 ( フォーマット ) サイズ 容量 (1 画像当り ) Whole brain サムネイル画像 (png) 100 x 75 10-30 kb 拡大画像 (png) 400 x 300 100-200 kb cerebellum サムネイル画像 (png) 100 x 75 10-30 kb 拡大画像 (png) 400 x 300 100-200 kb cerebellar cortex サムネイル画像 (png) 100 x 75 10-30 kb 拡大画像 (png) 400 x 300 100-200 kb 以上の画像処理を遺伝子毎に 2 ステージ (P7 と P21) について行う
実際のサーバーに登録する際の ( ウェブに表示する際の ) 画像について Detailed viewer カラー画像 反転画像 ImageConverter + ActivePerl で画像処理 ( サイズ変換 6 種類 カラー変換 フォーマット変換 ) 種類 ( フォーマット ) サイズ容量 (1 画像当り ) カラー画像 グレー画像 反転画像 (jpg) ( サムネイル用 ) 150 x 94 約 20 kb 480 x 300 25-30 kb グレー画像 拡大画像 (5 段階 ) カラー画像 グレー画像 反転画像 (jpg) ( 拡大縮小用 ) 1200 x 750 80-110 kb 2400 x 1500 300-400 kb 3840 x 2400 800-1000 kb 6144 x 3840 1.7-2.5 MB 以上の画像処理を遺伝子毎に 2 ステージ (P7 と P21) について行う
実際のサーバーに登録する際の ( ウェブに表示する際の ) 画像について Simple zoom ImageConverter + ActivePerl で画像処理 ( サイズ変換 2 種類 横 6x 縦 7 に分割切り出し フォーマット変換 ) 拡大画像 種類 ( フォーマット ) サイズ 容量 (1 画像当り ) サムネイル画像 ( 横 6 x 縦 7 の網目入り ) (jpg) 120 x 75 30 kb 拡大画像 ( 網目毎の計 42 画像 ) (jpg) 480 x 300 20-60 kb クリック 以上の画像処理を遺伝子毎に 2 ステージ (P7 と P21) について行う
BrainTx のデータと他のデータベースとの画像関係での連携 ViBrismデータベースとの連携 2 次元 (2D) での遺伝子発現情報 3 次元 (3D) での遺伝子発現情報 ISH 法による遺伝子発現の脳組織画像 マイクロアレイ法による脳内各フラクション毎の遺伝子発現量の数値データの大小を色に置き換え それらを仮想のマウス立体脳にマッピング
BrainTx 遺伝子検索後の画面 ViBrism 遺伝子検索後の画面 Link アイコン クリック ViBrism データベースと 遺伝子 - 遺伝子レベルの双方向のリンク 遺伝子の発現 3D データ
BrainTx 遺伝子検索後の画面 BrainTx Gene information 画面 Links Gene info アイコン ViBrism 遺伝子検索後の画面 遺伝子の発現 3D データ
開発ツールについての提案 全脳の画像から例えば大脳皮質 海馬 小脳などの各脳領域を形態構造認識し 遺伝子の発現領域を同定する ( 大量画像枚数のバッチ処理 発現量について全か無か または強中弱レベルの同定 ) 大脳皮質 海馬 小脳などの画像から ( もしくは全脳画像からでもよい ) それらの各脳領域内のさらなる詳細脳領域 ( 海馬なら CA1 CA3 領域など ) を形態構造認識し 遺伝子の発現詳細領域を同定する ( 大量画像枚数のバッチ処理 発現量について全か無か または強中弱レベルの同定 ) 発現パターンに応じて クラスタリング ( 画像の分類 ) をする 可能ならエントリーレベルのスペックで動くこと GUI クロスプラットフォーム 色々なツールのまとまった紹介ホームページの作成