かずさAnnotation開発 :: 友人のブログ

http://www.montastic.com/feeds/view/188841?key=b5975144053913fc9

Status set on Mon Oct 26 22:22:56 -0500 2009
URL monitored: http://hackathon3.dbcls.jp/
Status: 6 - Couldn’t resolve host. The given remote host was not resolved.

http://www.montastic.com/feeds/view/182795?key=b5975144053913fc9

Status set on Sat Sep 26 21:57:51 CDT 2009
URL monitored: http://genome.kazusa.or.jp/cyanobase/genes/search?q=psb&kb=search&
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キーワードのテスト

文章中にある ID の関連サイトを開くことがよくあるとおもいます。たとえば、PMID:1234567 という文字列があったら PubMed IDとしてのPubMedページにリンクがあるとよいのですが、たいていはリンクがありません。そんなときはそのPubMed IDをコピーして、http://pubmed.org を別ウィンドウで開いて、検索窓にペーストして目的のページへと向かっていくことでしょう。まいどやるのはちょっとだけ面倒です。

その一連の動作（コピー、サイトを開く、ペースト、検索など）を、ブックマークレット技術でクリック一回でできるようにしてみます。バイオブックマークレットではいくつかのバイオ系データベースのIDに対応したブックマークレットを紹介しています。

対応IDは、PDB、GenBank、PubMed、GO、CyanoBase、KEGG/GENESなどが含まれています。

http://www.montastic.com/feeds/view/118020?key=b5975144053913fc9

Status set on Fri Oct 10 22:46:34 CDT 2008
URL monitored: http://g6.kazusa.or.jp/
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http://www.montastic.com/feeds/view/118021?key=b5975144053913fc9

Status set on Fri Oct 10 22:46:50 CDT 2008
URL monitored: http://bacteria-genome.kazusa.or.jp/
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2008年8月22日〜24日まで東京大学駒場キャンパスで行われた、第10回日本進化学会大会のワークショップ11「統合データベースの活用法:ゲノム情報などを使いこなした効率的な研究のために」で下記のような内容を話してきました。

DBCLS統合ぐらしでもレポートされていますが、 数十人の方に聞いていただきました。若い方には反応もいただき、おおむね好評でったのではないかと思います。進化学会では少し異色のワークショップだったのかもしれませんが、いろいろな学会に出かけていって話をさせていただくのは、新たな発見もあり楽しいことです。

ワークショップを企画運営してくださった、お茶の水大学の金子さん、DBCLSの坊農さん、ありがとうございます。

講演タイトル：KazusaAnnotation Suite：植物関連生物ゲノム情報統合の試み
発表者氏名：○岡本　忍、中尾光輝、藤澤貴智、中村保一
要旨：ゲノム配列はDNAのつらなりであり、位置情報をもっており地理情報システム（GIS）のように、生物の多元的な情報を結びつけ、統合的に格納、整理するためのプラットホームとして利用することができる。我々は、ゲノムの位置情報上に文献情報やタンパク質機能アノテーションなどを、蓄積、統合、編集、共有、表示することができるKazusaAnnotationシステムを開発した。予備実験として、このシステムを用い、ラン藻Synechocystisの関連論文うち入手可能な1200報の全文から遺伝子情報を抽出、蓄積した。今回の発表ではその詳細を報告する。このシステムは、実験研究者からのアノテーションへのフィードバックや、ユーザ同士の集合知の利用、個人の実験メモとしての利用も可能であると考えている。さらに、研究者間のコミュニケーションや知識共有を支援するシステムKazusaNavigationも公開している。これらのシステムは発見的な仮説デザイン、オミクス実験や個別の生物現象の解析を行う際の情報の統合、分析の助けになると考えている。

現在、ライフサイエンス統合データベースプロジェクトのかずさDNA研究所でおこなっている中心課題のひとつ「KazusaAnnotation」では、ラン藻2種（Synechocystis sp. PCC 6803, Anabaena sp. PCC 7120）とミヤコグサ根粒菌（Mezorhizobium loti strain MAFF303099)、およびミヤコグサ（Lotus japonicus） の文献情報を入力中です。

この文献からの情報抽出は、遺伝子・タンパク質名が文献中のどのセクション（Title, Intro, M&M, Results, Discussion, Figure, Table...）で出現するかを、全文から客観的に抽出しています。Name entity recognitionの一種でGene Indexingと名付ました。

現在までに、ラン藻、根粒菌で、入手可能な論文のほぼ全てを入力完了しています。一生物種の全ての論文の全文から網羅的に情報抽出していることから「Bibliome」と呼んでいます。

このような情報は、文献による遺伝子ネットワーク解析や、機能予測、オミクス解析で自分の専門外の遺伝子を勉強するときのナビゲーションなどにも利用可能です。

ラン藻のBiblomeネットワークの可視化をCytoscapeを使って試みていましたが、少しずつ満足のいく図が出来てきたのでアップします。

図はラン藻SyenchocystisのKEGG PATHWAYの光合成代謝系マップを元に遺伝子ネットワークを文献を介してつないだものです。 グリーンの丸いノードが遺伝子で、グレーの四角いノードが文献です。接続されるエッジの次数に比例してノードが大きく表されています。つまり、その遺伝子の関連研究が多いということです。またエッジの太さと色は、論文中である遺伝子の出現する回数を表しており、回数が多い程、太く、赤くなります。これは、ある論文と遺伝子の関連度を表していて、一般には太く赤いエッジがひかれていれば、その論文では対象の遺伝子だけを解析していることが多くなります。

 

 

http://www.montastic.com/feeds/view/105920?key=b5975144053913fc9

Status set on Mon Jul 28 03:36:24 CDT 2008
URL monitored: http://g.kazusa.or.jp/cgi-bin/gbrowse/Synechocystis/
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今週末7/12 (土)に東京大学教養学部駒場キャンパスにて、シアノバクテリアと生物情報学分野の研究者の交流研究会が行われます。

http://wiki.kazusa.or.jp/Projects:CyanoInfo2008

私も発表させていただきます。

要旨の印刷依頼がありましたが、何枚程度印刷してよいか分からないので、こちらに要旨をアップしておきます。よろしくお願いします。

KazusaAnnotationによるラン藻への文献情報蓄積とその利用法

　今日、膨大な量のゲノム配列が報告され続けている。現在、ゲノム決定の論文報告のあった生物種だけで827種、進行中のゲノムプロジェクトは3825生物種にのぼる（http://www.genomesonline.org/ 2008年7月11日現在）。次世代シーケンサー稼働の本格化時代を迎え、その速度はさらに加速することが予測される。さらに様々なオミクス実験もアクセス可能なデータが増えている。このような状況において、データを効率よく検索、選抜、編集し、統合的に俯瞰することの重要度は日増しに高まっている。

ゲノム配列はDNAのつらなりであり、位置情報をもっており地理情報システム（GIS）のように、生物の多元的な情報を結びつけ、統合的に格納、整理するためのプラットホームとして利用することができる。我々は、ゲノムの位置情報上に文献情報やタンパク質機能アノテーションなどを、蓄積、統合、編集、共有、表示することができるKazusaAnnotation（http://a.kazusa.or.jp/）システムを開発した。予備 sp. PCC 6803の関連論文うち入手可能な約1200報の全文から、遺伝子・タンパク質名が文献中のどのセクションに出現するかという関係情報を抽出、蓄積した。この遺伝子アノテーションをGene Indexingと名付けた。今回の発表ではその結果の一部を報告する。このシステムは、実験研究者からのアノテーションへのフィードバックや、ユーザ同士の集合知の利用、個人の実験メモとしての利用も可能であると考えている。

さらに、ゲノム情報を統合して閲覧するビューアも開発している。このビューアは分散注釈システム（DAS）サーバのローカルクライアントであり、ゲノムの位置情報を元にさまざまな種類のデータを重ね合わせて閲覧可能である。Gene Indexingを例に、このビューアについても報告する。これらのシステムは発見的な仮説デザイン、オミクス実験や個別の生物現象の解析を行う際の情報の統合、分析の助けになると考えている。