解説

次世代シークエンスデータベースの活用法最前線

Vol.54 No.12 Page. 873 - 877 (published date : 2016年11月20日)
仲里 猛留1, 坊農 秀雅1
  1. 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設ライフサイエンス統合データベースセンター
vol54_12

 

概要原稿

次世代シークエンサー（NGS: next generation sequencer）の活躍によって，さまざまな生命科学の謎が解き明かされている．マイクロアレイ同様，NGSから得られるデータも公共データベースに収めることが論文投稿の条件となってきており，そのデータ量は約3.2ペタバイトにもなっている（ペタは10の15乗）．これまでよく用いられてきたBLASTなどの配列類似性による検索手段ではもはや歯がたたず，それぞれのデータの付帯情報であるメタデータをたよりに必要な情報を探し出すことになる．膨大なNGSのデータベースから効率よくデータを取り出し，自らの研究に活用する方策を紹介する．

リファレンス

  1. 1) Y. Kodama, M. Shumway & R. Leinonen; International Nucleotide Sequence Database Collaboration: Nucleic Acids Res., 40(D1), D54 (2012).
  2. 2) NCBI: Sequence Read Archive: Overview: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/, 2016.
  3. 3) 坊農秀雅：領域融合レビュー，4, e008（2015）．
  4. 4) NBDCヒトデータベース：http://humandbs.biosciencedbc.jp/, 2016.
  5. 5) T. Nakazato, T. Ohta & H. Bono: PLoS ONE, 8, e77910 (2013).
  6. 6) DBCLS SRA: http://sra.dbcls.jp/, 2016.
  7. 7) 統合TV: DBCLS SRAを使ってNGSデータを検索する，http://doi.org/10.7875/togotv.2014.097, 2016.
  8. 8) 清水厚志，坊農秀雅：“次世代シークエンサーDRY解析教本”，学研メディカル秀潤社，2015.
  9. 9) RefEx: Reference Expression Dataset, http://refex.dbcls.jp/, 2016.
  10. 10) M. Lizio, J. Harshbarger, H. Shimoji, J. Severin, T. Kasukawa, S. Sahin, I. Abugessaisa, S. Fukuda, F. Hori, S. Ishikawa-Kato et al.; FANTOM consortium: Genome Biol., 16, 22 (2015).
  11. 11) RefExの使い方：http://doi.org/10.7875/togotv.2014.009, 2016.
  12. 12) ChIP-Atlas: http://chip-atlas.org/, 2016.
  13. 13) 統合TV: Integrative Genomics Viewer IGVを使い倒す～基本編～，http://doi.org/10.7875/togotv.2014.027, 2016.


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