スキップしてメイン コンテンツに移動

SIG-MBIとOpen-bioで発表してきました

以下のふたつの研究会に参加してきました。

第46回 人工知能学会 分子生物情報研究会
第14回 オープンバイオ研究会

前者では定量生物の会や分子生物学会年会で話した ChIP-seq 解析の続きを話をしました。細胞特異的な転写因子パートナーの予測が実験でも確かめられたことを話せたので、研究としては(論文が受理されれば)ひとまずこれで一周したかな、と思います。今後は「統計モデルから物理モデルへ」と「予測から設計へ」という2つのキーワードで先を目指したいと考えています。

オープンバイオのほうでは、2003年から始めて2008年から放置ぎみのバイオインフォマティクス向け Linux OS, Knoppix for Bio (KNOB) のこれまでと今後について話しました。Amazon Web Service の EC2 を使ってクラウド化を目指すのが良いのではないか、という内容です。僕のキャラはプロトタイピングとプロディース向きなので、きっちりとメンテをやってくれるキャラのパートナーを絶賛募集中です。

ともかく、オープンバイオ研究会の原点とも言える KGB (KNOB, G-language, BioRuby) がそろって「これまでと今後」について話せたのはある意味マイルストンとしては良いミーティングだったと思います。

名物の夜のディスカッションでは、オミックス解析が「定性的なパイプライン処理」から「定量的なモデルによるデータ統合」へ変化することを予測して、それに耐え得るツール、データベース、セマンティックWeb技術などのが次のオープンバイオの課題である、という話をしました。パイプライン処理の結果を単にID変換(表の結合やベン図)により結合するだけでなく、定量的なモデルにより統合するためには、数値データの扱い、オブジェクト(転写単位やプロモータ領域)の閾値による動的な変化などをうまく扱う必要があります。これらの問題を解決する方法が、今のセマンティックWebやパイプライン管理システムの先にあるのか。数年かけてじっくり考えるべきテーマだと思います。

一方で、現在のバイオ系のセマンティックWeb関連の研究開発の延長に、クイズチャンピオンに勝利できる Watson の愛称で知られている DeepQA に相当する、DeepLSQA (LS = life science) が実現できるのか、という佐藤先生の指摘も非常に興味深いものでした。テキストマイニングのみなさまには、専門家を凌駕する DeepLSQA の構築を目指して欲しいですね。

やはりオープンバイオは僕にとってホームグラウンド。現場で感じることを開発をメインに研究開発している人に伝えること、最新のオープンバイオ関連の知識をえること、KNOBのようなみんなのプラットフォームになるものを提供すること、この3つが自分の役割であることを再確認しました。また研究生活で悩んでいることなども腹を割って共有できる場としても重要な役割を果しているのだと気付きました。それだけでも続ける価値があります。今後も積極的にオーガナイズに関わっていきたいです。

それではみなさまお疲れさまでした!
ラベル:

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ

FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。 まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。 気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。 From Evernote: シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ TagDust http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/nexalign-1.3.5.tgz http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/21/2839.full インストール: curl -O http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/tagdust.tgztar zxvf tagdust.tgz cd tagdust/ make sudo make install rehash 使いかた: tagdust adapter.fasta input.fastq -fdr 0.05 -o output.clean.fastq -a output.artifactual.fastq 解説: 入出力形式は fastq/a が使える。リード全体を除く。速い。アダプター配列を fasta 形式で入力できるのが地味に便利で、これに対応しているものがなかなかない。Muth–Manber algorithm (Approximate multiple
2 件のコメント
続きを読む

ChIP-seq の Peak calling tool を集めたよ

ほかにもあったら教えてください。プログラム/プロジェクト名がツールのプロジェクトサイトへのリンク。その論文タイトルは論文へのリンクになっています。 ツール名の50音順です。 CCCT -  A signal–noise model for significance analysis of ChIP-seq with negative control , chipdiff と同じグループ CisGenome -  CisGenome: An integrated software system for analyzing ChIP-chip and ChIP-seq data . ChromSig -  ChromaSig: a probabilistic approach to finding common chromatin signatures in the human genome. ChIPDiff -  An HMM approach to genome-wide identification of differential histone modification sites from ChIP-seq data ChIP-Seq Analysis Server FindPeaks -  FindPeaks 3.1: a tool for identifying areas of enrichment from massively parallel short-read sequencing technology. Version 4.0 is out. GLITR -  Extracting transcription factor targets from ChIP-Seq data HPeak -  HPeak: an HMM-based algorithm for defining read-enriched regions in ChIP-Seq data MACS -  Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS). PeakSeq -  PeakSeq enables systematic scoring of ChIP-seq experimen
コメントを投稿
続きを読む

ふりかえり

2013年4月に独立して7年目が終わろうとしている。ざっくりこれまでの研究を振り返る。 2013年から2017年の4年はフルスタックのゲノム科学、ゲノムインフォのラボを立ち上げることに集中していた。しかも人様が作った技術のユーザとして研究するのではなく、新しい技術を開発できるラボを目指した。ウェットの開発については、ドライのPIであっても本物を創りたいと考えたので世界最強や唯一の技術を目指した。特に1細胞ゲノム科学に注力した。そのためにまずグラントを取り仲間を集め技術を作った。幸いウェットは元同僚を中心に、ドライはドクター新卒の優秀な人材に囲まれた。並行して開発した実験やデータ解析技術を応用するため、データ生産や共同研究を支えるチームも作った。 2015年ぐらいからドライの論文が少しずつ出始め、2018年にはウェットのフラッグシップとなる技術RamDA-seqとQuartz-Seq2の2つ出版された。2021年1月現在、これらはそれぞれ世界唯一と世界最高性能の2冠である。これが達成できた大きな理由のひとつは、反応原理を徹底的に理解し制御するというチームやそのメンバーの特性にある。ここは世界最高レベルだと確信している。 2017-2018年はラボの移転がありウェットの開発や実験が大きく停滞した。その間ドライのチームががんばってくれて2019-2020年にはドライ研究の収穫の時期がきた。またRamDA-seqの試薬キット化・装置化、Quartz-Seq2とそのデータ解析技術での起業、実験試薬や道具の上市など社会実装の年でもあった。実験が少なくなった分、ウェットのメンバーの解析技術がかなり向上した時期でもある。これはウェットとドライがうまくコミュニケーションできる証拠でもある。 2019-2020年はウェット技術のフラッグシップを駆使した共同研究がいくつか花咲いた。主に「再生医療分野」への応用と「細胞ゆらぎと転写制御の謎」に迫る基礎的なテーマが対象で、もともと1細胞ゲノム科学を始めたときに目標としたものだった。 並行してゲノムデータの科学計算環境のインフラ開発に注力してきた。beowulf型PCクラスタからクラウドの移行やハイブリッド化、DevOpsによる自動構築、ワークフロー言語の導入、動的レポート生成などの導入・開発を行いこれらを日常的に使うラボになった。これらはNI
コメントを投稿
続きを読む