医療データベース研究の信頼性・透明性・再生性を高めるための研究の手続きに関する、ISPOR&ISPE合同タスクフォースのリコメンデーション「Good Practices for Real-World Data Studies of Treatment and/or Comparative Effectiveness: Recommendations from the Joint ISPOR-ISPE Special Task Force on Real-World Evidence in Health Care Decision Making 」のまとめです。REQUIRE研究会での報告内容になります。
ライフサイエンスデータベースの現状 〜データベース統合化のための技術的・政治的側面〜
Japan Museum Bioinformatics (Museomics) Working Group 第2回会合@東工大・緑が丘キャンパス
https://sites.google.com/site/museumbioinfo/meetings/201410xx
#museomejp
DNAマイクロアレイや新型シーケンサーに代表される大規模解析は、かつては大型プロジェクトに限定されていたが、コストダウンやコモディティの整備がすすみ、一般のウェット系研究室でも実行可能となっている。また我が国ではまだ不十分であるが、今後、解析情報の共有と公開原則の意識が浸透すれば、インターネット上に公開データの蓄積がすすみ、それを活用することにより、解析コストをかけずに大規模データを研究に資することができるようになると考えられる。しかしこうした実験のデータ量は膨大であり、そのデータハンドリングは実験生物学者には困難であることが現状の問題である。
また、論文発表によって公開されたデータがデータベース(以下、DBと略す)として登録されているとはいうものの、どういったものが今利用可能でどう使ったらいいのかよくわからない状態となっている。この状況下で、文部科学省による「統合データベースプロジェクト」が平成18年度から5年間の年限プロジェクトとして立ち上げられ、その中核機関であったライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS:Database Center for Life Science)が中心になって医学生物学研究を支えるDBインフラを整備してきた。平成23年度には科学技術振興機構(JST)にバイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)が設置され、現在ではDDBJ(DNA Data Bank of Japan)とも協調してDB統合化が進められている。 中でも、統合DBに関わるコンテンツの作成・整備としてすすめているトップジャーナルに掲載された日本人を著者とする生命科学分野のろんぶんについて著者自身の執筆による日本語のレビューを提供している新着論文レビューや、生命科学分野の有用DBやウェブツールの活用方法を動画で紹介する統合TVはアクセス数も多く、日々利用されている。
本講演では、生命科学分野のDBに対して現状を把握しそれらを自らの研究に活かしていくために、まずこれまでDBCLSが開発し現在はNBDCで維持管理されているDBカタログ、 DB横断検索、DBアーカイブについて紹介する。次に、現在DBCLSで開発がすすめられている大規模データの利用技術から、さまざまな研究のリファレンスとなる遺伝子発現データセットを紹介し、組織特異的な遺伝子発現パターンや塩基配列断片から検索する利用例を示す。最後に、現実的に使う頻度の高い遺伝子発現DB(NCBI GEO)と新型シーケンサーのデータアーカイブ(SRAやDRA)を実験条件などのメタデータから整理し、データを再利用するところからスタートするdata initiatedな研究に関してその実例を紹介する予定である。
Test slide for the lab - Target prioritization Maori Ito
This document discusses candidate gene prioritization for large-scale experiments. It notes that there are challenges in combining available information from different data sources due to lack of annotations for individual genes. The process involves taking many candidate genes as input and applying integrated knowledge discovery to output a smaller number of selected target genes.
医療データベース研究の信頼性・透明性・再生性を高めるための研究の手続きに関する、ISPOR&ISPE合同タスクフォースのリコメンデーション「Good Practices for Real-World Data Studies of Treatment and/or Comparative Effectiveness: Recommendations from the Joint ISPOR-ISPE Special Task Force on Real-World Evidence in Health Care Decision Making 」のまとめです。REQUIRE研究会での報告内容になります。
ライフサイエンスデータベースの現状 〜データベース統合化のための技術的・政治的側面〜
Japan Museum Bioinformatics (Museomics) Working Group 第2回会合@東工大・緑が丘キャンパス
https://sites.google.com/site/museumbioinfo/meetings/201410xx
#museomejp
DNAマイクロアレイや新型シーケンサーに代表される大規模解析は、かつては大型プロジェクトに限定されていたが、コストダウンやコモディティの整備がすすみ、一般のウェット系研究室でも実行可能となっている。また我が国ではまだ不十分であるが、今後、解析情報の共有と公開原則の意識が浸透すれば、インターネット上に公開データの蓄積がすすみ、それを活用することにより、解析コストをかけずに大規模データを研究に資することができるようになると考えられる。しかしこうした実験のデータ量は膨大であり、そのデータハンドリングは実験生物学者には困難であることが現状の問題である。
また、論文発表によって公開されたデータがデータベース(以下、DBと略す)として登録されているとはいうものの、どういったものが今利用可能でどう使ったらいいのかよくわからない状態となっている。この状況下で、文部科学省による「統合データベースプロジェクト」が平成18年度から5年間の年限プロジェクトとして立ち上げられ、その中核機関であったライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS:Database Center for Life Science)が中心になって医学生物学研究を支えるDBインフラを整備してきた。平成23年度には科学技術振興機構(JST)にバイオサイエンスデータベースセンター(NBDC)が設置され、現在ではDDBJ(DNA Data Bank of Japan)とも協調してDB統合化が進められている。 中でも、統合DBに関わるコンテンツの作成・整備としてすすめているトップジャーナルに掲載された日本人を著者とする生命科学分野のろんぶんについて著者自身の執筆による日本語のレビューを提供している新着論文レビューや、生命科学分野の有用DBやウェブツールの活用方法を動画で紹介する統合TVはアクセス数も多く、日々利用されている。
本講演では、生命科学分野のDBに対して現状を把握しそれらを自らの研究に活かしていくために、まずこれまでDBCLSが開発し現在はNBDCで維持管理されているDBカタログ、 DB横断検索、DBアーカイブについて紹介する。次に、現在DBCLSで開発がすすめられている大規模データの利用技術から、さまざまな研究のリファレンスとなる遺伝子発現データセットを紹介し、組織特異的な遺伝子発現パターンや塩基配列断片から検索する利用例を示す。最後に、現実的に使う頻度の高い遺伝子発現DB(NCBI GEO)と新型シーケンサーのデータアーカイブ(SRAやDRA)を実験条件などのメタデータから整理し、データを再利用するところからスタートするdata initiatedな研究に関してその実例を紹介する予定である。
Test slide for the lab - Target prioritization Maori Ito
This document discusses candidate gene prioritization for large-scale experiments. It notes that there are challenges in combining available information from different data sources due to lack of annotations for individual genes. The process involves taking many candidate genes as input and applying integrated knowledge discovery to output a smaller number of selected target genes.
This presentation discusses ways to improve biomedical database search services through the use of semantic web technologies like schema.org and metadata tagging. It explains how marking up database entries with metadata and declaring vocabularies allows search engines to better understand and return more informative results for biomedical queries. The presentation provides examples of how Sagace and other search collaboration organizations are already reflecting semantic metadata in their results.
Life Science Database Cross Search and MetadataMaori Ito
Life science databases are sometimes difficult to understand due to lack of information. I'd like to add metadata into databases and improve search results.