【35】jPOSTdb: COVID-19データベースの構築

発表者

○吉沢明康（京都大）、守屋勇樹（DBCLS）、小林大樹（新潟大）、張智翔（熊本大）、奥田修二郎（新潟大）、田畑 剛（京都大）、河野 信（DBCLS、富山国際大）、幡野 敦（新潟大）、高見知代（新潟大）、松本雅記（新潟大）、山ノ内祥訓（熊本大）、荒木令江（熊本大）、岩崎未央（京都大）、杉山直幸（京都大）、福島敦史（理研）、田中 聡（Trans-IT）、五斗 進（DBCLS）、石濱 泰（京都大）

※氏名の前の「○」は、代表発表者であることを表します。

DOI

doi:10.18908/togo2021.p035

概要

2020年から猛威を振るっているCOVID-19への対策には、ウイルス・宿主間相互作用の理解が必須である。このような研究ではプロテオーム解析の重要性が高いが、質量分析を用いたプロテオーム解析には、実験系によってデータの意味が変化し得る・他のオミクス解析と異なった手続きでFDRを計算する、などの特徴があり、異なった測定環境での解析結果の単純比較や結果の統一的な解釈が難しい。
jPOSTはこのような問題に対応することを当初から念頭に置いて開発が行われてきたプロジェクトであり、今回我々はそのリソース（再解析・jPOSTdb）を利用して、複数のCOVID-19研究の公開データを統一的な基準に基づいて再解析した。最初に公開された20データセット中、jPOST再解析フローに適合する10データセットから502万スペクトルをアノテーションして、SARS-CoV-2ウイルス（変異配列を含む13,555配列）、ヒト、ミドリザルのリファレンス配列から、のべ63万3000ペプチドを同定した。
この結果は、jPOSTdbの機能を用いたCOVID-19データベースとして集約、jPOSTのコンテンツとして公開する。

発表資料

• jPOSTdb: COVID-19データベースの構築（PDF：2.65MB）