nimnim's blog @統合牧場

おもにライフサイエンスデータベース統合TVのめも日記です。BioやScienceに興味がある小学生〜大人の方までどうぞご覧ください。 普段は細菌とたわむれています。(・▽・)。【分子細菌学/togotv/サイエンスデータベース】統合牧場から放牧中です。

140226 togotv curated仕分け作業ログ3

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追加項目

・NBDC / DBCLS BioHackathon 2013 symposium Jun 23, 2013 Jun 23, 2013

Perl

・PC環境構築

・QMB2013 

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未作業

・緑のタイトル

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*以下メモ*

2014-02-21

RStudioでRを直感的に使おう

 

2014-02-22

RefExの使い方

 

保留

2014-02-26

Gmailの使い方(応用編)

 

2014-03-01

 Arabidopsis eFP Browser でシロイヌナズナの遺伝子発現情報を見る

 

2013-06-05

GeneMANIAを使って遺伝子間ネットワークを検索する

 

2013-05-29

NCBI bookshelfの使い方 2013

 

2013-05-30

 Open Refine(旧Google Refine)の使い方 〜応用編・TogoWS RESTを活用する〜

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<保留一覧>

NBDC / DBCLS BioHackathon 2013 was held in Tokyo, Japan.

※2013 Biohakathon系の項目欲しい。

2013-08-30

Dropboxを利用して資料をオンラインで管理する

2013-09-03

Technology development of database integration to make sense of big data in lifescience

2013-09-13

Perlの使い方 事例編(前編)

2013-09-14

Perlの使い方 事例編(後編)

2013-10-18

Google ドライブ」を使ってオンラインで書類を作成・編集・共有する

2014-02-10

Gmailの使い方(基本編)

2014-02-26

Gmailの使い方(応用編)

 

******************************

how toテーブル作成

>ツール(メインメニュー左)

>WP-Table Reloaded

>新しいテーブルを追加する

>行・列の数を変更

>テーブルを追加する

>テーブルスタイルオプションのチェックを弄る

行の背景色(1行おき)

行の強調:

テーブル ヘッド:

テーブルのキャッシュを出力:

JavaScript ライブラリを使用する:

 

並び替え:

※これ以外はチェックを外す。

 

>項目を記入

A:番組タイトル

B:概要

C:作成日

>番組タイトル項目の記入

<a href="http://togotv.dbcls.jp/20140221.html#p01"target="_blank">RStudioでRを直感的に使おう</a>

 

>Edit this page

>コード記入

<li>

<h3>Perl</h3>

[table id=130 /]</li>

</ul>

>更新

******************************

 

140225 togotv curated仕分け作業ログ

保留・・新項目検討

済n何もなし・・仕分け終了

 

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2013-09-09

Human Brain Transcriptomeを使ってヒトの脳の発達に関する時空間トランスクリプトームを見る

 

2013-09-11

データベースの統合はなぜ必要か?

 

2013-09-12

次世代シーケンスデータベースSequenceReadArchiveを利用する

 

保留

2013-09-13

Perlの使い方 事例編(前編)

 

保留

2013-09-14

Perlの使い方 事例編(後編)

 

2013-10-09

次世代シーケンサーを用いたHLA遺伝子の配列決定

 

2013-10-10

DDBJと新型シーケンサ解析パイプラインの使い方

 

2013-10-17

Cytoscapeを使い倒す ~インストール・基本操作編~

 

保留

2013-10-18

Google ドライブ」を使ってオンラインで書類を作成・編集・共有する

 

2013-10-24

微生物ゲノムアノテーションツールMiGAP

 

2013-10-28

PDBjとwwPDBにおける蛋白質構造データ統合化

 

2013-10-29

GOLD -Genomes Online Databaseを使い倒す 2013

 

2013-10-25

高速配列検索 GGGenome《ゲゲゲノム》の使い方

 

2013-10-30

化合物データベースとウェブツールの利用法

 

2013-11-01

ライフサイエンスデータベース統合推進事業のオーバービュー

 

2013-11-02

フェノタイプ情報の高度な活用によるバイオリソースの付加価値創造

 

2013-11-03

糖鎖科学を整理し発信するための標準化と統合化〜その利用の実例を含めて

 

2013-11-04

自分の健康を守るデータベース

 

2013-11-05

微生物統合データベース『MicrobeDB.jp』

 

2013-11-06

植物ゲノム関連データの統合をめざすPlant Genome DataBase Japan

 

2013-11-07

アルツハイマー病の超早期治療と臨床・画像データベース

 

2013-11-08

オーダーメイド医療実現化プロジェクト(第3期)について

 

2013-11-09

ヒトゲノムバリエーションデータベースの進展

 

2013-11-10

メタボローム・データベース

 

2013-11-11

データベース統合の実現に向けて 基盤技術開発(ll)

 

2013-11-12

トーゴーの日シンポジウム2013 来賓挨拶

 

2013-11-13

UCSC Genome Browserの使い方〜配列取得編〜 2013

 

2013-11-14

生命科学におけるビッグデータとHPC

 

2013-11-15

データベース統合の実現に向けて 基盤技術開発(I)

 

2013-11-16

生命動態研究をデータベースで駆動する

 

2013-11-17

大規模ゲノム疫学研究の統合情報基盤の構築

 

2013-11-19

ゲノムアノテーション 〜真核生物を中心に〜

 

2013-11-20

国立国会図書館サーチの使い方

 

2013-11-28

統合TV プロモーションムービー

 

2013-11-29

Cytoscapeを使って実験データを可視化する

 

2013-11-30

KEGG/GenomeNetの利用法

 

2013-12-09

KNApSAcKファミリーデータベースの利用方法:医食同源、食品からのメタボロミクス!

 

2013-12-12

CyanoBaseの使い方 基本編

 

2013-12-18

GeneStudioを使って塩基配列をアセンブルする

 

2013-12-28

主要なDB (DDBJ、PDBj、KEGG)の使い方

 

2013-12-29

DDBJパイプラインによる高速シーケンスデータ解析

 

2014-02-06

ゲノム情報を閲覧・取得し、活用する

 

2014-01-17

既存データベースを活用したタンパク質実験・構造データの探し方

 

保留

2014-01-22

PDBのJmolを利用してタンパク質の立体構造を調べる~応用編~

 

2014-02-07

次世代シーケンサを活用した研究事例と、それを支える公共ツール・データベース その1

 

2014-02-08

次世代シーケンサを活用した研究事例と、それを支える公共ツール・データベース その2

 

保留

2014-02-10

Gmailの使い方(基本編)

 

 

2014-02-14

KEGG MEDICUSの使い方

 

140220 仕分け作業メモ

2013-06-06

PDBのUnreleased Entriesから未発表のタンパク質構造情報を調べる

 

保留

NBDC / DBCLS BioHackathon 2013 was held in Tokyo, Japan.

 

2013-07-05

Jalviewを使って配列解析・系統樹作成をする 2013

 

2013-07-17

GeneSigDBを使って ある生命現象を特徴づける遺伝子セットを検索・比較する

 

2013-07-18

文献管理ソフトMendeleyを使って論文を読む・前編

 

2013-07-19

文献管理ソフトMendeleyを使って論文を読む・後編

 

2013-07-29

DBCLS Galaxyを使って遺伝子の上流配列に存在する転写因子の予測結合領域を調べる

 

2013-08-09

EndNote Webを利用して文献管理をする

 

2013-08-27

遺伝子発現DB・解析ツールの紹介

 

2013-08-28

difff《デュフフ》を使って文章の変更箇所を調べる

 

保留

2013-08-30

Dropboxを利用して資料をオンラインで管理する

 

2013-09-02

NBDCヒトデータ共有ガイドラインとヒトバリエーションデータベースの紹介

 

保留

2013-09-03

Technology development of database integration to make sense of big data in lifescience

 

131001 MicrobeDB 調査中

食欲の秋ですね(*´ω`*) 柿、芋、もみじ・・

 

現在、MicrobeDB調査中です。

 

 

ーーーーーー以下調査めもーーーーーー

*検索例(トップページ)

・遺伝子から

gene,  MiGAP(DBCLSが提供する塩基配列解析サービス), Mapping, 

・系統から

Mapping, Strain,  taxonomy, 

・環境から

Emvironment,  SRS

・症状から

Disease

 

*検索結果項目

Environment (ID、Label、Definition、Synonyms)

Strain (Number, Name, lsolated from, temperature, application, Related Taxonomy name by NCBI, sequence, DB link and text matching)

Gene (Name, Synonym, Products, Notes)

Taxonomy (ID, Label, Other Names)

Diseaseb (Name, Definition, Synonyms, Symptoms, Symptom Difinitions, Symptom Synonyms)

MiGAP(DBCLSが提供する塩基配列解析サービス) (???)

 

*検索結果詳細

・Environment

ID: MEO_0000029

Label: hot spring

Synonyms: spring, hot spring, hotspring, thermal feature, thermal spring

 

・Strain

Number: JCM 10602

Name: Bifidobacterium animalis subsp. lactis (Meile et al. 1997) Masco et al. 2004

Isolated From: Fermented milk

Temperature: 37

Application: 

Related Taxonomy name by NCBI: Bifidobacterium animalis subsp. lactis

Related Taxonomy name by sequence : 

Related Taxonomy name by DB link: 

Related Taxonomy name by text matching: Bifidobacterium animalis subsp. lactis

 

・Gene

Name : psbA-1

Synonym: 

Products: photosystem II protein D1

Notes: identified by match to protein family HMM...More

 

・Toxonomy

ID:1351

Label: Enterococcus faecalis

Other Names: Streptococcus glycerinaceus, ATCC 19433-U, "Micrococcus zymogenes" MacCallum and Hastings 1899, HAMBI 1711, "Streptococcus glycerinaceus" Orla-Jensen 1919, ATCC 19433, NCAIM B.01312, Enterocoque, "Enterocoque" Thiercelin 1902, JCM 5803, NBRC 100480, Enterococcus faecalis, NCIMB 775, Micrococcus zymogenes, Streptococcus faecalis Andrewes and Horder 1906 (Approved Lists 1980), CIP 103015, Enterococcus faecalis (Andrewes and Horder 1906) Schleifer and Kilpper-Balz 1984, Streptococcus liquefaciens, LMG 7937, Enterococcus feacalis, NCDO 581, Micrococcus ovalis, "Streptococcus liquefaciens" Sternberg 1892, CCUG 19916, NCTC 775, Streptococcus faecalis, "Enterococcus proteiformis" Thiercelin and Jouhaud 1903, DSM 20478, "Micrococcus ovalis" Escherich 1886, JCM 8726, NBRC 100481, Enterococcus proteiformis

 

 

MiGAPにいて

・togotv http://togotv.dbcls.jp/20100624.html

 

などなど。。

 

*EnvironmentのIDのリンクから飛んでみた。

Definition, 

MEO Hierarchy, 

Ortholog Abundance in Environment,  

Meta16S Sample List, 

Taxonomic Compositon of Meta16S,

 Metagenome Sample List, 

Sequenced Genome List, 

Taxonomic Composition of Genomes,

 Strain List, MEO Ontology View, 

 

*以降、各項目は次回調査・・・

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

 

 

130927 MicrobeDBのつかいかた

調査中です。

 

ー以下調査メモー

<使用データベース>

Environment

・MEO

微生物の生息環境に関するメタデータを記述し整理するためのオントロジーであるMEO (Metagenome/Microbes Environmental Ontology)のOWLファイルと,公共のメタゲノムデータのメタデータをMEO相手にマッピングしてサンプルごとに整理した結果のRDFファイルの2つから構成されたDB。

 

Strain

次回調査

 

 

<参考>

BioPortal

http://bioportal.bioontology.org/ontologies/MEO

 

ライフサイエンスデータベース統合推進事業・統合化推進プログラムの詳細]

http://biosciencedbc.jp/tec-dev-prog/rdprog-over

 

MicrobeDB.jp

本DBは,微生物に関する多種多様な情報を遺伝子・系統・環境の3つの軸に沿って整理統合し,セマンティックWeb技術を利用して単一の検索ウィンドウからそれらの情報を検索可能な統合DBです。

by http://biosciencedbc.jp/db-link/d04-dblink

 

<fromポスター>

要旨

・数学的基盤が乏しいライフサイエンス研究において、 知識の集積体であるデータベース (DB) は、 知識の参照のみにとどまるものではなく、 新たな研究分野を切り拓く上で欠く事の出来ない極めて重要な研究基盤である。

・ライフサイエンス研究の中でも、 微生物研究は歴史も古く、 これまで蓄積されたデータや知識は膨大かつ多岐にわたっている。 

・ゲノム科学の発展や新型シーケンサーの普及に伴い、 ゲノムやメタゲノムなど圧倒的な量のデータが産出されており、 これらを横断的にかつ簡便に利用出来れば、 新たな仮説や研究分野の創出がより容易になると期待される。

・ゲノム情報を核として様々な微生物学上の知識を統合し、 幅広い分野での微生物学の発展に資することのできる 「微生物エンサイクロペディア」 の構築を目標として研究開発を行っている。 

・これらのデータの統合化は、 微生物の体系的な理解を促進し、 これまでの仮説検証型の研究のみならず、 膨大なデータの中から新たな仮説を導くデータ駆動型の研究を強力に推進する事を可能とする。

 

 

微生物研究における問題点

多様性に富んだ膨大なデータがあるものの、 それらのデータをシームレスに利用する事が困難

 

本研究開発の目標

ゲノム情報を核として様々な微生物学上の知識を統合

→幅広い分野での微生物学の発展に資することのできる 「微生物エンサイクロペディア」 の構築を目標

 

研究開発概要

・世界中に散在している細菌の各種オミックス情報を広く収集

・上記データをホモロジー、 オーソロジーに基づいて整理し、遺伝子、 ゲノム ( 生物種 )、 環境の3つの軸に沿って整理統合

・3つの軸に関わる、 遺伝子機能、 分類学的情報、 菌株保存情報、表現型情報などの知識を整理し、 ゲノム情報を核として統合

・広く研究者コミュニティからのフィードバックを得るための仕組みを開発

・研究者が活用しやすいインターフェース等を整備

 

目標とするデータベース

・まず研究基盤となる 6 項目の DB を整備し、個々の DB をゲノム情報を核としてセマンティック技術でシームレスに連携する

1. 分類学的情報 (16S rDNA を含む )

2. 菌株保存情報 ( 培養条件含む )

3. モデル微生物 ( 大腸菌、 枯草菌、 シアノバクテリア、放線菌)における高品質データ

4. 各種オミックスデータ

5. オーソログ遺伝子情報

6. メタゲノムデータ

 

研究開発実施体制

東京工業大学

国立遺伝学研究所

基礎生物学研究所

DBCLS(技術アドバイザー)

 

メタゲノム DB およびメタデータの構築

・メタゲノムデータの整理

→Sequence Read Archive (SRA) のデータを SRS ID を用いてサンプルごとに整理

・各メタゲノムサンプルのメタデータの整理

→SRA のメタゲノム /16S データの集計結果

メタデータのカテゴリの例

両方 ・ Metagenome/16S ・ Collection Date ・ Project Name ・ Sequencer

ヒト ・ Age ・ Body Habitat ・ Country ・ Diet ・ Disease stage ・ Family Relationship

環境 ・ pH ・ Depth ・ Dissolved Oxygen ・ Temperature ・ Total Nitrogen ・ Wind Speed

 

文献情報に基づくキュレーションによるモデル微生物の高品質データ

→文献情報に基づく高品質なモデル微生物のアノテーション情報がオーソロジーに基づいて他の微生物のゲノム情報と関連付けられる

 

文献情報に基づくキュレーションによるモデル微生物の高品質データ

・文献情報に基づく高品質なモデル微生物のアノテーション情報がオーソロジーに基づいて他の微生物のゲノム情報と関連付けられる

 

MicrobeDB.jp における遺伝子 , 系統 , 環境情報の統合

・関連 DB 間の統合のイメージ図

・関連 DB 間の遺伝子の ID 対応関係

・関連 DB 間のゲノムの ID 対応関係

→様々な DB のデータを RDF/OWL 等のセマンティック Web の技術を用いて統合

 

Microbedb_Ontology

遺伝子⇔系統⇔環境

 

微生物関連データベース

MicrobeDB.jp

本DBは,微生物に関する多種多様な情報を遺伝子・系統・環境の3つの軸に沿って整理統合し,セマンティックWeb技術を利用して単一の検索ウィンドウからそれらの情報を検索可能な統合DBです。

CyanoBase(MicrobeBase)

シアノバクテリアに代表される酸素発生型光合成細菌とその関連バクテリアのゲノム情報を集積したデータベースです。

etc...

http://biosciencedbc.jp/db-link/d04-dblink

 

 

 

 

130924 Microbe DB_調査中

Springer Exemplarをtogotv curatedにあげましたのでどうぞご活用ください。

Microbe DB調査中です。

 

 

 

ー以下メモー

Microbe DB(微生物エンサイクロペティア)

http://mdb.bio.titech.ac.jp/

・説明

独立行政法人 科学技術振興機構のライフサイエンスデータベース統合推進事業・統合化推進プログラムに採択されたプロジェクト「ゲノム・メタゲノム情報を基盤とした微生物DBの統合」についてのページです。

Open Source Content Management System Ploneを使用。

 

Plone

・・・Zopeアプリケーションサーバ上に構築されたフリーかつオープンなコンテンツマネジメントシステム。

基本的にPloneは、ブログ、インターネットサイト、ウェブショップや組織内のWebサイトといったどのような用途にも利用可能。

さらに文書管理システムやグループウェアといった共有ツールとしても利用できる。

Ploneの強みは、その柔軟で適応性のあるワークフロー、非常に優れたセキュリティ、拡張性、高いユーザビリティと柔軟性である。

 

・例

Gene: psbA

Taxonomy(分類学): Streptococcus glycerinaceus (連鎖球菌)

Mapping(対応付け): Escherichia coli O157:H7 str. Sakai

Environment(環境): hot spring (温泉)

SRS(small ruminant ruminal pH measurement system; SRS): rumen (Rumen is the first chamber in the alimentary canal of ruminant animals.反芻動物の消化管の最初の室のこと。)

Strain(種): Bifidobacterium (ビフィズス菌、グラム陰性偏析嫌気性桿菌)

Disease(病気): Cholera (コレラ)

MiGap(Microbial Genome Annotation Pipeline: http://www.migap.org/ ): GAF

 

※MiGap

・・・微生物ゲノム解析において定評あるデータベースと定評あるアルゴリズムを組み合わせたアノテーション実行パイプライン

MiGAPには,デフォルト解析の初級用のブロンズ(b-MiGAP),パラメーターを設定可能とする中級用シルバー(s-MiGAP),さらにデータベースやアルゴリズムを付加することができる上級用のゴールド(g-MiGAP)の3つのレベルが用意してある。

MiGAPを利用するにはまず国立遺伝学研究所の「Webサービス利用アカウント」を取得する必要がある。

入手したアカウントとパスワードを使用してMiGAPにログインすることができる。

 

・リソース数

調査中。

・リファレンスに対するリソースのマッピング

調査中。

・help

under construction!

 

・sign inでできること

systemerror!

 

・類似DB 

Bio Resouce World@NBRP http://resourcedb.nbrp.jp/top.jsp

GBIF http://uat.gbif.org/

Zipcodezoo.ocm http://zipcodezoo.com/Bacteria/S/Streptococcus_glycerinaceus/

MiGAP:  http://www.migap.org/ 

 

※Bio Resouce World

・・・BioResourceWorldは生物実験材料(バイオリソース)の総合検索サイトです。ナショナルバイオリソースプロジェクト---情報中核機関が活動の一環として試作しているものです。

 

<Microbedb説明参照サイト>

http://events.biosciencedbc.jp/article/04

http://integbio.jp/dbcatalog/record/nbdc01181

 

 

無料英文著者向けサービス「Springer Exemplarの使い方」の動画アップしました

o(・ω・o)Springer Exemplarの使い方o(・ω・o)

本家 http://togotv.dbcls.jp/20130920.html

youtubeはこちらです。http://www.youtube.com/watch?v=YyOnE7TCz5I&feature=youtu.be

Springer Exemplarは電子ジャーナル出版社シュプリンガー(Springer)社が運営する無料の英文論文の著者向けサービスです。

学術論文中の特定の単語やフレーズが、どのような文脈・用法で使用されているのかをシュプリンガーの1900誌以上のジャーナルから検索することができます。

出版年、ジャーナル、国、分野別などで検索フレーズの絞り込みができ、それらのトレンドも知ることができます。分野は医学を始め、ライフサイエンス、工学、数学、ビジネス、法学など多岐にわたり、対象論文は全て査読済みです。

Springer Exemplarは単語や短いフレーズの検索には不向きですが、長いフレーズ、特に5、6ワード以上の検索に真価を発揮します。英語の単語や短いフレーズの検索には、文献中の英語表現を検索するサービスinMeXesが有用です。

 

 英語表現を検索するサービスSplinger Exemplarは、検索フレーズの年、分野、国別などで絞込みができ、検索フレーズのトレンドもわかります。(´ω`*)

また検索対象の論文が全て査読済みになっています。(*・▽・*)

 

長いフレーズ(5,6 word以上)の検索では検索結果が多く、比較しやすいです。ヾ|*´・ω・|/

 

どうぞご活用ください。(^^*)

 

<長いフレーズ検索結果一例>

*springerの検索結果
can be expected to occur at :31
can be expected to occur at least :3

We have established a method for:23
We have established a method :58

is a major determinant of :3079
is a important determinant of :5536
is a prime determinant of :45
is a primary determinant of :353
is a dominant determinant of :18
is a cardinal determinant of :2
is a magistral determinant of :0
is a paramount determinant of :3
is a premier determinant of :0
is a principal determinant of :40

is a major determinant of the distribution of :5

is the only current method to diagnose :1

*inMexesの検索結果
can be expected to occur at :0
can be expected to occur :候補フレーズ2(しかしLSDでは検出されず)
can be expected to :ある程度検出される

*比較
year
subject
country

→年ごと、国別、分野別などで比較できる

 

<使い分け>

inMeXes

・・単語や短いフレーズ検索時に。(軽快に検索できる)

・・短いフレーズの前後関係(前置詞など)を調べたいときに。

Splinger Exemplar

・・長いフレーズ検索時に。(検索数が多い)

・・検索したいフレーズが最近使用されているかを調べるときに。

・・分野別、国別、publication、publication typeでどのくらいの頻度で使用されているかをみて、クオリティーの高い英文を書くときに。【トレンド】

(inMeXesでは用例はでるが、ひと目でそのフレーズがその分野で使用されているのか、英語圏で使用されているのかがわからない。)