バイオインフォマティクス研究開発ユニットは、所内選考によりこれまでの業績が認められ、2019年4月1日よりチームへの昇格が認められました。これにより、研究室名は「バイオインフォマティクス研究開発チーム」となり、二階堂ユニットリーダーは、チームリーダーへ昇格になりました。

英語名は、Laboratory for Bioinformatics Researchのままで変更になりません。

第1回　バイオインフォマティクスデータ可視化セミナー

概要

バイオインフォマティクスデータ可視化セミナーは、生物学のデータ解釈の効率を最大化するためのソフトウェア環境やその構築技術についてのセミナーです。バイオインフォマティクスでは定番となるデータ可視化手法が確立されていないことが多く、それぞれの研究内容に応じて独自のソフトウェアの実装が行われています。このセミナーでは各実装の共通部分の開発ベストプラクティスを共有し、本分であるデータ解釈の効率化を目指します。また様々な研究分野における可視化が抱える課題を共有し解決へ向けた情報交換を行います。

具体的な技術としては、Python言語やR言語のデータ可視化ツールの利用と実装、ワークフローのダッシュボード化、ネットワーク可視化ソフトウェア(Cytoscape)の利用・自動化などについて実験的なものや、開発中のものも含めて議論します。

産学官や学問分野などの垣根を越えて、可視化に関わる技術者や科学者などからの参加を広く募集します。 オープンクエスチョン前提の議論・交流を考えております。お気軽にご参加ください。

• • 日時：2018年12月26日 (水)、13時00分-18時

• • 場所：理化学研究所東京連絡事務所、15階会議室3,4

• • 住所：東京都中央区日本橋1-4-1 日本橋一丁目三井ビルディング　[地図]

• • 参加申し込み： こちらからお願いいたします(connpass)
  • 主催: 理化学研究所

• 問い合わせ： support-bayes at riken dot jp

プログラム(敬称略)

講演は、発表、質疑応答、演者交代を含め、トータル３0
分予定です。(一部講演は60分)

休憩とミキサーの時間を何度か取っておりますので、交流や議論などを深めていただければと思います。

これまでの関連する活動

• 第2回 HPC OPS 研究会のお知らせ
• 第1回 HPC OPS 研究会のお知らせ
• バイオクラウドハッカーソン2017

Twitter: #bioinfovizjp#bioinfovizjp

第2回 HPC OPS研究会

概要

HPC OPS (えいちぴーしー おぷす) 研究会は、自然科学の研究成果を最大化するための科学計算環境やその構築技術についての研究会です。計算環境構築の時間やコストを低下させ、本来の研究活動に多くの時間を割けられるよう科学計算環境の開発・運用のノウハウを共有します。また、そのような計算環境そのものを研究開発したり、提供する研究者や技術者との交流を目指します。

具体的な技術としては、コンテナ型仮想計算やクラウドでのHigh Performance Computing、DevOps による科学計算環境の自動構築、データ解析ワークフローエンジンの実装や利用、最適なオンプレミスPCクラスタの運用構築などについて議論します。産学官などの垣根を越えて、クラウドやDevOps, HPCに関わる技術者や科学者などからの参加を広く募集します。

• 日時：2018年7月2日 (月)、13時30分-18時
• 場所：日本マイクロソフト (品川)、31階セミナールーム（C+D)
• 住所：東京都港区港南２丁目１６−３ 品川グランドセントラルタワー
• 参加申し込み： 締め切らせていただきました。
• 当日の入館に関して：お名刺をご持参ください
• 主催: 理化学研究所. 協賛: 日本マイクロソフト
• 問い合わせ： support-bayes at riken dot jp

プログラム(敬称略)

講演は、発表３０分、質疑応答、演者交代を含めて５分、トータル３５分予定です。

休憩とミキサーの時間を何度か取っておりますので、交流や議論などを深めていただければと思います。終了後、懇親会を行いたいと思っております。

これまでの活動

• 第1回 HPC OPS 研究会のお知らせ
• バイオクラウドハッカーソン2017

Twitterハッシュタグ: #hpcopsjp

理化学研究所情報基盤センターが2018年3月31日でクローズし、事務部門主体の情報システム部へと改組されます。それに伴い、バイオインフォマティクス研究開発ユニットは、2018年4月よりスタートする理研の新センターである、理化学研究所 生命機能科学研究センターに所属が異動になります。

また、二階堂ユニットリーダーが、PIを兼任していた理化学研究所多細胞システム形成研究センター 一細胞オミックス研究ユニットは、バイオインフォマティクス研究開発ユニットへと発展的に統合され、さらなる研究を推進していきます。これにより、それぞれの研究室が持っていた研究ミッションが新センターへと引き継がれます。

研究拠点は、引き続き、和光キャンパスと神戸キャンパスにまたがった、2拠点体制となります。2018年度中には、ウェットの実験室と研究チームは神戸へ異動となります。バイオインフォやITに関わる研究チームは和光キャンパスか神戸キャンパスを自由に選べる、という体制になります。

研究テーマは、これまで通り「生命の情報」を計測技術・情報科学の両面から理解することを目標とし、そのための様々な技術の研究開発していきます。実験技術の開発はよりユーザーが近い神戸キャンパスで開発の連携を深めます。スパコン・クラウドの利活用は、これまで以上に情報システム部と連携を深めて、和光キャンパスにて研究開発を進めます。バイオインフォマティクス研究は両拠点で実施します。

• ラボの概要とこれまで作り上げた技術
• 研究内容
• 研究業績
• 人材募集

大量の1細胞由来RNAを網羅的、高精度かつ低コストで計測する高出力型1細胞RNAシーケンス法「Quartz-Seq2（クォーツ・セックツー）」を開発し、論文が出版されました。以前プレプリントを公開していた論文です(参考: 高精度で低コストなハイスループット1細胞RNA-seq法Quartz-Seq2の論文が出版, 2017/07/05)

私たちの体は、数百種類の細胞が適切に混ざり合って構成されています。体の臓器が数十年にわたって正常に働くためには、必要な細胞を必要なだけ供給する幹細胞が必要ですが、臓器には幹細胞がごくわずかしか含まれていません。多種多様な細胞集団や希少な細胞の機能を理解するためには、一つ一つの細胞の特徴を調べる必要があります。その方法として、1細胞ごとにRNAの種類と量を計測する「1細胞RNAシーケンス法（1細胞RNA-seq）」があります。たくさんの細胞で正確に1細胞RNAシーケンスを実施できれば、細胞の状態を正確に計測できます。これまで、大量の1細胞からRNAの種類と量を計測する高出力型1細胞シーケンス法が開発されてきましたが、非高出力型の従来法と比べて、50～60％程度の遺伝子しか捉えられず、希少な細胞の状態を類推することが困難でした。

今回、我々は、高い検出遺伝子数と低コストを両立した、高出力型1細胞シーケンス法「Quartz-Seq2」を開発しました。Quartz-Seq2は、市販の高出力型1細胞RNAシーケンス法とほぼ同等のコストながら、200～240％の遺伝子数を検出しました。またQuartz-Seq2を利用し、胚性幹細胞（ES細胞）・分化細胞の計4,500個において、数個の希少細胞を検出することに成功しました。さらに、間葉系幹細胞が含まれる約1,000個のマウス脂肪組織から取り出した細胞を1細胞RNAシーケンスしたところ、間葉系幹細胞には2種類の幹細胞が含まれることが分かり、それぞれの細胞機能の違いを類推することができました。

本成果は、細胞分化や臓器・器官発生などの基礎研究から、再生医療における移植細胞の有効性・安全性評価など、様々なライフサイエンスの研究分野の発展に貢献すると期待できます。

Yohei Sasagawa, Hiroki Danno, Hitomi Takada, Masashi Ebisawa, Tetsutaro Hayashi, Akira Kurisaki, Itoshi Nikaido. Quartz-Seq2: a high-throughput single-cell RNA-sequencing method that effectively uses limited sequence reads. Genome Biology. 2018.

以下にプレスリリースが公開されています。

• 数千個の1細胞からRNA量と種類を正確に計測 －細胞機能を網羅的・高精度・低コストに同定可能に－ 理研プレスリリース
• 数千個の1細胞からRNA量と種類を正確に計測 －細胞機能を網羅的・高精度・低コストに同定可能に－、AMEDプレスリリース
• New single-cell RNA sequencing methods could lead to better regenerative therapies. Research Highlights, RIKEN Research. 2018/05/11

第1回 HPC OPS研究会

概要

HPC OPS(えいちぴーしー おぷす)研究会は、自然科学研究の成果を最大化するための科学計算環境についての研究会です。研究時間やコストを低下させ、本来の研究活動に時間を割けられるよう科学計算環境の開発運用のノウハウを共有します。また、そのような計算環境そのものを研究開発したり、提供する研究者や技術者との交流を目指します。

具体的な技術としては、コンテナ型仮想計算やクラウドでのHigh Performance Computing への応用や、DevOps による科学計算環境の自動構築、データ解析ワークフローエンジンの実装、最適なオンプレミスPCクラウタの運用構築などについて議論します。産学官などの垣根を越えて、クラウドやDevOps, HPCに関わる技術者や科学者などからの参加を広く募集します。

• 日時：2018年3月13日、13時30分-18時
• 場所：日本マイクロソフト (品川)、31階セミナールーム（C+D)
• 参加申し込み： support-bayes at riken dot jp へご連絡だください。3月8日13:00まで。延長しました。3月12日月曜日 13:00 まで。（席が埋まりましたらその前に締め切らせていただくことがあります）。
• 主催: 理化学研究所. 協賛: 日本マイクロソフト

プログラム

講演は、発表２０分、質疑応答、演者交代を含めて５分、トータル２５分予定です。

休憩とミキサーの時間を何度か取っておりますので、交流や議論などを深めていただければと思います。終了後、懇親会を行いたいと思っております。

ディスカッションの話題としては、以下のようなものを考えております

• パブリッククラウドやプライベートクラウドの利活用
• コンテナ型計算環境
• Reproducibility, バックアップ
• HPC, ジョブスケジューラ, DevOps、セキュリティ
• 産官学連携、他研究分野との交流、情報交換など

これまでの活動

• バイオクラウドハッカーソン2017

ハッシュタグ: #hpcopsjp

追記: プレゼンに利用したスライドをを演題タイトルからリンクしました (2018/03/15)

これまで検出が難しかった多様なRNA[1]の発現量と完全長を1細胞で計測できる「1細胞完全長トータルRNAシーケンス法『RamDA-seq』」を開発し、論文発表しました。

細胞の多様性は、ゲノムにコードされた数万の遺伝子領域から転写されるRNAの種類や量によって決まります。そのため、一つ一つの細胞の中に存在するRNAの種類と量が分かれば、どの遺伝子がどのくらい働いているかが分かり、細胞や臓器の状態・機能をより深く理解できます。1細胞に含まれるRNAの種類と量を網羅的に計測する技術は、「1細胞RNAシーケンス法（1細胞RNA-seq）」と呼ばれます。最近、非ポリA型RNA[4]が細胞分化や疾患に関与することが明らかになり、大きな注目を集めています。しかし、既存の1細胞RNA-seqでは非ポリA型RNAが検出できないため、非ポリA型RNAが細胞の中で機能していたとしても見逃してしまうという問題がありました。加えて、従来法にはRNAの全長が計測できずに途中で欠損する問題もありました。そのため、ゲノムDNAから転写された全てのRNAについて、ポリA型・非ポリA型を問わず、全長を偏りなく計測するために、新しい技術を開発する必要がありました。

今回、研究チームは、林センター研究員が新たに開発した核酸増幅法RT-RamDA法とランダムプライミング法を組み合わせ、「1細胞完全長トータルRNAシーケンス法『RamDA-seq』」を開発しました。従来法との性能比較の結果、RamDA-seqは非ポリA型RNAを含む約2倍の遺伝子種を精度よく検出でき、どんなに長いRNAでもほぼ全長の配列を計測できることを確認しました。また、マウス胚性幹細胞（ES細胞）[7]を用いた検証の結果、従来法では計測できなかったヒストンmRNA、長鎖ノンコーディングRNA（lncRNA）のNeat1、エンハンサーRNAといった非ポリA型RNAの細胞間での変動を計測できました。さらに、30万塩基を超える非常に長い新生RNAを捉えられました。

本成果は今後、細胞分化や臓器・器官発生などの基礎研究から、再生医療における移植細胞の安全性評価、血中循環腫瘍細胞など希少細胞集団の診断マーカーの開発まで、あらゆるライフサイエンスの研究分野の発展に貢献すると期待できます。

本研究は、英国のオンライン科学雑誌『Nature Communications』（2月12日付け）に掲載されました。

Tetsutaro Hayashi*, Haruka Ozaki*, Yohei Sasagawa, Mana Umeda, Hiroki Danno and Itoshi Nikaido. Single-cell full-length total RNA sequencing uncovers dynamics of recursive splicing and enhancer RNAs. Nature Communications. 2018.

より詳細なプレスリリースは以下からご覧頂けます。

1細胞から多種多様なRNAのふるまいを計測 －1細胞完全長トータルRNAシーケンス法の開発に成功－

慶應義塾大学医学部生理学教室の岡野栄之教授、神山淳准教授、MuhChyi Chaiさん、佐野坂さんらとの共著論文が出版されました。

MuhChyi Chai, Tsukasa Sanosaka et al. Chromatin remodeler CHD7 regulates the stem cell identity of human neural progenitors. Genes Dev. February 9, 2018

CHARGE症候群の原因遺伝子CHD7が、ヒト中枢神経系神経前駆細胞の性質維持に関連しているという報告です。前駆細胞の一部が、神経堤様前駆細胞に分化転換していました。我々が2013年に開発した1細胞RNA-seq法 Quartz-Seqが使われています。

慶應大の岡野研は、うちのラボからQuartz-Seqを導入して、自分らで実施できるようになりました。岡野先生と神山さんの素晴しいマネジメントのもと、優秀なテクスタさんが、いつでもデータが出せる状態になっていて、今回の論文に結びつきました。我々の方法の再現性が高いことを示して頂き、感謝です。