BH16.12/Epigenome

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==== 「Public NGS 関連のデータを繋ぐなどします」ということでしたが。。 ==== やることリスト (https://docs.google.com/document/d/1NNYYAzyEZr8zevyN6-4qTNhqxssoGHYQqHiAJuJ3M9o/edit) から抜粋 * つなぐ対象 ** SRA のメタデータ ** Quanto ** ChIP-Atlas ** RefEx * コラボしたい相手 ** BioSample ** ゲノム多型情報 ** 表現型の情報 === やったこと === * SRA のメタデータ ** dogrun 大石さんが XML ベースのメタデータのSolr/MongoへのインデックスとAPI経由でのアクセスのためのシステムを構築してくださいました ** これを元に DBCLS SRA を改築するタスクもあったが完了せず。。 ** これを元にトリプルを生成したかったがそれも完了せず。。 *** SRAには大量にデータが入っているので、たとえば「メタゲノムだけ」「ヒトだけ」など、サブセットをSolr/Mongoから取り出してトリプルに変換、別のものとつなぐ、などしたかった。 * Quanto ** 論文書いたぞい * ChIP-Atlas ** いろいろとデータがあり、RDFモデルをつくりたいですが、まずは語彙を統一せねばという具合です。 ** Zooma を使って Cell line, Antigen name をいい感じに手を抜いてmappingできないかなーとやってみました *** https://gist.github.com/inutano/a89f72700b058933e5590979bae22b29 **** Cell ontology, Cell line ontology の違い is 何 **** 入力にした cell line name は ATCC の名称を元に人手でアノテーションしたものです ***** https://github.com/inutano/chip-atlas/wiki#data_annotation_doc *** 以外とmapされない、1/3くらいは no map *** 結果を眺めるには細胞株詳しいマンの手助けが必要そう… * RefEx ** 小野さんが素晴らしい進捗を生み出してくれているはず * コラボ ** ちゃんとできませんでした。。続きはSPARQLthonで。 * YCAM見学 ** とてもエキサイティングでした、Blog書きます === やりたいこと === * 基本はデータ解析に役立つようなセットを整備したい ** *-Seq をやって、遺伝子リストとか、領域のリストが出たときに、そこに対して過去の実験を並べてやるとか、アノテーションをつけるとか、エンリッチメント解析するとか、そういうことをやりたい * もっとおもしろいことがやりたい ** 研究者は自分の興味のあることしかやらない *** レポジトリに偏りがでる **** ChIP-Seq だと血球系の細胞が多いとか、不人気 TF があったりとか… ** レポジトリが自ら偏りを是正する *** 「この実験をやっている人はこの実験もやっています」 *** 「この細胞株でもっとデータを取ればこの病気のこの変異に対するアプローチができるかも」 ** レポジトリに入ってる実験のメタデータ、そこから分かった知識などの分布を調べて、空いているところを埋める実験をデザインする *** ブルーオーシャン探査機 ** 自動生成してロボットにやらせる

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