BH16.12/Epigenome

2016年12月16日 (金) 02:13時点におけるTazro inutano ohta (トーク | 投稿記録)による版

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
  - 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

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