第5回Linked Open Dataハッカソン関西

1. Pathway解析のためのSPARQL
wrapper packageの作成
第5回Linked Open Dataハッカソン関西
西田孝三(@kozo2)

2. Pathwayとは
• 代謝反応network
• タンパク間相互作用network
• 遺伝子間の制御情報network
• Biologistにとってのmapはこのpathway map
• Pathway databaseのRDF endpoint
– http://www.genome.jp/sparql/reactionontology/
– http://sparql.wikipathways.org

3. linked open dataを用いたinnovationに
必要なもの
• RDF endpoint
– 発展途上ではあるができつつある
– 追加、統合は容易
• Killer application
– Text mining
– 実験dataをinputとして散在するpathwayのlinked
open dataを統合、参照し実験者が知りたい情報
に応じたoutputを生成(可視化)

4. 実験
Excel
Linked open dataと統合
Query

5. 具体的に行うべきこと
• data統合、query、可視化のためのpipelineの
作成
• 全てを一気通貫で行うSPARQLは書けない
• Pipelineのpartsとなるmoduleが必要
• これらのmoduleを(SPARQLをwrapする形で)作
り公開し、継続して洗練していく
• Pipelineもmoduleの様々な組み合わせを公開
し洗練していく

6. Hackathonで行ったこと
• PIERO reaction ontology
(http://reactionontology.org/) のexampleの
wrap
– https://github.com/kozo2/PIEROutil
• 頻出SPARQL queryをR言語でwrap
– hoge <- getReactSameTrans("kegg:R02110")
– 反応ID R02110と同じTransformationを持つ
Reactionの取得

7. 今後
• PIEROutilの洗練、CRANなどへのsubmit、
Python版の作成
• PIEROutilを用いたpipelineのRPubs(もしくは
nbviewer)への公開
• Pipelineのweb application化