[論文レビュー] Development of an Ontology for an Integrated Image Analysis Platform to enable Global Sharing of Microscopy Imaging Data

Satoshi Kume, Hiroshi Masuya+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 20, 2021

Biomedical Text Mining and Ontologies参考文献 3被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、光学的および電子顕微鏡法による画像データとバイオスペシメン、バイオリソース、および実験メタデータを統合するため、Open Microscopy Environment（OME）データモデルをRDF/OWLベースのオントロジーで拡張する手法を提案する。OMEのXMLスキーマをRDFに変換し、電子顕微鏡法、表現型データ、画像化条件など18の上位概念を追加することで、異なるモダリティやデータベースをまたがる顕微鏡画像データのグローバルかつ相互運用可能な共有と統合的分析を可能にする。

ABSTRACT

Imaging data is one of the most important fundamentals in the current life sciences. We aimed to construct an ontology to describe imaging metadata as a data schema of the integrated database for optical and electron microscopy images combined with various bio-entities. To realise this, we applied Resource Description Framework (RDF) to an Open Microscopy Environment (OME) data model, which is the de facto standard to describe optical microscopy images and experimental data. We translated the XML-based OME metadata into the base concept of RDF schema as a trial of developing microscopy ontology. In this ontology, we propose 18 upper-level concepts including missing concepts in OME such as electron microscopy, phenotype data, biosample, and imaging conditions.

研究の動機と目的

• 光学的および電子顕微鏡法の両モダリティにわたる顕微鏡画像データのグローバル共有を可能にする標準化された相互運用性のあるメタデータスキーマの開発。
• 既存の顕微鏡データモデルにおいて、バイオスペシメン、バイオリソース、および実験的条件の統合的オントロジーの欠如に対処すること。
• 外部の生物学的および医学的データベースとの意味的統合を支援するため、OMEデータモデルをRDF/OWLで拡張すること。
• 標準化されたオントロジーを介して、系統やサンプルデータなどの詳細な生物学的情報へ顕微鏡画像を正確にリンクできること。
• 計算および多分野統合を可能にするメタデータ構造を提供することで、大規模かつ再現可能な画像解析を支援すること。

提案手法

• 2015年1月版（XMLベース）のOMEデータモデルをRDF/OWLスキーマに変換し、顕微鏡メタデータのための標準化されたデータモデルを確立する。
• OME XMLスキーマからコア概念およびプロパティを特定・抽出し、RDFクラスと関係を定義する。
• Image、SampleContainer、BioSample、PhenotypeData、ImagingCondition、ElectronMicroscopyDeviceなどを含む18の新しい上位概念をOMEオントロジーに拡張する。
• RIKEN BioResource Centerなどの外部データベースにリンクする専用クラスを導入することで、バイオスペシメンおよびバイオリソースメタデータを統合する。
• 顕微鏡画像が実験的条件、サンプル調製プロトコル、表現型データとどのように意味的にリンクできるかを示すRDFグラフインスタンスを定義する。
• 20,000件程度の電子顕微鏡データセットを多様な染色法を用いて記述することで、オントロジーの妥当性を検証し、スケーラビリティと表現力の両面を確認した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様な実験的条件下で、光学的および電子顕微鏡法のメタデータを統合するためのオントロジーは、どのように設計可能か？
• RQ2 電子顕微鏡法およびバイオスペシメン統合を支援するため、OMEデータモデルを拡張するために必要な追加の上位概念は何か？
• RQ3 RDF/OWLベースのオントロジーは、外部生物学的データベースとの相互運用可能で機械可読な顕微鏡データ統合を可能にするか？
• RQ4 拡張されたオントロジーは、機関を越えた大規模かつ再現可能な画像解析およびデータ共有をどの程度サポートできるか？
• RQ5 表現型データおよびバイオリソースと顕微鏡メタデータをどのように意味的にリンクすることで、データ再利用性を向上できるか？

主な発見

• 提案されたオントロジーは、ElectronMicroscopyDevice、PhenotypeData、ImagingConditionなどを含む18の新しい上位概念をOMEデータモデルに追加し、包括的なメタデータ記述を可能にした。
• RDF/OWLスキーマは、電子顕微鏡データとバイオスペシメンおよびバイオリソースメタデータの統合を支援し、現在の画像データモデルにおけるギャップを埋めた。
• 標準化されたエンティティ参照を介して、RIKEN BioResource Centerなどの外部データベースへの顕微鏡画像の正確な意味的リンクを実現した。
• 多様な染色法を用いた約20,000件の電子顕微鏡データセットを対象にフレームワークを検証した結果、スケーラビリティと実用的適用性が裏付けられた。
• 拡張されたオントロジーは多分野統合を支援し、リンクオープンデータの原則に準拠することで、顕微鏡データのグローバルな共有を可能にした。
• 今後のBDML（Biological Dynamics Markup Language）およびCMPO（Cellular Microscopy Phenotype Ontology）との統合が促進され、クロスドメイン互換性が向上した。