[논문 리뷰] Development of an Ontology for an Integrated Image Analysis Platform to enable Global Sharing of Microscopy Imaging Data

Satoshi Kume, Hiroshi Masuya외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 20.

Biomedical Text Mining and Ontologies참고 문헌 3인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 광학 현미경 및 전자현미경 영상 데이터를 생물표본, 생물자원 및 실험 메타데이터와 통합하기 위해 Open Microscopy Environment(OME) 데이터 모델을 확장하는 RDF/OWL 기반 온톨로지(ontology)를 제안한다. OME의 XML 스키마를 RDF로 변환하고 전자현미경, 표현형 데이터, 영상 조건 등 18개의 상위 개념을 추가함으로써, 다양한 모odalities와 데이터베이스 간에 글로벌하고 상호운용 가능한 공유 및 통합 분석이 가능해진다.

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.

연구 동기 및 목표

• 광학 및 전자현미경 모달리티 간에 글로벌 공유를 위한 표준화되고 상호운용 가능한 메타데이터 스키마 개발
• 기존의 현미경 데이터 모델에서 생물표본, 생물자원 및 실험 조건에 대한 통합 온톨로지의 부족을 해결하기 위해
• 외부 생물학적 및 의료 데이터베이스와의 의미적 통합을 지원하기 위해 OME 데이터 모델을 RDF/OWL로 확장하기 위해
• 표준화된 온톨로지를 통해 현미경 영상과 유전자주성, 표본 데이터와 같은 세부 생물학적 정보 간 정확한 연결을 가능하게 하기 위해
• 계산 및 다학제적 통합을 위한 메타데이터 구조화를 통해 대규모로 반복 가능한 영상 분석을 지원하기 위해

제안 방법

• 2015년 1월 기준 OME 데이터 모델(XML 기반)을 RDF/OWL 스키마로 변환하여 영상 메타데이터의 표준화된 데이터 모델을 확립한다.
• OME XML 스키마에서 핵심 개념과 속성을 식별하고 추출하여 RDF 클래스와 관계를 정의한다.
• Image, SampleContainer, BioSample, PhenotypeData, ImagingCondition, ElectronMicroscopyDevice 등 18개의 새로운 상위 개념을 OME 온톨로지에 추가한다.
• RIKEN BioResource Center와 같은 외부 데이터베이스와의 연결을 위해 전용 클래스를 도입하고 생물표본 및 생물자원 메타데이터를 통합한다.
• 현미경 영상가 실험 조건, 표본 조작 방법 및 표현형 데이터와 의미적으로 연결될 수 있도록 RDF 그래프 인스턴스를 정의한다.
• 약 20,000개의 전자현미경 데이터셋을 활용하여 온톨로지의 타당성을 검증하였으며, 다양한 염색 방법을 적용한 결과에서 확장성과 표현력이 입증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 실험 조건에서 광학 및 전자현미경의 메타데이터를 통합하기 위한 온톨로지는 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 전자현미경 및 생물표본 통합을 지원하기 위해 OME 데이터 모델을 확장하기 위해 추가로 필요한 상위 개념은 무엇인가?
• RQ3 RDF/OWL 기반 온톨로지는 외부 생물학적 데이터베이스와의 상호운용성 있고 기계독해 가능한 현미경 데이터 통합을 가능하게 하는가?
• RQ4 확장된 온톨로지는 기관 간 대규모로 반복 가능한 영상 분석 및 데이터 공유를 어느 정도 지원할 수 있는가?
• RQ5 영상 메타데이터는 표현형 데이터 및 생물자원과 어떻게 의미적으로 연결되어 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 온톨로지는 ElectronMicroscopyDevice, PhenotypeData, ImagingCondition 등 18개의 새로운 상위 개념을 추가하여 포괄적인 메타데이터 기술을 가능하게 하였다.
• RDF/OWL 스키마는 전자현미경 데이터를 생물표본 및 생물자원 메타데이터와 통합하여 현재의 영상 데이터 모델에서의 격차를 메웠다.
• 표준화된 엔티티 참조를 통해 현미경 영상가 RIKEN BioResource Center와 같은 외부 데이터베이스와 정확한 의미적 연결을 가능하게 하였다.
• 다양한 염색 방법을 적용한 약 20,000개의 전자현미경 데이터셋을 대상으로 프레임워크를 검증하였으며, 확장성과 실용적 적용 가능성을 입증하였다.
• 확장된 온톨로지는 다학제적 데이터 통합을 지원하며, 연결된 오픈 데이터 원칙에 부합하여 글로벌한 현미경 데이터 공유를 가능하게 하였다.
• 이 접근법은 미래의 Biological Dynamics Markup Language(BDML) 및 Cellular Microscopy Phenotype Ontology(CMPO)와의 통합을 촉진하여 도메인 간 호환성을 향상시킨다.