| AI / structure prediction |
AlphaFold 3 はタンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の joint structure prediction を扱う。AlphaFold Server は非商用利用で、ローカル推論パイプラインのモデルパラメータは Google から直接受領したものに限り、利用条件に従う必要がある。出力は理論モデリング用で、臨床用途には使わない。 |
第7章, 第14章, 付録H |
Nature: AlphaFold 3, AlphaFold 3 repository, AlphaFold 3 model parameter terms |
| AlphaFold DB / API |
AlphaFold DB v6 は UniProt 2025_03 と同期し、Web版は最新モデルのみを提供、旧版はFTPで提供される。prediction API は旧fieldと新fieldのdual support期間中で、旧fieldは2026-06-25 sunset予定と説明されている。 |
第7章, 第10章, 第14章, 付録H, 付録I |
PDBe AlphaFold Database release notes, PDBe AFDB API breaking changes |
| AI / variant effect prediction |
AlphaMissense は human missense variant の pathogenicity prediction と優先順位づけを支援する。公式 repository は参照実装として提供され、学習済み重みは提供されない。AlphaMissense Database の予測はconfidenceが異なり、臨床用途には検証・承認されていないと説明されている。 |
第7章, 第12章, 第14章, 付録H |
Google DeepMind: AlphaMissense publication, AlphaMissense repository |
| AI / foundation model |
Nucleotide Transformer は DNA sequence で事前学習した foundation model 群で、Nature Methods 論文では 50M〜2.5B parameters、3,202 human genomes、850 diverse species genomes を用いたモデル群として説明されている。公式 repository は inference code とpre-trained weightsを公開し、モデル別documentation参照を案内している。 |
第7章, 第14章, 付録H |
Nature Methods: Nucleotide Transformer, Nucleotide Transformer repository |
| AI / single-cell foundation model |
scGPT は single-cell multi-omics の foundation model で、cell type annotation、multi-batch integration、multi-omic integration、perturbation response prediction、gene network inference の支援が説明されている。公式 repository はwhole-human checkpointを既定推奨とし、33 million normal human cellsで事前学習したと説明している。 |
第7章, 第8章, 第14章, 付録H |
Nature Methods: scGPT, scGPT repository |
| single-cell / Scanpy |
Scanpy 1.12.1 は 2026-04-10 に PyPI へ公開され、scverse は Scanpy を preprocessing、visualization、clustering、trajectory inference、differential expression を含む scalable toolkit と説明している。scanpy.pp.calculate_qc_metrics は総カウント、検出遺伝子数、QC変数(例: mitochondrial genes)割合などを算出する。 |
第8章, 付録H |
Scanpy PyPI, scverse packages: Scanpy, Scanpy calculate_qc_metrics |
| single-cell / Seurat v5 |
Seurat 公式サイトは Seurat v5 の導入、PBMC 3k tutorial、Visium HD spatial dataset 解析の導線を提供している。PBMC tutorial の nFeature_RNA > 200、nFeature_RNA < 2500、percent.mt < 5 はPBMC例の設定として扱い、他データへ一般化しない。R/Seurat と Python/Scanpy の結果は既定値・データ構造・versionに依存するため、本文では実装・version・入力オブジェクトを記録する。 |
第8章, 付録H |
Getting Started with Seurat v5, Seurat PBMC 3K tutorial, Seurat Visium HD vignette |
| single-cell / spatial data model |
AnnData は annotated data matrix、MuData は annotated multimodal datasets、SpatialData は spatial omics datasets のFAIR storage formatとPython librariesとして説明されている。SpatialDataはactive developmentでAPI変更の可能性があるため、利用versionの記録が必要。 |
第8章, 第14章, 付録H |
AnnData documentation, MuData documentation, SpatialData documentation, Nature Methods: SpatialData |
| spatial / Visium HD |
10x Genomics は Visium HD WT Panel と HD 3’ Gene Expression を single-cell-scale の spatial assay として説明し、HD 3’ は whole transcriptome coverage、2 µm x 2 µm barcoded squares を示している。本文では bin/spot/segmentation/cell label を区別し、画像位置合わせ、Space Ranger version、サンプル条件を記録する。 |
第8章, 第14章, 付録H |
10x Genomics Visium product family, 10x Genomics HD 3’ Gene Expression, 10x Genomics Visium HD user guides |
| single-cell QC |
scRNA-seq QCでは、固定閾値だけでなくデータ分布・組織・細胞型・サンプル品質を踏まえた adaptive / data-driven QC が必要と報告されている。本文の max_mito_fraction や max_genes は概念例の入力パラメータであり、固定推奨値として扱わない。 |
第8章 |
Genome Biology: data-driven QC, PLOS Computational Biology: miQC |
| privacy / 個人情報保護 |
個人情報保護委員会の通則ガイドラインは、個人情報、要配慮個人情報、個人識別符号、仮名加工情報、匿名加工情報などの用語を区別し、個人データの取扱いではアクセス制御、識別・認証、不正アクセス防止、漏えい防止などの安全管理措置を確認する必要がある。医療・介護Q&Aでは、条件を満たすゲノムデータが個人識別符号に該当し得る例示がある。 |
第11章, 第12章 |
PPC: 個人情報保護法ガイドライン(通則編), PPC: 医療・介護関係事業者Q&A, PPC: 仮名加工情報・匿名加工情報編 |
| research ethics / 人を対象とする研究 |
人を対象とする生命科学・医学系研究では、研究計画、同意、倫理審査、個人情報の扱いを研究手順と分けずに管理する。MEXTページでは、旧ヒトゲノム・遺伝子解析研究指針と旧医学系研究指針が統合後の指針施行に伴い 2021-06-30 に廃止されたこと、令和5年改正本文と令和6年4月1日一部改訂ガイダンスが掲載されている。 |
第11章, 第12章, 第13章 |
文部科学省: 人を対象とする生命科学・医学系研究 |
| human data sharing / NBDC |
NBDCヒトデータベースは、公的資金由来のヒトに関するデータを広く収集・共有し、研究対象者の権利を可能な限り尊重する原則で運用される。データ提供では同意文書・倫理審査・利用制限、非制限公開/登録者公開/制限公開等の区分、制限公開データの Type I / Type II セキュリティレベル、利用者側IT環境の追加対策を確認する。 |
第11章, 第13章, 付録J |
NBDCヒトデータ共有ガイドライン, NBDCヒトデータ取扱いセキュリティガイドライン(データ利用者向け) |
| medical data / 次世代医療基盤法 |
改正次世代医療基盤法は 2023-05-26 公布、2024-04-01 施行と案内され、匿名加工医療情報に加えて仮名加工医療情報の作成・提供、匿名加工医療情報と医療・介護に関する公的データベースとの連結が説明されている。通常の研究解析、院内利用、NBDC利用、個人情報保護法上の仮名加工情報とは適用枠組みを混同しない。 |
第11章, 第12章 |
内閣府: 次世代医療基盤法に基づく事業者の認定, 内閣府: 1人のデータ、みんなの健康、次世代法 |
| clinical genomics / germline・somatic |
ClinVar はヒトの variation と phenotype の関係に関する提出情報と supporting evidence へのアクセスを提供する public archive で、提出内容を独自に curate / modify しない。ClinGen の variant classification guidance は ACMG/AMP criteria を VCEP specifications 等で具体化し、somatic oncogenicity と clinical actionability は pathogenicity classification と分けて扱う。 |
第12章 |
NCBI ClinVar: What is ClinVar?, ClinGen Variant Classification Guidance, ClinGen somatic oncogenicity recommendations, ClinGen Actionability |
| clinical genomics / cancer knowledgebase |
CIViC は cancer variant の clinical interpretation を共有する open-access, open-source, community-driven knowledgebase と説明されている。OncoKB の FDA recognized human genetic variant database としての扱いは、FDA が認識する Level 2 / Level 3 biomarkers の範囲に限定して扱い、OncoKB / CIViC の evidence level をDB横断で機械的に換算しない。 |
第12章, 第14章 |
CIViC documentation: About CIViC, OncoKB: FDA Recognition, OncoKB Therapeutic Levels of Evidence, FDA Recognition of Public Human Genetic Variant Databases |
| clinical genomics / pharmacogenomics |
CPIC guidelines は、利用可能な遺伝子検査結果を薬物療法にどう使うかを示すためのもので、遺伝子検査を実施すべきかを決めるものとして扱わない。ClinPGx は PharmGKB の移行先として案内され、PharmCAT では CPIC/FDA 等のrecommendation matching、source guideline、tool version、入力VCF要件を確認する。 |
第12章 |
CPIC Guidelines, ClinPGx, ClinPGx Blog: Announcing ClinPGx, PharmCAT Matching Recommendations, FDA Table of Pharmacogenetic Associations |
| clinical genomics / biomarker・CDx |
TMB、MSI、HRD、companion diagnostics は、検査法、閾値、腫瘍種、適応、薬剤ラベル、PMA等の識別子と切り離して一般化しない。FDA/NCIの定義・承認情報・companion diagnostics一覧は更新され得るため、研究・教育用サマリでは確認日、検査名、対象疾患、出典を併記する。 |
第12章, 第14章 |
NCI: tumor mutational burden, FDA: TMB-H pembrolizumab approval, NCI: MSI, FDA: first tissue/site agnostic indication, FDA: HRD-positive niraparib approval, FDA PMA P190014: myChoice HRD CDx, FDA Companion Diagnostics, FDA List of Cleared or Approved Companion Diagnostic Devices |
| pangenome / population genomics |
2026-04-28 の pangenome / reference bias 行を本文へ反映する際の章別責務を整理する。第3章では graph reference と索引構造の関係、第4章では reference_version、accession、checksum、DB release、解析日の記録、第9章では GWAS/PRS の前提として reference build、liftover/remap、variant representation、checksum、解析バージョンを記録する。第14章ではケーススタディで参照選択、reference build、来歴、利用条件の記録方針を扱う。Release の人数・アセンブリ数・reference bias の一次確認は pangenome / reference bias 行を正とし、この行では重複再掲しない。 |
第3章, 第4章, 第9章, 第14章 |
HPRC, HPRC Data Release 2, HPRC Data Use: Best Practices |
| GWAS / PRS metadata |
NHGRI-EBI GWAS Catalog は published GWAS results と sample metadata を整理し、PGS Catalog は scoring files、publication source、development/evaluation samples、performance metrics、ancestry description を提供する。sample ancestry は自己申告属性や race/ethnicity の単純な代替ラベルとしてではなく、収集・解析上のメタデータとして扱う。PRS/PGS は discovery cohort と target cohort の ancestry、LD構造、phenotype definition、imputation panel、allele alignment、外部検証に依存するため、研究・教育用サマリでは performance と適用外条件を併記する。 |
第9章, 第12章, 第14章 |
GWAS Catalog documentation, PGS Catalog downloads, PGS Catalog ancestry description, Nature Genetics: PRS health disparities |