1. 概要: Gene ontology とは
2. GO の問題点

概要: Gene ontology とは

GO (Gene Ontology) とは、遺伝子に付加した情報 (機能、局在など) のことである。

遺伝子の配列や名前を一次情報とすると、付加情報はそれらを整理するための高次元の情報、すなわち メタデータ と言える。このようなメタデータや、それを付加する作業をアノテーション annotation というため、「GO は遺伝子のアノテーション情報である」という言い方がされることもある。

GO は、以下のように 3 つに分類されており、それぞれが階層構造をもっている。

たとえば、ATP と結合する分子には ATP binding という Molecular Function の GO が振られているが、これには図のような上位概念がある。

したがって、ATP binding という GO をもつ分子は、自動的に binding という GO ももっていることになる。

> GO には以下のような特徴がある (1)。

• GO をもっていない遺伝子もある。とくに、遺伝子の機能解析が進んでいない生物。
• 1 つの遺伝子がもっている GO は、1 つだけとは限らない。
• 階層構造をもっているため、1 つの GO にはたくさんの上位 GO が付属している。

GO の問題点

かなり個人的な話になるが、私は昔からこの GO というのが気に入らなかった。

この言葉は、マイクロアレイとか NGS などの大規模解析が発展してきた 2000 年代初頭からよく目にするようになる。そもそも遺伝子の機能は一つの生物でも非常に多様であり、ましてや昆虫などの非モデル生物のホモログでは、ヒトの遺伝子と違う役割を持っている場合が容易に想像できる。

そのような多彩な機能を適当なカテゴリーにあてはめて、なんか「わかった気になる」解析方法だなあという気がしていた。EST の結果を GO で色分けした円グラフみたいのが一時期よくあったけど、あれで何が言えるのか、未だによくわからない。

さらに個人的なことになるが、私の GO 嫌いを加速させた出来事がある。あるとき、自分の論文で納得いかないながらも空気を読んで GO を使ったことがある。その際の査読者のコメントが、「GO や KEGG みたいなキュレーションベースの方法はもう古い。科学者は GSEA などの発現量ベースの方法にシフトしている」。

ふざけんな！！ それ、俺がずっと言ってたこと。勝手に流行りを作って、勝手に終わらせてんじゃねーよ。

流行りに背を向けて我が道を行くことこそ科学者の本懐、という信念を曲げて、日和って GO を論文に使った自分を恥じたエピソードである。

GSEA 解析

GO ではないが、上のエピソードに関連して GSEA について簡単にまとめておく。内容次第で別のページを作る。

Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) は、二群間で発現の異なる遺伝子に、特定の傾向があるかどうかを調べる手法である。

References

1. GO 解析 (知識) Link: Last access 2020/06/08.

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