• 松田　文彦　先生　（京都大学 大学院医学研究科 附属ゲノム医学センター センター長・教授）

• 佐藤　孝明　先生　（島津製作所　基盤技術研究所　ライフサイエンス研究所　所長）

大規模ゲノム疫学研究の詳細かつ多様な情報を統合・一元管理するデータベースを構築し、「ながはま０次コホート事業」参加者一万人の環境・生活習慣情報、健診情報、5,000人の全ゲノム多型情報に加え、複数の複合遺伝性疾患患者数千人の全ゲノム多型情報を登録し、日本固有のゲノム疫学情報として広く国内外に公開する。また、ゲノム情報学、遺伝統計学の若手研究者に実務を通じた教育訓練を実施し、専門家の育成をはかる。

すべて独自IDで管理の上、可能な範囲で外部リソースとの関係づけを実施します。以下、その外部リソースのリストです。対応付く外部リソースの項目が無ければ、その外部リソースに新たに登録する予定です。

• polymorphism：reference配列のビルド、genome上の位置、アレルの組合せで一意化のうえ、対応するdbsnpと関係づけ。構造多型、ハプロタイプについては適切な外部DBが無く、今後の課題と考えている。
• transcriptome：reference配列のビルド、ampliconのgenome上の位置（複数）で一意化のうえ、NCBI probe 経由で対応するrefseq Geneと関係づけ。商用マイクロアレイであれば、そのプローブIDから直接NCBI probeへ対応させる。ncRNAは未検討。
• proteome：予定無
• metabolome：化学構造で一意化の上、pubChemと関係づけ
• phenome：臨床情報名とそのプロトコル（データ生成方法、データ型、型別の制約（例えば数値型なら最小最大だし、カテゴリ型なら各カテゴリの適格基準）で一意化の上、SNOMEDと関係づけ。さらに、医薬品に関わる項目は、その医薬品を、KEGG DRUGと関係づけ

• 現時点では新たなオントロジーの開発は考えていません。データフォーマットとしては、オミックス横断的にメタデータを定義するものを開発したいと考えています。

• まずは、「事前に各項目を厳密に標準化し、それに基づいてデータを作ることを促す（強制する）」ための仕組み作りに力点を置きたいと考えています。

• 　NCBIのdbGaPが、ゲノム疫学の共通公開基盤となっており、非常に参考になります。