生物分類学と情報科学との融合による線虫分類学推進の可能性を探る

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平成18年度は、平成17年度の成果を踏まえて、まずデータベースの高度化を推進した。研究代表者は従来から線形動物の系統分類学的研究を推進してきているが、その過程ですべての水圏に生息する自活性線虫について、その原記載論文の画像情報をデータベース化してきた。本研究では、そのデータベース画像を活用する予定だったが、pdfファイル化した画像データのみで作成されていたため、テキストの検索ができないという問題点があった。そこで、まずDesmoscolecida目について、この画像データに対してOCRを行い、すべてのpdfファイルを透明テキスト付きのpdfファイルに変更した。またデータベースサーバにテキスト検索が可能なシステムを搭載した。以上の作業を行うことにより、この目について、分類形質のキーワードを入力することにより、関連する分類群を検索抽出することができるシステムに改訂することができた。平成17年度に実施した上記のデータベース作成では、しかしOCRしたデータを元の印刷物と完全に対比してエラーを取り除いたものにはなっていなかったので、本年度は詳細なOCRテキストの分析をして、分類学的に必要と思われるほぼすべてのキーワードについて、正確に検索ができるものに改めた。また、原記載は多数の言語からなるが、ひとつのキーワードが異なる言語の相当するキーワードの検索にも使えるようシステムを高度化することも行った。標本(同定されているもの)の観察画像を標本情報としてデータベース化するために、三次元顕微鏡を調整し、光学的切片の顕微鏡画像情報をもとに、線虫の三次元構造を再構築することについては、デフォルトの設定では分類学が必要とする形態情報を再現することができなかったが、再構成する標本の厚みを一部分に限り、再構成された画像をさらに複数組み合わせるといった工夫をすることによって、平成17年度にはかなりの部分の問題点を解決することができた。平成18年度には、この成果に基づいて、多数の標本を観察し、3次元画像を作製して、動物の分類同定に活用できる顕微鏡画像データベースとして利用することが可能な基礎情報を作成できた。