ゲノムとタンパク質構造のアノテーションツール比較

バリアントのレビュー、ゲノムアノテーションのキュレーション、構造の閲覧の多くは、IGV、igv-reports、JBrowse、Apollo、Mol*、オープンソースの PyMOL のような、無料のオープンソースソフトウェアで行われています。この分野の有償ライセンスは、学術ユーザー一人で年 $99 からの Incentive PyMOL と、UCSF ChimeraX の商用ライセンスです。Potato は、複数の専門家が同じ構造の残基に印を付ける作業のための、Incentive PyMOL や ChimeraX に代わる無料のセルフホスト型の選択肢であり、igv.js での手作業のバリアントレビューを、すべてのコールを二人以上のレビュアーに送り、コールに対する一致度を報告する形で実行します。Potato は、バリアントをコールせず、リードをアラインせず、構造を予測せず、遺伝子モデルを編集しません。

バリアントコーラーは、サンプルのシーケンシングリードを参照ゲノムと比較し、その違いを VCF ファイルに、コールごとに一行で一覧にします（SNV コーリング）。アラインされたリードは BAM または CRAM ファイルに入り、各ファイルの隣にあるインデックスによって、ビューアーは一度に一つの領域を読み込めます。手作業のレビューとは、人が各コールの下のリードを見て、そのコールが本物かどうかを判断することです。体細胞バリアント精査の標準作業手順は、レビュアーに四つのコール（Somatic、Germline、Ambiguous、Fail）と、コールの根拠となるリードのパターンを示す 19 のタグを与えます（Barnell ら、2019）。ゲノムアノテーションは、ゲノム配列上の遺伝子やその他の特徴に印を付け、バイオキュレーションは、専門家がそのような記録を手作業で確認し、修正する作業です。

タンパク質構造は、Protein Data Bank の PDB または mmCIF ファイルとして提供されます。mmCIF 形式は、Crystallographic Information File の高分子向けの形式です。AlphaFold は、配列から構造を予測し、各残基に pLDDT という信頼度のスコアを付け、予測アラインドエラー（PAE）は、モデルを別の残基にアラインしたときの、ある残基の位置の期待誤差をオングストロームで与えます。Potato でのライフサイエンスは、Potato のライフサイエンス向けのタスクを一か所にまとめ、ゲノム座位とタンパク質構造は、二つのビューアーのすべてのオプションを文書化しています。

比較する価値のあるゲノミクスのツール

ライセンスは、各プロジェクト自身のページによるもので、2026-10-29 に確認しました。

IGV チーム自身の説明は、igv-reports を「バリアントレビューとその他のゲノム応用」のためのツールと呼んでおり、igv-reports は、VCF、BED、MAF、BEDPE ファイルからバリアント部位を読み込みます。SV-plaudit の README は現在、SV-plaudit モジュールの代わりに、別個の PlotCritic と Samplot のパッケージを推奨しています。

比較する価値のあるタンパク質構造のツール

ChimeraX の alphafold fetch コマンドは、UniProt のアクセッションで AlphaFold DB からモデルを読み込み、ChimeraX はデフォルトでモデルを pLDDT で色付けします。PyMOL 自身のサイトは、PyMOL のソースコードの大部分が、寛容なライセンスの下で自由に利用でき、ライセンスの購入がプロジェクトの資金になっていると述べています。

どの作業にどのツールか

ビューアーは、一人がデータを探索したり図を作ったりする場面に現れます。Potato は、同じコールや構造が複数の人に渡り、調査が各人の回答を保持する場面に現れます。

解析の後で Potato が入る場所

このページのどのツールも、別のプログラムが作った出力に対して作業します。アライナーが BAM または CRAM ファイルを書き出し、コーラーが VCF を書き出し、遺伝子予測器が最初の遺伝子モデルを書き出し、AlphaFold または実験が構造を生み出します。IGV と igv-reports はリードとコールを表示し、Apollo はゲノムアノテーションを編集し、PyMOL、ChimeraX、Mol* は構造を表示します。

igv.js 3.8.9 は Potato に同梱されており、Potato の genome_locus ディスプレイは、各アイテムの座位を igv.js で開きます。このディスプレイは、インデックス付きの FASTA の参照と、BAM、CRAM、VCF、BED、GFF3、GTF、bigBed、bigWig、bedGraph、WIG 形式のトラックを、プロジェクトのメディアフォルダーから、一度に一つのスライスずつ読み込みます。各トラックは、コホートの VCF のように、すべてのアイテムに対して一つのファイルを指定するか、アイテムのフィールドを指定します。アイテムのフィールドを使うと、各コールは、そのコール自身の腫瘍と正常の BAM ファイルを持ってきます。protein_structure ディスプレイは、mmCIF、BinaryCIF、PDB ファイルを、デフォルトでは 3Dmol.js 2.5.5 で、engine: molstar を指定すれば Mol* 5.12.0 で表示し、plddt: true が設定されていると、カートゥーンを pLDDT で色付けします。viewer_selection スキームは、専門家がクリックした残基を、チェーン、残基番号、残基名として保存します。Potato には、VCF や構造ファイルのインポーターはありません。短いスクリプトで、コールごとまたは構造ごとに、データファイルの一行を書き出します。

PyMOL と ChimeraX に代わる無料の選択肢

Incentive PyMOL と ChimeraX の商用ライセンスは、上の表の有償製品二つです。Incentive PyMOL は、図や動画のために構造をレンダリングしてアニメーションにし、サブスクリプションは、Schrödinger のインストーラー、サポート、ドキュメントを加えます。ChimeraX は、AlphaFold モデルを pLDDT で色付けし、PAE をプロットし、meeting コマンドで複数のコンピューターの間で一つのシーンを共有し、学術、政府、非営利、個人の利用は無料です。

オープンソースの PyMOL は、BSD に近いライセンスの下で無料で、Schrödinger のインストーラーやサポートなしに、ソースからビルドされます。Mol* と 3Dmol.js は、ブラウザー上で動く、無料のオープンソースのビューアーで、Mol* は RCSB PDB、PDBe、AlphaFold DB のビューアーです。

Potato は、レビューのステップをカバーします。Potato は、設定で定めた人数の専門家に各構造を送り、構造を 3Dmol.js または Mol* で、pLDDT の色と、ビューの隣の PAE 画像とともに表示し、各専門家の残基の選択を別々に保存します。Potato は、図のレンダリング、動画の作成、距離の測定、構造の重ね合わせ、専門家の残基の選択の比較を行わず、そのほかの不足は、生命科学分野で Potato が行わないことに挙げています。

ゲノミクスについては、主なレビューツールはすでに無料です。IGV、igv.js、igv-reports、JBrowse 2、Apollo は、MIT または Apache ライセンスのオープンソースです。Potato は、各コールに二人以上の独立したレビュアーと、レビュアーがどれだけ一致するかの指標が必要なバリアントレビューに向いています。

ツールごとの複数のレビュアーと一致度

ツールは、複数の人の間でレビューを分担する方法がそれぞれ異なります。各行は、同じコールや構造に対して複数の人が作業するためのツールの構成と、そのツールのドキュメントが説明している一致度の指標を示します。

ダッシュは、2026-10-29 に確認した、そのツール自身のドキュメントに、そのセルに当たるものが見つからなかったことを意味します。セルが誤っている場合は、お知らせください。

四人の初心者のレビュアーが Barnell らの手順に従ったとき、専門家のコールに対する精度は 77.4% から 94.1% に上がり、レビュアー間の平均一致スコアは 80.7 から 93.4 ポイントに上がりましたが、レビュー時間に有意な変化はありませんでした（Barnell ら、2019）。自分のプロジェクトで同じ一致度を測るには、すべてのコール、またはコールのサンプルを、二人目のレビュアーに送ります。Potato の /admin/iaa の管理ダッシュボードは、設問ごとの一致度を報告し、reliability エクスポートは、95% ブートストラップ区間付きの Krippendorff のアルファを、CSV ファイルと Markdown の表に書き出します。adjudication ブロックを使うと、指名された裁定者が、レビュアーの意見が分かれた各アイテムについて /adjudicate で最終的なコールを行い、adjudication エクスポートは、アイテムごとに一つの最終コールを adjudicated.csv に書き出します。

Potato は、残基の選択に対する一致度を計算しません。結合部位について専門家を比較するには、エクスポートから各専門家の残基リストを読み取り、構造ごとに、チェーンと残基番号の組に対する Jaccard の重なりを計算してください。

オフライン利用と管理アクセスのデータ

IGV desktop、PyMOL、ChimeraX は、ファイルを保存しているコンピューター上で動きます。igv-reports は、各部位のデータを HTML ファイルに埋め込みます。そのため、レポートを送ると、埋め込まれたリードとコールも送られます。SV-plaudit は、画像を Amazon S3 に、スコアを DynamoDB に保存します。ClinGen VCI は、キュレーターが登録する公開ウェブインターフェースです。

Potato は、ノートパソコンまたはサーバーに pip でインストールされ、同じネットワーク上のレビュアーは、ブラウザーで作業します。ローカルの参照とローカルのトラックを使えば、ゲノムのページは、Potato サーバーの外から何も読み込まず、リモートのトラックや hg38 のような組み込みのゲノムは、allow_remote: true を指定した場合にのみ受け付けられます。AlphaFold DB のファイルのような構造の URL も、allow_remote: true を指定した場合にのみ読み込まれ、ファイルはレビュアーのブラウザーが取得します。igv.js と 3Dmol.js は Potato に同梱されています。Mol* は約 5 MB で、potato vendor fetch molstar でインストールします。Potato 2.13.1 では、potato vendor fetch が Mol* と RDKit.js をインストールし、engine: molstar を指定した設定は、Mol* がインストールされるまで検証に失敗します。外へ出る経路のないサーバーでは、接続されたマシンで同じ POTATO_VENDOR_DIR を使って取得を実行し、フォルダーをコピーして、potato vendor verify でコピーを確認します。エアギャップ環境でのデプロイは、Potato がローカルで配信するそのほかのすべてを一覧にしています。

ファイル形式とエクスポート

表は、レビューの間でやり取りされるファイルと、Potato 2.13.1 が各ファイルをどう扱うかを挙げています。

Potato は VCF を書き出しません。レビュアーのコールを VCF に戻すには、CSV エクスポートを、pt01_chr1_1201 のようなアイテム ID で VCF に結合します。SV-plaudit は、キュレーションスコアを、VCF の INFO フィールドに直接書き込みます。

Potato で二人のレビュアーが行う体細胞バリアントの精査

まずファイルを準備します。参照には .fai インデックス（samtools faidx）が、各 BAM には .bai インデックス（samtools index）が、VCF には bgzip 圧縮と .tbi インデックス（tabix -p vcf）が必要です。各コールは、座位と、患者の腫瘍と正常の BAM ファイルを持つ、データファイルの一行です。

{"id": "pt01_chr1_1201", "locus": "chr1:1201", "note": "pt01, C>G at chr1:1,201", "tumor_bam": "reads/pt01_tumor.bam", "normal_bam": "reads/pt01_normal.bam"}

以下の設定は、Barnell らの手順が求めるとおりに、コールの下に腫瘍と正常のリードを表示し、手順の四つのコールを使います。num_annotators_per_item: 2 は、すべてのコールについて一致度を見るために、すべてのコールを二人のレビュアーに送ります。タグのリストは、手順の 19 のタグのうち八つで、調査では残りを同じ方法で追加します。この設定は完結しており、Potato のバリデーターを通過します。

annotation_task_name: Somatic variant refinement, two reviewers per call
task_dir: .
output_annotation_dir: annotation_output/
media_directory: media
data_files:
  - data/calls.jsonl
item_properties:
  id_key: id
  text_key: note
user_config:
  allow_all_users: true
  users: []
 
# Two reviewers per call, for agreement on every call
num_annotators_per_item: 2
 
instance_display:
  fields:
    - key: note
      type: text
      label: Call
    - key: locus
      type: genome_locus
      label: Locus
      display_options:
        reference:
          fasta: genome/ref.fa
          name: GRCh38
        flank: 60
        tracks:
          - name: Calls
            url: calls/somatic.vcf.gz
          - name: Tumor
            field: tumor_bam
            height: 260
          - name: Normal
            field: normal_bam
            height: 200
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: call
    description: Call this variant with the four calls of the Barnell et al. SOP.
    labels: [Somatic, Germline, Ambiguous, Fail]
    sequential_key_binding: true
    label_requirement:
      required: true
 
  - annotation_type: multiselect
    name: tags
    description: Which tags from the SOP apply?
    humanize_labels: false
    labels:
      - Low Variant Frequency (LVF)
      - Directional (D)
      - End of reads (E)
      - Multiple Mismatches (MM)
      - Mononucleotide repeat (MN)
      - Low Mapping quality (LM)
      - Tumor in Normal (TN)
      - Ambiguous Other (AO)

igv.js は、chr1 と 1 を別の配列として扱います。リードのアラインに使った参照を、同じ配列名で使ってください。レビュアーは、igv.js がページ上にある間、キー 1 から 4 でコールに答えます。サーバーは potato start config.yaml -p 8000 で起動します。意見の相違を解消するには、上の設定に次のブロックを加え、裁定者を指名します。

adjudication:
  enabled: true
  adjudicator_users: [carol]

レビューが終わったら、一致度の表と各レビュアーのコールをエクスポートします。

python -m potato.export -c config.yaml -f reliability -o export/
python -m potato.export -c config.yaml -f csv -o export/

reliability エクスポートは、call の設問について名義水準での Krippendorff のアルファを、tags の設問について MASI 距離を用いたアルファを、それぞれ 95% ブートストラップ区間、百分率一致、コールとレビュアーの数とともに書き出します。CSV には、コールとレビュアーごとに一行があります。

Potato で三人の専門家が行う予測モデルのレビュー

以下の設定は、すべての予測モデルを三人の専門家に送ります。各専門家は、モデルがおかしく見える残基をクリックし、そのモデルが使えるかどうかを答えます。plddt: true は、AlphaFold が B ファクター列に書き込む pLDDT の値でカートゥーンを色付けし、pae_field は、PAE 画像のパスを持つアイテムのフィールドを指定します。この設定は完結しており、Potato のバリデーターを通過します。

annotation_task_name: Predicted model review, three experts per model
task_dir: .
output_annotation_dir: annotation_output/
media_directory: media
data_files:
  - data/models.jsonl
item_properties:
  id_key: id
  text_key: note
user_config:
  allow_all_users: true
  users: []
 
# Three experts review every model
num_annotators_per_item: 3
 
instance_display:
  fields:
    - key: note
      type: text
    - key: structure
      type: protein_structure
      label: Model
      display_options:
        engine: 3dmol
        plddt: true
        pae_field: pae
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: viewer_selection
    name: problem_residues
    description: Click the residues where the model looks wrong.
    viewer_field: structure
    labels: [clash, wrong fold, should be disordered]
 
  - annotation_type: radio
    name: model_verdict
    description: Is this model usable for the study?
    labels: [Usable, Usable with the marked regions removed, Not usable]
    label_requirement:
      required: true

data/models.jsonl の各行は、メディアフォルダー内の構造ファイルと PAE 画像を指定します。たとえば {"id": "model_1", "note": "...", "structure": "structures/model_1.cif", "pae": "structures/model_1_pae.png"} です。Potato は、複数モデルのファイルでは最初のモデルだけを読み込みます。各モデルに、そのモデル専用のファイルを用意してください。使用可否の設問には、管理ダッシュボードでカッパとアルファが付き、残基の選択には、上で述べた Jaccard による比較が必要です。代わりに Mol* を使うには、potato vendor fetch molstar を実行し、engine: molstar を設定します。

生命科学分野で Potato が行わないこと

• バリアントコーリングやリードのアラインメントは行わない。 コーラーとアライナーが先に動き、Potato は、それらが書き出す BAM、CRAM、VCF ファイルを表示します。
• VCF のインポートもエクスポートもない。 スクリプトがコールごとにデータの一行を書き出し、レビュアーのコールは、アイテム ID をキーとする CSV または JSONL として戻ります。
• ゲノムアノテーションの編集は行わない。 Apollo がゲノムアノテーションを編集し、Potato は GFF3 と GTF ファイルを読み取り専用のトラックとして表示します。
• ACMG/AMP の分類は行わない。 キュレーターは ClinGen VCI で基準を適用し、そこで専門家パネルが分類を承認します。
• 構造予測、図、測定は行わない。 Potato は構造を表示し、クリックされた残基を保存し、PyMOL と ChimeraX がレンダリング、測定、重ね合わせを行います。
• 残基の選択に対する一致度はない。 一致度の対象は、コール、タグ、その他の選択肢が固定された設問です。
• 構造ファイルごとに一つのモデル。 NMR のアンサンブルや予測のバッチは、読み込む前に分割してください。
• サーバーが必要。 誰かが pip で Potato をインストールしてサーバーを動かします。レビュアー一人ならノートパソコンで、チームなら共有マシンで動かします。

各プロジェクト自身のドキュメントと価格のページに照らして、2026 年 10 月に確認しました。

よくある質問

IGV のスナップショットを、多数のバリアントについて一度に撮るにはどうしますか。

各座位について goto と snapshot を実行する IGV のバッチスクリプトを書き、IGV の Tools メニューからそのスクリプトを実行すると、snapshotDirectory で設定したフォルダーに、座位ごとに一つの PNG または SVG の画像が保存されます。igv-reports は、画像を作らず、バリアント部位の表と、各部位のライブの IGV ビューを持つ一つの HTML ファイルを書き出します。Potato は、各コールを igv.js でライブに開き、各レビュアーのコールを保存します。Potato は、二人以上がすべてのバリアントを判断するレビューに向いています。

手作業のバリアントレビューで、レビュアーが同じコールをするようにするにはどうしますか。

レビュアーが、体細胞バリアントに関する Barnell らの手順の四つのコールと 19 のタグのように、固定されたラベルを持つ文書化された手順に従うと、コールの一貫性が高まります。その手順で、四人の初心者のレビュアーの平均一致スコアは、80.7 から 93.4 ポイントに上がりました。自分のレビュアーを測定するには、コールのサンプルを二人のレビュアーに送り、コールに対して Cohen のカッパまたは Krippendorff のアルファを計算します。Potato では、num_annotators_per_item: 2 がすべてのコールを二人のレビュアーに送り、管理ダッシュボードがカッパとアルファを報告し、二人のレビュアーの意見が分かれた箇所では、裁定者が最終的なコールを行います。

PyMOL に代わる無料の選択肢はありますか。

はい。オープンソースの PyMOL は、BSD に近いライセンスで無料であり、UCSF ChimeraX は、学術、政府、非営利、個人の利用は無料で、商用利用には有償ライセンスがあります。Mol* と 3Dmol.js は、ブラウザー上で動く、無料のオープンソースのビューアーです。Incentive PyMOL は、学術ユーザー一人で年 $99 で、Schrödinger のインストーラーとサポートを加えます。Potato は、複数の専門家が同じ構造の残基に印を付ける場合のための、無料でセルフホスト型の選択肢であり、図や動画のレンダリングは行いません。

関連資料

• Potato でのライフサイエンス：ライフサイエンスのタスクを一か所にまとめています
• ゲノム座位とタンパク質構造：二つのビューアーのすべてのオプション
• アノテーター間一致度と裁定
• エクスポート形式とエアギャップ環境でのアノテーション
• 医用画像と臨床テキストのアノテーションツール比較と画像アノテーションツール比較
• 一致度の計算ツール：ほかのツールで行ったコールの CSV から、カッパとアルファを計算します

参考文献

1. Barnell, E. K., Ronning, P., Campbell, K. M., Krysiak, K., Ainscough, B. J., Sheta, L. M., et al. (2019). Standard operating procedure for somatic variant refinement of sequencing data with paired tumor and normal samples. Genetics in Medicine, 21(4), 972-981. https://doi.org/10.1038/s41436-018-0278-z
2. Preston, C. G., Wright, M. W., Madhavrao, R., et al. (2022). ClinGen Variant Curation Interface, a variant classification platform for the application of evidence criteria from ACMG/AMP guidelines. Genome Medicine, 14, 6. https://doi.org/10.1186/s13073-021-01004-8