要旨：

背景と研究課題
合成生物学は、共同研究やデータの再利用を促進するために、データの標準化に依存している。SBOL（Synthetic Biology Open Language）は重要な標準規格であるが、特にプログラミング経験の少ない生物学者にとっては、習得のハードルが高い。本プロジェクトでは、ExcelからSBOLへの変換ツールを拡張し、ユーザーが慣れ親しんだスプレッドシート形式からSBOL準拠のファイルを生成できるようにすることで、SBOLの普及を促進し、データ共有を効率化することを目指す。

方法
本プロジェクトでは、Pythonスクリプト、特にpySBOL2（ライブラリ ）を用いて、スプレッドシートの行に記述された生物学的設計要素を構造化されたSBOLオブジェクトに変換します。このツールは、転写制御、タンパク質産生、複合体形成といった主要な設計パターンをサポートしており、適切な相互作用（例：阻害、刺激、結合）を持つ対応するComponentDefinitionおよびModuleDefinitionオブジェクトを生成します。 各相互作用、機能コンポーネント、およびオントロジー注釈がSBOLドキュメントに追加されます。出力結果は検証され、SynBioHubにアップロードされることで、構造的整合性が確保され、視覚的な探索が可能になります。

成果
本プロジェクトの結果、遺伝子の発現、抑制、活性化、生化学反応、DNAおよびタンパク質の配列決定、ならびに複合体の形成をモデル化するための新機能を実装することに成功しました。さらに、重複を検出し、構造データの整合性を確保するために、配列およびパーツ名の検証機能を導入しました。これらの取り組みにより、スプレッドシートから複雑な生物学的相互作用を抽出するツールの機能が拡張され、SBOL出力の信頼性が向上したことで、合成生物学ワークフローにおけるより正確で再利用可能な設計が実現されました。

結論と意義
Excel-to-SBOLは、SBOL生成のハードルを下げることで、合成生物学における標準化された設計手法のより広範な普及を支援する。Pythonパッケージとして提供されており、すでに全国の研究機関や組織で利用され、再現性を高め、共同設計の取り組みを加速させている。今後の取り組みとしては、SBOL3データ形式との互換性および変換機能の確保に加え、ユーザーのニーズの変化に応じて、より幅広い生物学的相互作用をサポートできるよう機能を拡張していく予定である。

登壇者：

タイシア・シェルシュチュコワ、コロラド大学ボルダー校

タイシア・シェルシュチュコワは、コロラド大学ボルダー校を最近卒業し、コンピュータサイエンスの学士号を取得しました。彼女の研究は、実験室の研究者と計算ツールの間の隔たりを埋めるツールを開発することで、合成生物学のワークフローを簡素化することに焦点を当てています。