オープン顕微鏡環境
顕微鏡画像データコンソーシアム
オープン顕微鏡環境
略語オメ
形成2005年; 21年前 （2005年）
創設者ジェイソン・スウェドロー、イリヤ・ゴールドバーグ、ピーター・K・ソーガー
タイプ研究コンソーシアム
目的顕微鏡画像データを管理・共有するためのオープンツールと標準
製品オメロ;バイオフォーマット; OME-TIFF; OME-ザール
フィールドバイオイメージ情報科学;顕微鏡検査
Webサイトwww.openmicroscopy.org

OME（Open Microscopy Environment）は、顕微鏡検査用のオープンソース・インフラストラクチャを開発するコンソーシアムです。OMEは、顕微鏡ファイル管理用のOMEROサーバーシステム、独自のファイル形式を相互運用可能な形式に変換するためのBio-Formatsライブラリ、そして画像標準のOME-TIFFおよびOME-Zarrを管理していることで知られています。

歴史

このプロジェクトは2001年頃にジェイソン・スウェドロー、イリヤ・ゴールドバーグ、ピーター・ソルガーによって開始され、2003年にサイエンス誌に当初の構想が発表され、2005年に正式に開始されました。[1] [2] [3] [4]

コンソーシアムは2005年にOME-XMLメタデータモデルを公開し、これがOME-TIFFファイル形式につながりました。[1] 2010年にはBioFormatsライブラリがリリースされ、独自のファイル形式（ Zeissの.cziやLeicaの.lifなど）をオープンで相互運用可能な形式に変換できるようになりました。 [5] [6]

画像の管理と共有を目的としたOMERO.serverソフトウェアは、幅広い互換性を実現するためにBioFormatsを使用して2012年に構築されました。[7]多次元ファイルやハイコンテンツスクリーニングのための拡張機能が追加され、継続的に改良されてきました。[8] [9] 2017年、OMEROはOMEROサーバー上に構築されたバイオ画像ファイルのオープンソースデータベースであるImage Data Repositoryを立ち上げました。[10] [11]

2021年、コンソーシアムはクラウドコンピューティングと互換性のある新しいファイル形式に向けた取り組みを発表しました。OME-NGFF（次世代ファイル形式）コミュニティはZarrの使用に同意し、その後OME-Zarr標準の開発プロセスを開始しました。[12] [13]

ジェイソン・スウェドローは、ダンディー大学のチームと共にグレンコー・ソフトウェア社と共同でプロジェクトを主導し、2025年にチャン・ザッカーバーグ・イニシアチブに参加しました。[14]コンソーシアムは、ジャン＝マリー・ビュレル（ダンディー大学）、ジョシュ・ムーア（ドイツバイオイメージング）、ステファニー・ワイドカンプ＝ピーターズ（HHU）、マシュー・ハートリー（EMBL-EBI）、ヴァージニー・ウルマン（チューリッヒ大学）で構成されるリーダーシップチームに移行しました。[14]

オメロ

OMEコンソーシアムは、顕微鏡データ管理のためのモジュール型オープンソースプラットフォームであるOMEROを開発・維持しています。OMEROは、BioFormatsライブラリを用いて、顕微鏡で使用される100種類以上の独自ファイル形式（ Zeissの.cziやLeicaの.lifなど）を、OME-XMLを用いたオープンで相互運用可能な形式であるOMEモデルに変換します。[5] [6] [7]

このプラットフォームには、メタデータをホストするデータベース（PostgreSQLなど）や画像のピクセルデータをホストするサーバーとの通信を調整するJavaバックエンドアプリケーション（OMERO.server）など、複数のコンポーネントが含まれています。 [7]

ユーザーはクライアントを介してデータベースとやり取りすることができ、クライアントは共通APIを介してOMERO.serverとやり取りします。例えば、OMERO.webというアプリケーションはDjangoベースのウェブアプリケーションで、OMEROデータベースと通信し、ユーザーがブラウザで顕微鏡コレクションを閲覧できるようにします。[7]顕微鏡データは大きくなり、ファイルあたり数ギガバイトを超えることもよくあるため、ファイル自体をダウンロードするよりも便利です。[7]

このモジュール性により、 OMERO.importerなどのカスタムアプリケーションがOMEROサーバーと対話して、OMEROに読み込むための画像を処理したり、[7] OMERO.figure（出版用の図を作成するため）[15]や「Pythonic」インターフェースezomero [16]などを利用することが可能になる。

ユースケース

OMEROサーバーは、顕微鏡研究のデータ管理に関連するいくつかのシナリオで使用されています。 [17]ユースケースには、ハイコンテンツスクリーニングワークフロー[18] 、デジタル化された生物学的コレクションの共有[19]、共有仮想顕微鏡の教育的利用などがあります。[20]

バイオイメージファイルのオープンソースデータベースであるイメージデータリポジトリは、OMEROサーバー上に直接構築されています。[10]

OMEROサーバーは世界中の複数の機関によってホストされています。そのリストは複数の大陸にまたがり、アメリカ大陸ではサンパウロ大学、スミソニアン熱帯研究所、ジャクソン研究所[20] [19] [16]、ヨーロッパではダンディー大学、フランシス・クリック研究所、ドレスデン工科大学、テュービンゲン大学、ミュンスター大学、カロリンスカ研究所[10] [21] [22 ] [23] [24] [25]、そして日本では理化学研究所[26]などが含まれます。

ファイル形式

オープン顕微鏡環境は、プラットフォームに依存しないファイル形式を用いて顕微鏡データの長期的なデータ互換性を確保するための標準を開発しました。[27]ファイル形式のメタデータは、元々 XMLで表現されたOMEモデルと呼ばれる共通モデルに準拠しています。[1] [28]

OME-XMLは、画像の由来（例：顕微鏡、レンズ、検出器）、画像取得方法、座標マッピング、実験の詳細を表すスキーマ中心のメタデータ言語です。チャンネル波長、Zインデックス、タイムポイント、対物レンズなどの属性は、相互運用性を確保するために標準化されています。[1]

オメティフ

OME-TIFFは、現代のバイオイメージングにおけるデータとメタデータの両方のニーズに対応するため、Open Microscopy Environment（OME）コンソーシアムによって開発された、オープンで拡張可能なフォーマットです。[29] OME-TIFFは、幅広いライブラリとツールのサポートを備えた従来のTIFF構造を拡張し、構造化されたOME-XMLメタデータをTIFFタグ、特に最初の画像ファイルディレクトリ（IFD）のImageDescriptionフィールドに埋め込みます。ファイル仕様はOMEコンソーシアムによって公開されています。[30]主な特徴は以下のとおりです。

  • ピラミッド型マルチ解像度のサポート：OME-TIFFは、TIFFのSubIFDメカニズム（タグ330）を使用して画像ピラミッドを表現し、迅速な画像ナビゲーションをサポートします。各レベルでは独自の圧縮方式（JPEG、JPEG 2000など）が使用可能で、大きなファイルサイズにはBigTIFF拡張機能がサポートされています。
  • 多次元性: Z スタック、時系列、マルチチャンネル イメージング、3D/4D データ構成をサポートします。
  • OME エコシステム: Bio-Formats Java ライブラリと OMERO サーバーは、OME-TIFF 画像の読み取り/書き込みおよび管理機能を提供し、QuPath、Fiji/ImageJ などによってデスクトップ分析がサポートされます617。
  • 検証とアーカイブ: 形式はオープンに指定されているため、長期的な研究データ管理、規制提出、再現可能な AI ワークフローに適しています。

OME-TIFFは、包括的なメタデータと解析パイプラインの統合が重視される研究・学術病理学分野で採用されています。Bio-Formats JavaライブラリとOMEROサーバーは、読み取り/書き込みおよび管理機能を提供し、デスクトップ解析はQuPathとFiji/ImageJによってサポートされています。[31]

OME-Zarr

OME-Zarr を使用したハイコンテンツ スクリーニングの顕微鏡データの表現。

Zarrは、大規模な多次元配列データを保存するためのオープンスタンダードです。プロトコルとデータ形式を規定し、データをチャンクと呼ばれるサブセットに分割することで、ランダムアクセスを含む「クラウド対応」となるように設計されています。 [32] [33] OME-Zarr形式はZarrをベースにしており、例えば多次元画像ピラミッドのエンコードを可能にする拡張機能を備えています。[12] [13]

.zarr仕様は、ハイコンテントスクリーニングアッセイなどの複雑な実験の出力をきめ細かく表現することを可能にします。顕微鏡で読み取られる各プレートには複数のウェルが含まれており、各ウェルをスキャンするには複数のフィールドが必要です。各画像は最大5次元（時間点、イメージングチャネル、3つの空間次元）を持つことができます。また、解像度ピラ​​ミッドを含めることも可能で、視覚化ツールのパフォーマンスを向上させます。Zarrはデータを整理するために複数のディレクトリを使用するため、これらの異なるフィールドはそれぞれ個別に指定および取得できます。例えば、オブジェクトストレージデータベースからカスタムURLを取得するなどです。[13]

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