改訂版RNA-Seqデータ解析 WETラボのための超鉄板レシピ ヒトから非モデル生物まで 公共データの活用も充実 (実験医学別冊)
坊農 秀雅
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商品説明
内容紹介(出版社より)
RNA-Seqデータの解析法が"料理レシピのように"step-by-stepでわかる好評書の改訂第2版です.
Apple silicon搭載MacやWindows+Docker環境を前提にしたほか,リファレンスゲノムを用いない解析やメタ解析をさらに充実.
「サンプルXにはどんな種類の細胞が含まれる?」
「サンプルYとサンプルZの違いを規定する遺伝子はなに?」
といった医学・生命科学研究でよく出会うquestionにこれからRNA-Seqでアプローチする方にも,解析法をアップデートしたい方にも,三ツ星おすすめの"超"鉄板レシピが満載です.
著者から更新情報が届く「Annual Updateサービス(※)」も付録しています.
※ 出版1年後を初回として,以降1年ごとに1回,計3回(3年間)の更新を予定
Chapter 1 まずはこれだけ! 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出,発現変動遺伝子群を検出する(メタ解析)
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う
Chapter 10 論文投稿に必須!データを登録・公開する
【目次】
Chapter 1 まずはこれだけ! 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
(1)RNA-Seq の注意点〜外注時のリード数,小分子・長分子での違いなど
(コラム)RNA-Seq vs マイクロアレイ
(2)公共データの利用〜SRAからのデータ取得
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
(1)リファレンスゲノムにマッピングする方法1〜HISAT2 + StringTie
(2)リファレンスゲノムにマッピングする方法2〜STAR + RSEM
(3)リファレンスゲノムにマッピングしない方法〜salmon,kallisto,tximport
(コラム)RNA-Seq 定量にまつわるFAQ
(4)転写開始点を解析する方法〜CAGE
(コラム)各種ツールの実行時間比較
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う〜アセンブリからアノテーションまで
(コラム)非モデル生物における機能アノテーション
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する〜エンリッチメント解析
(コラム)シングルセルクラスターの生物学的意義をGUIで解釈する〜QIAGEN Ingenuity Pathways Analysis
(コラム)アノテーション情報とID変換〜Gene Ontology,BioMart,Spotfire
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
(1)階層クラスタリング
(2)主成分分析(PCA)
(コラム)バルク解析とシングルセル解析
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出,発現変動遺伝子群を検出する(メタ解析)
(1)ikraを使ったヒトやマウスのRNA-Seqデータメタ解析
(2)非モデル生物の生物種間比較によるトランスクリプトームのメタ解析
(コラム)ビブリオームを活用したマルチオミックス解析
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う〜iDEP - ノーコードでRNA-Seq下流解析
(コラム)RNA-Seqでのリード数はどれぐらい?
Chapter 10 論文投稿に必須!データを登録・公開する〜DRA,DDBJ,GEA
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