実験医学別冊 生命科学データ解析
目次
- はじめに
本書の使い方
プログラミングの基本事項
第I部 生命科学データ別にファーストアクションを学ぶ
第1章 ゲノム
はじめに
1 ゲノム統計値
2 コンタミネーション評価
第2章 トランスクリプトーム
はじめに
1 遺伝子発現の定量，発現変動遺伝子の抽出，機能解析
2 ドットプロット
3 バブルプロット
4 ネットワーク
5 ウェブアプリケーションの紹介
第3章 メタゲノム/16S rRNA アンプリコンシークエンスデータ
はじめに
1 シークエンスデータのクオリティコントロール（QC）
2 全メタゲノムに対する配列データのカバレッジ推定
3 群集構造解析
4 NMDS（非計量多次元尺度構成法）解析
5 遺伝子機能アノテーション
6 メタゲノムアセンブリ
7 MAGの構築と系統推定
8 16S rRNAアンプリコン配列解析
第4章 ChIP（クロマチン免疫沈降）-seq
はじめに
1 ピークの検出
2 ピーク位置の推定とコンセンサス配列の決定
3 複数のChIP-seqデータの比較
まとめ
第5章 Hi-Cデータ
はじめに
1 データのクオリティチェックのためのcis相互作用定量
2 ヒートマップによるHi-Cコンタクトマップの可視化
3 サンプル間での相互作用の変化の可視化
4 A/Bコンパートメントの形成パターンの可視化
5 サドルプロットを用いたA/Bコンパートメント強度の解析
6 insulation scoreのプロット1
7 insulation scoreのプロット2
8 contact probabilityのプロット
9 contact probabilityの一次導関数解析
第6章 シングルセルトランスクリプトーム ～公開データとの統合・比較解析
はじめに
モジュールインポート・環境準備
1 取得データ（クエリデータ）の解析
2 リファレンスデータへのマッピング
3 統合・ラベル転移データを用いた発現プロファイル比較
第7章 プロテオーム ～網羅的なタンパク質解析と図表作成・データ登録
はじめに
1 Perseusを用いたPCA解析とクラスタリング解析の可視化
2 質量分析データのリポジトリ登録
第8章 顕微鏡データ ～デジタルステイニングによる細胞核の可視化と形態解析
はじめに
1 市販の画像解析ソフトウェアを用いたデジタルステイニング
2 Pythonを用いた核の画像の二値化
3 Pythonを用いた核の形態の解析
4 Pythonを用いた核の形態情報のUMAPによるクラスタリング
第9章 高速原子間力顕微鏡（AFM）データ
はじめに
1 高速AFM画像の見方と表示方法
2 高速AFM画像の質の評価
3 高速AFM画像の前処理
4 分子の大きさの解析
5 ぶんしのたかさのかいせき
6 分子の動きの解析
第II部 LLMとの対話を通じて理想のデータビジュアルをつくる
第1章 データから適切なグラフを選ぶ方法
はじめに
1 データ可視化手法を探索する
2 データ可視化にChatGPTを利用する
3 ChatGPTを用いたデータ解析や可視化時の注意点
第2章 環状ゲノムマップ ～Circosを用いた作成方法
1 環状ゲノムマップの読み方と読み取れる情報
2 環状ゲノムマップが用いられるシーンとCircosの概要
3 Circosで描画を行う手順
第3章 ヒートマップ
はじめに
1 ヒートマップ作成の準備
2 使用データの準備
3 ヒートマップの作成
第4章 主成分分析（PCA）
はじめに～主成分分析（PCA）とは
1 メタボロミクスのPCA
2 シングルセルプロテオミクスのPCA
第5章 注釈付き系統樹
はじめに
1 注釈付き系統樹の読み方
2 注釈付き系統樹の作成
第6章 ChIP（クロマチン免疫沈降）-seqピーク解析
はじめに
1 ChIP-seq解析の図の読み方
2 ChIP-seq解析とは
3 実行コード
4 WashU Epigenome Browserでの可視化
第7章 UMAP・Trajectory解析 ～シングルセルRNA-seqデータの描画
はじめに
1 次元削減手法の概要
2 UMAPプロットの作成
3 次元削減後の解析（シングルセルTrajectory解析）
第8章 MAプロット・Volcanoプロット ～RStudioを使用した遺伝子発現変動を示す図の描き方はじめに
1 DEG解析とは
2 MAプロット
3 Volcanoプロット
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