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1 平成 23 年度第 2 回データベース講習会 創薬研究における統合データベースの活用 比較ゲノムデータベース Evola, G-compass の活用法 産業技術総合研究所バイオメディシナル情報研究センター 原雄一郎 2012 年 1 月 20 日 ( 金 ) 於 : 産業技術総合研究所関西センター
2 本日の概要 H-InvDB が提供する 2 つの比較ゲノムデータベースの紹介およびデモ 分子進化データベース Ver7.5 ゲノムアラインメントブラウザ Ver3.0 2
3 1. 進化学 比較ゲノム学の基礎 2. Evola G-compass が提供するデータ 3. Evola G-compass のデータを用いて行える解析 4. 実習 3
4 創薬と進化? 生物学的な実験や解析には進化学的な概念が取り込まれている モデル生物 ( 生物は共通祖先から進化した ) 遺伝子配列の類似性 ( 遺伝子の自然選択 中立進化 ) 今日お伝えしたいこと 1: 創薬研究における作業仮説の設定に進化学的思考取りいれてみてはいかがでしょうか? 今日お伝えしたいこと 2: 分子進化 比較ゲノムデータベースを活用しましょう! 4
5 Nothing in Biology Makes Sense Except in the Light of Evolution Theodosius Dobzhansky 5
6 似ていること 異なること 生物種間 個体間 同一ゲノムの 2 つの遺伝子間で 似ている : 祖先を共有する ( 相同性 ) 機能において共通のルールを持つ 異なる : 両方 or いずれかの系統で変化した それぞれに特異的な特徴をつくる 例外 収斂進化 : 鳥 コウモリ 昆虫の翼 ズワイガニとタラバガニの形態 6
7 似ていること 異なること マウスとハエの Hox 遺伝子群 Pearson et al., Nat.Revi.Genet.,
8 収斂進化 JT 生命誌研究館 8
9 進化学から見たモデル生物 モデル生物を用いた実験がヒト遺伝子の機能解析の代替となり得るわけ 現生のあらゆる生物は共通祖先から進化した ヒトとモデル生物は相同なゲノム 遺伝子セットを持つ ヒトとモデル生物で共通する形質は共通祖先から進化的に保存されてきた可能性が高い ヒト遺伝子とモデル生物の相同遺伝子は 共通した機能を持つと考えられる ヒト遺伝子とモデル生物の相同遺伝子には 異なる 箇所もある 生物アイコン : NBDC より 9
10 比較ゲノム学とは 異種間あるいは同種間におけるゲノム配列や構造の網羅的な比較解析を比較ゲノムという 異種間 : ヒト - モデル生物 同種異株間 ( 集団間 ): ヒト集団 同一個体 : 正常 - ガン細胞 同一ゲノム : 重複領域 X-Y 染色体間 相同性という進化的概念に基づく 比較ゲノム解析の結果は ゲノムの注釈づけ ( アノテーション ) や 進化学的観点に基づく生命現象の解明への基礎データとして用いられる 10
11 相同遺伝子 : オーソログとパラログ オーソログ : 種分岐によって分かれた相同遺伝子パラログ : 遺伝子重複によって分かれた相同遺伝子 グロビン祖先遺伝子 α グロビン遺伝子 ヒト α ヒト β パラログ オーソログ 遺伝子重複 種分岐 β グロビン遺伝子 マウス α マウス β パラログ オーソログ 11
12 1. 進化学 比較ゲノム学の基礎 2. Evola G-compass が提供するデータ 3. Evola G-compass のデータを用いて行える解析 4. 実習 12
13 Evola, G-compass が対象とするデータ ヒト マウス Evola オーソログ群を中心とした遺伝子ファミリー 13
14 Evola, G-compass が対象とするデータ ヒト マウス G-compass Evola ヒトオーソログ群を - 他生物間におけるオーソロガス領域の中心とした遺伝子ゲノムアラインメントファミリー 14
15 H-InvDB における Evola, G-compass の関係 サテライトデータベース ツール TACT LEGENDA H-DBAS VarysysDB H-InvDB Web servise etc. 15
16 Evola, G-compass に用いている生物種 ヒトゲノムおよび 14 種の脊椎動物ゲノムを使用 ヒト hg19* チンパンジー pantro2* オランウータン ponabe2* アカゲザル rhemac2* 霊長類 マウス mm9* ラット rn4* イヌ canfam2* ウマ equcab2* 哺乳類 ウシ bostau4* オポッサム mondom5* ニワトリ galgal3* ゼブラフィッシュ danrer5* メダカ orylat2* ミドリフグ tetnig1* 鳥類 魚類 トラフグ fr2* * UCSC ゲノム Evola のみ 16
17 データ作成の枠組み ヒトゲノム他生物ゲノム ヒト 他生物間の双方向ゲノムアラインメントによる 1:1 アラインメント領域の同定 ヒト 他生物 アラインメント領域の注釈づけ 17
18 データ作成の枠組み ヒトゲノム他生物ゲノム モデル生物 1 ヒト ヒト 他生物間の双方向ゲノムアラインメントによる 1:1 アラインメント領域の同定 モデル生物 2 ヒト遺伝子 (43,159 HIX) 他生物遺伝子 アラインメント領域の注釈づけ 1:1 ゲノムアラインメントにオーバーラップする相同遺伝子対の同定 相同遺伝子対のクラスタリングによるオーソログ群の同定 18
19 データ作成の枠組み ヒトゲノム他生物ゲノム ヒトヒト遺伝子 ヒト 他生物間の双方向ゲノムアラインメントによる 1:1 アラインメント領域の同定 他生物 ヒト遺伝子 (43,159 HIX) 他生物遺伝子 アラインメント領域の注釈づけ 分子系統解析に基づくオーソロジー判定を含む (Manual curation) 1:1 ゲノムアラインメントにオーバーラップする相同遺伝子対の同定 相同遺伝子対のクラスタリングによるオーソログ群の同定 遺伝子群の注釈づけ アミノ酸配列の相同性に基づくヒト遺伝子の単結合クラスタリング 両グループの統合による遺伝子ファミリーの同定 19
20 G-compass 統計データ ( 抜粋 ) 生物種のペア ( ヒト対他生物種 ) ヒトゲノム上のアラインメント長 (Gb) アラインメントブロック数 アラインメント長の中央値 (bp) アラインメントに完全に含まれる遺伝子数 ギャップ無 配列の相違度 ギャップ有 ヒト-チンパンジー ,292 6,546 20, ヒト-マカクザル ,684 3,473 16, ヒト-マウス , , ヒト-イヌ ,305 1,317 12, ヒトゲノム ,303 * - - *based on H-InvDB
21 Evola 統計データ * ヒトと他生物種のオーソログの関係は 1 遺伝子対 1 遺伝子 ではなく n 対 m (n 1, m 1) として定義されるため Human genes と ( 他生物 )Genes の数字は一致しない 21
22 1. 進化学 比較ゲノム学の基礎 2. Evola G-compass が提供するデータ 3. Evola G-compass のデータを用いて行える解析 4. 実習 22
23 進化学から見たモデル生物 モデル生物を用いた実験がヒト遺伝子の機能解析の代替となり得るわけ 現生のあらゆる生物は共通祖先から進化した ヒトとモデル生物は相同なゲノム 遺伝子セットを持つ ヒトとモデル生物で共通する形質は共通祖先から進化的に保存されてきた可能性が高い ヒト遺伝子とモデル生物の相同遺伝子は 共通した機能を持つと考えられる ヒト遺伝子とモデル生物の相同遺伝子には 異なる 箇所もある 23
24 Evola G-compass でできること 着目するヒト (or モデル生物 ) の遺伝子 ゲノム領域において モデル生物 (or ヒト ) に相同な遺伝子 ゲノム領域を同定する 相同遺伝子 領域間で よく似ているところ 異なるところ を調べる 相同遺伝子 領域に存在する機能に関するアノテーションを抽出する 相同遺伝子のさらなる進化学的情報を抽出する Evola G-compass は上記のデータ あるいはデータ抽出が簡単に行える環境を提供しています!! 24
25 Evola, G-compass をどのように研究に活かすか Evola: 対象とする遺伝子 ゲノム領域を種間 ( ヒト モデル生物 ) で比較する オーソログは存在するか ( 対象とするヒト遺伝子においてモデル生物のオーソログを同定する ) パラログはいくつあるか いつ重複したか 相同遺伝子間で 特徴的な自然選択がかかった領域があるか 祖先遺伝子 遺伝子 α ヒト α ヒト β 表現型を知りたいヒト遺伝子 遺伝子重複 種分岐 解析対象とすべきモデル生物遺伝子 遺伝子 β マウス α マウス β 25
26 Evola, G-compass をどのように研究に活かすか G-copmass: 対象とするゲノム領域を種間 ( ヒト モデル生物 ) で比較する 相同遺伝子の非コード領域や近傍領域 (e.g. 転写調節領域 ) の配列も保存されているか 対象とする保存領域に特徴的な あるいは表現型に関わるゲノム構造は存在するか 遺伝子の並び ( シンテニー ) も種間で保存されているか プロモーターエクソンイントロンエンハンサー 転写調節領域 26
27 1. 進化学 比較ゲノム学の基礎 2. Evola G-compass が提供するデータ 3. Evola G-compass のデータを用いて行える解析 4. 実習 27
28 Evola, G-compass を使ってみましょう アクセス方法 1. H-InvDB のメインページ ( クイックガイド 2. 28
29 実習課題 1. ips 誘導に効果的な因子 Glis1 について (Evola) モデル生物にオーソログはありますか 重複遺伝子はありますか? 重複遺伝子の情報を調べましょう アラインメントを見てみましょう 分子系統樹を見てみましょう いつごろ重複がおきましたか? 2. 山中 4 因子の 1 つ SOX2 について (G-compass) マウスの相同ゲノム領域は何番染色体にありますか? SOX2 上流には転写に関わる構造がありますか? SOX2 近傍には他にどんな特徴がありますか それはヒトとマウスで保存されていますか? 3. 他に興味がある遺伝子があれば調べてみましょう 29
30 実習課題 (advanced) 4. Evola を軸にした分子系統解析 Glis ファミリーの分子系統解析 ~Glis1, Glis3 は近縁 それでは Glis2 は進化的にどの位置にいるか? 1 Glis ファミリータンパク配列の取得 Glis1,2,3 それぞれのオーソログタンパクセットを Evola から取得 アウトグループの配列を取得 ヒト Glis1,2,3 に対するハエ センチュウなどの相同配列を相同性検索等で取得する 2 分子系統解析 配列セットのアラインメント 分子系統樹作成 配列アラインメントと分子系統樹作成のツールには MEGA( ソフトウェア ) MAFFT Server( オンライン ) などがある 30
31 実習課題 (advanced) 5. 非 (or Evola にはない ) モデル生物にも Evola は有用? 非モデル生物を用いている場合にも Evola からオーソログ配列を取得して活用できる 例 ) ミシシッピアカミミガメの DNA polymerase alpha タンパク (GenBank: BAD ) 配列を取得し H-InvDB の BLASTP サーチにかける Top hit をクリックし H-InvDB の Transcript view へ 木のアイコン をクリックし Evola のメイン画面へ 左カラム Data download Sequence Protein をクリックしオーソログ配列セットを取得 アラインメント + 分子系統解析によりオーソログ関係を確認する 31
32 ダウンロードデータ Evola のデータ ( オーソログ情報 アラインメント 分子系統樹など ) は一括してダウンロード可能 32
33 d N /d S : 遺伝子が受ける自然選択圧の指標 オーソログ間の d N /d S ( 非同義置換率 / 同義置換率 ) をダウンロードデータとして提供 タブ区切りのテキストとして提供 Excel でも開けられる 33
34 Evola データの活用例 : リンク自動管理シス テムによる種を超えた ID 変換 Mouse IKMC Drug Drug Compound Human 34
35 参考文献 Evola: Ortholog database of all human genes in H-InvDB with manual curation of phylogenetic trees. Matsuya A, Sakate R, Kawahara Y, et al. Nucleic Acids Res. D (2008) A web tool for comparative genomics: G-compass. Fujii Y, Itoh T, Sakate R, et al. Gene 364, (2005) G-compass: A web-based comparative genome browser between human and other vertebrate genomes. Kawahara Y, Sakate R, Matsuya A, et al. Bioinformatics 25, (2009) 35
36 付録 1. Evola チュートリアル 36
37 Evola の全体像 ヒト遺伝子のオルソログ Alignment Locus maps ヒト遺伝子ファミリーのオルソログ Gene family/group
38 トップ / 検索ページ Keyword( ヒト ) 遺伝子名 (Definition): Gene symbol( ヒト ) HUGO の遺伝子 ID: 例 lung cancer RHEB Accession number( ヒト 他生物 代表配列以外も含む ) H-Inv transcript ID (HIT): HIT H-Inv cluster ID (HIX): HIX DDBJ: AB Ensembl: ENSPTRT RefSeq: NM_173392
39 検索結果ページ
40 ダウンロードページ
41 メインページ オーソログ情報 ( 左フレーム )
42 Alignment アミノ酸配列のアラインメント表示 ( 右フレーム )
43 Locus maps スプライシングバリアントの種間比較 ( 右フレーム )
44 Gene family/group 遺伝子ファミリーの種間比較
45 付録 2. G-compass チュートリアル Help をクリック 45
46 トップ画面 hinv.jp/g-compass/ 遺伝子 / ゲノム保存領域検索 BLAT 検索 ( 問合せ配列と相同なゲノム領域を検索 ) ヒト染色体地図 ( クリックでそのゲノム領域のメイン画面を表示 )
47 遺伝子検索 遺伝子検索 (Gene) 検索属性を選択し 検索語を入力して遺伝子を検索 検索属性 Keyword: 下記 3 つすべて Definition (Human): ヒトの遺伝子名 Endosomeなど Gene symbol (Human): ヒトの遺伝子シンボル ZFYVE16など Accession number (All species): ヒトと他の12 生物のアクセッション番号 HIT AB ENSRNOT XM_ など
48 遺伝子検索 検索結果 並び替え項目 昇順 / 降順 検索結果のダウンロード ( テキストファイル ) メイン画面へ ヒト遺伝子情報 他生物オーソログ情報
49 ゲノム保存領域検索 ゲノム領域検索 (Genome) 条件に一致するゲノムアラインメントを検索 生物種 ( ペアの片方 ) 染色体バンド検索染色体バンド (1p35 など ) を座標に変換可能 ( ヒトのみ ) オプション option 下記の条件により絞り込みが可能 生物種ペア ( ヒト - 他生物 ) 一致度 identity (%) ゲノムアラインメントの配列一致度の範囲 長さ Length (bp) ゲノムアラインメントの長さ 100% 保存領域 UCE 哺乳類種間で共有する UCE の有無 染色体 開始 - 終了塩基座標
50 ゲノム保存領域検索 検索結果 並び替え項目 昇順 / 降順 検索結果のダウンロード ( テキストファイル ) メイン画面へ ヒトゲノム座標 他生物ゲノム座標 ゲノムアラインメントの一 致度と長さ
51 メイン画面 2 生物のゲノム領域を平行に表示 ( ヒト表示領域に最も対応する他生物ゲノム領域を表示 ) 移動 拡大 / 縮小 (2 生物同時 ) 移動 拡大 / 縮小 ( ヒト ) 表示範囲 ( 最大 400,000 bp) 移動 拡大 / 縮小 ( 他生物 )
52 メイン画面 2 生物のゲノム領域を平行に表示 ( ヒト表示領域に最も対応する他生物ゲノム領域を表示 ) 生物種選択 座標選択
53 メイン画面特定のゲノムアラインメント領域に移動 ( 生物種変更時など )
54 メイン画面 サブビューアー :CGPLOT (dot plot viewer)
55 メイン画面 サブビューアー :Comparative Exon Viewer
56 メイン画面 サブビューアー :Genome Alignment Viewer
57 ダウンロード
090825_Sakate_for_dist.pptx
21 子 比 Evola 用 http://www.h-invitational.jp/evola/ 手龍一 2009 8 月 25 日 火 心 H-InvDBEvola 子 子 子 子 子 日 比 Evola 用 比 子 Evola 方 比 子 Evola 子 H-InvDB 6 子 比 子 生 子 生 生 片 方 比 長 大 子 生 長 生 22,496 子 13 生 長 魚 比 http://www.h-invitational.jp/g-compass/
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れており 世界的にも重要課題とされています それらの中で 非常に高い完全長 cdna のカバー率を誇るマウスエンサイクロペディア計画は極めて重要です ゲノム科学総合研究センター (GSC) 遺伝子構造 機能研究グループでは これまでマウス完全長 cdna100 万クローン以上の末端塩基配列データを
報道発表資料 2002 年 12 月 5 日 独立行政法人理化学研究所 遺伝子の機能解析を飛躍的に進める世界最大規模の遺伝子情報を公開 - 遺伝子として認知されていなかった部分が転写されていることを実証 - 理化学研究所 ( 小林俊一理事長 ) は マウスの完全長 cdna 160,770 クローンの塩基配列および機能アノテーション ( 機能注釈 ) 情報を公開します これは 現在までに人類が収得している遺伝子の約
生物物理 Vol. 45 No. 1 (2005) だけ正確なアラインメントが必要な方 (4) 立体構造とアミノ酸配列の関係, あるいは立体構造と機能との関係に興味がある方 2. おもなサービス 2.1 ペアワイズ3Dアラインメントこれは2つの構造をアラインメントする基本的な機能であり,MATRAS
生物物理 45(1),41-44(2005) 立体構造比較サーバ MATRAS の使い方 1. はじめに 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科川端猛 あるタンパク質と似ている他のタンパク質を探したいとき, まず最初に試みるべきはアミノ酸配列の相同性検索であろう. しかし, 同じファミリーのタンパク質の中でも, アミノ酸配列の一致度が低くなってくると, 配列の類似性だけで議論するのには限界が出てくる.
核内受容体遺伝子の分子生物学
核内受容体遺伝子の分子生物学 佐賀大学農学部 助教授和田康彦 本講義のねらい 核内受容体を例として脊椎動物における分子生物学的な思考方法を体得する 核内受容体遺伝子を例として脊椎動物における遺伝子解析手法を概観する 脊椎動物における核内受容体遺伝子の役割について理解する ヒトや家畜における核内受容体遺伝子研究の応用について理解する セントラルドグマ ゲノム DNA から相補的な m RNA( メッセンシ
Microsoft PowerPoint - 4_河邊先生_改.ppt
組換え酵素を用いた配列部位 特異的逐次遺伝子導入方法 Accumulative gene integration system using recombinase 工学研究院化学工学部門河邉佳典 2009 年 2 月 27 日 < 研究背景 > 1 染色体上での遺伝子増幅の有用性 動物細胞での場合 新鮮培地 空気 + 炭酸ガス 使用済み培地 医薬品タンパク質を生産する遺伝子を導入 目的遺伝子の多重化
Bioinformatics2
バイオインフォマティクス配列データ解析 2 藤 博幸 データベース検索 (1) ブラウザで NCBI を検索 (2)NCBI で配列データの取得 (3)NCBI で BLAST 検索 ブラウザで NCBI を検索 ブラウザで NCBI を検索 クリック ブラウザで NCBI を検索 NCBI トップページ National Center for Biotechnology Information 分
DNAFORM Clone Search Engine ユーザーズガイド
DNAFORM Clone Search Engine ユーザーガイド Document Version: 3.1 Date from: 14 June 2010 The document is the property of K.K. DNAFORM and may not be disclosed, distributed, or replicated without the express written
論文題目 腸管分化に関わるmiRNAの探索とその発現制御解析
論文題目 腸管分化に関わる microrna の探索とその発現制御解析 氏名日野公洋 1. 序論 microrna(mirna) とは細胞内在性の 21 塩基程度の機能性 RNA のことであり 部分的相補的な塩基認識を介して標的 RNA の翻訳抑制や不安定化を引き起こすことが知られている mirna は細胞分化や増殖 ガン化やアポトーシスなどに関与していることが報告されており これら以外にも様々な細胞諸現象に関与していると考えられている
bb-8
(8) 進化説と進化の証拠 進化とは何か? 生命とは何か?( 後述参照 : 進化する実体としての生物 ) 個体発生 ( 遺伝情報 表現型 ) 系統発生 ( 遺伝情報の系譜 ) 生命は遺伝情報として, 時空間的に展開している. 遺伝情報は 2 重螺旋状の核酸 ( 主に DNA) に刻まれ ( 塩基配列 ), 複製により, 増加し, 伝えられる. 複製 伝達の過程で, 不完全なコピーが生じる. 生命は
プレゼンテーション2.ppt
ryamasi@hgc.jp BLAST Genome browser InterProScan PSORT DBTSS Seqlogo JASPAR Melina II Panther Babelomics +@ >cdna_test CCCCTGCCCTCAACAAGATGTTTTGCCAACTGGCCAAGACCTGCCCTGTGCAGCTGTGGGTTGATTCCAC ACCCCCGCCCGGCACCCGCGTCCGCGCCATGGCCATCTACAAGCAGTCACAGCACATGACGGAGGTTGTG
thermofisher.com mirVana miRNA mimics/inhibitors 検索マニュアル
thermofisher.com mirvana mirna mimics/inhibitors 検索マニュアル 2018 年 10 月版 The world leader in serving science mirna mimics/inhibitors 製品ラインナップ mirna mimics / inhibitors の製品ライナップ : Mimics : Gain-of-function
バイオインフォマティクスⅠ
バイオインフォマティクス ( 第 5 回 ) 慶應義塾大学生命情報学科 榊原康文 多重アライメントの解 0 2 3 4 5 6 7 j Q T S Y T R Y Q T - Y T R K 0 0-9 -20-44 -52-63 -72-90 Q -6 2 0-6 -4-25 -34-52 2 S -32 5 30 4 6-5 -4-32 3 Y -48-4 2 38 27 8 0 4 P -64-27
PowerPoint プレゼンテーション
機能アノテーションパイプライン ( 仮 ) 理化学研究所発生 再生科学総合研究センター (CDB) 機能ゲノミクスサブユニット粕川雄也 1 発表の概要 機能アノテーションってなに? 機能アノテーションはどうやってつけるの? パイプライン化 & ハイスループット化するには? 2 発表の概要 機能アノテーションってなに? 機能アノテーションはどうやってつけるの? パイプライン化 & ハイスループット化するには?
bioinfo pptx
IT BIO バイオインフォマティクス第 9 回 藤博幸 本日の講義内容と目標 講義内容 ヒトゲノムの構成についておさらい 実習 目的 ヒトゲノムの特徴的な構造を理解し UCSC Genome Browserを利用して観察する ヒトゲノム 75% spacer 25% genes in which exons (=protein coding region)occupy about 1.5 % 98.5%
第２章 生物有機化学実験及び実験法
1.9.2. アミノ酸配列の解析 1.9.2.1. ドメイン構造の検索 - 応用生命科学科のホームページ (http://www.biochemistry.kais.kyoto-u.ac.jp/) に入って以下の実習を行なう - 蛋白質は通常一つのドメインからなるのではなく, 多くのドメインが集まったモジュール構造をとっている. 各ドメインはドメイン単位で機能を持つと共に, 蛋白質内の他のドメイン構造と連係し,
Microsoft PowerPoint - 遺伝統計学夏の学校2018_Webツール入門.pptx
2018 年 8 月 25-27 日遺伝統計学 夏の学校 @ 大阪大学講義実習資料 Web ツール入門 大阪大学大学院医学系研究科遺伝統計学 http://www.sg.med.osaka-u.ac.jp/index.html 1 講義の概要 Web ツール入門 1 ゲノム 遺伝子情報のWebツール 2 遺伝子変異 SNP 情報のWebツール 3 疾患感受性遺伝子情報 解析結果のWebツール 4 エピゲノム情報のWebツール
機能ゲノム学（第6回）
トランスクリプトーム解析の今昔 なぜマイクロアレイ? なぜRNA-Seq? 東京大学大学院農学生命科学研究科アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット門田幸二 ( かどたこうじ ) http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/ kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp 1 Contents トランスクリプトーム解析の概要 各手法の長所 短所 マイクロアレイ
<4D F736F F D20838C837C815B836789DB91E890E096BE2E646F6378>
レポートについて 1. 課題 以下に記した手順に従って ヒトのヘモグロビンα 鎖タンパク質と酵素タンパク質 trypsin について その一次構造をタンパク質データベースにアクセスして調べ さらにその二次構造と三次構造を ProteinDataBank へアクセスして確認する 以上の経過と結果を いつ どこで調べたかを含めてその過程を記述し さらに検索結果である両タンパク質の一次構造 分子の形 (
1. はじめに 1. はじめに 1-1. KaPPA-Average とは KaPPA-Average は KaPPA-View( でマイクロアレイデータを解析する際に便利なデータ変換ソフトウェアです 一般のマイクロアレイでは 一つのプロー
KaPPA-Average 1.0 マニュアル 第 1.0 版 制作者 : かずさ DNA 研究所櫻井望 制作日 : 2010 年 1 月 12 日 目次 1. はじめに 2 1-1. KaPPA-Average とは 2 1-2. 動作環境 3 1-3. インストールと起動 3 2. 操作説明 4 2-1. メイン機能 - Calc. Average 4 2-1-1. データの準備 4 2-1-2.
Microsoft PowerPoint - 6_TS-0891(TS-0835(Custom TaqMan Assay Design Tool利用方法修正5.pptx
Custom TaqMan Assay Design Tool インターネットオーダー方法 20010/06/01 Custom TaqMan Assay Design Tool 1. Custom TaqMan SNP Genotyping Assays P.5 2. Custom TaqMan Gene Expression Assays P.21 3. カスタムデザインでのオーダー P.30
Microsoft Word - GCOEキャリアパス支援テクニカルセミナー090709web.doc
東京大学グローバル COE プログラム ゲノム情報に基づく先端医療の教育研究拠点 オーダーメイド医療の実現と感染症克服を目指して IMSUT & RCAST GCOE 特別セミナー < キャリアパス支援テクニカルセミナー > ゲノムデータ統合データベース利用演習 WEB サービス利用法講習会 開催のご案内 ( 医科研ヒトゲノム解析センター スーパーコンピュータ室主催 ) 日時 :7 月 9 日 (
シーケンサー利用技術講習会 第10回 サンプルQC、RNAseqライブラリー作製/データ解析実習講習会
シーケンサー利用技術講習会 第 10 回サンプル QC RNAseq ライブ ラリー作製 / データ解析実習講習会 理化学研究所ライフサイエンス技術基盤研究センターゲノムネットワーク解析支援施設田上道平 次世代シーケンサー Sequencer File Format Output(Max) Read length Illumina Hiseq2500 Fastq 600 Gb 100 bp Life
配付資料 自習用テキスト 解析サンプル配布ページ 2
分子系統樹推定法 理論と応用 2009年11月6日 筑波大 院 生命環境 田辺晶史 配付資料 自習用テキスト 解析サンプル配布ページ http://www.fifthdimension.jp/documents/molphytextbook/ 2 参考書籍 分子系統学 3 参考書籍 統計的モデル選択とベイジアンMCMC 4 祖先的な形質 問題 OTU左の の色は表現型形質の状態を表している 赤と青
分子系統樹作成方法
実習 1: MEGA7 のダウンロードとインストール MEGA の Web サイトは http://www.megasoftware.net/( 下図 ) 正式には 黄緑色の [DOWNLOAD] ボタンをクリ ックし 次の画面でもう一度 [DOWNLOAD] をクリックすると ダウンロードできる 実習 2: 配列データのダウンロードとアライメント 例題データ (data): Actin gene
[Business Communication]
![[Business Communication]](/thumbs/94/118250247.jpg "[Business Communication]")
相互作用ネットワーク パスウェイが さくさく書けるフリーツールの紹介 バイオメディシナル情報統合チーム長井陽子 平成 23 年度第 4 回データベース講習会創薬研究における統合データベースの活用 2012/3/16 分子生物学的な知識の増加 1 つの分子でも様々な機能的役割を担っている 分子間の相互作用や因果関係は複雑で膨大である 大規模なデータの管理や知識の整理に視覚化ツールを活用することができる
ver
MacVector 基本操作 ( マルチプルアラインメント ) MacVector でマルチプルアラインメントをするために必要な操作の一部を紹介いたしす マルチプルアラインメントに関しての主要な操作は下記のものです A. 配列情報のファイルの入手 B. 配列情報ファイルの作成 ( 新規 ) C. マルチプルアラインメント D. 系統樹の作成 まず MacVector を起動してください ( 注意!MacVector
Microsoft PowerPoint - BIセンターセミナー2013.pptx[読み取り専用]
![Microsoft PowerPoint - BIセンターセミナー2013.pptx[読み取り専用]](/thumbs/94/120617602.jpg "Microsoft PowerPoint - BIセンターセミナー2013.pptx[読み取り専用]")
遺伝子配列解析の基礎 genome=gene+ome DNA 配列からタンパク質へ cgtgctttccacgacggtgacacgcttccctggattggccagactgccttccgggtcactgccatggaggagccgcagtcagatcctagcgtcgagccccctctga gtcaggaaacattttcagacctatggaaactacttcctgaaaacaacgttctgtcccccttgccgtcccaagcaatggatgatttgatgctgtccccggacgatattga
Microsoft Word - MacVector_Align_OP.doc
MacVector 基本操作 ( マルチプルアラインメント ) MacVector でマルチプルアラインメントをするために必要な操作の一部を紹介いたしす マルチプルアラインメントに関しての主要な操作は下記のものです A. 配列情報のファイルの入手 B. 配列情報ファイルの作成 ( 新規 ) C. マルチプルアラインメント D. 系統樹の作成 まず MacVector を起動してください ( 注意!MacVector
<907D945D F D C789C195CF8D5888EA97978CF68A4A97702E786C7378>
改善機能 ファイル ファイル出力 範囲印刷すべて印刷編集貼り付け 選択コマンド 図形編集 図形移動 / 複写図形複写図形移動 ( 縦横変倍 )/ 図形複写 ( 縦横変倍 ) ミラー編集 図脳 RAID17/RO17から図脳 RAID18/RO18への改善機能は下表をご覧ください = 図脳 RAIDRO18のみ O=オプションプラグイン時に追加機能 全図面 DF 形式 対象とする図面を一括でON OFFできるようになりました
<4D F736F F D D83808FEE95F1939D8D87504A8E968BC695F18D908F915F8E968CE3955D89BF97702E646F63>
別添 1 平成 17-19 年度 モデル事業 ゲノム情報統合プロジェクト 事業報告書 平成 20 年 3 月 社団法人バイオ産業情報化コンソーシアム 目次 1. 総括...1 2. 研究開発成果...2 2.1 ヒト全遺伝子データベースの開発...2 2.1.1 自動アノテーションシステムの開発...2 2.1.1.1 自動アノテーションシステムのためのソフトウェア設計 構築...3 2.1.1.2
GWB_RNA-Seq_
CLC Genomics Workbench ウェブトレーニングセミナー : RNA-Seq 編 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 (biosupport@filgen.jp) 1 Advanced RNA-Seq プラグイン CLC Genomics Workbench 9.0 / Biomedical Genomics Workbench 3.0 以降で使用可能な無償プラグイン RNA-Seq
バイオインフォマティックス概論授業予定
1 H26 バイオインフォマティックス概論授業予定 ( 授業の進み具合によって変更の可能性があります ) 黒字は 講義による解説 青字はウェブを使った実習を示します 第 1 回 10 月 7 日 授業概要説明 Bioinformatics とは? ゲノム- 遺伝子 -mrna-タンパク質の関係の復習(dvd) さまざまなデータベース ゲノムデータベースに触れてみる第 2 回 10 月 14 日ヒト全ゲノム解読プロジェクトについての解説
PowerPoint プレゼンテーション
多能性幹細胞を利用した毒性の判定方法 教授 森田隆 准教授 吉田佳世 ( 大阪市立大学大学院医学研究科遺伝子制御学 ) これまでの問題点 化学物質の人体および環境に及ぼす影響については 迅速にその評価を行うことが社会的に要請されている 一方 マウスやラットなど動物を用いた実験は必要ではあるが 動物愛護や費用 時間的な問題がある そこで 哺乳動物細胞を用いたリスク評価系の開発が望まれる 我々は DNA
BLAST クイックスタート このミニコースでは 配列相同性検索プログラムである BLAST ファミリについて実用的な紹介をしていきます その課題は単純な探索から ある特別な目的の探索を BLAST の創造的な使い方で実現するといった幅の広いものになっています 課題.1 blastn の利用 課題.1-1 プライマーでの増幅領域の特定 下に示したプライマーを用いることで増幅できる GenBank に登録されているヒトゲノムの配列を
Microsoft Word - 1 color Normalization Document _Agilent version_ .doc
color 実験の Normalization color 実験で得られた複数のアレイデータを相互比較するためには Normalization( 正規化 ) が必要です 2 つのサンプルを異なる色素でラベル化し 競合ハイブリダイゼーションさせる 2color 実験では 基本的に Dye Normalization( 色素補正 ) が適用されますが color 実験では データの特徴と実験の目的 (
アルゴリズム入門
アルゴリズム入門 第 11 回 ~ パターン認識 (1)~ 情報理工学系研究科 創造情報学専攻 中山英樹 1 今日の内容 パターン認識問題の 1 つ : アラインメント アルゴリズム 再帰 動的計画法 2 パターン認識 音や画像の中に隠れたパターンを認識する 音素 音節 単語 文 基本図形 文字 指紋 物体 人物 顔 パターン は唯一のデータではなく 似通ったデータの集まりを表している 多様性 ノイズ
研究機関事務代表者向け操作マニュアル 2. 研究者手続き編 2 研究者手続き編 研究者手続きとは 自機関に所属する研究者に係る手続きや他機関に所属する研究者の転入処理等を行う手続きです 操作の概要 研究者の新規登録 e-rad に登録されていない研究者を新規登録します 2.1 研究者の新規登録 所属
2 研究者手続き編 研究者手続きとは 自機関に所属する研究者に係る手続きや他機関に所属する研究者の転入処理等を行う手続きです 操作の概要 研究者の新規登録 e-rad に登録されていない研究者を新規登録します 2.1 研究者の新規登録 所属研究者の登録内容修正 自機関に所属している研究者の登録内容を修正します 2.2 所属研究者の登録内容の修正 研究者の転出 研究者が自機関を転出する場合に 転出の操作を行います
我々のビッグデータ処理の新しい産業応用 広告やゲーム レコメンだけではない 個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病 総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発 全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標 ゲノム育種 ( グリーンサイエンス ): ブルーベリー オオムギ イネ
モンテカルロ法による分子進化の分岐図作成 のための最適化法 石井一夫 1 松田朋子 2 古崎利紀 1 後藤哲雄 2 1 東京農工大学 2 茨城大学 2013 9 9 2013 1 我々のビッグデータ処理の新しい産業応用 広告やゲーム レコメンだけではない 個別化医療 ( ライフサイエンス ): 精神神経系疾患 ( うつ病 総合失調症 ) の網羅的ゲノム診断法の開発 全人類のゲノム解析と個別化医療実現を目標
7-1（DNA配列から遺伝子を探す）.ppt
DNA 配列の中から遺伝子を探す Blast 解析.6 Query DNA 塩基配列アミノ酸配列 DNA 塩基配列をアミノ酸配列に変換アミノ酸配列 DNA 塩基配列をアミノ酸配列に変換 データベース DNA 塩基配列アミノ酸配列アミノ酸配列 DNA 塩基配列をアミノ酸配列に変換 DNA 塩基配列をアミノ酸配列に変換 1. 2. 3. TATGGCTTA---- T G L TATGGCTTA----
相同性配列検索ツール：GHOST-MPと ヒト口腔内メタゲノム解析
並列配列相同性検索プログラム GHOST-MP 講習会 ( 講義編 ) 2015 年 3 月 20 日 東京工業大学大学院情報理工学研究科 角田将典 石田貴士 秋山泰 1 講師紹介 角田将典かくたまさのり 石田貴士いしだたかし 秋山泰あきやまゆたか 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 2 本日の予定 13:00-13:05 ごあいさつ 13:05-13:50 GHOST-MP 講習 13:50-14:00
<4D F736F F D2088EA89B9918A88E181458C8B8D878FA E E838A C E646F6378>
1. 操作に困った時には... 1 2. 併存登録とは?... 2 3. 一音相違検索... 3 検索条件入力エラー ( 条件設定 必須 )... 3 2 音以上相違 とは?... 4 検索条件入力エラー ( 条設定 )... 5 絞込条件 称呼 完全一致 とは?... 6 4. 結合商標検索... 7 検索条件入力エラー ( 条件設定 必須 )... 7 検索条件 称呼 と 商標 での結果の違いは?...
IonTorrent RNA-Seq 解析概要 サーモフィッシャーサイエンティフィックライフテクノロジーズジャパンテクニカルサポート The world leader in serving science
IonTorrent RNA-Seq 解析概要 2017-03 サーモフィッシャーサイエンティフィックライフテクノロジーズジャパンテクニカルサポート The world leader in serving science 資料概要 この資料は IonTorrent シーケンサーで RNA-Seq (WholeTranscriptome mrna ampliseqrna mirna) 解析を実施されるユーザー様向けの内容となっています
Amazon 広告レポート君ソフト Ver.1904 Copyright PBSupport. All rights reserved.
Amazon 広告レポート君ソフト Ver.1904 Copyright PBSupport. All rights reserved. 目次 第 1 章 Amazon 広告レポート君について 3 P 1-1 主な機能 1-2 利用できる FileMaker バージョン 1-3 推奨補助ツール第 2 章 Amazon 広告レポート君の起動 / 設定 / 終了 4 P 2-1 起動方法 2-2 初期設定
本成果は 以下の研究助成金によって得られました JSPS 科研費 ( 井上由紀子 ) JSPS 科研費 , 16H06528( 井上高良 ) 精神 神経疾患研究開発費 24-12, 26-9, 27-
2016 年 9 月 1 日 総務課広報係 TEL:042-341-2711 自閉症スペクトラムのリスク因子として アンチセンス RNA の発現調節が関わることを発見 国立研究開発法人国立精神 神経医療研究センター (NCNP 東京都小平市理事長 : 水澤英洋 ) 神経研究所 ( 所長 : 武田伸一 ) 疾病研究第六部井上 - 上野由紀子研究員 井上高良室長らの研究グループは 多くの自閉症スペクトラム患者が共通して持っているものの機能が不明であった
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DNA 87 ( ) Nucleic Acids ResearchDB RNA 29 94 58 29 18 43 153 : 511 Bio DB Catalog (DBCAT) http://www.infobiogen.fr/services/dbcat/ 2 GenBank MB SRS) DAS) 3 4 5 A A A 6 OGSA-DAI 7 9 DB Medical Encyclopedia
Microsoft PowerPoint - lecture a.pptx
本日 (3 時限目 ) の内容 バイオインフォマティクス ( 生命情報学 ) 応用生命科学 情報生命学第 3 回配列解析入門 生物学と情報学の学際領域の学問分野 目的 生物データに対する情報解析技術の開発 情報解析技術を利用した新たな生物学的知識の発見 生物学の実験技術の革新 ( 例 : 次世代シークエンサー ) 大量のデータ ウェット ( 実験 ) とドライ ( 解析 ) の協力が不可欠 2 3
Sequence Read Archive 2013 年年 10 月 25 日 第 10 回シーケンサー利利 用技術講習会 ( 理理研横浜 ) 1
Sequence Read Archive 1 塩基配列列データベース アノテーション DDBJ アセンブリ DDBJ Center アライメント シークエンシングと サンプリング Sequence Read Archive 2 増 大する SRA データ 千兆塩基 目前 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/traces/sra/ 3 SRA は INSDC の 一員 INSDC:
GWB
NGS データ解析入門 Web セミナー : 変異解析編 1 NGS 変異データ解析の手順 シークエンス 変異検出 マッピング データの精査 解釈 2 解析ワークフローと使用ソフトウェア シークエンスデータのインポート クオリティチェック 参照ゲノム配列へのマッピング 再アライメント 変異検出 CLC Genomics Workbench または Biomedical Genomics Workbench
サカナに逃げろ！と指令する神経細胞の分子メカニズムを解明 －個性的な神経細胞のでき方の理解につながり，難聴治療の創薬標的への応用に期待-
サカナに逃げろ! と指令する神経細胞の分子メカニズムを解明 - 個性的な神経細胞のでき方の理解につながり 難聴治療の創薬標的への応用に期待 - 概要 名古屋大学大学院理学研究科生命理学専攻の研究グループ ( 小田洋一教授 渡邉貴樹等 ) は 大きな音から逃げろ! とサカナに指令を送る神経細胞 マウスナー細胞がその 音の開始を伝える機能 を獲得する分子メカニズムを解明しました これまで マウスナー細胞は大きな音の開始にたった1
分子進化モデルと最尤系統推定法 東北大 院 生命科学田邉晶史
分子進化モデルと最尤系統推定法 東北大 院 生命科学田邉晶史 まずはじめに, 最尤系統推定とは 多重モデル選択 である. 最尤系統推定の手順 1. 樹形を固定しての 2. 分子進化モデルの選択 1. 分子進化モデルを固定しての 2. 系統モデル ( 樹形 ) の選択 = 多重モデル選択 分子進化モデル超入門 とりあえず塩基置換モデルで 塩基置換モデルの 3 大要素 塩基置換確率行列 (nucleotide
記載例 : ウイルス マウス ( 感染実験 ) ( 注 )Web システム上で承認された実験計画の変更申請については 様式 A 中央の これまでの変更 申請を選択し 承認番号を入力すると過去の申請内容が反映されます さきに内容を呼び出してから入力を始めてください 加齢医学研究所 分野東北太郎教授 組
記載例 : ウイルス マウス ( 感染実験 ) ( 注 )Web システム上で承認された実験計画の変更申請については 様式 A 中央の これまでの変更 申請を選択し 承認番号を入力すると過去の申請内容が反映されます さきに内容を呼び出してから入力を始めてください 加齢医学研究所 分野東北太郎教授 組換えマウスを用いたヒト HSP90 遺伝子の機能解析 2012 5 2015 3 部分一致で検索可能です
CBRC CBRC DNA
2001 3 2001 4 2004 4 CBRC CBRC DNA 生命現象のシステム的理解のために 生命の単位 細胞は非常に複雑 システム バイオロジー 生命現象を記述するモデル 細胞はいつ なにをするのか 生命現象は遺伝子が制御している 遺伝子ネットワーク 遺伝子発現を記述するモデル 構造解明 医療技術 創薬 シミュレーション 2001 2002 2003 2004 2005 1. 2001-2005
バイオインフォマティクスⅠ
バイオインフォマティクス ( 第 3 回 ) 慶應義塾大学生命情報学科 榊原康文 アセンブリの演習問題 ( 解 ) CGTCCGT CATCG 5 3 4 ATCCAT TCCGTAT 5 3 3 4 GTATC CGTCCGT-------- --TCCGTAT------ -----GTATC----- -------ATCCAT-- ----------CATCG ===============
別紙
課題名 2 項関係に基づくゲノムと生命システムの機能解読 代表研究者京都大学化学研究所教授金久實 1. 代表研究者による成果概要報告 1-1. 研究開発のねらいヒトからバクテリアまで数多くの生物種において全ゲノム配列が続々と決定され ゲノム情報を基盤に細胞 個体 生態系といった高次生命システムの理解が進み 同時に創薬 医療をはじめとしたゲノム情報の有効利用が活発化している これまでに決定されたゲノムの配列情報は国際
Microsoft PowerPoint - T05_田畑先生【CC-BY】.pptx
H23 年度統合化推進プログラム進捗報告会 ゲノム情報に基づく植物データベースの統合 かずさ DNA 研究所植物ゲノム研究部田畑哲之平川英樹中村保一新潟大学 研究推進機構 超域学術院中谷明弘 背景 Crops Model plants 基礎研究 食料工業原材料創薬エネルギー 品種改良 http://www.genomesonline.org/ 日本の植物ゲノム研究 タバコ ゼニゴケ葉緑体 (1986
インドネシアにおける意匠を対象にした出願前調査 Q 自社製品の意匠権をインドネシアで取得したい 出願する前にや っておいた方が良いことはあるか? 1) 調査ツールの選択インドネシアにおける意匠は インドネシア知的財産総局 ( 以下 DGIP) が提供する e-status Kekay
6.6.6.8 インドネシアにおける意匠を対象にした出願前調査 Q 自社製品の意匠権をインドネシアで取得したい 出願する前にや っておいた方が良いことはあるか? 1) 調査ツールの選択インドネシアにおける意匠は インドネシア知的財産総局 ( 以下 DGIP) が提供する e-status Kekayaan Intelektual( 以下 e-status) または 欧州連合知的財産庁( 以下 EUIPO)
Easy Sep
utype v7.1 簡易マニュアル 注 : この説明書は 英文添付文書の簡易訳です 製品に添付されている英文マニュアルも必ずご確認ください 1. システム要件 ソフトウェアをインストールするドライブは最低 1GB の空き容量が必要です Windows XP 及び Windows 7 で動作が確認されております 2. シークエンスファイル utype ではシークエンスの際に下記のルールでサンプル名を入力する必要があります
分子系統解析における様々な問題について 田辺晶史
分子系統解析における様々な問題について 田辺晶史 そもそもどこの配列を使うべき? そもそもどこの配列を使うべき? 置換が早すぎず遅すぎない (= 多すぎず少なすぎない ) そもそもどこの配列を使うべき? 置換が早すぎず遅すぎない (= 多すぎず少なすぎない ) 連続長は長い方が良い そもそもどこの配列を使うべき? 置換が早すぎず遅すぎない (= 多すぎず少なすぎない ) 連続長は長い方が良い 遺伝子重複が起きていない
大学院博士課程共通科目ベーシックプログラム
平成 30 年度医科学専攻共通科目 共通基礎科目実習 ( 旧コア実習 ) 概要 1 ). 大学院生が所属する教育研究分野における実習により単位認定可能な実習項目 ( コア実習項目 ) 1. 組換え DNA 技術実習 2. 生体物質の調製と解析実習 3. 薬理学実習 4. ウイルス学実習 5. 免疫学実習 6. 顕微鏡試料作成法実習 7. ゲノム医学実習 8. 共焦点レーザー顕微鏡実習 2 ). 実習を担当する教育研究分野においてのみ単位認定可能な実習項目
Microsoft PowerPoint - 理研豊田_JST統合DB資料
フェノーム統合 ( 独 ) 理化学研究所豊田哲郎 フェノーム情報統合は最重要課題フェノーム = 我々にとって重要な生命現象 フェノーム ( 現象の集合 ) 分野ごとに研究コミュ メタボローム ( 物質の集合 ) ニティが分かれやすい プロテオーム ( 物質の集合 ) トランスクリプトーム ( 物質の集合 ) ゲノム ( 物質の集合 ) 分野横断的にまとまりやすい 現状 情報やコミュニティは分断されている
統合失調症発症に強い影響を及ぼす遺伝子変異を，神経発達関連遺伝子のNDE1内に同定した
平成 26 年 10 月 27 日 統合失調症発症に強い影響を及ぼす遺伝子変異を 神経発達関連遺伝子の NDE1 内に同定した 名古屋大学大学院医学系研究科 ( 研究科長 髙橋雅英 ) 精神医学の尾崎紀夫 ( おざきのりお ) 教授らの研究グループは 同研究科神経情報薬理学の貝淵弘三 ( かいぶちこうぞう ) 教授らの研究グループとの共同研究により 統合失調症発症に関連していると考えられている染色体上
基礎遺伝学
基礎遺伝学 講義資料パート 3 作成者 : 北大農学部 荒木仁志 1 次世代の Genotype frequency 推定 HWE が自然集団で成り立つ 5 条件 1. 集団のサイズが十分に大きい 2.Allele 頻度に性差がない 3. この遺伝子座 (locus) において任意交配 (random mating) 4. 移住がない 5. この遺伝子座において突然変異 自然選択が起きない 2 5.
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HLA/MICA imputation 法による MHC 領域内遺伝リスクの fine-mapping 岡田随象 Paul IW de Bakker Soumya Raychaudhuri SNP2HLA working group 東京医科歯科大学疾患多様性遺伝学分野テニュアトラック講師 MHC 領域における疾患罹患リスク 関節リウマチ (RA) におけるゲノムワイド関連解析結果 (19,234
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JAN コード登録マニュアル 項目説明 CSV で商品データを upload するに当たり 間違えやすいカラムについてまとめました 項目 説明 備考 コントロールカラム CSV 上で当該商品情報をどうするのか ( 更新 削除等 ) 指示するコード "u": 更新 "d": 削除等 商品管理番号 出来上がった商品ページURLの一部であり 入力がない場合は自動採番される web 上で商品を特定するキーコード
リード・ゲノム・アノテーションインポート
リード ゲノム アノテーションインポート 1 Location と Folder ロケーション フォルダ Genomics Workbenchではデータを以下のような階層構造で保存可能です フォルダの一番上位の階層を Location と呼び その下の階層を Folder と呼びます データの保存場所はロケーション毎に設定可能です たとえばあるデータは C ドライブに保存し あるデータは D ドライブに保存するといった事が可能です