NGSハンズオン講習会

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Size: px
Start display at page:

Download "NGSハンズオン講習会"

Transcription

1 版 配布する USB メモリ中の hoge フォルダをデスクトップにコピーしておいてください NGS ハンズオン 講習会 :R 基礎 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プログラム門田幸二 ( かどたこうじ )

2 Contents( 全体 ) 7 月 22 日 ( 水 ):84 83 名 Bio-Linux 8 と R のインストール状況確認 基本自習 ( 門田 寺田先生 ) 7 月 23 日 ( 木 ):92 90 名 Linux 基礎 Linux コマンドなど UNIX の基礎の理解 ( 門田 ) 7 月 24 日 ( 金 ):85 83 名 スクリプト言語 シェルスクリプト ( アメリエフ株式会社服部恵美先生 ) 7 月 27 日 ( 月 ):93 9 名 スクリプト言語 Perl( アメリエフ服部先生 ) 7 月 28 日 ( 火 ):9 90 名 スクリプト言語 Python( アメリエフ服部先生 ) 7 月 29 日 ( 水 ):94 88 名 データ解析環境 R( 門田 ) R 基礎 ( 初級 ):R 言語の基礎 ( インストールから利用まで ) R 基礎 2( 初級 ): ファイルの読み込み 行列演算の基本 R 各種パッケージ ( 中級 ): パッケージのインストール法と代表的なパッケージの利用法 7 月 30 日 ( 木 ):96 9 名 データ解析環境 R( 門田 ) Bioconductor の利用法 ( 中級 ): データの型やバージョンの違い Bioconductor の利用法 2( 中級 ):FASTA/FASTQ ファイルの各種解析 8 月 3 日 ( 月 ):89 84 名 NGS 解析 基礎 ( アメリエフ山口昌雄先生 ) 8 月 4 日 ( 火 ):85 80 名 NGS 解析 ゲノム Reseq 変異解析 ( アメリエフ山口先生 ) 8 月 5 日 ( 水 ):86 8 名 NGS 解析 RNA-seq 統計解析 ( 前半 : 山口先生 後半 : 門田 ) 8 月 6 日 ( 木 ):04 98 名 NGS 解析 ChIP-seq( 理研森岡勝樹先生 ) 2

3 各種ソフトの場所 2 4 2Excel は行列データファイルの確認用 門田は EmEditor というテキストエディタを使っています 3 受講生の心構え でも書いていますが 貸与 PC のほとんどは R ver. 3..2, 3..3, 3.2.0, 3.2. のいずれか ( または複数 ) がインストールされています 基本的には最新版を利用 4 エディタは R 付属のものを推奨 主目的は二重クォーテーション問題の回避 3

4 Contents R 基礎 ( 初級 ) おさらい コード内部の説明 ( ファイルの読み込み 行列演算の基礎 ) リアル RNA-seq カウントデータ ( 数値行列データ ) R 各種パッケージ ( 中級 ): 代表的なパッケージの利用法 ( パッケージのインストール法 ) 基本情報取得 ( コンティグ数 配列長 N50 GC 含量 ) 任意の領域の切り出し GC 含量計算部分の説明 4

5 おさらい hoge フォルダ中の r_seq.html をダブルクリックしてローカルで利用するのがいいかもしれません ここで示すようなクリックして眺めるだけのネットサーフィン系の部分は 手を動かさずに前のスライドを見ているだけのほうがいいかもしれません 5

6 おさらい 基本的な利用法 PDF 中の 解析基礎 2 をおさらいします 6

7 解析基礎 2 目的 : アノテーションファイル (annotation.txt) 中の第 列目に対して リストファイル (genelist.txt) 中の文字列と一致する行を抜き出して hoge.txt というファイル名で出力したい 入力 : アノテーションファイル (annotation.txt) 出力 :hoge.txt 入力 2: リストファイル (genelist.txt) 7

8 解析基礎 2 目的 : アノテーションファイル (annotation.txt) 中の第 列目に対して リストファイル (genelist.txt) 中の文字列と一致する行を抜き出して hoge.txt というファイル名で出力したい 8

9 解析基礎 2 作業ディレクトリは デスクトップ hoge hoge フォルダ中に annotation.txt と genelist.txt が存在するという前提 貸与 PC は黒矢印部分が kadota ではなく iu 9

10 基本はコピペ 一連のコマンド群をコピーして作業ディレクトリは デスクトッ 2R Console 画面上でペースト ブラウザがプ hoge Internet hogeフォルダ中 Explorerの場合は CTRLとALT にannotation.txt キーを押しながらコードのとgenelist.txt 枠内で左クリックすると 全選択できます が存在するという前提 2 0

11 実行結果 出力ファイル名として指定した hoge.txt が生成されているのがわかる list.files() で表示される結果 と 実行後の hoge フォルダの中身 は当然同じです 実行前の hoge フォルダ 実行後の hoge フォルダ

12 実行結果 out というオブジェクトの中身を write.table という関数でファイルに出力しています この場合 出力ファイル hoge.txt の中身は R コンソール画面中で out と打ち込むことで見られる 実行後の hoge フォルダ 2

13 色の説明 R コード中の色の使い分けについて説明します 3

14 応用 このサンプルコードは 列目でキーワード検索する場合 別のリストファイルを読み込んで 4 列目で検索したい場合のやり方を示します 4

15 解答例. 目的のキーワードリストを含むファイルを作成し ( 例 :list.txt) 2. 該当箇所を変更し Rコンソール画面上でコピペ メモ帳 など任意のエディタでリストファイル (list.txt) を作成 5

16 解答例. 目的のキーワードリストを含むファイルを作成し ( 例 :list.txt) 2. 該当箇所を変更し Rコンソール画面上でコピペ 一連の作業手順を記述したスクリプトを つのファイルとして保存することをお勧め 6

17 ありがちなミス 作業ディレクトリの変更を忘れているため in_f で指定した最初のファイルの読み込み段階でエラーが出る つまり 実際に行ったフォルダ中には annotation.txt というファイルは存在しないということ 7

18 ありがちなミス 2 必要な入力ファイルが作業ディレクトリ中に存在しない この場合 in_f2 で指定した genelist.txt が存在しないため それの読み込み段階でエラーが出ている それゆえ その情報を用いているコマンド部分でエラーが出ている 8

19 ありがちなミス 3 出力予定のファイル名と同じものをエクセルなど別のプログラムで開いているため 最後の write.table 関数のところでエラーが出る 対処法は 出力ファイル名を変更するか 開いている別のプログラムを閉じる 9

20 ありがちなミス 4 実行スクリプトをコピーする際 最後の行のところで改行を含ませずに R Console 画面上でペーストしたため 最後のコマンドが実行されない ( 出力ファイルが生成されない ) これも比較的ありがちなパターンです コピペ後に無意識にリターンキーを押すことを心がけるだけでもよいでしょう 20

21 警告メッセージ list.txt ファイル作成時に membrane と打った後に改行を 入れた場合と 2 入れない場合の挙動の違いを把握し 後学のために警告メッセージの意味を理解しておくとよい この場合は結果には影響していないことがわかる R は警告メッセージの記述内容が比較的分かりやすいのでよく読むべし 2 2

22 Contents R 基礎 ( 初級 ) おさらい コード内部の説明 ( ファイルの読み込み 行列演算の基礎 ) リアル RNA-seq カウントデータ ( 数値行列データ ) R 各種パッケージ ( 中級 ): 代表的なパッケージの利用法 ( パッケージのインストール法 ) 基本情報取得 ( コンティグ数 配列長 N50 GC 含量 ) 任意の領域の切り出し GC 含量計算部分の説明 22

23 コード内部の説明 コードの中身を説明します 黒枠部分を再度コピペ 23

24 読み込み in_f で指定したファイルを読み込め 2 読み込むファイルの最初の行はヘッダー部分 3 ファイルの区切り文字はタブです 4 読み込んだ結果を data という名前で取り扱う

25 行列 data 2 data と打ってリターン 入力ファイルの中身を正しく読み込めていることがわかる 2header=TRUE としているので 3 このように見えて列名として認識される 3 25

26 dim で行数と列数を表示 オブジェクト data の行数と列数は と 4 2 ウェブページ中の表記が灰色なのは 特にやらなくてもいいコマンドだから 2 26

27 行列の要素へのアクセス 行列 data の要素へのアクセスは [ 行, 列 ] humei は 読み込み元ファイルの annotation.txt 中では 7 行 4 列目だが 2 行目をヘッダー行としているので 3 6 行 4 列目とする必要がある 利用例は ファイル読み込み時に x 行 y 列目に不具合がある のようなエラーが出た時のトラブルシューティングなど

28 Tips: 上下左右の矢印キー 上矢印キーを押すと 直前に打ったコマンドが表示される 最初から全部打ち直すのではなく 上下左右の矢印キーを有効に利用し最小限の労力で打つべし! 28

29 行列の要素へのアクセス 行列 data の要素へのアクセスは [ 行, 列 ] 2 行目の情報のみ抽出 読み込み時に head=true としていたので ヘッダー行がついていることが分かる 2 29

30 行列の要素へのアクセス 行列 data の要素へのアクセスは [ 行, 列 ] 2 列目の情報のみ抽出 30

31 行列の要素へのアクセス 行列 data の要素へのアクセスは [ 行, 列 ] param 列目の情報のみ抽出 2param には という数値が代入されていたのでこうなる 2 2 3

32 Tips: 関数とオプション 参考 行列 data の最初の数行を表示したい場合は head 関数を利用 n=3 というオプションを利用すると最初の 3 行分のみ表示 関数ごとに様々なオプションを利用可能です このあたりは 2Linux とよく似ている 2 32

33 Tips: タブ補完 参考 列番号を指定する以外にも特定の列を表示するやり方がある head=true で入力ファイルを読み込むと 列の名前を利用することができる subcellular_location 列の情報を抽出したい場合は 2 data$su くらいまで打ち込んでから Tab キーを押す 2 33

34 Tips: タブ補完 参考 列名中の su からはじまる文字列を補完して表示してくれる Tab キーを用いた補完機能 という意味で タブ補完 という このテクニックは Linux でも利用可能 2 34

35 Tips:table 関数 参考 table 関数は ベクトル中の要素ごとの出現回数を返す NGS データ中の特定のリードの出現回数 ( 後述 ) や アノテーションファイル中の染色体ごとの遺伝子数 など 様々な局面で利用可能 35

36 Tips: ソート 参考 sort 関数と併用することで全体像を俯瞰可能 例えば nuclear に局在する遺伝子数が最も多く 4 個であった などが簡単にわかる 36

37 Tips:is.element 関数 hoge ベクトルに対して nuclear の文字が存在する場所を TRUE 存在しない場所を FALSE として返す as.character 関数は 文字列ベクトルとして取り扱いたい場合に利用 37

38 Tips: 二重クォーテーション 二重クォーテーションが自動で変更されるエディタは非推奨です 日本語の二重クォーテーションもだめです Microsoft Word や PDF ファイル中のコードのコピペ時によくハマります 38

39 目的をおさらい 目的は 数万 ~ 数百万行からなるファイルを読み込んで特定のキーワードを含む行のみ取り出すテクニックを習得 39

40 目的をおさらい 論理値ベクトル obj を用いて TRUE の要素に対応する行を抽出している 入力 2: リストファイル (genelist.txt) 40

41 目的をおさらい コード作成当時は as.character 関数を用いてデータの型を文字列ベクトルに揃えていた 少なくとも現在 (R ver 以降 ) は この関数がなくても大丈夫なようだ 同じ関数でもバージョンによって挙動が異なるということ ( バージョンの違いの一例 ) 4

42 と 2 は手順が異なるだけで実質的に同じです genelist.txt 42

43 このコードはヘッダー行がある場合のものです 入力 : annotation.txt 出力 : hoge2.txt 43

44 このコードはヘッダー行がない場合のものです 入力 : annotation2.txt 出力 : hoge3.txt 44

45 ヘッダー行がある場合 ヘッダー行がない場合 45

46 Contents R 基礎 ( 初級 ) おさらい コード内部の説明 ( ファイルの読み込み 行列演算の基礎 ) リアル RNA-seq カウントデータ ( 数値行列データ ) R 各種パッケージ ( 中級 ): 代表的なパッケージの利用法 ( パッケージのインストール法 ) 基本情報取得 ( コンティグ数 配列長 N50 GC 含量 ) 任意の領域の切り出し GC 含量計算部分の説明 46

47 カウントデータ 目的サンプルの RNA-Seq データ mapping リファレンス配列 : ゲノム 教科書 p8-89 教科書 カウントデータとは マップされたリード数 をカウントしたデータのこと 以下の例では サンプルなので 列分のデータしかないが 一般には複数サンプルのデータを取得し サンプル間比較が行われるので複数の列からなる それゆえ 数値ベクトルではなく数値行列 詳細は 8/5 の RNA-seq 前半で count 遺伝子 遺伝子 2 遺伝子 3 遺伝子 4 47

48 数値行列 実験の詳細には立ち入らないが 3 生物種間比較を行った公共 RNA-seq カウントデータ (Blekhman et al., Genome Res., 200) を用いて R の王道的な使い方である数値行列解析のテクニックを伝授 8/5 の統計解析のところでこのデータを利用予定です 2 48

49 xls 形式ファイルも OK xls 形式のエクセルファイルを読み込むことができる ( 但し このファイルは壊れているなどというメッセージが出ており 実はタブ区切りテキストファイルなのに.xls という拡張子が無理やりつけられているというオチかもしれない )2 それほど大きなサイズでなければ ネットワーク経由で直接読み込むこともできる 他に read.csv や readlines 関数などを駆使してファイルを読み込むことができる 2 49

50 # 以降は無視される 3 先頭に # がついているものは無視される ( 実行されない ) つまり 2 のコマンドは無効で のコマンドのみが実行される だけではこのファイルをどこから取得したのかわからないが このようにコメントアウト (# をつけること ) して完全な URL 情報がわかるようにしている このあたりは Linux のシェルスクリプトと同じ

51 list.files, file.info getwd() で作業フォルダの確認 2list.files() で解析したいファイルの存在確認 supp を含むファイル名のもののみ出力させるテクニック 3file.info() で 4 ファイルサイズ ( 約 4.5MB) などの詳細情報がわかる

52 Linux の場合 2 3 参考 ( ほぼ ) 対応する Linux コマンド

53 読み込み確認 黒枠部分をコピペして 読み込めていることを確認 2 コピー時に 3 灰色部分は 反転 しないのでコピーできているか不安かもしれないが ちゃんとコピーできているので気にしない

54 読み込み確認 右クリックで ペースト 54

55 読み込み確認 read.table 関数を用いて supptable.xls を読み込む際 ヘッダー行あり (header=t) として また 2( 行名として用いるため ) 列目を行名 (row.names=) としている このため 残りのデータは 20,689 行 55 列となる 55

56 supptable.xls 確かに入力ファイル (supptable.xls) は の幅的にも 55 列くらいありそうだと納得できる また 22 列目以降からすぐにカウントデータになっているわけではないこともわかる 2 56

57 supptable.xls 行列の一部を抽出して表示 行列 hoge の -7 行目 および 2-6 列目を抽出して表示 こんな感じでうまく読み込めていることを確認する 2 57

58 head 関数 head 関数を用いて 最初の 行分のみ表示 55 列分もあるので 行だけ表示させるのでも結構な画面サイズを要する 58

59 supptable.xls 別の表現方法 黒枠の列以降が目的のカウント情報であることが読み取れる これは Illumina の RNA-seq カウントデータ Illumina は実験単位をラン (Run; R) で表現する また つの Run 中に複数のレーン (Lane; L) があるので複数サンプルを流せる それゆえ RL.HSM は Run の Lane に流した HSM というサンプルのカウントデータと読み取る 59

60 supptable.xls ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) このデータは 3 種類の生物種間比較 ヒト (Homo sapiens; HS) チンパンジー (Pan troglodytes; PT) アカゲザル (Rhesus macaque; RM) 生物種ごとにオス 3 匹 メス 3 匹 雄雌を考慮しなければ biological replicates ( 生物学的な反復 ) は 6 黒枠はヒトのオスで 個体識別番号が 3 のデータ (HSM3) と解釈する 60

61 supptable.xls ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) よく見ると Run3 の Lane6 で流した HSM3 (i.e., R3L6.HSM3) 以外にも 2Run4 の Lane で流した同じ HSM3 のデータ (i.e., R4L.HSM3) が存在する これらは 同一個体由来データである つまり technical replicates ( 技術的な反復 ) は 2 である 2 6

62 supptable.xls ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) 個体ごとにサンプルを分割して得たデータが全個体について存在する technical replicates ( 技術的な反復 ) は 2 62

63 colnames 関数 ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) 行列 hoge の 列名を表示 目的のカウントデータが 20 列目以降にあることが分かる 2 63

64 length は要素数 ヒト (HS) オス 3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス 3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス 3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) 行列 hoge の列名の 番目の要素のみを表示 ( )=36 個の要素数と手計算できるが length 関数を用いて 2 オリジナルが 55 個の要素 3 サブセットの要素数が 36 個という結果を得ることもできる length は 要素数分だけループを回したりする際にも用いられる

65 列の並びがイマイチ ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) 2 オス3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) 行列 hoge 中の 番目の列を抽出した結果を data に格納 これが subsetting の基本形 2 行列 data の最初の 行目のみ表示 うまく抽出できていることがわかる 3 しかしよく見ると 生物種ごとのようなきれいな並びになっていないので イマイチ 65

66 嘘のようなホントの話 ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) 全角はアリエマセン 66

67 列名で並び替え ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) header=true としたおかげで data$ 列名 hoge$ 列名などとして特定の列のみ取り扱える 67

68 cbind 関数 ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) 任意のベクトル同士を列 (column) 方向で結合 (bind) するのが cbind 関数 列を単純に結合することができる 68

69 cbind 関数 ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) こんな書き方もできる の拡張版として HSM, HSM2, HSM3, HSF,, RMF2, RMF3 のような並びにしておけば 後の発現変動解析のときにいろいろと便利 2 同一個体の反復データを足す場合 これは technical replicates データをマージ ( 合併 ) させることに相当する 一般的な発現変動解析は technical replicates データをマージして biological replicates のみからなるデータにしたものを入力として行う 2 69

70 元データを整形 ここまでの説明で 例題 4 の下記コードの中身がかなり理解できるはずです 2 70

71 元データを整形 例題 4 をコピペ Internet Explorer のヒトは CTRL と ALT キーを押しながらコードの枠内で左クリックすると全選択できます 7

72 元データを整形 正常終了時の状態 出力ファイル (sample_blekhman_36.txt) の中身は ヘッダー行や行名部分を除くと 220,689 行 36 列からなるカウントデータ行列 2 72

73 データ概観 最初の 2 行分を表示 ヒト (HS) チンパンジー (PT) アカゲザル (RM) で意図通りに並び替えできていることがわかる 73

74 データ概観 ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) 全体的に 四角で囲った technical replicates( 同一個体の反復 ) 間の類似度が biological replicates( 同一生物種の別個体 ) 間の類似度よりも高そうであることがわかる 74

75 EXCEL で概観 出力ファイル (sample_blekhman_36.txt) を EXCEL で眺めるとこんな感じ は ENSG という遺伝子領域上に 2,262 リードマップされたことを表す 2 は ENSG の遺伝子領域上に 3 リードマップされたことを表す もしこの 2 つの配列長が同じなら マップされたリード数が多い前者 の発現レベルが高いという理解でよい 2 75

76 EXCEL で概観 サンプル ( 列 ) ごとにマップされた総リード数を計算した結果 サンプル間比較の場合には この総リード数を揃えるのが基本戦略 76

77 EXCEL で概観 もし揃えずに 例えば と 2 のサンプル間比較 ( 発現変動遺伝子 (DEG) 検出 ) を行うと のほうが 2 に比べて全体的に (,80,009 /,346,55 =.34) 倍高発現な状態であることを意味するので で高発現となる DEG が多く検出されるだろう もちろんそれは間違い 2 77

78 colsums と range colsums 関数は 列ごとの総リード数を調べるときに便利 3 総リード数の最小と最大を調べる場合は range 関数を利用する

79 apply, min, max 2 行列演算といえば apply 関数 行列 data を入力として 列ごと (MARGIN=2) に 2sum 関数を実行せよ という意味 総リード数の最小と最大は range 関数でなくても min と max 関数を用いて別々に計算してもよい 様々な関数を紹介しているが 自分が使う際はどれか一つでよい 一度でも見ておけば 少しでも記憶に残るだろうという思想のもと 羅列的に紹介している 79

80 colmeans, rowmeans 2 列ごとにマップされたリード数の平均を算出 2colMeans 関数も同じ機能 3 行ごとにマップされたリード数の平均を算出 4rowMeans 関数も同じ機能 5 行ごとにマップされたリード数を算出 rowsums 関数は 低発現遺伝子のフィルタリング時にも利用される

81 EXCEL と比較 EXCEL 上での見た目とも一致してますね 8

82 summary 関数 参考 サンプルごとの要約統計量を概観する場合によく用いる ここでは 最初の 6 サンプル分 (HS 群のメス ) に絞って表示 私の最初の着眼点は黒枠のあたり 特に st Qu. ( 第一四分位数 ) が全 6 サンプルで 0 であることから 20,689 遺伝子中の少なくとも 25% はゼロカウントであることがわかる 82

83 summary 関数 参考 次に見るのは 2Median の値 これは 2nd Qu. ( 第二四分位数 ) と同じである サンプル全体にわたって ここを概観する そして 低発現遺伝子のフィルタリングの際に ( ここでは最初の 6 サンプル分しか示していないが ) マップされたリード数が 5 以下のものを除く処理を行うと 半分以上が落とされるだろう などの見込みをつける

84 summary 関数 参考 ちなみに私は 3Mean ( 平均値 ) をほとんど見ません 一応見ますが重要視していません 黒枠内の数値の関係 (Mean > 3rd Qu.) から ごく一部の異常に高発現 ( リード数の多い ) の遺伝子の影響がカナリ大きそうだから この種の外れ値の効果を排除できない Mean のような要約統計量は使わないほうがよいと判断します

85 実用上は 総リード数補正 (RPM 補正 ) Mortazavi et al., Nat. Methods, 2008 総リード数を 00 万など一定の値に揃えるベーシックな補正 外れ値に影響されやすい TMM 補正 (edger パッケージ ) Robinson and Oshlack, Genome Biol., 200 高発現側と低発現側で一定数をトリムして外れ値の影響を排除 TbT 補正 (TCC パッケージ ) Kadota et al., Algorithms Mol. Biol., 202 TMM を含む edger ( や DESeq) を内部的に利用して 高発現側と低発現側の外れ値に相当する発現変動遺伝子 (DEG) をより正確に排除することで頑健な正規化を達成 DEG-elimination strategy (DEGES) の基本形を提唱した論文 DEGES 補正 (TCC パッケージ ) Sun et al., BMC Bioinformatics, 203 TCC 原著論文 サンプル間比較の場合は R の発現変動解析用 R パッケージをそのまま利用すればよい ( うまくデータの正規化を行ってくれる ) 8/5 の統計解析のところで発現変動解析を行う予定です DEGES を一般化して より高速かつ頑健な正規化を達成 edger や DESeq ( 後に DESeq2) の通常の手順を内部的に繰り返し実行して頑健な結果を得る枠組みを提供 Multi-group comparison でも TCC の枠組みが有効であることを示した論文が近々 85

86 クラスタリング 入力ファイルは 20,689 遺伝子 36 サンプルのカウントデータファイル ヒト (HS) チンパンジー (PT) アカゲザル (RM) の 3 生物種のデータ 各 2 サンプル TCC パッケージを用いて これのサンプル間クラスタリングを行います 2 86

87 クラスタリング 出力は hoge7.png という名前の PNG ファイル 2 サイズは ピクセル これは論文の図としても使えるレベル ( 実際我々の論文中でも使っている ) 2 hoge7.png ヒト (HS) チンパンジー (PT) アカゲザル (RM) 87

88 クラスタリング ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) hoge7.png 全個体について 同一個体を分割した technical replicates のデータで末端のクラスターを形成していることが分かる これは technical replicates のデータ同士の類似度が非常に高いことを示している 妥当ですよね ヒト (HS) チンパンジー (PT) アカゲザル (RM) 88

89 クラスタリング ヒト (HS) オス 3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス 3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス 3 匹 (M, M2, M3) メス 3 匹 (F, F2, F3) hoge7.png 統計的手法で2 群間比較 ( 例えばMales vs. Females) をする目的は 同一群内の別個体 (biological replicates) のばらつきの程度を見積もっておき ( モデル構築 ) 比較する2 群間で発現に変動がないという前提 ( 帰無仮説 ) からどれだけ離れているのかをp 値で評価することである p 値が低ければ低いほど 発現変動していない( 帰無仮説に従う ) とは考えにくく 帰無仮説を棄却して 発現変動している (DEGである) と判定することになる ヒト (HS) チンパンジー (PT) アカゲザル (RM) 89

90 サブセット抽出と整形 統計的手法の多くは biological replicates のデータを前提としている technical replicates のデータをマージ (merge; collapse ともいうらしい ) したものを作成 3 出力ファイルは sample_blekhman_8.txt サンプル名部分は必要最小限の情報のみにしている

91 クラスタリング 20,689 遺伝子 8 サンプルの biological replicates のみからなるカウントデータでクラスタリング 2 9

92 クラスタリング ヒト (HS) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) チンパンジー (PT) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) アカゲザル (RM) オス3 匹 (M, M2, M3) メス3 匹 (F, F2, F3) hoge8.png 36 サンプルのときの結果と同様 全体的なトポロジーは同じ このクラスタリング結果を眺めるだけで DEG 検出結果のイメージは大体つかめる 例 : HS vs. RM で得られる DEG 数 のほうが HS vs. PT で得られる DEG 数 よりも多そう 例 2: ヒトは オス vs. メス での DEG 数は 0 に近いだろう 例 3:RMM2 が外れサンプルっぽいので これを除去すれば生物種間比較時に DEG 数が増えるだろう 8/5 の統計解析のところで発現変動解析を行う予定 ヒト (HS) チンパンジー (PT) アカゲザル (RM) 92

93 Contents R 基礎 ( 初級 ) おさらい コード内部の説明 ( ファイルの読み込み 行列演算の基礎 ) リアル RNA-seq カウントデータ ( 数値行列データ ) R 各種パッケージ ( 中級 ): 代表的なパッケージの利用法 ( パッケージのインストール法 ) 基本情報取得 ( コンティグ数 配列長 N50 GC 含量 ) 任意の領域の切り出し GC 含量計算部分の説明 93

94 FASTA 形式 R で multi-fasta ファイルを読み込んで自在に解析できます ゲノム配列解析 FASTA 形式ファイルの解析 ここでは全体像を完全に把握すべく hoge4.fa ファイルを仮想ゲノム配列ファイルとして取り扱う 94

95 ゲノム配列 実際のゲノム配列はここからも取得可能 R で染色体ごとの配列長や GC 含量の計算ができる 95

96 入力と出力の関係 入力 : hoge4.fa multi-fasta ファイルを読み込んで トータルの配列長 染色体数 ( コンティグ数 ) 配列長の平均 中央値 最大値 最小値 N50 GC 含量を計算した結果を返すコードを実行してみよう 出力 : hoge.txt 96

97 基本情報取得 ここです コードの最初のほうに入力ファイルと出力ファイルを記述するので コピペで実行した結果としてどういう名前のファイルが出力されるべきかわかる hoge4.fa は hoge フォルダ中にもありますが 2 ここからも右クリックでダウンロードできます 2 97

98 getwd と list.files 例題の入力ファイル (hoge4.fa) をダウンロード 2R 上で作業ディレクトリの確認 3 作業ディレクトリに解析したい入力ファイルがあることを確認

99 コピペ 一連のコマンド群をコピーして 2R Console 画面上でペースト ブラウザが Internet Explorer の場合は CTRL と ALT キーを押しながらコードの枠内で左クリックすると 全選択できます 2 99

100 実行結果 コピペ後に list.files() で 2 出力ファイル名として指定した hoge.txt が作成されていることを確認 2 00

101 実行結果 出力ファイルをテキストエディタや Excel で眺めてもよいが オブジェクト tmp の中身を出力しているだけなので R 上で眺めている 0

102 実行結果 contig_ の配列が最短 contig_2 の配列が最長であることがわかる 入力と出力の関係を確認 入力 : hoge4.fa 出力 : hoge.txt 02

103 N50 アセンブル結果の評価基準の一つ 長いコンティグから足していって Total_length の 50% に達したときのコンティグの長さ 一般に数値が大きいほどよい average だと外れ値の影響を受けやすく median だと短いコンティグが多くを占める場合に不都合らしい 出力 : hoge.txt contig_2 (03 bp) Total_length 0.5 (20.5 bp) contig_3 (65 bp) contig_4 (49 bp) contig_ (24 bp) Total_length (24 bp) 03

104 コード内部の説明 コードの中身を説明します 黒枠部分を再度コピペ 04

105 コード内部の説明 入力ファイル情報を格納したものが fasta オブジェクト width の位置にあるのがコンティグごとの配列長情報 05

106 コード内部の説明 width(fasta) に sum 関数を適用すれば トータルの配列長 ( 配列長の総和 ) になる 06

107 コード内部の説明 length 関数は要素数を返す この場合 fasta オブジェクトの要素数 ( つまりコンティグ数 ) を返す 07

108 Tips: 条件判定 50 bp 以上のコンティグからなるサブセットの抽出ができそうだ! 08

109 Tips: 条件判定 コードの中身が分かると応用範囲が飛躍的に増大 一定以上のスキルをもつバイオインフォマティシャンは 例題を探す よりも 自分で作る ヒトのほうが多いかも 09

110 Contents R 基礎 ( 初級 ) おさらい コード内部の説明 ( ファイルの読み込み 行列演算の基礎 ) リアル RNA-seq カウントデータ ( 数値行列データ ) R 各種パッケージ ( 中級 ): 代表的なパッケージの利用法 ( パッケージのインストール法 ) 基本情報取得 ( コンティグ数 配列長 N50 GC 含量 ) 任意の領域の切り出し GC 含量計算部分の説明 0

111 任意の領域の切り出し subseq 関数を用いて 任意の領域の配列を切り出すことができます 入力 :sample.fasta >kadota AGTGACGGTCTT 出力 :hoge.fasta >kadota TGACGGT

112 Tips: 関数のオプション subseq 関数実行時に 数値を直接指定してもいいし 2 オプション名を明記してもよい 入力 :sample.fasta >kadota AGTGACGGTCTT 出力 :hoge.fasta 2 >kadota TGACGGT 2

113 Tips: 関数のオプション 原因既知状態でエラーを出す 2 3 番目の位置から 5 塩基分抽出 という他のオプション (end ではなく width) を利用 2 入力 :sample.fasta >kadota AGTGACGGTCTT 出力 :hoge.fasta >kadota TGACGGT 3

114 Tips: 関数の使用法? 関数名 で使用法を記したウェブページが開く ページの下のほうに 大抵の場合使用例が掲載されている 使用法既知の関数のマニュアルをいくつか読んで 慣れておこう 4

115 任意の領域の切り出し 入力が multi-fasta ファイル (hoge4.fa) で リストファイル (list_sub2.txt) で指定した複数領域を切り出したい場合 2 5

116 任意の領域の切り出し こんな感じの結果が得られます 入力 2: list_sub2.txt 6

117 任意の領域の切り出し 入力 : hoge4.fa 入力 2: list_sub2.txt 妥当ですよね 7

118 FastQC と同じ結果を得る 00 万リード 207bp からなる 3 乳酸菌 RNA-seq データの FastQC 解析結果のうち 例えば 4 の Overrepresented sequences と同じ結果を subseq と table 関数を使って得ることができます

119 FastQC と同じ結果を得る 頻出する配列をリストアップ 2 トップは CCCCGGTATA という 50 塩基の配列で 4,383 回出現 Percentage は.4383% 全部で 00 万リードなので妥当 オリジナル 07 bp のうち最初の 50 bp で解析している 2 result_without_nogroup.html 9

120 Overrepresented seq. subseq 関数を使っています やってみましょう 2 20

121 Overrepresented seq. 完璧に同じ結果を得られていることが分かります 2

122 Contents R 基礎 ( 初級 ) おさらい コード内部の説明 ( ファイルの読み込み 行列演算の基礎 ) リアル RNA-seq カウントデータ ( 数値行列データ ) R 各種パッケージ ( 中級 ): 代表的なパッケージの利用法 ( パッケージのインストール法 ) 基本情報取得 ( コンティグ数 配列長 N50 GC 含量 ) 任意の領域の切り出し GC 含量計算部分の説明 22

123 GC 含量計算部分の説明 右のサイドバーを下に移動させると GC 含量計算部分を見られる 2 23

124 GC 含量計算部分の説明 fasta オブジェクトを出発点として 配列全体の GC 含量 (57.68%) を得るところの説明です 24

125 GC 含量計算部分の説明 黒枠部分を再度コピペしたのち fasta オブジェクトの中身を表示させたところ 25

126 GC 含量計算部分の説明 alphabetfrequency 関数は 塩基ごとの出現回数を返す 26

127 GC 含量計算部分の説明 DNA 配列上の M は A or C R は A or G などというルールがあるようです 27

128 GC 含量計算部分の説明 dim 関数は行列の行数と列数を返す alphabetfrequency 関数出力結果は 4 行 8 列からなることが分かる キーボードの上下キーを上手に利用して最小限の労力でキータイプ ( あるいはコピペ ) すべし! 28

129 GC 含量計算部分の説明 任意のサブセットを取得可能 2:3 や c(,4) などをうまく利用 29

130 GC 含量計算部分の説明 黒丸中の数値は contig_ 中の A の数が 4 個 赤丸中の数値は contig_4 中の T の数が 0 個であるということ rowsums 関数は行ごとの和を返す 30

131 GC 含量計算部分の説明 rowsums 関数の入力として ACGT のみのカウント数を与えているが その結果 ( 返り値 ) は 配列中に N などを含まない場合は実質的にコンティグごとの配列長と同じ 3

132 GC 含量計算部分の説明 オブジェクト CG 中には 配列 ( コンティグ ) ごとの C と G のカウント数が格納されている オブジェクト ACGT 中には 配列ごとの A, C, G, T のカウント数が格納されている 例えば 49 塩基からなる contig_4 中に ACGT の 4 種類の塩基が 49 個 CG の数は 25 個あることを意味する sum 関数は ベクトルの要素の和を返す 32

133 GC 含量計算部分の説明 ここでは sum 関数を用いて配列全体の総和で GC 含量計算をしているが 2sum 関数を用いずに CG/ACGT とやると コンティグごとの GC 含量を得られる 例えば contig_ は CG の数が 6 個で ACGT の数が 24 個 それゆえ GC 含量は 6/24 = となる 2 33

134 配列ごとの GC 含量計算 sum 関数を用いずに CG/ACGT とやって コンティグごとの GC 含量を得るための項目 記述内容がほぼ同じであることが分かる 34

135 配列ごとの GC 含量計算 出力ファイル (hoge.txt) 中の一番右側の列が配列ごとの GC 含量です 35

136 配列ごとの GC 含量計算 ACGT 列は 4 種類の塩基のみの出現数 Length 列は配列長情報を表す 配列長は ACGT 以外の全てを含むので 2 つの数値の差分 (Length - ACGT) が N などの ACGT 以外の塩基のトータルの出現回数ということになる Length ACGT という関係 36

基本的な利用法

基本的な利用法 (R で ) 塩基配列解析 基本的な利用法 Macintosh 版 到達目標 : このスライドに書かれている程度のことは自在にできるようにしてエラーへの対処法を身につける 1. 必要なパッケージのインストールが正しくできているかどうかの自力での判定 および個別のパッケージのインストール 2. 作業ディレクトリの変更 3. テキストエディタで自在に入出力ファイル名の変更 ( どんなファイル名のものがどこに生成されるかという全体像の把握

More information

ゲノム情報解析基礎

ゲノム情報解析基礎 講義資料 PDF が講義のページからダウンロード可能です 印刷物はありません ゲノム情報解析基礎 ~ R で塩基配列解析 ~ 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プログラム 微生物科学イノベーション連携研究機構門田幸二 ( かどたこうじ ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/ 講義予定

More information

基本的な利用法

基本的な利用法 到達目標 : このスライドに書かれている程度のことは自在にできるようにしてエラーへの対処法を身につける. 必要なパッケージのインストールが正しくできているかどうかの自力での判定 および個別のパッケージのインストール. 作業ディレクトリの変更 3. テキストエディタで自在に入出力ファイル名の変更 ( どんなファイル名のものがどこに生成されるかという全体像の把握 ) 4. ありがちなミス のところで示しているエラーメッセージとその原因をきっちり理解

More information

基本的な利用法

基本的な利用法 到達目標 : このスライドに書かれている程度のことは自在にできるようにしてエラーへの対処法を身につける. 必要なパッケージのインストールが正しくできているかどうかの自力での判定 および個別のパッケージのインストール. 作業ディレクトリの変更 3. テキストエディタで自在に入出力ファイル名の変更 ( どんなファイル名のものがどこに生成されるかという全体像の把握 ) 4. ありがちなミス のところで示しているエラーメッセージとその原因をきっちり理解

More information

Rインストール手順

Rインストール手順 R 本体は最新のリリース版 R パッケージは 必要最小限プラスアルファ の推奨インストール手順を示します R 本体とパッケージのインストール Windows 版 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プログラム門田幸二 ( かどたこうじ ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/

More information

ゲノム情報解析基礎 ~ Rで塩基配列解析 ~

ゲノム情報解析基礎 ~ Rで塩基配列解析 ~ ネット接続できないヒトも ダブルクリックでローカルに r_seq.html を起動可能です 実習は デスクトップ上にある hoge フォルダの中身が以下の状態を想定して行います (R で ) 塩基配列解析の利用法 : GC 含量計算から発現変動解析まで東京大学 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プログラム門田幸二 ( かどたこうじ ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp

More information

NGS速習コース

NGS速習コース バイオインフォマティクス人材育成カリキュラム ( 次世代シークエンサ ) 速習コース 3. データ解析基礎 3-3. R 各種パッケージ 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 ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/ 1 Contents

More information

NGSハンズオン講習会

NGSハンズオン講習会 207.08.08 版 プラスアルファの内容です NGS 解析 ( 初 ~ 中級 ) ゲノムアセンブリ後の各種解析の補足資料 ( プラスアルファ ) 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プログラム寺田朋子 門田幸二 Aug 29-30 207 Contents Gepard でドットプロット 連載第 8 回 W5-3 で最も長い sequence 同士のドットプロットを実行できなかったが

More information

Rインストール手順

Rインストール手順 R 本体は最新のリリース版 R パッケージは 必要最小限プラスアルファ の推奨インストール手順を示します スライドは Windows0 環境でのスクリーンショットです ウェブブラウザによって挙動が多少異なるのでご注意ください 私は Chrome を使っています R 本体とパッケージのインストール Windows 版 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プログラム門田幸二

More information

ゲノム情報解析基礎

ゲノム情報解析基礎 ゲノム情報解析基礎 ~ R で塩基配列解析 ~ 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プログラム門田幸二 ( かどたこうじ ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/ 多くのヒトが感想を述べられて 感想やコメント へのコメントいました ありがとうございます コピペではなく位置から自分が入力するのは無理そう

More information

機能ゲノム学(第6回)

機能ゲノム学(第6回) RNA-Seqデータ解析における正規化法の選択 :RPKM 値でサンプル間比較は危険?! 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 よりよい正規化法とは? その正規化法によって得られたデータを用いて発現変動の度合いでランキングしたときに

More information

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

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.

More information

win版8日目

win版8日目 8 日目 : 項目のチェック (2) 1 日 30 分くらい,30 日で何とか R をそこそこ使えるようになるための練習帳 :Win 版 昨日は, 平均値などの基礎統計量を計算する試行錯誤へご招待しましたが (?), 今日は簡 単にやってみます そのためには,psych というパッケージが必要となりますが, パッケー ジのインストール & 読み込みの詳しい方法は, 後で説明します 以下の説明は,psych

More information

NGS速習コース

NGS速習コース バイオインフォマティクス人材育成カリキュラム ( 次世代シークエンサ ) 速習コース 3. データ解析基礎 3-4. R Bioconductor I 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 ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/ 1 Contents

More information

Format text with styles

Format text with styles Word 入門 Word はワープロおよびレイアウトのための効果的なアプリケーションです 最も効果的に使用するには 最初にその基礎を理解する必要があります このチュートリアルでは すべての文書で使用する作業と機能をいくつか紹介します 開始する前に... 1 1. 新しい空白の文書を作成する... 2 2. Word のユーザーインターフェイスについて... 4 3. 文書内を移動する... 5 4.

More information

Microsoft PowerPoint - R-intro-04.ppt

Microsoft PowerPoint - R-intro-04.ppt R で学ぶデータ解析とシミュレーション 4 ~ データハンドリング入門 ~ 4 時間目のメニュー パッケージについて パッケージとは パッケージの呼び出し 追加パッケージのインストール データハンドリング入門 データフレームとは 種々のテキストファイルを R に読み込ませる方法 データハンドリング手法一覧 演習 2 パッケージとは R は関数とデータを機能別に分類して パッケージ という形にまとめている

More information

Microsoft Word - CygwinでPython.docx

Microsoft Word - CygwinでPython.docx Cygwin でプログラミング 2018/4/9 千葉 数値計算は計算プログラムを書いて行うわけですが プログラムには様々な 言語 があるので そのうちどれかを選択する必要があります プログラム言語には 人間が書いたプログラムを一度計算機用に翻訳したのち計算を実行するものと 人間が書いたプログラムを計算機が読んでそのまま実行するものとがあります ( 若干不正確な説明ですが ) 前者を システム言語

More information

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable R による回帰分析 ( 最小二乗法 ) この資料では 1. データを読み込む 2. 最小二乗法によってパラメーターを推定する 3. データをプロットし 回帰直線を書き込む 4. いろいろなデータの読み込み方について簡単に説明する 1. データを読み込む 以下では read.table( ) 関数を使ってテキストファイル ( 拡張子が.txt のファイル ) のデー タの読み込み方を説明する 1.1

More information

Microsoft Word - 操作マニュアル-Excel-2.doc

Microsoft Word - 操作マニュアル-Excel-2.doc Excel プログラム開発の練習マニュアルー 1 ( 関数の学習 ) 作成 2015.01.31 修正 2015.02.04 本マニュアルでは Excel のプログラム開発を行なうに当たって まずは Excel の関数に関する学習 について記述する Ⅰ.Excel の関数に関する学習 1. 初めに Excel は単なる表計算のソフトと思っている方も多いと思います しかし Excel には 一般的に使用する

More information

NGSデータ解析入門Webセミナー

NGSデータ解析入門Webセミナー NGS データ解析入門 Web セミナー : RNA-Seq 解析編 1 RNA-Seq データ解析の手順 遺伝子発現量測定 シークエンス マッピング サンプル間比較 機能解析など 2 CLC Genomics Workbench 使用ツール シークエンスデータ メタデータのインポート NGS data import Import Metadata クオリティチェック Create Sequencing

More information

Microsoft PowerPoint - prog03.ppt

Microsoft PowerPoint - prog03.ppt プログラミング言語 3 第 03 回 (2007 年 10 月 08 日 ) 1 今日の配布物 片面の用紙 1 枚 今日の課題が書かれています 本日の出欠を兼ねています 2/33 今日やること http://www.tnlab.ice.uec.ac.jp/~s-okubo/class/java06/ にアクセスすると 教材があります 2007 年 10 月 08 日分と書いてある部分が 本日の教材です

More information

※ ポイント ※

※ ポイント ※ 4S-RO ロボティクス実験 参考資料 ファイル入出力 : ファイルの読み込み 1 周目に計測した生体情報データを読み込み プログラムにより信号処理を行うが その際にファイルの 入出力が必要となる 実験前半ですでに学習しているが必要に応じて本資料を参考にすること 以下のようにすると指定したファイルを読み込むことができる ( 詳細は後から記述 ) int i; double --------; char

More information

memo

memo 数理情報工学演習第一 C プログラミング演習 ( 第 5 回 ) 2015/05/11 DEPARTMENT OF MATHEMATICAL INFORMATICS 1 今日の内容 : プロトタイプ宣言 ヘッダーファイル, プログラムの分割 課題 : 疎行列 2 プロトタイプ宣言 3 C 言語では, 関数や変数は使用する前 ( ソースの上のほう ) に定義されている必要がある. double sub(int

More information

引き算アフィリ ASP 登録用の日記サイトを 作成しよう Copyright 株式会社アリウープ, All Rights Reserved. 1

引き算アフィリ ASP 登録用の日記サイトを 作成しよう Copyright 株式会社アリウープ, All Rights Reserved. 1 引き算アフィリ ASP 登録用の日記サイトを 作成しよう 1 目次 ASP 登録用の日記サイトを作成しよう... 3 日記サイト作成時のポイント... 4 (1) 子ページを5ページ分作成する... 5 (2)1 記事当たり600 文字以上書く... 6 (3) アップロードする場所はドメインのトップが理想... 7 日記サイトを作成しよう... 8 日記サイト用テンプレートをダウンロードする...

More information

三科目合計の算出関数を用いて各教科の平均点と最高点を求めることにする この2つの計算は [ ホーム ] タブのコマンドにも用意されているが 今回は関数として作成する まず 表に 三科目合計 平均 と 最高点 の項目を用意する 項目を入力する際 適宜罫線などを設定し 分かりやすい表作成を心がけること

三科目合計の算出関数を用いて各教科の平均点と最高点を求めることにする この2つの計算は [ ホーム ] タブのコマンドにも用意されているが 今回は関数として作成する まず 表に 三科目合計 平均 と 最高点 の項目を用意する 項目を入力する際 適宜罫線などを設定し 分かりやすい表作成を心がけること Excel 関数の基礎 この回では Excel での数値処理に役立つ 関数 について解説する 1. 課題の確認 成績の集計について 関数を利用して行う 利用するソフトウェア :Microsoft Excel 1.1. 演習の内容関数は 表計算ソフトで数値処理を自動化するものである 例えば 合計 平均 条件判断などがある 関数の記述には 基本的な形があり この形を覚えておくことで 様々な関数に対応することができる

More information

数量的アプローチ 年 6 月 11 日 イントロダクション データ分析をマスターする 12 のレッスン ウェブサポートページ ( 有斐閣 ) 水落研究室 R http:

数量的アプローチ 年 6 月 11 日 イントロダクション データ分析をマスターする 12 のレッスン ウェブサポートページ ( 有斐閣 )   水落研究室 R http: イントロダクション データ分析をマスターする 12 のレッスン ウェブサポートページ ( 有斐閣 ) http://yuhikaku-nibu.txt-nifty.com/blog/2017/09/22103.html 水落研究室 R http://depts.nanzan-u.ac.jp/ugrad/ps/mizuochi/r.html 1 この授業では統計ソフト R を使って分析を行います データを扱うソフトとして

More information

PrimerArray® Analysis Tool Ver.2.2

PrimerArray® Analysis Tool Ver.2.2 研究用 PrimerArray Analysis Tool Ver.2.2 説明書 v201801 PrimerArray Analysis Tool Ver.2.2 は PrimerArray( 製品コード PH001 ~ PH007 PH009 ~ PH015 PN001 ~ PN015) で得られたデータを解析するためのツールで コントロールサンプルと 1 種類の未知サンプル間の比較が可能です

More information

機能ゲノム学(第6回)

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

More information

RSS配信の設定方法 第2版(平成30年2月)

RSS配信の設定方法 第2版(平成30年2月) RSS 配信の設定方法 本マニュアルでは 官公需情報ポータルサイト の RSS 配信の設定方法を説明します RSS 配信設定を行うことで お客様が検索した条件の新着情報を自動的に取得することが できるようになり 簡単に必要な情報を閲覧することができます 本マニュアルでは Windows 環境での特定のツールを使った RSS の配信設定を行う方法を 説明します 本マニュアルで説明しているツールは 次の

More information

演算増幅器

演算増幅器 ファイルこれまでにデータの入力方法として キーボードからの入力を用いてきた 構造体を習った際に実感してもらえたと思うが 入力データ量が多いときにはその作業は大変なものとなり 入力するデータを間違えた場合には最初からやり直しになる そこで今回はこれらの問題を解決するため あらかじめ入力データをテキストエディタなどで編集し ファイルとして保存したものを入力データとして用いる方法を習っていく さらにプログラムで作成したデータをファイルに出力する方法も併せて習っていく

More information

ソフトウェア基礎 Ⅰ Report#2 提出日 : 2009 年 8 月 11 日 所属 : 工学部情報工学科 学籍番号 : K 氏名 : 當銘孔太

ソフトウェア基礎 Ⅰ Report#2 提出日 : 2009 年 8 月 11 日 所属 : 工学部情報工学科 学籍番号 : K 氏名 : 當銘孔太 ソフトウェア基礎 Ⅰ Report#2 提出日 : 2009 年 8 月 11 日 所属 : 工学部情報工学科 学籍番号 : 095739 K 氏名 : 當銘孔太 1. UNIX における正規表現とは何か, 使い方の例を挙げて説明しなさい. 1.1 正規表現とは? 正規表現 ( 正則表現ともいう ) とは ある規則に基づいて文字列 ( 記号列 ) の集合を表す方法の 1 つです ファイル名表示で使うワイルドカードも正規表現の兄弟みたいなもの

More information

ChIP-seq

ChIP-seq ChIP-seq 1 ChIP-seq 解析原理 ChIP サンプルのフラグメントでは タンパク質結合部位付近にそれぞれ Forward と Reverse のリードがマップされることが予想される ChIP のサンプルでは Forward と Reverse のリードを 3 側へシフトさせ ChIP のピークを算出する コントロールサンプルでは ChIP のサンプルとは異なり 特定の場所に多くマップされないため

More information

Microsoft Word - index.html

Microsoft Word - index.html R のインストールと超入門 R とは? R ダウンロード R のインストール R の基本操作 R 終了データの読み込みパッケージの操作 R とは? Rはデータ解析 マイニングを行うフリーソフトである Rはデータ解析の環境でもあり 言語でもある ニュージーランドのオークランド (Auckland) 大学の統計学科のRobert Gentlemanと Ross Ihakaにより開発がはじめられ 1997

More information

SILAND.JP テンプレート集

SILAND.JP テンプレート集 SILAND.JP のテンプレートを使った操作マニュアルの作成方法について スタイルの設定を使った文書作成 第 1 版 作成者しら 作成日 2014 年 2 月 21 日 最終更新日 2014 年 2 月 21 日 1 / 15 ダウンロードはこちら http://siland.jp/ 目次 SILAND.JP のテンプレートを使った操作マニュアルの作成方法について... 1 目次... 2 テンプレートのダウンロードについて...

More information

CASEC

CASEC WEB 管理者マニュアル 2017 年 6 月版 お願い 本書で解説している 団体管理メニュー については 下記のパソコン環境のみ動作対応いたしております お手数ですが下記環境を満たしているパソコンにてご利用ください OS ブラウザ Windows 7 / 8.1 / 10 1 Internet Explorer 11, Google Chrome, Microsoft Edge20 以降 (Win

More information

CubePDF ユーザーズマニュアル

CubePDF ユーザーズマニュアル CubePDF ユーザーズマニュアル 2018.11.22 第 13 版 1 1. PDF への変換手順 CubePDF は仮想プリンターとしてインストールされます そのため Web ブラウザや Microsoft Word, Excel, PowerPoint など印刷ボタンのあるアプリケーションであればどれでも 次の 3 ステップで PDF へ変換することができます 1. PDF 化したいものを適当なアプリケーションで表示し

More information

Rでゲノム・トランスクリプトーム解析

Rでゲノム・トランスクリプトーム解析 06.03.05 版 実習用 PC のデスクトップ上に hoge フォルダがあります この中に解析に必要な入力ファイルがあります ネットワーク不具合時は ローカル環境で html ファイルを起動して各自対応してください R で塩基配列解析 : ゲノム解析からトランスクリプトーム解析まで 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プログラム門田幸二 ( かどたこうじ )

More information

スライド 1

スライド 1 ラベル屋さん HOME かんたんマニュアル リンクコース 目次 STEP 1-2 : ( 基礎編 ) 用紙の選択と文字の入力 STEP 3 : ( 基礎編 ) リンクの設定 STEP 4 : ( 基礎編 ) リンクデータの入力と印刷 STEP 5 : ( 応用編 ) リンクデータの入力 1 STEP 6 : ( 応用編 ) リンクデータの入力 2 STEP 7-8 : ( 応用編 ) リンク機能で使ったデータをコピーしたい場合

More information

データの作成方法のイメージ ( キーワードで結合の場合 ) 地図太郎 キーワードの値は文字列です キーワードの値は重複しないようにします 同じ値にする Excel データ (CSV) 注意キーワードの値は文字列です キーワードの値は重複しないようにします 1 ツールバーの 編集レイヤの選択 から 編

データの作成方法のイメージ ( キーワードで結合の場合 ) 地図太郎 キーワードの値は文字列です キーワードの値は重複しないようにします 同じ値にする Excel データ (CSV) 注意キーワードの値は文字列です キーワードの値は重複しないようにします 1 ツールバーの 編集レイヤの選択 から 編 手順 4 Excel データを活用する ( リスト / グラフ 色分け ) 外部の表データ (CSV 形式 ) を読み込み リスト表示やカード表示 その値によって簡単なグラフ ( 円 正方形 棒の 3 種類 ) や色分け表示することができます この機能を使って地図太郎の属性情報に無い項目も Excel で作成し CSV 形式で保存することにより 自由に作成することができます (Excel でデータを保存するとき

More information

1セル範囲 A13:E196 を選択し メニューの データ - 並べ替え をクリック 並べ替え ダイアログボックスで 最優先されるキー から 年代 を選択し OK をクリック ( セル範囲 A13:E196 のデータが 年代 で並び替えられたことを確認する ) 2セル範囲 A13:E196 を選択し

1セル範囲 A13:E196 を選択し メニューの データ - 並べ替え をクリック 並べ替え ダイアログボックスで 最優先されるキー から 年代 を選択し OK をクリック ( セル範囲 A13:E196 のデータが 年代 で並び替えられたことを確認する ) 2セル範囲 A13:E196 を選択し 作成 1. アンケート集計表 ( 表計算 ) Excel を起動し メニューの ファイル - 開く をクリックして ファイルを開く ダイアログボックスで ファイルの種類 のプルダウンメニューから テキストファイル (*.prn;*.txt;*.csv) を選択し 総合実技課題( 類題 1) フォルダーの アンケート.csv ファイルを選択して 開く をクリックしてください (1) セル範囲 A13:E196

More information

地理情報システム論 外部データとのやりとり レイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現

地理情報システム論 外部データとのやりとり レイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現 外部データとのやりとり レイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現できることを体験した 同様の操作は, 同一のシェープファイルに対して異なる条件のフィルタを設定することで, レイヤを複数使用したい場合にも有用である

More information

フィルタとは

フィルタとは フィルタコマンドの使い方 フィルタとは? 一般的にはフィルタとは, 与えられたものの特定成分を取り除いたり, 弱めたりする機能を持つものをいう ( コーヒーのフィルタ, レンズのフィルタ, 電気回路のフィルタ, ディジタルフィルタなど ). Unix では, 入力されたデータを加工して出力するプログラム ( コマンド ) をフィルタと呼ぶ. ここでは,Unix の代表的なフィルタコマンドとして次のものを取り上げる.

More information

<4D F736F F F696E74202D20352D335F8D5C90AC CF909482CC90B690AC82C695D28F572E707074>

<4D F736F F F696E74202D20352D335F8D5C90AC CF909482CC90B690AC82C695D28F572E707074> RD_301 構成要素一覧と検索 から構成要素の編集辞書 ( 削除 ) を作る 作成 ( 編集 ) する削除辞書を開きます 構成要素を検索します ドラック & ドロップでも OK 範囲を選択して右クリック 右クリック 削除辞書に登録 ( 追加 ) したい構成要素を選択しコピーします 削除辞書に追加 ( 貼りつけ ) ます Step5. 削除辞書に構成要素が登録 ( 追加 ) されます 構成要素一覧と検索

More information

目 次 1. はじめに ソフトの起動と終了 環境設定 発助 SMS ファイルの操作 電話番号設定 運用条件 回線情報 SMS 送信の開始と停止 ファイル出力... 16

目 次 1. はじめに ソフトの起動と終了 環境設定 発助 SMS ファイルの操作 電話番号設定 運用条件 回線情報 SMS 送信の開始と停止 ファイル出力... 16 発助 SMS 操作マニュアル Ver1.2 2018.7.21 ソフトプラン合同会社 1/18 目 次 1. はじめに... 3 2. ソフトの起動と終了... 3 3. 環境設定... 5 4. 発助 SMS ファイルの操作... 7 5. 電話番号設定... 9 6. 運用条件... 11 7. 回線情報... 12 8.SMS 送信の開始と停止... 13 9. ファイル出力... 16 10.

More information

C プログラミング演習 1( 再 ) 2 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ

C プログラミング演習 1( 再 ) 2 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ C プログラミング演習 1( 再 ) 2 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ 今回のプログラミングの課題 次のステップによって 徐々に難易度の高いプログラムを作成する ( 参照用の番号は よくわかる C 言語 のページ番号 ) 1. キーボード入力された整数 10 個の中から最大のものを答える 2. 整数を要素とする配列 (p.57-59) に初期値を与えておき

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation 工学部 6 7 8 9 10 組 ( 奇数学籍番号 ) 担当 : 長谷川英之 情報処理演習 第 7 回 2010 年 11 月 18 日 1 今回のテーマ 1: ポインタ 変数に値を代入 = 記憶プログラムの記憶領域として使用されるものがメモリ ( パソコンの仕様書における 512 MB RAM などの記述はこのメモリの量 ) RAM は多数のコンデンサの集合体 : 電荷がたまっている (1)/ いない

More information

Si 知識情報処理

Si 知識情報処理 242311 Si, 285301 MS 第 12 回 竹平真則 takemasa@auecc.aichi-edu.ac.jp 2015/12/21 1 本日の内容 1. 先週のおさらい 2. PHP のスクリプトを実際に動かしてみる 3. RDB についての説明 2015/12/21 2 資料の URL http://peacenet.info/m2is 2015/12/21 3 注意事項 ( その

More information

操作マニュアルアテンダント

操作マニュアルアテンダント エクセルのお供 アテンダント 操作マニュアル 有限会社オズシステム 目次 複数ブックのシートまとめ 2 シートを複数ブックに分割 3 シート名で並べ替え 4 ブック一覧作成 5 複数ブックに渡る検索 6 複数ブックに渡る置換 7 文字列を含む行を1 シートに 8 シート一覧の作成 9 2 つのシート比較 10 複数シートを1 シートに 11 同一文字列の色つけ 12 文字列の結合 13 区切り一括設定

More information

Microsoft PowerPoint ï½žéł»å�’å–¥æœ�ㇷㇹㅃㅀ㇤ㅳㇹㅋㅼㅫ曉逃.ppt [äº™æ‘łã…¢ã…¼ã…›]

Microsoft PowerPoint ï½žéł»å�’å–¥æœ�ㇷㇹㅃㅀ㇤ㅳㇹㅋㅼㅫ曉逃.ppt [äº™æ‘łã…¢ã…¼ã…›] 電子入札システムクライアント V4 インストール手順 平成 30 年 3 月 富山市財務部契約課 注意事項 平成 30 年 3 月以降は現在インストールしていただいている 電子入札システムクライアント V3 は使用できなくなります 本手順に従い必ず 電子入札システムクライアント V4 をインストールしてください Windows10 の標準ブラウザ Microsoft Edge は富山市電子入札システムを使用できません

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション FLEXSCHE Excel 帳票 入門ガイド 1 目次 2 EXCEL 帳票とは EDIF を用いて出力された一時データを元に それを EXCEL 形式の帳票として出力する機能です 利用するには FLEXSCHE EDIF の他 Microsoft Excel 2003 以降が必要です レイアウトデザインも EXCEL で行うので 多くの方に操作に抵抗なく編集していただけます この入門ガイドでは

More information

共済会_Kねっと利用マニュアル(2018).indd

共済会_Kねっと利用マニュアル(2018).indd ~ K ねっとシステム利用マニュアル ~ ご注意 この冊子にはインターネット上で職員会員に関するデータを取り扱うための設定や操作方法等が記載されています 別紙 WEB 方式利用通知 とあわせて厳重に管理及び保管をしてください 2018.9 改訂 目次 Ⅰ.K ねっと概要 1 Ⅱ.K ねっとへの接続方法 ( ログイン ) 1 Ⅲ. 操作方法 1. ファイルのダウンロード ( 俸給等報告データの 取得

More information

スライド 1

スライド 1 ver. 2018/4/13 プログラミング 計算機利用上の Tips 補足資料 分類 項目 ページ 計算機利用 ホスト計算機への接続方法 Unix (Linux) の基本的なコマンド容量制限についてターミナルで文字を大きくする方法 xtermで文字を大きくする方法 Fortran プログラミングについて最近あった事例 : コンパイル 実行時のエラーコンパイルオプションプログラムは正しそうなのに エラーが出る場合データファイルは正しそうなのに

More information

I

I 別紙 LG-WAN 決算統計データの操作手順 LG-WANに掲載されている決算統計データをワークシート H24(2012)~S44(1969) の所定の場所にデータを貼り付けることにより 貸借対照表の 有形固定資産 に数値が反映されます LG-WAN 決算統計データは 調査データ閲覧 ダウンロード のページに掲載されています URL: http://llb.k3tokei.asp.lgwan.jp/soumu-app/contents/index.html

More information

PALNETSC0184_操作編(1-基本)

PALNETSC0184_操作編(1-基本) 1 章ご使用前に この章について この章では 特許情報提供サービス Shareresearch をご利用になる前の動作環境と各種 設定について説明します この章の内容を以下に示します 1.1 使用する際の環境について 1.2 WWW ブラウザのセキュリティ設定 1.3 Excel のセキュリティ設定 1.4 フォルダオプションの設定 1 1.1 使用する際の環境について Shareresearch

More information

Microsoft PowerPoint - 統数研シンポジウム_R_ ppt

Microsoft PowerPoint - 統数研シンポジウム_R_ ppt でデータハンドリング ~ データフレーム 30 分クッキング ~ 本日のメニュー データフレームとは データフレームの作成 データハンドリングの方法と例 2 データフレームとは 統計解析を行うデータの形式は様々 ( R 上で ) データを手で入力して テキストファイル,EXCEL,ACCESS,SAS などの形式 R でデータ解析を行う際は, データフレームという形式にデータを変換することが多い (

More information

サイボウズ Office 10「個人フォルダ」

サイボウズ Office 10「個人フォルダ」 サイボウズ Office 10 バージョン 10.4 個人フォルダ Copyright (C) 2013-2016 Cybozu 商標について 記載された商品名 各製品名は各社の登録商標または商標です また 当社製品には他社の著作物が含まれていることがあります 個別の商標 著作物に関する注記については 弊社の Web サイトを参照してください http://cybozu.co.jp/company/copyright/other_companies_trademark.html

More information

再起動した状態になり パスワードを入力すると 図 2 のように DEXCS2011 のアイコ ンがデスクトップ上に表示される 2 端末を準備する メニューバーにある端末の形を左クリック 図 2 デスクトップ メニューバーに端末の形がない場合 図 3 メニューバー アプリケーション アクセサリー 端末

再起動した状態になり パスワードを入力すると 図 2 のように DEXCS2011 のアイコ ンがデスクトップ上に表示される 2 端末を準備する メニューバーにある端末の形を左クリック 図 2 デスクトップ メニューバーに端末の形がない場合 図 3 メニューバー アプリケーション アクセサリー 端末 OpenFOAM の使い方準備編 目次 DALAB 鍔田 12/7/14 1. DEXCS2011 をインストール 2. OpenFOAM-2.1.1 を DEXCS に導入する 3. 例題を実行する 4. ParaView でのマウスによる操作方法 5. Tab キーの活用 6. 講習に使用するファイルのダウンロード この構築は Windows7(64bit メモリ :4GB) のパソコン上の仮想マシン

More information

内容 MD00Manager とは?... MD00Manager をインストールする.... ソフトのインストール... MD00Manager の使い方.... 起動をする... 機能説明...7 機能説明 ( メニューバー )...8 機能説明 ( ステータスバー )...8 機能説明 ( コ

内容 MD00Manager とは?... MD00Manager をインストールする.... ソフトのインストール... MD00Manager の使い方.... 起動をする... 機能説明...7 機能説明 ( メニューバー )...8 機能説明 ( ステータスバー )...8 機能説明 ( コ MD00Manager マニュアル このマニュアルでは MD00Manager の詳細設定を行うことが出来ます MD00Manager では MD00 の設定変更や読み取ったデータを CSV に出力 照合用のデータベースの作成を行えます MD00 についてはそれぞれのマニュアルを確認して下さい Ver.0 内容 MD00Manager とは?... MD00Manager をインストールする....

More information

Microsoft PowerPoint ppt

Microsoft PowerPoint ppt 情報科学第 07 回データ解析と統計代表値 平均 分散 度数分布表 1 本日の内容 データ解析とは 統計の基礎的な値 平均と分散 度数分布表とヒストグラム 講義のページ 第 7 回のその他の欄に 本日使用する教材があります 171025.xls というファイルがありますので ダウンロードして デスクトップに保存してください 2/45 はじめに データ解析とは この世の中には多くのデータが溢れています

More information

ゲームプログラミング講習 第0章 導入

ゲームプログラミング講習 第0章 導入 ゲームプログラミング講習 第 0 章 導入 ゲーム制作に必要なものをインストールします ゲームプログラミング講習第 0 章導入 1 ゲーム制作に必要なもの Microsoft Visual Studio DXライブラリ プロジェクトテンプレート C 言語の知識 ゲームプログラミング講習第 0 章導入 2 Microsoft Visual Studio とは C 言語でプログラミングして Windows

More information

シヤチハタ デジタルネーム 操作マニュアル

シヤチハタ デジタルネーム 操作マニュアル 操作マニュアル 目次 1 はじめに... 2 2 動作環境... 2 3 インストール... 3 4 印鑑を登録する... 6 5 登録した印鑑を削除する... 9 6 印鑑を捺印する... 10 6.1 Word 文書へ捺印する... 10 6.2 Excel 文書へ捺印する... 12 7 コピー & ペーストで捺印する... 13 8 印鑑の色を変更する... 15 9 印鑑の順番を入れ替える...

More information

目次 第 1 章はじめに 本ソフトの概要... 2 第 2 章インストール編 ソフトの動作環境を確認しましょう ソフトをコンピュータにセットアップしましょう 動作を確認しましょう コンピュータからアンインストー

目次 第 1 章はじめに 本ソフトの概要... 2 第 2 章インストール編 ソフトの動作環境を確認しましょう ソフトをコンピュータにセットアップしましょう 動作を確認しましょう コンピュータからアンインストー JS 管理ファイル作成支援ソフト 工事用 Ver.4.0 インストールマニュアル 操作マニュアル 日本下水道事業団 目次 第 1 章はじめに... 1 1-1 本ソフトの概要... 2 第 2 章インストール編... 3 2-1 ソフトの動作環境を確認しましょう... 4 2-2 ソフトをコンピュータにセットアップしましょう... 5 2-3 動作を確認しましょう... 8 2-4 コンピュータからアンインストールする方法...

More information

スライド 1

スライド 1 6B-1. 表計算ソフトの操作 ( ) に当てはまる適切な用語とボタン ( 図 H 参照 ) を選択してください ( 選択肢の複数回の選択可能 ) (1) オートフィルオートフィルとは 連続性のあるデータを隣接 ( りんせつ ) するセルに自動的に入力してくれる機能です 1. 図 1のように連続した日付を入力します *( ア ) は 下欄 ( からん ) より用語を選択してください セル A1 クリックし

More information

リンクされたイメージを表示できません ファイルが移動または削除されたか 名前が変更された可能性があります リンクに正しいファイル名と場所が指定されていることを確認してください ここでは昨年までにいただいたご質問で多かったものについて その回答をまとめてあります 各種調査書様式の操作 Q12 調査書様

リンクされたイメージを表示できません ファイルが移動または削除されたか 名前が変更された可能性があります リンクに正しいファイル名と場所が指定されていることを確認してください ここでは昨年までにいただいたご質問で多かったものについて その回答をまとめてあります 各種調査書様式の操作 Q12 調査書様 Q1 パソコン基本設定 Windows Vista 又は Windows 7 は利用できますかご利用できます ただし Windows 8 については動作の確認がされていないため ご利用になれません また 2014 年 4 月をもって Windows XP のサポート期間が終了しております なるべくご利用はお控えください 編 Q2 Q3 Excel 2007 2010 2013 2016 は利用できますかご利用できます

More information

WebCADD.com ご利用ガイド

WebCADD.com ご利用ガイド ご利用ガイド ( 管理者編 ) https://www.webcadd.com/company/ CONTENTS 1. WebCADD.com の概要... 3 1-1 WebCADD.com について... 3 2. 基本の操作... 4 2-1 WebCADD.com にログインする... 4 2-2 ホーム ( 管理者用 ) 画面について... 5 2-3 ログアウトする... 5 3. 利用状況一覧...

More information

農業・農村基盤図の大字小字コードXML作成 説明書

農業・農村基盤図の大字小字コードXML作成 説明書 農業 農村基盤図の大字小字コード XML 作成説明書 2007/06/06 有限会社ジオ コーチ システムズ http://www.geocoach.co.jp/ info@geocoach.co.jp 農業 農村基盤図の大字小字コード XML 作成 プログラムについての説明書です バージョン ビルド 1.01 2007/06/06 農業 農村基盤図の大字小字コード XML 作成 は 市区町村 大字

More information

<4D F736F F D F4390B394C5816A8C B835E C835A AA90CD82A982E78CA982E990B68A888F4B8AB595618AC7979D312D332E646F63>

<4D F736F F D F4390B394C5816A8C B835E C835A AA90CD82A982E78CA982E990B68A888F4B8AB595618AC7979D312D332E646F63> 3 も 飲酒習慣 に替えておきましょう( 図 12) その上で 飲酒分類 をフィールドリストにドラッグして消します 同じように 高血圧判定 もグループ化を図り 1 を 正常血圧 2-4 を 血圧異常 とします 高血圧判定 2 を作り もとの 高血圧判定 を消します これで飲酒と血圧のクロス集計が完成しました ページの選択で 男女の結果 ( 図 13) 男女別の結果( 図 1 4 15) が得られます

More information

目次 第 1 章はじめに 本ソフトの概要... 2 第 2 章インストール編 ソフトの動作環境を確認しましょう ソフトをコンピュータにセットアップしましょう 動作を確認しましょう コンピュータからアンインストー

目次 第 1 章はじめに 本ソフトの概要... 2 第 2 章インストール編 ソフトの動作環境を確認しましょう ソフトをコンピュータにセットアップしましょう 動作を確認しましょう コンピュータからアンインストー JS 管理ファイル作成支援ソフト 設計用 Ver.4.0 インストールマニュアル 操作マニュアル 日本下水道事業団 目次 第 1 章はじめに... 1 1-1 本ソフトの概要... 2 第 2 章インストール編... 3 2-1 ソフトの動作環境を確認しましょう... 4 2-2 ソフトをコンピュータにセットアップしましょう... 5 2-3 動作を確認しましょう... 9 2-4 コンピュータからアンインストールする方法...

More information

条件付き書式 の ルールの管理 をクリック 2 新規ルール をクリック 1 ルール の管理をクリック 3 指定の値を含むセルだけ書式設定 を クリック 7 グレーを選び OK をクリック 4 次の値に等しい を選ぶ 5 2 と入力 6 書式をクリック 8OK をクリック 以下同様に 新規ルール をク

条件付き書式 の ルールの管理 をクリック 2 新規ルール をクリック 1 ルール の管理をクリック 3 指定の値を含むセルだけ書式設定 を クリック 7 グレーを選び OK をクリック 4 次の値に等しい を選ぶ 5 2 と入力 6 書式をクリック 8OK をクリック 以下同様に 新規ルール をク 名簿の整理 ( 年賀状 喪中の受信を記録し 次に出すべき宛先の選定を行う ) 年賀状を貰った人 :1 喪中を貰った人 :2 年賀状を貰わなかったが翌年出そう思う人 :3 年賀状を貰ったが翌年は止めようと思う人 ( 例えば5 日以降に返事で貰った人 ):4 の区分で記録することにより 次に出す宛先を抽出する 1) 年賀状用のワークシートの作成 1)-1Sheet のコピーと不要な列の削除教材の Excel

More information

第21章 表計算

第21章 表計算 第 3 部 第 3 章 Web サイトの作成 3.3.1 WEB ページ作成ソフト Dreamweaver の基本操作 Web ページは HTML CSS という言語で作成されており これらは一般的なテキストエディタで作成できるのが特徴ですが その入 力 編集は時に煩雑なものです そこで それらの入力 編集作業など Web ページの作成を補助するソフトウェアである Dreamweaver の使い方について解説していきます

More information

内容 1 はじめに インストールの手順 起動の手順 Enterprise Architect のプロジェクトファイルを開く 内容を参照する プロジェクトブラウザを利用する ダイアグラムを開く 便利な機能.

内容 1 はじめに インストールの手順 起動の手順 Enterprise Architect のプロジェクトファイルを開く 内容を参照する プロジェクトブラウザを利用する ダイアグラムを開く 便利な機能. Viewer manual by SparxSystems Japan Enterprise Architect 読み込み専用版 (Viewer) 利用マニュアル 内容 1 はじめに...3 2 インストールの手順...3 3 起動の手順...6 4 Enterprise Architect のプロジェクトファイルを開く...7 5 内容を参照する...8 5.1 プロジェクトブラウザを利用する...8

More information

Microsoft Word A02

Microsoft Word A02 1 / 10 ページ キャリアアップコンピューティング 第 2 講 [ 全 15 講 ] 2018 年度 2 / 10 ページ 第 2 講ビジネスドキュメントの基本 2-1 Word の起動 画面構成 Word を起動し 各部の名称と機能を確認してみましょう 2 1 3 6 4 5 名称 機能 1 タイトルバー アプリケーション名とファイル名が表示されます 2 クイックアクセスツールバー よく使うコマンドを登録できます

More information

1 ログインとログアウト 1.1 ログイン ログイン画面で [ password ] 欄にパスワードを入力します (図 1) 図 1 ログイン画面 正しくログインができると Ubuntu のデスクトップ画面 図2 が表示されます 図2 Ubuntu デスクトップ画面 2

1 ログインとログアウト 1.1 ログイン ログイン画面で [ password ] 欄にパスワードを入力します (図 1) 図 1 ログイン画面 正しくログインができると Ubuntu のデスクトップ画面 図2 が表示されます 図2 Ubuntu デスクトップ画面 2 仮想型端末(Ubuntu)の基本的な操作方法 第1版 目次 1 2 ログインとログアウト...2 1.1 ログイン...2 1.2 ログアウト...3 Terminal の操作...4 2.1 Terminal の起動...4 2.2 Terminal でよく使う基本コマンド...5 3 日本語入力...6 4 ファイルアクセスとディレクトリ構造...7 5 6 7 8 4.1 ホームディレクトリ...7

More information

manual2017

manual2017 体制整備等自己評価チェックリスト操作マニュアル 1. チェックリスト作成の流れ 2 2. マクロの有効化 3 Microsoft Excel2000~2003セキュリティ設定変更方法 3 Microsoft Excel2007セキュリティ設定変更方法 4 Microsoft Excel2010セキュリティ設定変更方法 6 Microsoft Excel2013 Microsoft Excel2016セキュリティ設定変更方法

More information

目次 1. 概要 動作環境

目次 1. 概要 動作環境 Asaka Data Entry for RS-232C (ADE-RS) Personal Edition ユーザーズガイド (Ver 1.1) 株式会社アサカ理研 目次 1. 概要 -------------------------------------------------------------------- 2 2. 動作環境 ------------------------------------------------------------------

More information

ヘルプの使い方

ヘルプの使い方 そんなの知ってるよ という方も もしかしたらあなたの 知らなかった便利機能があるかも!? 目次 ヘルプの使い方 - ヘルプメニューから表示する - ダイアログの解説を表示する - コマンドの解説を表示する -4 F キーで表示する - ヘルプ内の文章を検索する - 検索結果をソートする 4 - さらに高度な検索をする 5-4 トピック内の文章を検索する 6 ヘルプから動画を表示する 7 4 ヘルプからコマンドを実行する

More information

目次 1 文字数や行数を指定する 段組み 文書全体に段組みを設定する 文書の途中から段組みを設定する 段の幅 ( 文字数 ) や間隔を設定する ページ番号 ページ番号をつける 先頭ペ

目次 1 文字数や行数を指定する 段組み 文書全体に段組みを設定する 文書の途中から段組みを設定する 段の幅 ( 文字数 ) や間隔を設定する ページ番号 ページ番号をつける 先頭ペ 2018 年 12 月版 目次 1 文字数や行数を指定する... 2 2 段組み... 3 2.1 文書全体に段組みを設定する... 3 2.2 文書の途中から段組みを設定する... 4 2.3 段の幅 ( 文字数 ) や間隔を設定する... 6 3 ページ番号... 7 3.1 ページ番号をつける... 7 3.2 先頭ページだけページ番号を非表示にする... 8 3.3 3 ページ目からページ番号をつける...

More information

Microsoft PowerPoint - å®�æ−•è©¦é¨fi3ㆮ対ç�Œ.pptx

Microsoft PowerPoint - å®�æ−•è©¦é¨fi3ㆮ対ç�Œ.pptx C言語の繰り返し処理 for文と while文と do文 臼杵 潤 0) 準備 変数の加減算 int a, b=10; // a= a = 0; a = a+1; // a= a += 1; // a= // a= a ++; a = a + b; // a= a += b; // a= // a= a --; 下を1行ずつ実行すると それぞれ aの値はどう変わるか 0 1 2 3 13 23 22

More information

LINE WORKS セットアップガイド目次 管理者画面へのログイン... 2 ドメイン所有権の確認... 3 操作手順... 3 組織の登録 / 編集 / 削除... 7 組織を個別に追加 ( マニュアル操作による登録 )... 7 組織を一括追加 (XLS ファイルによる一括登録 )... 9

LINE WORKS セットアップガイド目次 管理者画面へのログイン... 2 ドメイン所有権の確認... 3 操作手順... 3 組織の登録 / 編集 / 削除... 7 組織を個別に追加 ( マニュアル操作による登録 )... 7 組織を一括追加 (XLS ファイルによる一括登録 )... 9 VER.4.0.0 ライトプラン 1 LINE WORKS セットアップガイド目次 管理者画面へのログイン... 2 ドメイン所有権の確認... 3 操作手順... 3 組織の登録 / 編集 / 削除... 7 組織を個別に追加 ( マニュアル操作による登録 )... 7 組織を一括追加 (XLS ファイルによる一括登録 )... 9 組織の編集... 11 組織の移動... 12 組織の並べ替え...

More information

Excel2013基礎 数式と表編集

Excel2013基礎 数式と表編集 OA ベーシック Excel2013 基礎数式と表編集 1 / 8 Excel2013 基礎数式と表編集 数式と表編集前編 ( 数式 ) 数式の入力 Excel では 等号 (=) で始まるデータを数式として認識します 数式を入力する場合は 数値を直接入力するのではなく 数値が入力されたセルを参照する形で式を立てます 基本的な 四則演算を行う場合は 四則演算子を使用します 操作数式を入力します 前月比を求める数式

More information

2 列 B と 列 C の間にカーソルをあわせ, カーソルの形が変化したところでドラッグして右に移動し, 列 B の幅を約 に設定します 3 列 C の上でマウスをドラッグして右に移動し, 列 C, 列 D, 列 E の 3 列を一括選択します 一括選択ができたら, 列 C と 列 D

2 列 B と 列 C の間にカーソルをあわせ, カーソルの形が変化したところでドラッグして右に移動し, 列 B の幅を約 に設定します 3 列 C の上でマウスをドラッグして右に移動し, 列 C, 列 D, 列 E の 3 列を一括選択します 一括選択ができたら, 列 C と 列 D 費用 時間概算集計表を Excel で作成する 表計算ソフト Excel を使用して費用 時間概算集計表を作成します 教科書 P.18~P.23 の内容を参考にして, 旅行の日程と費用の概算計画を行うための図表 図 A を作成し, 実際に表計算を行ってみることにしましょう 作成する図表 図 A 手順 1 各列のサイズを変更し図表の体裁を整えます 1 列 A と 列 B の間にカーソルをあわせ, カーソルの形が変化したところでドラッグして左に移動し,

More information

Section1_入力用テンプレートの作成

Section1_入力用テンプレートの作成 入力用テンプレートの作成 1 Excel には 効率よく かつ正確にデータを入力するための機能が用意されています このセクションでは ユーザー設定リストや入力規則 関数を利用した入力用テンプレートの作成やワークシート操作について学習します STEP 1 ユーザー設定リスト 支店名や商品名など 頻繁に利用するユーザー独自の連続データがある場合には ユーザー設定リスト に登録しておけば オートフィル機能で入力することができ便利です

More information

農学生命情報科学特論I

農学生命情報科学特論I 2015.07.01 版 USB メモリ中の hoge フォルダをデスクトップにコピーしておいてください 前回 (6/23) の hoge フォルダがデスクトップに残っているかもしれないのでご注意ください 農学生命情報科学 特論 I 第 3 回 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プログラム門田幸二 ( かどたこうじ ) kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp

More information

Rational Roseモデルの移行 マニュアル

Rational Roseモデルの移行 マニュアル Model conversion from Rational Rose by SparxSystems Japan Rational Rose モデルの移行マニュアル (2012/1/12 最終更新 ) 1. はじめに このガイドでは 既に Rational( 現 IBM) Rose ( 以下 Rose と表記します ) で作成された UML モデルを Enterprise Architect で利用するための作業ガイドです

More information

<8B9E93738CF092CA904D94CC814090BF8B818F B D836A B B B816A2E786C73>

<8B9E93738CF092CA904D94CC814090BF8B818F B D836A B B B816A2E786C73> 京都交通信販 請求書 Web サービス操作マニュアル 第 9 版 (2011 年 2 月 1 日改訂 ) 京都交通信販株式会社 http://www.kyokoshin.co.jp TEL075-314-6251 FX075-314-6255 目次 STEP 1 >> ログイン画面 請求書 Web サービスログイン画面を確認します P.1 STEP 2 >> ログイン 請求書 Web サービスにログインします

More information

<4D F736F F D208BD98B7D D B838B835A DD92E8834B C52E646F63>

<4D F736F F D208BD98B7D D B838B835A DD92E8834B C52E646F63> 緊急連絡メール設定ガイド 緊急連絡網用.xls ファイルの概要このファイルは 小学校での利用を想定して 1 年から6 年までの6 学年 各学年 1 組から8 組まで登録できるようになっています ワークシートには BitMailPRO BitplusPRO BitSearch との連携を考えて列名が設定され 操作する為のボタンも配置されています 各ボタンをクリックした時に必要な処理を行う為のプログラムとの関係がありますので

More information

JavaScriptで プログラミング

JavaScriptで プログラミング JavaScript でプログラミング JavaScript とは プログラミング言語の 1 つ Web ページ上でプログラムを動かすことが主目的 Web ブラウザで動かすことができる 動作部分の書き方が C や Java などに似ている 2 JavaScript プログラムを動かすには の範囲を 1. テキストエディタで入力 2..html というファイル名で保存

More information

Microsoft Word - _ ‘C’³_V1.6InstManual.doc

Microsoft Word - _ ‘C’³_V1.6InstManual.doc 厚生労働省版医薬品等電子申請ソフト ダウンロードマニュアル 平成 23 年 6 月 17 日版 厚生労働省医薬食品局 はじめに 本マニュアルの利用方法 本マニュアルは 医薬品等電子申請ソフト ( 以下 申請ソフト と呼びます ) のダウンロード方法について説明したものです 申請ソフトのダウンロードは ウェブブラウザを用いたインターネットからの一般のドキュメントやプログラムのダウンロードと大きく異なるところはありません

More information

WEB規格書システムへの アップロード⇒登録の手順について

WEB規格書システムへの アップロード⇒登録の手順について WEB 規格書システムへの エクセル記入 登録 差戻し の手順について 登録作業がカンタンになりました! 新保哲也アトリエサイト (shimpotetsuya2012) 専用 ver.1.0 1 A: ココからスタート! 商品毎にエクセルフォーマットの規格書を作成し 全シートへの入力を完成させて下さい マクロ機能を利用した自動精査機能が付いてますので マクロを有効にして作業して下さい B: データ送り込み

More information

年齢別人数計算ツールマニュアル

年齢別人数計算ツールマニュアル 年齢別人数計算ツールの使用手引 本ツールは 学校基本調査の調査項目である 年齢別入学者数 を 学生名簿等の既存データを利用して集計するものです < 対象となる調査票 > 1 学校調査票 ( 大学 ) 学部学生内訳票 ( 様式第 8 号 ) 2 学校調査票 ( 短期大学 ) 本科学生内訳票 ( 様式第 10 号 ) < 年齢別人数計算ツールの使用の流れは以下のとおりです > 巻末に補足事項の記載がございます

More information

目次 第 1 章はじめに 取扱いについて 記載内容について... 6 第 2 章基本操作 Excel Online を開く ファイル ( ブック ) を作成する ファイル ( ブック ) を開く..

目次 第 1 章はじめに 取扱いについて 記載内容について... 6 第 2 章基本操作 Excel Online を開く ファイル ( ブック ) を作成する ファイル ( ブック ) を開く.. Office 365 Excel Online - 利用マニュアル - 発行日 2015/11/01 1 目次 第 1 章はじめに... 5 1.1. 取扱いについて... 6 1.2. 記載内容について... 6 第 2 章基本操作... 7 2.1. Excel Online を開く... 8 2.2. ファイル ( ブック ) を作成する... 10 2.3. ファイル ( ブック ) を開く...

More information

改訂履歴 Ver. 改訂日改訂内容 /11/01 新規発行 本書に記載されている会社名 製品名 サービス名などは 提供各社の商標 登録商標 商品名です なお 本文中に TM マーク マークは明記しておりません 2

改訂履歴 Ver. 改訂日改訂内容 /11/01 新規発行 本書に記載されている会社名 製品名 サービス名などは 提供各社の商標 登録商標 商品名です なお 本文中に TM マーク マークは明記しておりません 2 OPROARTS Designer Office アドイン 操作マニュアル Ver.1.0 日本オプロ株式会社 改訂履歴 Ver. 改訂日改訂内容 1.0 2018/11/01 新規発行 本書に記載されている会社名 製品名 サービス名などは 提供各社の商標 登録商標 商品名です なお 本文中に TM マーク マークは明記しておりません 2 本書の使い方 本書は日本オプロ株式会社が提供するクラウド帳票サービス

More information

Microsoft Word MSExcel2010

Microsoft Word MSExcel2010 4.1 MS-Excel 2010 の起動と終了 第 4 章表計算 1.MS-Excel2010 の起動 (1) マウスの左ボタンでスタートボタンをクリックします (2)[ すべてのプログラム ] [Microsoft Office] [Microsoft Excel] の順にマウスをクリックすると MS-Excel 2010 の初期画面 ( 図 4-1) が開かれます クイックアクセスツールバー

More information

情報処理概論(第二日目)

情報処理概論(第二日目) 情報処理概論 工学部物質科学工学科応用化学コース機能物質化学クラス 第 8 回 2005 年 6 月 9 日 前回の演習の解答例 多項式の計算 ( 前半 ): program poly implicit none integer, parameter :: number = 5 real(8), dimension(0:number) :: a real(8) :: x, total integer

More information

Microsoft PowerPoint - kougi6.ppt

Microsoft PowerPoint - kougi6.ppt C プログラミング演習 第 6 回ファイル処理と配列 1 ファイル処理 2 ファイル読み込み ファイル プログラム ファイルの中身は変わらない 3 ファイル書き出し ファイル プログラム ファイルの中身が変わる ファイルは伸び縮みすることがある 4 例題 1. テキストファイル形式の ファイルからのデータ読み込み 次のような名簿ファイル ( テキストファイル形式 ) を読み込んで,1 列目の氏名と,3

More information

正誤表(FPT1004)

正誤表(FPT1004) 1 Introduction 本書で学習を進める前に ご一読ください 1 第 1 章関数の利用 第 章表作成の活用 第 3 章グラフの活用 第 章グラフィックの利用 SmartArt 第 5 章複数ブックの操作 第 章データベースの活用 第 7 章ピボットテーブルとピボットグラフの作成 第 章マクロの作成 第 9 章便利な機能 総合問題 Excel 付録 1 ショートカットキー一覧 Excel 付録

More information

Microsoft Word - macマニュアル【 】.doc

Microsoft Word - macマニュアル【 】.doc 目次 1. ログイン... 1 2. ログアウト... 3 3. デスクトップ ( 例 :Word Excel 起動中 )... 4 4. Dock( 例 :Word Excel 起動中 )... 5 5. Finder ウィンドウ... 9 6. メニューバー ( 例 :Word 起動中 )... 10 7. 文字の入力 ( 例 :Word で入力 )... 11 8. データの保存 ( 例 :Word

More information

更新履歴 変更履歴 版数 リリース日 更新内容 第 1 版 2017/5/15 第 1 版発行 第 2 版 2017/7/13 更新履歴 変更内容を追加 (2ページ) 編集の前に を追加(8 ページ ) ブロックエディタ スマートモード エディタモード の説明を追加 (10~12 ページ ) ブロッ

更新履歴 変更履歴 版数 リリース日 更新内容 第 1 版 2017/5/15 第 1 版発行 第 2 版 2017/7/13 更新履歴 変更内容を追加 (2ページ) 編集の前に を追加(8 ページ ) ブロックエディタ スマートモード エディタモード の説明を追加 (10~12 ページ ) ブロッ 使い方ガイド 第 4 版 ログインする~サイト編集画面を開く... 3 テンプレートを選ぶ ~ 編集モードを選択する... 4 編集画面の見かた... 6 編集の前に... 8 テキストを変える... 9 ブロックの編集画面 ( スマートモード )... 10 ブロックの編集画面 ( エディタモード )... 11 スマートモードからエディタモードへ変更... 12 ブロックの複製 移動 削除など...

More information

CONTENTS マニュアルの表記... S01-02_01 1.DataNature Smart 全体概要図... S01-02_11 2. 基本操作... S01-02_ ジョブの作成... S01-02_21 加工条件設定... S01-02_21 Step1: 処理対象データの指

CONTENTS マニュアルの表記... S01-02_01 1.DataNature Smart 全体概要図... S01-02_11 2. 基本操作... S01-02_ ジョブの作成... S01-02_21 加工条件設定... S01-02_21 Step1: 処理対象データの指 シリーズ 管理ツール操作マニュアル S01-02 このソフトウェアの著作権は 株式会社エヌジェーケーにあります このソフトウェアおよびマニュアルの一部または全部を無断で使用 複製することは法律で禁止されております このソフトウェアおよびマニュアルは 本製品の使用許諾契約書のもとでのみ使用することができます このソフトウェアおよびマニュアルを運用した結果の影響については 一切責任を負いかねますのでご了承ください

More information

特論I

特論I 講義室後ろにある USB メモリ中の hoge フォルダをデスクトップにコピーしておいてください 農学生命情報科学特論 I 第 4 回 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 kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp 1 前回の課題と正答 アダプター配列除去前後の small RNA-seq データをカイコゲノムにマップし マップ率 ( マップされたリード数

More information