CLC Genomics Workbench ウェブトレーニングセミナー: 変異解析編
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- こうじ すわ
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1 CLC Genomics Workbench ウェブトレーニングセミナー : 変異解析編 22 nd Dec., 2015 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 biosupport@filgen.jp Dec., 2015_V1 1
2 本日の内容 データのインポート 3 リファレンスデータの取得 10 データフォーマット 21 解析ワークフロー 22 変異のフィルタリング 77 変異データのエクスポート 79 マニュアルダウンロード 81 セミナー案内 82 Dec., 2015_V1 2
3 データのインポート 本 workbench は各フォーマットに適したインポーターを用意しています Toolbar の Import アイコンから表示されるインポーターから選択して インポートを実行します 次世代シークエンス以外のデータ アノテーションファイル SAM/BAM ファイル 次世代シークエンスデータ Sanger シークエンスデータ PacBio インポーターは CLC Genome Finishing Module プラグイン ( 有償 ) をインストールすることで 利用できるようになります 同プラグインでは 他にも PacBio シークエンスデータのアセンブルや Genome Finishng 支援ツールが利用できるようになります Dec., 2015_V1 3
4 データのインポート : illumina Paired reads: ペアリードの場合はチェックする Discard read names: インポート時にリード名を削除 Discard quality scores: インポート時にクオリティスコアを削除 ペアリードの場合 forward と reverse の fastq ファイルを選択 ペアエンドであれば Paired-end メイトペアであれば Mate-pair を選択 Distance に DNA フラグメントのサイズを入力 古いバージョンの illumina ソフトで処理されたデータの場合 該当するバージョンを指定 Dec., 2015_V1 4
5 データのインポート : Ion Torrent リードファイルを選択 Paired reads: ペアリードの場合はチェックする Discard read names: インポート時にリード名を削除 Discard quality scores: インポート時にクオリティスコアを削除 ペアエンドであれば Paired-end メイトペアであれば Mate-pair を選択 Distance に DNA フラグメントのサイズを入力 sff ファイルのインポートの場合 clipping された情報を使用するか選択可能 Dec., 2015_V1 5
6 データのインポート : Ion Torrent リードデータインポート : Ion Torrent (Unmapped BAM ファイル ) ご注意 Ion Torrent のシークエンサーデータを処理する Torrent Suit では バージョン 3.0 以降 デフォルトでは fastq ファイルや sff ファイルではなく Unmapped BAM ファイルが作成されます Unmapped BAM ファイルは Import > Standard Import より fastq ファイルと同じようにインポートすることが可能です リードデータとしてインポート マッピングデータとしてインポート Dec., 2015_V1 6
7 データのインポート リード名 リード配列 クオリティスコア Dec., 2015_V1 7
8 データのインポート アノテーションファイル 全エクソームやターゲットアンプリコンのサンプル調製キットには キャプチャー領域を指定するアノテーションファイルが各メーカーから ホームページや専用のポータルなどで 提供されています こうしたアノテーションファイルは BED ファイルや GVF ファイルなどのフォーマットとなっており インポートすることが可能です 他にも様々なファイルをインポートすることが可能ですが 対象となるゲノムトラックが必要となります VCF GFF/GTF/GVF BED Wiggle Complete Genomics Var file UCSC Variation table damp Dec., 2015_V1 8
9 データのインポート アノテーションは Import > Tracks... からインポートします ファイルタイプを選択 (.bed なら BED.gff なら GFF/GTF/GVF を選択 ) インポートするファイルを選択 対象とするリファレンスゲノム配列を選択 Dec., 2015_V1 9
10 リファレンスデータの取得 Download 機能を使用する方法 or パブリックデータベースなどからダウンロードしたファイルをインポートする方法 Dec., 2015_V1 10
11 リファレンスデータの取得 : Download 機能の使用 メジャーなモデル生物の各種リファレンスデータは Download Reference Genome Data よりインポートできます Dec., 2015_V1 11
12 リファレンスデータの取得 : Download 機能の使用 新規にゲノムをダウンロードする場合に選択 アノテーションデータのみを取得する場合に選択 ゲノムデータが予め取得されていることが前提 ドロップダウンリストから生物種を選択 Use existing genome... の場合 ゲノムトラックを設定 Dec., 2015_V1 12
13 リファレンスデータの取得 : Download 機能の使用 取得するデータにチェック 任意のアノテーションのボックスにチェックを入れます 選択した生物種により 表示されるアノテーションの種類は異なります ; 上図ではヒトを例示しています Dec., 2015_V1 13
14 リファレンスデータの取得 : Download 機能の使用 NCBI に登録されているデータは Search for Sequences at NCBI... から検索してインポートできます Dec., 2015_V1 14
15 リファレンスデータの取得 : Download 機能の使用 1. 検索キーワードを入力し Start search をクリック 2. 検索結果から目的の配列を選択し Download and Save で配列をダウンロード 本機能でダウンロードされるデータはスタンドアローン形式なため トラック形式に変換する必要があります ( 後述 ) Dec., 2015_V1 15
16 リファレンスデータの取得 : Ensembl データのインポート ゲノム配列ファイルへのリンク アノテーションファイルへのリンク Ensembl のダウンロードページ ( ) にアクセスし 目的とする生物種の項目から ゲノム配列とアノテーションファイルへのリンクをクリックします リストには最新版が表示されます 古いデータを利用する場合 FTP サイト (ftp://ftp.ensembl.org/pub/) にアクセスし 目的とするバージョンのデータを取得します Dec., 2015_V1 16
17 リファレンスデータの取得 : Ensembl データのインポート ゲノム配列ファイルは染色体ごとに分割されているため 全てダウンロードする ( 画面右下に X 染色体 Y 染色体 ミトコンドリアの配列データもあります ) ダウンロードしたファイルは Import メニューの Tracks... からインポートする Dec., 2015_V1 17
18 リファレンスデータの取得 : Ensembl データのインポート 全染色体のデータを選択 一つのゲノムトラックとしてインポートされる 1. Import メニューから Tracks... をクリック 2. Set parameters 画面でファイルタイプを FASTA に指定し インポートするデータを選択 Dec., 2015_V1 18
19 リファレンスデータの取得 : Ensembl データのインポート アノテーションファイルをダウンロードする 通常 1 つのファイルに全染色体分のデータを含んでいる ダウンロードしたファイルは Import メニューの Tracks... からインポートする Dec., 2015_V1 19
20 リファレンスデータの取得 : Ensembl データのインポート 各アノテーショントラックが作成される 1. Import メニューから Tracks... をクリック 2. Set parameters 画面でファイルタイプを GFF/GTF/GVF に Reference Track にゲノムトラックを設定してインポートするデータを選択 Dec., 2015_V1 20
21 データフォーマット データフォーマットはスタンドアローンとトラックの 2 形式があり 基本的にはトラックを使用します 各データフォーマットを変換するツール (Convert To/From Tracks) が用意されています スタンドアローンフォーマット 染色体のセットやリード配列など配列のセット 染色体一本など 1 つの配列 リードマッピング トラックフォーマット 青いヒストグラムが目印 ゲノムトラック アノテーショントラック 変異トラック リード ( マッピング ) トラック Dec., 2015_V1 21
22 解析ワークフロー : 使用するツール Trim Sequences リードから低クオリティ領域の除去 ( トリミング ) Map Reads to Reference リードのリファレンス配列へのマッピング Local Realignment マッピングリードの補正 Variant Detectors 変異の検出 Annotate with Overlap Information 変異とオーバーラップする遺伝子情報のアノテーション Amino Acid Changes 変異によるアミノ酸置換情報のアノテーション Annotate from Known Variants 既知変異 (dbsnp) 情報のアノテーション Dec., 2015_V1 22
23 Trim Sequences: 概要 クオリティトリミング Phred Score を基に クオリティの低い領域を除去 正確にコールされなかった塩基を許容する数の設定 アダプタートリミング アダプター配列の除去 ( アダプターリストが必要 ) アダプターリストは Trim Adapter List ツールで作成 シークエンスフィルタリング 指定した塩基数を 5 / 3 末端から削除 クオリティトリミングなどで短くなりすぎた配列の除去 Dec., 2015_V1 23
24 Trim Sequences: クオリティトリミング原理 クオリティスコア : シークエンサーから取得されるリードの各塩基には エラー確率の値が含まれています このエラー確率の値は Genomics Workbench にインポートされた時点で 以下の式に従って Phred Score に変換されるようになっています PhredScore = 10 log 10 P err Phred Score の値が大きい程 精度が高いことを表しています Phred Score Error の確率 Base call の精度 10 1/10 90% 20 1/100 99% 30 1/1, % 40 1/10, % 50 1/100, % 60 1/1,000, % Dec., 2015_V1 24
25 Trim Sequences: クオリティトリミング原理 クオリティトリミングでは 累積のクオリティスコアがある一定の値より連続して小さかった場合 その領域を取り除きます 具体的には以下 : 1.Phred Score を p 値へ変換 P err = 10 PhredScore トリミング中に設定するパラメーター (Limit) と p 値の差を計算 3. 差の累積和を計算 ; このとき 0 以下の値は 0 となります 4. トリミング後のリード開始点は累積和がはじめて 0 以上になった点 リード終了点は累積和が最大値を示す点になります Dec., 2015_V1 25
26 Trim Sequences: クオリティトリミング原理 リード配列 G C C C A T G T T C G A T G C Phred score p 値 Limit - p 値 (D) (D) の累積和 Limit = 0.05 の場合 スタート点 : 累積和が 0 より大きくなった塩基 終了点 : 累積和が最大を示す塩基 Phred score の棒グラフ グラフにおいて ある程度クオリティが高くなった箇所からリードを使い 連続して悪くなる箇所からリードをトリムしていることが確認できます 途中 1 塩基のみクオリティが低いような場合は 必ずしもトリムされません これにより なるべくリードが長く保たれるようになります Dec., 2015_V1 26
27 Trim Sequences 1. Toolbox から NGS Core Tools > Trim Sequences を選択 ダブルクリック 2. Select sequence data において リードデータを選択して Next をクリック Dec., 2015_V1 27
28 Trim Sequences Quality trim: チェックを入れるとQuality trimを実行 ( デフォルトではチェック ) Quality limit: Quality trimにおける閾値を設定 ( デフォルトでは0.05) Ambiguous trim: チェックを入れるとAmbiguous trimを実行 ( デフォルトではチェック ) Ambiguous limit: 許容するambiguous baseの数を設定 ( デフォルトでは2) 3. Quality trimming の各オプションを任意で設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 28
29 Trim Sequences 特定のアダプター配列を除外する場合 アダプターリストを指定 逆相補鎖もアダプター配列の有無を検証する場合はチェック アダプターリストを指定した場合 一致するリード数が表示 4. Adapter trimming において アダプターリストがある場合 Trim adapter list に設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 29
30 Trim Sequences Trim bases: チェックすると 指定した塩基数をリードの 5 / 3 末端から削除 Filter on length: チェックすると 指定した長さより長い / 短いリードを除外 デフォルトではいずれもチェックされていません 5. Sequence filtering の各オプションを任意で設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 30
31 Trim Sequences Save discarded sequences: トリミングにより除去された配列リストの作成 Save broken pairs: ペアリードの一方のリードが削除されたリード配列リストの作成 Create report: トリミング結果をまとめたレポートの作成 ( デフォルトではチェック ) 6. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 7. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 31
32 Trim Sequences 低クオリティ領域をカット リードのクオリティが向上 トリミング後のデータは オリジナルとは別のファイルとして出力されます トリミングされたリードには サンプル名の後ろに trimmed と付されます Dec., 2015_V1 32
33 Map Reads to Reference: 原理 CLC Genomics Workbench において マッピングは 2 つのステップを経ます 1. ローカルアライメント : リファレンス配列と似ている場所を探す Reference Reads 2. フィルタリング : 参照配列との類似性から 維持するリードを決定する Dec., 2015_V1 33
34 Map Reads to Reference: 原理 ( アライメント ) アライメントにおいて リードはリファレンスとの一致 不一致 (match/mismatch) や挿入 欠失 (insertion/deletion) の数に基づいてスコ アリングされ 最も高いスコアを示す箇所にマップされます リファレンスと一致する塩基につき 1 点が加算され mismatch や insertion/deletion の数だけ そのペナルティコストが引かれていきます マッピングのオプションには Linear gap と Affine gap とがあり それぞれスコアリングが異なります ローカルアライメントのスコアリング例 (Linear gap) リード配列 (20 bp) が全て一致した場合 : 1x20 = 20 Mismatch cost Insertion cost Deletion cost : 2 : 3 : 3 1 塩基ミスマッチがあった場合 : 1x19 2x1 = 17 2 塩基 Insertion があった場合 : 1x20 3x2 = 14 Dec., 2015_V1 34
35 Map Reads to Reference: 原理 ( アライメント ) Affine gap オプションでは gap を開くときのコスト (open cost) と延長する時のコスト (extend cost) が別々に設定されています Linear gap オプションと比較してより細かくコントロールが可能になり 変異検出において InDel の検出精度が向上する場合があります ローカルアライメントのスコアリング例 (Affine gap) リード配列 (20 bp) が全て一致した場合 : 1x20 = 20 1 塩基ミスマッチがあった場合 : 1x19 2x1 = 17 Mismatch cost Insertion open cost Insertion extend cost Deletion open cost Deletion extend cost : 2 : 6 : 1 : 6 : 1 2 塩基 Insertion があった場合 : 1x20 6x1 1x1 = 13 Dec., 2015_V1 35
36 Map Reads to Reference: 原理 ( アライメント ) Linear gap と Affine gap Linear gap cost の場合 : Deletion cost = 3 Genome A B Read 50 match AATTCGCGCGGCATTCGCGCC AAATCG----GCATTCGCGCC x(-3) +11 =55 AATTCGCGCGGCATTCGCGCC AAATCG----GCATTCGCGCC =56 Affine gap cost の場合 : Open cost = 6, Extend cost = 1 B AATTCGCGCGGCATTCGCGCC AAATCG----GCATTCGCGCC (-6) +4 x(-1) +11 =57 Linear gap によるマッピングでは A のようにマッピングすべきような場合でも リードの末端部分をアライメントしない (B のブルーの箇所 ) ほうが ア ライメントスコアが高くなるため 大きな挿入や欠失がうまくマップできていないことがあります Affine gap によるマッピングでは こうした問題を防ぐ ことができます Dec., 2015_V1 36
37 Map Reads to Reference: 原理 ( フィルタリング ) フィルタリングにより アライメントされたリードの内 いずれを後の解析のために残すかが決定されます フィルタリングには Length と Similarity の 2 つの Fraction が影響します Length Fraction ではフィルタリング時に考慮する長さに関係し Similarity Fraction では Length Fraction で指定した長さにおける類似性の程度に関与します フィルタリング例 リード長 : 100 bp Length Fraction が 0.5( デフォルト値 ): 100 bp x 0.5 = 50 bp Similarity Fraction が 0.8( デフォルト値 ): 50 bp x 0.8 = 40 bp リード長が 100bp の時 デフォルト設定では 40 塩基がリファレンスと完全に一致していればリードは維持される Dec., 2015_V1 37
38 Map Reads to Reference 1. Toolbox から NGS Core Tools > Map Reads to Reference を選択 ダブルクリック 2. Select sequencing reads 画面でリードデータ ( トリミング済 ) を選択し Next をクリック Dec., 2015_V1 38
39 Map Reads to Reference リファレンス配列を指定 No masking: マスキングを実施しません ( デフォルト ) Exclude annotated: 特定のアノテーション領域外に対してマッピング Include annotated only: 特定のアノテーション領域に対してのみマッピング Masking track: 特定のアノテーションの指定 3. References にリファレンス配列を設定し Next をクリック 特定のアノテーション領域のみマッピングするような場合 ( マスキングする場合 ) Reference masking オプションを設定します Dec., 2015_V1 39
40 Map Reads to Reference Mismatch cost: リードの塩基がリファレンスと一致しない場合のペナルティコスト デフォルトでは 2 に設定 Insertion cost: リード配列に insertion があった場合のペナルティコスト デフォルトでは 3 に設定 Deletion cost: リード配列に deletion があった場合のペナルティコスト デフォルトでは 3 に設定 Length fraction: フィルタリング時に考慮する長さの割合 デフォルトでは 0.5 に設定 Similarity fraction: フィルタリング時に考慮される長さの範囲における 類似性 デフォルトでは 0.8 に設定 4. Mapping options で Linear か Affine を選択し その他オプションを任意で設定して Next をクリック Dec., 2015_V1 40
41 Map Reads to Reference Mismatch cost: リードの塩基がリファレンスと一致しない場合のペナルティコスト デフォルトでは 2 に設定 Insertion open cost: リード配列で insertion が開始される場合のペナルティコスト デフォルトでは 6 に設定 Insertion extended cost: Insertion が伸長される場合のペナルティコスト デフォルトでは 1 に設定 Deletion open cost: リード配列で deletion が開始される場合のペナルティコスト デフォルトでは 6 に設定 Deletion extended cost: Deletion が伸長される場合のペナルティコスト デフォルトでは 1 に設定 Length fraction: フィルタリング時に考慮する長さの割合 デフォルトでは 0.5 に設定 Similarity fraction: フィルタリング時に考慮される長さの範囲における 類似性 デフォルトでは 0.8 に設定 4. Mapping options で Linear か Affine を選択し その他オプションを任意で設定して Next をクリック Dec., 2015_V1 41
42 Map Reads to Reference Global alignment: チェックが外れている場合 Local alignment を実行 デフォルトでは未チェック Color space alignment: カラースペースによるエラー補正をする場合にチェック デフォルトではチェック済み Color error cost: カラーのエラーコスト デフォルトでは 3 に設定 Auto-detect paired distances: チェックが入っている場合 自動でペアの距離を決定 デフォルトではチェック済み Non-specific match handling: 同一スコアでマップされる個所が複数ある場合のリードの取扱 Map randomly では一箇所に無作為にマップ Ignore ではそうしたリードを無視 ( 除外 ) デフォルトでは Map randomly が選択 4. Mapping options で Linear か Affine を選択し その他オプションを任意で設定して Next をクリック Dec., 2015_V1 42
43 Map Reads to Reference Create reads track: Track 形式のマッピングデータを作成 デフォルトではチェック済み 基本的には Track 形式を使用 Create stand-alone and mapping: Stand-alone 形式のマッピングデータを作成 Create summary report: 解析結果をまとめたレポートを作成 デフォルトでは未チェック Create list of un-mapped reads: マッピングされなかったリード配列リストを作成 デフォルトでは未チェック 配列リストは De novo など別の解析で利用可能 5. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 6. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 43
44 Map Reads to Reference マッピングリードトラック ( サンプル名の後ろに Reads が付されます ) トラック ズームバー ツールバー 縮小して全体を表示 塩基配列が表示されるまで拡大 Dec., 2015_V1 44
45 Map Reads to Reference 背景に色がついている箇所 : リファレンス配列と異なる箇所 色が薄い箇所 : マッピングされていない領域 (unaligned ends) こうした領域は カバレッジの計算にも考慮されません リードの色は以下を表しています : 緑 : リファレンスのセンス鎖にマップされたリード 赤 : リファレンスのアンチセンス鎖にマップされたリード 青 : ペアとして認識されているリード 黄 : 非特異的にマッピングされたリード Dec., 2015_V1 45
46 Local Realignment: 原理 マッピングにおいて 各リードは最も高いアライメントスコアを示す場所にマップされます しかし 近傍のマッピング状況から そうした最も高いスコアでアライメントされたマッピングよりも よりもっともらしいマッピングが考えられる場合があります ローカルリアライメントでは よりもっともらしいマッピングを得るように それを部分的に補正します Reference Mapped reads 例えば Aに示すマッピングデータにおいて 上から第 1 2および5 番目のリードは 残りのリードがinsertionしている4 塩基 (GCCG) の領域を支持していません しかし Bのように これら第 1 2および5 番目のリードの4 塩基 (GCCG) を左にずらすと 他のリードと一致し よりもっともらしいマッピングになると考えられます このように ローカルリアライメントでは部分的にマッピングデータを部分的に補正します Dec., 2015_V1 46
47 Local Realignment 1. Toolbox から NGS Core Tools > Local Realignment を選択 ダブルクリック 2. Select read mapping 画面でマッピングデータを選択し Next をクリック Dec., 2015_V1 47
48 Local Realignment Realign unaligned ends: チェックした場合 Multi-pass realignment の回数分 unaligned ends の再アライメントを実施 デフォルトではチェックされ Multi-pass realignment に 2 が入力されています Guidance track track: 再アライメント時に 参照データとする変異データトラックを指定可能 dbsnp や InDels and Structural Variant ツールで取得した同一サンプルの SV データ Force realignment to guidance-variants: チェックした場合 再アライメントを 参照データと合致するよう強制的に実施 デフォルトでは未チェック 3. Realignment settings の各オプションを任意で設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 48
49 Local Realignment Create reads track: トラック形式のマッピングデータを作成 デフォルトではこちらが選択 Create stand-alone read mappings: Stand-alone 形式のマッピングデータを作成 Output track of realigned regions: 再アライメント箇所を示すトラックデータを作成 デフォルトでチェック済み 4. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 5. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 49
50 Local Realignment ローカルリアライメントされたマッピングトラック ( マッピングトラック名に locally realigned が付されます ) ローカルリアライメントされた領域を示すトラックデータ ローカルリアライメントの統計レポート リファレンスゲノムトラック ローカルリアライメントトラック マッピングリードトラック ( ローカルリアライメント済 ) 上は各トラックを Track List でまとめて表示させたものになります ローカルリアライメントトラックでは 補正された領域が確認できます Track List は Create Track List ツールから作成できます ( 後述 ) Dec., 2015_V1 50
51 Variant Detectors 変異検出用ツール Basic Variant Detection: 特殊な統計モデルを使用せずに SNV, Small InDel を検出します 設定を調整することで 検出可能な変異に制限を設けずに解析が可能です Fixed Ploidy Variant Detection: 確率モデルを用いてSNV, Small Indelを検出します パラメータで指定したPloidy( 倍数体 ) の値以上のアリルの変異を検出しません カバレッジ中に低頻度 (15% 以下 ) で存在する変異を検出しません Low Frequency Variant Detection: 確率モデルを用いて SNV, Small Indel を検出します カバレッジ中に低頻度で存在する変異の検出が可能です Dec., 2015_V1 51
52 Variant Detectors Basic Variant Detection: サンプルの倍数性や変異の頻度など データに制限を設けずに変異を検出したい場合に使用 Fixed Ploidy Variant Detection: サンプルの倍数性が既知で シークエンスエラーやマッピングアーティファクトを除外して変異を検出し たい場合に使用 Low Frequency Variant Detection: サンプルの倍数性が未知 または複数のサンプルが混在しており シークエンスエラーを除外して変異 を検出したい場合に使用 Dec., 2015_V1 52
53 Variant Detectors 1. Toolbox から Resequencing Analysis> Variant Detectors から任意の変異検出ツールを選択 ダブルクリック 2. Select read mappings 画面でマッピングデータ ( ローカルリアライメント済 ) を選択し Next をクリック Dec., 2015_V1 53
54 Variant Detectors Basic Variant Ploidy: 参照配列の倍数性を設定 Fixed Ploidy Variant Ploidy: 参照配列の倍数性を設定 Required variant probability (%): 変異の事後確率を設定 Low Frequency Variant Required significance (%): 変異がシークエンスエラーによるものでは無いと評価する閾値を設定 3. Variant Parameters の数値を任意で調整し Next をクリック Dec., 2015_V1 54
55 Variant Detectors Ignore positions with coverage above: 指定した値以上のカバレッジをもつ位置では 変異を検出しません Restrict calling to target regions: 指定した領域内に対してのみ 変異検出を実施します Ignore broken pairs: 変異検出の際 ペアリードの内 一方が失われたリード (broken pair) を無視します Ignore non-specific matches: No: 変異検出の際 非特異的リードを無視しません Reads: 変異検出の際 非特異的リードを無視します Regions: 変異検出の際 Minimum read length で指定した値よりも長い非特異的リードがマップされた場合 その領域から変異をコールしません Minimum coverage: 変異をコールする際に必要となる 最小カバレッジ数を指定します ( デフォルトは 10) Minimum count: 変異をコールする際に必要となる 変異を有するリード数の最小値を指定します ( デフォルトは 2) Minimum frequency (%): 変異をコールする際に必要となる 最低頻度 (count/coverage で計算 デフォルトは 35) Low Frequency Variant Detection ではデフォルトは 1 4. General filters の各オプションを任意に設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 55
56 Variant Detectors Quality filters: 塩基のクオリティに関するフィルターオプション Base quality filter: チェックすると 閾値に基づいてクオリティフィルタリングを実施 Neighborhood radius: 変異部位から検証する範囲 ( 塩基数 ) を指定 ( 必ず奇数 ) Minimum central quality: 変異が有すべき最小クオリティを指定 Minimum neighborhood quality: radius 内における 平均クオリティの最小値を指定 Direction and position filters: マップされたリードの方向 (Forward/ Reverse) に関するフィルターオプション Read direction filter: チェックすると 一方向のリードにのみ多数認められる変異を除外 Direction frequency (%) に 各方向のリードで変異が認められる最小頻度を設定 アンプリコンには適していません Relative read direction filter: チェックすると Read direction filter と同様のフィルタリングを統計的に実施 Significance (%) に閾値を設定 Read position filter: チェックすると リードの方向および変異の位置に基づいて 統計的にフィルタリングを実施 システマチックなエラーを除外することを目的とし ハイブリダイゼーションしたデータにおいて有効 各方向のリードを 5 つのセグメント ( 合計 10 セグメント ) に分割し 変異の分布が予測値とどの程度異なるかを検定 Significance (%) に閾値を設定 5. Noise filters の各オプションを任意に設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 56
57 Variant Detectors Remove pyro-error variants: チェックすると Roche 454 や Ion Torrent などの パイロシークエンサー特有のエラーを除外 In homopolymer regions with minimum length: 除外するホモポリマー領域で検出された InDel の長さの最小値を設定 With frequency below: 除外するホモポリマー領域で検出された InDel のカバレッジ全体に対する最低頻度を設定 5. Noise filters の各オプションを任意に設定し Next をクリック Dec., 2015_V1 57
58 Variant Detectors Create track: トラック形式の変異データを作成 デフォルトではこちらが選択 Create stand-alone read mappings: Stand-alone 形式の変異データを作成 6. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 7. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 58
59 Variant Detectors 変異トラック ( サンプル名の後ろに Variant が付されます ) テーブル表示に切り替え Dec., 2015_V1 59
60 Variant Detectors Type: 変異の種類 (SNV, Insertion, Deletion など ) Reference: リファレンスの塩基配列 Allele: 検出された塩基配列 Zygosity: 変異の接合性 (HeteroかHomoか) Count : マップされたリードのうち 変異を有するリードの数 Coverage : マップされたリード数 Frequency: 変異の頻度 Chromosome: 変異の検出された染色体番号 Region: 変異の位置 Count および Coverage について : Forward と Reverse リードがオーバーラップする場合 両者を合わせたフラグメントがカウントされます ; 2 リードで 1 フラグメントとなり 1 としてカウントされます Dec., 2015_V1 60
61 Annotation CLC Genomics Workbench では基本となる変異データに対して アノテーションツールを使用して様々なアノテーションをおこないます 遺伝子情報の付加 アミノ酸置換情報の付加 既知変異情報の付加 基本データ アノテーションデータ Dec., 2015_V1 61
62 Annotate with Overlap Information 1. Track Tools > Annotate and Filter から Annotate with Overlap Information を選択 ダブルクリック 2. Select a variant track or an annotation track 画面で変異トラックを選択し Next をクリック Dec., 2015_V1 62
63 Annotate with Overlap Information Gene トラック 3. Overlap track に Gene トラックを指定し Next をクリック Dec., 2015_V1 63
64 Annotate with Overlap Information 4. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 5. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 64
65 Annotate with Overlap Information 変異トラック ( サンプル名に AO が付加されます ) 変異データに 変異とオーバーラップする遺伝子情報が追加されます 青字は外部データベースにリンクしており クリックすることでアクセスします 遺伝子情報 Dec., 2015_V1 65
66 Amino Acid Changes 1. Resequencing Analysis > Functional Consequences から Amino Acid Changes を選択 ダブルクリック 2. Select variant tracks 画面で変異トラックを選択し Next をクリック Dec., 2015_V1 66
67 Amino Acid Changes CDS トラックを指定 mrna トラックを指定 ゲノムトラックを指定 Filter synonymous variants: チェックすると 同義性置換の変異を除外 Filter CDS regions with no variants: チェックすると 変異の認められなかった CDS 領域をトラックから除外 Genetic code: 使用する翻訳テーブルの設定 3. CDS mrna ゲノムトラックを設定し その他オプションを任意で設定して Next をクリック Dec., 2015_V1 67
68 Amino Acid Changes 4. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 5. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 68
![Amino Acid Changes 変異トラック ( サンプル名に AAC が付加されます ) アミノ酸置換や非同義性置換情報が追加されます アミノ酸置換情報 Coding region change: 何番目の塩基が置換したか表示 ( 例. c.[1531t>c]; coding DNAの1531 塩基目がTからCに置換 ) Amino acid change: 何番目のアミノ酸が置換したか表示 ( 例.](/docs-images/99/143141803/images/69-1.jpg "p.[ser511pro]; タンパク質の511 番アミノ酸がセリンからプロリンに置換 ) Non-synonymous: 非同義置換情報を表示 ( 変異が非同義置換であればYesと表示されます ) ~ in longest transcript: 転写産物が複数あるものの内 最も長い転写産物における置換情報が表示されます Dec., 2015_V1 69")
69 Amino Acid Changes 変異トラック ( サンプル名に AAC が付加されます ) アミノ酸置換や非同義性置換情報が追加されます アミノ酸置換情報 Coding region change: 何番目の塩基が置換したか表示 ( 例. c.[1531t>c]; coding DNAの1531 塩基目がTからCに置換 ) Amino acid change: 何番目のアミノ酸が置換したか表示 ( 例. p.[ser511pro]; タンパク質の511 番アミノ酸がセリンからプロリンに置換 ) Non-synonymous: 非同義置換情報を表示 ( 変異が非同義置換であればYesと表示されます ) ~ in longest transcript: 転写産物が複数あるものの内 最も長い転写産物における置換情報が表示されます Dec., 2015_V1 69
70 Annotate from Known Variants 1. Resequencing Analysis > Annotate and Filter Variants から Annotate from Known Variants を選択 ダブルクリック 2. Select variant tracks 画面で変異トラックを選択し Next をクリック Dec., 2015_V1 70
71 Annotate from Known Variants 既知の変異データを指定 Automatically join adjacent MNVs and SNVs: チェックした場合 隣り合う SNV や MNV を一つの MNV とする 3. Known variants track に既知変異トラックを指定し その他オプションを任意に設定して Next をクリック 上の例では既知変異データとして dbsnp を利用しています Dec., 2015_V1 71
72 Annotate from Known Variants 4. Result handling において データを保存するために Save を選択し Next をクリック 5. Save location for new elements において データの保存先を指定して Finish をクリック Dec., 2015_V1 72
73 Annotate from Known Variants 変異トラック ( サンプル名に KNOWN が付加されます ) rsid など dbsnp に登録されている情報が追加されます dbsnp 情報 他のデータを指定することで 様々な変異情報を追加することが可能です (HapMap や ClinVar など ) Dec., 2015_V1 73
74 Create Track List 各解析で取得されるトラックデータをリスト形式にまとめて表示することができます トラックリストは Create Track List ツールを使用することで作成します リストに含めるトラックのゲノムのビルドは一致している必要があります 例えば Hg19 のトラックと Hg38 のトラックを一つのトラックリストにすることはできません Dec., 2015_V1 74
75 Create Track List 各トラックはドラッグ & ドロップで並び替えることができます Dec., 2015_V1 75
76 Create Track List 変異トラックをダブルクリックしてテーブルを表示させ 任意の変異をクリクすると グラフ上の当該箇所にジャンプします Dec., 2015_V1 76
77 変異のフィルタリング 変異テーブルに含まれるアノテーション情報を基に フィルタリングを掛けることが可能です フィルタリングには テーブルにあるフィルター機能を使用します 1 クリック 2 条件設定 + ボタンで条件を追加 ボタンで条件を削除 Filter ボタンでフィルタリングの実行 Dec., 2015_V1 77
78 変異のフィルタリング : 非同義置換性変異の抽出 条件に一致した変異の数 Non-synoymous を選択 = を選択 Yes を入力 Dec., 2015_V1 78
79 変異データのエクスポート : サブセットデータの作成 フィルタリング後にそのままデータをエクスポートしても エクスポートデータには全ての変異が含まれてしまいます フィルタリングした変異のみをエクスポートする場合 一度サブセットデータを作成します 以下の例では非同義置換性変異のみのサブセットデータ作成を示しています 1. フィルタリング条件に合致した全データを選択 2. Create Track from Selection をクリック 3. 作成したサブセットを Save アイコンから保存 Dec., 2015_V1 79
80 変異データのエクスポート ツールバーにある Export アイコンから 様々なファイル形式でデータをエクスポートします 変異データをエクセルファイルとしてエクスポートすることが可能です 1. Export をクリック 2. リストから Excel を選択して Select をクリック 3. ウィザードに従ってデータをエクスポート Dec., 2015_V1 80
81 マニュアルダウンロード CLC Genomics Workbenchは本セミナーで紹介した以外にも多くの機能を搭載しています マニュアルでは搭載されているツールの機能や詳細が記載されています マニュアルは以下のリンク先より取得できます Dec., 2015_V1 81
82 セミナー案内 Filgen WEB セミナー 2016 年 1 月 29 日 ( 金 ), 16:00~16:40 Protein Lounge Pathway Database 操作ガイド WEB セミナー 2016 年 2 月初旬 CLC Genomics Workbench ウェブトレーニングセミナー : 遺伝子発現解析編 QIAGEN ハンズオントレーニング 2016 年 1 月 20 日 ( 水 ), 東京変異解析 &RNA-Seq 編 詳細の閲覧および参加申し込みは以下のウェブサイトよりおこなってください : Dec., 2015_V1 82
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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 CLC Genomics Workbench 使用ツール シークエンスデータのインポート NGS data import クオリティチェック QC for Sequencing Reads Trim Reads 参照ゲノム配列へのマッピング 再アライメント
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
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CLC Genomics Workbench ハンズオントレーニング変異解析編 株式会社キアゲングローバルイフォマティクスソリューション & サポートアプライドアドバンストゲノミクス 1 Genomics Workbench で可能な解析 新規生物種変異解析 ChIP-seq RNA-seq small RNA インポート インポート インポート インポート インポート Quality check
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
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
CLC Genomics Workbench ウェブトレーニングセミナー: 変異解析編
CLC Genomics Workbench ウェブトレーニングセミナー : 遺伝子発現解析編 12 th Feb., 2016 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 biosupport@filgen.jp Feb., 2016_V2 1 遺伝子発現解析概要 本日のセミナーにおける解析の流れ及び使用するツール名 ( 図中赤枠部分 ) Case Control インポート インポート インポート
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NGS データ解析入門 Web セミナー : De Novo シークエンス解析編 1 NGS 新規ゲノム配列解析の手順 シークエンス 遺伝子領域の検出 アセンブル データベース検索 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 前処理 コンティグ配列の作成 CLC Genomics Workbench 遺伝子領域の検出 Blast2GO PRO データベース検索
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
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CLC Genomics Workbench ~ アプリケーションおよびバージョン 8 新機能の紹介 ~ フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 (biosupport@filgen.jp) 1 本日の内容 1. CLC Genomics Workbench 概要 2. 基本機能 3. 解析アプリケーション 4. バージョン 8 新機能 : デモンストレーション ( 一部 ) 5. その他機能 6.
RNA-seq
CLC Genomics Workbench ハンズオントレーニング RNA-seq 株式会社 CLCバイオジャパンシニアフィールドバイオインフォマティクスサイエンティスト宮本真理 Ph.D. mmiyamoto@clcbio.co.jp 1 support@clcbio.co.jp 2 アジェンダ Genomics Workbench 概要 今日のデータ RNA-seq 解析 データインポート QC
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エピジェノミクス解析編 2016/08/10 Filgen ChIP-seq (Transfactor & Histone), Bisulfite webex seminar 株式会社キアゲンアプライドアドバンストゲノミクス宮本真理, PhD 1 アジェンダ ChIP-seq 解析 Transcription Factor ChIP-seq Histone ChIP-seq Bisulfite-seq
RNA-seq
RNA-seq 1 RNA-seq 解析フロー RNA-seq インポート クオリティチェック RNA-seq 発現差解析 この資料では RNA-seq からの説明となりますが インポート クオリティチェックについては サポート資料のページより内容をご確認いただけます 2 データ 発現解析用デモデータは 以下よりダウンロードいただけます ES 細胞 (ESC) と神経前駆細胞 (NPC) の発現解析を小さなデモデータで行えます
使いこなそう！CLC Genomics Workbench パート１ QCからトリミング
解析の詳細 宮本真理 Ph.D. シニアフィールドバイオインフォマティクスサイエンティスト CLCバイオジャパン mmiyamoto@clcbio.co.jp 1 はじめに 今日のセミナーでお話しすること データ解析の流れ 内部でのデータ処理の流れとその原理 今日のセミナーでお話ししないこと 詳細な使い方はお話ししませんが デモにてどのように実行可能かお話しします パラメータについては 必要な個所はスライドに含めています
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
次世代シークエンサーを用いたがんクリニカルシークエンス解析
次世代シークエンサーを用いた がんクリニカルシークエンス解析 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 (biosupport@filgen.jp) 1 がん遺伝子パネル がん関連遺伝子のターゲットシークエンス用のアッセイキット コストの低減や 研究プログラムの簡素化に有用 網羅的シークエンス解析の場合に比べて 1 遺伝子あたりのシークエンス量が増えるため より高感度な変異の検出が可能 2 変異データ解析パイプライン
nagasaki_GMT2015_key09
Workflow Variant Calling 03 長崎は遺伝研 大量遺伝情報研究室の所属です 国立遺伝学研究所 生命情報研究センター 3F 2F 欧州EBIと米国NCBIと密接に協力しながら DDBJ/EMBL/GenBank国際塩基配列データ ベースを構築しています 私たちは 塩基配列登録を支援するシステムづくり 登録データを活用するシステムづくり 高速シーケンス配列の情報解析 を行なっています
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
アノテーション・フィルタリング用パイプラインとクリニカルレポートの作成
アノテーション フィルタリング用パイプラインと クリニカルレポートの作成 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 (biosupport@filgen.jp) 1 クリニカルシーケンス解析パイプライン 1. リファレンスゲノム配列へのアライメント / マッピング 2. 変異の検出 3. アノテーション付けとフィルタリング 4. レポートの作成 2 臨床現場で活用する場合は シンプルな操作性で 高度な専門知識がなくても使用できる
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
AJACS18_ ppt
1, 1, 1, 1, 1, 1,2, 1,2, 1 1 DDBJ 2 AJACS3 2010 6 414:20-15:20 2231 DDBJ DDBJ DDBJ DDBJ NCBI (GenBank) DDBJ EBI (EMBL-Bank) GEO DDBJ Omics ARchive(DOR) ArrayExpress DTA (DDBJ Trace Archive) DRA (DDBJ
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V1 次世代シークエンサ実習 II 本講義の内容 Reseq 解析 RNA-seq 解析 公開データ取得 クオリティコントロール マッピング 変異検出 公開データ取得 クオリティコントロール マッピング 発現定量 FPKM を算出します 2 R N A - s e q とは メッセンジャー RNA(mRNA) をキャプチャして次世代シーケンサーでシーケンシングする手法 リファレンスがある生物種の場合
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Ion Reporter ソフトウェアデモンストレーション Ion AmpliSeq Comprehensive Cancer Panel を用いたがん部および非がん部の体細胞変異比較解析 1 Ion Torrent システムを用いた実験例 Ion AmpliSeq Comprehensive Cancer Panel を 2 サンプル実施 ランレポート ランレポート サンプル 1 サンプル 2 2
1. MEGA 5 をインストールする 1.1 ダウンロード手順 MEGA のホームページ (http://www.megasoftware.net/index.php) から MEGA 5 software をコンピュータにインストールする 2. 塩基配列を決定する 2.1 Alignment E
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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
Maser - User Operation Manual
Maser 3 Cell Innovation User Operation Manual 2013.4.1 1 目次 1. はじめに... 3 1.1. 推奨動作環境... 3 2. データの登録... 4 2.1. プロジェクトの作成... 4 2.2. Projectへのデータのアップロード... 8 2.2.1. HTTPSでのアップロード... 8 2.2.2. SFTPでのアップロード...
V1 ゲノム R e s e q 変異解析 Copyright Amelieff Corporation All Rights Reserved.
V1 ゲノム R e s e q 変異解析 本講義にあたって 代表的な解析の流れを紹介します 論文でよく使用されているツールを使用します コマンドを沢山実行します スペルミスが心配な方は コマンド例がありますのでコピーし て実行してください マークのコマンドは実行してください 実行が遅れてもあせらずに 応用や課題の間に追い付いてくだ さい 2 本講義の内容 Reseq解析 RNA-seq解析 公開データ取得
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CLC Microbial Genomics Module 株式会社キアゲングローバルインフォマティクスソリューションズ & サポートアプライドアドバンストゲノミクス宮本真理 Ph.D. Filgen WebEx seminar, 2015/07/16 (2015/07/30) 1 Agenda メタゲノミクス解析 製品概要 機能紹介 デモ Filgen WebEx seminar, 2015/07/16
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デザイン ID の確認法 SureDesign version 3.0 2015/4/15 予告無くソフトウェアのアップデートを行う場合があります そのため 本資料とソフトウェア画面が異なる場合があります ご了承ください 最新資料ダウンロードサイト ;http://www.chem-agilent.com/contents.php?id=1002474 Page1 目次 ファイルダウンロード方法 1
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V1 次世代シークエンサ実習 II 本講義にあたって 代表的な解析の流れを紹介します 論文でよく使用されているツールを使用します コマンドを沢山実行します スペルミスが心配な方は コマンド例がありますのでコピーして実行してください /home/admin1409/amelieff/ngs/reseq_command.txt マークのコマンドは実行してください 実行が遅れてもあせらずに 応用や課題の間に追い付いてください
UCSC ゲノムブラウザチュートリアル UCSC ゲノムブラウザはゲノム解読がなされている真核生物を対象として自動アノテーションを行い その結果をデータベースとして公開している UCSC が進めているプロジェクトです NCBI MapViewer のようにゲノムベースでその上にアノテーションされている遺伝子などの情報を閲覧すると共に ホモロジー検索や必要なデータのダウンロードなどの機能を提供しています
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Eschart マニュアル 株式会社スマートエナジー研究所 Version 1.0.0, 2018-09-26 目次 1. 概要........................................................ 1 2. 各部名称 概要................................................. 2 3. 基本操作.....................................................
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EndNote basic( 応用編 ) 1 EndNote basic 操作方法 ( 応用編 ) 1. 参考文献リスト作成方法 ( プラグイン利用 ) 共有文献の引用参考文献スタイルの変更引用した文献のリスト削除 Word マクロを取り除く方法参考文献リストのレイアウト変更 Word プラグインを使わず参考文献リストを作成する方法文献リストのみの出力文献情報のファイル出力 2. Manuscript
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Ion AmpliSeq TM データ解析基礎 ~ 次世代シーケンサによる変異検出 ~ ライフテクノロジーズジャパンテクニカルサポート Oct 2013 アジェンダ Ion Torrent データ解析概略 Torrent Variant Caller - 変異の検出 - 実行手順 -パラメータの設定 - 実行結果 リファレンスとターゲット領域の登録 Ion Reporter - 変異の絞り込みとアノテーション
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クイックレファレンスガイド基本操作がわかる! すぐに使える!! バージョン 17 2013 年 8 月 1 日 ユサコ株式会社 で何ができる? 文献情報の収集と管理 ドラッグ & ドロップで簡単グループ分け キーワードによる自動振り分けも便利 プロジェクトや分類別にグループ作成 オンラインデータベースや電子ジャーナルから文献情報を簡単取り込み PDF から文献情報作成 手入力も可 評価レートをマーク
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PowerPoint プレゼンテーション
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eservice ご利用の手引き ソフトウェア エー ジー株式会社グローバルサポート Page 1 eservice eservice は弊社サポート WEB サイト EMPOWER のサービスです お客様は eservice にて サポートインシデントの発行と管理を行うことができます eservice では お客様に以下のサービスをご提供致します - サポートインシデントの検索と閲覧 - サポートインシデントの新規作成と更新
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GeneSpring GX11.0.2 ビギナーズガイド Agilent 1 色法 2 条件の比較繰り返し実験あり 適用 薬剤非投与と投与の解析 Wild type と Knock out の解析 正常細胞と病態細胞の解析 など ビギナーズガイドは 様々なマイクロアレイの実験デザインがあるなかで 実験デザインの種類ごとに適切なデータ解析の流れを 実例とともに紹介するガイドブックです ご自分の実験デザインに適合したガイドをお使いください
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EBSCOadmin 利用統計設定方法 EBSCOadmin 内の Report & Statistics 機能をご利用頂くことで セッション別 発信元の IP アドレス別 デー タベース別 最も多く検索された雑誌タイトルなどに限定して ユーザーのデータベース利用頻度を把握すること ができます ここでは 基本的なデータベースの利用統計レポートの作成方法をご説明します 利用統計を設定する (=Standard
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GCCGTAGCTACCTTTACAATA GCCGTAGCT AGCTACC GCTACCTTT CCTTTAC CTTTACAATA GCCG CCGT CGTA GTAG TAGC AGCT AGCT GCTA CTAC TACC GCTA CTAC TACC ACCT CCTT CTTT CCTT CTTT TTTA TTAC CTTT TTTA TTAC TACA ACAA CAAT AATA
スライド 1
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6 RapidApps を使ったスピーディーなアプリ開発 1 課題手順 RapidApps でアプリを開発する 開発した Kiosk アプリの動作を確認する 2 RapidApps でアプリを開発する (1) Bluemix RapidApps は Web やモバイル アプリをスピーディーに設計 / 開発し Bluemix にデプロイすることができるビジュアル開発ツールです ここでは RapidApps
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Thermo Fisher Connect Relative Quantification 操作簡易資料 http://www.thermofisher.com/cloud 使用には事前登録が必要になります 画面は予告なく変わることがあります The world leader in serving science Thermo Fisher Connect とは? キャピラリシーケンサ リアルタイム
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シングルセル RNA-Seq のための 情報解析 フィルジェン株式会社バイオサイエンス部 (biosupport@filgen.jp) 1 シングルセル RNA-Seq シングルセル RNA-Seq のデータ解析では 通常の RNA-Seq データの解析手法に加え データセット内の各細胞の遺伝子発現プロファイルの違いを俯瞰できるような 強力な情報解析アルゴリズムと データのビジュアライズ機能を利用する必要がある
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イルミナテクニカルセミナー session3 Illumina Experiment Manager の使い方 サービス サポート部テクニカルサポートサイエンティスト渡辺真子 2011 Illumina, Inc. All rights reserved. Illumina, illuminadx, BeadArray, BeadXpress, cbot, CSPro, DASL, Eco, Genetic
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目次 ページ 1. 本マニュアルについて 3 2. 動作環境 4 3. ( 前準備 ) ライブラリの解凍と保存 5 4. モデルのインポート 6 5. インポートしたモデルのインピーダンス計算例 8 6. 補足 単シリーズ 単モデルのインポート お問い合わせ先 21 2
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PowerPoint プレゼンテーション
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141025mishima
NGS (RNAseq) »NGS Now Generation Sequencer»NGS»» 4 NGS(Next Generation Sequencer) Now Generation Sequencer http://www.youtube.com/watch?v=womkfikwlxm http://www.youtube.com/watch?v=mxkya9xcvbq http://www.youtube.com/watch?v=nhcj8ptycfc
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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
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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
intra-mart Accel Platform — ViewCreator ユーザ操作ガイド 第6版
Copyright 2012 NTT DATA INTRAMART CORPORATION 1 Top 目次 intra-mart Accel Platform ViewCreator ユーザ操作ガイド第 6 版 2016-04-01 改訂情報 ViewCreator について基本的な設定データ参照一覧リスト集計クロス集計とグラフ集計データ参照へのショートカットスマートフォンからの参照 2 改訂情報
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
レポートでのデータのフィルタ
フィルタのタイプ, 1 ページ 日付の範囲フィルタの設定, 2 ページ 値リストまたはコレクション フィルタの設定, 3 ページ 詳細フィルタの設定, 5 ページ フィルタのタイプ フィルタのタイプは [基本フィルタ Basic Filters ] と [詳細フィルタ Advanced Filters ] の 2 種類から選択できます [基本フィルタ Basic Filters ] [基本フィルタ
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NGS をはじめよう!RNA-Seq 入門 ( キットの選び方 実験デザイン ) April 18, 2014 米田瑞穂イルミナ株式会社テクニカルアプリケーションサイエンティスト 2012 Illumina, Inc. All rights reserved. Illumina, illuminadx, BaseSpace, BeadArray, BeadXpress, cbot, CSPro, DASL,
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筑波大学様向け RefWorks 講習会 2019 年 5 月 15 日 本日のセッションの内容 RefWorks のご紹介 1. RefWorks とは 2. RefWorks のコンセプト 3. アカウント作成 & ログイン方法 4. データを取り込む CiNiiから ProQuestから Google Scholar から 5. 取り込んだデータを編集する 6. フォルダに分類する 7. フォルダを共有する
FA/LAインストールガイド(トライアル版)
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MiSeqのランのセットアップ時・開始時 に起こるトラブルの対処方法
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TIBCO Spotfire Analyst with Lead Discovery Personal Subscription インストールマニュアル パーキンエルマージャパンインフォマティクス事業部 2014/01/22 PKJINF-140001 1 2009 2014 PerkinElmer TIBCO Spotfire Analyst with Lead Discovery Personal
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利用統計を取得する 様々な側面からユーザーの利用状況を把握することができますここでは 基本的な利用統計レポートの作成方法をご説明します ( この項目は日本語表示に対応しておりません ) 1. Overview[ 概要 ] Quick Actions [ クィックアクション ] カテゴリ内にある Full Text Finder Reports[Full Text Finder レポート ] を選択して下さい
MSDM_User_Manual_v0.2.1-B-1
MAPLE Submission Data Maker Ver. 1.0 インストールマニュアル JAMSTEC 11/15/2018 目次 1. はじめに... 3 2. 動作環境... 3 3. Windows OS 上での MSDM のインストール... 4 3.1. VirtualBox のインストール... 4 3.2. MSDM 仮想サーバーのセットアップ... 6 4. Mac OS
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![図 1 アドインに登録する メニューバーに [BAYONET] が追加されます 登録 : Excel 2007, 2010, 2013 の場合 1 Excel ブックを開きます Excel2007 の場合 左上の Office マークをクリックします 図 2 Office マーク (Excel 20](/thumbs/92/109963601.jpg "図 1 アドインに登録する メニューバーに [BAYONET] が追加されます 登録 : Excel 2007, 2010, 2013 の場合 1 Excel ブックを開きます Excel2007 の場合 左上の Office マークをクリックします 図 2 Office マーク (Excel 20")
BayoLink Excel アドイン使用方法 1. はじめに BayoLink Excel アドインは MS Office Excel のアドインツールです BayoLink Excel アドインは Excel から API を利用して BayoLink と通信し モデルのインポートや推論の実行を行います BayoLink 本体ではできない 複数のデータを一度に推論することができます なお現状ではソフトエビデンスを指定して推論を行うことはできません
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NGS_KAPA RNA HyperPrep Kit
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PDF 閲覧ソフトの定番ソフトです ダウンロード インストールと基本的な操作方法を図解します Windows 10, 8.1 及び 7 での操作の図解です Windows 10 でインストールし操作する方法図解 Windows 8.1 でのインストールの方法図解 Windows 7 でのインストールの方法図解 古いバージョンを使いたい時は Acrobat Reader XI, X 性能が良くてタブ式の
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MEGA5 と Perl を用いた 分子進化解析の基礎 野澤昌文 2012 年 1 月 16 日基礎生物学研究所 ハンズオンセミナー 1 分子進化研究における一般的手法 相同な配列の比較 塩基配列 配列名塩基配列 A A T G G T A C A C B A T G A T A C A C C A T G G T A C A T アミノ酸配列 配列名 アミノ酸配列 A Met Val His B
GenBank クイックスタート GenBank は NLM/NCBI にて維持管理されている核酸配列データベースです また GenBank は EMBL, DDBJ と三極間で連携しながら国際核酸配列データベースを共同で構築しています これら三機関はデータを日々交換し続けており その規模は 160000 種にも及ぶ生物種の塩基配列から成り立つまでになっています この GenBank クイックスタートでは
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EndNote Web In the ISI Web of Knowledge このプレゼンテーションでは Web of Knowledge に新しく搭載された EndNote Web についてご紹介します 1 EndNote Web EndNote Web の概要 Web of Knowledge/EndNote Web のユーザ登録する Web of Knowledge レコードを EndNote
ACD/1D NMR Processor:基本トレーニング
Quick Start Guide ACD/1D NMR Processor: 基本トレーニング Version 12 富士通株式会社 TC ソリューション事業本部 計算科学ソリューション統括部 目次 はじめに... 2 Raw データのインポート... 2 スペクトルデータをインポートするには... 2 フーリエ変換, ベースライン補正, フェーズ補正... 3 フーリエ変換 ベースライン補正 フェーズ補正を自動実行するには...
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Stand-Alone Digital Video Recorder Advanced MPEG-4 DVR 16 Channel Models クライアントソフト 再インストールマニュアル くまざわ書店専用 日本語版 1 V1.07-n307 This document contains preliminary information and subject to change without notice.
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スプリット演算器 MFS2 用コンフィギュレータソフトウェア MFS2CFG バージョン 0.02 取扱説明書 1/10 NM-9307 改 2 1. はじめに 本書は スプリット演算器 MFS2 用コンフィギュレータソフトウェア の取扱方法 操作手順 注意事項などを説明したものです Windows の操作や用語を理解している方を前提にしています Windows の操作や用語については それぞれのマニュアルを参照してください