実験医学別冊:大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析〜解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす
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実験医学別冊

大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析

解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす

  • 河野暢明/編
  • 2025年06月30日発行
  • B5判
  • 349ページ
  • 付録:スクリプト
  • ISBN 978-4-7581-2282-5
  • 5,940(本体5,400円+税)
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第1章 ゲノム

本章の目的

de novo ゲノムシークエンスで新たにゲノム配列を決定した際,まず行われるファーストアクションは決定されたゲノム配列の質評価である.これはそのゲノムをどのような研究目的に基づいて決定されたかに依らず,ほとんどのケースで必要最低限求められる初期解析となる.本章ではゲノムアセンブリと遺伝子アノテーションまでが完了したドラフトゲノムを手に入れた地点をスタートとし,…

河野暢明

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シングルセル,メタゲノムseq,プロテオームなどの膨大なデータは『図』として可視化してこそ,真価が引き出されます.UMAP,MAプロット,ヒートマップ…本書では生成AIの力を借りながら自分で思いのままに可視化する方法を解説します!作図プロセスを通してデータの核心を掴み,より本質的な研究に進みたいあなたへ

目次

はじめに【河野暢明】

本書の使い方

プログラミングの基本事項【河野暢明】

第Ⅰ部 生命科学データ別にファーストアクションを学ぶ

第1章 ゲノム【河野暢明】

はじめに
1 ゲノム統計値
2 コンタミネーション評価

第2章 トランスクリプトーム【河野暢明,山本フィリップ】

はじめに
1 遺伝子発現の定量,発現変動遺伝子の抽出,機能解析
2 ドットプロット
3 バブルプロット
4 ネットワーク
5 ウェブアプリケーションの紹介

第3章 メタゲノム/16S rRNA アンプリコンシークエンスデータ【平岡聡史】

はじめに
1 シークエンスデータのクオリティコントロール(QC)
2 全メタゲノムに対する配列データのカバレッジ推定
3 群集構造解析
4 NMDS(非計量多次元尺度構成法)解析
5 遺伝子機能アノテーション
6 メタゲノムアセンブリ
7 MAGの構築と系統推定
8 16S rRNAアンプリコン配列解析

第4章 ChIP(クロマチン免疫沈降)-seq【大島 拓,深町和貴】

はじめに
1 ピークの検出
2 ピーク位置の推定とコンセンサス配列の決定
3 複数のChIP-seqデータの比較
まとめ

第5章 Hi-Cデータ【竹俣直道】

はじめに
1 データのクオリティチェックのためのcis相互作用定量
2 ヒートマップによるHi-Cコンタクトマップの可視化
3 サンプル間での相互作用の変化の可視化
4 A/Bコンパートメントの形成パターンの可視化
5 サドルプロットを用いたA/Bコンパートメント強度の解析
6 insulation scoreのプロット1
7 insulation scoreのプロット2
8 contact probabilityのプロット
9 contact probabilityの一次導関数解析

第6章 シングルセルトランスクリプトーム 〜公開データとの統合・比較解析【佐伯憲和】

はじめに
モジュールインポート・環境準備
1 取得データ(クエリデータ)の解析
2 リファレンスデータへのマッピング
3 統合・ラベル転移データを用いた発現プロファイル比較

第7章 プロテオーム 〜網羅的なタンパク質解析と図表作成・データ登録【岩崎未央】

はじめに
1 Perseusを用いたPCA解析とクラスタリング解析の可視化
2 質量分析データのリポジトリ登録

第8章 顕微鏡データ 〜デジタルステイニングによる細胞核の可視化と形態解析【増田正人,山中大介,宮本崇史】

はじめに
1 市販の画像解析ソフトウェアを用いたデジタルステイニング
2 Pythonを用いた核の画像の二値化
3 Pythonを用いた核の形態の解析
4 Pythonを用いた核の形態情報のUMAPによるクラスタリング

第9章 高速原子間力顕微鏡(AFM)データ【西口茂孝】

はじめに
1 高速AFM画像の見方と表示方法
2 高速AFM画像の質の評価
3 高速AFM画像の前処理
4 分子の大きさの解析
5 分子の高さの解析
6 分子の動きの解析

第Ⅱ部 LLMとの対話を通じて理想のデータビジュアルをつくる

第1章 データから適切なグラフを選ぶ方法【中川 恒】

はじめに
1 データ可視化手法を探索する
2 データ可視化にChatGPTを利用する
3 ChatGPTを用いたデータ解析や可視化時の注意点

第2章 環状ゲノムマップ 〜Circosを用いた作成方法【竹川瑠華】

1 環状ゲノムマップの読み方と読み取れる情報
2 環状ゲノムマップが用いられるシーンとCircosの概要
3 Circosで描画を行う手順

第3章 ヒートマップ【藤本悠人】

はじめに
1 ヒートマップ作成の準備
2 使用データの準備
3 ヒートマップの作成

第4章 主成分分析(PCA)【山本フィリップ】

はじめに〜主成分分析(PCA)とは
1 メタボロミクスのPCA
2 シングルセルプロテオミクスのPCA

第5章 注釈付き系統樹【荻野 馨,河野暢明】

はじめに
1 注釈付き系統樹の読み方
2 注釈付き系統樹の作成

第6章 ChIP(クロマチン免疫沈降)-seqピーク解析【中川 恒】

はじめに
1 ChIP-seq解析の図の読み方
2 ChIP-seq解析とは
3 実行コード
4 WashU Epigenome Browserでの可視化

第7章 UMAP・Trajectory解析 〜シングルセルRNA-seqデータの描画【増井真那】

はじめに
1 次元削減手法の概要
2 UMAPプロットの作成
3 次元削減後の解析(シングルセルTrajectory解析)

第8章 MAプロット・Volcanoプロット 〜RStudioを使用した遺伝子発現変動を示す図の描き方【松本美亜,河野暢明】

はじめに
1 DEG解析とは
2 MAプロット
3 Volcanoプロット

索引

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  • 【本書名】実験医学別冊:大規模データで困ったときに、まず図を描くことからはじめる生命科学データ解析〜解析のゴールドスタンダードを学び、生成AIとの対話でPython・Rを使いこなす
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