バイオインフォマティクス

こんにちは、データ受託解析チームのtsuyuhです。 受託解析では、お客様のご要望に沿った様々な図を作成します。 解析中に出た図たちは最終的に報告書として綺麗にまとめる訳ですが、後々に論文等で"映える"ようにプロットの大きさや色などを密かに工夫しています。 例えば、プロットの色は使うツールによって自動的に塗られることが多いですが、複数のツールを使って様々な図を作成するとどうしても配色が異なってしまいます。 ところが、手動で塗ろうとしても色名が分からず、最後に図を並べたら微妙に違う色になっていてモヤモヤする、なんてことも多いんじゃないでしょうか。 そこで今回は、シングルセルRNA-seq解析 で…

データ受託解析チームのkuboです。 データ解析受託担当ですが、トレーニングや、データ解析のお困りごとの相談にお答えするコンサルにも顔を出すことがあります。 scRNA-seq解析の定番であるSeuratを使ったデータ解析のトレーニングやコンサルでは、主にscRNA-seq解析においてよく使用されるRパッケージSeuratの使用方法をご紹介しています。 Seuratを使用した複数のデータセットを統合する手順について 「IntegrateDataによる統合とmergeによる統合の違いは何か」 というご質問を何度かいただいたことがあるので、簡単に説明します。 IntegrateDataによる統合 …

こんにちは。Fukuです。 シングルセルRNA-seq解析 プログラムのSeuratでデータ解析をするとき、 正規化、スケーリング、主成分分析など様々な値が作成されていきますね。 その後、解析前の元データを呼び出すにはどうしたらよいでしょうか？ ⇒ 下記コマンドで元データの参照が可能です。 > library(Seurat) > pbmc@assays$RNA@counts 詳細 シングルセルゲノミクス解析のRパッケージ Seuratを用いた解析について説明します。 CRAN - Package Seurat Webサイト まず、Seuratオブジェクトにはslotという、様々なデータを格納す…

Fukuです。こんにちは。 NGS解析 で浮かんだ疑問を解決するコマンドを紹介します。 今日の目的 Whole Genome Sequenceや Whole Exome Sequenceにおいて NGSシーケンサのアラインメントファイル（BAM, SAM）から、「Depthが10以上のゲノム領域」を示す領域ファイル（BED）を作成します。 BAM ↓ chr1 65838 65942 chr1 65948 65963 chr1 69470 69602 ... これを例えば、「Depthが10未満の領域は下流解析から除く」という目的に利用できます。（この目的なら、ほかの方法もありますが） 方法 …

こんにちは。 今回はバイオインフォマティクス・トレーニングで質問をいただいた、データベースについてのお話です。 16S rDNA メタゲノム解析のtaxon分類において、 Qiime2でダウンロードできるデータベースには SILVAとGreengenesがあります。 含まれるリボソームRNAの領域と、生物ドメインが異なります。 SILVAのほうが広い範囲をカバーしています。 腸内細菌叢 のデータ解析であれば、どちらを利用しても差し支えなさそうです。 SILVA スモールサブユニット(16S/18S)・ラージサブユニット(23S/28S)のrRNA配列 を保有する。 生物種は細菌・古細菌・真核生…

最近、とても嬉しいことに共同研究を持ちかけられる機会が増えてきたのである。とは言っても「えっ？ちょっともう、また？もう！みんな僕のことが好きなんだから！」くらいの頻度ではなく、ぽつぽつと、である。ぽつぽつとではあるんだけど、その多くが「mRNA-Seq ができるんだよね？こういうデータを取りたいんだけど解析をやって（教えて）もらっても良い？」という感じ。こういう風に声をかけてもらえるのは自分のこれまでの経験が役に立っているのを直に感じることができるのでとても嬉しい。このスキルは自分が科学界で生き残るための固有スキルとして確保しておいても良いかなとも思ったけども、太っ腹な僕はこのスキルを共有する…

ReseqやRNA-seq他、多くのNGS解析において欠かせないのが、reference genome、参照ゲノム塩基配列です。 NGS解析のワークフローはおおよそこんな感じです。 解析フロー https://biosciencedbc.jp/gadget/human/20160725_amelieff_20160803.pdf まずはシークエンスデータをゲノム参照配列にマッピングしてから、変異や発現量定量などを行うという流れは、どんな解析でも共通しています。 このマッピング以降の解析では、どのゲノムビルドバージョンで作成されたデータを扱っているのかは非常に重要な情報になります。 生物のゲノム…

更新日：2022年12月8日（初回投稿） 著者：中央大学 理工学部 物理学科 教授 田口 善弘前回は、メタボローム（代謝物）を取り上げ、人体の代謝の仕組みと、バイオインフォマティクスとの関係を解説しました。今回は、連載の最終回として少し趣向を変え、未来志向の話をします。それは同時に、バイオインフォマティクスの最先端についての話でもあります。技術資料ダウンロード (ログイン) 1. エピジェネティクス 2. エピトランスクリプトーム 3. マルチオミックス解析 イプロス 技術資料ダウンロード 1. エピジェネティクスエピジェネティクスは、エピ（超えた、後の）、ジェネティクス（遺伝学）を起源とし、…

" [HTML] Identification of the effects of COVID-19 on patients with pulmonary fibrosis and lung cancer: a bioinformatics analysis and literature review Y Li, L Niu - Scientific Reports, 2022 … Idiopathic lung fibrosis (IPF) and various lung cancers (primary and metastatic) become risk factors for co…

はじめに 用語 GRCh38 / GRCh37 / hg38 / hg19 VCF SNVとINDEL exome (エクソーム) データを取得した過程 はじめに 私はアルゴリズム・データ構造系の人なのでバイオインフォマティクスには詳しくない。 だが、圧縮文字列索引の性能評価を行うにあたって、ヒトゲノム、特に1000 Genomes Project (以下1KG)から取得した大量の配列を連結した文字列としてのヒトゲノムには大きな魅力がある。 なぜなら、以下の条件を満たすため。 非常に巨大なデータで 反復が非常に多く(圧縮しやすい) indexingに実用的な意味がある その一方で、いざ実物の塩…

前回cake-by-the-river.hatenablog.jp 今回は、今後頻繁に利用される自然言語処理のアーキテクチャである Transformer を紹介します。(Multi-Head) Attention からザックリですが解説を試みます。 Transformer 元論文： arxiv.orgTransformer は Google が 2017年に発表したモデルで、それまで LSTM や GRN など RNN ベースのモデル（および Encoder-Decoder モデル）が主流だった自然言語処理の深層学習に対して、Attention メカニズムのみを利用した単純な構造であり、より…

特発性肺線維症( idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) )関連の学術的情報収集してシェアしています。Google Scholar SearchのUpdateを定期的に掲載していますGoogleのAIが一定の重み付けはしているとは思いますが、玉石混交です。 " Bioinformatic identification and analysis of immune-related chromatin regulatory genes as potential biomarkers in idiopathic pulmonary fibrosis K Li, P L…

更新日：2022年10月27日（初回投稿） 著者：中央大学 理工学部 物理学科 教授 田口 善弘前回まで、デジタル情報処理系としてのゲノムについて説明しました。DNAの配列情報をあたかもコンピュータのプログラムのように扱うことで、情報科学的なアプローチが可能になりました。そこがまさにバイオインフォマティクスの真髄です。今回は、DNA→RNA→タンパク質というセントラルドグマの末端に位置するタンパク質について解説します。技術資料ダウンロード (ログイン) 1. デジタルとアナログをつなぐ 2. タンパクの立体構造～AlphaFold2の衝撃～ 3. 薬とは イプロス 技術資料ダウンロード 1. …

バイオとITの融合企業であるCOGNANOで主に機械学習の基盤整備を担当しているtokibiです。この記事では、私のようなソフトウェア開発を中心にキャリアを積んできたITエンジニアが、COGNANOでどのような業務を行っているかのご紹介もかねて、機械学習のワークフロー改善の中で取り組んでいる内容についてお話できればと思います。 COGNANOにおける機械学習の取り組み COGNANOでは、アルパカが生成するVHH抗体の情報を元に教師データを作成し、抗原抗体の相互作用を予測する深層学習モデルを構築するという試みに取り組んでいます。2010年にVHH抗体の可能性に着目して以来、バイオチームでは長年…

インドや中国などの発展途上国におけるバイオテクノロジー部門の成長は、政府の有利なイニシアチブによって市場が牽引されています。政府の活動は、医薬品規制システムの近代化、臨床試験の標準化、償還規則の強化、製品承認プロセスの迅速化を目的としており、これらすべてが魅力的な開発の可能性を約束しています。低分子は、8 つの大きな分子 (バイオテクノロジー) と比較して、約 22 の米国 FDA の承認を得て、医薬品化合物のパイプラインを支配していました。10 種類の医薬品のうち約 4 種類がバイオテクノロジー由来であり、オーファン ドラッグや個別化医療の需要が高まっていることが原因である可能性があります。…

NGS ベースの診断の需要は、1 人あたりの GDP の上昇、生活水準の向上につながる家計の可処分所得、および座りっぱなしのライフスタイルにより、増加傾向にあります。その結果、世界中で急速に増加している高齢者人口の間で、がんやその他の加齢に伴う疾患の発生率が増加しています。これにより、世界中の次世代シーケンシング市場の成長が促進されます。たとえば、2020 年には世界で推定 1,930 万件の新たながん症例 (非黒色腫皮膚がんを除くと 1,810 万件) と、ほぼ 1,000 万件のがんによる死亡 (非黒色腫皮膚がんを除くと 990 万件) が発生しています。世界の人口。 さらに、政府および民…

更新日：2022年9月30日（初回投稿） 著者：中央大学 理工学部 物理学科 教授 田口 善弘前回は、ゲノムとは何かを解説しました。今回は、セントラルドグマにおける情報の流れの中間に存在するRNAについて説明します。技術資料ダウンロード (ログイン) 1. ジャンクではなかったジャンクDNA 2. マイクロRNA 3. mRNAワクチンとは イプロス 技術資料ダウンロード 1. ジャンクではなかったジャンクDNADNAは情報を記録するという明確な機能を持ち、タンパク質は、実際に人体組織の生成を担う機能を持ちます。その両者の間にある中間体がRNAです（第2回参照）。いったい、なぜRNAの存在が必…

[EU]査察報告書 -ラトビア―飼料の衛生に関する公的管理 Latvia 2022-7430―Official controls on feed hygiene 23/09/2022 https://ec.europa.eu/food/audits-analysis/audit_reports/details.cfm?rep_id=4519 2022年5月10日～24日に実施した、飼料の衛生分野の公的管理に関するラトビアの査察結果。ラトビアの飼料の公的管理計画は、リスクに基づいて十分に文書化されており、事業者の関連する法の条件への準拠を十分検証できている。だが、ハザードの特定、混合物の均一性に…

＊お知らせ：これまでなるべくブログを毎日投稿するようにしていましたが、少し時間にゆとりを持って記事を書きたいと思いますので、今後は数日置きに投稿しようと思います。 バイデン大統領は、9月12日、EO14081に署名したそうです。これは、米国のバイオテクノロジー産業を強化しようとするもののようなのですが、”イスラエルの知識人ユヴァル・ノア・ハラリが推進するハッカブルヒューマンの概念と奇妙に呼応している”そうです。ハラリ氏は、COVID-19ワクチンを「皮膚の下での監視」を促進するツールと言っています。これはどういう意味なのでしょうか。ワクチンの中にICチップが入っていたのかもしれません。 そして…