10月, 2022 | amelieff

2022.10.31

WET&DRYベストプラクティスセミナー「幹細胞研究・免疫研究に活かすシングルセル解析」

概要

　WET&DRYベストプラクティスセミナーは、技術テーマに関する実験からデータ解析までの一連の技術をお伝えするイベントです。注目している技術について、導入や比較検討するために、効率よく情報収集されたいみなさまに概況やエッセンスをお伝えしていきます。

　近年、シングルセルRNA発現解析が非常に注目されています。臨床研究においても組織レベルから細胞レベルまで解析が可能となったため、免疫研究や幹細胞研究、発生研究やがん研究に活用されています。
　本セミナーでは、NGS受託企業であるノボジーン社より、シングルセルRNA発現解析について、サンプル調製からライブラリー化、NGS測定までをご紹介していただきます。続いて、アメリエフより、シングルセルRNA発現データ解析の事例やバイオインフォマティクス環境構築についてご紹介します。

▼オンデマンド動画を視聴する▼

プログラム

16:00～16:05	開会のご挨拶
16:05～16:10	リーズナブルにNGSを提供するノボジーンのご案内ノボジーン株式会社代表執行役社長　片桐友二
16:10～16:30	シングルセル解析におけるサンプル準備および注意事項ノボジーン株式会社テクニカルセールススペシャリスト　孫帥本セミナーでは、サンプル準備の方法からシーケンスデータ取得までの流れについてご紹介いたします。シングルセル解析に適したサンプルをご用意する際の注意事項、避けたい事例についてもご説明いたします。
16:30～16:50	シングルセルRNA発現データ解析におけるバイオインフォマティクスアメリエフ株式会社代表取締役社長山口昌雄本セミナーでは、シングルセルRNAデータ解析の手法や実際の手順を紹介し、公開データとSeuratを用いた基本的なデータ解析について、クラスタリングや細胞種の同定を中心に解説します。加えて、データ解析環境の構築についてご説明いたします。
16:50～17:00	質疑応答、閉会のご挨拶

開催要項

日程	2022年11月24日(木) 16:00～17:00
配信方法	Zoomウェビナー　※前日および開催１時間前に参加用URLをお知らせいたします。
定員	500名
参加費	無料
申込締切	2022年11月22日（火）12:00
主催	アメリエフ株式会社

シングルセルRNA解析に関して、担当による無料相談を希望しますか？

セミナー終了後には、データ解析に関する無料相談会を実施いたします。
無料相談のご要望が多く、完全予約制とさせていただいておりますので、お申込みの際にご希望をご記入ください。

※お申込みを締め切りました。
　またの機会にご参加をお待ちしております。

※同業他社さまにはご参加をご遠慮頂いております。
　申し訳ございませんが、ご理解のほど宜しくお願い致します。

2022.10.26

WET&DRYベストプラクティスセミナー「これからはじめる空間トランスクリプトーム解析」

概要

　近年、空間トランスクリプトーム解析が非常に注目されています。組織切片から空間的情報とmRNA全体の遺伝子発現プロファイルとを組み合わせて、空間的に比較解析する手法です。この技術は、発生学、疾患病理学、臨床への応用が期待されています。
　本セミナーでは、10x Genomics 大崎研様より、10x Genomics社の空間トランスクリプトーム技術「Visium」の解説と、応用事例をご紹介していただきます。続いて、アメリエフ代表の山口昌雄より、空間トランスクリプトーム解析の活用事例やバイオインフォマティクス解析についてご紹介します。

▼オンデマンド動画を視聴する▼

プログラム

16:00～16:05	開会のご挨拶
16:05～16:25	Visium 空間的遺伝子発現解析による新しい組織解析 10x Genomics 北アジア・リージョナルマーケティングマネージャー　大崎研組織の中で発現している遺伝子を、HE染色などでわかる形態学的な情報と同時に解析することは、疾患生物学を理解する上で非常に重要です。10x GenomicsのVisiumプラットフォームは、ヘマトキシリン・エオジン (HE)染色または免疫蛍光(IF)染色された新鮮凍結またはFFPE組織切片から、形態情報を保持したまま遺伝子発現を解析することを可能にしました。本セミナーではその原理と応用例についてご紹介します。
16:25～16:45	空間トランスクリプトーム解析におけるバイオインフォマティクスアメリエフ株式会社代表取締役社長山口昌雄空間トランスクリプトーム解析は新しい技術のため、定番となるバイオインフォマティクス解析ソフトが未だ存在しない現状です。本講演では、シングルセルRNA発現解析の手法を応用した空間トランスクリプトームデータ解析手法を紹介し、バイオインフォマティクス環境についてもご紹介します。
16:45～17:00	質疑応答、閉会のご挨拶

開催要項

日程	2022年11月17日(木) 16:00～17:00
配信方法	Zoomウェビナー　※前日および開催１時間前に参加用URLをお知らせいたします。
定員	500名
参加費	無料
申込締切	2022年11月16日（水）12:00
主催	アメリエフ株式会社

バイオインフォマティクスに関して、担当による無料相談を希望しますか？（対象：アメリエフ発表部分）

※お申込みを締め切りました。
　またの機会にご参加をお待ちしております。

2022.10.26

第77回バイオインフォマティクス勉強会「ラボで始めるシングルセルRNA-seq解析環境構築」

アメリエフは創業当時より「バイオインフォマティクスの活用を促進し研究を加速させる」ミッションを掲げ、定期的にバイオインフォマティクス勉強会を開催しています。
バイオインフォマティクス勉強会は、データが解析されていく様子をバイオインフォマティシャンの目線で体験できるイベントです。
初学者のデータ解析に対する敷居を下げる工夫をしておりますので、エッセンスをお持ち帰りいただきお役立ていただけましたら幸いです。
今回は「ラボで始めるシングルセルRNA-seq解析環境構築」をテーマに開催いたします。

▼オンデマンド動画を視聴する▼

【講義内容】
　近年、シングルセルRNA解析がは多くの研究で行われており、さまざまな解析ソフトウェアが公開されていますが、「論文のmethodsを参考に研究をすすめるためのバイオインフォマティクス環境」を整備するハードルは高いのが現状です。

　シングルセルRNA解析を始めるにあたり、「解析内容がわからない」「解析結果の解釈に困る」「論文methodsを再現するための解析ソフトウェアの準備が難しい」という研究者の声をお聞きします。
　本セミナーでは、まず、シングルセルRNAデータ解析の手法や実際の手順を紹介し、公開データとSeuratを用いた基本的なデータ解析について、クラスタリングや細胞種の同定を中心に解説します。次に、データ解析をするための、サーバ選定やソフトウェアのインストール、実行からプロトコルの記録まで、ご説明いたします。

【こんな方におすすめ】
・公開データを使ってシングルセルRNA解析を始めたい方
・シングルセルRNAのデータ解析を始めたい方
・シングルセルRNAでどのような解析結果が得られるのか知りたい方

勉強会終了後には、実際に解析を行っている技術者との無料相談会を実施いたします。
無料相談のご要望が多いため、実験予定があり解析に不安のある方、初めてご相談される方のみの、完全予約制とさせていただいております。
お申込みの際にご希望をご記入ください。

開催要項

テーマ	ラボで始めるシングルセルRNA-seq解析環境構築
講師	アメリエフ株式会社　代表取締役CEO　山口昌雄
日程	2022年11月15日（火）17:00-17:30
場所	オンライン（Zoom）
定員	300名定員を超えた場合、お申し込みを受け付けられない場合がございます。予めご了承ください。
参加費	無料
申込締切	2022年11月10日（月）12:00
主催	アメリエフ株式会社

お申込みフォーム

※お申込みを締め切りました。
　またの機会にご参加をお待ちしております。

※短時間でエッセンスをつかんでいただくコンセプトでの開催となります。
　内容に、実行環境の準備や解析に必要な全コマンドは含まれませんので、ご了承ください。

※同業他社さまにはご参加をご遠慮頂いております。
　申し訳ございませんが、ご理解のほど宜しくお願い致します。

2022.10.25

第76回バイオインフォマティクス勉強会「ラボで始めるRNA-seq解析環境構築」

アメリエフは創業当時より「バイオインフォマティクスの活用を促進し研究を加速させる」ミッションを掲げ、定期的にバイオインフォマティクス勉強会を開催しています。
バイオインフォマティクス勉強会は、データが解析されていく様子をバイオインフォマティシャンの目線で体験できるイベントです。
初学者のデータ解析に対する敷居を下げる工夫をしておりますので、エッセンスをお持ち帰りいただきお役立ていただけましたら幸いです。
今回は「ラボで始めるRNA-seq解析環境構築」をテーマに開催いたします。

▼オンデマンド動画を視聴する▼

【講義内容】
次世代シーケンサを用いたRNA解析がは多くの研究で行われており、さまざまな解析ソフトウェアが公開されていますが、「論文のmethodsを参考に研究をすすめるためのバイオインフォマティクス環境」を整備するハードルは高いのが現状です。

本セミナーでは、まず、次世代シーケンサから出力される転写産物の発現量の定量や品質管理、群間比較の統計的な解析についてご説明します。また、主成分分析による層別化解析を行い、特定のクラスターにおける群間解析を実施することで、サブグループ毎の遺伝子発現プロファイルを見る際の注意点を解説します。
次に、データ解析をするための、サーバ選定やソフトウェアのインストール、実行からプロトコルの記録まで、ご説明いたします。
データ解析の統計的な意味を復習したい、外注先から発現定量値を受け取った後の目途を立てたいといったお悩みを解消します。

【こんな方におすすめ】
・オープンソースを用いたデータ解析を行いたい方
・公開データを使って遺伝子発現データ解析を始めたい方
・発現解析の基本を復習したい方
・発現解析の統計的な意味を理解したい方
・遺伝子発現プロファイリングを行い次の実験の仮説検証をすすめたい方

開催要項

テーマ	ラボで始めるRNA-seq解析環境構築
講師	アメリエフ株式会社　代表取締役CEO　山口昌雄
日程	2022年11月11日（金）16:30-17:00
場所	オンライン（Zoom）
定員	300名定員を超えた場合、お申し込みを受け付けられない場合がございます。予めご了承ください。
参加費	無料
申込締切	2022年11月10日（木）12:00
主催	アメリエフ株式会社

皆様のご参加をお待ちしております！

※同業他社さまにはご参加をご遠慮頂いております。
　申し訳ございませんが、ご理解のほど宜しくお願い致します。

2022.10.18

Amelieff Quick Start Packageを正式リリースいたしました。

　アメリエフ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：山口昌雄、以下　アメリエフ）は、これまでバイオインフォマティクス技術を用いた、トレーニング、受託解析、コンサルティング、システム開発サービスを通して、研究を支援してまいりました。
　この度、PCに専用のソフトウェアをインストールして利用するデータ解析支援システム「Amelieff Quick Start Package」を正式リリースいたしましたのでお知らせいたします。

【背景】
　バイオインフォマティクスやデータ解析をはじめる研究者にとって、解析用サーバやパソコンの調達、使用するソフトウェアに合わせた解析環境のセットアップ、データや研究目的に適した解析プロトコルを用意するなど、幅広い専門知識と時間的コストがハードルとなっています。
　アメリエフは、お手持ちのPCにインストールするだけでデータ解析を始めることができる「Amelieff Quick Start Package」を正式リリースいたしました。「Amelieff Quick Start Package」は、オープンソースソフトウェアやRの実行、解析プロトコルと解析結果の記録まで、１つの環境でデータ解析が完結する製品となりますので、どうぞこの機会にご検討ください。

【サービス名】
Amelieff Quick Start Package

【サービスの特徴】

検証済みの解析プロトコルを用いて、高次解析まで3ステップで実行できるため、トレンドの解析を、再現・検証・導入するハードルを下げることができます。
Linux、Rを用いた実行から記録まで、解析環境を１つに集約しているため、ひとつのノートブックから解析を実行する感覚で解析を行えます。
データ解析の柔軟な拡張性と、再現性を確保できるため、複数バージョンの解析環境を維持・保存した上での、新手法の追加やブラッシュアップが容易になります。

【解析プロトコルの詳細】

解析プロトコル	概要
シングルセルRNAseq解析	・発現マトリクスデータから、Seurat を用いた細胞クラスタリング・細胞分類・monocleを用いた疑似系譜解析/Velocytoを用いたRNA velocity解析
RNAseq解析	・QCからリファレンスゲノムへのマッピング・発現定量、主成分分析、階層的クラスタリング・発現変動遺伝子の検出、二群間の発現比較結果の可視化・パスウェイエンリッチメント解析、GOエンリッチメント解析
遺伝子パネル/WES解析（ヒトゲノム）	・WESデータを用いたReseq解析・QCからリファレンスゲノムへのマッピング、重複リードの除去・変異検出、フィルタリング、アノテーション・IGVによる可視化
微生物de novoアセンブル・菌種同定	・Qiime2によるメタゲノム解析・ロングリード/ショートリードシーケンスデータでのde novoゲノム解析

ご興味のある方は、こちらよりお気軽にご連絡ください。

＜お問い合わせ先＞
アメリエフ株式会社
コーポレート部門　広報担当
E-mail：pr@amelieff.jp

2022.10.13

BioJapan2022に登壇いたします

2022年10月12日（水）～14日（金）に開催されるBioJapan2022の主催者セミナーに、アメリエフ株式会社代表の山口が登壇いたします。

BioJapan2022 主催者セミナー

HP	BioJapan2022 セミナー詳細
日時	2022 年10 月13 日（木）15:00～16:30
場所	パシフィコ横浜〒220-0012　神奈川県横浜市西区みなとみらい1-1-1 ノース G401-402
セミナー詳細	【バイオテクノロジー×AIプラットフォームの創出と事業化】　　関谷毅（大阪大学　産業科学研究所　教授）「バイオデータが拓く新薬開発とサステイナブル社会の実現」　　山口昌雄（アメリエフ株式会社　代表取締役社長）「バイオ×デジタルの融合による統合型バイオファウンドリの実現」　　近藤昭彦（神戸大学　大学院科学技術イノベーション研究科　教授）「デジタル技術を活用した持続可能な医療の実現」　　上野太郎（サスメド株式会社　代表取締役社長）「AIによるタンパク/病原体検査の新プラットフォーム」　　直野典彦（アイポア株式会社　代表取締役）

2022.10.12

概要

　最新研究事例セミナーは、第一線で活躍する研究者をお招きし、生命科学・医療分野の研究事例についてご講演いただくイベントです。研究や技術に携わる参加者のみなさまの日々の研究のヒントになるような内容を講演を通してお伝えしていきます。
　近年の3次元イメージングの発展はめざましく、細胞解像度での観察が組織や臓器で可能となりました。
　本セミナーでは、順天堂大学教授　洲崎悦生様より、細胞解像度の3次元イメージングに関してご講演いただきます。続いて、アメリエフ社代表の山口昌雄より、空間トランスクリプトーム解析の活用事例やバイオインフォマティクス解析についてご紹介します。

お申し込みはこちら

プログラム

16:00～16:05	開会のご挨拶
16:05～16:30	臓器スケールの3次元イメージングによるセルオミクス解析順天堂大学大学院医学研究科　生化学・生体システム医科学　教授　洲崎悦生様近年の組織透明化・ライトシート顕微鏡技術の発展により、臓器や全身を細胞解像度で3次元観察し、組織中の全細胞を対象とするオミクス解析（セルオミクス）の実施が可能となってきた。本講演では、我々が開発を進めてきたセルオミクスフレームワーク「CUBIC」を例に、組織3次元イメージングによる網羅的細胞解析のアイデアと実例を紹介する。
16:30～16:50	空間トランスクリプトーム解析におけるバイオインフォマティクスアメリエフ株式会社代表取締役社長山口昌雄空間トランスクリプトーム解析は新しい技術のため、定番となるバイオインフォマティクス解析ソフトが未だ存在しない現状です。本講演では、シングルセルRNA発現解析の手法を応用した空間トランスクリプトームデータ解析手法を紹介し、バイオインフォマティクス環境についてもご紹介します。
16:50～17:00	質疑応答、閉会のご挨拶

開催要項

日程	2022年10月27日(木) 16:00～17:00
配信方法	Zoomウェビナー　※前日および開催１時間前に参加用URLをお知らせいたします。
定員	500名
参加費	無料
申込締切	2022年10月27日（木）12:00
主催	アメリエフ株式会社

バイオインフォマティクスに関して、担当による無料相談を希望しますか？（対象：アメリエフ発表部分）

※お申込みを締め切りました。
　またの機会にご参加をお待ちしております。

2022.10.03

2022.10.03

シングルセルRNA-seq Wet&Dry解析【秋の受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
データ解析まで込みの
スペシャルプライス

103万円/サンプル
（税込1,133,000円）

秋の受託解析キャンペーン
お問合せ

サービス内容

【シングルセルRNAシーケンス】

○ 10x Genomics社 Chromiumによるライブラリー調製

○ NovaSeq6000による120Gbのシーケンシング

○ Cell Rangerによる解析

【バイオインフォマティクス解析】

○ 解析レポート、中間報告および最終報告（手法解説、結果解釈のディスカッション）
○ 研究の目的に応じて下記よりご提案
	● 発現変動遺伝子の群間比較解析
		細胞クラスターごとの特徴遺伝子検討サンプル間発現比較解析 GO解析（Gene Ontology）パスウェイ解析
	● 細胞分化に関わる発現変動遺伝子解析
		疑似系譜解析（Cell trajectoryの推定）

サンプル要件 / 注意事項

サンプルタイプ：細胞

凍結状態であること。
細胞数は10⁶細胞以上であること。
融解後の細胞の生存率が90%以上推奨。
細胞は分散もしくは単離してください。
EDTA0.1mM以下、マグネシウム3mM以下、界面活性剤は含まないこと。
細胞サイズが直径30μm以下であること。
40μmのフィルターにかけてください。
凍結の際にはセルバンカー等を用いてください。

※ ヒトおよびマウス以外の生物種をご希望の場合は、お問合せください。
※ 配送センター利用料・HDD費を別途頂戴します。
※ シングルセル遺伝子発現解析は、機器を持ち込んでの出張サービスも承っております。その際には出張費をご請求いたします。また、サンプルを持ち込んで頂いてのご利用も可能です。詳細はお問合せください。

ご利用の流れ

研究目的、サンプル情報をヒアリングし、お見積りを作成します。
ご発注後、サンプルを準備いただき、シーケンスを行います。
融解後の細胞の生存率が90%以上推奨。
中間報告にて、結果報告と高次解析の方針についてディスカッションします。
最終報告にて、高次解析結果の報告および解釈について、ご報告します。

秋の受託解析キャンペーン
お問合せ

シングルセルRNAseq解析とは

シングルセルRNAseqとは、細胞の遺伝子発現プロファイルを一細胞レベルで取得して観測する画期的な技術です。これまでのRNAseq解析では、観測対象が細胞集団であり、細胞集団における各遺伝子の"平均的な"遺伝子発現を測定していました。一方、scRNAseqは細胞集団内の個々のトランスクリプトームを捉え、細胞特異的な変化を同定することが可能になります。Science誌において2018年のBreakthrough of the Yearとしても選出された技術であり、近年盛んに研究に用いられています。

実験のポイント

シングルセルRNAseqでは、細胞の生存率が非常に重要です。
死細胞が溶解すると周囲にRNAが遊離し、分析時のバックグラウンドノイズの一因となり、シングルセルデータの品質を著しく低下させるため、細胞の生存率を高める必要があります。一般的には生存率90%以上が推奨され、クリアな解析結果を得るためには、80%程度以上の生存率が必要です。
またライブラリ調整に際しては、細胞数が106以上であること、細胞サイズが直径 30μm以下であること、細胞を分離させておくことなどの条件をクリアする必要があります。

解析のポイント

特定の細胞種ごとの遺伝子発現プロファイルを確認します。まず、データのクオリティを確認した上で、細胞をクラスタリングし、各クラスターごとに遺伝子発現の状態を把握するための一連の解析を行います。

高次解析により得られる図表の例

研究事例

１）がん組織の不均一性における薬物耐性の発生機序解明に関する研究

　薬物耐性獲得のメカニズムの解明は、がんの薬物治療において不可欠な要素です。耐性獲得の背景は、様々あるとされていますが、がん組織の不均一性がその原因の一つであると考えられています。Kashimaらは、がん組織の不均一性における薬物耐性の発生機序解明にscRNAseq解析を利用しました(Kashima et al., Cancer Res, 2021)。
　具体的には、オシメルチニブ耐性細胞の出現機構を解明するために、EGFR遺伝子に変異をもつヒト肺腺がん細胞株であるNCI-H1975細胞を用いて一細胞解析を行いました。H1975はオシメルチニブ感受性の細胞であることが知られていますが、この細胞を段階的にオシメルチニブに曝露し、各段階での細胞群をscRNAseq解析することで、①親株に少数のオシメルチニブ耐性細胞が存在すること、②オシメルチニブ曝露群にしか出現しない細胞群が存在すること、が明らかになりました。

２）発生/分化分野での毛包形成研究

　全世界で男性の50％、女性の25％が薄毛に悩んでいると言われており、自己由来の幹細胞から毛包を誘導する研究が注目されています。しかし、生体内での毛包のde novo形態形成については、毛包の不均一性や非同期的な発達のため、アプローチが難しく理解が進まない状態でした。このような観点から、毛包のde novo形態形成の基礎となる分子経路を明らかにすることは、毛包の発生に関する深い洞察をもたらし、in vitro条件下での毛包の発生を誘導する上で重要な意味を持つと考えられます。
　GeらはscRNAseq技術を用いて、様々な分化期におけるマウス背部皮膚から得られた細胞群に対して一細胞のトランスクリプトームを統合的に解析しました(Ge et al., Theranostics, 2020)。その結果、9つの主要な細胞集団の同定と、上皮/真皮細胞系の分化の軌跡を構築することに成功し、細胞の運命決定に関わる主要なレギュロンが順次活性化されていることを明らかにしました。

秋の受託解析キャンペーン
お問合せ

2022.10.03

RNA-seq Wet&Dry解析【秋の受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
データ解析まで込みの
スペシャルプライス

3.9万円/サンプル
（税込42,900円）

秋の受託解析キャンペーン
お問合せ

サービス内容

【RNAシーケンス】

○ ライブラリ調製

○ NovaSeq6000による（PolyA 4Gb/13.3Mぺアードリード）シーケンシング

※non stranded RNA-seqとなります。strand specific RNA-seqをご希望の場合はお問合せください

※12Gbの場合（PolyA 12Gb/40Mぺアードリード）、5.15万円/サンプル（税込56,650円）となります

【バイオインフォマティクス解析】

○ 解析レポート、最終報告（手法解説、結果解釈のディスカッション）

○ 発現定量解析：マッピング、発現定量、クラスタリング、ヒートマップ、主成分分析

○ 二群間における発現量比較解析（4組み合わせまで）：クラスタリング、Volcano plot

○ 機能解析：Gene Ontology解析、パスウェイ解析 (Reactome)

サンプル要件 / 注意事項

サンプルタイプ：total RNA

総量（µg）	液量（µL）	濃度（µg）	純度
1以上	20以上	50以上	OD260/280 1.8 - 2.2 OD260/230 ≧ 1.8

※ サンプルQCでRIN値が非常に低い場合は、再提出をお願いすることがございます。
※ 配送センター利用料・HDD費を別途頂戴します。
※ ヒトおよびマウス以外の生物種をご希望の場合は、お問合せください。

ご利用の流れ

研究目的、サンプル情報をヒアリングし、お見積りを作成します。
ご発注後、サンプルを準備いただき、シーケンスを行います。
最終報告にて、高次解析結果の報告および解釈について、ご報告します。

秋の受託解析キャンペーン
お問合せ

RNAseq解析とは

RNAseq解析とは、次世代シーケンサー（NGS）を用いて転写物の塩基配列を決定する方法です。この配列をリファレンスゲノムへアライメントし、転写産物毎の発現量を測定し、通常はサンプル間の発現量の比較解析を行います。スプライスバリアント毎の発現解析、融合遺伝子検出、変異解析、新たな転写産物の予測を行うことができます。
リファレンスゲノムのない生物の場合でも、配列をアセンブルして転写産物モデルを構築し、アライメントさせて解析することができます。

実験のポイント

解析対象のRNAの種類に適したライブラリー調整キットを用いて、ライブラリー作成を行います。必要なシーケンス量は、生物種や何をプロファイリングしたいかによって異なります。ヒトやマウスの場合、最低でも2000万リード、4Gbp以上の測定が推奨されます。スプライスバリアント（アイソフォーム）の検出や新規転写産物を探索する場合、もしくはFFPEサンプルやnon-conding RNAを扱う場合には、シーケンス量を増やす必要があります。

解析のポイント

NGSによるシーケンスで得られた配列は、FASTQというファイル形式で保存されます。この配列をスプライシングを考慮してゲノム配列にマッピングします。この結果は、BAM形式ファイルで保存され、IGV (Integrative Genomics Viewer)などのゲノムビューワーを用いて閲覧できます。
発現量は、リードカウント、または、補正値を用います。FPKM (Fragments Per Kilobase of exon per Million mapped fragments)やTPM (Transcripts per million)は、発現量をエクソン長と全マッピング数で補正した値です。CPM (Counts per Million mapped reads)は、発現量を全マッピング数で補正した値です。
2群間の比較解析では、発現量の比をlogスケールで表現した値、もしくはｔ検定による有意差P値がよく用いられます。

研究目的別高次解析のポイント

臨床上の特徴や薬剤が遺伝子発現にどのような影響を及ぼすのかを、発現変動が観測された遺伝子に注目し、特定のパスウェイや生物学的な機能のまとまりで、その意味を捉えることが高次解析の目的です。
このためには以下に示しますように、データの特徴を把握した上で2群間比較による発現変動遺伝子解析を行い、その上で研究目的に応じた生物学的な機能を理解するための解析手法を適切に選択することが重要となります。

データの特徴の把握

・主成分分析

　全サンプルを対象に、遺伝子発現の傾向を二次元プロットで表現します。これにより、二次元上にプロットされた各サンプル間の距離から、類似性を読み取ることができます。複数サンプルの発現プロファイルの類似度を視覚化し、その後の解析で群間の差を見出すことができるデータであることを確認します。

・階層的クラスタリングのヒートマップ

　縦軸に遺伝子、横軸にサンプルを配置し、発現量を色で表現します。
各軸でクラスタリングを実施し、群ごとに同じまたは近いクラスタに分類します。はずれ値を持つサンプルを確認できます。

2群間比較による発現変動遺伝子解析

2群間で有意に発現量に差がある遺伝子群を特定します。

・Volcano plot

　2群間の比較解析において、有意差P値（logスケール）と発現量の比（logスケール）を2次元プロットで表現します。各プロットの点は遺伝子に該当し、有意に変動している（p値や発現量比）遺伝子数の概観の確認や、変動の傾向の把握に使用します。
各点に該当する遺伝子名を重ねて表記するなどし、既知の遺伝子で想定される発現変動が起きているかを確認するなど、データの妥当性の検討に用います。

発現変動遺伝子と生物学的意義

発現変動した遺伝子群の生物学的機能の共通点や、影響を受けているパスウェイ等の探索を行います

・GO(Gene Ontology)解析

　Gene Ontologyとは、遺伝子の属性を説明する語彙を体系化・構造化した記述方法です。GOは生物学的プロセス、細胞の構成要素、分子機能の３カテゴリーに分けることができ、それぞれのカテゴリーにはさらなる下位概念が定義されています。有意に変動した遺伝子群がどのような生物学的概念にエンリッチしているかを解析することで、比較対象が影響を与えている生物学的機能を捉えます。
最上位GOから、下位GOまでの繋がりを図に示します。それぞれのGOのエンリッチメント解析結果は色の濃淡で有意差（P値）の大きさを表します。

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