【講義内容】
　　近年、次世代シーケンス技術の急速な発展により、比較的安価に大量の検体のオミクスデータを取得できるようになりました。また、バイオインフォマティクスと計算生物学が進化し、巨大な生物学的データセットを利用して新たな洞察を得る「データからの仮説生成」へのイノベーションが起きようとしています。本勉強会では、公開トランスクリプトームデータを活用した創薬研究向けバイオマーカー探索ワークフローをご紹介します。
　公開トランスクリプトームデータの活用には、異なる実験背景をもつデータを比較する手法として「メタアナリシス」を用います。メタアナリシスによるバイオマーカー候補の絞り込み手法と、絞り込まれたターゲットを検証するためのin-houseデータとの統合解析を行います。これにより、少ないサンプルでのvalidation解析と、探索研究期間の短縮による効率化が期待できます。
　具体的には、複数の独立した研究結果である公開トランスクリプトームデータと、臨床検体等のin-houseデータを、メタアナリシスにより統合します。統合された発現変動遺伝子に対して、GO解析やパスウェイ解析、複数の研究間で共通する発現変動遺伝子を可視化します。さらに、比較条件間の共通性検討を実施し、研究目的に合うバイオマーカー候補遺伝子を絞り込みます。
　公開データを活用して効率的に探索研究を進めたい、メタアナリシスによるデータ解析をすすめたい、といった創薬研究者のお悩みを解消します。

【こんな方におすすめ】
・公開トランスクリプトームデータで研究をすすめたい方
・効率的に創薬研究をすすめたい方