【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。
　RNA-seq解析とプロテオミクスデータの組み合わせによって、遺伝子の発現から蛋白質の機能までの総合的な理解を得ることができます。トランスクリプトーム解析によって遺伝子発現の変動を検出し、プロテオーム解析で蛋白質の量的・質的変化を捉えることで、生物学的な現象の背後にある機能的なメカニズムを解明します。
　具体的には、GO解析やパスウェイ解析、トランスクリプトームとプロテオーム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。疾患の進行に伴うシグナル伝達経路の変動や、薬剤応答における代謝経路の変化などを深く理解することが可能になります。
　また、プロテオームのほかにもシングルセルRNAなどさまざまなオミクス研究のデータを用いる手法についてご紹介いたします。
　公開データを活用して効率的に探索研究を進めたい、２種以上のオミクスデータを扱う研究をすすめたい、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
・マルチオミクスデータを扱って研究をすすめたい方
・効率的に創薬研究をすすめたい方