2024.10.01
ニュース｜ キャンペーン
2024.10.01
Xenium（空間的遺伝子発現解析）｜データ解析【受託解析キャンペーン】
論文作成には欠かせない
パスウェイ･GO解析
擬似系譜解析
までをプロが支援
43万円/サンプル（税抜）
※1~3サンプルの場合
※他のプラットフォーム（Visium HD、Stereo-seq™
CosMx™等）もWETから対応可能です。
▼データ解析の専門家による報告会の様子をご覧ください▼
データ解析内容
【発現定量解析】| ○ クオリティコントロール |
| ○ 正規化、データ統合 |
| ○ 次元削減 |
| ○ クラスタリングおよび UMAP上の可視化・空間座標上の可視化 |
| ○ クラスタごとの特徴遺伝子の探索 |
| ○ 着目遺伝子の発現量可視化（Feature plot, Violin plot） |
| ○ 各クラスタおけるサンプル間発現比較解析 |
| ○ Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析 |
| ○ Cell trajectoryの推定 |
| ○ Pseudotimeの推定 |
| ○ 着目遺伝子の発現パターン可視化 |
受入れデータ・納品物
受入れデータ形式
- 発現マトリクス
※ファイル形式を予めご教示ください - 組織切片画像およびイメージ処理済みデータ
- 組織切片上の位置情報を含むデータ
納品物
- 解析結果の中間報告資料（PDF）
- 解析結果の最終レポート（PDF）
- データ解析結果（PDF、Excel）
解析結果レポート例
バイオマーカー探索を目的としたデータ解析を実施した場合の報告書例です。研究目的に応じたご報告を行います。
価格表（税抜）
| 製品名 | 単価 | |
|---|---|---|
| データ解析 （Xenium、Visium HD、Stereo-seq™、CosMx™） |
1~3サンプル | 43万円/サンプル |
| 4サンプル以上 | 都度見積 | |
- ※4サンプル以上はボリュームディスカウントが適用されますのでご相談ください。
- ※1サンプル=1切片という考え方になります。1スライド上に多数の切片を乗せる場合があるため、ボリュームディスカウントは都度見積となります。
空間的遺伝子発現解析とは
空間的遺伝子発現解析は、生物組織内の特定の部位における遺伝子発現の可視化を行う技術です。この技術は、2020年には約500件の研究論文が発表されていましたが、2023年にはその数が倍増し、今後もますます研究と応用の幅が広がっていくことが期待されています。
この技術の特徴は、組織内の遺伝子発現を空間的に捉え、各スポットの遺伝子発現プロファイルを解析する点にあります。例えば、スポット間の遺伝子発現の差や、細胞間の相互作用を解析するために活用されています。従来のバルクRNA発現解析では、組織全体の平均的な遺伝子発現しか把握できませんでしたが、空間的遺伝子発現解析により、より高解像度な細胞レベルでの解析が可能となりました。
技術の進化と利点
従来のバルクRNA発現解析では、組織全体の遺伝子発現量を一括で解析するため、平均化されたデータしか得られませんでした。これに対して、シングルセルRNA解析では、個々の細胞の遺伝子発現パターンを把握することができ、細胞間の違いや介入前後の変化も詳細に解析できるようになりました。このシングルセルRNA解析の発展が、空間的遺伝子発現解析の登場へと繋がっています。
さらに、空間的遺伝子発現解析では、2次元あるいは3次元情報を利用して組織内の遺伝子発現を解析します。これにより、組織内の微少環境解析や細胞間の相互作用を詳細に観察することが可能です。
代表的なプラットフォームとその特徴
現在、空間的遺伝子発現解析のプラットフォームとして、CosMx™（NanoString Technologies社）、Visium HD・Xenium（10x Genomics社）、Stereo-seq™（MGI社）などが主に利用されています。これらのプラットフォームは、解析に使用する遺伝子数や解像度が異なるため、目的に応じた選択が求められます。
解析のポイント
空間的遺伝子発現解析では、空間自己相関やホットスポット解析など、空間情報を考慮した解析手法を用いることで、遺伝子発現を組織画像上にマッピングするなど、空間情報を視覚的に表現することで、データの解釈が容易になります。
組織の不均一性や実験操作によるノイズは、データ解析の精度を低下させる可能性があります。具体的には、ライブラリーサイズや遺伝子長などの影響を補正するために、適切な正規化方法を選択する必要があります。また、実験日や操作者などの違いによるバッチ効果を補正することで、データの信頼性を向上させることができます。
細胞の種類を自動的に分類する手法もありますが、解釈には注意が必要です。既知のマーカー遺伝子の発現パターンと比較することで、細胞タイプの解釈の精度を高めることができます。また、シングルセルRNA-seqなど他のデータと統合することで、細胞タイプの解釈をより確実にすることができます。
2024.10.01
RNA-seq解析｜データ解析【受託解析キャンペーン】
論文作成には欠かせない
二群間の発現量比較解析
パスウェイ・GO解析
までをプロが支援
2.5万円/サンプル（税抜）
※20サンプル以上の場合の価格、
詳細は価格表をご参照ください
データ解析内容
| ○ 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、階層的クラスタリング (ヒートマップ描画)、主成分分析 |
| ○ 二群間の発現量比較解析：Volcano plot |
| ※サンプル数によって対応可能な組み合わせ数が異なります。統計的な解析には 各群3サンプル以上必要です。 |
| ○ エンリッチメント解析：Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析 |
受入れデータ・納品物
受入れデータ形式
- FASTQファイル
納品物
- 解析結果の最終レポート（PDF）
- データ解析結果（PDF、Excel など）
価格表（税抜）
| 製品名 | 単価 | |
|---|---|---|
| RNA-seq データ解析 | 6~19サンプル | 2.8万円/サンプル |
| 20サンプル以上 | 2.5万円/サンプル | |
- 基本的なデータ解析に必要な費用は上記表（税抜）の通りになり、それ以外の費用はかかりません（クラウド納品になります）。
2024.10.01
シングルセルRNA-seq解析｜データ解析【受託解析キャンペーン】
論文作成には欠かせない
サンプル間比較解析
パスウェイ・GO解析
までをプロが支援
17万円/サンプル（税抜）
※4サンプル以上の場合の価格、
詳細は価格表をご参照ください
データ解析内容
| ○ 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（クオリティコントロール、正規化、データ統合、次元削減、クラスタリングおよびUMAP上の可視化、クラスタごとの特徴遺伝子の探索、着目遺伝子の発現量可視化（Feature plot, Violin plot）） | ||
| ○ サンプル間比較解析（各クラスタにおけるサンプル間発現比較解析、Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析） |
受入れデータ・納品物
受入れデータ形式
- 発現マトリクスファイル
※Cell Ranger で出力したファイルに限ります。その他のファイルの場合にはお問い合わせ下さい。
※FASTQファイル（Chromium, 10x Genomics）からの場合には別途費用をご請求いたします。
納品物
- 解析結果の最終レポート（PDF）
- データ解析結果（PDF、Excel）
解析結果レポート例
バイオマーカー探索を目的としたデータ解析を実施した場合の報告書例です。研究目的に応じたご報告を行います。
価格表（税抜）
| 製品名 | 単価 | |
|---|---|---|
| scRNA-seq データ解析 | 1~3サンプル | 19万円/サンプル |
| 4サンプル以上 | 17万円/サンプル | |
- 基本的なデータ解析に必要な費用は上記表（税抜）の通りになり、それ以外の費用はかかりません（クラウド納品になります）。
2024.10.01
シングルセルRNA-seq解析｜WET&DRY解析【受託解析キャンペーン】
論文作成には欠かせない
サンプル間比較解析
パスウェイ・GO解析
まで込みのスペシャルプライス
89万円/サンプル（税抜）
※4サンプル以上＆基礎解析プランの場合、
詳細は価格表をご参照ください
サービス内容
【WET】シングルセルRNAシーケンス| ○ 10x Genomics社 Chromiumによるライブラリ調製 |
| ○ Illumina社 NovaSeq X Plusによる120Gbのシーケンシング |
| ○ Cell Rangerによる発現定量 |
| ○ 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（クオリティコントロール、正規化、データ統合、次元削減、クラスタリングおよびUMAP上の可視化、クラスタごとの特徴遺伝子の探索、着目遺伝子の発現量可視化（Feature plot, Violin plot）） | ||
| ○ サンプル間比較解析（各クラスタにおけるサンプル間発現比較解析、Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析） |
データ解析内容
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、ラット以外の生物種をご希望の場合は、お問合せください。
- ※ シングルセル遺伝子発現解析では、機器を持ち込んでの出張ライブラリ調製サービスも承っております。また、提携ラボに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。
価格表（税抜）
| 製品名 | 単価 | |
|---|---|---|
| ①scRNA-seq WET&DRY | 1~3サンプル | 93万円/サンプル |
| 4サンプル以上 | 89万円/サンプル | |
| ②納品費 | クラウド納品 | 0.4万円/回 |
| HDD納品 | 4万円/台 | |
| ③出張費 | 都度見積 | 無料～7万円程度 |
- 上記の解析に必要な費用は下記の合計金額（税抜） になります。
- 合計金額 = ①解析費用 (サンプル数×単価) + ②納品費 + ③出張費
- （※③出張ライブラリ調製サービスをご希望の場合）
プラン
解析目的に合わせたプラン選択が可能です
基礎解析プラン
【解析内容】
・発現定量解析（クオリティコントロール、正規化、データ統合、次元削減、 クラスタリングおよびUMAP上の可視化、クラスタごとの特徴遺伝子の探索）
・着目遺伝子の選定、着目遺伝子の発現量可視化（Feature plot, Violin plot）
・サンプル間比較解析（各クラスタにおけるサンプル間発現比較解析、 Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析）
【こんな方にお勧め】
・着目遺伝子が既にある
・データ解析結果を自分で解釈できる
・早く結果が欲しい
・初期データを収集し、論文の足がかりにしたい
標準解析プラン
【解析内容】
・基礎解析プランで実施する解析
・特定のクラスタに着目した再次元削減、サブクラスタリング
・擬似系譜解析
【こんな方にお勧め】
・着目している細胞種と考えられるクラスタのみ解析して欲しい
・中間報告の結果を見たあと、興味深い遺伝子の発現量を可視化して欲しい
・論文に使える図が欲しい
・論文のストーリーを組み立てられる解析をしてほしい
コンサルティングプラン
【解析内容】
・議論を繰り返しながら、目的に応じた最適な解析方法を提案、実施
・解析途中で生じた課題に対して、解決方法を提案、実施
・High impact な論文にも耐えうる水準のレポートを提供
【こんな方にお勧め】
・バイオインフォマティシャンと議論しながら研究を推進したい
・あらゆるデータ解析をやり尽くし、多角的に検証したい
・ベイジアンネットワーク解析による遺伝子間の制御関係の推定など、高度な手法や最新の手法を用いた解析を行いたい
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。
- </li >
2024.10.01
シングルセル遺伝子発現Flex｜WET&DRY解析【受託解析キャンペーン】
論文作成には欠かせない
パスウェイ・GO解析
擬似系譜解析
まで込みのスペシャルプライス
4サンプル260万円（税抜）
※FFPE切片の場合も同価格で対応いたします
▼データ解析の専門家による報告会の様子をご覧ください▼
サービス内容
【WET】シングルセル遺伝子発現Flex| ○ 10x Genomics社 Chromium Single Cell Gene Expression Flexによるライブラリ調製 |
| ○ Illumina社 NovaSeq X Plusによる1.5億リード / サンプル のシーケンシング |
| ○ Cell Rangerによる発現定量 |
| ○ 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） | ||
| ○ 発現定量解析（クオリティコントロール、正規化、データ統合、次元削減、クラスタリングおよびUMAP上の可視化、クラスタごとの特徴遺伝子の探索 | ||
| ○ 着目遺伝子の選定、着目遺伝子の発現量可視化（Feature plot, Violin plot） | ||
| ○ 特定のクラスタに着目した再次元削減、サブクラスタリング | ||
| ○ サンプル間比較解析（各クラスタにおけるサンプル間発現比較解析、Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析） | ||
| ○ 擬似系譜解析 | ||
| ○ 細胞種同定はお客様ご自身で実施をお願いいたします。コンサルティング解析プランでは細胞種同定にも対応します。 |
データ解析内容
サンプル要件 / 注意事項
サンプルタイプ：固定分散済み細胞
（Chromium Next GEM Single Cell Fixed RNA Sample Preparation Kit 指定）
- 細胞数は106細胞以上であること。
- 固定分散済みの細胞をご提出ください。
- -80℃で保管していること。
- 固定分散は10x Genomics指定の手順に準じ実施していること。
- ※ 生物種はヒトおよびマウスになります。
- ※ FFPEの場合はサンプル要件等異なりますので別途ご相談ください。
- ※ 弊社で固定・細胞分散が必要な場合は、固定・細胞分散費用として、55,000円/サンプル(税抜)が発生します。
- ※ プローブを使用して RNAを検出するため、従来法より高感度ですが、配列情報の取得はできません。
価格表（税抜）
| 製品名 | 価格 | |
|---|---|---|
| ①シングルセル遺伝子発現Flex WET&DRY | 4サンプル | 260万円 （65万円/サンプル） |
| 8サンプル | 500万円 （62.5万円/サンプル） |
|
| ②納品費 | クラウド納品 | 0.4万円/回 |
| HDD納品 | 4万円/台 | |
- 上記の解析に必要な費用は下記の合計金額（税抜） になります。
- 合計金額 = ①解析費用 (サンプル数×単価) + ②納品費
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。
- 中間報告会にて、途中結果の報告および解析方針の確認、内容についてのディスカッションを行います。
- 最終報告会にて、結果の報告および内容について、ご報告します。
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。
- </li >
2024.10.01
RNA-seq解析｜WET&DRY解析
論文作成には欠かせない
二群間の発現量比較解析
パスウェイ・GO解析
まで込みのスペシャルプライス
4.0万円/サンプル（税抜）
※20サンプル以上の場合の価格、
詳細は価格表をご参照ください
サービス内容
【WET】RNAシーケンス| ○ ライブラリ調製 |
| ○ Illumina社 NovaSeq X Plusによるシーケンシング（PolyA 4Gb/13.3Mペアエンドリード、non stranded RNA-seq） |
| ※4Gbを超える場合や、strand specific RNA-seqをご希望の場合はお問合せください |
| ○ 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、結果データ一式の納品） |
| ○ 発現定量解析：マッピング、発現定量、階層的クラスタリング (ヒートマップ描画)、 主成分分析 |
| ○ 二群間の発現量比較解析：Volcano plot |
| ※サンプル数によって対応可能な組み合わせ数が異なります。統計的な解析には 各群3サンプル以上必要です。 |
| ○ エンリッチメント解析：Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析 |
サンプル要件 / 注意事項
サンプルタイプ：total RNA
| 総量（ng） | 液量（µL） | 濃度（ng/µL） | RIN値 | 純度 |
|---|---|---|---|---|
| 200以上 | 10以上 | 20以上 | 4.0以上 with flat base line |
OD260/280 = 1.8-2.2 OD260/230 ≥ 1.8 no degradation, no contamination |
- ※ サンプルQCでRNA総量または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。
- ※ シーケンシングはシンガポールにて実施します。
- ※ ヒトおよびマウス、ラット以外の生物種をご希望の場合は、お問合せください。
データ解析内容
価格表（税抜）
| 製品名 | 単価 | |
|---|---|---|
| ①RNA-seq WET&DRY | 6~19サンプル | 4.5万円/サンプル |
| 20サンプル以上 | 4.0万円/サンプル | |
| ②納品費 | クラウド納品 | 0.4万円/回 |
| HDD納品 | 4万円/台 | |
| ③輸送費 | 0.6万円/回 | |
- 上記の解析に必要な費用は下記の合計金額（税抜） になります。
- 合計金額 = ①解析費用 (サンプル数×単価) + ②納品費 + ③輸送費
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。
- 報告会にて、高次解析結果の報告および解釈について、ご報告します。
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。 |
|
2024.10.01
空間的遺伝子発現解析（VisiumHD）｜WET&DRY解析【受託解析キャンペーン】
論文作成には欠かせない
パスウェイ･GO解析
擬似系譜解析
まで込みのスペシャルプライス
2サンプル340万円（税抜）
※詳細は価格表をご参照ください
▼データ解析の専門家による報告会の様子をご覧ください▼
サービス内容
【WET】空間的遺伝子発現解析| ○ FFPEブロックからのスライド作製（提携病理会社へ依頼）、HE染色、切片からのRNA抽出・品質検定（DV200％測定） |
| ○ Visium HD（10x Genomics社）を用いたライブラリー作製 |
| ○ NovaSeq（イルミナ社）次世代シーケンサーを用いたシーケンス |
| ○ 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） | ||
| ○ 発現定量解析（クオリティコントロール、正規化、データ統合、次元削減、クラスタリングおよびUMAP上の可視化・空間座標上の可視化、クラスタごとの特徴遺伝子の探索、着目遺伝子の発現量可視化（Feature plot, Violin plot） | ||
| ○ サンプル間比較解析（各クラスタにおけるサンプル間発現比較解析、Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析） | ||
| ○ 擬似系譜解析（Cell trajectoryの推定、Pseudotime の推定、着目遺伝子の発現パターン可視化） |
データ解析内容
※イメージ画像
サンプル要件 / 注意事項
サンプルタイプ：FFPEブロックまたはFFPEスライド
- 解析領域：6.5 mm x 6.5 mm
- 組解析検体数：2検体単位での受付
- 対応生物種：ヒト、マウス
- FFPEブロック／スライドは冷蔵にて保管・送付ください。
- FFPEスライドでご提供の場合は以下の点をご確認ください。
- スライド作製前に必ず発送スケジュールをご相談ください。スライド作製後は一定期間内に次のステップへ進める必要があります。
- 10x Genomics社推奨のスライドグラスを使用し、スライドの指定領域内に切片を添付ください（切片厚は5 μm）。
- RNAのDV200測定用に10 μm x 3枚の切片をご用意いただき、チューブにいれてご提供ください。
価格表（税抜）
| 製品名 | 価格 | |
|---|---|---|
| 空間的遺伝子発現解析 （Visium HD）WET＆DRY | 2サンプル | 340万円 （170万円/サンプル） |
| 4サンプル | 620万円 （155万円/サンプル） |
|
| 6サンプル | 870万円 （145万円/サンプル） |
|
- ※諸経費込みの総額費用
対応プラットフォーム一覧
アメリエフは多様な空間的遺伝子発現解析プラットフォームにWETから対応しております。
| メーカ | プラットフォーム | 受け入れサンプルタイプ |
|---|---|---|
| 10x Genomics社 | Xenium | お問い合わせ（データ解析に関してはこちら） |
| 10x Genomics社 | Visium HD | FFPEブロックまたはFFPEスライド |
| GCATbio社 | Stereo-seq™ | OCT凍結包埋新鮮組織 |
| NanoString社 | CosMx™ | FFPEブロックまたはFFPEスライド |
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。
- 中間報告会にて、途中結果の報告および解析方針の確認、内容についてのディスカッションを行います。
- 最終報告会にて、結果の報告および内容について、ご報告します。
2024.09.12
バイオインフォマティクス・トレーニングキャンペーン
1科目目希望小売価格 8.0万円/名（税抜）
2科目目 半額 4.0万円/名（税抜）
※アカデミア限定、３名様でご受講の場合
この秋、私達のサービスをご愛顧いただいている皆様への感謝を込めて、全科目対象で2科目目半額（ご発注2科目ごとに2科目目が半額）となる「バイオインフォマティクス・トレーニングキャンペーン」を実施いたします。
是非、この機会にご検討ください。
| 対象期間 | 2024年9月9日(月)～11月29日(金) |
| キャンペーン対象 | 2科目以上のトレーニングをご発注された方（ご発注2科目ごとに2科目目が半額） |
| 実施形式 | オンライン |
| 注意事項 | 訪問トレーニング、概論セミナーは対象外 |
特徴と対象科目
|
「OPEN ▼」すると、トレーニング科目の詳細が表示されます。
- 基礎科目OPEN
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Linux入門 学習目的 多くの解析の基盤となるLinux操作技術を、バイオインフォマティクスに必要十分なレベルで習得 講義内容 Windows, Macとは異なるOSのディレクトリ構造の理解、テキストファイル加工、ソフトウェアインストールなど R入門 学習目的 バイオインフォマティクス業界で頻繁に使われる統計ソフト Rの操作技術習得 講義内容 Rの基本的な操作方法、作図、解析目的に応じた公開パッケージのインストール・使用方法など Python入門 学習目的 バイオインフォマティクスに最適化したPythonプログラミングの基本を習得 講義内容 Python3系によるプログラミングの基礎知識から、モジュールのインポート、簡単な自作プログラムのコーディングまで シェルスクリプト
入門学習目的 Linux環境を用いた解析の代表的自動化手法であるシェルスクリプトの基本を習得 講義内容 シェルスクリプトの基礎知識から、FastQCなどの解析コマンド自動化スクリプト作成まで
- 応用科目OPEN
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RNA-seq解析 学習目的 RNA-seq解析による発現変動遺伝子の検出、二群間比較の習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、QCからGO・パスウェイエンリッチメント解析までの実践的な実習 シングルセル
RNA-seq解析
【Seurat】学習目的 Seuratを用いたシングルセルRNA-seq解析技術を習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、クラスタリングやマーカー遺伝子探索とセルタイプ同定などの実践的な実習 シングルセル
RNA-seq解析
発展学習目的 シングルセルRNA-seq解析の擬似系譜解析とvelocity解析を習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、疑似系譜解析・RNA velocity解析の実践的な実習 がん変異解析 学習目的 ゲノム医療におけるスタンダードな解析手法の習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、体細胞変異検出からoncoplot等を用いた変異情報の可視化までの実践的な実習 遺伝性変異解析 学習目的 WGS・WESの遺伝性変異解析による遺伝子変異・多型解析技術の習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、germline変異の検出・フィルタリング・アノテーションなどの実践的な実習 マイクロアレイを
用いた
発現解析学習目的 Rによるマイクロアレイを用いた発現解析技術の習得 講義内容 公開データを用いたオープンソースソフトウエアによる、アレイデータの正規化、発現変動解析、クラスタリング、ヒートマップ作図などの実践的な実習 ゲノムワイド
関連解析
（GWAS）学習目的 case, controlのSNPアレイデータを用いたゲノムワイド関連解析（GWAS）技術の習得 講義内容 公開データを用いたPLINK、Rによる、case-control関連解析やアノテーション、層別解析などの実践的な実習 メタゲノム解析 学習目的 QIIME2を用いたメタゲノム解析技術を習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、系統樹作成やTaxon分類、多様性解析などの実践的な実習 ATAC-seq解析 学習目的 ATAC-seq解析技術の習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、QCからピークアノテーション、モチーフ探索までの実践的な実習 ChIP-seq解析 学習目的 ChIP-seq解析技術の習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、QCからピークアノテーション、モチーフ探索までの実践的な実習 CUT&RUN-seq解析 学習目的 CUT&RUN-seq解析技術の習得 講義内容 公開シーケンスデータを用いたオープンソースソフトウエアによる、QCからピークアノテーション、モチーフ探索までの実践的な実習
おすすめの科目構成
お客様の声
事前学習期間中に自分のペースで、理解度の浅いところなど重点的に学習できた。また、整備されたサーバ上でデータ解析を繰り返し実習でき、トライ＆エラーで理解度が上がってよかった。事前学習でつまづいた部分もあったが、ハンズオン質問会で解決できた。
大学臨床研究医（事前学習併用型トレーニング受講）
普段からRを少し触っているが、しっかり学ぶ機会はこれまでなかった。基礎から丁寧に教えていただき、実際にRNA-seq解析を実行できた。また、初歩的な質問も気軽にできる雰囲気で良かった。
国立研究所研究員（同時双方向型トレーニング受講）
ハンズオン質問会ではデータ解析の単純な解説にとどまらず、妥当なパラメータ設定やどういう場合に役立つツールかなど実践を想定した疑問について、専門の方から有益なことを教えてもらえたので大変良かった。
国立研究所研究員（事前学習併用型トレーニング受講）
2024.04.01
