キャンペーン期間：2025年5月20日（火）～2025年7月31日（木）

基礎２科目（Linux＋R）＋応用１科目（RNA-seq解析・シングルセルRNA-seq解析・空間的遺伝子発現解析から選択）の、お得な価格で体系的な学びをご提供する「スタンダードコース」新登場。バイオインフォマティクス初学者の方も、標準的な解析手法を自分で実行できるようになります。

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スタンダードコース詳細

コース	内容	キャンペーン価格
RNA-seq解析	Linux、R、RNA-seq解析（動画視聴＋サーバ実習） ハンズオン質問会（科目毎1回）	18万円/名（税抜）
シングルセルRNA-seq解析	Linux、R、シングルセルRNA-seq解析（動画視聴＋サーバ実習） ハンズオン質問会（科目毎1回）	21.6万円/名（税抜）
空間的遺伝子発現解析	Linux、R、空間的遺伝子発現解析（動画視聴＋サーバ実習） ハンズオン質問会（科目毎1回）	27万円/名（税抜）

※学習期間（動画視聴＋サーバ実習＋ハンズオン質問会）は８週間となります。
※ハンズオン質問会は各科目別に月１回（固定日）、参加者を限定せずに開催いたします。
※日程調整可能なマンツーマンでの個別レッスンの追加やオンデマンド実習の延長も、別途有償で可能です。詳細はお問合せください。

科目詳細

科目	科目詳細	標準学習時間	サンプル
Linux	・Linuxの概要 ・ディレクトリ構造、ファイルやディレクトリの作成・コピー・移動・削除、絶対パスと相対パス、アクセス権限、ファイル内容の加工 ・ソフトウェアのダウンロード・インストール	300分 （動画48分）	視聴
R	・起動・終了、基本的演算（四則計算など）、変数の取り扱い、オブジェクトの取り扱い、ベクトル・リスト・マトリクス・データフレームの取り扱い ・基本統計量の計算、作図 ・パッケージのインストール・読み込み	300分 （動画74分）	視聴
RNA-seq解析	・NGS基礎知識と主なファイル形式 ・公開データの取得方法 ・RNA-seq解析：クオリティチェックとクオリティコントロール、マッピング、発現定量、正規化、発現変動遺伝子の検出、結果の可視化、発現定量と発現比較、GOエンリッチメント解析、パスウェイエンリッチメント解析	360分 （動画74分）	視聴
シングルセル RNA-seq解析	・シングルセルRNA-seq解析基礎知識と解析の流れ ・Seuratを用いた解析：データの読み込み、クオリティコントロール、正規化、フィルタリング、データのスケーリングとノイズの除去、次元削減、下流解析で使用する主成分軸数の決定、クラスタリングと結果の可視化、マーカー遺伝子探索、統合解析	420分 （動画60分）	視聴
空間的 遺伝子発現解析	・空間的遺伝子発現解析基礎知識と解析の流れ ・Seuratを用いた解析：クオリティコントロール・正規化、次元削減・クラスタリング・細胞のプロット、マーカー遺伝子探索・発現量の視覚化、空間座標の抽出、データ統合、GOエンリッチメント解析	480分 （動画144分）	視聴

受講イメージ

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キャンペーン期間：2025年4月14日（月）～7月9日（水）　サンプル受領まで

「WET実験＋DRY解析＋報告会＋アフターフォロー」セットでこの価格！

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アメリエフの受託解析の特徴

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価格表（税抜）

製品名		WET 実験	DRY 解析	報告会	単価（税抜）
RNA-seq 解析	Novaseq™、polyA選択、4Gb	〇	〇	1回	3.9万円/サンプル
	DNBSEQ™、ストランド特異的、polyA選択、6Gb	〇	〇	1回	4.2万円/サンプル
	Novaseq™、ストランド特異的、polyA選択、6Gb	〇	〇	1回	4.4万円/サンプル
	データ解析のみ	–	〇	1回	2.8万円/サンプル
シングル セル 解析	シングルセル遺伝子発現Flex	〇	〇	2回	260万円/4サンプル
	シングルセルRNA-seq解析	〇	〇	2回	74万円/サンプル
	データ解析のみ	–	〇	2回	28万円/サンプル
空間的 遺伝子発現 解析	Xenium 5K	〇	〇	2回	530万円/2サンプル
	Visium HD	〇	〇	2回	340万円/2サンプル
	Stereo-seq™	〇	〇	2回	212万円/サンプル
	データ解析のみ	–	〇	2回	43万円/サンプル
エピゲノム 解析	ATAC-seq	〇	〇	1回	16.9万円/サンプル
	ChIP-seq	〇	〇	1回	16.9万円/サンプル
	CUT&RUN-seq	〇	〇	1回	16.9万円/サンプル
	データ解析のみ	–	〇	1回	13.3万円/サンプル

※RNA-seq解析は6サンプル以上の場合の価格、6サンプル未満でも6サンプル分の費用がかかります。20サンプル以上でボリュームディスカウントが可能です。RNA抽出からも対応可能です。(+1.5万円／サンプル)

※シングルセルRNA-seqは4サンプル以上、Flexは8サンプル以上でボリュームディスカウントが可能です。

※空間的遺伝子発現解析では、XeniumとVisium HDは4サンプル以上、Stereo-seqは2サンプル以上でボリュームディスカウントが可能です。プラットフォームは上記以外のXenium 1KやCosMx™なども対応可能です。

※エピゲノム解析は3サンプル以上の場合の価格、3サンプル未満でも3サンプル分の費用がかかります。10サンプル以上でボリュームディスカウントが可能です。

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キャンペーン詳細

オンデマンド実習プラン追加お申込みすれば
Linux & R エッセンシャル動画視聴プラン
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Linux & R エッセンシャル動画視聴プランをクレジットカードまたは銀行振込で購入希望の方は、上記「Linux & Rご購入はこちら」ボタンよりお進みください。ご購入には、弊社学習サイト「バイオインフォマティクス・トレーニングオンデマンド」への会員登録が必要です。

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プラン詳細

＜エッセンシャル動画視聴プラン＞

科目	学習内容	学習方式	価格（税抜）
Linux	・Linuxの概要、ディレクトリ構造、絶対パスと相対パス ・ディレクトリ移動、ファイル操作・加工などの15コマンド ・ソフトウェアのインストール（PLINK）	動画視聴 （45分） 確認テスト	5,000円
R	・Rの概要、基本的な操作方法 ・演算、変数と代入、データ型とデータ構造 ・作図のサンプルコマンド紹介、パッケージインストール	動画視聴 （32分）
GWAS	・GWASの概要と論文事例、SNPアレイ解析 ・ケースコントロール解析と量的形質関連解析 ・SNPインピュテーション、PRS解析	動画視聴 （63分）	5,000円

＜オンデマンド実習プラン＞

科目	学習内容	学習方式	価格（税抜）
Linux	エッセンシャル動画視聴プランの内容に加えて ・アクセス権限変更等の追加10コマンド紹介と実習 ・BLAST、Samtoolsのインストール	・動画視聴（48分） ・サーバ実習（33問） ・ハンズオン質問会	60,000円
R	エッセンシャル動画視聴プランの内容に加えて ・各データ構造の各種関数、基本統計量の解説と実習 ・箱ひげ図、ヒストグラム、散布図等の解説と実習 ・カテゴリ単位の処理、スクリプトファイル読込	・動画視聴（74分） ・サーバ実習（34問） ・ハンズオン質問会	60,000円
RNA-seq	【発現変動遺伝子の検出、二群間比較】 ・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	・動画視聴（74分） ・公開データ解析実習 ・ハンズオン質問会	80,000円
シングルセル RNA-seq 【Seurat】	【Seuratを用いたシングルセルRNA-seq解析技術】 ・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	・動画視聴（60分） ・公開データ解析実習 ・ハンズオン質問会	100,000円
シングルセル RNA-seq 発展	【擬似系譜解析とvelocity解析】 ・monocleを用いたtrajectory解析の解説と実習 ・velocytoを用いたRNA velocity解析の解説と実習	・動画視聴（58分） ・公開データ解析実習 ・ハンズオン質問会	100,000円

※学習期間（動画視聴・サーバ実習）は全プラン共通で２週間となります。

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キャンペーン対象のデータ受託解析メニュー

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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）

【サンプル間比較解析】

○ 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

【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

受入れデータ・納品物

価格表（税抜）

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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。

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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

価格表（税抜）

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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

価格表（税抜）

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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

【DRY】データ解析

○ 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（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

価格表（税抜）

プラン

解析目的に合わせたプラン選択が可能です

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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

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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

【DRY】データ解析

○ 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）

○ 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

価格表（税抜）

ご利用の流れ

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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

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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

【DRY】データ解析

○ 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、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

データ解析内容

価格表（税抜）

解析内容	6~19サンプル	20サンプル以上
WET&DRY	4.5万円/サンプル	4.0万円/サンプル
データ解析	2.8万円/サンプル	2.5万円/サンプル

ご利用の流れ

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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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