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2024.04.01
新年度トレーニングキャンペーン
新年度トレーニングキャンペーン

基礎 1科目4.0万円/名（税抜）

応用 1科目6.8万円/名（税抜）
※アカデミア限定、３名様でご受講の場合

この春、新しい研究テーマに取り組むみなさまのバイオインフォマティクス技術習得を支援するため「新年度トレーニングキャンペーン」を実施いたします。解析サーバで解析を行うためのITインフラ領域の基礎科目と、実践的な課題解決の技術習得を目的とした応用科目を特別価格でご受講いただけます。

対象期間 2024年4月1日(月)～6月28日(金) ご発注まで
キャンペーン割引対象 Linux入門50％OFF、下記記載の応用科目20～10％OFF（受講人数に応じて）
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。プログラミング領域は対象外

特徴と対象科目

  • ・データ解析を始めたいが、何から学べば良いかわからない
    　▶初心者の方でも体系的に学べるオンライントレーニングです
  • ・ゴールドスタンダードな解析手法を効率良く習得したい
    　▶弊社サーバーで実際にコマンドを入力しながら実習するので実践的なスキルが身につきます
  • ・バイオインフォマティクスに関する質問相手がいない
    　▶解析経験が豊富な講師にご質問いただけますので、実践的な知識を学ぶことができます
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
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
応用科目OPEN
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
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
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
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

  • RNA-seqを始めたい
    基礎科目：Linux入門、R入門
    応用科目：RNA-seq
  • GWASを始めたい
    基礎科目：Linux入門
    応用科目：ゲノムワイド関連解析（GWAS）
※R入門、シングルセルRNA-seq、がん変異解析は本キャンペーンの対象外です。

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）

臨床研究医
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）

国立研究所研究員
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）

国立研究所研究員
2024.04.01
空間的遺伝子発現解析（Stereo-seq™）｜WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

空間的遺伝子発現解析（Stereo-seq™）WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
パスウェイ解析
擬似系譜解析
まで込みのスペシャルプライス

196万円/サンプル（税抜）
※1サンプルの場合の価格、
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
○ Stereo-seq™ 技術（STOmics®）を用いた空間座標バーコーディングと遺伝子発現測定
○ MGI社 DNBSEQ-G400、またはT7によるシーケンシング（10-15M paired-end reads/検体）
【DRY】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）
○ 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

解析結果

サンプル要件 / 注意事項

サンプルタイプ：OCT凍結包埋新鮮組織

  • 生物種：ヒト、マウス（それ以外は要相談）
  • 組織溶解条件の確認
    • 凍結切片 (厚さ10μm) の作成と専用チップChip Pへのマウント
    • 別途切片3~5枚程度を凍結保管（RNA抽出して品質を確認）
  • 転写物解析用の実験
    • 凍結切片 (厚さ10μm) の作成と専用チップChip Tへのマウント

価格表（税抜）

製品名 価格
空間的遺伝子発現解析 （Stereo-seq）WET＆DRY 1サンプル 196万円
2サンプル 340万円
（170万円/サンプル）
3サンプル 498万円
（166万円/サンプル）
4サンプル以上 580万円
（145万円/サンプル）
  • ※諸経費込みの総額費用

ご利用の流れ

ご利用の流れ（WET＆DRY）

  • 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。
2024.04.01
シングルセル遺伝子発現Flex｜WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

シングルセル遺伝子発現Flex WET&DRY解析【新年度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）

▼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 NovaSeq6000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】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）
○ 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）
○ 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

解析結果

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。
  • ※ 凍結組織または凍結細胞のご提出でFlexを実施の場合は、固定・細胞分散費用として、追加料金が発生します。また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

ご利用の流れ（WET＆DRY）

  • 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

バイオリンプロット、クラスタリング結果、Feature plot、UMAP

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。
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2024.04.01
シングルセルRNA-seq解析｜WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

RNA-seq WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
パスウェイ解析
擬似系譜解析
まで込みのスペシャルプライス

103万円/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RNAシーケンス
○ 10x Genomics社 Chromiumによるライブラリ調製
○ Illumina社 NovaSeq6000による120Gbのシーケンシング
○ Cell Rangerによる発現定量
【DRY】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）
○ 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）
○ 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

解析結果

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、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 110万円/サンプル
4サンプル以上 103万円/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
  • 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

ご利用の流れ（WET＆DRY）

  • 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

バイオリンプロット、クラスタリング結果、Feature plot、UMAP

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　>
2024.04.01
RNA-seq解析｜WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

RNA-seq WET&DRY解析【新年度受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
Gene Ontology解析
パスウェイ解析
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

▼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】RNAシーケンス
○ ライブラリ調製
○ Illumina社 NovaSeq6000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】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、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

解析結果

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

ご利用の流れ（WET＆DRY）

  • 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

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。 主成分分析

・階層的クラスタリングのヒートマップ

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。 		階層的クラスタリングのヒートマップ

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

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。 		Volcano plot

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

GO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。 		GO解析
2024.04.01
空間的遺伝子発現解析｜データ解析【新年度受託解析キャンペーン】

空間的遺伝子発現解析 データ解析【新年度受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
パスウェイ解析
擬似系譜解析
までをプロが支援

23万円/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）
【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

解析結果

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
    ※ファイル形式を予めご教示ください
    ※FASTQファイル (Visum) の場合は有償で対応
  • 組織切片画像（バーコード対応表）

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。

解析結果レポート例

価格表（税抜）

製品名 単価
空間的遺伝子発現解析 データ解析 1~3サンプル 28万円/サンプル
4サンプル以上 23万円/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）。
2024.04.01
シングルセルRNA-seq解析｜データ解析【新年度受託解析キャンペーン】

シングルセルRNA-seq データ解析【新年度受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
パスウェイ解析
擬似系譜解析
までをプロが支援

18万円/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
○ 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

解析結果

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。

解析結果レポート例

価格表（税抜）

製品名 単価
scRNA-seq データ解析 1~3サンプル 23万円/サンプル
4サンプル以上 18万円/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）。
2024.04.01
RNA-seq解析｜データ解析【新年度受託解析キャンペーン】

RNA-seq データ解析【新年度受託解析キャンペーン】

論文作成には欠かせない
Gene Ontology解析
パスウェイ解析
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

○ 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。統計的には6サンプル以上が必要です。
○ エンリッチメント解析：Gene Ontology解析、Reactomeパスウェイ解析

解析結果

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）。
2023.09.25
年末早割キャンペーン｜事前学習併用型トレーニング
【年末早割トレーニングキャンペーン】事前学習併用型トレーニング15％OFF

このたび、2023年9月に新科目「シングルセルRNA-seq解析・発展」をリリースし、monocle3を用いた擬似系譜解析、velocytoを用いたRNA velocity解析を学習いただけるようになりました。
新科目リリースを記念し、さらに私達のサービスをご愛顧いただいている皆様への感謝も込めて「年末早割トレーニングキャンペーン」を実施いたします。
キャンペーン対象は、事前学習併用型トレーニングとなります。
もちろん、「シングルセルRNA-seq解析・発展」も事前学習併用型トレーニング対応科目となります。
是非、この機会にご検討ください。

▼新科目の中身を試しに少しだけ視聴してみる▼

対象期間 2023年12月25日(月) までにご発注、2024年1月31日までに事前学習の受講終了
キャンペーン割引対象 事前学習併用型トレーニング全科目15％オフ
実施形式 事前学習併用型択
注意事項 同時双方向型、訪問トレーニング、概論セミナーは対象外

事前学習併用型トレーニングの特徴と科目

事前学習併用型トレーニングの特徴

・バイオインフォマティクスの経験豊富な講師によるトレーニング動画をいつでも視聴（2週間）
・動画視聴期間はトレーニング用サーバを利用できるので自分のペースで実践的な学習が可能
・事前学習終了後に復習や疑問解消のための Web会議形式のハンズオン質問会（2時間）を開催

事前学習併用型トレーニング科目

「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
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
応用科目OPEN
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、擬似系譜解析・RNA velocity解析の実践的な実習

おすすめの科目構成

シングルセルRNA-seqを始めたい
【基礎科目】R入門
【応用科目】シングルセルRNA-seq解析【Seurat】
【応用科目】シングルセルRNA-seq解析・発展

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

臨床研究医
平日の昼間は皆忙しく、突発的なオペがあったりと都合も合わせづらいので、バラバラの日程でも受講ができる事前学習併用型を選んだ。おかげで日曜、祝日、夜間など自分の都合の良い時間に学習できた。

大学臨床研究医

臨床研究医
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

国立研究所研究員
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