本セミナーでは、シングルセルRNA解析におけるデータ解析の中で、特に注目されている2群間比較解析や疑似系譜解析について、オープンソースパッケージSeuratを用いた解析手法を解説します。複数サンプル間の比較では、シングルセルRNAデータの統合やクラスターごとに発現量が高い遺伝子の検討や、生物学的な解釈を以下に行うかが重要となります。

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本セミナーでは、マイクロアレイやバルクRNA解析と比較し、シングルセルRNA解析の特徴を紹介します。また、基本的なデータ解析について、シーケンスデータからクラスタリング、細胞種の同定までを解説します。シングルセルの活用事例として論文を紹介し、シングルセルRNA解析を導入すべきか否かの判断材料となるようなポイントを解説します。

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近年、遺伝統計学の進展により、多因子疾患の遺伝的リスクを評価するポリジェニックリスクスコアが注目され、疾患リスクの予測精度の向上が期待されています。本勉強会では、GWASの基本的な考え方からデータ解析手法まで解説します。また、ポリジェニックスコアや遺伝子型インピュテーションのエッセンスをご紹介します。

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全ゲノムや全エクソームなど網羅的なシーケンスによって得られたがん体細胞変異に対して、意味づけや複数検体の特徴を解析する手法についてご説明します。具体的には、がん種に特徴的な遺伝子変異をデータベースを用いて探索する方法、および、臨床的な所見に関連する遺伝子をオンコプロットを用いて探索する方法について取り上げます。

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プロテオーム解析とトランスクリプトーム解析を組み合わせる統合オミクス解析の基本的な解析手法と、その手法を用いた公開データの解析例をご説明いたします。特に、クラスタリングや主成分分析によって、データの概観について理解を得る方法や、GOエンリッチメント解析により、がん細胞の特徴を検討する方法について具体例をもとに解説いたします。

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本セミナーでは、次世代シーケンサーから得られたChIP-seqのデータを用いて転写モチーフ解析を行い、疾患や細胞変化に関連する重要な転写因子の探索を行う方法について、ご説明します。また、既知のモチーフ検索や、処置群と対照群を比較する際の注意点を解説。エピゲノム解析に関する、一般的な手法を知りたい、必要なツールと難易度を把握したい方に向けた入門セミナーです。

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PDXモデルは臨床予測性が高い抗がん剤開発の革新的なツールとして期待されています。本セミナーでは、次世代シーケンサから出力される転写産物の発現量の定量や精度、群間比較の統計的な意味についてご説明し、特に重要となるマウス由来配列の除去方法についてご紹介します。さらに、PDX活用において想定される様々な条件下で有意に発現が変動する遺伝子の抽出や、機能解析をする際の注意点を解説します。

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本動画では、次世代シーケンサーから得られた変異情報に対する、臨床的な解釈や、疾患に特徴的な変異の抽出方法についてご説明します。また、疾患原因の候補となる変異の抽出、公共データベースを用いたアノテーションと絞り込みをする際の注意点を解説します。

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体細胞変異および構造変異の精度やアノテーション、検体間比較の方法についてご説明します。 また、変異が集積している遺伝子の探索による特定の疾患群の傾向把握や、特定のパスウェイ上の遺伝子における変異の蓄積を見る際の注意点を解説します。

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次世代シーケンサから出力される転写産物の発現量の定量や精度、群間比較の統計的な意味についてご説明します。また、さまざまな条件下で有意に発現が変動する遺伝子の抽出や、機能解析をする際の注意点を解説。データ解析の統計的な意味を復習したい、外注先から発現定量値を受け取った後の目途を立てたいといったお悩みを解消します。

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