科目体系

目的やスキルに合わせ、基礎科目と応用科目を自由に組み合わせていただけます。内容のカスタマイズも承ります（科目詳細参照）

基礎科目

Linux入門OPEN

対象	Linuxを扱った経験がない方・または初級者
到達目標	Linuxの基本的な操作が行えるようになる
前提スキル	特になし
内容	Linuxの概要、および以下に関連するコマンド操作について ・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 ・ファイルのアクセス権限 ・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 ※ご要望に合わせた内容の追加・変更のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
時間	6時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます

Python入門OPEN

対象	Pythonプログラミングの経験がない方・または初級者
到達目標	簡単なPythonプログラムを書いて実行できるようになる
前提スキル	特になし
内容	Python 3系における以下事項に関連する構文について ・スクリプト構築例の紹介を含む ・変数 ・関数 ・演算子 ・データ型 ・条件分岐 ・ループ ・モジュールのインストール・インポート・使用 ・ファイル入出力 ・ファイル処理 ・関数作成 ・例外処理 ・ログ出力 ※ご要望に合わせた内容の追加・変更のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
時間	6時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます

R入門OPEN

対象	Rを使った経験がない方・または初級者
到達目標	R上でのデータ処理・描画やパッケージのインストールが行えるようになる
前提スキル	特になし
内容	Rを使用した以下の操作について ・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（箱ひげ図、ヒストグラム、散布図） ・パッケージのインストール・読み込み ※ご要望に合わせた内容の追加・変更のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
時間	6時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます

シェルスクリプト入門OPEN

対象	シェルスクリプトを書いた経験のない方・または初級者
到達目標	簡単なシェルスクリプトを書いて実行できるようになる
前提スキル	Linux入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	シェルスクリプトにおける以下事項に関連する構文について スクリプト構築例の紹介も含む ・変数 ・引数 ・条件分岐 ・繰り返し処理 ・標準入力・標準出力・標準エラー出力 ・シェバン行と実行権限 ・代表的なコマンドと結果の格納 ※ご要望に合わせた内容の追加・変更のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます

応用科目

Reseq解析OPEN

対象	LinuxでReseq解析を行いたい方
到達目標	基本的なReseq解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	Linux入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	Reseq解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む ・NGSデータ解析で主に使用するファイルフォーマット 　FASTA, FASTQ, BAM, SAM, VCF, BED ・公開データの取得方法 ・Reseq解析フロー 処理 使用ツール クオリティコントロール前のクオリティチェック FastQC クオリティコントロール Trimmomatic クオリティコントロール後のクオリティチェック FastQC リファレンスゲノムへのマッピング BWA ミスマッピングが疑われるリードの除去 Samtools 重複リードの除去 GATK 変異検出 GATK 変異のフィルタリング GATK アノテーション snpEff マッピング結果・変異情報の可視化 IGV ※ご要望に合わせた内容の追加・変更のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します Accession ID SRR077861 内容 whole exome sequencing データ 形式 FASTQ 生物種 Homo sapiens サンプル数 1 実験プラットフォーム Illumina Genome Analyzer II ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます

RNA-seq解析OPEN

対象	Linuxでbulk RNA-seq解析を行いたい方
到達目標	基本的なbulk RNA-seq解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	Linux入門、R入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	bulk RNA-seq解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む ・NGSデータ解析で主に使用するファイルフォーマット 　FASTA, FASTQ, BAM, SAM, GFF, GTF ・公開データの取得方法 ・bulk RNA-seq 解析 処理 仕様ツール クオリティコントロール前のクオリティチェック FastQC クオリティコントロール PRINSEQ クオリティコントロール後のクオリティチェック FastQC リファレンスゲノムへのマッピング STAR 発現定量 featureCounts 遺伝子長やライブラリサイズによる発現量の違いの正規化 edgeR(Rパッケージ) 発現変動遺伝子の検出 edgeR(Rパッケージ) 二群間の発現比較結果の可視化（heatmap[1], volcano plot[2]） limma(Rパッケージ) ※ご要望に合わせた内容の追加・変更のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します Accession ID ERR458493, ERR458494, ERR458500, ERR45850 内容 bulk RNAseqデータ 形式 FASTQ 生物種 Saccharomyces cerevisiae サンプル数 wild type　2サンプル mutant　2サンプル 実験プラットフォーム Illumina Hiseq 2000 ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.heatmap 2.volcano plot

ChIP-seq解析OPEN

対象	LinuxでChIP-seq解析を行いたい方
到達目標	基本的なChIP-seq解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	Linux入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	ChIP-seq解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む ・NGSデータ解析で主に使用するファイルフォーマット 　FASTA, FASTQ, BAM, SAM, BED ・公開データの取得方法 ・ChIP-seq 解析 処理 仕様ツール クオリティコントロール前のクオリティチェック FastQC クオリティコントロール Trimmomatic クオリティコントロール後のクオリティチェック FastQC リファレンスゲノムへのマッピング Bowtie2 ピークの検出 MACS2 ピークの可視化[1] IGV ピークのアノテーション snpEff de novo モチーフ検索[2] rGADEM(Rパッケージ) ※ご要望に合わせた内容追加等のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します Accession ID ERR1231585, ERR1231597 内容 ChIP-seqデータ 形式 FASTQ 生物種 Saccharomyces cerevisiae サンプル数 input　1サンプル sample　1サンプル 実験プラットフォーム Illumina Hiseq 2500 ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.ピークの可視化結果 2.モチーフ検索結果

がん体細胞変異解析OPEN

対象	Linuxでがん体細胞変異解析を行いたい方
到達目標	基本的ながん体細胞変異解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	Linux入門、Reseq解析 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	がん体細胞変異解析解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む 処理 仕様ツール 体細胞変異検出（normal, tumorサンプルが揃っている場合） GATK 変異のフィルタリング GATK awkコマンド アノテーション snpEff VCF→MAFへのフォーマット変換 vcf2maf 変異の種類別の集計1 遺伝子およびサンプルごとの変異頻度の可視化（oncoplot）2 変異ホットスポットの可視化（lolipop plot）3 maftools(Rパッケージ) mutation signatureの推定4 SomaticSignatures(Rパッケージ) ※ご要望に合わせた内容追加等のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します Accession ID DRR001288, DRR001289, DRR001313, DRR001314, DRR001309, DRR001292, DRR001315, DRR001310, DRR001298, DRR001299 (講義では上記シーケンスデータをhg38にアライメントしたものを使用します) 内容 myelodysplastic syndromesサンプルのwhole exomeシーケンスデータを、hg38へアライメントしたもの 形式 BAM 生物種 Homo sapiens サンプル数 normal　5サンプル tumor　5サンプル 実験プラットフォーム Illumina Genome Analyzer IIx ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.変異の種類別の集計結果 2.oncoplot
	3.lolipop plot 4.mutation signature

メタゲノム解析OPEN

対象	Linuxでメタゲノム解析を行いたい方
到達目標	基本的なメタゲノム解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	Linux入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	メタゲノム解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む 処理 仕様ツール クオリティコントロール前のクオリティチェック QIIME2 クオリティコントロール クオリティコントロール後のクオリティチェック メタゲノムデータベースへのアライメント リード配列のクラスタリング クラスタリング結果の可視化 （Operational taxonomic unit;OTUの系統樹） サンプルにおける種多様性の評価 taxon分類1 ※ご要望に合わせた内容追加等のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します Accession ID ERR562367, ERR562394, ERR562413 内容 16S rRNAシーケンスデータ ペアエンド 形式 FASTQ サンプル数 3 実験プラットフォーム Illumina Genome Analyzer IIx ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.taxon分類結果

SNPアレイデータのGWAS解析OPEN

対象	LinuxでSNPアレイデータのGWAS解析を行いたい方
到達目標	基本的なSNPアレイデータのGWAS解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	Linux入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	SNPアレイデータのGWAS解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む ・PLINKによる解析で使用するファイルフォーマット 　PED, MAP ・SNPアレイデータのGWAS解析 処理 仕様ツール PED, MAPファイルデータの読み込み PLINK クオリティコントロール 遺伝的集団構造の検出（PCA） 遺伝的集団構造の検出結果の可視化（PCA score plot） R ケース・コントロールの比較による、SNPと形質の関連性の計算（case-control association analysis） PLINK ase-control association analysis結果の可視化（マンハッタンプロット、Q-Qプロット） qqman(Rパッケージ) SNPへのアノテーション PLINK SNPの近傍遺伝子や連鎖状態の可視化1 LocusZoom SNPと量的形質の関連性の計算（QTL analysis） PLINK 共変量を考慮したQTLanalysis サンプルの集団構造を考慮したcase-control association analysis ※ご要望に合わせた内容追加等のカスタマイズもご依頼いただけます 　別途お見積いたしますのでご相談ください
使用テストデータ	公開データを使用します 内容 HapMapプロジェクト由来のアジア人89人分（約80000SNP）のSNPアレイデータ (PLINKの配布するテストデータ) 形式 PED, MAP 生物種 Homo sapiens サンプル数 1 ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.SNPの近傍遺伝子や連鎖状態の可視化結果

マイクロアレイ解析OPEN

対象	Rでマイクロアレイ解析を行いたい方
到達目標	基本的なマイクロアレイ解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提スキル	R入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	マイクロアレイ解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む 処理 仕様ツール シグナル値のバックグラウンド補正 limma(Rパッケージ) アレイ間のシグナル値の違いの正規化 補正・正規化結果の可視化（MA plot） case, control間の発現量の差に基づくプローブの絞り込み stats(Rパッケージ) プローブ / サンプルのクラスタリング クラスタリング結果・発現量のheatmap作図[1] プローブへの遺伝子・Gene Ontology termのアノテーション biomaRt(Rパッケージ) ※ご要望に合わせた内容追加等のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します Accession ID GSE65801 内容 Agilent製マイクロアレイデータ 形式 TXT 生物種 Homo sapiens サンプル数 contorol　3 case　3 実験プラットフォーム Agilent-028004 SurePrint G3 Human GE 8x60K Microarray ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.heatmap

Single cell RNA-seq解析OPEN

対象	Rでsingle cell RNA-seq解析を行いたい方
到達目標	基本的なsingle cell RNA-seq解析の手順を理解し、実行し、結果を評価することができるようになる
前提科目	R入門 ※上記科目の内容に習熟していらっしゃる方は不要です 　要不要の判断にお困りの場合はご相談ください
内容	single cell RNA-seq解析の手順および解析結果について テストデータを用いた解析実習を含む 処理 仕様ツール クオリティコントロール Seurat 3系(Rパッケージ) 細胞間のライブラリサイズによる発現量の違いの正規化 遺伝子のフィルタリング データのスケーリングとノイズの除外 次元削減 次元削減結果の可視化（PCA score plot, loading plot） 下流解析で使用する主成分軸数の決定（heatmap, JackStraw plot, PCElbow plotによる判断） クラスタリング クラスタリング結果の可視化（PCA score plot, tSNE plot） マーカー遺伝子探索とセルタイプ同定[1] 細胞間のライブラリサイズによる発現量の違いの正規化 Monocle2(Rパッケージ) 次元削減 pseudo-time（細胞の状態変動を表す擬似的な時間軸）の構築と細胞のstateの分類 分類結果の可視化 pseudo-time内での発現変動の遺伝子ごとの可視化[2] ※ご要望に合わせた内容追加等のカスタマイズもご依頼いただけます（オプション価格）
使用テストデータ	公開データを使用します 内容 健常なドナー1名の末梢単核細胞約1000個のシーケンスデータから、Cell Ranger 3系を用いて取得した発現データ (10X Genomics配布のテストデータ) 生物種 Homo sapiens サンプル数 1バッチ分 実験プラットフォーム 10X Chromium System（v3 Chemistry使用） Illumina NovaSeq ※ご要望があれば、お客様でお持ちのデータの使用をご依頼いただけます（オプション価格）
時間	3時間（休憩時間を除く）
実施形態	講師がご訪問し、お客様のノートPC等から弊社webサーバへ接続しながら講義を行います ※PC（OS不問）、プロジェクタ、外部サーバへssh接続可能な環境が必要です 接続不可の場合は別途ご相談ください（弊社オフィスでの実施などをご案内します）
納期	2週間～
価格（税別）	27万円（受講者1名の場合）～ アカデミア価格もございます
出力データ（一部）	1.クラスタリングおよびセルタイプ同定結果 2.pseudo-time内での発現変動の遺伝子ごとの可視化結果

サービスの流れ

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  担当者からメール等で詳細を伺い、仕様を確定させます

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• 実施前準備
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• 実施
  講師が訪問致します（弊社での実施も可能です）
  当日の人数変更はお受けできませんのでご注意ください

トレーニング復習期間サポート

トレーニング受講後に生じた質問に、弊社エンジニアがお答えします。

• ・トレーニング資料記載内容に関する質問
• ・トレーニングで扱った解析をご自身のデータで実行した際に生じた質問