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バイオインフォマティクス

このカテゴリで学ぶこと

  • 生命科学データを、実験で得られた測定結果として読み、解析手順と解釈を分けて考えられる
  • シーケンスデータ、FASTQ、SAM/BAM、VCFを、配列データが処理される流れとして整理できる
  • RNA-seqや差次的発現解析を、発現量の測定、正規化、変化量、統計的な確からしさに分けて読める
  • single-cell解析を、品質管理、バッチ効果、次元削減、クラスタ、細胞タイプ注釈のつながりとして確認できる

バイオインフォマティクスは、DNA配列、RNA発現、タンパク質などの生命科学データを計算機で扱う分野です。BioLearnでは、測定結果がデータになり、前処理、解析、Figureでの表示、解釈へ進む流れを学びます。

DNA、RNA、遺伝子発現、ゲノムの考え方があいまいな場合は、先に 生命科学の基礎 と ゲノミクス を確認すると読みやすくなります。

セクション一覧

Section titled “セクション一覧”

バイオインフォマティクスの記事は、解析の全体像、シーケンスデータ、発現解析、single-cellデータ、細胞集団の解釈、解析品質に分かれています。各カードから、記事一覧の該当セクションへ移動できます。

入口

解析の全体像とデータの入口

バイオインフォマティクスの全体像とシーケンスデータを確認し、実験、データ、解析、Figureの関係を整理します。

前処理

シーケンスデータの形式と前処理

メタデータ、FASTQ、マッピング、SAM/BAM、VCFを、解析の途中で出てくるデータ形式として読みます。

発現解析

RNA-seq・カウント行列・発現解析

RNA-seq、カウント行列、正規化、差次的発現解析、pathway enrichment、GSEAを、発現解析の流れとして整理します。

single-cell

single-cellデータと品質を整える

single-cell RNA-seq、品質管理、バッチ効果を、細胞ごとの発現データを読む前提として確認します。

解釈

細胞集団を読み解く

次元削減、クラスタリング、UMAP、マーカー遺伝子、細胞タイプ注釈を、細胞集団の解釈として読みます。

品質

解析の再現性と偏りを確認する

解析ワークフロー、解析ノートブック、再解析を通じて、解析を読み返せる形にする視点を作ります。

記事一覧

Section titled “記事一覧”

カテゴリ内では、解析の全体像、シーケンスデータ、発現解析、single-cell解析、解析品質の順に読むとつながりやすくなります。ゲノム、変異、RNA-seq、single-cell解析、オミクスFigureを順番につなげたい場合は、オミクス解析を読む を使います。

解析の全体像とデータの入口

Section titled “解析の全体像とデータの入口”
  1. バイオインフォマティクスとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    バイオインフォマティクスを、生命科学データを計算で整理・解析・解釈する分野として説明します。

  2. シーケンスデータとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    DNAやRNAの配列を読んで得られるデータの基本を説明します。

シーケンスデータの形式と前処理

Section titled “シーケンスデータの形式と前処理”
  1. メタデータとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    バイオインフォマティクスでサンプル情報や実験条件を読み解くためのメタデータを説明します。

  2. FASTQとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    FASTQファイルに含まれるリード配列と品質スコアの基本を説明します。

  3. マッピングとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    シーケンスリードをリファレンス配列上の位置へ対応づけるマッピングを説明します。

  4. SAM/BAMとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    マッピング後のリード情報を保存するSAM/BAM形式の基本を説明します。

  5. VCFとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    バリアント候補を記録するVCF形式の基本と読み方の注意点を説明します。

RNA-seq・カウント行列・発現解析

Section titled “RNA-seq・カウント行列・発現解析”
  1. RNA-seqとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    RNA-seqを遺伝子発現を調べるシーケンス手法として説明します。

  2. カウント行列とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    RNA-seqやsingle-cell RNA-seqで使うカウント行列を、細胞またはサンプルと遺伝子の表として説明します。

  3. 正規化とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    RNA-seqやsingle-cell解析で、サンプル間の測定量を比較しやすく整える正規化を説明します。

  4. 差次的発現解析とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    条件間で遺伝子発現が変わるかを調べる解析の基本を説明します。

  5. Pathway enrichmentとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    変化した遺伝子リストから、経路や機能カテゴリの偏りを読むpathway enrichment解析を説明します。

  6. GSEAとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    遺伝子全体のランキングから遺伝子セットの偏りを見るGSEAを説明します。

single-cellデータと品質を整える

Section titled “single-cellデータと品質を整える”
  1. single-cell RNA-seqとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    single-cell RNA-seqを、1細胞ごとの遺伝子発現を読み、細胞集団の違いを調べる解析として説明します。

  2. single-cell QCとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    single-cell RNA-seqの品質管理を、低品質細胞、検出遺伝子数、ミトコンドリア比率、doublet確認の観点から説明します。

  3. バッチ効果とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    バッチ効果を、実験日、試薬、測定機器などの違いによって生じる技術的な差として説明し、single-cell解析での注意点につなげます。

細胞集団を読み解く

Section titled “細胞集団を読み解く”
  1. 次元削減とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    次元削減を、多数の遺伝子や特徴量を少ない軸に圧縮して全体像を見やすくする方法として説明します。

  2. クラスタリングとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    single-cell解析などで使われるクラスタリングを、似たデータ点をまとめる探索的な解析として説明します。

  3. UMAPとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    UMAPを、高次元データを2次元などに配置してsingle-cell解析の全体像を見る可視化手法として説明します。

  4. マーカー遺伝子とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    マーカー遺伝子を、特定の細胞型や状態を見分ける手がかりになる遺伝子として説明します。

  5. 細胞タイプ注釈とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    single-cell解析でクラスタに細胞型名を付ける細胞タイプ注釈を、マーカー遺伝子と根拠確認の観点から説明します。

解析の再現性と偏りを確認する

Section titled “解析の再現性と偏りを確認する”
  1. 解析ワークフローとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    生データから図や表に至る解析手順として、解析ワークフローの役割と確認点を説明します。

  2. 解析ノートブックとは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    コード、説明、図表をまとめて記録する解析ノートブックの役割と読み方を説明します。

  3. 論文データの再解析とは何か 未学習 バイオインフォマティクス

    公開データや論文付属データを使い、解析条件を確認しながら結果を再検討する再解析を説明します。

次に進む

Section titled “次に進む”

解析結果のFigureを読む場合は 論文Figureの読み方 に進みます。結果の強さや統計表示を確認したい場合は 統計・研究デザイン を使います。図の種類ごとの確認点だけを素早く見たい場合は Figure早見表 が便利です。