TCGA-READ: analysis of the methylation alteration and survival rate. Download このチュートリアルは、下記の４つのパートで構成されます。目安の時間をあわせて表記していますので、見る必要のないところは飛ばしていただいて結構です。 Part1 '00"00 - 準備 以前投稿したTCGAのメチル化データを解析するムービ...
オミクスデータの解析は、標準的なワークフローに従ってできるようなものではありません。実際の解析は（１）データを見て、（２）何かを見つけて、（３）見つけたことを検証する、という過程を繰り返すサイクルのようなものです。 （１）データを見る: オミクスデータは、先入観なしに見なければなりません。なぜなら、大きなデータセットには必ず非線形のバイアスや人工的な影響が紛れ込んでいるからです。教科書のよ...
GSE34403は、Bisulphite Sequencing のデータと、Methylation BeadChip のデータを両方含んでいます。二つの手法から得られるデータの質を比べるのに役に立つでしょう。 Comparing Bisulphite Sequencing And Methylation Array Download 0:00 概要説明 0:10 bisulphite seq...
A Case Study of CAGE data set. Download 00:00 About the data set.01:50 Comparing replicates to find boundary between signal and noise.03:00 Filtering06:15 PCA to overview expression profiles of sa...
ほとんどの方が発現差のある遺伝子群（DEGs）、つまりあるグループで高発現していて、もう片方のグループで低発現しているパターンを示す遺伝子群を探そうとします。しかし、このような遺伝子が原因遺伝子であるのは、下記のモデルのうち single factor model でしかなく、これは高度に複雑な生物現象の中では極めて稀だと思います。それ以外の下記のようなシンプルなモデルにおいて、遺伝子発現が...
The Cancer Genome Atlas (TCGA) は、がんに関するマルチオミクスデータとクリニカル情報の大量に蓄積しているサイトです。 このケーススタディでは、normal と tumor のグループ間で発現差のある遺伝子（DEGs）を抽出し（part 1）、発現を制御している可能性のあるmiRNAの抽出を行います（part 2）。ただし、下記のムービーで見るものより、TCGAの...
GSE42268は、さまざまな量のインプットRNAが含まれるデータセットです。そこで、インプットの量がRNA-Seqのデータの品質にどのような影響があるかを見てみました。 いちばん上は、1ug の total RNA を測定した結果です。値はFPKMなのでノイズとシグナルの境目がぼやけて見難くはなっていますが、だいたい 0.1 ～ 1 の間に境があるようです。たとえば 0.5 以上を信頼で...
GSE32006 は、アジレントの遺伝子発現マクロアレイと、エクソンアレイの二つのサブセットから構成されています。hg19のゲノムをロードして、Genome Viewで見ると、遺伝子発現のプローブと、エクソン発現のプローブの位置と、それらの測定したシグナル値を見ることができます。 GSE32006の解析データ (SOAファイル)。Subio Platformにインポートすると詳しくご覧いただ...
アジレントのマイクロアレイは、１色法または２色法の実験デザインが可能ですが、あなたの研究にはどちらを選ぶのがよいでしょうか？ GSE27183 は１色法と２色法を同時に行っているので、参考になるでしょう。 １色法のメリット コストが安い 実験デザインが柔軟で、複雑な研究も可能 ２色法のメリット １色法で２サンプルを比較するより、発現差を検出する点において感度と精度が高い。ただしこれは、２つの...
このムービーでは、ChIP-Seq データ（GSE11431）から生成された BED ファイルを Subio Platform にインポートして視覚化、解析するところをご覧いただけます。プロモーターアレイを使ったChIP-on-chipデータの解析も、これと同じようにできます。 Analyzing ChIP-seq data (GSE11431) Download 元データ https://...