医学・生命科学のポータルサイト。バイオテクノロジー・データサイエンス、研究留学を中心に発信。Immunoprecipitation:ChIP)とマイクロアレイを組合わせることで、網羅的に転写因子結合領域やクロマチン修飾を探索することができます。今でこそ次世代シークエンサーと組み合わせたChIP-seqがよくやられていますが、次世代シークエンサーが出る前のマイクロアレイ全盛期にはよくやられていた方法であり、先人たちが取得したデータが公共データとして誰でも利用可能になっています。そこで、公共データを使ったChIP-on-chipの再解析の例として、この記事ではデータのダウンロードの方法から統計ソフトRを使った具体的なコードを紹介します。まとめデータをArrayExpressからダウンロードするまずはデータをダウンロードしましょう。国際的に有名なデータアーカイブとしてGEOとArrayExpressが知られていますが、ここではArrayExpressにアクセスし、E-GEOD-31301を検索してみます。対象とした、Isw1-3xFLAGを発現させてFLAGでChIPし、lsw1の結合部位を調べた研究であることが分かります。dataがあるので、今回はこちらを使ってみます。「E-GEOD-31301.processed.1.zip」データをダウンロードし、解凍し、Rのワーキングディレクトリーに置いてください。designは、マイクロアレイのどの場所のプローブがゲノム上のどの部位に相当するのかをまとめたもので、これも必要です。A-GEOD-13972.adf.txtファイルを同じくRのワーキングディレクトリにおいてください。これで下準備は終了です。データをRに読み込むデータはいずれもテキストファイルなので、特別なパッケージを使わずにRに読み込むことができます。「GSM775491_sample_table.txt」というファイルと「A-GEOD-13972.adf.txt」を読み込んでみます。Rにテキストファイルを読み込むには、read.delim関数を使うのが簡単です。c("Coordinate","Sequence")どんな風に読み込めたのか確認してみましょう。GSM775491_sample_table.txtについては、head(my.dat)このように、各プローブでの検出値が出てきます。-0.102563881IP/inputの値をlog2変換したものですので、数値が正であればFLAG抗体でIPした時により濃縮されていて、逆に負であればIPすると減ってしまうことを意味しています。AACTTCTGGTCTAGATCAACTAATGGATGCTATTCAATACACAGAAACAGACGAATATGGこのようになります。Cooridnateはゲノムの場所、Sequenceはプローブの実際の配列です。1-3列目は空白ですが、これは蛍光補正などに使うコントロールプローブであることを意味しています。プロセス後のデータを使う限りは、これらのコントロールプローブには用がないのでここでは割愛します。ChIP-on-chipデータの前処理coorinate列にはchr3:000071144-000071192のように染色体番号:開始位置-終了位置という形式でプローブ情報が書かれています。これらは単なる文字情報ですので、R組み込みの関数を使ってそれぞれの情報を抽出していきます。染色体番号がわからないプローブがいくつかあるので、それについては除いておきます。adf[!is.na(adf$chr),]Coordinate列はRに文字として認識されていて、そこから情報を抽出しても文字のままになりますが、解析をする上でそれは困るので、染色体番号はfactor型、染色体の開始位置と終了位置は数値型に変換しておきます。(終了部位)を抜き出せていることが分かります。情報を、蛍光強度の情報を持つmy.dat変数に列方向に連結します。285473これでそれぞれのプローブの蛍光強度と、そのゲノム上の位置が一つになった表を得ることができました。2171chrM450のように調べることができます。(デモ目的)もちろん全ての染色体について調べてもいいのですが、この記事ではデモ目的として最もプローブが多く設計されている染色体4に絞って解析方法をみていきます。絞るためには、Rのスライスを使えばいいですね。my.dat.c4[order(my.dat.c4$start),]これを図示してみましょう。IP/Input")abline(h=0,col="blue",lty=3)染色体4番全体でみてみると、あちこちにピークがあるので、ここでは500,000から512,000までの12000塩基の領域に絞ってみます。IP/Input")abline(h=0,col="blue",lty=3)次にやるのはこのデータをもとにしたピーク検出です。領域を絞ることで、ピークがより鮮明になりました。501,100にある負のピークはかなりシャープであり、本当のピークのように見えます。これは間違いで、1つのプローブ情報だけでは偽物のピークが出てしまう可能性があります。統計学で多重補正が必要なのと同じ理屈です。ピークの検出には、近隣のプローブ情報も加味したスライディングウインドウというアプローチを行います。情報を平均することで、「たまたま」出てしまったシグナルの影響を取り除くことができる一方で、「本当の」結合部位は近隣の複数のプローブでも検出できることから平均してもシグナルのまま残るということです。ウインドウ幅を1000塩基にして平均し、この領域全体を少しずつウインドウをずらしながら計算して先ほどの図の上に赤で描いてみます。IP/Input")abline(h=0,col="blue",lty=3)lines(w.pos,w.smooth,col="red",lty=2)すると、左側にあった負のピークは消え、一方で508,000前後の正のピークはそのまま残っていて本当のシグナルだと考えられます。実際、この部位は実験的にlsw1タンパクが結合することが確かめられている場所になります。このようにChIP-on-chipのデータは特別なプラグインなしで公共データからダウンロードして解析することが可能です。興味があるタンパクについてのデータがあればぜひやってみてください。関連サイト・図書この記事に関連した内容を紹介しているサイトや本はこちらです。ChIP-on-chip技術リンクまとめ最後に今回の内容をまとめます。ポータルサイト】生命医学をハックするをお読みいただきありがとうございました。生命科学研究は、研究手法が大きく前進したこととコンピューターの発達なども相まって、かつてないほどの勢いで知識の整備が進んでいます。ない方や、未来を担う学生さんに向けた情報発信をしています。2週間に1回のペースで、サイトの更新情報や、それらをまとめた解説記事をニュースレターとして発行しています。メールアドレスの登録は無料で、もちろんいつでも解除することができます。サイト名の「ハックする」には、分かってきたことを駆使し、それを応用して、病気の治療や研究などにさらに活用していこうという意味があります。肺がんは、がんの中でも患者さんが多いです。夫婦が妊娠を希望して1年以上生活を行っているにもかかわらず妊娠しない場合をいいます。心臓は全身に血液を送り届ける重要な臓器だが、分かっていないことも多い。人体への影響アメリカのNASAが長期宇宙滞在による健康への影響を解析し、前例のない双生児研究の結果を、Science誌に報告した。役立つアプリ10選さまざまなアプリが世の中に出回っています。その中から、今回は研究・留学に有用なアプリをご紹介します。...サイト運営情報HP公開ブログ「生命医学をハックする」を開始しました。ついても、学術論文を生命科学トップのCell関連誌に筆頭著者として掲載。目指す学生の方に向けてお届けします。@biomedicalhacksサイトの記事をもとに加筆した月2回のニュースレターもメールで好評配信中。医学・生命科学の総合メディア。バイオテクノロジー・データサイエンス、研究留学を中心に発信。