番組リクエストスタッフ『統合TV』は、生命科学分野の有用なデータベースやツールの使い方を動画で紹介するウェブサイトです。新潟大学理学部マルチメディア教室このテキストを引用する際はDOIをご利用ください。AJACS越後「実験データの生物学的解釈をするための遺伝子発現DB・ウェブツールの使い方」の講習資料です。講習会全体のプログラムはこちらです。本講習は、だれでも自由に使うことができる公共データベースやウェブツールを活用して、研究のさまざまな場面で調べることの多い個々の遺伝子発現データを簡単に調べるための方法と基礎知識について学びます。自ら行なった大規模発現解析の(あるいは公共データベースから取得・解析した)結果として得られた数百〜数千におよぶ遺伝子セットについて、生物学的な解釈をする方法とその結果の考察を実践します。講習の流れ今回の講習では、コンピュータを使って以下の内容について説明します。使って、興味ある遺伝子リストを制御する可能性の高い転写因子を調べる講義に際しての注意とお願いみんなで同時にアクセスするとサイトにつながりにくくなることが予想されます。資料を見ながら自力で進められそうな方はどんどん先に、そうでない方は講師と一緒にすすめていきましょう。サイトの反応が悪い時はタイミングをずらして実行してみてください。反応が無いからと言って何度もクリックするとますます繋がらなくなってしまいます。おおらかな気持ちで臨みましょう。こんなことは知ってて当たり前だと他の人に思われる質問を歓迎します。知っている人は講師を助けてください。あなたが疑問に思ったことは、実は、隣の人やその隣の人もそう思っていることが多いです。いう質問がでると、「そういう質問をしてもよいのだ」という空気になり、この講義から得られる情報が増え満足度が上がります(たぶん)。講師も知らないことは(多々)あります。http://www.youtube.com/user/togotv/YouTubeのチャンネル登録をすると更新情報がメールで届きます。ウェブサイトへのアクセスの仕方から結果の解釈まで、操作の一挙手一投足がわかります。(2018年5月末現在)講義・講習などの参考資料や後輩指導の教材として利用できます。本講義中、本家サイトが繋がらない時は、統合TVを見ればおおよその内容がわかるようになっています。DBCLSの提供する便利な各種サービスをレビューする内容もあります。使用することができます。2014年8月以降に開催された過去の講習会の資料・テキストと動画が「AJACS講習会資料」で閲覧できるようになり、受講生の復習のみならず、初学者の学習教材として活用できます。誰でも自由に利用可能なライフサイエンス分野のイラストが、統合TVから閲覧、利用することができるようになりました。galleryと生物アイコンの全画像500点以上を一覧できます。研究発表のスライド作成や資料作成等に、ぜひお使いください。統合TV未掲載の場合は、統合TV番組リクエストフォームへどうぞ!!統合TVを作ってみたい方、募集中です。(オンラインで完結する作成環境を整備しており、遠隔地でもOKです。絞込みに使えないか検討した。これらの候補遺伝子の正常組織における発現量が低ければ、治療標的とした場合に悪影響・副作用が小さくなると仮説した。実際に、これらの遺伝子の発現量をRefExで確認し、追加確認実験の優先順位付けを効率的に行うことができた。その他RefExを引用した論文の一覧はこちらでご覧いただけます。画面中央の「組織特異的に発現する遺伝子を見る」の臓器アイコンにカーソルを合わせると、更に詳細な部位のアイコンが出るので、調べたい臓器(例として肝臓)をクリックします。検索結果一覧が表示されます。検索結果一覧では、「ソート項目の切り替え」や「絞り込み検索」、「リストへの追加」ができます。(手順11以降で解説します。chain)をクリックすると詳細情報を閲覧できます。「皮膚・骨格筋を表示」もしくは「アニメーション表示」にチェックを入れるとどのように表示されるでしょうか。「組織40分類別データ」では、バーの上にマウスオーバーすると測定部位と発現値が表示されます。「Download」をクリックすると、表示中の遺伝子の組織40分類別の発現データがタブ区切り形式でダウンロードできます。ID」のリンク先をクリックすると、どういう情報が参照できるでしょうか。termを持つ他の遺伝子を一括で検索できます。クリックしてみましょう。CAGEデータのビューアに切り替わります。ビューアは上部が拡大図で、下部が全体表示になっています。検索窓にキーワードを入れるとサンプル名を検索できます。ヒットしたサンプルはオレンジ色で強調されます。右側に、サンプル名と発現値、サンプル分類が表示されます。RefEx用に整理したサンプル情報一覧も閲覧可能です。検索結果一覧に戻ります。ソート項目を切り替えて、どのように結果が変わるでしょうか。様々な条件で検索結果を絞り込むことができます。絞り込み検索は左のバーから行えます。遺伝子名に「liver」を含むデータは何件あるでしょうか。「遺伝子名」の下の「条件なし」をクリックして表示されるウインドウに「liver」と入力し、「Include」をクリックし、「この条件で絞り込み」を押します。「遺伝子名」の項目で「Exclude」に「solute」を加えると、検索結果はどう変わるでしょうか。「組織」の項目で、データ元をRNA-seqに変更したり、臓器の指定を追加すると検索結果はどう変わるでしょうか。「必ず含むデータセット」の「ALL」にチェックを入れると、検索結果はどう変わるでしょうか。検索結果一覧に移動して、3つの遺伝子を「リストに追加」してみましょう。追加した件数は「リストを見る」の横に表示されます。「リストを見る」をクリックするとリストに移動します。『並べて表示する』にチェックを入れて、「遺伝子を並べて表示」をクリックします。遺伝子発現データやGeneOntology情報を並列に比較することで見えてくる「違い」はなんでしょうか。その違いからどういうことが推測できるでしょうか。自分の研究テーマに関連する、また興味のある遺伝子について検索してみましょう。DEGs)が得られます。一般的な遺伝子発現解析の第一歩は、実験条件によって得られた数十~数千のDEGsが生物学的にどういう意味を持つかを考えることです。データを閲覧し、利活用するためのウェブサービスです。データ処理の知識やスキルがない方でも簡単に利用できます。共同で開発しています。データをまとめて閲覧し、何がどこに結合しているかが一目でわかります。よりスムーズなブラウジングが可能で、興味の遺伝子のシス調節領域を予測したり、それを制御する転写因子の予測ができます。Genes興味のある転写因子を選択し、その標的遺伝子候補を検索できます。Genesの使い方〜」Colocalization興味のある転写因子を選択し、それとゲノム上で共局在する転写因子候補を検索できます。ChIPユーザデータを受け付け、既存データとの比較解析をおこないます。すると、それらをまとめて制御する転写因子候補が返されます。する転写因子群が返されます。使って、興味ある遺伝子リストを制御する可能性の高い転写因子を調べる「発現差のあった遺伝子リスト」を持っている想定で、それらの遺伝子に結合しうる、あるいは上流でそれらの遺伝子の発現を制御する可能性がある転写因子を検索する使用するデータ180627_List_of_GeneSymbol_txtある「興味ある遺伝子リスト」をGeneSymbolにID変換したデータ。これを使って、もともとどういう遺伝子リストだったかを考察します。遺伝子IDとしてGeneSymbolのみを受け付けているので、それ以外のIDで遺伝子リストを持っている場合は、適宜変換が必要です。BioMartを利用する。Committee)はヒトのGeneSymbolを認定・管理している機関。http://ddbj.nig.ac.jp/wabi/chipatlas/wabi_chipatlas_2018-0606-1701-36-865-010614?info=result&format=html結果の解釈をする今回は、どういう「興味ある遺伝子リスト」をクエリとしたか考察してみましょう。Enrichmentが高い」転写因子がたくさんヒットしてくると入力した遺伝子群をまとめて制御する、マスター転写因子を抽出できている確度が高い答え合わせまとめつまみ食い的ではありますが、通り一遍の今日から使える便利な生命科学系公共データベース・ウェブツールを学びました。便利な「道具」を知って、その使い方が分かれば、あとは情報分析力と想像力の勝負。データ解析、そして論文執筆(以下ループ)という研究サイクルを加速化・効率化していきましょう。(※宣伝)研究に役立ったら、ぜひ引用・クレジットを!DBCLSの提供するサービス(あるいはそれ以外でも)が、あなたの研究に役立ったら、どんなに些細な事でもぜひ引用(論文、URL等)してください。(発現量込みやタイムコースデータは不可)2010年以来データ更新が止まっていたが、最近、アップデートされた。GEOから取得した公共の遺伝子発現データを用います。このデータは、ある実験の前後の2群間で有意に発現減少した遺伝子群のリストです。(右クリックして「新しいタブで開く」もしくは「名前を付けてリンク先を保存」してください。Analysis」をクリックします。ファイルを指定します。リストのIDの種類タイプを選択します。クリックするとリストが読み込まれます。List_1」として保存されています。削除やrenameもできます。Tool」をクリックします。Ontologyを用いた解析の細かいメニューが表示されます。Process)に注目します。その右の「Chart」をクリックすると結果がポップアップされます。タイトル行をクリックするとソートできます。見て、上位にリストされたGOTermにどのような共通点・相違点があるでしょうか。DAVIDで得られた結果を踏まえ、「ある実験」とはどのような実験であったか考察してみましょう。ライセンスの下で利用可能です。利用にあたっては、下記のクレジットを必ず表示してください。(CC-BY-4.0)。