find_ori_ter($gb);のように使います。E.coliにおいて例えば以下のような予測が出力されます。コード領域、また、コドンの3塩基のうち最も「ゆらぎ」が大きいとされる三番目の塩基でどのようになっているか、比較して分析してみると面白い結果が見られるかもしれません。genomicskew()という標準関数として備わっています。genomicskew()関数は以下のようなオプションを持ちます。出力ファイル名を指定。-divide=>250);として実行してみましょう。出力は以下のようになります。これまでの解析とあわせて考察してみましょう。解析はまだまだ多角的に進めることが可能です。多彩な標準関数を使用して、様々な解析を行ってみましょう。他種との比較などをしてみると興味深い結果がでるかもしれません。多数のゲノム解析関数が標準で用意されている為、それら関数のみでも幅広い解析を行うことが可能です。バイオインフォマティシャンとして生命現象の真理を探究するにはこれら関数をあくまで道具として利用し、より深く掘り下げて研究していく必要があります。ゲノム解析の為の関数だけでなく、ゲノムデータベースを扱いやすくするためのプラットフォームを提供します。インスタンスから呼び出せる関数であり、遺伝子ごとの処理やスタートコドン・ストップコドン周辺の処理、イントロン・エキソン処理、などです。解析も、それが最終目標ではなく途中で必要なツールになる場合が数多くあります。skewを利用する、といった状況が想定されます。用いて表現するかを記します。Systemを起動し、ゲノムデータベースをロードします。Index:翻訳効率の指標だが遺伝子発現量の指標としても使われる)を付加します。コドン使用の偏りを示す値、W値をw_value()により取り出し、$w_valに格納します。Systemを使いCDS領域毎の処理をするためのもっとも基礎的な方法です。$gb→cds()は$gbゲノムデータベースにある全てのCDSの名前を返します。それをforeachすれば全CDSについて解析することができるようになります。構造体を持ち、それぞれにFEATURE情報などが格納されています。ようにそれぞれの情報に階層的にアクセスします。$cdsのスタートコドン以降3文字をとりだし、$secondcodonに入れています。そのW値を取得し、その遺伝子のCAI値も取得します。見る、というものです。出力オプションはデフォルトで「表示」なので、つまり該当する遺伝子があるだけグラフが自動的に表示されることになります。これらの出力をもとに、特異な発現機構を発見することが可能かもしれません。ここに示した例はある程度複雑ですが、それでも実態はわずか13行のスクリプトです。Systemではこのように複雑な解析を効率よく、容易に行うことを可能にします。Systemを使ってあなたが生命の真理を探究してみてください。