データ・AIのスキル

遺伝子リストから、関連が強い生体内の反応経路をReactomeで調べます。有意な遺伝子の偏りや順位に基づく解析、複数リストの比較、結果の図示と保存を扱います。

• 発現差のある遺伝子の関連経路を調べたいとき
• 遺伝子の順位を使ってGSEAを行いたいとき
• 発現上昇群と低下群の経路を比べたいとき

質量分析データからタンパク質量を算出し、試料間の比較に使う定量値を整えます。LFQ、TMT/iTRAQ、SILACに応じた正規化や比率計算を扱います。

• LFQの測定値を正規化したいとき
• TMT/iTRAQ信号のタンパク質別集約
• SILACの標識間比率を求めたいとき

リン酸化など、タンパク質が作られた後に加わる修飾を解析します。修飾部位の信頼度で絞り込み、周辺配列の傾向や部位ごとの量の違いを調べ、タンパク質量の変化も考慮します。

• MaxQuantの高信頼なリン酸化部位抽出
• 修飾部位の周辺配列を調べたいとき
• 実験群間で修飾量を比較したいとき

RNAやタンパク質など複数種類の測定データをmixOmicsで統合し、データ間の関連や群を分ける特徴を探します。特徴の選択、可視化、分類性能の評価まで扱います。

• RNAとタンパク質に共通する関連の探索
• 実験群を分ける特徴を選びたいとき
• 試料の分布と特徴ネットワークの可視化

タンパク質の測定データを本解析に進める前に、検出数や欠損値、反復測定の相関、測定強度の分布、処理バッチによる偏りを集計・可視化して品質を確認するスキル。

• 本解析前のサンプル品質点検
• サンプル・タンパク質別の欠損確認
• 反復測定の相関とばらつきの比較

遺伝子の機能や経路の偏りを調べた解析結果を、Rのenrichplotで可視化します。遺伝子と機能の関係図や条件別の比較図を作り、論文向けに整えるスキルです。

• GO・KEGG解析結果の要約図作り
• 遺伝子と機能の関係を可視化したいとき
• GSEAのスコアや分布の図示

タンパク質の質量分析で照合に使うスペクトルライブラリを作成・管理します。実測データや予測値からの構築、解析ツール向けの形式変換、品質確認や統合を支援します。

• 実測検索結果からライブラリを作りたいとき
• 予測スペクトルと保持時間を使いたいとき
• DIA解析ツール向けに形式変換したいとき

遺伝子リストに多く含まれる生物学的な機能をGO解析で調べます。遺伝子IDの変換、比較対象となる背景集合の指定、似た結果の整理、CSV出力まで扱うスキル。

• 発現変動遺伝子の機能を解釈したいとき
• 解析前に遺伝子IDを変換したいとき
• 実験対象の遺伝子を背景に指定したいとき

FASTQに混入したアダプター配列をCutadaptやTrimmomaticで除去します。片端・両端の読み取りデータに対応し、長さなどの条件で絞り込むスキルです。

• FastQCで見つかったアダプターの除去
• ペアエンド配列を対応付け前に整えたいとき
• 独自のアダプター配列を除去したいとき

RNA-seqやタンパク質、メチル化などの測定データをMOFA2で統合し、データ間に共通する変動と各種類に固有の変動を抽出・可視化するスキル。

• 複数のオミクスに共通する変動を探索
• 各因子に寄与する特徴を調べたいとき
• 実験条件ごとの因子の傾向を確認

生命科学の解析依頼と入力ファイルを確認し、適切な専門スキルへ振り分けます。複数工程の計画から、結果レポートや再実行に必要な記録の作成まで扱います。

• 生物データの形式と解析先を確認したいとき
• 変異の注釈付けと集団多様性評価の連携
• 解析方法と結果を一つの報告にまとめる

DNA断片の両端を読んだR1/R2のFASTQファイルを、対応を保って処理するスキル。品質や長さでの選別、交互配置での結合・分割、件数確認を支援します。

• R1/R2のIDと件数を確認したいとき
• 品質や長さでペアを選別したいとき
• ペアを交互に並べたファイルの作成

質量分析の生データやタンパク質の定量結果をPythonやRに読み込み、解析用の表に整えます。混入物などの除外や、タンパク質・試料ごとの欠損値の確認も扱います。

• mzMLやmzXMLのスペクトル読み込み
• MaxQuant結果の除外処理と定量値抽出
• DIA-NNレポートの定量表への変換

RNA-seq・タンパク質・メチル化などの測定データを統合解析に備えて整え、正規化、測定バッチ間の差の補正、遺伝子やサンプルの対応付け、欠損値処理を進めるスキル。

• RNA・タンパク質・メチル化の統合準備
• 測定バッチ間の差を補正したいとき
• サンプルと遺伝子IDの対応付け

IMCの多チャンネル画像について、信号とノイズ、組織の状態、測定時の異常、細胞領域の分割品質を調べ、解析前の品質確認を支援するスキル。

• 解析前にIMC画像を点検したいとき
• ノイズや予想外の相関の調査
• 組織の断片化や細胞分割の確認

Hi-Cデータから、DNAが立体的に近づくクロマチンループを検出します。候補の絞り込み、CTCF結合部位との照合、条件間の比較や結果の可視化に対応します。

• Hi-Cデータからループを検出したいとき
• ループ端点とCTCF結合部位の照合
• プロモーターとエンハンサーの接触探索

Kraken2の分類結果からBrackenで微生物の種ごとの存在量を推定し、相対存在量の計算や低頻度の分類群の除外、複数試料の比較用データ作成まで進めるスキル。

• Kraken2結果から種の存在量を推定したいとき
• 複数試料の存在量を比較したいとき
• リード数の少ない分類群を除外したいとき

16S・ITSの増幅配列から微生物群集を調べる解析を、QIIME2のコマンドで進めます。読み込み、ノイズ除去、分類、多様性や群間差の検定を処理履歴付きで扱うスキル。

• 16S・ITS解析をコマンドで進めたいとき
• 処理履歴を残して解析を再現したいとき
• 群間の微生物多様性や存在量を比較したいとき

メタゲノムの配列データから、微生物群が持つ代謝経路や遺伝子群の量を推定します。複数試料の集計、菌種ごとの寄与の確認、条件間の比較や可視化までを支援します。

• 代謝経路の量を推定したいとき
• 複数試料の結果の集計と正規化
• 代謝経路への菌種別の寄与の確認

実験条件や細胞種の間でDNAメチル化に差がある領域を検出します。複数手法による解析に加え、遺伝子との対応付け、可視化、結果のファイル出力を支援します。

• 実験条件間のメチル化差を探したいとき
• WGBSやアレイの領域解析
• 検出領域と遺伝子を対応付けたいとき

特定の代謝物を測るMRM/SRMデータから、検量線と内部標準を使って濃度を求めます。希釈補正、測定の正確さやばらつき、検出・定量限界の評価も扱います。

• 検量線から代謝物の濃度を求めたいとき
• 内部標準で測定信号を補正したいとき
• 正確さ・精度・検出限界の評価

PacBio Iso-Seqデータから全長の転写産物を整理し、既知・新規の型の分類、品質確認、量の集計、条件間で使われる型の違いまで解析するスキル。

• Iso-Seqから全長転写産物を探したいとき
• 既知・新規のスプライス変異体の分類
• アイソフォームの品質確認と候補選別

微生物群集の種類の豊かさや構成の違いをRで分析し、試料内の多様性と試料間の差を数値化します。グループ間の統計検定や比較用の図の作成にも使えます。

• グループ間の微生物多様性比較
• 微生物群集の構成差を図示したいとき
• 配列の読み取り量が十分か調べたいとき

細菌ゲノムやメタゲノムを比較し、種より細かな菌株単位で違いを調べます。複数試料の近縁性や変異を解析し、集団発生や伝播、宿主内の菌株変化を追うスキルです。

• 集団発生に関係する近縁試料の探索
• 複数試料の菌株を比較したいとき
• 宿主内の菌株変化の追跡