データ・AIのスキル

Hi-Cデータから、ゲノム上で互いに接触しやすい領域とその境界を検出します。領域サイズの集計、条件間の境界比較、図やBED形式への出力も扱います。

• Hi-CからTADと境界を検出したいとき
• 条件間で境界位置を比較したいとき
• TADサイズの集計と可視化

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

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

細菌ゲノムやメタゲノムから薬剤耐性に関わる遺伝子を検索し、複数のデータベースによる検出結果を薬剤クラス別や検体別に整理するスキルです。

• 臨床分離株の耐性遺伝子を調べたいとき
• 監視検体の耐性プロファイル比較
• メタゲノム中の耐性遺伝子量の集計

腫瘍の変異と患者のHLA型から免疫の標的となるペプチド候補を予測し、結合の強さや遺伝子発現などでがんワクチン研究向けに優先順位を付けるスキル。

• 腫瘍変異から抗原候補を探したいとき
• 患者のHLA型で結合を予測したいとき
• がんワクチン研究の候補選定

ONTやPacBio HiFiの整列済みロングリードから、生殖細胞系列の一塩基変異や小さな挿入・欠失をClair3で検出し、品質で絞り込むスキル。

• ONTやHiFiの整列データから変異検出
• BED指定領域だけを解析したいとき
• 品質や変異の種類で結果を絞りたいとき

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

前処理済みのIMC・MIBI組織画像から核や細胞の境界を識別します。細胞ごとのマーカー強度・形態・位置を抽出し、品質確認と解析用データの保存まで扱うスキルです。

• 組織画像の核や細胞を識別したいとき
• 細胞ごとのマーカー強度の抽出
• 境界を重ねて分割品質を確認したいとき

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

繰り返し採取した検体のctDNA（血中の腫瘍由来DNA）を時系列で分析し、腫瘍由来成分の割合や変異の減少・再上昇をグラフとレポートにまとめるスキル。

• 治療中のctDNA推移を可視化したいとき
• 変異の減少や消失を追跡したいとき
• 最低値からの再上昇を調べたいとき

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

Oxford Nanoporeの配列データからDNAメチル化を調べます。修飾塩基の情報を部位ごとの頻度にまとめ、CpGやプロモーターなど指定領域の集計を支援します。

• 部位ごとのメチル化頻度の集計
• CpGアイランドのメチル化の確認
• プロモーターのメチル化解析

ONTやPacBioの長い読み取り配列を参照配列に対応づけたデータから、大きな欠失や挿入、逆位などを検出します。複数試料の統合や結果の絞り込みにも対応します。

• ONTやPacBioの構造変異検出
• 複数試料の構造変異をまとめたいとき
• 複数の変異検出ツールの結果を統合

LC-MSの測定データをRで前処理し、試料ごとの信号強度をまとめた表を作成します。ピーク検出、保持時間の補正、試料間の対応付け、欠けた信号の補完を扱います。

• LC-MS生データから特徴量表を作成
• 試料間の保持時間を補正したいとき
• 図やPCAによる前処理品質の確認

IMC（組織中の複数マーカーを画像化する手法）の細胞に、画像を見ながら種類を付けるスキル。分類器の学習データ作成や自動分類結果の検証を支援します。

• IMC画像の細胞種を手動分類したいとき
• 細胞分類器の学習データ作成
• 手動ラベルを未分類細胞へ広げたいとき

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

微生物群のデータが相対的な割合を表す性質を考慮し、実験群間で存在量に差のある分類群を統計的に検出して、差の大きさや有意性を図で確認するスキル。

• 群間差のある微生物を探したいとき
• ほかの変数を考慮した関連解析
• 検出した差の頑健性の確認

IMCの画像から分割済みの細胞を、タンパク質マーカーの発現に基づいて分類します。しきい値による選別やクラスタリング、参照データを使う分類と結果の可視化を扱います。

• マーカーのしきい値で細胞を分類したいとき
• マーカーからクラスタに細胞種を付けたいとき
• ラベル付きIMCデータで細胞種を予測したいとき

Oxford NanoporeやPacBioの長い配列を参照ゲノムに対応付け、変異検出やカバレッジ解析に使う整列済みデータを作るスキル。

• Oxford Nanopore配列を整列したいとき
• PacBio HiFiやCLRの整列
• 長いRNA配列のスプライス対応整列

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

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

DNAメチル化データをRのmethylKitで読み込み、測定数による絞り込みや正規化、サンプル間比較、塩基・領域単位の差の検出まで進めるスキル。

• Bismarkデータの絞り込みと正規化
• 対照群と処理群のメチル化比較
• 相関や主成分分析でサンプル確認

Hi-Cで測定したDNA領域間の接触行列を整えるスキル。coolerとcooltoolsで測定の偏りや距離の影響を補正し、観測値と期待値の比を計算します。

• Hi-C接触行列の偏りを補正したいとき
• 観測値と期待値の比を計算したいとき
• 反復実験の生行列を合算したいとき

イメージングマスサイトメトリーの細胞座標と細胞種を使い、組織内でどの細胞が近接するかを解析します。近傍の偏りや距離ごとの共存傾向を調べ、図や表にまとめます。

• 近接しやすい細胞種を調べたいとき
• 距離ごとの細胞種の共存傾向を比較
• CD8 T cellとTumorの近接領域探索