データ・AIのスキル

バイサルファイト処理したDNAの配列データを参照ゲノムに対応付け、メチル化情報付きBAMを作成します。WGBS・RRBSの解析準備に使えます。

• WGBS・RRBSを対応付けたいとき
• 参照ゲノムの索引を準備したいとき
• PBATや非方向性データの処理

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

血中などの細胞外DNAのメチル化データから、がん検体と正常検体の差を調べ、由来組織の構成比を推定して、がん検出の研究に使う特徴を整理するスキル。

• bisulfite-seqからメチル化率を求めたいとき
• がん検体と正常検体のメチル化比較
• cfDNAの由来組織を推定したいとき

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

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

条件間で主要な転写産物が入れ替わる遺伝子を見つけ、タンパク質の構造や機能への影響を予測します。機能領域の増減、分解されやすさ、タンパク質を作る能力の変化を調べます。

• 対照群と処理群の転写産物使用率を比べたいとき
• 転写産物の切り替わりによる機能領域変化の調査
• 翻訳能力や分解されやすさの変化を調べたいとき

T細胞受容体が認識する抗原の候補を調べるため、ERGO-IIの導入や既知データとの照合、配列の分類を通じて、認識対象の推定を支援するスキル。

• 抗原認識予測に向けたERGO-II導入
• VDJdbで既知エピトープと照合
• 類似したCDR3配列のグループ化

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

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

IMCやMIBIの多チャネル画像を読み込み、異常に明るい画素の除去や信号の正規化を行います。MCDからの画像抽出や、細胞領域を分ける前のデータ準備に使えます。

• 生のMCDからTIFFを抽出したいとき
• 異常に明るい画素の除去と信号の正規化
• チャネル間の信号漏れを補正したいとき

16S rRNAの配列と存在量データから、PICRUSt2で微生物群集の遺伝子機能や代謝経路を推定し、予測の信頼性確認や群間比較まで進めるスキル。

• 16Sデータから微生物機能を推定したいとき
• 推定した代謝経路を群間比較したいとき
• NSTIで予測の信頼性を確認したいとき

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

RNA-seqのカウントデータから、RのDESeq2で条件間の遺伝子発現差を解析し、実験条件の設定から変動量の補正、有意な遺伝子の抽出まで支援するスキル。

• 処理群と対照群の発現変動遺伝子の抽出
• バッチの違いを考慮した条件比較
• 遺伝子の順位付けに向けた変動量の補正

FASTQの品質スコアをBiopythonで集計し、低品質な読み取り配列の除外や末端の切り詰めを行います。位置ごとの品質確認や、旧形式からの品質表記の変換にも使えます。

• 平均品質や最低品質での配列選別
• 低品質な配列末端の切り詰め
• 配列内の位置ごとの品質確認

RNA-seqのカウントデータから、群間で発現量が異なる遺伝子をedgeRで調べるスキル。低発現遺伝子の除外、正規化、統計検定、結果のCSV出力まで扱います。

• 2群間の発現差を調べたいとき
• バッチ差を考慮して条件を比較したいとき
• 複数の処理群の比較を設定したいとき

エクソームやゲノムの変異を、集団内の頻度・病原性の予測・臨床情報・遺伝形式で絞り込み、希少疾患の原因候補に優先順位を付けるスキル。

• gnomADとClinVarによる希少変異の抽出
• CADDとREVELを使う候補の順位付け
• 優性・劣性の遺伝形式で絞り込みたいとき

フローサイトメトリーやCyTOFデータから、複数の細胞を一つと数えた測定を検出・除外し、クラスタリングや定量解析の前処理を行うスキル。

• クラスタリング前のダブレット除去
• 散乱光から単一細胞を選びたいとき
• DNA量や測定時間によるCyTOFの選別

塩基配列を長さ、ID、GC含量、特定の並びなどで選別し、条件に合うレコードを保存します。複数条件の組み合わせや、配列の抽出・除外・分割にも対応します。

• 指定した長さより短い配列の除去
• ID一覧から配列を抽出したいとき
• GC含量やモチーフで配列を選別

処置群や組織、疾患状態の間で、RNAのつなぎ方の違いを解析します。BAMやTPMのデータから変化したスプライシングを検出し、統計的な有意性と変化量で候補を絞ります。

• 処置群と対照群のスプライシング比較
• 組織や疾患状態による違いを調べたいとき
• TPMからスプライシング差を調べたいとき

時系列RNA-seqデータから時間とともに発現が変わる遺伝子を見つけ、条件ごとの変化や一時的な応答を解析し、発現曲線やヒートマップで可視化します。

• 時間で発現が変わる遺伝子を探したいとき
• 処理群と対照群の経時変化の比較
• 一時的に発現が増減する遺伝子の検出

細菌のゲノムから薬剤耐性に関わる遺伝子を検出し、薬剤の種類別に集計して、採取時期に沿った検出傾向や過去に見られなかった耐性遺伝子を調べるスキル。

• 細菌ゲノムから耐性遺伝子を探したいとき
• 検出遺伝子を薬剤の種類別に集計
• 耐性遺伝子の検出傾向を追いたいとき

腫瘍のシーケンスデータからタンパク質を変える変異を数え、解析領域の広さで補正した腫瘍変異量を算出し、品質フィルターや検体ごとの集計も扱うスキル。

• パネルや全エクソームのTMB算出
• 深度・変異頻度で絞り込みたいとき
• 複数の腫瘍検体を一括集計したいとき

細菌ゲノムを複数遺伝子の配列や一塩基の違いから型別し、分離株の特徴整理、株同士の類似性比較、集団発生に関連する候補群の抽出を支援するスキルです。

• 細菌分離株の配列型を調べたいとき
• 共通遺伝子群の配列型を比較したいとき
• 集団発生に関連する候補株の群分け

圧縮されたFASTA・FASTQなどの配列ファイルをBiopythonで読み書きし、形式変換や配列数の集計、BGZF形式での索引作成まで進めるスキル。

• 圧縮FASTA・FASTQを読みたいとき
• 配列を直接圧縮保存したいとき
• gzipを索引付きBGZFに変換