データ・AIのスキル

ATAC-seqデータから転写因子がDNAに結合した痕跡を調べるスキル。TOBIASで切断位置の偏りを補正し、結合候補の予測や条件間の比較、図示を進めます。

• 転写因子の結合候補を調べたいとき
• 2条件の結合パターンを比較したいとき
• 結合位置周辺の平均信号の図示

gnomADから遺伝子変異の集団内頻度を取得し、まれな変異の絞り込みを支援します。集団別の頻度やエクソーム・ゲノムのデータを確認し、指定した基準で候補を整理します。

• 変異の集団内頻度を確認したいとき
• 希少疾患の候補を頻度で絞りたいとき
• 集団ごとの変異頻度を比較したいとき

遺伝子変異の臨床的な分類や集団内の頻度を、複数のデータベースからまとめて取得します。変異の一括照会から、必要な情報の抽出・表形式への整理まで支援します。

• 複数データベースで変異に注釈したいとき
• 臨床分類と集団内頻度を調べたいとき
• 遺伝子やゲノム領域で変異を探したいとき

ATAC-seqのDNA断片の長さから、ヌクレオソームの位置や占有率を推定します。遺伝子の転写開始点周辺の構造を、ヒートマップや図で確認する解析を支援します。

• ATAC-seqから配置を推定したいとき
• プロモーターの非占有領域の確認
• 転写開始点周辺の構造の可視化

遺伝的変異の識別子rsIDとゲノム上の位置を相互に照合し、dbSNPの基本情報やClinVar・gnomADの関連情報を取得するスキル。

• rsIDから変異情報を調べたいとき
• ゲノム座標からrsIDを探したいとき
• 複数の変異に注釈を付けたいとき

多数の配列ファイルをBiopythonでまとめて読み込み、結合・分割・形式変換を行います。ファイルごとの配列数や長さのCSV集計、GC含量による整理にも対応します。

• 元ファイル名を残してFASTAを結合したいとき
• 配列数やIDの接頭辞で分割したいとき
• GenBankをFASTAに一括変換したいとき

遺伝子名や薬剤名から薬への反応に関わる情報と投与指針を調べ、遺伝子の型に基づく薬物代謝の分類や、複数遺伝子の関連情報の一覧化を支援するスキル。

• 遺伝子と薬への反応を調べたいとき
• 遺伝子に関連する投与指針の検索
• 遺伝子の型から代謝を分類したいとき

複数の生物配列を並べたアラインメントファイルを読み書きし、Clustal・FASTA・PHYLIPなどの形式変換や、必要な配列・領域の抽出を支援します。

• ClustalをPHYLIPに変換したいとき
• Stockholm内の複数の整列を読みたいとき
• 必要な配列や領域だけを抽出したいとき

ChIP-seqのピークをChIPseekerでゲノム領域や近傍遺伝子に対応付け、転写開始点からの距離、領域別の分布、複数実験の違いを図や表で確認するスキル。

• ピークを遺伝子やゲノム領域に対応付け
• プロモーターにピークがある遺伝子の抽出
• 複数実験のピーク分布を比較したいとき

ChIP-seqの解析済み配列データから、転写因子やヒストン修飾の集積領域を検出します。対照試料との比較やピーク幅の指定、可視化用データの出力に対応します。

• 転写因子の狭いピークを検出したいとき
• ヒストン修飾の広い集積領域の検出
• ペアエンドデータのピーク検出

ChIP-seqの濃縮度、リードの重複、反復実験の再現性を複数の品質指標で確認し、後続解析に進む前に実験データの状態を評価するスキル。

• 後続解析前に品質を確認したいとき
• ピークへのリード濃縮を調べたいとき
• 反復実験の再現性を評価したいとき

遺伝子変異を手がかりに、曝露要因が結果に与える因果効果をGWASの要約統計から推定します。複数手法の比較や、推定の前提・特定の変異への依存を調べる解析も支援します。

• GWAS要約統計から曝露の効果を推定
• メンデルランダム化の手法比較
• 指標の強さと個々の変異の影響の確認

DNAやRNAのシーケンスデータから、免疫に関わるHLA遺伝子の型を推定します。入力や対象に応じたツールの選択、結果の整理、薬剤との関連の照合を支援します。

• 移植適合性検討のためのHLA型解析
• ネオアンチゲン予測に向けたHLA型判定
• HLA型と掲載薬剤の関連を照合

ChIP-seqで得たタンパク質の結合領域を実験条件間で比較するスキル。反復試料を使って結合量の差を統計的に調べ、変化量や有意性、比較図を出力します。

• 対照群と処理群の結合量を比較したいとき
• 有意性と変化量による領域の絞り込み
• 試料間の関係や結合量の変化を図示

GWASで関連が見つかった領域から、原因となりそうな遺伝的変異を絞り込むスキル。SuSiEやFINEMAPで各変異の確率と候補集合を求め、機能検証の優先順位を検討します。

• GWAS領域の原因候補を絞りたいとき
• 集計統計量とLD行列で解析したいとき
• 機能検証に向けた候補集合の作成

疾患などの形質と遺伝子発現に関わるシグナルが、同じ原因変異を共有するかをRで解析します。仮説ごとの確率を比較し、事前確率の影響や複数の原因変異も検討します。

• GWASとeQTLの原因変異を比較したいとき
• 事前確率による結果の変化を調べたいとき
• 複数の原因変異を解析したいとき

遺伝的変異を使って因果関係を調べるメンデルランダム化解析で、別経路による影響や外れ値を検出・補正し、複数の手法で推定結果の頑健性を確認します。

• MR結果の別経路による偏りを調べたいとき
• 外れ値除去前後の因果推定値の比較
• 遺伝的変異の因果方向を確認したいとき

遺伝的変異が疾患などに及ぼす影響を、遺伝子発現やDNAメチル化を介する経路と直接の経路に分け、各効果と媒介割合、信頼区間をRで推定するスキル。

• 遺伝子発現による疾患への媒介を調べたいとき
• 候補遺伝子の媒介効果を比較したいとき
• メチル化から疾患への経路の検討

ChIP-seqやATAC-seqのピーク領域から特徴的なDNA配列パターンを探し、既知のモチーフとの比較や転写因子の結合候補の分析を進めるスキル。

• ChIP-seqの特徴的な配列探索
• ATAC-seqのフットプリント解析
• 発見したモチーフと既知情報の比較

ChIP-seqのシグナルやピークを、ヒートマップ、平均プロファイル、ゲノム上のトラックとして描き、遺伝子周辺の分布やサンプル間の違いを比較します。

• 転写開始点周辺をヒートマップにしたいとき
• サンプル間の平均シグナルを比較したいとき
• 指定領域のシグナルと遺伝子を確認

DNA・RNA・タンパク質の2配列をBiopythonで比較し、全長や部分領域の対応付け、一致率・ギャップの確認、結果の形式変換を支援するスキル。

• 2つの配列を全長で比較したいとき
• 配列間で最も一致する領域の探索
• 一致・不一致・ギャップの集計

ATAC-seqデータから、転写因子が結合する配列パターンごとの開きやすさをchromVARで評価し、サンプル間のばらつきや条件間の差を可視化するスキル。

• サンプル間で変動するモチーフの探索
• 実験群間のモチーフの開きやすさを比べたいとき
• ヒートマップやPCAによるサンプル比較

位置をそろえたDNAやタンパク質の配列から、一致率や保存度、空白の割合を計算します。配列同士の違いや変化の少ない領域を調べ、整列結果の品質を評価します。

• 全配列ペアの一致率を調べたいとき
• 保存領域と変化の多い領域の探索
• ギャップから整列品質を評価したいとき

利用者の離脱や継続率のデータを読み、計測上の問題と画面設計の問題を切り分けます。原因の仮説と、その仮説を確かめるために次に調べる内容を整理するスキル。

• 登録手順の離脱箇所を調べたいとき
• 継続率の変化を読み解きたいとき
• デザイン変更前に計測を点検したいとき