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概要と使いどころ
Statistical analysis for metabolomics data. Covers univariate testing, multivariate methods (PCA, PLS-DA), and biomarker discovery. Use when identifying differentially abundant metabolites or building classification models.
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Load and preprocess imaging mass cytometry (IMC) and MIBI data. Covers MCD/TIFF handling, hot pixel removal, and image normalization. Use when starting IMC analysis from raw MCD files or preparing images for segmentation.
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Compare Hi-C contact matrices between conditions to identify differential chromatin interactions. Compute log2 fold changes, statistical significance, and visualize differential contact maps. Use when comparing Hi-C contacts between conditions.
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Cell type assignment from marker expression in IMC data. Covers manual gating, clustering, and automated classification approaches. Use when assigning cell types to segmented IMC cells based on protein marker expression or when phenotyping cells in multiplexed imaging data.
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Profile functional potential of metagenomes using HUMAnN3 and similar tools. Use when obtaining pathway abundances, gene family counts, or functional annotations from metagenomic data.
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XCMS3 workflow for LC-MS/MS metabolomics preprocessing. Covers peak detection, retention time alignment, correspondence (grouping), and gap filling. Use when processing raw LC-MS data into a feature table for untargeted metabolomics.
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Quality control for long-read sequencing data using NanoPlot, NanoStat, and chopper. Generate QC reports, filter reads by length and quality, and visualize read characteristics. Use when assessing ONT or PacBio run quality or filtering reads before assembly or alignment.
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Calls DNA methylation from Oxford Nanopore sequencing data using signal-level analysis. Use when detecting 5mC or 6mA modifications directly from nanopore reads without bisulfite conversion.
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Predict metagenome functional content from 16S rRNA marker gene data using PICRUSt2. Infer KEGG, MetaCyc, and EC abundances from ASV tables. Use when functional profiling is needed from 16S data without shotgun metagenomics sequencing.
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Visualize copy number profiles, segments, and compare across samples. Create publication-quality plots of CNV data from CNVkit, GATK, or other callers. Use when creating genome-wide CNV plots, sample heatmaps, or chromosome-level visualizations.
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Analyze time-series RNA-seq data using limma voom with splines, maSigPro, and ImpulseDE2. Identify genes with dynamic expression patterns. Use when analyzing time-series or longitudinal expression data.
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Perform differential expression analysis using DESeq2 in R/Bioconductor. Use for analyzing RNA-seq count data, creating DESeqDataSet objects, running the DESeq workflow, and extracting results with log fold change shrinkage. Use when performing DE analysis with DESeq2.
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CRISPResso2 for analyzing CRISPR gene editing outcomes. Quantifies indels, HDR efficiency, and generates comprehensive editing reports. Use when analyzing amplicon sequencing data from CRISPR editing experiments to assess editing efficiency.
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Process Hi-C read pairs using pairtools. Parse alignments, filter duplicates, classify pairs, and generate contact statistics from Hi-C sequencing data. Use when processing raw Hi-C read pairs.
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Remove batch effects from RNA-seq data using ComBat, ComBat-Seq, limma removeBatchEffect, and SVA for unknown batch variables. Use when correcting batch effects in expression data.
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Call copy number variants using GATK best practices workflow. Supports both somatic (tumor-normal) and germline CNV detection from WGS or WES data. Use when following GATK best practices or integrating CNV calling with other GATK variant pipelines.
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Detect A/B compartments from Hi-C data using cooltools and eigenvector decomposition. Identify active (A) and inactive (B) chromatin compartments from contact matrices. Use when identifying A/B compartments from Hi-C data.
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Unsupervised clustering and cell type identification for flow/mass cytometry. Covers FlowSOM, Phenograph, and CATALYST workflows. Use when discovering cell populations in high-dimensional cytometry data without predefined gates.
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Statistical methods for calling hits in CRISPR screens. Covers MAGeCK, BAGEL2, drugZ, and custom approaches for identifying essential and resistance genes. Use when identifying significant genes from screen count data after QC passes.
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Bead-based normalization for CyTOF and high-parameter flow cytometry. Covers EQ bead normalization, signal drift correction, and batch normalization. Use when correcting instrument drift in CyTOF or harmonizing data across batches.
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Spillover compensation and data transformation for flow cytometry. Covers compensation matrix calculation, application, and biexponential/arcsinh transforms. Use when correcting spectral overlap between fluorophores or transforming data for analysis.
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Convert between sequence file formats (FASTA, FASTQ, GenBank, EMBL) using Biopython Bio.SeqIO. Use when changing file formats or preparing data for different tools.
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Comprehensive quality control for flow cytometry and CyTOF data. Covers flow rate stability, signal drift, margin events, dead cell exclusion, and batch QC. Use when assessing acquisition quality or identifying problematic samples before analysis.
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Load, convert, and manipulate Hi-C contact matrices using cooler format. Read .cool/.mcool files, convert from .hic format, access matrix data, and export to different formats. Use when loading or converting Hi-C contact matrices.
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