バイオインフォマティクス
Python の scikit-learn を使い、糖尿病データセットで回帰分析を行う方法を解説します。データ確認からモデル評価まで、一連の機械学習の流れを紹介する入門記事です。
GO解析結果の可視化について実践的に解説します。enrichplotを用いて、RNAseq由来の遺伝子セットに対するエンリッチメント解析を多彩な図で表現。エラー対応や再現性の工夫も交え、研究者が自分の環境で再現できるよう丁寧に紹介しています。
GO解析結果の可視化について実践的に解説します。RNAseqデータから得られた遺伝子セットに対するエンリッチメント解析の基本から、DOSE・enrichplotパッケージを用いたRでの可視化手法まで、コマンドの意味やデータ構造の確認を丁寧に紹介。研究者が自分のデ…
バイオインフォマティクスで便利な Linux コマンド 10 選。ファイル破損確認、圧縮ファイル閲覧、バックグラウンド実行など、作業効率化のコツを紹介します。
空間的遺伝子発現解析のうち、シーケンスベースの代表的なプラットフォーム (Visium, Visium HD, Stereo-seq) を解説します。
空間的遺伝子発現解析は、組織内のどこで、どの遺伝子が機能しているかを明らかにする技術です。本記事では、その基本的な概念から、Visium や Xenium などを含めたプラットフォームの概要を説明します。
本記事では、前編で準備したairwayデータを用いて、**ORA（Over-Representation Analysis）とGSEA（Gene Set Enrichment Analysis）**の実行例と可視化方法を紹介しています。RのclusterProfilerパッケージを中心に、enrichGOとgseGO関数を用いた解析を行い…
本記事では、R環境でのGSEA（Gene Set Enrichment Analysis）解析の実践的な流れを、airwayパッケージの公開データを用いて丁寧に解説しています。ヒト気道平滑筋細胞に対するステロイド処理の有無による発現変動をDESeq2で解析し、その結果をもとにエンリッ…
Pythonの統合開発環境JupyterLabのご紹介！
Seuratを用いたシングルセル解析の可視化における凡例の操作方法についてご紹介！
シングルセル解析におけるクオリティコントロール (QC) の基本的な概念を解説！
R と Python の選び方について、現役のバイオインフォマティシャンが解説！
R パッケージ clustree を用いて、クラスタリング樹形図 (clustering tree) を描画する方法をご紹介！
Seurat で公開データを読み込む方法を 3 つご紹介！
必要最小限の Python スクリプトで、乳がんのデータセットから悪性か良性か予測する機械学習モデルを構築！
染色体上の着目箇所を可視化する R パッケージ chromoMap についてご紹介！
カラースケール調整に関する、ggplot2 の 3 つの関数についてご紹介！
各クラスタや各サンプルの細胞割合を、積み上げ棒グラフで可視化する方法をご紹介！
nf-coreで公開されているNextflowパイプラインをカスタマイズする方法について解説
Nextflowを利用して、RNA-seqパイプラインを実行する方法について解説
Nextflowの基本的な使い方について解説
バイオインフォマティクス解析で使用されるNextflow言語について解説
シングルセル解析パッケージ Seurat の FindConservedMarkers() 関数を用いて、異なるサンプルで共通しているマーカー遺伝子を調べる方法について説明！
BGIシーケンサーデータに対する問い合わせが増えてきたため、Trimmomaticを使ってアダプター配列除去を行う方法をお教えします。
Reactome のデータを使うことで、第二階層のパスウェイを検索する方法を紹介！
R パッケージ EnhancedVolcanoを用いて、Volcano Plot を綺麗に描く方法をご紹介します。
RNA-seqのデータから発現変動遺伝子（DEG）を経験ベイズモデルで検出するプログラムEBSeqの紹介です。多群比較においてDEGを検出する考え方と方法を丁寧に紹介します。
Seurat と Monocle のプロットの配色について解説
scRNA-seq解析の定番であるSeuratを使った複数のデータセットを統合する手順〜IntegrateDataとmergeによる統合の違いを解説します。
scRNA-seq解析のSeuratを使って、オブジェクトからraw countデータ・正規化データなどを選んで呼び出す方法。 難しい「slot」についても解説！
