( )
定価:5,500円(5,000円+税)
判型:AB
書店在庫をチェック
内容紹介
RNA-Seqデータの解析法が"料理レシピのように"step-by-stepでわかる好評書の改訂第2版です. Apple silicon搭載MacやWindows+Docker環境を前提にしたほか,リファレンスゲノムを用いない解析やメタ解析をさらに充実. 「サンプルXにはどんな種類の細胞が含まれる?」 「サンプルYとサンプルZの違いを規定する遺伝子はなに?」 といった医学・生命科学研究でよく出会うquestionにこれからRNA-Seqでアプローチする方にも,解析法をアップデートしたい方にも,三ツ星おすすめの"超"鉄板レシピが満載です. 著者から更新情報が届く「Annual Updateサービス(※)」も付録しています. ※ 出版1年後を初回として,以降1年ごとに1回,計3回(3年間)の更新を予定 Chapter 1 まずはこれだけ! 解析環境を整えるChapter 2 データを入手するChapter 3 転写産物の発現を定量するChapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行うChapter 5 発現変動遺伝子群を検出するChapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する Chapter 7 サンプル間の類似度を比較するChapter 8 公共データから興味あるデータを抽出,発現変動遺伝子群を検出する(メタ解析)Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行うChapter 10 論文投稿に必須!データを登録・公開する
目次
【目次】
Chapter 1 まずはこれだけ! 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
(1)RNA-Seq の注意点〜外注時のリード数,小分子・長分子での違いなど
(コラム)RNA-Seq vs マイクロアレイ
(2)公共データの利用〜SRAからのデータ取得
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
(1)リファレンスゲノムにマッピングする方法①〜HISAT2 + StringTie
(2)リファレンスゲノムにマッピングする方法②〜STAR + RSEM
(3)リファレンスゲノムにマッピングしない方法〜salmon,kallisto,tximport
(コラム)RNA-Seq 定量にまつわるFAQ
(4)転写開始点を解析する方法〜CAGE
(コラム)各種ツールの実行時間比較
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う〜アセンブリからアノテーションまで
(コラム)非モデル生物における機能アノテーション
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する〜エンリッチメント解析
(コラム)シングルセルクラスターの生物学的意義をGUIで解釈する〜QIAGEN Ingenuity Pathways Analysis
(コラム)アノテーション情報とID変換〜Gene Ontology,BioMart,Spotfire
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
(1)階層クラスタリング
(2)主成分分析(PCA)
(コラム)バルク解析とシングルセル解析
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出,発現変動遺伝子群を検出する(メタ解析)
(1)ikraを使ったヒトやマウスのRNA-Seqデータメタ解析
(2)非モデル生物の生物種間比較によるトランスクリプトームのメタ解析
(コラム)ビブリオームを活用したマルチオミックス解析
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う〜iDEP - ノーコードでRNA-Seq下流解析
(コラム)RNA-Seqでのリード数はどれぐらい?
Chapter 10 論文投稿に必須!データを登録・公開する〜DRA,DDBJ,GEA
Chapter 1 まずはこれだけ! 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
(1)RNA-Seq の注意点〜外注時のリード数,小分子・長分子での違いなど
(コラム)RNA-Seq vs マイクロアレイ
(2)公共データの利用〜SRAからのデータ取得
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
(1)リファレンスゲノムにマッピングする方法①〜HISAT2 + StringTie
(2)リファレンスゲノムにマッピングする方法②〜STAR + RSEM
(3)リファレンスゲノムにマッピングしない方法〜salmon,kallisto,tximport
(コラム)RNA-Seq 定量にまつわるFAQ
(4)転写開始点を解析する方法〜CAGE
(コラム)各種ツールの実行時間比較
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う〜アセンブリからアノテーションまで
(コラム)非モデル生物における機能アノテーション
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する〜エンリッチメント解析
(コラム)シングルセルクラスターの生物学的意義をGUIで解釈する〜QIAGEN Ingenuity Pathways Analysis
(コラム)アノテーション情報とID変換〜Gene Ontology,BioMart,Spotfire
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
(1)階層クラスタリング
(2)主成分分析(PCA)
(コラム)バルク解析とシングルセル解析
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出,発現変動遺伝子群を検出する(メタ解析)
(1)ikraを使ったヒトやマウスのRNA-Seqデータメタ解析
(2)非モデル生物の生物種間比較によるトランスクリプトームのメタ解析
(コラム)ビブリオームを活用したマルチオミックス解析
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う〜iDEP - ノーコードでRNA-Seq下流解析
(コラム)RNA-Seqでのリード数はどれぐらい?
Chapter 10 論文投稿に必須!データを登録・公開する〜DRA,DDBJ,GEA
著者略歴
坊農 秀雅(ボウノウ ヒデマサ bounou hidemasa)
タイトルヨミ
カナ:カイテイバンアールエヌエーセックデータカイセキウェットラボノタメノチョウテッパンレシピヒトカラヒモデルセイブツマデコウキョウデータノカツヨウモジュウジツ
ローマ字:kaiteibanaaruenueesekkudeetakaisekiwettorabonotamenochouteppanreshipihitokarahimoderuseibutsumadekoukyoudeetanokatsuyoumojuujitsu
※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを使用しています。
坊農 秀雅 最近の著作
もうすぐ発売(1週間以内)
※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを利用しています。