【R】DEseq2を用いた RNA-seq解析データの発現変動遺伝子抽出【RNA-seq】 - LabCode
RNA-seqデータ解析では、健常者と疾患患者、コントロールと薬剤刺激など、様々な発現変動遺伝子（DEG）を取得するかと思います。しかし、多変量となる遺伝子から手作業でDEGを抽出するのは大変です。 ここでは、DEGの抽出方法としてDEseq2ライブラリを用いて行う方法を解説します。 これによりRNA−seqデータから簡単にDEGが抽出できるようになります。ぜひ挑戦してみましょう。
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RNA-seqデータ解析では、健常者と疾患患者、コントロールと薬剤刺激など、様々な発現変動遺伝子（DEG）を取得するかと思います。しかし、多変量となる遺伝子から手作業でDEGを抽出するのは大変です。 ここでは、DEGの抽出方法としてDEseq2ライブラリを用いて行う方法を解説します。 これによりRNA−seqデータから簡単にDEGが抽出できるようになります。ぜひ挑戦してみましょう。
ローカル上でRNA-seq解析環境の整え方がわからない方はいませんか？また自分のPCが推奨環境のものではなく、環境依存のエラーに困っている方はいませんか？ そのような方に向けてブラウザ上でRNA-seq解析データの定量ができるRaNA-seqをご紹介いたします。 RaNA-seqを使える様になると自分のPC上でRNA-seq環境を整える必要がなく環境依存エラーの解決をしなくても良くなります。是非やってみましょう！ RaNA-seqとは？ RaNA-Seqは、RNA-Seqデータを迅速に解析するためのオープンなバイオインフォマティクスツールです。FASTQファイルの定量、品質管理メトリクスの計算、差次的発現解析の実行、機能解析による結果の解釈を可能にする完全な解析を数分で実行します。手持ちのFastqファイルをRNA-seq解析の複雑な環境構築なしでブラウザ上で実行できることで定評があります
【scRNA-seq】SeuratでscRNA-seqデータのマーカー遺伝子を特定する方法【Seurat】 - LabCode
macOS Monterey (12.4), Quad-Core Intel Core i7, Memory 32GB seurat 4.3.0 scRNA-seqデータのマーカー遺伝子の特定について SeuratにおけるFindMarkers, FindAllMarkers, FindConservedMarkers関数というマーカー遺伝子特定方法があります。それぞれ異なる目的や状況に対応するためのものです。 FindMarkers: この関数は、特定のクラスタと他のすべてのクラスタや、2つの特定のクラスタ間のマーカー遺伝子を検出するためのものです。 ident.1 と ident.2 という2つのパラメータを使って、比較するクラスタを指定します。 例: クラスタ0とクラスタ1の間のマーカー遺伝子を見つけたい場合は、FindMarkers(object, ident.1 = 0, ide
本記事は，Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)を和訳した内容になります。引用元はJay Alammarさん（@JayAlammar）が執筆されたブログ記事で，MITの授業でも実際に利用されています。 所々に管理人の注釈が入ります。その場合は，このような鉛筆印のボックス内に記述するようにしています。もし翻訳間違いなどがございましたら，ご指摘いいただけますと幸いです。なお，本記事の作成に関しては，Jay Alammarさんに許可をいただいております。 はじめに Sequence-to-sequenceは深層学習で用いられるモデルの１つであり，機械翻訳や文章要約，画像キャプションの付与などの分野で大きな成功を収めています。Google翻訳では，2016
single cell RNA-seq解析はある程度できるようになったけど、複数のデータセットを扱った解析はまだできないという方はいるのではないでしょうか。 この記事ではsingle cell RNA-seq解析の複数のデータセットを統合する方法を紹介します。 これにより、複数の実験から得られたsingle cell RNA-seq解析データを扱うことができるようになります。ぜひ挑戦してみましょう。
【シングルセル】Single Cell RNA-seqデータを用いた疑似バルクRNA-seq解析を行う方法【pseudo bulk analysis】 - LabCode
擬似バルク RNA-seq 解析（pseudo bulk RNA-seq analysis）とは？ 疑似バルク解析（pseudo bulk analysis）とは、シングルセルRNA-seqデータを用いて、bulk RNA-seqの解析手法を適用できるようにすることです。以下でもう少し詳しく説明します。 バルクRNA-seqとは バルクRNA-seqは、多数の細胞から抽出されたRNAをまとめて解析します。比較的安価で、広く利用されています。scRNA-seqと違って全体のRNA発現プロファイルを提供しますが、個々の細胞の違いは反映されません。そのため大規模な発現変動の解析、遺伝子発現のパターンの特定、疾患関連遺伝子の発見などに適しています。 疑似バルク解析とは 疑似バルク解析（pseudo-bulk analysis）は、シングルセルRNA-seq（scRNA-seq）データを用いて、バル
Cytoscapeの魅力の一つは、その豊富なプラグイン（アプリとも呼ばれる）です。これらのプラグインは、ユーザーが特定の分析やビジュアライゼーションのニーズに合わせてCytoscapeの機能を拡張することを可能にします。 Cytoscapeのプラグインリストは、Cytoscape App Store（http://apps.cytoscape.org/）で確認でき、Cytoscape開発チームによって知られているすべての公開プラグインがリストアップされています。 今回は遺伝子発現データの可視化、ネットワーク解析、および生物学的経路の探索を助ける代表的なプラグインを解説したいと思います。 Cytoscapeをインストールする まずはCytoscapeをインストールしていきましょう。以下のサイトにアクセスしてダウンロードしてください。 https://cytoscape.org/ ダウンロード
細胞アノテーション(注釈付け)とは？ 細胞アノテーションとは、細胞が発現しているRNA量(発現遺伝子)に基づき、細胞名を決定することです。これにより、試料の中にどんな細胞が存在していたのかを同定する事が出来ます。 以下でもう少し詳しく説明します。 細胞アノテーションは遺伝子の発現情報に基づき、データベースの細胞タイプの中から最も類似した細胞タイプを割り当てます。これには様々な方法があり、今回はdecouplerとCellTypistについて解説します。 decoupler decouplerは、クラスタリングした後のデータに対して、それぞれのクラスターの遺伝子の発現量と、データベースの細胞の発現量を比較します。そこで統計的な検定を行い、データベースの中でもっとも類似した細胞タイプを割り当てます(加えて、他のグループよりも有意に類似度が高い細胞タイプを選ぶ)。RのSingleRとほぼ同じ手順
【scRNA-seq】single cell RNA-seqデータを公共データから探す方法【バイオインフォマティクス】 - LabCode
scRNA-seqとは？ scRNA-seq (single-cell RNA sequencing)は、個々の細胞内の遺伝子発現パターンを研究するために使用される方法です。これにより、細胞集団内の個々の細胞での遺伝子発現を分析することができます。細胞の識別、細胞のライフサイクル、細胞の発生などに用いられることが多い手法です。 Stephanie Hicks Welcome to the World of Single-Cell RNA-Sequencing https://speakerdeck.com/stephaniehicks/welcome-to-the-world-of-single-cell-rna-sequencing?slide=3 scRNA-seq解析をするときの言語はRとPythonどちらを選ぶか Single cell RNA-seq解析には、PythonとRの両
主成分分析（PCA）とは？ 主成分分析とは、多次元データを低次元に次元圧縮する手法の一つです。主成分分析は、データの性質を最もよく表す要素を抽出することができるため、データの可視化やクラスタリングなどの機械学習手法を用いた分析にも活用されます。 RNA-seq解析では、主成分分析を使用することで、大量の発現データをより簡単かつ高速に解析することができます。主成分分析は、原発現データの次元圧縮を行い、主な発現変動のパターンを抽出します。これにより、大量の発現データを分かりやすく視覚化し、その結果をもとに遺伝子の発現変動や発現パターンを解析することができます。 Rを実行する準備 今回はRstudioを使ってRを実行していきます。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラーをダウンロードしてください。 https://cran.r-project.org/ インストールするバージョンは最新
【scRNA-seq】DoubletFinderによるscRNA-seqのダブレット検出【バイオインフォマティクス】 - LabCode
Single Cell RNA-seqデータのQCには様々なパターンがありますが、その中の一つにダブレット検出があります。 本記事では、DoubletFinderというダブレット検出ツールを用いて、scRNA-seqデータからダブレットを検出してみようと思います。 ダブレットを検出できるようになれば、scRNA-seqデータ解析でより信頼性が増します。是非やってみましょう。
【バイオインフォマティクス】Seuratを用いて各クラスターに自動で細胞種を割り当てる【scRNA-seq】 - LabCode
今回の解析の目的 前回のハンズオンの最後にUMAPプロットを行い、下記の出力を得たかと思います。 上記では、8つのクラスターに分けることができています。しかしながら、 各クラスターは何細胞なのか？ 各クラスターに特異的に発現するバイオマーカーはあるのか？ といった疑問が生まれると思います。これらの問題もSeuratでは解析することが可能です。 用いるデータの確認 では早速、解析を行っていきます。今回用いるデータセットは以下になります。 論文名：Immunophenotyping of COVID-19 and influenza highlights the role of type I interferons in development of severe COVID-19 データセット：GSE149689 この論文では重症COVID-19の炎症進行要因でタイプIインターフェロン応答の
【Cell Ranger】NCBI SRA データをCell Ranger用に準備する方法【scRNA-seq】 - LabCode
NCBI（National Center for Biotechnology Information）が提供するSequence Read Archive（SRA）から取得したシーケンスデータでSingle cell RNA-seq解析したいと思いませんか？ この記事は、SRAを10x GenomicsのCell Rangerでデータ処理する方法を解説します。 データの取得から、FASTQファイルのダウンロード、そしてFASTQファイルの命名規則に従った名前変更までの方法を解説します。 この記事を理解することで、公開されているシーケンスデータを効率的に再利用することができますぜひ挑戦してみましょう。 Cell Rangerとは？ Cell Rangerは10x Genomics社が開発したソフトウェアパッケージで、シングルセルRNAシーケンシング(scRNA-seq)データの前処理と解析を
【scRNA-seq】 How to Start scRNA-seq Analysis Using Seurat (Part 2)【Seurat】 - LabCode
We’ll proceed based on the assumption that you’ve executed the code introduced in the first half. If you haven’t done so, attempting the latter half of the hands-on may result in errors, so please be cautious. install.packages("dplyr") install.packages("Seurat") install.packages("patchwork") library(dplyr) library(Seurat) library(patchwork) pbmc.data <- Read10X(data.dir = "./filtered_gene_bc_matri
【バイオインフォマティクス】CellBenderでSingle Cell RNA-seqデータのノイズ除去を行う【scRNA-seq】 - LabCode
scRNA-seqデータはクオリティコントロール(QC)をすると聞いたことがあるかもしれませんが詳しく理解ができていない人もいるのではないでしょうか。 ここではSingle Cell RNA-seqサンプルをCellBenderを使ってノイズを除去する方法を学びます。 これまで漠然としていたscRNA-seqのクオリティコントロールについてわかるようになります。ぜひ挑戦してみましょう。 CellBenderとは？ CellBenderには解説ページが用意されているので、今回はこちらをもとに解説していきます。 CellBenderとは、scRNA-seqデータにしばしば存在する実験的なノイズやアーチファクト（背景ノイズ、ドロップアウト、空のドロプレットなど）を処理するためのソフトウェアです。 空のドロプレットの識別：ドロップシーケンシングでは、細胞がキャプチャされなかったドロプレットでもRN
【scRNA-seq】Seuratで複数のscRNA-seqデータを統合してコントロール群と刺激群を比較する【Seurat】 - LabCode
scRNA-seqデータの統合について 今回はseuratのハンズオンの中にあるこちらの記事について解説していこうと思います。 scRNA-seqデータの統合 2つ以上のシングルセルデータセットを統合して分析する方法がSeurat によって提供されています。 例えば、以下の図のようにデータ統合を行うことで、コントロール（CTRL）と刺激（STIM）がほぼ一致するようなUMAPが描かれていることが分かるかと思います。 この統合されたサンプルを使えば、各遺伝子でコントロールに比べ発現が上昇した遺伝子（下図は、IFI6の例）を確認することができます。 https://satijalab.org/seurat/articles/integration_introduction より一部改変して引用 アンカーとは？ アンカーとは、異なるシングルセルRNAシーケンス（scRNA-seq）データセット間
【scRNA-seq】Seuratを用いてscRNA-seq解析を始める方法（後編）【Seurat】 - LabCode
本記事はSeuratのハンズオンの後編になります。前編を取り組んでいない方は先にそちらの方からやるようにしてください。 今回はscRNA-seqのRパッケージであるSeuratのハンズオンに取り組むことで、scRNA-seqを始める前準備を行おうと思います。 本記事はSeuratのハンズオンに則って行いますので使い方の概要を理解するが可能です。ぜひ取り組んでみましょう。
R言語とは？ R言語は、統計分析やグラフ作成などのために開発されたプログラミング言語です。統計学や生物学向けに大量のパッケージが存在しております。R言語は文法が簡潔であり、グラフ作成の機能が強力なことが特徴です。また、他の言語とのインターフェイスも提供されており、大規模なデータ処理やモデリングを行うこともできます。 またRはRNA-seq解析においても利用されます。RNA-seq解析パッケージを利用すると、遺伝子発現量の比較、差分発現解析、GO領域やKEGGパスウェイ分析などが簡単に行えるようになっています。また、可視化機能も豊富で、発現量のヒストグラムや発現量の比較などをグラフとして出力することもできます。 Rstudioの設定 Rを実行するにははじめに環境構築が必要となります。今回はRを実行する環境としてRstudioを使っていきます。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラー
本書は時系列データを別の時系列データに変換するSeq2Seqについて、RNN、LSTMからAttentionまで説明します。また、Attentionを用いた最新の様々な自然言語モデルのベースとなっているTransFormerについても説明します。(CNNの基礎を理解している前提で記載しています。まだ理解していない方は別冊のCNNの基礎を先に読んでください） Seq2Seqを基礎から理解するために、本書では以下の順番で説明を行います。最初に時系列データを扱うシンプルな構造であるRNN（Recurrent Neural Network）からはじめ、RNNを性能改善したLSTM（Long Shot Term Memory）、Encoder-Decoderモデル、そして本書の目的であるSeq2Seqの順に説明を行います。さらにSeq2Seq に劇的な進化を起こすディープラーニングにおける重要なアー
【scRNA-seq】Seuratを用いてscRNA-seq解析を始める方法（前編）【Seurat】 - LabCode
Seuratとは？ SeuratはscRNA-seqデータ解析を行うRパッケージのことで、scRNA-seqデータの正規化やビジュアライズなどを行う事ができます。 Seuratには製作者たちによってハンズオンが用意されています。こちらに取り組むことでSeuratの理解を深めることができますが、Rに詳しくない方が取り組むには難しいところがあるため、こちらの記事では補足説明を加えつつ解説していきたいと思います。 R環境の用意 Seuratのハンズオンを行うにはRを実行する環境が必要となります。私的には、Rを実行する環境としてRstudioを使うことをおすすめします。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラーをダウンロードしてください。 https://cran.r-project.org/ インストールするバージョンは最新版を選んでください。一番トップにあるものが最新版です。 インスト
作画ツールggplotとは？ ggplotは、R言語において美しく柔軟なグラフを描画するためのパッケージです。各種グラフのタイプ（散布図、ヒストグラム、箱ひげ図など）もggplotを使用することで描画することができます。生命科学において、RNA-seq解析の結果を視覚化するために使用されます。RNA-seq解析によって得られた遺伝子発現量のデータを可視化することで、遺伝子の発現パターンを理解することができます。美しく柔軟なグラフを簡単に描画することができるのでR言語を使う醍醐味だと考える人も多いです。 Rstudioの設定 R環境の用意 Rを実行するにははじめに環境構築が必要となります。今回はRを実行する環境としてRstudioを使っていきます。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラーをダウンロードしてください。https://cran.r-project.org/ インストール
【バイオインフォマティクス】Cell Rangerを使ってscRNA-seqデータの遺伝子発現量をカウントする【scRNA-seq】 - LabCode
公共データベースのsingle cell rna-seqデータの再解析はできるようになってきたけど、ある程度再解析をしているとbarcode, feature, matrixファイルしか再解析できない現状に満足できなくなってくると思います。 そのため自分でfastqファイルからcountしたいと思うようになるかと思います。この記事では、Cell Rangerで自分でcountできるようになる方法を扱います。 本記事に取り組んで、自分のsingle cell RNA-seq解析の解析幅を広げましょう！ Cell Rangerとは？ Cell Rangerは10x Genomics社が開発したソフトウェアパッケージで、シングルセルRNAシーケンシング(scRNA-seq)データの前処理と解析を行うためのツールです。10x GenomicsのChromiumシステムを用いたシングルセルRNA-s
こんにちは。SEQ（Software Engineer in Quality）のharashinです。 記念すべきfreee QA Advent Calendar2023 1日目です。 前置き 私が、QA Advent Calendar2023の発起人です。 すべてはここから始まった QAエンジニアだけで Advent Calendarをやると面白そうやん？という好奇心だけで企画しました。 いろんな人に「書きませんか？」とメンションする日々でパワハラで訴えられないか怯えながらも、なんとかスタートラインに立つことができました。 アドベントカレンダーハラスメントする日々 これから、25日までfreeeで働くQAエンジニアが様々な内容でアドベントカレンダーを更新します。 少しでもfreeeで働くQAエンジニアの様子が伝わったり、皆さまに役に立つ内容があれば嬉しいです！ QA Advent Cal
動機 Webサーバーを書いているとしばしばRDBMSのN+1問題に遭遇する 別名ループクエリ あるレコードを取得する際に同時にこのレコードが持つ(has-oneやhas-many関係)のレコードを同時に取得するケースがある user レコードが持つ user_item 一覧を取るなど 親のレコードが複数ある場合、ナイーブな実装をするとループで回して子のレコードをクエリすることになる 大量にSQLが発行されてDBサーバー(場合によってはアプリケーションサーバーも)負荷が増大する GraphQLではこの問題が起こりがち あるresolverに属する子供のresolverが芋づる式に呼ばれる RESTfulや他のRPCサーバーの形態ではループクエリが発生する場所が比較的見えやすいが(一つのエンドポイントで解決するエンティティ一覧が決まっているため)、GraphQLでは見えにくい そこでdatal
この記事では，Pytorchで作ったseq2seq型の翻訳モデルを使って，ビームサーチによるデコーディングをします． OpenNMTやfairseqを使えば簡単に利用できるのですが，ビームサーチのためだけにこのようなフレームワークを使うのはちょっとなぁ，ということと，ビームサーチ自体はDNNに限らず様々な場面で役に立つ手法なので，この際ピュアに実装してみた，というのがこの記事です． ちなみに一般的なseq2seqのデコードは，各タイムステップで予測したtop-1の単語を，次ステップのデコーダーの入力に使います． ビームサーチでは，このようなgreedyな条件を緩め，上位K個の予測を使って，デコードしていきます．ビームサーチをよく知らんという方は，Andrew Ngの神説明が参考になると思います． C5W3L08 Attention Model, Andrew Ng. できたもの seq2s
関連キーワード 人工知能 | Google | チャットbot | Facebook | Microsoft（マイクロソフト） 大規模言語モデル（LLM）が世間の注目を浴びるようになったのはつい最近のことだが、その歴史は半世紀以上前にまでさかのぼる。半世紀以上前に登場したものを含めて、現代のLLMの基礎となった自然言語処理（NLP）モデルを3つ紹介する。 LLMの前身となった3つの自然言語処理モデル 併せて読みたいお薦め記事 連載：代表的なLLM19選を徹底解説 前編：BERT、GeminiからGPT-3.5、GPT-4oまで「主要LLM11種」の特徴は？ LLMをどう比較する？ 「LLM（大規模言語モデル）選び」の“基本の基”とは？ 「ChatGPT」「Gemini」の比較ならスペック以上に面白い“個性と違い”はこれだ ELIZA 1960年代に開発された自然言語処理プログラム「ELIZ
【scRNA-seq】 How to Start scRNA-seq Analysis Using Seurat (Part 1)【Seurat】 - LabCode
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is gaining attention as a method to conduct RNA-seq analysis on individual cell populations. In this post, we’ll be diving into a hands-on tutorial of Seurat, an R package for scRNA-seq. This is a preparatory step for those who are looking to get started with scRNA-seq. Since this article follows the Seurat hands-on guide, it’ll help you grasp an overview of
RNA-seqを用いた全ゲノム解析のやり方を知りたいと思いませんか？ RNA−seq解析はドライ系のバイオインフォマティシャンの人だけがやるんでしょ..?と考えている実験系の人は多いかもしれませんが、近年はRNA−seq解析の敷居が下がり、実験系の人でも取り入れることが可能になってきております。 前回はMac向けのikraの使い方を書きましたが、実際の多くの研究者はWindowsを使っていると思いますので、今回はLinuxのディストリビューションであるUbuntuを入れることで、Windowsでもikraを動かす方法を紹介したいと思います。 デバイス名 K-DELL プロセッサ 12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-1240P 1.70 GHz 実装 RAM 8.00 GB システムの種類 64 ビット オペレーティング システム、x64 ベース プロセッサ ikra
Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた - Qiita
Attentionを理解するためにRNN、Word2Vec、LSTM、Seq2Seq、Attentionの順に整理してみた自然言語処理word2vecRNNAttention Attentionを理解するために、学習した事を整理します。 参考文献 ①「深層学習による自然言語処理」 講談社 坪井祐太 海野裕也 鈴木潤 著 ②「ゼロから作るDeep Learning2 自然言語処理編」 オライリー 斎藤康毅 著 ■RNN(recurrent neural network) 文献①によると、再帰ニューラルネットワーク（RNN）は可変長の入力列を扱うことに優れたネットワーク構造で、前の時刻の隠れ状態ベクトルと現時刻の入力ベクトル（または下層の隠れ状態ベクトル）を使って、現在の隠れ状態ベクトルを更新するとのこと。 う～ん、分かりにくいので絵にしてみました。 上図のxは入力、hは隠れ層です。時刻tで
Seq Programming Language
Python's familiar syntax, semantics and libraries
RNA-seq解析の手法の一つにメタ解析と呼ばれる手法があることを聞いたことがありますでしょうか。メタ解析はNGSを持っている研究室だけができる研究手法でしょ？と思っている人もいるかも知れませんが、最近は公共データを大量に解析することで、データを再活用することも注目されています。 この記事では、RNA-seq解析自動化パイプラインであるikraを用いて、論文で使われているようなメタ解析の手法をご紹介したいと思います。解析の時間はかかりますが、難しくありません。メタ解析にはいろいろなやり方がありますが、今回はikraと相性のよいメタ解析のやり方を紹介します。 メタ解析を学べば、それだけで論文が書けてしまうほど強力な手法になります。ぜひ身につけていきましょう！
羽根ペンをかたどったブラシ、 インク瓶のようなボトル、 数々の名文を書き記した道具を通してアイデンティティを探そう。 過去の文学から「参照」して、色を端書きに変える。 自分の姿を知って、自分の色と共鳴し合おう。
皆さんは、バイオインフォマティクスやRNA-seq解析したいとなったとき何から始めますか？多くの方が、「バイオインフォマティクスやRNA-seq、興味はあるけど何から手をつけたらよいかわからない…」状態なのかなと思います。そんな人に対して私のおすすめは、データ解析環境の用意とコマンドライン操作に慣れておくです。コマンドラインの黒い画面に苦手意識がある方も多いかもしれませんが、バイオインフォマティクスをやる上では難しい操作は一切しないのでご安心ください。 今回は、バイオインフォマティクスやRNA-seq解析をやる上で、最適な解析環境の作り方や基本的なコマンドライン操作について解析します。 また、バイオインフォマティクスがどうしてもMac有利にソフト開発されている観点から、本記事でもMacにおける操作を主に扱います。Windowの方はPowershellで置き換えて読んでいただけると幸いです。
前回までのあらすじ この春から高校に通うべく新しい街にやってきたココア。道に迷って偶然に喫茶ラビットハウスに入るが、実はそこが彼女が住み込むことになっていた喫茶店だった。ラビットハウスの一人娘・チノ、アルバイトのリゼともすぐ打ち解け、ココアの賑やかな新生活が始まる。 ていう感じの文章作りたいよねって話 前回の投稿でWord2Vecモデルを作ったので、今回はseq2seqで文章生成でもしてみようかなと思います。 目標は、「ご注文はうさぎですか？」をモデルに入力すると、冒頭のようなカンジの文章が生成されることです。 seq2seqモデルの構成 入力は単語ベクトル (200次元) タイトルを入力するとあらすじを出力する kerasで実装する というモデルを作っていこうかなと思います。 ざっとコードはこんな感じになりました。 from keras.models import Sequential,
皆さん公共のRNA-seqデータを探すときに、どのようにして探してますか？公共のRNA−seqデータを探したいけど、いろんなデータベース（DB）があってどこを探せばよいのかわからない…などの経験は少なからずありますよね。今回はAOEと呼ばれるRNA−seqデータをまとめているDBのまとめをしているサイトをご紹介したいと思います。 AOEの使い方はそうですが、AOEが公開しているAPIを使えばもっと効率よくRNA-seqデータの収集が可能です。APIと聞くと使用が難しそうに感じますが、そんなことはなくAPIを動かすコードまで公開いたしますので安心してください。 AOEを使いこなせるようになって効率よくRNA-seqのアーカイブデータの探索をしましょう！
目次 本記事はPyTorchを使って自然言語処理 $\times$ DeepLearningをとりあえず実装してみたい、という方向けの入門講座になっております。以下の順番で読み進めていただくとPyTorchを使った自然言語処理の実装方法がなんとなくわかった気になれるかもしれません。 PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた（バッチ化対応ver） PyTorchでSeq2Seqを実装してみた ←イマココ PyTorchでAttention Seq2Seqを実装してみた PyTorchのBidirectional LSTMのoutputの仕様を確認してみた PyTorchでSelf Attentionによる文章分類を実装してみた PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化を実装してみた はじめに
【バイオインフォマティクス】公共データを用いて最速でRNA−seq解析を行う方法 (可視化編)【Ikra】 - LabCode
iDEP iDEPは、ウェブブラウザ上でRNA-seqデータ解析を行うことができるウェブツールです。1つのwebサイトで以下の解析が一括でできる優れものです！ Heatmap k-means PCA DEG解析 Volcano Plot MA Plot Scatter Plot GO term解析 Pathway解析 KEGG Genome view Bicluster Network解析 RNA-seq解析 実はikraによって作成されたoutput.tsvはiDEPで解析するために作られています。そのため、output.tsvさえ用意できてしまえば、iDEPを使うのは難しくありません。実際に使ってみましょう。 iDEPへデータをアップする方法 Upload expression data(CSV or text)にoutput.tsvをuploadします。 1. Optional: S
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【RNA-seq】RaNA-seqを用いたRNA-seq発現量の定量【バイオインフォマティクス】 - LabCode
【世界一分かりやすい解説】Attentionを用いたseq2seqのメカニズムBeginaid
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【シングルセル】Scanpyを用いて各クラスターに自動で細胞種を割り当てる【scRNA-seq】 - LabCode
Amazon.co.jp: RNA-Seqデータ解析 WETラボのための鉄板レシピ (実験医学別冊): 坊農秀雅: 本
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QAエンジニアからSEQへのキャリアパスについて考える - freee Developers Hub
iter.Seqを非同期解決して普通のRESTfulでもdataloaderが使えるようにできないか
Seq2seqモデルのBeam Search Decoding (Pytorch) - The jonki
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Amazon.co.jp: PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! (impress top gearシリーズ): 新納浩幸: 本
et seq.（エセク）羽根ペンネイルポリッシュ
【バイオインフォマティクス】コマンドライン操作の基本【RNA-seq】 - LabCode
ごちうさのあらすじをseq2seqで生成する - Qiita
【バイオインフォマティクス】公共のRNA−seqデータを一括で探す方法【AOE】 - LabCode
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Shanling、Androidハイレゾプレーヤー「M6」。AK4495SEQデュアル搭載
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