Overleafは、ブラウザからLaTeX(ラテフ)を編集・コンパイルできるライティングツールです。 初心者がつまづきやすい環境構築の必要がない リアルタイムプレビュー 差分管理 共同編集機能 豊富なテンプレートが存在する などのメリットがあります。 本動画では Overleaf のアカウントを作成する方法から実際に文章を作成する方法について学術論文のテンプレートを使いながら紹介します。 見どころダイジェスト 00:41 1. Overleaf のアカウントを作成する 01:18 2. テンプレートを選び、文書を編集する 02:16 3. 引用文献を編集する 03:28 4. 図を追加する 04:36 5. 共同編集用リンクを共有する 05:06 6. 変更履歴の表示方法 05:25 7. 日本語を入力できるように設定を変更する

CLC Genomics Workbenchは、 QIAGEN によって提供されている統合配列解析ソフトウェアです。生命科学データの解析に使われるいろいろなツールを統合されたインターフェースで扱うことができます。今回は、ヒトのゲノムリシーケンスのデータで第20染色体にマップされたリードをデモデータとして、CLC Genomics Workbench (Ver.11) を使った変異解析の方法について紹介します。 見どころダイジェスト 00:28 1. シークエンスデータインポート 01:26 2. 参照配列インポート 02:58 3. クオリティチェックとトリミング 06:29 4. マッピング 08:05 5. ローカルリアラインメント 09:07 6. 変異検出 12:37 7. アミノ酸置換の解析 15:36 8. 変異のフィルタリング 17:52 9. 遺伝子のアノテーション 19:

本日の統合TVは、2018年4月7日に開催された国立遺伝学研究所 一般公開 講演会2018から、城石 俊彦 教授 による「日本産マウスのはるかな旅路」をお送りします。約50分です。 「国立遺伝学研究所は世界中から野生マウスや愛玩用マウスを集め、３０年をかけてマウス系統を多数つくってきました。 それらの系統のゲノム解析を行い、米国で作られた基準系統と比較したところ、 パンダ様の白黒ぶちの日本産系統と良く似たゲノム配列が基準系統に混じっていました。 欧米には日本産のパンダ様マウスをメンデル法則検証のため実験に使ったという古い文献が残っています。 江戸時代末にヨーロッパに渡ったパンダマウスの祖先と、かの地のマウスから生まれた子孫が基準系統であり、 日本産パンダマウスが１５０年というはるかな旅路を経て故郷に帰ってきたことがわかりました。」 見どころダイジェスト 03:10 1.　研究のオリジナリテ

Ensembl Genome Browserは、 The Wellcome Trust Sanger InstituteとEBI(European Bioinformatics Institute) の共同で開発、維持されているゲノムブラウザ、ゲノムアノテーション閲覧システムのことです。今回は、Ensemblを使って種々の配列を取得する方法について紹介しています。塩基配列やcDNA配列、アミノ酸配列は研究の多くの場面で必要となりますが、今回紹介するちょっとした使い方を知るだけで自分の欲しい配列や領域をこれまで以上に簡単に取得することができるかもしれません。

UCSC Genome Browser を使って遺伝子を検索し、ゲノムブラウザ上にさまざまな情報を表示する UCSC Genome Browserは、 米国カリフォルニア大学サンタクルーズ校(UCSC)が開発、維持しているゲノムブラウザ、ゲノムアノテーション閲覧システムです。ゲノムブラウザとはアノテーションが付加された遺伝子のゲノム上の位置やその周辺を表示するツールのことです。今回は、興味のある遺伝子を検索し、ゲノムブラウザ上でどのような情報が参照できるか、またその方法について紹介します。 ちなみに、UCSC Genome Browser のウェブサイトはヨーロッパとアジアにミラーサイトがあり(UCSC Genome Browser Mirror Sites)、日本からアクセスする場合には、アジアのミラーサイト(RIKEN横浜キャンパス)を使うとさらに高速です。

CLC Genomics Workbenchは、 QIAGEN によって提供されている統合配列解析ソフトウェアです。生命科学データの解析に使われるいろいろなツールを統合されたインターフェースで扱うことができます。今回は、ショウジョウバエのサンプルデータを用いて、CLC Genomics Workbench (Ver.11) を使ったRNA-seqデータ解析の方法について紹介します。 見どころダイジェスト 00:35 1. シークエンスデータインポート 01:42 2. 参照データインポート 03:35 3. メタデータインポート 05:07 4. マッピングと発現量カウント 10:03 5. 発現量比較 18:44 6. 生物学的な意味の解釈

Open Researcher and Contributor ID (ORCID)は、非営利団体ORCID, Inc.が運営する研究者・研究コミュニティのためのレジストリサービスです(ウィキペディア)。ORCIDでは個々の研究者にIDを割り振り、研究活動(業績)を自動でリンクすることができます。そのため、ORCIDで研究者を検索すると、 研究活動の履歴や最新の活動を簡単に把握できます。また、ORCIDを通じて、同じ興味を持つ研究者間で国籍や所属を越えた関係を築くことができます。最近では、Protein Data Bank (PDB)へのデータ登録の際にORCID IDの入力が必須事項であったり、論文投稿の際にORCID IDの入力を推奨している雑誌もあり、世界共通の研究者IDとして認知、活用されています。今年の8月には、科学研究費助成事業データベース「KAKEN」でORCIDとの連携機能

本日の統合TVは、DNA Data Bank of Japan (DDBJ) からの「投稿TV」として、2018年1月26日(金)に行われた第1回 D-STEP 講習会 （第36回 DDBJing 講習会 in 三島） から 国立遺伝学研究所 生命ネットワーク研究室 川島 武士 助教による「NGS解析を始めた時にぶつかりがちな小さい壁あれこれ」をお送りします。 遺伝研スパコンにアクセスして、UNIXコマンドを利用し、塩基配列データを対象とした配列解析を行うための基礎を学ぶとともに、その時にしばしばぶつかりがちな小さな、しかし重要な「壁」の乗り越え方などをハンズオン形式で学びます。約1時間33分です。 講演スライドおよび資料も提供されています。

NCBI Bookshelfでは医学、生物学に関する教科書を中身を含めて検索・閲覧することができます。検索できるのは英語の原著版のみですが、検索した教科書の内容を、パート、チャプター、セクション毎に全文閲覧することができるだけでなく、教科書に掲載されている図表も細かく閲覧することが可能です。また、キーワード検索も対応しており、教科書の中で閲覧したい箇所を容易に見つけることができます。 今回は例として、細胞生物学や分子生物学を中心に生命科学分野の入門書・教科書として名高い”Molecular Biology of the Cell. 4th edition.”(細胞の分子生物学)を検索しています。

COSMIC (Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer) はがんと関連する体細胞変異の情報を集積したデータベースです。 COSMICでは、expert curation data と systematic screen data の2タイプのデータがあります。前者は COSMIC の専門キュレーターにより、投稿論文の情報をもとに手動で入力されたデータで、がんの原因となる変異が報告されている遺伝子をまとめた Cancer Gene Census (CGC) というプロジェクトで挙げられた遺伝子について詳細な情報を提供しています。一方、後者は大規模なゲノムスクリーニングのデータを報告した論文からアップロードされたデータや、The Cancer Genome Atlas (TCGA) や International Cancer Genome Conso

ChIP-Atlas は、論文などで報告された ChIP-seq データを閲覧し、利活用するためのウェブサービスです。データ処理の知識やスキルがない方でも簡単に利用できます。データソースは、公開 NGS データレポジトリ (NCBI, EMBL-EBI, DDBJ) に登録されたほぼ全ての ChIP-seq データです。ChIP-Atlas は、九州大学大学院医学研究院発生再生学分野 と ライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS) が共同で開発しています。 今回の動画では、興味のある転写因子を選択し、それとゲノム上で共局在する転写因子候補を検索、つまり、結合部位が類似する転写因子ペアを知ることができる「Colocalization」の使い方を紹介します。 ChIP-Atlasに関する動画はYouTubeの再生リストからもご覧いただけます。 見どころダイジェスト 01:04 1.

COSMIC (Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer) はがんと関連する体細胞変異の情報を集積したデータベースです。 COSMICでは、expert curation data と systematic screen data の2タイプのデータがあります。前者は COSMIC の専門キュレーターにより、投稿論文の情報をもとに手動で入力されたデータで、がんの原因となる変異が報告されている遺伝子をまとめた Cancer Gene Census (CGC) というプロジェクトで挙げられた遺伝子について詳細な情報を提供しています。一方、後者は大規模なゲノムスクリーニングのデータを報告した論文からアップロードされたデータや、The Cancer Genome Atlas (TCGA) や International Cancer Genome Conso

UniProt (The Universal Protein Resource)は、SIB Swiss Institute of Bioinformatics(スイスバイオインフォマティクス研究所)とEuropean Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)(欧州バイオインフォマティクス研究所)が運営するタンパク質のアミノ酸配列およびその機能情報を提供する代表的なデータベースです。Swiss-Prot、TrEMBl、Protein Information Resource (PIR)を統合して構築されているUniProtKB(UniProt Knouwledgebase) を基盤としており、タンパク質に関連するさまざまな情報を横断的・網羅的に調べることができる世界で最も広範なタンパク質の情報カタログです。今回は、ヒトの低酸素誘導因子の阻害タンパク質であるHyp

Rはフリーでオープンソースの統計解析環境です。Rを使うとデータの操作や計算、可視化を統合して行うことができます。豊富に用意されたサンプルデータや、対話的な解析、網羅的なパッケージアーカイブCRANが特徴です。Windows, MacOSX, Linux とマルチプラットホームで利用可能です。生命科学分野のためのRパッケージプロジェクトである『BioConductor』では、500以上のパッケージが配布されており、マイクロアレイデータなどの遺伝子発現プロファイルや質量分析データ、タンパク質相互作用データなどを解析するうえで、欠かせないものとなりつつあります。今回はRを使う上で基本的な知識や、便利なウェブサイトを紹介しつつ、Rの統合開発環境であるRStudioを用いて、論文の図 (「Hotspots of aberrant epigenomic reprogramming in human i

inMeXes(インメクセズと読みます)は、DBCLSが提供するサービスの一つで、生命科学系の文献(PubMedに含まれるタイトルとアブストラクト)に頻出する英語表現を、1文字の入力ごとに高速に再検索することができます。また、検索結果から用例や関連情報を容易に取得することができます。3文字以上の入力で、生命科学系の文献で実際に用いられている表現をPubMedデータベースにおける頻度順に表示します。1文字の入力を追加するごとに逐次的に文字列にマッチする表現を検索し直すので、目的とする表現をみつけやすくなっています。用例は、「ライフサイエンス辞書プロジェクト(京都大学)」が提供している共起表現リストや、「生命科学データベース横断検索(NBDC)」の文献・データベースリストなどで確認できます。一度検索した表現の用例は、結果を再現しやすくするためにURL(Permalink)を動的に生成することが

ChIP-Atlas は、論文などで報告された ChIP-seq データを閲覧し、利活用するためのウェブサービスです。データ処理の知識やスキルがない方でも簡単に利用できます。データソースは、公開 NGS データレポジトリ (NCBI, EMBL-EBI, DDBJ) に登録されたほぼ全ての ChIP-seq データです。ChIP-Atlas は、九州大学大学院医学研究院発生再生学分野 と ライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS) が共同で開発しています。 今回の動画では、興味のある転写因子を選択し、転写開始点(TSS: Transcription Start Site)と転写因子が結合する位置までの距離を指定すると、その遺伝子によって制御される標的遺伝子候補を検索できる「Target Genes」の使い方を紹介します。 ChIP-Atlasに関する動画はYouTubeの再生リ

BioCyc(バイオサイクと読みます)はSRIインターナショナル(Stanford Research Institute)が開発するパスウェイデータベースです。大腸菌からヒトまで幅広く対象にしており、異株を含めて7600種以上が収載されています。収載されているパスウェイデータは主に、専門家が手作業で作成した文献ベースのデータ、自動ツールを利用して作成されたデータを手作業で修正したデータ、自動ツールで作成されたデータがあります。 今回の動画では、BioCycの基本的な操作方法を解説しながら、パスウェイの検索方法や種間比較の方法などについて説明します。 見どころダイジェスト 00:40 1. BioCycのデータベースの説明 01:46 2. E.coliのデータベースを使ってTCA cycleのパスウェイを検索 02:14 3. パスウェイ検索結果の説明 05:22 4. パスウェイ全体図の

ClinVar(クリンバーと読みます)は、ヒトゲノムの多様性と関連する疾患についての情報を収集し、自由に利用できるアーカイブとしてNCBI((National Center for Biotechnology Information: 米国 国立生物工学情報センター)が提供しているデータベースです。多型の位置、遺伝子名、疾患関連情報などを収録しています。 疾患名や遺伝子名などで簡単に検索できるので、今回はdiabetes(糖尿病)を検索例に関連する変異を検索する方法を紹介します。また後半では、Variation Viewerの機能を使って、ゲノム上での変異の配置を視覚的に探索する方法についても解説しています。