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cell-innovation.nig.ac.jp
記載の動機 Rには複数の要素を格納するために様々なオブジェクトが存在します。 "配列"など名前を聞いただけではどのような構造なのか想像し難いものも多くあります。 特に多言語と比較して別の意味で用いられているオブジェクトを図にしています。 また、各要素にどのようにアクセスするかも混乱のポイントなので、同じくまとめています。 ベクトル(vector)、行列(matrix)、データフレー>ム(data.frame)、リスト(list)、配列(array)、テーブル(table)の違い Rは数学・統計に特化しているだけあり、多数のデータの格納する型に様々な選択肢があり、他の言語から流れてきた人には、戸惑う場合も多いかと思います。 ここでは大量のデータの格納に用いられることの多い型の違いを図示してみます。
概要 SAM,BAMフォーマットのマッピング結果ファイル等を操作するプログラム集です。 多型解析方面が特に力が入っています。 プログラムリスト Version0.1.18の場合
セルイノベーションは、平成20年度に終了したゲノムネットワークプロジェクトで得られた成果や基盤を活用しつつ、次世代シーケンシングや細胞のイメージングなどの手法を駆使して、細胞・生命プログラムを解読することを目的としたプログラムです。高速シーケンサーを整備し運用する「シーケンス拠点」、大量・多面的データの解析のための「データ解析拠点」を構築し、これらの基盤を活用した細胞機能解析研究やそのための革新的技術開発を行う「先導研究」を実施しています。 国立遺伝学研究所はデータ解析拠点として、次世代シーケンサー(NGS: Next Generation Sequencing)に対応した解析環境の開発や整備を通して、多様で大量のゲノム情報を活用した研究活動の推進に取り組んでいます。 more Servicesサービス NGSデータ解析プラットフォーム(利用に際してはユーザ登録が必要) NGS Pipel
リシークエンス概説 Exome/Target resequence は2009年終わりには現実的な方法として提案された。 全エキソンを対象とした場合を (Whole) Exome と呼び、特定のゲノム領域だけに限定した場合を Target resequence と呼ぶ場合が多いようである。 このページでは主に Exome を紹介するが、実験原理は両者とも同じであるので解析もほぼ同じになる。 Exome のメリット・デメリット データ量が Whole genome と較べてコンパクト コストが安い (2011年2月時点で GA IIx + TruSeq であればおおよそ1サンプル30-40万と思われる) 染色体の構造異常に対して弱いと考えられる (データの検証も兼ねて SNP array 実験も行うケースが多い) Exome 実験用キット 現在 Whole exome については3社から発売
概要 目的の異なるいくつかのBEDに関係する処理を行うプログラム群です。 BEDファイルの処理というよりは、ゲノム上にあるアノテーション情報の和をとったり、差をとったり、積をとったり、配列を切り出したりします。 BEDtoolsという名称ですが、殆どのプログラムはBED以外にGFF,VCFも同様に扱えるようです。 注意 BEDtoolsは経験上BED6の情報しか考慮していません。BED12フォーマットでは、exon-intron構造や、CDSの開始/終了を定義できますが、これらの情報は無視されます。以下確認済みの subtractBedでは7カラム目以降は全く修正されず、入力そのままが出力されます。 fastaFromBedでは開始座標から終了座標が切り出されます。ブロックの開始位置、ブロックの長さは無視されます。 仕様の詳細確認 BEDtools coverageBEDの詳細仕様確認 プ
HomePage TikiWikiのバージョンアップ 【2012.2.29】 NGS Sufer's Wikiで使用しているTikiWikiのバージョンをv5.4からv8.3にアップしました。このバージョンアップにより、セキュリティがより強化されスパム等の不正書き込みをできる限り遮断する設定にしています。 サイト内検索 by googleカスタム検索 メインコンテンツ 初めての方へ シーケンサーの一般論 次世代シーケンサーの概要 DNAマイクロアレイと次世代シーケンサーの比較 シーケンサープラットフォーム(機種)の違い アプリケーションリスト アセンブル (de novoアセンブリ, トランスクリプトームアセンブリ, メタゲノム) トランスクリプトーム解析 (発現解析、スプライシングバリアント解析、ncRNA・smallRNA解析) リシーケンシング解析 (WGS, exome, CNV,
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