ふりかえり
2013年4月に独立して7年目が終わろうとしている。ざっくりこれまでの研究を振り返る。 2013年から2017年の4年はフルスタックのゲノム科学、ゲノムインフォのラボを立ち上げることに集中していた。しかも人様が作った技術のユーザとして研究するのではなく、新しい技術を開発できるラボを目指した。ウェットの開発については、ドライのPIであっても本物を創りたいと考えたので世界最強や唯一の技術を目指した。特に1細胞ゲノム科学に注力した。そのためにまずグラントを取り仲間を集め技術を作った。幸いウェットは元同僚を中心に、ドライはドクター新卒の優秀な人材に囲まれた。並行して開発した実験やデータ解析技術を応用するため、データ生産や共同研究を支えるチームも作った。 2015年ぐらいからドライの論文が少しずつ出始め、2018年にはウェットのフラッグシップとなる技術RamDA-seqとQuartz-Seq2の2つ
DNAを増幅するサーマルサイクラーを自作してみたよ
DNAをPCR法で増幅するために必要なサーマルサイクラーを自作してみました。自作と言っても、いわゆる、PCの自作と同じでパーツを組み立てていく感じです。購入から組み立ての様子を簡単に紹介します。 モチベーション ラボには様々なレクリエーションがあります。例えば、単にどこかに遊びに行ったり、スポーツ大会したり、ひたすら合宿形式でプログレスのプレゼンをするミーティングするなどがあります。それもよいのですが、せっかくなので、普段の研究時間ではトライできないが、研究に関わる hack を行う、というイベントを企画してみました。夏休みの自由研究や社会科見学的なノリです。 うちのラボでは、PCRを使ったウェットの実験技術の開発をしてきました。しかし、サーマルサイクラーのハードウェアの仕組みを体験的に理解している訳ではありません。そこで、サーマルサイクラーを作ってみました。 欧米で始まっている、自宅のガ
ラボを立ち上げます
ひさびさのブログ更新です。明日は年度の始めで忙しそうなので、今日書いておきます。 2013/03/31をもちまして理研CDBを退職しました。4/1からは埼玉県和光市にある、理研本所の情報基盤センターにて、バイオインフォマティクス研究開発ユニットという研究室をユニットリーダーとして主宰することになりました。 DNAシーケンスのデータ解析の手法、ソフトウェア、そして実験技術の開発を中心に研究を進めつつ、理研内外の実験生物学者と共同で生命科学の問題を解いていきます。また理研のバイオインフォマティクスをどのように支え、発展させていくかを考えることも求められています。みなさまのお力をお借りすることもあるかと思いますので、これからもどうぞよろしくお願い致します。 ラボの公式ウェブサイトは以下にあります。 独立行政法人 理化学研究所 情報基盤センター バイオインフォマティクス研究開発ユニット
Rパッケージが Bioconductor に採択されるまでの顛末
R には CRAN というパッケージ集がありますが、ライフサエンス分野専門のパッケージ集に Bioconductor というものがあります。Core developer team のメンバーは、Rの core developer team と一部メンバーが被っています。 Bioconductor は CRAN と比較すると、詳細なコードレビュー/ドキュメンテーション(もちろん英語の)が必要など、わりと厳しめの採択基準があります。これまで、日本人でBioCに採択された人がいなく情報があまりませんでした。このたび、BrainStars for R というパッケージが Bioconductor 2.10 に採択され公開されました。その顛末を公開して、日本のすぐれたプログラムが Bioconductor に採択されることをエンカレッジできればと思います。 開発 このあたりは、BioCのパッケージガ
R + Bioconductor で遺伝子構造を描く
From Evernote: Rで遺伝子構造を描く 超並列DNAシーケンサーの登場で、遺伝子構造など、ゲノム上のイベントやオブジェクトのデータを大量に得ることができるようになってきました。データ解析にとって可視化は重要ですが、ゲノム上で起きているイベントなので、ゲノム上に配置して可視化したい場面がよくでてきます。しかし、さまざまなゲノム上のオブジェクトをゲノム座標から画像座標に変換して、絵を書くのは意外と面倒な作業です。 例えば遺伝子構造の絵を書こうとします。これは、遺伝子構造をどのように入手するか、遺伝子構造をどのように描くか、の2つの問題に分けることができます。ここでは、遺伝子構造のデータは、R + Bioconductor の biomaRt パッケージを使って、Ensembl Biomart からダウンロードすることで解決します。遺伝子構造をどのように描くかについては、Genome
シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ
FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。 まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。 気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。
ゲノム可視化に関するR+Bioconductorのパッケージ
From Evernote: ゲノム可視化に関するR+Bioconductorのパッケージ 個々のツールにも可視化の機能があるが、ここではゲノムの可視化を専門とし、特定のアプリケーション(RNA-seq, ChIP-seq, microarray, CNV など) に依存せずに、汎用的に活用できるパッケージを紹介する。 GenomeGraphs Plotting genomic information from Ensembl http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GenomeGraphs.html 既知のゲノム・遺伝子構造などを Ensembl biomart から biomaRt を使って取ってきて、いろいろなプロットできる。もちろん自分の実験データ(シーケンスや microarray など)のプロットもできる。
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