マイクロアレイを用いたトランスクリプトームの網羅的な測定、 データ解析のための考え方、 実際にどんな方法で計算をしたらいいのか、 等を紹介します。 このインデックスページからリンク先を呼び出すと、新しいページが開きます。 別のページを呼び出すと、そのページが更新されます。 このページが消えないので、「飛ばない」ように見えるかもしれませんが もう1つの(たくさん開いているうちのどれかの)ページが更新されているはずです。。。
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多数の仮説検定を行っている。ある棄却水準を与え、多数の仮説のどれが棄却されどれは棄却されないかを判定する方法のひとつ。 基本となる考え方はこう。 具体的に。 100個の仮説を検定しているとする。100個の仮説のそれぞれに、個別仮説検定P値を得る。独立な100個の仮説があり、それらが独立であるとすると、100個のP値の分布は、0から1までの一様分布をとると期待される。したがって、100個のP値が、100個の仮説検定という条件においても仮説を棄却するかどうかの判断は、仮説が1個の場合よりも厳しくすることが適当であると考える。 Bonferroni補正とFDRを比べるとき、その検出力は、複数の帰無仮説がすべて正しいときには変わらないが、複数の帰無仮説の中に棄却されるべき仮説が多く含まれれば含まれるほど、FDRを用いることによる検出力の改善効果が期待できると言う。この関係は、駆け足で読むシリーズM
tss_id and p_id GTF attributes that Cufflinks needs to perform differential splicing, CDS output, and promoter user analysis. We recommend that you download your Bowtie indexes and annotation files from this page. More information about Illumina's iGenomes project can be found here. Organism Data source Version Size Last Modified
Variant Annotation, Analysis and Search Tool - VAAST VAAST (the Variant Annotation, Analysis & Search Tool) is a probabilistic search tool for identifying damaged genes and their disease-causing variants in personal genome sequences. VAAST builds upon existing phylogenetic conservation, amino acid substitution (AAS) and aggregative approaches to variant prioritization, combining elements of all in
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The purpose of this document is to review to users types of data that are available for download from the SRA, how to download datasets of interest, and how to transform the download components into final usable form. 1. 1 Important Notes on Download FacilitiesA number of users have the question: Why can’t I get SRA data in my favorite format ?The SRA is an archive of data and does not have the re
Recent advances in high-throughput cDNA sequencing (RNA-seq) can reveal new genes and splice variants and quantify expression genome-wide in a single assay. The volume and complexity of data from RNA-seq experiments necessitate scalable, fast and mathematically principled analysis software. TopHat and Cufflinks are free, open-source software tools for gene discovery and comprehensive expression an
Velvet や ABySS などの代表的な de novo アセンブリツールでは、アルゴリズムに de Bruijn Graph というのを使っているそうです。どうやってアセンブルしているんだろう?と興味を持っていたので、元ネタの An Eulerian path approach to DNA fragment assembly を読んでみたんですが、その発想のすごさに度肝を抜かれました。せっかくなので、ここで簡単に説明してみたいと思います。 ケーニヒスベルクの橋 まずはグラフ理論の説明から。グラフ理論は、18世紀にオイラーという数学者が「ケーニヒスベルクの橋」という問題を解くために考え出したといわれています。 「ケーニヒスベルクの橋」は、次のような問題です。 18世紀の初めごろにプロイセン王国の首都であるケーニヒスベルクという大きな町があった。この町の中央には、プレーゲル川という大き
Below is the current GoNL pipeline commands along with rough execution times when available on the cluster as of January 25th 2011: This analysis pipeline consists of two parts. The first one is based on lane analysis. Afterwards lanes are merged and analysis per lane is conducted. Lane analysis L1. Fastq to check read quality /tools/FastQC/fastqc /data/filename_1.fq.gz \ -Dfastqc.output_dir=/outp
若槻先生から紹介を受けたAndrej SaliらのNature論文「Determining the architectures of macromolecular assemblies」(2007)に感銘を受けました。456個のタンパク質からなるNPC (Nulear Pore Complex:核孔複合体)をどう決めるかという大きな問題に挑戦しています。 NPCは、約125MDaもある巨大タンパク質複合体。核孔複合体を構成するタンパク質群をヌクレオポリン(nucleoporin) といいますが、その構造を決めるためににはどうしたらいいのか? 5〜10年前までは、ひとつのタンパク質の構造を決めるのさえ非常に難しかった時代を超え、現在では膜タンパク質や2分子の複合体でも比較的にそれらの構造が決められやすくなってきています。 それでも、A. Sali達の問題は、456個もあるタンパク質複合体の構
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はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
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