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トランスクリプトーム解析

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フォーマット 書籍
発売日 2025年04月08日
国内/輸入 国内
出版社コロナ社
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784339027365
ページ数 230
判型 A5

構成数 : 1枚

1. 分子生物学とトランスクリプトーム解析の基礎
1.1 ゲノムとは
1.1.1 デオキシリボヌクレオチド・DNA・ゲノム
1.1.2 半保存的複製
1.2 DNAシークエンサー
1.2.1 ポリメラーゼ連鎖反応
1.2.2 ジデオキシ法
1.2.3 Illumina塩基配列決定法
1.2.4 PacBio塩基配列決定法
1.2.5 ナノポア塩基配列決定法
1.3 RNA・タンパク質・遺伝子とは
1.3.1 RNAとは
1.3.2 タンパク質とは
1.3.3 遺伝子とは
1.3.4 転写
1.3.5 翻訳
1.3.6 原核生物の遺伝子構造と転写と翻訳
1.3.7 RNAの種類と機能
1.4 トランスクリプトームとは
1.5 ゲノムアノテーション
1.6 RNAシークエンシング
1.6.1 トータルRNAとポリARNAシークエンシング
1.6.2 短鎖RNAシークエンシング
1.6.3 full-lengthと3'端・5'端RNAシークエンシング
1.6.4 シングルエンドとペアエンド
1.6.5 ストランド情報の有無
1.6.6 分子バーコード
1.6.7 ロングリードシークエンシングとダイレクトRNAシークエンシング
1.7 本章のまとめ

2. トランスクリプトームアセンブリ
2.1 配列アセンブリ
2.1.1 overlap-layout-consensus
2.1.2 k-merに基づくグラフとハミルトン路
2.1.3 ド・ブラウングラフとオイラー路
2.1.4 ゲノムアセンブリとトランスクリプトームアセンブリの違い
2.2 de novoトランスクリプトームアセンブリ
2.2.1 Trinity
2.2.2 アセンブリ後の処理
2.2.3 評価指標
2.3 リファレンスベースドアセンブリ
2.4 コンティグの機能アノテーション
2.5 本章のまとめ

3. リードマッピング
3.1 力まかせな文字列探索
3.2 高速なリードマッピング
3.2.1 Burrows-Wheeler変換
3.2.2 LF mapping
3.2.3 FM-index
3.2.4 リードアライメント
3.3 スプリットリードのマッピング
3.3.1 cDNA配列へのマッピング
3.3.2 擬似的にスプライシングした合成配列へのマッピング
3.3.3 スプリットマッピング
3.3.4 融合遺伝子の検出
3.3.5 バックスプライシングの検出
3.4 本章のまとめ

4. 発現量の定量
4.1 アライメントベースな発現量定量化
4.1.1 リードカウントに基づく手法
4.1.2 リードの生成モデルに基づく手法
4.1.3 異なる定量化指標
4.2 アライメントフリーな発現量定量化
4.3 5'端・3'端RNA-seqにおける発現量定量
4.3.1 転写産物長の補正に関して
4.3.2 UMIカウント
4.4 本章のまとめ

5. 発現変動解析
5.1 アノテーションに基づく発現変動解析
5.1.1 リードカウントベースの発現変動解析
5.1.2 フラグメントの確率ベースの発現変動解析
5.2 スプライシング変動解析
5.3 ポリアデニル化サイト変動解析
5.4 新規転写単位・構造の検出
5.4.1 ヒューリスティックなアプローチ
5.4.2 flexible expressed region analysis
5.5 バイアスの補正
5.5.1 TMM正規化
5.5.2 quantile正規化
5.5.3 モデルに基づく正規化
5.6 本章のまとめ

6. 高次解析
6.1 「生物学的特徴」を表す遺伝子セット
6.2 エンリッチメント解析
6.2.1 over-representation analysis
6.2.2 gene set enrichment analysis
6.3 レギュロン解析
6.3.1 MARA
6.3.2 SCENIC
6.4 本章のまとめ

7. 次元圧縮
7.1 層別化医療と次元圧縮・クラスタリング
7.2 主成分分析
7.3 ラプラシアン行<...

  1. 1.[書籍]

【書籍の特徴】
シーケンシング技術の普及に伴い、RNA-seqを中心としたトランスクリプトームデータの計測・解析が日常的になりました。このような背景から、各種解析ツールの使い方などの優れたhow to本が出版されてきました。一方で、それら解析の「中身」に関してまとめられた和書はありませんでした。そこで本書では、トランスクリプトーム解析全般に関し、理論的な背景をしっかり押さえつつ、全体として筋が通った形でまとめることを目指しました。アルゴリズムや理論に関しては、可能な限り簡略化し、それでいて本質は失わないように注意を払いながら解説しています。また、式変形などは途中経過も含め、可能な限り丁寧に説明することも心がけています。

【各章について】
1章:ゲノムなどの分子生物学の基礎からシーケンシング技術やRNA-seqの種類や特徴など、トランスクリプトーム解析に必要な基礎知識を解説する。
2章:基本的な配列アセンブリおよび転写産物に特化したトランスクリプトームアセンブリについて解説する。
3章:基本的なマッピングアルゴリズムおよびスプライシングへの対応や融合遺伝子の検出など、マッピング関連の手法を解説する。
4章:遺伝子の発現量を定量化するための手法として、決定論的や確率論的な手法、アライメントが不要な手法などを解説する。
5章:一般的な発現変動遺伝子(DEG)の検出手法のほか、スプライシング変動やバイアス補正法なども解説する。
6章:遺伝子オントロジーなどを利用してDEGを解析するエンリッチメント解析の手法を解説する。
7章:PCAやラプラシアン固有マップ、t-SNEなどの次元圧縮法を解説する。
8章:k-means法や混合ガウスモデル、スペクトラルクラスタリング、Louvain法などのクラスタリングアルゴリズムを解説する。
9章:擬時間解析やRNA velocity、細胞間コミュニケーションなどの1細胞RNA-seqの解析手法を解説する。
10章:マルチモーダル計測や空間トランスクリプトームなど、今後の発展が期待される技術を紹介する。

【読者へのメッセージ】
アルゴリズムの詳細や数式の細かい点を理解するのが難しい場合は、まずは本書をざっと通読して全体像を把握し、必要に応じて特定の章を読み返していただいて構いません。本書が読者の興味をかき立て、新たにトランスクリプトーム解析の研究に取り組むきっかけとなれば僥倖です。

【キーワード】
RNA-seq、トランスクリプトーム、アセンブリ、マッピング、発現変動遺伝子(DEG)、次元圧縮、クラスタリング、1細胞RNA-seq

作品の情報

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監修: 浜田道昭
著者: 松本拡高

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