ＲＮＡ－Ｓｅｑデータ解析　ＷＥＴラボのための超鉄板レシピ　ヒトから非モデル生物まで公共データの活用も充実「改訂版」

ＲＮＡ－Ｓｅｑデータの解析法が”料理レシピのように”ｓｔｅｐ－ｂｙ－ｓｔｅｐでわかる好評書の改訂第２版です．　
Ａｐｐｌｅ　ｓｉｌｉｃｏｎ搭載ＭａｃやＷｉｎｄｏｗｓ＋Ｄｏｃｋｅｒ環境を前提にしたほか，リファレンスゲノムを用いない解析やメタ解析をさらに充実．　

「サンプルＸにはどんな種類の細胞が含まれる？」　
「サンプルＹとサンプルＺの違いを規定する遺伝子はなに？」　
といった医学・生命科学研究でよく出会うｑｕｅｓｔｉｏｎにこれからＲＮＡ－Ｓｅｑでアプローチする方にも，解析法をアップデートしたい方にも，三ツ星おすすめの”超”鉄板レシピが満載です．　

著者から更新情報が届く「Ａｎｎｕａｌ　Ｕｐｄａｔｅサービス（※）」も付録しています．　
※　出版１年後を初回として，以降１年ごとに１回，計３回（３年間）の更新を予定　
　
Ｃｈａｐｔｅｒ　１　まずはこれだけ！　解析環境を整える
Ｃｈａｐｔｅｒ　２　データを入手する
Ｃｈａｐｔｅｒ　３　転写産物の発現を定量する
Ｃｈａｐｔｅｒ　４　リファレンスゲノムのない生物でｄｅ　ｎｏｖｏ解析を行う
Ｃｈａｐｔｅｒ　５　発現変動遺伝子群を検出する
Ｃｈａｐｔｅｒ　６　サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する　
Ｃｈａｐｔｅｒ　７　サンプル間の類似度を比較する
Ｃｈａｐｔｅｒ　８　公共データから興味あるデータを抽出，発現変動遺伝子群を検出する（メタ解析）
Ｃｈａｐｔｅｒ　９　リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う
Ｃｈａｐｔｅｒ　１０　論文投稿に必須！データを登録・公開する

RNA-Seqデータの解析法が”料理レシピのように”step-by-stepでわかる好評書の改訂第2版です．
Apple silicon搭載MacやWindows＋Docker環境を前提にしたほか，リファレンスゲノムを用いない解析やメタ解析をさらに充実．

「サンプルXにはどんな種類の細胞が含まれる？」
「サンプルYとサンプルZの違いを規定する遺伝子はなに？」
といった医学・生命科学研究でよく出会うquestionにこれからRNA-Seqでアプローチする方にも，解析法をアップデートしたい方にも，三ツ星おすすめの”超”鉄板レシピが満載です．

著者から更新情報が届く「Annual Updateサービス（※）」も付録しています．
※ 出版1年後を初回として，以降1年ごとに1回，計3回（3年間）の更新を予定

Chapter 1 まずはこれだけ！ 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出，発現変動遺伝子群を検出する（メタ解析）
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う
Chapter 10 論文投稿に必須！データを登録・公開する

※お届け日が変更になりました
9月28日→10月2日

目次

【目次】
Chapter 1 まずはこれだけ！ 解析環境を整える

Chapter 2 データを入手する
（1）RNA-Seq の注意点?外注時のリード数，小分子・長分子での違いなど
（コラム）RNA-Seq vs マイクロアレイ
（2）公共データの利用?SRAからのデータ取得

Chapter 3 転写産物の発現を定量する
（1）リファレンスゲノムにマッピングする方法１?HISAT2 + StringTie
（2）リファレンスゲノムにマッピングする方法２?STAR + RSEM
（3）リファレンスゲノムにマッピングしない方法?salmon，kallisto，tximport
（コラム）RNA-Seq 定量にまつわるFAQ
（4）転写開始点を解析する方法?CAGE
（コラム）各種ツールの実行時間比較

Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う?アセンブリからアノテーションまで
（コラム）非モデル生物における機能アノテーション

Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する

Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する?エンリッチメント解析
（コラム）シングルセルクラスターの生物学的意義をGUIで解釈する?QIAGEN Ingenuity Pathways Analysis
（コラム）アノテーション情報とID変換?Gene Ontology，BioMart，Spotfire

Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
（1）階層クラスタリング
（2）主成分分析（PCA）
（コラム）バルク解析とシングルセル解析

Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出，発現変動遺伝子群を検出する（メタ解析）
（1）ikraを使ったヒトやマウスのRNA-Seqデータメタ解析
（2）非モデル生物の生物種間比較によるトランスクリプトームのメタ解析
（コラム）ビブリオームを活用したマルチオミックス解析

Chapter 9 リード　ほか

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