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AJACS24/bono のバックアップ差分(No.3)


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&size(36){発現制御の解析法 };
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~目次
#contents
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* はじめに [#dd357d3d]

- マイクロアレイデータの解釈
-- IPA(Ingenuity Pathways Analysis)やMetaCoreといったパスウェイ解析ソフトウェア(多くは有償)
-- Reactome http://www.reactome.org/ 
- ゲノム配列データの解釈
-- 複数のゲノムアノテーション情報を組み合わせて活用→候補遺伝子・領域の抽出

* Biomart [#fcada5ef]

- 上流配列取得
- IDの対応付け
** 【実習1】Biomartを使い倒す〜遺伝子の上流配列を取得する [#r3aeb7ed]
-[[【使い方参考動画】>http://togotv.dbcls.jp/20090327.html#p01]]http://lifesciencedb.jp/image/small_video_icon.png

**【応用1】Biomartを使って、マイクロアレイデータのIDに対応したGO termのリストを取得する [#a83d5bfe]
-[[【使い方参考動画】>http://togotv.dbcls.jp/20090225.html#p01]]http://lifesciencedb.jp/image/small_video_icon.png

-1. [[http://www.biomart.org/>http://www.biomart.org/]]を開きます。
-2.リスト中の[[Ensembl>http://www.ensembl.org/biomart/martview]]をクリックします。
-3. 「-CHOOSE DATABASE-」のプルダウンメニューを「Ensembl 55」に設定します。
-4. 「-CHOOSE DATASET-」のプルダウンメニューを「Homo sapiens genes (GRCh37)」に設定します。
-5. 左端の「Filters」をクリックし、出現する「GENE」の+ボタンをクリックして展開します。
-6. 「ID list limit」にチェックを入れ、「Affy hg u133a ID(s)」を選択し、「参照」ボタンを押して先ほど保存した「090907_sample_U133A_adipo.txt」を選択します。
-7. 「Attributes」をクリックして、「GENE」のなかの「Ensembl Gene ID」、「Ensembl Transcript ID」のチェックをはずします。
-8. 続いて、「EXTERNAL」の+ボタンをクリックし、「 go biological process」中の「Gene Ontology Accession」にチェックを入れます。
-9. 左端上部の「Count」をクリックすると、これまで設定した条件に該当する数がわかります。(今回の設定では408 / 44285 Genes)
-10. 「Results」をクリックし、「Export  all results to」を「Files」(ファイル容量が大きい場合は「Compressed file(.gz)」を選択するとよい)と「TSV」(タブ区切りテキスト)を選択し、「Go」をクリックします。
-11. 「mart_export.txt」というファイルがダウンロードされるので、デスクトップに保存し、「090907_U133A_adipo_GO.txt」とファイル名を変更します。

うまくダウンロードできない場合は下記のファイルを使用してください。
#ref(AJACS12/hono3/090907_U133A_adipo_GO.txt,left)
(右クリックして「名前を付けてリンク先を保存」してください。)


* Galaxy [#pceafd95]

- 既知のTFBSを持つ任意の配列を可視化
** 【実習2】Galaxyを使って、特定の転写因子予測結合領域と遺伝子上流領域の「交差点」をリストアップする [#bc92a728]
-[[【使い方参考動画】>http://togotv.dbcls.jp/20090310.html#p01]]http://lifesciencedb.jp/image/small_video_icon.png

** 【応用2】Galaxyを使って、あるIDに対応する別のIDをデータに付加する&解析結果・方法を共有する [#rcfffb68]
-[[【使い方参考動画】>http://togotv.dbcls.jp/20101116.html#p01]]http://lifesciencedb.jp/image/small_video_icon.png