Decode biology
with Data.

RNA-seq解析を始めるために必要なターミナル操作を、ディレクトリ移動やコマンド入力の基本から初心者向けに解説します。

RNA-seq解析に必要なHomebrewやHISAT2などの導入準備を、Macの環境設定とパッケージ管理の基本から解説します。

DDBJなどの公共データベースからRNA-seqデータを検索し、FTPとwgetでFASTQファイルを取得する手順を解説します。

HISAT2を使ったRNA-seqリードのマッピング手順を、リファレンスゲノムの取得、index確認、コマンド実行まで解説します。

HISAT2のマッピング結果をsamtoolsでbam化し、StringTieで発現量推定とBallgown用ファイル作成を解説します。

StringTieで作成した結果をRのBallgownで読み込み、RNA-seqの発現差解析と結果の整理方法を解説します。

Google ColaboratoryでRNA-seq解析を行うために、Miniconda、HISAT2、samtools、StringTieを準備する手順を解説します。

Google Colaboratory上でRNA-seqのFASTQ取得、HISAT2マッピング、StringTie解析を進める手順を解説します。

Google ColaboratoryでRとBallgownを動かし、StringTie結果からRNA-seqの発現差解析を行う流れを解説します。

Open Targets Platformの概要と使いどころを解説。創薬ターゲット探索に必要なエビデンス統合の仕組み、データソース階層、L2Gスコアの読み方を網羅します。

Open Targets PlatformのWeb UIを使い、アルツハイマー病を例に疾患から創薬ターゲット候補を探す実践手順を解説。スコアの読み方からTarget Prioritisationビュー、Evidenceページまで網羅します。

Open Targets PlatformのGraphQL APIをPythonで叩いて、アルツハイマー病の関連ターゲット一覧をDataFrameに変換する方法を解説。ページネーション実装からdatatypeスコアの読み方、大量取得時のParquet活用まで。

GWASシグナルから因果遺伝子を特定するL2Gスコアの仕組みを解説し、L2G × Tractability × 臨床フェーズの3条件で「まだ誰も着手していない有望ターゲット」を発掘するワークフローをアルツハイマー病と9疾患のデータで示します。

Pythonで論文情報を自動取得する準備として、PubMed APIのESearch・ESummary・EFetchの役割を解説します。

PythonでPubMed APIを扱うために必要なrequests、pandas、openpyxlなどの準備と読み込みを解説します。

PubMed APIのESearchをPythonから呼び出し、検索語に一致する論文のPMID一覧を取得する方法を解説します。

PubMed APIのESummaryを使い、PMIDから論文タイトル・著者・雑誌名・発行年をPythonで取得する方法を解説します。

PubMedから取得した論文情報をpandasで整形し、Openpyxlを使って見やすいExcelファイルとして保存する手順を解説します。

PubMed APIのEFetchでXMLを取得し、Pythonとlxmlで論文アブストラクトを抽出して整理する方法を解説します。

PCRプライマーのTm値計算機をPythonで作るシリーズの導入として、実装する機能、計算方法、学ぶ内容の全体像を紹介します。

PythonでPCRプライマーの相補鎖配列を作成し、GC含量を計算する基本処理をスライスや文字列操作の例から解説します。

PCRプライマーのTm値を求めるWallace法と最近接塩基対法の考え方を、計算式、パラメーター、具体例で詳しく解説します。

Wallace法と最近接塩基対法によるPCRプライマーのTm値計算を、Pythonの辞書、リスト内包表記、関数を使って実装します。