Bioinformatics Notebook

Decode biology
with Data.

バイオインフォマティクス・機械学習・AI・ネットワーク解析を軸に、生命のコードを解き明かすための知識と手法を発信。

RNA-seq Network AI / DX 計算ツール

★ FEATURED ・ネットワーク解析 / Disease Module

PythonでIBDの疾患モジュールを解析する：既存薬からリポジショニング候補を絞り込むまで

IBD承認薬10剤はすべて疾患モジュールに有意に近い。しかしその近さの正体は「標的がIBD遺伝子そのもの」でした。Open Targets のシード取得から STRING 物理PPI 構築、次数一致ランダム化、薬剤近接性の z-score まで、Python の全コードと実行結果つきで解説します。

🔒 一部有料2026.08.02

🧪研究ツール

プライマーtm値 / 研究ツール

プライマーのTm値計算機

PCRのアニーリング温度検討に使えるプライマーTm値計算機を公開し、Wallace法と最近接塩基対法の両方で計算できます。

ライゲーション / 研究ツール

ベクター：インサートのモル比計算機

ライゲーションで使うベクターとインサートのモル比を、DNAの長さ・濃度・投入量から計算できるWebツールを実例付きで紹介します。

研究ツール

分子量計算webツール

化学式を入力するだけで分子量をすぐに計算できるWebツールを公開し、試薬調製や実験準備での便利な活用方法を簡潔に紹介します。

🕸ネットワーク解析

WGCNA解析

ネットワーク解析 / wgcna

WGCNA解析 part 1：RNA-seqデータを使って、疾患に絡む遺伝子ネットワークを可視化する

RNA-seq発現データを用いたWGCNA解析の流れを、softPower選択、モジュール検出、形質相関まで解説します。

ネットワーク解析 / wgcna

WGCNA解析 part 2：疾患関連モジュールの機能を読み解き、ターゲット候補遺伝子を絞り込む

WGCNAで抽出したModule 3をGSVA、エンリッチメント解析、kMEやkWithinによる遺伝子優先順位付けで深掘りします。

ネットワーク解析 / wgcna

WGCNA blockwiseModules の主要パラメータ：deepSplit・minModuleSize・mergeCutHeight の意味と決め方

モジュール数やサイズがうまく決まらない時のために、power・deepSplit・minModuleSize・mergeCutHeight の意味と決め方をケース別の早見表つきで解説します。

🔒 一部有料

ネットワーク解析 / wgcna

【前半無料｜全Rコード付き】WGCNA完全パイプライン：WGCNAから主役遺伝子をデータドリブンで絞り込む

kME / kWithin / GS の統合スコアでハブ遺伝子を客観的にランキングし、enrichment と GSVA で整合まで確認する WGCNA 完全パイプラインを、全 R コード付きで再現できるようになります。

ベイジアンネットワーク解析（CBNplot）

ネットワーク解析 / cbnplot

ベイジアンネットワーク（CBNplot）で読み解く特発性肺線維症（IPF）— 前編：パスウェイネットワークを描く

CBNplotとベイジアンネットワークを使い、IPFの発現変動遺伝子からパスウェイ間の依存関係を可視化する流れを解説します。

ネットワーク解析 / cbnplot

ベイジアンネットワーク（CBNplot）で読み解く特発性肺線維症（IPF）— 後編：ネットワークから因果のストーリーを引き出す

CBNplotで描いたIPFネットワークを中心性や因果フローで読み解き、ハブ遺伝子と疾患関連性の検証手順まで紹介します。

Disease Module入門（ネットワーク医学）すべて見る →

ネットワーク解析 / disease-module

Disease Module入門 #1：疾患をネットワークの局所的な破綻として読む

複雑疾患を「点」ではなく分子ネットワークの「領域」として捉える疾患モジュールの考え方を、トポロジカル／機能／疾患モジュールの違い、数理的定義、疾患間関係まで解説します。

ネットワーク解析 / disease-module

Disease Module入門 #2：シード・ネットワーク・検出法と統計的検証

疾患モジュールを実際に作る手順を解説します。シード遺伝子の設計、ネットワークの選び方、DIAMOnD・拡散・Steiner treeなど5つの検出法の使い分け、次数を保ったランダム化による統計的検証まで押さえます。

ネットワーク解析 / disease-module

Disease Module入門 #3：創薬応用とIBDで実際に計算する

疾患モジュールを創薬にどう活かすかを整理し、炎症性腸疾患（IBD）を題材に、モジュールの有意性・薬剤近接性・リポジショニング・機能エンリッチメントを実データで計算して示します。

🧬RNA-seq

RNA-seq解析の自動化と発現変動解析（nf-core / DESeq2）

RNA-seq / Nextflow / nf-core

nf-core/rnaseqの使い方｜NextflowでRNA-seq解析を自動化する

Nextflowの導入からサンプルシートの作成、STAR–Salmonによる定量、MultiQC、SLURMでの実行、エラー対処までを通して解説します。

RNA-seq / DESeq2 / R

DESeq2の使い方｜nf-core/rnaseqのカウント行列から発現変動遺伝子を検出する

カウント行列の読み込みから、低発現フィルタ、lfcShrink、PCAによる品質確認、バッチを含むデザイン式までを実データの出力で解説します。

単一細胞解析（scRNA-seq / 基盤モデル）

単一細胞解析 / 機械学習

scGPT・Geneformer・scFoundationとは？単一細胞の基盤モデル入門と使い分け

単一細胞トランスクリプトームの基盤モデル3つについて、仕組み、できること（細胞タイプ注釈・摂動予測）、使い分けと限界を整理します。

bulk RNA-seq (HISAT2-StringTie-Ballgown)すべて見る →

超初心者向け！！RNA-seq解析シリーズ① ターミナルでコマンドラインを使う

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。

超初心者向け！！RNA-seq解析シリーズ② 環境設定

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。

超初心者向け！！RNA-seq解析シリーズ③公共データベースからRNA-seqデータをダウンロード

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。

Google ColaboratoryでRNA-seq解析

MacやLinuxを使わずにRNA-seqの解析を行う①~Google ColaboratoryでRNA-seq解析~準備編

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。

MacやLinuxを使わずにでRNA-seq解析を行う ②〜Google ColaboratoryでHISAT2やStringTieを実行〜

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。

MacやLinuxを使わずにでRNA-seq解析を行う ③〜Google ColaboratoryでBallgownを実行〜

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。

💊創薬・ターゲット探索 / データベース

Open Targets入門すべて見る →

創薬・ターゲット探索 / データベース

Open Targets入門 #1：概要と仕組みを理解する

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。

創薬・ターゲット探索 / データベース

Open Targets入門 #2：Platform UIで疾患から創薬ターゲットを探す

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。

創薬・ターゲット探索 / データベース

Open Targets入門 #3：Python + GraphQL APIでデータを取得する

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。

⚡Python基礎 / 研究効率化

PubMed論文情報取得自動化すべて見る →

研究効率化 / Python

Pythonで論文情報をまとめてゲットする① ~ PubMed APIについて ~

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。

研究効率化 / Python

Pythonで論文情報をまとめてゲットする② ~ 下準備 ~

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。

研究効率化 / Python

Pythonで論文情報をまとめてゲットする③ ~ ESearchを使ってPMIDを取得 ~

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。

PCRプライマーのTm値計算機を作ってみようすべて見る →

python基礎 / プライマーtm値

PCRプライマーのTm値の計算機を作ってみよう -0-

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基礎 / プライマーtm値

PCRプライマーのTm値の計算機を作ってみよう①~相補鎖配列とGC含量の計算~

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。

python基礎 / プライマーtm値

PCRプライマーのTm値の計算機を作ってみよう②~Tm値の計算法~

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。

Pythonユーティリティ

研究効率化

Pythonでtar.gzファイルを解凍

巨大なtar.gzファイルをPythonのtarfileライブラリで解凍し、NGSデータなどを扱う際の実用的な手順を紹介します。

🤖ai-agent

WordPressをClaude Code / Codexから操作できるようにした話

WordPress MCPを使い、Claude CodeやCodexから下書き作成・編集できるようにする設定手順を紹介します。