新着記事

単一細胞トランスクリプトームの基盤モデル（foundation model）であるscGPT・Geneformer・scFoundationの仕組み、できること（細胞タイプ注釈・摂動予測）、3モデルの使い分け、使い方と限界までを整理します。

WGCNAのblockwiseModulesで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・maxBlockSize の意味と決め方を、ケース別の早見表つきで解説します。

疾患モジュールを創薬にどう活かすか（標的探索・ドラッグリポジショニング・併用療法・安全性）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。

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、そして次数を保ったランダム化による統計的検証まで、つまずきやすい点を押さえます。

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、ネットワーク医学の基礎から解説します。

GEOデータ取得、edgeR/voom正規化、softPower・blockwiseModulesでのモジュール検出、kME/kWithin/GSでのハブ遺伝子ランキングまで、WGCNAをRで最初から実装する手順を全Rコード付きで解説。前半無料。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

化学式を入力するだけで分子量を即計算できる無料Webツール。試薬調製やモル濃度計算の準備にそのまま使えます。登録不要。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

プライマーのTm値をブラウザで即計算。Wallace法・最近接塩基対法の両方に対応し、PCRのアニーリング温度検討にそのまま使えます。登録不要・無料。

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。

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。

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。