#rna-seq

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。

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。

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。

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。

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。