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RNA-seqのカウント行列からDESeq2で発現変動遺伝子を検出するまでを、実際に動かせるRコードで解説します。nf-core/rnaseqの出力とfeatureCountsの両方からの読み込み、低発現フィルタ、lfcShrink、PCAによる外れサンプルの判断、バッチを含むデザイン式まで、airwayデータの実出力を見ながら追えます。

nf-core/rnaseqの導入から実行までを通しで解説します。Nextflowのインストール、サンプルシートの書き方、STAR–Salmonでの定量、MultiQCの読み方、SLURMでの実行、つまずきやすいエラーの対処まで追えば、FASTQからカウント行列までを再現可能に自動実行できるようになります。

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。

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解析の土台となるMacの環境設定を解説します。パッケージ管理ツールHomebrewの導入から、RとRStudioのインストールまで。