ハンズオンで体験!バイオインフォマティクス〜不完全なデータに挑む〜

毎回大好評!バイオインフォマティクスを使いこなす為の  
はじめの一歩をハンズオンで学ぶ(Mac使用)
UNIX/Linuxの基礎から、NGSが出力するデータの取扱い
配列類似性の検索・集計・統計処理や解析法ほか
ビジネス成功例までを詳解!

セミナー講師

株式会社日本バイオデータ 代表取締役
次世代バイオ医薬品製造技術研究組合 事務局顧問(ゲノム技術)
博士(農学) 緒方 法親 先生
同社 博士(理学) 小西 省吾 先生
同社 博士(理学) 鈴木 彦有 先生
同社 博士(農学) 松田 朋子 先生

【緒方 法親 先生 プロフィール】
ご略歴:
1986年 東京に生まれる
2008年 東京農工大学農学部 卒業
2013年 株式会社日本バイオデータ 設立
2013年 東京農工大学大学院連合農学研究科 修了
2013年 株式会社ネオ・モルガン研究所 開発研究員 (2015年迄)
2014年 次世代バイオ医薬品製造技術研究組合 事務局顧問(ゲノム技術)
2015年 東北大学 研究員
2015年 千葉大学 非常勤講師
2015年 Chitose Bio Evolution Pte. Ltd. General Manager
ご専門および得意分野:
・産業バイオで用いる動物細胞及び微生物のトランスクリプトーム解析
・応用昆虫学
本テーマ関連学協会での活動:
・次世代バイオ医薬品製造技術研究組合 事務局顧問(ゲノム技術)
・The society for in vitro biology メンバー
・日本応用動物昆虫学会 メンバー


【小西 省吾 先生 プロフィール】

ご略歴:
1977年 埼玉に生まれる
2008年 横浜市立大学大学院博士後期過程単位取得退学
2009年 山形大学農学部生物資源学科 技術補佐員
2012年 山形県総合農業研究センター園芸試験場 派遣研究員
2015年 株式会社日本バイオデータ入社
ご専門および得意分野:
・分子遺伝学
・植物遺伝育種学
本テーマ関連学協会での活動:
・日本育種学会
・園芸学会


【鈴木 彦有 先生 プロフィール】

ご略歴:
1983年 東京に生まれる
2007年 東京工業大学生命理工学部卒業
2009年 東京工業大学生命理工学研究科博士前期過程修了
2015年 東京工業大学生命理工学研究科博士後期過程単位取得退学
2015年 株式会社日本バイオデータ入社
ご専門および得意分野:
・分子進
・ゲノム生物学

本テーマ関連学協会での活動:
・シーラカンスゲノムコンソーシアム メンバー
・ポリプテルスゲノムコンソーシアム メンバー


松田 朋子 先生 プロフィール

ご略歴:
2014年 東京農工大学大学院連合農学研究科生物生産科学専攻修了
2014年 茨城大学農学部 非常勤職員
     RNA-seqデータに基づく分子系統解析を実施
2015年 株式会社日本バイオデータ入社
     主に、シングルセルRNA-seqの実験および解析を担当

ご専門および得意分野:
・応用昆虫学
・植物ダニ学
・分子系統学

本テーマ関連学協会での活動:
・日本応用動物昆虫学会
・日本ダニ学会

セミナー受講料

1名55,000円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき44,000円
 *学校法人割引;学生、教員の方は31,350円(税込(消費税10%))でご参加頂けます。
 

セミナー趣旨

  次世代シークエンサー(NGS)が登場して10年以上が経過し、バイオデータインフォマティクスを組み合わせてこれまで知ることのできなかった世界を分析する方法が一般化してきた。さらにデータ解析を中心に据えた研究開発プロジェクトが多く推進させるようになり、バイオインフォマティクスに大きな成果が期待されるようになってきている。投資するべき分野が不明瞭な中で、バイオビジネスへの期待は高まっているが、ゴールドラッシュでスコップを売るのと同様に、バイオインフォマティクスから得られるゴールドそのものではなく、ツールである計算機やデータストレージの販売をゴールに設定したビジネスが多い。演者らは次世代シークエンサーの登場以来、急拡大したバイオデータ解析需要に応えてきた。
 本セミナーでは、生物由来のノイズに撹乱されたデータ解析ビジネスの成功事例を紹介するとともに、各自1台のMacBookを配布しコンピューターを使用した演習を行ってデータ加工プロセスを体験する。

受講対象・レベル

・バイオインフォマティクスの初学者、これから本領域への参入・着手を検討している方
・生物工学、生物学の開発・研究に取り組むチームの責任者、マネージャーなど

習得できる知識

バイオインフォマティクスを実施するためには、コンピューターに対して文字入力のみで
命令を伝える技術が必要となる。このセミナーを通じてUNIX環境を中心とした
計算機実験の実態の包括的な理解を目指す。
 これを理解することで、生物の特性を理解しなければ取り除けないノイズを見つけること、
取り除くこと、法則を見出すことを可能にする。

セミナープログラム

1.生物工学研究のためのバイオインフォマティクス
【狙い】研究を進めるためにユーザーとしてバイオインフォマティクスに
取り組む立場から基礎的な項目を説明する。

 1.1 NGS以前のバイオロジーとインフォマティクス
  1.1.1 バイオロジー
  1.1.2 インフォマティクス
  1.1.3 塩基配列のバイオインフォマティクス
  1.1.4 生態学におけるバイオインフォマティクス
 1.2 NGS以降のバイオインフォマティクス
  1.2.1 次世代シークエンサー(NGS)
  1.2.2 公共データベース

2.UNIX/Linuxの取り扱い
【目的・ゴール】文字入力でコンピューターに命令を出す方法を習得する。
【使用データ】特になし

 2.1 ターミナル
  2.1.1 ターミナルとは
  2.1.2 ターミナルを開く
 2.2 ディレクトリの操作
  2.2.1 現状の確認
  2.2.2 内容物リスト
  2.2.3 移動
  2.2.4 ディレクトリをつくる
 2.3 ファイルの操作
  2.3.1 ファイルの除去
  2.3.2 ファイルの作成
  2.3.3 閲覧
  2.3.4 ファイルの結合
  2.3.5 文字列の編集

3.配列類似性の検索
【目的・ゴール】次世代シークエンサーの出力するfastqデータの取り扱いを練習する。
【使用データ】大腸菌ゲノムデータ

 3.1 ショートリードのマッピング
  3.1.1 デモデータの準備
  3.1.2 高速配列類似性検索
  3.1.3 検索結果の閲覧
 3.2 ショートリードのアセンブル
  3.2.1 アセンブル
 3.3 ロングリードの解析
  3.3.1 解析ディレクトリの準備
  3.3.2 データベースの準備
  3.3.3 クエリーの準備
  3.3.4 配列類似性検索
  3.3.5 検索結果を閲覧

4.集計
【目的・ゴール】文字列であるfastqデータを数値データに変換する方法を習得する。
【使用データ】大腸菌ゲノムデータ

 4.1 1塩基毎の集計
  4.1.1 pileup
  4.1.2 変異・多型の集計
  4.1.3 カバレッジの集計
 4.2 特定領域の集計
  4.2.1 マップされたリードの取り出し
  4.2.2 マップされたリードの集計

5.統計処理
【目的・ゴール】遺伝子発現量などの数値データを扱う方法を習得する。
【使用データ】動物トランスクリプトームデータ

 5.1 現象全体の把握
  5.1.1 特徴量分析
  5.1.2 主成分分析
  5.1.3 ツリーネットワーク
 5.2 正規化
  5.2.1 正規化基準の選定
  5.2.2 RPM/RPKM/FPKM
  5.2.3 TMM正規化
  5.2.4 標準物質の利用
 5.3 検定
  5.3.1 R
  5.3.2 検定の前提
  5.3.3 カウント数の検定

<質疑応答・個別質問・講師との名刺交換>