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 Microarray Data Analysis toolのご提供(無償) / データマイニングサービス(有償)

Microarray Data Analysis Tool(受託解析ユーザーに無償提供)

 MicroArray Data Analysis tool のマニュアル・テクニカルレター / Selected References

Filgenでは、DNAマイクロアレイ/microRNAアレイ/抗体アレイ(一部のアレイにはおつけしていません。)の受託解析サービスをお申し込み頂いた場合、データ補正(バックグラウンド減算、ノーマライズ)や発現変動遺伝子(タンパク質)のピックアップなどを行ったデータ(EXCELシート)を納品していますが、さらに詳細なデータ解析を行うための、受託解析データ専用ソフトウェア「Microarray Data Analysis tool」を、無償でご提供しています。
膨大な解析データから希望の結果を抽出するための各種フィルタリング機能や公共データベースへのハイパーリンク機能をはじめ、Gene Ontology解析や、Pathway解析、統計検定機能など、お客様ご自身によるアレイデータ解析を強力にサポート致します。
各データは、スタンフォード大学Eisen,Lab.から、アカデミア対象に無償配布されている統計解析ソフトウェア「Cluster and TreeView」のファイルフォーマットに対応。
ご自身で統計解析を行う方も強力にサポート致します。

(注意)
Affymetrix GeneChip® Human Transcriptome Arrayについては、Microarray Data Analysis toolは非対応です。Affymetrix社の専用解析ソフトウェア「Transcriptome Analysis Console(TAC) Software」をご使用ください。

DNAマイクロアレイ,microRNAアレイ,抗体アレイ受託ユーザー用無償提供ソフトウェア Microarray Data Analysis tool



 機能一覧


Ensembl, Refseq, Gene Ontology, Swissplot, HUGO, Operon Oligo ID などの各種データベースのIDやキーワードでの検索、染色体番号別検索、公共データへのハイパーリンク機能を搭載。
発現RatioやCut off値などの条件を入力してデータ検索する、フィルタリング機能を搭載。
複数実験検索機能(2つ以上の実験で共通に変動する遺伝子、あるいは、共通に変動していない遺伝子など、複数実験群に対するデータの検索も可能です。)
遺伝子(タンパク質)セット登録機能(発現Ratioやカテゴリーなど興味ある遺伝子群を登録可能です。)
Group-edit機能(複数の実験をグループ別に分類・登録し、グループ別の検索が可能です。)
スキャッタープロット作成機能
全データのプロットや登録遺伝子(タンパク質)や絞込みをした遺伝子群(タンパク質群)のみのスキャッタープロットも作成可能です。各プロットをクリックすると、プロット専用画面が表示され、公共データベースへのハイパーリンクが設定されています。
遺伝子(タンパク質)セット別スキャタープロット作成機能(登録した遺伝子(タンパク質)セット別にプロット色を指定し、スキャッタープロットを作成できます。)
スキャッタープロット複数同時表示(複数実験比較で最大4つまでのスキャッタープロットを同時に表示させることができます。)
統計検定機能(Student t-test/Oneway-ANOVA/One-sample t-test/FDR補正(多重検定機能)
*GeneChip®受託解析をグループ比較でご依頼頂く場合、標準で統計検定データ(P-value)をご提供しております。
*GeneChip®の場合、Affymetrix社の専用ソフトウェアでノーマライズ補正を行う必要があるため、お客様ご自身でデータ比較の組み合わせを変えてノーマライズを本ソフトウェアでやり直し、統計検定をかけなおすことはできません。
Gene Ontology、GO Slimを、Tree構造または、リスト形式にて表示できます。
*「GeneChip® Human/Mouse/Rat Arrays」のみに対応しています。その他の生物種につきましては、データマイニングサービスの「機能分類情報付加サービス」をご利用ください。
GO Termの出現頻度における有意差検定とP-valueの昇順リストも作成可能です。
GenMAPP・NCBI Biosystemsパスウェイ解析機能
*「GeneChip® Human/Mouse/Rat Arrays」のみに対応しています。その他の生物種につきましては、データマイニングサービスの「機能分類情報付加サービス」をご利用ください。
単色複数サンプルの実験データに対するデータの加工・ノーマライズ・検索機能
* GeneChip®の場合、Affymetrix社の専用ソフトウェアでノーマライズ補正を行う必要があり、お客様ご自身でデータ比較の組み合わせを変えてノーマライズを本ソフトウェアでやり直すことはできません。データ比較の組み合わせを変える場合は、弊社へご依頼ください。
指定したアノテーション項目において、重複するIDや名前をもつデータの平均化
指定したアノテーション項目に基づき、外部データファイルとマイクロアレイデータの統合が可能。発現解析データからmicroRNAの候補target geneのデータを抽出する場合にも非常に有効な機能です。
統計解析フリーソフトウェア「Cluster and TreeView」との連携(解析データは、Stanford大学Eisen,Labからダウンロードできるフリーソフトウェアに対応したフォーマットで出力でき、本ソフトウェアと連携して使用することで、簡単にクラスタリング解析を行うことができます。
本ソフトウェアは、Windows98/NT/2000/XP/7/10に対応しています。
使用するマイクロアレイの一部の種類では、機能別分類検索機能などが使えない場合があります。ご了承ください。


 公共データベースへのリンク


メインデータ画面より、該当データベースへハイパーリンクします。
公共データベースへのリンク機能


 フィルタリング機能と遺伝子(タンパク質)セット登録機能


キーワード、機能カテゴリー、染色体、実験データなど、各種フィルタリング条件によるデータ抽出ができます。抽出結果などは、遺伝子(タンパク質)セットとして、登録することができます。
【Filter option 画面】
Filter Option 画面では、複数の検索条件を一度に実行することができます。

マイクロアレイデータのフィルタリング機能

【カテゴリー検索画面】
大まかなカテゴリー分類と機能pathwayで分類したサブカテゴリーにより、希望の遺伝子群の結果を簡単に抽出することができます。
遺伝子機能別分類機能
【遺伝子セット登録画面】
希望の遺伝子群(タンパク質群)を遺伝子(タンパク質)セットとして登録できます。指定の遺伝子(タンパク質)セットのみを反映したスキャッタープロット表示やデータ表示が可能です。


 多彩なスキャッタープロット表示



スキャッタープロットの各プロットをクリックすると、個別のプロット画面が表示されます。
プロット画面からでも、該当データベースへハイパーリンクします。

マイクロアレイデータのスキャッタープロット図


機能カテゴリー別に登録した遺伝子群(タンパク質群)を色分けし、スキャッタープロットとして表示させることができます。
Up Downした変動遺伝子群(変動タンパク質群)を色分けし、スキャッタープロットとして表示させることができます。
複数比較におけるパラレル表示モードのスキャッタープロットで最大4つの実験まで表示することができます。複数を同時に表示させることで各実験における発現の全体像を視覚的に比較することができます。


 統計検定機能(Student t-test/One-sample t-test/Oneway-ANOVA/FDR補正)


統計学的に有意なデータを抽出するための有意差検定機能(Student t-test、One-sample t-test、Oneway ANOVA)を行うことができます。これにより、2色ハイブリ実験における繰り返し検体や複数グループ間の有意差検定が可能となりました。
また、マイクロアレイデータの多重性を考慮し、FDR(False Discovery Rate)補正を行うことも可能です。
この機能では、まず、Group-edit機能により、複数の実験をグループ別に分類し、比較するグループ数に適した有意差検定を行い、各データごとに有意確率(P‐value)を求めます。そして、検定後に表示されたP‐valueをフィルタリング機能で絞込むことで、統計的に有意なデータを抽出します。

*GeneChip®受託解析をグループ比較でご依頼頂く場合、標準で統計検定データ(P-value)をご提供しております。
*GeneChip®の場合、Affymetrix社の専用ソフトウェアでノーマライズ補正を行う必要があるため、お客様ご自身でデータ比較の組み合わせを変えてノーマライズを本ソフトウェアでやり直し、統計検定をかけなおすことはできません。


マイクロアレイデータ統計検定機能
複数の実験に対し、比較する実験グループを登録することができます。
また、ここで設定した実験グループは、各種検索の際にも、利用することができます。

検定の適用
・Student t-test    :2グループ間比較
・One-sample t-test :2グループ間比較(2色法専用)
・One-way ANOVA  :3グループ以上の比較
有意差検定機能を実行すると、メイン画面にて、P-valueが表示されます。


 外部データマッチング機能


指定の形式で作成した外部データファイルのキーワードとメイン画面に表示されているEnsembl IDやRefSeq ID、Gene symbolなどの指定のキーワードとをマッチングさせることができます。特定のキーワードを持つデータの抽出や規格の異なるアレイデータも共通のキーワードで結びつけ、データを相互に比較することができます。下記には、メイン画面に表示された発現解析データから、microRNAの候補target gene のデータを抽出する場合を例に説明します。

【外部データファイルの加工】

SangerのmiRBaseよりダウンロードしたmicroRNAのtarget geneの情報を指定のファイル形式に加工します。

【外部データ読み込みとキーワード列の選択】
加工して作成した外部データファイルを読み込み、どのキーワードで検索をするか設定を行います。
検索の結果、外部データファイルの横に該当するキーワードを持つデータが結合され、表示されます。
ここでは、microRNAの候補 target gene の発現解析データの結果を抽出することができ、これら候補 target gene が実際に変動しているかどうかを確認することができます。


 データ平均化機能


マイクロアレイデータ平均化機能 アレイの種類によって、同じプローブが複数スポットされていたり、同じデータベースのIDやnameを持つ遺伝子(タンパク質)が複数存在する場合があります。
平均化機能では、平均化処理を行いたいキーワードを持つ列を選択することで、重複データの平均化処理を行います。


 シグナル比較解析モード


本ソフトウェアでは、2サンプル間のRatio(発現比)ベースのデータ解析に対応していましたが、新たにシグナル比較モードを追加しました。これにより、統計検定や各種検索など単色実験におけるシグナルベースでのデータ解析が可能となりました。また、データ加工、ノーマライゼーション、Ratio計算などの機能も搭載され、補正前データを用い、お客様ご自身による新たな解析も行うことができます。
* GeneChip®の場合、Affymetrix社の専用ソフトウェアでノーマライズ補正を行う必要があり、お客様ご自身でデータ比較の組み合わせを変えてノーマライズを本ソフトウェアでやり直すことはできません。データ比較の組み合わせを変える場合は、弊社へご依頼ください。

【データ加工・ノーマライゼーション機能】
実験データ加工やノーマライゼーション方法の選択を行うことができます。

●データ加工機能
 マイナス値を示したり、値が低いデータを指定の値に切り上げることができます。
●ノーマライゼーション機能
 アレイ間、遺伝子間における補正を行うことができます。
(Per Array) (Per Gene)
median補正 median補正
mean補正 mean補正
Quantile補正 Control experiment補正
House keeping gene Control
ノーマライゼーション

【Ratio計算・グループ編集画面】
任意のサンプルデータの組み合わせで、Ratioを計算することができます。
自動で総当りの組み合わせが表示されるので、簡単に希望の組み合わせを選択することができます。
複数のサンプルデータがある場合は、グループ設定が可能となり、グループ内の平均Ratioも自動で計算されます。
Ratio計算機能により、統計検定とRatioの両方の指標で解析データを評価することができます。
マイクロアレイデータ比較解析


 Gene Ontologyによる機能分類表示


遺伝子機能の記述方法として、Gene Ontology(GO)が、現在広く用いられています。
GOは、分子機能(molecular function)、生物学的プロセス(biological process)、細胞内構成要素(cellular component)の3つのオントロジーで構成され、階層構造で機能分類が行われています。
本ソフトウェアでは、マイクロアレイデータの遺伝子(タンパク質)発現データに対し、各プローブにGO Term を対応付け、発現変動の大きい遺伝子群(タンパク質群)のGO Term出現頻度解析を行うことで、生物学的機能を定量的に解析することができます。


【Gene Ontology 解析トップ画面】


目的のGO Termを選択すると、該当するプローブのデータが抽出されます。抽出されたデータは遺伝子(タンパク質)セット登録することができます。
【GO Term List 画面】


実験データの絞込みを行った結果に対して、どの様なGO Termが統計学的有意性をもっているかを、P-valueの昇順リストにて確認することができます。結果画面は、GO Termと各GO Termをもつプローブの実験データをリスト表示させるため、発現解析データとともに確認することができます。これらの結果は別ファイルとして保存することができます。

例えば、絞込みを行った変動遺伝子群(変動タンパク質群)に対して、上記リストを作成することで、どの様な機能を持つ遺伝子群(タンパク質群)が有意に変動したのかを考察することが可能となります。
【Gene Ontology Browser 数値データ画面】


Gene Ontology解析
Changed Gene
 ⇒遺伝子(タンパク質)の絞込みを行った結果に対する各GO Term をもつ遺伝子の数
Total Gene
 ⇒絞込みを行う前の全マイクロアレイデータに対する各GO Term をもつ遺伝子の数
P-Value
 ⇒絞込みを行う前後のデータを比較して、計算した統計学的有意性を示す値
Z-score
 ⇒Changed Gene と total Geneの比率に対する絞込みを行う前後のデータの偏りを示す値



 Pathwayによる機能分類表示


個々の生体分子の相互作用から構成されており、生体を維持、活動していくときに必要な生命現象を制御している経路をパスウェイといいます。本機能ではマイクロアレイの変動遺伝子(タンパク質)データと各プローブにパスウェイ情報を対応付け、発現変動の大きい遺伝子群(タンパク質群)におけるPathway情報出現頻度解析を行います。解析には、分子間パスウェイ解析に広く用いられている「GenMAPP」「NCBI Biosystems」のパスウェイ情報を用います。

【Pathwayによる階層構造と該当プローブのデータ画面】
Gene Ontology 解析と同様、ツリー形式、リスト形式での出力ができます。
また、各パスウェイについて、発現変動の大きい遺伝子について、該当遺伝子数、P-Valueの計算を行えます。
P-Valueを計算することによって、統計学的に有意なパスウェイの情報を得ることができます。

マイクロアレイデータのGene Ontology解析およびPathway解析


【Pathway Mapの表示】
Pathway Browser より、希望のパスウェイ図を表示させることができるので、どの様な分子と相互作用をするのか容易に確認することができます。

Pathway解析

*データマイニングサービスにて指定したpathway図に発現ratioのカラーイメージを反映させた図を作成します。


 フリーソフトウェアとの連携


Microarray Data Analysis toolで解析したデータは、スタンフォード大学Eisen Lab.からダウンロードできるフリーソフトウェア「Cluster & TreeView」に対応したデータフォーマットで出力することができるため、面倒な設定ファイルの作成をせずにクラスタリング解析に移行することができます。
詳細は、スタンフォード大学Eisen Lab.(http://rana.lbl.gov/EisenSoftware.htm)内のManualをご覧下さい。

Microarray Data Analysis Toolから抽出したデータを読み込み
【Cluster3.0】
Cluster 希望の統計解析を選択し、実行させます。
解析結果データは、TreeView専用のフォーマットにて出力されます。

解析の種類
・Hierarchical  ・K Means Clustering
・Self Organizing Maps  ・PCA

詳細は、以下のページのCluster3.0マニュアルをご覧下さい。
http://bonsai.hgc.jp/~mdehoon/software/cluster/software.htm
【Java TreeView】
TreeView
Java TreeViewではClusterされたデータのイメージ化を行います。
Cluster後に自動作成された専用ファイルを読み込むだけで、イメージ化されます。


 データのアップグレードサービス


 価格:\20,000(\21,000)/1セット
 Cat.#F-MATOOL

 Gene OntologyやPathway情報のデータ更新を致します。
 納期は、約2週間です。



 MicroArray Data Analysis tool のマニュアル・テクニカルレター


Upload date 対象Version 資料名・掲載内容 ダウンロード
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.7 〜比較データファイルの作り方〜

475KB
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.6 〜3グループ以上の比較解析〜

1.37MB
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.5 〜2グループ間比較解析〜

1.27MB
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.4 〜Signal比較解析〜

1.79MB
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.3 〜複数比較解析〜

1.79MB
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.2 〜1比較解析〜

3.10MB
2009/10/29 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
データ解析の進め方Vol.1 〜解析を始める前に〜

379KB
2016/4/4 Ver.3.2 Microarray Data Analysis Tool Ver.3.2
User Manual

1.7MB
2008/5/29 Ver.3.0 MA_Tool3 Manual
5.87MB
2008/5/29 Ver.3.0 MA_Tool3 Technical Letter Vol.3
・Signal比較解析の進め方

1.78MB
2008/5/28 Ver.3.0 MA_Tool3 Technical Letter Vol.2
・多数比較の解析の進め方

1.33MB
2008/5/28 Ver.3.0 MA_Tool3 Technical Letter Vol.1
・解析の進め方の概要
・1比較の解析の進め方
・Gene Ontology解析の進め方
・Pathway解析の進め方

3.56MB
2006/9/22 Ver.1.0 MA_Tool Technical Letter Vol.1
・解析例

380KB


 Selected References


Toru Fukuda, Kaoru Yamagata, Sally Fujiyama, Takahiro Matsumoto, Iori Koshida, Kimihiro Yoshimura, Masatomo Mihara, Masanori Naitou, Hideki Endoh, Takashi Nakamura,Chihiro Akimoto, Yoko Yamamoto, Takenobu Katagiri, Charles Foulds, Shinichiro Takezawa,Hirochika Kitagawa, Ken-ichi Takeyama, Bert W. O’Malley and Shigeaki Kato.
DEAD-box RNA helicase subunits of the Drosha complex are required for processing of rRNA and a subset of microRNAs.
Nature Cell Biol., 2007 May;9(5):604-11, Epub 2007 Apr 15.
Keiko Oh-i, Hiroshi Keino, Hiroshi Goto, Naoyuki Yamakawa, Masaru Takeuchi, Masahiko Usui,Takuya Iwasaki.
Upregulation of neurotrophic factor-related gene expression in retina with experimental autoimmune uveoretinitis byintravitreal injection of tacrolimus (FK506).
Br J Ophthalmol 2007;91:1537-1540
Ota MS, Vivatbutsin P, Nakahara T, Eto K.
Tooth root development and the cell-based regenerative therapy.
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Tamio Fukushima, Yoshimasa Hamada, Hiroshi Yamada and Ikuo Horii.
Changes of Micro-RNA Expression in rat liver treated by acetaminophen or carbon tetrachloride. -Regulating role of micro-RNA for RNA Expression-
The Journal of Toxicological Sciences, Vol.32, No.4, 401-409, 2007
Shintaro Narita, Norihiko Tsuchiya, Mitsuru Saito, Takamitsu Inoue, Teruaki Kumazawa, Takeshi Yuasa, Akira Nakamura, Tomonori Habuchi.
Candidate genes involved in enhanced growth of human prostate cancer under high fat feeding identified by microarray analysis.
The Prostate, Vol.68, Issue3, 321-335, 2008.

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