◆品質管理（QC）と主成分分析（PCA）
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SmartBulk は、サンプル間の差異を評価するために PCA を自動的に実行します。 |
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◆Differential Gene Expression (DGE)
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異なるサンプル群間で遺伝子発現レベルを比較し、有意に上昇または低下した遺伝子を特定することができます。DEG の結果からヒートマップやベン図、Gene
Set Enrichment Analysis (GSEA) 解析を実行することも可能です。 |
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Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)
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ベン図作成 |
◆ANOVA
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ANOVA は、複数の実験条件間で差次的に発現している遺伝子（DEGs）を特定する統計手法です。グループ間の遺伝子発現レベルを比較することで、有意な発現差があるかどうかを判断できます。 |
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◆デコンボリューション（Deconvolution）
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デコンボリューションは、バルク RNA-Seq データからサンプル内の異なる細胞種の割合を推定する計算手法です。特定の細胞型に特有の遺伝子発現変化を明らかにしたい研究において特に有用です。
SmartBulk では、シグネチャマトリクス構築時に weighted log fold change (wLogFC) を用いて遺伝子をランキングします。発現の有無や変動制、関連性に基づき優先することで、精度・速度・安定性を向上させ、効率的に細胞種の割合を推定できます。 |
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◆ネットワーク分析
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Weighted correlation network analysis (WGCNA) は、遺伝子発現データにおける遺伝子間の相関パターンを解析する手法です。高い相関を持つ遺伝子群（モジュール）を特定し、類似した発現パターンを示す遺伝子セットから生物学的な知見を抽出できます。 |
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