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Home製品・サービス情報受託サービスデータマイニングデータマイニングサービス(有償)>解析内容の詳細(変動遺伝子(タンパク質))を抽出したい

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変動遺伝子・タンパクを抽出したい/遺伝子・タンパクを分類したい/生物学的な解釈を深めたい/その他の解析/マイクロアレイ統合解析

フィルジェンでは、大好評の解析ソフトウェア「Microarray Data Analysis tool」の無償提供に加え、マイクロアレイの各種データ解析をサポートする「データマイニングサービス」もご提供しています。
これまで、「データマイニングサービスは、内容・価格がわかりにくく、申し込みしづらい。」と感じていたお客様のために、内容がわかりやすく、さらに必要な解析項目だけ選択でき、加えて安価な価格でご利用頂けるサービスをご用意しました。
解析フローチャート」をご参照頂ければ、どの解析項目を選択すればよいかを、ご理解頂くための手助けになると思います。



 変動遺伝子(タンパク質)を抽出したい


遺伝子抽出サービスでは発現比や統計検定により、変動遺伝子群(変動タンパク質群)抽出を行います。

【変動遺伝子(変動タンパク質)抽出サービス】

変動遺伝子(変動タンパク質)抽出サービスは、2比較以上のデータを対象としたサービスです。まず、個別の比較データから変動遺伝子(変動タンパク質)の抽出を行います。その後、複数の比較データに対して共通に変動している遺伝子群(タンパク質群)、あるいは、指定の比較データにおいて特徴的な遺伝子群(タンパク質群)の抽出を行います。Up変動とDown変動を分けた抽出結果をご提出致します。


(Up共通変動遺伝子リスト)


(Down共通変動遺伝子リスト)
提出データ 解析対象となる実験データ(テスト/コントロール)セット
解析結果 ・実験毎の変動遺伝子(変動タンパク質)リスト
 (2Up変動と2Down変動の2種類)
・共通変動遺伝子(変動タンパク質)リスト
・実験特異的変動遺伝子(変動タンパク質)リスト
グラフ スキャッタープロット
(解析例1)

下記は、薬剤投与における経時変化の影響をマイクロアレイで解析した例です。左側が投与1時間、右側が投与3時間です。解析結果と合わせて、下図の様なスキャッタープロット図もご提出致します。

薬剤A投与1時間 薬剤A投与3時間
(上図)
各実験において、緑のプロットがコントロールに対して2倍のUp変動を示し、赤色のプロットが2倍のDownを示しています。

(中図)

共通に2倍のUp変動をしているものを緑のプロット、共通に2倍のDown変動をしているものを赤のプロットで示しています。

(下図)
薬剤A投与1時間の実験のみで2倍のUp変動を示している場合です。この時、薬剤A投与3時間の実験では、これらの遺伝子はすべて2倍以下の変動となっています。

(解析例2)
下記は、プロモーターアレイを用いたメチル化プロファイリングの解析例です。
ここでは、比較対象となるゲノムDNAのシグナルより、有意差のあるデータの抽出を行い、テストサンプルとコントロールサンプルで比較を行いました。
黄色のスポットは両方で有意差の認められた配列で、青色はテストサンプルで特異的な配列、赤色はコントロールサンプル特異的な配列となります。
ここがポイント
サンプル間の特徴を示す遺伝子群(タンパク質群)を抽出する場合に最適です。ここで抽出された遺伝子群(タンパク質群)について、さらに「Gene Ontology解析」や「Pathway解析」をすることで、機能的な解釈、生体内でのPathwayレベルの発現変化についての検討を加えることが可能となります。比較データが多い場合は、クラスタリングサービスもご利用ください。

【統計検定解析サービス】

統計検定解析サービスは、繰り返し実験や複数の実験データ群がある場合、実験条件毎にグループ分けを行い、グループ間の遺伝子発現量(タンパク質発現量)に統計的な有意差がある遺伝子(タンパク質)を抽出するサービスです。
下記の統計的手法から、実験内容に適した手法を選択し、グループ間発現比、P-Value(有意確率)などを参考にし、比較サンプル群に対して、統計学的に有意なデータを抽出します。

 ・One-Sample t-test(1群間の比較、2色ハイブリダイゼーションの繰り返し実験)
 ・Student t-test(2群間の比較)
 ・One-way-ANOVA(2群間以上の比較)
提出データ 解析対象となる実験データセット
解析結果 実験データセットにP-value、グループ間発現比

(P-valueリスト)

【解析例】2グループ間で、発現量に有意差のある遺伝子の抽出

実験データセット:単色法6実験分(コントロール群3実験、テスト群3実験)
使用する検定法:Student t-test、FDR補正

手順①:全データからコントロール遺伝子、低発現遺伝子などを除去する。
手順②:発現比が2倍または0.5倍のデータを抽出する。
手順③:FDR補正を行ったStudent t-testで、P-valueを計算する。
手順④:P-valueで0.05または0.01以下の遺伝子を抽出し、
      ここで抽出された遺伝子群を解析対象遺伝子群とする。

ここがポイント
論文投稿をお考えの場合、繰り返し実験や複数の実験データ群があれば、本サービスの様な統計的な検定が求められます。この解析で有意差のあるデータを抽出し、その後の解析対象遺伝子(タンパク質)とする場合が多くあります。統計検定後は、階層クラスタリング解析などを行うことで、データの全体像を視覚的に理解することをお勧めします。

お問い合わせ バイオインフォマティクス部: biosupport@filgen.jp P.052-624-4388 https://filgen.jp/
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