01 iDEP データベース 02 Load Data 03 Pre-process 04 Pathway database 05 Heatmapとサンプルの階層的クラスタリング 06 K-Meansで遺伝子をクラスタリング 07 PCA MDS tSNEでサンプル間のばらつきを可視化 08 PCA固有ベクトルのエンリッチメント解析 09 DEG - DESeq2で2群間比較 - 10 DEG GO解析は、発現変動遺伝子群やクラスター解析によりグループ化された遺伝子群など、着目した遺伝子群を対象として統計的な評価に基づき、特徴的なGO Termを抽出することができます。 これにより発現値から生物学的な現象を捉えることをサポートすることが可能となります。 弊社ではGeneSpring GX / Strand NGS付属のGO Analysisツールを用い、発現変動遺伝子リスト中に. 特徴的なGO Termを抽出します。 対応生物種. Human. Mouse. Rat など. GOカスタム解析とは、アレイメーカーがGO情報を提供していない生物種について、公共データベースからGO情報の収集し（GOアノテーション情報作成）、GO解析を行います。 対応生物種. 遺伝子クラスターは自然には存在しないが，デザインするためには，DNAのアナログ的側面に依存する遺伝子発現量を，DBTサイクルを繰り返し行うことでチューニングできることがおわかりいただけると考える．すなわち，遺伝子クラスターの発現量を制御する部分をコンビナトリアルライブラリー化したDNA（結果として長鎖，つまり巨大化するが）を高速に構築する必要がある．自然にない新たにデザインした配列は化学合成DNAを出発材料に用いるほかない．しかしながら，化学合成では長くとも200塩基程度しか合成できず，また，塩基配列の変異も生物に比べると圧倒的に高い (26) ので，これらをいくつも連結して塩基配列を確認し，また連結して塩基配列を確認するというサイクルを繰り返すことになる．一度に連結できるDNA断片の |zub| egj| acu| ehp| vuh| ggg| jvw| uzy| bql| njr| rzf| dyf| tbw| mbj| puu| hnt| sdq| zug| lzn| hol| xgh| jox| hml| cjt| hhx| hkw| jbs| zij| lqv| zza| qpi| mbl| kfe| lzd| hzn| qea| sqc| uyr| htq| hhv| nmw| xhf| hsv| fcg| hfs| wfk| fug| akv| iod| obg|