1) Ctrl2Cap v2.0, https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/downloads/ctrl2cap
東大式 生命データサイエンス即戦力講座
商品紹介
大学院の教育現場発！NGSデータ解析に必須なプログラミング言語の基礎知識と豊富な解析実例を1冊にまとめました．データサイエンス時代を迎えた生命科学・医学で使える，DRY解析技術という武器をあなたの手に
目次
- 第一部 生命データサイエンスの基礎体力づくり
第1章 Unix系環境の準備
1 環境構築のための計算機の準備
2 プラットフォームごとの環境の準備
1 Microsoft Windows 11または10
2 Apple macOS
3 Linux
［Column］次世代バイオビッグデータ時代に向けての人材育成
第2章 データ解析に向けたUnix系環境の使い方
1 コマンドラインシェル（コマンドインタプリタ）
1 Bash（Bourne-again shell）
2 Unixのコマンド
3 ファイルとディレクトリ
4 スーパーユーザ（特権ユーザ）の管理権限
5 環境変数
6 リダイレクトとパイプ
2 パッケージマネージャ
1 APT（Ubuntuの場合）
2 MacPortsとHomebrew（macOSの場合）
3 テキストエディタ
1 vi
2 Emacs
4 Python処理系の準備
1 Anacondaのインストール
第3章 Pythonによるデータ解析の基礎
1 Pythonの起動と実行
1 対話型インタプリタを介した実行
2 スクリプトファイルとして実行
2 Pythonの基礎
1 データと変数
2 データ構造
3 文字列のパターンマッチング
4 制御構造
5 関数
6 ファイルの入出力
7 ソースコードの分割
8 起動時のコマンドライン引数
第4章 Pythonによるデータ解析の実践
1 実践：matplotlibによるグラフの描画
2 実践：VCF形式ファイル内の変異の集計
第5章 R言語によるデータ解析の基礎と実践(1)
1 解析環境とRのインストール
2 パッケージのインストール
3 Rの基礎
1 起動と終了
2 基本操作
3 テーブル入力・出力
4 オブジェクトの保存・読み込み
5 Rスクリプトの実行
4 実践：遺伝子発現量の散布図を描画する
5 実践：特定の遺伝子における発現量の箱ひげ図を描画する
6 実践：発現レベルが>5 RPKMである遺伝子数を棒グラフで可視化する
第6章 R言語によるデータ解析の実践(2)
1 実践：DEG解析
2 実践：階層的クラスタリング・ヒートマップ描画
3 実践：エンリッチメント解析
4 応用編：Rを用いたがんゲノムアトラス（TCGA）データの抽出
第7章 スパコン利用のためのはじめの一歩
1 大規模計算機での解析
1 SSH接続
2 ファイルのやり取り
3 ジョブ管理システムとディスククォータ
2 国内におけるスパコンについて
1 バイオデータ解析向けのスーパーコンピュータ
［Column］ヒトゲノム倫理とスパコン
第二部 生命データサイエンスの実践
第1章 オミクス解析の準備
1 オミクス解析外観
2 オミクスシークエンス解析
3 解析環境について
4 主要なデータフォーマット
5 リファレンスゲノムについて
6 各種リソース・データベースについて
［Column］ゲノム指針の改定
第2章 ゲノム解析
1 実践：ゲノムシークエンスデータからの点変異の検出
2 その他のゲノム解析手法・ツールについて
［Column］ゲノム配列を取り巻く国際情勢
第3章 トランスクリプトーム解析
1 実践：RNA-seqデータからの発現量算出とヒートマップ描画
［Column］配列解析によるオミクス解析の未来
第4章 エピゲノム解析
1 実践：ChIP-seqデータからのヒストン修飾のパターン解析
2 その他のエピゲノム解析手法
第5章 シングルセル解析(1)
1 実践：scRNA-seqデータの一次解析
2 実践：scATAC-seqデータの一次解析
［Column］計測技術の進展とデータ量
第6章 シングルセル解析(2)
1 実践：scRNA-seqデータからのクラスタリングと細胞種同定
2 実践：scATAC-seqデータからのクラスタリングとcoverageプロットの作成
3 実践：scRNA-seqとscATAC-seqのデータ統合
第7章 ロングリード解析
1 実践：全長cDNA-seqデータからの発現量算出と短鎖RNA-seqデータとの比較
2 実践：長鎖ゲノムシークエンスデータからの構造変異の検出
3 実践：長鎖ゲノムシークエンスデータからのメチル化領域の同定
4 その他ロングリードシークエンス技術の応用
この書籍の参考文献
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本参考文献は電子書籍掲載内容を元にしております。
第一部 生命データサイエンスの基礎体力づくり
P.77 掲載の参考文献
P.121 掲載の参考文献
1) 1000ゲノムプロジェクトによる日本人検体 (コリエル医学研究所), https://catalog.coriell.org/0/Sections/Search/Panel_Detail.aspx?PgId=703&Ref=MGP00009
P.142 掲載の参考文献
1) Ihaka R & Gentleman R : J Comput Graph Stat, 5 : 299-314, 1996
2) R Core Team, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. R : A language and environment for statistical computing. (2021).
3) Stuart T, et al : Cell, 177 : 1888-1902.e21, 2019
4) Stuart T, et al : bioRxiv, doi : https://doi.org/10.1101/2020.11.09.373613,2020
5) Huber W, et al : Nat Methods, 12 : 115-121, 2015
6) Suzuki A, et al : Nucleic Acids Res, 42 : 13557-13572, 2014
「Rグラフィックスクックブック 第2版-ggplot2によるグラフ作成のレシピ集」 (Chang W/著, 石井弓美子, 他/訳), オライリー・ジャパン, 2019
「Rをはじめよう生命科学のためのRStudio入門」 (富永大介/訳, Andrew P. Beckerman, 他/著), 羊土社, 2019
P.166 掲載の参考文献
1) Zhou Y, et al : Nat Commun, 10 : 1523, 2019
2) Suzuki A, et al : Nucleic Acids Res, 42 : 13557-13572, 2014
3) Love MI, et al : Genome Biol, 15 : 550, 2014
4) Suzuki A, et al : Sci Rep, 9 : 19529, 2019
5) McCarthy DJ, et al : Nucleic Acids Res, 40 : 4288-4297, 2012
6) Yu G, et al : OMICS, 16 : 284-287, 2012
8) Gao GF, et al : Cell Syst, 9 : 24-34.e10, 2019
9) Mounir M, et al : PLoS Comput Biol, 15 : e1006701, 2019
10) Cerami E, et al : Cancer Discov, 2 : 401-404, 2012
11) Gao J, et al : Sci Signal, 6 : pl1, 2013
第二部 生命データサイエンスの実践
P.190 掲載の参考文献
1) Schneider VA, et al : Genome Res, 27 : 849-864, 2017
2) Moore JE, et al : Nature, 583 : 699-710, 2020
4) Li D, et al : Nucleic Acids Res, 47 : W158-W165, 2019
5) Suzuki A, et al : Nucleic Acids Res, 46 : D229-D238, 2018
「実験医学別冊 次世代シークエンス解析スタンダード NGSのポテンシャルを活かしきるWET & DRY」 (二階堂愛/編), 羊土社, 2014
P.210 掲載の参考文献
1) Suzuki A, et al : Nucleic Acids Res, 46 : D229-D238, 2018
2) Boyle AP, et al : Genome Res, 22 : 1790-1797, 2012
4) Li H & Durbin R : Bioinformatics, 26 : 589-595, 2010
5) Li H, et al : Bioinformatics, 25 : 2078-2079, 2009
6) McKenna A, et al : Genome Res, 20 : 1297-1303, 2010
7) DePristo MA, et al : Nat Genet, 43 : 491-498, 2011
8) Cingolani P, et al : Fly (Austin), 6 : 80-92, 2012
10) Cingolani P, et al : Front Genet, 3 : 35, 2012
11) Robinson JT, et al : Nat Biotechnol, 29 : 24-26, 2011
13) Robinson JT, et al : Cancer Res, 77 : e31-e34, 2017
14) Boeva V, et al : Bioinformatics, 27 : 268-269, 2011
15) Boeva V, et al : Bioinformatics, 28 : 423-425, 2012
16) Talevich E, et al : PLoS Comput Biol, 12 : e1004873, 2016
P.236 掲載の参考文献
2) Bolger AM, et al : Bioinformatics, 30 : 2114-2120, 2014
3) Langmead B & Salzberg SL : Nat Methods, 9 : 357-359, 2012
4) Dobin A, et al : Bioinformatics, 29 : 15-21, 2013
5) Liao Y, et al : Bioinformatics, 30 : 923-930, 2014
6) Robinson JT, et al : Nat Biotechnol, 29 : 24-26, 2011
8) Zhao S, et al : PLoS One, 10 : e0141910, 2015
9) Li B, et al : Bioinformatics, 26 : 493-500, 2010
「実験医学別冊 NGS アプリケーション RNA-Seq 実験ハンドブック」 (鈴木穣/編), 羊土社, 2016
P.250 掲載の参考文献
1) Valouev A, et al : Nat Methods, 5 : 829-834, 2008
2) Buenrostro JD, et al : Nat Methods, 10 : 1213-1218, 2013
3) Li Y & Tollefsbol TO : Methods Mol Biol, 791 : 11-21, 2011
4) Park PJ : Nat Rev Genet, 10 : 669-680, 2009
5) Nakato R & Sakata T : Methods, 187 : 44-53, 2021
7) Starmer J & Magnuson T : BMC Bioinformatics, 17 : 144, 2016
8) Pepke S, et al : Nat Methods, 6 : S22-S32, 2009
9) Ernst J & Kellis M : Nat Methods, 9 : 215-216, 2012
10) Vaisvila R, et al : bioRxiv, doi : https://doi.org/10.1101/2019.12.20.884692, 2019
11) Krueger F & Andrews SR : Bioinformatics, 27 : 1571-1572, 2011
12) Boyle AP, et al : Cell, 132 : 311-322, 2008
13) Giresi PG, et al : Genome Res, 17 : 877-885, 2007
14) de Wit E & de Laat W : Genes Dev, 26 : 11-24, 2012
15) Durand NC, et al : Cell Syst, 3 : 95-98, 2016
16) Fornes O, et al : Nucleic Acids Res, 48 : D87-D92, 2020
18) Machanick P & Bailey TL : Bioinformatics, 27 : 1696-1697, 2011
P.267 掲載の参考文献
1) Wang Y & Navin NE : Mol Cell, 58 : 598-609, 2015
2) Kashima Y, et al : Adv Exp Med Biol, 1129 : 81-96, 2019
3) Kashima Y, et al : Exp Mol Med, 52 : 1419-1427, 2020
4) 鹿島幸恵ほか, シングルセル解析技術・手法のアップデート : Precision Medicine, 2021年7月臨時増刊号
5) Zhang Z, et al : Genes (Basel), 10 : doi : 10.3390/genes10070531, 2019
6) Aran D, et al : Nat Immunol, 20 : 163-172, 2019
「実験医学別冊 最強のステップUPシリーズ シングルセル解析プロトコール わかる! 使える! 1細胞特有の実験のコツから最新の応用まで」 (菅野純夫/編), 羊土社, 2017
「実験医学別冊 NGS アプリケーション RNA-Seq 実験ハンドブック 発現解析からncRNA, シングルセルまであらゆる局面を網羅! 」 (鈴木穣/編), 羊土社, 2016
P.305 掲載の参考文献
1) Satija R, et al : Nat Biotechnol, 33 : 495-502, 2015
3) Diaz-Papkovich A, et al : PLoS Genet, 15 : e1008432, 2019
4) McInnes L, et al : arXiv : 1802.03426, 2018
6) Qiu X, et al : Nat Methods, 14 : 979-982, 2017
8) Bergen V, et al : Nat Biotechnol, 38 : 1408-1414, 2020
9) Subramanian A, et al : Proc Natl Acad Sci U S A, 102 : 15545-15550, 2005
10) Stuart T, et al : bioRxiv, doi : https://doi.org/10.1101/2020.11.09.373613, 2020
11) Marx V : Nat Methods, 18 : 9-14, 2021
「実験医学別冊 最強のステップUPシリーズ シングルセル解析プロトコールわかる! 使える! 1細胞特有の実験のコツから最新の応用まで」 (菅野純夫/編), 羊土社, 2017
「実験医学別冊 NGS アプリケーション RNA-Seq 実験ハンドブック 発現解析からncRNA, シングルセルまであらゆる局面を網羅! 」 (鈴木穣/編), 羊土社, 2016
P.335 掲載の参考文献
1) De Maio N, et al : Microb Genom, 5 : doi : 10.1099/mgen.0.000294, 2019
2) Eid J, et al : Science, 323 : 133-138, 2009
3) Garalde DR, et al : Nat Methods, 15 : 201-206, 2018
4) Wyman D, et al : bioRxiv, doi : 10.1101/672931, 2019
5) Wyman D & Mortazavi A : Bioinformatics, 35 : 340-342, 2019
6) Sakamoto Y, et al : J Hum Genet, 65 : 3-10, 2020
7) Sakamoto Y, et al : Genome Res, 30 : 1243-1257, 2020
8) Suzuki A, et al : Nucleic Acids Res, 46 : D229-D238, 2018
9) Li H : Bioinformatics, 34 : 3094-3100, 2018
10) Sedlazeck FJ, et al : Nat Methods, 15 : 461-468, 2018
11) Cretu Stancu M, et al : Nat Commun, 8 : 1326, 2017
12) Jiang T, et al : Genome Biol, 21 : 189, 2020
13) Shiraishi Y, et al : bioRxiv, doi : 10.1101/2020.07.22.214262, 2021
14) Wick RR & Holt KE : F1000Res, 8 : 2138, 2019
15) Kolmogorov M, et al : Nat Biotechnol, 37 : 540-546, 2019
16) Vaser R, & Sikic M : bioRxiv, doi : 10.1101/2020.08.07.242461, 2021
17) Koren S, et al : Genome Res, 27 : 722-736, 2017
「実験医学別冊 ロングリード WET & DRY 解析ガイド シークエンスをもっと自由に! 」 (荒川和晴, 宮本真理/編), 羊土社, 2021
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