改訂版RNA-Seqデータ解析 WETラボのための超鉄板レシピ ヒトから非モデル生物まで 公共データの活用も充実
RNA-Seqデータの解析法が"料理レシピのように"step-by-stepでわかる好評書の改訂第2版です．
Apple silicon搭載MacやWindows＋Docker環境を前提にしたほか，リファレンスゲノムを用いない解析やメタ解析をさらに充実．
「サンプルXにはどんな種類の細胞が含まれる？」
「サンプルYとサンプルZの違いを規定する遺伝子はなに？」
といった医学・生命科学研究でよく出会うquestionにこれからRNA-Seqでアプローチする方にも，解析法をアップデートしたい方にも，三ツ星おすすめの"超"鉄板レシピが満載です．
著者から更新情報が届く「Annual Updateサービス（※）」も付録しています．
※ 出版1年後を初回として，以降1年ごとに1回，計3回（3年間）の更新を予定
Chapter 1 まずはこれだけ！ 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出，発現変動遺伝子群を検出する（メタ解析）
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う
Chapter 10 論文投稿に必須！データを登録・公開する
【目次】
Chapter 1 まずはこれだけ！ 解析環境を整える
Chapter 2 データを入手する
（1）RNA-Seq の注意点〜外注時のリード数，小分子・長分子での違いなど
（コラム）RNA-Seq vs マイクロアレイ
（2）公共データの利用〜SRAからのデータ取得
Chapter 3 転写産物の発現を定量する
（1）リファレンスゲノムにマッピングする方法1〜HISAT2 + StringTie
（2）リファレンスゲノムにマッピングする方法2〜STAR + RSEM
（3）リファレンスゲノムにマッピングしない方法〜salmon，kallisto，tximport
（コラム）RNA-Seq 定量にまつわるFAQ
（4）転写開始点を解析する方法〜CAGE
（コラム）各種ツールの実行時間比較
Chapter 4 リファレンスゲノムのない生物でde novo解析を行う〜アセンブリからアノテーションまで
（コラム）非モデル生物における機能アノテーション
Chapter 5 発現変動遺伝子群を検出する
Chapter 6 サンプル間で発現変動した遺伝子群の機能を推定する〜エンリッチメント解析
（コラム）シングルセルクラスターの生物学的意義をGUIで解釈する〜QIAGEN Ingenuity Pathways Analysis
（コラム）アノテーション情報とID変換〜Gene Ontology，BioMart，Spotfire
Chapter 7 サンプル間の類似度を比較する
（1）階層クラスタリング
（2）主成分分析（PCA）
（コラム）バルク解析とシングルセル解析
Chapter 8 公共データから興味あるデータを抽出，発現変動遺伝子群を検出する（メタ解析）
（1）ikraを使ったヒトやマウスのRNA-Seqデータメタ解析
（2）非モデル生物の生物種間比較によるトランスクリプトームのメタ解析
（コラム）ビブリオームを活用したマルチオミックス解析
Chapter 9 リードカウント以降の統合解析をウェブブラウザで行う〜iDEP - ノーコードでRNA-Seq下流解析
（コラム）RNA-Seqでのリード数はどれぐらい？
Chapter 10 論文投稿に必須！データを登録・公開する〜DRA，DDBJ，GEA
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