1. metaSeq: RNA-seqデータにおける
メタアナリシス解析パッケージ
antiplastics@Kashiwa.R#9

2. 自己紹介
名前: 露崎弘毅 (つゆざき こうき)
所属: 東京理科大学大学院 薬学研究科 D2
専門: バイオインフォマティクス、システムバイオロジー
抗生物質
緑膿菌
バイオフィルム形成
?
薬物耐性

3. BioCHackathon
Bioconductorのパッケージを開発するハッカソン
Itoshi
Nikaido
Gota
Morota
RIKEN
UW-medison
@dritoshi
@chikudaisei
Koki
Tsuyuzaki
TUS
@antiplastics
Takeru
Nakazato
DBCLS
@chalkless

4. 遺伝子アノテーション
アノテーション = 注釈をつける
こいつらは一体何者?
RNA-seq
ChIP-seq
DNA Microarray
SNP array
CAGE
SAGE
HNRNPR
ZNF436
TFEA3
ASAP3
E2F2
ID3
GALE
HMGCL
FUCA1
CNR2
...
ゲノムワイドな実験
のリスト
サイトを有するか
どこのパスウェイか
自分が興味ある遺伝子
（オミックス）
どんな転写因子結合
どんな機能に関わっ
ているか

5. MeSH
Medical Subject Headings
PubMedの注釈情報

6. MeSHによる遺伝子アノテーション
GeneとMeSHを対応づける
HNRNPR
ZNF436
TFEA3
ASAP3
E2F2
...
Gene
gendoo
gene2pubmed
23445621
23521515
53515315
51231357
61646667
...
PubMed
Licensed
PubMed
Cancer
Stem Cell
Internet
Soft ware
USA
...
MeSH

7. これまで開発に携わったパッケージ
MeSH.db: MeSHデータ全般
org.MeSH.XXX.db:
119生物種のGeneID-MeSHIDの対応関係
meshr: MeSHエンリッチメント解析
metaSeq: RNA-seqメタアナリシス
MeSH関連

8. 今後の予定
metaSeqはBioconductor2.13 (2013/10/15)に公開
MeSH関連はBioconductor 2.14 (2014/4/XX) にて公開予定
JSBi2013 (2013/10/29-31)でmetaSeqはポスター発表で、
MeSHR関連については、BioHackコンペディション
https:/
/github.com/dbcls/jsbi2013/wiki/BioHack
にて話す予定

9. RNA-seq (1/2)
Gene XのmRNA
AAAAAAAAAA
PCR増幅
断片化
次世代シーケンサー
(NGS)
ショートリード
シーケンシング
GCTGTACAC
GCTACGAA
GTCAAACTC
CAGCTGCAC ACACTGCAC
TGCATGCTA
CCCACACTT
CTCAGAAC
マッピング
TGCATGCTA
GCTACGAA
... ATGCATGCTACGAAGCT ...
Gene Xには2つのリード
定量化
がマップされた！
参照ゲノム
e.g., hg19 (UCSC), GRCh37 (Ensembl)
© 2011 DBCLS Licensed under CC 表示 2.1 日本

10. RNA-seq (2/2)
対象群 (無処置)
処置群 (薬物投与)
C_1
C_2
C_3
T_1
T_2
1/2-BSRNA4
2
1
2
1
3
4
A1BG
0
2
1
0
0
1
A1BG-AS1
23
12
42
1
2
p-value
T_3
4
DESeq
edgeR
cuffdiff ...
0.67
0.35
q-value
BH
Q-value
LFDR
0.04
統計解析
0.53
0.32
0.020
FDR制御
ZZZ3
12
12
32
124
104
96
0.02
0.012
tAKR
21
32
41
10
12
58
0.11
0.25
e.g., 30000行 (遺伝子数) × 6列 (サンプル数)
発現変動遺伝子 (DEGs)
(q < 0.1)
© 2011 DBCLS Licensed under CC 表示 2.1 日本

11. “meta”-analysisとは?
meta-analysis = analysis of analysis
出所が異なる(e.g., 異なる機関)から出たRNA-seqデータを統合して解析する
StudyA
StudyB
StudyC
C_1
C_2
C_3
T_1
T_2
T_3
3
2
1
2
2
4
1
1/2BSRNA4
A1BG
0
5
4
1
1
2
4
A1BG-AS1
19
10
31
3
124
104
96
ZZZ3
32
21
31
10
12
58
tAKR
21
46
24
C_1
C_2
C_3
T_1
T_2
T_3
1/2BSRNA4
A1BG
2
1
2
1
3
4
0
2
1
0
0
A1BG-AS1
23
12
42
1
ZZZ3
12
12
32
tAKR
21
32
41
+
C_1
C_2
C_3
T_1
T_2
T_3
3
4
6
2
5
3
2
1/2BSRNA4
A1BG
4
2
2
3
2
2
4
4
A1BG-AS1
21
21
36
5
5
4
86
35
64
ZZZ3
21
21
25
152
135
112
14
56
21
tAKR
20
30
41
21
21
53
+
DEGs
どのデータからも検出される再現性が高いDEGsを取得する事ができる

12. p値の統合
Fisher’s method
p1
p2
p3
p4
meta-p
統合
Χ^2検定

13. p値の統合
Stouffer’s method（重み付け有り）
p2
p3
Z1
Z2
Z3
w1 × Z1
w2 × Z2
w3 × Z3
p4
Z4
w4 × Z4
p1
変換
meta-p
Z
統合
Z検定
重み付け
サンプルサイズ
による重み付け

14. 乳癌データにおける
エンリッチメント解析の結果
4つの乳癌研究のメタアナリシス
データによっては有意に
統合によりどのデータでも
ならないものもある
安定して有意にできている

15. パッケージ化
NOISeq
metaSeq

16. まとめ
メタアナリシスとは複数の研究データの統合解析
metaSeqでRNA-seqのメタアナリシスができる
Bioconductor page : http:/
/www.bioconductor.org/packages/
devel/bioc/html/metaSeq.html
GitHup page : https:/
/github.com/kokitsuyuzaki/metaSeq