1. 次世代シークエンサから得られる
大規模データにおける
Spotfireを用いた解析手法
第8回スポットファイアーユーザ総会
ライフサイエンス統合データベースセンター
リサーチアシスタント 奥田裕樹

2. 今日お話すること
大量のデータ
を
Spotfireで
どのように処理するのか
次世代シークエンサから出る

3. 自己紹介
• 奥田裕樹
• DBCLS リサーチアシスタント
• 新世代DNA塩基配列解析技術の開発
http://g86.dbcls.jp/~yag/wordpress/twitter id : yag_ays

4. 自己紹介
• Spotfireとの関わり
• Spotfire 3.0から
• 個人的な解析のみ
• これまで第7回ユーザ総会および第9回ユー
ザ会ワークショップに参加

5. 次世代シークエンサ
• サンガー法などの従来の方法とは異な
るゲノム解読装置
• 短い塩基配列を大量に読む
• 利用方法
・de novoアセンブリ
・RNA-Seq
・ChIP-Seq
・エピゲノム
・SNP探索

6. 次世代シークエンサのスペック
read length
(base)
day / run base/run
(Gb)
Solexa
(50bp)
SOLiD3
454 FLX Ti
(330bp)
75 9.5 20.5 - 25
50 6 - 7 20 - 30
400 0.4 0.4 - 0.6
http://spreadsheets.google.com/pub?key=tQ5PDSBsSTkLXhDQFugandg&output=html

7. 遺伝子発現解析
発現量
発現領域
• 発現量の絶対定量
• わずかな発現量も検出できる
• 発現領域決定(高解像度)
http://g86.dbcls.jp/mtblm/b/NM_133977

8. Cell
RNA fragments
mRNA
AAAAA
AAAAA
AAAAA
Mapping

10. ORF
gt ag ag
or

12. 発現領域・発現量の推定
• 読んだ配列をマッピング
• エキソン・イントロン領域を推定
• FPKM (Fragments Per Kilobase of exon
model per Million mapped fragments)
で正規化
遺伝子ID
発現領域
発現量

13. 今回使用するデータ
Refseq id diff FPKM...etc

14. Reference
Analyzed data
diff

15. Spotfire解析画面
組織1
組織2
組織3

16. 発現量が高く
発現領域の差が大きい

20. 外部データベースの活用
• 大量のデータから絞り込んだ特定の
遺伝子の特徴などを外部データベース
で検索する

21. Spotfireからブラウザへ
• レンダラーの設定

23. http://g86.dbcls.jp/mtblm/

24. 今後の予定
• 次世代シークエンサの解析パイプライ
ンを作成し，Spotfire側で用意したフ
レームワークと連携
http://g86.dbcls.jp/~yag/spotfire.pdf
スライド