統計解析（データ解析）

• DNAチップ研究所では、実験のみのご依頼はもちろん、正規化、発現変動遺伝子抽出、機能解析のご依頼などの解析のご要望に応じて、実施します。
• ここではマイクロアレイ受託の遺伝子発現解析、miRNA発現解析および、次世代シーケンス解析のRNA-Seq、miRNA-Seqに関する解析をご紹介しています。

正規化

• マイクロアレイや次世代シーケンスで得られた生データをサンプル間で比較をするために正規化（データの定量化、ノーマライズ）を行う必要があります。解析ソフトをお持ちでない場合は、少なくとも正規化までのご依頼をお勧めします。

データフィルタリング

• マイクロアレイではアレイスキャン時にプローブの結果が有効かどうかを判定します。その結果に基づき、有効判定されたものを採用し、ノイズ等と判定されたものを解析から除外します。

発現変動遺伝子抽出（発現差解析）

• ご指定の比較組合せに応じて、サンプル間または群間で変動する遺伝子を抽出します。サンプル間ではFold Change値あるいはT検定等の解析手法を使用し解析を行います。1群3サンプル以上ある場合にはT検定の有意差検定とFold Change値による解析を組み合わせて行います。
• ご要望に応じてベン図での比較やクラスタリングによる抽出も行います。ベン図での比較は、抽出した遺伝子からさらに共通する遺伝子を絞り込む場合に有効です。クラスタリングは時系列の検討で同じ変動パターンの遺伝子を絞り込む場合に行います。

標的遺伝子予測

• miRNA解析の場合、そのmiRNAが標的とする遺伝子をTargetScan等の公共データベースにより予測します。

統合解析

• 遺伝子発現と、miRNAのデータがある場合に行います。miRNAデータと遺伝子発現データを連結して、納品します。miRNAとmRNAの共発現や相関についても解析することが出来ます。

データQC

• 階層的クラスタリング
  群内のサンプルにばらつきがないか、階層的クラスタリングでサンプル間を比較します。
• 主成分分析（PCA）
  同様に群内のサンプルにばらつきがないか、非階層的クラスタリングであるPCAで比較をします。
• その他
  ご要望に応じて2サンプル間の比較をScatter Plotにより解析します。 注意；階層的クラスタリング、主成分分析は6サンプル以上の場合に行います。 論文や発表用の作図も承っております。

機能解析

• 特徴
  マイクロアレイやRNA-Seqでは、抽出した遺伝子でも数百、数千のリストになることがあります。遺伝子の機能解析をすることで解釈を深めることが出来ます。
• GO解析
  ・ 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。
  
  ・ メーカーがGO情報を提供していない生物種についても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。
  
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• Pathway解析
  Pathwayとは、複数の生体分子の相互作用から構成されており、生体を維持・活動していくのに必要な生命現象を制御している、生物学的過程・経路のことです。発現値が変動した遺伝子 (例えば高発現、低発現の遺伝子) が有意に多く含まれるPathwayを統計学的に抽出します。解析に使用した全遺伝子をWikiPathwaysのPathway上にマッピングし、Pathway画像を作成致します。 Pathway解析ソフトウェア PathVisio による解析を行います。
  
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