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SIG-MBIとOpen-bioで発表してきました

以下のふたつの研究会に参加してきました。

第46回 人工知能学会 分子生物情報研究会
第14回 オープンバイオ研究会

前者では定量生物の会や分子生物学会年会で話した ChIP-seq 解析の続きを話をしました。細胞特異的な転写因子パートナーの予測が実験でも確かめられたことを話せたので、研究としては(論文が受理されれば)ひとまずこれで一周したかな、と思います。今後は「統計モデルから物理モデルへ」と「予測から設計へ」という2つのキーワードで先を目指したいと考えています。

オープンバイオのほうでは、2003年から始めて2008年から放置ぎみのバイオインフォマティクス向け Linux OS, Knoppix for Bio (KNOB) のこれまでと今後について話しました。Amazon Web Service の EC2 を使ってクラウド化を目指すのが良いのではないか、という内容です。僕のキャラはプロトタイピングとプロディース向きなので、きっちりとメンテをやってくれるキャラのパートナーを絶賛募集中です。

ともかく、オープンバイオ研究会の原点とも言える KGB (KNOB, G-language, BioRuby) がそろって「これまでと今後」について話せたのはある意味マイルストンとしては良いミーティングだったと思います。

名物の夜のディスカッションでは、オミックス解析が「定性的なパイプライン処理」から「定量的なモデルによるデータ統合」へ変化することを予測して、それに耐え得るツール、データベース、セマンティックWeb技術などのが次のオープンバイオの課題である、という話をしました。パイプライン処理の結果を単にID変換(表の結合やベン図)により結合するだけでなく、定量的なモデルにより統合するためには、数値データの扱い、オブジェクト(転写単位やプロモータ領域)の閾値による動的な変化などをうまく扱う必要があります。これらの問題を解決する方法が、今のセマンティックWebやパイプライン管理システムの先にあるのか。数年かけてじっくり考えるべきテーマだと思います。

一方で、現在のバイオ系のセマンティックWeb関連の研究開発の延長に、クイズチャンピオンに勝利できる Watson の愛称で知られている DeepQA に相当する、DeepLSQA (LS = life science) が実現できるのか、という佐藤先生の指摘も非常に興味深いものでした。テキストマイニングのみなさまには、専門家を凌駕する DeepLSQA の構築を目指して欲しいですね。

やはりオープンバイオは僕にとってホームグラウンド。現場で感じることを開発をメインに研究開発している人に伝えること、最新のオープンバイオ関連の知識をえること、KNOBのようなみんなのプラットフォームになるものを提供すること、この3つが自分の役割であることを再確認しました。また研究生活で悩んでいることなども腹を割って共有できる場としても重要な役割を果しているのだと気付きました。それだけでも続ける価値があります。今後も積極的にオーガナイズに関わっていきたいです。

それではみなさまお疲れさまでした!

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シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ

FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。

まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。
気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。

From Evernote: シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめTagDust
http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/nexalign-1.3.5.tgz http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/21/2839.full
インストール: curl -O http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/tagdust.tgztar zxvf tagdust.tgz cd tagdust/ make sudo make install rehash
使いかた: tagdust adapter.fasta input.fastq -fdr 0.05 -o output.clean.fastq -a output.artifactual.fastq
解説: 入出力形式は fastq/a が使える。リード全体を除く。速い。アダプター配列を fasta 形式で入力できるのが地味に便利で、これに対応しているものがなかなかない。Muth–Manber algorithm (Approximate multiple string search) を利用。FDRを指定できる。GPL3

Quartz-Seqで1細胞/微量RNA-Seqを始めたい方へ

はじめに 新しい高精度な1細胞RNA-Seq, Quartz-Seq論文を出してから、各方面から多く相談を受けています。
Sasagawa Y and Nikaido I, et. al. Quartz-Seq: a highly reproducible and sensitive single-cell RNA-Seq reveals non-genetic gene expression heterogeneity. Genome Biology. 14. 2013 
そこで、新しく1細胞RNA-Seqを始める方へ、僕達が理想だと考えている技術導入の手順を紹介したいと思います。また我々の方法は1細胞(6-14 pg Total RNA)だけでなく pg-ng オーダーの少量RNAからシーケンスが可能です。そのような方も以下の手順が参考になると思います。 0. 1細胞/微量RNA-Seqが本当に必要なのか検討する 1細胞/微量RNA-Seqでは、現時点でQuartz-Seqが世界最高の性能を持っている訳ですが、十分なサンプルを用意し、通常のRNA-Seqしたほうが、より精度の高いデータが得られます。なので、基本的には、サンプルをたくさん集める方法をしっかり検討すべきです。まずは、戦略面と技術面で1細胞/微量RNA-Seqが本当に必要かを検討する基準について書きます。 0.1. 戦略面での検討 あなたが抱えているプロジェクトが、1細胞/微量RNA-Seqでなければアプローチできないかどうかを問い直すことが重要です。
基本的には以下の2つの状況で、1細胞/微量RNA-Seqが役に立ちます。
a. 細胞状態が連続的に変化し、さまざまな細胞状態が、細胞集団に含まれている場合 (振動現象、ゆらぎなど) b. 細胞状態を特定するマーカーがほどんどわかっていない場合
最初から細胞状態が2状態しかないことが明らかで、しかも細胞状態を代表する遺伝子が分かっている、という状況では、FACSなどで cell sorting し、目的の細胞を採取することを考えるべきです。そして、微量RNA-Seqや通常のRNA-Seqで、しっかりと biological replication を取る方が良いでしょう。微量になると、テクニカルなノイズが増えるために、生物学的な差を知るためには、n を…