トランスクリプトーム データの解析戦略とそ - iu.a.u.pdfVIP

トランスクリプトーム データの解析戦略とそ の周辺 東京大学・大学院農学生命科学研究科 アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット 門田幸二（かどた こうじ） http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/ kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp 2009/10/21 1 オーム（Ome）研究 ome ：総体 DNA 遺伝子(Gene) + ome Genome ゲノム研究：ヒトのもつ遺伝子情報の総体を研究 RNA 転写(Transcription) + ome Transcriptome 転写：遺伝子DNAの情報をRNAに写すこと 翻訳(Translation) + ome Translatome タンパク質 翻訳：転写されたRNA情報をもとにタンパクを作ること （タンパク質(Protein) + ome Proteome） 2009/10/21 2 転写レベルの情報量は豊富 転写 翻訳 DNA RNA タンパク質 全ゲノムショットガン法 DNAマイクロアレイ 二次元電気泳動法 Translatome Transcriptome Genome (遺伝子数：数万種類) 2009/10/21 3 トランスクリプトームとは  ある特定の状態の組織や細胞中に存在する全 mRNA （ないしは一次転写産物、transcripts）の総体  様々なトランスクリプトーム解析技術 マイクロアレイ  cDNAマイクロアレイ、Affymetrix GeneChipなど 配列決定に基づく方法  EST、SAGEなど 電気泳動に基づく方法  Differential Display、AFLPなど 調べたい組織でどの遺伝子がどの程度発現しているのかを一度に観察 2009/10/21 4 内容  様々なトランスクリプトーム解析技術 概要、特徴、長所短所 全て共通の“遺伝子発現行列”形式で取り扱いが可能  “遺伝子発現行列”データ解析戦略 発現変動遺伝子の同定 Gene Set Enrichment Analysis クラスタリング 分類 ネットワーク推定