Summary and Setup

RNAシーケンシング（RNA-seq）技術はゲノミクス分野に革命をもたらし、研究者が遺伝子発現レベル、トランスクリプトームの動態、分子経路のメカニズムを詳細に解析することを可能にしました。Bioconductorは、RNA-seqデータを含むハイスループットゲノムデータの解析に特化したオープンソースソフトウェアプロジェクトです。このCarpentriesスタイルのワークショップは、Bioconductorエコシステムを活用してRNA-seqデータを解析するために必要な基本スキルと知識を参加者に習得させることを目的としています。本ワークショップでは、データ前処理、品質管理、遺伝子発現差異解析、結果の可視化、遺伝子セット解析といった重要な概念について深く掘り下げていきます。

Prerequisite

前提知識

• RおよびBioconductorに関する基礎知識（例：RとBioconductorによるデータ分析入門）
• 統計的仮説検定に関する基礎知識（例：HolmesとHuber著『Modern Statistics for Modern Biology』第6章[https://web.stanford.edu/class/bios221/book/06-chap.html]）
• 遺伝子発現とRNA-seqに関する生物学的知識（例：Hadfieldらによる論文RNAシーケンシング：思春期期の研究）

RとRStudioを最新バージョンでコンピュータにインストールしていることを確認してください。 インストール手順の詳細については、R入門 コースの「すでにRとRStudioをインストール済みの場合」 セクションを参照してください。

さらに、本レッスンで使用する以下のパッケージもインストールする必要があります。

R

install.packages(c("BiocManager", "remotes"))
BiocManager::install(c("tidyverse", "SummarizedExperiment",
                       "ExploreModelMatrix", "AnnotationDbi", "org.Hs.eg.db", 
                       "org.Mm.eg.db", "csoneson/ConfoundingExplorer",
                       "DESeq2", "vsn", "ComplexHeatmap", "hgu95av2.db",
                       "RColorBrewer", "hexbin", "cowplot", "iSEE",
                       "clusterProfiler", "enrichplot", "kableExtra",
                       "msigdbr", "gplots", "ggplot2", "simplifyEnrichment",
                       "apeglm", "microbenchmark", "Biostrings",
                       "SingleCellExperiment"))

ワークショップに参加される方は、開始前までに上記の項目をすべて完了してください。ご不明な点がございましたら、ワークショップ開始30分前から講師が対応いたします。