Summary and Schedule

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）

	Setup Instructions	Download files required for the lesson
Duration: 00h 00m	1. RNA-seq入門	RNA-seq実験を計画する際に考慮すべき主要な選択肢にはどのようなものがありますか？ 生のFASTQファイルを処理して、各遺伝子およびサンプルごとのリードカウントを含むテーブルを生成するには、どのような手順を踏めばよいでしょうか？ 特定の生物種についてアノテーション済み遺伝子情報を入手するには、どこを参照すればよいですか？ RNA-seq解析における標準的な分析手順にはどのようなものがありますか？
Duration: 01h 40m	2. RStudioプロジェクトと実験データ	RStudioプロジェクトを使用して分析プロジェクトを管理するにはどうすればよいですか？ 分析プロジェクトのためのディレクトリを効果的に整理する方法は？ インターネットからデータセットをダウンロードして、ファイルとして保存する方法。
Duration: 02h 10m	3. Rに量的データをインポートしてアノテーションを付ける	量的遺伝子発現データをRで下流の統計分析に適したオブジェクトにインポートするにはどうすればよいですか？ 通常使用される遺伝子識別子の種類は何ですか？ それらのマッピングはどのように行われますか？
Duration: 04h 10m	4. 探索的解析と品質管理	RNA-seq解析において、探索的解析がなぜ重要なステップなのでしょうか？ 探索的解析を行う際、生のカウント行列をどのように前処理すべきですか？ データを表現するために2次元で十分なのでしょうか？
Duration: 07h 10m	5. Differential expression 解析	典型的な Differential expression 解析で実施される主な手順は何ですか？ DESeq2の出力結果をどのように解釈すればよいですか？
Duration: 08h 55m	6. design matricesの詳細な解析	生物学的な質問や比較結果を、RNA-seq解析パッケージで使用可能な統計用語に翻訳するにはどうすればよいでしょうか？
Duration: 09h 55m	7. 遺伝子セットエンリッチメント解析	遺伝子セットエンリッチメント解析を実施する目的は何ですか？ over-representation analysis の手法にはどのようなものがありますか？ 一般的に使用されている遺伝子セットデータベースにはどのようなものがありますか？
Duration: 11h 40m	8. Next steps	How to go further from here? What other types of analyses can be done with RNA-seq data?
Duration: 12h 00m	Finish

The actual schedule may vary slightly depending on the topics and exercises chosen by the instructor.

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。