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東大式　生命データサイエンス即戦力講座

ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトームからシングルセルまで、大規模データ解析で論文を書くためのR＆Pythonツールボックス

DSTEP教材作成委員会／編

2021年11月29日発行
AB判
344ページ
付録：サンプルデータ，スクリプト，講義動画
ISBN 978-4-7581-2117-0

5,940円（本体5,400円＋税）
在庫：あり

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大学院の教育現場発！NGSデータ解析に必須なプログラミング言語の基礎知識と豊富な解析実例を1冊にまとめました．データサイエンス時代を迎えた生命科学・医学で使える，DRY解析技術という武器をあなたの手に

第一部　生命データサイエンスの基礎体力づくり

第1章　Unix系環境の準備【中谷明弘】

1　環境構築のための計算機の準備

2　プラットフォームごとの環境の準備

1　Microsoft Windows 11または10

2　Apple macOS

3　Linux

［Column］次世代バイオビッグデータ時代に向けての人材育成【鈴木　穣】

第2章　データ解析に向けたUnix系環境の使い方【中谷明弘】

1　コマンドラインシェル（コマンドインタプリタ）

1　Bash（Bourne-again shell）

2　Unixのコマンド

3　ファイルとディレクトリ

4　スーパーユーザ（特権ユーザ）の管理権限

5　環境変数

6　リダイレクトとパイプ

2　パッケージマネージャ

1　APT（Ubuntuの場合）

2　MacPortsとHomebrew（macOSの場合）

3　テキストエディタ

1　vi

2　Emacs

4　Python処理系の準備

1　Anacondaのインストール

第3章　Pythonによるデータ解析の基礎【中谷明弘】

1　Pythonの起動と実行

1　対話型インタプリタを介した実行

2　スクリプトファイルとして実行

2　Pythonの基礎

1　データと変数

2　データ構造

3　文字列のパターンマッチング

4　制御構造

5　関数

6　ファイルの入出力

7　ソースコードの分割

8　起動時のコマンドライン引数

第4章　Pythonによるデータ解析の実践【中谷明弘】

1　実践：matplotlibによるグラフの描画

2　実践：VCF形式ファイル内の変異の集計

第5章　R言語によるデータ解析の基礎と実践①【鹿島幸恵，関　真秀，鈴木絢子】

1　解析環境とRのインストール

2　パッケージのインストール

3　Rの基礎

1　起動と終了

2　基本操作

3　テーブル入力・出力

4　オブジェクトの保存・読み込み

5　Rスクリプトの実行

4　実践：遺伝子発現量の散布図を描画する

5　実践：特定の遺伝子における発現量の箱ひげ図を描画する

6　実践：発現レベルが>5 RPKMである遺伝子数を棒グラフで可視化する

第6章　R言語によるデータ解析の実践②【鹿島幸恵，関　真秀，鈴木絢子】

1　実践：DEG解析

2　実践：階層的クラスタリング・ヒートマップ描画

3　実践：エンリッチメント解析

4　応用編：Rを用いたがんゲノムアトラス（TCGA）データの抽出

第7章　スパコン利用のためのはじめの一歩【鹿島幸恵，関　真秀，鈴木絢子】

1　大規模計算機での解析

1　SSH接続

2　ファイルのやり取り

3　ジョブ管理システムとディスククォータ

2　国内におけるスパコンについて

1　バイオデータ解析向けのスーパーコンピュータ

［Column］ヒトゲノム倫理とスパコン【鈴木　穣】

第二部　生命データサイエンスの実践

第1章　オミクス解析の準備【鹿島幸恵，関　真秀，鈴木絢子】

1　オミクス解析外観

2　オミクスシークエンス解析

3　解析環境について

4　主要なデータフォーマット

5　リファレンスゲノムについて

6　各種リソース・データベースについて

［Column］ゲノム指針の改定【鈴木　穣】

第2章　ゲノム解析【鹿島幸恵，関　真秀，鈴木絢子】

1　実践：ゲノムシークエンスデータからの点変異の検出

2　その他のゲノム解析手法・ツールについて

［Column］ゲノム配列を取り巻く国際情勢【鈴木　穣】

第3章　トランスクリプトーム解析【鹿島幸恵，関真秀，鈴木絢子】

1　実践：RNA-seqデータからの発現量算出とヒートマップ描画

［Column］配列解析によるオミクス解析の未来【鈴木　穣】

第4章　エピゲノム解析【鹿島幸恵，関真秀，鈴木絢子】

1　実践：ChIP-seqデータからのヒストン修飾のパターン解析

2　その他のエピゲノム解析手法

第5章　シングルセル解析①【鹿島幸恵，関真秀，鈴木絢子】

1　実践：scRNA-seqデータの一次解析

2　実践：scATAC-seqデータの一次解析

［Column］計測技術の進展とデータ量【鈴木　穣】

第6章　シングルセル解析②【鹿島幸恵，関真秀，鈴木絢子】

1　実践：scRNA-seqデータからのクラスタリングと細胞種同定

2　実践：scATAC-seqデータからのクラスタリングとcoverageプロットの作成

3　実践：scRNA-seqとscATAC-seqのデータ統合

第7章　ロングリード解析【鹿島幸恵，関真秀，鈴木絢子】

1　実践：全長cDNA-seqデータからの発現量算出と短鎖RNA-seqデータとの比較

2　実践：長鎖ゲノムシークエンスデータからの構造変異の検出

3　実践：長鎖ゲノムシークエンスデータからのメチル化領域の同定

4　その他ロングリードシークエンス技術の応用

索引

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【本書名】東大式　生命データサイエンス即戦力講座〜ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトームからシングルセルまで、大規模データ解析で論文を書くためのR＆Pythonツールボックス
【出版社名】羊土社

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		第2地帯（ヨーロッパ）	+1500円
		第3地帯（アフリカ、南米）	+1970円
	EMS便送料	第1地帯（アジア、グアム、ミッドウェイ等）	+1820円
		第2地帯（オセアニア、中近東、北米、中米）	+2540円
		第2地帯（ヨーロッパ）	+2800円
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第一部 生命データサイエンスの基礎体力づくり

第1章 Unix系環境の準備【中谷明弘】

1 環境構築のための計算機の準備

2 プラットフォームごとの環境の準備

1 Microsoft Windows 11または10

2 Apple macOS

3 Linux

［Column］次世代バイオビッグデータ時代に向けての人材育成【鈴木 穣】

第2章 データ解析に向けたUnix系環境の使い方【中谷明弘】

1 コマンドラインシェル（コマンドインタプリタ）

1 Bash（Bourne-again shell）

2 Unixのコマンド

3 ファイルとディレクトリ

4 スーパーユーザ（特権ユーザ）の管理権限

5 環境変数

6 リダイレクトとパイプ

2 パッケージマネージャ

1 APT（Ubuntuの場合）

2 MacPortsとHomebrew（macOSの場合）

3 テキストエディタ

1 vi

2 Emacs

4 Python処理系の準備

1 Anacondaのインストール

第3章 Pythonによるデータ解析の基礎【中谷明弘】

1 Pythonの起動と実行

1 対話型インタプリタを介した実行

2 スクリプトファイルとして実行

2 Pythonの基礎

1 データと変数

2 データ構造

3 文字列のパターンマッチング

4 制御構造

5 関数

6 ファイルの入出力

7 ソースコードの分割

8 起動時のコマンドライン引数

第4章 Pythonによるデータ解析の実践【中谷明弘】

1 実践：matplotlibによるグラフの描画

2 実践：VCF形式ファイル内の変異の集計

第5章 R言語によるデータ解析の基礎と実践①【鹿島幸恵，関 真秀，鈴木絢子】

1 解析環境とRのインストール

2 パッケージのインストール

3 Rの基礎

1 起動と終了

2 基本操作

3 テーブル入力・出力

4 オブジェクトの保存・読み込み

5 Rスクリプトの実行

4 実践：遺伝子発現量の散布図を描画する

5 実践：特定の遺伝子における発現量の箱ひげ図を描画する

6 実践：発現レベルが>5 RPKMである遺伝子数を棒グラフで可視化する

第6章 R言語によるデータ解析の実践②【鹿島幸恵，関 真秀，鈴木絢子】

1 実践：DEG解析

2 実践：階層的クラスタリング・ヒートマップ描画

3 実践：エンリッチメント解析

4 応用編：Rを用いたがんゲノムアトラス（TCGA）データの抽出

第7章 スパコン利用のためのはじめの一歩【鹿島幸恵，関 真秀，鈴木絢子】

1 大規模計算機での解析

1 SSH接続

2 ファイルのやり取り

3 ジョブ管理システムとディスククォータ

2 国内におけるスパコンについて

1 バイオデータ解析向けのスーパーコンピュータ

［Column］ヒトゲノム倫理とスパコン【鈴木 穣】

第二部 生命データサイエンスの実践

第1章 オミクス解析の準備【鹿島幸恵，関 真秀，鈴木絢子】

1 オミクス解析外観

2 オミクスシークエンス解析

3 解析環境について

4 主要なデータフォーマット

5 リファレンスゲノムについて

6 各種リソース・データベースについて

［Column］ゲノム指針の改定【鈴木 穣】

第2章 ゲノム解析【鹿島幸恵，関 真秀，鈴木絢子】

1 実践：ゲノムシークエンスデータからの点変異の検出

2 その他のゲノム解析手法・ツールについて