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オミックスデータ解析 多層オミックスデータ

多階層のオミックスデータを相互に参照しながら解析することにより、生物学的な挙動のより深い理解に役立てることが期待できます。

コピー数・変異・メチル化・発現量を組み合わせたloss of function解析

両アレルの機能失活によりがん化が進むことがあります。機能失活には幾つかの原因が考えられ、これらを組み合わせた解析が有効になると考えられます。

多層オミックスデータを組み合わせたパイプライン例

  • ゲノムコピー数をSNPsアレイデータから解析
  • ゲノム上の変異をwhole exome sequencingデータから解析
  • メチレーションチップデータからメチル化による転写制御推定
  • RNA-seqデータから新規exon境界を確認
図1

多層パスウェイ変動解析

マイクロアレイデータや代謝物データ等、複数の階層のオミックスデータがある場合、データを組み合わせて多層パスウェイ変動解析を実施します。多階層のオミックスデータで評価することで解析結果の信頼性の向上やメカニズムの推定等の考察の深化に貢献します。ここではmRNA発現量データと代謝物データを組み合わせたパスウェイ変動解析を紹介します。

mRNA発現量データと代謝物データを組み合わせたパスウェイ変動解析

MetaboAnalyst5.0*のJoint Pathway-Analysisを用いた解析例を紹介します。これはmRNA発現量データの対照群と処理群のfold-Change（FC）値と代謝物データのFC値を組み合わせてhypergeometric test等の検定をするものです。弊社では考察をより簡便に実施するために各パスウェイに関連した実験データの代謝物名や遺伝子名の一覧を作成します。

MetaboAnalyst5.0*のJoint Pathway-Analysisを用いた解析例：解析結果の集計例

図2