RNA-Seq

BasepairのRNA-Seq

fastqがあれば、Basepairを使うことで、RNA-Seqの解析を迅速に行うことができます。一気にデータQCやアライメントからDEGや視覚化まで完了します。

fastqをアップロードするだけでDEGまで一気に完了

BasepairのシングルセルRNA-Seqでは、fastq（.gz）をアップロードするだけです。解析を開始すると、必要なワークフローを実行し、データQC、トリミングからDEG（遺伝子発現差解析）まで自動的に一気に完了します。

ファイルフォーマットを気にしたり、パイプライン同士を繋げたりする必要はありません。

発現量カウントにはSTARとTophatを用意しており、選ぶことができます。また、DEG（遺伝子発現差解析）には、DESeq2を使用しており、2グループ間、あるいは3グループ間以上の比較も可能です。DESeq2を起動した際に、発現カウントがない場合は、自動的に発現カウントパイプラインが実行されます。

GSEA（エンリッチメント解析）も含まれており、グラフが生成されます。

パイプライン

すべてのパイプラインは、引用度の高い、査読済みのツールで構築されています。

DESeq2：2グループ間、3グループ間以上での遺伝子発現量の比較
STAR：QC、アライメント、発現量カウント
Tophat：QC、アライメント、発現量カウント
deFuse：融合遺伝子イベント
Trinity：de novoアセンブリー
Cufflinks：アセンブルと遺伝子発現量の比較
Cuffdiff：アイソフォームレベルでの発現量解析

すべてのパイプラインは、プラットフォーム内で確認できます。（ログインが必要です）

STAR

DESeq2

Tophat

遺伝子発現量の定量化

RNA-Seqで得られた発現量カウントはグラフと表で表示されます。発現量は、rawカウント、FPMK、TPMで表示され、CSVでのダウンロードが可能です。

遺伝子発現量の比較

RNA-Seqで得られた発現量の比較をする場合はDESeq2を用いて、発現量のlog2とp値で表現されたボルケーノプロットを作成することができます。発現量とp値はそれぞれゲージを動かすことで、絞り込みを行うことができます。発現量の表とも連動しており、目的の遺伝子のみを表示したり、ラベルを付与することができます。

ヒートマップが練度しており、絞り込みを行うと自動的にヒートマップも更新されます。

GSEA（エンリッチメント解析）

RNA-Seqで得られたデータを解釈する際によく行われるGSEA（エンリッチメント解析）も用意しています。DESeq2は実行れるとあわせて自動的に実行されます。GO（Gene Ontology）とPathwayの遺伝子セットを用いたGSEA（Gene Set Enrichment Analysis）も実装されています。それぞれにエンリッチメントプロット（Enrichment plot）が生成されます※。

※ 多量のファイルが生成されるため、zipでのダウンロードになります。