生命情報解析を
もっと身近に

  • Webブラウザ型のデータ可視化
  • 総合解析ソリューション
RIAS
PROBLEM

［ 研究現場にこんな課題はありませんか？ ］

統計処理用の環境構築・保持が面倒！
Figure作成に膨大な時間を費やしている…

RIASなら出来ること

Linux, R, Pythonの
知識は一切不要

配色や各種パラメータも
簡便に変更可能

直感的な操作で
データを解析・可視化

ABOUT

RIASを構成する4つのツール

FEATURE

Visualization
  • ゲノム研究における定番のFigureを簡便に作製
  • Figureの配色やパラメータ設定を自由にカスタマイズ
  • 業界標準のR言語を用いた統計処理

3Dも含めた多彩な描画機能

描画機能イメージ1 描画機能イメージ2 描画機能イメージ3
Percept動画

Visualization 機能

  1. Violin Plot
    データの各列についてヴァイオリンプロットを作成します。
  2. Box Plot
    データの各列について箱ひげ図を作成します。
  3. Heatmap
    データのヒートマップを作成し、発現変化の重要なパターンを予測します。
  4. Venn Diagram
    2つの遺伝子名リストに基づきベン図を描画します。
  5. 2D PCA Scatter Plot
    データを主成分分析にかけて、2次元のプロットを描画します。
  6. 3D PCA Scatter Plot
    データを主成分分析にかけて、3次元のプロットを描画します。
  7. Hierarchical Clusterling
    データのサンプルについて樹上図を描き、発現パターンの類似性を評価します。
  8. Linear Regression
    2次元の線形回帰を行い、回帰直線を描画します。
  9. PCA Clustering
    主成分分析に基づき次元圧縮されマッピングされたサンプルに対してk-means法を用いてクラス分けを行い描画します。
  10. Rotatable Scatter Plot
    データを主成分分析にかけて、回転可能な3次元プロットを描きます。
  11. Correlation Matrix
    全サンプル間での相関と散布図を1つの図にまとめて評価します。
  12. Volcano Plot
    発現変動と有意性の関連性を示す散布図を表示する。
  13. Ma Plot
    発現変動と有意性の関連性を示す散布図を表示する。
  14. Chord diagram
    与えられた距離行列に基づきコードプロットを描画します。

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Peak Explorer
  • 種々のエピゲノムデータの統合解析、機能解析に
  • エピゲノム機能領域の比較・分類・生物学的解釈に
integral動画

Peak Explorer 機能

  1. adjustPeakWidth
    ピークデータの全ピークを中心から指定の幅に変更します。
  2. computePeakDistTSS
    ピークデータを転写開始点周辺の位置ごとに集計します。
  3. assignProximalGenes
    ピークデータに近傍遺伝子を割り当てます。
  4. mergePeakSetsDouble
    2つのピークデータの重複を評価し、重ね合わせたピークデータを作成します。
  5. computePeakDistGenomeWide
    ゲノムワイドにピークデータを領域区分ごとに集計します
  6. comparePeakSetsTriple
    3つのピークデータの重複を評価し、重複パターンごとにピークデータを作成します。
  7. comparePeakSetsDouble
    2つのピークデータの重複を評価し、重複パターンごとにピークデータを作成します。
  8. convertBedToFasta
    ピークデータ（bedファイルを）を配列データ（FASTA）データに変換します。

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Macon
  • 得られたDNAメチル化プローブを簡便にフィルタリング
  • メチル化／非メチル化領域を効率的に同定

Macon（Methylation Array Computing Navigation）は国立研究開発法人 国立がん研究センター 分子診断・個別化医療開発グループ エピゲノム解析分野 牛島研究室より、当社に運用が移管されたDNAメチル化アレイデータ解析システムです。今後、MACONの機能拡張を進めていきます。

maconイメージ

VOICE

  • アカデミアのお客様

    生命理工学部 教授

    Wetが中心の私の研究室では図版を作るために多くの時間を割いていました。Visualizationを使うことで手間が省け、解釈に集中できるようになり研究の効率が上がりました。

  • アカデミアのお客様

    薬学部 助教

    標的因子を絞るために複数のパラメーターで条件検討を行う必要があったが、Visualizationを使って自分でパラメーターを変更し、すぐに可視化できたことで、納得のいく結果が得られました。

  • アカデミアのお客様

    医学部 准教授

    機能解析における簡単なパラメーター調整のために、共同研究先とたくさんのやりとりが発生していた。Function Predictionを用いて簡単な解析は実施できるようになったので、無駄が減った。

FAQ

どうすればシステムを利用できますか？
                           

現在は一部のお客様に提供させて頂いておりますが、ご利用希望の方に関しましてはアカウントを発行いたしますので、下記の問い合わせフォームよりお問い合わせください。（※Machine Learningモジュールは開発中です）

日本語で使えますか？

Google Chromeブラウザを利用いただければ日本語化が可能です。詳しくはユーザーマニュアルをご参照ください。

インプットデータの形式はどのようなものですか？

各モジュールによりインプットデータの形式が異なります。詳しくはユーザーマニュアルをご参照ください。

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