• データQC

  データQC

  ATAC-Seqのライブラリ調製ではTn5トランスポゼースを用いてシーケンスアダプターをオープンクロマチンに挿入しているため、Tn5の挿入の頻度によってフラグメントのサイズが変化します。通常のデータQ Cに加え、ATAC-Seq特異的なフラグメントサイズ分布を計算し、Tn5によるタグメンテーションが核ヌクレオソームに対して適切に行われたかどうかを確認します。

• トリミング

  トリミング

  弊社規定の設定値に基づいて、シーケンスリードのトリミングを行います。データQCの結果を踏まえてクオリティの低いリードの末端やアダプター配列、ショートリードなどを除去することで、データのクオリティの向上を図ります。

• マッピング

  マッピング

  トリミングしたシーケンスリードをリファレンスゲノムにマッピングします。リファレンスゲノムにマッピングされたリードのマップ率などを確認することができます。また、細胞種や実験条件とは無関係に配列の特異性でリードがマッピングされやすい領域をブラックリストと呼び、経験的に解析から除去し、マッピングファイルとインデックスを作成します。

• ピークコール

  ピークコール

  ピークコールでは各サンプルにおいてシグナルピークの検出を行い、ピーク数・ピークに寄与するリード数とその割合を算出します。また、各サンプルでピークと認識された領域全てに対して和集合ピーク領域を作成し、比較解析の対象領域とします。

• リードカウント及び正規化後シグナル値の算出

  リードカウント及び正規化後シグナル値の算出

  ピークコールで作成した和集合ピーク領域に対してマッピングされるrawリード数を算出します。得られたカウントマトリックスを、CPM/QN/TMMの３つの方法で正規化後、シグナル値を算出します。CPMは各ピークにマッピングされるリード数を全リードで割り100万かける方法で、NGS解析のリード数を規格化する方法のうち一般的な手法とされています。

  
• ピーク領域への近傍遺伝子のアノテーション

  ピーク領域への近傍遺伝子のアノテーション

  検出したピーク領域についてピーク近傍の遺伝子名を付与します。

  
• 階層的クラスタリング

  階層的クラスタリング

  各ピーク領域において全サンプルのRawカウント値/CPM/QN/TMMの値でそれぞれ平均値を算出し、各値の平均値の上位50,000箇所を選抜後します。それら領域のカウント値に基づき、サンプルの階層的クラスタリング解析を実施します。

  
• PCA

  PCA

  各ピーク領域において全サンプルのRawカウント値/CPM/QN/TMMの値でそれぞれ平均値を算出し、各値の平均値の上位50,000箇所を選抜後します。それら領域のカウント値に基づき、サンプルのPCA解析を実施します。

  
• 相関評価

  相関評価

  各ピーク領域において全サンプルのRawカウント値/CPM/QN/TMMの値でそれぞれ平均値を算出し、各値の平均値の上位50,000箇所を選抜後します。それら領域のカウント値に基づき、サンプルの相関評価を実施します。

  
• ヒートマップ

  ヒートマップ

  各ピーク領域において全サンプルのRawカウント値/CPM/QN/TMMの値でそれぞれ平均値を算出し、各値の平均値の上位50,000箇所を選抜後します。それら領域のカウント値に基づき、サンプルのヒートマップの解析を実施します。

  
• アグリゲーションプロット、シグナルヒートマップ

  アグリゲーションプロット、シグナルヒートマップ

  領域セットに含まれる個々の領域を一定の大きさに揃え、領域とその前後の領域について領域セットの平均を計算してプロットします。ピーク内とその外側のシグナルの強さを可視化し、シグナルの特異性、バックグラウンドの高さなどを確認することができます。更に各領域とその前後3kbの範囲にマッピングされたリード数でヒートマップを描写し、ピーク領域全体を俯瞰することができます。

  

オプション解析メニュー

• 変動ピーク領域の検出

  変動ピーク領域の検出

  2群以上において共通する、もしくは群特異的なピークの絞り込みを行い、ピークのリード数の量比を算出します。解析結果には、領域リストおよび各領域の近傍遺伝子リストが含まれます。

  
• 結合モチーフ解析

  結合モチーフ解析

  各群および2群比較解析により絞り込まれた領域において、転写因子の結合モチーフを探索します。解析結果には、各領域において特異的に濃縮された転写因子結合モチーフのリストが作成されます。

  
• 変動ピーク領域近傍遺伝子のGO解析

  変動ピーク領域近傍遺伝子のGO解析

  絞り込んだピークに近傍遺伝子を付与し、GO解析を行うことでピークが寄与する遺伝子機能の変化を予測します。

  

• その他、下記のような3群間以上での比較解析も対応可能でございます。
  お気軽にお問合せください。

  ・k-meansクラスタリング解析

  ・ベイズ推定を用いた多群比較解析

  ・時系列変動ピークの検出

• 参考文献を基にした解析

  参考文献を基にした解析

  お手持ちの参考文献で実施されている解析方法を調査・再現し、取得されたシーケンスリードの解析に適用します。

• 標準サービスメニューに複数回の閾値変更を加えた解析

  標準サービスメニューに複数回の閾値変更を加えた解析

  弊社規定値で解析を実施後に、複数回閾値を変更して再解析を実施します。データの傾向を加味してパラメーターを調整することで、より系の特性に応じた結果を得ることが可能です。

• 他アプリケーションデータとのマルチオミクス解析

  他アプリケーションデータとのマルチオミクス解析

  RNA-seqやChIP-seq等の他のアプリケーションで得られたデータとの統合解析が可能です。

• 公共データとの統合解析

  公共データとの統合解析

  公共データベースに公開されているデータや既にご自身で取得されているデータと、新たに取得されたデータを統合して解析することができます。

• 論文用図版作成など

  論文用図版作成など

  弊社にて実施した解析について、論文用に図を新たに作成します。必要に応じて他サービスメニューと併用し再解析も実施することができます。