羊土社 
2008年4
月の書籍

 出版社  羊土社

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からだをまもる免疫のふしぎ

Excelを中心としたデータの標準化から有意差解析,クラスタリング, ネットワーク
解析法のすべて

●まえがき

●第1部 免疫のはなし

1.そもそも免疫とは

* 免疫は何をしているのでしょうか?

* 同じ病気をくりかえさないのは免疫のおかげ

* 免疫はからだのどこにあるのでしょうか?

* 免疫細胞にはいろいろあります

* 病原体をやっつける3つの方法

2.免疫のきほんてきしくみ

* どうやって病原体を見分けているのでしょうか?

* 病原体の種類はいくつあっても大丈夫

* 一度出会った病原体をおぼえている方法

3.免疫細胞がつくられる場所とはたらく場所

* 免疫細胞はどこでつくられるのでしょうか?

* 免疫細胞はどこではたらくのでしょうか?

* 免疫細胞はどのように行き先をみつけるのでしょうか?

* 免疫細胞はどのように助け合うのでしょうか?

* 免疫がはたらきすぎないようにするしくみ

* 自分や食べ物を攻撃しないためのしくみ

●第2部 病気のはなし

1.感染症とたたかう免疫

* 病原体のはなし

* 感染症にはどのようなものがあるのでしょうか?

* エイズってなんだろう?

* 鳥インフルエンザは防げるか

* ワクチンに限界はあるか

2.免疫が引きおこす自己免疫病

* 自己免疫病とはどういう病気でしょうか?

* 自己免疫病にはどんな病気があるでしょうか?

* 関節リウマチのしくみと治療

3.アレルギーも免疫反応

* アレルギーって何?

* こんな病気もアレルギー

* こうして喘息は進行する

* 花粉症は治せる?

4.免疫でがんを治せるか

* がんって何?

* がんに対してはたらく免疫

* 免疫療法でがんとたたかう

●あとがき

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マイクロアレイデータ統計解析プロトコール

Excelを中心としたデータの標準化から有意差解析,クラスタリング, ネットワーク
解析法のすべて

●序−本書を刊行するにあたって− 【藤渕 航】

●本書の活用の仕方【藤渕 航】

●第1章 遺伝子測定データの標準化

[基礎知識編]  プラットフォームの違いと標準化の意義【藤渕 航】

[基本解析編]  Excelによる簡単な標準化 ―アレイデータ処理の基本―

1 正規分布による標準化平均値と標準偏差の計算【藤渕 航】

2 一色法アレイの標準化測定値データの処理法【友田史緒里】

3 二色法アレイの標準化比データの処理法【秋山英雄】

[応用解析編]  より高度な標準化

1 Rを用いた標準化Affymetrix,Agilentなど【金  鈴,藤渕 航】

2 その他の大規模解析データの標準化次世代シークエンサー【秋山英雄】

●第2章 有意差解析

[基礎知識編]  有意差検定とマーカー遺伝子の意義【門田幸二】

[基本解析編]  Excelによる簡単な検定 ―パラメトリックとノンパラメトリック法―

1 二群からの有意差検定t検定,Mann-Whitney U検定など【門田幸二】

2 多群からの有意差検定ANOVA-F検定,KW検定など【門田幸二】

3 相関係数と回帰分析系列値との関連遺伝子を探す【茂櫛 薫】

[応用解析編]  より高度な解析 ―実用的な解析―

1 発現傾向解析(トレンド解析)【荻島創一,石渡龍輔,森岡勝樹】

2 機能グループ解析(GSEA)有意遺伝子群の生物学的意味【岡田吉史 】

3 判別分析(SVM)【荻島創一】

●第3章 クラスタリング

[基礎知識編]  クラスタリングの意義【坊農秀雅】

[基本解析編]  Clusterを用いた解析 ―クラスタリングの基本―

1 階層クラスタリング【Michiel Jan Laurens de Hoon,橋本健洋】

2 Java TreeViewによる表示木構造によるデータの表現【河野 信】

3 非階層型クラスタリングk平均法,自己組織化マップ【瀬々 潤】

[応用解析編]  より高度なクラスタリングと表示方法

1 バイクラスタリング法 遺伝子と実験の双方向クラスタリング【岡田吉史】

2 グラフによる類似関係の可視化最適木とyEdによる表示【谷口丈晃 】

●第4章 ネットワーク解析

[基礎知識編]  ネットワーク解析の意義【堀本勝久】

[基本解析編]  パスウェイデータによる解析 ―ネットワーク解析の基本―

1 パスウェイデータベースの基本操作【酒井紀子,山本智子,中村浩実,福田賢一郎】

2 パスウェイデータへのマッピングと可視化Cytoscapeの利用方法【大野圭一朗】

3 文献データとの照合MEDLINEデータを用いた整合性検索【山本泰智】

[応用解析編]  より高度な解析

1 偏相関係数によるネットワーク推定グラフィカル・ガウシアン・モデル法【油谷幸代】

2 S-systemモデルによるネットワーク推定【富永大介,岡本正宏】

3 ネットワークと実験値の適合度評価 ネットワークモチーフ分解法【齊藤 秀,堀本勝久】

●索引


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