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
* 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
* 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
* 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
* 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
* 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?
* 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
----------------------------------------------------------------
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】
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】
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】
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】
|