バイオインフォマティクス実践ラボ

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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

＼2025年公開記事を振り返り／
バイオインフォマティクス解析における「R」と「Python」の選択指針を解説。解析を始める際にどちらの言語を用いるべきか、現役のエンジニアが比較します。
https://t.co/Vw06TgreUO

#R言語 #Python #データ解析 #技術ブログ

R言語にはBioconductor、PythonにはBiocondaといった強力なライブラリ管理システムが存在し、可視化ツールにもそれぞれ特徴があります。本記事では、研究目的やデータ特性に応じた適切な言語選択の基準を詳説しています。

[山口昌雄｜NGS×AIを実務目線で毎日｜アメリエフ代表 @chemi384]

シングルセル解析には、実は弱点が。細胞をばらすと「組織のどこにいたか」を失ってしまう。

その位置を保ったまま遺伝子を読むのが空間トランスクリプトーム。全体像を一枚の地図にしたもの。

▼この記事でわかること
・シングルセルとの違い（位置情報の有無）
・2つの流派（シーケンス系／イメージング系）と解像度のトレードオフ
・前処理〜空間ドメイン〜細胞間相互作用までの流れ

#バイオインフォマティクス #空間トランスクリプトーム #SpatialTranscriptomics #研究者

空間トランスクリプトーム解析を始めるための完全ロードマップ｜山口昌雄｜NGS×AIを専門家目線で発信｜アメリエフ代表 @chemi384 https://t.co/NKoun5Kwyv

[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

統計解析やグラフ作成に強みを持つRと、機械学習や大規模データ処理に優れるPython。それぞれのパッケージエコシステムの特徴を踏まえ、適切な言語選択の基準を提示します。
https://t.co/jJTo2dO8cg

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＼直近公開のPython実践記事を紹介！⚖️／
バイオインフォマティクス解析における「R」と「Python」の選択指針。研究目的やデータ特性に応じ、どちらの言語を用いるべきか比較解説します。
#Python #R言語 #プログラミング #データ解析 #技術ブログ
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[アメリエフ株式会社広報 @AmelieffPR]

／
　【7/16（木）16:00～】
　空間的遺伝子発現解析
　勉強会開催
＼

空間的遺伝子発現解析結果を受領後に
データ解析をすすめるためのポイントを解説！

#空間的遺伝子発現解析 #初学者向け #バイオインフォマティクス勉強会 #無料セミナー

[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

ブラウザ上で直感的に操作できる次世代ノート型ツール、JupyterLabの基本機能と活用例を紹介。データの前処理から可視化まで、試行錯誤を伴う研究開発プロセスを強力にサポートします。
https://t.co/fMNCq0JGjN

[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

＼直近公開のPython実践記事を紹介！📓／
Pythonの統合開発環境「JupyterLab」の導入ガイド。コード実行と可視化、作業メモを一元化し、解析の再現性を高めます。
#Python #JupyterLab #作業効率化 #バイオインフォ #技術ブログ
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CELLxGENE Census APIを活用することで、大規模なシングルセルRNA-seqデータから目的の組織や細胞型の情報を素早く抽出し、解析・可視化する実践的なチュートリアルを提供します。
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＼直近公開のPython実践記事を紹介！🔬／
ヒト細胞アトラス「Tabula Sapiens」の膨大なデータを効率的に解析。Pythonを用いた特定遺伝子の発現可視化手順を解説します。
#シングルセル解析 #scRNAseq #Python #バイオインフォ #技術ブログ
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糖尿病患者のデータセットを題材に、データの確認からモデルの学習、精度の評価に至るまで、機械学習ワークフローの基礎を分かりやすく紹介。医療データサイエンスの第一歩としてご活用ください。

https://t.co/2XcTjL2w0q

[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

＼直近公開のPython実践記事を紹介！🤖／
臨床データセットを活用した回帰分析の入門記事。疾患の進行を予測する機械学習の一連の流れをPython（scikit-learn）で解説します。
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#機械学習 #Python #回帰分析 #データサイエンス #技術ブログ

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「Cell Ranger」を用いた一次���ータ解析の仕組みに加え、Seuratを用いたクオリティコントロール（QC）を詳述。総遺伝子数やミトコンドリアRNAの割合などの指標に基づく、信頼性の高い結果を得るためのデータ前処理の実践的アプローチを紹介します。
https://t.co/QfcDELvfbo

[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

BI実践ラボ｜アメリエフ技術ブログに新規記事を投稿しました。

シングルセルRNA-seqデータ処理：CellRangerを用いた品質管理とフィルタリング【BI入門⑪】

シーケンスデータからの発現マトリックス作成と、Rパッケージ「Seurat」を用いた厳密なデータ前処理手法を解説します。
#シングルセル解析 #Seurat #CellRanger #クオリティコントロール #技術ブログ
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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

CSV等のデータ読み込み、条件に基づくフィルタリング、基本統計量の取得など、Pandasを用いたデータ解析の基礎を解説。Excelでは扱いにくい大容量データの処理効率を飛躍的に高めます。

https://t.co/2onjd2rYm4

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＼連載記事紹介【BI入門：Pandas活用】🐼／
PythonのPandasライブラリを用いた表形式データの効率的な操作術。大規模な解析結果のハンドリングに不可欠な技術です。
#Python #Pandas #データ処理 #バイオインフォ #技術ブログ
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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

環境構築に加え、BioPythonライブラリを導入し、FASTA形式の塩基配列データを読み込む基本的な操作方法を実例とともに紹介。プログラミング初心者の研究者に向けた入門ガイドです。

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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

＼連載記事紹介【BI入門：Python環境構築】🐍／
Windows環境におけるPythonとJupyter Notebookのセットアップ手順を解説。データ解析の基礎環境を構築します。
#Python #Jupyter #環境構築 #バイオインフォ #技術ブログ
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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

取得した発現データから群間比較を行い、有意に変動した遺伝子群を同定。さらにそれらがどのような生���学的機能やパスウェイに関与しているかを解き明かすための実践的アプローチを提示します。

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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

＼���載記事紹介【BI入門：RNA-seq解析④】💡／
RNA-seq応用解析の要。発現変動遺伝子（DEG）の同定手法と、GO・Reactome Pathwayを用いたエンリッチメント解析を解説します。
#RNAseq #DEG解析 #エンリッチメント解析 #バイオインフォ #技術ブログ
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[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

マッピングされたリードからの発現定量、サンプルの正規化手法、そして主成分分析（PCA）や階層的クラスタリングによる高次元データの特徴把握まで、��核となる解析ステップを紹介します。

https://t.co/p4htQKejTR

[バイオインフォマティクス実践ラボ @BioinfoLab]

＼連載記事紹介【BI入門：RNA-seq解析③】📊／
RNA-seqデータ��ら生物学的な知見を引き出すための、遺伝子発現定量と主要なデータ可視化手法を解説します。
#RNAseq #発現定量 #データ可視化 #バイオインフォ #技術ブログ
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