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データ解析はプロにお任せ下さい 生物統計解析/バイオインフォマティクス解析受託サービス(RayBiotech社)

掲載日情報:2025/04/30 現在Webページ番号:71846

ゲノムデータやプロテオミクスデータに対する生物統計解析およびバイオインフォマティクス解析の受託サービスです。
試料間の差異の評価は、適切なデータ解析が重要です。RayBiotech社には適切なデータ解析を行うための高度なスキルと高い専門知識を持った専門スタッフが多数在籍しています。


サービス概要

下記ボタンよりサービス情報をご覧いただけます。

データクリーンアップ(Data Clean-Up)

データクリーンアップは、生物統計学解析およびバイオインフォマティクス解析の基礎となるため、すべてのアレイデータに、クリーンアップサービスをお勧めします。
データクリーンアップ解析の報告書例はこちらからご覧いただけます。

■ 最終報告書

  • 実施した解析ステップの詳細な説明(PDF形式)
  • データのフィルタリング
  • 正規化
  • 変換
  • 異常値を抽出した後のタンパク質発現データ(Microsoft Excel形式)

発現差異解析(Differential Expression Analysis)

発現差異解析は、異なるグループや試料間で統計的に有意なタンパク質を同定します。この解析は、バイオマーカー探索/バリデーションやプロファイリングに有用です。
発現差異解析の報告書例はこちらからご覧いただけます。

■ 統計解析方法

下記項目をクリックすると学術的な情報をご覧いただけます。

■ 最終報告書

  • 実施した解析ステップの詳細な説明(PDF形式)
  • 比較検定
  • p値
  • ボルケーノマップ
  • ジッターまたはスワームプロット

■ アプリケーション例

  • 副作用発現の可能性
  • 薬物分子メカニズムの探求
  • バイオプロセスにおける残留物の同定
  • バイオシミラーの評価

クラスター解析(Cluster Analysis)

クラスター解析は、グループ間において類似した発現プロファイルと異なる発現プロファイルを持つマーカーのグループを特定します。この解析は、プロファイリングや試料の層別化に有用です。
クラスター解析の報告書例はこちらからご覧いただけます。

■ 最終報告書

下記項目をクリックすると学術的な情報をご覧いただけます。

パスウェイ解析(Pathway Analysis)

パスウェイ解析は特定のタンパク質機能、生物学的パスウェイ、物理的相互作用を同定します。
パスウェイ解析の報告書例はこちらからご覧いただけます。

■ 使用データベース

  • GO(Gene Ontology)
  • KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)
  • STRING

■ 最終報告書

  • 実施した解析ステップの詳細な説明(PDF形式)
  • パスウェイエンリッチメント(詳細は右参照)
  • タンパク質相互作用マッピング(詳細は右参照)

■ パスウェイエンリッチメント

  • エンリッチされたパスウェイとFDR値のリスト
  • タンパク質のリスト、既知の機能とプロセス、濃縮度に関するp値
  • 生物学的経路
  • 分子機能
  • 生物学的プロセス

■ タンパク質相互作用マッピング

解析例をご参照下さい。

バイオマーカー探索(Biomarker Selection)

バイオマーカー探索はさまざまな分析モデルを使用し、コントロール試料とテスト試料で有意差があるバイオマーカーサブセットを同定します。
バイオマーカー探索の報告書例はこちらからご覧いただけます。

■ 解析方法

下記項目をクリックすると学術的な情報をご覧いただけます。

■ 最終報告書

下記項目をクリックすると学術的な情報をご覧いただけます。

  • 実施した解析ステップの詳細な説明(PDF形式)
  • データのサブセットを使った予測モデリング
  • ROC解析(ROC曲線)

実験デザイン(Experimental Design)

統計学的に有益かつ信頼性のあるデータ取得につなげるために、お客様と協力して実験デザインを行います。

■ 実験デザインの提案項目

  • レプリケーション
  • ランダム化
  • ブロック
  • サンプルサイズ
  • バイオマーカーの推定有病率
  • 感度と特異性

■ サービス内容

  • 技術専門家との1対1のコンサルティング
  • 実験計画の詳細報告書
  • 統計学的に有益かつ信頼あるデータ取得につながる実験デザイン

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トータルサービス

本受託サービスと下記サービスを併用することで、測定からデータ解析までのトータルサービスも行えます。


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解析例

画像をクリックすると拡大します。

データクリーンアップ(Data Clean-Up)

主成分分析(PCA)による異常検知の例

図:主成分分析(PCA)による異常値の検出


発現差異解析(Differential Expression Analysis)

バイオマーカー候補の試料群を比較した発現差異解析

左図:バイオマーカー候補の試料群を比較したジッタープロット
右上図:バイオマーカーのクロスバリデーション(精度とκ係数)
右下図:試料群を比較したボルケーノマップ


クラスター解析(Cluster Analysis)

8試料の階層クラスターのヒートマップ

上図:8試料の階層クラスターのヒートマップ。赤は発現量の増加、青は発現量の減少を表す。
下図:6試料のPC1値とPC2値をプロットした主成分分析(PCA)。Treatment#2群は、Treatment#1群とは異なり互いにクラスター化している。Treatment#1群はクラスター化していない。

パスウェイ解析(Pathway Analysis)

KGGEパスウェイとタンパク質相互作用マップ

KGGEパスウェイとタンパク質相互作用マップ
上図:発現量の異なるバイオマーカーの過剰発現解析(FDR<0.05)
下図:タンパク質をノード、相互作用をエッジとして表したタンパク質相互作用マップ


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ご注文方法/価格

詳細は、下記の当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。


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FAQ

Q1. 提出するデータのフォーマットに決まりはありますか?

A1. 実施する解析によりますので、当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。

・RayBiotech社のアレイ製品データを用いて本サービスを利用する場合は、アレイ解析専用ソフトウェア(無償)で解析する必要があります。ソフトウェアをご希望の方は、アレイ製品の商品コードを確認の上、テクニカルサポート(試薬担当)までお問い合わせ下さい。

・アレイ解析専用ソフトウェアは、スライド内のデータを正規化しますが、スライド間の正規化は行いません。アレイデータの正規化の詳しい説明は、メーカーウェブサイトの"How do I normalize my array data?"の箇所をご覧下さい。

・アレイ解析のサービスの一環として、RayBiotech社のアレイ製品の正しいデータフォーマットを提供することができます(別途料金がかかります)。

Q2. 解析レポートはどのようなものですか?

A2. 以下のサービス名をクリックすると、解析レポート(報告書)の一例が表示されます。

データクリーンアップ(Data Clean-Up)
発現差異解析(Differential Expression Analysis)
クラスター解析(Cluster Analysis)
パスウェイ解析(Pathway Analysis)
バイオマーカー探索(Biomarker Selection)

Q3. なぜすべてのデータに対し「データクリーンアップ(Data Clean-Up)」をする必要があるのですか?

A3. データクリーンアップが重要な理由はいくつかあります。第1の理由は、他のサービスに必要なデータ形式に変換させることができるからです。言い換えれば、データクリーンアップを実施しなければ、他のサービスは行うことができません。第2の理由は、タンパク質アレイではアレイ内およびアレイ間のばらつきがあることが一般的なため、データの正規化と変換が技術的再現性を向上させるからです。異常値データは結果を歪める可能性があります。データクリーンアップを使用しない場合、試料・グループ間の潜在的な差異が識別されない可能性が高くなることや検出された差異が信頼できない(すなわち偽陽性となる)可能性があります。

Q4. バイオマーカーはどのように同定しますか?

A4. RayBiotech社では差次的発現解析、パスウェイ解析、分子機能解析、生物学的プロセス、タンパク質間相互作用の発現差異、および予測モデリングの特徴を選択し、バイオマーカーを同定します。

Q5. RayBiotech社のサービスにない、図表の作成や分析ツールの使用はできますか?また、費用はどのくらいかかりますか?

A5. 状況によりますので、当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。

Q6. 納期はどのくらいかかりますか?

A6. 当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。

Q7. 他社のアレイ製品を使用したデータの解析はできますか?

A7. 可能です。タンパク質の記号または遺伝子の記号は行、試料は列に記載した.csvまたはExcel形式で作成して下さい。解析の価格については当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。

Q8. DNAデータの生物統計学的解析やバイオインフォマティック解析は可能ですか?また、費用はどのくらいかかりますか?

A8. DNAデータの解析は可能ですが、費用はいくつかの要因に左右されますので詳しくは、当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。解析を依頼する場合は試料数、データの質、データサイズ、データの種類(どのように解析されたかなど)、ピークの同一性、ピークの注釈、試料の比較など、どのような情報が必要なのかを正確にお知らせいただく必要があります。

Q9. 多数試料の解析を依頼した場合、割引はありますか?

A9. 解析する試料数にもよりますが、多くの場合可能です。詳しくは当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。

Q10. なぜ最低料金が必要なのですか?

A10. 解析のセットアップに必要な時間は、多大な労力を要する工程の1つです。従って、解析のセットアップに必要な労力をカバーするために、最低限の料金が必要です。

Q11. Excel形式のデータを入手できますか?

A11. はい、可能です。Excel形式のレポートが提供されない場合は、当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。

Q12. バイオマーカー探索(Biomarker Selection)と発現差異解析(Differential Expression Analysis)、クラスター解析(Cluster Analysis)、パスウェイ解析(Pathway Analysis)の違いは何ですか?

A12. 発現差異解析、クラスター解析、パスウェイ解析は、バイオマーカーと疾患の統計的または生物学的な関係を評価することに有用です。バイオマーカー探索は、疾患の状態を分類または予測するバイオマーカーの組み合わせを評価することに有用です。

Q13. サービスごとの最低限必要な試料数はありますか?

A13.
・データクリーンアップ(Data Clean-Up):1試料
・発現差異解析(Differential Expression Analysis):3試料/グループ
・クラスター解析(Cluster Analysis):1試料/グループ
・パスウェイ解析(Pathway Analysis):1試料/グループ
・バイオマーカー探索(Biomarker Selection):10試料/グループ

バイオマーカー探索を実施する場合、正常試料とがん試料を比較するには、各群10試料つまり20試料が必要です。
発現差異解析やバイオマーカー探索は、試料数が少ない場合、正確なモデリングができません。試料数に関して、ご不明な点は当社受託・特注品担当までお問い合わせ下さい。


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