ゲノム解析サービス
Genomediaでは、ヒトをはじめ、動物、植物、土壌微生物など幅広い領域において、様々なゲノム解析を行っております。
ニーズをお伺いして、最適なソリューション、解析手法をご提案させていただきます。

Genomediaで活用しているソフトウェアのノウハウは、GENOMEDIATOOLSとしてパッケージとして提供しています。GENOMEDIATOOLS)


ゲノム情報分析の事例

 Exome解析

 エクソーム解析はエクソン領域のみを濃縮して解析することにより、サンプルあたりのコストを低減し、変異や多型解析を行う手法です。病気に関連する遺伝子の詳細な解析などを可能にします。

 Exome解析のフロー
Exome解析のフロー
リード配列をBWAによってリファレンス配列にマップした後、SAMtoolsによってSNP/InDelをコールします。
コールされたSNP/InDelにANNOVARを用いてアノテーション付加します。


 Re-sequence解析

 ゲノム全体をリシークエンスすることで変異塩基の検出が可能です。また、ゲノム内の特定領域のターゲットリシークエンスにおいて、多サンプル解析することにより各種多型解析が可能です。SNP探索、CNV解析、染色体再編成(欠失、挿入、転座など)の解析も行えます。
さらに、未完成のコンティグ配列の補正や、未確定塩基を含む配列の精度を高めることが可能となります。


 De novo assemble

 非モデル生物のゲノム配列解読、トランスクリプトーム配列の解読には、参照配列を必要としないde novo アセンブルを行います。 アセンブルによってえられたドラフト配列は、ゲノム配列の場合、遺伝子構造予測や遺伝子機能予測などを行います。トランスクリプトーム配列の場合、既知遺伝子への配列相同性検索を行い、アノテーションを付加します。

 解析例
解析例
↑解析パラメーター条件を繰り返し変更し、もっともcontig配列のN50が長くなる条件を見出します。
(例velvetのhash lengthとcoverageを変更したもの)


 RNA-seq解析

 mRNA配列を網羅的にシークエンスしたリード配列を参照ゲノム配列にマッピングすることにより、転写産物のエクソン・イントロン構造、選択的スプライシングバリアント、発現頻度、cSNP等が解析できます。 マイクロアレイ解析に代わる発現解析アプリケーションとして注目されています、また参照ゲノム配列が準備できれば、カタログマイクロアレイの存在しない生物種においても解析することが可能です。

 UCSC Genome Browserによるスプライスジャンクションの表示
UCSC Genome Browserによるスプライスジャンクションの表示


 メタゲノム解析

 近年、環境試料から培養過程を経ず、直接微生物ゲノムを簡単に抽出できるようになってきました。また、小さなサイズのゲノムを取扱い、比較的シンプルなデータ解析を行う微生物研究において、次世代シークエンス解析は有用です。分離・培養をせずに抽出した微生物群集のゲノムを次世代シークエンサーで網羅的に解析するメタゲノム解析により、難培養菌のゲノム情報の取得だけでなく、菌群組成の解明や、新規有用遺伝子の探索などが行えます。

 解析例
解析例
QIIMEによる解析結果
微生物群集のシークエンスデータを、QIIMEを使って解析し、菌叢の組成を門レベルで分類した結果です。
更に網レベル、目レベル までの詳細な分類が可能です。


 Non-Coding RNA解析

 Non-Cording RNAはエピジェネティック制御、転写調節などで遺伝子発現を調節し、生命活動に重要な役割を果たしています。
参照ゲノムにマップすることにより新規ncRNAの取得や各種データベースに対して相同性検索によるアノテーションおよび既知miRNAプロファイリング、発現頻度解析が可能となります。さらにmature-miRNA配列から想定されるヘアピン配列をゲノム配列から取得し、熱エネルギー的に安定な二次構造予測を行います。


 ChIP-Seq解析

 ChIP-Seqはクロマチン免疫沈降法とDNAシークエンシングを組み合わせた、各種転写因子や修飾ヒストンに代表されるDNA-タンパク結合部位の検出、もしくはメチル化などDNA直接修飾部位検出に威力を発揮する方法です。低コスト短時間で大量のシークエンスデータを産出する次世代シークエンサーを利用することにより、類似の解析法であるChIP-Chip法1回分のコストと時間で、ゲノム全体にわたる結果を得ることが出来ます。
また、ChIP-Chip法に付きまとうハイブリダイゼーションに伴う問題を回避出来るのでより特異性が高まり、さらにデータ量の多さから、非常にS/N比の高いデータが得ることが可能です。