2019.03.01版

バイオインフォマティクス～RNA-seq発現解析～
1東京大学・大学院農学生命科学研究科

アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット
2東京大学・微生物科学イノベーション連携研究機構
門田幸二（かどた こうじ）
kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp
http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/
Mar 15, 20191

予定講義内容です

計3回の予定講義内容◼

バイオインフォマティクス：概論とRの基礎(1/25)
バイオインフォマティクスを学ぶ上でのRの位置づけや、基本的な利用法に関す
る本当に極初級者向けの解説◼

バイオインフォマティクス：Rパッケージの話(2/22)
Rを利用する際によく聞くパッケージというものの概念的な話や、どのようにして利用したいパッケージを見つけ出すかなどの話。

◼

バイオインフォマティクス：解析結果の解釈など(3/15)
ガン vs. 正常などの状態の異なるグループ間でのクラスタリングや発現変動解析を行う実例や結果の解釈についての解説。Rを覚える時間がないヒトでもウェ
ブツールを利用して同様の解析ができる話など。

Mar 15, 20192

①ググって、②私のホームページの、③講義、のところにPDFがあります（のでメモなどをとる必要はありません）。

資料はコチラ
東大 門田

🔎 ①
②

③

Mar 15, 20193

①本日分はコチラ

資料はコチラ①

Mar 15, 20194

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 20195

働いているRNAの種類や量を調べるのが目的

トランスクリプトーム解析とは◼

ある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4

遺伝子全体（ゲノム）・どの染色体上のどの領域にどの遺伝子があるかは調べる個体（例：ヒト）が同じなら不変（目だろうが心臓だろうが…）

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…

mRNA
転写物全体（トランスクリプトーム）
・遺伝子1は沢山転写されている（発現している）
・遺伝子4はごくわずかしか転写されてない
・…

Mar 15, 20196

働いているRNAの種類や量を調べるのが目的
光刺激

トランスクリプトーム解析とは◼

ある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4

遺伝子全体（ゲノム）・どの染色体上のどの領域にどの遺伝子があるかは調べる個体（例：ヒト）が同じなら不変（目だろうが心臓だろうが…）

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

mRNA

転写物全体（トランスクリプトーム）
・遺伝子2は光刺激に応答して発現亢進
・遺伝子4も光刺激に応答して発現亢進
Mar 15, 20197

トランスクリプトーム解析◼

光刺激前（T1）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1◼

状態の異なる複数サンプルのデータを取得して解析するのが一般的。サンプル間比較

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

光刺激後（T2）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

Mar 15, 2019

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

8

トランスクリプトーム解析◼

光刺激前（T1）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

◼

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

具体的な目的は、①や②の発現変動遺伝子同定など

これがいわゆる「遺伝子発現行列」

光刺激後（T2）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

遺伝子2

①

Mar 15, 2019

遺伝子3

遺伝子4

②

9

トランスクリプトームデータ取得◼

光刺激前（T1）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

◼

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

21世紀初頭によく利用されたのがマイクロアレイ。
今でも利用されています

これがいわゆる「遺伝子発現行列」

光刺激後（T2）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

Mar 15, 2019

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

Togo picture gallery by DBCLS is Licensed
under a Creative Commons 表示 2.1 日本 (c)10現在はNGSの利用が主流。
NGSを用いたRNAの配列決定(sequencing)なので、RNA-seq

トランスクリプトームデータ取得◼

光刺激前（T1）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

◼

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

これがいわゆる「遺伝子発現行列」

光刺激後（T2）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

Mar 15, 2019

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

Togo picture gallery by DBCLS is Licensed
under a Creative Commons 表示 2.1 日本 (c)11遺伝子 ≠ 転写物◼

赤枠部分の表現は、本当は不正確。昔は実験
機器の解像度が事実上遺伝子レベルだった。
遺伝子発現解析という表現はその名残りある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4

遺伝子全体（ゲノム）・どの染色体上のどの領域にどの遺伝子があるかは調べる個体（例：ヒト）が同じなら不変（目だろうが心臓だろうが…）

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…
AAAAAAA…

AAAAAAA…

mRNA
転写物全体（トランスクリプトーム）
・遺伝子1は沢山転写されている（発現している）
・遺伝子4はごくわずかしか転写されてない
・…

Mar 15, 201912

遺伝子 ≠ 転写物◼

ある遺伝子領域から転写（transcription）されている転写物(transcript)は、1種類とは限らないある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

Mar 15, 2019

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4

13

遺伝子 ≠ 転写物◼

例えば、遺伝子1の領域では、3種類の真の転写物が存在し、そのうち2種類は既知とする

ある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4

遺伝子領域

exon1

exon2

exon3

既知転写物1

既知転写物2

未知転写物

真の転写物情報Mar 15, 201914

遺伝子 ≠ 転写物◼

実際の細胞内（例：目のサンプル）での発現情報（
働いている度合い）が①のような感じだったとするある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4

①
遺伝子領域

exon1

exon2

高発現
exon3

既知転写物1

低発現

既知転写物2

中発現
未知転写物

真の転写物情報Mar 15, 2019

真の発現情報15

遺伝子 ≠ 転写物◼

①NGS機器を用いて転写されているmRNA
配列決定（RNA-seq）をした結果のイメージ
妄想ある状態のあるサンプル（例：目）のあるゲノムの領域
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

ヒト

遺伝子4
①

遺伝子領域

exon1

exon2

高発現
exon3

既知転写物1

低発現

既知転写物2

中発現
未知転写物

真の転写物情報Mar 15, 2019

真の発現情報RNA-seqで得られるリード情報（色は不明）
16

データ解析の出発点

トランスクリプトーム（RNA-seq）データ解析の出発点は、①RNA-seqデータファイル、①

RNA-seqデータ
Mar 15, 201917

データ解析の出発点

トランスクリプトーム（RNA-seq）データ解析の出発点は、①RNA-seqデータファイル、②ゲノム配列情報、②①

RNA-seqデータ
Mar 15, 201918

データ解析の出発点
③
遺伝子1

遺伝子2

トランスクリプトーム（RNA-seq）データ解析の出発点は、①RNA-seqデータファイル、②ゲノム配列情報、③アノテーション情報（
ゲノム上のどこにどんな遺伝子、exon、転写物が存在するかという情報）

遺伝子3

遺伝子4

②
①
遺伝子領域

exon1

exon2

exon3

既知転写物1

既知転写物2RNA-seqデータ
Mar 15, 201919

解析結果のイメージ
遺伝子1

遺伝子2

①RNA-seqデータ、②ゲノム配列情報、③
アノテーション情報を利用して、④未知転写物（新規isoform）の同定ができる。

遺伝子3

遺伝子4

遺伝子領域

exon1

exon2

exon3

既知転写物1

既知転写物2未知転写物④
RNA-seqデータ

Mar 15, 201920

①RNA-seqデータ、②ゲノム配列情報、③
アノテーション情報を利用して、④未知転写物（新規isoform）の同定ができる。⑤転写物の発現量（働いている度合い）推定も原理的に可能解析結果のイメージ
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

⑤
遺伝子領域

exon1

exon2

高発現
exon3

既知転写物1

既知転写物2

低発現
中発現

未知転写物

RNA-seqデータ
Mar 15, 201921

具体的な戦略は?
遺伝子1

遺伝子2

①RNA-seqデータ、②ゲノム配列情報、③
アノテーション情報を利用して、④未知転写物（新規isoform）の同定ができる。

遺伝子3

遺伝子4

遺伝子領域

exon1

exon2

exon3

既知転写物1

既知転写物2未知転写物④
RNA-seqデータ

Mar 15, 201922

具体的な戦略

RNA-seqデータ中の1本1本のリード（横棒）がゲノム上のどの領域から転写されたのかを調べる。文字列検索と本質的に同じであり、これがマッピングという作業に相当する

ゲノム

RNA-seqデータ
Mar 15, 201923

具体的な戦略

RNA-seqデータ中の1本1本のリード（横棒）がゲノム上のどの領域から転写されたのかを調べる。文字列検索と本質的に同じであり、これがマッピングという作業に相当する

ゲノム

RNA-seqデータ
Mar 15, 201924

具体的な戦略

リードの長さが初期は35塩基程度だったが、現在は150塩基程度まで伸びている。そのおかげ
で、リードを分割してマップすることもできる

ゲノム

RNA-seqデータ
Mar 15, 201925

具体的な戦略

分割してマップされたリードは、大抵の場合複数のエクソン（exon）をまたぐリードであり、①
ジャンクションリード（junction read）と呼ばれる①ジャンクションリード

ゲノム

exon1

exon2

exon3

RNA-seqデータ
Mar 15, 201926

既知遺伝子（転写物）の座標情報と比較することで、答え合わせも可能

具体的な戦略①ジャンクションリード

ゲノム
既知転写物1
既知転写物2
Mar 15, 2019

exon1

exon2

exon3

アノテーション情報(既知遺伝子座標情報）

RNA-seqデータ
27

具体的な戦略同様にして、他のジャンクションリー
ドも既知転写物と比較することで…

①ジャンクションリード

ゲノム
既知転写物1
既知転写物2
Mar 15, 2019

exon1

exon2

exon3

アノテーション情報(既知遺伝子座標情報）

RNA-seqデータ
28

未知転写物（新規isoform）の同定も原理的に可能

具体的な戦略①ジャンクションリード

未知転写物?!

ゲノム
既知転写物1
既知転写物2
Mar 15, 2019

exon1

exon2

exon3

アノテーション情報(既知遺伝子座標情報）

RNA-seqデータ
29

新規転写物同定の例

RNA-seq（トランスクリプトーム解析）は、癌
でよくみられる融合遺伝子の検出などにも利用されます。理由：そこそこ発現している
転写物は原理的に検出可能だから。肺がんでみられるALK融合遺伝子(fusion gene)は有名な例ですが、それ以外の①新たな融合遺伝子の発見などに役立っています。
主に「トランスクリプトーム配列解析」の話①

RNA-seqデータ
Mar 15, 201930

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 201931

公共カウントデータ◼

現実問題として、①のところ（データ取得、マッピン
グ、マップされたリード数のカウント）が大変。しかし、公共RNA-seq生データを②の状態にまで行ったものを提供してくれているサイトがあります。それが…

光刺激前（T1）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4
①

◼

②

光刺激後（T2）の目のトランスクリプトーム
遺伝子1

Mar 15, 2019

遺伝子2

遺伝子3

遺伝子4

32

①recount2というウェブサイト。②原著論文はコチラ。③
TCGAなど、ヒトのRNA-seqカウントデータに特化しているので、医学部のヒトにとって特に有用だと思われます。

recount2③①②

Mar 15, 201933

①recount2というウェブサイト。②原著論文はコチラ。③
TCGAなど、ヒトのRNA-seqカウントデータに特化しているので、医学部のヒトにとって特に有用だと思われます。
まずは細かい説明はすっ飛ばして、すい臓のデータを探してみます。④少しページ下部に移動。

recount2

④
③

①

②

Mar 15, 201934

recount2①Searchという検索窓が見えたら、②pancreaticなどそれっぽいキーワードを打ち込んでみる。

①

Mar 15, 2019②

35

recount2①Searchという検索窓が見えたら、②pancreaticなどそれっぽいキーワードを打ち込んでみる。そうすると、打ち込んでいるそばから赤枠内がごにょごにょ変化する。よく見ると、③打ち込んだキーワードを含むデータセットが表示されていることがわかる。
①②③

Mar 15, 201936

recount2①Searchという検索窓が見えたら、②pancreaticなどそれっぽいキーワードを打ち込んでみる。そうすると、打ち込んでいるそばから赤枠内がごにょごにょ変化する。よく見ると、③打ち込んだキーワードを含むデータセットが表示されていることがわかる。④このデータセットのAccession番号。原著論文へのリンクもここから。
①
②

④
③

Mar 15, 201937

recount2

リードのマッピング後にどこの領域上にマップされたリードをカウントするかによって、①～④様々なバリエーションが存在する。通常利用は①geneだと思
われます。

①

Mar 15, 2019

②

③

④

38

recount2

リードのマッピング後にどこの領域上にマップされたリードをカウントするかによって、①～④様々なバリエーションが存在する。通常利用は①geneだと思われます。赤枠内には、4つのリンク先（RSE v2, counts v2, RSE v1, andcounts v1）が存在する。基本的にはversion 2に相当するv2のものを利用すればよい。また、RSEはRangedSummarizedExperimentというRの中で用いるデータの型の1つ。第2回(2/22）で教えたDNAStringSetやAAStringSetと同じようなものです。②慣れないうちはcounts v2のほうを利用しましょう。

①②

Mar 15, 201939

recount2③384という数値は、②でダウンロードした数値行列の（行名部分を除く）列数に相当する。

①③

Mar 15, 2019②40

recount2③384という数値は、②でダウンロードした数値行列の（行名部分を除く）列数に相当する。④このあたりで、計192例のうち100例が結腸癌（colon cancer）みたいな情報を大まかに把握したうえで、⑤の情報と突き合わせて数値行列上のどの列が対応するのかを特定する。この
データセットはデカすぎるので、ページ下部に移動して、他の適度なサンプル数のデータセットを探すことにする。

①

②

③

⑤

④

Mar 15, 201941

recount2①このあたりまで下に移動。②まだ24サンプル分ありますね。③
recount2は、全部で2,039エントリー（データセット数に相当）あることがわかる。このうち、④29エントリーがpancreaticというキーワードを含む
ものだということがわかる。⑤次のページに移動。

②①④

Mar 15, 2019

③

⑤

42

recount2

赤枠が20番目のエントリー。①手頃な計6サンプル。②最後の文章から、2群間比較（control vs. TCF7L2）なのだろうと読み取る。正確には、
PANC1という膵臓がん細胞中のTCF7L2 (Wnt signaling pathway中の遺伝子でTCF4ともいう)をsiRNAsでknockdownした3例とcontrolの3例を比較したデータセット。③のリンク先から原著論文に辿れます。

③①②

Mar 15, 201943

recount2

Mar 15, 2019

さきほどの③をクリックして辿った、SRP050497の原著論文です。
参考44recount2①をダウンロードして解凍すると、counts_gene.tsvが得られます。また、②からSRP050497.tsvが得られます。

①

Mar 15, 2019

②

45

数値行列

①をダウンロードして解凍すると、counts_gene.tsvが得られます。また、②からSRP050497.tsvが得られます。counts_gene.tsvの中身。①行名
情報の列が一番右側になっているので、一番左側に移動させます。
①

Mar 15, 2019

46

数値行列

Mar 15, 2019

①をダウンロードして解凍すると、counts_gene.tsvが得られます。また、②からSRP050497.tsvが得られます。counts_gene.tsvの中身。①行名
情報の列が一番右側になっているので、一番左側に移動させます。
次に、赤枠内のサンプル名情報を理解しやすいものに変更します。

47

phenotype①をダウンロードして解凍すると、counts_gene.tsvが得られます。また、②からSRP050497.tsvが得られます。counts_gene.tsvの中身。①行名
情報の列が一番右側になっているので、一番左側に移動させます。
次に、赤枠内のサンプル名情報を理解しやすいものに変更します。その際に用いるのが、phenotypeのところからダウンロードした②のSRP050497.tsvです。赤枠内がその中身。
②

Mar 15, 201948

phenotype③

Mar 15, 2019

①をダウンロードして解凍すると、counts_gene.tsvが得られます。また、②からSRP050497.tsvが得られます。counts_gene.tsvの中身。①行名
情報の列が一番右側になっているので、一番左側に移動させます。
次に、赤枠内のサンプル名情報を理解しやすいものに変更します。その際に用いるのが、phenotypeのところからダウンロードした②のSRP050497.tsvです。赤枠内がその中身。この場合は③run列と④title
列の情報を対応付けて、適当に名前を変更します。
②

④

49

列名変更完了

ここでは、シンプルにcontrol vs. treatmentにしました。これで基本的にデータ解析の準備完了です。ウェブサイト
（Rで）塩基配列解析ではタブ区切りテキストファイルを基
本の入力フォーマットとしているので、ここではそのような形式でcounts_gene.txtというファイル名で保存しました。

counts_gene.txt

Mar 15, 201950

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 201951

クラスタリングどのサンプルとどのサンプルが似ているかを眺め、全体としておかしくないか（外れサンプルがあるか）などをチェックする目的で行います。

counts_gene.txt

Mar 15, 201952

クラスタリング①の項目群の中から、②を探す。多数の項目がある
ので最初のうちは見つけづらいですが、慣れです。

①②

Mar 15, 201953

①に飛びます。②の赤下線部分にも書かれていますが、これは、③TCCというRのパッケージ中の関数を用いてサンプ
ル間クラスタリングを行う際に用います。

クラスタリング③②

Mar 15, 2019①54

クラスタリング③②

Mar 15, 2019①に飛びます。②の赤下線部分にも書かれていますが、これは、③TCCというRのパッケージ中の関数を用いてサンプ
ル間クラスタリングを行う際に用います。④は、③TCCパッ
ケージの原著論文の筆頭著者名と出版年です。原著論文がある場合は、このように記載する場合が多いです。
①④

55

クラスタリング①例題1は、②を入力ファイルとしてサンプル間クラスタリン
グを実行した結果を、③500×400ピクセルの大きさでhoge1.pngというファイル名で保存するためのコード。

②
①

②
③

Mar 15, 201956

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 201957

クラスタリング①手元にあるcounts_gene.txtを入力ファイルとして実行するにはどうすればよい?

① counts_gene.txt

Mar 15, 201958

クラスタリング①手元にあるcounts_gene.txtを入力ファイルとして実行できるように、Rを起動してディレク
トリの変更を行っておく。

①

Mar 15, 201959

①ファイル、②新しいスクリプト。

クラスタリング①②

Mar 15, 201960

①ファイル、②新しいスクリプト。こんな感じ
で③Rエディタが起動します。別にこれじゃな
きゃいけないというわけではありませんが、前回述べた二重クォーテーション問題を回避可能なエディタです。

クラスタリング③

Mar 15, 201961

クラスタリング①赤枠内のコードをテンプレートとして利用すべくコピーして…

①

Mar 15, 201962

①赤枠内のコードをテンプレートとして利用すべくコピーして、②Rエディタ上でペースト。

クラスタリング②

Mar 15, 201963

クラスタリング①赤枠内のコードをテンプレートとして利用すべくコピーして、②Rエディタ上でペースト。
必要最小限の変更は、③ここを…

③

Mar 15, 201964

クラスタリング①赤枠内のコードをテンプレートとして利用すべくコピーして、②Rエディタ上でペースト。
必要最小限の変更は、③ここをこんな感じで変更するだけ。

③

Mar 15, 201965

クラスタリングMar 15, 2019

①赤枠内のコードをテンプレートとして利用すべくコピーして、②Rエディタ上でペースト。
必要最小限の変更は、③ここをこんな感じで変更するだけ。後はコード全体をコピーしてR
Console画面上でペーストするだけ。Rエディ
タを使うメリットとしては、画面のように全選択した後で (Windowsの場合は)CTRL + R
キーを押すだけで、コピペ（CTRL + Cした後にCTRL + Vすること）と同じ効果がある。

66

クラスタリング①赤枠内のコードをテンプレートとして利用すべくコピーして、②Rエディタ上でペースト。
必要最小限の変更は、③ここをこんな感じで変更するだけ。後はコード全体をコピーしてR
Console画面上でペーストするだけ。Rエディ
タを使うメリットとしては、画面のように全選択した後で (Windowsの場合は)CTRL + R
キーを押すだけで、コピペ（CTRL + Cした後にCTRL + Vすること）と同じ効果がある。右クリックで④の部分を選択するのと同じです。

④

Mar 15, 201967

クラスタリング実行中…。①で見えているのは、入力ファイルの数値行列部分が58,037行×6列だということを表しています。確かに計6サンプルのデータを読み込ませているので妥当ですね。

①

Mar 15, 201968

クラスタリング実行中…。①で見えているのは、入力ファイルの数値行列部分が58,037行×6列だということを表しています。確かに計6サンプルのデータを読み込ませているので妥当ですね。
実行完了。特にエラーなく終わったら、こんな感じに見えます。

①

Mar 15, 201969

クラスタリング実行中…。①で見えているのは、入力ファイルの数値行列部分が58,037行×6列だということを表しています。確かに計6サンプルのデータを読み込ませているので妥当ですね。
実行完了。特にエラーなく終わったら、こんな感じに見えます。①list.files()で確認。確かに②出力ファイル名として指定した、③hoge1.pngが見えていますね。
②①③

Mar 15, 201970

実行中…。①で見えているのは、入力ファイルの数値行列部分が58,037行×6列だということを表しています。確かに計6サンプルのデータを読み込ませているので妥当ですね。
実行完了。特にエラーなく終わったら、こんな感じに見えます。①list.files()で確認。確かに②出力ファイル名として指定した、③hoge1.pngが見えていますね。④実物。

クラスタリング②①④③

Mar 15, 201971

赤枠が出力ファイル①hoge1.pngの中身。

クラスタリング①

Mar 15, 201972

赤枠が出力ファイル①hoge1.pngの中身。②
横が500ピクセル、③縦が400ピクセルっぽい感じの縦横比になっていますね。

クラスタリング③②

Mar 15, 201973

クラスタリング

赤枠が出力ファイル①hoge1.pngの中身。②
横が500ピクセル、③縦が400ピクセルっぽい感じの縦横比になっていますね。④をいじれば多数のサンプルの場合でも横幅を広げるなどの対策が可能です。

④

Mar 15, 201974

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 201975

結果の解釈Mar 15, 2019

サンプル間クラスタリング結果の合理的な解釈について説明します。一定の割合で脱落者がでますが、まずは入力データについてのおさらい。

76

おさらい

入力データは計6サンプル。②最後の文章から、2群間比較（control
vs. TCF7L2）なのだろうと読み取る。正確には、PANC1という膵臓がん
細胞中のTCF7L2 (Wnt signaling pathway中の遺伝子でTCF4ともいう)
をsiRNAsでknockdownした3例とcontrolの3例を比較したデータセット。
これをTreatment vs. Controlとみなしてクラスタリングした結果を眺めているのです。

①②

Mar 15, 2019

77

おさらい

入力データは58,037遺伝子×6サンプル。どのサンプ
ルとどのサンプルが似ているかを眺め、全体としておかしくないか（外れサンプルがあるか）などをチェックする目的で、サンプル間クラスタリングを行いました。

counts_gene.txt

Mar 15, 201978

私はこの結果をみて「大丈夫」と判断します。

結果の解釈

Mar 15, 201979

私はこの結果をみて「大丈夫」と判断します。理由は、①Control群、②Treatment群ともに、外れサンプルがないように見えるからです。

結果の解釈

①
②

Mar 15, 201980

私はこの結果をみて「大丈夫」と判断します。理由は、①Control群、②Treatment群ともに、外れサンプルがないように見えるからです。また、①と②でみられる郡内の平均類似度が、③群間の平均類似度よりも高いからです。

結果の解釈
③

①
②

Mar 15, 201981

結果の解釈③

私はこの結果をみて「大丈夫」と判断します。理由は、①Control群、②Treatment群ともに、外れサンプルがないように見えるからです。また、①と②でみられる郡内の平均類似度が、③群間の平均類似度よりも高いからです。この実験デザ
インは、 siRNAsでknockdown処理前後の発現パターンに違いがあるかどうかを調べるためのものです。比較する群間で発現に差がありそう（つまり発現変動遺伝子がありそう）だと判断します。決して科学的な表現ではありませんが、「そうあってほしい」という結論が「得られそうな
クラスタリング結果」なので「大丈夫」なわけです①②

Mar 15, 201982

結果の解釈Mar 15, 2019

私はこの結果をみて「大丈夫」と判断します。理由は、①Control群、②Treatment群ともに、外れサンプルがないように見えるからです。また、①と②でみられる郡内の平均類似度が、③群間の平均類似度よりも高いからです。この実験デザ
インは、 siRNAsでknockdown処理前後の発現パターンに違いがあるかどうかを調べるためのものです。比較する群間で発現に差がありそう（つまり発現変動遺伝子がありそう）だと判断します。決して科学的な表現ではありませんが、「そうあってほしい」という結論が「得られそうな
クラスタリング結果」なので「大丈夫」なわけです。
実際には、この後「比較する群間には差がない」という帰無仮説に基づく統計解析を行いますが、
もし本当に差がなければ、クラスタリング結果におけるControlとTreatmentのサンプルが入り混じった感じになるのです。

83

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 201984

客観的な指標Mar 15, 2019

参考 クラスタリング結果の解釈は主観的になりがちですが、比較したい任意の群間（例：ControlとTreatment間）がどれだけ似ているかを客観的に示す指標も存在します。

85

参考 最適なクラスター数を見積る客観的な指標として有名な平均シ
ルエットスコア（Average Silhouette score; AS）を、任意のグルー
プに置き換えて計算するというシンプルなアイデアの提唱論文。

客観的な指標Mar 15, 201986

参考 平均シルエットスコア（Average Silhouette score; AS）の①取りう
る範囲は[-1, 1]であり、②値が大きいほど比較する群間の分離度が高いことを示す。AS≒0が分離度がほぼゼロ（入り混じっている状態）に相当する。

客観的な指標①②

Mar 15, 201987

①ここにあります。

参考シルエットスコア①

Mar 15, 2019

88

参考

シルエットスコア①得られた平均シルエットスコアの解釈について、ごちゃごちゃ書いています。

①

Mar 15, 2019

89

参考

シルエットスコア①の最初のほうでも書いていますが、例題1-3
は、②原著論文と全く同じ結果が得られます。
例題4-5は、原著論文と同じ入力データですが、3群間比較でも対応可能だという実例を示しています。例題6が理解しやすい形式になっている
ので、そちらをテンプレートとして利用します。
②①

Mar 15, 2019

90

参考

シルエットスコア③⑤①の最初のほうでも書いていますが、例題1-3
は、②原著論文と全く同じ結果が得られます。
例題4-5は、原著論文と同じ入力データですが、3群間比較でも対応可能だという実例を示しています。例題6が理解しやすい形式になっている
ので、そちらをテンプレートとして利用します。③
例題6。④入力ファイル名と、⑤比較する群ごとのサンプル数を指定するだけ。出力は⑥AS値。

④⑥

Mar 15, 201991

①手元ファイルの入力データは、58,037遺伝子×6サンプル。②最初のControl群が3サンプル、③残りのTreatment群が3サンプルなので…

おさらい
②

③

① counts_gene.txt

Mar 15, 2019

92

参考

①入力ファイル名部分のみ変更すればよい。

シルエットスコア①

Mar 15, 2019

93

参考

テンプレートのRコードをコピペして…

シルエットスコア

Mar 15, 2019

94

参考

シルエットスコア

テンプレートのRコードをコピペして、①入力ファ
イル名部分のみ変更して…

①

Mar 15, 2019

95

参考

シルエットスコア

テンプレートのRコードをコピペして、①入力ファ
イル名部分のみ変更して、コピペ実行した結果。

①

Mar 15, 2019

96

参考

シルエットスコア

テンプレートのRコードをコピペして、①入力ファ
イル名部分のみ変更して、コピペ実行した結果。
②平均シルエットスコア（AS値）は0.2083361であり、0よりも大きい。これくらいの数値のときに...

①②

Mar 15, 2019

97

参考

シルエットスコア③

テンプレートのRコードをコピペして、①入力ファ
イル名部分のみ変更して、コピペ実行した結果。
②平均シルエットスコア（AS値）は0.2083361であり、0よりも大きい。これくらいの数値のときに、③これくらいの分離度。ですので、ASが0.05くらいでも発現変動遺伝子はそこそこ得られます。

①②

Mar 15, 201998

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 201999

TCCパッケージ①さきほどのサンプル間クラスタリングの結果は、②TCCというパッケージが提供する、③clusterSampleという関数を利用しています。

①

②

②
③

Mar 15, 2019100

TCCパッケージ①TCCの原著論文。これは本来は発現変動
遺伝子検出部分を売りにしているパッケージ
であり、クラスタリングの関数はむしろおまけという位置づけです。これのGUI（グラフィカ
ルユーザインターフェース）版がTCC-GUI。

①

Mar 15, 2019101

TCC-GUI

手元の入力ファイル（counts_gene.txt）をアップロードして、どうやってさきほどの結果が得られるのかまでをざっくりと解説します。①
Step1のあたりをクリック。

①

Mar 15, 2019https://infinityloop.shinyapps.io/TCC-GUI/102

こんな感じの画面に飛びます。①Upload

TCC-GUI①

Mar 15, 2019103

こんな感じの画面に飛びます。①Upload。こ
こでさらに②Upload。

TCC-GUI①②

Mar 15, 2019104

TCC-GUI

こんな感じの画面に飛びます。①Upload。こ
こでさらに②Upload。③解析したいファイルを選択して、④開く。

③③

Mar 15, 2019④105

こんな感じの画面に飛びます。①Upload。こ
こでさらに②Upload。③解析したいファイルを選択して、④開く。⑤アップロード中…

TCC-GUI⑤

Mar 15, 2019106

こんな感じの画面に飛びます。①Upload。こ
こでさらに②Upload。③解析したいファイルを選択して、④開く。⑤アップロード中、⑥アッ
プロード完了後の状態。⑦赤枠内の数値情報は…

TCC-GUI⑥⑦

Mar 15, 2019

107

おさらい

こんな感じの画面に飛びます。①Upload。こ
こでさらに②Upload。③解析したいファイルを選択して、④開く。⑤アップロード中、⑥アッ
プロード完了後の状態。⑦赤枠内の数値情報は、アップロードしたファイルと確かに同じ⑦

counts_gene.txt

Mar 15, 2019108

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 2019109

Group Assignment

次の作業は、①どのサンプル名のものがどの群に属するかを指定する、②Group
Assignment。具体的には③の枠内で指定するのだが、これを行わないと④ページ下部のほうの情報がスカスカなままです。

①

④
②

③

Mar 15, 2019110

Group Assignment③⑤

Mar 15, 2019

次の作業は、①どのサンプル名のものがどの群に属するかを指定する、②Group
Assignment。具体的には③の枠内で指定するのだが、これを行わないと④ページ下部のほうの情報がスカスカなままです。ページ下部に移動。⑤にも群情報の指定が必要だと書かれてますね。

④

111

Group Assignment①①群情報の指定はこんな感じです。コンマ（,）の左側がサンプル名で、右側が群情報。ここではContとTreatにしたが、別にG1とG2や、1と2など、識別さえできればなんでもよい。入力が完了したら、②を押す。サンプル名で自動判定してほしいという要望はあるだろうが、このあたりはエンドユーザが明確に指定することを要求するポリシーです。

②

Mar 15, 2019112

Group Assignment後①このあたりがごにょごにょなって、②無事
群情報の指定が終了したことを示すメッセー
ジが出ます。

②①

Mar 15, 2019113

Group Assignment後①このあたりがごにょごにょなって、②無事
群情報の指定が終了したことを示すメッセー
ジが出ます。さらに数秒後にはごにょごにょしていた作業が終了し、箱ひげ図（box plot）
が見られるようになります。①Okを押すと…

①

Mar 15, 2019114

こんな感じになります。

Group Assignment後Mar 15, 2019115

Group Assignment後

こんな感じになります。①Summary部分に注
目！②遺伝子数はGroup Assignment前と同
じですが、

①

②

Mar 15, 2019116

Group Assignment後

こんな感じになります。①Summary部分に注
目！②遺伝子数はGroup Assignment前と同じですが、③グループ数が2、④Contが3サン
プルTreatが3サンプル、そして⑤平均シル
エットスコア（AS）が0.208であることが示され
ました。

①

②

③

④
⑤

Mar 15, 2019

117

参考

シルエットスコア

おさらい。①counts_gene.txtを入力としてR上で計算した結果（②AS = 0.2083361）と同じですね。

①②

Mar 15, 2019118

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

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 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 2019119Count Distribution

赤枠で見ているのは、①Count Distributionです。
下のほうが切れているのでページ下部に移動。

①

Mar 15, 2019120

こんな感じになります。

Count Distribution

Mar 15, 2019121

Count Distribution

こんな感じになります。①最初の3列分がControl
群3サンプルの、列ごとの数値分布。

①

Mar 15, 2019122

Count Distribution

こんな感じになります。①最初の3列分がControl
群3サンプルの、列ごとの数値分布。②残りの3列分がTreatment群3サンプルの分布。
Treatment群のほうが若干平均全体的に値が大きいような気がする、という程度の考察は可能。

②

Mar 15, 2019123

階層的クラスタリング①Hierarchical Clusteringタブをクリックした結果。②こちらの樹形図（デンドログラム）でもControl群とTreatment群でくっきり分かれて
いますね。

①
②

②

Mar 15, 2019124

階層的クラスタリング①Hierarchical Clusteringタブをクリックした結果。②こちらの樹形図（デンドログラム）でもControl群とTreatment群でくっきり分かれていますね。①このあたりにマウスポインタを合わせると、画像をpng形式で保存することができます。

①

Mar 15, 2019125

階層的クラスタリング①Hierarchical Clusteringタブをクリックした結果。②こちらの樹形図（デンドログラム）でもControl群とTreatment群でくっきり分かれていますね。①このあたりにマウスポインタを合わせると、画像をpng形式で保存することができます。②こんな感じのファイル名で保存されます。③現状では縦横比が変わってしまっているのが少し残念。

③②

Mar 15, 2019

126

PCA

①PCA (Principal Component Analysis；主成分分析)も実行可能です。

①

Mar 15, 2019

127

PCA

①PCA (Principal Component Analysis；主成分分析)も実行可能です。②2D Plot（2次元プロット）がおそらくPCAの一般的なイメージで
しょう。

①
②

Mar 15, 2019128

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 2019129

TCC Computation①ページ上部へ。TCC-GUIのメインは、②
Step2のTCC Computation（発現変動遺伝子同定）です。

①②

Mar 15, 2019130

こんな感じになります。

TCC Computation

Mar 15, 2019131

TCC Computation

こんな感じになります。①沢山選択可能なパラメータがありますが、とりあえず無視でよいです。②ページ下部に移動。

①②

Mar 15, 2019132

TCC Computation③

Mar 15, 2019

こんな感じになります。①沢山選択可能なパラメータがありますが、とりあえず無視でよいです。②ページ下部に移動後。③実行。

②

133

計算中…

TCC Computation

Mar 15, 2019

134

計算中…

TCC Computation

Mar 15, 2019135

無事計算終了。

TCC Computation

Mar 15, 2019136

無事計算終了。①Ok

TCC Computation①

Mar 15, 2019137

①ページ上部に移動。

TCC Computation①

Mar 15, 2019138

①ページ上部に移動。②を押せば、③赤枠の中身をCSV形式ファイルでダウンロードできます。

計算結果の保存②①③

Mar 15, 2019139

計算結果の保存①ページ上部に移動。②を押せば、③赤枠の中身をCSV形式ファイルでダウンロードできます。④このときはこんな感じのファイル名になりました。

④

Mar 15, 2019140

RNA-seq発現変動解析結果を描画する目的でよく利用される①MA Plot。②まずはデフォ
ルトで実行。

MA Plot①②

Mar 15, 2019141

RNA-seq発現変動解析結果を描画する目的でよく利用される①MA Plot。②まずはデフォ
ルトで実行。描画完了。全部で58,037遺伝子あるので、（低発現遺伝子のフィルタリングをしなければ）その分だけプロットがあります。
①赤っぽい点が発現変動遺伝子（Differentially Expressed Genes; DEGs）のもので、②全部で4,006個あります。

MA Plot①②①

Mar 15, 2019142

①色は自由に変更可能。②4,006遺伝子は、
発現変動解析結果として、③q-value < 0.1という条件を満たすものたちです。この0.1というのは、「本当はDEGではないものが混入している割合（False Discovery Rate; FDR）」に相当します。この閾値（cut-off）の場合は4,006×0.1 = 400.6個が偽物だということです。

MA Plot③③②①

Mar 15, 2019②143

GUIの一番のメリットは、③の閾値を変更すれば、その閾値を満たす遺伝子数が即座にわかることです。例えば、FDR =0.05を満たす遺伝子数は④3,389個だというのがすぐにわかります。これは、偽物混入割合を低めに設定し直したことを意味するため、条件を満たす遺伝子数は当然少なくなります。
この閾値（cut-off）の場合は、3,389×0.05 = 169.45個が偽物だということです。⑤を押して、MA Plotを再描画すると…

MA Plot③④⑤

Mar 15, 2019144

MA Plot

こんな感じになります。①の部分も反映され、②のDEG数も4,006個から3,389個になったのだろうということが黒のプロット領域の増加から想像できます。

①

②

②

Mar 15, 2019145

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 2019146

Disconnected…

recount2やTCC-GUIのウェブ版は、接続から5分程度で①Disconnectedとなり、最初からやり直す
必要が出てきます。これらのウェブツールに慣れてくればくるほど、イラっと感が募ってきます。

①

Mar 15, 2019147

Disconnected…
②

recount2やTCC-GUIのウェブ版は、接続から5分程度で①Disconnectedとなり、最初からやり直す
必要が出てきます。これらのウェブツールに慣れてくればくるほど、イラっと感が募ってきます。こ
の原因は、②の場所を使っているためです。一
般にウェブツールを提供する場合は、自分たちのサーバ上に置きますが、recount2やTCC-GUI
は②の場所に置かせてもらっているのです。
TCC-GUIの場合は、たしか月20時間まで無料というプランを選択させてもらっています。それゆ
え一定の時間が経過すると接続を切る設定にしないと、すぐに無料時間を超えてしまうのです。
ユーザが増えれば増えるほど、月20時間なんてあっという間に過ぎてしまい、結果として（接続およびユーザがw）ブチブチ切れるという状況になるのです。その対策としては、TCC-GUIの場合
はローカル版を利用することです。

①

Mar 15, 2019148

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 2019149

最初に行うのは、①RStudioのインストール。②
Download Rstudio。

RStudio①

Mar 15, 2019②150

RStudio

最初に行うのは、①RStudioのインストール。②
Download Rstudio。③DOWNLOAD。

③

Mar 15, 2019151

最初に行うのは、①RStudioのインストール。②
Download Rstudio。③DOWNLOAD。④の中の、上のやつがWindows版、下のやつがMac版のインストーラ。基本的に言われるがままにインストールを進めればよい。

RStudio④

Mar 15, 2019152

RStudio起動

Mar 15, 2019

インストールが無事完了して、起動するとこんな感じになります。

153

作業ディレクトリの変更

今は特に必要ないですが、RStudioの場合は、①Session、②Set Working Directory、③Choose Directory、のようにすればよいです。

①②③

Mar 15, 2019154

Contents
トランスクリプトーム（RNA-seq）解析の原理、データ解析戦略のイメージ◼ 公共カウントデータの取得（recount2）◼ サンプル間クラスタリング◼

 手元のデータを実行、結果の解釈
 グループ間の分離度を客観的に示すスコア◼

TCC-GUI ファイルのアップロード、グループラベル情報の付与、平均シルエットスコア（AS値）
 探索的解析（Exploratory Analysis）：階層的クラスタリングやPCAなど
 発現変動解析（TCC Computation）◼

すぐにDisconnectedとなる問題とその対策
 RStudioのインストール
 TCC-GUIローカル版の起動

Mar 15, 2019155

TCC-GUIローカル版「TCC-GUI」でググれば、①のサイトに辿り着けます。②ページ下部に移動。

①②

Mar 15, 2019156

TCC-GUIローカル版「TCC-GUI」でググれば、①のサイトに辿り着けます。②ページ下部に移動。さきほどまで利用していた③オンライン版です。④Launchをクリック。

③④②

Mar 15, 2019

157

TCC-GUIローカル版「TCC-GUI」でググれば、①のサイトに辿り着けます。②ページ下部に移動。さきほどまで利用していた③オンライン版です。④Launchをクリック。こんな感じになります。基本的に⑤のコマンドを、RStudio上でコピペ実行すれ
ば、TCC-GUIのローカル版を起動することが
できます。

⑤

Mar 15, 2019

158

TCC-GUIローカル版「TCC-GUI」でググれば、①のサイトに辿り着けます。②ページ下部に移動。さきほどまで利用していた③オンライン版です。④Launchをクリック。こんな感じになります。基本的に⑤のコマンドを、RStudio上でコピペ実行すれ
ば、TCC-GUIのローカル版を起動することができます。コマンドを反転させて、⑥コピー。

⑥

Mar 15, 2019

159

TCC-GUIローカル版⑦「TCC-GUI」でググれば、①のサイトに辿り着けます。②ページ下部に移動。さきほどまで利用していた③オンライン版です。④Launchをクリック。こんな感じになります。基本的に⑤のコマンドを、RStudio上でコピペ実行すれ
ば、TCC-GUIのローカル版を起動することができます。コマンドを反転させて、⑥コピー。
⑦Edit、⑧Paste。

⑧

Mar 15, 2019160

TCC-GUIローカル版「TCC-GUI」でググれば、①のサイトに辿り着けます。②ページ下部に移動。さきほどまで利用していた③オンライン版です。④Launchをクリック。こんな感じになります。基本的に⑤のコマンドを、RStudio上でコピペ実行すれ
ば、TCC-GUIのローカル版を起動することができます。コマンドを反転させて、⑥コピー。
⑦Edit、⑧Paste。⑨こんな感じになったことを確認できたらリターンキーを押す。

⑨

Mar 15, 2019161

TCC-GUIローカル版

Mar 15, 2019

最初はこんな感じでTCC-GUIのプログラムを
ダウンロードしています。

162

TCC-GUIローカル版

Mar 15, 2019

しばらくすると、画面がざ～っと流れて、ウェ
ブブラウザが起動します。

163

TCC-GUIローカル版

無事TCC-GUIのローカル版が起動しました。
①の部分が異なっていることがわかります。
これでブチブチ切れる問題から解放されます。

①

Mar 15, 2019164