マイクロアレイ解析の原理、受託費用

マイクロアレイとは:マイクロアレイの原理

  1. Introduction to Microarray Analysis Affymetrix GeneChip technology Katerina Taˇskova 11 March 2016
  2. アジレントのマイクロアレイ

 

マイクロアレイデータ解析

  1. Chapter 11 An Introduction to Microarray Data Analysis. M. Madan Babu

 

マイクロアレイ受託サービス選びのポイント

  1. マイクロアレイの受託解析を利用する際に知っておきたいポイント　サーモフィッシャーサイエンティフィック　2017年4月10日

 

マイクロアレイ受託サービスにかかる費用の例

  1. フィルジェン　全転写産物発現解析 Gene ST Array　Human Gene 2.0 ST Array 86,000円/Sample　遺伝子発現解析 3‘IVT Array　Human Genome U133 Plus 2.0 Array 93,000円/Sample　遺伝子レベルトランスクリプトーム解析 Clariom Ｓ Assay　解析あり : 70,000円/Sample 解析なし : 68,000円/Sample　包括的トランスクリプトーム解析 Clariom D Assay　解析あり : 100,000円/Sample 解析なし : 95,000円/Sample

 

マイクロアレイの受託サービス業者一覧

  1. マイクロアレイ 　和研薬　Agilent、Affymetrix、Illuminaの3社のアレイの使用が可能。データの前処理（クオリティチェックと正規化）、発現変動している遺伝子の算出・抽出、発現変動遺伝子群の解析（データマイニング）。論文に掲載する際のヒートマップの作成や、解析方法の記述、マイクロアレイデータの公開データベース NCBI GEO（Gene Expression Omnibus）への登録までサポート。
  2. ConPathGO DNAチップ研究所　遺伝子発現マイクロアレイ実験・発現解析・パスウェイ解析をトータルにサポートする受託サービス。アジレント社製マイクロアレイで実験。チップの違いによる誤差や、サンプル間のデータ偏りを正規化し（ノーマライズ）、マトリクスを作成。生データおよびノーマライズデータに、フラグ情報、アノテーション情報をつけ、有効データを抽出し。
  3. Applied BiosystemsTM GeneChipTMアレイ　RIKEN GENESIS　発現解析用のアレイは、3’ IVT Array, Gene Array, ClariomTMD Array, ClariomTM S Arrayに分けられます。
  4. マクロジェン/コスモ・バイオ　Agilent、illumina および Affymetrix の Chip を用いてマイクロアレイ解析サービスを提供
  5. Agilent Array発現解析　タカラバイオ　ご要望に応じて、微量total RNA（500 pg以上、濃度100 pg/μl以上）からの解析、解析後のデータマイニング
  6. フィルジェン　World StandardなDNAマイクロアレイである、Thermo Fisher Scientific社(applied biosystems/affymetrix)のGeneChipTM Arraysを用いて受託解析サービス
  7. アジレントアレイ解析サービス　北海道システム・サイエンス株式会社
  8. DNAマイクロアレイ解析受託　株式会社トランスジェニック
  9. マイクロアレイ受託解析／Affymetrix (新･Applied Biosystems‎) GeneChip受託解析 ジェネティックラボ

 

無料統計ソフトRを用いたマイクロアレイデータ解析

  1. bioconductor.org　
  2. Using R to draw a Heatmap from Microarray Data
  3. An end to end workflow for differential gene expression using Affymetrix microarrays
    Bernd Klaus and Stefanie Reisenauer 14 September 2018 “walk through an end-to-end Affymetrix microarray differential expression workflow using Bioconductor packages.”  “The data set used (1) is from a paper studying the differences in gene expression in inflamed and non-inflamed tissue. 14 patients suffering from Ulcerative colitis (UC) and 15 patients with Crohn’s disease (CD) were tested, and from each patient inflamed and non-inflamed colonic mucosa tissue was obtained via a biopsy. This is a typical clinical data set consisting of 58 arrays in total.”
  4. ARRAYANALYSIS.ORG – ILLUMINA PRE-PROCESSING PIPELINE – DOCUMENT VERSION: 1.0.0　This guide will help you in the installation and/or use of the QC & pre-processing of Illumina arrays pipeline. All source code has been written in R and is open-source, available under the Apache License version
    2.0. It is available on our Download page.
  5. (Rで)マイクロアレイデータ解析 (u-tokyo.ac.jp last modified 2019/03/17, since 2005)
  6. マイクロアレイデータを解析する　TOGOTV　マイクロアレイ実験データセットを検索&生データをダウンロードする　データの前処理（正規化）データの生物学的解釈 
  7. A Tutorial Review of Microarray Data Analysis　Alex Sánchez and M. Carme Ruíz de Villa July 7, 2008 55-page PDF

 

マイクロアレイ vs. RNAseq の議論

  1. RNA-SEQUENCING VS. MICROARRAYS. When, if ever, is using microarrays better than RNA-seq?  25 April 2018 @ 13:47 Thomas Liuksiala
  2. Transcriptomics technologies.  Lowe et al., May 18, 2017 PLOS Computational Biology
  3. Choosing between microarray and RNA-seq for gene expression studies and more? researchgate.net Asked 6th Jun, 2017
  4. An Array of Options. A guide for how and when to transition from the microarray to RNA-seq. KATE YANDELL Jun 1, 2015 TheScientist
  5. An investigation of biomarkers derived from legacy microarray data for their utility in the RNA-seq era.　Genome Biol. 2014 Dec 3;15(12):523. doi: 10.1186/s13059-014-0523-y.
  6. RNA-Seq and Microarrays Analyses Reveal Global Differential Transcriptomes of Mesorhizobium huakuii 7653R between Bacteroids and Free-Living Cells. PLoS One. 2014; 9(4): e93626.
  7. 遺伝子発現差解析はマイクロアレイ？、それともRNAseq？ okayama-u.ac.jp　2012-12-19 
  8. RNA-seq: An assessment of technical reproducibility and comparison with gene expression arrays. Published in Advance Genome Res. 2008. 18: 1509-1517

 

参考

  1. Making Informed Choices about Microarray Data Analysis. Mark Reimers. PLoS Comput Biol. 2010 May; 6(5): e1000786. PMCID: PMC2877726
  2. Analysis of microarray experiments of gene expression profiling. Tarca et al.Am J Obstet Gynecol. 2006 Aug; 195(2): 373–388. PMC 
  3. Fundamentals of cDNA microarray data analysis Yuk Fai Leung and Duccio Cavalieri TRENDS in Genetics Vol.19 No.11 November 2003
  4. Capturing best practice for microarray gene expression data analysis　2003年
Bookmark this on Hatena Bookmark
LINEで送る