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バイオインフォマティクスのメモ

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実験メインの研究者なので、バイオインフォマティクスやデータ解析を忘れないための備忘録的なもの。
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RDP classifierで微生物叢の解析を行う

RDP classifierで微生物叢の解析を行う

2017年から2018年にかけて、メタバーコーディングによる土壌微生物叢の解析を行なっていたときに使っていたRDP classifierの使い方についてのメモ。

RDP classifierは、ある微生物叢の階層を視覚的に表現するのには向いているが、複数の微生物叢の構成を比較したい場合にはQiimeの方が向いているので、大量のサンプルを解析するようになってからは使わなくなった。
また、COPEr

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Rで正葉曲線を描く

Rで正葉曲線を描く

植物の葉の絵をRの正葉曲線を使って描いてみる。

正葉曲線は、
x = a cos(θ)
y = a sin(θ)
で表せる。

例えば、Rで9枚の葉を描く場合、Rのコンソールに以下の行を順番に入力する。

> t<-c(1:3600)> u<-2*pi*t/3600> x<-sin(u*9)> y<-x*(cos(u))> z<-x*(sin(u))> plot(y, z, col = "dar

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Python 3を使おう

Python 3を使おう

MacOSでは元々デフォルトでPython 2がインストールされているが、新しいバージョンのPython 3を使うほうが便利。

例えば、Python 2(MacOSのデフォルト)では、

3 / 2 = 1

Python 3では、

3 / 2 = 1.5

この四数計算の結果を見ても、デフォルトのままよりも、python 3をインストールして設定した方が使い勝手がよいのは明らか。

というわ

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Rを使った主成分分析(2021年8月改訂)

Rを使った主成分分析(2021年8月改訂)

最近、以前書いていた方法ではうまくできなかったので、2021年8月に改定しました。
2021年8月時点で、私のRのバージョンは R version 4.0.3 (2020-10-10) です。Bioconductorも下記サイトで再インストールしました。Bioconductor 3.13です。
https://bioconductor.org

> if (!requireNamespace("B

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データの転送

NGSなどの大量のデータを扱っていると、ネットワーク経由でデータを転送する機会が多くあります。
また、NGS解析を小規模でやる分にはローカルマシンで作業しても問題はありませんが、大量に高速で計算させたい場合には、研究所や大学内のサーバー、スパコンなどに計算をさせた方が、一旦作業を投入してしまえば、ローカルマシンはデスクワークなど別の作業に使えるようになるので効率的です。

そこで、FTPでのファイ

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RNA Seq 解析

RNA Seq 解析

MiSeqデータのリファレンス配列へのマッピングと転写産物量の推定。

3年ほど前に行っていた古い方法だが、一応アップしておきます。
これからやる方は、マッピングにはHISAT2を使ってください。

注:javaがインストールされていること。

クォリティーチェック(FastQC)
http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/

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MacのPowerPointファイルから高解像度のTiffファイルを出力

論文投稿の際の画像ファイル作成時に、PowerPointから300 dpiのtiffファイルを出力しようとして困ったので備忘録。

以前はPowerPointのメニューの「環境設定」から出力保存する画像ファイルの解像度を設定することができたが、現在はできなくなった。

そこで、今回行なった方法は、

1. PowerPointの「ファイル」→「プリント」を開いて、左下の「PDF」ボタンから「PDF

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ggplot2で積み重ね棒グラフを描く

今回使用するRのパッケージは

reshape2
ggplot2
ggsci
scales

です。

パッケージがインストールされていない場合、メニューバーから「パッケージとデータ」>「パッケージインストーラ」で選択してインストールしてください。

まず、Rを起動します。
いつものように、作業ディレクトリを指定します。

> setwd("~/Desktop")> getwd()[1] "/Us

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Rでベン図を描く

今回は、2018年のサッカーワールドカップロシア大会日本代表選手、2018年キリンカップ日本代表選手、2018年海外クラブに所属する主な選手を適当にリストアップしたので、それらのデータを使ってベン図を描いてみます。

■日本代表キリンカップメンバー
東口順昭、権田修一、シュミット・ダニエル、長友佑都、槙野智章、吉田麻也、佐々木翔、酒井宏樹、室屋成、三浦弦太、冨安健洋、青山敏弘、原口元気、柴崎岳、遠

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Rのggplot2でグラフを描く

以前にもRでグラフを描く例を紹介しましたが、今回はggplot2での作図を紹介したいと思います。

ggplot2のオフィシャルサイト
http://ggplot2.org/

今回は、ggplot2とreshape2のパッケージを利用しますので、まずこちらをダウンロードしておきましょう。

Rのメニューバーの「パッケージとデータ」>「パッケージインストーラ」もしくは下記コマンドでダウンロードしま

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Qiime2を使った微生物叢の解析(その6)

サンプル中で観察されたOTUsの数

(qiime2-2018.2) nedonoiMac:20180112 shigeru$ qiime diversity alpha --i-table table-20180220_Kazusa.qza --p-metric observed_otus --o-alpha-diversity observed_otus_vector.qza

observe

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Qiime2を使った微生物叢の解析(その5)

Taxonomy解析

ここでは、silva-119-99-515-806-nb-classifier.qzaに対してTaxonomy解析を行う。

(qiime2-2018.2) nedonoiMac:20180112 shigeru$ qiime feature-classifier classify-sklearn --i-classifier silva-119-99-515-806-nb

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Qiime2を使った微生物叢の解析(その4)

α、ß多様性解析結果の可視化

(qiime2-2018.2) nedonoiMac:20180112 shigeru$ qiime diversity alpha-group-significance --i-alpha-diversity core-metrics-7118-results/faith_pd_vector.qza --m-metadata-file 20180220_Kazus

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Qiime2を使った微生物叢の解析(その3)

アライメントして系統樹を作成

(qiime2-2018.2) nedonoiMac:20180112 shigeru$ qiime alignment mafft --i-sequences rep-seqs-20180220_Kazusa.qza --o-alignment aligned-rep-seqs-20180220_Kazusa.qza

aligned-rep-seqs-20180

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