バイオインフォマティクス実践ラボ

＼2025年公開記事を振り返り／ バイオインフォマティクス解析における「R」と「Python」の選択指針を解説。解析を始める際にどちらの言語を用いるべきか、現役のエンジニアが比較します。 staffblog.amelieff.jp/entry/2025/06/… #R言語 #Python #データ解析 #技術ブログ R言語にはBioconductor、PythonにはBiocondaといった強力なライブラリ管理システムが存在し、可視化ツールにもそれぞれ特徴があります。本記事では、研究目的やデータ特性に応じた適切な言語選択の基準を詳説しています。

糖尿病患者のデータセットを題材に、データの確認からモデルの学習、精度の評価に至るまで、機械学習ワークフローの基礎を分かりやすく紹介。医療データサイエンスの第一歩としてご活用ください。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/04/…

＼直近公開のPython実践記事を紹介！🤖／ 臨床データセットを活用した回帰分析の入門記事。疾患の進行を予測する機械学習の一連の流れをPython（scikit-learn）で解説します。 （リンクは続きで） #機械学習 #Python #回帰分析 #データサイエンス #技術ブログ

「Cell Ranger」を用いた一次データ解析の仕組みに加え、Seuratを用いたクオリティコントロール（QC）を詳述。総遺伝子数やミトコンドリアRNAの割合などの指標に基づく、信頼性の高い結果を得るためのデータ前処理の実践的アプローチを紹介します。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/07/…

BI実践ラボ｜アメリエフ技術ブログに新規記事を投稿しました。 シングルセルRNA-seqデータ処理：CellRangerを用いた品質管理とフィルタリング【BI入門⑪】 シーケンスデータからの発現マトリックス作成と、Rパッケージ「Seurat」を用いた厳密なデータ前処理手法を解説します。 #シングルセル解析 #Seurat #CellRanger #クオリティコントロール #技術ブログ （リンクは続きで）

CSV等のデータ読み込み、条件に基づくフィルタリング、基本統計量の取得など、Pandasを用いたデータ解析の基礎を解説。Excelでは扱いにくい大容量データの処理効率を飛躍的に高めます。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/02/…

＼連載記事紹介【BI入門：Pandas活用】🐼／ PythonのPandasライブラリを用いた表形式データの効率的な操作術。大規模な解析結果のハンドリングに不可欠な技術です。 #Python #Pandas #データ処理 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）

環境構築に加え、BioPythonライブラリを導入し、FASTA形式の塩基配列データを読み込む基本的な操作方法を実例とともに紹介。プログラミング初心者の研究者に向けた入門ガイドです。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/01/…

＼連載記事紹介【BI入門：Python環境構築】🐍／ Windows環境におけるPythonとJupyter Notebookのセットアップ手順を解説。データ解析の基礎環境を構築します。 #Python #Jupyter #環境構築 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）

取得した発現データから群間比較を行い、有意に変動した遺伝子群を同定。さらにそれらがどのような生物学的機能やパスウェイに関与しているかを解き明かすための実践的アプローチを提示します。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/05/…

＼連載記事紹介【BI入門：RNA-seq解析④】💡／ RNA-seq応用解析の要。発現変動遺伝子（DEG）の同定手法と、GO・Reactome Pathwayを用いたエンリッチメント解析を解説します。 #RNAseq #DEG解析 #エンリッチメント解析 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）

マッピングされたリードからの発現定量、サンプルの正規化手法、そして主成分分析（PCA）や階層的クラスタリングによる高次元データの特徴把握まで、中核となる解析ステップを紹介します。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/04/…

＼連載記事紹介【BI入門：RNA-seq解析③】📊／ RNA-seqデータから生物学的な知見を引き出すための、遺伝子発現定量と主要なデータ可視化手法を解説します。 #RNAseq #発現定量 #データ可視化 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）

生データ（FASTQ）の品質評価、PRINSEQを用いた低品質リードの除去、そして参照ゲノムへの正確なマッピングに至るまで、下流解析の精度を担保するための重要な前処理プロセスを詳述しています。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/04/…

＼連載記事紹介【BI入門：RNA-seq解析②】🧹／ 解析成功の鍵は前処理にあります。FastQCでの品質評価から、STARによるゲノムマッピングまでの実践的な手法を解説します。 #RNAseq #データ前処理 #NGS解析 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）

実験デザインの立案から機能解析に至るまでの標準的なワークフローと、各ステップで活用される主要な解析ツールの概要を紹介。適切な解析環境構築の重要性についても言及しています。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/03/…

＼連載記事紹介【BI入門：RNA-seq解析①】🧬／ トランスクリプトーム解析の第一歩。RNA-seqが有効なケースから、データ取得後の全体像までを網羅的に解説します。 #RNAseq #トランスクリプトーム #バイオインフォ #データ解析 #技術ブログ （リンクは続きで）

RNA-seq解析後の生物学的解釈を深めるためのデータ可視化手法を紹介。必要なパッケージの導入からエラー対処までを含め、論文品質の図表作成に直結する内容となっています。 staffblog.amelieff.jp/entry/2026/05/…

＼連載記事紹介【enrichplot実践③】📈／ GO解析結果の可視化連載の第3弾。Upset plotやGSEA plotなど、より高度で多様な図の作成方法を解説します。 #エンリッチメント解析 #GSEA #R言語 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）

RNA-seq由来の遺伝子セットに対するエンリッチメント解析の可視化をテーマに、実践的なRのコード例を提供。各環境で安全に実行・再現するためのエラー回避策を詳述しています。 staffbloRNg.amelieff.jp/entry/2026/03/…

＼連載記事紹介【enrichplot実践②】🎨／ GO解析結果を多彩な図で表現する実践的アプローチ。エラー対応や再現性を高めるための工夫も交え、環境構築をサポートします。 #エンリッチメント解析 #データ可視化 #R言語 #バイオインフォ #技術ブログ （リンクは続きで）