📰 概要
前作「公共データを用いたRNA-seq解析」を400冊以上売り上げた著者による公共RNA-seqデータ解析の第2弾！

公共データベース登録済みのSingle Cell RNA-seqデータを解析してみませんか？

Single Cell RNA-seq(scRNA-seq)は、個々の細胞レベルでの遺伝子発現解析を可能にし、現代の生物学的研究に革新をもたらしています。しかし、そのデータ解析はプログラミングの専門知識や各種ライブラリの理解を必要とするため、初心者にとって大変難しい解析となっています。ただでさえ忙しいウェット解析の最中で、統一されていない情報源を元にscRNA-seq解析を学ぶのは困難を極めます。

本書ではR言語を元に、Seuratを用いた公共データベース登録済みscRNA-seqデータ解析のやり方を学ぶことができます。Rの実行環境準備から基礎的なR言語文法、ggplot2による可視化も取り扱っているため、Rおろか、プログラミングさえしたこと無い方でも学んでいくことが可能です。実際のscRNA-seqデータ解析項目では、具体的なデータを使用した解析例とRの詳細な解説を提供し、scRNA-seqデータ解析の実践的なスキルが習得できます。

また、実際に公共データベースから自身の研究に関係のあるscRNA-seqデータを探索し、実際の再解析方法を実戦形式で学ぶことができます。

本書を通じて、scRNA-seqデータ解析に必要なスキルを身につけて、自身の研究にscRNA-seq解析を取り入れて行きましょう。

👫 対象とする読者
・Single Cell RNA-seqに興味があるが、何から始めれば良いかわからない人
・Single Cell RNA-seqのデータ解析を外部の専門家に依頼している人
・一般的なウェットラボの実験に忙しく、プログラミングや統計を学ぶ時間がない人
・自身の研究に公共データを用いたSingle Cell RNA-seq解析を取り入れたいと考えている研究者
・在野研究で論文を執筆したい社会人、または大学院での業績を増やしたい学生


【販売価格】
期間限定で ¥3600→¥2400 (33% OFF!!)で販売しております！

【お知らせ】
大好評につきリリースしてわずか10日で売上部数100冊を突破しました🎉
2024/08/10：売上部数600冊を突破しました🎉
2024/09/09：売上部数700冊を突破しました🎉
2025/01/04：売上部数800冊を突破しました🎉

📰直近のアップデート情報
2023/10/15：第3章の大幅加筆を行いました。
2024/01/28：本技術書専用のDockerimageを追加しました。
2024/08/10：第5章の大幅加筆・改訂を行いました。
2024/09/09：第3,5章の軽微な修正を行いました。
2024/12/26：新章：シングルセル解析のマルチモーダルおよびマルチオミクス解析を追加しました（scATAC-seq）。
2024/12/27：第6章 空間トランスクリプトームのやり方を追加しました。
2025/01/04：第6章の軽微な修正を行いました。

本技術書は随時アップデートされていきます。
一度購入された方はアップデートされたとしても追加料金は発生しませんのでご安心ください。

【初心者向け】公共データを用いたSingle Cell RNA-seq解析  ~Rで始めるSingle Cell RNA-seq解析~

構成(目次)

前書き

本書の動作確認済み環境

📘 第1章：Single Cell RNA-seq解析の環境構築

📰 Single Cell RNA-seq解析を行う環境構築

📰 RとRstudioのインストール

📰 Dockerのインストール

📰 Docker上でRstudio Serverを起動させる

📰 RパッケージマネージャBioconductorについて

📘 第2章：R言語基礎

📰 R言語の基本的な文法

📰 データフレームの扱い方

📰 データの可視化ツールggplot2の使い方

📘 第3章：Rでバイオインフォマティクス解析をやってみる（応用編）

📰 PCA

📰 clusterPlofilerを用いたエンリッチメント解析

📰 DEseq2を用いたRNA-seq解析データのDEG抽出

📰 Gene Ontology(GO)のBP,MF,CC毎にエンリッチメント解析

📰 その他DB（KEGG, Reactome など）を用いてエンリッチメント解析

📘 第4章：Single Cell RNA-seq解析の基礎を学ぶ

📰 Single Cell RNA-seqの概要

📰 Seuratによる解析準備

📰 Seuratによるデータ前処理の手順

📰 Seuratによるデータ解析の手順

📘 第5章：いざ実践！公共データを用いたSingle Cell RNA-seq解析

📰 Single Cell RNA-seqデータの探し方

📰 クラスター毎に自動で細胞種ラベルを付与する

📰 FeaturePlotで遺伝子発現を確認する

📰 Single Cell RNA-seqデータセット同士を結合する

📰 バッチエフェクトを補正して、コントロール群と刺激群を比較する

📰 クラスターごとのマーカー遺伝子の特定

📰 Harmonyを使ったSingle Cell RNA-seqデータのバッチエフェクトの補正

📰 Single Cell RNA-seqデータを用いた疑似バルクRNA-seq解析を行う方法

📘 第6章：Single Cell RNA-seq解析のマルチモーダルおよびマルチオミクス解析

📰 Single Cell ATAC-Seq 解析とは？

📰 Signacを用いたSingle Cell ATAC-Seq data解析の実装方法

📰 空間トランスクリプトーム解析とは？

📰 Scanpyについて

📰 空間トランスクリプトーム解析の実装方法

📘 第7章：公共データベースからダウンロードしたscRNA-seqデータを処理する

📰 Cell Rangerを使ってscRNA-seqデータの遺伝子発現量をカウントする方法

📰 NCBIのSequence Read Archive (SRA) データをCell Rangerで処理する

📘 第8章：Single Cell RNA-seqデータのクオリティコントロールのやり方