AnonymousBlog

RAD-seqは，もはや説明もいらないでしょう．
制限酵素サイトで切断してその切断面から次世代シーケンサのショートリードで配列を読む．
複数個体に用いれば，非モデル生物でゲノムはわからなくても，制限酵素サイト周辺の配列からその中の多型サイトを得ることができる．
詳しくは，龍谷大の永野さんのグループの説明がわかりやすいでしょう．
https://sites.google.com/site/radseqincer/

このRAD-seqには派生的な手法が存在し，pyRADで解析可能な以下の手法がある．
RAD, ddRAD, PE-ddRAD, GBS, PE-GBS, EzRAD, PE-EzRAD, 2B-RAD, nextRAD
まだまだ増やすようだ．
pyRADの使い方はこの辺が参考になりそうです．
http://mitsuhiko.nobody.jp/bioinfo/pyrad.htm

RAD
通常のRAD-seq．制限酵素の断面にアダプタ等をつける．この時，アダプタは切断面の両側につく．

ddRAD: double digest RADseq (Brant K. Peterson et. al. 2012 PLOS ONE)
2種類の制限酵素で切断する．両端を異なる制限酵素で切断された領域のみを用いて，片方の断面にアタプタをつける．
つまり，通常のRADseqに比べると座位数は減るがcoverageは増える．

PE-ddRAD: Paired-End ddRAD
ddRADをペアエンドで読む．

GBS: genotyping-by-sequencing (Robert J. Elshire et. al. 2011 PLOS ONE)
制限酵素で切断後にショートリードをマッピングしてSNPを決める．
サイズセレクションのステップを含まないため実験が楽．とか．

PE-GBS: Paired-End GBS
GBSをペアエンドで読む．

PE-EzRAD (Robert J. Toonen et. al. 2013 PeerJ)
Illumina TruSeq ライブラリ調整キッドを使って，どんな制限酵素でも可能．
実験が簡単．

2B-RAD

nextRAD

やる気がでたら追記します．

毎度おなじみ、僕です。

「ポスドクのフェローシップを書くためのシンプルな10のルール」

前回と同じく、PLOS computational biologyの論文紹介です。
なんで、computational biologyでこういう内容が載るんでしょうかね。
Ke Yuan, Lei Cai, Siu Ping Ngok, Li Ma, Crystal M. Botham
Ten Simple Rules for Writing a Postdoctoral Fellowship (2016)

「前回と同じく」って別に定期購読者もいないでしょうけど。


1. 早く始めよ、そして重要な情報を集めよ
2. 計画を立て、定期的に書け
3. 自分の研究のニッチを見つけよ
4. 明確な目標を記した文書をロードマップとして使え
以下に答えるような文書
・その研究の問いは重要？
・全体のゴールは何？
・何が具体的になされるの？
・予測される結果とインパクトは？
5. 一流のメンターチームを作れ
6. 完璧なキャリア開発トレーニングプランを発展させよ
以下の3-5くらいはやれ。
・毎週メンターと1対1のミーティング
・半年に1回アドバイザー組織とのミーティング
・特別な技術やアプローチを学ぶためにコラボレーターのラボに数週間〜1ヶ月くらいの学外研修
・特別な話題や手法を学ぶための講座
・特別な研究領域に注目したセミナー
・研究を広めて共同研究を主導するためのカンファレンス
・教えたり助言する
・グラントライティング、サイエンティフィックライティング、口頭発表の講座かセミナー
・リーダーシップの役割を得る機会
・ラボマネージメントのセミナーか実践
7. 待て！フィードバックを得よ
8. 一貫したまとまりのあるストーリーを語れ
9. 特別な要望や間違いや可読性のための校正に従え
10. 使いまわして再投稿せよ

はい、がんばります。

毎度おなじみ、僕です。

「統計解析で気をつけたいたった10個のルール」
くだらないウェブの落書きの言い回しを真似てみました。

PLOS computational biologyの論文紹介です。
Robert E. Kass, Brian S. Caffo, Marie Davidian, Xiao-Li Meng, Bin Yu, and Nancy Reid
Ten Simple Rules for Effective Statistical Practice
http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371%2Fjournal.pcbi.1004961

１．統計手法を使って、科学的な疑問に応えるデータとするべし。
２．シグナルは常にノイズとともにやってくる。
３．前もって計画を。ほんとに、前もって。
４．データの質を心配せよ。
５．計算よりも統計解析。
６．シンプルであれ。
７．変りやすさを評価しろ。
８．仮定をチェックしろ。
９．できるなら反復試行を。
１０．解析に再現性を。

統計解析をする上で重要な心構えだと思います。
シンプルさの重要性は同意するけど、手軽さと混同しそうだな。

超メジャーソフトウェアたるsamtools。
バージョンが新しくなって、というか完成する前に公開しやがってる。
全然インストールできない。

そういうやつは淘汰されてしまえ。


別の方法ならできた。

結構前に、つんく♂の「だから、生きる」を読んだ。

感謝が全面に押し出されていた。
最近ようやく感謝という感覚を感じられるように、僅かになった気がする。

少なくとも、TNXをつくったときからの信念なんだろうな。
そのTNXも規模縮小してて残念だけど。

ハロヲタにもそうでない人にもおすすめ。
読みやすかった。

本に力入れてるコンビニにおいてあったので、ハロヲタがいるんだと思う。