【iDEPの使い方】iDEPを用いたRNA-Seqのデータ解析
iDEPとは？
iDEPは無償でWEB上でRNA-Seqのデータ解析が行えるサービスです。 遺伝子発現量テーブルからスタートして、ヒートマップ描画、発現変動遺伝子抽出、GO解析、パスウェイ解析等を実施できます。 本ページでは最新版のiDEP1.1の使い方を解説します。
iDEPがエラーになってしまったり、操作が難しいと感じられる場合には、簡単にRNA-Seqのデータ解析が行えるツールも是非ご検討ください。
ファイルの準備
iDEPでは遺伝子レベルのリードカウントデータをアップロードすることが推奨されています。 CSV形式もしくはTSV形式のファイルで以下のようなイメージになります。
１列目には遺伝子名、それ以降はそれぞれのサンプルごとの値が入っています。
サンプル名はCtl_1、Ctl_2とTreat_1、Treat_2のようにreplicatesに対してアンダーバーの前に同じ名前を付けるようにしてください。
ファイルのアップロード
「3. Expression data (CSV or text), or use a demo file」で準備したファイルを選択します。
選択すると自動でアップロードが始まり、画面上にテーブルが表示されたらアップロード成功です。
Pre-process
発現量の低い遺伝子をフィルタリングして、以降の解析に用いる遺伝子を絞っています。この例では、38,254遺伝子のうち14,395遺伝子が以降の解析に用いられる結果となりました。
「n libraries」個以上のサンプルでCPMの値が「Min. CPM」を超えていない場合に、発現量が低い遺伝子とみなされます。
ヒートマップ
「Clustering」からヒートマップの描画ができます。以下のような結果が得られます。
デフォルトでは変動の大きいトップ1000遺伝子を用いてヒートマップが描画されます。「Top Genes」の値を調整することで、ヒートマップで描画される遺伝子数を変更できます。
発現変動遺伝子の抽出
「DEG1」で２群間の発現変動遺伝子の抽出ができます。この例では、832の発現が減少した遺伝子と1463の発現が増加した遺伝子が抽出されました。
「FDR cuttoff」と「Min fold-change」を調整することで、発現が変動したとみなすしきい値を変化させることができます。
GO解析、パスウェイ解析
「Pathway」からGO解析やパスウェイ解析ができます。以下はKEGGパスウェイの解析の結果です。
