レバークーゼン対ケルン

EcoRI single-digest RAD-Seqのライブラリ調製とRAD-Seqのバイオインフォマティクス解析の共同研究事業 共同研究として、「EcoRI single-digest RAD-Seqのライブラリ調製とRAD-Seqのバイオインフォマティクス解析」を当研究室で行うことができます。 EcoRI single-digest RAD-SeqはRAD-Seqの原法と同じ手法であり、DNA切断に使う制限酵素としてEcoRIを使用します。 RAD-Seqについては龍谷大学農学部の永野惇さんによる共同研究事業が有名です。私もこのサービスの利用者の一人です。永野惇さんが行っているものは、double-digest RAD-Seqです。EcoRI Single-digest RAD-Seqと比べると、double-digest RAD-Seqは、多検体の解析に向いており、depthが深いものの、検体あたりの多型情報が少なくなります。しかし、RAD-Seqを行う場合の最初の選択肢としては、double-digest RAD-Seqを強くお勧めします。 当研究室で行うことができるEcoRI Single-digest RAD-Seqは、多検体の解析には向いておらず、depthが浅いものの、検体あたりの多型情報が多いのが特長です。１ライブラリあたりの検体数を最大で63としています。 興味がある方は、下記の連絡先までご連絡ください。日程について希望に添えない場合がありますが、ご容赦下さい。 EcoRI single-digest RAD-Seqのライブラリ調製 手順書通りに実験を行うことができる研究者、または、手順書通りに実験を行うことができるロボット（開発中？）が、下記の必要なものを持参し、当研究室でライブラリ調製を行います。手順書通りに実験を行うことができる大学院生は稀ですが、失敗しても責任を負いませんので、ご容赦下さい。1ライブラリを調製するのに、当研究室に四日間滞在することが必要です。１ライブラリあたりの検体数を最大で63としています。 こちらは英語に未対応ですが、そのうち対応します。（手順書を英語にしていないということだけなんです。） 必要なもの ゲノムDNA 分解のないもの。 Qubitなどの蛍光法で20ng/ulにしたもの。 あらかじめ20ng/ulに調製したものをアガロースゲル電気泳動法で分析した結果をメールでお送り下さい。 こちらが要求する試薬類 必要な試薬の多くはこちらで用意していますが、足りないものを持参して頂くことがあります。 持参して頂いた試薬類は、当研究室に寄附してください。 最も高価なアダプタは十分量ありますので、ご安心下さい。 「こちらが要求する試薬類」のための経費が5万円を越えることがないように努力します。 このライブラリ調製後、HiSeqによるシーケンシングをどこかに委託してください。私が、51bpのSingle endという条件でシーケンシングを委託しているところは、16万円くらいです。この業者を紹介することもできます。　　 過去の実施例 2017年2月6-9日に鹿児島大学院生（理学部）が一名来て、調製に成功しました。 2016年1月～2月頃に、佐賀大学院生（農学部）が二名来て、一人は調製に成功し、もう一人は調製に失敗しました。失敗した分については、当研究室の研究補助員の監督の下、再挑戦したところ、成功しました。 RAD-Seqのバイオインフォマティクス解析 月曜日の朝から金曜日の夕方まで、当研究室に滞在して、RAD-Seqのバイオインフォマティクス解析を修得します。夏休みand/or春休みに開催することがあります。つまり、年に1-2回しか開催できません。上述の「EcoRI single-digest RAD-Seqのライブラリ調製」の利用者以外も参加可能です。 ただし、佐賀大学に属する者については、時間が許す限り随時対応します。また、こちらにあるサーバーが学内から利用可能ですので、ノートPCや外付けHDDは必要ありません。 こちらは英語での対応も可能です。 必要なもの ノートPC 外付けHDDによる起動が可能なもの。 4 threads, 8GBメモリは最低限ほしいです。ただし、メモリが32GBあると良いでしょう。 メモリが32GBない場合は、時間短縮のため、一部の処理を、こちらで用意しているPCで行う可能性があります。 外付けHDD こちらに来て、この外付けHDDにBio-Linuxを導入します。 readsデータ 参照ゲノム配列 参照ゲノム配列はなくても良いが、ある方がよい結果が得られます。 高品質でなくて構いません。 eduroamのアカウントとパスワード 持たない場合は事前に相談ください。 実習内容（参照ゲノム配列を利用してpopulation解析を行う場合の実施例（2017年9月25-29日に開催のもの）） 外付けHDDへのBio-Linuxのインストール Linuxの基本コマンド Whole genome Resequencingのデータ解析体験 readsのクリーニング（アダプタ・きたないreadsの除去） bowtie2によるマッピング マッピング結果のIGVによる確認 stacksのref_map.pl による解析 stacksのpopulationsによる解析 （これが重いのです） RやBioconductorの基本 SNPRelateによる主成分分析およびMDS解析 Admixture解析 過去の実施例 2017年9月25-29日に鹿児島大学院生（農学部）一名と鹿児島大学院生（理学部）一名、計二名が来て、解析結果を出すことに成功しました。 なお、R/qtlやJoinmapによる解析については、現時点では、解析のための入力ファイルを作成するところまでとなります。R/qtlの使い方は、今後、私は習得する予定です。 連絡先 永野幸生（佐賀大学総合分析実験センター、メール: [email protected]） 履歴 2017/10/02：このウェブページの立ち上げ。