著者紹介

内容

目次

１バイオインフォマティクスの歴史と全貌１．１バイオインフォマティクスとは何か　　——７１．２最初にデータベース化されたのはタンパク質の配列だった　　——７１．３ＤＮＡ配列データベースは１９８０年代初頭から構築され始めた　　——８１．４配列は公共データベースから容易に検索することができる　　——９１．５数多くの配列解析プログラムが登場している　　——１０１．５．１配列比較のためのドットマトリックス法，またはダイアグラム法　　——１０１．５．２ダイナミックプログラミング法による配列のアラインメント　　——１１１．５．３配列間の局所的アラインメントを見いだす　　——１２１．５．４多重配列アラインメント　　——１３１．６ＲＮＡの二次構造を予測する方法にはいくつかある　　——１４１．７進化的関係は配列を用いて発見される　　——１５１．８類似した配列のデータベース検索により遺伝子機能が明らかになる　　——１５１．９ＦＡＳＴＡとＢＬＡＳＴは迅速なデータベース検索を可能にする　　——１６１．１０ＤＮＡ配列の翻訳によりタンパク質配列を予測できる　　——１６１．１１タンパク質の構造は予測できる　　——１７１．１２最初に完全なゲノム配列が得られたのはインフルエンザ菌であった　　——１８１．１３最初のゲノムデータベースはＡｃｅＤＢであった　　——１９１．１４ゲノム解析法が開発され続けている　　——２０１．１５遺伝子発現解析にはマイクロアレイが用いられる　　——２０１．１６大規模な生物学的データセットにはデータ格納・マイニング技術が用いられる　　——２２１．１７ＢｉｏＰｅｒｌとインターネットを用いて配列解析を自動化することができる　　——２２１．１８インターネット上で便利なリソースを見つける　　——２３２配列の収集と蓄積２．１ＤＮＡ配列決定は自動的に行われる　　——３０２．２ゲノム配列決定は２つの方法で行われる　　——３２２．３発現遺伝子のｃＤＮＡライブラリの配列決定からコード領域を決定する　　——３６２．４配列をデータベースへ登録するのは簡単である　　——３７２．５配列の精度はさまざまである　　——３８２．６配列は特別なファイル形式でコンピュータに蓄積する　　——３８２．６．１ＧｅｎＢａｎｋ　ＤＮＡ配列エントリ　　——４０２．６．２ＥＭＢＬデータライブラリ形式　　——４１２．６．３ＳｗｉｓｓＰｒｏｔ配列形式　　——４２２．６．４ＦＡＳＴＡ配列形式　　——４２２．６．５ＮＢＲＦ／ＰＩＲ配列形式とＣＯＤＡＴＡ形式　　——４２２．６．６Ｇｅｎｅｔｉｃｓ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｇｒｏｕｐ配列形式　　——４２２．６．７国立バイオメディカル研究財団・タンパク質情報リソース（ＮＢＲＦ／ＰＩＲ）から検索された配列ファイルの形式　　——４３２．６．８Ｐｌａｉｎ／ＡＳＣＩＩ　Ｓｔａｄｅｎ配列形式　　——４３２．６．９ＡＳＮ．１配列形式　　——４３２．６．１０ＸＭＬ配列形式　　——４３２．６．１１ＧＤＥ配列形式　　——４３２．６．１２ＡｃｅＤＢ配列形式　　——４３２．６．１３Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｆｅａｔｕｒｅ形式　　——４５２．７ある配列形式はほかの形式に変換できる　　——４５２．８複数の多重配列形式が使える　　——４９２．９配列データベースは特別な保存形式が必要とされる　　——５２２．１０配列データベースはＥｎｔｒｅｚから簡単にアクセスできる　　——５３３対にした配列のアラインメント３．１配列アラインメントとは？　　——６６３．１．１大域的アラインメント　　——６６３．１．２局所的アラインメント　　——６６３．２配列アラインメントは機能や構造や進化的な情報を明らかにする　　——６７３．３ペアワイズ配列アラインメントには３つの主要な方法がある　　——６９３．３．１ドットマトリックスによるペアワイズ配列比較　　——７１ドットマトリックス法　　——７２配列の繰り返しを見いだす　　——７４単一の配列記号の繰り返しを見いだす　　——７４３．３．２配列アラインメントのためのダイナミックプログラミング法　　——７４ダイナミックプログラミングアルゴリズムの記述　　——７８ダイナミックプログラミングは大域的アラインメントもしくは局所的配列アラインメントを生成する　　——８１大域的アラインメントと局所的アラインメントの例　　——８１局所的アラインメントプログラムはいつも局所的アラインメントを，また大域的アラインメントプログラムはいつも大域的アラインメントを生成するか？　　——８５配列アラインメントのためのダイナミックプログラミングアルゴリズムの補助的な使用と改良点　　——８６３．３．３ワードとｋ—タプル法　　——８７３．４配列アラインメントにおけるスコア行列とギャップペナルティの使用方法　　——８８３．４．１アミノ酸置換行列　　——８８３．４．２Ｄａｙｈｏｆｆのアミノ酸置換行列（ＰＡＭ行列）　　——８９配列類似性を検出するための最適なＰＡＭスコア行列を選ぶ　　——９２ＰＡＭ行列で用いられるようなＤａｙｈｏｆｆのタンパク質進化モデルの解析　　——９３ＰＡＭアミノ酸スコア行列の改訂　　——９５３．４．３ブロックアミノ酸置換行列（ＢＬＯＳＵＭ）　　——９５３．４．４ＰＡＭとＢＬＯＳＵＭアミノ酸置換行列の比較　　——９７その他のアミノ酸スコア行列　　——９８３．４．５核酸のＰＡＭスコア行列　　——９８３．４．６ギャップペナルティ　　——１００アラインメントの両端でのギャップペナルティ　　——１０２パラメトリック配列アラインメント　　——１０２不一致のギャップペナルティを変えたときの局所的アラインメントスコアへの影響　　——１０２類縁タンパク質を見いだすスコア行列とギャップペナルティの最適な組み合わせ　　——１０３４配列アラインメントの確率的，統計的解析入門４．１配列アラインメントで確率がどのような役割を果たすか？　　——１１７４．２確率は統計的な有意性検定の基本的な要素である　　——１１８４．３配列アラインメントスコアの有意性の評価　　——１２０４．３．１配列アラインメントのための統計手法の開発　　——１２０４．３．２大域的アラインメントの有意性　　——１２１４．３．３２つのランダムＤＮＡ配列間の最も可能なアラインメントのモデル化　　——１２２４．３．４アラインメントスコアを用いる　　——１２５４．３．５ギャップ入り局所的アラインメント　　——１２６４．３．６グンベル極値分布　　——１２６４．３．７アラインメントスコアの有意性の迅速な決定方法　　——１２９４．３．８統計解析でのスコア行列のタイプの重要性　　——１３０４．３．９ギャップのある局所的アラインメントの有意性　　——１３０４．３．１０統計的パラメータの選択　　——１３３４．３．１１配列間の個々のアラインメントスコアの統計的有意性とデータベース検索で見つかるスコアの有意性の計算法は異なっている　　——１３５４．４ベイズの統計的手法による配列アラインメントと進化的距離の見積もり　　——１３７４．４．１ベイズ統計学入門　　——１３７４．４．２配列解析へのベイズ統計の応用　　——１３９４．４．３ベイズの進化距離　　——１４０４．４．４ベイズの配列アラインメントアルゴリズム　　——１４１５多重配列アラインメント５．１多重配列アラインメントの利用　　——１５７５．１．１類縁配列の検索　　——１５７５．１．２ゲノム配列決定　　——１５７５．２多重配列アラインメントは系統解析の出発点　　——１５９５．３大域的および局所的多重配列アラインメント　　——１５９５．４大域的多重配列アラインメント　　——１６０５．４．１大域的多重配列アラインメント計算の困難さ　　——１６０５．４．２ダイナミックプログラミング法を用いたペアワイズアラインメントの拡張としての多重配列アラインメント　　——１６２５．４．３多重配列アラインメントのよさを測る尺度　　——１６４５．４．４累進法による多重配列アラインメント　　——１６７ＣＬＵＳＴＡＬＷ　　——１６８ＰＩＬＥＵＰ　　——１７１Ｔ−ＣＯＦＦＥＥ　　——１７１累進法の問題点　　——１７１５．４．５反復演算を用いた多重配列アラインメント　　——１７２遺伝的アルゴリズム　　——１７３半順序グラフ　　——１７４５．４．６隠れマルコフモデル　　——１７５５．４．７多重配列アラインメントのためのその他のプログラムと方法　　——１７５５．４．８大域的多重配列アラインメントプログラムの性能　　——１７６５．５局所的多重配列アラインメント　　——１７６５．５．１プロファイル解析　　——１７７５．５．２ブロック解析　　——１８０大域的または局所的多重配列アラインメントからのブロックの抽出　　——１８１パターン検索　　——１８１ＢＬＯＣＫＳサーバを用いた未整列の配列からのブロック作成　　——１８２５．５．３モチーフ解析のためのｅＭＯＴＩＦ法　　——１８２５．５．４局所的アラインメントを支援するための統計的方法　　——１８４期待値最大化アルゴリズム　　——１８４モチーフ発見のための多重期待値最大化法　　——（ＭＥＭＥ）１８７ギブスサンプリング法　　——１８７隠れマルコフモデル　　——１９０最良のＨＭＭの生成　　——１９４モチーフに基づく隠れマルコフモデル　　——１９４５．５．５位置特異的スコア行列の利用　　——１９５位置特異的スコア行列の作成　　——１９６ＰＳＳＭの計算　　——１９８位置特異的スコア行列の情報量　　——１９８配列ロゴ　　——１９９５．６多重配列アラインメントのエディタとフォーマッタ　　——２００５．６．１配列エディタ　　——２００５．６．２配列フォーマッタ　　——２０１６類似配列のデータベース検索６．１数多くのゲノムがデータベース検索に利用可能である　　——２１５６．２ＦＡＳＴＡやＢＬＡＳＴを使うことで高速なデータベース検索が可能である　　——２１８６．３タンパク質配列の検索はＤＮＡ配列の検索より特異性が高い　　——２１８６．４データベース類似性検索で使うスコア行列には選択肢がある　　——２２０６．４．１進化モデルに基づいた行列　　——２２０６．４．２ＢＬＯＳＵＭ６２スコア行列　　——２２１６．４．３その他のスコア行列　　——２２１６．５配列の出力は制限できる　　——２２２６．６配列類似性検索のフローチャート　　——２２２６．７ＦＡＳＴＡ配列データベース類似性検索を使う　　——２２３６．７．１ＦＡＳＴＡ一致の有意性　　——２２５６．７．２ＦＡＳＴＡのバージョン　　——２２６６．７．３配列中の複雑度が低い領域　　——２２９６．８ＢＬＡＳＴを使う　　——２３０６．８．１配列のフィルタリング　　——２３６６．８．２別のＢＬＡＳＴプログラムとオプション　　——２３７６．８．３別のＢＬＡＳＴ関連のプログラム　　——２３７６．９Ｓｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎダイナミックプログラミング法は最適な結果を与える　　——２３９６．１０ベイズブロックアライナーを使ったデータベース検索は遠縁の配列を見つける　　——２４１６．１１多重配列アラインメントを使ってスコア行列やプロファイルによるデータベース検索を行う　　——２４２６．１２位置特異的スコア行列や配列プロファイルはタンパク質ファミリーの発見に有用である　　——２４３６．１３配列とパターンのデータベースを比較する別の方法がある　　——２４７６．１３．１ＰＳＩ−ＢＬＡＳＴ，タンパク質ファミリーを見つけるためのＢＬＡＳＴの改良バージョン　　——２５０６．１３．２ＰＨＩ−ＢＬＡＳＴ（ｐａｔｔｅｒｎ−ｈｉｔ−ｉｎｉｔｉａｔｅｄ　ＢＬＡＳＴ）　　——２５１６．１３．３ＰＲＯＢＥ　　——２５１６．１４まとめ　　——２５２７系統推定７．１ＰＨＹＬＩＰとＰＡＵＰはよく利用される系統解析プログラムである　　——２６５７．２系統解析はどのように多重配列アラインメントに関連しているのか？　　——２６５７．３系統解析においてはゲノムの複雑度が考慮されなくてはならない　　——２６７７．４進化木は生物や遺伝子や遺伝子ファミリーの間の進化関係を表す　　——２７１７．５３つの主要な系統予測のための方法がある　　——２７２７．５．１最節約法　　——２７４最節約法の使用における問題点　　——２７７最節約木の選択　　——２７８７．５．２距離法　　——２７９Ｆｉｔｃｈ−Ｍａｒｇｏｌｉａｓｈ法および類似の方法　　——２８０近隣結合法および類似の近隣法　　——２８３ＵＰＧＭＡ法　　——２８４外群の選択　　——２８６配列類似度の距離スコアへの変換　　——２８８多重変化と逆転のための核酸配列間距離の補正　　——２８９タンパク質配列の比較とタンパク質をコードしている遺伝子の比較　　——２９１距離法による読み枠の比較　　——２９２７．５．３最尤法　　——２９３進化モデルに基づいた配列アラインメント　　——２９５７．６系統予測はどの程度信頼できるか？　　——２９７７．７系統解析はどのように利用されるか？　　——２９７８ＲＮＡ二次構造の予測８．１ＲＮＡ二次構造と三次構造の特徴は何か？　　——３０６８．２配列と塩基対形成パターンはＲＮＡ構造予測に用いることができる　　——３０８８．３最小エネルギーをもつＲＮＡの予測には限度がある　　——３０８８．４ＲＮＡ予測手法はどのようにして開発されてきたのか？　　——３０９８．５ＲＮＡ構造予測手法はおもに２つのアプローチを用いる　　——３１１８．５．１エネルギー最小化　　——３１１ＲＮＡ配列中の自己相補的な領域から二次構造が予測できる　　——３１１ＲＮＡ二次構造予測のための最小自由エネルギー法　　——３１２ｍｆｏｌｄとエネルギープロットによる準最適構造の予測　　——３１４ＲＮＡ分子の準最適フォールディングのための他のアルゴリズム　　——３１５最もありえそうなＲＮＡ二次構造の予測　　——３１８８．５．２共変異している塩基の同定　　——３１９８．５．３共変異解析のむずかしさ　　——３２１８．５．４ＲＮＡ二次構造モデリングのための確率文脈自由文法　　——３２３８．６ＲＮＡ遺伝子の検索　　——３２５８．７ＲＮＡ構造のモデリングは重要な結果を生み出す　　——３２７９遺伝子予測と遺伝子調節９．１ＯＲＦベースの遺伝子予測は原核生物と真核生物の生物学的な違いに影響される　　——３３８９．２ＯＲＦの予測精度は検証可能である　　——３４１９．３真核生物の遺伝子には反復配列があり，おそらくヌクレオソーム構造を反映している　　——３４３９．４遺伝子予測の手順とは？　　——３４５９．５微生物ゲノムの遺伝子予測は比較的容易である　　——３４６９．５．１遺伝子の調節配列を利用する　　——３４６９．５．２よく保存された遺伝子の特徴を利用する　　——３４６９．６真核生物における遺伝子予測では既知のエキソンを認識することが重要である　　——３４９９．６．１配列データベースを検索する　　——３４９９．６．２既知のエキソンを認識する　　——３４９９．６．３複雑なパターンを見いだす　　——３４９９．６．４ＲＮＡポリメラーゼＩＩ転写遺伝子　　——３５０９．７ニューラルネットワーク法とパターン判別法による真核生物遺伝子予測　　——３５０９．７．１ニューラルネットワーク　　——３５０Ｇｒａｉｌ　　——３５０ＧｅｎｅＰａｒｓｅｒ　　——３５２９．７．２パターン判別法　　——３５２９．８最も優れた遺伝子予測法は何か　　——３５３９．９大腸菌のプロモーター予測によりＤＮＡの調節配列を見いだす　　——３５５９．９．１アラインメントしたプロモーター配列からのスコア行列法　　——３５６９．９．２行列法の信頼性　　——３５７９．９．３ニューラルネットワークによるプロモーター予測　　——３５９９．９．４あまり保存されていない調節タンパク質結合部位をアラインメントできない配列で探索する　　——３５９統計的手法　　——３６０ｃｏｎｓｅｎｓｕｓとｗｃｏｎｓｅｎｓｕｓ　　——３６１９．１０真核生物でのプロモーター予測は転写因子結合部位の予測にかかっている　　——３６２９．１０．１真核生物での転写調節　　——３６２９．１０．２ＲＮＡＰＩＩプロモーター分類　　——３６５９．１０．３ＲＮＡＰＩＩプロモーターの同定と解析のための予測法　　——３６８１０タンパク質の分類と構造予測１０．１予測可能なタンパク質構造もある　　——３８６１０．１．１構造予測に配列アラインメントを利用する上での問題点　　——３８７１０．１．２タンパク質構造予測の目標　　——３８８１０．２タンパク質構造の記述法　　——３８８１０．２．１＜ＦＯＮＴ　”ＲＲ＿Ｓｙ”＞ａへリックス　　——３８８１０．２．２＜ＦＯＮＴ　”ＲＲ＿Ｓｙ”＞ｂシート　　——３９１１０．２．３ループ　　——３９１１０．２．４コイル　　——３９１１０．３構造・配列類似性に基づくタンパク質の分類　　——３９２１０．３．１タンパク質の構造と配列を分類する際に用いられる用語　　——３９２１０．３．２タンパク質構造のクラス　　——３９２１０．３．３タンパク質データベース　　——３９３配列解析　　——３９４構造解析　　——３９５１０．４タンパク質構造を表示するための分子ビューア　　——３９７１０．５タンパク質構造分類データベース　　——４００１０．６タンパク質の構造アラインメントは配列アラインメントよりむずかしい　　——４０３１０．６．１ダイナミックプログラミング　　——４０５１０．６．２距離行列　　——４０６１０．６．３二次構造解析に基づく構造類似性の高速検索　　——４０８１０．６．４二次構造のアラインメントの有意性　　——４１０１０．６．５タンパク質構造アラインメントの表示　　——４１０１０．７タンパク質構造はアミノ酸配列を用いて予測できる　　——４１１１０．７．１配列パターンの利用　　——４１１タンパク質分類法　　——４１１クラスタ　　——４１２タンパク質はモチーフ，モジュール，および構造上の意味をもったその他の配列要素からなる　　——４１２ある種のタンパク質の構造的特徴は配列解析によって簡単に同定できる　　——４１３１０．７．２アミノ酸配列からのタンパク質二次構造の予測　　——４２０二次構造予測の精度　　——４２１二次構造予測の方法　　——４２２ＣｈｏｕミＦａｓｍａｎ／ＧＯＲ法　　——４２２疎水性アミノ酸のパターンが構造予測の役に立つことがある　　——４２５ニューラルネットワークモデルによる二次構造予測　　——４２５二次構造予測のための最近隣法　　——４３１１０．７．３タンパク質の立体構造の予測　　——４３２接触度　——４３４最も性能のよい立体構造予測法はおそらくロゼッタ法である　　——４３５隠れマルコフモデル　　——４３５環境テンプレート法と接触ポテンシャル法　　——４４０接触ポテンシャル法　　——４４４１０．８構造予測の成功度のＣＡＳＰによる評価　　——４４６１０．９アミノ酸の位置とアミノ酸間の距離が構造モデリングにより示される　　——４４６１０．１０まとめと今後の展望　　——４４７１１ゲノム解析１１．１ゲノム解析は多くの挑戦を提供する　　——４６１１１．１．１個人のゲノム配列は多様である　　——４６２１１．１．２ゲノムの重複が遺伝的多型に影響を与える　　——４６２１１．１．３プロテオームの解析　　——４６２１１．１．４ゲノム解析のためのウェブリソースと計算ツール　　——４６５１１．２ゲノムの構造は原核生物と真核生物において研究されてきた　　——４６６１１．２．１原核生物ゲノム　　——４６６１１．２．２真核生物ゲノム　　——４６７反復配列　　——４６７真核生物の遺伝子構造はさまざまである　　——４６９偽遺伝子　　——４７１１１．３どのようにしてゲノム配列をアセンブルし遺伝子を同定するか　　——４７２１１．３．１タンパク質をコードする遺伝子のゲノム上での探索　　——４７２１１．４どのようにしてゲノム解析を行うか？　　——４７７１１．５ゲノムを用いてオーソログ，パラログ，プロテオームの比較ができる　　——４８０１１．５．１プロテオーム解析　　——４８１総当たり自己比較による遺伝子ファミリーと重複遺伝子の数の解明　　——４８１プロテオーム間比較によるオーソログ，遺伝子ファミリー，ドメインの同定　　——４８３１１．５．２古代からの保存領域　　——４８５１１．５．３遺伝子の水平伝達　　——４８６１１．６遺伝子は機能によって分類が可能である　　——４８７１１．７遺伝子の並び（シンテニー）は近縁の生物種の染色体上で保存されている　　——４８８１１．８ゲノムが進化関係を予測するのに用いられる　　——４８９１１．８．１染色体の再編成の可視化　　——４８９１１．８．２遺伝子再編成のコンピュータ解析　　——４９１１１．８．３染色体上の遺伝子クラスタは代謝的に類似した機能をもつ　　——４９４１１．８．４複数のドメインをもつ混成遺伝子は同じドメイン群を共有するタンパク質間の物理的な相互作用と機能の関係を予言している　　——４９６１１．８．５ゲノム解析のためのリソース　　——４９７１１．９マイクロアレイ解析は全体的な遺伝子調節についての情報を提供する　　——４９８１１．１０複合解析を用いることにより遺伝子機能の予測ができる　　——４９８１１．１１機能ゲノム学アプローチにより遺伝子機能を同定する　　——４９８１１．１２ゲノムデータベース中にすべての情報を収集する　　——５０１１２ＰｅｒｌとＰｅｒｌモジュールを用いたバイオインフォマティクス・プログラミング１２．１バイオインフォマティクスに適したツール　　——５１４１２．１．１ウェブサービスとウェブサイト　　——５１５１２．１．２プログラミング言語とプラットフォームの選択　　——５１６１２．１．３ハードウェアプラットフォームの選択　　——５１６１２．１．４オペレーティングシステムの選択　　——５１７１２．１．５フリーソフトウェアの使用　　——５１７１２．２ソフトウェアを書くための戦略　　——５１８１２．２．１問題解決の戦略　　——５１８１２．２．２ソフトウェア開発の各段階（フェーズ）　　——５１９１２．２．３プログラミングの書式と正しい文法　　——５１９１２．２．４コードのコメントづけとドキュメント　　——５２０１２．３最初の一歩：Ｐｅｒｌを手に入れて，インストールする　　——５２０１２．４Ｐｅｒｌスクリプトのデバッグ：エラーの発見と修正　　——５２１１２．５Ｐｅｒｌモジュールのインストール　　——５２２１２．５．１Ｐｅｒｌのサブルーチン，パッケージ，モジュール　　——５２４サブルーチン　　——５２４パッケージ　　——５２５モジュール　　——５２６１２．５．２Ｐｅｒｌの手続き，手順　　——５２７Ｐｅｒｌの中からプログラムを呼ぶ方法　　——５２８１２．６Ｐｅｒｌにはウェブにアクセスするためのモジュールがある　　——５３０１２．６．１Ｅｎｔｒｅｚ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　Ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ（Ｅ−ｕｔｉｌｓ）　　——５３１１２．７ＸＭＬとは何か，なぜＸＭＬを使うのか　　——５３３１２．７．１ＸＭＬ形式といくつかの基本的なルール　　——５３３１２．７．２Ｐｅｒｌとウェブサービス　　——５３６１２．８ＢｉｏＰｅｒｌモジュールは，生物学的データを加工し，処理する　　——５３７１２．８．１ＢｉｏＰｅｒｌで作られる生物学的なオブジェクト　　——５３７１２．８．２スクリプト例１——ＢｉｏＰｅｒｌ：　ＧｅｎＢａｎｋ形式のファイルから配列を読み，それをＦＡＳＴＡ形式でファイルに出力する　　——５３９１２．８．３解析のためにＥＭＢＯＳＳとＰＩＳＥプログラムを呼び出す方法　　——５４０１２．８．４スクリプト例２——ＢｉｏＰｅｒｌ：　特定の拡張子のファイル名のリストを得るためにｇｌｏｂ関数を用いる　　——５４０１２．８．５スクリプト例３——ＢｉｏＰｅｒｌ：　ＢＬＡＳＴの出力をすべて読むためにＩＯを探す　　——５４３１２．９Ｐｅｒｌは，データベースとやりとりをすることができる　　——５４７１２．９．１データベース構造　　——５４７１２．９．２データベース構造化照会言語（Ｄａｔａｂａｓｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　Ｑｕｅｒｙ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）　　——５４７１２．９．３ＳＱＬｉｔｅ　　——５４８１２．９．４Ｐｅｒｌ　ＤＢＩの使用　　——５５０データベースとの接続の確立　　——５５０命令の用意　　——５５１実行ステートメント　　——５５１データの取得　　——５５１クリーンアップ　　——５５２１２．９．５スクリプト例４——Ｐｅｒｌ：　ＤＢＩスクリプト　　——５５２１２．１０Ｐｅｒｌの利用例　　——５５６１２．１０．１スクリプト例５——Ｐｅｒｌ：　ファイルを読み，文字列のパターンを探す　　——５５６１２．１０．２スクリプト例６——Ｐｅｒｌ：　コマンドライン引数とテキスト処理　　——５５８１２．１０．３スクリプト例７——Ｐｅｒｌ：　パターン置き換えとスクリプトのインクリメンタル開発　　——５６０１３マイクロアレイの解析１３．１マイクロアレイの複雑さは実験デザインや解析に影響を及ぼす　　——５７８１３．１．１生命現象の調節を研究するうえでｍＲＮＡレベルを測定することの限界　　——５７８１３．２マイクロアレイは２種類に大別される　　——５７９１３．２．１ｃＤＮＡアレイ（スポットアレイ）　　——５７９１３．２．２高密度オリゴヌクレオチドアレイ　　——５８０１３．２．３そのほかのマイクロアレイ　　——５８１１３．３有用なデータを最大限得るための適切なマイクロアレイ実験デザイン　　——５８３１３．３．１最初の実験　　——５８３１３．３．２マイクロアレイ実験における統計的解析の計画　　——５８４１３．３．３技術的反復と生物学的反復の比較と分散の計算　　——５８５１３．３．４デザインの原理　　——５８６スポットアレイ　　——５８６オリゴヌクレオチドマイクロアレイ　　——５８８１３．４マイクロアレイデータの解析に必須の統計学的な考察　　——５８８１３．４．１データ品質とバックグラウンド減算　　——５８９１３．４．２データの正規化　　——５８９いつ正規化すべきか　　——５８９統計モデルにのっとった正規化　　——５９０Ｌｏｗｅｓｓによる正規化　　——５９０Ｌｏｅｓｓによる正規化　　——５９０分位による正規化　　——５９０実験で複数のアレイを使った場合の正規化　　——５９１１３．４．３遺伝子発現変化の検出　　——５９４いずれかの一操作による差に関する分散の検定　　——５９４処理による発現レベル変化のための特異的な＜Ｉ＞ｔ＜Ｉ＞検定　　——５９６１３．４．４異なる遺伝子発現解析による機能的に関連する遺伝子群の予測　　——５９６距離をもとにした方法　　——５９６サンプルの分類　　——６０６１３．５マイクロアレイ解析の結果は統計的推論により解釈される　　——６１１１３．５．１差異のある発現　　——６１１１３．５．２クラスタ解析　　——６１２１３．６マイクロアレイデータは標準的な方法で蓄積されるべきである　　——６１２１３．７マイクロアレイデータの機能的解析のためにツール群が開発されている　　——６１３１３．７．１同時制御遺伝子のプロモーター解析　　——６１３１３．８マイクロアレイには多岐にわたる応用が存在する　　——６１４１３．８．１ＱＴＬ解析により発現変化の責任領域を探る　　——６１４１３．８．２遺伝子調節ネットワークのモデル化　　——６１６１３．８．３ゲノム創薬における発現マイクロアレイの応用　　——６１６１３．９この章のおわりに　　——６１７