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restgenomeanalysisjapanese

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restgenomeanalysisjapanese [2012/07/30 05:03]
haruo
restgenomeanalysisjapanese [2014/12/13 08:09] (current)
haruo
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   * [[http://​www.g-language.org/​wiki/​rest|REST Service for G-language System]] (英語版チュートリアル)   * [[http://​www.g-language.org/​wiki/​rest|REST Service for G-language System]] (英語版チュートリアル)
   * [[http://​www.iab.keio.ac.jp/​jp/​content/​view/​413/​141/​|ゲノム解析統合環境 G-language Systemのウェブサービス]] (論文紹介)   * [[http://​www.iab.keio.ac.jp/​jp/​content/​view/​413/​141/​|ゲノム解析統合環境 G-language Systemのウェブサービス]] (論文紹介)
-  * http://useG.jp/​method_list/​gb (データアクセス手法の一覧) +  * http://rest.g-language.org/​method_list/​gb (データアクセス手法の一覧) 
-  * http://useG.jp/​method_list/​ (データ解析手法の一覧) +  * http://rest.g-language.org/​method_list/​ (データ解析手法の一覧) 
-  * http://useG.jp/​organism_list/​ (利用可能なゲノムの一覧)+  * http://rest.g-language.org/​organism_list/​ (利用可能なゲノムの一覧)
  
  
Line 56: Line 56:
 ====== ファイルのアップロード ====== ====== ファイルのアップロード ======
 手元にあるゲノムファイルをアップロードするには 手元にあるゲノムファイルをアップロードするには
-http://useG.jp/upload/+http://rest.g-language.org/upload/
 にアクセスします。[ファイルを選択]ボタンを押し、ファイルを選択した後、[送信]ボタンを押してください。アップロードしたファイルに対して、ユニークなID(例えば、A8B10E)が返されます。このIDを使って解析をすすめることができます。 にアクセスします。[ファイルを選択]ボタンを押し、ファイルを選択した後、[送信]ボタンを押してください。アップロードしたファイルに対して、ユニークなID(例えば、A8B10E)が返されます。このIDを使って解析をすすめることができます。
-  * http://useG.jp/A8B10E (ゲノムの基本情報を出力) +  * http://rest.g-language.org/A8B10E (ゲノムの基本情報を出力) 
-  * http://useG.jp/​A8B10E/​output (ゲノムをGenbank形式で出力) +  * http://rest.g-language.org/​A8B10E/​output (ゲノムをGenbank形式で出力) 
-  * http://useG.jp/​A8B10E/​output/​embl (ゲノムをEMBL形式で出力)+  * http://rest.g-language.org/​A8B10E/​output/​embl (ゲノムをEMBL形式で出力)
  
  
 ====== ゲノム情報の取得 ====== ====== ゲノム情報の取得 ======
-利用可能なゲノム一覧 (http://useG.jp/​organism_list/​) には、NCBIのACCESSION番号と生物のDEFINITIONが記載されています。+利用可能なゲノム一覧 (http://rest.g-language.org/​organism_list/​) には、NCBIのACCESSION番号と生物のDEFINITIONが記載されています。
 <​code>​ <​code>​
 ACCESSION ​ DEFINITION ​                   ​ ACCESSION ​ DEFINITION ​                   ​
Line 71: Line 71:
  
 ゲノムの基本情報を取得するには ゲノムの基本情報を取得するには
-  http://useG.jp/​[ACCESSION]+  http://rest.g-language.org/​[ACCESSION]
 と入力します。 と入力します。
 例えば、大腸菌 (NC_000913) のゲノムの基本情報を取得するには 例えば、大腸菌 (NC_000913) のゲノムの基本情報を取得するには
-http://useG.jp/NC_000913+http://rest.g-language.org/NC_000913
 と入力します。ゲノムサイズ(Length of Sequence)やG+C含量(GC Content)などの情報が出力されます。 と入力します。ゲノムサイズ(Length of Sequence)やG+C含量(GC Content)などの情報が出力されます。
  
Line 86: Line 86:
   NC_001318 Borrelia burgdorferi B31    (bbur)   NC_001318 Borrelia burgdorferi B31    (bbur)
   NC_002483 Plasmid F                   ​(plasmidf)   NC_002483 Plasmid F                   ​(plasmidf)
 +  NC_001416 Enterobacteria phage lambda (lambda)
  
 大腸菌(ecoli)の分類学的情報を得るには 大腸菌(ecoli)の分類学的情報を得るには
-http://useG.jp/​ecoli/​TAXONOMY+http://rest.g-language.org/​ecoli/​TAXONOMY
 と入力します。全階級 (0, all), ドメイン (1, domain), 門 (2, phylum), 綱 (3, class), 目 (4, order), 科 (5, family), 属 (genus), 種 (species) が表示されます。 と入力します。全階級 (0, all), ドメイン (1, domain), 門 (2, phylum), 綱 (3, class), 目 (4, order), 科 (5, family), 属 (genus), 種 (species) が表示されます。
  
Line 94: Line 95:
 ====== 遺伝子情報の取得 ====== ====== 遺伝子情報の取得 ======
 Plasmid F (plasmidf) のrepB遺伝子の情報を取得するには Plasmid F (plasmidf) のrepB遺伝子の情報を取得するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​repB+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​repB
 と入力します。 と入力します。
  
Line 115: Line 116:
   '​db_xref'​ => '​GI:​9507746 GeneID:​1263561',​   '​db_xref'​ => '​GI:​9507746 GeneID:​1263561',​
  
-[[http://​www.g-language.org/​wiki/​restauro_ja|Restauro-version 2]] (http://useG.jp/​annotation/) に遺伝子のIDを与えると、様々なデータベース (GO, KEGG, Pfam, PubMed, UniProtKB など) から情報を取得してくれます。+[[http://​www.g-language.org/​wiki/​restauro_ja|G-Links]] (http://link.g-language.org/) に遺伝子のIDを与えると、様々なデータベース (GO, KEGG, Pfam, PubMed, UniProtKB など) から情報を取得してくれます。
 以下のように入力します。 以下のように入力します。
-  * http://useG.jp/​annotation/​NP_061412.1 +  * http://link.g-language.org/​NP_061412.1 
-  * http://useG.jp/​annotation/​GI:​9507746 +  * http://link.g-language.org/​GI:​9507746 
-  * http://useG.jp/​annotation/​GeneID:​1263561+  * http://link.g-language.org/​GeneID:​1263561
  
 repBのアミノ酸配列を出力するには repBのアミノ酸配列を出力するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​repB/​translation+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​repB/​translation
 と入力します。 と入力します。
  
 repBの塩基配列を出力するには repBの塩基配列を出力するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​repB/​get_geneseq+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​repB/​get_geneseq
 と入力します。 と入力します。
  
 repBの上流200塩基の配列を出力するには repBの上流200塩基の配列を出力するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​repB/​before_startcodon/​200+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​repB/​before_startcodon/​200
 と入力します。 と入力します。
  
 全タンパク質の機能注釈情報 (product) を出力するには 全タンパク質の機能注釈情報 (product) を出力するには
-[[http://useG.jp/​plasmidf/​*/​product]]+[[http://rest.g-language.org/​plasmidf/​*/​product]]
 と入力します。 と入力します。
  
 "​replication"​の記載を含む機能注釈情報 (product) を出力するには "​replication"​の記載を含む機能注釈情報 (product) を出力するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​product=replication/​product+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​product=replication/​product
 と入力します。 と入力します。
  
Line 144: Line 145:
 == FASTA形式で配列を出力 == == FASTA形式で配列を出力 ==
 大腸菌 (NC_000913) の配列をFASTA形式で出力するには以下のようにします。 大腸菌 (NC_000913) の配列をFASTA形式で出力するには以下のようにします。
-  * [[http://useG.jp/​NC_000913/​*/​translation]] (全タンパク質のアミノ酸配列. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.faa|NC_000913.faa]]に相当) +  * [[http://rest.g-language.org/​NC_000913/​*/​translation]] (全タンパク質のアミノ酸配列. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.faa|NC_000913.faa]]に相当) 
-  * [[http://useG.jp/​NC_000913/​*/​get_geneseq]] (全遺伝子の塩基配列. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.ffn|NC_000913.ffn]]に相当) +  * [[http://rest.g-language.org/​NC_000913/​*/​get_geneseq]] (全遺伝子の塩基配列. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.ffn|NC_000913.ffn]]に相当) 
-  * http://useG.jp/​NC_000913/​seq (ゲノム塩基配列. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.fna|NC_000913.fna]]に相当) +  * http://rest.g-language.org/​NC_000913/​seq (ゲノム塩基配列. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.fna|NC_000913.fna]]に相当) 
-  * [[http://useG.jp/​NC_000913/​output]] (ゲノムをGenbank形式で出力. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.gbk|NC_000913.gbk]]に相当)+  * [[http://rest.g-language.org/​NC_000913/​output]] (ゲノムをGenbank形式で出力. [[ftp://​ftp.ncbi.nih.gov/​genomes/​Bacteria/​Escherichia_coli_K_12_substr__MG1655_uid57779/​NC_000913.gbk|NC_000913.gbk]]に相当)
  
  
 == rRNA遺伝子の情報の取得 == == rRNA遺伝子の情報の取得 ==
 大腸菌 (NC_000913) のrRNA配列は以下のように取得できます。 大腸菌 (NC_000913) のrRNA配列は以下のように取得できます。
-  * http://useG.jp/​NC_000913/​rRNA (rRNAのFEATURE番号を得る) +  * http://rest.g-language.org/​NC_000913/​rRNA (rRNAのFEATURE番号を得る) 
-  * http://useG.jp/​NC_000913/​rRNA/​16S (16S rRNAのFEATURE番号を取得する) +  * http://rest.g-language.org/​NC_000913/​rRNA/​16S (16S rRNAのFEATURE番号を取得する) 
-  * http://useG.jp/​NC_000913/​get_geneseq/​FEATURE462 (16S rRNAの1つであるFEATURE462の塩基配列を取得する)+  * http://rest.g-language.org/​NC_000913/​get_geneseq/​FEATURE462 (16S rRNAの1つであるFEATURE462の塩基配列を取得する) 
 + 
 + 
 +====== パターン検索 ====== 
 +塩基配列のパターン検索を実行する関数群[[http://​www.g-language.org/​documentation/​1.9.0/​lib/​G/​Seq/​PatSearch.html|(PatSearch)]]として、[[http://​rest.g-language.org/​help/​oligomer_search|oligomer_search]]関数や[[http://​rest.g-language.org/​help/​palindrome|palindrome]]関数が用意されています。例えば、[[https://​en.wikipedia.org/​wiki/​Inverted_repeat#​Palindrome_vs._inverted_repeat|inverted repeat]] (5' TTACGnnnnnnCGTAA 3'​)とパリンドローム配列 (5' TTACGCGTAA 3'​)を検索する方法は以下の通りです。 
 + 
 +大腸菌ゲノム (ecoli) でオリゴマー TTACGCGTAA が存在する位置を調べるには 
 +http://​rest.g-language.org/​ecoli/​oligomer_search/​TTACGCGTAA 
 +と入力します。出力結果は以下の通りです。 
 +  209570,​1164188,​1443204,​1934579,​2167198,​2919269,​4203297 
 + 
 +inverted repeat: TTACGnnnnnnCGTAA を検索して、位置と配列の両方を表示させるには 
 +http://​rest.g-language.org/​ecoli/​oligomer_search/​TTACGnnnnnnCGTAA/​return=both 
 +と入力します。出力結果は以下の通りです。 
 +  843936,​ttacgaaacagcgtaa,​3112312,​ttacgcacaggcgtaa 
 + 
 +ヘルプページ (http://​rest.g-language.org/​help/​oligomer_search) にあるように、塩基の縮重コード表記("​grtggngg"​)や正規表現("​g[ag]tgg[a-z]gg"​)を使用できます。 
 + 
 +プラスミドF (plasmidf) で10bp以上のパリンドローム配列を検索するには 
 +http://​rest.g-language.org/​plasmidf/​palindrome/​shortest=10 
 +と入力します。
  
  
Line 161: Line 182:
  
 大腸菌 (ecoli) で開始コドン周辺のエントロピーを計算するには 大腸菌 (ecoli) で開始コドン周辺のエントロピーを計算するには
-http://useG.jp/​ecoli/​base_entropy+http://rest.g-language.org/​ecoli/​base_entropy
 と入力します。 と入力します。
 開始コドンATGとShine Dalgarno配列が保存されているため、position=0とposition=-10付近でエントロピー(不確かさ)が減少しています。 開始コドンATGとShine Dalgarno配列が保存されているため、position=0とposition=-10付近でエントロピー(不確かさ)が減少しています。
  
-ヘルプ (http://useG.jp/​help/​base_entropy) にあるようにデフォルトでは開始コドン (position=start) の上流30塩基 (upstream=30) と下流30塩基 (downstream=30) のエントロピーをグラフ出力します (output=show)。+ヘルプ (http://rest.g-language.org/​help/​base_entropy) にあるようにデフォルトでは開始コドン (position=start) の上流30塩基 (upstream=30) と下流30塩基 (downstream=30) のエントロピーをグラフ出力します (output=show)。
  
 以下の使用例も試してみてください。 以下の使用例も試してみてください。
-  * http://useG.jp/​ecoli/​base_entropy/​position=end (終止コドン周辺のエントロピーを計算) +  * http://rest.g-language.org/​ecoli/​base_entropy/​output=stdout (開始コドン周辺のエントロピーを標準出力) 
-  * http://useG.jp/​ecoli/​base_entropy/​upstream=50/​downstream=50 (開始コドンの上流50塩基と下流50塩基のエントロピーを計算) +  * http://​rest.g-language.org/​ecoli/​base_entropy/​position=end (終止コドン周辺のエントロピーを計算) 
-  * http://useG.jp/ecoli/base_entropy/output=stdout ​(開始コドン周辺のエントロピー標準出力)+  * http://rest.g-language.org/​ecoli/​base_entropy/​upstream=50/​downstream=50 (開始コドンの上流50塩基と下流50塩基のエントロピーを計算) 
 +  * [[http://rest.g-language.org/ecoli/view_cds/length=20]] (開始コドンと終止コドンの周辺の塩基含量グラフ出力)
   * [[http://​rest.g-language.org/​ecoli/​*/​before_startcodon/​20]] (全遺伝子の上流20塩基の配列を出力)   * [[http://​rest.g-language.org/​ecoli/​*/​before_startcodon/​20]] (全遺伝子の上流20塩基の配列を出力)
-  * http://useG.jp/​ecoli/​base_relative_entropy (Kullback–Leibler divergenceを計算)+  * http://rest.g-language.org/​ecoli/​base_relative_entropy (Kullback–Leibler divergenceを計算)
  
  
Line 179: Line 201:
  
 大腸菌 (ecoli) ゲノムでGC skew (C-G)/(C+G) を計算するには 大腸菌 (ecoli) ゲノムでGC skew (C-G)/(C+G) を計算するには
-http://useG.jp/​ecoli/​gcskew+http://rest.g-language.org/​ecoli/​gcskew
 と入力します。GC skewのシフトポイントはDNA複製の開始点と終止点に対応しています。 と入力します。GC skewのシフトポイントはDNA複製の開始点と終止点に対応しています。
  
-ヘルプ (http://useG.jp/​help/​gcskew) にあるようにデフォルトでは10,​000bpウインドウ (window=10000) 毎にGC skewを計算してグラフ出力します (output=show)。+ヘルプ (http://rest.g-language.org/​help/​gcskew) にあるようにデフォルトでは10,​000bpウインドウ (window=10000) 毎にGC skewを計算してグラフ出力します (output=show)。
  
 CSV形式でファイル出力させるには CSV形式でファイル出力させるには
-http://useG.jp/​ecoli/​gcskew/​output=f+http://rest.g-language.org/​ecoli/​gcskew/​output=f
 と入力します。 と入力します。
  
 ウインドウサイズを100,​000bpにしてGC skewを計算するには ウインドウサイズを100,​000bpにしてGC skewを計算するには
-http://useG.jp/​ecoli/​gcskew/​window=100000+http://rest.g-language.org/​ecoli/​gcskew/​window=100000
 と入力します。 と入力します。
  
 AT skew (A-T)/(A+T) を計算するには AT skew (A-T)/(A+T) を計算するには
-http://useG.jp/​ecoli/​gcskew/​at=1+http://rest.g-language.org/​ecoli/​gcskew/​at=1
 と入力します。 と入力します。
  
 累積GC skewを計算するには 累積GC skewを計算するには
-http://useG.jp/​ecoli/​gcskew/​cumulative=1+http://rest.g-language.org/​ecoli/​gcskew/​cumulative=1
 と入力します。 と入力します。
 ゲノムの座標3.9(Mbp)と1.5(Mbp)は、累積GC skewが最大値と最小値をとり、DNA複製の開始点と終止点に対応しています。 ゲノムの座標3.9(Mbp)と1.5(Mbp)は、累積GC skewが最大値と最小値をとり、DNA複製の開始点と終止点に対応しています。
  
 累積GC skewの明瞭さの程度を測る [[http://​www.iab.keio.ac.jp/​jp/​content/​view/​300/​141/​|GC Skew Index (GCSI)]] を計算するには、 累積GC skewの明瞭さの程度を測る [[http://​www.iab.keio.ac.jp/​jp/​content/​view/​300/​141/​|GC Skew Index (GCSI)]] を計算するには、
-http://useG.jp/ecoli/gcsi+http://rest.g-language.org/ecoli/gcsi
 と入力します。大腸菌ゲノムではGCSI = 0.09666を示します。 と入力します。大腸菌ゲノムではGCSI = 0.09666を示します。
  
 累積skewに基づいてDNA複製の開始点 (Origin) と終止点 (Terminus) を予測するには 累積skewに基づいてDNA複製の開始点 (Origin) と終止点 (Terminus) を予測するには
-http://useG.jp/​ecoli/​find_ori_ter+http://rest.g-language.org/​ecoli/​find_ori_ter
 と入力します。 と入力します。
  
 大腸菌で実験的に確認されているDNA複製の開始点 (Origin=3924034) と終止点 (Terminus=1588773) を取得するには 大腸菌で実験的に確認されているDNA複製の開始点 (Origin=3924034) と終止点 (Terminus=1588773) を取得するには
-http://useG.jp/​ecoli/​rep_ori_ter+http://rest.g-language.org/​ecoli/​rep_ori_ter
 と入力します。実験データがない場合には、関数rep_ori_terは、関数find_ori_terで予測された座標を返します。 と入力します。実験データがない場合には、関数rep_ori_terは、関数find_ori_terで予測された座標を返します。
  
-dnaA遺伝子 (http://useG.jp/​ecoli/​dnaA) が複製開始点の近くにあることを確認しましょう。+ゲノムの異なる領域(全ゲノム、コード領域、遺伝子間領域、コドン3文字目)のGC skewを計算するには http://​rest.g-language.org/​ecoli/​genomicskew と入力します。 
 + 
 +dnaA遺伝子 (http://rest.g-language.org/​ecoli/​dnaA) が複製開始点の近くにあることを確認しましょう。
  
 DnaAタンパク質が特異的に結合する配列 dnaA box (5'-TT A/T TNCACA-3'​) を探索するには DnaAタンパク質が特異的に結合する配列 dnaA box (5'-TT A/T TNCACA-3'​) を探索するには
-http://useG.jp/​ecoli/​find_dnaAbox+http://rest.g-language.org/​ecoli/​find_dnaAbox
 と入力します。 と入力します。
  
 プラスミドのiteron (5'​-TGAGGG G/A C/​T-3'​) を指標に複製開始点を探索するには プラスミドのiteron (5'​-TGAGGG G/A C/​T-3'​) を指標に複製開始点を探索するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​find_iteron+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​find_iteron
 と入力します。 と入力します。
  
Line 229: Line 253:
  
 Mycoplasma genitalium (mgen) ゲノムで領域毎にG+C含量を計算するには Mycoplasma genitalium (mgen) ゲノムで領域毎にG+C含量を計算するには
-http://useG.jp/mgen/gcwin+http://rest.g-language.org/mgen/gcwin
 と入力します。 と入力します。
 ウインドウサイズをデフォルトの10,​000bpから1,​000bpに変更するには ウインドウサイズをデフォルトの10,​000bpから1,​000bpに変更するには
-http://useG.jp/​mgen/​gcwin/​window=1000+http://rest.g-language.org/​mgen/​gcwin/​window=1000
 と入力します。 と入力します。
  
  
 == オリゴヌクレオチド組成の解析 == == オリゴヌクレオチド組成の解析 ==
-Genomic signatureは、オリゴヌクレオチド (2連続塩基や3連続塩基) の観測度数/​期待度数と定義されます。Genomic signatureは、生物のDNA複製・修復系に特異的な変異圧により決定されると考えられ、生物の分類やプラスミドの宿主予測に利用されています [[http://​www.pnas.org/content/96/​16/​9184.full|(Campbell A et al., 1999)]][[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​18953039|(Suzuki H et al., 2008)]][[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​20851899|(Suzuki H et al., 2010)]]。+Genomic signatureは、オリゴヌクレオチド (2連続塩基や3連続塩基) の観測度数/​期待度数と定義されます。Genomic signatureは、生物のDNA複製・修復系に特異的な変異圧により決定されると考えられ、生物の分類やプラスミドの宿主予測に利用されています [[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10430917|(Campbell A et al., 1999)]][[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​18953039|(Suzuki H et al., 2008)]][[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​20851899|(Suzuki H et al., 2010)]]。
  
 M. genitalium (mgen) ゲノムの2連続塩基組成を計算するには M. genitalium (mgen) ゲノムの2連続塩基組成を計算するには
-http://useG.jp/​mgen/​signature+http://rest.g-language.org/​mgen/​signature
 と入力し、 と入力し、
 3連続塩基組成を計算するには 3連続塩基組成を計算するには
-http://useG.jp/​mgen/​signature/​wordlength=3+http://rest.g-language.org/​mgen/​signature/​wordlength=3
 と入力します。 と入力します。
  
Line 249: Line 273:
 == 遺伝子の塩基組成の統計量 == == 遺伝子の塩基組成の統計量 ==
 M. genitalium (mgen) の各遺伝子の塩基使用に関する統計量 (Base Usage Indices; bui) を計算するには M. genitalium (mgen) の各遺伝子の塩基使用に関する統計量 (Base Usage Indices; bui) を計算するには
-http://useG.jp/mgen/bui+http://rest.g-language.org/mgen/bui
 と入力します。以下の統計量が得られます。 と入力します。以下の統計量が得られます。
   * acgt: A + T + G + C   * acgt: A + T + G + C
Line 258: Line 282:
  
 コドン3文字目の塩基だけ計算に含めるには コドン3文字目の塩基だけ計算に含めるには
-http://useG.jp/​mgen/​bui/​position=3+http://rest.g-language.org/​mgen/​bui/​position=3
 と入力します。 と入力します。
  
 ゲノム上の遺伝子の位置を表示させるには ゲノム上の遺伝子の位置を表示させるには
-http://useG.jp/​mgen/​bui/​tag=start+http://rest.g-language.org/​mgen/​bui/​tag=start
 と入力します。tagオプションには、'​start',​ '​end',​ '​gene',​ '​product',​ '​locus_tag',​ '​protein_id',​ '​db_xref'​などのキーを指定できます。 と入力します。tagオプションには、'​start',​ '​end',​ '​gene',​ '​product',​ '​locus_tag',​ '​protein_id',​ '​db_xref'​などのキーを指定できます。
  
Line 269: Line 293:
 == アミノ酸使用頻度の解析 == == アミノ酸使用頻度の解析 ==
 M. genitalium (mgen) における全タンパク質の累積アミノ酸使用の絶対度数(A0)と相対度数(A1)を計算するには、以下のように入力します。 M. genitalium (mgen) における全タンパク質の累積アミノ酸使用の絶対度数(A0)と相対度数(A1)を計算するには、以下のように入力します。
-  * http://useG.jp/​mgen/​codon_compiler/​output=stdout/​data=A0 +  * http://rest.g-language.org/​mgen/​codon_compiler/​output=stdout/​data=A0 
-  * http://useG.jp/​mgen/​codon_compiler/​output=stdout/​data=A1+  * http://rest.g-language.org/​mgen/​codon_compiler/​output=stdout/​data=A1
  
  
 == アミノ酸使用の統計量 == == アミノ酸使用の統計量 ==
 各タンパク質のアミノ酸使用に関する統計量 (Amino Acid Usage Indices; aaui) を計算するには 各タンパク質のアミノ酸使用に関する統計量 (Amino Acid Usage Indices; aaui) を計算するには
-http://useG.jp/mgen/aaui+http://rest.g-language.org/mgen/aaui
 と入力します。以下の統計量が得られます。 と入力します。以下の統計量が得られます。
   * Laa: length in amino acids アミノ酸配列の長さ   * Laa: length in amino acids アミノ酸配列の長さ
Line 285: Line 309:
  
 == アミノ酸使用データの多変量解析 == == アミノ酸使用データの多変量解析 ==
-タンパク質間のアミノ酸使用の変動要因を同定するために、多変量解析手法 (対応分析や主成分分析) が利用されています[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​8065933|(Lobry JR et al., 1994)]][[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​11965430|(Zavala A et al., 2002)]]。例えば、M.genitalium (mgen) でアミノ酸使用データの対応分析を実行するには http://​useG.jp/​mgen/​codon_mva/​method=coa/​data=A0 と入力します。第1軸はgravy (平均疎水度) と高い相関(r = 0.8585)を示し、内在性膜タンパク質 (integral membrane protein) と他のタンパク質を分ける軸と解釈できます。+タンパク質間のアミノ酸使用の変動要因を同定するために、多変量解析手法 (対応分析や主成分分析) が利用されています[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​8065933|(Lobry JR et al., 1994)]][[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​11965430|(Zavala A et al., 2002)]]。例えば、M.genitalium (mgen) でアミノ酸使用データの対応分析を実行するには http://​rest.g-language.org/​mgen/​codon_mva/​method=coa/​data=A0 と入力します。第1軸はgravy (平均疎水度) と高い相関(r = 0.8585)を示し、内在性膜タンパク質 (integral membrane protein) と他のタンパク質を分ける軸と解釈できます。
  
  
Line 299: Line 323:
   * R4: 相対コドン適合度 (Relative Adaptiveness;​ W)。各コドンの度数を各アミノ酸における最大度数により除す正規化。   * R4: 相対コドン適合度 (Relative Adaptiveness;​ W)。各コドンの度数を各アミノ酸における最大度数により除す正規化。
 例えば、Plasmid F (plasmidf) における全遺伝子群の累積コドン使用をR0〜R4でグラフ出力するには以下のように入力します。 例えば、Plasmid F (plasmidf) における全遺伝子群の累積コドン使用をR0〜R4でグラフ出力するには以下のように入力します。
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R0 +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R0 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R1 +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R1 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R2 +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R2 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R3 +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R3 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R4+  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R4
  
 標準出力は 標準出力は
-http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R0/​output=stdout+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R0/​output=stdout
 で得られます。 で得られます。
  
 repB遺伝子のコドン計数値を計算するには repB遺伝子のコドン計数値を計算するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​repB+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​repB
 で得られるFEATURE番号 ('​feature'​ => 110) を次のように入力します。 で得られるFEATURE番号 ('​feature'​ => 110) を次のように入力します。
-http://useG.jp/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R0/​output=stdout/​id=FEATURE110+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​codon_compiler/​data=R0/​output=stdout/​id=FEATURE110
  
  
 == 同義コドン使用の多様度 == == 同義コドン使用の多様度 ==
-遺伝子間の同義コドン使用の多様度測定に、遺伝子間の平均距離 (Dmean) を計算できます[[http://​www.biomedcentral.com/1471-2105/10/167|(Suzuki H et al., 2009)]]。ゲノムG+C含量が50%から離れるほどDmeanは低くなる傾向を示します。 +遺伝子間の同義コドン使用の多様度測定に、遺伝子間の平均距離 (Dmean) を計算できます[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19480720|(Suzuki H et al., 2009)]]。
 例えば、Plasmid F (plasmidf) のDmeanを計算するには 例えば、Plasmid F (plasmidf) のDmeanを計算するには
-http://useG.jp/​plasmidf/​Dmean+http://rest.g-language.org/​plasmidf/​Dmean
 と入力します。 と入力します。
  
  
 == 同義コドン使用の均等度 == == 同義コドン使用の均等度 ==
-コドン均等使用からの逸脱度を測る測度として、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​9732453|ENC (Effective Number of Codons)、SCS (Scaled Chi-Square)、CBI (Codon Bias Index)、ICDI (Intrinsic Codon Deviation Index)]]、[[http://​www.iab.keio.ac.jp/jp/​content/​view/​307/​139/|Ew (weighted sum of relative entropy)]]などが利用できます。例えば、Plasmid F (plasmidf) で各遺伝子のENC、SCS、CBI、ICDI、Ewを計算するには以下のように入力します。 +コドン均等使用からの逸脱度を測る測度として、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​9732453|ENC (Effective Number of Codons)、SCS (Scaled Chi-Square)、CBI (Codon Bias Index)、ICDI (Intrinsic Codon Deviation Index)]]、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18350114|Ew (weighted sum of relative entropy)]]などが利用できます。例えば、Plasmid F (plasmidf) で各遺伝子のENC、SCS、CBI、ICDI、Ewを計算するには以下のように入力します。 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​enc +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​enc 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​scs +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​scs 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​cbi +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​cbi 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​icdi +  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​icdi 
-  * http://useG.jp/​plasmidf/​Ew+  * http://rest.g-language.org/​plasmidf/​Ew
 Ewは、0から1までの値をとり、同義コドンが均等に使用されているほど値が1に近づきます。 Ewは、0から1までの値をとり、同義コドンが均等に使用されているほど値が1に近づきます。
 Ewは、アミノ酸使用の3側面(種類数、相対度数、コドン縮重度)を考慮しているので、アミノ酸使用バイアスの影響を受けにくいという利点があります[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​15194186|(Suzuki H et al., 2004)]]。 Ewは、アミノ酸使用の3側面(種類数、相対度数、コドン縮重度)を考慮しているので、アミノ酸使用バイアスの影響を受けにくいという利点があります[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​15194186|(Suzuki H et al., 2004)]]。
Line 335: Line 358:
  
 == 遺伝子発現量の予測 == == 遺伝子発現量の予測 ==
-コドン使用に基づいて遺伝子の発現量を予測する手法には、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​3118331|P2 index]]、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​3916708|Fop (Frequency of OPtimal codons)]]、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​3547335|CAI (Codon Adaptation Index)]]、[[http://​jb.asm.org/content/183/17/5025.long|PHX (Predicted Highly eXpressed)]]などがあります。例えば、大腸菌 (ecoli) でP2、Fop、CAI、PHX解析を行うには以下のように入力します。 +コドン使用に基づいて遺伝子の発現量を予測する手法には、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​3118331|P2 index]]、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​3916708|Fop (Frequency of OPtimal codons)]]、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​3547335|CAI (Codon Adaptation Index)]]、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15448185|tAI (tRNA adaptation index)]]、[[http:​//www.cmbl.uga.edu/​software/​PHX-PA-guide.htm|PHX (Predicted Highly eXpressed)]]などがあります。例えば、大腸菌 (ecoli) でP2、Fop、CAI、tAI、PHX解析を行うには以下のように入力します。 
-  * http://useG.jp/ecoli/P2 +  * http://rest.g-language.org/ecoli/P2 
-  * http://useG.jp/​ecoli/​fop +  * http://rest.g-language.org/​ecoli/​fop 
-  * http://useG.jp/​ecoli/​cai +  * http://rest.g-language.org/​ecoli/​cai 
-  * http://useG.jp/ecoli/phx+  * http://rest.g-language.org/​ecoli/​cai/​tai=1 
 +  * http://​rest.g-language.org/ecoli/phx 
 遺伝子のlocus_tagの代わりにproduct (機能注釈情報) を表示するには 遺伝子のlocus_tagの代わりにproduct (機能注釈情報) を表示するには
-http://useG.jp/ecoli/phx/​tag=product+http://rest.g-language.org/ecoli/cai/​tag=product
 と入力します。 と入力します。
 +
 P2は、コドン・アンチコドン相互作用の効率の指標となり、高発現遺伝子はP2値が高い (P2 > 0.7) ことが報告されています。 P2は、コドン・アンチコドン相互作用の効率の指標となり、高発現遺伝子はP2値が高い (P2 > 0.7) ことが報告されています。
-Fopは、全コドンに占める適合コドン (optimal codon) の割合と定義され、0 (適合コドンなし) から1 (適合コドンのみ) までの値をとります。デフォルトでは、翻訳適合コドンが全ての種で同じと考えられる4種類のアミノ酸 (Phe, Tyr, Ile, Asn) [[http://nar.oxfordjournals.org/content/33/​4/​1141.full|(Sharp PM et al., 2005)]] のみを計算に含めます。 + 
-CAIは高発現遺伝子累積コドン使用に類似しているほど値が1に近づきます。 +Fopは、全コドンに占める適合コドン (optimal codon) の割合と定義され、0 (適合コドンなし) から1 (適合コドンのみ) までの値をとります。デフォルトでは、翻訳適合コドンが全ての種で同じと考えられる4種類のアミノ酸 (Phe, Tyr, Ile, Asn) [[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15728743|(Sharp PM et al., 2005)]] のみを計算に含めます。 
-PHX解析では、全遺伝子累積コドン使用からの差 (BgC) が大きく、高発現遺伝子累積コドン使用からの差 (BgH) が小さく、発現量予測値 (E_g = BgC/BgH) が1.05より大きい遺伝子を高発現と予測します (phx = 1) 。高発現遺伝子群は、翻訳伸長因子 (elongation factor) やリボソームタンパク質 (ribosomal protein) をコードする遺伝子群を含みます。 + 
-CAIやPHX解析で得られた値は、ゲノム毎の高発現遺伝子に基づいているので、ゲノム間で単純に比較できないことに注意してください。+CAIは高発現遺伝子のコドン使用に類似しているほど値が1に近づきます。 
 + 
 +PHX解析では、全遺伝子のコドン使用からの差 (BgC) が大きく、高発現遺伝子のコドン使用からの差 (BgH) が小さく、発現量予測値 (E_g = BgC/BgH) が1.05より大きい遺伝子を高発現と予測します (phx = 1) 。高発現遺伝子群は、翻訳伸長因子 (elongation factor) やリボソームタンパク質 (ribosomal protein) をコードする遺伝子群を含みます。また、コドン使用が全遺伝子と高発現遺伝子の何れとも異なる遺伝子を外来性 (Putative Alien; PA) と予測します (pa = 1) 。標準出力させるには 
 +http://​rest.g-language.org/​ecoli/​phx/​output=stdout 
 +と入力します。 
 + 
 +CAIやPHX解析で得られた値は、ゲノム毎の高発現遺伝子に基づいているので、ゲノム間で単純に比較できないことに注意してください。
  
 == 翻訳選択 (Translational selection) の検出 == == 翻訳選択 (Translational selection) の検出 ==
-コドン使用に翻訳の効率・正確度を高める自然選択 (Translational selection) が働かなくて、高発現遺伝子群と他の遺伝子群との間でコドン使用に差がないゲノムでは、コドン使用から遺伝子発現量を予測できないことに注意してください [[http://mbe.oxfordjournals.org/content/24/​1/​10.long|(Henry I and Sharp PM, 2006)]]。+コドン使用に翻訳の効率・正確度を高める自然選択 (Translational selection) が働かなくて、高発現遺伝子群と他の遺伝子群との間でコドン使用に差がないゲノムでは、コドン使用から遺伝子発現量を予測できないことに注意してください [[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17038449|(Henry I and Sharp PM, 2006)]]。
  
-翻訳選択の程度を測るのに、[[http://​nar.oxfordjournals.org/content/33/4/1141.full|S (Strength of selected codon usage bias)]]を利用できます。[[http://​nar.oxfordjournals.org/content/33/​4/​1141.full|Sharp PM et al. (2005)]]が選んだ40個の高発現遺伝子群 (翻訳伸長因子とリボソームタンパク質;​ tufA, tsf, fusA, rplA-rplF, rplI-rplT, rpsB-rpsT) に基づいて、S値を計算するには +翻訳選択の程度を測るのに、[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15728743|S (Strength of selected codon usage bias)]]を利用できます。[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15728743|Sharp PM et al. (2005)]]が選んだ40個の高発現遺伝子群 (翻訳伸長因子とリボソームタンパク質;​ tufA, tsf, fusA, rplA-rplF, rplI-rplT, rpsB-rpsT) に基づいて、S値を計算するには 
-http://useG.jp/​ecoli/​S_value/​sharp=1 +http://rest.g-language.org/​ecoli/​S_value/​sharp=1 
-と入力します。大腸菌 (ecoli) や枯草菌 (bsub) は高いS値を示す (翻訳選択が強い) のに対して、B.burgdorferi (bbur) や M.genitalium (mgen) は低いS値を示す (翻訳選択が弱い) ことを確認しましょう。増殖の速い菌は、rRNAとtRNAの遺伝子コピー数が多く、高いS値 (S > 1.0) を示す傾向があります[[http://​nar.oxfordjournals.org/content/33/​4/​1141.full|(Sharp PM et al., 2005)]]。+と入力します。大腸菌 (ecoli) や枯草菌 (bsub) は高いS値を示す (翻訳選択が強い) のに対して、B.burgdorferi (bbur) や M.genitalium (mgen) は低いS値を示す (翻訳選択が弱い) ことを確認しましょう。増殖の速い菌は、rRNAとtRNAの遺伝子コピー数が多く、高いS値 (S > 1.0) を示す傾向があります[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15728743|(Sharp PM et al., 2005)]]。
  
 多変量解析 (対応分析や主成分分析) により翻訳選択が働いたか否かを判定する方法を次に説明します。 多変量解析 (対応分析や主成分分析) により翻訳選択が働いたか否かを判定する方法を次に説明します。
Line 360: Line 392:
  
 == コドン使用データの多変量解析 == == コドン使用データの多変量解析 ==
- 遺伝子間の同義コドン使用の変動要因を同定するために、多変量解析手法である対応分析や主成分分析が用いられています。対応分析では、同義コドン使用の変動を覆い隠すバイアス (アミノ酸組成やコドン縮重度) の影響を受けない群内対応分析 (Within-group Correspondence Analysis; WCA) の利用が推奨されます[[http://​dnaresearch.oxfordjournals.org/content/15/​6/​357.full|(Suzuki H et al., 2008)]]。 + 遺伝子間の同義コドン使用の変動要因を同定するために、多変量解析手法である対応分析や主成分分析が用いられています。対応分析では、同義コドン使用の変動を覆い隠すバイアス (アミノ酸組成やコドン縮重度) の影響を受けない群内対応分析 (Within-group Correspondence Analysis; WCA) の利用が推奨されます[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18940873|(Suzuki H et al., 2008)]]。 
-  * 大腸菌 (ecoli) でWCAを実行するには http://​useG.jp/​ecoli/​codon_mva と入力します。解析結果の散布図が表示されます。WCAで得られる第1軸〜第4軸の値 (Comp1 to Comp4) を縦軸に示し、縦軸との相関が最大の統計量 (gcc3, gtc3) を横軸に示しています。赤○は(リボソームタンパク質や翻訳伸長因子をコードする)高発現遺伝子群を、黒×は他の遺伝子群を示しています。第1軸 (寄与率20.8%) は、gcc3(コドン3文字目のG+C含量)と高い相関 (r = 0.70) を示し、「G+C含量を決定する変異圧の違いを表す軸」あるいは「ゲノムG+C含量の異なる生物種由来の水平伝播遺伝子群と他の遺伝子群を分ける軸」と解釈できます。第2軸 (寄与率9.9%) は、高発現遺伝子群の標準得点の平均値が大きい (z = 3.14) ので、「高発現遺伝子群と他の遺伝子群を分ける軸」と解釈できます。このことは、翻訳選択 (Translational selection) が働いたことを示唆します。なお、対応分析や主成分分析で得られる軸の符号は反転してもかまいません。 +  * 大腸菌 (ecoli) でWCAを実行するには http://​rest.g-language.org/​ecoli/​codon_mva と入力します。解析結果の散布図が表示されます。WCAで得られる第1軸〜第4軸の値 (Comp1 to Comp4) を縦軸に示し、縦軸との相関が最大の統計量 (gcc3, gtc3) を横軸に示しています。赤○は(リボソームタンパク質や翻訳伸長因子をコードする)高発現遺伝子群を、黒×は他の遺伝子群を示しています。第1軸 (寄与率20.8%) は、gcc3(コドン3文字目のG+C含量)と高い相関 (r = 0.70) を示し、「G+C含量を決定する変異圧の違いを表す軸」あるいは「ゲノムG+C含量の異なる生物種由来の水平伝播遺伝子群と他の遺伝子群を分ける軸」と解釈できます。第2軸 (寄与率9.9%) は、高発現遺伝子群の標準得点の平均値が大きい (z = 3.14) ので、「高発現遺伝子群と他の遺伝子群を分ける軸」と解釈できます。このことは、翻訳選択 (Translational selection) が働いたことを示唆します。なお、対応分析や主成分分析で得られる軸の符号は反転してもかまいません。 
-  * B. burgdorferi (http://useG.jp/​bbur/​codon_mva) では、第1軸がgtc3 (コドン3文字目のG+T含量) と高い相関 (r = 0.96) を示し、遺伝子間の同義コドン使用の主たる変動要因は「複製鎖 (リーディング鎖とラギング鎖) 間の変異圧の違い」と解釈できます。G+T含量は、リーディング鎖で高く、ラギング鎖で低いからです。ゲノムのGC skew (C-G)/(C+G) (http://useG.jp/​bbur/​gcskew) と AT skew (A-T)/(A+T) (http://useG.jp/​bbur/​gcskew/​at=1) ​を見てみましょう。  +  * B. burgdorferi (http://rest.g-language.org/​bbur/​codon_mva) では、第1軸がgtc3 (コドン3文字目のG+T含量) と高い相関 (r = 0.96) を示し、遺伝子間の同義コドン使用の主たる変動要因は「複製鎖 (リーディング鎖とラギング鎖) 間の変異圧の違い」と解釈できます。G+T含量は、リーディング鎖で高く、ラギング鎖で低いからです。ゲノムのストランドバイアス (塩基組成の複製鎖間差) を GC skew (C-G)/(C+G) (http://rest.g-language.org/​bbur/​gcskew) と AT skew (A-T)/(A+T) (http://rest.g-language.org/​bbur/​gcskew/​at=1) ​により確認しましょう。  
-  * M. genitalium (http://useG.jp/​mgen/​codon_mva) では、第1軸がgcc3 (コドン3文字目のG+C含量) と高い相関 (r = 0.96) を示し、遺伝子間の同義コドン使用の主たる変動要因は「ゲノム内の変異圧の違い」と解釈できます。ゲノムの領域毎のG+C含量 (http://useG.jp/​mgen/​gcwin) の変動見てみましょう。+  * M. genitalium (http://rest.g-language.org/​mgen/​codon_mva) では、第1軸がgcc3 (コドン3文字目のG+C含量) と高い相関 (r = 0.96) を示し、遺伝子間の同義コドン使用の主たる変動要因は「ゲノム内の変異圧の違い」と解釈できます。ゲノムの領域毎のG+C含量 (http://rest.g-language.org/​mgen/​gcwin) の違い確認しましょう。
  
 解析結果を標準出力させるには 解析結果を標準出力させるには
-http://useG.jp/​mgen/​codon_mva/​output=stdout+http://rest.g-language.org/​mgen/​codon_mva/​output=stdout
 と入力します。 と入力します。
 各軸の寄与率 (%) に加え、各軸と各統計量 (Laa, aroma, gravy, mmw, gcc3, gtc3, P2) の相関係数が出力されます。 各軸の寄与率 (%) に加え、各軸と各統計量 (Laa, aroma, gravy, mmw, gcc3, gtc3, P2) の相関係数が出力されます。
  
 主成分分析 (Principal Component Analysis; PCA) では、同義コドン使用の変動を覆い隠すバイアス (配列の長さ、アミノ酸組成、コドン縮重度) に影響されないコドン使用データ (R4) の利用が推奨されます[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​16289058|(Suzuki H et al., 2005)]]。 主成分分析 (Principal Component Analysis; PCA) では、同義コドン使用の変動を覆い隠すバイアス (配列の長さ、アミノ酸組成、コドン縮重度) に影響されないコドン使用データ (R4) の利用が推奨されます[[http://​www.ncbi.nlm.nih.gov/​pubmed/​16289058|(Suzuki H et al., 2005)]]。
-M.genitalium (mgen) でR4データに対してPCAを実行するには +M. genitalium (mgen) でR4データに対してPCAを実行するには 
-http://useG.jp/​mgen/​codon_mva/​method=pca/​data=R4+http://rest.g-language.org/​mgen/​codon_mva/​method=pca/​data=R4
 と入力します。 と入力します。
- 
- 
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