2008年 5月 1日掲載

　　2008年4月、生命情報工学研究センター（CBRC)細胞機能設計チームの藤渕航チーム長と生体ネットワークチームの堀本勝久チーム長の共編による「マイクロアレイデータの統計解析用プロトコール」が羊土社より発刊されました。
　本書は、４章（遺伝子測定データの標準化、有意差解析、クラスタリング、ネットワーク解析）から構成され、各トピックスがプロトコル形式で書かれているため、研究者だけでなく初学者や学生にも最適です。

詳細は、羊土社のページをご参照下さい。

藤渕 航、堀本 勝久 ／編
定価 5400円＋税
2008/04発行　羊土社
B5 255ページ
ISBN 9784758101738

目　次

• 序　−本書を刊行するにあたって− 【藤渕　航】
• 本書の活用の仕方【藤渕　航】


• 第1章 遺伝子測定データの標準化

［基礎知識編］プラットフォームの違いと標準化の意義【藤渕 航】

［基本解析編］Excelによる簡単な標準化　―アレイデータ処理の基本―
1. 正規分布による標準化平均値と標準偏差の計算【藤渕 航】
2. 一色法アレイの標準化測定値データの処理法【友田 史緒里】
3. 二色法アレイの標準化比データの処理法【秋山 英雄】

［応用解析編］より高度な標準化
1. Ｒを用いた標準化Affymetrix，Agilentなど【金 鈴，藤渕 航】
2. その他の大規模解析データの標準化次世代シークエンサー【秋山 英雄】

• 第2章 有意差解析

［基礎知識編］有意差検定とマーカー遺伝子の意義【門田 幸二】

［基本解析編］Excelによる簡単な検定　―パラメトリックとノンパラメトリック法―
1. 二群からの有意差検定t検定，Mann-Whitney U検定など【門田 幸二】
2. 多群からの有意差検定ANOVA-F検定，KW検定など【門田 幸二】
3. 相関係数と回帰分析系列値との関連遺伝子を探す【茂櫛 薫】

［応用解析編］より高度な解析　―実用的な解析―
1. 発現傾向解析（トレンド解析）【荻島 創一，石渡 龍輔，森岡 勝樹】
2. 機能グループ解析（GSEA）有意遺伝子群の生物学的意味【岡田 吉史】
3. 判別分析（SVM）【荻島 創一】

• 第3章 クラスタリング

［基礎知識編］クラスタリングの意義【坊農 秀雅】

［基本解析編］Clusterを用いた解析　―クラスタリングの基本―
1. 階層クラスタリング【Michiel Jan Laurens de Hoon，橋本 健洋】
2. Java TreeViewによる表示木構造によるデータの表現【河野 信】
3. 非階層型クラスタリングk平均法，自己組織化マップ【瀬々 潤】

［応用解析編］より高度なクラスタリングと表示方法
1. バイクラスタリング法 遺伝子と実験の双方向クラスタリング【岡田 吉史】
2. グラフによる類似関係の可視化最適木とyEdによる表示【谷口 丈晃】

• 第4章 ネットワーク解析

［基礎知識編］ネットワーク解析の意義【堀本勝久】

［基本解析編］パスウェイデータによる解析　―ネットワーク解析の基本―
1. パスウェイデータベースの基本操作【酒井 紀子，山本 智子，中村 浩実，福田 賢一郎】
2. パスウェイデータへのマッピングと可視化Cytoscapeの利用方法【大野 圭一朗】
3. 文献データとの照合MEDLINEデータを用いた整合性検索【山本 泰智】

［応用解析編］より高度な解析
1. 偏相関係数によるネットワーク推定グラフィカル・ガウシアン・モデル法【油谷 幸代】
2. S-systemモデルによるネットワーク推定【富永 大介，岡本 正宏】
3. ネットワークと実験値の適合度評価 ネットワークモチーフ分解法【齊藤 秀，堀本 勝久】

• 索引