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イベントのお知らせ


2023年 QDI QIAGEN IPA
ユーザーグループミーティング


QIAGEN IPA オンラインユーザーグループミーティング 参加お申し込み

 

遺伝子発現プロファイルなどのオミックスデータ解釈は、より高品質で網羅的な知識ベースや過去のオミックス研究を活用することが大変重要です。QIAGEN Ingenuity Pathway Analysis(IPA)は、約25年、数百名の専門家が実際に文献を読んで情報を収集しているマニュアルキュレーションデータベースや公的レポジトリ由来の膨大なオミックスデータを活用したオミックスデータ解釈ツールで、オミックスデータ価値の最大化をサポートします。

今回のオンラインユーザーグループミーティングでは、これからオミックスデータ解釈を始められる方から、すでにオミックス解釈の経験豊富な方までを対象に、QIAGEN IPA ユーザー様のご講演、QIAGEN スタッフによる IPA 機能の説明、デモを予定しております。

病理、薬理、発生分化や毒性などのメカニズム理解のためにRNA-seq 等のオミックス解析を行われているお客様、是非、ご参加ください。

 
開催日時: 2023年5月12日(金)13:00~17:45

プログラム

時間 内容 演者
13:00-13:03 ご挨拶 株式会社キアゲン
マーケティング部長 酒井 名朋子
13:03-13:06 ご挨拶と本日の予定 株式会社キアゲン
QDI チーム セールスマネージャー
世良 実穂
13:06-13:20 本ユーザーグループミーティング
ご参加のメリットのご説明
株式会社キアゲン
マーケティング・QDI
國田 竜太
13:20-13:50 QIAGEN IPA が解決できる
病理・薬理・発生分化研究等における課題
株式会社キアゲン
 QIAGEN Digital Insights 世良 実穂
13:50-14:20 QIAGEN CLC Genomics Workbench による single cell RNA-seq 解析機能のご紹介 株式会社キアゲン
 QIAGEN Digital Insights 古谷 昭博
14:20-14:30 休憩
14:30-15:05 マウスモデルを用いた慢性腎臓病カヘキシアの分子機序の解明 名古屋大学 環境医学研究所 分子代謝医学研究分野
武藤 玲子 先生
15:05-15:35 QIAGEN IPA の開発計画のご説明 株式会社キアゲン
 QIAGEN Digital Insights 仁村 幹彦
15:35-16:00 QIAcuity デジタル PCR システムのご紹介およびマルチプレックス解析による
アプリケーションのご説明
株式会社キアゲン
マーケティング・PCR
北川 哲平
16:00-16:10 休憩
16:10-16:45 高脂質低炭水化物食が心不全に与える影響の解明 東京大学医学部附属病院 循環器内科
武城 怜史 先生
16:45-17:30 QIAGEN IPA デモおよび
関連製品 QIAGEN OmicSoft のご紹介とデモ
株式会社キアゲン
QIAGEN Digital Insights 宮嶋 伸行
17:30-17:45 全セッションの質疑応答(招待講演除く) 株式会社キアゲン
マーケティング・QDI
國田 竜太


【招待講演1】

演題:マウスモデルを用いた慢性腎臓病カヘキシアの分子機序の解明

演者:名古屋大学 環境医学研究所 分子代謝医学研究分野 客員研究員 武藤 玲子 先生

講演内容:
がんや慢性腎臓病、心不全など種々の慢性疾患において、栄養失調(カヘキシア)は免疫力の低下や骨格筋の萎縮などをもたらし、予後を増悪する因子となる。皮下脂肪組織はエネルギー貯蔵庫であり、必要に応じて脂肪を分解して全身臓器にエネルギー源として供給する。カヘキシアでは皮下脂肪萎縮や機能異常が生じるが、その分子機序は未解明の点が多い。本研究では、マウス慢性腎臓病モデルのトランスクリプトーム解析にQIAGEN IPAを活用し、皮下脂肪組織の萎縮や機能異常の原因を検討した。

【招待講演2】

演題:高脂質低炭水化物食が心不全に与える影響の解明

演者:東京大学医学部附属病院 循環器内科 武城 怜史 先生

講演内容:
近年、生活習慣病を改善する低炭水化物食が注目されている。必然的に摂取量が増加する脂質による心血管系への影響が懸念されるが、脂質の「質」が重要であることが示唆されている。我々は圧負荷心不全モデルマウスを用いて、高動物性脂質低炭水化物食が心機能を増悪する一方で、高植物性脂質低炭水化物食は心機能を改善することを見出した。この機序を明らかにすべくトランスクリプトーム解析を行ったが、QIAGEN IPA Upstream Regulator Analysisがその重要な転写因子を特定し、本研究の大きな転機となった解析例を報告する。


 
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