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未経験でも1日でわかる RNA-seq からの分子機序解明


RNA-seq 解析は、解析対象の現象の分子機序理解の目的で広く行われています。しかしながら遺伝子発現変動から分子機序を導く仮説の構築は簡単ではありません。
本ウェビナーは、未経験の方が1日で理解を深めていただくことを目的に、RNA-seq からの分子機序解明に関連する様々なセッションをご用意しました。発生分化、病理、薬理、毒性などの分子機序を明らかにされたい方は、是非ご参加ください。

 
開催日時: 2024年6月7日(金)14:00~17:00 (質疑応答含む)


プログラム
時間 内容 発表
14:00-14:25 「私の実験系、どんなふうにRNA 精製すればよいの?」
状態の良い RNA を手にするためには、精製工程は重要です。しかし「私のサンプルの場合、どのように精製すればいいの?」、「精製で気を付けるべき点は何?」、といった疑問はありませんか?本セッションでは、サンプル種毎にどのようなキットを選択すればよいのか、精製時に気を付ける点は何か、精製 RNA の状態確認はどの様に行えば良いかをご案内します。またサンプル採取後すぐに精製できない場合、保存も大切で、RNA の発現プロファイルが変わってしまうという事に繋がりかねません。サンプル採取と保存方法もご紹介します。
安島 潤
株式会社キアゲン
14:25-14:55 「RNA-seq のライブラリー調製試薬を選ぶポイントは?」
「RNA-seq に必要な試薬って?」、「ライブラリー調製試薬ってどんなものがある?選ぶポイントは?」、「rRNA を簡単・短時間に除去する方法はある?」、「複雑そうな解析をまずは無償で試してみたい」、そんな疑問・ご要望に沿う情報を中心にご紹介します。
平山 美緒子
株式会社キアゲン

Q & A

15:00-15:20 「NGS 生データを遺伝子発現データに変換するの、難しくないの?」
RNA-seq 解析を行う場合の重要なステップとして、シーケンスプラットフォームからの fastq データの各遺伝子発現情報への変換や二群間での発現変動遺伝子の計算があります。無償のツールを組合せての解析パイプラインの構築には、ある程度の知識の習得や各ツールの互換性の維持などが求められ、不慣れな研究者を悩ませます。ここでは、QIAGEN CLC Genomics Workbench を用いて、ソフトウェアの画面操作のみで、専門知識不要の RNA-seq 解析をご紹介します。時間をかけずにご自身で NGS データの二次解析を実行できます。
古谷 昭博
株式会社キアゲン
15:20-15:50 「意味不明の遺伝子発現データから意味のある仮説は立てられるの?」
RNA-seq 解析で、例えば薬剤の投与前と投与後の各 mRNA の発現変動のデータがあったとします。この数万の mRNA の存在量の変化から、薬理の分子機序仮説を考えるのは簡単ではありません。この場合、「膨大な mRNA の存在量の変化を一度に考慮に入れられる?」、「そもそも mRNA の存在量の変化は、タンパク質の活性と関係あるの?」、「仮説に自信がないけど、なにかいいヒントはないの?」というような典型的な疑問があります。今回は、これらの疑問にお答えしていきます。
國田 竜太
株式会社キアゲン

Q & A

15:55-16:15 「分子機序仮説の実験的検証、どうしたらいいの?」
解析対象の現象の分子機序に、ある遺伝子 X が関与しているのか、調べる手段の一つはノックダウンです。ノックダウンを行うための良く知られたツールは siRNA ですが、キアゲンでは Antisense LNA GapmeRs も用意しています。siRNA とは異なる作用機序であるため、siRNA の効果が低い場合の選択肢になります。特に高濃度で使用するとトランスフェクション試薬無しでも作用するため、トランスフェクション試薬に高感受性の細胞株やトランスフェクションが難しいとされる初代培養細胞、in vivo でマウス投与まで行えます。siRNA と GapmeR、2つのツールで分子機序仮説を検証しませんか?
安島 潤
株式会社キアゲン
16:15-16:45 「dPCR だからできる発現解析」
遺伝子発現解析は、定量範囲の広いリアルタイム PCR を用いて実験することが一般的です。しかしデジタル PCR でも絶対定量とエンドポイント測定という特徴を活かして、エッジの利いた発現解析を行うことができます。本セッションではデジタル PCR だからこそできる発現解析の例をご紹介いたします。
佐藤 元
株式会社キアゲン

全体 Q & A

関連ウェビナー
時間 内容 お申込み先
6月11日(火)27日(木)
15:00-16:00
(内容同様)
実際の遺伝子発現プロファイルの解釈ってどんな感じなの?
「アルツハイマー病モデルマウスのアストロサイトにおける遺伝子発現プロファイルの生物学的解釈」
ご参加はこちら

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