アメリエフのブログ

バイオインフォマティクスの紹介と社員の日々
R 「関数textとlegend 5」
R 「関数textとlegend」では、文字列と凡例を書き込みました。
書きこんだ文字列が見にくいようなので、位置を調節します。
太字の部分を書き足しました。

# デバイス領域
png("110131_iris.png", height=700, width=500)
# 作図領域
par(mar=c(4,4,2,6),xpd=TRUE)
# プロット領域(散布図)
plot(iris[,1], iris[,3], xlab="iris[,1]", ylab="iris[,3]", pch=(15:17)[unclass(iris[,5])], col=rainbow(3)[unclass(iris[,5])], cex=1.5)
# 文字列の描画
names <- c(1:150)
text(iris[,1], iris[,3], names, cex=0.8, pos=4)
# 凡例
legend(8.1, 4, levels(iris[,5]), pch=15:17, col=rainbow(3), cex=1, bg='gray80')
dev.off()


※posについて
1234の順に、下左上右となります。
ここでは、右横に表示させるため「pos=4」にしました。
| きむ | 統計解析ソフトR | 10:43 | comments(0) | trackbacks(0) |
QuickGWAS Academic
2週にわたって、SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」のお話をさせていただきました。
もっと詳しく知りたい方は、チュートリアルをご覧いただくか、弊社ホームページのお問い合わせフォームよりご連絡ください。

機能を充実させた「QuickGWAS Pro.」も現在開発中です。
まずは是非、無料版の「QuickGWAS Academic」をお試しください♪
それでは、皆さま良い週末を〜

【ダウンロードページはこちら】
「QuickGWAS Academic」のQuickGWASAcd_1.1.0.zip Version 1.1.0 (update: 2011/01/17)をクリックしてください。
| きむ | QuickGWAS | 14:27 | comments(0) | trackbacks(0) |
QuickGWAS Academic「Plot」
先週から、SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」を使用しています。解析は、Preparation→GWAS→Plotの順番で行います。
今日は、GWASの結果をPlotして可視化します。

step1
「Plot」タブを選択します。
step2
「.assoc.plot.txt」ファイルを指定します。
GWAS実行後は、自動的にファイルが選択されます。
step3
「make plot」ボタンをクリックすると、Q-Qプロットとマンハッタンプロットを描画されます。
step4
「.assoc.plot.txt」ファイルと同じフォルダに、「.qq.png」と「.manhattan.png」ファイルが作成されます。


【ダウンロードページはこちら】
「QuickGWAS Academic」のQuickGWASAcd_1.1.0.zip Version 1.1.0 (update: 2011/01/17)をクリックしてください。

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QuickGWAS Academic「GWAS 2」
SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」を使用して解析を行います。
解析は、Preparation→GWAS→Plotの順番で行います。
前回は、GWASを行いました。

GWASが成功すると「GWAS End」ウィンドウが表示され、サンプル数が表示されます。
結果は、BEDファイルと同じフォルダ保存されます。
「.assoc.txt」ファイルには、1.0e-04未満のSNPが保存されています。
Excel等で開くことができます。

「.assoc.txt」のカラム


【ダウンロードページはこちら】
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QuickGWAS Academic「GWAS」
SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」を使用して解析を行います。
解析は、Preparation→GWAS→Plotの順番で行います。
Preparationが完了したら、GWASを行います。

step1
「GWAS」タブを選択します。

step2
「.bed」「.bim」「.fam」ファイルを指定します。
step3
マイナーアリル頻度(MAF)とハーディー・ワインバーグ平衡(HWE)を、プルダウンメニューから指定します。
step4
「Execute GWAS」ボタンをクリックして、GWASを実行します。
step5
成功すると「GWAS End」ウィンドウが表示され、サンプル数が表示されます。

step6
「view log」をクリックすると、PLINKのログをご覧いただけます。


【ダウンロードページはこちら】
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QuickGWAS Academic「Preparation」
SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」のSettingが済んだら、さっそく解析を行います。
解析は、Preparation→GWAS→Plotの順番で行います。
Preparationでは、PED/MAPファイルから、バイナリーファイル(BED/BIM/FAM)を作成します。

step1
「Preparation」タブを選択します。

step2
「.ped」「.map」ファイルを指定します。
※)パスには、日本語やスペースを含まない場所を指定してください。
step3
「Make bed/bim/fam」ボタンをクリックして、処理を開始します。
step4
「view log」をクリックすると、plinkのログをご覧いただけます。

テストには、ダウンロードしたplinkフォルダ内のtest.mapとtest.pedをご使用いただくと便利です。

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| きむ | QuickGWAS | 20:17 | comments(0) | trackbacks(0) |
QuickGWAS Academic「Setting」
SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」のダウンロードが済んだら、さっそく使ってみましょう!!まずSetting作業を行います。

step1
「QuickGWASAcd_(バージョン番号).exe」をダブルクリックして起動します。
step2
「Setting」タブを選択します。

step3
統計解析ソフト「Rscript.exe」と「plink.exe」へのパスを指定します。
ドラッグ&ドロップで指定もできます。
step4
入力完了後、「save」ボタンをクリックして保存します。

来週は解析をしてみましょう。
皆さま、良い週末を〜

【ダウンロードページはこちら】
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| きむ | QuickGWAS | 18:05 | comments(0) | trackbacks(0) |
QuickGWAS Academic「ダウンロード」
今日は、SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」のダウンロード方法についてお話します。

step1
アメリエフ株式会社の「QuickGWAS Academic」ページを開きます。
URL:  http://amelieff.jp/service/software.html
step2
「QuickGWASAcd_(バージョン番号).zip」ファイルをクリックして、ダウンロードします。
step3
適当なフォルダ(C:¥QuickGWASAcd等)へzipファイルの中身を展開します。

ダウンロードは簡単ですが、他に重要なポイントがあります。
「QuickGWAS Academic」をご利用いただくには、統計解析ソフト「R」とゲノムワイド関連解析ツールセット「PLINK」をダウンロード・インストールする必要があります。
downdown下記のURLからどうぞdowndown
■ 「R」 Download URL
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/index.html
■ 「PLINK」 Download URL
http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/download.shtml
| きむ | QuickGWAS | 21:07 | comments(0) | trackbacks(0) |
QuickGWAS Academic「機能 2」
SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」の機能を、もう少し詳しくお話します。

1.case/control関連解析
3種類のファイルと、MAFおよびHWEを指定します。
実行ボタンをクリックすると解析が行われます。
結果は、テキストファイルで出力されます。Excelでご覧いただけます。


2.マンハッタンプロット、Q-Qプロット作成
ファイルを指定します。
実行ボタンをクリックすると描画が行われます。
結果は、pngファイルで出力されます。


どんなことが出来るかイメージしていただけましたか??
それでは、明日から詳しい使用方法をご紹介いたします。

【ダウンロードページはこちら
「QuickGWAS Academic」のQuickGWASAcd_1.1.0.zip Version 1.1.0 (update: 2011/01/17)をクリックしてください。


| きむ | QuickGWAS | 09:38 | comments(0) | trackbacks(0) |
QuickGWAS Academic「機能」
今週は、SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」のお話をします。
教育・研究機関の方は無料でご利用いただけますので、是非お試しください。

「QuickGWAS Academic」は、ゲノムワイド関連解析ツールセット「PLINK」のWindows版GUIインターフェースです。
ご利用いただける機能は下記のとおりです。

機能一覧


機能を充実させた「QuickGWAS Pro.」も現在開発中です。

【ダウンロードページはこちら
「QuickGWAS Academic」のQuickGWASAcd_1.1.0.zip Version 1.1.0 (update: 2011/01/17)をクリックしてください。


| きむ | QuickGWAS | 17:49 | comments(0) | trackbacks(0) |
「QuickGWAS Academic」バージョンアップのお知らせ
SNP・GWAS解析ソフト「QuickGWAS Academic」(無料版)をバージョンアップいたしました。(-> Ver. 1.1.0)

ダウンロードページはこちらです。
http://amelieff.jp/service/software.html
| きむ | QuickGWAS | 20:39 | comments(0) | trackbacks(0) |
R 「関数textとlegend 4」
前回のおさらいとして、関数textで「」をプロット領域に書きます。
次に、プロット領域の外に凡例を書き込みます。
前回のプログラムに、太字の部分だけ追加しました。

# デバイス領域
png("110114_iris.png", height=700, width=500)
# 作図領域
par(mar=c(4,4,2,6),xpd=TRUE)

# プロット領域(散布図)
plot(iris[,1], iris[,3], xlab="iris[,1]", ylab="iris[,3]", pch=(15:17)[unclass(iris[,5])], col=rainbow(3)[unclass(iris[,5])], cex=1.5)
# 文字列の描画
names <- c(1:150)
text(iris[,1], iris[,3], names, cex=0.8)
text(iris[99,1], iris[99,3], "○", cex=6, col="red")
# 凡例
legend(8.1, 4, levels(iris[,5]), pch=15:17, col=rainbow(3), cex=1, bg='gray80')
dev.off()

| きむ | 統計解析ソフトR | 17:38 | comments(0) | trackbacks(0) |
R 「関数textとlegend 3」
集団から外れている個体番号を目で確認したい場合など、関数textを使うと便利です。昨日のプログラムに、太字の部分だけ追加しました。
# 散布図
png("110113_iris.png", height=600, width=400)
plot(iris[,1], iris[,3], xlab="iris[,1]", ylab="iris[,3]", pch=(15:17)[unclass(iris[,5])], col=rainbow(3)[unclass(iris[,5])], cex=1.5)
# 文字列の描画
names <- c(1:150)
text(iris[,1], iris[,3], names, cex=0.8)

# 凡例
legend(6.5, 2.5, levels(iris[,5]), pch=15:17, col=rainbow(3), cex=1.4)
dev.off()

| きむ | 統計解析ソフトR | 11:26 | comments(0) | trackbacks(0) |
R 「関数textとlegend 2」
まず、irisデータの散布図を描きます。
speciesデータ(5列目)ごとに、記号の形と色を変えます。
次に、関数legendで凡例を書き加えます。

# 読込
data(iris)
# 散布図
png("110112_iris.png", height=600, width=400)
plot(iris[,1], iris[,3], xlab="iris[,1]", ylab="iris[,3]", pch=(15:17)[unclass(iris[,5])], col=rainbow(3)[unclass(iris[,5])], cex=1.5)
# 凡例
legend(6.5, 2.5, levels(iris[,5]), pch=15:17, col=rainbow(3), cex=1.4)
dev.off()



| きむ | 統計解析ソフトR | 15:54 | comments(0) | trackbacks(0) |
R 「関数textとlegend 1」
関数textを使って、作図領域に文字列を描画する。
text(x, y, labels, ...)

関数legendを使って、凡例を追加する。
legend(x, y, legend, ...)

今週は、ふたつの関数を使用して、図の中に文字を入れていきたいと思います。
| きむ | 統計解析ソフトR | 19:11 | comments(0) | trackbacks(0) |
R「グラフィックス参考実例」
Rで作図する際、見やすい図にこだわり始めると、結構な時間がかかってしまいます。日頃からRwikiに大変お世話になっていますが、とっても素晴らしいページを発見したのでメモします。

グラフィックス参考実例集
http://www.okada.jp.org/RWiki/?%A5%B0%A5%E9%A5%D5%A5%A3%A5%C3%A5%AF%A5%B9%BB%B2%B9%CD%BC%C2%CE%E3%BD%B8

プログラムの実例が沢山載ってますワッ!
| きむ | 統計解析ソフトR | 20:21 | comments(0) | trackbacks(0) |
新年のご挨拶
キムです。
新年あけましておめでとうございます。

私事ですが、アメリエフに入社して早一年が経とうとしています。
去年から、本格的にバイオインフォマティクスを活用するようになり
「バイオインフォマティクス ゲノム配列から機能解析へ」に大変お世話になりました。
年始には、補完として「バイオインフォマティクス基礎講義―一歩進んだ発想をみがくために」をゲットしました。
一方では基礎を固め、他方では新技術を磨くことで、成長していきたいと思います。

皆様にとって、この一年間が健康で素晴しい年になりますように心から願っております。
| きむ | 会社のこと | 18:23 | comments(0) | trackbacks(0) |
新年のご挨拶
新年、あけましておめでとうございます

弊社は本日から業務開始です。
まだお休みの会社も少なくないようで、通勤電車はいつもより空いていました。

今年は昨年以上に、バイオインフォマティクスを利用してバイオ研究の支援をしていきたいとおもいます。

昨年末にはSNP解析ソフトであるQuickGWAS Academic(無料版)を公開させていただきましたが、今年は数本のソフト(無料版/有償版)をリリースさせていただく予定です。


今更改めて書くほどのことでもありませんが、ITやバイオインフォマティクスというのは、ほとんどのバイオ研究者にとっては「道具」の一つです。

道具に対する深い理解や操作の習熟はあるにこしたことはありませんが、それ自体は手段であるので、研究の目的を遂行するためには、手段をいかに効率化し、研究のスピードを上げるか、が問われます。


アメリエフはその手段を追求するプロフェッショナル集団になることを常に目指しています。

ゲノムデータ解析の受託にはじまり、ソフトウェア開発(無料版/有償版)システム開発医療情報・疫学データのデータマイニング、これらに関わる教育・コンサルティングといった事業に取り組んでいます。


春には新卒(大学院博士卒)の新入社員も仲間に加わる予定ですので、昨年以上に強力な体制で業務に取り組みます。

本年も、アメリエフをどうぞ宜しくお願い申し上げます。
| 社長 | 会社のこと | 17:23 | comments(0) | trackbacks(0) |
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