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
第26回バイオインフォマティクス勉強会「フリーソフトではじめるゲノム解析@東京」開催のお知らせ
第26回バイオインフォマティクス勉強会のご案内です。
NGS現場の会 第三回研究会でご好評いただいた内容を、10月に東京で、11月に神戸で開催いたします。

お手持ちのPC(Mac/Linux)でNGS解析を始めたい方に、公開データを用いたデータ解析手法をご紹介します。また、精度の高い解析結果を出すためにポイントとなる、フリーソフトの使い方やコマンド操作など実例を交えてご紹介いたします。なお、ご紹介する解析パイプラインは1000 Genomes Projectで用いられた、実績のある手法です。
本セミナーでご紹介するコマンドはお配りする資料にすべて記載してありますので、お持ち帰りいただき、ぜひNGS解析を始めていただきたいと思います。
勉強会後には情報交換会、会場にはささやかですがソフトドリンクとお菓子のコーナーをご用意しております。ご質問などございましたら、お近くのスタッフまでいつでもお気軽にご相談ください。みなさまにとって、貴重な情報交換の場となりましたら幸いです。

               記
日時 :2013年10月12日(土) 15:30〜17:00
場所 :港区立商工会館 会議室(東京都立産業貿易センター 浜松町館6階)
地図 :http://tlic.incubation-center.com/access.htm
定員 :40名

お申込み方法などの詳細はこちらをご参照ください。勉強会後に情報交換会を開きますので、ぜひ参加をご検討ください。

みなさまとお会いできることを楽しみにしています。ご意見・ご質問・リクエスト等ございましたら、遠慮無くご連絡ください。
| akb | 勉強会 | 15:30 | comments(0) | - |
構造多型の検出
ゲノミクスで多様性をもたらす要因や疾患の原因として注目されることが多い変異はSNVやindelなどですが、その他にも注目されている変異のひとつに、構造多型(Structural Variation、SV)があります。
主なSVはinsertion(挿入)、deletion(欠失)、tandem duplication(直列重複)、inversion(逆位)、translocation(転座)です。
SV説明図
次世代シーケンサのデータ解析では、SNVやsmall indelとは変異の規模(数十bpからkb、あるいはMb単位)や機構も異なるこれらの変異を検出するためにはSNVなどとは違った方法が必要です。
大きく分けてSplit-read mappingによる検出とPair-end mappingによる検出の2種類がよく用いられています。
次はこの2つの方法について少しご説明しようと思います。
| kubo | 次世代シーケンサー解析 | 16:16 | comments(0) | - |
オーソドックスな仕事のセオリー
藤田晋の仕事学 自己成長を促す77の新セオリー
藤田晋の仕事学 自己成長を促す77の新セオリー
日経ビジネスアソシエ

この本は、サイバーエージェント社長の藤田晋氏によって書かれた、仕事の現場で役に立つ様々な考え方やTIPSが纏められた本です。似たようなコンセプトの本は多くありますが、この本は著者の等身大の言葉で書かれており、また実際の業務において社員がつまずきやすい部分を良く掴んでいると感じるため、私のおススメの一冊です。例えば、第1章のタイトルは「職場に不満がある人に」。念のために言っておきますが私が不満をもっているという訳ではありません(笑)。しかし、会社組織における、個人の振る舞い方や考え方、上司や部下とのコミュニケーションに関する箇所などは、読んでいて納得できます。
本の構成としては、前半が若手社員向け、後半は管理職向けの内容となっていきます。そして終章のタイトルは、「オフにも成長するために」。オフは仕事のことを考えたくない!という方も多いとは思いますが、この本に書かれている方法は、押し付けがましくなくスラスラ読めてしまいます。
なんとなく、もやっとした感じを抱えている社会人の皆様は、是非一読される事をお勧めいたします。

| deda | 書籍の紹介 | 17:33 | comments(0) | - |
遺伝子検査
内輪事ですが、弊社では今月、健康診断があります。私にとっては、社会人になって初めての健康診断です。世間的にはまだ健康を気にするような歳ではありませんが、日ごろの生活習慣を見つめなおす良い機会だと思っています。

さらに私事ですが、数か月前にアメリカで23andMeの遺伝子検査を受けました。サンプル採取キットの送料込みで$99でした。手間もかからず、Webで申込み→キットが送られてくる→唾液採取→送り返す→結果はWebでっ!という簡単な工程でした。

検査結果は、祖先のルーツや身体的特徴、健康リスクなどがレポートされていました。私の場合、琉球・アイヌ民族のルーツや、髪質・アルコール分解酵素の有無などの表現型が合致していて驚きました。健康リスクの結果についても、現在父親が悩まされている症状の発症リスクを私自身も持っていたり…と、まあまあリアルでまあまあショックな結果でした。。薄毛ではないです!

結果を100%鵜呑みにするわけではありませんが、自称健康オタクの私としては、今後の健康オタク活動方針のヒントを得られただけで、非常に大きな収穫でした。具体的には、サプリメントを選ぶときの参考にしました。

1万円以内で遺伝子検査ができる23andMeのサービスは、残念ながら日本での受注を行っていませんが、いくつか代行業者があるみたいです。
| heshi | バイオ | 15:40 | comments(0) | - |
WebLogoを使ってみよう
WebLogoを使うと、複数配列の塩基の構成比を描画することができます。

以下に示すのは、miRBaseから取得した、ヒト、チンパンジー、ゴリラ、
マウス、ラットのmir-25配列です。

>hsa-mir-25 MI0000082
GGCCAGUGUUGAGAGGCGGAGACUUGGGCAAUUGCUGGACGCUGCCCUGGGC
AUUGCACUUGUCUCGGUCUGACAGUGCCGGCC
>ptr-mir-25 MI0003072
GGCCAGUGUUGAGAGGCGGAGACUUGGGCAAUUGCUGGACGCUGCCCUGGGC
AUUGCACUUGUCUCGGCUGAGACGCGCCCGCC
>ggo-mir-25 MI0003061
GGCCAGUGUUGAGAGGCGGAGACUUGGGCAAUUGCUGGACGCUGCCCUGGGC
AUUGCACUUGUCUCGGUCUGACAGUGCCGGCC
>mmu-mir-25 MI0000689
GGCCAGUGUUGAGAGGCGGAGACUUGGGCAAUUGCUGGACGCUGCCCUGGGC
AUUGCACUUGUCUCGGUCUGACAGUGCCGGCC
>rno-mir-25 MI0000856
GGCCAGUGUUGAGAGGCGGAGACACGGGCAAUUGCUGGACGCUGCCCUGGGC
AUUGCACUUGUCUCGGUCUGACAGUGCCGGCC


これをWebLogoのサイトに入力すると、以下のような画像が出力されます。
よく類似していますが、69-77塩基目あたりなどが少し異なるようです。



ローカル環境で実行したい場合は、ソースコードをダウンロードして
インストールし、次のように実行します。
$ ./weblogo -F png < 入力.fa > 出力.png

WebLogoは、塩基配列だけでなくアミノ酸配列でも実行できます。
| hat | バイオインフォマティクス | 14:01 | comments(0) | - |
変異の絞り込み 【7】 罹患同胞を用いた絞り込み
変異の絞り込み 【1】論文紹介
変異の絞り込み 【2】変異検出
変異の絞り込み 【3】候補の絞り込み方
変異の絞り込み 【4】公開データベースを用いた候補の絞り込み
変異の絞り込み 【4.5】お詫びと訂正
変異の絞り込み 【5】変異のクオリティとインパクト
変異の絞り込み 【6】遺伝型による絞り込み



前回までは父、母、子(IV-1)のトリオのexome解析により、疾患関連変異候補を24個にまで絞り込みました。
今回は、子の同胞(兄弟)のexomeシーケンスデータを用いて、より絞り込みます。
パキスタン家系図

まず、同胞(IV-2、IV-3)のexomeシーケンスデータから変異を検出します。
次に、前回までで絞り込んだ24個の変異が存在する24遺伝子上にある3人の子どもの変異を抜き出します。
さらに、再びQmergeVCFを使い、3人の変異情報を統合します。トリオの解析ではLCA罹患者である子(IV-1)をcase、非罹患者である両親をcontrolと設定しましたが、今回は罹患者IV-1、IV-3をcase、非罹患者であるIV-2をcontrolと設定しました。
その結果、疾患関連候補の24遺伝子上に、case2人に共通する変異133個が検出されました。
このあとは、トリオとほぼ同じように、公開データや変異のクオリティによって絞り込みました。
最後の、遺伝型による絞り込みにおいては、LCA罹患者であるIV-1、IV-3はホモ、非罹患者のIV-2はヘテロまたは野生型の変異を抜き出しました。

なんと、疾患関連変異候補はたったの4個にまで絞り込まれました。
問題は、この4個にLCAを引き起こしている変異が含まれているかどうかです。

残った4つの疾患関連変異候補はこちらです。

4個の中に、NMNAT1の9番目のバリンをメチオニンに置換する変異(上から2つめ)が含まれており、元々このexomeシーケンシングデータを公開したFalkらの報告と一致しました。
この結果は前回の記事の総括を非常に強く支持するものになりました。


以上、全7回にわたり、Exomeシーケンスデータから検出した変異から、重大な疾患に関する変異の候補をどのように絞り込むかについて連載いたしました。
(一部自社製ソフトを使用していますが、方針としては汎用性があるものです)

本解析ではトリオだけでなく罹患同胞の情報も用いたことで、非常に精度の高い絞り込みが行えました。
他にも、今回用いているdbSNPや1000人ゲノムプロジェクトなどの公開データがより充実することや、人種や民族別のデータベースがあると、精度が上がると考えられます。

希少な遺伝性の疾患の原因探索や治療には、変異を検出した後のフィルタリングが重要ですが、今後データベースなどの発展や充実によって、遺伝性疾患の研究が進展していくといいですね。
| kubo | 次世代シーケンサー解析 | 14:27 | comments(0) | - |
Circosを使ってみよう
構造変異の論文などでよく見かけるこのような図は
Circosというソフトウェアで描くことができます。

Circosのサイトより

◆Circosのインストール
http://circos.ca/software/download/circos/から適当なバージョンのアーカイブをダウンロードして解凍します。

◆Circosに必要なPerlモジュールのインストール
解凍してできたcircos-0.xxディレクトリ下のbinディレクトリに
チェック用のスクリプトが用意されています。

・必要なPerlモジュール一覧を確認する
$ ./list.modules

・それらのモジュールがインストールされているかどうか確認する
$ ./test.modules

→足りないモジュールをCPANなどでインストールします。
私の環境では、CPANで force install でないとインストールできないモジュールがいくつかありました
また、先にyumでgd-develを入れておかないとGDがインストールできませんでした

◆Circosの実行
circos-0.xxディレクトリ下のexampleディレクトリに移動します。
プログラムについてきたテストデータと設定ファイルで、
Circosを実行してみました。

$ ../bin/circos -conf etc/circos.conf -outputfile mycircos.png

結果画像はPNG形式とSVG形式で出力されます。
実行ディレクトリにmycircos.png、mycircos.svgという名前で
このような画像ファイルが生成されました。


クリックで拡大します

CircosのWebサイトのサンプルページを見ていると、様々な図が
描けるようです。これは使いこなせるようになっておきたいですね。
| hat | バイオインフォマティクス | 15:08 | comments(0) | - |
変異の絞り込み 【6】 遺伝型による絞り込み
変異の絞り込み 【1】論文紹介
変異の絞り込み 【2】変異検出
変異の絞り込み 【3】候補の絞り込み方
変異の絞り込み 【4】公開データベースを用いた候補の絞り込み
変異の絞り込み 【4.5】お詫びと訂正
変異の絞り込み 【5】変異のクオリティとインパクト



前回の記事までで、変異の公開データベース、変異のクオリティ、さらにタンパク質に与える影響(インパクト)を用いて約100,000個の変異を920個に絞り込みました。
今回は最終段階である、遺伝型による絞り込みの話です。

パキスタン家系図-トリオ

この家系では、LCA罹患者の両親(III-4、III-5)はLCAを発症していないことから、LCA関連変異は劣性遺伝していると考えられます。そこで、920個のうち両親ではヘテロ、罹患者ではホモである変異を抜き出しました。
本解析で用いているQmergeVCFは遺伝型もアノテーションしていますので、引き続きawkコマンドで抜き出しました。
その結果、疾患関連変異候補をたったの24個にまで減らすことができました。

pakistan-filter

最終的に疾患関連変異候補に残った24個はこちらです。24遺伝子一覧
上から2つめの変異が第1回でご紹介した論文中でLCAの原因遺伝子と報告されているNMNAT1遺伝子上の変異です(NMNAT1 mutations cause Leber congenital amaurosis)。

5回に分けてご紹介してきましたが、総括すると
■ dbSNPや1000人ゲノムプロジェクトなど、既知の変異の公開データベース
■ 変異のクオリティ
■ 変異がタンパク質に与えると予測されるインパクト
■ 家系情報(トリオ)
などの情報は、Exome解析により得られた大量の変異から疾患関連候補を絞り込むのに有効であることが示されました。


……と、実は連載開始時点ではここで終わる予定だったのですが、さらにあと1回続きます。
ここまでの解析では父、母、子のトリオ(それぞれIII-5、III-4、IV-1)のExomeシーケンスデータを用いていますが、論文で用いられている子(IV-1)の兄弟(LCA罹患者と非罹患者が1人ずつ)のExomeシーケンスデータも公開されています。

パキスタン家系図


トリオに加え、兄弟のExomeシーケンスデータにより得られたより詳細な家系情報を用いて、さらに絞り込みを行いました。
結果を次回でお話しします。

変異の絞り込み 【7】罹患同胞を用いた絞り込み
| kubo | 次世代シーケンサー解析 | 14:46 | comments(0) | - |
あの花はどんな花
Rの非常に有名なテストデータの一つ「iris」は、
アヤメの花弁の長さ・幅、ガクの長さ・幅のデータです。
※アヤメのガクは、黄色い筋が入っていて外に垂れ下がっている部分です。

setosa(セトサ)種、versicolor(バージカラー)種、
virginica(バージニカ)種という3種について
各50サンプルの情報が入っているので、
種間で花の大きさを比較することができます。

Celebrating Wildflowersというサイトにこれら3種の
生息地や特徴や写真が載っていました。
セトサ種
アラスカなどに分布していて、葉は30センチくらい、
ガクのわりに花弁がとても小さいそうです。

バージカラー種
アメリカの北のほうに分布しているそうです。

バージニカ種
アメリカの南のほうに分布していて、葉は1m近くに
なるそうです。

北の花(ラベンダーとか)は小さく、南の花(ラフレシアとか)は
大きいイメージがありますが、やはり南にいくほどアヤメも
大きくなるのでしょうか。

irisの花弁(Petal)の長さと、ガク(Sepal)の長さの箱ひげ図を
Rで描いてみると、確かにセトサ種は「ガクのわりに花弁がとても
小さい」ようです。

> par(mfrow=c(1,2))
> boxplot(iris$Petal.Length~iris$Species, main="Petal Length")
> boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Species, main="Sepal Length")




ぜひ日本のアヤメとも比較してみたいと思うので、
どなたか、50本のアヤメの花束を私に贈ってください!
| hat | 統計解析ソフトR | 14:57 | comments(0) | - |
人間の遺伝子操作(映画紹介)
前回のドラマ紹介に引き続き、今回は映画を紹介させていただきます。2作品とも、人間の遺伝子操作を題材にしたSF映画です。

まず、いわずと知れた名作「GATTACA(1997年、邦題:ガタカ)」です。出生前の遺伝子操作により遺伝的にあらゆる面で優秀な「適正者」と、自然に生まれた「不適正者」が混在する近未来的なストーリーです。「不適正者」である主人公は宇宙飛行士を夢見ますが、宇宙飛行士になれる資格は、遺伝的に優秀な「適正者」にしか与えられていません。そんな厳しい社会的差別の中、主人公は生体偽装(もちろん違法)によって宇宙開発の研究所へ入社し、「不適正者」としての正体を隠しながら、宇宙飛行士を目指します。が…
将来的にありえなくもないストーリー設定ですよね。差別や劣等感に苦しむ不適正者像だけでなく、過度の期待に追いつめられてしまった適正者像も丁寧に描かれています。
B0039QM8CAガタカ [DVD]


「Splice(2011年、邦題:スプライス)」は、キメラを題材にした映画です。ある研究者カップルが、人間の遺伝子と複数の動物の遺伝子を組み合わせ、実験的にキメラを作り出し、ドレンと名付けます。その姿に愛情を持ってしまった二人は、同僚や上司に黙って世話を続けますが、ドレンは急速に、そして凶暴に育ちます。最終的に二人の手に負えなくなるほどに成長したドレンは、親代わりである二人を…((( ;゚д゚)))アワワワ…という若干ホラー要素を含む内容です。衝撃的な結末です。。
遺伝子工学の入り口において、誰もが、キメラへの好奇心を一度は持つことと思いますが、この映画は、遺伝子組み換えによって新しい動物種を作り出す行為の代償を考えさせてくれます。線引きが難しいですが、この映画のドレンのように人間らしい感情を持っていたら怖いです。
B004JHXPO8スプライス [DVD]

ぜひ吹き替えなし・英語字幕でご覧になり、ご自身の英語学習にお役立てください。
| heshi | バイオ | 15:05 | comments(0) | - |
変異の絞り込み 【5】 変異のクオリティとインパクト
変異の絞り込み 【1】論文紹介
変異の絞り込み 【2】変異検出
変異の絞り込み 【3】候補の絞り込み方
変異の絞り込み 【4】公開データベースを用いた候補の絞り込み
変異の絞り込み 【4.5】お詫びと訂正


さて、前回に引き続き変異を絞り込んでいきます。
第3回でご説明したとおり、次はGATKで設定した変異のクオリティと、snpEffでアノテーションされた変異が与えるインパクトによる絞り込みです。


本解析では、ExomeシーケンスデータからGATKを用いて変異を検出していますが、その変異検出の際の信頼性(正しい変異かどうか)は、変異のカバレージやクオリティによります。そこで、経験的に信頼性が高い条件を設定し、クオリティフィルタ(PASSなど)を付与しています。絞り込みでは、その条件に合致する変異を抜き出しています。

snpEffはよく使われるアノテーションソフトです。変異によりコドンが変化したことにより、遺伝子翻訳後のタンパク質がどう影響を受けるかについてアノテーションを行います。変異してもアミノ酸配列が変わらない同義置換やアミノ酸の一時配列が変化する非同義置換や停止コドンであるかどうか、また、その変化によるインパクトの大きさについてもアノテーションを付与します。
本解析では"HIGH"または"MODERATE"とされたものを抜き出しました。


これらの情報も、QmergeVCFでアノテーションされていますので、具体的なやり方は前回同様awkコマンドです。
クオリティで絞り込んだ結果、11,561→7,793個、さらにsnpEffで絞り込んだ結果、7,793→920個になりました。



変異のクオリティとインパクトに基づく絞り込みはここまでです。
病気の罹患者から検出された変異の総数は100,000個以上ありましたが、現在の段階で疾患関連変異だと考えられる変異は現段階で920個。かなり絞り込めてきました。

疾患関連候補遺伝子の絞り込みは次回で最後です。
次回は、家系情報にもとづく絞り込みを行い、最終的な候補変異を決定します。

変異の絞り込み 【6】遺伝型による絞り込み
変異の絞り込み 【7】罹患同胞を用いた絞り込み
| kubo | 次世代シーケンサー解析 | 13:55 | comments(0) | - |
考え方のフレームワーク
自分のアタマで考えよう
自分のアタマで考えよう
ちきりん

 物事を深く論理的に考えるときに有効な道具として、フレームワークがあります。ビジネスでよく使われる物としては、3C分析や、4P分析などがありますね。「フレームワーク」で検索するだけで大量のページがヒットするくらい広く利用されていますし、上手く使えば有効な方法論ですが、日本では学校でこういう事を積極的に教えない現状があります。
 そんな中で、わかりやすくフレームワークについて教えてくれる本が、アルファブロガーとして有名なちきりん氏のこの本です。ちきりん氏が普段から用いている考え方のフレームワーク、例えば、「なぜ」を突き詰める、可能性を網羅する、マトリックスで考える、グラフの活用方法などが、シンプルに、かつ読者が興味を惹きそうな例をもとに解説されています。

 フレームワークについて、まずはどんなものか触れてみたい人にとってはいい入門書になると思います。
| deda | 書籍の紹介 | 15:01 | comments(0) | - |
Bio-SamTools
Bio-SamToolsを使ってBAMから情報を抜き出す方法をご紹介します。

例えば、あるBAMファイルのchr21:19,660,000-19,660,600の領域に
マップされたリードの「ID」と「アライメント位置」と
「ペアワイズアライメント結果」を表示したい場合には、
次のようなPerlスクリプトを実行します。

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
use Bio::DB::Sam;

my $bam = BAMファイル;
my $obj = Bio::DB::Sam->new(-bam => $bam);

my @ali = $obj->get_features_by_location(
__-seq_id => 'chr21', -start => 19660000, -end => 19660600);

foreach my $a(@ali){
__my $id = $a->query->name;
__my ($chr, $sta, $end) = ($a->seq_id, $a->start - 1, $a->end);
__my ($ref, $mat, $que) = $a->padded_alignment;

__print "ID: $id¥n";
__print "Position: $chr:$sta-$end¥n";
__print join("¥n", $ref, $mat, $que), "¥n¥n";
}


このような結果が返ってきます。



アライメントの詳細を見たい時に便利ですね。
この他にも、CIGARやクオリティスコアや「ペアリードがマップ
できているか」など、さまざまな情報が取得できます。
| hat | バイオインフォマティクス | 15:10 | comments(0) | - |
ドラマで英語学習
弊社代表からビジネスのちょっとした講義を受けた際に、自社の強みを見つけて同業他社との差別化を図る、というマーケティング戦略を学びました。私も、今のところは留学経験を自分の強みにして、個人レベルでの差別化を意識し、会社の成長とお客様の研究活動に貢献できるように努めていきたいです。ブログの内容も、技術的な内容をお伝えできるようになるまでは、英語学習や留学などの話題を中心に書いていこうと思います。

さっそくですが、私の英語学習方法を紹介させていただきます。
吹き替えなし・英語字幕ありで海外ドラマを鑑賞することです。ドラマを楽しみながらリーディングもリスニングも同時に訓練できます。ついでに台詞を復唱するとスピーキングの練習にもなります。なんと一石鳥です!息抜きの時間も無駄にしたくない、という忙しい方にうってつけの方法です。

バイオ系研究者におすすめなTVシリーズは、科学捜査班をフィーチャーした「CSI」です。我が国が誇る「科○研の女」のレベルを遥かに超える大作です。ラスベガス・ニューヨーク・マイアミを舞台にした3シリーズが同時進行しています。作中では、アメリカの大都会の街並みも楽しめます。

また、カナダの「Re:Genesis」はバイオ系科学者が主人公です。バイオテクノロジー研究機関の研究者グループが、バイオテロや伝染病、遺伝子操作の問題と対峙するストーリーです。若干古いのが残念ですが(2004-2008)、我々が日ごろから使う専門用語が多いので、英語でも親しみやすい作品だと思います。作中にはバイオインフォマティシャンの女性も登場します。

B000S6KTXERe:Genesis リ・ジェネシス DVD-BOX

ちなみにアメリカでは、数年前になぜかヴァンパイアとヒトのラブストーリーが流行り、それを題材にした映画・ドラマが、5作品ほど同時に制作されていました。今のLuxのTVCMに出演している美人さんは、その作品の一つである「Vampire Diaries」というドラマのヒロインです。

次回は、遺伝子操作を題材にした映画を紹介しようと思っています。
| heshi | バイオ | 14:54 | comments(0) | - |
変異の絞り込み 【4.5】 訂正とお詫び
変異の絞り込み 【1】論文紹介
変異の絞り込み 【2】変異検出
変異の絞り込み 【3】候補の絞り込み方
変異の絞り込み 【4】公開データベースを用いた候補の絞り込み

第4回の記事の訂正です。

公開データベースを用いた絞り込みの例として、QmergeVCFでdbSNPと1000人ゲノムプロジェクトのデータをアノテーションし、それをもとに絞り込みを行いました。
ところが、本解析でアノテーションに用いていたdbSNPのデータが、間違っていたことが判明いたしました。
正しいデータを用いてアノテーション付しなおしたところ、変異の数は
106,488

(dbSNPに未登録の変異の抜き出し)

14,575

(1000人ゲノムプロジェクトでのアレル頻度が5%以下)

11,561
となりました。
(第4回の記事では106,488→58,980→20,714と報告していました)
訂正してお詫び申し上げます。

変異の絞り込み 【5】変異のクオリティとインパクト
変異の絞り込み 【6】遺伝型による絞り込み
変異の絞り込み 【7】罹患同胞を用いた絞り込み
| kubo | 次世代シーケンサー解析 | 14:48 | comments(0) | - |
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