Joined December 2025
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【Rカテゴリ人気記事第6位】
RやRStudioでスクリプトを読み込む際、予期せぬエラーや文字化けが発生する主な原因は「文字コード」の不一致です。本記事では、安全なスクリプト実行に向けた文字コードの設定と確認手順について解説します。
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source()関数を用いたスクリプト実行時に「invalid in this locale」といったエラーが発生した際の対処法です。本記事では、エラーの根本原因であるエンコーディングの問題を指摘し、R環境でスクリプトを正しく読み込むための実践的なトラブルシューティング手順を紹介します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#R言語 #RStudio #トラブルシューティング #技術ブログ
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Jun 13
BI実践ラボ｜アメリエフ技術ブログに新規記事を投稿しました。
「空間的遺伝子発現解析入門③」
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空間的遺伝子発現解析のうち、イメージングベース (Imaging-based) の代表的なプラットフォーム (Xenium, CosMx) を解説します。
#enrichplot #GO解析 #可視化 #新規記事 #技術ブログ
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Jun 12
【Rカテゴリ人気記事第7位】
遺伝子発現プロファイル等の可視化に多用されるヒートマップ。本記事では、Rのggplot2において、データの変動をより正確かつ直感的に表現するための、カラースケール（色調）の高度な調整テクニックを解説します。
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scale_fill_gradient()による2色グラデーション、scale_fill_gradient2()による3色（中間点あり）の設定、そしてscale_fill_gradientn()を用いたN色のカラーパレット（heat.colors等）の適用方法を比較。値の大小を一目で判断できる論文品質の図表を作成するための実践的なアプローチです。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#R言語 #データ可視化 #ヒートマップ #ggplot2 #技術ブログ
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Jun 11
【Rカテゴリ人気記事第8位】
Rで散布図等のプロットを作成する際、データ点の形状を指定する「pch」パラメータ。本記事では、利用可能なpch番号と対応する形状の一覧、および背景色透過に関する効果的な使い分けについて解説します。
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pch=1〜20まではグラフの背景色を透過しますが、pch=21〜25は独自の背景色（bgオプション）を指定できるという重要な仕様の違いを解説。複数のデータ群を同一プロット上に描画する際、視認性を高めるための適切なシンボル選択方法を提示します。論文用グラフィックス作成のリファレンスとしてご活用ください。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#R言語 #データ可視化 #プログラミング #バイオインフォマティクス #技術ブログ
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Jun 10
【Rカテゴリ人気記事第9位】
長時間の計算を要したRの解析結果。次回の作業や他者へのデータ共有に向けて、オブジェクトを安全かつ再利用しやすい形式で保存するための、代表的な3つの手法とその適切な使い分けについて解説します。
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Rの実行環境を終了する際に、データを確実に残すための基礎知識です。本記事では、ワークスペース全体を保存する.RData形式、個別のオブジェクトを保存するsaveRDS()関数、そして他ソフトウェアとの互換性に優れるCSV形式での出力方法について、具体的なコード例とともに比較解説しています。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#R言語 #データ管理 #作業効率化 #技術ブログ
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Jun 9
【Rカテゴリ人気記事第10位】
Rプログラミングにおいて、変数に格納された「値」ではなく「変数名そのもの」を文字列として取得したい場面はありませんか。本記事では、自作関数内でも機能するオブジェクト名の抽出手法について実例を交えて解説します。
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substitute()関数等を用いることで、関数に渡された引数の名前を文字列として取得する高度な実装例を紹介しています。これにより、解析結果を出力する際に元のオブジェクト名を利用した動的なファイル命名などが可能となり、コードの汎用性と自動化の効率が大幅に向上します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#R言語 #プログラミング #データ解析 #技術ブログ
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バイオインフォマティクス実践ラボ retweeted
連載記事の5回目として、がんゲノム医療についてNote記事を作成しました。
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Jun 6
【シングルセル解析部門人気記事第1位】
scRNA-seq解析において、複数データセットの統合は重要なステップです。Seuratの「merge」と「IntegrateData」の違いと、適切な使い分けについて解説します。
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シングルセル解析の定番ツールであるSeuratを用いた、複数データセットの統合手順を紹介します。単純な結合であるmergeと、バッチ効果を補正するIntegrateDataの機能的な違いを理解し、解析の精度向上にご活用ください。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#シングルセル解析 #Seurat #データ解析 #バイオインフォマティクス #技術ブログ
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Jun 5
【シングルセル解析部門人気記事第2位】
シングルセル解析における細胞クラスター間の発現変動遺伝子の可視化に不可欠な「Volcano plot」。Seuratの出力結果を利用した、美しいグラフの描画手法を解説します。
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論文や学会発表の図表作成に有用なVolcano plot。本記事では、SeuratのFindMarkers関数で同定されたデータを用いて、直感的に発現変動を表現するためのRスクリプトの実装方法を解説します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#シングルセル解析 #Seurat #データ可視化 #R言語 #技術ブログ
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Jun 4
【シングルセル解析部門人気記事第3位】
Seuratオブジェクト内に格納された多様なデータから、必要な情報だけを的確に抽出する方法をご存知ですか。raw countや正規化データを選んで呼び出す実践的なコマンド操作を解説します。
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シングルセル解析において、目的に応じて元データ（raw count）や正規化済みのデータを使い分けることは重要です。本記事では、Seuratオブジェクトの複雑な構造から、目的のデータを柔軟に抽出する手法を紹介します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#シングルセル解析 #Seurat #データ抽出 #バイオインフォマティクス #技術ブログ
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Jun 3
【シングルセル解析部門人気記事第4位】
急速に発展するSingle Cell RNA-seq解析。本記事では、サンプル調製からデータ取得に至るまで、現在広く使用されている主要なプロトコルの概要と特徴をご紹介します。
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目的に応じた最適な実験プロトコルの選択は、良質なデータ取得の鍵となります。本記事では、scRNA-seq解析における代表的なプロトコルを比較し、それぞれの技術的背景や適した研究用途について解説します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#scRNAseq #シングルセル解析 #実験プロトコル #バイオインフォマティクス #技術ブログ
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バイオインフォマティクス実践ラボ retweeted
Jan 20
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【1/22（木）開催】
次世代シーケンス解析
ケーススタディ講座
「シングルセルRNA-seq解析」
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次世代シーケンスの解析結果を正確に理解し
正しい知見を得たい方に向け
専門用語や解析手法の概要
理解に迷いがでやすい箇所を解説します
#シングルセルRNAseq #データ解析 #ケーススタディ講座 #無料セミナー
amelieff.jp/news/260122_scrn…
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Jun 2
【シングルセル解析部門人気記事第5位】
解析結果の可視化において、プロットの配色は解釈のしやすさに直結します。SeuratやMonocleで使用されるデフォルトの配色を調べ、自在にカスタマイズするための手法を解説します。
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論文掲載用の図表において、細胞クラスターや擬似時間（Pseudotime）の色分けを統一することは重要です。本記事では、主要パッケージのカラーパレット情報を取得し、視覚的に優れたプロットを作成するためのノウハウを提供します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#シングルセル解析 #Seurat #Monocle #データ可視化 #技術ブログ
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Jun 1
【シングルセル解析部門人気記事第6位】
トランスクリプトームと細胞表面タンパク質を同時に定量する技術「CITE-seq」。本記事では、マルチオミクス解析のCITE-seqの概要と関連ツールをご紹介します。
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New York Genome CenterとSatija labの共同研究により開発されたCITE-seq（Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencing）。遺伝子発現と表面抗原情報を統合して解析する強力な手法について解説します。
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#CITEseq #シングルセル解析 #マルチオミクス #Seurat #技術ブログ
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May 31
【シングルセル解析部門人気記事第7位】
がん研究などにおいて、単一細胞レベルでのゲノム異常の把握が求められています。scRNA-Seqの発現プロファイルから、細胞ごとのコピー数変異（CNV）を予測する手法をご紹介します。
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通常はDNAから解析するコピー数変異を、シングルセルRNA-Seqデータから推測する「inferCNV」などの解析アプローチを解説します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#scRNAseq #CNV解析 #がんゲノム #シングルセル解析 #技術ブログ
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May 30
BI実践ラボ｜アメリエフ技術ブログに新規記事を投稿しました。
【BI入門⑨】RNA-seqデータ解析：発現変動遺伝子とエンリッチメント解析
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RNA-seqデータ解析の最終回として、これまでの解析結果から生物学的な意味合いを深く掘り下げる「応用解析」に焦点を当てます。
論文の公開データを使って、
・二群間比較解析：発現変動遺伝子（DEG）を同定、可視化
・Gene Ontology (GO) 解析：発現変動の生物学的意義を明らかに
・Reactome Pathway解析：発現変動遺伝子が関与するパスウェイを特定し、より詳細な生物学的機能を解釈
するまでの実践的な解析手法を解説します。
#RNAseq #バイオインフォマティクス入門 #新規記事 #技術ブログ
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May 29
【シングルセル解析部門人気記事第8位】
特定の細胞集団における複数遺伝子の共発現を確認したいことはありませんか。Seuratを用いて、2つのマーカー遺伝子の発現を重ねて美しくプロットする描画テクニックを解説します。
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細胞種を特定する際、複数のマーカーが同時に発現している細胞を視覚的に捉えることは非常に有効です。本記事では、SeuratのFeaturePlot関数に「blend=TRUE」オプションを追加し、2つの遺伝子発現を重ねて可視化する手法を紹介します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#Seurat #シングルセル解析 #データ可視化 #R言語 #技術ブログ
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May 28
【シングルセル解析部門人気記事第9位】
「シングルセルの公開データを使って解析したいが、読み込み方が分からない」という悩みを解決！よく見られるデータ形式と、Seuratへの読み込み方法を3パターンご紹介します。
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GEO等で公開されている貴重なシングルセルRNA-seqデータセット。本記事では、10x Genomicsの出力形式（Matrix Market形式）やHDF5形式など、多様なフォーマットのデータをSeuratオブジェクトとしてR環境に適切にインポートする実践的な手順を解説しています。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#Seurat #シングルセル解析 #データ解析 #バイオインフォマティクス #技術ブログ
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May 27
【シングルセル解析部門人気記事第10位】
サンプル間の細胞構成の違いを比較する際、積み上げ棒グラフは直感的で強力なツールです。各クラスターやサンプルの細胞割合を計算し、美しく可視化する手法を解説します。
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疾患群と健常群での細胞割合の変化などを明確に示すためのRスクリプト。本記事では、Seuratオブジェクトからメタデータを抽出し、Seuratが出力するグラフに似た洗練されたデザインの積み上げ棒グラフを描画する具体的な手順を紹介します。
※2023年1月〜2025年12月の弊社サイトPV数に基づくランキング（自社調べ）
#シングルセル解析 #データ可視化 #R言語 #Seurat #技術ブログ
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