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Codex use case

bulk RNA-seq 入力データの検証

差次的発現解析の前に bulk RNA-seq の入力データを検証します。

Difficulty Intermediate
Time horizon Long-running

ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使い、サンプルシート、FASTQ ファイル、参照データを検証します。差次的発現解析に進む前に、MultiQC レポート、Salmon の定量行列、データの由来と処理履歴、QC 結果の簡潔な解釈を取得できます。

Best for

  • 差次的発現解析の前に bulk RNA-seq の入力データを検証するバイオインフォマティクスチーム
  • 転写産物レベルと遺伝子レベルの定量に加え、QC も同じチャットで行いたい研究者
  • マッピング率、リードの重複、ライブラリタイプ、解析に必要なリソースの準備状況を確認したいチーム

Contents

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    bulk RNA-seq 入力データの検証

    差次的発現解析の前に bulk RNA-seq の入力データを検証します。

    ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使い、サンプルシート、FASTQ ファイル、参照データを検証します。差次的発現解析に進む前に、MultiQC レポート、Salmon の定量行列、データの由来と処理履歴、QC 結果の簡潔な解釈を取得できます。

    Intermediate
    Long-running

    ChatGPT で NGS Analysis プラグインを使い、サンプルシート、FASTQ ファイル、参照データを検証します。差次的発現解析に進む前に、MultiQC レポート、Salmon の定量行列、データの由来と処理履歴、QC 結果の簡潔な解釈を取得できます。

    Intermediate
    Long-running

    Best for

    • 差次的発現解析の前に bulk RNA-seq の入力データを検証するバイオインフォマティクスチーム
    • 転写産物レベルと遺伝子レベルの定量に加え、QC も同じチャットで行いたい研究者
    • マッピング率、リードの重複、ライブラリタイプ、解析に必要なリソースの準備状況を確認したいチーム

    Skills & Plugins

    • シーケンシングの入力データを検証し、bulk RNA-seq のカウント算出と QC を行い、監査可能な成果物を返します。
    Skill Why use it
    NGS Analysis シーケンシングの入力データを検証し、bulk RNA-seq のカウント算出と QC を行い、監査可能な成果物を返します。

    Starter prompt

    NGS Analysis プラグインを使ってください。 提供されたサンプルシート、FASTQ のルートディレクトリ、トランスクリプトーム FASTA、ゲノム FASTA、GTF を使って、bulk RNA-seq の FASTQ 入力からカウント算出までの QC を実行してください。 以下を返してください。 - run_manifest.json - MultiQC レポートと、ブラウザで安全に開ける確認用リンク - Salmon で算出した転写産物レベルと遺伝子レベルの定量行列 - 入力データの検証結果と、解析に必要なリソースの準備状況を示すファイル - QC 結果の簡潔な解釈(マッピング率、リードの重複、ライブラリタイプの一致状況、外れ値を示すサンプル、後続の差次的発現解析を妨げる要因を明示)
    NGS Analysis プラグインを使ってください。 提供されたサンプルシート、FASTQ のルートディレクトリ、トランスクリプトーム FASTA、ゲノム FASTA、GTF を使って、bulk RNA-seq の FASTQ 入力からカウント算出までの QC を実行してください。 以下を返してください。 - run_manifest.json - MultiQC レポートと、ブラウザで安全に開ける確認用リンク - Salmon で算出した転写産物レベルと遺伝子レベルの定量行列 - 入力データの検証結果と、解析に必要なリソースの準備状況を示すファイル - QC 結果の簡潔な解釈(マッピング率、リードの重複、ライブラリタイプの一致状況、外れ値を示すサンプル、後続の差次的発現解析を妨げる要因を明示)

    スキルの活用

    NGS Analysis プラグインには、次のスキルが含まれています。

    • ngs-analysis-router
    • ngs-bulk-rnaseq-counts-qc
    • ngs-runtime-env

    このプラグインを使うと、ChatGPT はこれらのスキルをすべて利用できます。

    解析手順

    1. サンプルシート、FASTQ ファイル、トランスクリプトームとゲノムの各 FASTA ファイル、GTF ファイルを含むディレクトリを ChatGPT に指定するか、各ファイルの正確なパスを伝えます。
    2. 開始用プロンプトを送信します。ChatGPT は解析の実行前に、ライブラリの鎖特異性、参照データ間の整合性、必要なツールが使えるかどうかを確認します。
    3. 生成された MultiQC レポートとカウント行列を ChatGPT で開き、マッピング率、リードの重複状況、推定されたライブラリタイプが想定と一致するか、必要なリソースがそろっているかを確認します。
    4. 同じチャットで、解析を妨げている問題を解消したり、メタデータを更新して解析を再実行したり、得られた遺伝子単位のカウント行列を後続の差次的発現解析に渡したりできます。

    解析結果

    実行すると、定量結果に加えて QC レポートも含む、品質確認済みのカウントデータ一式が得られます。まず MultiQC レポートを開き、後続の解析結果の解釈に影響しうる警告を確認します。この例では、ChatGPT が実行概要とともに、塩基組成に関する FastQC の警告を表示します。チームは、観察されたパターンがライブラリの調製方法から予想されるものかどうかを判断できます。

    bulk RNA-seq の実行概要とともに FastQC の塩基組成に関する警告を確認します。

    次に、同じレポートで Salmon の統計を確認します。マッピング率、推定されたライブラリタイプ、リードの重複を示す指標を見れば、差次的発現解析に進める状態かどうかを手早く確認できます。

    生成された MultiQC レポートで、Salmon のアラインメントとライブラリタイプに関する統計を確認します。

    生成された遺伝子単位のカウント行列は、再利用できるファイルとして保存されます。ChatGPT で開き、想定したサンプルと遺伝子が含まれていることを確認します。その後の解析に備え、使用したデータや実行条件をたどれる記録とともに保管します。

    生成された遺伝子単位のカウント行列を開き、後続の解析に向けて内容を確認します。

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