はじめに

ここでは Bayes Linuxには Galaxy がインストールされています。Galaxy上には、RNA-seq解析ワークフローが、組み込まれています。ここではデモデータを利用してRNA-seq解析を実施する方法を述べます。

ワークフローの概要

RNA-seqで得られた配列から遺伝子発現を定量します。発現量の定量には2つの方法があります。ひとつはゲノムに配列をマッピングする方法、もうひとつはトランスクリプトームへマッピングする方法です。Galaxyには後者の方法を採用したワークフローが登録されています。デモデータはマウスES細胞の1細胞RNA-seqのデータになります。

デモデータの入手

まず、以下のいずれかを読み、Bayes Linuxを起動させます。

次にデモデータをインストールします。デモデータは理研上のサーバから入手されます。環境によって数時間程度かかります。

Bayes Linuxにログインするか、VirtualBox上から、以下のコマンドを入力します。

curl -ssL https://bioinformatics.riken.jp/bayes/vm/dl.sh | bash -s

このコマンドにより /data にデータが保存されます。
保存されるデータは以下の通りです。

adapter_primer (混入が予想されるPCRプライマー配列)
bowtie2_index (Ensembl transcriptのbowtie2インデックスファイル)
quartz_div100_rename (RNA-seqデータ, fastq)
sailfish_index (Ensembl transcriptのsailfishインデックスファイル)
transcriptome_ref_fasta (Ensembl transcript, FASTA)

Galaxyへのデータの配置

デモデータをGalaxyのデータライブラリへの登録します。

Galaxyに、
ID: admin@galaxy.org
パスワード: admin
でログインする
上部のAdminをクリックする
左メニューの中の、Data Libraryをクリックする
右上の、Create new data libraryをクリックする
Nameにadapter_primerと入力し、Createをクリックする
右上Add datasetsをクリックする
以下の情報を入力し、Upload to libraryをクリックする

Upload: directory of filesを選択
File Format: fastaを選択
Server Directory: adapter_primerを選択
Copy Data into Galaxy?: Link to files without copying into Galaxy を選択

transcriptome_ref_fastaのデータを入れるために、もう１度、３から７まで作業する。ただし、５で入力するNameはtranscriptome_ref_fasta.

７で入力する内容は以下の通り。

Upload options: Upload direcoty of filesを選択
File Format: fastaを選択
Server Directory: transcriptome_ref_fastaを選択
Copy Data into Galaxy?: Link to files without copying into Galaxy を選択

quartz_div100_rename　のデータを入れるために、もう１度、３から７まで作業する。ただし5で入力する内容は、quartz_div100_rename,７で入力する内容は以下の通り。

Upload options: Upload direcoty of filesを選択
File Format: fastqsangerを選択
Server Directory: quartz_div100_renameを選択
Copy Data into Galaxy?: Link to files without copying into Galaxy を選択

Galaxyでワークフローを実行する

つづく。