Bio Infomatics
16S rRNA マイクロバイオーム解析支援
Qiime2 / DADA2 / SILVA を用いたパイプライン構築から、品質管理・タクソノミー付与・α/β多様性解析・可視化まで一気通貫で実施。
- 対象例：唾液・便・環境試料 等、400検体規模のバッチ解析に対応
- 要件定義 → 解析環境構築 → パイプライン化 → レポート/再現手順
参考研究の要点（日本語要約）
アルツハイマー病（AD）モデルマウスで、腸内細菌叢の多様性低下とFirmicutes/Bacteroidetes比の上昇、細菌の膵臓等へのトランスロケーションが観察されました。
食餌にL-アルギニンとリモノイドを補給すると、細菌叢の多様性が改善し、肝・膵・脳の炎症や酸化ストレス、神経変性が抑制される傾向が示されました。
研究は腸−膵−肝−脳の相互作用がAD病態に関与する可能性を示唆し、腸内環境の是正が神経変性の進行抑制に資する仮説を支持します。
（出典：Minamisawaら, 2021; PubMed/MDPI）
詳しくは原著をご参照ください。
- PubMed抄録：Minamisawa M. et al., Life 12(1):34, 2021. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
- MDPI記事ページ（要JS）：Life 12(1):34. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
実施内容
環境構築
- 解析用ハードウェアの選定・組み立て
- Linux（リーナックス）上で Python / Anaconda 構築
- Qiime2 のパイプライン作成
品質管理・前処理
- DADA2 による FASTQ（paired-end）品質チェック
- トリミング／フィルタリング／デノイジング
- 高品質ASVテーブル作成
アノテーション・解析
- SILVA DB の構築・参照設定
- タクソノミー付与（taxonomy）
- α・β多様性解析（Shannon, Faith PD / UniFrac 等）
可視化
- taxonomy-bar-plot
- ヒートマップ（相対存在量・指標菌）
- 主座標分析（PCoA）
再現性・移管
- パラメータ・バージョン固定の再現手順
- Snakemake/シェル等での半自動化（任意）
- 結果再計算／差分比較の運用提案
レポート
- 解析方針／前処理条件の明記
- 統計検定・可視化の解釈
- 次アクションの提案（仮説→追加解析）
強み
- 400検体規模で、結果を見ながらパラメータを段階的に最適化し、角度を変えた反復解析を実施。
- 一般的な受託より探索的・自由度の高い分析を提供（仮説検証と可視化の往復）。
- 要件定義から環境・パイプライン構築、レポーティングまで一気通貫で支援。
代表的な成果物（例）
Taxonomy Bar Plot（群間比較／主要属の構成比）
Heatmap（主要分類群 × サンプル、クラスタリング付き）
PCoA（UniFrac 距離）進め方
- 要件ヒアリング：目的・仮説・ベンチマーク定義
- 環境・データ受領：メタデータ形式/命名規則の確定
- 前処理・QC：DADA2条件の暫定決定→小規模テスト
- 本解析：taxonomy・多様性・可視化・統計
- レポート：結果解釈・パラメータ/再現手順・次アクション
お問い合わせ
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