RNA シーケンスにおける差次的遺伝子発現 (DGE) 解析

DEG (Differently Expressed Genes) は、その発現レベルが 2 つ以上の条件または実験グループ間で有意な差を示す遺伝子です。 遺伝学およびゲノミクス研究において、遺伝子発現とは、遺伝子の DNA 配列にコードされた情報が機能的なタンパク質または RNA 分子に変換されるプロセスを指します。

遺伝子発現を研究する場合、研究者は、健康な組織と病気の組織、処理された細胞と未処理の細胞、または異なる発生段階など、さまざまな生物学的サンプルまたは実験条件間で遺伝子発現プロファイルを比較することがよくあります。 数千の遺伝子の発現レベルを同時に分析することで、研究者は、ある条件で別の条件と比較して上方制御されている（発現が高い）または下方制御されている（発現が低い）遺伝子を特定できます。

差次的遺伝子発現解析は、実験条件または生物学的サンプル間で発現レベルが大きく異なる遺伝子を同定するための基本的なツールです。 この分析により、表現型の変動、疾患の発症、または治療への反応において極めて重要な役割を果たす遺伝子を正確に特定することができます。 RNA-seq を使用すると、豊富な転写産物を捕捉して定量化し、細胞または組織内の遺伝子発現の動的な状況を明らかにすることができます。

データの前処理 : 生の RNA-seq データには豊富な情報が含まれていますが、正確で信頼性の高い結果を保証するには前処理ステップが必要です。 これには、アダプター配列のトリミング、低品質リードのフィルタリング、参照ゲノムまたはトランスクリプトームに対するリードのアラインメントが含まれます。

読み取りアライメントとマッピング : 次のステップでは、処理されたリードを参照ゲノムまたはトランスクリプトームにマッピングします。 このアライメントプロセスにより、各リードの起源を決定することができ、それを特定の遺伝子またはゲノム領域と関連付けることができます。

遺伝子発現の定量化 : リードがマッピングされたら、各遺伝子の発現レベルを定量化します。 これは、各遺伝子に一致するリードの数をカウントするか、高度なアルゴリズムを使用して転写物の存在量を推定することによって実現できます。

統計分析 : 統計的手法を使用して、実験条件間で発現に大きな変化を示す遺伝子を特定します。 差次的な遺伝子発現を評価するには、負の二項検定、edgeR、DESeq2 などのさまざまな統計検定が一般的に使用されます。

機能的解析 : Differentially Expressed Genes (DEG) を特定した後、その機能的重要性をさらに深く掘り下げます。 DEG を遺伝子オントロジー強化分析、経路分析、または機能アノテーションに供することにより、観察された遺伝子発現変化に関連する生物学的プロセス、分子機能、および経路についての洞察が得られます。

疾患バイオマーカーの発見 : 健康な組織と病気の組織の間の DEG の同定により、潜在的な診断または予後バイオマーカーが明らかになります。 これらのバイオマーカーは、疾患の分類、患者の層別化、標的療法の開発に役立ち、精密医療への道を開きます。

創薬と開発 : DGE 分析により、特定の薬物治療に応答する遺伝子の同定が容易になります。 薬物反応を支える分子機構を解明することで、治療戦略を最適化し、創薬を促進し、個々の患者に合わせた個別療法を開発することができます。

発生生物学 : DGE 分析は、発達のさまざまな段階を支配する遺伝プログラムについての重要な洞察を提供します。 胚発生や組織分化時の遺伝子発現パターンを比較することで、生物を形作る分子事象を解明し、発生生物学の理解を進めます。

環境ストレス反応 : DGE 解析は、熱ストレス、化学物質への曝露、病原体感染などの環境刺激に遺伝子がどのように反応するかを解明します。 根底にある分子経路を解明することで、ストレス反応への理解が深まり、ストレス反応の影響を軽減する戦略の開発が可能になります。