発現解析
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リードのカウント
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| 生成したbamファイルとアノテーションファイル ( gtfファイル ) をもとに、ある遺伝子領域にマッピングされたリード数を数えます。
| このパイプラインではhtseq-countがリード数をカウントするためのツールになります。
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| 出力結果はtxtファイルとして生成します。txtファイルはテキストファイルのため そのままで見ることができます。
| txtファイルをlessコマンドで見るとリードがカウントされていることがわかります。 ( :ref:`less` )
|
| 出力ファイルのフォーマットなどは https://htseq.readthedocs.io/en/master/count.html を見てください。

2群間比較
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| カウントしたデータをもとに発現量について2群間比較を行います。
| 2群間比較をすることで発現変動遺伝子を検出します。
| このパイプラインではDeseq2を使ったプログラムを実行します。
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| Deseq2については
| https://bioc.ism.ac.jp/packages/2.14/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/beginner.pdf と
| http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html#ma-plot 
| を参考にしてください。

.. csv-table:: 出力ファイル一覧
   :header: ファイル名, 説明
   :widths: 17, 17


   maplot1.png, MA-plot ( pvalue < 0.05 の遺伝子を取り出し、plotMA関数を用いた場合 )
   maplot2.png, MA-plot ( baseMeanが0の遺伝子を除き、plotMA関数のalphaを0.05とした場合 )
   DispEsts.png, Dispersion plot ( plotDispEsts関数による出力 )
   barplot.png, p値が小さい遺伝子の割合
   hist.png, p値のヒストグラム
   sample_dist.png, 主成分分析の寄与率 ( prcomp関数を用いた場合 )
   heatmap1.png,サンプル間の距離のヒートマップ 
   pca1.png, PCA plot ( varianceStabilizingTransformation関数で処理した後にplotPCA関数で出力したもの )
   pca2.png, PCA plot ( rlog変換後にprcomp関数を用いた場合 ) 
   scatter1.png, Scatter plot ( log変換した場合 )
   scatter2.png, Scatter plot ( rlog変換した場合 )
   gene_clustering.png, サンプル間の分散の大きい35の遺伝子のサンプルごとのヒートマップ
   all_rld.csv, カウントデータをrlog関数で処理したもの
   all_ntd.csv, カウントデータをnormTransform関数で処理したもの
   all_results.csv, results関数の出力 ( baseMeanが0の遺伝子を除いた場合 )  
   geneset/\*.png, genesetであらかじめ準備した遺伝子のサンプルごとのヒートマップ

Genomon Expression
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 | カウントしたリード数を
 | 特定のエクソンにマッピングされた全てのリードのオーバーラップしている部分の塩基数の総和と
 | そのエクソンの長さと
 | エクソンにマッピングされた全てのリードの塩基数の総和を
 | 用いて補正したものを算出します。
 |
 | https://github.com/Genomon-Project/GenomonExpression
 | https://supcom.hgc.jp/internal/materials/lect-pdf/20171030/Genomon2_Tutorial_1.pdf ( hgcのアカウントが必要です。)
 | を参考にしてください。

.. note::

  **fastaファイルのprefix**

  | Genomonはfastaファイルのprefixからchrを取り除いていますが、
  | このパイプラインではchrをつけていても動くように
  | GenomonExpression-0.4.0を改変しています。