Bioinformatics Toolbox

Biopipeline Designer アプリのエディターに、"Bowtie2" ブロックなどの組み込みブロックが表示されています。Pipeline Inspector が右側に開き、強調表示されたブロックの編集可能なオプションフィールドが表示されています。

バイオインフォマティクス パイプラインの構築

Biopipeline Designer アプリを使用すると、エンドツーエンドのバイオインフォマティクス パイプラインを、ローカルまたはクラウドで対話的に構築して実行できます。実証済みの NGS ライブラリを統合した組み込みのブロックまたはカスタムブロックを使用してパイプラインを構築し、プロセスの各ステップについてコミュニティのツールを使用して解析を拡張することができます。パイプラインを、並列 (Parallel Computing Toolbox を使用) およびバッチモードで実行します。

Genomics Viewer アプリに、一連のゲノムデータが表示されています。

次世代シーケンサー (NGS)

このツールボックスでは、NGS 向けのアルゴリズムと可視化手法を提供します。たとえば、読み取りを前処理し、それらを参照ゲノムにマッピングし、RNA-Seq データの発現差異解析や ChIP-Seq データの解析などの統計解析を実行することができます。

Sequence Alignment アプリに、2 つの配列と相互のコンセンサスが表示されています。

配列解析

ペアワイズ配列、配列プロファイル、多重配列アライメントなどのシーケンス解析手法を適用します。配列を操作して評価し、データをより深く理解します。オンラインまたはローカルのデータベースで、既知の配列に BLAST 検索を実行します。

"質量/充填量" と "イオン強度" を比較する線グラフ。対照群と卵巣癌群の平均値が、有意な特徴量とともにプロットされています。

質量分析データの解析

Bioinformatics Toolbox は、SELDI、MALDI、LC/MS、GC/MS データの解析を可能にします。スペクトルの平滑化、整列、正規化を行い、分類、統計、機械学習の手法を用いて、分類器の作成とバイオマーカーの候補の特定を行うことができます。

約 30 個の枝をもつ系統樹。ツリー上の各ノードに対して、右側にラベルがあります。

系統樹解析

近隣結合法、単連結法と完全連結法、非加重結合法 (UPGMA) などのさまざまな手法による階層的結合を使用して、系統樹を構築します。

SRA から FASTQ または FASTA 形式でシーケンス読み取りデータをダウンロードするための FasterqDump ブロックが強調表示されている、Biopipeline Designer プロジェクトの図。

ゲノムデータとプロテオミクスデータの読み取り

SAM、BAM、FASTA、FASTQ、GTF、GFF などの一般的なファイル形式や、NCBI Gene Expression Omnibus、GenBank®、Sequence Read Archive などのオンライン データベースから、データを読み取ることができます。大きすぎてメモリに収まらないデータには、専用のデータコンテナーを使用することができます。

モデルの学習に使用されている機械学習を示す MATLAB ワークフロー。学習済みモデルの結果が、混同行列チャートの検証データと比較されます。

統計および機械学習アルゴリズム

Bioinformatics Toolbox は、特徴選択、分類、回帰、マッピング、階層図とパスウェイ表示のための対話型ツールを備えた Statistics and Machine Learning Toolbox を基礎とする関数を提供します。

マイクロアレイデータのボルケーノプロットを表示する Figure ペイン。プロットの下には、p 値と発現比を更新するためのテキストフィールドがあります。アップ レギュレーションまたはダウン レギュレーションを施された現在の遺伝子と、それぞれに関連する p 値が、右側に表示されています。

マイクロアレイデータ解析

さまざまな手法を用いてマイクロアレイデータを正規化します。発現変動遺伝子を特定し、遺伝子オントロジーを用いて発現結果のエンリッチメント解析を実行します。グラフ理論アルゴリズムを用いて、遺伝子間およびタンパク質間相互作用ネットワークを可視化します。

MATLAB を実行しているコンピューターで MATLAB Compiler および MATLAB Compiler SDK を使用して Web アプリや API などをデプロイする方法を示すワークフロー図。

アプリのデプロイと共有

データ解析プログラムを、カスタマイズされたソフトウェア アプリケーションに変換できます。カスタム ユーザー インターフェイスの構築、既存の C、C++、Java™ アプリケーションとの統合、スタンドアロンアプリのデプロイが可能です。

「MATLAB のおかげで、若手生物学者はコードを恐れることなく、プログラミングと数学を十分に学ぶことができます。彼らは MATLAB を使用して英語のようにコードを記述できています。」