| 開催日 | 2023年12月20日(水) |
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| 開催地 | Web |
☆近年益々発展するオミクス解析、注目度の高いプロテオミクス解析を中心として、各解析方法の特徴と手順を丁寧に解説します。
☆講師の解析事例をもとに、今後の実用化を考える
■講師
日本医科大学 医学部 講師 石野孔祐 先生
■日時
2023年12月20日（水） 13:00-16:00
■形態
Zoomによるオンラインセミナー
■受講料
【見逃し視聴なし】：1名36,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき25,300円
【見逃し視聴あり】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
＊受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。
■講座のポイント
近年のオミクス解析の進歩には目を見張るものがあります。空間オミクス解析が開発され、癌組織や正常な組織の構築の理由が分子レベルから解析され始めています。
本セミナーでは、オミクス解析の概略を紹介するとともに、特にプロテオミクス解析に焦点を当てて、実際に導入しやすい比較的簡便な測定法の流れに沿って、手順を紹介します。
また、実施例や文献例を示しながら、実際どういった形で論文化、実用化が出来そうかを考える際の参考となる報告を進めていきます。
■講演プログラム
1. オミクス解析の概略
1）オミクス解析の種類と目的
a. ゲノミクス
b. トランスクリプトーム
c. エピジェネティクス
d. プロテオミクス
e. メタボロミクス
f. アダクトミクス
a) DNA修飾体
g. エクスポゾーム
h. 階層縦断的オミクス解析（トランスオミクス）
2）オミクス解析の研究開発への活用
a. 適用できるサンプルの種類
a) 細胞サンプル
b) 組織サンプル
b. マーカー開発
c. 一細胞解析（シングルセル解析）
d. 組織構築の理解のための空間オミクス解析
e. 細胞を用いた薬剤作用機序の解析
2. 質量分析を用いたオミクス解析の測定法
1）機種の選定
a. インターフェース
a) GC
b) LC
c) MALDI
d) イメージング質量分析
b. イオン源
c. 質量分析器
2）LC-MSメタボロミクス解析における解析法の種類
a. LC-MS測定法の種類
a) ターゲットメタボロミクス
b) ノンターゲットメタボロミクス
c) 代謝物追跡解析（フラックス解析）
b. 測定対象
a) 代謝物 －ヒトの代謝物を中心に－
b) 修飾生体分子の網羅解析（アダクトミクス）
c) 低分子化合物の質量指定分析（エクスポゾームを含む）
3）プロテオミクス解析(ESIイオン化法)における解析法の種類
a. ラベル化比較法
a) 比較定量法
b) 絶対定量法
b. ラベルフリー比較法
a) 半定量的解析としての data-dependent acquisition (DDA) 法
b) 定量的解析としてのdata-independent acquisition (DIA) 法
c) 内部標準ペプチドを用いた絶対定量プロテオミクス解析
4) プロテオミクス解析を用いた蛋白質および翻訳後修飾の測定
a. タンパク質（修飾を特に考慮しない）
b. リン酸化
c. 糖鎖修飾
d. ユビキチン化
3. プロテオミクス解析（nanoLC-QqTOF MS）の手順
1) サンプル
a. 細胞株サンプルの取得
a) 細胞内
b) 分泌タンパク質
b. 組織サンプルの取得
a) 凍結組織
b) ホルマリン固定パラフィン包埋切片
ア．切片全体もしくは一部からのサンプル
イ．レーザーマイクロダイセクションで取得した極微量サンプル
2) 前処理
a. 粗精製
b. 目的に応じた濃縮処理
c. 酵素消化
d. 脱塩
3) 分析
a. nanoLCの条件
b. 質量分析器のパラメータなどの設定
c. 分析バッチの組み方
d. キャリーオーバーの予防など
e. 経験したトラブルと解決方法
4）タンパク同定
a. 各メーカーの純正解析ソフト
b. mascotソフトウェア
5）データ解析
a. 標準化など基本的な考え方
a) スペクトルカウント
b) Exponentially Modified Protein Abundance Index (emPAI)
c) ピーク面積
b. データ統合に用いられる解析ソフト
a) 各メーカーの純正解析ソフト
b) Excel
c) Scaffold
c. 多変量解析、エンリッチメント解析、パスウェイ解析などのデータ解析
a) 複数の手法で解析できるソフトやwebサイトなど
ア．DAVID
イ．metaboanalyst
ウ．R
エ．IPA
b) エンリッチメント解析
ア．Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)
6）プロテオミクス解析結果の確認
a. 公共データベースの活用
b. 分子生物学的手法による確認
c. ターゲットプロテオミクス解析による
4. プロテオミクス解析の自験事例の紹介
1）膵癌の早期発見を目指したバイオマーカー候補探索
2）細胞株を用いた薬剤作用機序の解析
3）ヒト以外のデータベースを用いたタンパク同定
a) 哺乳類
b) ウイルス
5. プロテオミクス解析の応用の今後
