| 開催日 | 2025年3月17日(月) |
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| 開催地 | Web |
☆高品質なデータを取得し、より良い実験研究につなげるためのコツとノウハウ！
☆本講座では、メタボローム測定技術や研究事例紹介に始まり、
MetaboAnalystを用いたデータ解析実演・具体的な留意事項等に至るまで！
☆はじめて学ぶ方にも理解しやすいよう、やさしく解説いたします！
【テーマ名】
メタボローム解析技術の基礎と具体的なデータ解釈・設計方法
～具体的な成功例・失敗例から学ぶ研究のデザイン・実際のデータ解析のデモとその解釈方法を紹介～
【講師】
慶應義塾大学 先端生命科学研究所
政策・メディア研究科 教授
博士(学術、歯学)
杉本昌弘 氏
【学歴】
2000年 早稲田大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻 工学修士 取得
2005年 慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 博士（学術）取得
2013年 神奈川歯科大学大学院 博士（歯学）取得
【職歴】
2000年～2010年 三菱スペース・ソフトウェア株式会社
2010年 慶應義塾大学 政策・メディア研究科 特別研究講師
2011年4月～2013年3月 京都大学大学院 医学研究科 メディカルイノベーションセンター悪性制御研究所 特定講師
2017年 慶應義塾大学 政策・メディア研究科 特任教授
2017年～2022年 東京医科大学 医学総合研究所 教授
2023年 慶應義塾大学 政策・メディア研究科 教授
【専門および得意な分野・研究】
・メタボロミクス
・バイオインフォマティクス
・システムズ・バイオロジー
【本テーマ関連学協会での活動】
・日本オミックス医学会
・Metabolomics Society
・日本バイオインフォマティクス学会
・日本分子生物学会
・歯科基礎医学会
・日本膵癌学会
・日本癌学会
・日本乳癌学会
【日時(オンライン配信)】
2025年3月17日(月) 13:00-17:00
【受講料】
●見逃し視聴なし：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
●見逃し視聴あり：1名47,300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36,300円
※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。
【セミナーの内容】
■講座のポイント
メタボローム解析は複数の代謝物を同時に分析でき、多くの分野で利用されていますが、技術的な課題も多く、何でも測定できるわけではありません。各測定方法の特性やデータのクセを理解することで、わずかな工夫で高品質なデータを得ることが可能です。
本講座は初心者向けに、(1)実験計画の設計ポイント、(2)データ解釈のコツを実例とともに解説し、さらに、Web上のフリーツールを用いた解析手法をステップバイステップで紹介します。上級者が感覚的に使っているノウハウとコツを知って頂き、実際の解析に活用ください。
■受講後、習得できること
・メタボローム解析の基礎的な技術が理解でき、実験計画の設計ができるようになる
・メタボロームを利用した論文の信頼性を読み取れるようになる
・メタボローム分野で利用される標準的なデータ解析（Clustering, Heatmap, Volcano plot, PCA, PLS-DA, FDRによる擬陽性対策, ROC解析、Pathway解析、Enrichment解析、データのノーマライズ処理等）等をマウス数クリックだけで実施できるようにする。
■講演中のキーワード
・メタボローム
・メタボロミクス
・バイオマーカー
・MetaboAnalyst
・多変量解析
■講演プログラム
1. メタボロームの測定技術
1.1 分離装置＋質量分析装置の原理は？
1.2 各装置をどのように使い分ければよいか？
2. メタボロームの研究例の紹介
2.1 設計・測定・データ解析・解釈が分かる一連の研究事例の紹介
3. メタボロームのデータに関する詳細
3.1 測定データの構造は？
3.2 データ処理の仕組みは？
4. MetaboAnalyst(Web上のフリーツール)を用いたデータ解析のデモと解釈方法の紹介
4.1 論文でよく見る図の意味は？
4.2 マウス数クリックでできる簡単データ解析の紹介
4.3 データの概要を俯瞰する：クラスタリングとヒートマップ
4.4 メタボローム独自の統計方法：論文投稿へのお作法
4.5 外れ値と想定していなかった群の探索するには？
4.6 多変量解析で設計した群をわけている物質を探すには？
4.7 代謝経路単位でデータを解釈するには？
5. 成功事例と失敗事例から学ぶ比較デザイン
5.1 論文の実例から、どのようにデータ解析を設計したか？
5.2 観測できた代謝物の変動は、本当に意味がある変動か？
5.3 データに記載されてきた物質名は正しいか？
5.4 多変量解析の結果は再現性が得られない？
5.5 同じサンプルを測定しているのに値が違う？
5.6 未知物質を解析するには？
6. おわりに
7. 質疑応答
