ぜひ、研究や仕事でなどでお使いください。@しばた
目次
- 資料を作るとき
- 論文を読む・調べるとき
- プライマーを作るとき
- DNA配列を収集・調べるとき
- 学名を和名にしたいとき
- 環境DNAのデータを解析したいとき
資料を作る
Illumina製の機器・技術のイメージ
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/コメント-2020-07-28-214244-1024x882.png)
Miseq使った実験後にいい感じの報告書を作成する際に使用します。無料登録すれば誰でも使用可能です。
論文を読む・調べる
Taylor Wilcox HP
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8054.jpg)
不定期で環境DNAの論文一覧PDFと論文数のグラフが更新されます。
時々、論文の見逃しがないかを確認するのに使ってます。
The detection of aquatic macroorganisms using environmental DNA analysis—A review of methods for collection, extraction, and detection
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/コメント-2020-07-28-220313-1024x419.png)
2018年までの環境DNAのトレンドをレビューした論文です。Support informationのエクセルファイルにそれまでの論文一覧が乗っています。
ちょっとした宣伝も含んでますが、何かキーワードで検索すると便利なデータになっていると思います。
もちろん内容も水棲の大型脊椎動物を対象に行われている環境DNAを用いた調査の方法をちゃんとレビューしています。
DeepL & shaper
論文を溜めて、まとめてさっと読みたい時に使います。
DeepLは皆さんご存知の翻訳アプリです。shaperは論文の本文をコピペして翻訳機にかけるとき、よく挟まる改行など消して体裁を整えてくれます。
今まではテキストエディタと正規表現でやってましたが、ブラウザを開いたままサクサク出来るので重宝しています。
プライマーを作る・調べる
Primer Blast
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/コメント-2020-07-28-214709-1024x528.png)
プライマーの特異性(ターゲット生物のみを増幅できるか)の確認に使います。また、Tm値、プライマー配列の自己相補性(Self-Complementary)の確認などにも使います。
使い方は統合TVを参考にしていただくか、ここでもそのうち簡単な解説をするのでそれをおまちください。
DNA配列を収集・調べる
NCBI
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8056.jpg)
アメリカ国立生物工学情報センター(NCBI)のDNA・アミノ酸・プロテインなどの統合データベースです。
目的の生物の配列は登録されているかを検索したり、配列をダウンロードするのに使います。
最近はpythonにはまっており、プライマーを作る時に必要な複数種・複数領域の配列ダウンロードは黒い画面で使うBiopythonのEntrezを使ってます。
学名を和名にする
鹿児島大学総合研究博物館 日本産魚類全種目録
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8057.jpg)
以前こちらで紹介した、日本産魚類の和名・学名の対応表です。記事内の加工したエクセルシートが使いやすくていいと思います。
環境DNAのデータを解析する
潮雅之さんのブログ
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8062.jpg)
Rを使った解析時にどのように解析データを整理すればいいか、また進めていくべきかが書かれている記事や、rEDMを使った時系列解析に関する解説記事があります。
いつもデータが取っ散らかる私でも、型があると整理できます。
水産研究・教育機構 日本海区水産研究所
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8060.jpg)
群集解析を行いたい時にどんな解析ができるのか、実データとともに解説してくれています。もちろん、環境DNAもおおよそデータの質は同じなので適用可能です。
多用度指数の比較、非計量多次元尺度法:NMDS、指標種解析、調査地点のクラスタリングなど、取り組みやすい難易度の群集解析ができます。
もちろん群集解析に関するベースとなる知識は必要ですが、手を動かしてみるという段階にはとてもありがたいサイトです。
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8059.jpg)
また、Rが動かせなくても地点×種の形になったcsvファイルがあればweb上で解析できます。
MiFish pipeline
![](https://edna-blog.com/wp-content/uploads/2020/07/img_8064.jpg)
MiFishプライマーを使ったライブラリ調整の後のシーケンスファイル(Fastq.gzファイル)が手元にあるなら”Get Started Now”を押して解析してみましょう。
1,2サンプルであればすぐ解析は終わります。解説はこちらもでしてます。
ざっと思いつくものを載せました。また更新します。