メタボローム解析の初めの一歩から、データを読み取るまでの実践的ノウハウの紹介～具体的な研究の設計方法とMetaboanalyst(フリーソフト)を用いたデータ解析の実演～<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

☆本セミナーでは、以下のようなポイントを軸に解説いたします！ 　1.メタボローム測定技術(分離・質量分析装置の各原理や使い分け等。) 　2.研究例の紹介(肝疾患・がん等のバイオマーカー探索。) 　3.メタボロームデータの詳細(データの構造や処理の基礎知識。) 　4.データ解析実演(FDR/PCA/PLS-DA/Pathway解析/Enrichment解析/ROC解析etc) 　5.具体的な設計方法(研究デザイン/データ評価/多変量解析/品質担保/機械学習etc) ☆お申込み後、事前リクエストも募っております。遠慮なくお申し付けください！ 

セミナー講師

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

■経歴【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

セミナー受講料

【オンラインセミナー（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

【オンラインセミナー（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

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

　メタボローム解析（代謝物を一斉分析）は、代謝の機能解明、疾患バイオマーカー探索、食品の品質向上など幅広く利用されてきている。しかし、実際には測定方法に様々な限界があり、データに独特のクセもあり、それなりの工夫やノウハウが必要となる。　この講座では、メタボロームを始める前の方や、少しやり始めた方を対象としている。メタボローム解析のユーザーの視点で、何を注意・意識して実験を設計すべきか、データをどのような視点で解釈すれば期待した解釈が得られるか、などの方法論と実例を紹介する。Web上のフリーツールを用いて多変量解析やPathway解析等、自ら実施できるようStep by Stepで紹介する。

■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

習得できる知識

・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。

セミナープログラム

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 NASHなど肝疾患のマーカー探索（疾患部の代謝変化を血液中の代謝の変化でとらえる）　2.2 がんのマーカー探索（がんの組織部の代謝異常を尿中で検出する）3. メタボロームのデータに関する詳細　3.1 データの構造（データをどのように見ればよいのか？）　3.2 データ処理の基礎（質量分析装置から定量値を得るまでの一連の処理）4. MetaboAnalyst（Web上のフリーツール）を用いたデータ解析のデモ　4.1 論文でよく見る解析の図の意味を紹介　4.2 マウス数クリックでできる簡単データ解析　4.3 実は最も重要なデータのノーマライズ+クラスタリング+ヒートマップ　4.4 オミックスで当たり前に求められるP値の補正（FDR）　4.5 奥が深い主成分分析（PCA）　4.6 部分的最小二乗回帰（PLS-DA）（パワフルだけど慎重に使うべき多変量解析）　4.7 Pathway解析/Enrichment解析（Pathway単位でのデータ解析）　4.8 ROC解析5. 何を具体的に気を付けた設計が必要か？　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（オプションによって解析結果は変わる）　5.2 メタボローム独自の研究デザイン設計（2群間の差は2群だけでは証明できない）　5.3 同定の問題点（どのような課題があり、どのような視点でデータを評価すべきか？）　5.4 多変量解析の誤用（一般化が全て。それだけなのに多くの論文が間違う）　5.5 長期的な測定での品質担保（メタボローム独自のサンプル劣化等の問題）　5.6 ノンターゲット解析（未知物質は使えるのか？）　5.7 機械学習を使った解析のノウハウ（楽観的な結果に陥らないノウハウは？）6. おわりに7. 質疑応答