☆本セミナーでは、以下のようなポイントを軸に解説致します！

　1.メタボローム測定技術(装置の原理や使い分け等。)

　2.研究例の紹介(各種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。)

　4.MetaboAnalystを用いたデータ解析実演

　5.「こんな解析はだめだ」という豊富な事例から知識習熟を目指す。

☆詳細は、プログラム項目等をご参照ください。

メタボローム解析の基礎技術及びメタボロームデータの

実践的な解析・管理・活用ノウハウ

《豊富な研究・解析例・デモ実演等を含めて、具体的なポイントを学ぶ》

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

メタボローム解析によって多数の代謝物を生体試料から一度に測定することが可能となってきた。バイオマーカー探索などの研究例が多数あるが、中には再現性が得られない可能性のある論文も散見される。独特のデータのクセを理解した上で（１）実験デザインの設計と（２）データ解析をすることで、真に意味のある成果を得ることができる。

本講座では質量分析装置を用いたメタボローム解析を前提として、実験デザインなどの実践的な内容を解説する。またｈ、Web上のフリーツールを用いて多変量解析やPathway解析等、メタボローム解析で標準的に行われる解析を自ら実施できるようStep by Stepで紹介する。

◆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

担当講師

東京医科大学
医学総合研究所 低侵襲医療開発総合センター
教授 博士(学術、歯学)
杉本昌弘 先生

■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～現在　東京医科大学 医学総合研究所 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

セミナープログラム（予定）

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. こんな解析はだめだ…（再現性がでない論文を見抜く眼力をつける）
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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年6月15日（木）　13:00-17:00

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

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。

●録音・撮影行為は固くお断り致します。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料・講師への質問等について

●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。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

お申し込み方法

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