統合TVの動画を、ひとつの手順としてつなぎ直したコーナーです。 関連するツールの動画を「なぜ次にこれを使うのか」というストーリーでつないでいるので、 教科書やワークフローのように順番にたどって学べます。
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タンパク質構造研究
はじめてのタンパク質構造比較
UniProt で配列と機能を調べるところから出発し、構造検索・構造比較・モチーフ検索まで順番に体験していく入門コースです。立体構造解析の専門知識は前提としていません。
タンパク質構造研究
配列では見つからない相手を、立体構造で探し出す
俯瞰する → 探す → 並べる → 絞り込む。徐々に解像度を上げながら、配列相同性では見つからない遠縁のタンパク質に迫っていく実践ワークフローです。
研究基盤
RDF/SPARQL でデータベースを横断する
画面を1件ずつクリックする作業から、SPARQL でまとめて問い合わせる世界へ。UniProt の RDF を起点に、ID変換・統合俯瞰・AI活用までをつなぎます。
発現解析
他人が出したデータで、自分の仮説を確かめる
データを探すところから、発現変動を出し、生物学的に意味づけし、パスウェイに載せるまで。プログラミング環境の構築は不要で、すべてブラウザ上のツールで完結します。
ゲノム研究
ひとつの塩基の違いを、意味づけて、たどっていく
頻度を調べ、分子への影響を予測し、疾患との関連を確かめ、候補を絞り込み、創薬ターゲットとしての可能性まで。5つのデータベースを順に渡り歩きます。
PaperWork
解析をしない日にも役に立つ、研究者の道具箱
論文を探し、俯瞰し、考えを整理し、原稿を書き、手法を共有し、再利用できる形で公開するまで。専門知識もプログラミングも不要、合計40分弱で通せます。
ゲノム研究
公共データを、自分の座標系に持ち込む
眺めるだけで終わらせず、必要な部分を切り出し、自分のデータを重ね、座標のズレを直し、手元で精査するまで。事故が起きやすい座標変換もカバーします。
ゲノム研究
TogoVar で日本人集団での頻度と病原性を調べ、予測ツールと立体構造で変異の影響を確かめる
TogoVar の2026年版の動画2本で日本人集団での頻度と病原性を調べ、PolyPhen-2 と Ensembl VEP で影響の予測を確かめ、AlphaFold DB で立体構造上の位置を見ます。
ゲノム研究
IGV でリードを確かめ、VEP でまとめてアノテーションし、TogoVar と ClinVar で頻度と臨床的意義を調べる
自分のシーケンスデータを出発点に、IGV でリードを確かめ、Docker 版 VEP でアノテーションし、TogoVar・ClinVar で頻度と臨床的意義を調べ、UCSC で重ねて見ます。
ゲノム研究
TogoVar で生まれつきのバリアントとしての頻度を確かめ、COSMIC と TCGA でがんの体細胞変異を調べる
EGFR を例に、TogoVar で日本人集団での頻度と臨床的意義を確かめ、COSMIC でがんの体細胞変異を調べ、TCGA の公開データを検索・解析します。
ゲノム研究
TogoVar と gnomAD で集団ごとの頻度を比べ、GWAS・eQTL・ポリジェニックスコアへとつなぐ
日本人集団の頻度を世界と比べ、GWAS Catalog で形質との関連、GTEx で遺伝子発現への影響を調べ、ポリジェニックスコアの考え方までたどります。
ゲノム研究
日本の指定難病を起点に、原因遺伝子・表現型・関連遺伝子の候補へとたどる
NanbyoData で日本の難病を調べ、OMIM で原因遺伝子を確かめ、DECIPHER と PubCaseFinder で症状の側から見直し、TogoDX/Human で関連遺伝子の候補を広げます。
ゲノム研究
転写制御の様子をゲノムブラウザーで可視化する
ChIP-Atlas で転写因子の標的を探して結合の様子を確かめ、Hi-C 解析の講演で立体構造と公共データの使い方を学び、最後に IGV で重ねて可視化します。
その他
読む側から、描いて共有する側へ
既存の図を調べ、精緻な経路データを読み、自分の解析結果を載せ、最終的には自分で描いて公開するまで。パスウェイ図との距離を段階的に縮めます。
ゲノム研究
似た配列を集めて、並べて、進化の道筋を復元する
相同配列の収集、マルチプルアラインメント、目視での調整、最尤法による推定、ドメイン構造との重ね合わせまで。手順の骨格は数十年変わらない古典的な流れです。
研究基盤
解析を始める前に、つまずかないための土台をつくる
Linux 環境の用意から、環境の再現、プロジェクトごとの分離、コードの記録、再現可能な公開まで。他のワークフローで「手元で動かす」段階に進むための前提です。
AIサイエンス
AIをデータベースや手元のPCにつないで、研究の作業を任せる
生成AIの全体像をつかみ、ChatGPT を TogoMCP につないでデータベースを横断検索。AI エージェントを手元に入れて作業を覚えさせ、自作し、論文にするときのルールまでを確かめます。
分子生物学実験
実験の準備を、ベンチに向かう前にウェブで進める
Addgene でプラスミドを探し、ApE で設計、Primer-BLAST でプライマーを設計。TogoMedium で大腸菌 K-12 に合う培地を調べ、protocols.io で手順を記録・共有します。
分子生物学実験
切ったあとにできる変異を予測して、標的を選ぶ
CRISPOR でガイド RNA の候補を探し、Microhomology-Predictor と inDelphi でフレームシフトになりやすい標的を選択。Primer-BLAST と CRISPResso2 で編集結果を確かめます。