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研究テーマ

トランスクリプトーム解析手法の開発。本ユニットでは、 様々なトランスクリプトームデータの解析や新規解析手法の開発を通じて、 農学生命科学への応用を目指します。「数式を並べ立てた難解な方法を凌駕する"シンプルな方法"の開発」をモットーとしています。 これまでの主な研究成果を三つのカテゴリーで分けていますが、いずれも「トランスクリプトーム解析」でひとまとめにできます。 また、実験系の方でも気軽に研究成果を利用可能なように 「(Rで)マイクロアレイデータ解析」と「(Rで)塩基配列解析」上にも 下記開発手法中の一部について、その利用法を記述しています。

• NGS(RNA-seq)解析関連
  1. 2群間比較用データ正規化法 TbT提唱論文(Kadota et al., AMB, 2012)

  RNA-seqのようなダイナミックレンジの広いデータの正規化は高発現の 発現変動遺伝子（DEG；この検出が本来の目的）の存在が正しいデータ正規化を阻み、 結果として高精度のDEG検出を阻むという自爆気味な問題への解決策として、 「正規化法内部でDEG検出を行い、DEG以外のデータのみで正規化を行う戦略 （DEG Elimination Strategy; DEGES; デゲス）」の提唱を行った論文。 既存のパッケージ（edgeR, baySeq, DESeq, and NBPSeq）の手順よりも これらのパッケージ中の関数を組合せたDEGESのほうが有効であることを示した。 TbTの実体は、edgeRパッケージ中のTMM正規化法とbaySeqパッケージ中のDEG検出法を 組合せたTMM-baySeq-TMMという3ステップからなるパイプライン。 この論文中では、反復ありデータに限定して性能評価を行った。

  2. RNA-seq発現変動解析用RパッケージTCC原著論文(Sun et al., BMC Bioinformatics, 2013)

  上記論文の問題点として、TbTは精度は高いが2nd stepのDEG検出段階で用いられたbaySeqが非常に計算時間を要する、 またRパッケージ提供されていないことが挙げられる。それを解消すべく、RNA-seqカウントデータを入力として、頑健なDEGES正規化の考え方を一般化し、Rパッケージとして実装。 具体的な利用ガイドライン(原著論文発表当時；TCC ver. 1.2.0ごろ)としては、TbT正規化法ではなく、 baySeq部分にegdeRを利用するやり方(iDEGES/edgeRと命名)が超高速かつ同程度の性能であることを示した。発現変動解析の一連のパイプラインとしては、 正規化法iDEGES/edgeRに引き続いてedgeRを適用する「iDEGES/edgeR-edgeR」が2群間複製ありデータ用の推奨パイプライン。 また、「iDEGES/DESeq-DESeq」が2群間複製なしデータ用の推奨パイプラインであることも示した。

  3. 多群間比較用の推奨ガイドライン提唱論文(Tang et al., BMC Bioinformatics, 2015)

  上記TCC原著論文発表当時から多群間複製ありデータ用の解析パイプラインを一応実装はしていた。 しかし性能評価までは行っていなかったため、3群間比較に限定して性能評価を行って、推奨ガイドラインを示しましたという論文。 様々な組み合わせを試したため、解析パイプラインの表記法もこの論文中ではさらに略記した。 例えば「iDEGES/edgeR-edgeR」は、(TMM-edgeR-TMM)₃-edgeRと書ける。 TMM正規化法はedgeRパッケージで提供されているものなので、(edgeR-edgeR-edgeR)₃-edgeRと書ける。 edgeRをEとし、iterationの回数は推奨の3に固定したのでわざわざ書かない。よって、「iDEGES/edgeR-edgeR」は、EEE-Eと略記した。 ハイフン(-)の左側はDEGESに基づくmulti-step正規化法部分、右側は正規化後のDEG検出部分で用いる方法である。 TCCは各ステップでedgeR(Eと略記), DESeq(Dと略記), DESeq2(Sと略記)の方法を指定できるので、様々な組み合わせが可能。 例えば2群間複製なしデータ用の推奨パイプライン「iDEGES/DESeq-DESeq」は、DDD-Dと書ける。 こんな感じで論文に示すように様々な組み合わせのパイプラインを3群間比較用シミュレーションとリアルデータで評価した。 結論(推奨パイプライン)としては、3群間複製ありデータ用はTCCのDEGESパイプライン内部でedgeRを用いたEEE-E。 そして3群間複製なしデータ用はTCCのDEGESパイプライン内部でDESeq2を用いたSSS-Sがおススメ。 複製なしデータの場合の推奨がTCC原著論文当時と変わっているが、DESeq2はTCC発表後に出たものである。 それゆえ、おそらく2群間複製なしデータ用の推奨パイプラインもDDD-DからSSS-Sに変わるだろうというあたりまでを述べた。 また、サイドストーリーとして、Abstract中でも述べているが、 サンプル間クラスタリング結果からDEG検出結果のおおよその見積もりが可能であることをおそらく最初に示したのがこの論文。 講習会でよく述べている主張の根拠となる原著論文がこれになります。

  4. Silhouetteスコアの新たな使い道提唱論文(Zhao et al., Biol. Proc. Online, 2018)

  サンプル間クラスタリング(SC)結果の解釈は主観的になりがち。そして発現変動解析用データの場合は、 比較したいグループ分け（i.e., Group 1 vs. 2）がある状態でSC結果を主観的に眺める。 シルエットスコア（Silhouette score）は、本来クラスタリングを行う際に どのクラスター数にすればいいかを見積もる客観的な指標として使用されてきた（つまりクラスタリングと密接に関連した使われ方がなされてきた）。 本論文では、クラスタリングの実行手順自体とは無関係に、 発現変動解析用のグループ分けなど任意のグループ分けの情報を与えてシルエットスコアを計算するやり方を提唱しました。 大まかに、スコアが0に近いほどそのグループ分けでの発現変動遺伝子(DEG)の割合が0%に、 そしてスコアが高いほどDEGが多く得られる傾向にあります。 論文中で提案している使い道としては、「発現変動解析を行ってDEGがほとんど得られなかった場合に、 SC結果とシルエットスコアを提示して、（客観的な数値情報である）シルエットスコアが0に近い値だったのでDEGがないのは妥当だね」 みたいなdiscussionに使ってもらえればと思っています。RNA-seqカウントデータでもマイクロアレイデータでも使えます。 「解析 | 一般 | Silhouette scores(シルエットスコア)」から利用可能です。

• マイクロアレイ解析関連
  1. 組織特異的発現遺伝子検出法(Kadota et al., Physiological Genomics, 2003)

  反復(複製)データが基本的にない数十サンプル程度の多群間用。 上田太一郎氏によって提案された「赤池情報量規準(AIC)に基づく複数外れ値の簡易検出法」を数十サンプルからなるマイクロアレイデータ中の組織特異的遺伝子検出に そのまま適用しましたという論文。「外れ値　検出」などでググって偶然発見した上田先生の論文を見つけた時点でガッツポーズした記憶があります。

  2. 組織特異的発現遺伝子検出法ROKU提唱論文(Kadota et al., BMC Bioinformatics, 2006)

  上記手法の弱点(発現変動順にランキングできない)とエントロピーで発現変動順にランキングするやり方の弱点(どの組織で特異的発現しているか不明)への問題解決策として、 お互いの長所を組み合わせた方法をROKU法として提案。エントロピーそのままの数式だと「特異的低発現」や「高発現と低発現」がうまく表現できない (ランキングの上位にこない)ため、データ変換をしてからエントロピー計算するやり方も提唱。

  3. 2群間比較用発現変動遺伝子検出法WAD提唱論文(Kadota et al., AMB, 2008)

  通常の2倍発現変化した遺伝子を発現変動遺伝子(DEG)とみなす「倍率変化」だと、全体として低発現の偽物が多く混ざる。 一方、t検定ベースの方法だと高発現側で倍率変化が非常に小さいものが有意だと判定されて気持ち悪い。 先人たちは倍率変化でスクリーニングしたのち、全体として高発現のものをRT-PCRなどで本物だと確認してきた歴史的経緯がある。 だったら、最初から倍率変化を基本としつつ、全体的に高発現な遺伝子に高い重み(低発現な遺伝子に低い重み)をかけてランキングすればいいじゃん、 という思想をシンプルな数式として具現化しました。FCROS 論文中で行われたPlatinum Spike datasetの性能評価でも最高精度なようです。

  4. 2群間比較用の推奨ガイドライン提唱論文(Kadota et al., AMB, 2009)

  MAQC論文で再現性が高いのは倍率変化だと結論づけていたが、 WAD法のほうがぶっちぎりで再現性が高いことを示した。 また、再現性・感度・特異度高く発現変動遺伝子を検出するためにどの方法を利用すべきか という正規化法と発現変動遺伝子検出法の手法選択に関する推奨ガイドラインを提案した。中身としては手法比較論文。

  5. 上記ガイドラインのフォローアップ論文(Kadota and Shimizu, BMC Bioinformatics, 2011)

  上記ガイドラインはAffymetrix GeneChipデータのみについてだったため、 その他のマイクロアレイメーカー製のチップデータについても評価を行い、 WAD法が発現変動遺伝子検出レベルだけでなくGene Ontologyやパスウェイ解析など の機能解析レベルにおいても優れていることを示した。結論はシンプルで「WADの勝ち」というものですw。

• 一次元電気泳動波形解析関連
  1. HiCEP時系列データ用の波形補正法提唱論文(Kadota et al., BMC Bioinformatics, 2005)

  HiCEP法(cDNA-AFLPの改良版)から得られる一次元電気泳動データはサイズマーカーも同時に流すが、その誤認識が原因が波形がゆがむ場合がある。 時系列データを取り扱う場合は波形がほとんど変わらないことを利用して、標準正規分布の混合分布で近似して誤認識サイズマーカーピーク周辺の 自動認識と相関係数に基づく補正を行う方法を開発した。今でもこれが一番好きな論文。

  2. HiCEP時系列データ用発現変動解析手法GOGOT提唱論文(Kadota et al., AMB, 2007)

  上記補正法でもまだ1bp程度のずれは残っているため、ローカルに自動補正を行うアルゴリズムを開発した。 また、complete-linkage clusteringに基づくレーン間のピークアラインメント(同一ピーク認識)法も提案した。 さらに、サンプル間で発現変動しているピークを同定する際に、全体としてピークシグナル強度が高いものがより確からしいのは直感的に妥当だろうということで、 発現変動ピーク同定までを行う一連の手法を提案した。これがのちにWAD法(Kadota et al., AMB, 2008) の開発へとつながった。

査読付き論文

Preprint

Osabe T, Shimizu K, Kadota K*, Differential Expression Analysis Using A Model-Based Gene Clustering Algorithm for RNA-Seq Data. In Review

Reviewed journal papers(* for corresponding author, # for contributed equally)

1. Kadota K* and Shimizu K, Commentary: A systematic evaluation of single cell RNA-seq analysis pipelines. Frontiers in Genetics, 11:941, 2020. [Journal website] [PMID: 33088280]
2. Ueda Y, Ohtsuki N, Kadota K, Tezuka A, Nagano AJ, Kadowaki T, Kim Y, Miyao M, Yanagisawa S, Gene Regulatory Network and Its Constituent Transcription Factors That Control Nitrogen-Deficiency Responses in Rice. New Phytologist, 227(5):1434-1452, 2020. [Journal website] [PMID: 32343414]
3. Osabe T, Shimizu K, Kadota K*, Accurate Classification of Differential Expression Patterns in a Bayesian Framework With Robust Normalization for Multi-Group RNA-Seq Count Data. Bioinformatics and Biology Insights, 13:1177932219860817, 2019. [Journal website] [PMID: 31312083]
4. Su W, Sun J, Shimizu K, Kadota K*, TCC-GUI: a Shiny-based application for differential expression analysis of RNA-Seq count data. BMC Research Notes, 12:133, 2019. [Journal website] [PMID: 30867032]
5. Ohde T, Morita S, Shigenobu S, Morita J, Mizutani T, Gotoh H, Zinna RA, Nakata M, Ito Y, Wada K, Kitano Y, Yuzaki K, Toga K, Mase M, Kadota K, Rushe J, Lavine LC, Emlen DJ, Niimi T. Rhinoceros beetle horn development reveals deep parallels with dung beetles. PLoS Genetics, 14(10):e1007651, 2018. [Journal website] [PMID: 30286074]
6. Zhao S, Sun J, Shimizu K, Kadota K*, Silhouette scores for arbitrary defined groups in gene expression data and insights into differential expression results. Biological Procedures Online, 20:5, 2018. [Journal website] [PMID: 29507534][解析 | 一般 | Silhouette scores(シルエットスコア)]
7. Tang Y, Cao W, Sumikoshi K, Nakamura S, Terada T, Kadota K, Shimizu K*, Predicting protein-protein interactions using sequence homology and machine-learning methods. Research Journal of Life Sciences, Bioinformatics, Pharmaceutical, and Chemical Sciences (RJLBPCS), 3:1-26, 2017. [Journal website]
8. Kudo A, Shigenobu S, Kadota K, Nozawa M, Shibata TF, Ishikawa Y, Matsuo T*, Comparative analysis of the brain transcriptome in a hyper-aggressive fruit fly, Drosophila prolongata. Insect Biochem Mol Biol., 82:11-20, 2017. [Journal website] [PMID: 28115271]
9. Tang M#, Sun J#, Shimizu K, Kadota K*, Evaluation of methods for differential expression analysis on multi-group RNA-seq count data. BMC Bioinformatics, 16:361, 2015. [Journal website] [PMID: 26538400]
10. Nakao R, Yamamoto S, Yasumoto Y, Kadota K, Oishi K., Impact of denervation-induced muscle atrophy on housekeeping gene expression in mice. Muscle & Nerve, 51(2):276-281,2015. [Journal website] [PMID: 24910410]
11. Sun J, Nishiyama T, Shimizu K, Kadota K*, TCC: an R package for comparing tag count data with robust normalization strategies. BMC Bioinformatics, 14:219, 2013. [Journal website] [PMID: 23837715]
12. Miyazaki K, Itoh N, Ohyama S, Kadota K, Oishi K., Continuous exposure to a novel stressor based on water aversion induces abnormal circadian locomotor rhythms and sleep-wake cycles in mice. PLoS One, 8(1):e55452, 2013. [Journal website] [PMID: 23383193]
13. Kadota K*, Nishiyama T, Shimizu K., A normalization strategy for comparing tag count data. Algorithms for Molecular Biology, 7:5, 2012. [Journal website] [PMID: 22475125]
14. Kawaoka S#, Kadota K#, Arai Y, Suzuki Y, Fujii T, Abe H, Yasukochi Y, Mita K, Sugano S, Shimizu K, Tomari Y, Shimada T, Katsuma S*, The silkworm W chromosome is a source of female-enriched piRNAs. RNA-A PUBLICATION OF THE RNA SOCIETY, 17(12):2144-2151, 2011. [Journal website] [PMID: 22020973]
15. Kadota K* and Shimizu K., Evaluating methods for ranking differentially expressed genes applied to MicroArray Quality Control data. BMC Bioinformatics, 12:227, 2011. [Journal website] [PMID: 21639945] [Raw data (zipped)]
16. Kawaoka S, Arai Y, Kadota K, Suzuki Y, Hara K, Sugano S, Shimizu K, Tomari Y, Shimada T, Katsuma S*, Zygotic amplification of secondary piRNAs during the silkworm embryogenesis. RNA-A PUBLICATION OF THE RNA SOCIETY, 17(7):1401-1407, 2011. [Journal website] [PMID: 21628432]
17. Katsuma S*, Kang W-K, Shin-i T, Ohishi K, Kadota K, Kohara Y, Shimada T., Mass identification of transcriptional units expressed from the Bombyx mori nucleopolyhedrovirus genome. Journal of General Virology, 92:200-203, 2011. [Journal website] [PMID: 20881086]
18. Hagiwara T, Saito Y, Ujiie Y, Imai K, Kakuta M, Kadota K, Terada T, Sumikoshi K, Shimizu K*, Nishi T, HPLC Retention time prediction for metabolome analysis. Bioinformation, 5(6):255-258, 2010. [Journal website] [PMID: 21364827]
19. Oishi K, Koyanagi S*, Matsunaga N, Kadota K, Ikeda E, Hayashida S, Kuramoto Y, Shimeno H, Soeda S, Ohdo S, Bezafibrate induces plasminogen activator inhibitor-1 gene expression in a CLOCK-dependent circadian manner. Molecular Pharmacology, 78(1):135-141, 2010. [Journal website] [PMID: 20400680]
20. Ishikawa K, Yoshida S*, Kadota K, Nakamura T, Niiro H, Arakawa S, Yoshida A, Akashi K, Ishibashi T, Gene Expression Profile of Hyperoxic/Hypoxic Retinas in Mouse Model of Oxygen-induced Retinopathy. Investigative Ophthalmology & Visual Science, 51(8):4307-4319, 2010. [Journal website] [PMID: 20220049]
21. Shintani M, Takahashi Y, Tokumaru H, Kadota K, Hara H, Miyakoshi M, Naito K, Yamane H, Nishida H, Nojiri H*, Response of the Pseudomonas host chromosomal transcriptome to carriage of the IncP-7 plasmid pCAR1 (p). Environmental Microbiology, 12(6):1413-1426, 2010. [Journal website] [PMID: 19930443]
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23. Oishi K*, Uchida D, Ohkura N, Doi R, Ishida N, Kadota K, Horie S, Ketogenic Diet Disrupts the Circadian Clock and Increases Hypofibrinolytic Risk by Inducing Expression of Plasminogen Activator Inhibitor-1. Arteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology, 29(10):1571-1577, 2009. [Journal website] [PMID: 19628783]
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28. Shimizu-Ibuka A, Nakai Y, Nakamori K, Morita Y, Nakajima KI, Kadota K, Watanabe H, Okubo S, Terada T, Asakura T, Misaka T, Abe K*, Biochemical and Genomic Analysis of Neoculin Compared to Monocot Mannose-Binding Lectins. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 56(13):5338-5344, 2008. [Journal website] [PMID: 18537258]
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30. Kadota K, Araki R, Nakai Y, Abe M*, GOGOT: a method for the identification of differentially expressed fragments from cDNA-AFLP data. Algorithms for Molecular Biology, 2:5, 2007. [Journal website] [PMID: 17535446]
31. Kadota K*, Konishi T, Shimizu K., Evaluation of two outlier-detection-based methods for detecting tissue-selective genes from microarray data. Gene Regulation and Systems Biology, 1:9-15, 2007. [Journal website] [PMID: 19936074]
32. Ohkura N*, Oishi K, Sakata T, Kadota K, Kasamatsu M, Fukushima N, Kurata A, Tamai Y, Shirai H, Atsumi G, Ishida N, Matsuda J, Horie S, Circadian variations in coagulation and fibrinolytic factors among four different strains of mice. Chronobiology International, 24(4):651-669, 2007. [Journal website] [PMID: 17701678]
33. Azama T, Yano M*, Oishi K, Kadota K, Hyun K, Tokura H, Nishimura S, Matsunaga T, Iwanaga H, Miki H, Okada K, Hiraoka N, Miyata H, Takiguchi S, Fujiwara Y, Yasuda T, Ishida N, Monden M., Altered expression profiles of clock genes hPer1 and hPer2 in peripheral blood mononuclear cells of cancer patients undergoing surgery. Life Sciences, 80(12):1100-1108, 2007. [Journal website] [PMID: 17215009]
34. Oishi K, Ohkura N, Kadota K, Kasamatsu M, Shibusawa K, Matsuda J, Machida K, Horie S, Ishida N*, Clock mutation affects circadian regulation of circulating blood cells. Journal of Circadian Rhythms, 4:13, 2006. [Journal website] [PMID: 17014730]
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36. Oishi K, Amagai N, Shirai H, Kadota K, Ohkura N, Ishida N*, Genome-wide expression analysis reveals 100 adrenal gland-dependent circadian genes in the mouse liver. DNA Reseach, 12(3):191-202, 2005. [Journal website] [PMID: 16303750]
37. Kadota K, Fukumura R, Rodrigue JJ, Araki R, Abe M*, A normalization strategy applied to HiCEP (an AFLP-based expression profiling) analysis: Toward the strict alignment of valid fragments across electrophoretic patterns. BMC Bioinformatics, 6:43, 2005. [Journal website] [PMID: 15748295]
38. Kadota K*, Rodrigue JJ, Saito T, Araki R, Abe M, An assessment of gene expression similarity among tissues using oligonucleotide microarray data. Journal of Genome Science and Technology, 3:1-7, 2004. [Journal website]
39. Sakamoto K*, Kadota K, Oishi K*, Light-induced phase-shifting of the peripheral circadian oscillator in the hearts of food-deprived mice. Experimental Animals, 53(5):471-474, 2004. [Journal website] [PMID: 15516798]
40. Gustincich S, Contini M, Gariboldi M, Puopolo M, Kadota K, Bono H, LeMieux J, Walsh P, Carninci P, Hayashizaki Y, Okazaki Y, Raviola E*, Gene discovery in genetically labeled single dopaminergic neurons of the retina. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 101(14):5069-5074, 2004. [Journal website] [PMID: 15047890]
41. Shimoji T, Kanda H, Kitagawa T, Kadota K, Asai R, Takahashi K, Kawaguchi N*, Matsumoto S, Hayashizaki Y, Okazaki Y*, Shinomiya K, Clinico-molecular study of dedifferentiation in well-differentiated liposarcoma. Biochemical and Biophysical Research Communications, 314(4):1133-1140, 2004. [Journal website] [PMID: 14751251]
42. Kadota K*, Tominaga D, Asai R, Takahashi K., Correlation analysis of mRNA and protein abundances in human tissues. Genome Letters, 2(4):139-148, 2003. [Journal website]
43. Gariboldi M, Spinola M, Milani S, Pignatiello C, Kadota K, Bono H, Hayashizaki Y, Dragani TA*, and Okazaki Y*, Gene expression profile of normal lungs predicts genetic predisposition to lung cancer in mice. Carcinogenesis, 24(11):1819-1826, 2003. [Journal website] [PMID: 12919955]
44. Oishi K#, Miyazaki K#, Kadota K#, Kikuno R, Nagase T, Atsumi G-I, Ohkura N, Azama T, Mesaki M, Yukimasa S, Kobayashi H, Itaka C, Umehara T, Horikoshi M, Kudo T, Shimizu Y, Yano M, Monden M, Machida K, Matsuda J, Horie S, Todo T, Ishida N*, Genome-wide expression analysis of mouse liver reveals CLOCK-regulated circadian output genes. Journal of Biological Chemistry, 278(42):41519-41527, 2003. [Journal website] [PMID: 12865428]
45. Kadota K, Nishimura SI, Bono H, Nakamura S, Hayashizaki Y, Okazaki Y, Takahashi K*, Detection of genes with tissue-specific expression patterns using Akaike’s Information Criterion (AIC) procedure. Physiological Genomics, 12(3):251-259, 2003. [Journal website] [PMID: 12499447]
46. Kadota K*, Tominaga D, Akiyama Y, Takahashi K, Detecting outlying samples in microarray data: A critical assessment of the effect of outliers on sample classification. Chem-Bio Informatics Journal, 3(1):30-45, 2003. [Journal website]
47. Group1: Ichikawa Y#, Ishikawa T, Takahashi S, Hamaguchi Y, Morita T, Nishizuka I, Yamaguchi S, Endo I, Ike H, Togo S, Oki S*, Shimada H, Group2: Kadota K#, Nakamura S, Goto H, Nitanda H, Satomi S, Sakai T, Narita I, Gejyo F, Tomaru Y, Shimizu K, Hayashizaki Y, Okazaki Y*, Identification of genes regulating colorectal carcinogenesis by using the ADMS (Algorithm for Diagnosing Malignant State) method. Biochemical and Biophysical Research Communications, 296(2):497-506, 2002. [Journal website] [PMID: 12163047]
48. Nishizuka I, Ishikawa T, Hamaguchi Y, Kamiyama M, Ichikawa Y, Kadota K, Miki R, Tomaru Y, Mizuno Y, Tominaga N, Yano R, Goto H, Nitanda H, Togo S, Okazaki Y, Hayashizaki Y, Shimada H, Analysis of gene expression involved in brain metastasis from breast cancer using cDNA microarray. Breast Cancer, 9(1):26-32, 2002.[Journal website] [PMID: 12196718]
49. Miki R, Kadota K, Bono H, Mizuno Y, Tomaru Y, Carninci P, Itoh M, Shibata K, Kawai J, Konno H, Watanabe S, Sato K, Tokusumi Y, Kikuchi N, Ishii Y, Hamaguchi Y, Nishizuka I, Goto H, Nitanda H, Satomi S, Yoshiki A, Kusakabe M, DeRisi JL, Eisen MB, Iyer VR, Brown PO, Muramatsu M, Shimada H, Okazaki Y*, Hayashizaki Y*, Delineating developmental and metabolic path ways in vivo by expression profiling using the RIKEN set of 18,816 full-length enriched mouse cDNA arrays. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 98(5):2199-2204, 2001. [Journal website] [PMID: 11226216]
50. Kawai J, Shinagawa A, Shibata K, Yoshino M, Itoh M, Ishii Y, Arakawa T, Hara A, Fukunishi Y, Konno H, Adachi J, Fukuda S, Aizawa K, Izawa M, Nishi K, Kiyosawa H, Kondo S, Yamanaka I, Saito T, Okazaki Y, Gojobori T, Bono H, Kasukawa T, Saito R, Kadota K, Matsuda H, Ashburner M, Batalov S, Casavant T, Fleischmann W, Gaasterland T, Gissi C, King B, Kochiwa H, Kuehl P, Lewis S, Matsuo Y, Nikaido I, Pesole G, Quackenbush J, Schriml LM, Staubli F, Suzuki R, Tomita M, Wagner L, Washio T, Sakai K, Okido T, Furuno M, Aono H, Baldarelli R, Barsh G, Blake J, Boffelli D, Bojunga N, Carninci P, de Bonaldo MF, Brownstein MJ, Bult C, Fletcher C, Fujita M, Gariboldi M, Gustincich S, Hill D, Hofmann M, Hume DA, Kamiya M, Lee NH, Lyons P, Marchionni L, Mashima J, Mazzarelli J, Mombaerts P, Nordone P, Ring B, Ringwald M, Rodriguez I, Sakamoto N, Sasaki H, Sato K, Schonbach C, Seya T, Shibata Y, Storch KF, Suzuki H, Toyo-oka K, Wang KH, Weitz C, Whittaker C, Wilming L, Wynshaw-Boris A, Yoshida K, Hasegawa Y, Kawaji H, Kohtsuki S, Hayashizaki Y; RIKEN Genome Exploration Research Group Phase II Team and the FANTOM Consortium, Functional annotation of a full-length mouse cDNA collection. Nature, 409(6821):685-690, 2001. [Journal website] [PMID: 11217851]
51. Kadota K, Miki R, Bono H, Shimizu K, Okazaki Y, Hayashizaki Y, Preprocessing implementation for microarray (PRIM): an efficient method for processing cDNA microarray data. Physiological Genomics, 4(3):183-188, 2001. [Journal website] [PMID: 11160997]

総説・解説記事・翻訳など

査読なしのものたちです。

1. 門田幸二,「遺伝子の働き具合の違いを調べる」, 研究紀要「東京大学大学院情報学環紀要 情報学研究」No.99(October 2020):33-36, 2020.
2. 門田幸二,「バイオインフォ教育の実務に携わってきた一兵卒の私見」, バイオインフォマティクス学会ニュースレター, 第37号:6-6, 2020.
3. 寺田朋子, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第15回RNA-seq解析(その3)」, 日本乳酸菌学会誌, 31(1):25-34, 2020.
4. 寺田朋子, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第14回RNA-seq 解析（その2）」, 日本乳酸菌学会誌, 30(3):153-161, 2019.
5. 門田幸二,「第5章 発現変動遺伝子を検出する」, RNA-Seqデータ解析　WETラボのための鉄板レシピ（坊農秀雅 編）, 羊土社, 2019. ISBN: 978-4-7581-2243-6
6. 寺田朋子, 坂本光央, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第13回RNA-seq 解析（その1）」, 日本乳酸菌学会誌, 30(1):38-45, 2019.
7. 門田幸二, 「第5章NGSデータ概論、第7章トランスクリプトーム解析」, よくわかるバイオインフォマティクス入門（藤博幸 編）, 講談社, 2018. ISBN: 978-4-06-513821-2
8. 寺田朋子, 大田達郎, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第12回Galaxy：ヒストリーとワークフロー」, 日本乳酸菌学会誌, 29(2):79-88, 2018.
9. 大田達郎, 寺田朋子, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第11回統合データ解析環境Galaxy」, 日本乳酸菌学会誌, 28(3):167-175, 2017.
10. 谷澤靖洋, 藤澤貴智, 真島 淳, 李 慶範, 遠野雅徳, 坂本光央, 大熊盛也, 中村保一, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第10回DDBJへの塩基配列の登録（実践編）」, 日本乳酸菌学会誌, 28(2):94-100, 2017.
11. 谷澤靖洋, 真島 淳, 藤澤貴智, 李 慶範, 中村保一, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第9回ゲノムアノテーションとその可視化、DDBJへの登録」, 日本乳酸菌学会誌, 28(1):3-11, 2017.
12. 谷澤靖洋, 神沼英里, 中村保一, 遠野雅徳, 寺田朋子, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第8回アセンブリ後の解析」, 日本乳酸菌学会誌, 27(3):187-195, 2016.
13. 門田幸二,「ビッグデータ解析の一例としてのNGS解析とその周辺」, 日本臨床麻酔学会誌, 36(5):537-543, 2016.
14. 谷澤靖洋, 神沼英里, 中村保一, 遠野雅徳, 大崎研, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第7回ロングリードアセンブリ」, 日本乳酸菌学会誌, 27(2):101-110, 2016.
15. 谷澤靖洋, 神沼英里, 中村保一, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第6回ゲノムアセンブリ」, 日本乳酸菌学会誌, 27(1):41-52, 2016.
16. 門田幸二,「コラム　RNA-SeqのためのR教育の現状と課題」, 実験医学別冊 RNA-Seq実験ハンドブック（鈴木穣 編）, 羊土社, p96-97, 2016. ISBN: 978-4-7581-0194-3
17. 門田幸二,「コラム　次世代シーケンサーって何?」, モダンアプローチの生物科学（美宅成樹 著）, 共立出版, p22, 2015. ISBN: 978-4-320-05778-4
18. 孫建強, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第5回アセンブル、マッピング、そしてQC」, 日本乳酸菌学会誌, 26(3):193-201, 2015.
19. 孫建強, 湯敏, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第4回クオリティコントロールとプログラムのインストール」, 日本乳酸菌学会誌, 26(2):124-132, 2015.
20. 孫建強, 三浦文, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第3回Linux環境構築からNGSデータ取得まで」, 日本乳酸菌学会誌, 26(1):32-41, 2015.
21. 孫建強, 湯敏, 西岡輔, 清水謙多郎, 門田幸二,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第2回GUI環境からコマンドライン環境へ」, 日本乳酸菌学会誌, 25(3):166-174, 2014.
22. 門田幸二, 孫建強, 湯敏, 西岡輔, 清水謙多郎,「次世代シーケンサーデータの解析手法：第1回イントロダクション」, 日本乳酸菌学会誌, 25(2):87-94, 2014.
23. 門田幸二著（金明哲 編）, シリーズ Useful R 第7巻 トランスクリプトーム解析, 共立出版, 2014. ISBN: 978-4-320-12370-0
24. 門田幸二,「トランスクリプトミクスの推奨データ解析ガイドライン」, ニュートリゲノミクスを基盤としたバイオマーカーの開発, シーエムシー出版, 45-52, 2013. ISBN: 978-4-7813-0820-3
25. 門田幸二, 清水謙多郎,「RNAシーケンシング」, 細胞, 45(4):49-52，2013.
26. 石橋達朗，吉田茂生，江内田寛，池田康博，久冨智朗，武田篤信，中尾新太郎，大島裕司，宮崎勝徳，村上祐介，有田量一，川原周平，石川桂二郎，吉田倫子，納富昭司，出原賢治，小比賀聡，門田幸二，向野利寛，園田康平，蜂須賀祥行，藤田克実，小林俊洋，上野登輝夫，小林正彦，上田泰次，長谷川護，小野純也，鍵本忠尚，居石克夫，赤司浩一，米満吉和，吉永幸靖，中村大輔，岡田龍雄，中別府雄作，中村崇規，池尾一穂，五條堀孝,「網膜の包括的神経保護：臨床応用への挑戦」, 日本眼科学会雑誌, 116(3):165-199，2012.
27. Ishii S, Kadota K, Senoo K, Clustering-based peak alignment algorithm for objective and quantitative analysis of DNA fingerprinting data. Handbook of Molecular Microbial Ecology I: Metagenomics and complementary approaches, Edited by Frans J de Bruijn, Wiley-Blackwell, 67-73, 2011.ISBN: 978-0-470-64479-9
28. 門田幸二,「1-4-1. データ解析総論」, バイオチップ実用化ハンドブック, NTS, 103-114，2010. ISBN: 978-4-86043-270-6
29. 門田幸二,「第2章 有意差検定とマーカー遺伝子の意義（他）」, 実験医学別冊 マイクロアレイデータ統計解析プロトコール, 羊土社, 72-95，2008. ISBN: 9784758101738
30. 門田幸二,「書評（統計解析環境Rによるバイオインフォマティクスデータ解析）」, バイオサイエンスとインダストリー, 65(11):28-28, 2007.
31. Bryan Bergeron著, 清水謙多郎・中村周吾監訳,「バイオインフォマティクス・コンピューティング」,オーム社, 2004 （6章担当）. ISBN: 4-274-19725-5.
32. 市川靖史, 石川孝, 浜口洋平, 高橋真治, 西塚至, 盛田知幸, 清水大輔, 渡会伸治, 門田幸二, 岡崎康司, 林崎良英, 嶋田紘,「癌のmolecular classificationに関する最近の話題」, 血液・腫瘍科, 47(1):83-90, 2003.
33. 門田幸二, 高橋勝利,「赤池情報量規準を用いた遺伝子発現解析　−組織特異的遺伝子検出への応用−」, AIST Today, 3(6), 28, 2003.
34. 後藤均，門田幸二，里見進，岡崎康司,「マイクロアレイによる遺伝子発現プロファイリングと医学」, 実験医学増刊 ゲノム機能を担う核・染色体のダイナミクス, 20(11):1716-1722, 2002.
35. 石川孝, 市川靖史, 浜口洋平, 西塚至, 渡会伸治, 神山雅子, 後藤均, 二反田博之, 門田幸二, 外丸靖浩, 水野洋介, 三木理絵, 富永直子, 矢野恵理子, 岡崎康司, 林崎良英, 嶋田紘,「cDNAマイクロアレイを用いた癌関連遺伝子の発現解析」, ゲノム医学、2(1):19-27，2002.
36. 石川孝, 市川靖史, 浜口洋平, 高橋真治, 西塚至, 盛田知幸, 清水大輔, 渡会伸治, 門田幸二, 岡崎康司, 林崎良英, 嶋田紘,「cDNAマイクロアレイを用いたがんの診断・治療」, 総合臨床, 51(9):2575-2583, 2002.
37. David W. Mount著, 岡崎康司・坊農秀雅監訳,「バイオインフォマティクス −ゲノム配列から機能解析へ−」,メディカル・サイエンス・インターナショナル, 2002（10章担当）ISBN: 4-89592-307-X.
38. ゲノムビジネス研究会（村田達也, 門田幸二, 中村 景子, 北川 兼秀, 中野 八千穂）,「図解　巨大市場　ゲノムビジネスの全て」,中経出版, 2001.ISBN: 978-4-8061-1496-3.
39. 門田幸二, 岡崎康司,「マイクロアレイデータの前処理」,医学のあゆみ, 197(10):791-792, 2001.
40. J.C. Setubal and J. Meidanis著, 五條堀孝監訳・遠藤俊徳代表訳,「分子生物学のためのバイオインフォマティクス入門 −生物情報解析の理論とアルゴリズム −」,共立出版, 2001（1, 3, 8章の一部担当）.ISBN: 4-320-05580-2
41. 門田幸二, 清水謙多郎,「8-2 normalization：grobalな方法、8-4 データ前処理」, DNAマイクロアレイ実戦マニュアル, 羊土社, 2000.ISBN: 9784897063782
42. 坊農秀雅, 門田幸二,「8-5 データマイニング」, DNAマイクロアレイ実戦マニュアル, 羊土社, 2000.ISBN: 9784897063782
43. 門田幸二, 岡崎康司, 清水謙多郎, 林崎良英,「マイクロアレイを用いた発現データベース構築とデータマイニング」, Molecular Medicine, 37(10):1186-1194, 2000.
44. 岡崎康司, 三木理雅, 水野洋介, 門田幸二, 外丸靖浩, 今野英明, 橘内徳司, 林崎良英,「RIKEN完全長マウスcDNAマイクロアレイを用いた発現プロフィール解析」，遺伝子医学，4(1):85-92, 2000.

略歴

• 昭和49(1974)年高知県生まれ
• 学歴
  平成 2(1990)年4月　高知工業高等専門学校・工業化学科　入学
  平成 7(1995)年3月　高知工業高等専門学校・工業化学科　卒業
  平成 7(1995)年4月　東京農工大学・工学部・物質生物工学科　第3年次編入学
  平成 9(1997)年3月　同上　卒業、学士（工学）取得 （東京農工大学）
  平成 9(1997)年4月　東京農工大学・大学院工学研究科・物質生物工学専攻　修士課程入学
  平成11(1999)年3月　同上　修了、修士（工学）取得 （東京農工大学）
  平成11(1999)年4月　東京大学・大学院農学生命科学研究科・応用生命工学専攻　博士課程入学
  平成14(2002)年3月　同上　修了、博士（農学）取得 （東京大学）
  学位論文（甲17216号）：「cDNAマイクロアレイを用いた遺伝子発現解析手法の開発」（清水謙多郎教授）
• 職歴
  平成14(2002)年 4月　産業技術総合研究所・生命情報科学研究センター　産総研特別研究員
  平成15(2003)年11月　放射線医学総合研究所・先端遺伝子発現研究センター　研究員
  平成17(2005)年 2月　東京大学 大学院農学生命科学研究科　特任助手
  平成19(2007)年 4月　東京大学 大学院農学生命科学研究科　特任助教
  平成24(2012)年 4月　東京大学 大学院農学生命科学研究科　特任准教授
  平成30(2018)年 4月　東京大学 大学院農学生命科学研究科　准教授
  令和2(2020)年 4月　東京大学 大学院情報学環・学際情報学府　准教授
  兼任
  平成30(2018)年 4月- 東京大学 微生物科学イノベーション連携研究機構
  令和 2(2020)年 4月- 東京大学 大学院農学生命科学研究科

講義

• 東大・院農・アグリバイオ「バイオスタティスティクス基礎論」(2006-2008年度、分担)
• 東大・院農・アグリバイオ「農学生命情報科学実習I」(2005-2008年度、分担)
• 東大・院農・アグリバイオ「機能ゲノム学」（2005-2008年度は分担、2014-2019年度）
• 東大・院農・アグリバイオ「バイオインフォマティクス基礎実習」(2004-2008年度、分担)
• 東大・院農・アグリバイオ「プロテオーム情報学」（2009年度、分担）
• 東大・院農・アグリバイオ「バイオインフォマティクスリテラシーII」（2009年度、分担）
• 東大・院農・アグリバイオ「ゲノム情報解析基礎」（2010-2018年度は分担、2019年度）
• 東大・院農・アグリバイオ「オーム情報解析」（2010-2013年度、分担）
• 東大・院農・アグリバイオ「農学生命情報科学特論I」（2010-2014年度は分担、2015-2016年度、2018-2019年度）
• 東大・院農・アグリバイオ「農学生命情報科学特論II」（2016年度）
• 東大・院農・アグリバイオ「農学生命情報科学特論III」（2011, 2013年度、分担）
• 東大・院農「情報生命工学」（1コマ; 2003, 2005, 2009年度）
• 東大・農学部「生物情報工学」（2コマ; 2005-2007年度）
• 東大・農学部「生物情報科学」（1コマ; 2008-2015年度）
• 東大・農学部「生物情報科学I」（1コマ; 2016-2019年度）
• 東大・農学部展開科目「バイオインフォマティクス」（2016-2017年度、分担）
• バイオインフォマティクス人材育成講座 スタンダードコース「バイオインフォマティクス 次世代シーケンサー編」（4コマ; 2011年度; 於沖縄工業高等専門学校(沖縄); 2011.10.15）
• 琉球大学・農学部「食品機能科学特別講義I」（3コマ; 2012年度; H24年度バイオインフォマティクス・スタンダードコースの一環; 2012.09.06;「講義資料」;「課題」）
• 奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)・バイオサイエンス研究科「ゲノム機能解析特論」（2013年度; NAIST植物グローバル教育プロジェクト・平成25年度ワークショップの一環; 2013.06.06;「ゲノム・トランスクリプトームの各種解析をRで行う」）
• 奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)・バイオサイエンス研究科「ゲノム機能解析特論」（2014年度; NAIST植物グローバル教育プロジェクト・平成26年度ワークショップの一環; 2014.06.12;「(Rで)塩基配列解析の利用法：GC含量計算から発現変動解析まで」）
• 横浜市立大学・大学院医学研究科「ゲノム医学」：第1回(2019.01.25), 第2回(2019.02.22), 第3回(2019.03.15)
• 横浜市立大学・大学院医学研究科「ゲノム医学」：第1回(2020.02.10), 第2回(2020.02.14), 第3回(2020.02.21)

講演・講習会など

基本的に上記の講義以外のものです。

1. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析分野のバイオインフォマティクス系研究者の雑感」, 数理生物学セミナー2020@TMDU, 東京医科歯科大学(東京), 2020.11.14
2. 門田幸二、大森良弘、寺田朋子、三浦文、寺田 透、清水謙多郎,「機械学習の実践的な利用：発現データの分類問題」, データサイエンス講習会（データ解析環境Rの基礎と応用）初中級者コース, 東京大学(東京), 2020.02.17-18
3. 門田幸二、大森良弘、寺田朋子、三浦文、寺田 透、清水謙多郎,「作図およびRパッケージの利用法」, データサイエンス講習会（データ解析環境Rの基礎と応用）初心者コース第2日目, 東京大学(東京), 2020.02.07
4. 門田幸二、大森良弘、寺田朋子、三浦文、寺田 透、清水謙多郎,「千葉県の統計情報を解析する」, データサイエンス講習会（データ解析環境Rの基礎と応用）初心者コース第1日目, 東京大学(東京), 2020.02.06
5. 門田幸二,「トランスクリプトームのバイオインフォマティクス解析：発現変動解析とその周辺」, バイオインフォマティクス解析トレーニングコース特別講演, 横浜市立大学(神奈川), 2019.08.28
6. 門田幸二,「アグリバイオインフォマティクスが切り開くこれからの社会とは」, バイオインフォマティクス・フォーラム2019, ネストホテル沖縄那覇(沖縄), 2019.08.24
7. 門田幸二,「R 基礎および Bioconductor の利用法」, バイオインフォマティクス講習会, 東京大学(東京), 2019.02.19
8. 門田幸二,「バイオインフォマティクス教育と研究～私の経験談～」, JSBi九州地域部会セミナー鹿児島2018, 鹿児島大学(鹿児島), 2018.05.25
9. 門田幸二,「ゲノムアセンブリ後の各種解析(後半)(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成29年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2017.08.30
10. 門田幸二,「ゲノムアセンブリ後の各種解析(前半)(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成29年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2017.08.29
11. 門田幸二,「NGS解析（中～上級）トランスクリプトームアセンブリ、発現量推定(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.08.04
12. 門田幸二,「NGS解析（中～上級）クラウド環境との連携、ロングリードデータの解析(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.08.03
13. 門田幸二,「NGS解析（中～上級）Linux環境でのデータ解析：マッピング、トリミング、アセンブリ(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.08.02
14. 門田幸二,「NGS解析（中～上級）Linux環境でのデータ解析：JavaやRの利用法(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.08.01
15. 門田幸二,「統計解析：トランスクリプトーム解析2(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.07.22
16. 門田幸二,「統計解析：トランスクリプトーム解析1(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.07.21
17. 門田幸二,「統計解析：ゲノム解析、塩基配列解析(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.07.20
18. 門田幸二,「Rで塩基配列解析：ゲノム解析からトランスクリプトーム解析まで」, HPCI講習会・バイオインフォマティクス実習コース, 産総研・臨海副都心センター(東京), 2016.03.03-04
19. 門田幸二、寺田透、三浦文、清水謙多郎,「ノートPCを用いたバイオインフォマティクス分野におけるハンズオン講義」, MBI研究会・第18回MBI研究発表会, 明治薬科大学(東京), 2015.11.06
20. 門田幸二,「ビッグデータ解析の一例としてのトランスクリプトーム解析とその周辺」, 日本臨床麻酔学会・第35回大会, パシフィコ横浜(神奈川), 2015.10.21
21. 門田幸二,「RNA-seq：統計解析(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成27年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2015.08.05
22. 門田幸二,「R：Bioconductorの利用法(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成27年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2015.07.30
23. 門田幸二,「R：基礎(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成27年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2015.07.29
24. 門田幸二,「Linux基礎(PDF; 統合TV; Youtube)」, 平成27年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2015.07.23
25. 門田幸二,「Rでゲノム・トランスクリプトーム解析：CpG解析から機能解析まで」, HPCI講習会・バイオインフォマティクス実習コース, 産総研・臨海副都心センター(東京), 2015.03.05-06
26. 門田幸二,「フリーソフトRを用いたビッグデータ解析：塩基配列解析を中心に」, 生命医薬情報学連合大会2014・中級者向けバイオインフォマティクス入門講習会, 仙台国際センター(宮城), 10:50-12:20, 2014.10.04
27. 門田幸二,「ビッグデータ解析とR」, 生命医薬情報学連合大会2014・HPCIワークショップ「医療とビッグデータ解析」, 仙台国際センター(宮城), 9:00-10:30, 2014.10.04
28. 門田幸二,「3. データ解析基礎 (3-1, 3-2, 3-3, 3-4, 3-5)」, 平成26年度NGS速習コース講習会, 東京大学(東京), 2014.09.08-09
29. 門田幸二,「トランスクリプトームデータ解析戦略2014 (PDF; YouTube)」, イルミナウェビナー・RNA-Seqシリーズ, イルミナ株式会社(東京), 2014.07.22
30. 門田幸二,「比較トランスクリプトーム解析とその周辺：モデル、正規化、発現変動検出など」, よく分かる次世代シークエンサー解析 ワークショップ, 九州大学(福岡), 2014.03.19
31. 門田幸二,「Rでゲノム・トランスクリプトーム解析」, HPCI チュートリアル・バイオインフォマティクス実習コース, 産総研・臨海副都心センター(東京), 2014.03.07
32. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析の現況2013（詳細版）」, 東京大学大学院農学生命科学研究科第123回アグリバイオインフォマティクスセミナー, 東京大学(東京), 2013.11.01
33. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析の現況：マイクロアレイ vs. RNA-seq」, 生命医薬情報学連合大会 「オミックス・計算　そして創薬」・オミックス解析における実務者意見交換会, タワーホール船堀(東京), 2013.10.30
34. 門田幸二,「食品機能解析研究とバイオインフォマティクス」, 日本農芸化学会2013年度大会・シンポジウム4SY08, 東北大学(宮城), 2013.03.27
35. 門田幸二,「Rでトランスクリプトーム解析」, HPCI チュートリアルセミナー, 産総研・臨海副都心センター(東京), 2013.03.07
36. 門田幸二,「Rでトランスクリプトーム解析」, HPCI チュートリアルセミナー, 産総研・臨海副都心センター(東京), 2012.03.09
37. 門田幸二,「Rによるトランスクリプトーム解析〜NGS由来塩基配列データを自在に解析する〜」, Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会, 理化学研究所横浜研究所(神奈川), 2012.02.22
38. 門田幸二,「RNA-Seqデータ解析リテラシー (PDF; YouTube)」, Illumina Webinar Series・RNAシーケンスを始めよう・セッション3：データ解析, イルミナ株式会社(東京), 2011.11.17
39. 門田幸二,「農業生物のトランスクリプトーム解析における情報処理」, 東京大学大学院農学生命科学研究科第91回アグリバイオインフォマティクスセミナー, 東京大学(東京), 2011.11.11
40. 門田幸二,「RNA-Seqデータ解析における正規化法の選択：RPKM値でサンプル間比較は危険?!」, イルミナ株式会社 バイオインフォマティクス講習会【中級】, 富士ソフトウェア・アキバプラザ(東京), 2011.09.29
41. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析の今昔：なぜマイクロアレイ？なぜRNAシーケンス？(PDF版; YouTube版)」, Illumina Webinar Series・RNAシーケンスを始めよう・セッション1：実験手法, イルミナ株式会社(東京), 2011.09.08
42. 門田幸二,「RNAseqによる定量的解析とqPCR、マイクロアレイなどとの比較」, 新学術領域研究「複合適応形質進化の遺伝子基盤解明」・複合適応形質進化インフォマティクスオープンセミナー, 金沢大学(石川), 2010.12.28
43. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析の一手段としての次世代シーケンサーデータ解析〜実演を中心に〜」, 日本バイオインフォマティクス学会・第2回アグリバイオインフォマティクス研究会第2部, 琉球大学(沖縄), 2010.09.17
44. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析におけるバイオインフォマティクス要素技術〜私の相場観〜」, 日本バイオインフォマティクス学会・第2回アグリバイオインフォマティクス研究会第1部, 琉球大学(沖縄), 2010.09.17
45. 門田幸二,「マイクロアレイデータ解析結果の正しい?!解釈について」, 東京大学大学院農学生命科学研究科アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラム・マイクロアレイデータ解析講習会, 東京大学(東京), 2009.11.20 (第1回), 2009.11.24 (第2回)
46. 門田幸二,「トランスクリプトームデータの解析戦略とその周辺」, 東京大学大学院農学生命科学研究科第36回アグリバイオインフォマティクスセミナー, 東京大学(東京), 2009.10.21
47. 門田幸二,「マイクロアレイを用いた遺伝子発現解析」, 基礎生物学研究所 バイオインフォマティクス・トレーニングコース 2009, 基礎生物学研究所(愛知), 2009.8.19-21 (第1回), 2009.09.08-10 (第2回)
48. 門田幸二,「感度・特異度・再現性高く発現変動遺伝子を検出するための推奨ガイドライン」, 東京大学ILSI Japan寄付講座「機能性食品ゲノミクス」公開シンポジウム・食品の機能予測とニュートリゲノミクス, 東京大学(東京), 2009.5.13
49. 門田幸二,「マイクロアレイ解析の話：発現変動遺伝子検出あたりを中心に」, 日本バイオインフォマティクス学会・第5回九州地域部会講習会, 九州大学(福岡), 2009.02.26-27
50. 門田幸二,「トランスクリプトーム解析手法の開発」, アグリバイオインフォマティクス成果報告シンポジウム, 東京大学(東京), 2008.12.8
51. 中井雄治, 門田幸二,「ニュートリゲノミクス研究におけるDNAマイクロアレイ解析戦略」, 日本農芸化学会2008年度大会, 名城大学(愛知), 2008.3.29
52. 門田幸二,「Rでお手軽にアレイ解析」, 特定領域研究「植物ゲノム障壁」マイクロアレイワークショップ, 東京大学(東京), 2007.10.22-23
53. 門田幸二,「HiCEPデータのマイクロアレイ様データへの変換：HiCEPもアレイ用解析手法が利用可能です」, 放射線医学総合研究所 第14回重粒子医科学センター研究交流会, 放射線医学総合研究所(千葉), 2007.7.19
54. 門田幸二,「マイクロアレイ解析手法あれこれ」, 日本バイオインフォマティクス学会・第二回機能ゲノミクス研究会, 東京大学(東京), 2007.4.12
55. 中井雄治, 門田幸二,「ラット遺伝子発現に及ぼす絶食の影響」, 農学生命情報科学の大学院教育研究ユニット第３回シンポジウム, 東京大学(東京), 2007.3.19
56. 門田幸二,「DNAマイクロアレイを用いたがんの臨床診断への応用」, 第18回よこはま21世紀フォーラム「新世紀の遺伝子医療」, 横浜, 2001.11.29

外部研究資金

科研費（代表）

• 研究種目：基盤研究(C)、小区分：生命、健康および医療情報学関連、研究課題：ウェブサイト「(Rで)塩基配列解析」の情報更新・拡充、研究期間：平成30-32年度、課題番号：18K11521
• 研究種目：基盤研究(C)、研究分野：システムゲノム科学、研究課題：ロングリード時代に対応したトランスクリプトームデータ解析ガイドラインの構築、研究期間：平成27-29年度、課題番号：15K06919
• 研究種目：基盤研究(C)、研究分野：生体生命情報学、研究課題：シークエンスに基づく比較トランスクリプトーム解析のためのガイドライン構築、研究期間：平成24-26年度、課題番号：24500359
• 研究種目：若手研究(B)、研究分野：ゲノム情報科学→システムゲノム科学、研究課題：マイクロアレイ解析の再現性・感度・特異度を飛躍的に向上させるデータ解析手法の開発、研究期間：平成21-23年度、課題番号：21710208
• 研究種目：若手研究(B)、研究分野：生体生命情報学、研究課題：全生物種のトランスクリプトーム解析を加速するHiCEPデータ高速解析手法の開発、研究期間：平成19-20年度、課題番号：19700273

科研費（分担）

• 研究種目：基盤研究(B)、研究分野：森林科学、研究課題：トランスクリプトームとエネルギー代謝から紐解くマングローブの生態ニッチ決定機構、研究期間：平成25-28年度、課題番号：25292091
• 研究種目：新学術領域研究(研究領域提案型)、研究分野：複合適応形質進化の遺伝子基盤解明、研究課題：非モデル生物におけるゲノム解析法の確立、研究期間：平成22-26年度、課題番号：22128008

科研費以外

• 共同研究(分担)、JBiC、研究題目：データサイエンス人材育成、研究期間：令和2年度
• 共同研究(分担)、JBiC、研究題目：データサイエンス人材育成、研究期間：令和元年度
• 共同研究(代表)、JST-NBDC、研究題目：次世代シークエンサ解析に特化したバイオインフォマティクスハンズオン講習会の実施およびフォローアップ、研究期間：平成29年度
• 共同研究(代表)、JST-NBDC、研究題目：次世代シークエンサ解析に特化したバイオインフォマティクスハンズオン講習会の実施および教材の整備、研究期間：平成27-28年度
• 共同研究(代表)、JST-NBDC、研究題目：次世代シークエンサ解析に特化したバイオインフォマティクス人材育成カリキュラム実施および教材の整備、研究期間：平成26年度

その他

• ResearcherID中の門田のページ(last modified: 2018.04.06)
• Scopus中の門田のページ(last modified: 2020.05.28)
• ORCID ID中の門田のページ(last modified: 2019.08.06)
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• 門田のh指数(h index) = 20
• 特許：特開2008-226095（遺伝子発現変動解析方法及びシステム、並びにプログラム）
• ジャーナル：Chem-Bio Informatics Journal編集委員(平成21-31年度)
• 学会活動：日本バイオインフォマティクス学会・理事(平成26-27, 29-30年度)
• 学会活動：日本バイオインフォマティクス学会・アグリバイオインフォマティクス研究会・運営委員(平成22-26年度)
• 学会活動：日本バイオインフォマティクス学会・機能ゲノミクス研究会・運営委員(平成18-19年度頃)
• 受賞：平成29年度 特別研究員等審査会専門委員（書面担当）表彰, 2018.07.31
• 受賞：日本バイオインフォマティクス学会2013年年会・生命医薬情報学連合大会・Open Science Award ウェブ部門 第2位, タワーホール船堀(東京), 2013.10.31
• 受賞：大石勝隆, 小柳悟, 冨田辰之介, 大藏直樹, 内田大輔, 門田幸二, 大戸茂弘, 堀江修一, 核内受容体PPARαと体内時計分子の協調作用によるPAI-1遺伝子の発現制御, 第33回日本血栓止血学会学術集会, April, 22-24 (2010).（優秀ポスター賞）
• 受賞：Natsume Y, Ito S, Satsu H, Kadota K, Ohsawa K, Shimizu M, The effect of quercetin on ER stress at intestinal epithelia, 3rd International Conference on Polyphenols and Health (ICPH2007), November, 25-28 (2007).（Young Investigator Award）
• 世話人：データサイエンス講習会（データ解析環境Rの基礎と応用）初中級者コース, 東京大学(東京), 2020.02.17-18
• 世話人：データサイエンス講習会（データ解析環境Rの基礎と応用）初心者コース, 東京大学(東京), 2020.02.06-07
• 世話人(事業全体の報告書)：バイオインフォマティクス講習会, 「産業界横断的なバイオ分野データサイエンス関連人材」を育成する講座の開発の一環, 東京大学(東京), 2019.02.19
• 世話人(報告書)：平成29年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2017.08.28-09.01(計5日間)
• 世話人(報告書)：平成28年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2016.07.19-08.04(計12日間)
• 世話人(報告書)：平成27年度NGSハンズオン講習会, 東京大学(東京), 2015.07.22-08.06, 08.26-08.28 (計14日間)
• 世話人(報告書)：平成26年度NGS速習コース講習会, 東京大学(東京), 2014.09.01-12 (計10日間)
• 世話人：第三回アグリバイオインフォマティクス研究会, 東京大学(東京), 2012.10.03
• 世話人：インフォマティクスオープンセミナー, 東京大学(東京), 2012.09.25
• 世話人：マイクロアレイデータ解析講習会, 東京大学(東京), 2009.11.20(第1回), 2009.11.24(第2回)
• 世話人：JSBi第二回機能ゲノミクス研究会, 東京大学(東京), 2007.04.12
• プログラム委員：CBI学会2013年大会, タワーホール船堀(東京), 2013.10.28-31
• 委員：文部科学省　科学技術・学術政策研究所　科学技術予測センター（NISTEP）専門調査員(2019年7月-2021年3月)
• 委員：日本学術振興会 特別研究員等審査会専門委員及び国際事業委員会書面審査員・書面評価員(2016年8月-2017年7月)
• 委員：日本学術振興会 卓越研究員候補者選考委員会書面審査員(2017年5月-2017年7月)
• 委員：バイオサイエンスデータベースセンター運営委員会・人材育成分科会ワーキンググループ,2013年10月-2014年3月
• Reviewer：Algorithm Mol. Biol., Bioinformatics, BMC Bioinformatics, BMC Genomics, BMC Res. Notes, J. Bioinfo. Comput. Biol., and so on.

リンク集

• 東京大学基金
• (Rで)塩基配列解析(last modified: 2021.01.02)
• (Rで)塩基配列解析のサブ(last modified: 2020.07.28)
• (Rで)マイクロアレイデータ解析(last modified: 2020.07.28)
• 東大・院農・応生工・生物情報工学研究室
• NBDC
• ライフサイエンスQA
• 統合TV：Kawano et al., Brief Bioinform., 2012
• (NCBI) SRA：Kodama et al., Nucleic Acids Res., 2012
• BIOWEB（バイオ研究者支援サイト）
• ライフサイエンス辞書
• Bioconductor：Gentleman et al., Genome Biol., 2004
• TCCパッケージ
• 私の公開鍵
• 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府 総合分析情報学コース