ゲノム複製推定器 | DNAコピー数計算機

配列データ、ターゲット配列、濃度、体積を入力することでDNAコピー数を計算します。複雑な設定やAPI統合なしで、シンプルで正確なゲノム複製推定を提供します。

ゲノム複製推定器

DNA配列*

分析したい完全なDNA配列を入力してください

ターゲット配列*

出現回数をカウントしたい特定のDNA配列を入力してください

DNA濃度*

ng/μL

サンプル体積*

μL

結果

推定コピー数

コピー

計算方法

コピー数は、ターゲット配列の出現回数、DNA濃度、サンプル体積、DNAの分子特性に基づいて計算されます。

コピー数 = (出現回数 × 濃度 × 体積 × 6.022×10²³) ÷ (DNA長 × 660 × 10⁹)

視覚化

視覚化を見るには有効なDNA配列とパラメータを入力してください

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ドキュメンテーション

ゲノムDNAコピー数計算機

DNAコピー数分析の紹介

ゲノムDNAコピー数計算機は、ゲノムサンプル内に存在する特定のDNA配列のコピー数を推定するために設計された強力なツールです。DNAコピー数分析は、分子生物学、遺伝学、臨床診断における基本的な技術であり、研究者や臨床医が特定のDNA配列の豊富さを定量化するのに役立ちます。この計算は、遺伝子発現研究、病原体検出、トランスジーン定量化、コピー数変異（CNV）によって特徴付けられる遺伝的障害の診断など、さまざまなアプリケーションに不可欠です。

私たちのゲノム複製推定器は、複雑な設定やAPI統合を必要とせずにDNAコピー数を計算するための簡単なアプローチを提供します。DNA配列データとターゲット配列、濃度パラメータを入力することで、サンプル内の特定のDNA配列のコピー数を迅速に決定できます。この情報は、遺伝的変異、病気のメカニズムを理解し、分子生物学研究における実験プロトコルを最適化するために重要です。

DNAコピー数計算の背後にある科学

DNAコピー数の理解

DNAコピー数は、特定のDNA配列がゲノムまたはサンプル内に出現する回数を指します。正常なヒトゲノムでは、ほとんどの遺伝子は二つのコピー（それぞれの親から一つずつ）存在します。しかし、さまざまな生物学的プロセスや遺伝的条件がこの標準からの逸脱を引き起こす可能性があります：

増幅：コピー数の増加（2つ以上のコピー）
欠失：コピー数の減少（2つ未満のコピー）
重複：ゲノム内の特定のセグメントが重複
コピー数変異（CNV）：コピー数の変化を伴う構造的変異

DNAコピー数を正確に計算することは、科学者がこれらの変異とその健康や病気への影響を理解するのに役立ちます。

DNAコピー数計算のための数学的公式

特定のDNA配列のコピー数は、次の公式を使用して計算できます：

$\text{コピー数} = \frac{\text{出現回数} \times \text{濃度} \times \text{体積} \times N_A}{\text{DNA長} \times \text{平均塩基対重量} \times 10^9}$

ここで：

出現回数：DNAサンプル内にターゲット配列が出現する回数
濃度：ng/μLでのDNA濃度
体積：μLでのサンプル体積
$N_A$ ：アボガドロ数（6.022 × 10²³分子/mol）
DNA長：塩基対の長さ
平均塩基対重量：DNA塩基対の平均分子量（660 g/mol）
10^9：ngからgへの変換係数

この公式はDNAの分子的特性を考慮し、サンプル内の絶対コピー数の推定を提供します。

変数の説明

出現回数：これは、ターゲット配列が完全なDNA配列内に何回出現するかをカウントすることによって決定されます。例えば、ターゲット配列が「ATCG」で、DNAサンプル内に5回出現する場合、出現回数の値は5になります。
DNA濃度：通常、ng/μL（ナノグラム/マイクロリットル）で測定され、溶液中に存在するDNAの量を示します。この値は、NanoDropのような分光測定法やQubitのような蛍光測定法を使用して決定されます。
サンプル体積：DNAサンプルの総体積（μL）。
アボガドロ数：この基本定数（6.022 × 10²³）は、物質の1モルあたりの分子数を表します。
DNA長：DNA配列の塩基対の総長さ。
平均塩基対重量：DNA塩基対の平均分子量は約660 g/molです。この値は、ヌクレオチドとDNA内のホスホジエステル結合の平均重量を考慮しています。

ゲノム複製推定器の使用方法

私たちのゲノム複製推定器は、DNAコピー数を迅速かつ正確に計算するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。正確な結果を得るために、次の手順に従ってください：

ステップ1：DNA配列を入力する

最初の入力フィールドに、分析したい完全なDNA配列を入力します。これは、ターゲット配列の出現回数をカウントしたい完全な配列です。

重要な注意点：

標準のDNA塩基（A、T、C、G）のみが受け入れられます。
配列は大文字と小文字を区別しません（「ATCG」と「atcg」は同じとして扱われます）。
配列からスペース、数字、特殊文字を削除してください。

有効なDNA配列の例：

1ATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAGCTAG
2

ステップ2：ターゲット配列を入力する

2番目の入力フィールドに、カウントしたい特定のDNA配列を入力します。これは、コピー数を決定したいターゲット配列です。

要件：

ターゲット配列は標準のDNA塩基（A、T、C、G）のみを含む必要があります。
ターゲット配列は主なDNA配列よりも短い必要があります。
正確な結果を得るために、ターゲット配列は関心のある特定の遺伝的要素を表す必要があります。

有効なターゲット配列の例：

1ATCG
2

ステップ3：DNA濃度とサンプル体積を指定する

DNAサンプルの濃度をng/μL（ナノグラム/マイクロリットル）で、体積をμL（マイクロリットル）で入力します。

典型的な値：

DNA濃度：1-100 ng/μL
サンプル体積：1-100 μL

ステップ4：結果を表示する

すべての必要な情報を入力した後、計算機は自動的にターゲット配列のコピー数を計算します。結果は、サンプル全体のターゲット配列の推定コピー数を示します。

結果セクションには、以下も含まれます：

コピー数の視覚化
結果をクリップボードにコピーするオプション
計算がどのように行われたかの詳細な説明

検証とエラーハンドリング

ゲノム複製推定器には、正確な結果を確保するためのいくつかの検証チェックが含まれています：

DNA配列の検証：入力が有効なDNA塩基（A、T、C、G）のみを含むことを確認します。
- エラーメッセージ：「DNA配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります」
ターゲット配列の検証：ターゲット配列が有効なDNA塩基のみを含み、主なDNA配列よりも長くないことを確認します。
- エラーメッセージ：
  - 「ターゲット配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります」
  - 「ターゲット配列はDNA配列よりも長くできません」
濃度と体積の検証：これらの値が正の数であることを確認します。
- エラーメッセージ：
  - 「濃度は0より大きくなければなりません」
  - 「体積は0より大きくなければなりません」

アプリケーションとユースケース

DNAコピー数分析は、生物学と医学のさまざまな分野で多数のアプリケーションがあります：

研究アプリケーション

遺伝子発現研究：遺伝子のコピー数を定量化することで、その発現レベルと機能を理解するのに役立ちます。
トランスジェニック生物の分析：遺伝子挿入のコピー数を決定し、統合効率を評価します。
微生物定量化：環境または臨床サンプル内の特定の微生物配列の豊富さを測定します。
ウイルス量テスト：患者サンプル内のウイルスゲノムを定量化し、感染の進行状況と治療効果を監視します。

臨床アプリケーション

癌診断：癌遺伝子や腫瘍抑制遺伝子の増幅や欠失を特定します。
遺伝病の診断：デュシェンヌ型筋ジストロフィーやシャルコー・マリー・トゥース病のような遺伝的障害に関連するコピー数変異を検出します。
薬理ゲノミクス：遺伝子コピー数が薬物代謝と反応にどのように影響するかを理解します。
出生前検査：トリソミーやマイクロ欠失などの染色体異常を特定します。

実世界の例

乳がんを研究している研究チームは、ゲノム複製推定器を使用して腫瘍サンプル内のHER2遺伝子のコピー数を決定するかもしれません。HER2の増幅（コピー数の増加）は、攻撃的な乳がんに関連しており、治療の決定に影響を与えます。正確なコピー数を計算することで、研究者は：

HER2ステータスに基づいて腫瘍を分類する
コピー数と患者の結果を相関させる
治療中のコピー数の変化を監視する
より正確な診断基準を開発する

コピー数計算の代替手段

私たちの計算機は、DNAコピー数を推定するための簡単な方法を提供しますが、研究や臨床の設定で使用される他の技術もあります：

定量的PCR（qPCR）：DNA増幅をリアルタイムで測定し、初期コピー数を決定します。
デジタルPCR（dPCR）：サンプルを数千の個々の反応に分割し、標準曲線なしで絶対定量を提供します。
蛍光in situハイブリダイゼーション（FISH）：細胞や染色体内の特定のDNA配列を直接視覚化し、カウントします。
比較ゲノムハイブリダイゼーション（CGH）：テストサンプルと参照サンプル間のDNA配列のコピー数を比較します。
次世代シーケンシング（NGS）：全ゲノムのコピー数プロファイリングを高解像度で提供します。

各手法には、精度、コスト、スループット、解像度の観点から利点と制限があります。私たちの計算機は、初期の推定や専門機器が利用できない場合に迅速でアクセス可能なアプローチを提供します。

DNAコピー数分析の歴史

DNAコピー数の概念とその遺伝学における重要性は、数十年にわたり大きく進化してきました：

初期の発見（1950年代〜1970年代）

DNAコピー数分析の基礎は、1953年にワトソンとクリックによってDNA構造が発見されたことで築かれました。しかし、コピー数の変化を検出する能力は、1970年代に分子生物学技術が発展するまで限られていました。

分子技術の出現（1980年代）

1980年代には、サザンブロッティングやin situハイブリダイゼーション技術が開発され、科学者が大規模なコピー数の変化を検出できるようになりました。これらの手法は、コピー数変異が遺伝子発現や表現型にどのように影響するかを理解するための最初の手がかりを提供しました。

PCR革命（1990年代）

カリー・マリスによるポリメラーゼ連鎖反応（PCR）の発明と改良は、DNA分析に革命をもたらしました。1990年代に定量的PCR（qPCR）が開発され、DNAコピー数のより正確な測定が可能になり、多くのアプリケーションの金標準となりました。

ゲノム時代（2000年代〜現在）

2003年のヒトゲノムプロジェクトの完了とマイクロアレイおよび次世代シーケンシング技術の登場により、全ゲノムにわたるコピー数変異を検出・分析する能力が劇的に拡大しました。これらの技術は、コピー数変異が以前に考えられていたよりもはるかに一般的であり、重要であることを明らかにしました。

今日、計算手法とバイオインフォマティクスツールは、DNAコピー数を正確に計算し解釈する能力をさらに向上させ、研究者や臨床医が世界中でアクセスできるようにしています。

DNAコピー数計算のコード例

以下は、さまざまなプログラミング言語でのDNAコピー数計算の実装です：

Python実装

1def calculate_dna_copy_number(dna_sequence, target_sequence, concentration, volume):
2    """
3    ターゲットDNA配列のコピー数を計算します。
4    
5    パラメータ：
6    dna_sequence (str): 完全なDNA配列
7    target_sequence (str): カウントするターゲット配列
8    concentration (float): ng/μLでのDNA濃度
9    volume (float): μLでのサンプル体積
10    
11    戻り値：
12    int: 推定コピー数
13    """
14    # 配列をクリーンアップし、検証
15    dna_sequence = dna_sequence.upper().replace(" ", "")
16    target_sequence = target_sequence.upper().replace(" ", "")
17    
18    if not all(base in "ATCG" for base in dna_sequence):
19        raise ValueError("DNA配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります")
20    
21    if not all(base in "ATCG" for base in target_sequence):
22        raise ValueError("ターゲット配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります")
23    
24    if len(target_sequence) > len(dna_sequence):
25        raise ValueError("ターゲット配列はDNA配列よりも長くできません")
26    
27    if concentration <= 0 or volume <= 0:
28        raise ValueError("濃度と体積は0より大きくなければなりません")
29    
30    # ターゲット配列の出現回数をカウント
31    count = 0
32    pos = 0
33    while True:
34        pos = dna_sequence.find(target_sequence, pos)
35        if pos == -1:
36            break
37        count += 1
38        pos += 1
39    
40    # 定数
41    avogadro = 6.022e23  # 分子/mol
42    avg_base_pair_weight = 660  # g/mol
43    
44    # コピー数を計算
45    total_dna_ng = concentration * volume
46    total_dna_g = total_dna_ng / 1e9
47    moles_dna = total_dna_g / (len(dna_sequence) * avg_base_pair_weight)
48    total_copies = moles_dna * avogadro
49    copy_number = count * total_copies
50    
51    return round(copy_number)
52
53# 使用例
54dna_seq = "ATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAG"
55target_seq = "ATCG"
56conc = 10  # ng/μL
57vol = 20   # μL
58
59try:
60    result = calculate_dna_copy_number(dna_seq, target_seq, conc, vol)
61    print(f"推定コピー数: {result:,}")
62except ValueError as e:
63    print(f"エラー: {e}")
64

JavaScript実装

1function calculateDnaCopyNumber(dnaSequence, targetSequence, concentration, volume) {
2  // 配列をクリーンアップし、検証
3  dnaSequence = dnaSequence.toUpperCase().replace(/\s+/g, '');
4  targetSequence = targetSequence.toUpperCase().replace(/\s+/g, '');
5  
6  // DNA配列の検証
7  if (!/^[ATCG]+$/.test(dnaSequence)) {
8    throw new Error("DNA配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります");
9  }
10  
11  // ターゲット配列の検証
12  if (!/^[ATCG]+$/.test(targetSequence)) {
13    throw new Error("ターゲット配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります");
14  }
15  
16  if (targetSequence.length > dnaSequence.length) {
17    throw new Error("ターゲット配列はDNA配列よりも長くできません");
18  }
19  
20  if (concentration <= 0 || volume <= 0) {
21    throw new Error("濃度と体積は0より大きくなければなりません");
22  }
23  
24  // ターゲット配列の出現回数をカウント
25  let count = 0;
26  let pos = 0;
27  
28  while (true) {
29    pos = dnaSequence.indexOf(targetSequence, pos);
30    if (pos === -1) break;
31    count++;
32    pos++;
33  }
34  
35  // 定数
36  const avogadro = 6.022e23; // 分子/mol
37  const avgBasePairWeight = 660; // g/mol
38  
39  // コピー数を計算
40  const totalDnaNg = concentration * volume;
41  const totalDnaG = totalDnaNg / 1e9;
42  const molesDna = totalDnaG / (dnaSequence.length * avgBasePairWeight);
43  const totalCopies = molesDna * avogadro;
44  const copyNumber = count * totalCopies;
45  
46  return Math.round(copyNumber);
47}
48
49// 使用例
50try {
51  const dnaSeq = "ATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAG";
52  const targetSeq = "ATCG";
53  const conc = 10; // ng/μL
54  const vol = 20;  // μL
55  
56  const result = calculateDnaCopyNumber(dnaSeq, targetSeq, conc, vol);
57  console.log(`推定コピー数: ${result.toLocaleString()}`);
58} catch (error) {
59  console.error(`エラー: ${error.message}`);
60}
61

R実装

1calculate_dna_copy_number <- function(dna_sequence, target_sequence, concentration, volume) {
2  # 配列をクリーンアップし、検証
3  dna_sequence <- gsub("\\s+", "", toupper(dna_sequence))
4  target_sequence <- gsub("\\s+", "", toupper(target_sequence))
5  
6  # DNA配列の検証
7  if (!grepl("^[ATCG]+$", dna_sequence)) {
8    stop("DNA配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります")
9  }
10  
11  # ターゲット配列の検証
12  if (!grepl("^[ATCG]+$", target_sequence)) {
13    stop("ターゲット配列はA、T、C、G文字のみを含む必要があります")
14  }
15  
16  if (nchar(target_sequence) > nchar(dna_sequence)) {
17    stop("ターゲット配列はDNA配列よりも長くできません")
18  }
19  
20  if (concentration <= 0 || volume <= 0) {
21    stop("濃度と体積は0より大きくなければなりません")
22  }
23  
24  # ターゲット配列の出現回数をカウント
25  count <- 0
26  pos <- 1
27  
28  while (TRUE) {
29    pos <- regexpr(target_sequence, substr(dna_sequence, pos, nchar(dna_sequence)))
30    if (pos == -1) break
31    count <- count + 1
32    pos <- pos + 1
33  }
34  
35  # 定数
36  avogadro <- 6.022e23  # 分子/mol
37  avg_base_pair_weight <- 660  # g/mol
38  
39  # コピー数を計算
40  total_dna_ng <- concentration * volume
41  total_dna_g <- total_dna_ng / 1e9
42  moles_dna <- total_dna_g / (nchar(dna_sequence) * avg_base_pair_weight)
43  total_copies <- moles_dna * avogadro
44  copy_number <- count * total_copies
45  
46  return(round(copy_number))
47}
48
49# 使用例
50tryCatch({
51  dna_seq <- "ATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAG"
52  target_seq <- "ATCG"
53  conc <- 10  # ng/μL
54  vol <- 20   # μL
55  
56  result <- calculate_dna_copy_number(dna_seq, target_seq, conc, vol)
57  cat(sprintf("推定コピー数: %s\n", format(result, big.mark=",")))
58}, error = function(e) {
59  cat(sprintf("エラー: %s\n", e$message))
60})
61

よくある質問（FAQ）

DNAコピー数とは何ですか？

DNAコピー数は、特定のDNA配列がゲノムまたはサンプル内に出現する回数を指します。ヒトでは、ほとんどの遺伝子は二つのコピー（それぞれの親から一つずつ）存在しますが、この数は遺伝的変異、突然変異、または病気のプロセスによって変動する可能性があります。コピー数を計算することは、遺伝的障害、癌の発展、正常な遺伝的変異を理解するために重要です。

ゲノム複製推定器の精度はどのくらいですか？

ゲノム複製推定器は、分子的原則と提供された入力パラメータに基づいて理論的な計算を提供します。その精度は、いくつかの要因に依存します：

DNA濃度測定の精度
DNAサンプルの純度
ターゲット配列の特異性
体積測定の精度

非常に正確な定量が必要な研究には、デジタルPCRなどの手法がより高い精度を提供する可能性がありますが、私たちの計算機は多くのアプリケーションに対して良い推定を提供します。

この計算機をRNA配列の定量化に使用できますか？

いいえ、この計算機は特にDNA配列用に設計されており、計算にDNA特有の分子的重量を使用します。RNAには異なる分子的特性があるため、RNAの定量には専門のRNAコピー数計算機を使用する必要があります。

この計算機はどのようなDNA濃度範囲で最も効果的ですか？

計算機は任意の正のDNA濃度値で機能します。ただし、ほとんどの生物学的サンプルでは、DNA濃度は通常1〜100 ng/μLの範囲です。非常に低い濃度（1 ng/μL未満）は、測定の制限により計算により多くの不確実性をもたらす可能性があります。

計算機は重複する配列をどのように処理しますか？

計算機は、ターゲット配列の各出現をカウントします。重複がある場合でも、例えば「ATATAT」の配列では、ターゲット「ATA」は二回カウントされます（位置1-3と3-5）。このアプローチは、多くの分子生物学的技術が配列を検出する方法と一致しています。

このツールをプラスミドコピー数の決定に使用できますか？

はい、この計算機を使用してプラスミドコピー数を推定することができます。完全なプラスミド配列をDNA配列として入力し、関心のある特定の領域をターゲット配列として指定してください。信頼できる結果を得るために、プラスミドDNA濃度を正確に測定することが重要です。

不明確な塩基（N、R、Yなど）がDNA配列に含まれている場合はどうすればよいですか？

この計算機は、標準のDNA塩基（A、T、C、G）のみを受け入れます。不明確な塩基を含む配列がある場合は、それを特定の塩基で置き換えるか、計算機を使用する前にそれらのセクションを削除する必要があります。

計算機は非常に大きなコピー数をどのように処理しますか？

計算機は非常に大きなコピー数を処理でき、読みやすい形式で表示されます。非常に大きな値の場合、科学的表記が使用されることがあります。基礎となる計算は、結果の大きさに関係なく完全な精度を維持します。

このツールを遺伝子発現の定量化に使用できますか？

このツールはDNAコピー数を計算しますが、遺伝子発現は通常RNAレベルで測定されます。遺伝子発現分析には、RT-qPCR、RNA-seq、またはマイクロアレイなどの手法がより適切です。ただし、DNAコピー数は遺伝子発現に影響を与える可能性があるため、これらの分析はしばしば補完的です。

DNA濃度はコピー数計算にどのように影響しますか？

DNA濃度は、計算されたコピー数に直接的な線形関係を持ちます。濃度を二倍にすると、他のすべてのパラメータが一定であれば、推定コピー数も二倍になります。これは、信頼できる結果を得るために正確な濃度測定が重要であることを強調しています。

参考文献

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D'haene, B., Vandesompele, J., & Hellemans, J. (2010). 正確で客観的なコピー数プロファイリングを実現するためのリアルタイム定量PCRの使用。メソッド、50(4)、262-270。
Hindson, B. J., Ness, K. D., Masquelier, D. A., Belgrader, P., Heredia, N. J., Makarewicz, A. J., ... & Colston, B. W. (2011). DNAコピー数の絶対定量のための高スループットドロップレットデジタルPCRシステム。分析化学、83(22)、8604-8610。
Zhao, M., Wang, Q., Wang, Q., Jia, P., & Zhao, Z. (2013). 次世代シーケンシングデータを使用したコピー数変異（CNV）検出のための計算ツール：特徴と展望。BMCバイオインフォマティクス、14(11)、1-16。
Redon, R., Ishikawa, S., Fitch, K. R., Feuk, L., Perry, G. H., Andrews, T. D., ... & Hurles, M. E. (2006). ヒトゲノムにおけるコピー数のグローバルな変動。ネイチャー、444(7118)、444-454。
Zarrei, M., MacDonald, J. R., Merico, D., & Scherer, S. W. (2015). ヒトゲノムのコピー数変異マップ。ネイチャーレビュー遺伝学、16(3)、172-183。
Stranger, B. E., Forrest, M. S., Dunning, M., Ingle, C. E., Beazley, C., Thorne, N., ... & Dermitzakis, E. T. (2007). 塩基およびコピー数変異が遺伝子発現表現型に与える相対的影響。サイエンス、315(5813)、848-852。
Alkan, C., Coe, B. P., & Eichler, E. E. (2011). ゲノム構造変異の発見と遺伝子型決定。ネイチャーレビュー遺伝学、12(5)、363-376。

結論

ゲノムDNAコピー数計算機は、サンプル内の特定のDNA配列のコピー数を推定するための強力でアクセス可能な方法を提供します。分子原則とユーザーフレンドリーなデザインを組み合わせることで、このツールは研究者、学生、専門家が特別な機器や複雑なプロトコルなしに貴重な定量データを迅速に取得するのに役立ちます。

DNAコピー数を理解することは、遺伝学、分子生物学、医学のさまざまなアプリケーションに不可欠です。遺伝子の増幅を研究する場合でも、トランスジーンの定量化を行う場合でも、コピー数変異を調査する場合でも、私たちの計算機は必要な情報を得るための簡単なアプローチを提供します。

ぜひ、ゲノム複製推定器を使用してご自身のDNA配列を試し、濃度、体積、ターゲット配列の変化が計算されたコピー数にどのように影響するかを探求してください。このハンズオン体験は、分子定量原則の理解を深め、特定の研究課題にこれらの概念を適用するのに役立ちます。

計算機に関する質問やフィードバックについては、FAQセクションを参照するか、サポートチームにお問い合わせください。

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