シーケンスデータ・とは？初心者にも分かる基本解説と実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

シーケンスデータとは？

シーケンスデータとは、文字の列として情報を並べたデータのことです。特に生物学の分野では、遺伝子の塩基配列やタンパク質のアミノ酸配列を指して使われます。シーケンスデータはゲノム研究だけでなく、個人の健康情報や新薬の開発など幅広い分野で活用されます。

パソコンでデータを扱うときには「順番」がとても大事です。シーケンスデータも同様で、順番が1つ違うだけで意味が大きく変わってしまいます。だからこそ、データを正しく整理し、読み解くことが大事です。

よく使われる用語

・FASTA形式、FASTQ形式などのファイル形式は、シーケンスデータを整理する標準的な形式です。

・塩基配列はDNAやRNAの文字列を表し、DNAならA・C・G・T、RNAならA・C・G・Uで表します。

シーケンスデータの主な種類

種類	説明
DNAシーケンス	生物の遺伝情報をつづった塩基配列。ゲノム研究の基本データです。
RNAシーケンス	転写後のRNAの塩基配列。遺伝子の発現量の解析やスプライシングの研究に使われます。
アミノ酸配列	タンパク質を構成するアミノ酸の並びを文字列として扱います。機能予測の基礎になります。

データの扱い方と解析の流れ

研究者はまず生データの品質を確認し、正確さを保つための前処理を行います。次に配列を比較して、共通のパターンや違いを探します。これを「アライメント」や「マッピング」と呼び、専用のソフトウェアを使って実施します。最終的には、配列の意味を読み解くためのアノテーション作業へと進みます。

初心者が押さえるべきポイント

形式を知る：FASTA、FASTQなどの基本形式を覚えるとデータを扱う第一歩が進みます。

塩基の意味を理解する：A・C・G・T（RNAはU）などの基本を理解しましょう。

データの質を見定める：ノイズや欠損を見つける品質指標を知ることが大切です。

補足：実験データと計算データの違い

実験データは観測結果そのものですが、シーケンスデータは機械が読み取った文字列です。計算データとして扱われる処理には、文字列の検索・比較・統計が含まれます。

まとめ

シーケンスデータは遺伝情報やタンパク質情報を「順番」で表現するデータです。基本の形式と用語を覚えれば、データの扱い方が見えてきます。今後、実際のデータを触ると、より専門的な解析手法へと進んでいくでしょう。これからの学習で、データの読み解き方と解析のコツを少しずつ身につけてください。

補足の表現例

ファイル形式	用途
FASTA	配列データをシンプルなテキスト形式で保存する基本形
FASTQ	配列データと各塩基の品質情報を併せ持つ形式。品質チェックに重要

シーケンスデータの同意語

DNA配列データ: DNAの塩基配列を表すデータ。A・T・C・Gの並びをそのまま記録した情報です。
RNA配列データ: RNAの塩基配列を表すデータ。A・U・C・Gの並びを記録した情報です。
核酸配列データ: DNAやRNAといった核酸の塩基配列を表すデータです。
ヌクレオチド配列データ: ヌクレオチド（塩基）の並びを表すデータ。塩基の連なりをそのまま記録します。
塩基配列データ: 塩基（A・C・G・TやUなど）の並びを表すデータ。遺伝情報の設計図のようなものです。
遺伝子配列データ: 特定の遺伝子の塩基順序を表すデータ。遺伝子の設計図を示します。
ゲノムデータ: 生物の全遺伝情報を表すデータ。全塩基の並びを含むことが多い情報です。
ゲノムシーケンスデータ: ゲノム全体を読み取って得られた塩基列データ。長い連なりの情報を指します。
配列データ: DNA/RNAなどの塩基列を含む、シーケンス情報の総称として使われることが多い用語です。
核酸シーケンスデータ: DNAやRNAの核酸配列を表すデータ。塩基の並びをそのまま記録します。
塩基列データ: DNAやRNAの塩基が並んだ列をそのまま記録したデータです。
DNAシーケンスデータ: DNAの塩基列データの別表現。広く使われる表現です。
RNAシーケンスデータ: RNAの塩基列データの別表現。転写後の情報を含むデータです。
系列データ: 順序付きデータ全般を指す語。文脈によりシーケンスデータの意味に近い場合があります。

シーケンスデータの対義語・反対語

非シーケンスデータ: シーケンス（並び順）の情報がなく、順序が意味を持たないデータのこと。独立した観測値の集合などを指す場合がある。
無順序データ: データ全体に自然な並びがなく、並べ替えの順序性が影響しないデータのこと。
ランダムデータ: 規則性やパターンがなく、意図的な順序付けが意味を持たないデータのこと。
静的データ: 時間とともに変化しない、または順序性・時系列が前提でないデータのこと。
非時系列データ: 時系列として扱われないデータのこと。時間順の変化を追わないデータを指す。
集合データ（順序なし）: データを集合として扱い、要素の順序が重要でないデータのこと（重複の扱いはケースによる）。
非系列データ: シーケンス・系列としての連続的な順序性を欠くデータのこと。
連続データ: 値が連続的に変化するデータのこと。シーケンスデータが離散的なシンボル列を想定する場合に対比されることがある。

シーケンスデータの共起語

NGS: 次世代シーケンスの総称。大量の短いリードを高速に取得する技術群。
リード: シーケンスデータの最小単位となる短いDNAまたはRNAの断片。
リード長: 1リードの長さ。プラットフォームごとに異なる。
FASTQ: 配列データと品質情報を同時に格納する標準フォーマット。各塩基の品質スコアを含む。
FASTA: 配列データのみを格納するフォーマット。品質情報は含まない。
BAM: アラインメントを二進形式で保存するファイル。大規模データの取り扱いに適する。
CRAM: BAM の圧縮版フォーマット。容量を抑える目的で使われる。
SAM: アラインメント情報をテキスト形式で格納するファイル。
VCF: ゲノム上の変異情報を記録するフォーマット。SNP や Indel を表す。
SNP: 単一塩基多型。個体間の遺伝差を表す基本的な変異。
Indel: 挿入または欠失の変異。
バリアント: シーケンスデータ中の変異の総称。SNP や Indel を含む。
アライメント: リードと参照配列を対応づける処理。位置情報が得られる。
マッピング: リードをゲノム上の座標へ割り当てること。
アセンブリ: 複数のリードを組み合わせて長い連続配列を再構築する工程。
リファレンスゲノム: 解析の基準となる標準的なゲノム配列。
トリミング: アダプターや低品質端を除去して前処理を行う作業。
クオリティコントロール: データ品質を評価し、問題を特定・修正する一連の作業。
品質スコア: 各塩基の信頼度を示す指標。Phred スコアなど。
Phredスコア: 塩基品質の標準的な指標。高いほど信頼性が高い。
フォーマット: データの保存形式・構造を指す総称。
パイプライン: データ処理の一連の手順を自動化した流れ。
ワークフロー: 解析手順の一連の流れ。複数ツールの連携。
RNA-seq: RNA のシーケンスデータ。遺伝子発現の解析に用いられる。
発現量: 遺伝子の発現の度合い。リード数から推定される。
アノテーション: 遺伝子位置や機能などの情報をシーケンスデータへ付与する作業。
BED: ゲノム上の特徴領域を示すテキストフォーマット。
GFF: 遺伝子構造情報を表すフォーマット。GTFはその拡張形式。
GTF: 遺伝子モデルの注釈フォーマット。GFFの拡張形。
SRA: Sequence Read Archive。公開データベースの一つ。
GenBank: ゲノム配列などを提供する米国のデータベース。
ENA: European Nucleotide Archive。欧州のデータベース。
DDBJ: DNA Data Bank of Japan。日本のデータベース。
PacBio: 長鎖リードを生成するプラットフォームの一つ。
HiFi: PacBio の高精度長鎖リード。
Nanopore: Oxford Nanopore の長鎖リード。リアルタイムで長い読み取りが特徴。
バリアントコール: シーケンスデータから変異を検出する処理。

シーケンスデータの関連用語

シーケンスデータ: 順序を持つデータの集合。生物学ではDNA・RNA・タンパク質の配列データを指すことが多い。
配列データ: シーケンスデータの別称。遺伝子やタンパク質の配列情報を文字列として保存します。
次世代シーケンシング (NGS): 高スループットで大量の短いリードを同時に読み取る、現代の主流シーケンシング技術群。
DNA配列: DNAの塩基配列。A・C・G・Tの並びを文字列で表します。
RNA配列: RNAの塩基配列。A・C・G・Uの並びを文字列で表します。
アミノ酸配列: タンパク質を構成するアミノ酸の並び。1文字コードや3文字コードで表現されます。
ゲノム: 生物の全遺伝情報を構成する全配列の集合。遺伝子の設計図のようなものです。
トランスクリプトーム: 生物の細胞で発現している全転写産物を指す集合。RNA-Seqデータの対象領域にもなります。
エピゲノム: DNA配列そのものではなく、メチル化など遺伝子発現を制御する化学的情報の集合です。
FASTQ: リードと各塩基の品質スコアを記録する標準フォーマット。テキスト形式でデータを保存します。
FASTA: 配列データを記録する基本フォーマット。リード名と配列だけを保存します。
アダプター: ライブラリ作成時に付加される短い配列。データ中に混入することがあるため除去対象です。
アダプター除去: リード末端に残るアダプター配列を取り除く前処理。
品質スコア: 各リードの塩基ごとの信頼度を示す指標。高いほど誤りの可能性が低いことを意味します。
トリミング: 低品質端のリードを切り捨て、データ品質を上げる前処理。
デノボアセンブリ: 参照ゲノムがない状態でリードから長い contig を作る解析。新規ゲノム構築に使われます。
アセンブリ: リードをつなぎ合わせて長い配列に組み立てる処理。デノボアセンブリやリファレンスアセンブリがあります。
参照配列 / リファレンスゲノム: 既知のゲノム配列を基準にリードを配置・比較する基準データ。
アライメント / マッピング: リードを参照配列に正確に配置する作業。どの位置に一致するかを決定します。
SAM/BAM: アライメント情報を格納する標準フォーマット。BAMはSAMのバイナリ版で容量が小さく高速です。
VCF: ゲノムの変異情報を記録するファイルフォーマット。SNPやINDELを表します。
SNP: 一塩基多型。DNA配列の1文字の変化です。
INDEL: 挿入または欠失などの小さな変化。
バリアントコール: リードデータからゲノムの変異を検出する処理。
アノテーション: 遺伝子機能や特徴を配列データに付与する作業。機能情報を紐付けます。
GFF3: 遺伝子構造情報を記述する標準フォーマット。ゲノム上の遺伝子・転写体の位置を表します。
GTF: 遺伝子構造情報の簡便なテキストフォーマット。GFF3と同様の用途で使われます。
発現データ / 発現量: RNA-Seqなどから得られる、各遺伝子の発現の度合いを表すデータ。
RNA-Seq: RNA配列データを用いて遺伝子の発現量を推定する主要手法。転写物の量を定量化します。
正規化 / ノーマライゼーション: カバレッジ差を補正して条件間で比較しやすくする処理。
TPM: Transcripts Per Million。発現量を比較しやすくする正規化指標の一つ。
FPKM: Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads。発現量の別の正規化指標。
CPM: Counts Per Million。カウントデータを百万単位で正規化した指標。
ペアエンドシーケンシング: 同じDNA断片から得られる2つのリードを対で取得する方式。
シングルエンド: 1つのリードのみを取得する方式。
デプス / カバレッジ: 特定領域に入るリードの総数。深さが高いほど信頼性が高まります。
FastQC: FASTQデータの品質を評価する代表的なツール。
MultiQC: 複数サンプルのQC結果を1つのレポートにまとめるツール。
Snakemake: 再現性の高いワークフローを作成するためのパイプライン管理ツール。
Nextflow: 大規模なデータ解析のワークフロー管理ツール。高い再現性を提供します。
ワークフロー / パイプライン: データ処理の各ステップを自動化して連結した処理系統。
NCBI: 米国の公共データベース。遺伝子・配列データの総合的なリポジトリ。
ENA: European Nucleotide Archive。欧州の公開シーケンスデータベース。
DDBJ: DNA Data Bank of Japan。日本の公開遺伝子データベース。
GenBank: NCBI が提供する公開配列データベース。世界的に広く利用されます。
メタデータ: データについての付帯情報。実験条件・サンプル情報など、再現性の確保に役立ちます。