二次元電気泳動画像解析ソフトウェア
SameSpots
論文実績に優れた2Dディファレンシャル解析ソフトウェア
世界中の多くのラボで使われている
二次元電気泳動画像解析ソフトウェア
初心者からエキスパートまで、二次元電気泳動画像からの網羅的な比較定量解析（ディファレンシャル解析）を行うすべての方にお勧め。論文実績豊富な二次元電気泳動画像解析ソフトウェアです。
SameSpotsの特徴と利点
- 視覚的にわかりやすい簡便なワークフロー
- 解析所要時間をこれまでのソフトウェアよりも大幅に短縮可能
- 優れたゲル歪み補正機能（アライメント機能）
- ゲル間一括スポット検出とゲル間一括スポット編集による正確な解析
- 多変量解析と擬陽性分析で真に意義のあるスポットを絞り込み
- 単染色法（CBB染色・銀染色・SYPRO Ruby染色など）から蛍光ディファレンシャル二次元電気泳動法まで対応
こんな課題を解決できます！
SameSpots（旧 Progenesis SameSpots）は、初めて二次元電気泳動を行う方はもちろん、現在お持ちのソフトウェアで不自由を感じている方にもお奨めのソフトウェアです。SameSpotsを用いることで下記のような課題を解決することができます。
- 解析に時間がかかりすぎる
- ゲル間のスポットマッチングが上手くいかない
- 本当に発現差のあるスポットをもっと絞り込みたい
- もっと客観性と信頼性の高い解析を行いたい
- 最新OSに対応させたい
試用版ソフトウェアあるいはオンラインデモをご希望の方はこちら
簡便なワークフロー
シンプルな操作性
SameSpotsは、シンプルな操作手順で、二次元電気泳動画像解析の初心者にもやさしいソフトウェアです。
解析はステップ・バイ・ステップで進みます。
ワークフローガイドに従うだけで、画像の取り込みからレポートの作成まで、誰でも簡単に解析を行うことができます。
視覚的に確認
それぞれの解析ステップで、解析の様子がわかりやすくビジュアル化されます。
すべての解析工程を目で見て確認しながら進めることが可能です。ブラックボックスはありません。
2D Spot View
3D Spot View
Spot Picking View
解析時間を大幅に短縮
二次元電気泳動の画像解析は時間と労力がかかると思っていませんか？
SameSpotsでの解析はとてもスピーディです。
1イメージあたり平均6分で解析を完了することができます。
例えば20枚の2-DE画像の解析を約2時間で終えることができます。
短時間での解析は、大規模な臨床プロテオーム解析を楽にするだけでなく、解析枚数（n数）を増やすことにより定量結果の信頼性を高めることにも繋がります。
「2D画像解析は大変だからやりたくない」
SameSpotsを使えば、そんなお悩みから解放されます。
豊富な論文実績
SameSpots（旧Progenesis SameSpots）は、二次元電気泳動ゲルからの比較定量解析で非常に多くの論文に使用されている実績豊富なソフトウェアです。
下のボタンをクリックすると、SameSpotsソフトウェアの旧名であるProgenesis SameSpotsを含めた論文例をGoogle Scholarで探していただけます。
優れたアライメント機能
二次元電気泳動解析を行ったことのある方が皆様おっしゃる最大の課題の1つが、ゲル間での歪み補正です。
泳動後の2Dゲルはそれぞれ異なる歪み具合があるため、同じタンパク質のスポットが同じ位置に現れないという問題がございます。しかもそれは、ゲルのすべての場所で同じ方向に同じ距離ずれるのではなく、ほとんどの場合、ゲルの中のそれぞれの場所で違うようにずれてしまいます。
SameSpotsでは、この課題を、独自のゲル間アライメント技術（ゲル歪み補正技術）で解決しています。
自動アライメント機能、あるいはマニュアルアライメント機能と自動アライメント機能を組み合わせることで、歪みの激しいゲル同士でも正確にスポット位置の補正が可能です。ゲルの中のそれぞれの場所でローカルに補正が可能です。
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ゲル間100%スポットマッチング
スポットマッチング
二次元電気泳動画像解析のもうひとつの課題がゲル間でのスポットマッチング精度です。
スポットの比較定量を正確に行うためには、同じタンパク質のスポットを異なるゲル間で正確に結びつける必要がありますが、従来のソフトウェアではこの作業の精度に問題がございました。
すなわち、それぞれのゲルでスポットを検出した後に、ゲル間でのスポットマッチング（ワーピング）とスポット編集を繰り返し行う必要があり、しかもそれを何度繰り返しても精度の高いスポットマッチング結果を得るのが困難でした（したがって解析に時間もかかる）。
SameSpotsでは、最初にゲル間の歪み補正（アライメント）を行い、そのあとでスポットの検出を行います。このスポット検出は、ゲル間で一括して行わるため（Co-detection機能）、常に100% スポットマッチングされた結果を得ることができます。
スポット編集
スポットの検出後には、スポット検出枠の編集（スポットアウトラインの分割・統合・追加・削除）を行う必要があります。
従来のソフトウェアでは、このスポット編集をそれぞれの画像で別々に行う必要がありました。
画像間で均一化された処理ができないため正確性に乏しく、スポット編集を行うたびに毎回スポットマッチング（ワーピング）を行う必要があるので解析に時間がかかるという問題がありました。
SameSpotsでは、一枚のゲルでスポット編集を行うとそれがすべての画像に反映される『ゲル間スポット一括編集機能』を有するため、この問題を解決することができます。
一括スポット検出機能とスポット一括編集機能により、SameSpotsでは、欠損値のない解析を実現できます。
いずれかの画像で欠損値が生じたスポットは、正確な有意差検定ができないだけでなく、多変量解析の対象から外されてしまうため、欠損値のない解析を行うことは、すべてのスポットに対して正しく比較定量を行うにあたって極めて重要です。
統計解析機能
有意差検定で発現差異のあるスポットを絞り込み
検出された数十～数千のスポットから実験群間で発現量に違いがあるスポットを絞り込むために有意差検定を行います。
SameSpotsでは、一元配置分散分析法（one-way ANOVA）あるいは二元配置分散分析法（two-way ANOVA）でp値を算出し、有意差のあるスポットを絞り込むことができます。一元配置分散分析法は”対応あり”と”対応なし”の2つから選択できます。
また、実験群間での発現差の大きさ（fold change）、スポットの面積などからさらに絞り込みを行うことも可能です。
スポットの絞り込みはスポットフィルター機能を用いて簡便に短時間で行うことが可能です。
そのスポット、本当に有意差があるの？
多くのデータを一度に解析するオミクス研究ではp値の取り扱いに注意が必要です。すなわち、 多重比較検定の問題に対処する必要があります。
SameSpotsでは、擬陽性率（False-Positive Rate）を算出することでこの問題に対応し、真に有意差のある意味のあるスポットを絞り込むことができます。
多変量解析で隠れた傾向を視覚化、発見
さらに『興味のある』スポットを絞り込むために、多変量解析機能も搭載されています。SameSpotsでは、主成分分析（Principal Component Analysis）と階層的クラスタリング解析（Clustering Analysis）が可能です。
多変量解析を行うことで、例えば下記のようなことが可能になります。
- どの実験群とどの実験群が類似したタンパク質発現プロファイルをもつか（近い関係にあるか）、どの実験群とどの実験群が異なるタンパク質発現プロファイルを持つか（遠い関係にあるか）を知る。
- 類似した発現傾向をもつスポットを探し出す。
- 外れゲル（アウトライアー）を見つけだす。
主成分分析（PCA）
クラスター解析