rspacerではじめる

R実験ノート生活

Japan.R 2025

2025-12-06

Rを使う「生物医学系」研究者のあるある問題

  • 実験データはExcel/Spreadsheetに記録
  • 解析はRStudioで実施
  • レポートは…Wordで作成？
  • メタデータは…手動でコピペ？
  • 「あのデータ、どこに保存したっけ？」

😫 なんか面倒…

Quartoだけでは解決できない問題

ローカルでHTML化するだけならQuartoで十分

  • でも、ラボ内でどうやって共有する？
    • メールで送る？ → バージョン管理が困難
    • 共有フォルダ？ → 改ざんのリスク
    • GitHub？ → 普段コードを書かない人には敷居が高い
  • 改ざん防止: 誰がいつ変更したか記録が必要
  • 文書管理: 大量のレポートをどう整理・検索するか
  • メタデータ: 実験条件・サンプル情報との紐付け

ELN（電子実験ノート）の導入が必要！

研究データ管理の現実

増え続ける要求

求められること

  • FAIR原則への準拠
  • 再現性の確保
  • オープンデータ化
  • メタデータの厳密な管理

現場の声

  • 「時間がない」
  • 「ツールが多すぎる」
  • 「フローが複雑」
  • 「ELN（電子実験ノート）に馴染めない」

ELN導入の最大の壁

既存の業務フローを壊したくない！

  • 研究者はすでに慣れ親しんだツールを使っている
  • R + Quarto での解析フローは効率的
  • でもELNとの連携が…手作業
  • 統合されていないツールは使われない

RSpace とは？

電子実験ノート（ELN）の選択肢

RSpaceの特徴

  • 🔓 オープンソース（2024年〜）
  • 🏗️ 構造化ドキュメント対応
  • 🔌 充実したAPI
  • 📋 テンプレート機能
  • 🔄 バージョン管理

なぜRSpace？

  • 研究機関での採用実績
  • 柔軟なカスタマイズ
  • プログラマティックアクセス
  • API経由でR統合が可能！

rspacer の登場！

RSpace API の R ラッパー

library(rspacer)

# たった1行でQuartoレポートをRSpaceへ
document_create_from_html(
  path = "analysis_report.html",
  template_id = "SD377682"
)

これだけで、HTMLレポートが構造化ドキュメントに変換されてアップロード！

変換例

変換前

変換後

rspacer で何ができる？

3つの主要機能

📥 データ取得

RSpaceからメタデータを直接Rへ

📤 レポート送信

Quarto → RSpace構造化ドキュメント

📊 テーブル変換

Excel/CSV → RSpaceドキュメント

実例：シングルセル解析

実際の研究での活用例

  1. メタデータ取得: サンプル情報・細胞タイプをRSpaceからダウンロード
  2. データ前処理: SeuratでQC・正規化
  3. 解析・可視化: 次元削減・クラスタリング・マーカー遺伝子解析
  4. 結果アップロード: Quartoレポート全体をRSpaceへ

✨ 全工程がコード化され、完全に再現可能！

Before vs After

Before rspacer 😫

  1. Rで解析
  2. レポート作成
  3. Slide/Spreadsheetなどに手動でコピペ
  4. ファイルを個別にアップロード
  5. 再現性？ 🤷

After rspacer 🎉

  1. file_download() でメタデータ取得
  2. Rで解析（同じ）
  3. Quarto でレポート作成
  4. document_create_from_html() でアップロード完了！
  5. 再現性？ 完璧！

技術的な仕組み

HTMLからの変換プロセス

# Quarto renders to HTML
# ↓
# rspacer splits by <h2> headers
# ↓
# Each section → RSpace template field
# ↓
# Source .qmd file attached as metadata

フィールド名とヘッダーを一致させるだけでOK！

なぜrspacerが素晴らしいのか

研究者にとって

  • ⏱️ 時間の節約
  • 🎯 エラーの削減
  • 🔄 ワークフローに自然に統合
  • 😊 ストレス軽減

科学にとって

  • ✅ 再現性の向上
  • 📊 FAIRデータの実現
  • 🌐 データ共有の促進
  • 🚀 研究の加速

実装の容易さ

インストールから使用まで3ステップ

# 1. インストール
install.packages("rspacer")

# 2. API設定
set_api_url("https://your-instance.researchspace.com/api/v1")
set_api_key("your_api_key")

# 3. 使用開始！
document_create_from_html(
  path = "your_report.html",
  template_id = "SD123456"
)

あなたの研究を加速する

今日から始められる！

やってみよう

library(rspacer)
vignette("rspacer")

リソース

Enjoy！

資料: https://yokoyamtr.github.io/japanr2025/slides.html