使い方（3ステップ）
- 例題を選ぶか、ターゲットサイズ（ゲノムサイズ/ターゲット領域合計）を入れます。
- リード数（PE/SE）または総データ量（Gb）を入力します。
- 平均深さが表示されます。必要なら、係数や逆算（必要データ量）も確認できます。
この計算は概算です。実際のカバレッジは均一ではなく、重複・GCバイアス・設計・解析条件で分布が変わります。最終判断は実データのQC（カバレッジ分布）で確認してください。
入力
—
ターゲットサイズ
WGSはゲノムサイズ、Exome/Panelはターゲット領域合計（bp）など。
例: 3.2 Gb（ヒトWGSの目安） / 50 Mb（ヒトエクソームの目安）
入力方式
係数（0〜1）
分からなければ、既定値のままでも使えます（概算）。
—
オプション
≥k× は、均一なランダムカバレッジを仮定したポアソン近似の目安です。実データでは変わります（深度が大きい場合は計算上、正規分布近似に切り替えることがあります）。
結果（平均深さ）
平均深さ（×）
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ターゲットサイズ
—
入力方式
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effective factor
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逆算（必要データ量）
—
≥k×（目安）
—
途中計算（raw → usable → mapped → on-target → unique）
| step | bases（自動単位） |
|---|
≥k× を満たす割合（目安）
| threshold | P(depth ≥ k) |
|---|
平均深さ λ を平均とする Poisson を仮定した目安です（均一ではないため、断定ではありません）。
計算の流れ（How it’s calculated）
- raw_bases（総塩基数）を、リード数（PE/SE）または総データ量（Gb）から求めます。
- usable率・mapping率・on-target率・重複率（1-duplicate）を掛けて、有効な on-target 塩基数（unique）を概算します。
- 平均深さ = unique_on_target_bases / target_size で計算します。
- ≥k× はポアソン近似の目安として表示できます。
平均深さは便利な指標ですが、均一性（ばらつき）は別問題です。最終判断はカバレッジ分布などのQCで確認してください。
よくある質問（FAQ）
30×のWGSに必要なリード数は？
ターゲットサイズ、リード長、係数（mapping率など）で変わります。逆算機能で条件に合わせて見積もれます。
on-target率とは何ですか？
解析に使えるリードのうち、ターゲット領域に乗っている割合の目安です（キットや条件で変わります）。
平均深さが同じなら、どの領域も同じ深さですか？
いいえ。平均はあくまで平均で、実際はばらつきます。ここでは目安として使ってください。
≥k×の割合は正確ですか？
均一なランダムカバレッジを仮定した目安（ポアソン近似）です。実データでは変わります。
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