この関数について（概要）

read_pod_csv() は、 2段ヘッダ構造を持つ CSV ファイル（POD × 条件）を解析用の tidy-ish な long 形式に変換する関数である。

本関数は、Excel 等で作成された「人間には見やすいが解析には不向きな表形式データ」を、 後段の統計解析・可視化・モデリングに耐える形に正規化することを目的としている。

入力データの前提構造

本関数は、入力 CSV が以下の構造を持つことを前提とする。

• 1行目：POD（例：POD0, POD4, POD7, …）
• 2行目：条件（例：CONTROL, CELL, HD, Cell+HD, …）
• 1列目：サンプル ID
• 3行目以降：測定値
• 1ファイル＝1遺伝子

このような 2 段ヘッダ構造は、Excel では自然だが CSV / tidy データとしては扱いづらいため、 本関数ではヘッダ行を 列メタデータとして分離 し、long 形式に変換する。

処理内容の概要

関数内部では、以下の処理を行っている。

1. CSV をヘッダなしで読み込む
2. 1行目から POD 情報、2行目から条件情報を抽出
3. 実データ部分のみを数値として整形
4. pivot_longer() により縦持ちデータに変換
5. 列順を用いて POD / 条件を安全に対応付け
6. 引数で与えられた遺伝子名（gene）を列として付与

この設計により、 列名や Excel 特有の挙動に依存しない、再現性の高い変換が可能になっている。

出力データの構造

出力は以下のカラムを持つデータフレームである。

• gene：遺伝子名（引数で指定）
• sample：サンプル ID
• POD：POD（時点）
• condition：実験条件
• value：測定値

この形式は、dplyr / ggplot2 / 線形モデル / 混合効果モデルなどで そのまま利用可能な構造になっている。

設計上の注意点

• POD と条件を列名に結合せず、独立したカラムとして保持している → 後段の集計・モデリングが容易
• Excel 形式は入力時のみ使用し、 正規化後は CSV を正本（source of truth）とする設計を想定
• 列番号のオフセットずれを避けるため、 列順そのものを用いた対応付けを行っている

想定される利用シーン

• 遺伝子ごとの時系列 × 条件比較
• 複数遺伝子 CSV を統合した解析
• 再現性を重視した解析パイプライン（targets / drake 等）