RNA-Seqによる発現データの解析には、リードカウントではなくTPM、FPKM、またはRPKMを用いるべきだと信じている人が多いです。その理由の一つに、サンプル間の系統誤差を回避することがあげられます。しかし、100万リードあたりで均すやり方は、一種のグローバルノーマライズに過ぎず、これで除去できるのは線形の系統誤差だけです。これは、現実のオミクスデータ解析に対して甘すぎる前提と言わざるを...
お客様から「Z-score Normalizationはできますか？」や「なぜZ-score Normalizationを入れないんですか？」と聞かれることがあります。このような質問をする人は、おそらく古い教科書を持っていて、その指示通りに解析をしたいのだろうと想像します。 しかし、もはやZ-score normalizationは使うべきでないいうのが私たちの考えです。その理由を説明します。
オミクスデータの解析は、標準的なワークフローに従ってできるようなものではありません。実際の解析は（１）データを見て、（２）何かを見つけて、（３）見つけたことを検証する、という過程を繰り返すサイクルのようなものです。 （１）データを見る: オミクスデータは、先入観なしに見なければなりません。なぜなら、大きなデータセットには必ず非線形のバイアスや人工的な影響が紛れ込んでいるからです。教科書のよ...
A Case Study of CAGE data set. Download 00:00 About the data set.01:50 Comparing replicates to find boundary between signal and noise.03:00 Filtering06:15 PCA to overview expression profiles of sa...
Ch1RawSignal は Subio Platform にインポートした生の値です。２色法の実験データを取り込んでいたら、Ch2RawSignal もあります。 Processed Signals は、Setup Series タブの Normalization で定義されたプロセスによって、Ch1RawSignal から作られた値です。 Normalization の編集パネルでは、最...
The Cancer Genome Atlas (TCGA) は、がんに関するマルチオミクスデータとクリニカル情報の大量に蓄積しているサイトです。 このケーススタディでは、normal と tumor のグループ間で発現差のある遺伝子（DEGs）を抽出し（part 1）、発現を制御している可能性のあるmiRNAの抽出を行います（part 2）。ただし、下記のムービーで見るものより、TCGAの...
アジレントのマイクロアレイは、１色法または２色法の実験デザインが可能ですが、あなたの研究にはどちらを選ぶのがよいでしょうか？ GSE27183 は１色法と２色法を同時に行っているので、参考になるでしょう。 １色法のメリット コストが安い 実験デザインが柔軟で、複雑な研究も可能 ２色法のメリット １色法で２サンプルを比較するより、発現差を検出する点において感度と精度が高い。ただしこれは、２つの...