• Global Normalization×

TPM/FPKM/RPKMを過度に信用してはいけない。RNA-Seqデータの系統誤差を除去できているとは限らない。

  • Microarray
  • High-Throughput Sequencing
  • Gene Expression
  • Exon Expression
  • miRNA Expression
GSE159751_1_histogram

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...

発現データの探索的解析(例:TCGA-BLCA)

  • Gene Expression
  • High-Throughput Sequencing
an exploratory analysis on TCGA-BLCA

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...