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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。

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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...

DNAの脱メチル化と、エピジェネティック修飾 H3K4me3 の強い関連

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Histon Modification And Dna Unmethylation   Fig5

CpG アイランドでは多くの場合脱メチル化されていることが知られています。しかし、実際の測定データを見ると多くの例外を簡単に見つけることができます。GSE97484 (DNAメチル化アレイと、H3K4me3 および H3K27ac のChIP-Seq 測定データを含むマルチオミクスのデータセット)を例にとって、DNAの脱メチル化について詳しく見てみましょう。 ゲノムブラウザー上でベータ値を棒...

P値は、生物学にとってそれほど重要ではない

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Statistics

経験の浅い人ほどP値を過信する傾向がありますが、P値を上手に使うためにはバランスの取れた視点が必要です。P値は物差しの一つでしかありません。 まず、P値とは何かを正確に知るべきです。統計学的有意であることと、生物学的有意であることの間には、なんの関係もありません。下記のStatementをよくご覧ください。 AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION RELEASES ...

microRNA の発現データには要注意

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miRNA - comparing data sets

遺伝子の発現量を測定する技術は、少なくとも2004年までには現在の水準に達していますので、ちゃんとしたスキルを持つ実験者により測定されたデータであれば、信頼できると言えます。一方で、マイクロRNAの発現量の測定は今なお難しいです。miRNAの発現データが、遺伝子発現データと同等に信頼できるものではないということは知っておいたほうが良いでしょう。ここでは、hepatocellular carc...

オミクス実験は、非線形バイアスの問題を逃れられない

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Trouble Shooting

オミクスデータは、実験日、実験者、実験室、機械、試薬またはもっと微妙な何かの差の影響を敏感に受けます。 従って、オミクスデータは純粋に真実を反映しているのではなく、何らかの非線形系統誤差が必ずかかっているものと見做すべきです。 比較(あるいは解析)可能なのは、同質の系統誤差がかかっている(以降、"同じタイプ" と言う)のサンプルの間だけで、異質の系統誤差のかかった(以降、"異なるタイプ" と...

良い研究は、優れた実験計画から。

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Trouble Shooting

1. 実験区とN数の割り当てこそ、工夫のしどころです。 予算・時間・人員が無尽蔵に使えるのであれば、理論上最適な実験計画を策定すれば済むことなのですが、現実世界には様々な制約があります。 マイクロアレイやRNA-Seqでいちばんネックとなるのは予算でしょう。 統計学が想定するサンプル数に対してオミクス実験のサンプル数は少な過ぎるので、統計学的要求に闇雲に従うのは無意味です。 私たちの解析経験...

実験をやる前に、アセスメントしてますか?

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CGH data on genome browser

実験をやる前に測定システムの能力をアセスメントしていますか?営業マンがもってくる”質の高い”データを想定して実験計画を策定するより、公共データベースから他の研究者が実際に出した実験データくらい”質が低い”ものをベースに考えるほうが現実的です。あなたが必要とするレベルのデータを得るにはどの手法を選択すべきかを事前に見究めることができれば、多くの時間とお金を確実に節約できます。 私たちのData...

T検定がなぜ理論的には使えないのか、そして、それでもなぜ実用には使えるのか

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Why t-test doesn't work theoretically

ほとんどの方が発現差のある遺伝子群(DEGs)、つまりあるグループで高発現していて、もう片方のグループで低発現しているパターンを示す遺伝子群を探そうとします。しかし、このような遺伝子が原因遺伝子であるのは、下記のモデルのうち single factor model でしかなく、これは高度に複雑な生物現象の中では極めて稀だと思います。それ以外の下記のようなシンプルなモデルにおいて、遺伝子発現が...

遺伝子とエクソンの発現アレイデータの比較

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GSE32006 は、アジレントの遺伝子発現マクロアレイと、エクソンアレイの二つのサブセットから構成されています。hg19のゲノムをロードして、Genome Viewで見ると、遺伝子発現のプローブと、エクソン発現のプローブの位置と、それらの測定したシグナル値を見ることができます。 GSE32006の解析データ (SOAファイル)。Subio Platformにインポートすると詳しくご覧いただ...

遺伝子発現マイクロアレイ: 1色法か、2色法か?

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1c vs 2c

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...

マウス乳腺発達に関するふたつの独立した研究データの比較

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Compare Two Independent Series of Mouse Mammary Gland Development

下記の二つの Series は、マウスの乳腺の発達をおったタイムコースの実験データです。この二つの研究はそれぞれどくりつしておこなわれたものですが、結果はみごとな一致を見せています。 Scan genes over series ツールを使うと、このような発見が簡単にできるようになります。 Data Source: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/quer...

同じ遺伝子で、Measurementが複数ある場合があります。なぜですか?

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FAQ

オンチップ レプリケート マイクロアレイではよくあることですが、同じプローブがスライド上に複数回スポットされていることがあります。これをオンチップレプリケートと呼び、Subio Platformのデフォルトでは、測定値の中央値をSignalとして採用します。 同一遺伝子に設計された複数のプローブ また、これもよくあることですが、同一遺伝子に複数のプローブが設計されていることがあります。これは...