カテゴリ:マイクロアレイ( 6 )

NEJMとJAMA

今日のNEJMにマイクロアレイを使った文献が出ていました。

A Biologic Definition of Burkitt's Lymphoma from Transcriptional and
Genomic Profiling

Molecular Diagnosis of Burkitt's Lymphoma

バーキットリンパ腫に特有の遺伝子発現が特定されたそうです。

ちょうど、JAMAにも乳癌のサブタイプとそれらの人種や閉経前・後においての差が遺伝子発現でも確認できた、という文献が出て読んでいたので、びっくりしました。

Race, Breast Cancer Subtypes, and Survival in the Carolina
Breast Cancer Study

なぜびっくりするかというと、NEJM(New England Journal of Medicine)はクリニカルな分野ではおそらくトップのJournalで、とてもとても権威があるJournalで、実験デザインや解析方法などがかなりしっかりしているJournalなのです。JAMAも統計手法などがきちっと書かれている統計の人たちの間ではメジャーなJournalです。

統計を勉強し始めて、統計解析の手法に様々な方法があるという事を知ったのはもちろんですが、それぞれにいろんな決まり事や、こういうデータには使っていいけど、こういうのは駄目よ、とか、こういう時は、これも一緒にやってね、みたいな決まり事がたーくさんあるのだな~と思いました。

マイクロアレイもそういうJournalでクリニカルデータとあわせて使われた内容が載っているのか、と思うと、嬉しくなりますね。もちろんこれが初めてというわけでもなく、これまでにも何本も載っていますが、ちょうどJAMAの文献を読んでいるときにNEJMの文献のことを知ったので、なんだか「おお!」って感じです。(驚きすぎか・・)

ノイズが多かったり、遺伝子の数が多い割りにサンプル数が少ないなどという、統計的にみてあまり扱いたくない、と思われがちなもマイクロアレイのデータも、クリニカルデータとの組み合わせ、という面でもっと使われるようになるといいなと思った日でした。

近いうちに、もう一つのサイトにサマリーと特に統計手法のところは少し詳細を載せたいと思います。こういう文献でどういう手法が使われているかなどは、誰かの役に立つかもしれないですよね!(なかなかこれだけ大量のサンプルもでませんが・・・)
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by biostat_cat | 2006-06-08 21:21 | マイクロアレイ | Trackback | Comments(1)

アンバランス

むずい。

試験のデータ解析をやっているが、当初全部データを使って、マーカーらしきものをひっぱってきたが、その後その遺伝子だけつかっても、PCAでもクラスタリングでも、あんまりいけてる感じにならない。

なので、クラスタリングでちょっと外れているデータをはずして、またマーカー候補を見つけてきたら、その遺伝子でPCAでうまく分離できる感じ。

ただ、4つのタイプのガンのうち、どうしても分かれないタイプが1つあるので、それについては、候補遺伝子が分類に効いてないみたいだ。

サンプル数がかなりアンバランスなのも気になるところ。このぐらいのアンバランスで、いったいANOVAでどれくらいの検出力があるのか、本当はパワーアナリシスをしなくてはいけないのだが・・・ この辺りが参考になるページだった。

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc018/176.html
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/mb-arc/arc026/01063.html
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by biostat_cat | 2005-12-08 19:32 | マイクロアレイ | Trackback | Comments(0)

実技テスト

今日は我ながらよく働いたなと思う。

この間の会社の試験はとりあえず、筆記はパスしたようで(まぁ、あまり難しくはなかったので・・)、データセットとその詳細の連絡がきた。仕事の合い間の時間を見つけては、せっせと、試験のデータの解析を始める。

データセットは、肺がんのデータで4種類の肺がんと、健常者で遺伝子マーカーを探せという内容だ。
とりあえずガイドラインとして、データのクオリティはどうか、どうやって確認するか、クラスタリングからどういう事をいえるか、ANOVAをやったらどうなるか、Mutiple Test Correction で補正するとどうなるか、うんぬんかんぬん、柱となる9つの質問にまず答えて、それぞれのタイプのガンに特有のマーカーを見つけなければならない。

ひとまず、現状は以下の感じ。

データをノーマライズ後、各ガンのタイプ別に分布を見たところ、一応正規分布しているので、特にデータはどれもはずさずに探していくことにする。クラスタリングできれいに分かれるわけでもないが、有る程度遺伝子の発現でフィルターをかけると、別れるようなので、大きく外れているデータはないということで、進めることにする。

健常人とそれぞれのガンのタイプ別に比のデータを作成し、そのデータからANOVAを行なう。

ANOVAで有意差が出た遺伝子のみを使って、MAプロットを書いてみて、それぞれの比のデータ(ガンvs健常人)で発現状況を確認。どこかのタイプでのみ、動きがあるような有意差が出ていれば、詳細を調べる。

あるタイプのガンはこれで、絞ってこれた。そのタイプでのみ、動く模様。他もこれで出てくればいいのだが・・。 本当はPost Hoc をやるべきなのだが、諸般の事情により、別の方法でせねばならず、厳しい。。

PCAをやってみると、別れそうな雰囲気ではあるが、PCAから遺伝子の寄与率を調べるとなると、結構面倒くさい。っていうか、どうやるんだ?

むー、今週中にやらないと厳しいんだが、間に合うかな。。。

ヨーロッパのサポートの友達と、またもや共同作戦を実施することに!
心強い。
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by biostat_cat | 2005-12-07 20:02 | マイクロアレイ | Trackback | Comments(0)

Classifier ~Bioinformatics より~

ほっと一息ついて、Bioinformaticsの文献をチェックしていたら、良さそうなものを見つけた。病気のステージをマイクロアレイで判別する際のプロトコールをまとめて、それぞれのポイントについての注意点や比較などを行なっている。

A protocol for building and evaluating predictors of disease state based on microarray data
Bioinformatics Advance Access published on April 7, 2005
Bioinformatics 2005 21: 3755-3762; doi:10.1093/bioinformatics/bti429

病気のステージを判別するための予測遺伝子の絞りこみプロトコール

大まかには以下のようなプロトコルでやるんだよ、ということが書かれている。早速関連することをしている人へFwd。こういうのは積極的に役に立つことをしたようで、気持ちがいい。

Outline:
1)遺伝子のフィルタリング(数万から数千への絞込み)
2)適切な判別式の選択
3)より適切な遺伝子の選択と、判別式のパラメーターチューニング
4)判別式の予測されるパフォーマンスを計算
5)最終的な判別に用いる遺伝子の選択
6)判別に用いる遺伝子の評価

途中まで日本語でサマっているので、できたらここに載せようと思います。
今日は不動産会社に寄りたいので、後は家でやることにしよう。
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by biostat_cat | 2005-10-12 17:57 | マイクロアレイ | Trackback | Comments(0)

マイクロアレイのデータと統計的見方

今日はひょんなことからとある文献とコメントに行き当たり、目を通していた。マイクロアレイを使った、がんの予測に関するものである。

Classifier という方法でデータを分類するのであるが、Classifierはパターン認識のようなもので、例えば、予後のいい人、悪い人、それぞれの遺伝子の発現情報から、予後のいい人、悪い人を分けるパターンを見つけ、それをきめている遺伝子を見つけ出し、未知のサンプルについてもそれを当てはめようというものだ。
この中で重要なステップの一つはFeature Selection といわれる、それぞれのグループをよくあらわしている遺伝子の絞込みだ。絞込みのステップ同様、選ばれた遺伝子をどう評価するか、ということも重要なポイントである。

この文献では、すでに発表された7つの文献の遺伝子の選択は、その選択したマイクロアレイのデータセットに非常に依存しており、どのデータにも当てはまるというものではない、という点を指摘し、ランダムなサンプリングによる選択した遺伝子の評価がクリニカルな利用が行われる前に必要であるということを述べている。

マイクロアレイでは万オーダーの遺伝子が1枚のガラスプレート(または、そのような基盤)に載っており、使用するサンプル数は多くても百のオーダーだ。
クリニカルの分野では、サプリメントや特定の食生活が健康状態にどのように影響を与えるか、を調べるために何万人という人に対して年単位で追跡調査をやったりするので、「サンプルを取るのが難しい」という理由は簡単には通用しない、というところなのだろうか。
その中でみんな悪戦苦闘しているわけだが、統計的な側面からサンプルサイズが十分ない場合に、決定的なことが言えない、というのも分からなくもない。特に統計的手法で結果を出していることについて、Alarmを発している、という取り方をすべきなのかもしれない。

最近では、遺伝子群をモジュールとしてとらえ、個々の遺伝子よりも、同じように動く遺伝子をまとめて見る、という考え方も出てきている。個人的にはReasonableな考え方だと思う。それにより、遺伝子数からモジュール数ということで変数を減らすことができ、統計家から見ても納得できるような方法が見つかれば良いなと思う。
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by biostat_cat | 2005-08-30 16:37 | マイクロアレイ | Trackback | Comments(0)

アフターサービス

今日で遺伝学の授業は終わってしまった。先週・今週の集中講義だったが、確率や統計が集団遺伝学でどのように使われているか、少し具体的なところまで知ることができてとてもよかった。特に環境と遺伝というところは興味深かった。

Q=μ+G+E+GE (Q:量的形質、μ:平均、G:遺伝、E:環境、GE:相互作用) 

というモデルを元に、遺伝による影響、環境による影響、相互作用を見ていくということらしい。
今回相互作用のところを深く聞けなかったのは残念だ。
授業の中で、両親の身長から、自分の遺伝による期待される身長を計算し、現在と比較して、環境の要因がプラスにでているか、マイナスの環境にいるのか、という問題をやったが、友達が実際に自分とその子の両親の身長でやったら、マイナスだったらしい・・。しかし彼女の兄姉はプラスだったということで、彼女のみ身長を伸ばすにはよくない環境だったのか?! 

マイクロアレイでの発現解析もQTLの情報と絡めてターゲット遺伝子を絞り込むということが活発に行われているので、仕事にもプラスになったと思う。いやー、もっと視野を広げねば!と思う。これまでは発現のことばかりだったが、今回の事を参考にマイクロアレイとQTLでどんな解析が行われているのか、さくっとPubMedを検索してみた。うーん、この分野はあまりチェックしてなかったなぁ!
今月のGeneticsにはがんセンターの人たちの文献があった。

がんセンター

なるほどぉ。。 しかもこんな身近な人達も、2年前に。。。 

Rosetta Inpharmatics

今回の集中講義の先生は本当にいい先生で、講義を受講したアフターサービスとして質問などはメールでいつでも聞いてください、という素晴らしい先生であった。すぐに仙台へ出張とか、お忙しい様子であったが、これを機会にもう少し勉強してみよう。
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by biostat_cat | 2005-08-28 00:24 | マイクロアレイ | Trackback | Comments(0)

オージーの旦那様と巨大な猫ちゃんとののんびりライフ。ブログのタイトルはイタリア語で「ネコの足跡」という意味。私の足跡の記録です。コメント大歓迎☆


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