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そうですね。 削除/引用 No.1521-7 - 2008/07/10 (木) 09:01:46 - UC ＵＣさん に、duplicate、triplicateして同じ傾向であれば確からしいと言える気がします。→そのとおりだとおもいます。 わかりやすく説明してある論文ですね。たすかります。

Re: 削除/引用 No.1521-6 - 2008/07/10 (木) 05:54:37 - UC ぬー、空白でも投稿されてしまうのか？　それは置いといて、サンプリング＝個体死なんですね。採血みたいなのをイメージしてました。ちゃんと読めば「同一の組織から」と書いてあるので、血液じゃないだろうとは推測出来ますが、うっかりしてました。 　デザインをどうするかは、なかなか頭を使うとこではありますね。例に挙げられている「まずいサンプリング」ですが、これを違う日に、duplicate、triplicateして同じ傾向であれば確からしいと言える気がします。 　折角なので、別の論文も挙げときます。丁寧に、各種計算式も載せてあるので、参考になるかと。 　http://www.nursa.org/article.cfm?doi=10.1621/nrs.01012

Re: 削除/引用 No.1521-5 - 2008/07/10 (木) 05:44:46 - UC

ありがとう 削除/引用 No.1521-4 - 2008/07/09 (水) 21:02:06 - ハルナ UC さん すぐに返信があるとは思ってませんでした。ありがとうございます。論文参考になります。 さて、例は完全に思いつきなので・・ 理由としては簡単で、4時間後に全部サンプリング→個体死亡、とすると8時間後にサンプリングできなくなるから、5個体ずつとしただけです。でもせっかくですのでちょっと考えて見ます。うーん・・・。 つかっているのをゼブラでもめだかでもカメ（すいません思いつきです）でもなんでもいいですが、サンプリングしたら個体は死亡するとします。 そして、 1.たとえばA処理群とB処理群それぞれ10個体のサンプルを用意。 　そのときに2回に分けてのサンプリングを前提とし、5個体ずつをA処理の1水槽（A-1）、A処理の2水槽（A-2）、B処理の1水槽（B-1）、B処理の2水槽（B-2）とします。 2.4時間後に、A-１とB-1、8時間後にA-2、B-2、からすべての個体をサンプリング。とした場合、これはまずいサンプリングといえると思います。 すなわち、各水槽の効果（たとえ同じ条件に人間に見えるとしても）を無視しています。かりに、人にはわからない病気がA-1水槽でのみ発生してるとすると、アウトです。これは、もちろん私のだ例にもいえるのでないでしょうか。 これよりはおそらく、 1.A処理群とB処理群それぞれ12個体のサンプルを用意（ちょっと増やしますね）。 2.ランダムに6個体ずつをA処理の1水槽（A-1）、A処理の2水槽（A-2）、B処理の1水槽（B-1）、B処理の2水槽（B-2）と分割。 2.4時間後に、A-１とA-2、B-1,B-2から適当に3個体づつ（これで繰り返しが増えてます。）、8時間後にも同様に各水槽から3個体づつをサンプリング。このほうが無難でしょう。差も検出しやすくなるような気がします。 いずれにせよ、完全に個体数とか分散とか無視して脳内であそんでるだけですので、なんともいえませんが。3個体なら要因増やしたらだめ、って声が聞こえてきそうで・・。 とりあえず思いつきです。

Re: 削除/引用 No.1521-3 - 2008/07/09 (水) 18:53:47 - UC 　こんにちは。以下の論文では、有意差検定は、ΔCTでの段階でおこなって、グラフではFold changeで見せてるようです。グーグルスカラーを活用すると探しやすいかと思います。 　http://cardiab.com/content/5/1/1 　あと、個人的な興味で教えていただきたいのですが、「10個体のサンプルを用意して、各群から5個体ずつランダムサンプリング」というのは、どういう効果を期待してのことでしょうか。自分なら、20個体用意したのなら、20個体全てからサンプリングしたいなと思ったので。あるいは、最初から5個体ずつ用意とか。 　ランダムサンプリングした方が統計学的に有利ですよ、とかその手の情報があれば助かります。

すいません 削除/引用 No.1521-2 - 2008/07/09 (水) 17:10:37 - ハルナ 下のほうに出てるわけのわからない文章は，消し忘れです．ムシしてくださいね．

リアルタイムPCRデータ解析 削除/引用 No.1521-1 - 2008/07/09 (水) 17:03:50 - ハルナ リアルタイムPCRでのデータ解析に関して，以前�僂tをもとにして統計解析を行うことは可能との話題がありました．http://www.kenkyuu.net/cgi-biotech/biotechforum.cgi?start=1;mode=view;Code=3168 これが可能であれば，統計解析はとても楽に（私てきに，�刧僂t値から発現量の倍数を計算し，その値で統計を行うよりも，直感的にわかりやすく）なります． そこで，実際に�僂t値を用いて解析を行った論文を探しております． どなたかご存知でしたら教えてください．また，以下の例をもとにコメントしていただいてもかまいませんので，お知恵をおかしください． 1.たとえばA処理群とB処理群それぞれ10個体のサンプルを用意． 2.それぞれの群から4時間後と8時間後に5個体ずつランダムサンプリング．同一の組織からRNAを抽出→ｃDNA合成． 3.3種類の遺伝子に関してRT-PCR，ハウスキーピングで値を標準化．�僂t値を求める． 4．�僂t値を，遺伝子，処理時間，処理方法を変数としてノンパラの分散分析→多重比較． という方法が可能でしょうか？ もちろん簡単のため，サンプル数，個体内でのRT-PCR反応の繰り返しは考慮してません． 10個体 との10個体の同一組織から，4時間後に5個体，8時間後の5個体 3種類の遺伝子ついて，4時間後と8時間後の発現量をRT−PCRで調べるとします．

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