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(無題) 削除/引用 No.455-10 - 2007/11/09 (金) 10:08:38 - primal みなさん コメントと回答ありがとうごうざいます。 返信が遅くなってしまいましたが大変参考になりました。 ＞あさん、おおさん、momさん 過去の質問を拝見しました。同じようなことで悩んでおられる方は意外に多そうですね。 ＞Rikさん、おおさん、himawariさん 私の場合、おっしゃるように処理なしのコントロールを基準にするのが妥当なのかと思います。 ＞PDさん 実際に私がおこなっている実験は、例ほど単純ではないのですが指摘されたことは当てはまる部分があります。バラつく理由がよくわからないときにどのデータを採用するのか、しないのかを決定するのってかなりいい加減にやってしまってる気がします。

ちょっと勘違いしましたかね 削除/引用 No.455-9 - 2007/11/08 (木) 18:30:24 - mom ＞コントロールとしてscrambleRNAを導入した細胞の発現量を100%として、ノックダウン細胞での発現量を相対値で示すという実験を数回繰り返しました。 実験1のコントロールを100%としてRNAi 50% 実験2のコントロールを100%としてRNAi 45% 実験3のコントロールを100%としてRNAi 55% … というデータについて、%の平均を出すとコントロール群の分散がゼロになる、ということでしょうか。 となると、前回の私のレスはちょっとピンボケでしたね。おおさんのレス及びlinkを参考にされるのがよろしいと思います。

(無題) 削除/引用 No.455-8 - 2007/11/08 (木) 10:39:45 - おお 私も同じような質問をした事があります。100%の答えはえられませんでしたが、有意義な意見をかなりいただきました。 多分古い方にあると思います。 バラつくという事なので、実験によってはでいいのかと思うところも有りますが、それは実験によりけりなので、細かくは突っ込まず、そういう状況でどう処理をしたらいいかと言う事についてコメント差し上げます。一つの解決方法は、pairedで検定することです。paired TTESTはエクセルのTTESTで簡単にp valueを得ることができますし、詳細はエクセルのヘルプとか、統計処理の解説と見てください。 ノンパラのデーター処理はバラつきを吸収してくれることがありますのでノンパラで統計処理をする事も一つのてです。しかしながらこの場合はnをかせがないといけません。 それから、同時に全く処理をしていない群を取っておけばそれを基準にscrambleRNAを計算することができます。 95％信頼区間というような表現を検定で使うてあり得るというアドバイスもいただいてます。 http://www.kenkyuu.net/cgi-biotech/biotechforum.cgi?mode=view;Code=4126

(無題) 削除/引用 No.455-6 - 2007/11/07 (水) 20:45:37 - mom 「あ」さんがおっしゃるように、以前似たようなトピックがあったので、探して一読されることをお勧めします。 原則としてはhimawariさんのおっしゃる方法で大丈夫です。2群であればt検定で問題ありません。 ただ、いわゆる「n」をどのようにとっていらっしゃるか注意する必要があると思います。例えば、1回の実験でn=1とし実験を3回繰り返してn=3なのか、1回の実験でn=3でデータをまとめる（実験の繰り返しは再現性の確認のためとし、データを合計はしない）、1回の実験でn=3を繰り返してn=9なのか、でデータの取り扱い方に気をつける必要があります。 Rikさん、PDさんのご質問に私が横から口を出すのは変ですが、データの解析にちょっと関連しそうな点について（回答ではなく）以下に触れさせていただきます。 （私もRNAi実験には詳しくないですが）どれを100％とするかはともかく、スクランブルと比較して有意に抑制されていることを示さなければいけないと思います。この辺については逆に教えていただきたいのですが、normalの細胞（あるいは、ベクターを使って導入しているなら空ベクターを導入した細胞？）の値とスクランブルを導入した細胞の値を比べて図示する必要はあるのでしょうか？手元に基礎データとして持っていれば十分なのでしょうか？群が3群以上になると多重比較検定になりますから、慣れない方には少しわかりにくい点があるかもしれません（ソフトは勝手に計算してくれますけどね）。 あと、細胞の状態によって変わる、というのは、要するに理由は明らかでないが実験毎のバラツキが大きく、細胞の状態も原因の一つであろう、といった感じに理解して宜しいでしょうか。バラツキの原因がはっきりしていれば、なるべく条件を揃えて実験し、（原因を追究することに意味があるならまた別ですが）条件が合わないデータは除くべきかと思いますが、そうでないなら相対値にしてまとめて解析する、というのはよくあるパターンではないかと思います。ただし、実験内でも繰り返しがある場合は、実験内誤差と、3実験の間の誤差は違うことに注意してください。

(無題) 削除/引用 No.455-5 - 2007/11/07 (水) 20:11:32 - himawari 私は分子生物学畑ではないので委細はわかりませんが、動物実験等や臨床試験で、相対値を使って多重比較検定を日常茶飯事やっておりますので間違いなくできます。 ex) Normal 1,2,3,4,5,6 Control 1,2,3,4,5,6 KO 1,2,3,4,5,6 とし、それぞれの発現量を求めます。(N=6) 次に% of Normalの値を出します。 (Normalの平均値を出してそれを100%とし、それに対する各群のそれぞれの値(Normal,Control,KOの1〜6）をNormalの平均値の何%なのかを求めます。 % of Normalが出たら、statviewなどのソフトを使って多重比較検定をします。

(無題) 削除/引用 No.455-4 - 2007/11/07 (水) 18:06:03 - PD 私も質問への回答でなくてすみません。 細胞の状態によって値が変わるとのことですが、それを平均してしまって良いのでしょうか？ （ばらつくことに理由があるかも、と言う意味で） アッセイに使った細胞の半分をウエスタンし、発現量が何％下がった状態ではこういう結果になる、と示すべきではないかと思ったのですが。

(無題) 削除/引用 No.455-3 - 2007/11/07 (水) 16:27:49 - Rik 質問への回答ではなくてすみません。 scrambleRNAを導入するというのは、RNAiの特異性を示すために置いているのだと思うので、それを100％とするのが良いのかどうか疑問に思いました。RNAi実験は行った事が無いのでどのように導入するのかは知らないのですが、例えば何もしていない細胞か導入に用いる試薬（空ベクターというのは勘違い？）のみ加えた細胞などを100%にするのが良いように思うのですが、私が何か勘違いしていたらごめんなさい。

(無題) 削除/引用 No.455-2 - 2007/11/07 (水) 10:24:25 - あ Nは3とか5とかやっておられるんですよね？ であれば、以前のレスに同様のものがございますので 探されてみてください。

相対値の有意差検定 削除/引用 No.455-1 - 2007/11/06 (火) 23:08:42 - primal 統計に関する初歩的な質問です。 コントロールのデータを100%とし、それ対する相対値で表したデータを用いてt検定をおこなうことは可能なのでしょうか？この際、コントロールを100%としているため標準偏差は0ということになり、そのままt検定をおこなうことに違和感を感じて困っています。 私の説明が下手でわかりにくいかもしれませんので具体的に例を書いてみます。 例えばRNAiによってあるタンパク質の発現を抑制する実験をおこなったとします。コントロールとしてscrambleRNAを導入した細胞の発現量を100%として、ノックダウン細胞での発現量を相対値で示すという実験を数回繰り返しました。細胞の状態等によってコントロールでも発現の絶対量はかなりバラつくのですが、いずれの回においてもRNAiによって相対的に50%程度にまで発現量は減少するとします。このときRNAiによる発現抑制が有意におこっているかどうかを検討するにはどうすればよいのでしょうか。 どなたかアドバイスをいただけませんでしょうか。 よろしくお願いいたします。

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