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(無題) 削除/引用 No.520-3 - 2007/11/20 (火) 11:14:32 - 蝉丸 Semi-quantitativeという言葉には曖昧なところがあるような気がします。 多い少ないは間違いないがその程度が計測できないという意味であれば、その値を統計処理することに意味があるとは思えません。 ブレが大きくて有効数字が一桁程度の粗い定量性であったり、常に較正曲線に当てはめる必要があったりという意味であれば、統計処理は有効でしょう。 挙げておられるPCRのシグナル強度やウエスタンのバンドの濃さをスキャナーで読み込んでその値を統計処理するという場合には、読み込んだ値をそのまま使うなら前者でナンセンス、一連の実験の中に（ウエスタンであれば同じゲル／メンブレン上に）濃度を振ったコントロールを置いて、その値で較正してあるならば後者なのでＯＫだと思っています。 ただし、論文の査読者にもそうは考えていない人がいるらしく、タンパク質分解をウエスタンで検出している論文を投稿したときに、Ｘ線フィルムのバンドをそのまま定量してアクチンのシグナルで割って、それを元に半減期を出せと一人の査読者に言われたことがあります。このときはエディターに事情を説明したらこちらの意見が通りました。

(無題) 削除/引用 No.520-2 - 2007/11/19 (月) 19:27:11 - Ｔ > 明らかにバンドにさがるのであれば、差があるのは明らかであるし という内容をより明確に言いたい場合には意味があるのでは？ 写真で出すだけでは、たまたまその回だけ下がったという可能性もあるわけですし、かと言ってｎ回行った実験の写真を全て載せるわけにも行きませんから、データをまとめてグラフ化し、コンスタントに数倍以上の差があるという事を示すのは意味があるでしょう。当然有意差があるわけで、あえて検定するまでもないかもしれませんが、記述しても特に問題はないと思います。 > 数値化しなければわからない差であるなら、完全定量をしてから統計処理をすべき これは同意します。

Semi-quantitativeでの統計 削除/引用 No.520-1 - 2007/11/19 (月) 18:54:44 - semi Semi-quantitativeの統計処理に関して、皆さんの意見をお聞かせください。 RT-PCRでの、発現量をSemi-quantitative PCRで行い、NIHなどのソフトで数値化し、統計処理をかけると言う手法です。 個人的には、Semi-quantitative出だしたデータに、統計処理をかける事に、どれだけ意味があるか疑問だと考えています。 明らかにバンドにさがるのであれば、差があるのは明らかであるし、グラフ化など、数値化しなければわからない差であるなら、完全定量をしてから統計処理をすべきで、Semi-quantitativeで出したデータで、優位さを言う事は、ナンセンスではないかと考えています。 皆さんは、このように出されたデータに関して、どのようにとらえているのでしょうか？ 私個人的には、統計処理を施す意味合いがないと思います。 論文にした際、数値化して統計処理をされた方がおりましたら、ご意見いただければと思います。 また、反対にそのような手法に対する批判がありましたら、よろしくお願いします。

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