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(無題) 削除/引用 No.11162-5 - 2023/02/08 (水) 21:20:08 - asan Fold changeの相関まで議論したいならばピアソンですが、GSEAのような誘導遺伝子群の相関をみたいならばスピアマンでも十分じゃないかと思います。 要は何を言いたいかですね。 XとYのリスポンス強度が違うなどの場合によっては、Zscoreなどで規格化してからピアソンとかやってもいいかもしれません。

(無題) 削除/引用 No.11162-4 - 2023/02/07 (火) 19:43:08 - maru みなさまありがとうございます。 まずプロットしてみてから、問題なければピアソンで対応しようかと思います。

(無題) 削除/引用 No.11162-3 - 2023/02/02 (木) 15:21:54 - おお 一度グラフ上にプロットしてみるのも手じゃないでしょうか。

(無題) 削除/引用 No.11162-2 - 2023/02/01 (水) 21:42:21 - BlueComma 実際のところはさておき，ピアソン相関係数を用いるのが定番なのではないでしょうか。様々な共発現データベースではピアソン相関係数を改良したものを使うことが多いようです。 Liesecke F, Daudu D, Bernonville RD de, Besseau S, Clastre M, Courdavault V, et al. Ranking genome-wide correlation measurements improves microarray and RNA-seq based global and targeted co-expression networks. Sci. Rep. 2018;8(1):10885. このようなパイプラインが公開されています。参考まで。 Proost S, Krawczyk A, Mutwil M. LSTrAP: efficiently combining RNA sequencing data into co-expression networks. Bmc Bioinformatics. 2017;18(1):444.

遺伝子発現量の相関分析について 削除/引用 No.11162-1 - 2023/02/01 (水) 13:22:36 - maru いつも勉強させて頂いています。 癌データベースのデータセットを使用して、ある遺伝子XとYの発現量の相関性を見ているのですが、スペアマンを使用するべきかピアソンを使用するべきか迷っています。 発現量は基本的に正規分布に従うと仮定して、ピアソンでよいのでしょうか？ よろしくお願いします。

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