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(無題) 削除/引用 No.12617-4 - 2024/10/12 (土) 10:28:01 - おお RNA sequencingしたということなので、そのリガンドに対する受容体の発現量は確認されてますよね（まあどれくらいのカウントで発現していると言えるかという明確な線引きはないですけどすでに公表されているデーター、特に発現していて機能的に働いている細胞とかのものとの比較はできるでしょうし）。 リセプターがシグナルを下流に伝えているとして、そのうえで遺伝子の発現が変わらないとするなら結構面白いかもしれない。リセプターから核に情報伝達され、なにか遺伝子の発現を誘導するという「セントラルドグマ」みたいな普遍の様式みたいに思われているけど、核にいかず細胞が何らかのリアクションを起こすならちょっと面白い（そういうカスケードみたいなものはまああるにはあるだろうけど）。

(無題) 削除/引用 No.12617-3 - 2024/10/11 (金) 21:08:42 - asan >差はかなり小さいのですが、多くをリガンドによって誘導されるものと結論づけてもいいのでしょうか。 adjusted Pvalueで適切な多重検定の処理がされてるならそのような形で変動した遺伝子群を”定義”してGOやパスウェイ解析をすること自体は特に問題ないと思います。ただし、だからと言ってそれらの個別遺伝子が”発現変動した”として生物学的な意味を議論することの価値判断とは全く別のものです。あくまで統計処理上明確な問題とまでは言えない、という話です。 ＞Padjで差がある遺伝子が多数見つかったのですが、fold changeは、1以下がほとんどで、0.2以下の小さなもの多く含まれています。 そもそも生物学的な意味を持つかどうかとP-valueがいくらかというのは直接的には意味のない話です。なぜならp<0.05がp<0.01のものより生物学的にすぐれているという根拠はなく、0.05という基準はあくまで慣例的にそうしてるというだけの話だからです。これは一部の統計の専門家がバイオ研究の統計処理の雑さについて問題提起してたりすることにも通じますし、もっというとn=3-4などのサンプル数でP値を議論することは誤差が多すぎて統計学的には本当は不適切という話すらあります。ゆえに、あくまで”データの持つ全体の特徴”という意味では何かしらの議論ができても、個別具体的な遺伝子の変化や、その生物学的な価値を決定づけるものでもなんでもないということは前提として認識しておく必要があります。 ＞サンプルはかなり均質なので、自分としては、P値が全てだと思っています。 サンプルの均一さとP値に関係はありません。サンプルの均一さを議論するならnを十分大きくして増やすしかありません。 ＞つまり、fold changeは無視して、Padjだけで有意差ありとするのは正しい考え方なのでしょうか。 Fold changeと P-valueでvolcano plotを書いてDEG解析をすることが多いですが、これをやる理由は突き詰めると経験則的なものが含まれています。多くの場合、P-valueはサンプルの状態によって変動しがちですが、Fold changeは意味のある変化の場合再現されることが多いです。特に2倍や1.5倍以上動くものについては再現性が高く変化していることが多いという経験則から、統計的に妥当な値としてP値を組み合わせて解釈して下流の解析に持って行ってるにすぎません。結果的に1.2倍はダメで、1.5倍はだめなのか？ということを議論するのは個別解析においては端的にはナンセンスなのがわかるでしょう。ただ、データの特徴としての全体の傾向を議論したり、アンバイアスアプローチでDEGを1stスクリーニングとして定義したい場合において、何かしらの基準を設ける方が説得力があるので、そういう解析がよく使われるというのが真実だと思います。 そのほかに、外れ値の処理、countの低い値のノイズの処理、ノーマライズの仕方などによっても影響します。edigeRなんかはfold changeにガウス分布を用いてるので単純なfold changeを撮るのに比べて変動が高いものは圧縮される傾向にあります。何を持って変動とするか、というのもそのぐらい解釈によって分かれるものというイメージはわかるでしょうか。

(無題) 削除/引用 No.12617-2 - 2024/10/11 (金) 14:09:48 - おお 正しい、間違っているという考えは捨ててください。生物学的、あるいは生理的な意味を見いだせますか？ その前に障害になるものとしてバリデーション可能ですか。

RNAl-seqの有意な遺伝子の取り方 削除/引用 No.12617-1 - 2024/10/11 (金) 11:35:05 - Can 培養細胞を用いて、リガンドを処理した群と未処理群と比較を行っています。Padjで差がある遺伝子が多数見つかったのですが、fold changeは、1以下がほとんどで、0.2以下の小さなもの多く含まれています。 培養細胞なので、サンプルはかなり均質なので、自分としては、P値が全てだと思っています。 差はかなり小さいのですが、多くをリガンドによって誘導されるものと結論づけてもいいのでしょうか。 つまり、fold changeは無視して、Padjだけで有意差ありとするのは正しい考え方なのでしょうか。 一部は培養細胞の種類を変えてもPadj<0.05として出てきます。

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