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(無題) 削除/引用 No.7907-3 - 2019/05/21 (火) 11:30:48 - おお 多元配置分散で交互作用をみるのが一つの方法論かと思いますが、プラクティカルには経験がありませんので細かいことはコメントできません。

(無題) 削除/引用 No.7907-2 - 2019/05/21 (火) 10:44:02 - qq >候補の遺伝子を10個に絞っているのですが、2の10乗通り試すわけにもいかず、苦慮しています。 2の10乗通りであれば、試せばよいです。 マウスのNGSデータが1000匹分のとき、1024通りの組み合わせを調べるのは、頻度的に無理ではないかなあ？（私はシロオトなり）

予後の統計解析 削除/引用 No.7907-1 - 2019/05/21 (火) 09:57:21 - マウスでポン マウスモデルを用いて、癌の増殖、予後、遺伝子の関係性を調べています。 研究室全体でチームを組んで研究していますので、これまでに、マウスを1000匹ほど解析しており、そのソースを利用して、それぞれのメンバーが個々のテーマに取り組んでいます。 NGSで腫瘍のtarget sequencingを行っていて遺伝子変異を同定しており、予後の情報も既にそろっています。どの遺伝子変異の組み合わせが、最も予後が悪いかを計算するにはどういった手法を用いたらいいのでしょうか？特殊なソフトやアルゴリズムが必要でしょうか？ 細かいことは言えないのですが、 候補の遺伝子を10個に絞っているのですが、2の10乗通り試すわけにもいかず、苦慮しています。 例えば、 遺伝子A(+),B(+), C(-), D(+)・・・・を持つ腫瘍は予後が非常にいい。 などです。 あまり細かな説明は加えられないのですが、法則性を明らかにしてくれる手法があるといいのですが。 近年ですと、人でBRAF(+)TP53(+)MSI(+)の予後は・・・などの分類で解析して、予後分類ができるというお話があるので、それを元に研究したいと考えています。

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