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(無題) 削除/引用 No.8215-5 - 2019/09/04 (水) 09:04:06 - ちき 多くの場合、何かのマクロな形質の差異を説明するためにトランスクリプトーム解析をするものだと思っていましたが(例えば増殖率が異なるという観察があって、その分子機構を探るなど)、あなたの実験ではこれから差異を探すのでしょうか。

(無題) 削除/引用 No.8215-4 - 2019/09/04 (水) 02:00:31 - おお >ただ、あたりをつけるために行ったパスウェイ解析から曖昧なことしかわからない場合、何を足掛かりにすれば良いのでしょうか。 パスウェイ解析以外にもGo termとか病気別に遺伝子をカテゴライズしたものとか、活性やLocalizationでグルーピングしたものがあります。またInteractorを見ていくのもありだと思います。スッキリしたOutcomeが出てくるかはわかりませんが使わない手はないでしょう。 足がかりという点では遺伝子変化が見られるのだからその中から関係がありそうで新規性があるものを選んで進めて行くのもありでしょう。絞り込みに自身がないならある程度ピックアップしてshRNAなどでスクリーニングするの１０個程度ならそんなに大変な作業でもないと思います（実験系が複雑でないなら）。 公表されたデーターをつかうなら、得られたプロファイルがどれに近いかという解析もできますね。

(無題) 削除/引用 No.8215-3 - 2019/09/03 (火) 23:06:12 - おお ＞発現変化した遺伝子をもとにパスウェイが検出されますが、これはどのくらいあてになるのでしょうか。 可能性を考えるヒントになるぐらいでしょう。パスウェイ間で共有しているもの、クロストークなどもあるからあまり関係なさそうなものが引っかかっても不思議じゃありません。 ＞上流の遺伝子は発現が減少していたのに、下流にある遺伝子は発現亢進していることがあり、 Negative　Feedback、Negative regulatorsなど色々な調節機構もあるのだから実際にシグナルが入ったかを見るしかないと思います。 ＞例えば、ある細胞の中で複数の遺伝子が発現変化してることで、細胞増殖のパスウェイが上がっているというデータが得られたとします。 するとそこから、その細胞では細胞増殖が促進された、と結論づけられるのでしょうか。 そんな事ないでしょう。可能性を考えるヒントということです。 かりに増殖変化があったとしても負に作用している場合も加えて考慮すべきでしょう。

(無題) 削除/引用 No.8215-2 - 2019/09/03 (火) 21:12:19 - asan ＞発現変化した遺伝子をもとにパスウェイが検出されますが、これはどのくらいあてになるのでしょうか。significance も一応算出されるのですがあまり信用できません。（サンプルは肝細胞であるのに神経に関するパスウェイがsignificance高く出ていたりします。。） 何を持ってパスウェイ解析と言ってるのか曖昧ですが、結局解析に用いたデータベースの遺伝子のアノテーション次第でどうにでもなるのがこの手の解析手法の欠点でもあります。ただ、参考にはなりますし、個別分子の解析をするにしてもその遺伝子をランダムに選んだというにしても論文するためには何かしらの論理展開は必要ですからそのための説得材料の一つという感覚で使う人が多いのではないかと思います。 ＞例えば、ある細胞の中で複数の遺伝子が発現変化してることで、細胞増殖のパスウェイが上がっているというデータが得られたとします。 するとそこから、その細胞では細胞増殖が促進された、と結論づけられるのでしょうか。 実験結果のデータをアノテーションされた遺伝子に対して何かしらの統計的アプローチでエンリッチメント解析をした結果そうであったからと言って、それが原因か結果なのか、はたまた単なる相関なのか、用いたデータベースのバイアスによるものか一概には言えませんし、絶対論的な答えはありません。ただ、よくエンリッチされやすいアノテーションってのはぶっちゃけあります。 >もちろん、このパスウェイ解析をもとに遺伝子にあたりをつけてノックダウンするなりして、その細胞の増殖率を調べることで、その遺伝子が細胞増殖に関与していると示す必要があると理解しています。 その意味でいうなら、その可能性のある遺伝子をスクリーニングする上で用いたというならありではないでしょうか？あとは、論文も趣旨やクオリティによってどこまで証明が必要かよります。 >ただ、あたりをつけるために行ったパスウェイ解析から曖昧なことしかわからない場合、何を足掛かりにすれば良いのでしょうか。 それをうまくやるのが研究の腕の見せ所でしょ。新技術開発を前提とした論文出ないのなら、どのようなアプローチで新しい物事に結びつけるのかを効率よくアプローチできる能力が問われてるわけです。ただ単に、「相関でしかないから意味ないかもよ」とか言っててもキリがないですからね。ただ、上で言ったように、そもそも前提となるデータに本質的な原因が含まれてるのかということや、ノイズによって埋もれてる可能性も含めて大規模データないしアンバイアスなアプローチによるデータ解釈は考えないといけないよ、ということです。 要するに、「明日の天気予報は90%で晴れです」と言っても、90%晴れになるという結果を導く根拠次第で見方が変わるということ。 個人的には、条件の少ないRNAseqなどのデータからシグニチャーに落とし込むなら個別遺伝子のアノテーションベースのアプローチよりもGSEAなどのノンパラの解析の方が意味のありそうなものが出るケースが多い気はします。というか、データがいまいちだったら正直やれることは限られるし、差が多すぎたらもう少し注目するバイオロジーに関する何かしらのフィルターをかませて恣意的にでも条件を厳しくして議論するしかない。つまりは、論文の論理展開次第。

パスウェイ解析の意味 削除/引用 No.8215-1 - 2019/09/03 (火) 18:49:39 - こうと 発現変化した遺伝子をもとにパスウェイが検出されますが、これはどのくらいあてになるのでしょうか。significance も一応算出されるのですがあまり信用できません。（サンプルは肝細胞であるのに神経に関するパスウェイがsignificance高く出ていたりします。。） １パスウェイの中で、変化した遺伝子の数が多くても、上流の遺伝子は発現が減少していたのに、下流にある遺伝子は発現亢進していることがあり、意味が分からなくなってきました。 例えば、ある細胞の中で複数の遺伝子が発現変化してることで、細胞増殖のパスウェイが上がっているというデータが得られたとします。 するとそこから、その細胞では細胞増殖が促進された、と結論づけられるのでしょうか。 もちろん、このパスウェイ解析をもとに遺伝子にあたりをつけてノックダウンするなりして、その細胞の増殖率を調べることで、その遺伝子が細胞増殖に関与していると示す必要があると理解しています。 ただ、あたりをつけるために行ったパスウェイ解析から曖昧なことしかわからない場合、何を足掛かりにすれば良いのでしょうか。

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