arányokkal rendelkező géneket kaptam Kis példaként az alábbiakban láthatja az adataimat.
Gene Control1 Control2 Control3 Treated1 Treated2 Treated3 pps-1 324680000 211350000 356350000 269770000 258080000 292830000 R11A8.7 477490000 610780000 539550000 533590000 530810000 578290000 ugt-21 105080000 103430000 74137000 78915000 42381000 31415000 spp-18 1042800000 615030000 332720000 538340000 448280000 412310000 Most az a kérdésem, hogy van három kontroll és három kezelt, a kontrollnak két biológiai ismétlése van, a kezeltnek pedig két biológiai ismétlés
Hogyan számíthatom ki a szeres változását?
Kétféleképpen látom
Az első út Megveszem a kontrollcsoportom átlagát, hívjuk A (egy oszlop) A kezelt csoportom átlagát veszem, nehogy B (egy oszlop) hívjam. Ezután kiszámolom a hajtásváltás (B / A)
Így azt is ellenőrizhetem, hogy a korreláció a kontroll összes biológiai replikációja vagy kezeltje magas, ami azt jelzi, hogy az átlag jól van
A második út Több összehasonlító tesztet végzek mindkét I. csoportnál szabályozott gének felkutatása és szabályozott gének felkutatása A többi gént elvetem, a kontrollcsoportom átlagát veszem, hívhatjuk A (egy oszlop) A kezelt csoportom átlagát veszem, nehogy B (egy oszlop) hívjam. Ezután kiszámolom a hajtásváltás (B / A)
melyiküknél van értelme?
Legfontosabb gondom az, hogy hogyan számoljam a hajtásváltozást, ha biológiai ismétlésem van,
Beírtam a biológia csoportba, azt mondták, jobb, ha ide teszem.
Hogyan lehet kiszámítani a hajtás változásának p-értékeit, ha átlagon alapul
Megjegyzések
- Szerintem három ismétlésre gondolsz.
- @Student T igen, úgy értem
- Kereszt a Biology.SE oldalon. @NikBernou Ne ne tegyen keresztbe két webhelyen. Ha úgy gondolja, hogy az egyik webhely jobb, akkor törölje a kérdést a másik webhelyről.
- @WYSIWYG Tudom, hogy keresztbe posztolt. Mindenesetre kérem, olvassa el a válaszomat. A másik bejegyzésben szereplő t-teszt ötleted ihlette.
Válasz
2 🙂 nincs értelme nekem. Csak akkor t-tesztet végezne a kontroll / kezelt között, ha tesztelni szeretné a minta átlagának különbségét, de nem a hajtásváltozás kiszámításához.
A hajtásváltozást általában egyszerűen average of group 2/ average of group 1. Adok egy igazolást a http://seqanswers.com/forums/showthread.php?t=49101 dokumentumban, a DESeq2 szerzője ezt írta:
(average in group2)/(average in group1)
A kérdés , miért szeretnéd ezt megtenni? Vannak jó Bioconductor csomagok, amelyek ezt meg tudják tenni az Ön számára. Például a DESeq2 zsugorítási módszereket alkalmaz a hajtásváltozásokra. A nyers hajtásváltás nem informatív a bioinformatikai statisztikai elemzésben, mert nem foglalkozik a gén expressziós szintjével (és varianciájával). Az erősen és gyengén expresszált gének ugyanazt a változást eredményezhetik, és nem akarja, hogy ez megtörténjen.
Megjegyzések
- köszönöm sok. valójában órák óta próbáltam elmagyarázni, mit akarok. ez ad nekem egy jó utat. Jobban érdekel, hogy egyedül csináljam, mint hogy a csomagra kattintva kissé fekete doboznak tűnik. magyarázat például arra, hogyan számolják ki ennek a hajtásváltozásnak a p-értékét? tudod?
- @NikBernou valahogy tudom. De kérem, fogadja el a választ, ha ez segít, majd indítson új kérdés? Ez megmutatja az ön elismerését, és az emberek több segítséget tudnak nyújtani Önnek.
- @NikBernou Úgy gondolom, hogy jobb lesz, ha olyan fejlett, kifinomult csomagokat használ, mint a DESeq2, és bizonyos erőfeszítéseket szentel annak megértésére, hogy mit az ilyen " fekete dobozok " valójában. Az ilyen programok újrafeltalálása nehézségekkel jár és hajlamos hiba. Megvizsgálhatja a kódot is, hogy lássa, hogyan kezelik a program készítői a p-értékeket.
- @EdM Egyetértek, de nehéz átnézni egy csomagot, amikor még nem írtad meg. a dokumentáció nagy része hiányzik, ezért meg kell érteni, mi az, ami valójában fájdalom. Egyetértek azzal, hogy az ilyen csomagok azok számára készültek, akiknek nincs programozási tudásuk, és ezért próbálok olyan dolgot készíteni, amelyet teljesen megértek. Például meg tudná mondani, hogy a DESeq2 miért dolgozik a számlálási értékeken és nem folyamatos? látod, ez egy fekete doboz
- A @EdM a hajtásváltozás kiszámítása nem nehéz számítás. A DESeq2 egy meghatározott típusú adatra vonatkozik.Ez nem általános statisztikai eszköz. És mindig jó tudni az alapul szolgáló statisztikákat / matematikát, ahelyett, hogy egyszerűen rákattintana néhány gombra.