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まっどさいえんちすと

日本語が苦手なのでブログで練習します。パエリアが大好き

ゲノム解析における多変量解析

こんばんわ。寝る前10分でブログを書くと、気持ちよく寝れそうです。また僕のブログを面白いと言ってくれた親友が居たので、頑張ります。

今回は多変量解析について、生物系の実験でどう使われてるかについて、紹介します。

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多変量解析とは、名前のとおり、複数の変量の間の相互関係などを解析することを言います。複数の結果が出てきたとき、果たしてどのデータが一番意味があるのか、とか。

はたまた、このデータはどのようにクラス分類できるか、などを知ることができます。

 

さて生物学では実際にどう使われてるかというと。多岐にわたるのですが、簡単な例を紹介します。あるA遺伝子を強制発現させた時に、他複数の遺伝子がONになりました。では次に、あるB遺伝子を強制発現させた時に、他複数の遺伝子がONになりました。
と言った具合に、A~Zまでの遺伝子を発現させたときに、他複数遺伝子のONとOFFを見ます。そのときに、ではA~Zで一番影響力が大きかったのは、どれなの?と考えたときに、多変量解析ですね(この場合主成分分析)。解析対象がA~Zによる他複数遺伝子を解析するからです!!

 

まあどの手法にも欠点があるので、上で申し上げた主成分分析にも問題があります。

例えば意味あるクラスタの構造が失われる。(つまり他複数遺伝子の中にも、実はクラスタで秩序のある部分があるので、合成量として解析してしまってる点とか)

 

次は統計の分散分析でも紹介しますかね。この主成分分析というのも分散行列の固有値という問題なので。

 

では、乱文失礼しました

お読みくださりありがとうございます