マイクロアレイ解析の話：
発現変動遺伝子検出あたりを中心に
東京大学・大学院農学生命科学研究科
アグリバイオインフォマティクス人材養成ユニット

門田幸二（かどた こうじ）
2009/02/26

実用化にむけた取り組み
 国外

MicroArray Quality Control (MAQC)プロジェクト(2005/2-2006/9)
External RNA Control (ERC) Consortium
MAQC-II (2006/9-2009/3)
 国内

バイオチップコンソーシアム(JMAC)
 2007年10月に設立
 バイオ産業分野の業界団体

2009/02/26

解決すべき課題

なんじゃこりゃ!!

 再現性は本当にあるのか？

プラットフォーム間（メーカーの違い）
プラットフォーム内（実験場所の違い）

Group A Group Bの結果 の結果

 どの解析手法がいいか？

前処理（正規化）法：MAS5, RMA, MBEI, …
発現変動遺伝子検出法
 組織特異的遺伝子：Dixon test, ROKU, …

どれがいいんだ?!

 二群間比較（癌 vs. 正常）：t-test, SAM, …

 重視すべき評価基準は？

「感度・特異度」重視派「再現性（MAQCプロジェクト提唱）」重視派「感度・特異度」と「再現性」は両立しない？！
2009/02/26

両立しないの?!

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性推奨ガイドライン（MAQC vs. 門田）
2009/02/26

結論（組織特異的遺伝子検出法）

ROKUがおすすめ

2009/02/26

Kadota K, Ye J, Nakai Y, Terada T, and Shimizu K, BMC Bioinformatics, 7: 294, 2006
Kadota K, Konishi T, and Shimizu K, Gene Regulation Systems Biol., 1: 9-15, 2007

結論（Affymetrix GeneChipデータ解析） 「感度・特異度」が高い方法（組合せが重要である！）

Fold Changeに基づく方法
従来：t-統計量に基づく方法
 （発現変動遺伝子リストの）「再現性」が高い方法（前処理法によらず）WAD

2009/02/26

従来： Average Difference (AD)法

Kadota K, Nakai Y, and Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3: 8, 2008
Kadota K, Nakai Y, and Shimizu K, submitted

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析①②④

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子検出法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性③推奨ガイドライン
2009/02/26

Dixon WJ, Biometrics, 1953組織特異的遺伝子検出法
 ①Dixon test （0≦D≦1）

一組織のみで高発現（低発現）しているパターンを検出

x一般化

x1

xn −1

xnxn − xn −1 80 − 33= 0.618=
高発現の場合： D ( x ) =xn − x1
80 − 4x2 − x1
低発現の場合： D ( x ) =xn − x1
2009/02/26

統計量Dの大きい遺伝子を抽出

Dixon WJ, Biometrics, 1953

組織特異的遺伝子検出法
 ①Dixon testの欠点（0≦D≦1）

複数の外れ値が互いに外れ値をかばいあう効果（マスク効果）の影響を受ける
x1

xn −1

xn

遺伝子i

D( x i ) =xn − xn −1≈ 0.6
xn − x1

遺伝子aD( x a ) =xn − xn −1≈ 0.1
xn − x1遺伝子bD( x b ) =xn − xn −1≈ 0.03xn − x1

Dixon統計量によるランキングでは複数外れ値に対応不可

2009/02/26

組織特異的遺伝子検出法

入力：遺伝子発現行列

2009/02/26

大脳「大脳」特異的高発現遺伝子xi , 3 xi , 4x n , 1 xn , 2 xn , 3 xn , 4大脳

xi , 1 xi , 2

心臓
胃x1, 1 x1, 2 x1, 3 x1, 4x2, 1 x2, 2 x2, 3 x2, 4

心臓
胃

大脳胃

心臓

 やりたいこと「心臓と大脳」特異的高発現遺伝子

出力：任意の組織特異的遺伝子

様々な特異的発現パターンを組織特異性の度合いで統一的にランキングしたいSchug et al., Genome Biol., 2005

組織特異的遺伝子検出法
 ②エントロピーによるランキング

遺伝子x = (x1, x2, …, xn)のエントロピー H(x)H ( x ) = −∑i =1 pi log 2 ( pi ), where pi = xi ∑ xinH(x)のとりうる範囲： 0 ≦ H(x) ≦ log2(n)H ( x) = 0

H ( x ) = 1.40

H ( x ) = 1.45

H ( x ) = 3.32

H ( x ) = 3.32 = log 2 (n)エントロピーでランキングすることにより複数外れ値に対応可能
エントロピーが低い→ 組織特異性が高い
2009/02/26

エントロピーが高い → 組織特異性が低い

Schug et al., Genome Biol., 2005

組織特異的遺伝子検出法
 ②エントロピーの短所

1. 組織特異的低発現パターンなどの検出が不可能
0≦ H(x) ≦ log2(n)3.32
H ( x ) = 3.29

H ( x ) = 3.23

H ( x ) = 3.22

上位にランキングされない

2. 特異的組織の同定が不可能
H ( x) = 0
2009/02/26

H ( x) = 0

H ( x) = 0

どの組織で特異的なのか分からないKadota et al., BMC Bioinformatics, 2006

組織特異的遺伝子検出法
 ③ROKU

1. 遺伝子発現ベクトルxを変換： x → x by xi = |xi – Tbw|
0≦ H(x) ≦ log2(n)3.32
H ( x ) = 1.48

H ( x ) = 1.64

H ( x ) = 1.74

上位にランキングされる

2. AICに基づく外れ値検出法を採用
どの組織で特異的なのか分かる
2009/02/26

組織特異的遺伝子検出法
 ④AICに基づく外れ値検出法

Akaike’s Information Criterion (AIC)
様々な外れ値の組み合わせモデルからAICが最小の組み合わせ(MAICE)を探索∧log nn !
AIC = nn log σ + 2 × no ×nn
nn + no (= n) : サンプル数

計算例：

入力

no : Outlier（外れ値）の数
nn : Non - outlierの数σˆ : 標準偏差2009/02/26

出力低発現側の外れ値：-1, 高発現の～：1, それ以外：0組織特異的遺伝子検出法
 ④AICに基づく外れ値検出法
様々な外れ値の組み合わせモデルからAICが最小の組み合わせ(MAICE)を探索
様々な外れ値の組み合わせモデル最大探索範囲Nmax = n/2 = 5∧

AIC = nn log σ + 2 × no ×
nn + no (= n) : サンプル数
no : Outlier（外れ値）の数
nn : Non - outlierの数σˆ : 標準偏差2009/02/26

log nn !
nn22,263遺伝子×36組織のデータ(Ge et al., Genomics, 2005)

実データで比較

全体的な組織特異性の度合いで正しくランキングできるのは？

③のほうが正しくランキング可能

2009/02/26

22,263遺伝子×36組織のデータ(Ge et al., Genomics, 2005)

目的組織特異性が高いのは？
② Schug et al., Genome Biology, 2005

③ Kadota et al., BMC Bioinformatics, 20061) 遺伝子 x = (x1, x2, …, xn)の全体的な組織特異性度合いを表す統計量

1)遺伝子xを変換（xi = |xi – Tbw|）し、変換後のベクトルxのエントロピーを利用

H ( x ) = −∑i =1 pi log 2 ( pi ), where pi = xi ∑ xi

H ( x ) = −∑i =1 pi log 2 ( pi ), where pxi = xi ∑xxii

2) 組織tにおける特異性度合いを表す
統計量2) AICに基づく外れ値検出法の適用

nn

入力

Qt ( x ) = H ( x ) − log 2 ( pt )t
出力全遺伝子について統計量を計算し、最低の統計量をもつものが最もt組
2009/02/26
織特異的高発現遺伝子

組織tのみで1、それ以外で0の遺伝子群を抽出。その中で最低のH(x)をもつものが最もt組織特異的高発現遺伝子

22,263遺伝子×36組織のデータ(Ge et al., Genomics, 2005)

目的組織特異性が高いのは？
② Schug et al., Genome Biology, 2005

③ Kadota et al., BMC Bioinformatics, 2006

Lung組織特異的遺伝子（一位）

Lung組織特異的遺伝子（一位）

Fetal-lung組織特異的遺伝子（一位）

Fetal-lung組織特異的遺伝子（一位）

目的組織以外でも特異的：×
2009/02/26

目的組織のみで特異的：○結論（組織特異的遺伝子検出法）

ROKUがおすすめ

2009/02/26

Kadota K, Ye J, Nakai Y, Terada T, and Shimizu K, BMC Bioinformatics, 7: 294, 2006
Kadota K, Konishi T, and Shimizu K, Gene Regulation Systems Biol., 1:9-15, 2007

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性

推奨ガイドライン（MAQC vs. 門田）
2009/02/26

Affymetrix GeneChipデータ解析
 PM-MM戦略

遺伝子iの発現量Siを正確に知るために
5’

3’
5’…CAGAATCATTAGACTATCCGATAAGGAGTACAATCTGA…3’
CATTAGACTATCCGATAAGGAGTAC Perfect match (PMi,j)
プローブペアCATTAGACTATCGGATAAGGAGTAC Mismatch (MMi,j)
25 mer

特異的なハイブリダイゼーションと非特異的なハイブリダイゼーションを区別すべく、目的遺伝子配列に対してPMと一塩基MMがペアになっている
2009/02/26

Affymetrix GeneChipデータ解析
 PM-MM戦略

遺伝子iの発現量Siを正確に知るためにni(ni=11~20)
種類のプローブペアのシグナル強度をもとに計算
5’

3’

PM i ,1 , MM i ,1

プローブセット

PM i , 2 , MM i , 2
PM i ,3 , MM i ,3PM i , 4 , MM i , 45’…CAGAATCATTAGACTATCCGATAAGGAGTACAATCTGA…3’
CATTAGACTATCCGATAAGGAGTAC Perfect match (PMi,j)
プローブペアCATTAGACTATCGGATAAGGAGTAC Mismatch (MMi,j)
25 mer

PM i ,5 , MM i ,5PM i ,6 , MM i ,6PM i ,7 , MM i ,7遺伝子iの発現量Si (“summary score” or “expression index”)

PM i ,8 , MM i ,8PM i ,9 , MM i ,9PM i ,10 , MM i ,10PM i ,11 , MM i ,11
2009/02/26

発現量Siを算出するための様々な前処理法が存在

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性

推奨ガイドライン（MAQC vs. 門田）
2009/02/26

Affymetrix GeneChipデータ解析
 様々な前処理法（発現量Siを算出するための）
MBEI (Li and Wong, PNAS, 98, 31-36, 2001)
MAS5 (Hubbell et al., Bioinformatics, 18, 1585-92, 2002)
RMA (Irizarry et al., Biostatistics, 4, 249-64, 2003)
GCRMA (Wu et al., Tech. Rep., John Hopkins Univ., 2003)
PDNN (Zhang et al., Nat. Biotechnol., 21, 818-21, 2003)
PLIER (Affymetrix, 2004)
SuperNorm (Konishi, T., BMC Bioinformatics, 5, 5, 2004)
multi-mgMOS (Liu et al., Bioinformatics, 21, 3637-3644, 2005)
GLA (Zhou and Rocke, Bioinformatics, 21, 3983-3989, 2005)
FARMS (Hochreiter et al., Bioinformatics, 22, 943-949, 2006)
DFW (Chen et al., Bioinformatics, 23, 321-327, 2007)
Hook (Binder et al., AMB, 3, 11, 2008)

生データ（PM i , j , MM i , ）jin .CEL files
バックグラウンド補正（within-array）
正規化（crossarray）
PM値の補正Summarization
発現量Si

どの前処理法がいい？
2009/02/26

そんなにあんの？

何が問題？
 発現変動遺伝子検出が目的の場合（癌） （正常）
A群 B群

・MAS
・RMA
・DFW
etc…

・倍率変化
・t-検定
・SAM
etc…

様々な前処理法

様々なランキング法

A1.CEL

入力：生データ2009/02/26（癌） （正常）
A群
B群

遺伝子発現行列

高発現

低発現

出力：ランキング結果

問題：用いる手法によって結果がかなり異なる
手法選択のガイドラインなし

Affymetrix GeneChipデータ解析
 どの前処理法がいい？（比較例：MAS5 vs. RMA）

評価基準1（感度・特異度）：既知の発現変動遺伝子（spiked-ingenes）をどれだけ上位にランキング可能か？（AUC値の高さ）
MAS5 の遺伝子発現行列|log比|を計算|log比|でランキング
ROC曲線が左上にあるほどよい方法

RMA の遺伝子発現行列

真陽性率

1.0

Area Under theROC Curve02009/02/26

偽陽性率1.0

Affymetrix GeneChipデータ解析


どの前処理法がいい？
評価基準1（感度・特異度）：既知の発現変動遺伝子（spiked-in genes）をどれだ
け上位にランキング可能か？ （AUC値の高さ）
MBEI (Li and Wong, PNAS, 98, 31-36, 2001)
 MAS5 (Hubbell et al., Bioinformatics, 18, 1585-92, 2002)
 RMA (Irizarry et al., Biostatistics, 4, 249-64, 2003)
 GCRMA (Wu et al., Tech. Rep., John Hopkins Univ., 2003)
 PDNN (Zhang et al., Nat. Biotechnol., 21, 818-21, 2003)
 PLIER (Affymetrix, 2004)
 SuperNorm (Konishi, T., BMC Bioinformatics, 5, 5, 2004)
 multi-mgMOS (Liu et al., Bioinformatics, 21, 3637-3644, 2005)
 GLA (Zhou and Rocke, Bioinformatics, 21, 3983-3989, 2005)
 FARMS (Hochreiter et al., Bioinformatics, 22, 943-949, 2006)
 DFW (Chen et al., Bioinformatics, 23, 321-327, 2007)
 Hook (Binder et al., AMB, 3, 11, 2008)
「感度・特異度」の高い前処理法--- 「Affycomp II 」の問題 --現実のデータ解析精度を保証しない•ベンチマークデータセットのみ
他のランキング法については？
•ランキング法が「log比」のみ
2009/02/26

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性推奨ガイドライン（MAQC vs. 門田）
2009/02/26

Affymetrix GeneChipデータ解析


様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
log比
SAM (Tusher et al., PNAS, 98, 5116-5121, 2001)
CyberT (Baldi and Long, Bioinformatics, 17, 509-519, 2001)
samroc (Broberg P., Genome Biol., 4, R41, 2003)
a moderated t (Smyth GK, SAGMB, 3, Article 3, 2004)
RDAM (Martin et al., BMC Bioinformatics, 5, 148, 2004)
Rank products (Breitling et al., FEBS Lett., 573, 83-92, 2004)
DEDS (Yang et al., Bioinformatics, 21, 1084-1093, 2005)
IBMT (Sartor et al., BMC Bioinformatics, 7, 538, 2006)
PPLR (Liu et al., Bioinformatics, 22, 2107-2113, 2006)
a shrinkage t (Opgen-Rhein et al., SAGMB, 6, 9, 2007)
Layer ranking (Chen et al., BMC Bioinformatics, 8, 74, 2007)
Combined P (Hess and Iyer, BMC Genomics, 8, 96, 2007)
WAD (Kadota et al., AMB, 3, 8, 2008)2009/02/26

いっぱいあるね何が問題？
 発現変動遺伝子検出が目的の場合（癌） （正常）A群 B群（癌） （正常）
A群
B群

M個

N個・MAS・RMA・DFW
etc…

・log比・t-検定
・SAM
etc…

様々な前処理法

様々なランキング法

A1.CEL

入力：生データ

遺伝子発現行列(M×N)通りの組み合わせ2009/02/26

高発現低発現

出力：ランキング結果
どの組合せがいいの？

Kadota K, Nakai Y, Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3:8, 2008

Weighted Average Difference (WAD) 全体的にシグナル強度の高い遺伝子が上位にくるように重みをかけた統計量

xを(0~1)の範囲に規格化
wi =xi − min( x)max( x) − min( x)Average Difference
平均シグナル強度（AD）統計量
ADi = B i − Aiunlogged data)

WADi = ADi × wilog2-transformed data

ADi = B i − Ai より
ADgene 6 = (6 + 7) / 2 − (1 + 2 + 2) / 3= 4.83
2009/02/26(xi = Bi + Ai / 2

WAD統計量()xi − min( x)より
max(x)−min(x)x gene 6 = ((6 + 7) / 2 + (1 + 2 + 2) / 3) / 2
4.08 − 3.00
= 4.08wgene 6 == 0.15
10.00 − 3.00

xi = Bi + Ai / 2 より

WADの一位：gene4, ADの一位：gene6

wi =Affymetrix GeneChipデータ解析
 どのランキング法がいい？（比較例：t-検定 vs. 倍率変化）

評価基準1（感度・特異度）：既知の発現変動遺伝子（spiked-ingenes）をどれだけ上位にランキング可能か？（AUC値の高さ）

66.7%

83.3%

Area Under the ROC Curve (ROC曲線の下部面積：AUC)
2009/02/26

Affymetrix GeneChipデータ解析
 AUC値はRで簡単にROC曲線計算できます
AUC = 0.83

2009/02/26

おさらい 選択肢が沢山ある。どの組み合わせがいい？
（癌） （正常）A群 B群（癌） （正常）
A群
B群

M 通り

N 通り

・MAS・RMA・DFW
etc…

・log比・t-検定
・SAM
etc…

様々な前処理法

様々なランキング法

A1.CEL

入力：生データ

遺伝子発現行列

 AUC値の高さ（0≦AUC≦1）で評価→「感度・特異度」の高い組み合わせを探索
2009/02/26

高発現低発現

出力：ランキング結果

Kadota K, Nakai Y, Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3:8, 2008

解析データ
 発現変動遺伝子の全てが既知 or 一部がRT-PCRで確認された計38データセット
前処理法

前処理法

FC: 倍率変化（Fold Change）に基づく方法、t：t-検定に基づく方法、B：両方（FC and t）

Kadota K, Nakai Y, Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3:8, 2008

「感度・特異度」解析結果
 平均%AUC値（AUCが高い → 「感度・特異度」が高い）

FoldChange(FC)系
t検定系--- データセット3-26（原著論文の解析手段） --前処理法：MAS5
ランキング法：FC系が4, t検定系が8, 両方同時が12

Kadota K, Nakai Y, Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3:8, 2008

「感度・特異度」解析結果
 平均%AUC値（AUCが高い → 「感度・特異度」が高い）

FoldChange(FC)系

前処理法の比較は困難

t検定系

FoldChange(FC)系
t検定系

推奨ランキング法はFold Change系（WAD or RP）

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性

推奨ガイドライン（MAQC vs. 門田）
2009/02/26

MAQC Consortium, Nat. Biotechnol., 24:1151-1161, 2006

Affymetrix GeneChipデータ解析


評価基準2（再現性）： POG (Percentage of Overlapping Genes)値の高さ
MicroArray Quality Control (MAQC) プロジェクトで提唱（0≦POG≦100%）
POG値が高い → ランキング結果の頑健性（再現性）が高い方法

WAD

MAS5MAS5

2009/02/26

WAD

MAQC Consortium, Nat. Biotechnol., 24:1151-1161, 2006

Affymetrix GeneChipデータ解析
評価基準2（再現性）： POG (Percentage of Overlapping Genes)値の高さ
MicroArray Quality Control (MAQC) プロジェクトで提唱（0≦POG≦100%）
POG値が高い → ランキング結果の頑健性（再現性）が高い方法
上位 x 個の集合
x = 10100

1000

前処理法：MAS5, ランキング法：WAD九大

東大

前処理法：MAS5, ランキング法：samT
九大
2009/02/26

東大POG between 九大 and 東大

x
再現性：WAD > samT

MAQC Consortium, Nat. Biotechnol., 24:1151-1161, 2006

解析データ
 MicroArray Quality Control （MAQC） projectのデータセット
Site1
Site2
Site3
Site4
Site5
Site6

Kadota K, Nakai Y, Shimizu K, submitted「再現性」解析結果（前処理法：FARMS）
 サンプルC 5例 vs. サンプルD 5例
上位100個の集合
Site4
Site1

Site5%
1417%

Site2

Site3

Site6

Site4
Site2

Site1
Site5

Site6
Site3x

再現性：WAD > MAQC推奨法（AD）

Kadota K, Nakai Y, Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3:8, 2008

Weighted Average Difference (WAD) 全体的にシグナル強度の高い遺伝子が上位にくるように重みをかけた統計量

xを(0~1)の範囲に規格化
wi =xi − min( x)max( x) − min( x)Average Difference
平均シグナル強度（AD）統計量
ADi = B i − Aiunlogged data)

WADi = ADi × wilog2-transformed data

ADi = B i − Ai より
ADgene 6 = (6 + 7) / 2 − (1 + 2 + 2) / 3= 4.83
2009/02/26(xi = Bi + Ai / 2

WAD統計量()xi − min( x)より
max(x)−min(x)x gene 6 = ((6 + 7) / 2 + (1 + 2 + 2) / 3) / 2
4.08 − 3.00
= 4.08wgene 6 == 0.15
10.00 − 3.00

xi = Bi + Ai / 2 より

WADの一位：gene4, ADの一位：gene6

wi =

話の内容
 組織特異的遺伝子検出法

Dixon test, ROKU, …
 Affymetrix GeneChipデータ解析

PM-MM戦略
様々な前処理（正規化）法
様々な二群間での発現変動遺伝子ランキング法
重視すべき評価基準は？
 感度・特異度
 再現性

推奨ガイドライン（MAQC vs. 門田）
2009/02/26

Shi et al., BMC Bioinformatics., 9(Suppl 9):S10, 2008

MAQC推奨ガイドライン
 「感度・特異度」の高いランキング法

t-検定系の方法（P値）
 「再現性」の高いランキング法

Fold Change（FC）系の方法
 Average Difference (AD)法→「感度・特異度・再現性」の高い…
緩めのP値の閾値＋AD（FC）によるランキング

2009/02/26

推奨ガイドラインの比較
 「感度・特異度」の高いランキング法

t-検定系の方法（P値）

FC系の方法（WAD or RP）

 「再現性」の高いランキング法

Fold Change（FC）系の方法（AD法）

FC系の方法（WAD）

MAQC

門田ら

・MAQC Consortium, Nat. Biotechnol., 2006
・Shi et al., BMC Bioinformatics., 2008

・Kadota et al., AMB., 2008
・Kadota et al., submitted

2009/02/26

「感度・特異度」の高いランキング法
 t-検定系の方法（MAQC推奨） ⇔ FC系の方法（門田推奨）

前処理法「HG-U133A」を用いた論文（計364報）に対する利用した前処理法の調査結果（上位5つ）

ランキング法の比較に用いられてきたデータの多くはMAS5処理して得られた遺伝子発現行列
2009/02/26

「感度・特異度」の高いランキング法
 t-検定系の方法（MAQC推奨） ⇔ FC系の方法（門田推奨）

FoldChange(FC)系
t検定系

FoldChange(FC)系

赤枠の中だけで評価するとt-検定系がよい
2009/02/26

t検定系

推奨ガイドラインの比較
 「感度・特異度」の高いランキング法

t-検定系の方法（P値）

FC系の方法（WAD or RP）

 「再現性」の高いランキング法

Fold Change（FC）系の方法（AD法）

FC系の方法（WAD）

MAQC

門田ら

・MAQC Consortium, Nat. Biotechnol., 2006
・Shi et al., BMC Bioinformatics., 2008

・Kadota et al., AMB., 2008
・Kadota et al., submitted

2009/02/26

「再現性」の高いランキング法は“FC系”で一致 AD（MAQC推奨） ⇔ WAD（門田推奨） A: Universal Human Reference RNA
B: Human Brain Reference RNA
C: 75% A + 25% B
D: 25% A + 75% B

x

2009/02/26

x

MAQCの解析は：・用いた前処理法がPLIERのみ・比較したランキング法がAD, samT, …のみ
・C vs. Dの比較結果にsamTが含まれてない「再現性」の高いランキング法は“FC系”で一致 AD（MAQC推奨） ⇔ WAD（門田推奨）

x
MAQCの解析は：・用いた前処理法がPLIERのみ・比較したランキング法がAD, samT, …のみ
・C vs. Dの比較結果にsamTが含まれてない
2009/02/26

x
門田らの解析は：・用いた前処理法は9種類・比較したランキング法は8種類

推奨ガイドラインの比較
 「感度・特異度」の高いランキング法

t-検定系の方法（P値）

FC系の方法（WAD or RP）

 「再現性」の高いランキング法

Fold Change（FC）系の方法（AD法）

FC系の方法（WAD）

MAQC

門田ら

・MAQC Consortium, Nat. Biotechnol., 2006
・Shi et al., BMC Bioinformatics., 2008

・Kadota et al., AMB., 2008
・Kadota et al., submitted

2009/02/26

Kadota K, Nakai Y, and Shimizu K, Algorithm Mol. Biol., 3:8, 2008
Kadota K, Nakai Y, and Shimizu K, submitted

結論（Affymetrix GeneChipデータ解析） 「感度・特異度」が高い方法（組合せが重要である！）

Fold Changeに基づく方法

 （発現変動遺伝子リストの）「再現性」が高い方法（前処理法によらず）WAD

No Kadota’s guidelines,
no good research!
2009/02/26

共同研究者
東京大学 大学院農学生命科学研究科
清水 謙多郎 教授
中井 雄治 特任准教授
葉 佳臻 氏（アグリバイオ人材養成プログラム修了生）

2009/02/26