2015.08.03版

7/29にsuppTable1.xlsをベースに作成したsample_blekhman_18.txtを用います。

NGSハンズオン講習会
RNA-seq、カウントデータ取得以降の統計解析
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教育研究プログラム
門田幸二（かどた こうじ）
kadota@iu.a.u-tokyo.ac.jp
http://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/~kadota/
Aug 5 2015

1Contents（全体）







7月22日（水）：84→83名。Bio-Linux 8とRのインストール状況確認。基本自習（門田・寺田先生）
7月23日（木）：92→90名。Linux基礎。LinuxコマンドなどUNIXの基礎の理解（門田）
7月24日（金）：85→83名。スクリプト言語。シェルスクリプト（アメリエフ株式会社 服部恵美先生）
7月27日（月）：93→91名。スクリプト言語。Perl（アメリエフ 服部先生）
7月28日（火）：91→90名。スクリプト言語。Python（アメリエフ 服部先生）
7月29日（水）：94→88名。データ解析環境R（門田）
7月30日（木）：96→91名。データ解析環境R（門田）
8月3日（月）：89→84名。NGS解析。基礎（アメリエフ 山口昌雄先生）
8月4日（火）：85→80名。NGS解析。ゲノムReseq、変異解析（アメリエフ 山口先生）
8月5日（水）：86 →81名。NGS解析。RNA-seq、統計解析（前半：山口先生、後半：門田）
8月6日（木）：104 →98名。NGS解析。ChIP-seq（理研 森岡勝樹先生）
8月26日（水）：23名。NGS解析。基礎（アメリエフ 山口昌雄先生）
8月27日（木）：24名。NGS解析。ゲノムReseq、変異解析（アメリエフ 山口先生）
8月28日（金）：26名。NGS解析。RNA-seq、統計解析（前半：アメリエフ 山口先生、後半：門田）Aug 5 20152Contents

サンプル間クラスタリング
 実行手順のおさらい 計算の一部を解説、結果の解釈

発現変動解析(2群間比較) ：発現変動遺伝子(DEG)が多数存在する場合
 モデル、分布、統計的手法、2群間比較でDEGがそれほど多くない場合
 2群間比較でDEGがほとんどない同一群の場合
 倍率変化（2倍以上、1/2以下の発現変動）を用いた場合
 発現変動解析：3群間比較など
Aug 5 20153

クラスタリング①

20,689遺伝子×18サンプルのbiologicalreplicatesのみからなるカウントデータ(Blekhman et al., 2010)のサンプル間クラスタリング。データの取得や整形については、2015.07.29の講義資料を参考。

②

Aug 5 20154

入力ファイル①

2015/7/29受講者は、デスクトップ上のhogeフォルダ中にsample_blekhman_18.txtが存在するはず。未受講者およびファイルが存在しないヒトは、①右クリック、②「対象をファイルに保存」で基本デスクトップ上のhogeに保存。
②

Aug 5 20155

入力ファイルヒト

チンパンジー(Pan troglodytes; PT)
メス
オス

アカゲザル
(Rhesus macaque; RM)
メス
オス

20,689 genes(Homo sapiens; HS)
メス(Female) オス(Male)

このデータは、3種類の生物種間比較。ヒト(Homosapiens; HS)、チンパンジー(Pan troglodytes; PT)、アカゲザル(Rhesus macaque; RM)。生物種ごとにメス3匹、オス3匹。雄雌を考慮しなければbiologicalreplicates (生物学的な反復)は6。

Aug 5 2015

6

Rを起動

Aug 5 2015

このデータは、3種類の生物種間比較。ヒト(Homosapiens; HS)、チンパンジー(Pan troglodytes; PT)、アカゲザル(Rhesus macaque; RM)。生物種ごとにメ
ス3匹、オス3匹。雄雌を考慮しなければbiologicalreplicates (生物学的な反復)は6。

7作業ディレクトリの変更(Win)①②②「Windows(C:)」となっている場合もあるが、気にしない。④はヒトによって異なる③④⑤⑥⑦
Aug 5 20158

デスクトップのhogeを指定して、④開く

作業ディレクトリの変更(Mac)①③②④
Aug 5 20159

確認

Aug 5 2015

①getwd()で作業ディレクトリの確認、②list.files()で入力ファイルの存在確認。ここでは”blekh”というキーワードを含むファイルのみ表示させている。

10

①一連のコマンド群をコピーして、②R Console画面上でペースト。ブラウザがInternet Explorerの場合は、CTRLとALTキーを押しながらコードの枠内で左クリックすると、全選択できます。

コピペで実行①②

Aug 5 201511

エラーなく実行できると右下のような画面になっているはずです。①入力ファイル
情報を格納した行列dataの行数が20,689、列数が18となっていることがわかります。

実行結果

①

Aug 5 201512

①出力ファイル名として指定したhoge8.pngの②情報を表示。

出力ファイル①②

Aug 5 201513

①出力ファイルのサイズを指定しているので、こんな感じになる

出力ファイル①400ピクセル

hoge8.png700ピクセル
Aug 5 201514

Contents


サンプル間クラスタリング
 実行手順のおさらい 計算の一部を解説、結果の解釈

発現変動解析(2群間比較) ：発現変動遺伝子(DEG)が多数存在する場合
 モデル、分布、統計的手法、2群間比較でDEGがそれほど多くない場合
 2群間比較でDEGがほとんどない同一群の場合
 倍率変化（2倍以上、1/2以下の発現変動）を用いた場合
 発現変動解析：3群間比較など
Aug 5 201515

clusterSample関数

TCCパッケージ中のclusterSample関数のオプションを説明。①ユニークな発現パターンのもののみフィルタリング。実質的に低発現遺伝子のフィルタリングと同機能。
②類似度は「1 – Spearman相関係数」。③平均連結法(average-linkage clustering)を利用してサンプル間クラスタリングしている②③①p137-145Aug 5 201516

clusterSample関数①「unique.pattern=TRUE」の実体を説明。
②rowSums関数を用いて遺伝子ごとの総カウント数を計算し、0でない(0より大きい)遺伝子のみ抽出。③unique関数を用いてユニークな発現パターンのみ抽出。

①③Aug 5 2015②17

出力ファイル

縦軸の高さに相当する数値をどうやって計算しているのか?①最も類似度が高い(=距離が近い)RMF1とRMM1を例として説明。

①

Aug 5 201518

clusterSample関数①「dist.method=“spearman”」の実体を説明。②cor関数を用いてRMF1とRMM1ベクトル間のSpearman相関係数を計算した結果は0.9724165。
相関係数は1(全く同じ発現パターン)から-1(真逆のパターン)までの値をとる。距離として取り扱いたい場合は、例えば③「1 – 相関係数」とすればよいので、それを距離として定義している。この場合の値の取りうる範囲は[0, 2]。今は最も似ているもの同士(RMF1とRMM1)の距離を調べているので、0に限りなく近い値(=0.02758346)になっている。

①②③④

Aug 5 201519

出力ファイル①最も類似度が高い(=距離が近い)RMF1とRMM1の縦軸の値(=0.02758346)は、②妥当ですよね。

②①

Aug 5 201520

3生物種間全体で眺めると、①ヒト(HS)とチンパンジー(PT)はよく似ている。2群間比較(発現変動遺伝子検出; DEG検出)を行ったときに、「HS vs. RMで得られるDEG数」のほうが「HS vs. PTで得られるDEG数」よりも多そう。

結果の解釈


ヒト(HS)
 オス3匹(M1, M2, M3)

 メス3匹(F1, F2, F3)

チンパンジー(PT) オス3匹(M1, M2, M3)

hoge8.png

 メス3匹(F1, F2, F3)

①

アカゲザル(RM) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)

Aug 5 2015

ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)21

同一生物種でクラスターを形成している。
①RMM2は「外れサンプル」っぽい。

結果の解釈


ヒト(HS)
 オス3匹(M1, M2, M3)

 メス3匹(F1, F2, F3)

チンパンジー(PT) オス3匹(M1, M2, M3)

hoge8.png

 メス3匹(F1, F2, F3)

アカゲザル(RM) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)①

Aug 5 2015

ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)22

①ヒト(HS)と②アカゲザル(RM)は、メスとオスのサンプルが入り混じっている。これらの生物種
内で、「メス群 vs. オス群」の2群間比較を行ってもDEGはほとんど検出されないだろう。

結果の解釈
ヒト(HS) オス3匹(M1, M2, M3)

 メス3匹(F1, F2, F3)

チンパンジー(PT) オス3匹(M1, M2, M3)

hoge8.png

 メス3匹(F1, F2, F3)



アカゲザル(RM)②

 オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)①

Aug 5 2015

ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)23チンパンジー(PT)に限っていえば、①メス3匹がクラスターを形成しているので、 「メス群 vs. オス群」の2群間比較結果として、多少なりともDEGが検出されるだろう。

結果の解釈
ヒト(HS) オス3匹(M1, M2, M3)

 メス3匹(F1, F2, F3)

チンパンジー(PT) オス3匹(M1, M2, M3)

hoge8.png

 メス3匹(F1, F2, F3)

アカゲザル(RM) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)①
Aug 5 2015

ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)

24

Contents

サンプル間クラスタリング
 実行手順のおさらい 計算の一部を解説、結果の解釈

発現変動解析(2群間比較) ：発現変動遺伝子(DEG)が多数存在する場合
 モデル、分布、統計的手法、2群間比較でDEGがそれほど多くない場合
 2群間比較でDEGがほとんどない同一群の場合
 倍率変化（2倍以上、1/2以下の発現変動）を用いた場合
 発現変動解析：3群間比較など
Aug 5 201525

「HS vs. RM」の2群間比較をTCCパッケージ(Sun et al., 2013)で行ってみよう。

HS vs. RM①

Aug 5 2015

26

例題1。黒枠内をコピペ

サブセット抽出Aug 5 201527

サブセット抽出①ここで取得したいサブセットの列番号やグループ情報を指定。②発現変動解析に用いるサブセッ
トは20,689 genes × 4 samplesのデータ。③正しくヒト vs. アカゲザルになっていることが分かる。

①②③Aug 5 201528

サブセット抽出

入力ファイル(sample_blekhman_18.txt)
を眺めるなどして、①該当サンプルの列の位置を把握していることが前提。

①Aug 5 2015

29

FDR

①q < 0.05を満たす遺伝子数は2,488個。False discovery
rate (FDR) = 0.05は、この閾値を満たす2,488個を発現変動遺伝子(Differentially Expressed Genes; DEGs)とみなすと、2,488*0.05 = 124.4個は偽物であることを意味する。有意水準(false positive rate; FPR)5%と同じような位置づけであり、FDR5%というのは、「許容する偽物(non-DEG)混入割合」に相当する。詳細は2015.05.26の講義資料を参照のこと。

①Aug 5 201530

q < 0.30を満たす遺伝子数は4,786個。

FDR

FDR = 0.30なので、4,786*0.30 = 1,435.8個は偽物で残りの70%は本物だと判断する。

①Aug 5 201531

DEG数の見積もり

Aug 5 2015

FDR閾値が比較的緩めのところを眺め、20,689genes中3,300個程度が本物のDEGと判断する。

32

樹形図と一致Aug 5 2015

今比較しているのはHS vs. RM。クラスタリ
ング結果からも、これらの発現プロファイルの類似度が低い（距離が遠い）ので妥当

33

M-A plot

Aug 5 2015

これがM-A plot。発現変動遺伝子（DEG）と判定されたものが多数存在することがわかる。
param_FDRで指定した閾値(0.05)を満たす遺伝子群がマゼンタ色で表示されている。

34

DEGが存在しないデータのM-A plotを眺める
ことで、縦軸の閾値のみに相当する倍率変化を用いたDEG同定の危険性が分かります

M-A plot

G1群 = G2群

G1群 > G2群

21G2群で高発現

0G1群 < G2群-1



-2



2群間比較用横軸が全体的な発現レベル、縦軸がlog比からなるプロット
名前の由来は、おそらく対数の世界での縦軸が引き算（Minus）、横軸が平均（Average）
M = log2G2 - log2G1

G1群で高発現12345A = (log2G2 + log2G1)/2
低発現 ← 全体的に → 高発現Aug 5 2015

Dudoit et al., Stat. Sinica, 12: 111-139, 200235

基本的にはこれが解析結果

DEG検出結果

Aug 5 201536

1位はRM群（G2群）で高発現のDEG

DEG検出結果

p-valueとその順位

G1(HS)群 G2(RM)群

G2群で高発現M-A plotのA値とM値

q-value

FDR閾値判定結果。 q-value < 0.05を満たすDEGが1、non-DEGが0。

G1群で高発現Aug 5 201537

2位もRM群（G2群）で高発現のDEG

DEG検出結果

p-valueとその順位

G1(HS)群 G2(RM)群

G2群で高発現M-A plotのA値とM値

q-value

FDR閾値判定結果。 q-value < 0.05を満たすDEGが1、non-DEGが0。

G1群で高発現Aug 5 201538

3位はHS群（G1群）で高発現のDEG

DEG検出結果

p-valueとその順位

G1(HS)群 G2(RM)群

G2群で高発現M-A plotのA値とM値

q-value

FDR閾値判定結果。 q-value < 0.05を満たすDEGが1、non-DEGが0。

G1群で高発現Aug 5 201539

DEG検出結果

指定したFDR閾値（0.05）をギリギリ満たす2,488位の遺伝子
p-valueとその順位

G1(HS)群 G2(RM)群

G2群で高発現M-A plotのA値とM値

q-value

FDR閾値判定結果。 q-value < 0.05を満たすDEGが1、non-DEGが0。

G1群で高発現Aug 5 201540

例題2-5のコピペで作成しました

様々なM-A plot①

Aug 5 201541

Contents


サンプル間クラスタリング
 実行手順のおさらい 計算の一部を解説、結果の解釈

発現変動解析(2群間比較) ：発現変動遺伝子(DEG)が多数存在する場合
 モデル、分布、統計的手法、2群間比較でDEGがそれほど多くない場合
 2群間比較でDEGがほとんどない同一群の場合
 倍率変化（2倍以上、1/2以下の発現変動）を用いた場合
 発現変動解析：3群間比較など
Aug 5 2015

42

参考

Tips：logの世界

M-A plotのM値は、倍率変化（log比）に相当（29.06 倍G2群で高発現）。

G1(HS)群 G2(RM)群

G2群で高発現G1群で高発現Aug 5 201543

（当たり前だが）FDR閾値を緩めると得られるDEG数は増える傾向にあることがわかる。例題6のコピペで作成。

分布やモデルHS1 vs. RM1731 DEGs (FDR 0.01%)

HS1 vs. RM12,488 DEGs (FDR 5%)

HS1 vs. RM15,435 DEGs (FDR 40%)

厳しい ← FDR閾値 → 緩い
少ない ← DEG数 → 多い
Aug 5 201544

重要：黒の分布はnon-DEGの分布に相当

分布やモデルHS1 vs. RM1731 DEGs (FDR 0.01%)

HS1 vs. RM12,488 DEGs (FDR 5%)

HS1 vs. RM1

5,435 DEGs (FDR 40%)

厳しい ← FDR閾値 → 緩い少ない ← DEG数 → 多い
Aug 5 201545

「HS vs. RM」の発現変動解析結果として、20,689genes中3,300個程度が本物のDEGと判断した。

おさらい

ヒト(HS)
 オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)



チンパンジー(PT) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)



アカゲザル(RM) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)

Aug 5 2015

ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)

46

「HS vs. PT」のDEG同定を行う。ヒト(HS)とチンパンジー(PT)で明瞭にサブクラスターに分かれていることから、DEGは存在すると予想される。しかし、「HS vs. RM」 (3,300個程度が本物のDEGと判断した)のときほどDEGは多くないだろうと予想できる。

HS vs. PTヒト(HS)
 オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)



チンパンジー(PT) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)



アカゲザル(RM) オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)

Aug 5 2015

ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)47

②例題7。「HS vs. PT」の2群間比較をTCCパッケージ(Sun et al., 2013)で行ってみよう。

TCC実行①②

Aug 5 201548

「HS vs. PT」は、「HS vs. RM」に比べて全体的に似ているのでDEG数は少なくなる。

結果の比較

HS1 vs. RM1HS1 vs. PT1

2,488 DEGs
Aug 5 2015

578 DEGs49

何故、白矢印で示すように「HS vs. PT」のnon-DEGの分布(黒の点の分布)は、「HSvs. RM」に比べて広がっているのか?

素朴な疑問

HS1 vs. RM1HS1 vs. PT1

2,488 DEGs
Aug 5 2015

578 DEGs50

統計的手法とは疑問に対する解答は、統計的手法の手順を再考すればよい。同一群内のばらつきの分布（non-DEG分布）以外のものがDEGと判定されるのが統計的手法の結果。つまり、「HS vs. RM」と「HS vs. PT」では、non-DEG分布が異なり、後者のほうが同一群内のばらつきが大きいということ。

HS1 vs. RM1HS1 vs. PT1

2,488 DEGs
Aug 5 2015

578 DEGs51

参考 同一群内のばらつきは、サンプル間の類似度で大まかに把握可能。①HS群内(HSF1 vs.
HSM1)のSpearman相関係数は0.950。②RM群内(RMF1 vs. RMM1)は0.972。③「HS vs.
RM」の群間比較結果は、例えばHSM1 vs.
RMM1の相関係数(0.880)が0.950と0.972よりも低いことからDEGの存在を予測可能。

サンプル間類似度

HS1 vs. RM1①②③2,488 DEGs
Aug 5 201552

サンプル間類似度

参考 ①HS群内(HSF1 vs. HSM1)のSpearman相関係数は0.95。②PT群内(PTF1 vs. PTM1)は0.950。
③「HS vs. PT」の群間比較結果は、例えばHSM1 vs. PTM1の相関係数(0.902)が0.950と0.949よりも低いことからDEGの存在を予測可能。

HS1 vs. PT1①②③
Aug 5 2015

578 DEGs53

参考 RM群内(RMF1 vs. RMM1)のSpearman相関係数は0.972。 一方、PT群内(PTF1 vs. PTM1)は0.949。大まかにいって、この差がnon-DEG分布の違いに寄与しているという理解でよい。

DEG検出結果の比較

HS1 vs. RM1HS1 vs. PT1

2,488 DEGs
Aug 5 2015578 DEGs
54

Contents


サンプル間クラスタリング
 実行手順のおさらい 計算の一部を解説、結果の解釈

発現変動解析(2群間比較) ：発現変動遺伝子(DEG)が多数存在する場合
 モデル、分布、統計的手法、2群間比較でDEGがそれほど多くない場合
 2群間比較でDEGがほとんどない同一群の場合
 倍率変化（2倍以上、1/2以下の発現変動）を用いた場合
 発現変動解析：3群間比較など
Aug 5 201555

同一群内のばらつきの分布（non-DEG分布）を調べるべく、「G1群(M1とF1) vs. G2群(M2とF2)」の2群間比較を行ってみる。予想はDEGはあったとしてもごくわずか。

2群間比較


ヒト(HS)

チンパンジー(PT)

アカゲザル(RM)

G1 G2
 オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)
G1 G2
 オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)
 オス3匹(M1, M2, M3)
 メス3匹(F1, F2, F3)

Aug 5 2015

ヒト(HS)G2

G1G2

チンパンジー(PT)

G2

G1

G2

G2

G1

G1

G2

G1 G2

G1

アカゲザル(RM)

56

「G1群(HSM1とHSF1) vs. G2群(HSM2とHSF2)」の2群間比較結果。7 DEGs。

TCC実行
①②

HS1 vs. HS2

7 DEGsAug 5 2015

57

「G1群(PTM1とPTF1) vs. G2群(PTM2とPTF2)」の2群間比較結果。16 DEGs。

TCC実行
①②

PT1 vs. PT2

16 DEGs

Aug 5 2015

58

「G1群(RMM1とRMF1) vs. G2群(RMM2とRMF2)」の2群間比較結果。24 DEGs。

TCC実行
①②

RM1 vs. RM2

24 DEGs

Aug 5 2015

59

「G1群(RMM1とRMF1) vs. G2群(RMM3とRMF3)」の2群間比較結果。202 DEGs。

TCC実行(おまけ)①②

RM1 vs. RM3

202 DEGs

Aug 5 201560

同一群(下段)の分布は、異なる群(上段)のnon-DEG分布とよく一致する。同一群内のばらつきの分布（non-DEG分布）以外のものがDEGと判定されるのが統計的手法の結果

結果の比較
HS1 vs. RM1HS1 vs. PT12,488 DEGs

HS1 vs. HS2PT1 vs. PT2

7 DEGsAug 5 2015

578 DEGs

16 DEGs

ヒト(HS) チンパン
ジー(PT)

RM1 vs. RM2

24 DEGs

アカゲザル(RM)

RM1 vs. RM3

202 DEGs61

例題3

統計的手法とは

同一群内のばらつきの分布（nonDEG分布）から遠く離れたところに位置するものは、0に近いp-value

同一群内の遺伝子のばらつきの程度を把握し、帰無仮説に従う分布の全体像を把握しておく（モデル構築）
 non-DEGのばらつきの程度を把握しておくことと同義

実際に比較したい2群の遺伝子のばらつきの程度がnon-DEG分布のどのあたりに位置するかを評価（検定）HS1 vs. RM1

Aug 5 2015

62

例題12

統計的手法とは

同一群内のばらつきの分布（nonDEG分布）のど真ん中に位置する
ものは、1に近いp-value同一群内の遺伝子のばらつきの程度を把握し、帰無仮説に従う分布の全体像を把握しておく（モデル構築）
 non-DEGのばらつきの程度を把握しておくことと同義

実際に比較したい2群の遺伝子のばらつきの程度がnon-DEG分布のどのあたりに位置するかを評価（検定）Aug 5 2015

63

Contents


サンプル間クラスタリング
 実行手順のおさらい 計算の一部を解説、結果の解釈

発現変動解析(2群間比較) ：発現変動遺伝子(DEG)が多数存在する場合
 モデル、分布、統計的手法、2群間比較でDEGがそれほど多くない場合
 2群間比較でDEGがほとんどない同一群の場合
 倍率変化（2倍以上、1/2以下の発現変動）を用いた場合
 発現変動解析：3群間比較など
Aug 5 201564

倍率変化(fold-change; FC)でのDEG検出結果。下段の同一群内比較でも多数の偽陽性が検出されている。例題13をベースに作成

結果の比較(2倍変化)
HS1 vs. RM1HS1 vs. PT15,966 DEGs

HS1 vs. HS22,171 DEGs

Aug 5 2015

5,077 DEGs

PT1 vs. PT2

3,375 DEGs

ヒト(HS) チンパンジー(PT)RM1 vs. RM2

3,806 DEGs

アカゲザル(RM)

RM1 vs. RM3

3,020 DEGs
65

統計的手法(TCC)も多少偽陽性が存在するが、倍率変化(FC)ほど凶悪ではないことがわかる。また高発現側のDEGは、FCと比較的よく一致していることがわかる。
先人がFCのみで比較的信頼性の高い結果を得てきた
HS1 vs. PT1 理由がよくわかる(高発現側を信頼するという経験則)。

結果の比較(FDR)
HS1 vs. RM1

2,488 DEGs

HS1 vs. HS2PT1 vs. PT2

7 DEGsAug 5 2015

578 DEGs

16 DEGs

ヒト(HS) チンパンジー(PT)RM1 vs. RM224 DEGs

アカゲザル(RM)

RM1 vs. RM3

202 DEGs
66

①発現パターンごとの分類もしたい場合に便利。②post-hoc test的なことをやりたいときの項目。③複製なしデータの場合。③をクリック。

3群間比較①③Aug 5 2015②67

3群間(複製なし)①①の箇所の記述は若干先走ってます。2015年4月リ
リースのBioconductor ver. 3.1で提供しているTCCパッケージ(ver. 1.8.0)では、まだ内部的に利用するパッケージがデフォルトではDESeqになっています。
複製なしの場合はDESeq2を内部的に用いるほうが精度が高いことが分かったので、Bioconductor ver.
3.2(2015年10月リリース予定)では、デフォルトがDESeq2になります。これもバージョンアップの意義の1つであり、デフォルトオプションが変わりうる一例。

②③Aug 5 201568

シミュレーションデータ

Aug 5 2015

他にも多くの解析用パッケージが存在し、このウェブページ上で紹介しきれていないものが多く存在します。また、バージョンアップなどに追い付いていない項目も多くあります。そのため、正しい手順で解析できているのかが不安な局面があるでしょう。
そういうときはTCCパッケージ中のシミュレーションデータ作成関数を利用して、「これがDEG検出結果の上位に来ていないやり方はオカシイはず」というようなデータを自分で作成して検証するのです。

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