GeneChip コンパチブルマイクロアレイ遺伝子発現解析
ArrayStar
遺伝子発現解析
GeneChip®ファイル、Nimblegenファイルおよびテキストファイルからのデータを処理し、遺伝子の発現量を解析いたします。使いやすいインターフェースにより、遺伝子名、アノテーション、その他データベースのIDなどの情報を簡単に特定できます。さらに、ジーンテーブル作成機能により、それらの情報を分かりやすくまとめることができます。
多様な図解解析機能を有し、タビュラー・ヒートマップ・スキャッタープロット・ライン・サムネイルなどを同期して使用することができます。
機能について
- スキャッタープロット
スキャッタープロットでは2つのデータセット間における遺伝子発現レベルの比較を点で表示します。個々のデータポイントは遺伝子を表しており、それぞれの発現レベルによって色分けされています。選択された遺伝子は白色のドットで表示され、最多のデータポイントを通るベストフィットラインは紫色の点線で表示されています。データはX＝Yとの相対的な関係において色づけされていますが、希望によって変更することができます。
- ヒートマップ
複数の実験を通して得られた複数の遺伝子の発現レベルを、色を用いて比較、表示します。タイルの色は特定の実験における特定の遺伝子の計測された発現値を表しています。
例；青＝低発現値 黄＝中発現値 赤＝高発現遺伝子
ジーンツリーはヒートマップの左に描画され、異なる遺伝子のクラスタリングが特定の方法によって計算されるのにつれて作成されます。結節点をクリックするとサブツリーが描写され、サブツリーのクラスタリングも行うことができます。
- ライングラフ
ライングラフではプロジェクトのそれぞれの実験において、同一遺伝子の発現レベルの推移を描写します。ラインによってデータポイントを繋いでいき、実験のグループを通して互いの発現レベルにおける相関性を表示します。ライングラフ内の複数の遺伝子はドラッグすることで同時選択することができます。また、編集も右クリックで簡単に行え、遺伝子ノート、遺伝子の削除、コピーなどが行なえます。
- サムネイルライングラフ
サムネイルライングラフはクラスタリングから作成されたライングラフの一連の図を表示します。プロットより得られた情報はクラスタリングをチェックしながら発現パターンを同定するのに使用されます。それぞれのライングラフは一つのクラスター内に含まれる情報を可視化したものです。発現レベルはライングラフ同様Y線上に、それぞれの実験によって決定されたポイントはX線上に表示されます。 表示されるクラスター数の設定は変更できますので、複数のクラスターを選択して再クラスタリングすることで、さらに見込まれる発現調節の関連性を識別することができます。
その他アルゴリズム
- クラスタリングアルゴリズム
Hierarchical clustering
データポイントを1つずつ増加するグループへと凝集させてグループ化する方法で、すべてのデータポイントをグループ化すると結果はヒートマップに表示されます。
K-means clustering
データはそれぞれのクラスターに任意の開始ポイントをランダムに選択するところから始まり、そのポイントを身近なポイントへとグループ化します。グループ化されたデータから新たにセンターポイントが作られ、次の身近なセンターポイントをグループ化していきます。すべてのポイントがグループ化されるまでこの過程は反復され、最終的にヒートマップ等で表示されます。
- 使用距離行列
・Standard Pearson
・Uncentered Pearson
・Euclidean
・Euclidean squared
・Manahattan
- リンケージ法
・Single linkage
・Complete linkage
・Centroid linkage
・Average linkage
- 統計法
Student's ｔ-Test
2つの個々の複製された遺伝子の発現値、もしくは1つの遺伝子の2つのグループにおける遺伝子の発現値の平均を比較する方法です。異なる表現遺伝子を同定するときによく使用されます。
Moderated t-Test
遺伝子発現の平均値を比較する点でStudent's ｔ-Testに似ていますが、Student's ｔ-Testが分散も計算に入れて、それぞれの遺伝子に有効なデータから情報を算出するのに対し、Moderated t-Testはすべての選択された遺伝子から情報を集めて算出します。この点においてModerated t-Testの方が優れているといわれます。
F-test (ANOVA)
個々の複製データもしくは複製データグループの遺伝子発現値の平均を比較するのに使用されます。F-testとt-Testの決定的な違いは、3つ以上のデータセットを同時に比較できるかどうかになります。
- その他統計法
・Coefficient of Variation
・Variance
・Standard deviation
- フォルスポジティブエラー調節アルゴリズム
・Bonfreroni
・Holm-Bonfreroni
・Benjamini-Hochberg
また、コントロールと閾値からはみ出たサンプルの遺伝子の発現差異を同定するためにフォールドチェンジ機能が有効です。解析の際、異なるフォールドの効果をテストすることができます。フォールドチェンジとコンフィデンスレベルは希望によって変更することができます。
日本語版チュートリアルは以下より入手いただけます。
Array Ster日本語版チュートリアル
システム環境
Windows
|
お問い合わせ
株式会社ネットウエル ライフサイエンス営業部
TEL：03-5368-3459
オンラインでのお問い合わせはお問い合わせフォームから
