実験医学別冊　マイクロアレイデータ統計解析プロトコール

実験医学別冊　マイクロアレイデータ統計解析プロトコール

―目次―

特集　マイクロアレイデータ統計解析プロトコール

第1章 遺伝子測定データの標準化
［基礎知識編］
プラットフォームの違いと標準化の意義
［基本解析編］Excelによる簡単な標準化　
　　　　　　　―アレイデータ処理の基本―
１ 正規分布による標準化平均値と標準偏差の計算　
２ 一色法アレイの標準化測定値データの処理法　
３ 二色法アレイの標準化比データの処理法　
［応用解析編］より高度な標準化
１ Ｒを用いた標準化Affymetrix，Agilentなど　
２ その他の大規模解析データの標準化次世代シークエンサー　

第2章 有意差解析
［基礎知識編］
有意差検定とマーカー遺伝子の意義　
［基本解析編］Excelによる簡単な検定　
　　　　　　　　―パラメトリックとノンパラメトリック法―
１ 二群からの有意差検定t検定，Mann-Whitney U検定など　
２ 多群からの有意差検定ANOVA-F検定，KW検定など　
３ 相関係数と回帰分析系列値との関連遺伝子を探す　】
［応用解析編］より高度な解析　―実用的な解析―
１ 発現傾向解析（トレンド解析）　
２ 機能グループ解析（GSEA）有意遺伝子群の生物学的意味　
３ 判別分析（SVM）　

第3章 クラスタリング
［基礎知識編］
クラスタリングの意義　
［基本解析編］Clusterを用いた解析　―クラスタリングの基本―
１ 階層クラスタリング　
２ Java TreeViewによる表示木構造によるデータの表現　
３ 非階層型クラスタリングk平均法，自己組織化マップ　
［応用解析編］より高度なクラスタリングと表示方法
１ バイクラスタリング法 遺伝子と実験の双方向クラスタリング　
２ グラフによる類似関係の可視化最適木とyEdによる表示　

第4章 ネットワーク解析
［基礎知識編］
ネットワーク解析の意義　
［基本解析編］パスウェイデータによる解析　
　　　　　　　　―ネットワーク解析の基本―
１ パスウェイデータベースの基本操作　
２ パスウェイデータへのマッピングと可視化Cytoscapeの利用方法
３ 文献データとの照合MEDLINEデータを用いた整合性検索　
［応用解析編］より高度な解析
１ 偏相関係数によるネットワーク推定グラフィカル・
　　　ガウシアン・モデル法　
２ S-systemモデルによるネットワーク推定　
３ ネットワークと実験値の適合度評価 
　　ネットワークモチーフ分解法