TMeV4の使い方
2008.7.9 松田
TMeV4は多機能だが低機能なマイクロアレイデータの解析ソフトウェアである。
などの利点があり、とりあえずデータの様子を見てみるのに大変便利である。
TMeVで当たりを付けてから、R, GeneSpring等のソフトできれいな図にするというのがよさそう。
以下にその簡単な使い方を紹介する。
インストール
http://www.tm4.org/mev.htmlよりダウンロードできる。現在の最新版はv4.1である。実行はJava+Java3Dが必要である。各Javaのバージョンは指定のものに会わせた方がよいようだ。
http://www.tm4.org/mev.html
よりダウンロードできる。現在の最新版はv4.1である。
実行はJava+Java3Dが必要である。各Javaのバージョンは指定のものに会わせた方がよいようだ。
起動
TMEV.batをクリックして起動する。そうすると"MultiExperiment Viewer"というツールバーと"Multiple Array Viewer"の二つのウインドウが開く。"MultiExperiment Viewer"のFile->New Mulitiple Array Viewerであたらしい"Multiple Array Viewer"を開く事ができる。
TMEV.batをクリックして起動する。
そうすると"MultiExperiment Viewer"というツールバーと"Multiple Array Viewer"の二つのウインドウが開く。
"MultiExperiment Viewer"のFile->New Mulitiple Array Viewerであたらしい"Multiple Array Viewer"を開く事ができる。
用意するファイル
メタボロームデータの場合、タブ区切りファイル形式で、列毎に各サンプルの代謝物量が並んだ形式にする。1行目にサンプル名、ヘッダ各代謝物の名前、保持時間の情報などは複数行にわたってよいが、左側に集まっている事。ファイル名の拡張子は.txtにする。欠損値はない方がよい。例Peak Nr Scan Nr Ret(umin) Mass Mass_Scan Pos_0101 Pos_0201 Pos_0301 Pos_0401 29 144 1217733 102 102_ 144 6 50 37 6 30 170 1437550 102 102_ 170 6 68 5 27 33 162 2215483 103 103_ 262 86 218 188 218 34 290 2452217 103 103_ 290 4 3 4 4 37 164 1386833 104 104_ 164 3 5 3 4 38 261 2207033 104 104_ 261 3 5 31 4 41 109 0921717 105 105_ 109 3 3 3 3 42 124 1048633 105 105_ 124 3 3 3 3 43 261 2207033 105 105_ 261 3 19 16 44 344 2908783 105 105_ 344 3 3 3 3
メタボロームデータの場合、タブ区切りファイル形式で、列毎に各サンプルの代謝物量が並んだ形式にする。
1行目にサンプル名、ヘッダ
各代謝物の名前、保持時間の情報などは複数行にわたってよいが、左側に集まっている事。
ファイル名の拡張子は.txtにする。
欠損値はない方がよい。
例
Peak Nr Scan Nr Ret(umin) Mass Mass_Scan Pos_0101 Pos_0201 Pos_0301 Pos_0401 29 144 1217733 102 102_ 144 6 50 37 6 30 170 1437550 102 102_ 170 6 68 5 27 33 162 2215483 103 103_ 262 86 218 188 218 34 290 2452217 103 103_ 290 4 3 4 4 37 164 1386833 104 104_ 164 3 5 3 4 38 261 2207033 104 104_ 261 3 5 31 4 41 109 0921717 105 105_ 109 3 3 3 3 42 124 1048633 105 105_ 124 3 3 3 3 43 261 2207033 105 105_ 261 3 19 16 44 344 2908783 105 105_ 344 3 3 3 3
ファイルのオープン
"Multiple Array Viewer"のFile->Load Dataを選択すると"Expression File Loader"ウインドウが開く。File Format Descriptions->Tab Deliminated, Multiple sample(TDMS)を選択。左のエクスプローラーから該当するフォルダを選択するとAvailable Filesのフィールドに該当するファイルが表示されるので選択する。そうするとExpression Tableフィールドにファイルの左上の部分が表示される。次に代謝物の含量のデータのもっとも左上のデータ(upper-leftmost expression data)をクリックする。これは代謝物のアノテーションデータと代謝物含量データを区別するためである。Loadボタンを読んでデータを読みこむ。生データのヒートマップが表示される。
"Multiple Array Viewer"のFile->Load Dataを選択すると"Expression File Loader"ウインドウが開く。
File Format Descriptions->Tab Deliminated, Multiple sample(TDMS)を選択。
左のエクスプローラーから該当するフォルダを選択するとAvailable Filesのフィールドに該当するファイルが表示されるので選択する。
そうするとExpression Tableフィールドにファイルの左上の部分が表示される。
次に代謝物の含量のデータのもっとも左上のデータ(upper-leftmost expression data)をクリックする。
これは代謝物のアノテーションデータと代謝物含量データを区別するためである。
Loadボタンを読んでデータを読みこむ。
生データのヒートマップが表示される。
データのノーマライズ
Log への変換等はAdjust Data->Log Transformationで可能。画面は変化しないが、内部のデータは変換されている(低機能)。Undo機能はない。各代謝物間で正規化(Z変換) する場合はAdjust Data->Gene/Row Adjustments->Normalize Gene/Rowsで可能。
階層化クラスタリングの実行
上部ツールバーよりHCLを選ぶ。メニューのAnalysis->Clustering->HCLでも可能HCL:Hierarchical Clusteringウィンドウが開く。代謝物間で実行したい場合はGene Treeサンプル間で実行したい場合はSample Treeを選ぶ。Distance metric SelectionはEuclidean Distance(ユークリッド距離)がデフォルト。他にもいろいろあるので困らない(多機能)Linkage Method SelectionはAverage linkage clusteringが無難。3法の違いは文献を参照のこと。分析が終わると左のフィールドのAnalysis Results->HCLができる。そのなかのHCL Treeがグラフィカルな表示。
上部ツールバーよりHCLを選ぶ。メニューのAnalysis->Clustering->HCLでも可能
HCL:Hierarchical Clusteringウィンドウが開く。
代謝物間で実行したい場合はGene Tree
サンプル間で実行したい場合はSample Treeを選ぶ。
Distance metric SelectionはEuclidean Distance(ユークリッド距離)がデフォルト。他にもいろいろあるので困らない(多機能)
Linkage Method SelectionはAverage linkage clusteringが無難。3法の違いは文献を参照のこと。
分析が終わると左のフィールドのAnalysis Results->HCLができる。そのなかのHCL Treeがグラフィカルな表示。
データの調整
ヒートマップの大きさの調整 Display->Set Element Size色の変更 Display->Color Scheme色調のスケールの変更 Display->Set Color Scale LimitsのLower LimitMidpoint ValueUpper Limitを入力(いちいちやらないといけない、低機能)右端のラベルを変える->Gene/Row Labelsから選択
ヒートマップの大きさの調整 Display->Set Element Size
色の変更 Display->Color Scheme
色調のスケールの変更 Display->Set Color Scale Limitsの
を入力(いちいちやらないといけない、低機能)
右端のラベルを変える->Gene/Row Labelsから選択
クラスター
サンプルの集合をClusterとして定義できる。方法1HCLのデンドログラムからクラスターにしたい範囲を選択ー>右クリックでStore Cluster, クラスター名、色を選択方法2(最近発見)メニューのUtilities->SearchをえらびSample Searchをうまく使うとクラスターを自由に設定できる。設定したクラスターの色が下記PCAで表示される。
サンプルの集合をClusterとして定義できる。
方法1
HCLのデンドログラムからクラスターにしたい範囲を選択ー>右クリックでStore Cluster, クラスター名、色を選択
方法2(最近発見)
メニューのUtilities->SearchをえらびSample Searchをうまく使うとクラスターを自由に設定できる。
設定したクラスターの色が下記PCAで表示される。
主成分分析
ツールバーよりPCAを選択Cluster Samplesを選ぶ。OKを押す。HCLのときと同じくウィンドウ左にPCAとして結果がでてくる。3次元表示はJava 3Dが必要。
ツールバーよりPCAを選択
Cluster Samplesを選ぶ。
OKを押す。
HCLのときと同じくウィンドウ左にPCAとして結果がでてくる。
3次元表示はJava 3Dが必要。
画像出力
File->Save Imageで可能。拡張子は自分で入力する必要有り(低機能)
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