TMeV4


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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。

  • 無料で使えること
  • タブ区切りファイルが読み込める事
  • いろんな解析ができる
  • 画像ファイルが書き出せる事

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。

 

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。

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。

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。

 

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。

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 Limit
  • Midpoint Value
  • Upper 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

 

クラスター

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。

 

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)