QTL, Bioinformatics 死ね死ね団
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QTL, Bioinformatics 死ね死ね団
ja
2008-07-09T10:14:19+09:00
1215566059
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TMeV4
https://w.atwiki.jp/infestans/pages/12.html
<p>TMeV4の使い方</p>
<p>2008.7.9 松田</p>
<p>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。</p>
<ul><li>無料で使えること</li>
<li>タブ区切りファイルが読み込める事</li>
<li>いろんな解析ができる</li>
<li>画像ファイルが書き出せる事</li>
</ul><p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>以下にその簡単な使い方を紹介する。</p>
<p> </p>
<p>インストール</p>
<blockquote>
<p>http://www.tm4.org/mev.html</p>
<p>よりダウンロードできる。現在の最新版はv4.1である。</p>
<p>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。</p>
</blockquote>
<p> </p>
<p>起動</p>
<blockquote>
<p>TMEV.batをクリックして起動する。</p>
<p>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。</p>
<p>"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。</p>
</blockquote>
<p>用意するファイル</p>
<blockquote>
<p>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。</p>
<p>1行目にサンプル名、ヘッダ</p>
<p>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。</p>
<p>ファイル名の拡張子は.txtにする。</p>
<p>欠損値はない方がよい。</p>
<p>例</p>
<p>Peak Nr Scan Nr Ret(umin) Mass Mass_Scan Pos_0101
Pos_0201 Pos_0301 Pos_0401<br />
29 144 1217733 102 102_ 144 6 50 37 6 <br />
30 170 1437550 102 102_ 170 6 68 5 27 <br />
33 162 2215483 103 103_ 262 86 218 188
218<br />
34 290 2452217 103 103_ 290 4 3 4 4<br />
37 164 1386833 104 104_ 164 3 5 3 4 <br />
38 261 2207033 104 104_ 261 3 5 31 4<br />
41 109 0921717 105 105_ 109 3 3 3 3 <br />
42 124 1048633 105 105_ 124 3 3 3 3<br />
43 261 2207033 105 105_ 261 3 19 16 <br />
44 344 2908783 105 105_ 344 3 3 3 3 </p>
</blockquote>
<p> </p>
<p>ファイルのオープン</p>
<blockquote>
<p>"Multiple Array Viewer"のFile->Load Dataを選択すると"Expression File
Loader"ウインドウが開く。</p>
<p>File Format Descriptions->Tab Deliminated, Multiple sample(TDMS)を選択。</p>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>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。</p>
<p>Loadボタンを読んでデータを読みこむ。</p>
<p>生データのヒートマップが表示される。</p>
</blockquote>
<p> </p>
<p>データのノーマライズ</p>
<blockquote>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。<br /></blockquote>
<p>階層化クラスタリングの実行</p>
<blockquote>
<p>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</p>
<p>HCL:Hierarchical Clusteringウィンドウが開く。</p>
<p>代謝物間で実行したい場合はGene Tree</p>
<p>サンプル間で実行したい場合はSample Treeを選ぶ。</p>
<p>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)</p>
<p>Linkage Method SelectionはAverage linkage clusteringが無難。3法の違いは文献を参照のこと。</p>
<p>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。</p>
</blockquote>
<p>データの調整</p>
<blockquote>
<p>ヒートマップの大きさの調整 Display->Set Element Size</p>
<p>色の変更 Display->Color Scheme</p>
<p>色調のスケールの変更 Display->Set Color Scale Limitsの</p>
<ul><li>Lower Limit</li>
<li>Midpoint Value</li>
<li>Upper Limit</li>
</ul><p>を入力(いちいちやらないといけない、低機能)</p>
<p>右端のラベルを変える->Gene/Row Labelsから選択</p>
</blockquote>
<p> </p>
<p>クラスター</p>
<blockquote>
<p>サンプルの集合をClusterとして定義できる。</p>
<p>方法1</p>
<p>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</p>
<p>方法2(最近発見)</p>
<p>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。</p>
<p>設定したクラスターの色が下記PCAで表示される。</p>
</blockquote>
<p> </p>
<p>主成分分析</p>
<blockquote>
<p>ツールバーよりPCAを選択</p>
<p>Cluster Samplesを選ぶ。</p>
<p>OKを押す。</p>
<p>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。</p>
<p>3次元表示はJava 3Dが必要。</p>
</blockquote>
<p> </p>
<p>画像出力</p>
<blockquote>
<p>File->Save Imageで可能。拡張子は自分で入力する必要有り(低機能)</p>
</blockquote>
<p> </p>
<p> </p>
2008-07-09T10:14:19+09:00
1215566059
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The permutation test
https://w.atwiki.jp/infestans/pages/11.html
="The Permutation Test is Used to Reduce the Probability of Finding False Marker-QTL Associations"を勝手に翻訳 =
==2008.6.11==
[http://www.ag.ndsu.nodak.edu/plantsci/adv_genetics/genetics/permut/permut.htm/ 元のページ]
引用文献
*Churchill, G.A., and R.W. Doerge. 1994. Empirical threshold values for quantitative trait mapping. Genetics 138:963-971.
*Knott, S.A. and C.S. Haley. 1992. Aspects of maximium likelihood methods for the mapping of quantitative trait loci in line crosses. Genet. Res. 60:139-151.
*Lander, E.S. and D. Botstein. 1989. Mapping Mendelian factors underlying quantitative traits using RFLP linkage maps. Genetics 121:185-199.
*Liu, B.H. 1998. Statistical Genomics: Linkage, mapping and QTL analysis. Pg. 570. CRC Press, Boca Raton.
==あらすじ ==
1) 実験全体のタイプ1の誤り(type 1 error)の頻度は、ランダムに並べ替えたサンプル(random sample of permutations)を用いると求めることができる。
2)実験毎(experiment wise)の誤りの割合は、各々の実験によって異なる。実験毎の誤りに影響する要因には:サンプルの数、ゲノムサイズ、評価するマーカーの数、形質に影響するQTLの数、各QTLの形質への影響の大きさ、が含まれる。
3)つづく
2008-07-02T09:03:18+09:00
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