【本】わかる！使える！DNAマイクロアレイデータ解析入門

わかる！使える！DNAマイクロアレイデータ解析入門, Steen Knudsen 著 塩島聡 松本治 辻本豪三 監訳, 洋土社, 2002年
(A BIOLOGIST'S GUIDE TO ANALYSIS OF DNA MICROARRAY DATA)
・楽しげな題がついてますが、完全な専門書。実はこの分野が専門だったりするのだけど。。。専門のくせにいまさら入門とは。。。
・この分野をざっと見渡すには最適な良書。デンマークの研究機関の研究者によるもの。
・「マイクロアレイ解析のための研究者が自身でソフトを開発しなくとも多くの解析ソフトを手にすることは可能であるが、大半の生物学研究者はあまりその背後に働いているアルゴリズムを充分に理解していないのではないかと危惧される。」監訳者の序より
・「データ解析の観点から見た主な違いは、cDNAアレイでは、比較したいサンプル検体と対象とするコントロール検体を常に異なる蛍光色素で標識して1枚のチップ上で同時にハイブリダイズするのに対して、Affymetrix社のチップでは1種類の蛍光色素しか用いないため、サンプルとコントロールを比較する場合は2つのチップが必要になることである。」p.8
・「実験間の比較はスケール化（scaling）を行わない限り不可能である。これには実験群の発現レベルと、対象群の発現レベルとが相対化されている必要がある。」p.18
・「Wilcoxon/Mann-Whitneyの順位和検定は、実験で得られた実際の発現値を使用せずに互いの相対的な順位だけで有意性を算定できる。」p.24　要チェック
・「すべてのチップで同じ平均強度を得るために、一つのパラメータで標準的なスケール化を行うことは、手始めにはよい方法だが、最良の方法ではない。可能ならば複数のパラメータを用いるか、多項式を用いたあてはめによるスケール化を行うべきである」p.28
・「一般に標準化は、ユークリッド距離に大きく影響し、コサイン係数距離にはそれほど影響しない。」p.46
・「現実に必要とされているのは、トランスクリプトーム、プロテオーム、ゲノムの間の相関を系統だった手法で見つけ出し、意味のある相関をすべて報告するコンピュータアルゴリズムである。」p.54
・「R」p.54　要チェック
・「実験を通じて有意な発現の変化を示さなかったすべての遺伝子を除くことで次元を減らしている。」p.57
・「発現解析は強力な手段であるが、その限界を認識しておくことが大切である。（中略）遺伝子発現解析で見ることができるのはシグナル伝達経路のごく末端の部分だけであるかもしれない。」p.76
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？cross-validation[交差検証]たとえば10例の場合なら、9例の訓練セットと1例の検証セットに分けることで、10通りになる。これを10倍の交差検証と呼ぶ