일련의 유전자 발현 값으로부터의 Eigengene 값안녕하세요
유전자 발현 데이터 세트 (100s의 샘플에 대한 유전자 발현 값의 1000s)에서 각 샘플 (즉, 유전자 서명 스코어와 같은)에 대한 특정 유전자 세트의 값을 사용하여 eigengene 값을 얻고 싶습니다. 유전자는 격렬하게 다른 척도로 존재하며, 일부 값은 누락되어있다 (탐지되지 않음 - 0으로 대체 될 수 있음).
JMP에서이를 수행 할 수있는 방법이 있습니까?
감사!
유전자 발현 값의 집합에서 Eigengene 값유전자는 기둥입니다. 사용되는 유전자는 특별한 방법으로 지정되지 않았습니다. 각 샘플 (행)에 대해 eigengene / 또는 동등 물을 생성하기 위해 GUI 대화 상자 또는 스크립트에서 지정할 것이라고 생각했습니다. 감사.유전자 발현 값의 집합에서 Eigengene 값네, Hierachical Clustering과 PLS (심지어 PCA도 마찬가지입니다)는 세트 (또는 세트)를 찾거나 발견하기 위해 데이터의 차원 성을 감소시키는 데 도움을 줄 수 있습니다 (유전자 세트를 제한하십시오).
따라서 이미 데이터 테이블 내에 세트로 정의 된 일련의 유전자가 있습니다. 행이나 열로 유전자가 있습니까? 당신은 어떻게 테이블에있는 유전자 세트를 desginated 했습니까?
유전자 (열)로서 PCA를 사용할 수 있습니다. on Correlations 옵션의 경우, 1 성 주요한 구성 요소는 중앙 처리 장치의 엔트리를 사용하여 중심 및 관측 된 관측치의 선형 조합입니다. 첫 번째 계수로서의 고유 벡터.
그러나 eigengenes가 원래 계산 된 방법에 대한 이해는 SVD가 사용되었습니다.
유전자 발현 값의 집합에서 Eigengene 값고마워, 크리스. 상대적인 초보자로서, 나는이 권리를 얻는 것을 확실히하고있다. 계층 적 클러스터링과 PLS는 새로운 유전자 세트를 발견하기위한 것입니까? 그것들은 발견을위한 도움이되는 포인터이지만, 제 질문은 전체 데이터 세트에 대한 미리 정의 된 유전자 세트에 관한 것입니다.
내가 이해하는 것으로부터, 관심있는 유전자에 대해 PCA를 수행하고 prin1을 얻을 수 있으며 이는 내가 찾고있는 eigengene 값과 유사해야만 하는가?유전자 발현 값의 집합에서 Eigengene 값해명 해줘서 고마워. PCA를 사용하여 X, Y 또는 Z를 응답으로 (또는 그 반대로) 분석 할 수있는 적합 모델에서 사용할 수있는 PC를 얻을 수 있습니다. 또한 클러스터 수를 얻기 위해 유전자를 클러스터링 한 다음 각 클러스터에서 유전자의 일부 집계 / 표준화를 수행 한 다음 PC를 사용하는 것과 거의 같은 방식으로 각 클러스터에 해당 값을 사용하여 적합 모델을 사용할 수 있습니다. JMP 12의 Hieracrhical Clustering은 클러스터링하기 전에 데이터를 표준화하기위한 클러스터 수단과 옵션을 제외 할 수 있습니다.
또 다른 생각은 잠재적으로 PLS (partial least squares)를 사용하여 X, Y 및 / 또는 Z가 반응이고 유전자가 요인이 될 수 있습니다. 이렇게하면 유전자를 집계 할 필요가 없지만 X, Y 및 / 또는 Z에 영향을 미치는 대상 만 찾고 영향을 미칠 수있는 모델에 적합합니다.
이 모든 것은 JMP 12의 분석 메뉴에있는 다 변수 섹션에서 찾을 수 있습니다.
JMP에는 위의 표준 도구를 사용하는 것 이외에 명시적인 eigengene 점수 매기기 방법이 없습니다.
그게 JMP 12에서 구입할 수있는 것을 설명하는 데 도움이됩니까?
크리스
유전자 발현 값의 집합에서 Eigengene 값나는 유전자 발현 값 (priori hypothesis)을 기반으로 한 일련의 신호를 하나의 연속적으로 분포 된 점수로 모으기 위해 노력하고 있는데, 다른 속성과 상관시키기 위해 사용할 수있다. X, Y 및 Z에 대해), 새로운 가설을 공식화하고 독립 실험에서 그 서명을 테스트하십시오. 내가 가진 것은 JMP12이다.유전자 발현 값의 집합에서 Eigengene 값안녕하세요 @ TRR21 ,
당신이 eigengene 값으로 무엇을하려고하는지에 대해 더 많이 말해 줄 수 있습니까? 유사한 표현 패턴을 그룹화하기 위해 정규화를위한 것입니까?
PCA, MDS 및 클러스터링은 모두 eigengene 값을 유도하고 JMP 14의 다 변수 또는 클러스터링 섹션 섹션에서 사용할 수있는 메소드입니다.
eigengenes를 만들 수있는 몇 가지 방법이 있지만 워크 플로 나 원하는 방법에 대한 정보가 없으면 적절한 장소로 안내하기가 어렵습니다.
베스트,
크리스
@ TRR21 쓴 :
안녕하세요
유전자 발현 데이터 세트 (100s의 샘플에 대한 유전자 발현 값의 1000s)에서 각 샘플 (즉, 유전자 서명 스코어와 같은)에 대한 특정 유전자 세트의 값을 사용하여 eigengene 값을 얻고 싶습니다. 유전자는 격렬하게 다른 척도로 존재하며, 일부 값은 누락되어있다 (탐지되지 않음 - 0으로 대체 될 수 있음).
JMP에서이를 수행 할 수있는 방법이 있습니까?
감사!
