Analyse de la corrélation des données distribuées non normales à partir des analyses de séquençageBonjour,
Je n'ai peut-être pas assez creusé mais je ne trouve pas de réponse dans la communauté.
Nous disposons de données de type NGS, d'expression de gènes, que nous aimerions corréler entre différentes zones d'échantillon. Les données ne sont pas normalement distribuées.
Nous avons diverses entrées indiquant que nous devrions utiliser la transformation logarithmique pour obtenir une distribution normale.
Nous voulons étudier la corrélation, pouvons-nous le faire sur des données distribuées non normales ? Devons-nous opter pour la distribution des journaux ?
Les corrélations ne sont pas les mêmes selon l’une ou l’autre méthode, nous voulons donc être sûrs que nous le faisons de la bonne manière si nous ne sommes pas des statisticiens.
Merci à tous ceux qui pourront nous aider sur ce point.
Passez une bonne journée
Marie
Analyse et modélisation des données de baseRe : Analyse de la corrélation de données distribuées non normales à partir d'analyses de séquençageSalut @mgerusdurand , Merci pour votre question!
Pour vos données, sont-elles rares (beaucoup de zéros) ? Si les données ne sont pas très rares, alors généralement, comme les données de séquençage d'ARN, nous recommandons de transformer les données, par exemple une transformation logarithmique, puis d'effectuer une analyse de corrélation, une réduction de dimension et une visualisation (PCA, UMAP, TSNE) et un regroupement.
Il existe également différents types de corrélations : corrélation de Pearson, corrélation de Spearman, tau de Kendall, etc. En fonction de votre intérêt de recherche, vous pouvez choisir différentes méthodes.
Re : Analyse de la corrélation de données distribuées non normales à partir d'analyses de séquençageMerci @MeichenDong !
Nous n'avons pas beaucoup de zéro, ce ne sont pas des données de séquençage d'ARN standard car elles sont résolues spatialement. Je ne veux pas "masquer" les valeurs aberrantes par une transformation de journal, donc je n'obtiens pas la transformation recommandée. La corrélation de Pearson sur des données non paramétriques semble répondre à notre question dans ce contexte particulier.
Merci pour votre aide
Re : Analyse de la corrélation de données distribuées non normales à partir d'analyses de séquençageJ'ai également le même problème.
Re : Analyse de la corrélation de données distribuées non normales à partir d'analyses de séquençageSalut @CrossoverBird55 , y a-t-il un problème spécifique que nous pourrions aider ?
La manière de transformer/normaliser les données dépend aussi des plans d’analyse en aval.
