シーケンス解析からの非正規分布データの相関分析こんにちは、
私の調査が不十分かもしれませんが、コミュニティでは答えが見つかりません。
遺伝子の発現などの NGS のようなデータがあり、異なるサンプル ゾーン間で相関関係を調べたいと考えています。 データは正規分布ではありません。
正規分布を取得するには対数変換を使用する必要があるというさまざまな入力があります。
相関関係を研究したいのですが、非正規分布データでそれを行うことはできますか? ログの配布をする必要がありますか?
どちらの方法を使用しても相関関係は同じではないため、統計学者ではない場合は、正しい方法で相関関係を行っていることを確認したいと考えています。
その点に関して私たちを助けてくれる人に感謝します。
ごきげんよう
マリー
基本的なデータ分析とモデリングRe: シーケンス解析による非正規分布データの相関解析こんにちは@mgerusdurand 、ご質問ありがとうございます！
あなたのデータはスパース (ゼロが多い) ですか? データがそれほどスパースではない場合は、一般に、RNA-seq データと同様に、対数変換などのデータ変換を行った後、相関分析、次元削減と視覚化 (PCA、UMAP、TSNE)、およびクラスタリングを実行することをお勧めします。
ピアソン相関、スピアマン相関、ケンダルタウなど、さまざまな種類の相関関係もあります。研究の関心に応じて、さまざまな方法を選択できます。
Re: シーケンス解析による非正規分布データの相関解析ありがとう@MeichenDong ！
ゼロは多くありません。これらは空間的に解決されているため、標準的な RNA 配列データではありません。 対数変換によって異常値を「非表示」にしたくないので、推奨される変換が得られません。 ノンパラメトリック データのピアソン相関は、この特定の設定における私たちの質問に答えるように思えます。
ご協力いただきありがとうございます
Re: シーケンス解析による非正規分布データの相関解析私も同じ問題を抱えています。
Re: シーケンス解析による非正規分布データの相関解析こんにちは@CrossoverBird55 、私たちがお手伝いできる具体的な問題はありますか？
データを変換/正規化する方法も、下流の分析計画によって異なります。
