시퀀싱 분석을 통해 비정규 분포 데이터의 상관관계 분석안녕하세요,
제가 충분히 조사하지 않았을 수도 있지만 커뮤니티에서 답을 찾지 못했습니다.
우리는 NGS와 같은 데이터, 유전자 발현을 갖고 있으며, 이를 서로 다른 샘플 영역 간에 연관시키고 싶습니다. 데이터가 정규 분포를 따르지 않습니다.
정규 분포를 얻으려면 로그 변환을 사용해야 한다는 다양한 입력이 있습니다.
우리는 상관 관계를 연구하고 싶은데, 비정규 분포 데이터에서도 할 수 있나요? 로그 배포를 해야 합니까?
어떤 방법을 사용해도 상관 관계가 동일하지 않으므로 우리는 통계학자가 아닌 이상 올바른 방법으로 이를 수행하고 있는지 확인하고 싶습니다.
그 점에서 우리를 도와줄 수 있는 누구에게든 감사드립니다.
좋은 하루 보내세요
마리
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 시퀀싱 분석에서 비정규 분포 데이터의 상관 관계 분석안녕 @mgerusdurand , 질문해주셔서 감사합니다!
데이터가 희박합니까(0이 많음)? 데이터가 매우 희박하지 않다면 일반적으로 RNA-seq 데이터처럼 데이터를 로그 변환 등으로 변환한 다음 상관 분석, 차원 축소 및 시각화(PCA, UMAP, TSNE) 및 클러스터링을 수행하는 것이 좋습니다.
또한 상관관계에는 피어슨 상관관계, 스피어먼 상관관계, 켄달 타우 상관관계 등 다양한 유형이 있습니다. 연구 관심 분야에 따라 다양한 방법을 선택할 수 있습니다.
Re: 시퀀싱 분석에서 비정규 분포 데이터의 상관 관계 분석감사해요 @메이첸동 !
우리는 0이 많지 않습니다. 이것은 공간적으로 분해되기 때문에 표준 RNA 서열 데이터가 아닙니다. 권장되는 변환을 얻지 못하도록 로그 변환으로 이상값을 "숨기고" 싶지 않습니다. 비모수적 데이터에 대한 피어슨 상관관계는 이 특정 설정에서 우리의 질문에 대답하는 것처럼 들립니다.
당신의 도움을 주셔서 감사합니다
Re: 시퀀싱 분석에서 비정규 분포 데이터의 상관 관계 분석나도 같은 문제가 있습니다.
Re: 시퀀싱 분석에서 비정규 분포 데이터의 상관 관계 분석안녕 @CrossoverBird55 , 저희가 도움을 드릴 수 있는 구체적인 문제가 있나요?
데이터를 변환/정규화하는 방법도 다운스트림 분석 계획에 따라 다릅니다.
