아래의 그래프는 화산이 분화하는 것처럼 보이기 때문에 볼카노 플롯 (Volcano Plot) 이라고합니다.
원래 유전자 분석 분야에서 이용되고 있는 플롯으로, 다수의 유전자 발현량을 그룹간(예: 성별이나 유전자형 등)으로 비교할 때, 차이의 크기와 유의성을 동시에 가시화하기 위해서 사용됩니다.
다만, 유전자 분석에 한정되지 않고, 다수의 변수 중에서 중요한 것을 효율적으로 스크리닝하는 용도로도 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 공정 데이터에 있어서, 개선 전과 개선 후의 많은 파라미터를 비교해, 영향이 큰 공정을 추출하는 등의 장면에서도 유효합니다.
볼케이노 플롯은 차이의 크기와 유의성이라는 통계량을 2차원 상에 표현한 그래프 이지만, JMP에서는 그래프상에서 직접 데이터를 심굴할 수 있으므로 스크리닝 작업을 효율화할 수 있습니다.
JMP 19에는 볼케이노 플롯과 관련된 새로운 기능이 추가되었습니다. 이 기사에서는 이러한 기능을 포함하여 JMP를 사용한 볼케이노 플롯에 의한 데이터 탐색의 흐름을 소개합니다.
볼케이노 플롯과 JMP에서 만드는 방법
JMP 샘플 데이터 "Drosophila Aging.jmp"를 사용하여 볼케이노 플롯을 만드는 방법을 보여줍니다.
이 데이터는 초파리의 실험 결과이며, 유전자형(ORE, SAM), 성별(FEMALE, MALE), 주령(WK1, WK6), 채널(Cy3, Cy5)의 조합에 대해 100개의 유전자 발현량(바닥이 2의 대수로 변환한 값)이 측정된 것입니다.
이 데이터를 이용하여 유전자형간, 성별간, 주령간, 채널간에서 100개의 유전자 발현량을 비교하고, 차이가 큰 조합을 조사해 갑니다(여기에서는 단변량 해석을 실시합니다).
유전자의 데이터에 익숙하지 않은 분이라도, 어떤 그룹간에, 많은 양적인 값을 비교하는 예라고 생각해 주세요.
작동하다
분석 > 스크리닝 > 응답 스크리닝을 선택하고 Y, 응답 변수에 100개의 유전자 열(연속 척도)을, X에 '유전형', '성별', '주령', '채널'(명의 척도)을 지정합니다.
또한, 볼케이노 플롯은 평균 차이를 비교하기 때문에 지정한 Y 변수는 공통 스케일인 것으로 가정하므로 [Y 변수는 공통 스케일] 을 선택해야 합니다. 또, 여기에서는 [볼케이노 플롯으로 FDR 사용] 에 체크를 하고, 검정의 다중성을 조정한 p값(후술)을 이용하기로 합니다.
응답 스크리닝 보고서가 표시되면 보고서의 FDR 로그 값 By 차이 탭을 클릭하면 볼케이노 플롯이 표시됩니다.
이 예에서는
- 유전자형간에 100개의 유전자 발현량 비교
- 성별간에 100개의 유전자 발현량 비교
- 주령간에 100개의 유전자 발현량 비교
- 채널 간 100개의 유전자 발현량 비교
하고 있기 때문에, 합계 400개의 비교가 행해지고 있어 그래프의 플롯 점은 그 400개분의 결과에 대응하고 있습니다.
볼케이노 플롯을 보는 방법
볼케이노 플롯의 가로축은 차이의 크기를 나타내고 세로축은 차이에 대한 유의성을 나타냅니다. 차이가 큰 것만으로는 편차의 영향으로 우연히 발생한 차이의 가능성이 있습니다. 따라서 통계적 유의성도 함께 확인해야 합니다.
가로축: 평균 차이
가로축은 그룹 간의 평균값 차이를 나타냅니다.보고서 하단의 평균 차이 탭에 표시되는 차이 값이 플롯에 사용됩니다.
예를 들면 1행째는 log2in_GC6372의 발현량에 대해서, 「MALE(수컷)의 평균치 - FEMALE(암컷)의 평균치」를 계산한 값이 됩니다.
그 때문에, 수컷이 평균적으로 발현량이 많은 경우는 우측, 암수가 많은 경우는 왼쪽에 표시됩니다.
세로축: FDR 로그 값
"볼케이노 플롯에서 FDR 사용"을 체크하고 있기 때문에 세로축은 FDR 조정 후 로그 값이 플롯됩니다. 이 값은 다음 흐름(①, ②, ➂)으로 계산됩니다.
①t검정의 p값을 산출
각 유전자에 대해 그룹 간의 유전자 발현량의 차이를 비교하기 위해 t 검정의 p 값을 계산합니다.
② 다중 비교를 위해 FDR로 p값을 조정
많은 비교를 하고 있기 때문에 우연히 유의차가 나오는 것을 억제하는 다중성의 조정을 한 p값을 산출합니다. FDR(False Discovery Rate)이란 위양성률을 나타내며, 유의하다고 판단된 것 중에 실제로는 유의하지 않은 것(위양성)이 포함되는 비율의 기대치입니다.
➂ FDR 로그 값 계산
②에서 얻어진 FDR에 의한 조정 p값을 -log10(FDR 조정 p값)으로 변환한 것이 FDR 로그 값입니다. 이 변환은 작은 p 값만큼 위로 표시되므로 시각화를 통해 유의성을 알기 쉽게 확인할 수 있습니다.
「결과의 표」에 있는 「FDR 대수가치」 가 상기 ①, ②, ➂의 순서로 산출된 값이며, 이 값이 세로축으로서 플롯되어 있습니다.
볼케이노 플롯의 오른쪽에 표시되는 범례에서 볼 수 있듯이 빨간색 점은 평균 차이가 양수이고 FDR p 값이 0.01 미만을, 파란색 점은 평균 차이가 음수이고 FDR p 값이 0.01 미만을 나타냅니다.
이 색된 점을 중점적으로 조사할 가치가 있습니다.
JMP를 이용한 데이터 깊은 파기
볼케이노 플롯을 바라보면 오른쪽 상단에 위치한 5개의 빨간 점이 궁금합니다. 이러한 점은 평균 차이가 크고 유의성이 높은 비교입니다.
그래프에서 이러한 점을 선택하면 '결과 테이블' 또는 '평균 테이블'에서도 해당 행이 선택되어 세부 정보를 확인할 수 있습니다.
더 깊이 파고 싶다면, 선택한 상태에서,보고서 응답 스크리닝 왼쪽의 빨간색 삼각형 버튼에서 선택한 항목의 이변량 관계 를 선택합니다. 그러면이변량 관계 플랫폼에 표시되는 '일원 배치 분석' 보고서가 추가됩니다.
아래 그림은 성별간에 유전자 "log2in_CG6372"를 비교했을 때의 보고서입니다. 이 그래프를 보면 수컷의 발현량이 암컷에 비해 매우 높은 것을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
또한 최신 버전의 "JMP 19"에서는 볼케이노 플롯의 오른쪽에 "X 선택", "Y 선택"이라는 편리한 기능이 추가되었습니다. 여기에서 분석 대상의 X변수, Y변수를 선택함으로써 해당 플롯점과 요약표의 해당 행을 강조표시할 수 있습니다.
그림 좌하：「유전형」을 클릭한 상태입니다. 유전형 비교에 대한 플롯 포인트가 강조 표시되었지만 빨간색 또는 파란색 점은 거의 선택되지 않았습니다.
그림 오른쪽 하단: "성별"을 클릭한 상태입니다. 성별 비교에 대한 플롯 점이 강조 표시되지만 많은 빨간색 점과 파란색 점이 선택됩니다.
이것은 성별간에 차이가 큰 유전자가 많이 존재하는 것을 알 수 있습니다.
또한 "X 선택"과 "Y 선택"을 동시에 사용할 수 있습니다. 아래 그림은 'Y 선택'에서 처음 5개의 유전자를 선택한 후 Ctrl 키를 누른 상태에서 'X 선택'에서 '유전형'을 선택한 예입니다. 이 경우 빨간색 점이 하나 선택됩니다. 그 점에 마우스 커서를 가까이 하면, 호버 라벨에 의해, 그 점이 「log2in_TMS1」을 유전자형간에 비교한 결과인 것을 알 수 있습니다.
요약
볼케이노 플롯은 여러 변수에 대해 차이의 크기와 유의성을 동시에 시각화하고 시각적으로 중요한 요소를 효율적으로 조사하는 기법입니다. JMP에서는 볼케이노 플롯에서 중요한 요소를 선택하여 그 요소를 깊이 탐색할 수 있습니다.
마지막으로, 지금까지의 JMP의 조작을 동영상으로 정리했으므로 참조해 주세요(음성은 없습니다).
by 마스카와 나오히로(JMP Japan)
마스카와 나오히로 - JMP 사용자 커뮤니티
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