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我自己在處理這樣的問題時 在statistical analysis後 會得到one set of differentially expressed probes 這時候如果要處理multi-probes for one gene的問題時 我會先把這些probes collapse為genes 接著回去看在array上這個gene有幾個probe 如果3個probes for one genes,只有1個probe為significant altered 我第一步會先看另外2個probes的abundance如何? 以affy為例 若用RMA or GC-RMA probe value我會希望至少有7 (相對高於background) 如果MAS5的話 就是2^7 但我都用GC-RMA居多 往往不significant常會是2個group中 這個probe的median都很low abundance 如果是這様這個gene我們還是可以當他是sigificant的 但如果在high abundance的情況下 同一個gene 不同probe 會有不同表現那就要抓出來看一下 我比較龜毛一點啦 我這種情形我寧可相信自己在生物上的判斷 而不想去靠統計 仔細去看這些probe的abundance也有助於未來你的validation (e.g. qRT-PCR) ※ 引述《gsuper (統計的巴比倫塔)》之銘言: : two-way ANOVA table : ----------------------------------------------------- : 控制組 控制組 控制組 實驗組 實驗組 實驗組 : row1 15 15 15 400 400 400 : row2 50 50 50 300 300 300 : row3 10 10 10 200 200 200 : ----------------------------------------------------- : 在 交互作用不顯著 時 : 能否進行以下的降維動作? : 三條 rows 取平均 , 變成 rowPOOL : ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ : 控制組 控制組 控制組 實驗組 實驗組 實驗組 : rowPOOL 25 25 25 300 300 300 : ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ : 或是只有交互作用不顯著的條件仍然不夠 : 需要其它條件 : 還是跟本不能這樣做? : 誠心請教 -- ★ミ ζ _. /(╯ http://www.wretch.cc/blog/hajimela|> --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 118.167.196.105
1F:→ gsuper:所以這樣的流程 , 也是屬於其中一個 ProbeSet 顯著 , 就認 03/13 18:03
2F:→ gsuper:為基因顯著 , 但對於其它不顯著的部份,再加上兩種 criteria 03/13 18:04
3F:→ gsuper:分別是最低 Intensity 限制 , 和經驗判斷 03/13 18:05
4F:→ gsuper:我再想想看好了 謝謝囉~~ 03/13 18:09
5F:→ hajimels:最主要的filter在intensity的部分 03/13 18:54
6F:→ hajimels:其實就算是one probe to one gene也要注意intensity 03/13 18:55







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