バイオメディカルグループ(統計解析)の山本です。前回までは, 主に多変量解析を用いたメタボロームデータ解析について説明してきました. 多変量解析は回帰・判別モデルの構築や, データの視覚化には有効ですが, ある現象に特に大きく関わっている単一もしくは2,3の物質を特定することが目的であるバイオマーカー探索では, 単変量毎に仮説検定等を行うのがより直接的なアプローチです. そこで今回は, 主にバイオマーカー探索における統計的仮説検定に関する話をいくつか紹介したいと思います.…
研究開発本部の山本です。
前回までは、主成分分析を用いてメタボロームデータを可視化し、因子負荷量を用いて主成分スコアと関連する代謝物質を選択する方法について説明してきました。今回は、選択した代謝物質と代謝パスウェイとの関連付けを行うための方法である、Metabolite Set Enrichment Analysis(MSEA)をご紹介します。…