2022-05-20 08:52:40, 小迈 武汉迈特维尔生物科技有限公司
在转录组、代谢组以及蛋白组学研究中,通常会设计多个生物学重复以尽可能消除个体间的差异,但生物学重复的选择是否合适,则需要通过样本相关性分析来体现。
视频解说教程
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何为样本相关性分析?
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的元素进行分析,从而衡量两个元素的相关密切程度。
样品相关性分析:利用样本的组学检测数据(如基因的FPKM值、代谢物的含量值等)去计算样本间的相关系数,以反应不同组织或处理方式的样品在表达水平方面的相似程度。
样本相关性分析的计算方法有三种:A. Pearson correlation; B. Spearman rank correlation; C. Kendall’stau。其中Pearson相关系数是最常用的线性相关系数,因此在迈维云平台样本相关性分析中,默认选择此种分析方法进行计算,其原理详见下图。
但Pearson相关性分析对数据有一定的要求:①两个连续变量呈线性相关性;②数据符合正态分布;③两个变量间相互独立。
Spearman相关系数又称为秩相关系数,其对原始变量的分布不做要求,属于非参数统计方法,适用范围要广,对服从Pearson相关系数的数据也可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。
Kendall’stau 相关系数用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况,对相关的有序变量进行非参数相关检验。
2.样本相关性分析有什么用
以转录组数据为例,基因的表达在不同的个体间存在生物学可变性,不同的基因之间表达的可变程度存在差异,而转录组测序技术、qPCR以及生物芯片等技术都不可能消除这种可变性。为了寻找真正感兴趣的差异表达基因,需要考虑和处理因生物学可变性造成的表达差异,目前最常用的方法就是在实验设计中设立生物学重复。对于设立生物学重复的项目,评估生物学重复的相关性对于分析转录组和代谢组数据都非常重要。
(1)对于质控样本(QC)的相关性分析可以检验生物学实验操作的可重复性,即评估项目检测过程的稳定性,一般情况下代谢组学中的QC样本相关性系数 | r | >0.99,则表明整个检测过程稳定性较好,数据质量较高;
(2)对同组内的生物学重复进行相关性分析可以辅助异常样品的筛查,在转录组数据分析中,通常要求生物学重复样品间的R2至少要大于0.8;
(3)组内样本相对组间样本的相关性系数越高,获得的差异基因或差异代谢物就越可靠。
3.样本相关性分析的结果怎么看
通常将皮尔逊相关系数r(Pearson’sCorrelationCoefficient)作为生物学重复相关性的评估指标,通过迈维云小工具可将样本相关性分析结果会绘制成如下展示图。图中横纵坐标均为样本名称,对角线红色方格代表该样本与自身的相关性情况,因此相关系数均为1;对角线左下角方格为对应样本的相关性饼图,饼图面积代表着相关性系数 |r | 的大小;对角线右上角方格为对应样本的皮尔逊(Pearson)相关性系数 |r | 。|r | 越接近于0,表示两个样本间相关性越弱,对应方格颜色越黄; |r | 越接近于1,表示两个样本间相关性越强,对应方格颜色越红。
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