生物統計学・第3回 全体を眺める（2） クラスタリング、ヒートマップ

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1 生物統計学・第3回 全体を眺める（2） クラスタリング、ヒートマップ
生物統計学・第3回 全体を眺める（2） クラスタリング、ヒートマップ 2014年10月14日 生命環境科学域　応用生命科学類 尾形 善之

2 前回のリベンジ 作業マニュアルを作りました
いつもの場所から、「sagyotejun docx」というファイルをダウンロードしてください。 実習は今回のものと併せて後で行います。

3 さっそく本日の本題 クラスタリング（「クラスター分析」とも言います） 各種クラスタリング データを分類するのに使います
実験群のクラスター 遺伝子群のクラスター 各種クラスタリング 主成分分析（第6回から3回にわたってやります） 階層（的）クラスタリングが一番有名です その他 自己組織化マップ(SOM)、ネットワーク解析、ヒートマップなど

4 階層クラスタリング 最も近い関係のものを線で繋ぐ トーナメント戦のやぐらの形 固まっているもの同士が似ている 階段状には注意！

5 階層クラスタリンク

6 階層クラスタリング Rでは「dist」と「hclust」を使う ヒートマップと組み合わせて利用できます 第6回のRの回で実習します
次のスライドで説明します

7 階層クラスタリングとヒートマップ 図の説明 縦：実験 横：遺伝子 赤いほど発現量が多い これで50遺伝子

8 実はこれもヒートマップです

9 チェックポイント・I 階層（的）クラスタリングとは？ ヒートマップとは？

10 遺伝子の発現傾向を分類できるが、丸の数は自分で決める
自己組織化マップ(SOM) 79実験での遺伝子発現 遺伝子名 遺伝子の発現傾向を分類できるが、丸の数は自分で決める

11 遺伝子の関係は見やすいが、発現傾向は同時には見れない
ネットワーク解析 遺伝子の関係は見やすいが、発現傾向は同時には見れない

12 クラスター分析の使い分け 主成分分析（第6回からじっくりと） 階層クラスタリング（ヒートマップ付きで） 自己組織化マップ（グループ数を固定）
ともかくまずはこれが便利 階層クラスタリング（ヒートマップ付きで） 遺伝子発現と実験の両方を見たいとき 自己組織化マップ（グループ数を固定） グループ分けが目的のとき ネットワーク解析 全体の分かれ方を見たいとき

13 チェックポイント・II クラスター解析の使い分けは？

14 本日の実習 ヒストグラムの作成 ウェブでのグラフ解析 遺伝子発現データをエクセルで開く。 遺伝子ごとの平均値を計算する。
平均値のヒストグラムを作る。 ウェブでのグラフ解析 折れ線グラフを作る。 各組織の模式図にマッピングする。

15 本日の実習 (sagyotejun141014.docx)
遺伝子発現データをエクセルで開く ウェブで解析する エクセルで平均値を計算する エクセルでヒストグラムを作る 結果を解釈する（本日の課題）

16 リンク先 折れ線グラフ 模式図 http://jsp.weigelworld.org/expviz/expviz.jsp

17 次回までの予習 次回は「比べる準備をする」の1回目です 平均 分散 ばらつき

18 本日の課題 注目する遺伝子について クラスタリングとヒートマップに対する疑問点や印象を書いてください。
どの組織で発現しているか考察しなさい。 発現量の平均値を求めなさい。 ヒストグラムの中の位置について考察しなさい。 クラスタリングとヒートマップに対する疑問点や印象を書いてください。