大規模プロテオーム解析による俯瞰的がんシステム理解に向けた解析基盤の構築

通过大规模蛋白质组分析建立全面了解癌症系统的分析平台

基本信息

  • 批准号:
    21K17852
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

プロテオミクス解析は、LC-MS/MSを用いたタンパク質存在量推定技術によって網羅的な解析が可能となった。ただし、LC-MS/MSによる存在量の推定には欠測値が多く生じるという問題点がある。そこで発現差異解析などの統計的手法を適用するためには、欠測部分に推定値を代入する欠測値補完が前処理として必要になる。これまでに多くの欠測値補完手法が提案されていることから、どの手法がプロテオミクス解析のための前処理として有用かを検証するシミュレーション研究が行われている。ところが、これらの性能比較研究で用いられる指標は、データ点の再現を評価するRoot Mean Square Error (RMSE) が中心であり、t検定に用いるパラメータである各タンパク存在量の分散や平均には着目していなかった。実際にシミュレーション研究によって検証したところ、これまでに用いられてきた代表的な欠測値補完手法を適用した後の補完後データでは分散が過小推定されるという分散バイアスが存在することが明らかとなった。分散の過小推定はt検定の偽陽性につながる恐れがあるため、補正が必要となる。このようなバイアスが見過ごされてきた原因の1つに、評価指標の欠如が考えられる。そこで、まずは欠測値補完を評価するための新たな指標を開発した。新たに開発した指標では、分散や平均などデータ点ではなくデータ構造の再現を評価する。さらに、指標の基準に基づいて最適な分散バイアス補正の手法を開発した。この手法はすでに欠測値補完された補完後データの過小分散を補正するものである。
LC-MS/MS analysis is possible by using qualitative estimation techniques. LC-MS/MS estimation of the existence of a number of problems The statistical method of difference analysis is applied to the estimation value of the under-measured part, and the pre-treatment of the under-measured part is necessary. This is the first time that the author has studied the problem of how to improve the quality of the product. A comparative study of the performance of the two systems was conducted to evaluate the Root Mean Square Error (RMSE) in the center of the system. In this case, the method of incomplete measurement represented by the method of incomplete measurement is applicable to the case of incomplete measurement represented by the method of incomplete measurement represented by Dispersion is too small to determine false positives. The reason for this is that the evaluation index is insufficient. The new indicators were developed after the completion of the evaluation. New development indicators, dispersion, average, and structural evaluation In this paper, the optimal dispersion correction method is developed based on the benchmark of index. The method is to compensate for the lack of measurement.

项目成果

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疾患進行プロセスのモデリングによる未病予測のための解析基盤構築
通过对疾病进展过程进行建模,构建症状前预测的分析平台
  • 批准号:
    23K16992
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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