小伙伴说注释不全,比如KEGG只有不到1万个基因有注释,但他一次RNA-seq出来的基因有2万多个,那其它没注释那1万多个岂不是扔了?!就某个通路来说,两种情况,要么属于,要么不属于这个通路。那1万多个应该放在背景里,不要扔。

我的解答是三种情况,1属于,2不属于,3不知道。对于缺失信息的,当然是扔。

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经常看到一些饼图,描述某些事物的组成,比如说有钱人的学历分布,然后我们可以看到高学历所占比例并不高,根据这个比例下结论通常是错的,这些比例说明不了问题,如果把各种学历在总体人口中的分布做为背景进行考虑的话,你就会发现学历还是有点用的。 当我们用组学测定了一大堆分子之后,我们希望站在更高的角度去看这些分子和那些生物学过程相关。那么通常各种注释,对这些基因/蛋白进行分类,那么从分类的比例上,是不能草率下结论,正如上面有钱人学历分布的例子一样。我们需要把总体的分布考虑进去。 和某个注释/分类是否有相关性,把基因分成属于这一类,和不属于这一类两种,这就好比经典统计学中的白球和黑球的抽样问题。也可以列一个2x2的表,进行独立性分析。 以文章Gene Expression in Ovarian Cancer Reflects Both Morphology and Biological Behavior, Distinguishing Clear Cell from Other Poor-Prognosis Ovarian Carcinomas所鉴定的差异基因为例。

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Guangchuang Yu

a senior-in-age-but-not-senior-in-knowledge bioinformatician

Postdoc researcher

Hong Kong