マルチオミックス

• マルチオミックスプロジェクト
  • 関連記事はこちら
• マルチオミックス解析に関して、Exploratory Analysis of Multiple Omics Datasets Using the Adjusted RV Coefficient (Statistical applications in genetics and molecular biology 10(1) 2011 こちらのイントロダクションを中心に概観してみる
• 本記事は、こちらと関係する
• マルチオミックス解析
  • 複数のオミックスを組み合わせた解析
  • 個々のオミックスは高次元データ
  • 単一オミックスデータにも、多変量解析が適用されているが、標準的でないものが多い
  • マルチオミックスと言っても２オミックスの組合せまでにとどまるのがふつう
• 複数のオミックス
  • ゲノム(多型タイピング・シークエンシング)
  • トランスクリプトーム(マイクロアレイ発現解析)
  • プロテオーム(２次元ゲル電気泳動)
  • メタボローム(GC-MSを含み、いろいろ)
  • 時系列
    • 複数時点の観測・測定
  • 複数の試料
    • 血液・尿など同一「個体」からの複数「試料」
    • 複数臓器・組織へも展開(か？)
• 解析の現状
  • ゲノムと発現量の統合eQTL(参考こちら,cis-e-QTL, trans-e-QTL)
  • 異なるプラットフォームのマイクロアレイ発現解析の統合
    • Co-Inertia-Analysis(CIA) 異なるプラットフォームのマイクロアレイ発現解析の統合
      • Rのパッケージ(made4)のcia() (こちら)
    • Sparce form of Partial Least Squares(PLS)→こちら
  • mRNA発現解析とプロテオミクスの統合
    • mRNA発現とプロテオミクスを併せてCIAする→こちら
    • mRNA,proteomicsの統合にCanonical Correlation Analysis (CCA)：こちらとか
      • Canonical correlation analysis(正準相関分析)自体はWiki
  • ゲノムのコピーナンバー解析(Comparative genomic hybridization(CGH)(こちら)とマイクロアレイの統合
    • Multifactor analysis (MFA)(こちら)をCGH/mRNAに適用(こちら)
• オミックス解析の多変量解析としての新味
  • 次元の高さが非常に大きいので、従来法(CIA,CCA,PLSなど)をそのまま当てはめにくいこと
• Rのパッケージ
  • made4
  • mixOmics(以前の名称がintegrOmics)
    • 解説pdf
    • IPCA(Principal Component Analysis with Independent Loadings)とそのsparce版
    • PCAとICA(独立成分分析)との合わせ技
      • ICAのRパッケージ:fastICA,PearsonICA,ICS,JADE
  • RV coefficient(Pearson correlation coefficient の多変量一般化版Wiki)を出すのはパッケージFactoMineRのcoeffRV()、subselectのrv.coef()