zhangfan2554
rtist多次提到学生物出身的同志要把统计学学好后再碰基因芯片,或最好找个学统计出身的合作。那么我想请问rtist在处理基因芯片过程中有哪些是学生物出身的所处理不了的(统计基础不好的话),如果结合基因芯片公司的指导是否可行呢?
redlou
现在做microarray比较热吧?
rtist
[quote]引用第0楼zhangfan2554于2007-09-05 02:10发表的“请问rtist关于基因芯片的问题”:
rtist多次提到学生物出身的同志要把统计学学好后再碰基因芯片,或最好找个学统计出身的合作。那么我想请问rtist在处理基因芯片过程中有哪些是学生物出身的所处理不了的(统计基础不好的话),如果结合基因芯片公司的指导是否可行呢?[/quote]
我还真没看出来哪些是统计不好可以处理的。
得到结果不难,那么多免费软件够你用的了,难的是得到可信的结果。公司做无非是自欺欺人而已。
这么说吧,上周和另外一个学校的人电话会议,那边是统计系的adjunct faculty,但是做microarray经验不是很多,基本上几句话就把他们分析的毛病找到的——注意,那边也是懂统计的人!懂统计尚且不能做到合理的分析,你自己想象不懂统计做会是什么样吧。
退一万步说,co-author里面没有statistician,有些懒散的刊物(没有专门的statistician做reviewer的那种刊物)几乎是不收的。
redlou
能不能推荐本microarray的书啊,想了解一下这方面的东西
rtist
terry speed's
Ernst Wit's
and many many papers,
etc.
redlou
Statistical Analysis of Gene Expression Microarray Data (terry speed)?
zhangfan2554
谢谢rtist了
digestive
基因表达芯片,我现在接触得比较多。
价钱比较高,单个实验室实在是很难去做较大样本的重复实验。
所以所谓的组内差异基本上就被漠视,尽管每个芯片上也有相关的校正机制。
那么这样的话,现在芯片分析的统计方法基本是基于样本组成结构的高通量简单分析。会编点循环就可以上手了。
研究重点主要还是集中在数据挖掘这块。
对于小样本的重复实验的话,用一个简单的混合线型模型预先地扫描一遍,然后发现有趣目标再拟合优化,解释一番;再就是数据挖掘。
数据挖掘的方法是现在很流行的MODULE化分析和网络交互分析等等。
hxygz
我现在正在从事基因芯片的分析工作,手上数据很多,希望能向统计高手请教并合作。
daniel_hang@126.com