>多重性の問題は厳格に統計で解決されていますよね？
むしろP値は非常に小さく、qPCRで行われるようなT検定よりも有意差が出にくいかと思われます。
FDRやP値の意味をわかってない人の主張でしょう。有意差水準に当てはまるかどうかを形式的に見て「差があるかどうか」本質的な生物学的意義がきまるのではなくて、有意差水準とはalpha水準の範囲において統計的にエラーが含まれます。大規模データをそのまま”全体像”として扱う研究ならまだしも、そうした基準によって選別した個別結果には偽陽性が含まれるということは研究デザイン上の問題であって、技術的な精度の問題ではありません。
>技術が出た当初のデータではないです。バックグラウンドノイズの影響で結果が出るようなものは発現が小さいものですよね？RNA-seqの結果を見ればわかります。
発現が小さいのか、技術的なノイズなのかは研究目的にもよります。シングルセル解析などでは抜けデータがたくさん含まれますが、別にそれらの遺伝子が発現してないか否かを議論するものではありません。同様に、特定の実験結果において、どの程度のカウントデータなら信用できるかってのは全体のカウントデータやパタベーション後の分布パターンなどを見比べて個別に評価しないとわかりません。そんなものに絶対的な基準などありません。
＞はい、つまりRNA-seq>>>qPCRということですよね。
同一の結果を見せれば、信頼性が増す（ように感じる）
普通に、ノンバイアスのノンターゲットの解析で検出されるものと、特定のターゲットを狙ったものの信頼性は比較にならないと思うのですが。
学会や論文でもストーリーにむりやり合わせたようなqPCRのデータよりもRNA-seq(特にGO解析)の方が信頼性が高いと思います。
それは研究スタイルの話であって、特定の遺伝子で”部分的に”でも現象論が説明できれば還元主義的な主張として価値が低いとまでは言えません。RNAseqならGSEAとかを用いて評価することはあるでしょうが、実際にその経路が機能的な意味を持つかはそのGSEAのgene setに含まれる個別の遺伝子にもよりますので、必ずしもそれが優れてるというわけではありません。ノックアウト研究で異常が出るような重要シグナル伝達について着目して、その中で特に意義のある経路を個別解析したからと言って、その結果がRNAseqの結果より優れてないか優れてるかという性質のものではなく全く別の次元の話をしてます。
特定のqPCRだけでじゃなくてRNAseqで全体像も出しなさい、というリバイスがハイインパクトジャーナルで求められるのは別にいいでしょう。RNAseqで出した結果でGO解析なりGSEAなりでアバウトなアノテーションによるパラメトリックあるいはノンパラメトリックのエンリッチメント解析をやって特定のパスウエイのが変動しているとの主張だけで分子メカニズムを解明したと言っても同様にクレームが来るのは同じことです。 |
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