よく聞かれる質問に「このノーマライズは正しいですか？」というのがあります。しかし、これは問いそのものが間違っています。
ノーマライズとは、目的の事象を明らかにするために人口的な（実験による）変動要因をなくすための道具です。道具ですから、それそのものが正しいかどうかという問いは無効です。
- その実験データから知りたいこと（目的）
- その実験データはどのようなものであるかという主観的仮説
- 実際のデータの特徴
の３つの前提を明らかにしたうえで、どの道具を選択すべきか？と問うのが正しいです。
下のムービーは、ノーマライズを設定する手順を紹介しているに過ぎず、「どの道具を選択すべきか？」という問いに答えるものではありません。このような問いは人間に聞くしかありません。お気軽にオンラインサポート にお尋ねください。
また、下記も参考になります。
- Processed Signalsとは？ なぜ対数比に変換するの？
- マイクロアレイデータの解釈とは
- RNA-Seq データ解析のための、正規化のプリセット・シナリオの解説
- なぜ遺伝子発現データにZ-score Normalizationを使うべきでないのか
正規化と前処理の適切なやり方を見つける。
オミクスデータのノーマライズのプロセスは、その実験データの特性に強く依存するため一筋縄ではいきません。そのため、わたしたちはこの過程を自動化することはできず、ユーザーによる判断がその都度必要になると考えます。Subio Platform は、一つ一つの処理においてデータに何が起こってどのように変化したかを、ユーザーが見て確認することができるように設計されています。
ユーザーは、設定を少しずつ変えてみるなどの試行錯誤をしながら最終的なノーマライズおよび前処理の過程を決定します。ワンクリックで既定のシナリオを呼び出したり、現在適用されている設定を呼び出したりできるので、データをなにかダメにしてしまうのでないかと恐れる必要はありません。その試行錯誤の過程が、データに対する理解を一層深めるでしょう。どうしたらいいかわからないときはオンラインサポートをご予約ください。喜んで相談にのります。
データインポートから解析まで一通り学びたい方は、オンライントレーニングをお申し込みください。