geni indotti e repressi

Forum

Registrati Discussioni Recenti Preferiti Utenti Cerca Regolamento RSS Statistiche

Utilità

I libri
consigliati:

Fondamenti di biochimica
Peck Ritter

Darwin
Jonathan Howard

Lettere (1825-1859)
Charles Darwin

Altri Libri

Nome Utente:	Password:
Riconoscimi automaticamente

Tutti i Forum

MolecularLab

Bioinformatica

geni indotti e repressi

Nuova Discussione

Nuovo Sondaggio

Rispondi

Aggiungi ai Preferiti

Cerca nelle discussioni

Risorse di Bioinformatica:

Guide tools online

Blog InsideBioinfo

Siti di Bioinformatica

Protocolli

Ultime notizie

Aggiungi i tag

Quanto � utile/interessante questa discussione:

Autore

Discussione

flebo
Nuovo Arrivato

11 Messaggi

Inserito il - 02 aprile 2013 : 20:01:22

ciao a tutti
piccola questione:
si tratta di misurazioni su quantit� di mRNA ottenute con microarray.
Supponiamo di avere ottenuto per ciascun gene G un certo numero di misurazioni indipendenti del rapporto tra il livello di espressione di G nella condizione sperimentale che ci interessa e il suo livello di espressione in una situazione di controllo (esempio: tumore/tessuto normale).
E� conveniente esprimere i risultati sotto forma di
log2 S/C
dove S e C sono le quantita' di mRNA misurate nel campione e nel controllo. (perche'? non bastano i valori normali?)

Esempio
Gene 1
1.0
0.6
0.8
1.2
Gene 2
-2.0
-2.2
-3.0
-1.7
Intuitivamente il gene 1 `e indotto e il gene 2 `e represso: dobbiamo trovare un metodo statistico quantitativo per giudicare quali geni sono indotti e quali repressi.
la prof ha detto intuitivamente il gene 1 e indotto e il gene 2 � represso.(COME FA A DIRLO?)
pero' dobbiamo trovare un metodo statistico quantitativo per giudicare se i geni sono repressi o indotti.
occorre tenere conto di quanto � forte e di quanto � stabile il segnale e bisogna vedere entrambe le caratteristiche.
la prof poi va a vedere la media campionaria e la varianza del campione servono a dare una misura quantitativa rispettivamente dell�intensit`a dell�induzione (o repressione) e della sua dispersione.
poi fa un t test in cui dice
prima costuire la variabile t= x/s radice di N

Calcolare il P-value, cio`e la probabilit`a che un gene non differenzialmente(??) espresso dia il valore di t che abbiamo trovato
Piu` il P-value `e piccolo, piu` siamo sicuri che il gene `e differenzialmente espresso. (cosa vuol dire???)

GRAZIE! spero qualcuno risponda!!