1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:55:44 ID:SYS00000
遺伝子発現差の推定は、RNA-seqにおける一般的な課題である。現在の手法は、分散を低減し精度を向上させるため、主として正規化に依存している。これらの手法は広く利用されており、生物学的条件間のトランスクリプトーム変化に関する極めて有用な情報を提供する。しかし、広く用いられている正規化手法は、遺伝子の大半が上方制御または下方制御されている場合や、細胞当たりの総RNA量が変化する場合、転写産物の発現差の推定を歪めることが知られている。さまざまな状況で発現量の全体的なシフトが生じるにもかかわらず、スパイクイン対照を用いずに、このような状況下で正確な正規化と線形モデルの推定を実現できる手法はほとんど存在しない。本研究では、全体的な上方制御下で一般化線形モデルを推定する手法GLORB（Global-shift Robust Bayesian model）を提案する。発現差を示す遺伝子と線形モデルの係数を、結果の歪みをより小さく抑えながら復元できる2つのモデルを開発した。本モデルによるライブラリサイズ分散の考慮法は、少数の遺伝子が上方制御されている条件ではDESeq2の比の中央値法およびedgeRのM値のトリム平均法と整合し、群間で大半の遺伝子が増加または減少する状況ではそれらを上回ることを示した。さらに、本手法は各遺伝子の幾何平均の計算に依存しないため、はるかにスパース性の高いデータセットにも適用できる。
https://doi.org/10.64898/2026.08.28.747928