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La trama de las dos linternas

Gráfico de doble linterna que muestra un conjunto de datos de detección de alto rendimiento.

En estadística, un gráfico de doble linterna es un tipo de gráfico de dispersión en el que la media estandarizada de una variable de contraste ( SMCV ) se grafica contra la media de una variable de contraste que representa una comparación de interés. [1] El gráfico de doble linterna comúnmente utilizado es para la diferencia entre dos grupos en experimentos de alto rendimiento, como microarrays y estudios de detección de alto rendimiento , en los que graficamos la SSMD versus el cambio de pliegue logarítmico promedio en los ejes y y x , respectivamente, para todos los genes o compuestos (como ARNi o moléculas pequeñas ) investigados en un experimento. [1] En conjunto, los puntos en un gráfico de doble linterna se ven como los rayos de una linterna con dos cabezas, de ahí el nombre de gráfico de doble linterna. [1]

Con el gráfico de doble linterna, podemos ver cómo se distribuyen los genes o compuestos en cada categoría en tamaños de efecto, como se muestra en la figura. Mientras tanto, también podemos ver el cambio de pliegue promedio para cada gen o compuesto. El gráfico de doble linterna es similar al gráfico de volcán . En un gráfico de volcán , el valor p (o valor q [ aclaración necesaria ] ), en lugar de SMCV o SSMD, se grafica contra el cambio de pliegue promedio [2] . [3] La ventaja de usar SMCV sobre el valor p (o valor q) es que, si existen efectos verdaderos distintos de cero para un gen o compuesto, el SMCV estimado va a su valor de población mientras que el valor p (o valor q) para probar que no hay diferencia media (o media de contraste cero) va a cero cuando aumenta el tamaño de la muestra. [4] Por lo tanto, el valor de SMCV es comparable mientras que el valor del valor p o el valor q no es comparable en experimentos con diferentes tamaños de muestra, especialmente cuando muchos genes o compuestos investigados no tienen efectos exactamente cero. El diagrama de doble linterna tiene la misma ventaja que el SMCV, en comparación con el diagrama del volcán .

Véase también

Lectura adicional

Referencias

  1. ^ abc Zhang XHD (2010). "Evaluación del tamaño de los efectos de genes o ARNi en experimentos multifactoriales de alto rendimiento". Farmacogenómica . 11 (2): 199–213. doi :10.2217/PGS.09.136. PMID  20136359.
  2. ^ Jin W, Riley RM, Wolfinger RD, White KP, Passador-Gurgel G, Gibson G (2001). "Las contribuciones del sexo, el genotipo y la edad a la varianza transcripcional en Drosophila melanogaster". Nature Genetics . 29 (4): 389–95. doi :10.1038/ng766. PMID  11726925. S2CID  16841881.
  3. ^ Cui X, Churchill GA (2003). "Pruebas estadísticas para expresión diferencial en experimentos de microarrays de ADNc". Genome Biology . 4 (4): 210. doi : 10.1186/gb-2003-4-4-210 . PMC 154570 . PMID  12702200. 
  4. ^ Zhang XHD (2010). "Diferencia de medias estrictamente estandarizada, diferencia de medias estandarizada y prueba t clásica para la comparación de dos grupos". Estadísticas en investigación biofarmacéutica . 2 (2): 292–99. doi :10.1198/sbr.2009.0074. S2CID  119825625.