解析例 – 遺伝子発現解析（マイクロアレイ解析, RNA-seq）

マイクロアレイデータの解析例 2.6 （組織が異なる場合の散布図）

クラスタリングされたヒートマップによる表示がいつも効果的とは限りません。ヒートマップからは変動の大きさを実感しにくいと思います。散布図も確認してみましょう。

iPS細胞どうしの散布図

iPS細胞の株どうしの散布図を示します。例として、2つの株を用いています。散布図の広がり方から、変動の大きさをイメージできます。これくらいの広がり方であれば、通常、よくある程度の変動の大きさと思います。解析例1の散布図と見比べてみてください。（つまり、似ているデータではありますが、変動していない＝全く同じ、というわけではないということです。）

上記の散布図の色付けは、変動遺伝子を ratio と Z-score (intensity-based) の両方を用いて、判定したものになっています。

由来の異なるがん細胞どうしの散布図

では、異なる組織に由来する細胞の場合は、どれくらい広がって見えるでしょうか。HepG2 と MCF7 で比較してみましょう。

組織が異なると、散布図はこれほど広がって見えます。つまり、変動しているように見える遺伝子がそれほど多いということです。上の図では、変動遺伝子の色付けに ratio と Z-score の両方を用いているため、厳しめの判定になっています。ratio だけで判定すると、変動していると判定される遺伝子は、数千個になるでしょう。

ヒートマップでは、同じクラスターに入っていて、同じ色付けに見えるサンプルでもこれほど異なることがあります。ヒートマップだけで結果を鵜呑みにしないようにしましょう。

iPS細胞とがん細胞の散布図

同様に iPS 細胞の株と MCF7 を散布図で比較すると下図のようになります。

由来の異なる組織の散布図と同様に、かなり広がって見えます。遺伝子発現の状態は、大きく異なっていることが推測されます。

マイクロアレイデータの解析例 2.5 （CD抗原、転写因子でクラスタリング、ヒートマップ）

前回に続いて、生物学的な機能で抽出した遺伝子群をクラスタリングして、ヒートマップで表示する例です。

CD抗原でクラスタリング、ヒートマップ

もし、CD抗原の遺伝子をクラスタリングして、iPS細胞の株とがん細胞でクラスターが分かれるようであれば、うまく標識して区別するのに使えるかもしれません。

アノテーションをもとに、CD抗原の遺伝子を抽出して、クラスタリングした結果を示します。

大まかではありますが、クラスターは、iPS細胞とがん細胞で分かれるようです。しかしながら、明確にがん細胞だけに共通に発現している抗原は難しいようです。CD84などを含む一番上のクラスターでは、がん細胞においても2グループに分かれているように見えます。また、いずれの CD 抗原も iPS 細胞の株において、ところどころ赤くなっている（発現が高い）部分があります。

CD200 は、がん細胞では発現が低いように見えます。いくつかの抗原を組み合わせれば、評価できるかもしれません。（CD97の発現が高い、かつ、CD200の発現が低いなど。）

なお、マイクロアレイデータは、mRNA のレベルの結果なので、CD抗原がタンパクレベルで発現しているかどうかは、別途チェックする必要があります。

転写因子でクラスタリング、ヒートマップ

「iPS細胞とがん細胞の間で変動している遺伝子を制御している遺伝子」を探すのであれば、転写因子でクラスタリングしてみるのはどうでしょうか。

ほかの機能で抽出した遺伝子群の場合と同様に、転写因子を抽出してクラスタリングした結果も、iPS細胞とがん細胞で分かれるようです。同じ変動パターンを示すのであれば、転写を制御している可能性は示せるかもしれません。ただ、転写遺伝子の数としては、2000個程度ありますので、マイクロアレイデータだけから候補を絞り込むのは大変かもしれません。