マイクロアレイデータの解析例 1.6 （機能で抽出、ヒートマップ）

解析例1の続きです。あらかじめ、アポトーシス関連の遺伝子に変動が見られることが予想されるのであれば、 アノテーションをもとにそれらの遺伝子をピックアップして（抽出して）、ヒートマップを書いてみても良いでしょう。

アポトーシス関連遺伝子を抽出してヒートマップを作成

アポトーシス関連遺伝子を抽出して、ヒートマップを作成した例を示します。（ヒートマップの作成方法は、リンク先を参照してください。）

ここでは、概略を見るために、発現変動の有無に関わらず、アポトーシス関連のアノテーションを持つ遺伝子を全て抽出しています。また、ヒートマップの色付けは、各遺伝子ごとにログ変換されたシグナル値の中央値からの距離を色付けしています。結果、色の意味としては、その他のサンプルより低いものは緑に、中程度のものは黒に、その他のサンプルより高いものは赤に見えています。（横での比較（サンプルどうし）のみに意味があります。縦での比較（遺伝子どうし）に意味はありません。）

遺伝子名を確認するには、拡大図を参照してください。

緑 ＜ 黒 ＜ 赤の順に高くなるため、左から、赤、赤、赤、緑、緑、緑の順に色付けされていれば、いずれのタイムポイントにおいても減少する傾向にあると言えます。

逆に、左から、緑、緑、緑、赤、赤、赤の順に色付けされていれば、いずれのタイムポイントにおいても増加する傾向にあると言えます。

縮小図を見た印象としては、アポトーシス関連遺伝子全体としては、それほど、タイムポイントによる違いが見えている部分はないようです。（DAVIDでも20個程度しか見つからないようです。）また、増加、減少の傾向が見えている部分も変動幅は大きくないように見えます。さらに、コントロールのサンプル内でもタイムポイントによって増減しているように見える部分があるのも気になります。

色だけでは、正確な変動は分からないため、最終的には、シグナル値、ratio, Z-score の値を確認します。ヒートマップは、あくまで、おおまかな傾向を掴むものと考えてください。