前回記事の補足として、マイクロアレイ解析の結果について、論文で記述する際の注意点を解説します。
「マイクロアレイ解析の結果、」に続く文章として、適切なものはどれでしょうか？
まず、 A はよくありません。レビューワーにスペキュレーションと見なされるかもしれません。理由は前回記事にあります。おそらく、「マイクロアレイ以外の他の実験結果を示せ」という注文がつくでしょう。
次に、B もよくありません。間違いではないかもしれませんが、「もう少し詳しく」と指摘されそうです。「脂質代謝系の遺伝子が活性化された可能性がある」ならよいでしょう。
C は問題ありません。無難な表現です。厳密には、脂質代謝系の遺伝子すべてが増加したわけではないでしょうから、後述の D がより無難な表現です。
D は事実のみを伝えているので、全く問題ありません。この事実をどう判断したのかは、著者の意見と明記して、追記しておけばよいでしょう。
これまでを振り返り、再度、マイクロアレイ解析の流れについて解説します。
下図にマイクロアレイ解析のフローチャートを示します。まずは、発現変動遺伝子の抽出までの流れです。左側にフローチャートの各ステップで得られるデータの形式を表記しています。右側に各ステップで行われる処理を示しています。
ここまでの解析ステップが、マイクロアレイの最も基礎的な解析ステップとなります。このステップで、遺伝子発現が増加（減少）した遺伝子群のリストが得られます。しかしながら、変動している遺伝子（発現に差のある遺伝子）が、どれか分かっただけであり、その後の解析が必要です。通常、数百個から数千個の遺伝子が発現変動しています。
解析のステップとして、次に何をすべきでしょうか？
前回、ratio を用いた発現変動遺伝子の判定基準を述べました。また、下記の3つの問題点を挙げました。今回は、それらの問題点への対策を述べます。
前回、発現変動遺伝子を判定する条件として、2倍（0.5倍）という、しきい値を挙げました。このとき、1.9倍に増加した遺伝子は、発現変動遺伝子と判定されません。わずかの差で発現変動遺伝子とならないのは、惜しい気がします。この場合、どうしたらいいのでしょうか？
解決策の1つは、「あきらめる」です。仮に1.9倍もOKとした場合、1.8倍はどうするのか？1.8倍もOKなら、1.7倍は、、、とキリがありません。必ず、どこかで線引きが必要になります。1.9倍は、なにも発現変動しなかったと言っているわけではありません。いったん、2倍という基準を用いて、その後の解析を行って、それから次点の発現変動遺伝子の候補を探しても遅くはないでしょう。また、発現変動遺伝子の判定基準を低く設定すると、新たな問題が発生します。それは、発現変動遺伝子と判定される遺伝子の数が多すぎるという問題です。発現変動遺伝子の数が数千個となった場合は、その後の解析に支障が出ます。（詳しくは別で述べます。）
別の解決策としては、「ratio 以外の判定基準を使用する」というものが考えられます。これは、次の問題点の解決策でもあるので、次で述べます。（p-value や Z-score などがあります。）
論文投稿時であれば、リアルタイムPCRなど「他の実験結果をつける」という方法もあります。特定の遺伝子の発現変動の有無に注目されている場合、その特定の遺伝子の ratio が、しきい値以上になっていなければ気になる方も多いと思います。前回、述べたように、判定基準の2倍という数字に根拠はありません。そのため、ほかの実験で確認できているのであれば、1.9倍であっても、1.5倍であってもレビュワーから問題にされることは少ないです。
別の解決策としては、「正規化のアルゴリズムを変更する」というものです。異なるアルゴリズムを用いて正規化を行えば、正規化のシグナル値は、若干、異なる値となります。うまくいけば、あるアルゴリズムで正規化したときに 1.9 倍の増加であった遺伝子が、別のアルゴリズムで正規化されたときに2倍の増加になるかもしれません。ただ、この方法だと、すべての遺伝子のシグナル値に影響があるため、逆のことも起こります。2倍の増加であったものが、1.9倍の増加になるかもしれません。注目しているすべての遺伝子に都合良く、正規化できるアルゴリズムが存在するとは限りません（遺伝子ごとに正規化方法を変えることはできません）。この方法は、いささか、恣意的な行為と考えられるため、奥の手と言えます。
いくつかの問題点はありますが、 ratio で判定すること自体がイケナイわけではありません。（問題があることを理解した上で判定するのであれば。）また、1度、決めたら判定基準に従うのが無難です。しきい値ギリギリの遺伝子は諦めるのをお勧めします。必ず、どこかで線引きが必要になります。さらに、最近の論文では、マイクロアレイデータだけでは認められず、ほかの実験（リアルタイムPCRなど）の結果も求められることが多いです。そのとき、ほかの実験で結果が出ていれば、ratio の大きさは、あまり問題にされません。いずれにしろ、ほとんどのマイクロアレイデータでは、相当数（数百から千個程度）の遺伝子が発現変動遺伝子と判定されますので、まずは、それらの明らかに変動している遺伝子を中心に結果を見ていくのがよいでしょう。（あえて、微妙な変動を示す遺伝子にこだわる理由があれば別ですが。）
つづきます。
マイクロアレイデータの正規化の次に行う処理は、「発現変動遺伝子」の抽出です。「発現変動遺伝子」とは、具体的には、シグナル値をコントロールと比較して上がっている（または下がっている）遺伝子のことです。
例えば、ある遺伝子のプローブについて、コントロールとサンプルのシグナル値が下記のようであったとします。
| 遺伝子名 | コントロール | サンプル |
| A | 100 | 200 |
コントロールのシグナル値が100であるのに対して、サンプルのシグナル値は200です。直感的にサンプルのほうが高いことが分かります。どれくらい大きいかを議論するには、「差」を用いる方法と、「比」（何倍か）を用いる方法があります。マイクロアレイデータでは、「比」を用いることが多いです。この場合、比＝サンプル／コントロールを計算します。結果は、200/100 = 2 となります。つまり、遺伝子Aに関して、サンプルのシグナル値はコントロールの2倍に上がっていることになります。「比」は、ratio または fold-change と表記されます。
では、何倍に上がっていれば（下がっていれば）、発現変動遺伝子といえるのでしょうか？
多くの研究者にとって、マイクロアレイ解析に期待するのは、「どの遺伝子の発現が上がっていて、どの遺伝子の発現が下がっているのか」ということだと思います。つまり、どれが発現変動遺伝子なのかということですが、単純そうに見えて、残念ながら、それに対する明確な定義は存在しません。しかしながら、多くの人に用いられている判断基準というものは存在します。それは下記のようなものです。
なぜ、”2″ 倍なのかということに対する答えはありません。（科学的または統計的な根拠のある数字ではありません。）とりあえず、2倍以上であれば、「上がっている」ということに対して、多くの人が賛同できるであろうという見込みの数字です。ある研究者が、1.5倍でも上がっていると主張しても、この点に関しては全く問題ありません。
論文中において、シグナル値の比は、ratio または fold-change と表記されます。fold-change は省略されて「FC」とも表記されます。log変換されたシグナル値の比が、 “logFC” です。
ratio を求めるだけであれば、マイクロアレイデータの計算は単純です。データが複雑に感じられるかもしれませんが、遺伝子Aのようなデータを遺伝子の数だけ（例えば4万個）集めたのがマイクロアレイデータです。ratio を求める割り算を4万回繰り返すだけです。
マイクロアレイ解析の難しさは、それ以外のところにあります。2倍以上という基準を用いたとき、1.9倍はどう考えたらよいのでしょうか？また、シグナル値が10から100になったとき、ratioは10ですが、一方で、シグナル値が1,000から10,000になったとき、ratioは同じ10です。同列に扱ってもよいものでしょうか？また、シグナル値が、40,000 から 60,000 になった遺伝子はどうでしょうか？ ratio としては 1.5 ですが、20,000増加しています。