変化の倍数
数量を元の量で割った値

倍数変化とは、ある量が最初の測定値とその後の測定値の間でどれだけ変化したかを表す尺度です。これは2つの量の比率として定義されます。量Aと量Bの場合、 Aに対するBの倍数変化はB / Aです。言い換えれば、30から60への変化は2倍の変化と定義されます。これは「1倍の増加」とも呼ばれます。同様に、30から15への変化は「0.5倍の減少」と呼ばれます。倍数変化は、異なる時点で行われた生物学的システムの複数の測定値を分析する際によく使用されます。これは、時点間の比率で表される変化は、差で表される変化よりも解釈が容易であるためです。

倍数変化（fold change）は、 X倍の増加を「X倍増加」と表現することが一般的であるため、このように呼ばれています。そのため、オックスフォード英語辞典[1]、メリアム・ウェブスター辞典[2]、コリンズ数学辞典など、いくつかの辞書では、「-fold」を「倍」と定義しています。例えば、「2倍」は「2倍」で「2倍」は「2倍」のようになります。この定義のためか、多くの科学者は「倍」だけでなく「倍数変化」も「倍」と同義語として用いています。例えば、「3倍大きく」は「3倍大きく」のようになります。[3] [4] [5]

マイクロアレイやRNA-Seq実験から得られた遺伝子発現データの解析では、遺伝子の発現レベルの変化を測定するために、フォールド変化がよく用いられます。[6]この設定でフォールド変化を用いることの欠点と重大なリスクは、バイアス[7]が生じ、差（ B  −  A）は大きいが比率（B / A ）が小さい、発現レベルの高い遺伝子を誤分類する可能性があり、高発現レベルにおける変化の識別が不十分になることです。さらに、分母がゼロに近い場合、比率は安定せず、フォールド変化の値は測定ノイズの影響を不均衡に受ける可能性があります。

代替定義

倍率変化には別の定義もあるが[要出典]、これは一般的には使われなくなっている。ここで、倍率変化は、最終値と初期値の差を初期値で割った比として定義される。量AとBの場合、倍率変化は ( B  −  A )/ A、またはB / A  − 1 として表される。この定式化には、変化がない場合は 0、100% 増加の場合は 1、100% 減少の場合は -1 になるなど、魅力的な特性がある。しかし、言葉で 2 倍を 1 倍の変化、3 倍を 2 倍の変化と呼ぶのは直感に反するため、この定式化はほとんど使用されない。

メタボロミクスデータを示すボルケーノプロット。赤い矢印は、大きな倍数変化（x軸）と高い統計的有意性（p値の-log10、y軸）の両方を示す注目点を示しています。赤い破線はp = 0.05の点を示しており、破線より上の点はp < 0.05、破線より下の点はp > 0.05です。このプロットは、倍数変化が2未満（log2 = 1）の点が灰色で表示されるように色分けされています。

この定式化は相対的変化と呼ばれることもあります。

ゲノミクスとバイオインフォマティクスにおける変化の倍数

ゲノミクス（より一般的にはバイオインフォマティクス）の分野では、現代では、代替定義ではなく比率で倍数変化を定義するのが一般的です。[8] [9]

ただし、対数比は、倍率変化の分析と視覚化によく使用されます。 底が 2 の対数は、解釈が容易であるため最も一般的に使用されます[8] [9]。たとえば、元のスケーリングで 2 倍にすると、log 2倍の変化が 1 に等しく、4 倍にすると、log 2倍の変化が 2 に等しくなります。 逆に、変化が同等の量だけ減少する場合、測定値は対称的です。たとえば、半分にすると、log 2倍の変化が -1 に等しく、4 分の 1 にすると、log 2倍の変化が -2 に等しくなります。 これにより、指数関数的な変化が線形として表示され、ダイナミック レンジが広がるため、より美観に優れたプロットが得られます。たとえば、log 2倍の変化を示すプロット軸では、8 倍の増加は軸の値が 3 に表示されます (2 3  = 8 であるため)。しかし、2を底とする対数のみを使用する数学的な理由はなく、遺伝子/タンパク質発現のlog2倍の変化を記述する際に多くの矛盾があるため、「loget」という新しい用語が提案されています。[10]

参照

注記

  1. ^ 「Free OED – Oxford English Dictionary」。2016年10月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。2016年10月9日閲覧。
  2. ^ 「TWOFOLDの定義」。2024年3月22日。
  3. ^ Cieńska, M.; Labus, K.; Lewańczuk, M.; Koźlecki, T.; Liesiene, J.; Bryjak, J. (2016). 「天然および固定化チロシナーゼによる効果的なL-チロシン水酸化」. PLOS ONE . 11 (10) e0164213. Bibcode :2016PLoSO..1164213C. doi : 10.1371/journal.pone.0164213 . PMC 5053437. PMID  27711193 . 
  4. ^ Cunningham, MW Jr.; Williams, JM; Amaral, L.; Usry, N.; Wallukat, G.; Dechend, R.; LaMarca, B. (2016). 「アンジオテンシンIIタイプ1受容体に対する作動性自己抗体は、妊娠中のアンジオテンシンII誘発性腎血管感受性を高め、腎機能を低下させる」. Hypertension . 68 (5): 1308– 1313. doi :10.1161/HYPERTENSIONAHA.116.07971. PMC 5142826. PMID 27698062  . 
  5. ^ Li, B.; Li, YY; Wu, HM; Zhang, FF; Li, CJ; Li, XX; Lambers, H.; Li, L. (2015). 「根からの分泌物は根粒形成と窒素固定を促進することで種間相互作用を促進する」. PNAS . 113 (23): 6496– 6501. doi : 10.1073/pnas.1523580113 . PMC 4988560. PMID 27217575  . 
  6. ^ Tusher, Virginia Goss; Tibshirani, Robert; Chu, Gilbert (2001). 「電離放射線応答へのマイクロアレイ適用の意義分析」. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America . 98 (18): 5116– 5121. Bibcode :2001PNAS...98.5116T. doi : 10.1073/pnas.091062498 . PMC 33173. PMID  11309499 . 
  7. ^ Mariani, TJ; Budhraja V.; Mecham BH; Gu CC; Watson MA; Sadovsky Y. (2003). 「可変倍数変化閾値が発現マイクロアレイの意義を決定する」FASEB J. 17 ( 2): 321– 323. doi : 10.1096/fj.02-0351fje . PMID  12475896. S2CID  16668234.
  8. ^ ab Robinson, MD; Smyth, GK (2008). 「負の二項分布分散の小標本推定とSAGEデータへの応用」. Biostatistics . 9 (2): 321– 332. doi : 10.1093/biostatistics/kxm030 . PMID  17728317.
  9. ^ ab Love, MI; Huber, W.; Anders, S. (2014). 「DESeq2を用いたRNA-seqデータのフォールド変化と分散の緩和推定」. Genome Biology . 15 (12): 550. doi : 10.1186/s13059-014-0550-8 . PMC 4302049. PMID  25516281 . 
  10. ^ Pacholewska, Alicja (2017). 「『Loget』 – 『logFC』および『log2FC』に代わる均一な差次的発現単位」Matters . doi : 10.19185/matters.201706000011 . ISSN  2297-8240.
  • マイクロアレイデータ解析におけるフォールド変化とt統計量の比較
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