martin's weblog

昨日の日曜日は、赤松会の旅行だった。今回は、ボーヴェというところ。ボーヴェは、パリ北方100km余りにあって、タピスリー(タペストリー)と大聖堂で有名らしい。

最初に到着した地点は、ジゾール(Gisors)。10世紀にノルマンディー地方に封ぜられたノルマン大公とフランス王との領土の境に位置した軍事上の要地。ここでの見物は、イギリスがこの地を治めていた時(11-12世紀)の城塞と、サン･ジェルヴェ-サン･プロテ教会だ。

　次は、この城塞の丘から見えていた、サン･ジェルヴェ-サン･プロテ教会。

　　イエスの生誕については、旧約聖書のイザヤ書に預言されているというのは有名な解釈であるが、最近の聖書研究では、「インマヌエル」というのは、イエスのことではないようだ(→http://elemiya.asablo.jp/blog/2009/03/24/4200985 )。権威付けは効果的だけれど、しるしを求めるのは良くないとイエス自身が言っている。

　ちなみに、ホットアングル　シルクロードの失われた壁画を復元　その制作過程を一挙公開！ [龍谷大学]の仏陀。一番下の長い髪を垂らした人物が仏陀だった気がするが、記憶違いかもしれない。

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　石村さんの主宰するワイン会の一環で、枝魯枝魯での食事会があった。今回は自分にとって2回目だ。Pigalleの駅を降りて、モンマルトルの丘に向かって歩くこと１０分ぐらいか。前回行ったので、それなりに道順は覚えていたけれど、思ったより奥にあった。今回はどんなものが来るだろうか。　

　パリでこの味を出して、しかもこの値段。コストパフォーマンスは抜群だ。フランス人の中にも、だんだんと日本の味が分かる人が増えてきたと枝國さんが言ってた。良いことだ。次回は、何時かなぁ。毎月、料理は変わるらしいので、ほんとは毎月行くのが良いんだろうけど。行けるといいな。

　オフトピだが、リコー(Ricoh)が日本の企業って、この席で初めて知った。てっきり、外国(ドイツとか)の企業だとばかり。旧社名が理研光学工業だそうで。へぇ。

　土曜日に、小西さんちで恒例の食事会があった。小西さんのお住まいは、パリ郊外のソー公園の近く。RER B線の列車に揺られていると、たまに艶(あで)やかなピンク色をした桜の木が通り過ぎる。ソー公園での花見も近いなぁ。

　さて、今回の食事会は、アルザス地方の名物料理シュークルト(choucroute)。ドイツ語だとザワークラフト。シューは、シュークリーム のシューでキャベツのことで、発酵させて酸っぱくなったキャベツを白ワインと一緒にソーセージやらジャガイモで煮る料理だ。

　酢キャベツというぐらいだから、あの酸っぱいキャベツの千切りには、酢が使われているんだろうなと思っていたけど、「教えて！goo 」によると、キャベツと塩とを混ぜて発酵させるだけで酸っぱくなるようだ。へぇ。酢を入れるレシピもあるようだけど。きっと、発酵を促進させるんだろうな。

　料理にこだわりを見せる小西さん、材料はすべてアルザスから取り寄せたとのこと。これに、白ワインを数本。ゲヴュルツトラミネ(Gewürztraminer)やら、リースリング (Riesling)、ピノ･ブラン(Pinot Blanc)などなど。これらもアルザス地方のものだ。遅摘みのゲヴュルツトラミネがあったけど、これえらく甘かったなぁ。

　ほんとにご馳走様でした。

　こんばんは、ちょっと時間が出来たので。思い出の写真をば。

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　いくつかのグループ間（の平均値）に一定の順序性・傾向性がみられるとき、これらの群間において有意な差があるか検定したい。こんなときは、ヨンキー・タプストラのトレンドテスト(Jonckheere-Terpstra trend test, 単にJonckheere検定とも)が便利だ。こういう場面は、結構あると思う。薬剤の量に応じたある因子の反応データだとか、SNPのタイピング(例えば、AA型/AG型/GG型に傾向性がある場合とか)だとか、病期の重症度に応じた予後だとか。

　一般的に、多群間の検定には、One-way ANOVAであったり、Kruskal-Wallis testがよく使われ、（post-hocとしての）多重比較には、Tuker-CramerやBonferroni/Dunn、あるいはSteel-Dwass検定が使われる。多群の検定というのは、検定に対する思想に左右される部分があり(個人的にはいきなり多重比較検定をしたい人）、適応に頭を悩ますこともある。

　その点、トレンドテストというのは、一定の傾向性があるか否かを判定する、非常に分かりやすい検定法だ。薬剤量に応じた傾向性だとか、臨床病期に応じた傾向に対する情報というのは、実地において有用であろう。

　Rでは、ヨンキー・タプストラ検定のためのライブラリがあるので、それを利用する。マニュアルはここ 。もっとも、インストールした後は、？ JT.testで良いけど。

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("SAGx") # パッケージのインストール
library(SAGx) #読み込み

　ここで、添付しているようなサンプルデータがあるとしよう。35匹のマウスについて、24種類の遺伝子の発現を調べたものである。35匹のマウスは、とある重症度の指標に基づいて、3群に分けられている（第1群: 0, 第2群: I-II, 第3群: III-IV）。第1群にはMouse 1-11、第2群には Mouse 12-22、第3群にはMouse 23-35のマウスが属する。それぞれ24種類の遺伝子について、これら3群で一定の傾向性があるかどうか検定したい。

　まずは、テキストファイル(データ間はタブ区切り)からデータの読み込み。

dat <- read.table("JT-sample.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="¥t")

マウス3群に対して、適当にラベルを与える。ここでは1,2,3にした。

label <- ordered(c(rep(1, 11), rep(2, 11), rep(3, 13))) # それぞれ11匹、11匹、13匹

実際の検定は、JT.testでOK。 引数のalternativeについては、傾向性は、増加と減少、共に考えられるのでtwo-sidedにした。

jt <- JT.test(data = dat, class = label, labs = c("0", "I-II", "III-IV"), alternative = "two-sided")

この結果のP値を取り出すには、jt$p.valueでOK。結果をテキストファイルに落とすために、以下のように見やすいように適当にデータを作成しよう。

tmp <- cbind(as.matrix(colnames(dat), 1, 24), sprintf("%0.3g", jt$p.value), rank(jt$p.value))

最初に、元のテキストでは見出しの最初の行にあった遺伝指名(Gene 1～Gene 24)を取り出して、それを列にするための指定をしている。もっと簡単な方法がありそうだけど、知らないので。2番目に有効数字3桁ほどに丸めたP値、最後にP値のランク情報を付けておく。これをテキストに保存するには、

write.table(tmp, "JT-sample P.txt", sep = "¥t", append=F, quote=F, row.names=F) 

でOK。この結果は、以下の通り。

V1	V2	V3
Gene.1	0.00181	9
Gene.2	1.95e-05	5
Gene.3	0.477	23
Gene.4	0.0715	15
Gene.5	0.000127	7.5
Gene.6	0.0957	17
Gene.7	2.05e-07	1
Gene.8	0.134	19
Gene.9	0.296	22
Gene.10	0.00258	10
Gene.11	0.0174	13
Gene.12	0.000127	7.5
Gene.13	0.0957	16
Gene.14	0.209	20
Gene.15	0.0205	14
Gene.16	0.596	24
Gene.17	0.22	21
Gene.18	1.26e-06	2
Gene.19	2.48e-06	3
Gene.20	6.86e-06	4
Gene.21	0.00462	11
Gene.22	3.11e-05	6
Gene.23	0.00641	12
Gene.24	0.112	18

　ランキング1位の遺伝子は、Gene.7で、そのP値は、2.05e-07とかなり小さい。この遺伝子の実際のデータ分布を視覚化してみよう。傾向を見せるには、いわゆる箱髭図が良いだろう。表示させて、PNGファイルに落とす。

boxplot(dat$Gene.7 ~ label, names=c("0", "I-II", "III-IV"))
dev.print(png, file="JT-Gene7.png", width=350, height=350)

　こんな感じで、簡単に使えます。ヨンキー・タプストラ検定は、どうも有意なP値が出やすい気がする。