Z-фактор

Z-фактор , является мерой статистической величины эффекта . Он был предложен для использования в высокопроизводительном скрининге (где он также известен как Z-prime ^[1] и обычно обозначается как Z ', чтобы судить, является ли ответ в конкретном анализе достаточно большим, чтобы требовать дальнейшего внимания.

Фон [ править ]

На высокопроизводительных экранах экспериментаторы часто сравнивают большое количество (от сотен тысяч до десятков миллионов) отдельных измерений неизвестных образцов с образцами положительного и отрицательного контроля . Конкретный выбор условий эксперимента и измерений называется анализом. Большие экраны дороги по времени и ресурсам. Поэтому перед запуском большого экрана используются меньшие тестовые (или пилотные) скрины для оценки качества анализа в попытке предсказать, будет ли он полезен в условиях высокой пропускной способности. Z-фактор - это попытка количественно оценить пригодность конкретного анализа для использования в полномасштабном высокопроизводительном скрининге.

Определение [ править ]

Z-фактор определяется в терминах четырех параметров: средства ( ) и стандартных отклонений ( ) как положительных (р) и отрицательной (п) управления ( , , и , ). Учитывая эти значения, Z-фактор определяется как: ${\ displaystyle \ mu}$ ${\ displaystyle \ sigma}$ ${\ displaystyle \ mu _ {p}}$ ${\ displaystyle \ sigma _ {p}}$ ${\ displaystyle \ mu _ {n}}$ ${\ displaystyle \ sigma _ {n}}$

{\ displaystyle {\ text {Z-factor}} = 1- {3 (\ sigma _ {p} + \ sigma _ {n}) \ over | \ mu _ {p} - \ mu _ {n} |} }

На практике Z-фактор оценивается на основе выборочных средних и стандартных отклонений выборки.

{\text{Estimated Z-factor}}=1-{3({\hat {\sigma }}_{p}+{\hat {\sigma }}_{n}) \over |{\hat {\mu }}_{p}-{\hat {\mu }}_{n}|}

Интерпретация [ править ]

Следующие интерпретации Z-фактора взяты из: ^[2]

Z-фактор	Интерпретация
1.0	Идеально. Z-фактор никогда не может превышать 1.
от 0,5 до 1,0	Отличный тест. Обратите внимание, что если 0,5 эквивалентно разделению на 12 стандартных отклонений между и . $\sigma _{p}=\sigma _{n}$ $\mu _{p}$ $\mu _{n}$
от 0 до 0,5	Маргинальная проба.
меньше 0	Между положительным и отрицательным контролями слишком много совпадений, чтобы анализ был полезен.

Обратите внимание, что по стандартам многих типов экспериментов нулевой Z-фактор предполагает большую величину эффекта, а не пограничный бесполезный результат, как предлагалось выше. Например, если σ _p = σ _n = 1, то μ _p = 6 и μ _n = 0 дает нулевой Z-фактор. Но для нормально распределенных данных с этими параметрами вероятность того, что значение положительного контроля будет меньше значения отрицательного контроля, составляет менее 1 из 10 ⁵ . Крайний консерватизм используется при скрининге с высокой пропускной способностью из-за большого количества выполняемых тестов.

Ограничения [ править ]

Постоянный коэффициент 3 в определении Z-фактора мотивирован нормальным распределением , для которого более 99% значений находятся в пределах 3 стандартных отклонений от среднего. Если данные имеют строго ненормальное распределение, контрольные точки (например, значение отрицательного значения) могут вводить в заблуждение. Другая проблема заключается в том, что обычные оценки среднего и стандартного отклонения не являются надежными ; соответственно, многие пользователи в сообществе высокопроизводительного скрининга предпочитают "Robust Z-prime". ^[3] Экстремальные значения (выбросы) в положительном или отрицательном контроле могут отрицательно повлиять на Z-фактор, потенциально приводя к явно неблагоприятному Z-фактору, даже если анализ будет хорошо работать при фактическом скрининге. ^[4]Кроме того, применение единого критерия, основанного на Z-факторе, к двум или более положительным контролям с разной силой в одном и том же анализе приведет к ошибочным результатам. ^[5] Абсолютный знак в Z-факторе затрудняет математический вывод статистического вывода Z-фактора ^[6] . Недавно предложенный статистический параметр, строго стандартизованная разность средних ( SSMD ), может решить эти проблемы ^[5]^[6]^[7] . Одна оценка SSMD устойчива к выбросам.

См. Также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ http://planetorbitrap.com/data/uploads/4fb692e73c07b.pdf
^ Чжан JH, Chung TDY, Ольденбург KR (1999). «Простой статистический параметр для использования при оценке и валидации высокопроизводительных скрининговых анализов». Журнал биомолекулярного скрининга . 4 : 67–73. DOI : 10.1177 / 108705719900400206 . PMID 10838414 .
^ Бирмингем, Аманда; и другие. (Август 2009 г.). «Статистические методы анализа высокопроизводительных экранов интерференции РНК» . Нат методы . 6 (8): 569–575. DOI : 10.1038 / nmeth.1351 . PMC 2789971 . PMID 19644458 .
Перейти ↑ Sui Y, Wu Z (2007). «Альтернативный статистический параметр для оценки качества высокопроизводительного скринингового анализа» . Журнал биомолекулярного скрининга . 12 : 229–34. DOI : 10.1177 / 1087057106296498 . PMID 17218666 .
^ а б Чжан XHD, Эспесет А.С., Джонсон Э., Чин Дж., Гейтс А, Митнаул Л., Марин С.Д., Тиан Дж., Стец Э.М., Кунапули П., Холдер Д.Д., Хейсе Дж.Ф., Стуловичи Б., Феррер М. (2008). «Интеграция экспериментальных и аналитических подходов для улучшения качества данных в полногеномных экранах РНКи». Журнал биомолекулярного скрининга . 13 : 378–89. DOI : 10.1177 / 1087057108317145 . PMID 18480473 .
^ а б Чжан XHD (2007). «Пара новых статистических параметров для контроля качества в высокопроизводительных скрининговых анализах РНК-интерференции». Геномика . 89 : 552–61. DOI : 10.1016 / j.ygeno.2006.12.014 . PMID 17276655 .
^ Чжан XHD (2008). «Новые аналитические критерии и эффективный дизайн планшетов для контроля качества при полногеномном скрининге РНКи». Журнал биомолекулярного скрининга . 13 : 363–77. DOI : 10.1177 / 1087057108317062 . PMID 18567841 .

Дальнейшее чтение [ править ]

Крайбилл, Б. (2005) «Количественная оценка и оптимизация анализа» (неопубликованная заметка)
Чжан XHD (2011) «Оптимальный высокопроизводительный скрининг: практический экспериментальный план и анализ данных для исследования РНКи в масштабе генома, Cambridge University Press»

[1] ttp://planetorbitrap.com/data/uploads/4fb692e73c07b.pdf

[ZhangJHetal1999-2] Чжан JH, Chung TDY, Ольденбург KR (1999). «Простой статистический параметр для использования при оценке и валидации высокопроизводительных скрининговых анализов». Журнал биомолекулярного скрининга . 4 : 67–73. DOI : 10.1177 / 108705719900400206 . PMID 10838414 .

[3] Бирмингем, Аманда; и другие. (Август 2009 г.). «Статистические методы анализа высокопроизводительных экранов интерференции РНК» . Нат методы . 6 (8): 569–575. DOI : 10.1038 / nmeth.1351 . PMC 2789971 . PMID 19644458 .

[Sui2007-4] Перейти ↑ Sui Y, Wu Z (2007). «Альтернативный статистический параметр для оценки качества высокопроизводительного скринингового анализа» . Журнал биомолекулярного скрининга . 12 : 229–34. DOI : 10.1177 / 1087057106296498 . PMID 17218666 .

[ZhangetalJBS2008-5] а б Чжан XHD, Эспесет А.С., Джонсон Э., Чин Дж., Гейтс А, Митнаул Л., Марин С.Д., Тиан Дж., Стец Э.М., Кунапули П., Холдер Д.Д., Хейсе Дж.Ф., Стуловичи Б., Феррер М. (2008). «Интеграция экспериментальных и аналитических подходов для улучшения качества данных в полногеномных экранах РНКи». Журнал биомолекулярного скрининга . 13 : 378–89. DOI : 10.1177 / 1087057108317145 . PMID 18480473 .

[ZhangGenomics2007-6] а б Чжан XHD (2007). «Пара новых статистических параметров для контроля качества в высокопроизводительных скрининговых анализах РНК-интерференции». Геномика . 89 : 552–61. DOI : 10.1016 / j.ygeno.2006.12.014 . PMID 17276655 .

[ZhangJBS2008-7] Чжан XHD (2008). «Новые аналитические критерии и эффективный дизайн планшетов для контроля качества при полногеномном скрининге РНКи». Журнал биомолекулярного скрининга . 13 : 363–77. DOI : 10.1177 / 1087057108317062 . PMID 18567841 .

[1]