PLATAFORMA BIOINFORMÁTICA

Análisis de datos

Una vez obtenidos los datos de expresión génica por Real-time RT-PCR y calculada la expresión relativa de estas, el siguiente paso consiste en el análisis de los datos normalizados para obtener la información de interés.
Las diferentes técnicas de análisis permiten identificar aquellos genes que presenten una expresión génica significativamente diferente entre grupos.
La elección de un método de análisis apropiado depende de la naturaleza de los datos y de la forma en que se han obtenido. Cuando se comparen dos o mas grupos de observaciones pueden darse dos tipos de diseños: cuando las observaciones resultan de grupos independientes o cuando las observaciones son de un mismo grupo en diferentes condiciones. Otro aspecto a tener en cuenta será el tipo y la distribución de los datos; en función de estos el método a aplicar será uno u otro:

• Métodos paramétricos
  Asumen que las observaciones de cada grupo presentan una distribución normal, si no se cumple esta condición deberian de aplicarse métodos no paramétricos o alternativamente, se podrian transformar los datos mediante logaritmos, raiz cuadrada,...
• Métodos no-paramétricos
  Inicialmente no asumen una distribución determinada respecto las observaciones de cada grupo.

La herramienta desenvolupada utiliza métodos paramétricos para realizar el análisis, pero para evadir la posibilidad de que las muestras no sigan una distribución normal y el test aplicado sea erroneo, los datos son transformados mediante logaritmos..
Así, al realizar el análisis se establece una hipótesis inicial nula que asume igualdad entre grupos y entonces evalua la probabilidad de que los datos observados cumplan esta hipótesis. El valor de la probabilidad coincide con el p-valor que nos proporcionan los diferentes test estadísticos así, como menor sea el valor de p mas improbable será que la hipótesis nula sea cierta.

Análisis paramémtrico

El análisis paramétrico aplicado en los datos se basa en 3 test diferentes:

• ANOVA test
• Kruskal-Wallis test
• Standard 2-class unpaired t-test

El test a utilizar variará segun el número de grupos presents en el estudio, si trabajamos con dos grupos se utilitzará el t-test y en caso de tener mas de dos grupos el análisis se realizará mediante ANOVA, Kruskal-Wallis y t-test.