แกรนต์มักต้องการการวิเคราะห์พลังงานเพื่อสนับสนุนขนาดตัวอย่างที่เสนอ ในโปรตีโอมิกส์ (และส่วนใหญ่ -omics) มีคุณลักษณะ / ตัวแปร 100 ถึง 1,000 รายการที่วัดจาก 10 ตัวอย่าง (อาจเป็น 100 แต่ไม่น่าเป็นไปได้) นอกจากนี้เป็นที่ทราบกันว่าหน่วยการวัดเหล่านี้บางส่วน (เช่นจำนวนสเปกตรัมของโปรตีน) ไม่ได้มีการแจกจ่ายตามปกติดังนั้นเราจะใช้การทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์เพื่อการวิเคราะห์ ฉันเห็นพลังของขนาดตัวอย่างที่กำหนดไว้โดยใช้การวัดเดี่ยวและสมมติว่าเป็นการทดสอบ t แต่ฉันไม่คิดว่าสิ่งนี้จะถูกต้องทั้งหมด ปัญหาอีกประการหนึ่งเกี่ยวกับการนับสเปคตรัมโดยเฉพาะคือแต่ละคุณสมบัติ 100 อยู่ในระดับที่แตกต่างกันมากที่มีข้อผิดพลาดแตกต่างกันอย่างมาก (ค่าที่มากขึ้นมีข้อผิดพลาดน้อยกว่า) [ปัญหานี้ได้รับการอธิบายไว้เป็นอย่างดีในโมเดลการเปลี่ยนแปลงการ จำกัด การพับMutch และคณะ, 2002 ]
อะไรจะเป็นวิธีที่เหมาะสมในการกำหนดพลังของขนาดตัวอย่างที่เสนอเนื่องจากสมมติฐานบางอย่างของ FDR และการเปลี่ยนแปลงแบบพับได้ที่ยอมรับได้ การใช้เครื่องมือที่นี่ฉันสามารถระบุได้ดังนี้:
- 300 ยีน
- 3 บวกเท็จ
- 1.4 ความแตกต่างของการพับ
- 0.8 กำลังที่ต้องการ
- 0.7 stdev
ต้องการขนาดตัวอย่างต่อกลุ่ม 49
สิ่งนี้มีประโยชน์ตั้งแต่ฉันเสนอการออกแบบ 50v50 รู้ว่า 1.4 การเปลี่ยนแปลงแบบพับได้รับการยอมรับได้สวย 1% FDR นั้นใช้ได้และฉันอาจจะวัดโปรตีน 300 ตัวในการทดลองนี้ ปัญหาของการใช้พลังงานหรือการคำนวณขนาดตัวอย่างจะยังคงเกิดขึ้นดังนั้นจึงเป็นการดีที่จะมีวิธีการอ้างอิงในสถานที่
แก้ไข: ฉันอ่านที่เพื่อนร่วมงานเสนอให้นับจำนวนสเปกตรัมจากการแจกแจงทวินามลบโดยใช้ฟังก์ชันความน่าจะเป็นตามด้วยการทดสอบ Wald โดยทั่วไปใช้ข้อมูลเบื้องต้นเพื่อรับการประมาณค่าความแปรปรวนของโปรตีนจากนั้นคำนวณการเปลี่ยนแปลงรอยพับที่ตรวจพบระหว่างกลุ่มสำหรับแต่ละควอไทล์ นอกจากนี้ยังมีอินพุต FDR (อัลฟา) ดังนั้นด้วยกำลังไฟ> 80% และกำหนดขนาดตัวอย่างพวกมันสามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแบบพับได้ที่ตรวจพบได้สำหรับความแปรปรวนต่ำสุด 25% ความแปรปรวนน้อยลง 50% และความแปรปรวนสูงสุด 25% ปัญหาคือฉันไม่รู้ว่าพวกเขาทำสิ่งนี้อย่างไร ไม่แน่ใจว่าการแบ่งปันวิธีนี้จะช่วยให้ทุกคนได้รับคำตอบหรือไม่