モデルが正確でなかったころ

とりあえず片チャンネルのデータの対数値から平均値と相対値を求め、
ｚスコアを算出した。
これでは モデルの妥当性の検証が甘かったのだが。

そのころ頻発した問題

測定の再現性が悪かった。
スキャッタープロットで
片チャンネルのデータを調べてみたら、
再現性はこんなふうだった。

なぜ、曲がったりするのだろうか、
曲がってしまったときにどう考えたらいいのか悩んだ。

曲がらないときもあった。その場合はしばしば、
グラフの左下に「彗星の核」のようなデータの集まりが見られた。
これらの問題の原因が、測定のバックグラウンドに
あるのではないかと考えた。

わからないものは未知数として扱うことに

バックグラウンドは実測できない。
スポットの周りを測定して引く場合が多いが、
これは、スポットとその周辺で、
おなじ密度でノンスペなシグナルがあるという仮定のもとでの作業だ。

実際には、スポットとその周辺では、物性が違う。
そこで、先の仮定は合理的でない。

しかし、バックを無視してはいけないのは明らかである。そこで、
わからないが重要なものは、未知数として扱い、
それを解く努力をすべきである。