データが網羅的なので、統計学的手法を用いることができる。
じつにたくさんの方法が考案されて、論文に編まれ、
インターネットで紹介されている。
ここでそれらをレビューするのは困難だが、
原理によって２つに分類しよう。
そのメルクマールは、「比較の基準として何を使うか」である。
なんらかの数理モデルを定義して、そのモデルを標準として使う方法である。
多くの場合、データの分布様式を表わす数理モデルを用いる。
どの測定結果でも、データ分布がその基準と一致するように、
一定の方法で測定結果を処理して標準化する。
基準はいつでも再現できるから、データとデータを個別にすりあわせる必要がない。
その反面、データ分布と数理モデルが一致しないと、いい精度が得られない。
数理モデル以外のものを基準に用いる方法である。
マイクロアレイの場合、なにか特定のRNAサンプルを基準にすることが多い。
基準とデータをすりあわせるために、定量的な数値取り扱いをやめて
もっとしなやかな方法を使うことが多い（たとえばノンリニア法）。
そのために様々な計算方法が提案されている。
問題点は二つ。
一つは、基準のRNAを再現・保存・配布することが困難なこと。
基準がないと比較できないので、比較可能な範囲が狭くなってしまう。
もう一つは、定量性を放棄したために、使われている計算方法の多くが
妥当性を検証できない
ために
科学的な検証を困難にしていること。
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