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UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
Asignatura: Analisis de Datos de Microarrays y marcadores moleculares
Alumna: Elisabeth Silva Fernandes Fecha: 30 de Mayo
Datos y articulo:”MicroARN expression profiles classify human cancers” Nature03702, Vol435|9
Junio 2005
Contenidos Introduccion .................................................................................................................................................. 2
Análisis ......................................................................................................................................................... 3
Cluster hierarquico ........................................................................................................................................ 5
Statis Dual .................................................................................................................................................... 8
Conclusiones .............................................................................................................................................. 16
Bibliografia .................................................................................................................................................. 16
Anexo 1 .................................................................................................................................................. 17
Anexo 2 .................................................................................................................................................. 18
Anexo 3 .................................................................................................................................................. 19
Anexos 4 ................................................................................................................................................ 20
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DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
Introduccion Una revelación sorprendente de la biología celular es la descripción de nuevos mecanismos de regulación
de la expresión genética por parte de pequeños ARN reguladores de 21-30 nucleótidos. Los microARNs
regulan genes vinculados a procesos tales como desarrollo, diferenciación celular, apoptosis (muerte
celular programada), señales de transducción, organogénesis y proliferación celular, entre otros. Existem
3 familias principales de pequeños ARN reguladores: siARN, miARN (micro ARN) y piARN. [1]
En este trabajo hablaremos de los microARNs. Según Bandres (2009) los microARN son pequeñas
moléculas de ARN endógeno que no codifican para proteína y que actúan como moléculas reguladoras
de la transcripción génica mediante la degradación del ARN mensajero o la inhibición de la traducción.
Varias experiencias han demostrado, que los miARNs participan en procesos cruciales del desarrollo del
ser humano, desde el desarrollo del embrión, el desarrollo neural, asi como en la diferenciación celular.
Se conocen varios centenares de microARNs humanos y se estima que debe haber en torno al millar (4%
del número total de genes). El conocimiento de los miARNs es un trabajo muy importante para el estudio
de los diferentes tipos de cáncer y de diversas enfermedades, esto porque, “los microARN (miRs)
participan activamente en la modulación de importantes procesos celulares fisiológicos y están
involucrados en la patogenia de enfermedades. Un mayor conocimiento del papel que los miRs
desarrollan en estas patologías podría abrir las puertas a nuevas herramientas diagnósticas y
terapéuticas.”[3]
“En estudios recientes se ha puesto de manifestó que la expresión de los miARN se encuentra alterada
en cáncer, de manera que la sobreexpresión o la regulación negativa de estas moléculas se asocia de
forma específica con el desarrollo de distintos tipos de neoplasias.”[2]
“El hecho que una fracción significativa de genes de miARN mapean en regiones cromosómicas
frecuentemente alteradas en diversos tipo de canceres humanos, rápidamente llevo a la idea de su
eventual participación en la iniciación y progresión del cáncer. “…..”El análisis de los perfiles de expresión
de estos microARNs ha revelado su participación en distintos tipos de procesos malignos de origen
hematológico”[1]
Debido a su enorme parecencia, los miARNs se agrupan en familias. Por ejemplo la familia let-7. Muchos
autores demuestran su fuerte relación con el cáncer : “Cuando lin-4 o let-7 son inactivados, células
epiteliais especificas sufren divisiones celulares adicionales a la vez de su diferenciación normal. Como
la proliferación anormal de las células es una característica fuerte de los canceres, parece posible que los
padrones de expresión de miARNs puede denotar un estado “ [4]
Trabajos más recientes muestran que las estrategias “Knock-down”, donde se usan variantes de RNA
para interferir con el efecto de las miRNA pueden ayudar al tratamiento de graves patologías.
En este trabajo son analizados datos de microARN obtenidos por el método de citometria de flujo. “La
citometria de flujo es una técnica biofísica basada en la utilización de luz laser, empleada en el recuento y
clasificación de células según sus características morfológicas, presencia de biomarcadores y en la
ingeniería de proteínas.” [wikipedia] Para determinar el patrón de expresión de los miARNs, en este
estudio, los investigadores, han desarrollado el método “bead-based profiling”, que capta de forma rápida
e económica la expression de los micro RNAs.
El objetivo es clasificar los microARN equiparando los resultados obtenidos en Jun Lu (2005) usando
métodos Biplot.
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Análisis
En el cuadro de datos en estudio son presentados los grados de expresión de 217 micro ARNs de
mamíferos, en 218 muestras, de 19 tipos de localización del cáncer. O sea, para cada muestra de células
de una localización fueron medidas las expresiones de los 217 miARNs.
Malignancy
Cancer Type
BA
LL
BLD
R
BR
AI
BR
S
CO
LO
FC
C
KID
LBL
LUN
G
LVR
ME
LA
ME
SO
MF
OV
AR
Y
PA
PR
OS
ST
OM
TA
LL
TC
L
TC
LALL
CL
TC
LHE
L
TC
LK
TC
LMC
F
TC
LPC
TC
LSK
ME
L
TC
LTF
UT
NORMAL 0 2 2 3 5 0 3 0 4 3 0 0 0 0 1 8 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9
TUMOR 26 7 0 6 10 8 5 8 6 0 3 8 3 7 9 6 0 18 0 0 0 0 0 0 0 0 10
CELL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 10 3 2 5 4 2 3 0
Tabla 1 - Grado del cáncer versus localización del cáncer
Haciendo un análisis estadístico descriptivo, se obtuvo el valor medio más alto de expresión de miARN
para cada cáncer (tabla siguiente). Se puede verificar que el eam147 es el que tiene mayor expresión en
los canceres BRS, COLO, KID, LUNG, MESO, MF, PA, y UT.
Cancer Type/localization miARN MeanMax
Cancer Type/localization miARN MeanMax
BALL eam226 11,81 OVARY eam244 12,1
BLDR eam212 11,77 PA eam147 12,12
BRAI eam367 12,45 PROS eam212 12,3
BRS eam147 12,11 STOM eam212 12,32
COLO eam147 11,94 TALL eam115 10,42
FCC eam139 12,05 TCL eam257 11,44
KID eam147 11,96 TCLALLCL eam226 10,85
LBL eam139 12,08 TCLHEL eam163 11,18
LUNG eam147 11,88 TCLK eam237 11,08
LVR eam191 12,38 TCLMCF eam244 10,83
MELA eam244 11,59 TCLPC eam257 11,99
MESO eam147 11,19 TCLSKMEL eam139 12,39
MF eam147 11,06 TCLTF eam240 10,15
UT eam147 12,18
Tabla 2 - miRNA con los valores medio máximos de expresión em cada tipo de cáncer
En esta muestra, los canceres con mayor numero de microRNAs com valor máximo de expresión son:
BRAI (con 72 miRNAs), U (con 40 miRNAs) y BALL (con 19 miRNAs), lo que indica que estos canceres
estarán asociados a padrones fuertes de expresión de diversos microRNAs. Por otro lado, por ejemplo, el
cáncer MELA tiene elevados valores de expresión en solo cuatro microRNAs, lo que simplificaría el
estudio de una relación entre la origen de este cáncer y estos microRNAs. (tabla3)
Se puede confirmar las conclusiones de diversos expertos de que los miARNs de la familia let-7 tienen
fuerte expresión en varios tipos de cáncer, esto porque en estos datos los micro RNAs eam145 y eam147
presentan valores de expresión muy altos, como podemos observar en la Tabla 4. Estos miARNs tienen
fuerte expression en los canceres localizados, por ejemplo, en BRAI, BRS, PA, STOM.
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miRNA
Localizacion donde es maximo
eam115 eam131 eam163 eam186 eam198 eam209 eam223 eam224 eam225 ALL
eam236 eam259 eam240 eam222 eam312 eam313 eam318 eam329 eam337 eam341
eam103 eam105 eam109 eam111 eam119 eam145 eam152 eam171 eam202 eam226
BRAI
eam227 eam242 eam254 eam273 eam306 eam307 eam253 eam300 eam295 eam367
eam280 eam279 eam278 eam276 eam268 eam263 eam256 eam248 eam228 eam220
eam219 eam216 eam207 eam206 eam205 eam195 eam194 eam193 eam187 eam371
eam153 eam137 eam133 eam311 eam315 eam316 eam291 eam327 eam328 eam338 eam379
eam339 eam349 eam350 eam351 eam352 eam361 eam362 eam364 eam365 eam378 eam381
eam388 eam389 eam392 eam393 eam289 eam185 eam181 eam179 eam168 eam155
eam241 eam305 eam177 eam319 eam321 eam345 COLO
eam297 eam277 eam230 eam229 eam322 eam330 eam347 BRS
eam139 eam221 eam217 eam317 eam346 FCC
eam245 eam326 eam348 eam353 eam359 eam374 eam376 eam382 eam386 eam391 LUNG
eam191 eam250 eam298 eam232 eam314 eam324 eam331 eam334 LVR
eam275 eam237 eam390 eam283 MELA
eam183 eam234 eam249 eam251 eam252 eam303 eam282 eam281 eam255 eam244 eam377 PA
eam121 eam270 eam184 eam243 eam257 eam258 eam308 eam299 eam271 eam231 eam211 PROS
eam203 eam200 eam323 eam342 eam358 eam363 eam373
eam238 eam304 eam215 eam214 eam212 eam210 eam208 eam161 eam160 eam332 eam333 STOM
eam344 eam356 eam357 eam370 eam383 eam387
eam159 eam189 eam192 eam235 eam288 eam293 eam301 eam309 eam310 eam247 eam246
UT eam292 eam272 eam264 eam262 eam261 eam260 eam233 eam218 eam190 eam355 eam360
eam366 eam368 eam369 eam372 eam375 eam380 eam384 eam385 eam175
eam147 eam320 eam290 eam325 eam335 eam336 eam340 eam343 eam354
Tabla 3 – Maximo de expression de cada miRNA
eam145 eam147 eam145 eam147
Mean Mean Mean Mean BALL 10,7497 10,095
OVARY 11,6824 11,755
BLDR 11,4572 11,653
PA 11,9865 12,117
BRAI 12,2483 12,177
PROS 12,1165 12,058
BRS 11,9197 12,110
STOM 11,8427 12,028
COLO 11,6665 11,939
TALL 9,0901 8,560
FCC 11,1721 10,977
TCL 9,7889 6,681
KID 11,7658 11,965
TCLALLCL 8,0890 6,578
LBL 10,1855 9,335
TCLHEL 9,1214 5,889
LUNG 11,8020 11,882
TCLK 5,8014 5,000
LVR 11,7746 11,726
TCLMCF 9,6459 8,706
MELA 10,9646 11,258
TCLPC 11,4763 10,510
MESO 11,0128 11,194
TCLSKMEL 9,4088 8,002
MF 10,8374 11,056
TCLTF 8,8558 8,075
UT 11,576 11,491
Tabla 4 - miARNs en estudio que pertenecen a la familia let-7
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Cluster hierarquico Con el objetivo de aproximar a los resultados del artículo en estudio, hice un HJ-Biplot aplicado al
cuadro de datos de los valores medios de cada miRNA por cáncer. Tenemos 217 medias de expresión de
miRNA por 27 categorías de cáncer. (ver Anexo 1)
En el articulo han registrado dos clusters, pero si analizarnos los valores de la
Tabla 5 y el dendograma obtenido en el Multibiplot podríamos pensar en 3 clusters
de miRNAs, a pesar de que en el eje 3 las contribuciones son muy bajas (Anexo 3
HJ-Biplot cuadro de medias de expression del miRNA para cada variante de cancer).
Axis Eigenvalue Inertia Expl. Var. Inertia Cummulative
Axis 1 4.118.858 70.625 70.625
Axis 2 633.947 10.87 81.495
Axis 3 221.413 3.797 85.292
Axis 4 173.586 2.976 88.268 Tabla 5 – Valores proprios, Inercia explicada y acumulada
En el Biplot es posible visualizar los miRNAs con mayor expresión en cada cáncer, podemos ver por
ejemplo cuales son los que permiten o no con su presencia indicar la existencia del cáncer. Por ejemplo
el eam237 está asociado a valores alto de expresión lo que podrá indicar la presencia del cáncer TCLK.
Imagem 1 - Biplot
Haciendo una clasificación con mas clases los investigadores pueden obtener grupos más detallados de
los miRNAs. En la Imagem 2 podemos ver clases de miRNAs con expresiones completamente distintas.
Imagem 2 – Biplot para 8 clusters (95% de inercia acumulada)
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Imagem 3 – Dendograma HJ-Biplot
Las muestras correspondientes a celulas tipo Normal, quedaron todas en la primera clase. La segunda
clase tiene los miRNAs con fuerte expression y grado de malignidad tipo Tumor o Cell.
Imagem 4 – miRNAs en cada claseye grau de malignidad.
class 1
Location
BLDR
BLDR
BLDR
BLDR
BLDR
BLDR
BLDR
BLDR
BLDR
BRAI
BRAI
BRS BRS BRS BRS BRS BRS BRS BRS BRS
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
miRNA
max 248
214
248
214
214
248
214
242
214
366
366
155 155 155 153 280 153 225 283 153 214 283 214
214
214
Malignac
y
normal
normal
Tumo
r
tumo
r
tumo
r
tumo
r
Tumo
r
tumo
r
tumor
normal
normal
normal
normal
normal
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
normal
normal
normal
normal
normal
class 1
Location
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
COLO
KID
KID KID KID KID KID KID KID
LUNG
LUNG
LUNG
LUNG
LUNG
LUNG
LUNG
miRNA
max 214
283
214
283
263
248
248
283
283
283
329
329 329 283 283 283 283 283 329 139 155 263 153
214
242
Malignac
y
tumo
r
tumor
Tumo
r
tumo
r
tumo
r
tumo
r
Tumo
r
tumo
r
tumor
tumor
normal
normal
normal
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
normal
normal
normal
normal
tumor
tumo
r
tumo
r
class 1
Location
LUNG
LUNG
LUNG
LVR
LVR
LVR
MELA
MELA
MELA
MESO
MESO
MESO
MESO MF MF
OVARY
OVARY
OVARY
OVARY
OVARY
OVARY
OVARY PA PA PA
miRNA
max 153
283
248
189
189
189
248
131
131
271
283
248 283 242 242 283 283 248 263 153 248 283 153
248
283
Malignac
y
tumo
r
tumor
Tumo
r
norma
l
norma
l
norma
l
Tumo
r
tumo
r
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
normal
tumo
r
tumo
r
class 1
Location PA PA PA PA PA PA PA
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
PROS
STOM
STOM
STOM
STOM
miRNA
105
214
248
153
283
153
153
214
214
214
263
263 139 214 139 214 214 214 214 214 155 214 214
283
214
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DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA max
Malignac
y
tumo
r
tumor
Tumo
r
tumo
r
tumo
r
tumo
r
Tumo
r
norma
l
normal
normal
normal
normal
normal
normal
normal
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
normal
normal
normal
normal
class 1 2
Location
STOM
STOM U U U U U U U U U U U U U U U U U U U
BALL
BALL
BALL
BALL
miRNA
max 214
214
263
139
214
214
139
214
139
139
139
214 214 155 283 214 139 263 153 155 153 225 225
225
225
Malignac
y
normal
normal
Normal
norma
l
norma
l
norma
l
Normal
norma
l
normal
normal
normal
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumo
r
tumo
r
class 2
Location
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL
BALL FCC
FCC
FCC
miRNA
max 111
225
111
225
111
225
225
225
225
225
202
225 159 225 177 159 225 225 225 225 159 159 271
159
131
Malignac
y
tumo
r
tumor
Tumo
r
tumo
r
tumo
r
tumo
r
Tumo
r
tumo
r
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumo
r
tumo
r
class 2
Location
FCC
FCC
FCC
FCC
FCC LBL LBL LBL
LBL
LBL
LBL
LBL LBL
MESO
MESO
MESO
MESO MF
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
miRNA
max 153
131
218
131
159
131
131
159
131
131
131
131 131 293 248 153 254 131 225 202 225 225 159
111
283
Malignac
y
tumo
r
tumor
Tumo
r
tumo
r
tumo
r
tumo
r
Tumo
r
tumo
r
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumor
tumo
r
tumo
r
class 2
Location
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TALL
TCL TCL TCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLALLCL
TCLHEL
TCLHEL
miRNA
max 225
202
225
225
283
229
111
283
283
283
111
254 254 254 225 221 225 225 283 202 202 202 202
283
283
Malignac
y
tumo
r
tumor
Tumo
r
tumo
r
tumo
r
tumo
r
Tumo
r
tumo
r
tumor
tumor
tumor
cell cell cell cell cell cell cell cell cell cell cell cell
cell
cell
class 2
Location
TCLHEL
TCLK
TCLK
TCLMC
F
TCLMC
F
TCLMC
F
TCLMC
F
TCLMC
F
TCLPC
TCLPC
TCLPC
TCLPC
TCLSKM
EL
TCLSKM
EL TCLTF
TCLTF
TCLTF
miRNA
max 283
283
283
248
248
248
248
248
254
254
254
254 131 131 283 283 283
Malignac
y cel
l cel
l Cel
l cell cell cell Cell cell cel
l cel
l cel
l cel
l cell cell cell cell cell
Verifico que es posible obtener los clusters como esta en el artículo. Pero podemos presentar mas
información con el biplot. El análisis de las diferencias entre las expresiones de los miRNAs, relacionando
con los tipos de cáncer y sus características químicas seria una mas valía para los investigadores de este
estudio.
En este punto logro llegar a la misma conclusión de los investigadores: “la expression de los miRNAs
distingue tumores de diferentes tipo y evolución”.
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Statis Dual El objetivo es encontrar una estructura común o representativa a todos los grupos de canceres y obtener
clusters de los miRNAs. La estructura de la información es la siguiente: para cada localización de tipo de
cáncer, tenemos n mediciones de la expresión de los 217 miRNAs. Tenemos las mismas variables,
microRNAs, para todas las localizaciones de las muestras.
Imagem 5 – Estrutura de los datos. Variables=217miRNA. Individuos=muestra i de la localización. K ocasiones= 19 localizaciones
Interestructura: “consiste en representar las medias de las variables de cada cáncer en un subespacio
de baja dimensión cuyos ejes dan la máxima discriminación entre grupos.” (adaptado de [5])
Haciendo ANOVAS individuales se obtienen doce miRNAs que no ayudan a diferenciar los grupos de
muestras mediantes su localización. Todos los restantes miRNAs contribuyen significativamente para
distinguir los grupos, o sea las medias de expresión de los miRNAs son significativamente diferentes
mediante la localización de las células.
Sum of Squares
Mean Square
F Sig.
eam247 ,254 ,014 ,573 ,916
eam309 ,286 ,016 ,573 ,916
eam177 ,147 ,008 ,915 ,561
eam391 ,784 ,044 1,044 ,412
eam316 ,427 ,024 1,065 ,390
eam382 2,165 ,120 1,093 ,362
eam374 ,870 ,048 1,112 ,342
eam386 1,101 ,061 1,117 ,338
eam319 1,773 ,099 1,149 ,308
eam376 2,299 ,128 1,316 ,181
eam388 3,202 ,178 1,414 ,128
eam389 1,880 ,104 1,503 ,092
Tabla 6 –miRNAs que no permiten diferenciar los canceres en las diferentes localizaciones
Los dos primeros ejes explican el 56.08% es decir, más de mitad de la totalidad de la información.
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Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum
1 9,61E+04 +0.5058 +0.5058 2 1,05E+04 +0.0550 +0.5608
3 9,77E+03 +0.0514 +0.6122 4 8,94E+03 +0.0471 +0.6593
5 8,61E+03 +0.0453 +0.7046 6 7,62E+03 +0.0401 +0.7448
7 7,19E+03 +0.0379 +0.7826 8 6,18E+03 +0.0325 +0.8152
9 5,03E+03 +0.0265 +0.8416 10 4,64E+03 +0.0244 +0.8660
11 4,55E+03 +0.0240 +0.8900 12 3,94E+03 +0.0207 +0.9107
13 3,26E+03 +0.0171 +0.9279 14 3,13E+03 +0.0165 +0.9444
15 2,72E+03 +0.0143 +0.9587 16 2,59E+03 +0.0136 +0.9723
17 2,29E+03 +0.0121 +0.9843 18 1,74E+03 +0.0091 +0.9935
19 1,24E+03 +0.0065 10.000 Tabla 7 - Valores propios e inercia de la interestructura determinada por el análisis canónico de varianza
“En esta etapa se busca representar cada tabla por un punto con el fin de encontrar similitudes y
diferencias entre tablas. Para el Statis Dual se efectúa el ACP de la tabla de productos escalares entre los
objetos representativos. Obteniendo la representación de la proximidad de las tablas, los ejes de la
interestructura no son interpretables.”[5]
Imagem 6 – Pesos de los canceres y cosenos.
Number Rows Weights NS norm2 Cos2
STOM 6 1,81E-01 2,20E-01 0,264
COLO 15 2,78E-01 2,00E-01 0,715
PA 10 2,57E-01 2,01E-01 0,602
LVR 3 1,62E-01 2,60E-01 0,232
KID 8 2,72E-01 3,45E-01 0,733
BLDR 9 2,32E-01 2,73E-01 0,488
PROS 14 2,95E-01 4,24E-01 0,859
OVAR 7 2,22E-01 2,81E-01 0,459
UT 19 2,77E-01 2,59E-01 0,725
LUG 10 2,70E-01 2,18E-01 0,686
MESO 11 2,68E-01 2,24E-01 0,657
BRS 9 2,56E-01 2,19E-01 0,589
BRAI 2 2,87E-02 6,96E-01 0,006
BALL 26 2,39E-01 1,97E-01 0,492
TALL 18 1,70E-01 1,44E-01 0,232
FCC 8 2,27E-01 1,80E-01 0,475
LBL 8 2,19E-01 1,42E-01 0,437
MF 3 7,08E-02 1,40E-01 0,036
TCL 32 2,35E-01 1,48E-01 0,488
El objeto consenso para el Statis y el Statis Dual es una combinación lineal de los objetos representativos
de cada tabla que sea lo más correlacionada con los objetos según el producto escalar de Hilbert
Schmidt.
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STOM 1000
COLO 506 1000
PA 414 675 1000
LVR 221 404 378 1000
KID 411 720 698 422 1000
BLDR 311 600 542 348 579 1000
PROS 480 802 754 451 846 645 1000
OVAR 351 593 494 345 578 523 625 1000
UT 437 741 697 367 718 585 775 509 1000
LUG 458 713 652 394 680 542 742 537 772 1000
MESO 486 696 632 381 661 539 709 505 805 763 1000
BRS 430 681 576 374 634 525 703 543 639 617 643 1000
BRAI 42 73 52 80 70 57 74 35 54 71 47 67 1000
BALL 358 592 560 311 581 525 651 482 611 556 585 568 39 1000
TALL 330 418 343 207 358 350 416 276 402 377 400 435 45 411 1000
FCC 384 562 526 337 563 423 627 434 521 541 515 523 75 477 383 1000
LBL 324 521 514 307 521 396 581 449 509 550 504 523 79 459 366 696 1000
MF 96 144 145 79 153 140 161 147 150 150 134 183 46 146 127 163 200 1000
TCL 327 580 526 316 564 638 624 436 601 574 597 565 52 607 412 399 395 188 1000
STOM COLO PA LVR KID BLDR PROS OVAR UT LUG MESO BRS BRAI BALL TALL FCC LBL MF TCL
Tabla 8 - Matriz de correlaciones entre las matrices de cada tipo de cáncer (software ADE-4)
Los canceres BRAI y MF tienen comportamiento independiente de, por ejemplo, MESO, COLO, PROS,
BLDR. Lo que indica que los valores de expression de los miRNAs de BRAI y MF son diferentes de las
restantes muestras.
Los canceres con más similitud en términos de expresión de los miRNA son: COLO, KID, PROS, UT,
LUG, PA, MESO.
Imagen 7 – (a)Proyección de los canceres, (b) Proyeccion de los miRNAs
Se puede verificar por la grafica anterior que existem muchos miRNA independientes por ejemplo, eam
289, eam 382, eam 374 (circulo rojo) son independientes de eam297 o eam153 (circulo azul).
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Otra análisis interesante es analizar las proyecciones de los canceres individualmente para después
analizar en la estrutura concenso, cuales son los miRNAs que están fuera del padrón, los que no se
comportan igual en todas las muetras, o sea los que no participan en el consenso.
Para identificar los canceres con tipo de malignicidad normal=1, o tumor=2, o cell=3 codificamos las
muestras en Nombre_numero_malignicidad, por ejemplo, COLO 132, significa cáncer en el COLO, línea
3, malignicidad=tumor.
Fue usado el software Multiplot: Biplot Consenso- Inter-estrutura- PCA; Intra-estrutura-Metabiplot
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Es posible obtener una classificacion de los miRNAs y de las muestras. Todos las graficas dan
información que podrá ser útil para los investigadores, desde relaciones entre la localización del cáncer
con el tipo de malignicidad con el tipo de miRNA. Por ejemplo, en el cáncer BRS tenemos que las
muestras con malignicidad tipo normal están del lado opuesto de las muestras con malignicidad de tumor.
Esta información puede ser o no novedosa para los investigadores, pues muestra la existencia de
diferencias de expression de los miRNAs entre células normales y tumores, identificando los miRNAs que
mas están relacionados con una y otra muestra.
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Imagem 8 – Biplot Consenso
Imagem 9 - Angulo de cada componente con cada grupo
Group Cons, Comp, 1 Cons, Comp, 2
STOM 0,664 0,136
COLO 0,938 0,343
PA 0,895 0,143
LVR 0,581 0,027
KID 0,875 0,081
BLDR 0,945 0,486
PROS 0,938 0,008
OVAR 0,831 0,109
UT 0,946 0,722
LUG 0,845 0,343
MESO 0,894 0,044
BRS 0,87 0,004
BRAI 0,001 0,005
BALL 0,742 0,009
TALL 0,817 0,014
FCC 0,815 0,375
LBL 0,806 0,301
MF 0,603 0,068
TCL 0,612 0,182
Es posible identificar cuáles son los grupo similares, como ya habíamos demostrado los canceres COLO,
KID, PROS, UT, LUG, PA, BLDR, OVAR. (Imagem 6 Y Imagem 9)
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Conclusiones Numerosas experiencias demostraron la relación entre los miRNAs y la existencia de cáncer. El nivel de
expresión de los miRNAs pueden contribuir para el diagnostico, y/o prognostico de la enfermedad. Luego
todos los estudios con miRNAs son de una enorme importancia. En este estudio, los investigadores
obtuvieron clases de los miRNA mediante su nivel de expression.
En este trabajo fue indicado que podríamos hacer mas utilizando métodos biplot.
Con los datos es posible:
- proyectar los miRNAs en un espacio de dos dimensiones, donde se obtiene información de
relaciones y diferencias entre los miRNAs.
- obtener clases de miRNAs que distinguen de forma clara.
- Proyectar en un espacio de dos dimensiones cada tipo de cáncer y identificar diferencias entre
las diferentes muestras mediantes el nivel de malignicidad que presentan.
- Identificar los miRNAs de la estrutura común a todas las localizaciones del cáncer y estudiar lo
que es diferente en cada tipo de cáncer.
Para una persona no entendida en las características químicas de todos estos miRNAs se complica
mucho la obtención de mas información novedosa sin auxilio de entendidos, mismo buscando en los
documentos extra del artículo, donde existía mas información que es de difícil comprensión.
Bibliografia 1. Cayota, A., “Micro ARN, características, metodología y utilidad clínica”, HEMATOLOGIA, VOl.12,
Nº2:44-45, Mayo-Agosto 2008.
2. Bandres, E., Foncillas, J., “Micro-ARN y cáncer”, Implicaciones clínicas de la investigación
básica, Centro de Investigacion Medica Aplicada, Universidad de Navarra, Pamplona,
septiembre-octubre2009. Vol. 8 N.º 5, 2009
3. Martin Angulo et al, “Rol de los microARN en las enfermedades pulmonares”, Arch
Bronconeumol. 2012;48(9):325–330.
4. Jun Lu, et al. “MicroARN expression profiles classify human cancers”, Nature03702, Vol435|9
Junio 2005
5. LUZ MARY PINZÓN S., Tesis Doctoral “BIPLOT CONSENSO PARA ANÁLISIS DETABLAS
MÚLTIPLES”, Universidad de Salamanca, 2011
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Anexo 1
En www.mirbase.org, es posible encontrar las familias de los miARN que son conocidos y sus
características.
Probe Target Sequence Probe Target Sequence Probe Target Sequence Probe Target Sequence
EAM153 hsa-let-7a EAM214 hsa-miR-148a EAM243 hsa-miR-205 EAM358 hsa-miR-323
EAM147 hsa-let-7b EAM215 hsa-miR-148b EAM308 hsa-miR-206 EAM359 hsa-miR-324-3p
EAM145 hsa-let-7c EAM216 hsa-miR-149 EAM310 hsa-miR-208 EAM133 hsa-miR-324-5p
EAM179 hsa-let-7d EAM217 hsa-miR-150 EAM244 hsa-miR-21 EAM410 hsa-miR-325
EAM168 hsa-let-7e EAM403 hsa-miR-151 EAM245 hsa-miR-210 EAM361 hsa-miR-326
EAM181 hsa-let-7f EAM218 hsa-miR-152 EAM246 hsa-miR-211 EAM362 hsa-miR-328
EAM111 hsa-let-7g EAM219 hsa-miR-153 EAM247 hsa-miR-212 EAM273 hsa-miR-33
EAM183 hsa-let-7i EAM220 hsa-miR-154 EAM248 hsa-miR-213 EAM411 hsa-miR-330
EAM238 hsa-miR-1 EAM317 hsa-miR-155 EAM249 hsa-miR-214 EAM365 hsa-miR-331
EAM184 hsa-miR-100 EAM222 hsa-miR-15a EAM250 hsa-miR-215 EAM385 hsa-miR-335
EAM311 hsa-miR-101 EAM223 hsa-miR-15b EAM251 hsa-miR-216 EAM412 hsa-miR-337
EAM185 hsa-miR-103 EAM115 hsa-miR-16 EAM252 hsa-miR-217 EAM367 hsa-miR-338
EAM312 hsa-miR-105 EAM318 hsa-miR-17-3p EAM253 hsa-miR-218 EAM368 hsa-miR-339
EAM186 hsa-miR-106a EAM224 hsa-miR-17-5p EAM254 hsa-miR-219 EAM369 hsa-miR-340
EAM313 hsa-miR-106b EAM225 hsa-miR-18 EAM255 hsa-miR-22 EAM371 hsa-miR-342
EAM187 hsa-miR-107 EAM226 hsa-miR-181a EAM256 hsa-miR-220 EAM413 hsa-miR-345
EAM189 hsa-miR-10a EAM227 hsa-miR-181b EAM257 hsa-miR-221 EAM414 hsa-miR-346
EAM190 hsa-miR-10b EAM228 hsa-miR-181c EAM258 hsa-miR-222 EAM335 hsa-miR-34b
EAM191 hsa-miR-122a EAM229 hsa-miR-182 EAM259 hsa-miR-223 EAM336 hsa-miR-34c
EAM193 hsa-miR-125a EAM319 hsa-miR-182* EAM323 hsa-miR-224 EAM415 hsa-miR-367
EAM105 hsa-miR-125b EAM230 hsa-miR-183 EAM260 hsa-miR-23a EAM416 hsa-miR-368
EAM314 hsa-miR-126 EAM290 hsa-miR-184 EAM261 hsa-miR-23b EAM417 hsa-miR-369
EAM192 hsa-miR-126* EAM291 hsa-miR-185 EAM262 hsa-miR-24 EAM418 hsa-miR-370
EAM315 hsa-miR-127 EAM292 hsa-miR-186 EAM324 hsa-miR-25 EAM419 hsa-miR-371
EAM194 hsa-miR-128a EAM231 hsa-miR-187 EAM263 hsa-miR-26a EAM420 hsa-miR-372
EAM195 hsa-miR-128b EAM293 hsa-miR-188 EAM325 hsa-miR-27a EAM421 hsa-miR-373
EAM289 hsa-miR-129 EAM320 hsa-miR-189 EAM264 hsa-miR-27b EAM422 hsa-miR-373*
EAM159 hsa-miR-130a EAM295 hsa-miR-190 EAM161 hsa-miR-28 EAM423 hsa-miR-374
EAM198 hsa-miR-130b EAM296 hsa-miR-191 EAM326 hsa-miR-296 EAM109 hsa-miR-7
EAM137 hsa-miR-132 EAM232 hsa-miR-192 EAM327 hsa-miR-299 EAM276 hsa-miR-9
EAM200 hsa-miR-133a EAM297 hsa-miR-193 EAM268 hsa-miR-29a EAM152 hsa-miR-9*
EAM402 hsa-miR-133b EAM298 hsa-miR-194 EAM119 hsa-miR-29b EAM131 hsa-miR-92
EAM424 hsa-miR-133b EAM299 hsa-miR-195 EAM279 hsa-miR-29c EAM337 hsa-miR-93
EAM202 hsa-miR-134 EAM233 hsa-miR-196a EAM328 hsa-miR-301 EAM338 hsa-miR-95
EAM203 hsa-miR-135a EAM404 hsa-miR-196b EAM329 hsa-miR-302a EAM277 hsa-miR-96
EAM342 hsa-miR-135b EAM425 hsa-miR-196b EAM405 hsa-miR-302b EAM278 hsa-miR-98
EAM155 hsa-miR-136 EAM300 hsa-miR-197 EAM406 hsa-miR-302b* EAM121 hsa-miR-99a
EAM171 hsa-miR-137 EAM301 hsa-miR-198 EAM407 hsa-miR-302c EAM339 hsa-miR-99b
EAM205 hsa-miR-138 EAM234 hsa-miR-199a EAM408 hsa-miR-302c*
EAM206 hsa-miR-139 EAM303 hsa-miR-199a* EAM409 hsa-miR-302d
EAM207 hsa-miR-140 EAM235 hsa-miR-199b EAM280 hsa-miR-30a-3p
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EAM208 hsa-miR-141 EAM236 hsa-miR-19a EAM330 hsa-miR-30a-5p
EAM163 hsa-miR-142-3p EAM237 hsa-miR-19b EAM270 hsa-miR-30b
EAM209 hsa-miR-142-5p EAM240 hsa-miR-20 EAM271 hsa-miR-30c
EAM210 hsa-miR-143 EAM304 hsa-miR-200a EAM272 hsa-miR-30d
EAM211 hsa-miR-144 EAM321 hsa-miR-200b EAM331 hsa-miR-30e
EAM212 hsa-miR-145 EAM322 hsa-miR-200c EAM332 hsa-miR-31
EAM139 hsa-miR-146 EAM241 hsa-miR-203 EAM333 hsa-miR-32
EAM316 hsa-miR-147 EAM242 hsa-miR-204 EAM175 hsa-miR-320
Anexo 2
Localización (19)
ST
OM
CO
LO
PA
LV
R
KID
BLD
R
PR
OS
OV
AR
UT
LU
G
ME
SO
BR
S
BR
AI
BA
LL
TA
LL
FC
C
LB
L
MF
TC
L
Cate
goria
s d
e C
ancer
(27)
BALL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 26 0 0 0 0 0
BLDR 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
BRAI 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0
BRS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0
COLO 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FCC 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0
KID 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
LBL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0
LUNG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
LVR 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
MELA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0
MESO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0
MF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0
OVARY 0 0 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
PA 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
PROS 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
STOM 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
TALL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0
TCL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
TCLALLCL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
TCLHEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
TCLK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
TCLMCF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5
TCLPC 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4
TCLSKMEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
TCLTF 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3
U 0 0 0 0 0 0 0 0 19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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Anexo 3
HJ-Biplot cuadro de medias de expression del miRNA para cada variante de cancer
Column Axis 1
Axis 2
Axis 3 Column
Axis 1
Axis 2
Axis 3
BALL 620 190 3 OVARY 868 55 4
BLDR 883 57 13 PA 818 103 17
BRAI 499 3 96 PROS 794 117 6
BRS 881 51 8 STOM 785 113 30
COLO 834 55 41 TALL 546 268 1
FCC 843 6 0 TCL 502 134 29
KID 835 55 0 TCLALLCL 441 361 6
LBL 809 48 3 TCLHEL 518 318 19
LUNG 903 58 4 TCLK 223 451 146
LVR 725 16 34 TCLMCF 595 5 119
MELA 892 1 0 TCLPC 621 1 213
MESO 855 32 25 TCLSKMEL 635 13 165
MF 824 10 0 TCLTF 465 341 34
U 854 72 6
Tabla 9 – Contribuiciones de los canceres para cada eje
Row Axis 1 Axis 2 Axis 3 Row Axis 1 Axis 2 Axis 3 Row Axis 1 Axis 2 Axis 3 Row Axis 1 Axis 2 Axis 3 Row Axis 1 Axis 2 Axis 3
eam103 490 0 56 eam212 466 373 96 eam263 745 62 31 eam324 628 202 3 eam373 972 6 4
eam105 576 296 9 eam214 231 228 161 eam264 812 138 5 eam325 890 71 3 eam374 969 9 4
eam109 573 18 20 eam215 576 86 65 eam268 786 43 16 eam326 489 330 28 eam375 963 4 5
eam111 746 58 8 eam216 922 1 11 eam270 344 37 33 eam327 744 0 25 eam376 966 9 4
eam115 926 56 2 eam217 76 2 55 eam271 633 134 2 eam328 535 57 64 eam377 974 6 3
eam119 952 1 5 eam218 36 8 4 eam272 918 46 6 eam329 118 713 9 eam378 785 17 0
eam121 6 388 0 eam219 320 109 77 eam273 382 164 75 eam330 780 15 7 eam379 833 27 7
eam131 624 321 9 eam220 977 8 5 eam275 83 442 28 eam331 862 3 0 eam380 747 1 105
eam133 952 4 4 eam221 890 26 3 eam276 621 2 59 eam332 0 156 105 eam381 621 196 22
eam137 942 1 15 eam222 873 88 2 eam277 910 7 4 eam333 343 1 180 eam382 967 11 2
eam139 706 54 0 eam223 738 123 42 eam278 69 158 276 eam334 62 94 41 eam383 961 1 0
eam145 961 0 21 eam224 429 480 25 eam279 950 6 7 eam335 100 428 8 eam384 969 1 0
eam147 894 43 8 eam225 204 555 52 eam280 607 7 4 eam336 138 56 258 eam385 943 1 1
eam152 824 7 42 eam226 826 53 19 eam281 387 315 19 eam337 689 163 24 eam386 971 8 4
eam153 964 5 21 eam227 328 251 100 eam282 77 580 235 eam338 933 4 3 eam387 886 24 15
eam155 42 277 46 eam228 798 97 25 eam283 859 4 23 eam339 10 490 86 eam388 969 11 5
eam159 90 119 14 eam229 687 29 15 eam288 99 180 34 eam340 838 2 25 eam389 972 8 5
eam160 912 1 10 eam230 436 135 21 eam289 963 6 12 eam341 578 335 23 eam390 968 6 3
eam161 133 501 27 eam231 934 1 0 eam290 971 8 4 eam342 452 119 99 eam391 969 9 4
eam163 445 239 205 eam232 148 25 120 eam291 688 29 0 eam343 144 42 370 eam392 693 26 58
eam168 55 366 73 eam233 40 79 126 eam292 749 0 5 eam344 824 68 14 eam393 974 9 7
eam171 772 3 51 eam234 239 468 205 eam293 971 7 4 eam345 749 84 27
eam175 902 59 3 eam235 474 178 68 eam295 960 1 8 eam346 688 82 31
UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
eam177 970 10 4 eam236 345 382 153 eam297 825 57 28 eam347 959 10 2
eam179 396 35 60 eam237 652 225 60 eam298 183 113 114 eam348 454 66 55
eam181 826 49 20 eam238 148 235 65 eam299 139 541 143 eam349 507 174 67
eam183 366 365 2 eam240 537 378 31 eam300 43 54 101 eam350 941 29 0
eam184 173 356 78 eam241 878 0 0 eam301 972 5 3 eam351 568 8 14
eam185 869 19 58 eam242 775 17 6 eam303 246 504 189 eam352 83 292 125
eam186 478 452 9 eam243 64 115 3 eam304 74 399 2 eam353 665 76 52
eam187 824 2 74 eam244 843 8 5 eam305 44 363 26 eam354 962 1 0
eam189 17 261 50 eam245 125 347 3 eam306 446 161 77 eam355 1 305 261
eam190 184 265 33 eam246 739 0 64 eam307 989 1 2 eam356 944 8 1
eam191 606 0 3 eam247 971 9 4 eam308 958 3 3 eam357 824 67 9
eam192 276 20 329 eam248 809 15 59 eam309 971 9 4 eam358 772 7 1
eam193 825 105 7 eam249 17 582 259 eam310 842 26 22 eam359 18 616 79
eam194 111 356 191 eam250 128 153 127 eam311 267 46 166 eam360 930 16 8
eam195 112 263 136 eam251 968 5 2 eam312 961 16 7 eam361 935 0 11
eam198 854 99 0 eam252 967 5 2 eam313 197 223 6 eam362 365 8 277
eam200 827 14 3 eam253 940 1 15 eam314 570 0 221 eam363 423 20 161
eam202 980 6 6 eam254 738 5 54 eam315 971 7 4 eam364 503 25 76
eam203 459 104 17 eam255 599 232 1 eam316 972 9 4 eam365 526 14 6
eam205 228 2 274 eam256 966 13 12 eam317 448 67 0 eam366 778 18 3
eam206 220 1 165 eam257 731 0 143 eam318 156 694 65 eam367 209 67 44
eam207 911 15 8 eam258 29 31 316 eam319 953 25 0 eam368 715 11 86
eam208 14 349 84 eam259 193 35 44 eam320 981 0 1 eam369 986 0 4
eam209 202 434 166 eam260 895 13 8 eam321 6 355 54 eam370 342 0 89
eam210 416 419 108 eam261 814 108 30 eam322 23 346 43 eam371 699 7 18
eam211 813 6 7 eam262 894 50 18 eam323 13 3 128 eam372 974 5 3
Tabla 10 – Contribuiciones de los miRNA para cada eje
Anexos 4
Resultados obtenidos por el ADE-4
*------------------------------------------------------------*
| WinADE-4 * Metrowerks CodeWarrior C * CNRS-Lyon1 * JT & DC |
| KTA-MFA: Separate analyses 26/05/14 21/57 |
*------------------------------------------------------------*
Row bloc: 1 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +3.3238E-01 +0.3324 +0.3324 |02 +2.4214E-01 +0.2421 +0.5745 |
03 +1.4286E-01 +0.1429 +0.7174 |04 +1.4230E-01 +0.1423 +0.8597 |
05 +7.4029E-02 +0.0740 +0.9337 |06 +6.6294E-02 +0.0663 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 2 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +3.8866E-01 +0.3887 +0.3887 |02 +1.2903E-01 +0.1290 +0.5177 |
03 +1.2024E-01 +0.1202 +0.6379 |04 +9.8658E-02 +0.0987 +0.7366 |
05 +5.2876E-02 +0.0529 +0.7895 |06 +4.8587E-02 +0.0486 +0.8380 |
07 +2.9562E-02 +0.0296 +0.8676 |08 +2.7791E-02 +0.0278 +0.8954 |
09 +2.3118E-02 +0.0231 +0.9185 |10 +2.2689E-02 +0.0227 +0.9412 |
11 +1.5399E-02 +0.0154 +0.9566 |12 +1.4899E-02 +0.0149 +0.9715 |
13 +1.1797E-02 +0.0118 +0.9833 |14 +9.1689E-03 +0.0092 +0.9925 |
UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
15 +7.5279E-03 +0.0075 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 3 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.917051
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +3.8631E-01 +0.4213 +0.4213 |02 +1.4652E-01 +0.1598 +0.5810 |
03 +1.2718E-01 +0.1387 +0.7197 |04 +7.9358E-02 +0.0865 +0.8062 |
05 +6.0393E-02 +0.0659 +0.8721 |06 +4.1098E-02 +0.0448 +0.9169 |
07 +3.2537E-02 +0.0355 +0.9524 |08 +2.9537E-02 +0.0322 +0.9846 |
09 +1.4119E-02 +0.0154 +1.0000 |10 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 4 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.705069
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +4.1810E-01 +0.5930 +0.5930 |02 +2.8696E-01 +0.4070 +1.0000 |
03 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 5 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.894009
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +5.6729E-01 +0.6345 +0.6345 |02 +8.8521E-02 +0.0990 +0.7336 |
03 +7.9798E-02 +0.0893 +0.8228 |04 +7.0356E-02 +0.0787 +0.9015 |
05 +5.9116E-02 +0.0661 +0.9676 |06 +2.0715E-02 +0.0232 +0.9908 |
07 +8.2126E-03 +0.0092 +1.0000 |08 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 6 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +5.4223E-01 +0.5422 +0.5422 |02 +1.3696E-01 +0.1370 +0.6792 |
03 +7.3733E-02 +0.0737 +0.7529 |04 +7.3712E-02 +0.0737 +0.8266 |
05 +7.2886E-02 +0.0729 +0.8995 |06 +3.7565E-02 +0.0376 +0.9371 |
07 +2.9113E-02 +0.0291 +0.9662 |08 +2.0643E-02 +0.0206 +0.9868 |
09 +1.3154E-02 +0.0132 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 7 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +6.0868E-01 +0.6087 +0.6087 |02 +8.1409E-02 +0.0814 +0.6901 |
03 +7.8341E-02 +0.0783 +0.7684 |04 +6.3133E-02 +0.0631 +0.8316 |
05 +4.2353E-02 +0.0424 +0.8739 |06 +3.7583E-02 +0.0376 +0.9115 |
07 +2.4077E-02 +0.0241 +0.9356 |08 +1.4959E-02 +0.0150 +0.9505 |
09 +1.1694E-02 +0.0117 +0.9622 |10 +1.0056E-02 +0.0101 +0.9723 |
11 +8.9993E-03 +0.0090 +0.9813 |12 +7.2524E-03 +0.0073 +0.9885 |
13 +6.4606E-03 +0.0065 +0.9950 |14 +5.0073E-03 +0.0050 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 8 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.870968
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +4.5136E-01 +0.5182 +0.5182 |02 +1.1006E-01 +0.1264 +0.6446 |
03 +1.0216E-01 +0.1173 +0.7619 |04 +9.7607E-02 +0.1121 +0.8740 |
05 +7.2867E-02 +0.0837 +0.9576 |06 +3.6917E-02 +0.0424 +1.0000 |
07 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 9 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +4.2035E-01 +0.4203 +0.4203 |02 +1.6940E-01 +0.1694 +0.5897 |
03 +1.0891E-01 +0.1089 +0.6987 |04 +6.4277E-02 +0.0643 +0.7629 |
05 +4.5410E-02 +0.0454 +0.8083 |06 +3.3343E-02 +0.0333 +0.8417 |
07 +2.6359E-02 +0.0264 +0.8680 |08 +2.1401E-02 +0.0214 +0.8894 |
09 +1.9196E-02 +0.0192 +0.9086 |10 +1.8974E-02 +0.0190 +0.9276 |
11 +1.3825E-02 +0.0138 +0.9414 |12 +1.3709E-02 +0.0137 +0.9551 |
13 +1.1259E-02 +0.0113 +0.9664 |14 +1.0525E-02 +0.0105 +0.9769 |
15 +6.6914E-03 +0.0067 +0.9836 |16 +5.8010E-03 +0.0058 +0.9894 |
17 +4.6817E-03 +0.0047 +0.9941 |18 +3.6409E-03 +0.0036 +0.9977 |
UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
19 +2.2507E-03 +0.0023 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 10 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.926267
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +4.2395E-01 +0.4577 +0.4577 |02 +1.9275E-01 +0.2081 +0.6658 |
03 +1.1684E-01 +0.1261 +0.7919 |04 +5.3379E-02 +0.0576 +0.8496 |
05 +3.9728E-02 +0.0429 +0.8924 |06 +3.2636E-02 +0.0352 +0.9277 |
07 +3.0254E-02 +0.0327 +0.9603 |08 +2.3571E-02 +0.0254 +0.9858 |
09 +1.3166E-02 +0.0142 +1.0000 |10 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 11 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +4.4958E-01 +0.4496 +0.4496 |02 +1.1923E-01 +0.1192 +0.5688 |
03 +1.0138E-01 +0.1014 +0.6702 |04 +7.3818E-02 +0.0738 +0.7440 |
05 +6.0542E-02 +0.0605 +0.8045 |06 +5.2957E-02 +0.0530 +0.8575 |
07 +4.0719E-02 +0.0407 +0.8982 |08 +3.4712E-02 +0.0347 +0.9329 |
09 +2.8615E-02 +0.0286 +0.9615 |10 +2.2976E-02 +0.0230 +0.9845 |
11 +1.5477E-02 +0.0155 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 12 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +5.3420E-01 +0.5342 +0.5342 |02 +1.1982E-01 +0.1198 +0.6540 |
03 +9.4384E-02 +0.0944 +0.7484 |04 +7.9284E-02 +0.0793 +0.8277 |
05 +6.0340E-02 +0.0603 +0.8880 |06 +4.3994E-02 +0.0440 +0.9320 |
07 +3.4710E-02 +0.0347 +0.9667 |08 +2.1574E-02 +0.0216 +0.9883 |
09 +1.1699E-02 +0.0117 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 13 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.774194
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +7.7419E-01 +1.0000 +1.0000 |02 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 14 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +2.3502E-01 +0.2350 +0.2350 |02 +2.1236E-01 +0.2124 +0.4474 |
03 +9.4249E-02 +0.0942 +0.5416 |04 +7.0162E-02 +0.0702 +0.6118 |
05 +6.0902E-02 +0.0609 +0.6727 |06 +4.5121E-02 +0.0451 +0.7178 |
07 +3.4410E-02 +0.0344 +0.7522 |08 +3.3366E-02 +0.0334 +0.7856 |
09 +3.0282E-02 +0.0303 +0.8159 |10 +2.6801E-02 +0.0268 +0.8427 |
11 +2.1189E-02 +0.0212 +0.8639 |12 +1.9261E-02 +0.0193 +0.8831 |
13 +1.6139E-02 +0.0161 +0.8993 |14 +1.4576E-02 +0.0146 +0.9138 |
15 +1.3068E-02 +0.0131 +0.9269 |16 +1.2203E-02 +0.0122 +0.9391 |
17 +9.5925E-03 +0.0096 +0.9487 |18 +8.9121E-03 +0.0089 +0.9576 |
19 +8.2081E-03 +0.0082 +0.9658 |20 +7.3112E-03 +0.0073 +0.9731 |
21 +6.3520E-03 +0.0064 +0.9795 |22 +5.3295E-03 +0.0053 +0.9848 |
23 +4.3021E-03 +0.0043 +0.9891 |24 +4.0089E-03 +0.0040 +0.9931 |
25 +3.8932E-03 +0.0039 +0.9970 |26 +2.9760E-03 +0.0030 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 15 - Col bloc: 1 - Total inertia: 1
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +3.6751E-01 +0.3675 +0.3675 |02 +3.0415E-01 +0.3041 +0.6717 |
03 +8.6808E-02 +0.0868 +0.7585 |04 +5.6226E-02 +0.0562 +0.8147 |
05 +4.0656E-02 +0.0407 +0.8553 |06 +3.4964E-02 +0.0350 +0.8903 |
07 +2.7808E-02 +0.0278 +0.9181 |08 +2.6253E-02 +0.0263 +0.9444 |
09 +1.2857E-02 +0.0129 +0.9572 |10 +8.9687E-03 +0.0090 +0.9662 |
11 +8.3075E-03 +0.0083 +0.9745 |12 +6.6100E-03 +0.0066 +0.9811 |
13 +5.2659E-03 +0.0053 +0.9864 |14 +4.9164E-03 +0.0049 +0.9913 |
15 +4.2580E-03 +0.0043 +0.9956 |16 +2.0922E-03 +0.0021 +0.9976 |
17 +1.4167E-03 +0.0014 +0.9991 |18 +9.3670E-04 +0.0009 +1.0000 |
UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 16 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.769585
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +3.1228E-01 +0.4058 +0.4058 |02 +1.6186E-01 +0.2103 +0.6161 |
03 +8.6514E-02 +0.1124 +0.7285 |04 +8.0435E-02 +0.1045 +0.8330 |
05 +5.1109E-02 +0.0664 +0.8995 |06 +4.7215E-02 +0.0614 +0.9608 |
07 +3.0167E-02 +0.0392 +1.0000 |08 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 17 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.921659
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +3.9434E-01 +0.4279 +0.4279 |02 +2.0705E-01 +0.2247 +0.6525 |
03 +1.2101E-01 +0.1313 +0.7838 |04 +6.4329E-02 +0.0698 +0.8536 |
05 +5.5869E-02 +0.0606 +0.9142 |06 +4.0543E-02 +0.0440 +0.9582 |
07 +3.8516E-02 +0.0418 +1.0000 |08 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 18 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.774194
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +4.7167E-01 +0.6092 +0.6092 |02 +3.0253E-01 +0.3908 +1.0000 |
03 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000
-------------------------------------------------------------------
Row bloc: 19 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.806452
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +1.7216E-01 +0.2135 +0.2135 |02 +1.4619E-01 +0.1813 +0.3947 |
03 +1.1126E-01 +0.1380 +0.5327 |04 +5.6094E-02 +0.0696 +0.6023 |
05 +4.8320E-02 +0.0599 +0.6622 |06 +4.2609E-02 +0.0528 +0.7150 |
07 +3.3138E-02 +0.0411 +0.7561 |08 +2.7969E-02 +0.0347 +0.7908 |
09 +2.5153E-02 +0.0312 +0.8220 |10 +2.1532E-02 +0.0267 +0.8487 |
11 +1.8411E-02 +0.0228 +0.8715 |12 +1.4514E-02 +0.0180 +0.8895 |
13 +1.2127E-02 +0.0150 +0.9045 |14 +1.1523E-02 +0.0143 +0.9188 |
15 +8.3595E-03 +0.0104 +0.9292 |16 +8.0381E-03 +0.0100 +0.9392 |
17 +7.1897E-03 +0.0089 +0.9481 |18 +7.0650E-03 +0.0088 +0.9568 |
19 +5.5209E-03 +0.0068 +0.9637 |20 +4.8715E-03 +0.0060 +0.9697 |
21 +4.2753E-03 +0.0053 +0.9750 |22 +3.6797E-03 +0.0046 +0.9796 |
23 +3.5615E-03 +0.0044 +0.9840 |24 +3.2369E-03 +0.0040 +0.9880 |
25 +2.5144E-03 +0.0031 +0.9911 |26 +1.8460E-03 +0.0023 +0.9934 |
27 +1.7305E-03 +0.0021 +0.9956 |28 +1.3339E-03 +0.0017 +0.9972 |
29 +1.1067E-03 +0.0014 +0.9986 |30 +7.6930E-04 +0.0010 +0.9996 |
31 +3.5702E-04 +0.0004 +1.0000 |32 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |
-------------------------------------------------------------------
Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |Num. Eigenval. R.Iner. R.Sum |
01 +1.5179E+00 +0.3910 +0.3910 |02 +2.8370E-01 +0.0731 +0.4641 |
03 +1.8162E-01 +0.0468 +0.5109 |04 +1.3403E-01 +0.0345 +0.5454 |
05 +1.0363E-01 +0.0267 +0.5721 |06 +9.1958E-02 +0.0237 +0.5958 |
07 +8.8483E-02 +0.0228 +0.6186 |08 +8.0997E-02 +0.0209 +0.6394 |
09 +7.2912E-02 +0.0188 +0.6582 |10 +5.9670E-02 +0.0154 +0.6736 |
11 +5.5169E-02 +0.0142 +0.6878 |12 +5.4393E-02 +0.0140 +0.7018 |
13 +4.3477E-02 +0.0112 +0.7130 |14 +4.1839E-02 +0.0108 +0.7238 |
15 +4.0008E-02 +0.0103 +0.7341 |16 +3.9002E-02 +0.0100 +0.7441 |
17 +3.6498E-02 +0.0094 +0.7535 |18 +3.4872E-02 +0.0090 +0.7625 |
19 +3.1848E-02 +0.0082 +0.7707 |20 +3.1227E-02 +0.0080 +0.7788 |
21 +3.0138E-02 +0.0078 +0.7865 |22 +2.9894E-02 +0.0077 +0.7942 |
23 +2.8129E-02 +0.0072 +0.8015 |24 +2.7389E-02 +0.0071 +0.8085 |
25 +2.6174E-02 +0.0067 +0.8153 |26 +2.4097E-02 +0.0062 +0.8215 |
27 +2.3192E-02 +0.0060 +0.8274 |28 +2.2724E-02 +0.0059 +0.8333 |
29 +2.1444E-02 +0.0055 +0.8388 |30 +2.0790E-02 +0.0054 +0.8442 |
31 +2.0239E-02 +0.0052 +0.8494 |32 +1.8983E-02 +0.0049 +0.8543 |
UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
33 +1.8647E-02 +0.0048 +0.8591 |34 +1.8315E-02 +0.0047 +0.8638 |
35 +1.6924E-02 +0.0044 +0.8682 |36 +1.6597E-02 +0.0043 +0.8724 |
37 +1.5972E-02 +0.0041 +0.8766 |38 +1.5150E-02 +0.0039 +0.8805 |
39 +1.4924E-02 +0.0038 +0.8843 |40 +1.4605E-02 +0.0038 +0.8881 |
It is to be used with --TLl.label and --TLl.cat files
File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTLl
|Col.| Mini | Maxi |
|----|----------|----------|
| 1|-1.805e+00| 1.482e+00|
| 2|-1.051e+00| 5.209e-01|
| 3|-5.684e-01| 5.113e-01|
| 4|-4.588e-01| 4.552e-01|
|----|----------|----------|
File C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaT4a contains the axis scores of the separate analyses
It has 76 rows and 4 columns
It is to be used with --T4a.label and --T4a.cat files
File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaT4a
|Col.| Mini | Maxi |
|----|----------|----------|
| 1|-3.607e-01| 9.713e-01|
| 2|-6.728e-01| 7.401e-01|
| 3|-6.156e-01| 6.571e-01|
| 4|-4.214e-01| 5.373e-01|
|----|----------|----------|
File C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oa+co contains the column scores (analysis of the compromise)
It has 217 rows and 4 columns
File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oa+co
|Col.| Mini | Maxi |
|----|----------|----------|
| 1|-6.404e-02| 1.788e+00|
| 2|-1.354e+00| 6.515e-01|
| 3|-1.054e+00| 9.373e-01|
| 4|-8.326e-01| 9.274e-01|
|----|----------|----------|
File C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCrep contains the column scores (analysis of the compromise)
Duplication of the general scores
It has 4123 rows and 4 columns
It is to be used with --TCc.label and --TCc.cat files
File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCrep
|Col.| Mini | Maxi |
|----|----------|----------|
| 1|-6.404e-02| 1.788e+00|
| 2|-1.354e+00| 6.515e-01|
| 3|-1.054e+00| 9.373e-01|
| 4|-8.326e-01| 9.274e-01|
|----|----------|----------|
File C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCest contains the column scores issued from each table
It has 4123 rows and 4 columns
It is to be used with --TCc.label and --TCc.cat files
File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCest
|Col.| Mini | Maxi |
|----|----------|----------|
| 1|-1.440e+00| 2.976e+00|
| 2|-1.207e+00| 8.783e-01|
| 3|-7.836e-01| 9.314e-01|
| 4|-8.230e-01| 8.714e-01|
|----|----------|----------|
UNIVERSIDAD DE SALAMANCA
DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
File C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCtra contains the column scores issued from each table
Modified Statis trajectories
It has 4123 rows and 4 columns
It is to be used with --TCc.label and --TCc.cat files
File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCtra
|Col.| Mini | Maxi |
|----|----------|----------|
| 1|-1.000e+00| 1.000e+00|
| 2|-1.000e+00| 1.000e+00|
| 3|-1.000e+00| 1.000e+00|
| 4|-1.000e+00| 1.000e+00|
|----|----------|----------|
Typological value indices
Rows = row number of each table
Weights = Weights of operators in the compromise
NS norm2 = Square norm (Hilbert-Schmidt) of operators
Cos2 = Square cosine between operator and approximated compromise
|----------|----------|----------|----------|----------|
| Number | Rows | Weights | NS norm2 | Cos2 |
|----------|----------|----------|----------|----------|
| 1| 6| 1.788e-01| 2.196e-01| 0.285|
| 2| 15| 2.740e-01| 2.005e-01| 0.720|
| 3| 10| 2.566e-01| 2.006e-01| 0.620|
| 4| 3| 1.618e-01| 2.572e-01| 0.242|
| 5| 8| 2.710e-01| 3.450e-01| 0.743|
| 6| 9| 2.845e-01| 3.318e-01| 0.810|
| 7| 14| 2.859e-01| 3.917e-01| 0.831|
| 8| 7| 2.527e-01| 2.425e-01| 0.620|
| 9| 19| 2.732e-01| 2.272e-01| 0.731|
| 10| 10| 2.385e-01| 2.377e-01| 0.547|
| 11| 11| 2.648e-01| 2.430e-01| 0.680|
| 12| 9| 2.687e-01| 3.223e-01| 0.720|
| 13| 2| 4.766e-03| 5.994e-01| 0.000|
| 14| 26| 1.836e-01| 1.258e-01| 0.293|
| 15| 18| 2.263e-01| 2.430e-01| 0.490|
| 16| 8| 2.263e-01| 1.434e-01| 0.474|
| 17| 8| 2.131e-01| 2.234e-01| 0.431|
| 18| 3| 1.712e-01| 3.140e-01| 0.277|
| 19| 32| 1.275e-01| 7.485e-02| 0.117|
|----------|----------|----------|----------|----------|