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計算生物学において、MA プロットは、ゲノムデータの視覚的表現のためのBland–Altman プロットの応用です。このプロットは、データを M (対数比) と A (平均値) のスケールに変換し、これらの値をプロットすることで、2 つのサンプルで取得された測定値間の差を視覚化します。元々は 2 チャネルDNA マイクロアレイ遺伝子発現データのコンテキストで適用されていましたが、MA プロットはハイスループットシーケンス解析の視覚化にも使用されます。[ 1 ] [ 2 ]
マイクロアレイのデータは、色素の結合とハイブリダイゼーション効率の系統的バイアス、およびアレイをスポットするために使用される DNA プローブとプリント チップのその他の技術的バイアスを制御するために、アレイ内で正規化されることがよくあります。[ 3 ]これらの系統的変動を最小限に抑えることで、真の生物学的差異を見つけることができます。正規化が必要かどうかを判断するには、Cy5 (R) 強度をCy3 (G) 強度に対してプロットし、直線の傾きが 1 付近であるかどうかを確認できます。基本的に R 対 G プロットを 45 度回転させた改良法は、MA プロットです。[ 4 ] MA プロットは、平均強度 (A) に対してプロットされた赤/緑強度比 ('M') の分布のプロットです。M と A は、次の式で定義されます。
したがって、M は強度比（または対数強度の差）の二進対数であり、A はプロット内のドットの平均対数強度です。MA プロットは、生のマイクロアレイデータの強度依存比を視覚化するために使用されます（マイクロアレイは通常、ここでバイアスを示し、A が大きいほど |M| が高くなります。つまり、スポットが明るいほど、サンプルとコントロールの間に観察される差が大きくなる可能性が高くなります）。MA プロットでは、変数M をy軸に、A をx軸に配置し、データの分布の概要をすばやく把握できます。
多くのマイクロアレイ遺伝子発現実験では、ほとんどの遺伝子の発現に変化がないという前提があります。そのため、log(1)が0であることから、y軸（M ）上の点の大部分は0に位置することになります。そうでない場合は、統計解析を行う前に、 LOESSなどの正規化手法をデータに適用する必要があります。（下の図では、正規化前のゼロラインより下を走る赤い線は直線であるべきです。直線になっていないため、データを正規化する必要があります。正規化後、赤い線はゼロライン上で直線になり、ピンク/黒色で表示されます。）
Rソフトウェア用のBioconductorパッケージには、MAプロットを作成する機能を提供するものがいくつかある。これらには、affy（ma.plot、mva.pairs）、limma（plotMA）、marray（maPlot）、edgeR（maPlot）などがある。
同様の「RA」プロットは、 caroline CRAN RパッケージのraPlot関数を使用して生成できます。
M、A、p値で遺伝子をフィルタリングしたり、名前やラッソで検索したり、選択した遺伝子を保存したりできるインタラクティブなMAプロットは、R-ShinyコードEnhanced-MA-Plotとして利用可能です。
ライブラリ( affy )if ( require ( affydata )) { data ( Dilution ) }y <- ( exprs ( Dilution )[, c ( "20B" , "10A" )])x11 ()ma.plot ( rowMeans ( log2 ( y ))、log2 ( y [, 1 ]) - log2 ( y [, 2 ])、cex = 1 )タイトル（「希釈データセット（配列20B対10A）」）ライブラリ（preprocessCore ）#分位点正規化を実行するx <- normalize.quantiles ( y )x11 ()ma.plot ( rowMeans ( log2 ( x )), log2 ( x [, 1 ]) - log2 ( x [, 2 ]), cex = 1 ) title ( "Post Norm: Dilutions Dataset (array 20B v 10A)" )
