Cytometrie en Flux et biostats

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Bonjour, need Help : j'ai plusieurs manipulation de Cytométrie de flux qui montre la même tendance avec une bonne p value en T Test quand je prends chacune séparément, mais même si la tendance est la même entre les manipulations, les chiffres ( pourcentage dans les différentes phase du cycle cellulaire ) sont différents d'une manipulation a une autre du coup quand j'essaye de les pooler ensemble pour avoir de meilleurs statistique ( 20 échantillons au lieu de 3 ou 5) ça faussele test, genre ma p value se prend *200 car le test que je fais prend en compte toutes les valeurs brutes

du coup je me demandais si y a pas un test qui permettrait de pooler les différentes manipulation en prenant en compte les tendances entre les échntillons de la manip au lieu de comparer les chiffres de tous les échantillons de toutes les manipulation de la meme facon
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[blisax]

Bonjour,

Bon il faudrait voir les données pour être sur. Si j'ai bien compris, vous avez plusieurs répétitions d'expérience contenant plusieurs échantillons ?
Si oui, alors je ne comprends pas comment pour une expérience individuelle vous pouvez avoir une "bonne" p-value même en considérant que l'unité statistique c'est l'échantillon. En effet avec un n=3, l'hypothèse de normalité est scabreuse et vous devriez utiliser un test non paramétrique (un Mann-Whitney) qui ne pourra pas être significatif avec un si petit échantillon.

Ensuite, il me semble que votre principal problème n'est pas statistique mais expérimental ! Votre expérience n'est pas reproductible et vous devriez régler ce problème ou au moins savoir d'où cela vient et expliquer cette variabilité. D'un point de vue statistique, cette variabilité ne pose pas de problème, la solution générale serait de faire un modèle linéaire avec un paramètre prenant en compte le jour de l'expérience mais c'est prendre le fusil pour tuer une mouche. A votre place, j'exprimerais chaque expérience sous forme d'un rapport (valeur condition 1)/(valeur condition 2) et je testerais si ces rapports sont significativement différent de 1 avec un Mann-Whitney.

Dernière chose, vous devriez considerer l'expérience comme unité statistique et non l'échantillon. Autrement dis, c'est pour un jour d'expérience vous avez 3 échantillons dans la condition 1 et 2 dans la condition 2 alors le rapport associé a cette expérience est: ratio = [(cond1Echan1+cond1Echan2+cond1 Echan3)/3]/[Cond2Echan1+Cond2Echan2)/2]. Ainsi avec 20 répétitions indépendantes, vous devriez avoir 20 valeurs de ce ratio et avoir une bonne puissance statistique !

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Salut,
Merci beaucoup pour votre réponse !



Cela est un exemple de manipulation, en fait ce qui m'intéresse c'est les comment le pourcentage des cellules dans chaque phase varie pour la même lignée quand on change l'environnement ( ici hypoxie )
du coup pour une autre manip fait un autre jour je vais avoir la même variation ( diminution phase S et augmentation du pourcentage en phase G2M ) mais avec des chiffres de base qui sont différents ( genre CTRL à 4 en G2M et Hypoxie à 6 en G2M )

mais comme en fait les cellules qu'on cultive ont une une répartition dans le cycle cellulaire qui est fluctuante d'un cycle à un autre, même quand les conditions sont parfaitement identiques, a moins de faire toutes les cultures en meme temps. Du coup même si la répartition dans le cycle différé d'un jour a un autre ça ne devrait pas être grave car en soi ce qui nous intéresse c'est comment cette répartition varie entre CTRL et Hypoxie ( ou autre ) quand on les cultive en parallèle.



Alors pour la p value, je suis vraiment une bille en Stats mais c'est un logiciel qui le calcule, mais c'est un test de student non apparié du coup ça peut expliquer ça ? vu qu'on peut même le faire avec un échantillon unique.
En cherchant hier soir je suis tombé sur "le test de probabilité combinée de Fisher" je sais pas trop si c'est applicable du coup mais ça avait l'air de correspondre à ce que je voulais faire