Elisabeth_Fernandes_Micro

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



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.



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.



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


BRAI




eam153 eam137 eam133 eam311 eam315 eam316 eam291 eam327 eam328 eam338 eam379



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


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



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)



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


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”.



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.



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.



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).



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



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.



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)



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



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


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


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


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


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


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

http://www.mirbase.org/



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



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





















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



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 |

-------------------------------------------------------------------



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 |



15 +7.5279E-03 +0.0075 +1.0000

-------------------------------------------------------------------

Row bloc: 3 - Col bloc: 1 - Total inertia: 0.917051


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 |

-------------------------------------------------------------------



01 +4.1810E-01 +0.5930 +0.5930 |02 +2.8696E-01 +0.4070 +1.0000 |

03 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000

-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------



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

-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------



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

-------------------------------------------------------------------



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 |



19 +2.2507E-03 +0.0023 +1.0000

-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------



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

-------------------------------------------------------------------



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

-------------------------------------------------------------------



01 +7.7419E-01 +1.0000 +1.0000 |02 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000 |

-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------



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 |



-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------



01 +4.7167E-01 +0.6092 +0.6092 |02 +3.0253E-01 +0.3908 +1.0000 |

03 +0.0000E+00 +0.0000 +1.0000

-------------------------------------------------------------------



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 |

-------------------------------------------------------------------


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 |



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


|----|----------|----------|

| 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)


File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oa+co


|----|----------|----------|

| 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 is to be used with --TCc.label and --TCc.cat files

File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCrep


|----|----------|----------|

| 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



File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCest


|----|----------|----------|

| 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|

|----|----------|----------|



File C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCtra contains the column scores issued from each table

Modified Statis trajectories



File :C:\Users\Utilizador\Desktop\DATA MICRO\DATA.oaTCtra


|----|----------|----------|

| 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|

|----------|----------|----------|----------|----------|

Elisabeth_Fernandes_Micro

Documents

Transcript of Elisabeth_Fernandes_Micro