Chương 2 NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.8. Xử lý số liệu và tính tốn thống kê
Các số liệu, kết quả được xử lý và phân tích bằng các cơng cụ tin sinh học thường dùng. Các mồi đặc hiệu cho phản ứng PCR được thiết kế bằng chương trình Primer BLAST (NCBI). Trình tự các gen ty thể và gen nhân được so sánh, phân tích với trình tự tham chiếu của ADN ty thể và ADN nhân công bố trên cơ sở dữ liệu NCBI bằng các phần mềm tin sinh học chuyên dụng như BioEdit v7.0, BLAST và ClustalX. Chương trình RNAfold WebServer được sử dụng để dự đoán cấu trúc bậc 2 và tính tốn năng lượng tự do tối thiểu (minimum free energy - MFE) của phân tử tARN hi có thay đổi về trình tự nucleotide trong gen.
Sử dụng chương trình MS Excel 2013 và phần mềm SPSS 23 để phân tích số liệu thu được theo các kiểm định thống ê thường dùng. Các biến định lượng không tuân theo phân phối chuẩn được biểu diễn bằng trung vị (Me) và khoảng tứ phân vị 25% - 75%. So sánh thống kê bằng kiểm định T Wilcoxon đối với các biến định lượng theo cặp. So sánh thống kê bằng kiểm định U Mann-Whitney (so sánh giữa hai nhóm) hoặc kiểm định H Kruskal - Wallis (so sánh ≥ 3 nhóm) đối với các biến định lượng khơng theo cặp. Đối với các biến định tính, so sánh thống ê được thực hiện bằng kiểm định 2
hoặc kiểm định Fisher (Fisher’s exact test). Tất cả các kiểm định thống ê được ghi nhận theo 2 chiều.
Xác định tương quan giữa các biến đổi của ADN ty thể bằng phân tích tương quan. Ảnh hưởng của các biến đổi ADN ty thể đến ung thư vú được phân tích bằng phương pháp hồi quy logistic đơn biến và đa biến. Ước tính nguy cơ gây bệnh được biểu thị bằng tỉ số odds (Odds ratio - OR) và khoảng tin cậy 95% (95% confidence interval - 95% CI). Mơ hình dự đốn tối ưu đối với xác định nguy cơ gây ung thư vú của các dạng biến đổi ADN ty thể được xác định bằng phương pháp phân tích
Đường cong ROC được vẽ với trục tung biểu diễn độ nhạy (Se), trục hoành biểu diễn 1 trừ độ đặc hiệu (1-Sp). Độ chính xác và giá trị sử dụng của mơ hình dự đốn được đo lường bằng diện tích dưới đường cong AUC (Area Under the Curve) [10]:
- AUC ≤ 0,6: Test có độ chính xác rất thấp, mơ hình khơng thể áp dụng được.
- 0,6 < AUC ≤ 0,7: Test có độ chính xác thấp. - 0,7 < AUC ≤ 0,8: Test có độ chính xác trung bình.
- 0,8 < AUC ≤ 0,9: test có độ chính xác cao, mơ hình dự đốn tốt. - AUC > 0,9 - 1: test có độ chính xác rất cao, mơ hình dự đoán rất tốt.