Hej tamo! Ja sam od dobavljača analize mikrobnih podataka i danas želim podijeliti s vama kako analizirati mrežu za pojavu u mikrobnim analizi podataka.
Analiza mikrobnih podataka postala je super važna posljednjih godina. Gledamo na sve vrste okruženja, od ljudskog crijeva do tla, i pokušavamo razumjeti odnose između različitih mikroorganizama. I tu dolaze mreže za pojavljivanje.
Prvo, što je točno mreža za pojavljivanje? Pa, to je način da se odnose između različitih mikrobnih vrsta u skupu podataka. U mreži CO -a, svaki čvor predstavlja mikrobnu vrstu, a rubovi između čvorova predstavljaju odnose s pojavom. Ti odnosi mogu biti pozitivni, što znači da se dvije vrste obično pojavljuju zajedno ili negativno, što znači da imaju tendenciju da se izbjegavaju jedna drugu.
Započnimo s dijelom prikupljanja podataka. Za izgradnju mreže za pojavljivanje potreban vam je dobar skup mikrobnih podataka. To obično uključuje sekvenciranje DNK ili RNA mikrobne zajednice. Postoje različite tehnike za to, poput sekvenciranja gena 16S rRNA za bakterije i arheje, ili metagenomsko sekvenciranje za sveobuhvatniji pogled na cijelu mikrobnu zajednicu.
Jednom kada dobijete svoje podatke, sljedeći korak je prije obrade. To je poput čišćenja podataka prije nego što počnete analizirati. Morat ćete ukloniti očitavanje niske kvalitete, filtrirati onečišćenja i normalizirati podatke. Normalizacija je presudna jer pomaže u objašnjavanju razlika u dubini sekvenciranja između uzoraka.
Nakon pre -obrade vrijeme je za izračunavanje odnosa s pojavom. Za to možete koristiti nekoliko metoda. Jedan od uobičajenih pristupa je izračunavanje povezanosti između obilja različitih mikrobnih vrsta u svim uzorcima. Na primjer, možete koristiti Pearsonov koeficijent korelacije ili Spearmanov koeficijent korelacije. Ti će vam koeficijenti dati mjeru koliko snažno se pojavljuju dvije vrste.
Ali nije sve u jednostavnim korelacijama. Ponekad odnosi između mikrobnih vrsta mogu biti složeniji. Tu dolaze metode poput SPARCC (rijetke korelacije za sastavne podatke). SPARCC je dizajniran za obradu sastavne prirode mikrobnih podataka, što znači da su relativna obilje različitih vrsta važnija od njihovih apsolutnih obilje.
Nakon što izračunate odnose s pojavom, možete započeti s izgradnjom mreže. Morat ćete se odlučiti o pragu za koeficijente korelacije. U mrežu će biti uključeni samo odnosi koji zadovoljavaju ovaj prag. To pomaže u smanjenju buke i usredotočenosti na najznačajnije odnose.
Sada, razgovarajmo o vizualizaciji mreže pojavljivanja. Za to je dostupno nekoliko softverskih alata, poput Cytoscapea. CytoScape je stvarno korisnik - prilagođen alat koji vam omogućuje stvaranje lijepih i informativnih mrežnih vizualizacija. Možete prilagoditi izgled čvorova i rubova, dodati naljepnice, pa čak i boju - kodirati čvorove na temelju različitih karakteristika, poput taksonomske skupine mikrobnih vrsta.
Kad gledate mrežu za pojavljivanje, postoji nekoliko stvari na koje biste trebali obratiti pažnju. Prvo potražite grozdove čvorova. Ovi klasteri mogu predstavljati skupine mikrobnih vrsta koje imaju snažne odnose pojavljivanja međusobno. Oni bi mogli biti funkcionalno povezani, poput skupine vrsta koje su uključene u isti metabolički put.
Također biste trebali potražiti čvorišta u mreži. Sredinice su čvorovi koji imaju veliki broj veza. Ti su čvorišta često važni igrači u mikrobnoj zajednici. To bi mogle biti ključne vrste koje imaju značajan utjecaj na cjelokupnu strukturu i funkciju zajednice.
Drugi važan aspekt mrežne analize pojava je statistička analiza. Morat ćete testirati jesu li promatrani odnosi s pojavama značajni. Jedan od načina da to učinite je kroz testove permutacije. U testu permutacije nasumično miješate podatke više puta i preračunate koeficijente korelacije. Ako se promatrani koeficijenti korelacije značajno razlikuju od koeficijenata izračunatih iz premještenih podataka, tada će odnos pojave vjerojatnosti biti stvaran.
Sada, razgovarajmo o tome kako vam naše usluge analize mikrobnih podataka mogu pomoći u svemu tome. Imamo tim stručnjaka koji su stvarno dobri u rukovanju podacima o mikrobnim podacima. Možemo vam pomoći u svakom koraku procesa, od prikupljanja podataka do mrežne analize i vizualizacije.
Ako ste zainteresirani za analizu krivulja rasta mikroba, nudimo i nekoliko sjajnih alata. Provjerite našeAnalizator krivulje rasta mikrobaiAutomatski analizator krivulje rasta mikroba. Ovi alati mogu vam pružiti detaljne informacije o rastu različitih mikrobnih vrsta, što može biti zaista korisno kada pokušavate razumjeti odnose s pojavom u kontekstu rasta mikroba.
Razumijemo da analiza mreža za pojavljivanje u mikrobnim podacima može biti pomalo škakljivo. Zato smo tu da ponudimo našu podršku. Bez obzira jeste li istraživač na sveučilištu, znanstvenik u biotehničkoj tvrtki ili netko drugi koji je zainteresiran za analizu podataka mikroba, možemo s vama surađivati kako bismo izvukli maksimum iz vaših podataka.
Ako vas zanimaju naše usluge, voljeli bismo razgovarati s vama. Samo nam se obratite da započnete razgovor o vašim specifičnim potrebama i kako vam možemo pomoći u vašim projektima analize podataka mikroba. Zalažemo se za pružanje usluga visoke kvalitete i pomoći vam da otkrijete skrivene tajne mikrobnog svijeta.
Zaključno, analiza mreže pojavljivanja u analizi podataka mikroba je višestruki korak koji uključuje prikupljanje podataka, prije obrade, izračunavanje odnosa s pojavama, izgradnju mreže, vizualizaciju i statističku analizu. S pravim alatima i stručnošću, možete steći vrijedne uvide u složene odnose između različitih mikrobnih vrsta. A ako vam treba bilo kakva pomoć na putu, ne ustručavajte se kontaktirati nas.
Reference
- Friedman, J., i Alm, EJ (2012). Izvodeći korelacijske mreže iz podataka o genomskom istraživanju. PLOS Computer Biol, 8 (9), E1002687.
- Faust, K., i Raes, J. (2012). Mreže mikrobnih pojava u ljudskom mikrobiomu. Trendovi u mikrobiologiji, 20 (7), 329 - 338.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2014). Otpad ne, ne želite: zašto su podaci o razrjeđivanju mikrobioma nedopustivi. PLOS Computer Biol, 10 (4), E1003531.
