Hej tamo, kolege istraživači! Ako ste koljeno - duboko u svijetu mikrobiologije, znate da analiza podataka mikroba nije šetnja parkom. Ali ne brinite, tu sam da podijelim neke od najboljih praksi za analizu podataka mikroba u istraživanju. Kao dobavljač usluga analize mikrobnih podataka, sve sam to vidio i uzbuđen sam što prenosim svoje znanje.
1. Započnite s prikupljanjem podataka o kvaliteti
Prvo, temelj dobre analize podataka je prikupljanje podataka visoke kvalitete. Ne možete očekivati da ćete izvući točne zaključke iz neurednih ili netočnih podataka. Prilikom prikupljanja podataka mikroba provjerite koristite li prave alate i tehnike.
Na primjer, ako mjerite rast mikroba, koristeći pouzdanoAutomatski analizator krivulje rasta mikrobamože napraviti svijet razlike. Ovi analizatori mogu precizno nadzirati rast mikroorganizama tijekom vremena, dajući vam dosljedne i točne podatke.
Drugi važan aspekt je prikupljanje uzoraka. Morate osigurati da su vaši uzorci reprezentativni za mikrobnu populaciju koju proučavate. Po potrebi uzmite više uzoraka s različitih lokacija ili vremenskih točaka. I uvijek slijedite odgovarajuće postupke sterilizacije i rukovanja kako biste izbjegli onečišćenje.
2. Odaberite prave alate za analizu
Jednom kada dobijete svoje podatke, vrijeme je da odaberete prave alate za analizu. Postoji tona softvera i algoritama vani, ali nisu svi prikladni za vaše specifično istraživačko pitanje.
Ako ste zainteresirani za analizu mikrobnih zajednica, alati poput Qiime (kvantitativni uvidi u mikrobnu ekologiju) mogu biti zaista korisni. Omogućuje vam obavljanje zadataka poput taksonomske klasifikacije, analize raznolikosti i izračunavanja beta verzije.
Za analizu krivulja rasta mikroba, aAnalizator krivulje rasta mikrobaMože vam pomoći izvući važne parametre kao što su faza zaostajanja, eksponencijalna stopa rasta i stacionarna faza. Ovi parametri mogu vam reći puno o ponašanju mikroorganizama u različitim uvjetima.
Također je dobra ideja koristiti otvorene izvorne alate kad god je to moguće. Često su besplatni, imaju veliku korisničku zajednicu za podršku i stalno se ažuriraju s novim značajkama.
3. Predobrada podataka
Prije nego što zaronite u stvarnu analizu, morate unaprijed obraditi svoje podatke. Ovaj je korak presudan jer pomaže u čišćenju podataka i učiniti ga prikladnim za analizu.
Jedan uobičajeni korak prethodne obrade je filtriranje podataka o niskoj kvaliteti. Na primjer, ako radite s podacima o sekvenciranju DNK, možda biste trebali ukloniti čitanja s niskom bazom - ocjene kvalitete poziva. Također možete ukloniti sve onečišćenja ili artefakte koji bi mogli biti prisutni u podacima.
Drugi važan korak prethodne obrade je normalizacija. Podaci mikroba mogu se uvelike razlikovati u pogledu veličine uzorka i dubine sekvenciranja. Normalizacija pomaže da se podaci uspoređuju na različitim uzorcima. Na raspolaganju je nekoliko metoda normalizacije, poput razrjeđivanja, TSS (ukupno skaliranje zbroja) i CSS (kumulativno - skaliranje zbroja).
4. Analiza istraživačkih podataka
Istraživačka analiza podataka (EDA) je poput prvog pogleda na vaše podatke kako biste se osjećali. Pomaže vam prepoznati obrasce, trendove i odmetnike.
Možete započeti s stvaranjem jednostavnih vizualizacija kao što su histogrami, raspršivači i kutije. Ove vizualizacije mogu vam dati ideju o raspodjeli vaših podataka i kako su različite varijable povezane jedna s drugom.
Na primjer, ako proučavate odnos između obilja mikroba i čimbenika okoliša, zaplet raspršivanja može vam pokazati ako postoji pozitivna ili negativna korelacija. Ako u svojim podacima vidite vanjski, to bi mogao biti znak eksperimentalne pogreške ili zanimljivog biološkog fenomena koji trebate dalje istražiti.
5. Ispitivanje hipoteza
Jednom kada istražite svoje podatke, vrijeme je da testirate svoje hipoteze. Testiranje hipoteza pomaže vam da utvrdite jesu li obrasci i odnosi koje ste primijetili u vašim podacima statistički značajni.
Postoje različite vrste testova hipoteza, kao što su T - testovi, ANOVA (analiza varijance) i Chi -kvadratni testovi. Izbor testa ovisi o vrsti podataka koje imate i istraživačkom pitanju na koje pokušavate odgovoriti.
Na primjer, ako želite usporediti prosječno bogatstvo mikroba između dvije skupine, na - test bi mogao biti prikladan. Ako uspoređujete sredstva više od dvije skupine, ANOVA bi bio bolji izbor.
6. Validacija i obnovljivost
U istraživanju je ključno potvrditi svoje rezultate i osigurati da se mogu ponoviti. Validacija znači provjera jesu li vaši rezultati u skladu s drugim studijama ili poznatim biološkim činjenicama.
Jedan od načina za potvrđivanje vaših rezultata je usporediti ih s podacima iz drugih istraživačkih skupina. Također možete izvršiti dodatne eksperimente ili analize kako biste potvrdili svoja nalaza.
Ponovljivost se odnosi na osiguravanje da drugi istraživači mogu ponoviti vašu analizu i dobiti iste rezultate. Da biste to postigli, morate jasno dokumentirati svoje metode, izvore podataka i korake analize. Možete koristiti alate poput Jupyter Notebooks za izradu cjevovoda za reproduciranje.
7. Tumačenje rezultata
Nakon svih analiza i testiranja, svoje rezultate morate protumačiti u kontekstu vašeg istraživačkog pitanja. Što rezultati znače u pogledu bioloških procesa koje proučavate?
Važno je biti oprezan prilikom tumačenja vaših rezultata. Nemojte više - tumačite podatke ili ne postavljajte tvrdnje koje nisu podržani dokazima. Također biste trebali razmotriti ograničenja svoje studije, poput male veličine uzorka ili potencijalnih zbunjujućih čimbenika.
Ako su vaši rezultati neočekivani, nemojte se bojati vratiti se i procijeniti svoje metode ili hipoteze. Ponekad neočekivani rezultati mogu dovesti do novih i uzbudljivih otkrića.
8. Komunikacija rezultata
Konačno, morate učinkovito komunicirati svoje rezultate. Bilo da se radi o znanstvenom radu, prezentaciji ili na blogu poput ovog, ključna je jasna komunikacija.
Pri pisanju znanstvenog rada provjerite jesu li vaši rezultati predstavljeni na logičan i organiziran način. Koristite tablice, slike i grafikone kako biste ilustrirali svoja nalaza. I napišite na jasan i sažet način, izbjegavajući žargon što je više moguće.
Ako dajete prezentaciju, vježbajte dostavu i provjerite jesu li prezentacije lako čitati i razumjeti. Angažirajte svoju publiku tako što ćete ispričati priču o svom istraživanju i zašto je to važno.
Razgovarajmo o poslu
Ako tražite vrhunske usluge analize mikroba podataka, tu smo da pomognemo. Naš tim stručnjaka ima dugogodišnje iskustvo u rješavanju svih vrsta mikrobnih podataka, od sekvenciranja DNK do analize krivulje rasta. Koristimo najnovije alate i tehnike kako bismo osigurali točne i pouzdane rezultate.
Bez obzira jeste li mali istraživački laboratorij ili velika farmaceutska tvrtka, možemo prilagoditi naše usluge kako bismo zadovoljili vaše specifične potrebe. Dakle, ako ste zainteresirani da saznate više o tome kako vam možemo pomoći u vašem mikrobnom istraživanju, ne ustručavajte se obratiti raspravu o nabavi.
Reference
- Caporaso, JG i sur. "Qiime omogućuje analizu podataka o sekvenciranju zajednice visoke propusnosti." Metode prirode 7.5 (2010): 335 - 336.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "Phyloseq: R paket za reproducibilnu interaktivnu analizu i grafiku podataka o popisu mikrobioma." PLOS ONE 8.4 (2013): E61217.
- Weiss, S. i sur. "Strategije normalizacije i diferencijalnog mikroba ovise o karakteristikama podataka." Mikrobiom 2.1 (2014): 1 - 18.
