Hej, kolege istraživači! Ako ste koljeno - duboko u svijetu mikrobiologije, znate da analiziranje podataka mikrobnih podataka nije u parku. Ali ne brinite, tu sam da podijelim neke od najboljih praksi za analizu mikrobnih podataka u istraživanju. Kao dobavljač usluga analize mikrobnih podataka, sve sam vidio i uzbuđen sam što prenosim svoje znanje.
1. Počnite sa prikupljanjem kvaliteta podataka
Prvo prvo stvari, temelj dobre analize podataka je visoka - kvalitetna prikupljanje podataka. Ne možete očekivati da ćete izvući precizne zaključke iz neurednih ili netačnih podataka. Prilikom prikupljanja mikrobnih podataka, obavezno koristite pravi alate i tehnike.
Na primjer, ako mjerite rast mikrobnog, koristeći pouzdanAutomatski analizator krivulje rasta mikrobnog rastamože napraviti svijet razlike. Ovi analizatori mogu precizno nadgledati rast mikroorganizama, dajući vam dosljedne i tačne podatke.
Drugi važan aspekt je prikupljanje uzoraka. Morate osigurati da su vaši uzorci reprezentativni za mikrobno stanovništvo koje proučavate. Uzmite više uzoraka sa različitih lokacija ili vremenskih bodova ako je potrebno. I uvijek slijedite odgovarajuće postupke sterilizacije i rukovanja kako biste izbjegli kontaminaciju.
2 Odaberite pravu alate za analizu
Nakon što imate svoje podatke, vrijeme je da odaberete pravi alate za analizu. Tamo je tona softvera i algoritama, ali nisu svi pogodni za vaše specifično istraživačko pitanje.
Ako ste zainteresirani za analizu mikrobnih zajednica, alati poput qiime (kvantitativni uvidi u mikroblogiju) mogu biti zaista koris. Omogućuje vam izvršavanje zadataka poput taksonomske klasifikacije, analize raznolikosti i beta - proračuni raznolikosti.
Za analizu krivulja za rast mikrobnih rasta, aAnalizator krivulje mikrobnog rastaMože vam pomoći da izvucite važne parametre poput faze LAG-a, eksponencijalne stope rasta i stacionarne faze. Ovi parametri mogu vam reći mnogo o ponašanju mikroorganizama u različitim uvjetima.
Takođe je dobra ideja koristiti otvoreni - izvorni alati kad god je to moguće. Često su besplatni, imaju veliku korisničku zajednicu za podršku i stalno se ažuriraju novim funkcijama.
3. Preteprocesiranje podataka
Prije nego što zaronite u stvarnu analizu, morate unaprijed prikazati svoje podatke. Ovaj korak je presudan jer pomaže čišćenju podataka i učinim ga pogodnim za analizu.
Jedan zajednički korak unaprijed je filtriranje niskih podataka o kvalitetu. Na primjer, ako radite sa podacima o DNK sekvenciranje, možda biste željeli ukloniti čitanja s niskom bazom - rezultatima kvaliteta poziva. Takođe možete ukloniti sve kontaminante ili artefakte koji mogu biti prisutni u podacima.
Drugi važan korak unaprijed je normalizacija. Podaci o mikrobnim podacima mogu se široko varirati u pogledu veličine uzorka i dubine sekvenciranja. Normalizacija pomaže da se podaci usporedi u različitim uzorcima. Na raspolaganju je nekoliko metoda normalizacije, poput rijetkosti, TSS (ukupna skalizacija suma) i CSS (kumulativna - skaliranje suma).
4. Istraživačka analiza podataka
Istražiteljska analiza podataka (EDA) je poput uzimanja prvog pogleda na vaše podatke kako bi se osjetio za to. Pomaže vam da identificirate obrasce, trendove i odmetnike.
Možete započeti kreiranjem jednostavnih vizualizacije kao što su histogrami, parcele rasipanja i kutija. Ove vizualizacije mogu vam dati ideju o raspodjeli vaših podataka i koliko su različite varijable povezane međusobno.
Na primjer, ako proučavate odnos između mikrobnih obilje i okolišnih faktora, zaplet rasipanja može vam pokazati ako postoji pozitivna ili negativna korelacija. Ako u svojim podacima vidite vanjsku stranicu, to bi mogao biti znak eksperimentalne greške ili zanimljive biološkog pojava koji morate dalje istražiti.
5. Testiranje hipoteza
Jednom kada istražite svoje podatke, vrijeme je da testirate svoje hipoteze. Testiranje hipoteza pomaže vam da utvrdite da li su obrasci i odnosi koje ste primijetili u vašim podacima statistički značajni.
Postoje različite vrste testova hipoteze, poput T - testova, ANOVA (analiza varijance) i CHI - kvadratni testovi. Izbor testa ovisi o vrsti podataka koje imate i istraživačko pitanje koje pokušavate odgovoriti.
Na primjer, ako želite uporediti prosječnu zlobno obilje između dvije grupe, na - test može biti prikladan. Ako upoređujete sredstva više od dvije grupe, ANOVA bi bila bolji izbor.
6. Validacija i reproduktivnost
U istraživanju je ključno da potvrdite svoje rezultate i osigurate da su reproducibilni. Validacija znači provjeru jesu li vaši rezultati u skladu s drugim studijama ili poznatim biološkim činjenicama.
Jedan od načina za provjeru vaših rezultata je uspoređivanje sa podacima drugih istraživačkih grupa. Takođe možete izvesti dodatne eksperimente ili analize za potvrdu svojih nalaza.
Reproducibilnost se odnosi na osiguravanje da drugi istraživači mogu ponoviti vašu analizu i dobiti iste rezultate. Da biste to postigli, morate dokumentovati svoje metode, izvore podataka i korake analize. Možete koristiti alate poput jupyter bilježnica za stvaranje reproduktivnih cjevovoda za analizu.
7. Tumačenje rezultata
Nakon svih analiza i testiranja, morate protumačiti svoje rezultate u kontekstu vašeg istraživačkog pitanja. Šta rezultati znače u pogledu bioloških procesa koje proučavate?
Važno je biti oprezan kada tumačite svoje rezultate. Ne pretjerujte - interpretirajte podatke ili podnosite zahtjeve koji nisu podržani dokazima. Također biste trebali razmotriti ograničenja studije, poput male veličine uzorka ili potencijalnih zbunjujućih faktora.
Ako su vaši rezultati neočekivani, nemojte se bojati vratiti se i ponovo procijeniti vaše metode ili hipoteze. Ponekad, neočekivani rezultati mogu dovesti do novih i uzbudljivih otkrića.
8. Komunikacija rezultata
Konačno, morate efikasno komunicirati svoje rezultate. Bilo da se radi o znanstvenom papiru, prezentaciji ili blog postu poput ove, jasna komunikacija je ključna.
Pri pisanju naučnog rada provjerite da li su rezultati predstavljeni na logičan i organiziran način. Koristite tablice, brojke i grafikone za ilustraciju svojih nalaza. I pisati na jasan i sažet, izbjegavajući žargon što je više moguće.
Ako date prezentaciju, vježbajte isporuku i provjerite je li vam jednostavne slajdove čitati i razumjeti. Angažirajte svoju publiku tako što ćete pričati priču o svojim istraživanjima i zašto je važno.
Hajde da razgovaramo
Ako tražite vrh - Zaredno usluge analize mikrobnih podataka, tu smo da pomognemo. Naš tim stručnjaka ima dugogodišnje iskustvo u rukovanju svim vrstama mikrobnih podataka, od DNK sekvenciranja za analizu krivulje rasta. Koristimo najnovije alate i tehnike kako bismo osigurali tačne i pouzdane rezultate.
Bez obzira da li ste mala laboratorija ili velika farmaceutska kompanija, možemo prilagoditi naše usluge da ispunimo vaše specifične potrebe. Dakle, ako ste zainteresirani za učenje više o tome kako vam možemo pomoći u vašem mikrobnom istraživanju, ne ustručavajte se da se obratite za raspravu o nabavci.
Reference
- Caporaso, JG, i dr. "Qiime omogućava analizu visokih podataka o sekvenciranju protoka u zajednici." Nature prirode 7.5 (2010): 335 - 336.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "Phyloseq: R paket za reproducibilnu interaktivnu analizu i grafiku podataka popisa mikrobioma." Plos One 8.4 (2013): E61217.
- Weiss, S., i dr. "Normalizacija i mikrobne diferencijalne strategije obilja ovise o karakteristikama podataka." Microbioime 2.1 (2014): 1 - 18.
