Hej! Pochádzam z dodávateľa mikrobiálnej analýzy údajov a dnes sa s vami chcem podeliť o to, ako analyzovať sieť CO -výskytu v analýze mikrobiálnych údajov.
Analýza mikrobiálnych údajov sa v posledných rokoch stala veľmi dôležitou. Pozeráme sa na všetky druhy prostredí, od ľudského čreva po pôdu a snažíme sa porozumieť vzťahom medzi rôznymi mikroorganizmami. A to je miesto, kde prichádzajú siete Co - výskyt.
Po prvé, čo presne je sieť Co - výskyt? Je to spôsob, ako reprezentovať vzťahy medzi rôznymi mikrobiálnymi druhmi v súbore údajov. V sieti Co -výskyt predstavuje každý uzol mikrobiálny druh a hrany medzi uzlami predstavujú vzťahy medzi výskytom. Tieto vzťahy môžu byť pozitívne, čo znamená, že dva druhy majú tendenciu sa objavovať spolu alebo negatívne, čo znamená, že sa navzájom vyhýbajú.
Začnime časťou zberu údajov. Na vybudovanie siete CO - výskytu potrebujete dobrú sadu mikrobiálnych údajov. Zvyčajne to zahŕňa sekvenovanie DNA alebo RNA mikrobiálnej komunity. Existujú rôzne techniky, napríklad 16S rRNA génové sekvenovanie pre baktérie a archaea, alebo metagenomické sekvenovanie pre komplexnejší pohľad na celú mikrobiálnu komunitu.
Po získaní údajov je ďalším krokom pred spracovaním. Je to ako čistenie údajov skôr, ako ich začnete analyzovať. Budete musieť odstrániť hodnoty nízkej kvality, odfiltrovať kontaminanty a normalizovať údaje. Normalizácia je rozhodujúca, pretože pomáha zodpovedať rozdielom v hĺbke sekvenovania medzi vzorkami.
Po predbežnom spracovaní je čas vypočítať vzťahy medzi výskytmi. Existuje niekoľko metód, ktoré môžete použiť. Jedným z bežných prístupov je výpočet korelácie medzi množstvom rôznych mikrobiálnych druhov vo všetkých vzorkách. Napríklad môžete použiť Pearsonov korelačný koeficient alebo Spearmanov korelačný koeficient. Tieto koeficienty vám poskytnú mieru toho, ako silne sa vyskytujú dva druhy.
Ale nejde o jednoduché korelácie. Vzťahy medzi mikrobiálnymi druhmi môžu byť niekedy zložitejšie. To je miesto, kde prichádzajú metódy ako SPARCC (riedke korelácie údajov o kompozícii). SPARCC je navrhnutý tak, aby zvládal zloženú povahu mikrobiálnych údajov, čo znamená, že relatívne množstvo rôznych druhov je dôležitejšie ako ich absolútne množstvo.
Po vypočítaní vzťahov s výskytom CO - môžete začať budovať sieť. Budete sa musieť rozhodnúť pre prah pre korelačné koeficienty. V sieti budú zahrnuté iba vzťahy, ktoré spĺňajú tento prah. Pomáha to znižovať hluk a zameriavať sa na najdôležitejšie vzťahy.
Teraz si povedzme o vizualizácii siete Co -výskytu. K dispozícii je niekoľko softvérových nástrojov, napríklad Cytoscape. Cytoscape je skutočne používateľský nástroj - priateľský nástroj, ktorý vám umožňuje vytvárať krásne a informatívne vizualizácie siete. Môžete si prispôsobiť vzhľad uzlov a hrán, pridať štítky a dokonca aj farbu - kódovať uzly na základe rôznych charakteristík, ako je taxonomická skupina mikrobiálnych druhov.
Keď sa pozeráte na sieť CO - výskytu, existuje niekoľko vecí, na ktoré by ste mali venovať pozornosť. Najprv vyhľadajte zhluky uzlov. Tieto zhluky môžu predstavovať skupiny mikrobiálnych druhov, ktoré majú silné vzťahy medzi sebou. Môžu byť funkčne príbuzní, napríklad skupina druhov, ktoré sú zapojené do rovnakej metabolickej dráhy.
Mali by ste tiež hľadať rozbočovače v sieti. Hubs sú uzly, ktoré majú veľké množstvo pripojení. Tieto náboje sú často dôležitými hráčmi v mikrobiálnej komunite. Môžu to byť druhy Keystone, ktoré majú významný vplyv na celkovú štruktúru a funkciu komunity.
Ďalším dôležitým aspektom analýzy siete CO -výskytu je štatistická analýza. Budete chcieť otestovať, či sú pozorované vzťahy medzi výskytmi významné. Jedným zo spôsobov, ako to dosiahnuť, sú permutačné testy. V permutačnom teste náhodne zamiešate údaje mnohokrát a prepočítate korelačné koeficienty. Ak sa pozorované korelačné koeficienty významne líšia od koeficientov vypočítaných zo zamiešaných údajov, potom bude pravdepodobne skutočný vzťah vzťahu.
Poďme sa teraz porozprávať o tom, ako vám môžu naše služby analýzy mikrobiálnych údajov pomôcť s tým všetkým. Máme tím odborníkov, ktorí sú skutočne dobrí pri manipulácii s mikrobiálnymi údajmi. Môžeme vám pomôcť pri každom kroku procesu, od zberu údajov po analýzu siete a vizualizáciu.
Ak máte záujem analyzovať krivky mikrobiálneho rastu, ponúkame tiež niekoľko skvelých nástrojov. Pozrite sa na našeAnalyzátor mikrobiálneho rastuaAutomatický analyzátor mikrobiálneho rastu. Tieto nástroje vám môžu poskytnúť podrobné informácie o raste rôznych mikrobiálnych druhov, ktoré môžu byť skutočne užitočné, keď sa snažíte porozumieť vzťahom s výskytom v kontexte mikrobiálneho rastu.
Chápeme, že analýza sietí CO - výskytu v mikrobiálnych údajoch môže byť trochu zložitejšia. Preto sme tu, aby sme ponúkli našu podporu. Či už ste výskumný pracovník na univerzite, vedec v biotechnologickej spoločnosti alebo niekto iný, kto má záujem o analýzu mikrobiálnych údajov, môžeme s vami spolupracovať na tom, aby sme z vašich údajov vyťažili maximum.
Ak vás zaujímajú naše služby, radi by sme sa s vami porozprávali. Stačí nás osloviť, aby sme začali konverzáciu o vašich konkrétnych potrebách a o tom, ako vám môžeme pomôcť s vašimi projektmi analýzy mikrobiálnych údajov. Zaviazali sme sa poskytovať vysoko kvalitné služby a pomáhať vám odhaliť skryté tajomstvá mikrobiálneho sveta.
Záverom možno povedať, že analýza sietí CO - výskytu v analýze mikrobiálnych údajov je proces viacerých krokov, ktorý zahŕňa zhromažďovanie údajov, predbežné spracovanie, výpočet vzťahov s ko - výskyt, budovanie siete, vizualizáciu a štatistickú analýzu. So správnymi nástrojmi a odbornými znalosťami môžete získať cenné informácie o zložitých vzťahoch medzi rôznymi mikrobiálnymi druhmi. A ak potrebujete pomoc pri ceste, neváhajte nás kontaktovať.
Odkazy
- Friedman, J., & Alm, EJ (2012). Odvodenie korelačných sietí z údajov genomického prieskumu. PLOS Comput Biol, 8 (9), E1002687.
- Faust, K., & Raes, J. (2012). Mikrobiálne siete výskytu v ľudskom mikrobióme. Trendy v mikrobiológii, 20 (7), 329 - 338.
- McMurdie, PJ a Holmes, S. (2014). Strata nie, nechcem: Prečo sú zriedkavé údaje o mikrobióme neprípustné. PLOS Comput Biol, 10 (4), E1003531.
