Hej, kolegovia vedci! Ak ste koleno - hlboko vo svete mikrobiológie, viete, že analýza mikrobiálnych údajov nie je prechádzka v parku. Ale nebojte sa, som tu, aby som sa podelil o niektoré z najlepších postupov pre analýzu mikrobiálnych údajov vo výskume. Ako dodávateľ služieb mikrobiálnych údajov som to videl všetko a som nadšený, že môžem odovzdávať svoje vedomosti.
1. Začnite so zberom kvality údajov
Najprv je základom dobrej analýzy údajov vysoký zber údajov. Nemôžete očakávať, že vyvodíte presné závery z chaotických alebo nepresných údajov. Pri zhromažďovaní mikrobiálnych údajov sa uistite, že používate správne nástroje a techniky.
Napríklad, ak meríte mikrobiálny rast, pomocou spoľahlivéhoAutomatický analyzátor mikrobiálneho rastumôže zmeniť svet. Tieto analyzátory môžu v priebehu času presne monitorovať rast mikroorganizmov, čo vám dáva konzistentné a presné údaje.
Ďalším dôležitým aspektom je odber vzoriek. Musíte sa ubezpečiť, že vaše vzorky sú reprezentatívne pre mikrobiálnu populáciu, ktorú študujete. V prípade potreby odoberte viac vzoriek z rôznych miest alebo časových bodov. A vždy postupujte podľa správnej sterilizácie a manipulácie, aby ste predišli kontaminácii.
2. Vyberte správne analytické nástroje
Akonáhle máte údaje, je čas vybrať správne analytické nástroje. Existuje veľa softvéru a algoritmov, ale nie všetky sú vhodné pre vašu konkrétnu výskumnú otázku.
Ak máte záujem analyzovať mikrobiálne spoločenstvá, môžu byť skutočne užitočné nástroje ako QIIME (kvantitatívne poznatky o mikrobiálnej ekológii). Umožňuje vám vykonávať úlohy, ako je taxonomická klasifikácia, analýza diverzity a výpočty beta - rozmanitosť.
Na analýzu kriviek mikrobiálneho rastu, aAnalyzátor mikrobiálneho rastumôže vám pomôcť extrahovať dôležité parametre, ako je fáza oneskorenia, exponenciálna rýchlosť rastu a stacionárna fáza. Tieto parametre vám môžu veľa povedať o správaní mikroorganizmov za rôznych podmienok.
Je tiež dobré používať otvorené - zdrojové nástroje, kedykoľvek je to možné. Často sú zadarmo, majú veľkú komunitu používateľov na podporu a neustále sa aktualizujú o nové funkcie.
3. Predbežné spracovanie údajov
Predtým, ako sa ponoríte do skutočnej analýzy, musíte svoje údaje predbehnúť. Tento krok je rozhodujúci, pretože pomáha vyčistiť údaje a je vhodný na analýzu.
Jedným z bežných krokov predbežného spracovania je odfiltrovanie údajov o nízkej kvalite. Napríklad, ak pracujete s údajmi o sekvenovaní DNA, možno budete chcieť odstrániť čítanie s nízkou základňou - skóre kvality hovoru. Môžete tiež odstrániť všetky kontaminanty alebo artefakty, ktoré môžu byť prítomné v údajoch.
Ďalším dôležitým krokom predbežného spracovania je normalizácia. Mikrobiálne údaje sa môžu značne líšiť, pokiaľ ide o veľkosť vzorky a hĺbku sekvenovania. Normalizácia pomáha, aby údaje boli porovnateľné v rôznych vzorkách. K dispozícii je niekoľko normalizačných metód, ako napríklad zriedkavá udalosť, TSS (celkové škálovanie SUM) a CSS (kumulatívne škálovanie súčtu).
4. Analýza prieskumných údajov
Analýza prieskumných údajov (EDA) je ako sa najskôr pozrieť na svoje údaje, aby ste za to získali pocit. Pomáha vám identifikovať vzory, trendy a odľahlé hodnoty.
Môžete začať vytvorením jednoduchých vizualizácií, ako sú histogramy, rozptylové grafy a grafy. Tieto vizualizácie vám môžu poskytnúť predstavu o distribúcii vašich údajov a o tom, ako rôzne premenné navzájom súvisia.
Napríklad, ak študujete vzťah medzi mikrobiálnym počtom a faktormi životného prostredia, rozptyľový graf vám môže ukázať, či existuje pozitívna alebo negatívna korelácia. Ak vo svojich údajoch vidíte odľahlé hodnoty, mohlo by to byť príznakom experimentálnej chyby alebo zaujímavého biologického javu, ktorý musíte ďalej preskúmať.
5. Testovanie hypotéz
Po preskúmaní svojich údajov je čas otestovať vaše hypotézy. Testovanie hypotéz vám pomôže určiť, či sú vzorce a vzťahy, ktoré ste pozorovali vo svojich údajoch, štatisticky významné.
Existujú rôzne typy testov hypotéz, ako sú T - testy, ANOVA (analýza rozptylu) a štvorcové testy. Výber testu závisí od typu údajov, ktoré máte, a od výskumnej otázky, na ktorú sa snažíte odpovedať.
Napríklad, ak chcete porovnať priemernú mikrobiálnu hojnosť medzi dvoma skupinami, môže byť vhodný na test. Ak porovnávate prostriedky viac ako dvoch skupín, ANOVA by bola lepšou voľbou.
6. Validácia a reprodukovateľnosť
Vo výskume je nevyhnutné overiť vaše výsledky a zabezpečiť, aby boli reprodukovateľné. Validácia znamená kontrolu, či sú vaše výsledky v súlade s inými štúdiami alebo známymi biologickými skutočnosťami.
Jedným zo spôsobov, ako overiť svoje výsledky, je ich porovnávať s údajmi z iných výskumných skupín. Môžete tiež vykonať ďalšie experimenty alebo analýzy na potvrdenie svojich zistení.
Reprodukovateľnosť je o zabezpečení toho, aby ostatní vedci mohli opakovať vašu analýzu a dosiahnuť rovnaké výsledky. Aby ste to dosiahli, musíte jasne zdokumentovať svoje metódy, zdroje údajov a kroky analýzy. Na vytvorenie reprodukovateľných analytických potrubí môžete použiť nástroje, ako sú notebooky Jupyter.
7. Interpretácia výsledkov
Po všetkých analýzach a testovaní musíte svoje výsledky interpretovať v kontexte vašej výskumnej otázky. Čo znamenajú výsledky z hľadiska biologických procesov, ktoré študujete?
Pri interpretácii vašich výsledkov je dôležité byť opatrný. Nerobte to - interpretujte údaje alebo uplatnite tvrdenia, ktoré nie sú podporené dôkazmi. Mali by ste zvážiť aj obmedzenia vašej štúdie, ako napríklad malá veľkosť vzorky alebo potenciálne mätúce faktory.
Ak sú vaše výsledky neočakávané, nebojte sa vrátiť sa a znovu vyhodnotiť svoje metódy alebo hypotézy. Niekedy môžu neočakávané výsledky viesť k novým a vzrušujúcim objavom.
8. Komunikácia výsledkov
Nakoniec musíte efektívne oznámiť svoje výsledky. Či už je to prostredníctvom vedeckého dokumentu, prezentácie alebo blogového príspevku, ako je tento, je kľúčová jasná komunikácia.
Pri písaní vedeckého dokumentu sa uistite, že sú vaše výsledky prezentované logickým a organizovaným spôsobom. Na ilustráciu svojich zistení použite tabuľky, obrázky a grafy. A napíšte jasne a stručne, vyhnite sa čo najviac žargónu.
Ak predkladáte prezentáciu, precvičte si doručenie a uistite sa, že vaše snímky sú ľahko čitateľné a pochopené. Zapojte svoje publikum tým, že rozpráva príbeh o vašom výskume a prečo je to dôležité.
Poďme sa rozprávať
Ak hľadáte služby Top - Notch Microbial Data Analysis Services, sme tu, aby sme pomohli. Náš tím odborníkov má dlhoročné skúsenosti s manipuláciou s všetkými druhmi mikrobiálnych údajov, od sekvenovania DNA po analýzu rastovej krivky. Na zabezpečenie presných a spoľahlivých výsledkov používame najnovšie nástroje a techniky.
Či už ste malý výskumný laboratórium alebo veľká farmaceutická spoločnosť, môžeme prispôsobiť naše služby tak, aby vyhovovali vašim konkrétnym potrebám. Takže, ak máte záujem dozvedieť sa viac o tom, ako vám môžeme pomôcť vo vašom mikrobiálnom výskume, neváhajte a oslovte diskusiu o obstarávaní.
Odkazy
- Caporaso, JG, a kol. „Qiime umožňuje analýzu údajov o sekvenovaní komunity s vysokou priepustnosťou.“ Prírodné metódy 7.5 (2010): 335 - 336.
- McMurdie, PJ a Holmes, S. „Phyloseq: A Balík R pre reprodukovateľnú interaktívnu analýzu a grafiku údajov o sčítaní mikrobiómov“. PLOS ONE 8.4 (2013): E61217.
- Weiss, S., a kol. „Normalizácia a stratégie výskytu mikrobiálneho rozdielu závisia od charakteristík údajov.“ Mikrobióm 2.1 (2014): 1 - 18.
