Hé, kutatók társaik! Ha térd vagy - mélyen a mikrobiológia világában, akkor tudja, hogy a mikrobiális adatok elemzése nem séta a parkban. De ne aggódj, azért vagyok itt, hogy megosszam a kutatás mikrobiális adatok elemzésének néhány bevált gyakorlatát. Mint a mikrobiális adatelemzési szolgáltatások szállítója, mindent láttam, és izgatott vagyok, hogy átadhatom tudásomat.
1. Kezdje a minőségi adatgyűjtéssel
Először is, a jó adatelemzés alapja a magas minőségű adatgyűjtés. Nem számíthat arra, hogy pontos következtetéseket von le a rendetlen vagy pontatlan adatokból. A mikrobiális adatok gyűjtésekor győződjön meg arról, hogy a megfelelő eszközöket és technikákat használja -e.
Például, ha a mikrobiális növekedést méri, megbízható használatávalAutomatikus mikrobiális növekedési görbe analizátorkülönbség lehet a világ világának. Ezek az elemzők pontosan figyelemmel kísérhetik a mikroorganizmusok növekedését az idő múlásával, következetes és pontos adatokat adva.
Egy másik fontos szempont a mintagyűjtés. Gondoskodnia kell arról, hogy a mintái reprezentatívak legyenek a vizsgált mikrobiális populációra. Vegyünk több mintát a különböző helyekről vagy időpontokról, ha szükséges. És mindig kövesse a megfelelő sterilizálási és kezelési eljárásokat a szennyeződés elkerülése érdekében.
2. Válassza ki a megfelelő elemző eszközöket
Miután megkapta az adatait, itt az ideje, hogy kiválasztja a megfelelő elemzési eszközöket. Van rengeteg szoftver és algoritmus, de nem mindegyik alkalmas az Ön konkrét kutatási kérdésére.
Ha érdekli a mikrobiális közösségek elemzése, akkor az olyan eszközök, mint a qiime (kvantitatív betekintés a mikrobiális ökológiába), nagyon hasznos lehet. Ez lehetővé teszi olyan feladatok elvégzését, mint a taxonómiai osztályozás, a sokféleség elemzése és a béta -sokféleség számításai.
A mikrobiális növekedési görbék elemzéséhez, aMikrobiális növekedési görbe analizátorSegíthet a fontos paraméterek, például a késési fázis, az exponenciális növekedési ütem és a helyhez kötött fázis kinyerésében. Ezek a paraméterek sokat mondhatnak neked a mikroorganizmusok viselkedéséről különböző körülmények között.
Az is jó ötlet, ha csak lehetséges, használja a Open - Source eszközöket. Gyakran ingyenesek, nagy felhasználói közösségük van a támogatáshoz, és folyamatosan frissítik az új funkciókat.
3. Az adatok előfeldolgozása
Mielőtt belemerülne a tényleges elemzésbe, elő kell feldolgoznia az adatait. Ez a lépés döntő fontosságú, mivel segít az adatok megtisztításában és az elemzéshez.
Az egyik általános előfeldolgozási lépés az alacsony minőségű adatok kiszűrése. Például, ha a DNS -szekvenálási adatokkal dolgozik, érdemes lehet eltávolítani a leolvasásokat alacsony bázisú - hívásminőségi pontszámokkal. Eltávolíthat minden olyan szennyező anyagot vagy tárgyat, amelyek esetleg jelen lehetnek az adatokban.
Egy másik fontos előfeldolgozási lépés a normalizálás. A mikrobiális adatok a minta méretét és a szekvenálás mélységétől függően nagyon változhatnak. A normalizálás elősegíti az adatok összehasonlítását a különböző minták között. Számos normalizálási módszer áll rendelkezésre, mint például a ritkaság, a TSS (teljes összegméretezés) és a CSS (kumulatív - összeg méretezés).
4.
A feltáró adatelemzés (EDA) olyan, mintha először áttekinti az adatait, hogy megértse ezt. Segít azonosítani a mintákat, a trendeket és a túlmutatókat.
Először egyszerű vizualizációk, például hisztogramok, szórási grafikonok és box -diagramok készítésével kezdheti meg. Ezek a vizualizációk képet adhatnak az adatok eloszlásáról és arról, hogy a különböző változók hogyan kapcsolódnak egymáshoz.
Például, ha tanulmányozza a mikrobiális bőség és a környezeti tényezők kapcsolatát, akkor a szórási diagram megmutathatja, hogy van -e pozitív vagy negatív korreláció. Ha az adatokban kívül esik, akkor ez egy kísérleti hiba vagy érdekes biológiai jelenség jele lehet, amelyet tovább kell vizsgálnia.
5. Hipotézis tesztelése
Miután felfedezte az adatait, itt az ideje, hogy tesztelje a hipotéziseket. A hipotézis tesztelése segít meghatározni, hogy az adatokban megfigyelt minták és kapcsolatok statisztikailag szignifikánsak -e.
Különböző típusú hipotézis -tesztek léteznek, például T -tesztek, ANOVA (varianciaanalízis) és Chi -négyzet tesztek. A teszt megválasztása az adatok típusától és a megválaszolni kívánt kutatási kérdéstől függ.
Például, ha összehasonlítani szeretné a két csoport közötti átlagos mikrobiális bőséget, akkor a teszt megfelelő lehet. Ha összehasonlítja a több mint két csoport eszközét, az ANOVA jobb választás lenne.
6. Érvényesítés és reprodukálhatóság
A kutatás során elengedhetetlen az eredmények validálása és annak biztosítása, hogy reprodukálhatóak legyenek. Az érvényesítés azt jelenti, hogy ellenőrizze, hogy az eredmények összhangban vannak -e más tanulmányokkal vagy ismert biológiai tényekkel.
Az eredmények validálásának egyik módja az, hogy összehasonlítsa őket más kutatócsoportok adataival. További kísérleteket vagy elemzéseket is elvégezhet az eredmények megerősítéséhez.
A reprodukálhatóság arról szól, hogy megbizonyosodjon arról, hogy más kutatók megismételhetik az elemzést, és ugyanazokat az eredményeket érhetik el. Ennek elérése érdekében egyértelműen dokumentálnia kell a módszereket, az adatforrásokat és az elemzési lépéseket. Használhat olyan eszközöket, mint a Jupyter notebookok, hogy létrehozzák a reprodukálható elemzési csővezetékeket.
7. Az eredmények értelmezése
Az összes elemzés és tesztelés után az eredményeit a kutatási kérdés összefüggésében kell értelmeznie. Mit jelent az eredmények a tanulmányozott biológiai folyamatok szempontjából?
Fontos, hogy óvatos legyen az eredmények értelmezésekor. Ne értse el - értelmezze az adatokat, vagy állítson be olyan igényeket, amelyeket a bizonyítékok nem támasztanak alá. Fontolnia kell a vizsgálat korlátait is, például a kis mintát vagy a lehetséges zavaró tényezőket.
Ha az eredmények váratlanok, ne félj visszamenni, és újra értékelni módszereit vagy hipotéziseit. Időnként a váratlan eredmények új és izgalmas felfedezésekhez vezethetnek.
8. Az eredmények kommunikációja
Végül hatékonyan kell kommunikálnia az eredményeket. Legyen szó tudományos papíron, prezentáción vagy egy ilyen blogbejegyzésen keresztül, a tiszta kommunikáció kulcsfontosságú.
Tudományos papír írásakor ügyeljen arra, hogy eredményeit logikus és szervezett módon mutatja be. Használjon táblázatokat, ábrákat és grafikonokat az eredmények szemléltetéséhez. És írjon világos és tömör módon, elkerülve a zsargont, amennyire csak lehetséges.
Ha előadást tart, gyakorolja a kézbesítést, és győződjön meg arról, hogy a diák könnyen olvashatók és megérthetők -e. Vegye be a közönséget azáltal, hogy elmesél egy történetet a kutatásról és miért fontos.
Beszéljünk üzletet
Ha Top - Notch mikrobiális adatelemzési szolgáltatásokat keres, akkor itt vagyunk, hogy segítsünk. Szakértői csapatunk éves tapasztalattal rendelkezik mindenféle mikrobiális adatok kezelésében, a DNS -szekvenálástól a növekedési görbe elemzéséig. A legújabb eszközöket és technikákat használjuk a pontos és megbízható eredmények biztosítására.
Függetlenül attól, hogy kicsi kutatólaboratórium vagy nagy gyógyszeripari vállalat vagy, a szolgáltatásainkat testreszabhatjuk az Ön egyedi igényeinek kielégítésére. Tehát, ha érdekli, hogy többet megtudjon arról, hogyan tudunk segíteni a mikrobiális kutatásában, ne habozzon felkeresni a beszerzési vitát.
Referenciák
- Caporaso, JG, et al. "A QIIME lehetővé teszi a nagy teljesítményű közösségi szekvenálási adatok elemzését." Nature Methods 7.5 (2010): 335 - 336.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "PhylOSEQ: R csomag reprodukálható interaktív elemzéshez és a mikrobiome népszámlálási adatok grafikájához." PLOS One 8.4 (2013): E61217.
- Weiss, S., et al. "A normalizálás és a mikrobiális differenciális bőség stratégiák az adatok jellemzőitől függnek." Microbiome 2.1 (2014): 1-18.
