Ей там! Аз съм от доставчик на анализ на микробни данни и днес искам да споделя с вас как да анализирам мрежата за съвместно възникване в анализа на микробните данни.
Анализът на микробните данни стана супер важен през последните години. Разглеждаме всякакви среди, от човешкото черво до почвата и се опитваме да разберем връзките между различни микроорганизми. И там влизат мрежи за съвместно възникване.
Първо, какво точно е мрежа за събитие? Е, това е начин да се представят връзките между различни микробни видове в набор от данни. В мрежа за съвместно възникване всеки възел представлява микробен вид, а краищата между възлите представляват връзките на съвместното възникване. Тези взаимоотношения могат да бъдат положителни, което означава, че два вида са склонни да се появяват заедно или отрицателни, което означава, че те са склонни да се избягват един друг.
Да започнем с частта за събиране на данни. За да изградите мрежа за събитие, се нуждаете от добър набор от микробни данни. Това обикновено включва секвениране на ДНК или РНК на микробната общност. Има различни техники за това, като 16S rRNA генни секвениране за бактерии и археи, или метагеномично секвениране за по -изчерпателен поглед върху цялата микробна общност.
След като получите вашите данни, следващата стъпка е предварително обработка. Това е като почистване на вашите данни, преди да започнете да ги анализирате. Ще трябва да премахнете нискокачествени четения, да филтрирате замърсители и да нормализирате данните. Нормализацията е от решаващо значение, тъй като помага да се отчитат разликите в дълбочината на секвениране между пробите.
След предварителна обработка е време да се изчисли връзките на съвместното възникване. Има няколко метода, които можете да използвате за това. Един често срещан подход е да се изчисли връзката между изобилието на различни микробни видове във всички проби. Например, можете да използвате коефициента на корелация на Pearson или коефициента на корелация на Spearman. Тези коефициенти ще ви дадат мярка колко силно се срещат два вида.
Но не всичко е свързано с прости корелации. Понякога връзките между микробните видове могат да бъдат по -сложни. Именно там влизат методи като SPARCC (оскъдни корелации за композиционни данни). SPARCC е проектиран да се справи с композиционния характер на микробните данни, което означава, че относителното изобилие от различни видове е по -важно от тяхното абсолютно изобилие.
След като изчислите връзките за събитие, можете да започнете да изграждате мрежата. Ще трябва да вземете решение за праг за коефициентите на корелация. В мрежата ще бъдат включени само отношенията, които отговарят на този праг. Това помага да се намали шума и да се съсредоточи върху най -значимите отношения.
Сега, нека поговорим за визуализирането на мрежата за съвместно възникване. Налични са няколко софтуерни инструмента, като Cytoscape. Cytoscape е наистина приятелски инструмент, който ви позволява да създавате красиви и информативни визуализации на мрежата. Можете да персонализирате външния вид на възлите и ръбовете, да добавите етикети и дори цветни - кодирайте възлите въз основа на различни характеристики, като таксономичната група на микробните видове.
Когато разглеждате мрежата за събитие, има няколко неща, на които трябва да обърнете внимание. Първо, потърсете струпвания от възли. Тези клъстери могат да представляват групи от микробни видове, които имат силни връзки за възникване помежду си. Те могат да бъдат функционално свързани, като група видове, които участват в един и същ метаболитен път.
Трябва да търсите и хъбове в мрежата. Хъбовете са възли, които имат голям брой връзки. Тези хъбове често са важни играчи в микробната общност. Те могат да бъдат ключови видове, които оказват значително влияние върху цялостната структура и функция на общността.
Друг важен аспект на анализ на мрежовия анализ на съвместното възникване е статистическият анализ. Ще искате да тествате дали наблюдаваните връзки за събитие са значителни. Един от начините да направите това е чрез пермутационни тестове. В тест за пермутация, на случаен принцип разбърквате данните много пъти и преизчислявате коефициентите на корелация. Ако наблюдаваните коефициенти на корелация са значително различни от коефициентите, изчислени от разместените данни, тогава връзката на CO - възникване вероятно ще бъде реална.
Сега, нека поговорим за това как нашите услуги за анализ на микробни данни могат да ви помогнат с всичко това. Имаме екип от експерти, които наистина са добри в обработването на микробни данни. Можем да ви помогнем с всяка стъпка от процеса, от събиране на данни до мрежов анализ и визуализация.
Ако се интересувате от анализ на кривите на растеж на микробите, предлагаме и някои страхотни инструменти. Вижте нашитеАнализатор на кривата на растеж на микробиАвтоматичен анализатор на кривата на растеж на микробите. Тези инструменти могат да ви предоставят подробна информация за растежа на различни микробни видове, които могат да бъдат наистина полезни, когато се опитвате да разберете връзките на съвместното възникване в контекста на микробния растеж.
Ние разбираме, че анализирането на съвместни мрежи в микробните данни може да бъде малко сложно. Ето защо сме тук, за да предложим нашата подкрепа. Независимо дали сте изследовател в университет, учен в биотехнологична компания или някой друг, който се интересува от анализ на микробни данни, можем да работим с вас, за да извлечем максимума от вашите данни.
Ако се интересувате от нашите услуги, ще се радваме да си поговорим с вас. Просто се свържете с нас, за да започнете разговор за вашите специфични нужди и как можем да ви помогнем с вашите проекти за анализ на микробни данни. Ние сме ангажирани да предоставяме висококачествени услуги и да ви помогнем да разкриете скритите тайни на микробния свят.
В заключение, анализирането на CO - мрежи за възникване в анализа на микробните данни е многоетапен процес, който включва събиране на данни, предварително обработка, изчисляване на връзките на CO - възникване, изграждане на мрежа, визуализация и статистически анализ. С правилните инструменти и експертиза можете да придобиете ценна представа за сложните връзки между различни микробни видове. И ако имате нужда от помощ по пътя, не се колебайте да се свържете с нас.
ЛИТЕРАТУРА
- Friedman, J., & Alm, EJ (2012). Изключване на корелационни мрежи от данни за геномни проучвания. PLOS Comput Biol, 8 (9), E1002687.
- Faust, K., & Raes, J. (2012). Microbial CO - мрежи за възникване в човешката микробиома. Тенденции в микробиологията, 20 (7), 329 - 338.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2014). Не, не искам: Защо разрешаването на данни за микробиома е недопустимо. PLOS Comput Biol, 10 (4), E1003531.
