Ей там, колеги изследователи! Ако сте коляно - дълбоко в света на микробиологията, знаете, че анализирането на микробните данни не е разходка в парка. Но не се притеснявайте, аз съм тук, за да споделя някои от най -добрите практики за анализ на микробни данни в изследванията. Като доставчик на услуги за анализ на микробни данни, видях всичко и съм развълнуван да предам знанията си.
1. Започнете с качествено събиране на данни
Първо първо, основата на добрия анализ на данни е висококачествено събиране на данни. Не можете да очаквате да направите точни заключения от разхвърляни или неточни данни. Когато събирате микробни данни, уверете се, че използвате правилните инструменти и техники.
Например, ако измервате растежа на микробите, използвате надежденАвтоматичен анализатор на кривата на растеж на микробитеможе да направи свят на разликата. Тези анализатори могат точно да наблюдават растежа на микроорганизмите с течение на времето, като ви дават последователни и точни данни.
Друг важен аспект е събирането на проби. Трябва да гарантирате, че вашите проби са представителни за микробната популация, която изучавате. Вземете множество проби от различни места или времеви точки, ако е необходимо. И винаги следвайте правилните процедури за стерилизация и обработка, за да избегнете замърсяване.
2. Изберете правилните инструменти за анализ
След като получите вашите данни, е време да изберете правилните инструменти за анализ. Има много софтуер и алгоритми там, но не всички са подходящи за вашия конкретен изследователски въпрос.
Ако се интересувате от анализиране на микробни общности, инструменти като Qiime (количествена представа за микробната екология) могат да бъдат наистина полезни. Тя ви позволява да изпълнявате задачи като таксономична класификация, анализ на разнообразието и бета -изчисления за разнообразие.
За анализ на кривите на растеж на микробите, aАнализатор на кривата на растеж на микробМоже да ви помогне да извлечете важни параметри като фазата на изоставане, скоростта на експоненциален растеж и стационарната фаза. Тези параметри могат да ви кажат много за поведението на микроорганизмите при различни условия.
Също така е добра идея да използвате отворени - инструменти за изход, когато е възможно. Те често са безплатни, имат голяма потребителска общност за поддръжка и постоянно се актуализират с нови функции.
3. Предварителна обработка на данни
Преди да се потопите в действителния анализ, трябва да предварително обмислите данните си. Тази стъпка е от решаващо значение, тъй като помага за почистването на данните и го прави подходящ за анализ.
Един често срещан етап на предварителна обработка е филтрирането на данни с ниско качество. Например, ако работите с данни за секвениране на ДНК, може да искате да премахнете показанията с ниска база - оценки на качеството на повикване. Можете също да премахнете всички замърсители или артефакти, които могат да присъстват в данните.
Друг важен етап на предварителна обработка е нормализирането. Микробните данни могат да варират значително по отношение на размера на извадката и дълбочината на секвениране. Нормализирането помага да се направят данните сравними в различни проби. Налични са няколко метода за нормализиране, като разрешаване, TSS (обща мащабиране на сумата) и CSS (кумулативно - мащабиране на сумата).
4. Анализ на проучвателни данни
Анализът на проучвателните данни (EDA) е като да погледнете първия си поглед върху вашите данни, за да усетите за това. Той ви помага да идентифицирате модели, тенденции и отшелници.
Можете да започнете с създаването на прости визуализации като хистограми, разсейващи участъци и сюжети за кутии. Тези визуализации могат да ви дадат представа за разпределението на вашите данни и как различните променливи са свързани помежду си.
Например, ако изучавате връзката между микробното изобилие и факторите на околната среда, сюжетът на разсейване може да ви покаже, ако има положителна или отрицателна корелация. Ако видите външен вид във вашите данни, това може да е знак за експериментална грешка или интересен биологичен феномен, който трябва да проучите допълнително.
5. Тестване на хипотези
След като сте проучили вашите данни, е време да тествате хипотезите си. Тестването на хипотези ви помага да определите дали моделите и връзките, които сте наблюдавали във вашите данни, са статистически значими.
Има различни видове тестове за хипотези, като t - тестове, ANOVA (анализ на дисперсия) и Chi - квадратни тестове. Изборът на тест зависи от вида на данните, които имате и изследователския въпрос, на който се опитвате да отговорите.
Например, ако искате да сравните средното микробно изобилие между две групи, AT - тестът може да е подходящ. Ако сравнявате средствата за повече от две групи, ANOVA би бил по -добър избор.
6. Валидиране и възпроизводимост
В изследванията е от съществено значение да валидирате резултатите си и да гарантирате, че те са възпроизводими. Валидирането означава проверка дали вашите резултати са в съответствие с други изследвания или известни биологични факти.
Един от начините да валидирате резултатите си е да ги сравните с данни от други изследователски групи. Можете също да извършите допълнителни експерименти или анализи, за да потвърдите вашите открития.
Възпроизводимостта е да се уверите, че други изследователи могат да повторят вашия анализ и да получат същите резултати. За да постигнете това, трябва ясно да документирате вашите методи, източници на данни и етапи на анализ. Можете да използвате инструменти като тетрадки Jupyter, за да създадете възпроизводими тръбопроводи за анализ.
7. Тълкуване на резултатите
След целия анализ и тестване, трябва да интерпретирате резултатите си в контекста на вашия изследователски въпрос. Какво означават резултатите по отношение на биологичните процеси, които изучавате?
Важно е да сте предпазливи, когато интерпретирате резултатите си. Не прекалявайте - интерпретирайте данните или отправете твърдения, които не са подкрепени от доказателствата. Трябва също да вземете предвид ограниченията на вашето проучване, като малък размер на извадката или потенциални объркващи фактори.
Ако резултатите ви са неочаквани, не се страхувайте да се върнете и да оценете вашите методи или хипотези. Понякога неочакваните резултати могат да доведат до нови и вълнуващи открития.
8. Комуникация на резултатите
И накрая, трябва да съобщите ефективно резултатите си. Независимо дали става въпрос за научен документ, презентация или публикация в блога като тази, ясната комуникация е ключова.
Когато пишете научен документ, уверете се, че вашите резултати са представени по логичен и организиран начин. Използвайте таблици, фигури и графики, за да илюстрирате вашите открития. И пишете по ясен и кратък начин, като избягвате жаргон колкото е възможно повече.
Ако изнасяте презентация, практикувайте доставката си и се уверете, че слайдовете ви са лесни за четене и разбиране. Ангажирайте аудиторията си, като разкажете история за вашите изследвания и защо това е важно.
Нека поговорим за бизнеса
Ако търсите Top - Notch Microbial Data Analysing Services, ние сме тук, за да ви помогнем. Екипът ни от експерти има дългогодишен опит в обработката на всички видове микробни данни, от секвениране на ДНК до анализ на кривата на растеж. Използваме най -новите инструменти и техники, за да осигурим точни и надеждни резултати.
Независимо дали сте малка изследователска лаборатория или голяма фармацевтична компания, можем да приспособим нашите услуги, за да отговорим на вашите специфични нужди. Така че, ако се интересувате да научите повече за това как можем да ви помогнем във вашите микробни изследвания, не се колебайте да се свържете с дискусия за обществени поръчки.
ЛИТЕРАТУРА
- Caporaso, JG и др. "Qiime позволява анализ на данни за секвенциране на общността с висока пропускателна способност." Nature Methods 7.5 (2010): 335 - 336.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "Phyloseq: R пакет за възпроизводим интерактивен анализ и графики на данните от преброяването на микробиомите." PLOS ONE 8.4 (2013): E61217.
- Weiss, S., et al. „Нормализирането и стратегиите за изобилие от диференциално изобилие зависят от характеристиките на данните.“ Microbiome 2.1 (2014): 1 - 18.
