Hei acolo! Sunt dintr -un furnizor de analiză a datelor microbiene, iar astăzi vreau să vă împărtășesc cum să analizați rețeaua de apariție în analiza datelor microbiene.
Analiza datelor microbiene a devenit super importantă în ultimii ani. Ne uităm la tot felul de medii, de la intestinul uman la sol și încercăm să înțelegem relațiile dintre diferite microorganisme. Și de aici vin rețelele de apariție.
În primul rând, ce este exact o rețea de apariție? Ei bine, este o modalitate de a reprezenta relațiile dintre diferite specii microbiene dintr -un set de date. Într -o rețea de apariție, fiecare nod reprezintă o specie microbiană, iar marginile dintre noduri reprezintă relațiile de apariție. Aceste relații pot fi pozitive, ceea ce înseamnă că două specii tind să apară împreună, sau negativ, ceea ce înseamnă că tind să se evite reciproc.
Să începem cu partea de colectare a datelor. Pentru a construi o rețea de apariție, aveți nevoie de un set bun de date microbiene. Aceasta implică de obicei secvențierea ADN -ului sau ARN -ului comunității microbiene. Există tehnici diferite pentru aceasta, cum ar fi secvențierea genelor 16S rRNA pentru bacterii și arhaea sau secvențiere metagenomică pentru o viziune mai cuprinzătoare a întregii comunități microbiene.
După ce ați obținut datele, următorul pas este pre -procesarea. Aceasta este ca și cum ai curăța datele înainte de a începe să le analizezi. Va trebui să eliminați citirile scăzute - de calitate, să filtrați contaminanții și să normalizați datele. Normalizarea este crucială, deoarece ajută la contabilitatea diferențelor de secvențiere a adâncimii dintre eșantioane.
După pre -procesare, este timpul să calculăm relațiile de apariție. Există mai multe metode pe care le puteți utiliza pentru acest lucru. O abordare comună este calcularea corelației dintre abundențele diferitelor specii microbiene pe toate probele. De exemplu, puteți utiliza coeficientul de corelație al lui Pearson sau coeficientul de corelație de rang al lui Spearman. Acești coeficienți vă vor oferi o măsură a cât de puternic apar două specii.
Dar nu este vorba despre corelații simple. Uneori, relațiile dintre speciile microbiene pot fi mai complexe. Aici vin metode precum SPARCC (corelații rare pentru datele compoziționale). SPARCC este conceput pentru a gestiona natura compozițională a datelor microbiene, ceea ce înseamnă că abundențele relative ale diferitelor specii sunt mai importante decât abundențele lor absolute.
După ce ați calculat relațiile de apariție, puteți începe să construiți rețeaua. Va trebui să decideți un prag pentru coeficienții de corelație. Doar relațiile care îndeplinesc acest prag vor fi incluse în rețea. Acest lucru ajută la reducerea zgomotului și la concentrarea pe cele mai semnificative relații.
Acum, să vorbim despre vizualizarea rețelei de apariție. Există mai multe instrumente software disponibile pentru acest lucru, cum ar fi Cytoscape. Cytoscape este un instrument cu adevărat utilizator, care vă permite să creați vizualizări frumoase și informative ale rețelei. Puteți personaliza aspectul nodurilor și marginilor, adăugați etichete și chiar culoare - codifica nodurile pe baza caracteristicilor diferite, precum grupul taxonomic al speciilor microbiene.
Când te uiți la rețeaua de apariție, există câteva lucruri la care ar trebui să fii atent. În primul rând, căutați grupuri de noduri. Aceste clustere pot reprezenta grupuri de specii microbiene care au relații puternice de apariție între ele. S -ar putea să fie legate funcțional, precum un grup de specii care sunt implicate în aceeași cale metabolică.
De asemenea, ar trebui să căutați hub -uri în rețea. Hub -urile sunt noduri care au un număr mare de conexiuni. Aceste hub -uri sunt adesea jucători importanți în comunitatea microbiană. S -ar putea să fie specii cheie care au un impact semnificativ asupra structurii și funcției generale a comunității.
Un alt aspect important al analizei rețelei de apariție este analiza statistică. Veți dori să testați dacă relațiile de apariție observate sunt semnificative. O modalitate de a face acest lucru este prin teste de permutare. Într -un test de permutare, amestecați la întâmplare datele de multe ori și recalculați coeficienții de corelație. Dacă coeficienții de corelație observate sunt semnificativ diferiți de coeficienții calculați din datele amestecate, atunci relația de co -apariție este probabil să fie reală.
Acum, să vorbim despre modul în care serviciile noastre de analiză a datelor microbiene vă pot ajuta cu toate acestea. Avem o echipă de experți care sunt foarte buni în gestionarea datelor microbiene. Vă putem ajuta cu fiecare etapă a procesului, de la colectarea datelor la analiza și vizualizarea rețelei.
Dacă sunteți interesat să analizați curbele de creștere microbiană, oferim și câteva instrumente grozave. Vezi -neAnalizator de curbă de creștere microbianăşiAnalizator automat al curbei de creștere microbiană. Aceste instrumente vă pot oferi informații detaliate despre creșterea diferitelor specii microbiene, care pot fi cu adevărat utile atunci când încercați să înțelegeți relațiile de apariție în contextul creșterii microbiene.
Înțelegem că analiza rețelelor de apariție în date microbiene poate fi un pic complicată. De aceea suntem aici pentru a ne oferi sprijinul. Indiferent dacă sunteți cercetător într -o universitate, un om de știință într -o companie de biotehnologie sau altcineva care este interesat de analiza datelor microbiene, putem lucra cu dvs. pentru a beneficia la maxim de datele dvs.
Dacă sunteți interesat de serviciile noastre, ne -ar plăcea să discutăm cu tine. Trebuie doar să vă adresați pentru a începe o conversație despre nevoile dvs. specifice și cum vă putem ajuta cu proiectele dvs. de analiză a datelor microbiene. Ne -am angajat să oferim servicii de înaltă calitate și să vă ajutăm să descoperiți secretele ascunse ale lumii microbiene.
În concluzie, analizarea rețelelor de co -apariție în analiza datelor microbiene este un proces multi -pas care implică colectarea datelor, pre -procesarea, calcularea relațiilor de co -apariție, construirea rețelei, vizualizarea și analiza statistică. Cu instrumentele și expertiza potrivite, puteți obține informații valoroase asupra relațiilor complexe dintre diferite specii microbiene. Și dacă aveți nevoie de ajutor pe parcurs, nu ezitați să ne contactați.
Referințe
- Friedman, J., & Alm, EJ (2012). Deducerea rețelelor de corelație din datele sondajului genomic. PLOS Comput Biol, 8 (9), E1002687.
- Faust, K., & Raes, J. (2012). Rețele de apariție a co -apariției microbiale în microbiomul uman. Tendințe în microbiologie, 20 (7), 329 - 338.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2014). Deșeurile nu, nu doriți: de ce rareftarea datelor de microbiom sunt inadmisibile. PLOS Comput Biol, 10 (4), E1003531.
