Hei acolo, colegi cercetători! Dacă sunteți genunchi - adânc în lumea microbiologiei, știți că analiza datelor microbiene nu este o plimbare în parc. Dar nu vă faceți griji, sunt aici pentru a împărtăși unele dintre cele mai bune practici pentru analiza datelor microbiene în cercetare. În calitate de furnizor de servicii de analiză a datelor microbiene, am văzut totul și sunt încântat să -mi transmit cunoștințele.
1. Începeți cu colectarea datelor de calitate
Primele lucruri în primul rând, fundamentul unei analize bune a datelor este colectarea de date de înaltă calitate. Nu vă puteți aștepta să trageți concluzii exacte din date dezordonate sau inexacte. Când colectați date microbiene, asigurați -vă că utilizați instrumentele și tehnicile potrivite.
De exemplu, dacă măsurați creșterea microbiană, folosind un fiabilAnalizator automat al curbei de creștere microbianăpoate face o lume de diferență. Acești analizatori pot monitoriza cu exactitate creșterea microorganismelor în timp, oferindu -vă date consistente și precise.
Un alt aspect important este colectarea eșantionului. Trebuie să vă asigurați că eșantioanele dvs. sunt reprezentative pentru populația microbiană pe care o studiați. Ia mai multe probe din diferite locații sau momente de timp, dacă este necesar. Și urmați întotdeauna procedurile de sterilizare și manipulare adecvată pentru a evita contaminarea.
2. Alegeți instrumentele de analiză potrivite
După ce ați obținut datele, este timpul să alegeți instrumentele de analiză potrivite. Există o mulțime de software și algoritmi, dar nu toți sunt potriviți pentru întrebarea dvs. de cercetare specifică.
Dacă sunteți interesat să analizați comunitățile microbiene, instrumentele precum Qiime (perspective cantitative în ecologie microbiană) pot fi cu adevărat utile. Vă permite să efectuați sarcini precum clasificarea taxonomică, analiza diversității și calculele beta - diversitate.
Pentru analiza curbelor de creștere microbiană, aAnalizator de curbă de creștere microbianăVă poate ajuta să extrageți parametri importanți, cum ar fi faza de întârziere, rata de creștere exponențială și faza staționară. Acești parametri vă pot spune multe despre comportamentul microorganismelor în diferite condiții.
De asemenea, este o idee bună să folosiți instrumente deschise - sursă ori de câte ori este posibil. De multe ori sunt gratuite, au o comunitate mare de utilizatori pentru asistență și sunt actualizate în mod constant cu noi funcții.
3. Preprocesarea datelor
Înainte de a vă scufunda în analiza propriu -zisă, trebuie să vă preprocesați datele. Acest pas este crucial, deoarece ajută la curățarea datelor și la a le face adecvat pentru analiză.
O etapă comună de preprocesare este filtrarea datelor de calitate scăzută. De exemplu, dacă lucrați cu date de secvențiere ADN, este posibil să doriți să eliminați citirile cu scoruri scăzute de bază - calitatea apelurilor. De asemenea, puteți elimina orice contaminanți sau artefacte care ar putea fi prezente în date.
O altă etapă importantă de preprocesare este normalizarea. Datele microbiene pot varia foarte mult în ceea ce privește dimensiunea eșantionului și adâncimea de secvențiere. Normalizarea ajută la realizarea datelor comparabile pe diferite eșantioane. Există mai multe metode de normalizare disponibile, cum ar fi rarefacția, TSS (scalarea sumelor totale) și CSS (cumulativ - scalarea sumei).
4. Analiza datelor exploratorii
Analiza de date exploratorii (EDA) este ca și cum ar fi aruncat o primă privire asupra datelor dvs. pentru a obține o idee pentru acestea. Vă ajută să identificați tipare, tendințe și valori superioare.
Puteți începe prin a crea vizualizări simple, cum ar fi histograme, parcele de împrăștiere și parcele de cutii. Aceste vizualizări vă pot oferi o idee despre distribuirea datelor dvs. și cât de diferite variabile sunt legate între ele.
De exemplu, dacă studiați relația dintre abundența microbiană și factorii de mediu, o diagramă de împrăștiere vă poate arăta dacă există o corelație pozitivă sau negativă. Dacă vedeți o mai mare în datele dvs., ar putea fi un semn al unei erori experimentale sau a unui fenomen biologic interesant pe care trebuie să îl investigați în continuare.
5. Testarea ipotezei
După ce ați explorat datele dvs., este timpul să vă testați ipotezele. Testarea ipotezelor vă ajută să determinați dacă modelele și relațiile pe care le -ați observat în datele dvs. sunt semnificative statistic.
Există diferite tipuri de teste de ipoteză, cum ar fi testele T, ANOVA (analiza varianței) și testele Chi - pătrate. Alegerea testelor depinde de tipul de date pe care le aveți și de întrebarea de cercetare la care încercați să răspundeți.
De exemplu, dacă doriți să comparați abundența medie microbiană între două grupuri, la - testul ar putea fi adecvat. Dacă comparați mijloacele a mai mult de două grupuri, ANOVA ar fi o alegere mai bună.
6. Validare și reproductibilitate
În cercetare, este esențial să vă validați rezultatele și să vă asigurați că acestea sunt reproductibile. Validarea înseamnă verificarea dacă rezultatele dvs. sunt în concordanță cu alte studii sau cu fapte biologice cunoscute.
O modalitate de a valida rezultatele dvs. este de a le compara cu datele de la alte grupuri de cercetare. De asemenea, puteți efectua experimente sau analize suplimentare pentru a vă confirma rezultatele.
Reproductibilitatea înseamnă să vă asigurați că alți cercetători îți pot repeta analiza și pot obține aceleași rezultate. Pentru a realiza acest lucru, trebuie să vă documentați în mod clar metodele, sursele de date și pașii de analiză. Puteți utiliza instrumente precum Jupyter Notebooks pentru a crea conducte de analiză reproductibilă.
7. Interpretarea rezultatelor
După toată analiza și testarea, trebuie să vă interpretați rezultatele în contextul întrebării dvs. de cercetare. Ce înseamnă rezultatele în ceea ce privește procesele biologice pe care le studiați?
Este important să fii prudent atunci când te interpretezi rezultatele. Nu depășiți - interpretați datele sau faceți revendicări care nu sunt susținute de dovezi. De asemenea, ar trebui să luați în considerare limitările studiului dvs., cum ar fi dimensiunea mică a eșantionului sau potențialii factori de confuzie.
Dacă rezultatele dvs. sunt neașteptate, nu vă fie frică să vă întoarceți și să vă evaluați metodele sau ipotezele. Uneori, rezultatele neașteptate pot duce la descoperiri noi și interesante.
8. Comunicarea rezultatelor
În cele din urmă, trebuie să vă comunicați rezultatele în mod eficient. Indiferent dacă este vorba printr -o lucrare științifică, o prezentare sau o postare pe blog ca aceasta, o comunicare clară este esențială.
Când scrieți o lucrare științifică, asigurați -vă că rezultatele dvs. sunt prezentate într -un mod logic și organizat. Folosiți tabele, figuri și grafice pentru a ilustra constatările dvs. Și scrieți într -o manieră clară și concisă, evitând jargonul cât mai mult posibil.
Dacă oferiți o prezentare, exersați -vă livrarea și asigurați -vă că diapozitivele dvs. sunt ușor de citit și de înțeles. Implicați -vă publicul spunând o poveste despre cercetarea dvs. și de ce este important.
Să vorbim despre afaceri
Dacă sunteți în căutarea serviciilor de analiză a datelor microbiene de top - Notch, suntem aici pentru a vă ajuta. Echipa noastră de experți are ani de experiență în gestionarea tuturor tipurilor de date microbiene, de la secvențarea ADN -ului până la analiza curbei de creștere. Folosim cele mai noi instrumente și tehnici pentru a asigura rezultate exacte și fiabile.
Indiferent dacă sunteți un mic laborator de cercetare sau o mare companie farmaceutică, ne putem adapta serviciile pentru a răspunde nevoilor dvs. specifice. Așadar, dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre cum vă putem ajuta în cercetarea dvs. microbiană, nu ezitați să vă prezentați la o discuție de achiziții.
Referințe
- Caporaso, JG și colab. "Qiime permite analiza datelor de secvențiere a comunității înalte." Nature Methods 7.5 (2010): 335 - 336.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "Phyloseq: un pachet R pentru analiză interactivă reproductibilă și grafică a datelor recensământului microbiomului." PLOS ONE 8.4 (2013): E61217.
- Weiss, S., și colab. "Strategiile de abundență diferențială și de abundență diferențială microbiană depind de caracteristicile datelor." Microbiom 2.1 (2014): 1 - 18.
