เฮ้ที่นั่น! ฉันมาจากซัพพลายเออร์การวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์และวันนี้ฉันต้องการแบ่งปันวิธีการวิเคราะห์เครือข่ายการเกิดร่วมกับคุณในการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์
การวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เรากำลังดูสภาพแวดล้อมทุกชนิดตั้งแต่ลำไส้ของมนุษย์ไปจนถึงดินและพยายามที่จะเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างจุลินทรีย์ที่แตกต่างกัน และนั่นคือสิ่งที่เครือข่ายเกิดขึ้นเข้ามา
ก่อนอื่นเครือข่าย CO - เหตุการณ์คืออะไร? มันเป็นวิธีที่จะแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่แตกต่างกันในชุดข้อมูล ในเครือข่ายการเกิดร่วมแต่ละโหนดแสดงถึงสปีชีส์จุลินทรีย์และขอบระหว่างโหนดแสดงถึงความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมกัน ความสัมพันธ์เหล่านี้อาจเป็นบวกซึ่งหมายความว่าสองสปีชีส์มีแนวโน้มที่จะปรากฏตัวพร้อมกันหรือเป็นลบซึ่งหมายความว่าพวกมันมักจะหลีกเลี่ยงซึ่งกันและกัน
เริ่มต้นด้วยส่วนการรวบรวมข้อมูล ในการสร้างเครือข่ายที่เกิดขึ้น CO คุณต้องมีชุดข้อมูลจุลินทรีย์ที่ดี สิ่งนี้มักจะเกี่ยวข้องกับการจัดลำดับ DNA หรือ RNA ของชุมชนจุลินทรีย์ มีเทคนิคที่แตกต่างกันสำหรับสิ่งนี้เช่นการจัดลำดับยีน 16S rRNA สำหรับแบคทีเรียและ Archaea หรือการจัดลำดับ metagenomic สำหรับมุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นของชุมชนจุลินทรีย์ทั้งหมด
เมื่อคุณมีข้อมูลแล้วขั้นตอนต่อไปคือการประมวลผลล่วงหน้า นี่เป็นเหมือนการทำความสะอาดข้อมูลของคุณก่อนที่จะเริ่มวิเคราะห์ คุณจะต้องลบการอ่านที่มีคุณภาพต่ำกรองสารปนเปื้อนและทำให้ข้อมูลเป็นปกติ การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากช่วยอธิบายความแตกต่างในการเรียงลำดับความลึกระหว่างตัวอย่าง
หลังการประมวลผลก่อนถึงเวลาที่จะคำนวณความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมกัน มีหลายวิธีที่คุณสามารถใช้สำหรับสิ่งนี้ วิธีหนึ่งทั่วไปคือการคำนวณความสัมพันธ์ระหว่างความอุดมสมบูรณ์ของสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่แตกต่างกันในทุกตัวอย่าง ตัวอย่างเช่นคุณสามารถใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันหรือค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับของสเปียร์แมน ค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้จะให้คุณวัดได้ว่ามีสองสปีชีส์ที่รุนแรงเกิดขึ้นได้อย่างไร
แต่มันไม่ได้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ง่ายๆ บางครั้งความสัมพันธ์ระหว่างสายพันธุ์จุลินทรีย์อาจมีความซับซ้อนมากขึ้น นั่นคือวิธีที่วิธีการเช่น sparcc (ความสัมพันธ์แบบเบาบางสำหรับข้อมูลองค์ประกอบ) เข้ามา Sparcc ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับธรรมชาติของข้อมูลจุลินทรีย์ซึ่งหมายความว่าความอุดมสมบูรณ์ของสายพันธุ์ที่แตกต่างกันมีความสำคัญมากกว่าความอุดมสมบูรณ์สัมบูรณ์
เมื่อคุณคำนวณความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมกันแล้วคุณสามารถเริ่มสร้างเครือข่ายได้ คุณจะต้องตัดสินใจเกี่ยวกับเกณฑ์สำหรับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ เฉพาะความสัมพันธ์ที่ตรงกับเกณฑ์นี้จะรวมอยู่ในเครือข่าย สิ่งนี้ช่วยลดเสียงรบกวนและมุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ที่สำคัญที่สุด
ตอนนี้เรามาพูดคุยเกี่ยวกับการแสดงภาพเครือข่ายที่เกิดขึ้นร่วมกัน มีเครื่องมือซอฟต์แวร์หลายอย่างสำหรับสิ่งนี้เช่น Cytoscape Cytoscape เป็นเครื่องมือที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ที่ช่วยให้คุณสร้างการสร้างภาพข้อมูลเครือข่ายที่สวยงามและให้ข้อมูล คุณสามารถปรับแต่งลักษณะที่ปรากฏของโหนดและขอบเพิ่มฉลากและแม้แต่สี - รหัสโหนดตามลักษณะที่แตกต่างกันเช่นกลุ่มอนุกรมวิธานของสายพันธุ์จุลินทรีย์
เมื่อคุณกำลังดูเครือข่ายเหตุการณ์ร่วมมีบางสิ่งที่คุณควรให้ความสนใจ ก่อนอื่นให้มองหากลุ่มของโหนด กลุ่มเหล่านี้สามารถเป็นตัวแทนกลุ่มของสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่มีความสัมพันธ์ร่วมกันที่แข็งแกร่งซึ่งกันและกัน พวกเขาอาจเกี่ยวข้องกับการใช้งานเช่นกลุ่มของสปีชีส์ที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางการเผาผลาญเดียวกัน
คุณควรมองหาฮับในเครือข่ายด้วย ฮับเป็นโหนดที่มีการเชื่อมต่อจำนวนมาก ฮับเหล่านี้มักจะเป็นผู้เล่นที่สำคัญในชุมชนจุลินทรีย์ พวกเขาอาจเป็นสายพันธุ์ Keystone ที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อโครงสร้างโดยรวมและการทำงานของชุมชน
อีกแง่มุมที่สำคัญของการวิเคราะห์เครือข่ายร่วมกันคือการวิเคราะห์ทางสถิติ คุณจะต้องทดสอบว่าความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมกันนั้นมีความสำคัญหรือไม่ วิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการทดสอบการเปลี่ยนแปลง ในการทดสอบการเปลี่ยนรูปคุณสุ่มสลับข้อมูลหลายครั้งและคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ใหม่ หากค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่สังเกตได้แตกต่างจากค่าสัมประสิทธิ์ที่คำนวณจากข้อมูลที่สับเปลี่ยนอย่างมีนัยสำคัญความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมกันน่าจะเป็นจริง
ทีนี้มาพูดคุยกันว่าบริการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์ของเราสามารถช่วยคุณได้อย่างไร เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญที่เก่งในการจัดการข้อมูลจุลินทรีย์ เราสามารถช่วยคุณในทุกขั้นตอนของกระบวนการตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการวิเคราะห์เครือข่ายและการสร้างภาพข้อมูล
หากคุณสนใจที่จะวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์เรายังเสนอเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม ตรวจสอบไฟล์เครื่องวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์และเครื่องวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์อัตโนมัติ- เครื่องมือเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการเติบโตของสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่แตกต่างกันซึ่งอาจมีประโยชน์จริง ๆ เมื่อคุณพยายามเข้าใจความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมในบริบทของการเติบโตของจุลินทรีย์
เราเข้าใจว่าการวิเคราะห์เครือข่ายที่เกิดขึ้นในข้อมูลจุลินทรีย์อาจเป็นเรื่องยุ่งยากเล็กน้อย นั่นเป็นเหตุผลที่เรามาที่นี่เพื่อให้การสนับสนุนของเรา ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัยในมหาวิทยาลัยนักวิทยาศาสตร์ใน บริษัท เทคโนโลยีชีวภาพหรือคนอื่นที่สนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์เราสามารถทำงานร่วมกับคุณเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ
หากคุณสนใจบริการของเราเราชอบที่จะคุยกับคุณ เพียงแค่ติดต่อเราเพื่อเริ่มการสนทนาเกี่ยวกับความต้องการเฉพาะของคุณและวิธีที่เราสามารถช่วยคุณในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์ของคุณ เรามุ่งมั่นที่จะให้บริการที่มีคุณภาพสูงและช่วยให้คุณเปิดเผยความลับที่ซ่อนอยู่ของโลกจุลินทรีย์
โดยสรุปการวิเคราะห์เครือข่ายการเกิดร่วมในการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์เป็นกระบวนการหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลการประมวลผลก่อนการคำนวณความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นร่วมกันการสร้างเครือข่ายการสร้างภาพและการวิเคราะห์ทางสถิติ ด้วยเครื่องมือและความเชี่ยวชาญที่เหมาะสมคุณสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างสายพันธุ์จุลินทรีย์ที่แตกต่างกัน และถ้าคุณต้องการความช่วยเหลือใด ๆ ระหว่างทางอย่าลังเลที่จะติดต่อเรา
การอ้างอิง
- Friedman, J. , & Alm, EJ (2012) การอนุมานเครือข่ายสหสัมพันธ์จากข้อมูลการสำรวจจีโนม PLOS Comput Biol, 8 (9), E1002687
- Faust, K. , & Raes, J. (2012) Microbial Co - เครือข่ายการเกิดขึ้นใน microbiome ของมนุษย์ แนวโน้มในจุลชีววิทยา, 20 (7), 329 - 338
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2014) ไม่ต้องเสียไม่ต้องการ: ทำไมข้อมูล microbiome ที่หายากจึงไม่สามารถยอมรับได้ PLOS Comput Biol, 10 (4), E1003531
