เฮ้นักวิจัยเพื่อน! หากคุณเป็นเข่า - ลึกลงไปในโลกของจุลชีววิทยาคุณรู้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์นั้นไม่มีการเดินในสวนสาธารณะ แต่ไม่ต้องกังวลฉันมาที่นี่เพื่อแบ่งปันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์ในการวิจัย ในฐานะซัพพลายเออร์ของบริการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์ฉันได้เห็นมันทั้งหมดและฉันรู้สึกตื่นเต้นที่จะส่งต่อความรู้ของฉัน
1. เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลคุณภาพ
สิ่งแรกสิ่งแรกรากฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีคือการรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพสูง คุณไม่สามารถคาดหวังว่าจะได้ข้อสรุปที่ถูกต้องจากข้อมูลที่ยุ่งเหยิงหรือไม่ถูกต้อง เมื่อรวบรวมข้อมูลจุลินทรีย์ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสม
ตัวอย่างเช่นหากคุณวัดการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์โดยใช้ความน่าเชื่อถือเครื่องวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์อัตโนมัติสามารถสร้างโลกที่แตกต่าง เครื่องวิเคราะห์เหล่านี้สามารถตรวจสอบการเติบโตของจุลินทรีย์ได้อย่างแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไปทำให้คุณมีข้อมูลที่สอดคล้องและแม่นยำ
อีกแง่มุมที่สำคัญคือการรวบรวมตัวอย่าง คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวอย่างของคุณเป็นตัวแทนของประชากรจุลินทรีย์ที่คุณกำลังศึกษาอยู่ นำตัวอย่างหลายตัวอย่างจากสถานที่หรือจุดเวลาที่แตกต่างกันหากจำเป็น และทำตามขั้นตอนการทำหมันและการจัดการที่เหมาะสมเสมอเพื่อหลีกเลี่ยงการปนเปื้อน
2. เลือกเครื่องมือวิเคราะห์ที่เหมาะสม
เมื่อคุณมีข้อมูลแล้วก็ถึงเวลาเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ที่เหมาะสม มีซอฟต์แวร์และอัลกอริทึมมากมาย แต่ไม่ใช่ทั้งหมดที่เหมาะสำหรับคำถามการวิจัยเฉพาะของคุณ
หากคุณสนใจในการวิเคราะห์ชุมชนจุลินทรีย์เครื่องมือเช่น Qiime (ข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณในนิเวศวิทยาจุลินทรีย์) อาจมีประโยชน์จริงๆ ช่วยให้คุณปฏิบัติงานเช่นการจำแนกประเภทอนุกรมวิธานการวิเคราะห์ความหลากหลายและการคำนวณความหลากหลายของเบต้า
สำหรับการวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์กเครื่องวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์สามารถช่วยคุณแยกพารามิเตอร์ที่สำคัญเช่นเฟส LAG อัตราการเติบโตแบบทวีคูณและเฟสคงที่ พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถบอกคุณได้มากเกี่ยวกับพฤติกรรมของจุลินทรีย์ภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน
นอกจากนี้ยังเป็นความคิดที่ดีที่จะใช้เครื่องมือต้นทางแบบเปิดเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ พวกเขามักจะฟรีมีชุมชนผู้ใช้ขนาดใหญ่ที่ให้การสนับสนุนและได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยคุณสมบัติใหม่
3. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
ก่อนที่คุณจะดำน้ำในการวิเคราะห์จริงคุณต้องประมวลผลข้อมูลของคุณล่วงหน้า ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากช่วยทำความสะอาดข้อมูลและทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์
ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าทั่วไปอย่างหนึ่งคือการกรองข้อมูลคุณภาพต่ำ ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลการจัดลำดับดีเอ็นเอคุณอาจต้องการลบการอ่านด้วยคะแนนคุณภาพต่ำ - คะแนนการโทร นอกจากนี้คุณยังสามารถลบสารปนเปื้อนหรือสิ่งประดิษฐ์ใด ๆ ที่อาจมีอยู่ในข้อมูล
ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือการทำให้เป็นมาตรฐาน ข้อมูลจุลินทรีย์อาจแตกต่างกันอย่างกว้างขวางในแง่ของขนาดตัวอย่างและความลึกการเรียงลำดับ การทำให้เป็นมาตรฐานช่วยให้ข้อมูลเปรียบเทียบได้กับตัวอย่างที่แตกต่างกัน มีวิธีการทำให้เป็นมาตรฐานหลายวิธีเช่นการหายาก, TSS (การปรับสเกลผลรวมทั้งหมด) และ CSS (สะสม - การปรับสเกลผลรวม)
4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
Exploratory Data Analysis (EDA) เป็นเหมือนการดูข้อมูลของคุณเป็นครั้งแรกเพื่อให้ได้ความรู้สึก มันช่วยให้คุณระบุรูปแบบแนวโน้มและค่าผิดปกติ
คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการสร้างการสร้างภาพข้อมูลอย่างง่าย ๆ เช่นฮิสโตแกรมพล็อตกระจายและแปลงกล่อง การสร้างภาพข้อมูลเหล่านี้สามารถให้คุณทราบถึงการกระจายข้อมูลของคุณและความแตกต่างของตัวแปรที่แตกต่างกัน
ตัวอย่างเช่นหากคุณกำลังศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความอุดมสมบูรณ์ของจุลินทรีย์และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมพล็อตการกระจายสามารถแสดงให้คุณเห็นว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบหรือไม่ หากคุณเห็นค่าผิดปกติในข้อมูลของคุณอาจเป็นสัญญาณของข้อผิดพลาดในการทดลองหรือปรากฏการณ์ทางชีวภาพที่น่าสนใจที่คุณต้องตรวจสอบเพิ่มเติม
5. การทดสอบสมมติฐาน
เมื่อคุณสำรวจข้อมูลแล้วก็ถึงเวลาทดสอบสมมติฐานแล้ว การทดสอบสมมติฐานช่วยให้คุณตรวจสอบว่ารูปแบบและความสัมพันธ์ที่คุณสังเกตเห็นในข้อมูลของคุณมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
มีการทดสอบสมมติฐานประเภทต่าง ๆ เช่นการทดสอบ T - ANOVA (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) และการทดสอบ Chi - Square ทางเลือกของการทดสอบขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่คุณมีและคำถามการวิจัยที่คุณพยายามตอบ
ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการเปรียบเทียบความอุดมสมบูรณ์ของจุลินทรีย์เฉลี่ยระหว่างสองกลุ่มที่ - การทดสอบอาจเหมาะสม หากคุณเปรียบเทียบวิธีการมากกว่าสองกลุ่ม ANOVA จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
6. การตรวจสอบความถูกต้องและการทำซ้ำ
ในการวิจัยจำเป็นต้องตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณและตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาทำซ้ำได้ การตรวจสอบหมายถึงการตรวจสอบว่าผลลัพธ์ของคุณสอดคล้องกับการศึกษาอื่น ๆ หรือข้อเท็จจริงทางชีวภาพที่รู้จักกันหรือไม่
วิธีหนึ่งในการตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณคือการเปรียบเทียบกับข้อมูลจากกลุ่มวิจัยอื่น ๆ นอกจากนี้คุณยังสามารถทำการทดลองหรือวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อยืนยันสิ่งที่ค้นพบของคุณ
ความสามารถในการทำซ้ำได้เกี่ยวกับการทำให้แน่ใจว่านักวิจัยคนอื่นสามารถวิเคราะห์ซ้ำและได้รับผลลัพธ์เดียวกัน เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้คุณต้องจัดทำเอกสารวิธีการแหล่งข้อมูลและขั้นตอนการวิเคราะห์อย่างชัดเจน คุณสามารถใช้เครื่องมือเช่นสมุดบันทึก Jupyter เพื่อสร้างท่อวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้
7. การตีความผลลัพธ์
หลังจากการวิเคราะห์และทดสอบทั้งหมดคุณต้องตีความผลลัพธ์ของคุณในบริบทของคำถามการวิจัยของคุณ ผลลัพธ์หมายถึงอะไรในแง่ของกระบวนการทางชีวภาพที่คุณกำลังศึกษาอยู่?
สิ่งสำคัญคือต้องระมัดระวังเมื่อตีความผลลัพธ์ของคุณ อย่าเกิน - ตีความข้อมูลหรืออ้างสิทธิ์ที่ไม่ได้รับการสนับสนุนจากหลักฐาน คุณควรพิจารณาข้อ จำกัด ของการศึกษาของคุณเช่นตัวอย่างขนาดเล็กหรือปัจจัยที่ทำให้เกิดความสับสน
หากผลลัพธ์ของคุณไม่คาดคิดอย่ากลัวที่จะย้อนกลับและประเมินวิธีการหรือสมมติฐานของคุณอีกครั้ง บางครั้งผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดอาจนำไปสู่การค้นพบใหม่และน่าตื่นเต้น
8. การสื่อสารผลลัพธ์
ในที่สุดคุณต้องสื่อสารผลลัพธ์ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะผ่านบทความทางวิทยาศาสตร์การนำเสนอหรือโพสต์บล็อกเช่นนี้การสื่อสารที่ชัดเจนเป็นกุญแจสำคัญ
เมื่อเขียนบทความทางวิทยาศาสตร์ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของคุณจะถูกนำเสนออย่างมีเหตุผลและเป็นระเบียบ ใช้ตารางตัวเลขและกราฟเพื่อแสดงการค้นพบของคุณ และเขียนอย่างชัดเจนและรัดกุมหลีกเลี่ยงศัพท์แสงให้มากที่สุด
หากคุณให้การนำเสนอให้ฝึกการจัดส่งและตรวจสอบให้แน่ใจว่าสไลด์ของคุณอ่านและเข้าใจได้ง่าย ดึงดูดผู้ชมของคุณด้วยการบอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับการวิจัยของคุณและทำไมจึงสำคัญ
มาคุยกันเรื่องธุรกิจกันเถอะ
หากคุณกำลังมองหาบริการการวิเคราะห์ข้อมูลจุลินทรีย์ชั้นนำเราอยู่ที่นี่เพื่อช่วยเหลือ ทีมผู้เชี่ยวชาญของเรามีประสบการณ์หลายปีในการจัดการข้อมูลจุลินทรีย์ทุกชนิดตั้งแต่การหาลำดับดีเอ็นเอไปจนถึงการวิเคราะห์เส้นโค้งการเจริญเติบโต เราใช้เครื่องมือและเทคนิคล่าสุดเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้
ไม่ว่าคุณจะเป็นห้องปฏิบัติการวิจัยขนาดเล็กหรือ บริษัท ยาขนาดใหญ่เราสามารถปรับแต่งบริการของเราให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของคุณ ดังนั้นหากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่เราสามารถช่วยเหลือคุณในการวิจัยจุลินทรีย์ของคุณอย่าลังเลที่จะเข้าถึงการอภิปรายการจัดซื้อจัดจ้าง
การอ้างอิง
- Caporaso, JG, et al. "Qiime ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลการจัดลำดับชุมชนสูง - ปริมาณงาน" วิธีธรรมชาติ 7.5 (2010): 335 - 336
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "Phyloseq: แพ็คเกจ R สำหรับการวิเคราะห์แบบโต้ตอบแบบโต้ตอบที่ทำซ้ำได้และกราฟิกของข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากร microbiome" PLOS ONE 8.4 (2013): E61217
- Weiss, S. , et al. "กลยุทธ์การทำให้เป็นมาตรฐานและความหลากหลายของจุลินทรีย์ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล" Microbiome 2.1 (2014): 1 - 18
