이봐! 저는 미생물 데이터 분석 공급 업체 출신이며, 오늘은 미생물 데이터 분석에서 CO 발생 네트워크를 분석하는 방법을 여러분과 공유하고 싶습니다.
미생물 데이터 분석은 최근 몇 년 동안 매우 중요해졌습니다. 우리는 인간의 장에서 토양에 이르기까지 모든 종류의 환경을보고 있으며 다른 미생물 사이의 관계를 이해하려고 노력하고 있습니다. 그리고 그곳에서 공동 발생 네트워크가 들어오는 곳입니다.
우선, 정확히 CO- 발생 네트워크는 무엇입니까? 글쎄, 그것은 데이터 세트에서 다른 미생물 종들 사이의 관계를 나타내는 방법입니다. CO- 발생 네트워크에서 각 노드는 미생물 종을 나타내고 노드 사이의 가장자리는 CO- 발생 관계를 나타냅니다. 이러한 관계는 긍정적 일 수 있으며, 이는 두 종이 함께 나타나는 경향이 있거나 부정적인 경향이 있음을 의미합니다. 즉, 서로를 피하는 경향이 있음을 의미합니다.
데이터 수집 부분부터 시작하겠습니다. CO- 발생 네트워크를 구축하려면 미생물 데이터 세트가 필요합니다. 이것은 일반적으로 미생물 군집의 DNA 또는 RNA를 시퀀싱하는 것을 포함한다. 박테리아 및 고풍에 대한 16S rRNA 유전자 시퀀싱 또는 전체 미생물 커뮤니티의보다 포괄적 인 관점을위한 메타 게놈 시퀀싱과 같은 다른 기술이 있습니다.
데이터를 얻으면 다음 단계는 사전 처리입니다. 데이터 분석을 시작하기 전에 데이터를 정리하는 것과 같습니다. 낮은 품질의 읽기를 제거하고 오염 물질을 필터링하고 데이터를 정상화해야합니다. 정규화는 샘플 간의 시퀀싱 깊이의 차이를 설명하는 데 도움이되기 때문에 중요합니다.
사전 처리 후 CO- 발생 관계를 계산해야합니다. 이를 위해 사용할 수있는 몇 가지 방법이 있습니다. 한 가지 일반적인 접근법은 모든 샘플에서 상이한 미생물 종의 풍부도 사이의 상관 관계를 계산하는 것입니다. 예를 들어, Pearson의 상관 계수 또는 Spearman의 순위 상관 계수를 사용할 수 있습니다. 이 계수는 두 종의 종이 얼마나 강하게 발생하는지를 측정 할 것입니다.
그러나 그것은 단순한 상관 관계에 관한 것이 아닙니다. 때로는 미생물 종 사이의 관계가 더 복잡 할 수 있습니다. SPARCC (조성 데이터에 대한 스파 스 상관 관계)와 같은 방법이 들어 오는 곳입니다. SPARCC는 미생물 데이터의 조성 특성을 처리하도록 설계되었으며, 이는 다른 종의 상대적 풍부도가 절대적인 풍부보다 더 중요하다는 것을 의미합니다.
CO- 발생 관계를 계산하면 네트워크 구축을 시작할 수 있습니다. 상관 계수에 대한 임계 값을 결정해야합니다. 이 임계 값을 충족하는 관계 만 네트워크에 포함됩니다. 이것은 소음을 줄이고 가장 중요한 관계에 집중하는 데 도움이됩니다.
이제 CO- 발생 네트워크 시각화에 대해 이야기합시다. Cytoscape와 같은 몇 가지 소프트웨어 도구가 있습니다. Cytoscape는 아름답고 유익한 네트워크 시각화를 만들 수있는 실제로 사용자 친화적 인 도구입니다. 노드와 모서리의 모양을 사용자 정의하고, 라벨을 추가하고, 미생물 종의 분류 학적 그룹과 같은 다른 특성을 기반으로 노드를 색상 코딩 할 수 있습니다.
CO- 발생 네트워크를 볼 때주의를 기울여야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 먼저 노드 클러스터를 찾으십시오. 이 클러스터는 서로 강한 CO- 발생 관계를 갖는 미생물 종 그룹을 나타낼 수 있습니다. 동일한 대사 경로에 관여하는 종 그룹과 같이 기능적으로 관련 될 수 있습니다.
네트워크에서 허브를 찾아야합니다. 허브는 많은 연결이있는 노드입니다. 이 허브는 종종 미생물 커뮤니티에서 중요한 플레이어입니다. 그들은 지역 사회의 전반적인 구조와 기능에 중대한 영향을 미치는 키스톤 종일 수 있습니다.
CO- 발생 네트워크 분석의 또 다른 중요한 측면은 통계 분석입니다. 관찰 된 CO- 발생 관계가 중요한지 테스트하고 싶을 것입니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 순열 테스트를 통한 것입니다. 순열 테스트에서 데이터를 여러 번 무작위로 셔플하고 상관 계수를 다시 계산합니다. 관찰 된 상관 계수가 셔플 된 데이터로부터 계산 된 계수와 유의하게 다른 경우, CO- 발생 관계는 실제 일 가능성이 높습니다.
이제 미생물 데이터 분석 서비스가 어떻게이 모든 것에 도움이 될 수 있는지에 대해 이야기합시다. 우리는 미생물 데이터를 잘 처리하는 전문가 팀이 있습니다. 데이터 수집에서 네트워크 분석 및 시각화에 이르기까지 프로세스의 모든 단계를 도와 드릴 수 있습니다.
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우리는 미생물 데이터에서 공동 발생 네트워크를 분석하는 것이 약간 까다로울 수 있음을 이해합니다. 그것이 우리가 지원을 제공하기 위해 여기에 있습니다. 대학의 연구원이든, 생명 공학 회사의 과학자 또는 미생물 데이터 분석에 관심이있는 다른 사람이든, 우리는 귀하와 협력하여 귀하의 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다.
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결론적으로, 미생물 데이터 분석에서 공동 발생 네트워크 분석은 데이터 수집, 사전 처리, 공동 관계 계산, 네트워크 구축, 시각화 및 통계 분석과 관련된 다중 단계 프로세스입니다. 올바른 도구와 전문 지식을 통해 다른 미생물 종 간의 복잡한 관계에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그리고 도중에 도움이 필요하다면 주저하지 말고 저희에게 연락하십시오.
참조
- Friedman, J., & Alm, EJ (2012). 게놈 조사 데이터에서 상관 관계 네트워크를 유추합니다. PLOS Comput Biol, 8 (9), E1002687.
- Faust, K., & Raes, J. (2012). 인간 미생물 군의 미생물 CO- 발생 네트워크. 미생물학 동향, 20 (7), 329-338.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. (2014). 폐기물이 아니고 원하지 않습니다 : 희귀 미생물 데이터가 허용되지 않는 이유. PLOS Comput Biol, 10 (4), E1003531.
