이봐, 동료 연구자! 당신이 무릎 - 미생물학의 세계 깊은 곳에서 미생물 데이터를 분석하는 것은 공원에서 걷지 않는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 걱정하지 마십시오. 연구에서 미생물 데이터 분석을위한 모범 사례 중 일부를 공유하기 위해 여기에 있습니다. 미생물 데이터 분석 서비스의 공급 업체로서, 나는 모든 것을 보았고, 나는 내 지식을 전달하게되어 기쁩니다.
1. 품질 데이터 수집부터 시작하십시오
먼저, 우선, 우수한 데이터 분석의 기초는 고품질 데이터 수집입니다. 지저분하거나 부정확 한 데이터로부터 정확한 결론을 도출 할 것으로 기대할 수 없습니다. 미생물 데이터를 수집 할 때 올바른 도구와 기술을 사용해야합니다.
예를 들어, 신뢰할 수있는 미생물 성장을 측정하는 경우자동 미생물 성장 곡선 분석기차이의 세계를 만들 수 있습니다. 이 분석기는 시간이 지남에 따라 미생물의 성장을 정확하게 모니터링하여 일관되고 정확한 데이터를 제공 할 수 있습니다.
또 다른 중요한 측면은 샘플 수집입니다. 샘플이 공부하는 미생물 모집단을 대표하는지 확인해야합니다. 필요한 경우 다른 위치 나 시점에서 여러 샘플을 가져갑니다. 오염을 피하기 위해 항상 적절한 멸균 및 취급 절차를 따르십시오.
2. 올바른 분석 도구를 선택하십시오
데이터를 얻으면 올바른 분석 도구를 선택할 차례입니다. 소프트웨어와 알고리즘이 수많은 소프트웨어와 알고리즘이 있지만, 이들 모두가 특정 연구 질문에 적합한 것은 아닙니다.
미생물 커뮤니티 분석에 관심이 있다면 Qiime (미생물 생태에 대한 정량적 통찰력)과 같은 도구가 실제로 유용 할 수 있습니다. 분류 학적 분류, 다양성 분석 및 베타 다양성 계산과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다.
미생물 성장 곡선 분석을 위해, a미생물 성장 곡선 분석기지연 단계, 지수 성장률 및 고정 단계와 같은 중요한 매개 변수를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 매개 변수는 다른 조건에서 미생물의 거동에 대해 많은 것을 알려줄 수 있습니다.
가능할 때마다 Open- 소스 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 그들은 종종 무료이며 지원을위한 대규모 사용자 커뮤니티가 있으며 새로운 기능으로 지속적으로 업데이트되고 있습니다.
3. 데이터 전처리
실제 분석을 시작하기 전에 데이터를 전처리해야합니다. 이 단계는 데이터를 정리하고 분석에 적합하게 만드는 데 도움이되기 때문에 중요합니다.
일반적인 전처리 단계 중 하나는 품질이 낮은 데이터를 필터링하는 것입니다. 예를 들어, DNA 시퀀싱 데이터로 작업하는 경우 기본이 낮은 콜 품질 점수로 읽기를 제거 할 수 있습니다. 또한 데이터에 존재할 수있는 오염 물질 또는 아티팩트를 제거 할 수도 있습니다.
또 다른 중요한 전처리 단계는 정규화입니다. 미생물 데이터는 샘플 크기 및 시퀀싱 깊이 측면에서 크게 다를 수 있습니다. 정규화는 다른 샘플에서 데이터를 비교할 수 있도록 도와줍니다. 희귀 성, TSS (총 합계 스케일링) 및 CSS (누적 - 합계 스케일링)와 같은 몇 가지 정규화 방법이 있습니다.
4. 탐색 적 데이터 분석
탐색 적 데이터 분석 (EDA)은 데이터를 먼저 살펴보기 위해 데이터를 먼저 살펴 보는 것과 같습니다. 패턴, 트렌드 및 특이 치를 식별하는 데 도움이됩니다.
히스토그램, 산점도 및 박스 플롯과 같은 간단한 시각화를 만들 수 있습니다. 이러한 시각화는 데이터 배포와 서로 다른 변수가 서로 어떻게 관련되어 있는지에 대한 아이디어를 제공 할 수 있습니다.
예를 들어, 미생물 풍부함과 환경 적 요인 사이의 관계를 연구하는 경우, 산점도가 긍정적 또는 부정적인 상관 관계가 있는지 보여줄 수 있습니다. 데이터에 이상치가 보이면 실험 오류 또는 흥미로운 생물학적 현상의 징후가 될 수 있습니다.
5. 가설 테스트
데이터를 탐색 한 후에는 가설을 테스트 할 때입니다. 가설 테스트는 데이터에서 관찰 한 패턴과 관계가 통계적으로 유의한지 확인하는 데 도움이됩니다.
t- 테스트, ANOVA (분산 분석) 및 Chi -Square 테스트와 같은 다양한 유형의 가설 테스트가 있습니다. 테스트 선택은 가지고있는 데이터 유형과 답변하려는 연구 질문에 따라 다릅니다.
예를 들어, 두 그룹 간의 평균 미생물 풍부도를 비교하려면 AT- 테스트가 적절할 수 있습니다. 두 그룹 이상의 수단을 비교하면 ANOVA가 더 나은 선택이 될 것입니다.
6. 검증 및 재현성
연구에서 결과를 검증하고 재현 가능하도록하는 것이 필수적입니다. 검증은 결과가 다른 연구 또는 알려진 생물학적 사실과 일치하는지 확인하는 것을 의미합니다.
결과를 검증하는 한 가지 방법은 다른 연구 그룹의 데이터와 비교하는 것입니다. 또한 추가 실험 또는 분석을 수행하여 결과를 확인할 수 있습니다.
재현성은 다른 연구자들이 분석을 반복하고 동일한 결과를 얻을 수 있도록하는 것입니다. 이를 달성하려면 방법, 데이터 소스 및 분석 단계를 명확하게 문서화해야합니다. Jupyter 노트북과 같은 도구를 사용하여 재현 가능한 분석 파이프 라인을 만들 수 있습니다.
7. 결과의 해석
모든 분석 및 테스트 후에는 연구 질문의 맥락에서 결과를 해석해야합니다. 결과는 공부하는 생물학적 과정의 관점에서 무엇을 의미합니까?
결과를 해석 할 때 조심해야합니다. 끝나지 마십시오 - 데이터를 해석하거나 증거에 의해 뒷받침되지 않는 주장을합니다. 또한 작은 표본 크기 또는 잠재적 혼란 요인과 같은 연구의 한계를 고려해야합니다.
결과가 예상치 못한 경우, 돌아가서 방법이나 가설을 다시 평가하는 것을 두려워하지 마십시오. 때로는 예상치 못한 결과가 새롭고 흥미로운 발견으로 이어질 수 있습니다.
8. 결과의 의사 소통
마지막으로 결과를 효과적으로 전달해야합니다. 과학 논문, 프레젠테이션 또는 이와 같은 블로그 게시물을 통해 상관없이 명확한 의사 소통이 중요합니다.
과학 논문을 작성할 때는 결과가 논리적이고 조직 된 방식으로 제시되어 있는지 확인하십시오. 결과를 설명하기 위해 테이블, 그림 및 그래프를 사용하십시오. 그리고 가능한 한 전문 용어를 피하면서 명확하고 간결한 방식으로 쓰십시오.
프레젠테이션을하는 경우 배달을 연습하고 슬라이드를 읽고 이해하기 쉽도록하십시오. 연구에 대한 이야기와 그것이 중요한 이유에 대해 이야기하여 청중을 참여시킵니다.
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참조
- Caporaso, JG, et al. "Qiime은 높은 처리량 커뮤니티 시퀀싱 데이터를 분석 할 수 있습니다." 자연 방법 7.5 (2010) : 335-336.
- McMurdie, PJ, & Holmes, S. "Phyloseq : Microbiome 인구 조사 데이터의 재현 가능한 대화식 분석 및 그래픽을위한 R 패키지." PLOS ONE 8.4 (2013) : E61217.
- Weiss, S., et al. "정규화 및 미생물 차동성 풍부 전략은 데이터 특성에 달려 있습니다." 미생물 2.1 (2014) : 1-18.
