مرحبًا يا من هناك! أنا من مورد تحليل البيانات الميكروبية ، واليوم أريد أن أشارككم كيفية تحليل شبكة الحدوث في تحليل البيانات الميكروبية.
أصبح تحليل البيانات الميكروبية مهمًا للغاية في السنوات الأخيرة. نحن ننظر إلى جميع أنواع البيئات ، من الأمعاء البشرية إلى التربة ، ونحاول فهم العلاقات بين الكائنات الحية الدقيقة المختلفة. وهذا هو المكان الذي تأتي فيه شبكات الحدوث.
أولاً ، ما هي بالضبط شبكة المشاركين؟ حسنًا ، إنها طريقة لتمثيل العلاقات بين الأنواع الميكروبية المختلفة في مجموعة البيانات. في شبكة الحدوث ، تمثل كل عقدة نوعًا ميكروبيًا ، وتمثل الحواف بين العقد علاقات الحدوث. يمكن أن تكون هذه العلاقات إيجابية ، مما يعني أن نوعين يميلان إلى الظهور معًا ، أو سلبيًا ، مما يعني أنهما يميلان إلى تجنب بعضهما البعض.
لنبدأ بجزء جمع البيانات. لإنشاء شبكة حدوث CO ، تحتاج إلى مجموعة جيدة من البيانات الميكروبية. هذا يتضمن عادة تسلسل الحمض النووي أو الحمض النووي الريبي للمجتمع الميكروبي. هناك تقنيات مختلفة لهذا ، مثل تسلسل الجينات الرنا الريباسي 16S للبكتيريا والأثرية ، أو التسلسل الميتاجينوم للحصول على رؤية أكثر شمولاً للمجتمع الميكروبي بأكمله.
بمجرد حصولك على بياناتك ، فإن الخطوة التالية هي المعالجة المسبقة. هذا مثل تنظيف بياناتك قبل البدء في تحليلها. ستحتاج إلى إزالة القراءات ذات الجودة المنخفضة ، وتصفية الملوثات ، وتطبيع البيانات. التطبيع أمر بالغ الأهمية لأنه يساعد على حساب الاختلافات في عمق التسلسل بين العينات.
بعد المعالجة المسبقة ، حان الوقت لحساب علاقات الحدوث المشترك. هناك العديد من الطرق التي يمكنك استخدامها لهذا الغرض. يتمثل أحد الأساليب الشائعة في حساب العلاقة بين وفرة الأنواع الميكروبية المختلفة عبر جميع العينات. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام معامل ارتباط بيرسون أو معامل ارتباط رتبة سبيرمان. ستمنحك هذه المعاملات مقياسًا لمدى حدوث نوعين من النوعين.
لكن الأمر لا يتعلق بالعلاقات البسيطة. في بعض الأحيان ، يمكن أن تكون العلاقات بين الأنواع الميكروبية أكثر تعقيدًا. هذا هو المكان الذي تأتي فيه طرق مثل SPARCC (الارتباطات المفرطة للبيانات التركيبية). تم تصميم SPARCC للتعامل مع الطبيعة التركيبية للبيانات الميكروبية ، مما يعني أن الوفرة النسبية للأنواع المختلفة أكثر أهمية من وفرةها المطلقة.
بمجرد حساب علاقات الحدوث المشترك ، يمكنك البدء في بناء الشبكة. ستحتاج إلى اتخاذ قرار بشأن عتبة معاملات الارتباط. سيتم تضمين العلاقات التي تلبي هذه العتبة فقط في الشبكة. هذا يساعد على تقليل الضوضاء والتركيز على أهم العلاقات.
الآن ، دعنا نتحدث عن تصور شبكة التواجد. هناك العديد من أدوات البرمجيات المتاحة لهذا ، مثل Cytoscape. Cytoscape هي أداة ودية حقًا تتيح لك إنشاء تصورات جميلة ومفيدة للشبكة. يمكنك تخصيص ظهور العقد والحواف ، وإضافة الملصقات ، وحتى اللون - رمز العقد بناءً على خصائص مختلفة ، مثل المجموعة التصنيفية للأنواع الميكروبية.
عندما تنظر إلى شبكة الحدوث ، هناك بعض الأشياء التي يجب أن تنتبه إليها. أولاً ، ابحث عن مجموعات من العقد. يمكن أن تمثل هذه المجموعات مجموعات من الأنواع الميكروبية التي لها علاقات قوية في الحدوث مع بعضها البعض. قد تكون مرتبطة وظيفيا ، مثل مجموعة من الأنواع التي تشارك في نفس مسار التمثيل الغذائي.
يجب عليك أيضًا البحث عن محاور في الشبكة. المحاور هي العقد التي لديها عدد كبير من الاتصالات. غالبًا ما تكون هذه المحاور لاعبين مهمين في مجتمع الميكروبات. قد تكون أنواعًا من الحجر الرئيسي التي لها تأثير كبير على الهيكل العام ووظيفة المجتمع.
جانب آخر مهم من تحليل شبكة الحدوث هو التحليل الإحصائي. ستحتاج إلى اختبار ما إذا كانت علاقات الحدوث المشترك الملحوظة مهمة. طريقة واحدة للقيام بذلك هي من خلال اختبارات التقليب. في اختبار التقليب ، تقوم بخلط البيانات بشكل عشوائي عدة مرات وتعيد حساب معاملات الارتباط. إذا كانت معاملات الارتباط المرصودة تختلف اختلافًا كبيرًا عن المعاملات المحسوبة من البيانات الخلطية ، فمن المحتمل أن تكون علاقة الحدوث المشترك حقيقية.
الآن ، دعنا نتحدث عن كيفية مساعدتك في خدمات تحليل البيانات الميكروبية لدينا في كل هذا. لدينا فريق من الخبراء الذين يجيدون حقًا التعامل مع البيانات الميكروبية. يمكننا مساعدتك في كل خطوة من خطوة العملية ، من جمع البيانات إلى تحليل الشبكة وتصورها.
إذا كنت مهتمًا بتحليل منحنيات نمو الميكروبات ، فنحن نقدم أيضًا بعض الأدوات الرائعة. تحقق من لدينامحلل منحنى النمو الميكروبيومحلل منحنى النمو الميكروبي التلقائي. يمكن أن توفر لك هذه الأدوات معلومات مفصلة حول نمو الأنواع الميكروبية المختلفة ، والتي يمكن أن تكون مفيدة حقًا عندما تحاول فهم علاقات الحدوث المشترك في سياق النمو الميكروبي.
نحن نفهم أن تحليل شبكات الحدوث في البيانات الميكروبية يمكن أن يكون صعبًا بعض الشيء. لهذا السبب نحن هنا لتقديم دعمنا. سواء كنت باحثًا في إحدى الجامعات ، أو عالم في شركة التكنولوجيا الحيوية ، أو أي شخص آخر مهتم بتحليل البيانات الميكروبية ، يمكننا العمل معك للحصول على أقصى استفادة من بياناتك.
إذا كنت مهتمًا بخدماتنا ، فسنود إجراء محادثة معك. ما عليك سوى التواصل معنا لبدء محادثة حول احتياجاتك المحددة وكيف يمكننا مساعدتك في مشاريع تحليل البيانات الميكروبية الخاصة بك. نحن ملتزمون بتقديم خدمات عالية الجودة ومساعدتك على اكتشاف الأسرار الخفية للعالم الميكروبي.
في الختام ، فإن تحليل شبكات الحدوث المشترك في تحليل البيانات الميكروبية هي عملية متعددة الخطوات تتضمن جمع البيانات ، والمعالجة المسبقة ، وحساب علاقات الحدوث ، وبناء الشبكة ، والتصور ، والتحليل الإحصائي. مع الأدوات والخبرة المناسبة ، يمكنك اكتساب رؤى قيمة في العلاقات المعقدة بين الأنواع الميكروبية المختلفة. وإذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة على طول الطريق ، فلا تتردد في الاتصال بنا.
مراجع
- Friedman ، J. ، & Alm ، EJ (2012). استنتاج شبكات الارتباط من بيانات المسح الجيني. PLOS Comput Biol ، 8 (9) ، E1002687.
- Faust ، K. ، & Raes ، J. (2012). شبكات الحدوث الميكروبية في الميكروبيوم البشري. الاتجاهات في علم الأحياء الدقيقة ، 20 (7) ، 329 - 338.
- McMurdie ، PJ ، & Holmes ، S. (2014). لا تضيع ، لا تريد: لماذا لا تكون بيانات الميكروبيوم النادرة غير مقبولة. PLOS Comput Biol ، 10 (4) ، E1003531.
