بهترین روشها برای تجزیه و تحلیل داده های میکروبی در تحقیقات چیست؟

سلام ، محققان دیگر! اگر زانو هستید - در دنیای میکروبیولوژی ، می دانید که تجزیه و تحلیل داده های میکروبی هیچ پیاده روی در پارک نیست. اما نگران نباشید ، من اینجا هستم تا برخی از بهترین روشها را برای تجزیه و تحلیل داده های میکروبی در تحقیقات به اشتراک بگذارم. من به عنوان تأمین کننده خدمات تجزیه و تحلیل داده های میکروبی ، همه آن را دیده ام ، و من هیجان زده ام که دانش خود را منتقل کنم.

1. با جمع آوری داده های با کیفیت شروع کنید

اولین چیزها اول ، پایه و اساس تجزیه و تحلیل داده های خوب جمع آوری داده های با کیفیت بالا است. شما نمی توانید انتظار داشته باشید که نتیجه گیری های دقیقی را از داده های کثیف یا نادرست بدست آورید. هنگام جمع آوری داده های میکروبی ، مطمئن شوید که از ابزارها و تکنیک های مناسب استفاده می کنید.

به عنوان مثال ، اگر در حال اندازه گیری رشد میکروبی هستید ، با استفاده از یک قابل اعتمادآنالایزر منحنی رشد میکروبی اتوماتیکمی تواند دنیای تفاوت ایجاد کند. این آنالیزورها می توانند دقیقاً بر رشد میکروارگانیسم ها با گذشت زمان نظارت کنند و داده های مداوم و دقیقی را به شما ارائه دهند.

جنبه مهم دیگر جمع آوری نمونه است. شما باید اطمینان حاصل کنید که نمونه های شما نماینده جمعیت میکروبی مورد مطالعه است. در صورت لزوم نمونه های مختلفی را از مکان های مختلف یا نقاط زمانی بگیرید. و همیشه برای جلوگیری از آلودگی ، روش های عقیم سازی و رسیدگی مناسب را دنبال کنید.

2. ابزارهای تجزیه و تحلیل مناسب را انتخاب کنید

هنگامی که داده های خود را دریافت کردید ، وقت آن است که ابزارهای تجزیه و تحلیل درست را انتخاب کنید. یک تن نرم افزار و الگوریتم در آنجا وجود دارد ، اما همه آنها برای سؤال تحقیق خاص شما مناسب نیستند.

اگر علاقه مند به تجزیه و تحلیل جوامع میکروبی هستید ، ابزارهایی مانند Qiime (بینش کمی در مورد بوم شناسی میکروبی) می تواند واقعاً مفید باشد. این امکان را به شما می دهد تا وظایفی مانند طبقه بندی طبقه بندی ، تجزیه و تحلیل تنوع و محاسبات بتا - تنوع را انجام دهید.

برای تجزیه و تحلیل منحنی های رشد میکروبی ، aآنالایزر منحنی رشد میکروبیمی تواند به شما در استخراج پارامترهای مهم مانند فاز تاخیر ، نرخ رشد نمایی و فاز ثابت کمک کند. این پارامترها می توانند در مورد رفتار میکروارگانیسم ها در شرایط مختلف چیزهای زیادی به شما بگویند.

همچنین ایده خوبی است که در هر زمان ممکن از ابزارهای منبع باز استفاده کنید. آنها غالباً رایگان هستند ، یک جامعه کاربر بزرگ برای پشتیبانی دارند و دائماً با ویژگی های جدید به روز می شوند.

3. پیش پردازش داده ها

قبل از شیرجه زدن به تجزیه و تحلیل واقعی ، باید داده های خود را از پیش پردازش کنید. این مرحله بسیار مهم است زیرا به تمیز کردن داده ها کمک می کند و آن را برای تجزیه و تحلیل مناسب می کند.

یک مرحله پیش پردازش متداول ، فیلتر کردن داده های با کیفیت پایین است. به عنوان مثال ، اگر در حال کار با داده های توالی DNA هستید ، ممکن است بخواهید خواندن را با نمرات کیفیت پایین - تماس با شما حذف کنید. همچنین می توانید هرگونه آلاینده یا مصنوعات موجود در داده ها را حذف کنید.

یکی دیگر از مراحل مهم پردازش ، عادی سازی است. داده های میکروبی از نظر اندازه نمونه و عمق توالی می توانند بسیار متفاوت باشند. عادی سازی به مقایسه داده ها در نمونه های مختلف کمک می کند. چندین روش عادی سازی در دسترس است ، مانند Darifaction ، TSS (مقیاس کل) و CSS (مقیاس جمع آوری جمع).

4. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) مانند اولین نگاه به داده های شما است تا احساس آن را بدست آورید. این به شما کمک می کند تا الگوهای ، روندها و مسافت ها را شناسایی کنید.

می توانید با ایجاد تجسم های ساده مانند هیستوگرام ، توطئه های پراکندگی و توطئه های جعبه شروع کنید. این تجسم ها می توانند ایده ای از توزیع داده های شما و چگونگی ارتباط متغیرهای مختلف با یکدیگر ارائه دهند.

به عنوان مثال ، اگر شما در حال مطالعه رابطه بین فراوانی میکروبی و عوامل محیطی هستید ، یک نقشه پراکندگی می تواند به شما نشان دهد که آیا یک رابطه مثبت یا منفی وجود دارد. اگر در داده های خود یک نکته مهم را مشاهده می کنید ، می تواند نشانه خطای آزمایشی یا یک پدیده بیولوژیکی جالب باشد که باید برای بررسی بیشتر آنها تحقیق کنید.

5. آزمایش فرضیه

هنگامی که داده های خود را کاوش کردید ، وقت آن است که فرضیه های خود را آزمایش کنید. آزمایش فرضیه به شما کمک می کند تا تعیین کنید که آیا الگوهای و روابطی که در داده های خود مشاهده کرده اید از نظر آماری معنی دار است یا خیر.

انواع مختلفی از آزمون های فرضیه مانند آزمایشات T - ، ANOVA (تجزیه و تحلیل واریانس) و آزمون های CHI - مربع وجود دارد. انتخاب آزمون به نوع داده های شما و سؤال تحقیق که می خواهید به آن پاسخ دهید بستگی دارد.

به عنوان مثال ، اگر می خواهید میانگین فراوانی میکروبی را بین دو گروه مقایسه کنید ، ممکن است آزمون مناسب باشد. اگر در حال مقایسه وسایل بیش از دو گروه هستید ، ANOVA انتخاب بهتری خواهد بود.

Automatic Microbial Growth Curve Analyzer

6. اعتبار سنجی و تکرارپذیری

در تحقیقات ، اعتبارسنجی نتایج شما و اطمینان از تکرار آنها ضروری است. اعتبار سنجی به معنای بررسی اینکه آیا نتایج شما با سایر مطالعات یا حقایق بیولوژیکی شناخته شده سازگار است.

یکی از راه های اعتبارسنجی نتایج خود ، مقایسه آنها با داده های سایر گروه های تحقیقاتی است. همچنین می توانید آزمایش ها یا تجزیه و تحلیل های اضافی را برای تأیید یافته های خود انجام دهید.

تکرارپذیری در مورد اطمینان از این است که سایر محققان می توانند تجزیه و تحلیل شما را تکرار کرده و همان نتایج را بدست آورند. برای دستیابی به این هدف ، باید روش ها ، منابع داده و مراحل تجزیه و تحلیل خود را به وضوح مستند کنید. برای ایجاد خطوط لوله آنالیز قابل تکرار می توانید از ابزارهایی مانند نوت بوک های Jupyter استفاده کنید.

7. تفسیر نتایج

پس از تمام تجزیه و تحلیل و آزمایش ، باید نتایج خود را در زمینه سؤال تحقیق خود تفسیر کنید. نتایج از نظر فرآیندهای بیولوژیکی مورد مطالعه چه معنی دارد؟

مهم است که هنگام تفسیر نتایج خود محتاط باشید. بیش از حد نباشید - داده ها را تفسیر کنید یا ادعاهایی را که توسط شواهد پشتیبانی نمی شود ، بیان کنید. همچنین باید محدودیت های مطالعه خود را مانند اندازه نمونه کوچک یا عوامل مخدوش احتمالی در نظر بگیرید.

اگر نتایج شما غیر منتظره است ، نترسید که به عقب برگردید و دوباره روش ها یا فرضیه های خود را ارزیابی کنید. بعضی اوقات ، نتایج غیر منتظره می تواند منجر به اکتشافات جدید و هیجان انگیز شود.

8. ارتباط نتایج

سرانجام ، شما باید نتایج خود را به طور مؤثر ارتباط برقرار کنید. این که آیا از طریق یک مقاله علمی ، ارائه یا یک پست وبلاگ مانند این ، ارتباطات روشن مهم است.

هنگام نوشتن مقاله علمی ، اطمینان حاصل کنید که نتایج شما به روشی منطقی و سازمان یافته ارائه می شود. برای نشان دادن یافته های خود از جداول ، ارقام و نمودارها استفاده کنید. و به روشی واضح و مختصر بنویسید ، تا حد امکان از ژارگون خودداری کنید.

اگر ارائه ارائه می دهید ، تحویل خود را تمرین کنید و مطمئن شوید که اسلایدهای شما به راحتی قابل خواندن و درک هستند. مخاطبان خود را با گفتن داستانی در مورد تحقیقات خود و اینکه چرا مهم است ، درگیر کنید.

بیایید تجارت صحبت کنیم

اگر به دنبال خدمات تجزیه و تحلیل داده های میکروبی Top - Notch هستید ، ما برای کمک به اینجا هستیم. تیم متخصصان ما سالها تجربه در زمینه دستیابی به انواع داده های میکروبی ، از توالی DNA گرفته تا تجزیه و تحلیل منحنی رشد دارند. ما از آخرین ابزارها و تکنیک ها برای اطمینان از نتایج دقیق و قابل اعتماد استفاده می کنیم.

این که آیا شما یک آزمایشگاه تحقیقاتی کوچک هستید یا یک شرکت دارویی بزرگ ، می توانیم خدمات خود را متناسب کنیم تا نیازهای خاص شما را برآورده کنیم. بنابراین ، اگر شما علاقه مند به یادگیری بیشتر در مورد چگونگی کمک به شما در تحقیقات میکروبی خود هستید ، دریغ نکنید که برای بحث تهیه تهیه کنید.

منابع

Caporaso ، JG ، et al. "QIIME امکان تجزیه و تحلیل داده های توالی جامعه با توان بالا را فراهم می کند." روش های طبیعت 7.5 (2010): 335 - 336.
McMurdie ، PJ ، & Holmes ، S. "Phyloseq: یک بسته R برای تجزیه و تحلیل تعاملی قابل تکرار و گرافیک داده های سرشماری میکروبیوم." PLOS ONE 8.4 (2013): E61217.
ویس ، س. ، و همکاران. "عادی سازی و استراتژی های فراوانی دیفرانسیل میکروبی به ویژگی های داده بستگی دارد." میکروبیوم 2.1 (2014): 1 - 18.