ねえ、仲間の研究者！あなたが膝の場合 - 微生物学の世界の奥深くで、微生物データを分析することは公園を散歩していないことを知っています。しかし、心配しないでください、私は研究における微生物データ分析のためのベストプラクティスのいくつかを共有するためにここにいます。微生物データ分析サービスのサプライヤーとして、私はそれをすべて見てきました。私は自分の知識を伝えることに興奮しています。
1。高品質のデータ収集から始めます
第一に、優れたデータ分析の基礎は高品質のデータ収集です。乱雑または不正確なデータから正確な結論を引き出すことを期待することはできません。微生物データを収集するときは、適切なツールとテクニックを使用していることを確認してください。
たとえば、微生物の成長を測定している場合、信頼できるものを使用して自動微生物成長曲線アナライザー違いの世界を作ることができます。これらのアナライザーは、時間の経過とともに微生物の成長を正確に監視でき、一貫した正確なデータを提供します。
もう1つの重要な側面は、サンプル収集です。サンプルが研究している微生物集団を代表することを確認する必要があります。必要に応じて、異なる場所または時点から複数のサンプルを撮影します。汚染を避けるために、常に適切な滅菌および取り扱い手順に従ってください。
2。適切な分析ツールを選択します
データを入手したら、適切な分析ツールを選択する時が来ました。たくさんのソフトウェアとアルゴリズムがありますが、それらのすべてが特定の研究の質問に適しているわけではありません。
微生物群集の分析に興味がある場合は、Qiime（微生物生態学への定量的洞察）などのツールが本当に役立ちます。これにより、分類学的分類、多様性分析、ベータ版の多様性計算などのタスクを実行できます。
微生物成長曲線を分析するために、a微生物成長曲線アナライザーラグフェーズ、指数関数的成長率、静止相などの重要なパラメーターを抽出するのに役立ちます。これらのパラメーターは、さまざまな条件下での微生物の挙動について多くを伝えることができます。
また、可能な限り、オープン - ソースツールを使用することもお勧めします。多くの場合、彼らは無料で、サポートのために大規模なユーザーコミュニティを持ち、常に新機能で更新されています。
3。データ前処理
実際の分析に飛び込む前に、データを前処理する必要があります。このステップは、データをクリーンアップし、分析に適したものにするのに役立つため、重要です。
一般的な前処理ステップの1つは、低品質のデータをフィルタリングすることです。たとえば、DNAシーケンスデータを使用している場合は、低いベースの読み取りを削除することをお勧めします。また、データに存在する可能性のある汚染物質またはアーティファクトを削除することもできます。
もう1つの重要な前処理ステップは正規化です。微生物データは、サンプルサイズとシーケンスの深さの点で大きく異なる場合があります。正規化は、さまざまなサンプル間でデータを匹敵させるのに役立ちます。レアファクション、TSS（合計合計スケーリング）、CSS（累積 - 合計スケーリング）など、いくつかの正規化方法があります。
4。探索的データ分析
探索的データ分析（EDA）は、データを最初に見て感触を得るようなものです。パターン、トレンド、および外れ値を特定するのに役立ちます。
まず、ヒストグラム、散布プロット、ボックスプロットなどの簡単な視覚化を作成することから始めることができます。これらの視覚化は、データの分布と、異なる変数が互いにどのように関連しているかについてのアイデアを提供できます。
たとえば、微生物の存在量と環境要因の関係を研究している場合、散布図は、正または負の相関があるかどうかを示すことができます。データに外れ値が表示されている場合、それはさらに調査する必要がある実験的なエラーまたは興味深い生物学的現象の兆候である可能性があります。
5。仮説検査
データを調査したら、仮説をテストする時が来ました。仮説テストは、データで観察されたパターンと関係が統計的に有意であるかどうかを判断するのに役立ちます。
T-テスト、ANOVA（分散分析）、およびChi-正方形テストなど、さまざまなタイプの仮説検査があります。テストの選択は、あなたが持っているデータの種類と、あなたが答えようとしている研究の質問に依存します。
たとえば、2つのグループ間で平均微生物の存在量を比較したい場合は、at -testが適切かもしれません。 2つ以上のグループの手段を比較している場合、ANOVAがより良い選択です。
6。検証と再現性
研究では、結果を検証し、それらが再現可能であることを確認することが不可欠です。検証とは、結果が他の研究または既知の生物学的事実と一致しているかどうかを確認することを意味します。
結果を検証する1つの方法は、それらを他の研究グループのデータと比較することです。また、追加の実験または分析を実行して、調査結果を確認することもできます。
再現性とは、他の研究者が分析を繰り返して同じ結果を得ることができるようにすることです。これを達成するには、メソッド、データソース、分析の手順を明確に文書化する必要があります。 Jupyterノートブックなどのツールを使用して、再現可能な分析パイプラインを作成できます。
7。結果の解釈
すべての分析とテストの後、あなたはあなたの研究の質問の文脈であなたの結果を解釈する必要があります。あなたが研究している生物学的プロセスの観点から結果はどういう意味ですか？
結果を解釈する際には注意することが重要です。終わらないでください - データを解釈するか、証拠によって裏付けられていないクレームを作成します。また、小さなサンプルサイズや潜在的な交絡因子など、研究の制限を考慮する必要があります。
結果が予期しない場合は、戻ってメソッドや仮説を再評価することを恐れないでください。時には、予期しない結果が新しいエキサイティングな発見につながることがあります。
8。結果の通信
最後に、結果を効果的に伝える必要があります。科学論文、プレゼンテーション、またはこのようなブログ投稿を通してであろうと、明確なコミュニケーションが重要です。
科学論文を書くときは、結果が論理的で組織化された方法で提示されていることを確認してください。テーブル、図、グラフを使用して、調査結果を説明します。そして、できるだけ専門用語を避けて、明確で簡潔な方法で書きます。
プレゼンテーションを行っている場合は、配達を練習し、スライドが読みやすく理解しやすいことを確認してください。あなたの研究とそれがなぜ重要なのかについて話をすることで、聴衆を引き付けてください。
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参照
- カポラソ、JG、他「QIIMEは、高いスループットコミュニティシーケンスデータの分析を可能にします。」 Nature Methods 7.5（2010）：335-336。
- McMurdie、PJ、＆Holmes、S。 PLOS ONE 8.4（2013）：E61217。
- Weiss、S.、et al。 「正規化と微生物の微分存在戦略は、データ特性に依存します。」 Microbiome 2.1（2014）：1-18。
