Mikrobiom-Datenanalyse mit R-Code

Sie erhalten einen umfassenden R-Code (800 Zeilen) für die Mikrobiom-16S-Datenanalyse.

Die Reise begann mit einer Leidenschaft für Datenwissenschaft und Bioinformatik, gepaart mit dem Engagement, die Analyse von 16S rRNA-Meta-Barcoding-Daten zu optimieren. Meine Expertise in diesem Bereich blühte auf, genährt durch praktische Erfahrungen, die ich in einem Krankenhausforschungslabor gesammelt hatte. Während dieser Zeit absolvierte und schloss ich einen berufsqualifizierenden Masterstudiengang der zweiten Stufe in Ioinformatik und funktionaler Genomik ab, wodurch ich mein Wissen und meine Fähigkeiten auf diesem Gebiet weiter vertiefte.

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Mikrobiom-16S-Daten mit diesem umfassenden R-Code, der speziell für Bioinformatiker, Forscher und Datenenthusiasten entwickelt wurde. Dieses exklusive Paket bietet eine schrittweise Analyse mit einem integrierten Ergebnis-PDF und einer visuellen Darstellung des gesamten Datenverarbeitungszyklus.

Sie erhalten:

– Vollständiger R-Code zum Ausführen einer Analyse ausgehend von der Roh-OTU-Tabelle, den Metadaten, dem Baum und den Taxonomiedateien;
- R-Code, um gezielt Korrelationsanalysen zwischen Merkmalen und kontinuierlichen Variablen für klinische Metadaten durchzuführen;
– 2 PDF-Dateien, die eine visuelle Darstellung des R-Codes mit integrierten Beispielergebnissen bieten.

Sie begeben sich auf eine Reise, die mit der Installation wichtiger Pakete und dem Laden von Bibliotheken beginnt, über das Importieren von Daten bis hin zum Erstellen des Phyloseq-Objekts. Tauchen Sie ein in die Untersuchung von zusammenfassenden Statistiken, navigieren Sie durch die Normalisierung mittels Verdünnung und vertiefen Sie sich in die taxonomische Analyse der relativen Häufigkeit, komplett mit statistischen Vergleichen.

Korrelieren Sie die relative Häufigkeit von Taxa mit kontinuierlichen Variablen in Metadaten durch detailreiche Korrelations-Heatmaps. Erkunden Sie die Reichhaltigkeitsanalyse mit Shannon-, beobachteten OTU-, Simpson- und Chao1-Indizes, begleitet von Boxplots und Kruskal-Wallis-Tests für Gruppenvergleiche.

Tauchen Sie ein in die multivariate Analyse unter Verwendung der Jaccard- oder Bray-Curtis-Distanz, die in der NMDS-Ordination gipfelt. Die umfassende Analyse umfasst Permanova- und Permdisp-Tests, die Einblicke in die Homogenität von Dispersionen bieten, wobei Tukey-Mehrfachvergleiche von Mittelwerten bestimmte paarweise Unterschiede hervorheben.

Schließen Sie die Analyse ab, indem Sie sich mithilfe von LEfSe eingehend mit den differenziell häufigen Merkmalen in verschiedenen Probengruppen befassen und potenzielle Biomarker ermitteln. Verwenden Sie einen überwachten maschinellen Lernansatz wie die logistische Regression, um die wichtigsten Merkmale aufzudecken und effektiv zwischen zwei Klassen wie gesunden und kranken Zuständen zu unterscheiden.

Dieses Paket nutzt spezialisierte Mikrobiomanalysebibliotheken und gewährleistet Genauigkeit und Zuverlässigkeit während der gesamten Untersuchung.
Passen Sie die Analyse an Ihre spezifischen Parameter an, und Sie können schnell mit der Interpretation der Ergebnisse beginnen.
Statten Sie sich mit einem leistungsstarken Toolkit aus, das über die Analyse hinausgeht und eine bereichernde und visuell überzeugende Erfahrung zum Verständnis von 16S-Daten bietet.

Sie erhalten einen umfassenden R-Code für die Mikrobiom-16S-Datenanalyse auf Basis von Phyloseq, mit dem Sie Aufgaben wie die Installation der erforderlichen Pakete bis hin zur detaillierten Untersuchung, Normalisierung und statistischen Vergleichen unabhängig ausführen können. Der Code ist auf eingehende Analysen zugeschnitten. Entdecken Sie taxonomische Trends, untersuchen Sie Korrelationen und vertiefen Sie sich mühelos in Metriken der Alpha- und Beta-Diversität.

Ob Sie ein Fachmann oder Forscher sind, der mit Bioinformatik arbeitet, oder ein Doktorand oder Student, der Mikrobiologie, Bioinformatik oder verwandte Bereiche studiert, Sie werden Ihre Forschungsprozesse optimieren und Einblicke in die Mikrobiom-Datenanalyse gewinnen. Wenn Sie als Dozent Bioinformatik oder mikrobiombezogene Kurse unterrichten, können Sie dieses Produkt als Lehrressource für praktische Anwendungen verwenden:

- Gemeinschaftsstrukturen hervorheben, Schlüsseltaxa identifizieren und statistische Analysen durchführen;
- reale Anwendungen der Bioinformatik in Mikrobiomstudien erkunden;
- zeitsparende Ressource für Studierende, die an Mikrobiom-Forschungsprojekten beteiligt sind und ein solides Verständnis für Techniken und Methoden der Datenanalyse entwickeln möchten;
- eine Brücke zwischen theoretischen Konzepten und praktischen Anwendungen schlagen.