Analisi dei dati del microbioma 16S rRNA R Code e pacchetto PDF - Analisi avanzata di Phyloseq

Riceverai un codice R completo (800 righe) per l'analisi dei dati del microbioma 16S.

Il viaggio è iniziato con una passione per la scienza dei dati e la bioinformatica, unita all'impegno a semplificare l'analisi dei dati di meta-barcoding dell'rRNA 16S. La mia competenza è fiorita in questo dominio, alimentata dall'esperienza pratica acquisita in un laboratorio di ricerca ospedaliero. È stato durante questo periodo che ho perseguito e completato un master professionale di secondo livello in ioinformatics e fuFnctional Genomics, consolidando ulteriormente le mie conoscenze e competenze nel campo.

Sblocca la potenza dei dati del microbioma 16S con questo codice R completo, meticolosamente progettato per bioinformatici, ricercatori e appassionati di dati. Questo bundle esclusivo fornisce un'analisi passo dopo passo accompagnata da un PDF di risultati integrato, offrendo una rappresentazione visiva del ciclo di vita completo dell'elaborazione dei dati.

Otterrai:

- codice R completo per eseguire un'analisi partendo dalla tabella OTU grezza, dai metadati, dai file dell'albero e della tassonomia;
- Codice R per eseguire in modo specifico analisi di correlazione tra caratteristiche e variabili continue di metadati clinici;
- 2 file PDF che offrono una rappresentazione visiva del codice R con risultati di esempio integrati.

Intraprenderai un viaggio che inizia dall'installazione di pacchetti essenziali e dal caricamento di librerie, fino all'importazione di dati e alla creazione dell'oggetto phyloseq. Immergiti nell'esplorazione delle statistiche di riepilogo, naviga attraverso la normalizzazione tramite rarefazione e approfondisci l'analisi tassonomica dell'abbondanza relativa, completa di confronti statistici.

Correla le abbondanze relative dei taxa con variabili continue nei metadati tramite mappe di calore di correlazione riccamente dettagliate. Esplora l'analisi della ricchezza con indici Shannon, OTU osservati, Simpson e Chao1, accompagnati da box plot e test di Kruskal-Wallis per confronti di gruppo.

Immergiti nell'analisi multivariata utilizzando la distanza di Jaccard o Bray Curtis, che culmina nell'ordinazione NMDS. L'analisi completa include test Permanova e permdisp, che forniscono approfondimenti sull'omogeneità delle dispersioni, con confronti multipli di Tukey delle medie che evidenziano specifiche differenze a coppie.

Concludere l'analisi approfondendo le caratteristiche Differentially Abundant nei gruppi campione tramite LEfSe, individuando potenziali biomarcatori. Utilizzare un approccio Supervised Machine Learning come Logistic Regression per svelare le caratteristiche più importanti, distinguendo efficacemente tra due classi come stati sani e malati.

Questo pacchetto sfrutta librerie specializzate per l'analisi del microbioma, garantendo accuratezza e affidabilità durante l'intera esplorazione.
Adatta l'analisi ai tuoi parametri specifici e potrai iniziare rapidamente a interpretare i risultati.
Dotatevi di un potente toolkit che va oltre l'analisi, offrendo un'esperienza arricchente e visivamente accattivante per comprendere i dati 16S.

Riceverai un codice R completo per l'analisi dei dati del microbioma 16S basato su phyloseq, che ti consente di eseguire in modo indipendente attività quali: dall'installazione dei pacchetti necessari all'esplorazione dettagliata, alla normalizzazione e ai confronti statistici; il codice è personalizzato per analisi approfondite. Scopri le tendenze tassonomiche, esplora le correlazioni e approfondisci le metriche della diversità alfa e beta senza sforzo.

Che tu sia un professionista o un ricercatore che lavora con la bioinformatica, un dottorando o uno studente laureato che persegue studi in microbiologia, bioinformatica o campi correlati, semplificherai i tuoi processi di ricerca e otterrai informazioni sull'analisi dei dati del microbioma. Se sei un educatore che insegna bioinformatica o corsi correlati al microbioma, puoi usare questo prodotto come risorsa didattica per applicazioni pratiche:

- evidenziare le strutture della comunità, identificare i taxa chiave e condurre analisi statistiche;
- esplorare applicazioni pratiche della bioinformatica negli studi sul microbioma;
- risorsa che fa risparmiare tempo agli studenti impegnati in progetti di ricerca sul microbioma, che desiderano sviluppare una solida comprensione delle tecniche e dei metodi di analisi dei dati;
- collegare i concetti teorici con applicazioni pratiche e concrete.