Вспомогательный выбор биомаркеров по размеру эффекта линейного дискриминантного анализа (LEfSe) в данных микробиома
16 мая 2022 г.
LEfSe (LDA Effect Size) - это инструмент для многомерного анализа биомаркеров для выявления геномных особенностей (таких как гены, пути и таксономии), которые значительно характеризуют две или более группы в данных микробиома.
Применение линейного дискриминантного анализа размера эффекта может решить проблему нахождения хороших биомаркеров со статистическими различиями между биологическими группами. Линейный дискриминантный анализ размера эффекта обеспечивает удобный метод идентификации геномных биомаркеров для характеристики статистических различий между биологическими группами. Обязательно соблюдайте осторожность с каждым этапом процедуры, потому что результат каждого предыдущего шага может повлиять на следующий шаг.
После создания входного файла размера эффекта линейного дискриминантного анализа выполните указанные команды, чтобы исключить возможность конфликта зависимостей и создать среду conda для линейного дискриминантного анализа размера эффекта. Используйте команды, как указано, чтобы активировать созданную среду и установить линейный дискриминантный анализ эффекта размера с каналом bioBakery. Чтобы отформатировать данные для размера эффекта линейного дискриминантного анализа, выполните команду для форматирования исходного файла в формате размера внутреннего линейного дискриминантного анализа.
Чтобы вычислить размер эффекта линейного дискриминантного анализа, выполните команду для выполнения линейного дискриминантного анализа и создания результирующего файла данных. После анализа используйте указанные команды для отображения размера эффекта биомаркеров в PDF-файле и рисования дерева видов для отображения биомаркеров в кладограмме. Чтобы построить график различий одного биомаркера между различными группами, используйте команду, как указано.
При желании все объекты также можно нарисовать с помощью команды. Для онлайн-анализа LEfSe с использованием сервера Galaxy перейдите на сервер. Чтобы загрузить соответствующие файлы, щелкните вверх и выберите локальный файл, чтобы выбрать файлы.
Затем выберите табличный формат и нажмите кнопку Пуск. Чтобы отформатировать данные для размера эффекта линейного дискриминантного анализа, щелкните LEfSe и Форматировать данные для LEfSe, выберите определенные строки для класса и нажмите кнопку Выполнить. Чтобы рассчитать размер эффекта линейного дискриминантного анализа, щелкните LEfSe и Размер эффекта LDA.
Выберите значения параметров в соответствии с требованиями анализа и нажмите кнопку Выполнить. Чтобы отобразить результаты размера эффекта линейного дискриминантного анализа, щелкните LEfSe и Наметить результаты LEfSe и нажмите кнопку Выполнить. Чтобы построить кладограмму, выберите соответствующие значения параметров и нажмите кнопку Построить кладограмму и Выполнить.
Чтобы отобразить один объект, выберите соответствующие значения параметров и нажмите кнопку «Построить один объект и выполнить». Чтобы отобразить дифференциальные объекты, выберите соответствующие значения параметров и нажмите кнопку «Построить дифференциальные объекты и выполнить». Здесь показан линейный анализ дискриминации оценок микробных сообществ со значительными различиями в каждой группе, определяемый путем анализа 16 последовательностей генов S-рибосомальной РНК трех образцов.
На этом рисунке можно наблюдать биомаркеры со значительными различиями в видовых деревьях между различными уровнями классификации. Круги, излучающие изнутри наружу, представляют уровни классификации от типа к роду, причем диаметр каждого видового круга представляет уровень численности каждой классификации. Виды без существенных различий появляются в желтом цвете, а значительно отличающиеся видовые биомаркеры окрашены в соответствующие группы.
Соответствующие видовые названия биомаркеров, показанных на участке, перечислены здесь. Здесь показан репрезентативный график бара изобилия для одного биомаркера, который показывает различия между различными группами в соответствии с результатами линейного дискриминантного анализа размера эффекта. Сплошная линия представляет среднюю относительную численность, пунктирная линия представляет среднюю относительную численность, а каждый столбец представляет относительное изобилие каждой выборки в разных группах.
Также может быть выполнен анализ главных компонентов, так как образование размерности напрямую связано с измерением данных, а проектируемая система координат ортогональна. Поскольку спрос на анализ многомерных данных увеличивается, этот метод поможет в исследовании особенностей биомаркеров, представляющих интерес.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
LEfSe (LDA Effect Size) представляет собой мощный инструмент, разработанный для поиска биомаркеров в многомерных данных. Он позволяет определить геномные признаки, которые достоверно характеризуют различные группы в данных микробиома.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Анализ микробиома
- Идентификация геномных признаков
- Поиск биомаркеров
Теоретическая часть
- Понимание состава микробиома имеет решающее значение для различных биологических исследований.
- Геномные характеристики могут дать представление о различиях между группами.
- Высокоразмерные данные создают определенные сложности при анализе.
- LEfSe предлагает систематический подход к решению этих проблем.
Цель исследования
- Использование LEfSe для идентификации значимых геномных признаков.
- Углубление понимания данных микробиома.
- Облегчение поиска биомаркеров для различных групп.
Используемые методы
- Применение LEfSe для анализа данных.
- Статистические методы оценки значимости признаков.
- Сравнение геномных признаков между группами.
- Интеграция многомерных данных микробиома.
Основные результаты
- Идентификация ключевых геномных признаков, разграничивающих группы.
- Демонстрация эффективности LEfSe в поиске биомаркеров.
- Представление данных о роли микробиома в поддержании здоровья и развитии заболеваний.
- Потенциальные возможности применения в персонализированной медицине.
Выводы
- LEfSe является ценным инструментом для исследований микробиома.
- Он помогает в поиске значимых биомаркеров.
- В будущих исследованиях этот метод можно использовать для получения более глубоких данных.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
LEfSe позволяет биофармацевтическим группам систематически выявлять статистически достоверные микробные биомаркеры, которые отличают биологические группы в многомерных наборах данных микробиома. Эта возможность поддерживает ранние этапы поиска, валидацию мишеней и трансляционные исследования, предоставляя количественные доказательства специфических для групп признаков. Интеграция LEfSe в процессы поиска повышает прогностическую уверенность и помогает в принятии обоснованных с учетом рисков решений по формированию портфеля разработок.
Стратегические области применения в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Обеспечивает поиск микробных биомаркеров на основе гипотез со статистической значимостью в различных биологических группах.
- Позволяет проводить валидацию функциональных мишеней путем количественного определения специфических для каждой группы геномных признаков.
- Способствует снижению рисков при изучении механизмов за счет надежной статистической дифференциации потенциальных биомаркеров.
Скрининг и разработка анализа
- Подготавливает валидированные панели биомаркеров для последующего скрининга и разработки протоколов анализа.
- Обеспечивает воспроизводимые количественные результаты для стандартизации анализа и сопоставимости данных между исследованиями.
- Обеспечивает масштабируемый анализ многомерных данных микробиома для надежной оценки соединений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Обеспечивает соответствие процесса поиска биомаркеров микробным сигнатурам, связанным с заболеванием, для обеспечения трансляционной преемственности.
- Облегчает выбор доклинических моделей путем выявления групповых специфических микробных особенностей.
- Предоставляет количественные показатели для продвижения кандидатов в биомаркеры с учетом оценки рисков.
Интеграция конвейера и рабочего процесса
LEfSe вписывается в континуум от этапа открытия до доклинических исследований, обеспечивая надежную идентификацию биомаркеров, статистическую валидацию и визуализацию групповых различий в данных микробиома.
- Открывающая биология: способствует проверке нулевой гипотезы и уточнению путей посредством погруппового статистического анализа.
- Скрининг: обеспечивает воспроизводимые количественные данные биомаркеров для оценки готовности анализа и повторного использования платформы.
- Аналитика: генерирует показатели LDA и визуализации для сравнения величины эффекта биомаркеров в разных условиях.
- Трансляционные исследования: при наличии подтверждающих данных связывает профили микробных биомаркеров с системами, имеющими отношение к заболеванию.
- Корпоративное использование: предлагает стандартизированный масштабируемый рабочий процесс для повторяющегося поиска биомаркеров в различных проектах.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает механистическую неопределенность при выборе биомаркеров.
- Операционная ценность: стандартизирует статистический анализ и визуализацию многомерных данных микробиома.
- Стратегическая ценность: позволяет принимать обоснованные решения о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и эффективно управлять портфелем с точки зрения использования капитала.
- Влияние на портфель: обеспечивает приоритизацию с учетом рисков и продвижение программ, основанных на использовании биомаркеров.
Особенности реализации
- Требуется опыт в области статистического анализа и интерпретации данных микробиома.
- Необходима вычислительная инфраструктура для обработки и визуализации многомерных данных.
- Требуется межкомандная стандартизация форматов входных данных и параметров анализа.
- Метод адаптируем к различным наборам данных микробиома и биологическим группам.
- Результаты зависят от строгого контроля качества и выбора соответствующих статистических порогов.
