Bu yöntem, farklı ortamlardaki farklı mikrobiyal türlerin etkileşimli ilişkisini veya birlikte oluşum ağını etkili bir şekilde keşfedebilir. Mikrobiyotanın ortak oluşum ağını oluşturmak için WGCNA algoritmasının nasıl kullanılacağı hakkında ayrıntılı ayrıntı sağlar. Ek olarak, sonuçlara dayanarak, bu yöntem mikrobiyal ilişkilerin ve bileşimin mikrobiyal konsorsiyumlar arasındaki farklılığını değerlendirir.
İşte yöntemin temel akışı. Mikrobiyotanın bileşimi ve bolluk verileri, numuneleriniz için NCBI veritabanından veya sıra verilerinden indirilir. İlk olarak, RStudio yazılımını açın ve WGCNA paketini yükleyin.
Ardından, verileri yükleyin ve verilerin doğruluğunu kontrol etmek için iyi örnek genleri işlevini kullanın. Aykırı değerleri kontrol edin ve gereksinimlerimizi karşılayan örnekleri saklayın. Denetim sonucu doğru olduğunda, sonraki adıma geçin.
Sonucu kaydedin. Farklı güç değerleri altındaki verilerin ölçek serbest dizini olan R karesini hesaplamak için çekme eşiği işlevini kullanın. Sonuçları görselleştirin.
Ölçek serbest dizini bir dizine daha yakın olduğunda, ağ yapısı ölçek serbest ağına daha yakındır. Ölçek serbest dizini olan R karesi 0,9'dan büyükse, güç değerini seçin. Son olarak, mikrobiyom verilerinin geri kalanını analiz etmek için aynı yöntemi kullanın.
İlk olarak, sembolik bir birlikte oluşum ağı oluşturmak için bitişiklik işlevini kullanın. Ayrıca, üstolojik, çakışan bir ağ geliştirmek için TOM benzerliği işlevini kullanın. İkinci olarak, hiyerarşik kümeleme gerçekleştirmek ve elde eden küme ağacını çizmek için Hclust işlevini kullanın.
Üçüncü olarak, dinamik dal kesme gerçekleştirmek için cutree dinamik işlevini kullanın ve en küçük modül boyutunu ayarlamak için min küme boyutu parametresini kullanın. En küçük modül boyutu genellikle 30'un üzerinde ayarlanır. Dördüncü olarak, her modülün mikrobiyal özelliğini hesaplayın.
Hiyerarşik kümeleme korelasyon katsayısına göre gerçekleştirilir ve yüksekliği 0,25'ten az olan modüller birleştirilerek her modülün dağılımı elde edilir. Beşinci olarak, sonuçları görselleştirmek için çizim dendro ve renkler işlevini kullanın. Birlikte oluşum ağ modülünün atama görüntüleme diyagramı elde edilir.
Ardından, modül renklerini yeniden adlandırın ve renklere karşılık gelen dijital etiketler oluşturun. Sonraki parçalarda kullanılmak üzere saklayın. Son olarak, diğer veri kümeleri için yukarıdaki işlemi yineleyin.
Bu bölümde, iki veri kümesini karşılaştırın ve analiz edin ve koruma testini gerçekleştirin. İlk olarak, önceki adımlarda kaydedilen iki veri kümesinin parametrelerini ve sonuçlarını yükleyin. Ardından, bir veri kümesinin modül sonuçlarını başvuru grubu, diğerini test grubu olarak ayarlayın ve modül karşılaştırmasını gerçekleştirin.
Daha sonra, modüller arasındaki muhafazakarlığı ölçmek için muhafazakarlığın değerlerini, istatistiksel parametreleri, Z özetini ve ortanca derecesini hesaplayın. Son olarak, sonuçları görselleştirin. Hem Z özet değerini karşılayan ağ modülini belirleyin, ikiden az, hem de en üstteki ortanca derece değeri.
Bu modül, iki mikrobiyota verisinde en korunmuş olmayan modüldür. Modül üyeliğinin korelasyon analizini gerçekleştirin. İki ağın modül atama sonuçlarını sırasıyla başvuru ve test grubu olarak ayarlayın.
Ayarların koruma testiyle aynı olması gerekir. İlk olarak, her OTU'nun KME değeri, koruma testinin sonuçlarına göre birkaç aday modülde hesaplanmıştır. Örnek olarak sarı modülü ele alalım.
İki sarı modüldeki KME değerinin korelasyon katsayısını hesaplayın, ardından modüldeki KME değerinin korelasyon analiz diyagramını çizin. Son olarak, şekildeki korelasyon katsayısına göre, iki veri kümesindeki modülün muhafazakarlığını değerlendirin. En küçük korelasyon katsayısına sahip modülü seçin.
İlk olarak, ağı Cytoscape'in okuyabileceği bir kenar ve düğüm listesi dosyasına vermek için Cytoscape'e verme işlevini kullanın. Ardından, dosyayı Cytoscape'e aktarın. Eşiği 0,5 olarak ayarlayın ve diğer parametreleri gerektiği gibi ayarlayın.
Son olarak, farklı mikroorganizmalardan oluşan bir ortak oluşum ağı elde edin. Bu makalede, WGCNA algoritması pirinç kök sisteminin üç nişlerindeki farklılıkları analiz etmek için kullanılır. Ölçek boş ağa yakın olan üç ağı karşılayan güç değerini seçin.
Endosfer, rhizoplane ve rizosfer mikrobiyal oluşum ağında sırasıyla 23, 22 ve 21 modelleri tanımlayın. Pirinç kök sisteminin her iki nişi arasındaki son derece muhafazakar olmayan modülleri bulmak için koruma testini ve korelasyon analizini kullanın. Farklı mikrobiyal fitomu temsil etmek için farklı renkler kullanarak bu üç modül için bir birlikte oluşum ağı oluşturun.
Proteobakteriler, Akinobakteriler, Bakterioidetler, Firmicutes ve Verrucomicrobia üç farklı mikrobiyal ağa hakimdi. Ayrıca, 17 çekirdek cins esas olarak bu ağları düzenler. Bu videoyu izledikten sonra, farklı ekolojik ortamlar nedeniyle mikrobiyal topluluklarda oluşabilecek farklı birlikte oluşum ağlarını analiz etmek için WGCNA algoritmasını kullanmak için bir dizi adımın nasıl gerçekleştirildiğini iyi anlamalısınız.
