Name: assisted selection of biomarkers by linear discriminant analysis effect size (lefse) in microbiome data
Uploaded: 2022-05-16T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size LEfSe in Microbiome Data at JoVE.com

इस कार्य को केंद्रीय लोक कल्याण अनुसंधान संस्थानों (टीकेएस 170205) और विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास के लिए फाउंडेशन, और जल परिवहन इंजीनियरिंग के लिए तियानजिन अनुसंधान संस्थान (टीआईडब्ल्यूटीई), एमओटी (केजेएफजेडजेजे170201) के लिए मौलिक अनुसंधान निधियों से अनुदान द्वारा समर्थित किया गया था।

नोट: प्रोटोकॉल स्रोत और Segata et al.3 के अनुसंधान से संशोधित किया गया था। विधि https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/lefse पर प्रदान की जाती है।
1. विश्लेषण के लिए इनपुट फ़ाइल की तैयारी
<ol><li>LEfSe की इनपुट फ़ाइल (तालि?...

<ol>
	<li>Bolyen, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reproducible,+interactive,+scalable+and+extensible+microbiome+data+science+using+QIIME+2.">Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2.</a> Nature Biotechnology. 37 (8), 852-857 (2019).</li><li>Knight, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Best+practices+for+analysing+microbiomes.">Best practices for analysing microbiomes.</a> Nature Reviews. Microbiology. 16 (7), 410-422 (2018).</li><li>Segata, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metagenomic+biomarker+discovery+and+explanation.">Metagenomic biomarker discovery and explanation.</a> Genome Biology. 12 (6), 60 (2011).</li><li>. Biobakery / lefse [tool] Available from: <a target="_blank" href="https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/lefse">https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/lefse</a> (2019)</li><li>Kruskal, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+nonparametric+test+for+the+several+sample+problem.">A nonparametric test for the several sample problem.</a> The Annals of Mathematical Statistics. 23 (4), 525-540 (1952).</li><li>Wilcoxon, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual+comparisons+by+ranking+methods.">Individual comparisons by ranking methods.</a> Biometrics Bulletin. 1 (6), 80-83 (1945).</li><li>Fisher, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+use+of+multiple+measurements+in+taxonomic+problems.">The use of multiple measurements in taxonomic problems.</a> Annals of Eugenics. 7 (1), 179-188 (1936).</li><li>Liu, Y. X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+practical+guide+to+amplicon+and+metagenomic+analysis+of+microbiome+data.">A practical guide to amplicon and metagenomic analysis of microbiome data.</a> Protein and Cell. 41 (7), 1-16 (2020).</li><li>Shahi, S. K., Zarei, K., Guseva, N. V., Mangalam, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbiota+analysis+using+two-step+PCR+and+next-generation+16S+rRNA+gene+sequencing.">Microbiota analysis using two-step PCR and next-generation 16S rRNA gene sequencing.</a> Journal of Visualized Experiments: JoVE. (152), e59980 (2019).</li><li>Gr&#252;ning, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bioconda:+sustainable+and+comprehensive+software+distribution+for+the+life+sciences.">Bioconda: sustainable and comprehensive software distribution for the life sciences.</a> Nature Methods. 15 (7), 475-476 (2018).</li><li>Blankenberg, D., Chilton, J., Coraor, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Galaxy+external+display+applications:+closing+a+dataflow+interoperability+loop.">Galaxy external display applications: closing a dataflow interoperability loop.</a> Nature Methods. 17 (2), 123-124 (2020).</li><li>Langille, M. G. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predictive+functional+profiling+of+microbial+communities+using+16S+rRNA+marker+gene+sequences.">Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences.</a> Nature Biotechnology. 31 (9), 814-821 (2013).</li><li>Shilei, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reservoir+water+stratification+and+mixing+affects+microbial+community+structure+and+functional+community+composition+in+a+stratified+drinking+reservoir.">Reservoir water stratification and mixing affects microbial community structure and functional community composition in a stratified drinking reservoir.</a> Journal of Environmental Management. 267, 110456 (2020).</li></ol>

यहां, विभिन्न समूहों के भीतर बायोमार्कर की पहचान और लक्षण वर्णन के लिए प्रोटोकॉल का वर्णन किया गया है। इस प्रोटोकॉल को आसानी से अन्य नमूना प्रकारों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे सूक्ष्मजीवों क?...

बायोमार्कर जैविक विशेषताएं हैं जिन्हें मापा जा सकता है और संक्रमण, बीमारी या पर्यावरण जैसी कुछ घटनाओं को इंगित कर सकता है। उनमें से, कार्यात्मक बायोमार्कर एकल प्रजातियों के विशिष्ट जैविक कार्य या कुछ प्रजातियों के लिए आम हो सकते हैं, जैसे जीन, प्रोटीन, मेटाबोलाइट और मार्ग। इसके अलावा, टैक्सोनोमिक बायोमाकर्स एक असामान्य प्रजाति, जीवों के एक समूह (राज्य, फाइलम, वर्ग, आदेश, परिवार, जीनस, प्रजातियां), एम्प्लिकॉन अनुक्रम वैरिएंट (एएसवी)1, या परिचालन टैक्सोनोमिक यूनिट (ओटीयू) 2 का संकेत देते हैं। बायोमार्कर को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से खोजने के लिए, जैविक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक उपकरण आवश्यक है। कक्षाओं के बीच के अंतर को LEfSe द्वारा सांख्यिकीय महत्व के लिए मानक परीक्षणों के साथ युग्मित और जैविक स्थिरता और प्रभाव प्रासंगिकता 3 एन्कोडिंग अतिरिक्तपरीक्षणों द्वारा समझाया जा सकता है। LEfSe एक आकाशगंगा मॉड्यूल, एक कोंडा सूत्र, एक डॉकर छवि के रूप में उपलब्ध है, और bioBakery (VM और बादल) 4 में शामिल है। आम तौर पर, माइक्रोबियल विविधता का विश्लेषण अक्सर एक नमूना समुदाय के अनिश्चित वितरण के लिए एक गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण का उपयोग करता है। रैंक योग परीक्षण एक गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण विधि है, जो नमूनों के मूल्य को बदलने के लिए नमूनों के रैंक का उपयोग करता है। नमूना समूहों के अंतर के अनुसार, इसे विलकॉक्सन रैंक योग परीक्षण के साथ दो नमूनों में विभाजित किया जा सकता है और क्रुस्कल-वालिस परीक्षण 5,6 के साथ कई नमूनों में विभाजित किया जा सकता है। विशेष रूप से, जब नमूनों के कई समूहों के बीच महत्वपूर्ण अंतर होते हैं, तो कई नमूनों की जोड़ीवार तुलना का एक रैंक-योग परीक्षण किया जाना चाहिए। एलडीए (जो 1936 में रोनाल्ड फिशर द्वारा आविष्कार किया गया रैखिक विभेदक विश्लेषण के लिए खड़ा है), एक प्रकार का पर्यवेक्षित सीखने है, जिसे फिशर के रैखिक विभेदक7 के रूप में भी जाना जाता है। यह मशीन लर्निंग डेटा खनन के वर्तमान क्षेत्र में एक क्लासिक और लोकप्रिय एल्गोरिथ्म है।
यहाँ, LEfSe परख कोंडा और आकाशगंगा सर्वर द्वारा अनुकूलित किया गया है. 16S rRNA जीन अनुक्रमों के तीन समूहों का विश्लेषण माइक्रोबियल समुदायों और विज़ुअलाइज़ेशन परिणामों के एलडीए स्कोर के साथ विभिन्न समूहों के बीच महत्वपूर्ण अंतर प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है।

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse:
 collapse;width:499pt" width="665">
	<tbody>
		<tr height="21" style="height:15.75pt">
			<td class="xl65" height="21" style="height:15.75pt;width:162pt" width="216">No materials used</td>
			<td class="xl65" style="width:91pt" width="121"></td>
			<td class="xl65" style="width:121pt" width="161"></td>
			<td class="xl66" style="width:125pt" width="167"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

assisted selection of biomarkers by linear discriminant analysis effect size (lefse) in microbiome data

पर्यावरण और स्वास्थ्य में बंद जैविक जीनोम की ओर ध्यान बढ़ रहा है। विभिन्न नमूनों या वातावरणों के बीच अंतर-समूह मतभेदों का पता लगाने और प्रकट करने के लिए, समूहों के बीच सांख्यिकीय मतभेदों के साथ बायोमार्कर की खोज करना महत्वपूर्ण है। रैखिक discriminant विश्लेषण प्रभाव आकार (LEfSe) के आवेदन अच्छे biomarkers खोजने में मदद कर सकते हैं. मूल जीनोम डेटा के आधार पर, टैक्सा या जीन के आधार पर गुणवत्ता नियंत्रण और विभिन्न अनुक्रमों का परिमाणीकरण किया जाता है। सबसे पहले, क्रुस्कल-वालिस रैंक परीक्षण का उपयोग सांख्यिकीय और जैविक समूहों के बीच विशिष्ट अंतर के बीच अंतर करने के लिए किया गया था। फिर, विलकॉक्सन रैंक परीक्षण पिछले चरण में प्राप्त दो समूहों के बीच किया गया था ताकि यह आकलन किया जा सके कि क्या अंतर सुसंगत थे। अंत में, एलडीए स्कोर के आधार पर काफी अलग-अलग समूहों पर बायोमाकर्स के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए एक रैखिक भेदभावपूर्ण विश्लेषण (एलडीए) आयोजित किया गया था। संक्षेप में, LEfSe ने जीनोमिक बायोमाकर्स की पहचान करने के लिए सुविधा प्रदान की जो जैविक समूहों के बीच सांख्यिकीय मतभेदों की विशेषता है।

तीन नमूनों के 16S rRNA जीन अनुक्रमों का विश्लेषण करके प्रत्येक समूह में महत्वपूर्ण अंतर के साथ माइक्रोबियल समुदायों के LDA स्कोर को चित्र 8 में दिखाया गया है। हिस्टोग्राम का रंग विभिन्न समूहों का ...

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Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size LEfSe in Microbiome Data

LEfSe (LDA प्रभाव आकार) जीनोमिक विशेषताओं (जैसे जीन, मार्ग, और वर्गीकरण) की पहचान करने के लिए उच्च आयामी बायोमार्कर खनन के लिए एक उपकरण है जो माइक्रोबायोम डेटा में दो या दो से अधिक समूहों को महत्वपूर्ण रूप से चिह्नित करता है।

माइक्रोबायोम डेटा में रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार (LEfSe) द्वारा बायोमार्कर का सहायक चयन

There is growing attention toward closed biological genomes in the environment and in health. To explore and reveal the intergroup differences among ...

रैखिक भेदभावपूर्ण विश्लेषण प्रभाव आकार का अनुप्रयोग जैविक समूहों के बीच सांख्यिकीय अंतर के साथ अच्छे बायोमाकर्स खोजने की समस्या को हल कर सकता है। रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार जैविक समूहों के बीच सांख्यिकीय अंतर को चिह्नित करने के लिए जीनोमिक बायोमाकर्स की पहचान करने के लिए एक सुविधाजनक विधि प्रदान करता है। प्रक्रिया के प्रत्येक चरण के साथ ध्यान रखना सुनिश्चित करें, क्योंकि प्रत्येक पूर्ववर्ती चरण का परिणाम बाद के चरण को प्रभावित कर सकता है।एक रैखिक discriminant विश्लेषण प्रभाव आकार इनपुट फ़ाइल उत्पन्न करने के बाद, निर्भरता संघर्ष की संभावना को बाहर करने और रैखिक discriminant विश्लेषण प्रभाव आकार के लिए एक conda वातावरण बनाने के लिए संकेत के रूप में आदेश चलाएँ। बनाए गए वातावरण को सक्रिय करने और चैनल bioBakery के साथ रैखिक discriminant विश्लेषण प्रभाव आकार स्थापित करने के लिए संकेत के रूप में आदेशों का उपयोग करें। रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार के लिए डेटा स्वरूपित करने के लिए, मूल फ़ाइल को आंतरिक रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार स्वरूप में स्वरूपित करने के लिए आदेश चलाएँ.रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार की गणना करने के लिए, एक रैखिक विभेदक विश्लेषण करने और परिणामी डेटा फ़ाइल उत्पन्न करने के लिए आदेश चलाएँ। विश्लेषण के बाद, एक पीडीएफ फाइल में बायोमाकर्स के प्रभाव आकार को प्लॉट करने और क्लैडोग्राम में बायोमाकर्स प्रदर्शित करने के लिए प्रजातियों के पेड़ को आकर्षित करने के लिए संकेत के रूप में आदेशों का उपयोग करें। विभिन्न समूहों के बीच एक एकल बायोमार्कर के अंतर को प्लॉट करने के लिए, संकेत के रूप में कमांड का उपयोग करें।यदि वांछित हो तो सभी सुविधाओं को कमांड का उपयोग करके भी तैयार किया जा सकता है। गैलेक्सी सर्वर का उपयोग कर ऑनलाइन LEfSe विश्लेषण के लिए, सर्वर पर नेविगेट करें। प्रासंगिक फ़ाइलों को अपलोड करने के लिए, फ़ाइलों का चयन करने के लिए स्थानीय फ़ाइल चुनें और क्लिक करें.उसके बाद, सारणीबद्ध स्वरूप का चयन करें और प्रारंभक्लिक करें। रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार के लिए डेटा स्वरूपित करने के लिए, LEfSe क्लिक करें और LEfSe के लिए डेटा स्वरूपित करें, वर्ग के लिए विशिष्ट पंक्तियों का चयन करें, और निष्पादित करें क्लिक करें. रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार की गणना करने के लिए, LEfSe और LDA प्रभाव आकार क्लिक करें.विश्लेषण आवश्यकताओं के अनुसार पैरामीटर मानों का चयन करें, और निष्पादित करेंक्लिक करें। रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार परिणाम प्लॉट करने के लिए, LEfSe और प्लॉट LEfSe परिणाम क्लिक करें और निष्पादित करें क्लिक करें. क्लैडोग्राम प्लॉट करने के लिए, उपयुक्त पैरामीटर मानों का चयन करें और प्लॉट क्लैडोग्राम और निष्पादित करें क्लिक करें.एक सुविधा प्लॉट करने के लिए, उपयुक्त पैरामीटर मानों का चयन करें और प्लॉट वन सुविधा और निष्पादन क्लिक करें. विभेदक सुविधाओं को प्लॉट करने के लिए, उपयुक्त पैरामीटर मानों का चयन करें और प्लॉट डिफरेंशियल सुविधाएँ और निष्पादन बटन क्लिक करें. यहां, प्रत्येक समूह में महत्वपूर्ण अंतर के साथ माइक्रोबियल समुदायों के रैखिक भेदभाव विश्लेषण स्कोर, तीन नमूनों के 16 एस-राइबोसोमल आरएनए जीन अनुक्रमों का विश्लेषण करके निर्धारित किया गया है, दिखाया गया है।इस आंकड़े में, विभिन्न वर्गीकरण स्तरों के बीच प्रजातियों के पेड़ों में महत्वपूर्ण अंतर के साथ बायोमाकर्स देखे जा सकते हैं। अंदर से बाहर तक विकीर्ण होने वाले वृत्त फाइलम से जीनस तक वर्गीकरण के स्तर का प्रतिनिधित्व करते हैं, प्रत्येक प्रजाति सर्कल का व्यास प्रत्येक वर्गीकरण की बहुतायत के स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। कोई महत्वपूर्ण अंतर के साथ प्रजातियों पीले रंग में दिखाई देते हैं, और काफी अलग प्रजातियों biomarkers इसी समूहों से मेल खाने के लिए रंगीन हैं।प्लॉट में दिखाए गए बायोमार्कर के संबंधित प्रजातियों के नाम यहां सूचीबद्ध हैं। यहां, एक बायोमार्कर के लिए बहुतायत बार प्लॉट का एक प्रतिनिधि जो रैखिक विभेदक विश्लेषण प्रभाव आकार परिणामों के अनुसार विभिन्न समूहों के बीच अंतर दिखाता है, दिखाया गया है। ठोस रेखा औसत सापेक्ष बहुतायत का प्रतिनिधित्व करती है, बिंदीदार रेखा माध्यिका सापेक्ष बहुतायत का प्रतिनिधित्व करती है, और प्रत्येक स्तंभ विभिन्न समूहों में प्रत्येक नमूने की सापेक्ष बहुतायत का प्रतिनिधित्व करता है।मुख्य घटक विश्लेषण भी किया जा सकता है, क्योंकि आयामी शिक्षा सीधे डेटा आयाम से संबंधित है, और अनुमानित समन्वय प्रणाली ऑर्थोगोनल है। जैसा कि उच्च आयामी डेटा विश्लेषण की मांग बढ़ जाती है, यह विधि ब्याज की बायोमार्कर विशेषताओं की खोज में सहायता करेगी।

Research

JoVE Journal

Genetics

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