Was sind die Best Practices für die Qualitätskontrolle und Vorverarbeitung von Omics-Daten?

2 Durchführen einer Datenbereinigung

Der nächste Schritt besteht darin, eine Datenbereinigung durchzuführen, bei der Fehler, Ausreißer oder Artefakte, die sich auf die nachgelagerte Analyse auswirken können, entfernt oder korrigiert werden. So müssen Sie z. B. Lesevorgänge mit geringer Qualität kürzen oder filtern, Adapter oder Verunreinigungen entfernen, Batcheffekte oder Störfaktoren korrigieren oder fehlende Werte imputieren. Sie können Tools und Software wie Trimmomatic, Cutadapt, Picard, ComBat und MICE verwenden, um die Datenbereinigung durchzuführen. Sie sollten auch die Schritte und Parameter, die für die Datenbereinigung verwendet werden, dokumentieren und dokumentieren und die Qualitätsmetriken vor und nach der Bereinigung vergleichen.

3 Anwenden der Datennormalisierung

Der dritte Schritt besteht darin, die Datennormalisierung anzuwenden, die darauf abzielt, unerwünschte Variationen und Verzerrungen zu reduzieren, die sich aus technischen oder biologischen Faktoren wie Probenvorbereitung, Sequenzierungstiefe oder Genexpressionsniveaus ergeben können. Die Datennormalisierung kann dazu beitragen, die Vergleichbarkeit und Interpretierbarkeit der Daten über verschiedene Stichproben, Bedingungen oder Experimente hinweg zu verbessern. Sie können verschiedene Methoden und Software verwenden, um die Datennormalisierung durchzuführen, z. B. TMM, RPKM, CPM, DESeq2, edgeR und limma. Sie sollten auch die Leistung und Eignung verschiedener Normalisierungsmethoden für Ihre Daten und Forschungsfrage bewerten.

4 Durchführen der Datentransformation

Der vierte Schritt besteht darin, eine Datentransformation durchzuführen, bei der der Umfang oder die Verteilung der Daten geändert wird, um die Annahmen oder Anforderungen der nachgelagerten Analysemethoden zu erfüllen. Die Datentransformation kann dazu beitragen, das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern, die Schiefe oder Heteroskedastizität zu verringern oder nichtlineare Beziehungen auszugleichen. Sie können verschiedene Methoden und Software verwenden, um die Datentransformation durchzuführen, z. B. die Log-, Quadratwurzel-, Rang- oder Box-Cox-Transformation oder die varianzstabilisierende Transformation. Sie sollten auch die Verteilung und Varianz der Daten vor und nach der Transformation überprüfen und die Wahl der Transformationsmethode begründen.

5 Durchführen der Datenintegration

Der fünfte Schritt ist die Datenintegration, bei der verschiedene Arten von Omics-Daten kombiniert oder verglichen werden, wie z. B. Genexpression, Proteinhäufigkeit oder Metabolitenkonzentration. Die Datenintegration kann dazu beitragen, die Wechselwirkungen und Wege aufzudecken, die den biologischen Prozessen und Phänotypen von Interesse zugrunde liegen. Sie können verschiedene Methoden und Software verwenden, um die Datenintegration durchzuführen, z. B. Korrelations-, Coexpressions-, Netzwerk- oder multivariate Analysen, oder integrative Omics-Plattformen wie iOmicsPASS, mixOmics oder DIABLO. Sie sollten auch die Herausforderungen und Einschränkungen der Datenintegration berücksichtigen, z. B. Datenheterogenität, Skalierbarkeit oder Interpretierbarkeit.

6 Wählen Sie die Datenvisualisierung

Der sechste Schritt besteht darin, die Datenvisualisierung zu wählen, bei der die Daten in grafischen oder interaktiven Formaten präsentiert und untersucht werden. Die Datenvisualisierung kann dabei helfen, die wichtigsten Ergebnisse, Muster und Trends der Datenanalyse zu kommunizieren und zusammenzufassen sowie potenzielle Probleme oder Ausreißer zu identifizieren. Sie können verschiedene Tools und Software verwenden, um Datenvisualisierungen zu erstellen, z. B. ggplot2, plotly, shiny oder dash, oder Omics-spezifische Visualisierungstools wie clusterProfiler, gplots oder ComplexHeatmap. Sie sollten auch die Prinzipien und Best Practices der Datenvisualisierung befolgen, z. B. Klarheit, Genauigkeit, Konsistenz und Ästhetik.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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