- Kiểm soát chất lượng dữ liệu đọc trình tự: Kiểm soát chất lượng là một bước cần thiết trong phân tích dữ liệu metagenomic 16S. Nó bao gồm lọc các read có chất lượng lượng thấp, loại bỏ các read có độ dài ngắn, cắt các chuỗi adapter và loại bỏ các chimeric reads….
- Phân loài: phân loài là một bước quan trọng trong phân tích dữ liệu 16S/ITS metagenomics, và nó bao gồm gán nhãn phân loài cho các read dựa trên cơ sở dữ liệu tham chiếu hoặc các thuật toán phân cụm. Quan trọng là sử dụng cơ sở dữ liệu tham chiếu chất lượng cao và lựa chọn các thuật toán phân cụm một cách cẩn thận để giảm thiểu số lượng kết quả giả và âm.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Chuẩn hóa là cần thiết để điều chỉnh các sai khác về độ sâu trình tự giữa các mẫu khác nhau. Nó đảm bảo rằng phân tích không bị thiên vị theo các mẫu có độ sâu trình tự cao hơn.
- Phân tích thống kê: Phân tích thống kê là cần thiết để so sánh các cộng đồng vi sinh vật giữa các mẫu khác nhau. Nó bao gồm phân tích alpha-diversity và beta-diversity, phân tích sự khác biệt về sự đa dạng, và phân tích dựa trên máy học.
- Trực quan hóa: Trực quan hóa là bước quan trọng trong phân tích dữ liệu 16S/ITS metagenomics, vì nó cho phép nhà nghiên cứu hiểu kết quả và truyền đạt chúng một cách hiệu quả. Nó bao gồm các công cụ khác nhau như biểu đồ heatmap, biểu đồ cột và biểu đồ PCoA.
- Khả năng tái sản xuất: Khả năng tái sản xuất là quan trọng để đảm bảo rằng kết quả phân tích nhất quán và có thể được tái sản xuất bởi người khác. Nó bao gồm tài liệu hóa luồng phân tích, chia sẻ mã và dữ liệu, và sử dụng các hệ thống quản lý phiên bản.
- Đánh giá chất lượng: Đánh giá chất lượng là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của kết quả. Nó bao gồm đánh giá chất lượng các cơ sở dữ liệu tham chiếu, đánh giá thuật toán phân cụm và xác nhận kết quả bằng cách sử dụng các phương pháp thay thế.
- Diễn giải kết quả: diễn giải là một bước quan trọng trong phân tích dữ liệu 16S/ITS metagenomics, bởi vì nó liên quan đến việc tích hợp kết quả với các loại dữ liệu khác như dữ liệu siêu dữ liệu (metadata), dữ liệu môi trường và các dữ liệu omics khác. Điều này đòi hỏi kiến thức và chuyên môn về sinh thái vi khuẩn và sinh học thông tin.
Các công cụ phân tích Tin sinh học cũng như các cơ sở dữ liệu hỗ trợ phân tích 16S/ITS metagenomics được các cộng đồng nghiên cứu phát triển và cung cấp miễn phí. Hơn nữa, các pipeline phân tích cũng được phát triển và hoàn thiện. Chi tiết sẽ có trong các bài tiếp theo,
LOBI Vietnam là công ty tiên phong trong lĩnh vực Đọc trình tự gen thế hệ mới NGS (Next Generation Sequencing) và Phân tích Tin sinh học. Liên hệ hotline/Zalo 092.510.8899 để biết thêm chi tiết.
