参观一个COVID-19 Multiomics仪表板的数据

可以访问数据广泛的精神科学界COVID-19大流行期间,一些研究人员正在创建交互式数据仪表盘提供更大的可视化功能。其中是一个COVID-19 multiomics数据仪表盘由作者最近发表的一篇论文电池系统标题为:大规模Multiomic COVID-19严重程度的分析。研究数据科学家伊恩•米勒浣熊实验室,威斯康星大学麦迪逊分校,是一个重要的开发人员的平台,走了188金宝搏备用通过一些关键特性的每种类型的分析,总结如下。

一般特点注意事项:

• 病人的子组的颜色。
• 使用下拉框显示蛋白质、脂质、代谢物、成绩单或生物分子相结合。单个生物分子也可以选择感兴趣的情节将自动更新。

主成分分析

第一个页面帮助您得到面向使用发现的方法。你可以问“哪个分子我应该最感兴趣?和它们是如何相关联的结构数据?”

主页有一个主成分分析(PCA)分数情节,每一个点代表一个病人样本。他们聚集在空间代表在所有测量相似的程度。PCA帮助你最有趣的信息压缩到更少的维度和揭示了一个先天结构数据。最严重的病人被组合在一起,这表明有推动这些变化的差异蛋白质。

页面的右边是一个PCA载荷图,其中每一个点表示一个生物分子(即。517个蛋白质之一,如果“蛋白质”下拉框选择)。他们分布在空间上的载荷图解释了分PCA分数情节是分开的。换句话说,分子的最右边PCA载荷图是那些驱动PCA区域,分离点。

值得注意的是,一个蛋白质脱颖而出的最右边PCA载荷情节是软骨酸性蛋白1,一种蛋白质参与嗅球发展——著名的考虑的闻报道COVID-19患者。米勒指出,尽管没有一个坚实的实验连接,这是一个观察,可以有助于未来的研究。

“挑战的一部分发展中这种类型的工具是让它复杂的分析,足以让它强大的但简单使其可用性和用户友好。这是一个巨大的挑战。所以很难走这条线。但是如果没有其他的事,它像临床医生提供了一个简单的方法来快速查找其分子无需挖掘补充数据。”——伊恩·米勒。

微分表达式

火山场景:最初由转录组领域推广——转录组激发了在蛋白质组学的很多工作,特别是在数据分析。火山地块是一个很好的方式来比较a和B无论如何,即。,COVID和non-COVID。火山情节同时告诉你效果的大小,和统计学意义。我们使用日志双重变化(叠化的平均测量COVID患者相比,平均测量non-COVID病人)和改变了p值(负对数10)适合情节风格——所以,增加值是更重要的。基本上,远从中心,和更高,更重要。一个近似的阈值可以在2轴,这大约相当于一个p值为0.01。

表:显示不同类型的统计测试的结果,使见解影响大小和混杂变量。

线性回归

让我们深入了解生物分子与疾病严重程度。临床医生或研究人员可以选择一个标准的临床测量(例如hospital-free天45天,c反应蛋白浓度),看看它与生物分子的相对规范化的丰度在患者亚组。

Clustergrammer

Clustergrammer是一个第三方,互动的热图马'ayan实验室伊坎在西奈山医学院。每一列代表一个样本,每一行代表一个测量生物分子(蛋白质、代谢物、脂质或成绩单,这取决于数据集是在控制面板中选择)。该工具提供了一种方法来放大和调查感兴趣的生物分子如何适应更大的模式样本。如何可以找到使用的互动功能在这里。 在发现一个集群,一个可以问如果生物分子属于相同的通路,免疫功能障碍,或药物反应,例如。

2021年文章更新9月6日,从“Multi-omics”删除字符。