Wykorzystanie analizy danych NGS w badaniach naukowych

Dodane przez użytkownika Marcel Kaniowski · 10-06-22

Analiza danych NGS jest dziedziną, która w ostatnich latach bardzo szybko się rozwija. Analiza danych NGS polega na wykorzystaniu metod statystycznych i uczenia maszynowego do analizy wysokoprzepustowych danych NGS. Metody te mogą być stosowane do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów, od odkrywania nowych genów do usprawnienia odkrywania leków.

Zastosowania analizy danych NGS w medycynie

Analiza danych NGS służy do analizy dużych ilości informacji genetycznych z próbek, aby pomóc w diagnozowaniu chorób i identyfikacji biomarkerów. Może być stosowana zarówno w badaniach naukowych, jak i w warunkach klinicznych, ale najczęściej jest wykorzystywana w warunkach klinicznych do wykrywania mutacji związanych z chorobą i innych zmian w genomie, które mogą być wykorzystane do przewidywania odpowiedzi pacjenta na leczenie lub monitorowania postępu choroby.

Analiza danych NGS może być również wykorzystana do identyfikacji genów, które mogą być zaangażowane w etiologię choroby, a także pomóc w opracowaniu nowych terapii lekowych.

analiza danych NGS

Analiza danych NGS za pomocą języka Python

Python to potężny, open-source'owy, obiektowy język programowania, który może być używany do analizy i manipulacji danymi. Jest łatwy do nauczenia i posiada wiele bibliotek i ekosystemów wspierających złożone zadania analityczne, takie jak składanie białek, wyrównywanie sekwencji i profilowanie ekspresji genów. Możliwość szybkiej iteracji rurociągów analitycznych pozwala naukowcom zajmującym się danymi NGS na tworzenie wartościowych analiz przy minimalnym wysiłku.

Istnieje wiele narzędzi dostępnych do analizy danych w języku Python, ale nie wszystkie są jednakowe. Niektóre zapewniają zaawansowaną funkcjonalność, podczas gdy inne skupiają się bardziej na łatwości użycia. Jednym z kluczowych czynników przy wyborze narzędzia jest jego zdolność do integracji z innym oprogramowaniem.

Podstawy analizy danych NGS

Analiza danych NGS to proces przekształcania danych NGS w formę użytkową. Może to być tak proste, jak uruchomienie odczytu z algorytmem kontroli jakości, lub tak złożone, jak współpraca z ludzkim koderem w celu interpretacji wyników eksperymentu o wysokiej wydajności. W tym artykule omówimy podstawy analizy danych NGS. Omówimy typy danych NGS, które są powszechnie spotykane i jak uzyskać je w formie użytkowej.

Następnie opowiemy o tym, jak analizować te wyniki przy użyciu narzędzi open-source, takich jak R lub Python, oraz jak interpretować te wyniki przy użyciu różnych metod statystycznych. Na koniec porozmawiamy o tym, jak pracować z ludzkimi koderami, którzy muszą zrozumieć Twoje dane, aby skutecznie je dla Ciebie zinterpretować.