在R和Python中使用最佳实践和工具,用于统计处理和可视化脂组学和代谢学数据

科学领域:

• 计算生物学 计算生物学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 脂组学和代谢学产生大型数据集,需要先进的数据探索技能.
• 识别统计学上显著的趋势和生物差异需要专门的可视化技术.
• 现有的量身定制的方法是实验室特定的,突出了对可访问,标准化的工具的需求.

研究的目的:

• 审查和编译可自由访问的R和Python工具,用于探索性数据分析和对omics数据的可视化.
• 引导研究人员,特别是初学者,培养分析和可视化复杂生物数据集的技能.
• 促进R和Python的使用,以便在欧米学研究中进行可靠和可重复的化学测量分析.

主要方法:

• 编译现有的,免费可用的R和Python库,用于数据分析和可视化.
• 包括描述性统计,假设测试和各种情节类型 (例如盒子情节,火山情节,热图) 的方法.
• 关于无监督和监督的维度减小技术和层次分类 (dendrograms) 的指导.

主要成果:

• 介绍了一个精心策划的R和Python工具选择,用于关键的OMIC数据探索任务.
• 该审查包括编制描述性统计数据,注释框图,假设测试,火山图,脂质图和脂肪酸链图.
• 为全面的数据可视化提供了无监督和监督的维度减小,树状图和热图的指导.

结论:

• 自由访问的R和Python工具为分析和可视化omics数据提供了强大的解决方案.
• 这份指南使研究人员能够进行可重复的化学测量分析,并生成准备出版的图形.
• 相关的GitBook存储库提供了这些数据分析技术的实际应用的逐步说明.