يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

تحليل R سهل الاستخدام وقوي لمجموعات البيانات واسعة النطاق

645 مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/68868

⸱

نوفمبر 4, 2025

 ,  ,  , 
1Department of Biological Sciences, University of Maryland Baltimore County

في هذه المقالة

ملخص

يصف هذا التقرير طريقة تتضمن نصا برمجيا R في البرنامج مفتوح المصدر RStudio لتحليل مجموعات البيانات واسعة النطاق التي تم الحصول عليها من تجارب السلاسل الزمنية.

الملخص

مجموعات البيانات الكبيرة شائعة بشكل متزايد في المجال العلمي. من المهم تطوير أدوات سهلة الاستخدام للسماح للباحثين بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة هذه بسهولة. هنا ، نقدم طريقة تتضمن برنامج نصي R في البرنامج مفتوح المصدر RStudio لتحليل مجموعات البيانات واسعة النطاق التي تم الحصول عليها من تجارب السلاسل الزمنية. تتطلب هذه الطريقة الحد الأدنى من المدخلات من المستخدم ، مما يسمح للمبتدئين الذين ليس لديهم معرفة سابقة ب R أو خبرة في البرمجة باستخدامها. يجب أن توجه التعليمات التفصيلية الموضحة هنا وفي البرنامج النصي R المستخدمين بشكل أكبر حول كيفية استخدام الطريقة. يتم تخزين بيانات الإدخال ونتائج الإخراج في نفس المجلد من جهاز كمبيوتر محلي ، مما يجعل من الممكن إجراء التحليل في أي مكان وزمان. يتم تنظيم نتائج الإخراج في مجلدات لسهولة التفسير ، ويمكن معالجتها بسهولة لإنشاء أرقام للمنشورات. تم استخدام هذه الطريقة بنجاح لتحليل بيانات الساعة البيولوجية وبيانات انفجار أنواع الأكسجين التفاعلية ، وكلاهما يحتوي على مجموعات بيانات واسعة النطاق من تجارب السلاسل الزمنية بتنسيق 96 بئرا. نعتقد أن هذه الطريقة توفر حلا سهلا وقويا للباحثين في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة المماثلة التي تم الحصول عليها من خلال تجارب السلاسل الزمنية.

المقدمة

مع زيادة توافر مجموعات البيانات الكبيرة في المجال العلمي ، من المهم تطوير أدوات سهلة الاستخدام للسماح للباحثين بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة هذه بسرعة بدقة وسهولة. يأتي أحد أنواع مجموعة البيانات الكبيرة الشائعة من استخدام جين لوسيفيراز كمراسل ، مما سمح بإجراء فحص سهل ومستمر وغير جراحي للتعبير الجيني في الخلايا الحية والكائنات الحية. أدت الأتمتة في تسجيل التلألؤ إلى تغيير قياس تلألؤ اللوسيفيراز وأدت إلى توسيع جمع البيانات ، على وجه الخصوص ، في مجال الساعة البيولوجية1،2. باستخدام صفيحة دقيقة ذات 96 بئرا وقارئ لوحة أوتوماتيكي مع مكدس ، يمكن فحص آلاف العينات التي تعبر عن جين لوسيفيراز بشكل فردي في سلاسل زمنية ، أحيانا على فترات ساعة واحدة لأيام ، في تجربة واحدة. أدت هذه التجارب عالية الإنتاجية إلى إنتاج مجموعات بيانات كبيرة لم تستطع تجارب التعبير الجيني التقليدية باستخدام جمع العينات اليدوية ، متبوعة بمعالجة الحمض النووي الريبي ، تحقيقها. يعد تحليل مجموعات البيانات الكبيرة هذه في الوقت المناسب أمرا مهما ولكنه قد يكون صعبا.

على الرغم من وجود عدد كبير من الأدوات لتحليل البيانات من أجل الإيقاع ، إلا أن العديد من الأدوات تحلل المقايسات القائمة على سلوك بدلا من تعبير مراسل التلألؤ3،4،5،6،7 (الجدول التكميلي S1). تتطلب بعض الأدوات من الباحثين امتلاك مهارات برمجة الكمبيوتر السابقة ، مثل مهارات Python أو الوصول إلى MATLAB. تتطلب الأدوات الأخرى شراء البرامج ، والتي قد تكون مكلفة. تتوفر بعض الحلول العملية المجانية عبر الإنترنت. إحدى هذه الأدوات هي BioDare28 ، والتي تقدم مجموعة متنوعة من الطرق المختلفة لتحليل بيانات الإيقاع. BioDare2 هي أداة سهلة الاستخدام عبر الإنترنت وتتطلب الحد الأدنى من الخبرة الحسابية. يحتاج المستخدمون إلى تحميل إدخال البيانات عبر الإنترنت وتنزيل إخراج البيانات من الواجهة عبر الإنترنت لمزيد من المعالجة.

هنا ، نقدم نصوص R سهلة الاستخدام مع إمكانات متعددة لتحليل مجموعات البيانات واسعة النطاق بسهولة. نحن نستخدم البرنامج المجاني مفتوح المصدر RStudio9 ، وهو واجهة ل R و Python ، لتشغيل البرامج النصية. يمكن استخدام RStudio على أنظمة الكمبيوتر المختلفة ، بما في ذلك Windows و Mac و Linux. في هذا التقرير ، يتم توفير تعليمات تفصيلية تدريجية لإرشاد المستخدمين حول كيفية استخدام البرامج النصية R ، وتحديدا في قسمي البروتوكول 1 و 2. تتطلب هذه الطريقة الحد الأدنى من الإدخال من المستخدم. يجب أن يكون المبتدئ الذي ليس لديه معرفة سابقة ب R وليس لديه خبرة في البرمجة قادرا على استخدام الطريقة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة من فحوصات لوسيفيراز أو أنواع أخرى من مجموعات البيانات مع بيانات السلاسل الزمنية. يتم تخزين جميع بيانات الإدخال والإخراج على جهاز كمبيوتر محلي ، وبالتالي ، يمكن إجراء تحليل في أي مكان دون تقييد الوصول إلى الإنترنت ، بمجرد تنزيل جميع حزم R ذات الصلة لأول مرة. يتم فرز بيانات الإخراج في مجلدات جيدة التنظيم مع النتائج الجاهزة للمعالجة للمنشورات. يتم تضمين التحليلات الإحصائية أيضا كجزء من المخرجات لتوفير تقييم سريع للاختلافات بين العينات. وبالتالي ، يمكن أن توفر طريقة R حلا سهلا وقويا للباحثين في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

1. تحليل الساعة البيولوجية المستندة إلى لوسيفيراز

  1. الإعداد التجريبي لمقايسة لوسيفيراز
    ملاحظة: مقايسة لوسيفيراز هي طريقة شائعة تستخدم لقياس نشاط الساعة البيولوجية في الوقت الفعلي. يمكن تسجيل اللمعان ، المنبعث من مراسل لوسيفيراز الذي تحمله الكائنات الحية و / أو الخلايا المعدلة وراثيا ، تلقائيا ، مما يؤدي إلى إنتاج مجموعات بيانات سلسلة زمنية واسعة النطاق. يستخدم مختبرنا في المقام الأول شتلات نبات الأرابيدوبسيس ثاليانا التي تعبر عن جين لوسيفيراز كمراسل. يوضح الشكل 1 والشكل 2 مخططا انسيابيا للإعداد التجريبي النموذجي لمقايسة لوسيفيراز مع الشتلات بتنسيق 96 بئرا في مختبرنا ، تم تعديله بناء على الوصف السابق2.
    1. قم بتعقيم البذور ببخار التبييض الناتج عن إضافة 3 مل من 36٪ (وزن / وزن) حمض الهيدروكلوريك إلى 100 مل من مبيض المنزل في دورق لمدة 3 ساعات. ضع الدورق في وعاء جرس بغطاء محكم الغلق ، يوضع في غطاء دخان كيميائي. بعد التعقيم ، قم بوضع البذور على ألواح 1/2 مللي ثانية تحتوي على 0.5٪ سكروز و 0.8٪ أجار (درجة الحموضة 5.7) ، باستخدام ماصة باستور زجاجية معقمة ، في خزانة تدفق صفحية. جمع النفايات الكيميائية في برطمان بغطاء والتخلص منها من خلال العمل مع قسم خدمات الصحة البيئية المؤسسية.
    2. ضع الألواح في 4 درجات مئوية لمدة يومين قبل نقلها إلى غرفة زراعة الأنسجة مع ضوء 12 ساعة ودورة ضوء داكن 12 ساعة (LD).
    3. دع الشتلات تنمو لمدة 4 أيام باللكافة.
    4. نقل الشتلات إلى طبق 96 بئرا ؛ كل بئر يحتوي على 180 ميكرولتر من وسائط الفحص (1/2 مللي ثانية ، 0.5٪ سكروز ، 0.4٪ أجار ، 0.25 ملي لوسيفيرين). ضع اللوحات لمدة يوم واحد في LD متبوعا بيوم واحد في 24 ساعة من الضوء المستمر (LL).
    5. أضف المعالجات أو المحلول الوهمي إلى الآبار وسجل اللمعان على فترات 1 ساعة لمدة 5-7 أيام في LL. اضبط عدسة مرشح الانبعاث على 3,600 للكسب ووقت الفاصل الزمني للقياس عند 1 ثانية.
      ملاحظة: يمكن أن يكون وقت بدء التسجيل في أي وقت. ومع ذلك ، نظرا لأن البرنامج النصي R يأخذ فقط أعدادا صحيحة (أعداد صحيحة) ، يجب أن تكون فترات التسجيل رقما صحيحا. على سبيل المثال ، يسمح بفاصل زمني مدته ساعة واحدة ، ولكن لا يسمح بفاصل زمني مدته 15 دقيقة للبرنامج النصي R.
    6. في نهاية التسجيل ، التقط صورة للوحة لتسجيل نمو الشتلات.
    7. احفظ البيانات الأولية كملف CSV لتحليل R ، باستخدام وظيفة الحفظ باسم مع برنامج تحليل البيانات لقارئ اللوحة.
  2. شرح تدريجي لتحليل R لبيانات الساعة البيولوجية القائمة على لوسيفيراز
    ملاحظة: يستخدم تحليل R هذا البرنامج النصي Rالملف التكميلي 1(LUC_2025.R) ، تم تطويره لتحليل البيانات اليومية ، وملف الإدخالالملف التكميلي 2(NO7.csv). البرنامج النصي R جنبا إلى جنب مع ملف الإدخال متاح للجمهور عبر منصة المستودع عبر الإنترنت Github (https://github.com/elvenfire29/Circadian-Luciferase-Analysis).
    1. قم بتنزيل برنامج RStudio المتوافق مع نظام الكمبيوتر 9,10.
    2. قم بتنزيل حزم خوارزميات RStudio المطلوبة بواسطة الملف التكميلي 1 (LUC_2025.R): MetaCycle11: خوارزمية ARSER12 من حزمة MetaCycle ، ggplot213 ، dplyr14 ، magrittr15 ، stringr16 ، filesstrings17 ، التعميم18 ، AICcmodavg19 ، والمكنسة20.
      ملاحظة: انظر أيضا الجزء العلوي من البرنامج النصي R للحصول على قائمة الحزم.
    3. قم بتغيير إدخال المستخدم I (وفقا لمجموعة بيانات محددة على جهاز كمبيوتر محلي ، بما في ذلك دليل العمل ، واسم ملف الإدخال ، وتسميات المعالجات ، ووقت البدء النسبي للمقايسة.
      ملاحظة: يجب إكمال الخطوتين 1.2.1 و2.2.1 مرة واحدة فقط؛ بعد ذلك تكون وحدة تحكم واجهة RStudio جاهزة لأخذ مدخلات المستخدم ، مع تعديلات لكل تحليل جديد. هناك جزءان في قسم إدخال المستخدم (الشكل التكميلي S1).
      1. حدد دليل العمل. حدد مكان وجود ملف الإدخال. سيكون نفس المجلد هو موقع ملفات الإخراج.
      2. حدد ملف الإدخال ، وهو ملف CSV منسق بشكل صحيح للبرنامج النصي R (الشكل 2 ب). على وجه التحديد ، يحتوي الصف العلوي على السلسلة الزمنية ، ويحتوي العمود الأول على مواضع عينة فردية على لوحة 96 بئرا.
        ملاحظة: يمكن العثور على مثال على ملف CSV للإدخال هذا في الملف التكميلي 2 (NO7.csv).
      3. قم بتسمية العينات و / أو العلاجات. نظرا لأن هذا التحليل يستخدم للبيانات التي تم الحصول عليها من 96 بئرا مع مسار زمني ، صمم التجارب على أنها 8 تكرارات لكل معالجة ليصبح المجموع 12 معالجة لكل لوحة ، أو 12 تكرارا لكل معالجة ليصبح المجموع ما يصل إلى 8 معالجات لكل لوحة. تأكد من إدخال العدد الصحيح للعينات ، إما 8 أو 12 ، لأن رقم العينة مهم. إذا لم يكن عدد العينات 8 أو 12، فلن يتم تشغيل التعليمات البرمجية. ومع ذلك ، إذا كانت هناك صفوف من الآبار الفارغة ، فما عليك سوى إدراجها على هذا النحو في مساحة أسماء المعالجة ، على سبيل المثال ، التسمية على أنها فارغة 1 ، فارغة 2 ...
        ملاحظة: بالنسبة لأسماء العينات، يجب على المرء تجنب استخدام الشرطة المائلة العكسية أو الرموز المماثلة لأنها قد تتسبب في حدوث مشكلات في اسم الملف. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على المرء أيضا تجنب استخدام "NA" كتسمية عند اختيار استخدام ANOVA في إدخال المستخدم II. سيتم دمج أي علاجات تحمل نفس الاسم بالضبط في مجموعة علاج واحدة كبيرة.
      4. حدد وقت البدء النسبي للمقايسة. بالنسبة ليوم معين مدته 24 ساعة ، يكون الفجر الذاتي هو عندما يتم تشغيل ضوء الغرفة أثناء دورة الضوء / الظلام العادية. على سبيل المثال ، إذا كان الضوء مضاء في الساعة 7 صباحا ، فضع في اعتبارك هذه المرة الوقت اليومي 0. إذا بدأ اختبار لوسيفيراز في الساعة 9 صباحا ، فإن وقت الفحص يكون في الساعة البيولوجية 2 ؛ الإدخال 2 كوقت بدء نسبي.
        ملاحظة: يجب أن يكون وقت البدء النسبي رقما صحيحا ولا يمكن أن يكون سالبا. سيؤثر هذا على قراءة المرحلة للعينات.
    4. قم بتغيير خيارات إدخال المستخدم II حسب الاحتياجات المحددة.
      ملاحظة: توفر الإرشادات أدناه شرحا أكثر تفصيلا لأقسام إدخال المستخدم ودليلا تفصيليا لإجراء التغييرات.
      1. قم بتضمين الرسوم البيانية: منحنيات التلألؤ ، ومخططات الفترة ، والطور ، والسعة لكل نمط وراثي وعلاج.
      2. استخدم اختبار ANOVA مع Tukey HSD لمقارنة العلاجات على الدورة الشهرية والمرحلة والسعة. اختر عنصر تحكم لإخراج اختبار ANOVA ؛ حدد عنصر التحكم لاختبار ANOVA أو اترك الخيار فارغا لاستخدام كل معالجة كعنصر تحكم في المقارنة الزوجية. بدلا من ذلك، اختر ما إذا كنت تريد ترقيم ملفات إخراج ANOVA للرجوع إليها وتنظيمها بشكل أسرع.
      3. استخدم اختبار t لمقارنة العلاجات على الدورة الشهرية والمرحلة والسعة. اختر ما إذا كان يجب أن يكون اختبار t مقارنة زوجية ؛ إذا تم تحديد اختبار t الزوجي، فحدد ما إذا كانت البيانات مقترنة أم لا. اختيار عنصر تحكم لاختبار t; حدد عنصر التحكم لاختبار T أو اترك الخيار فارغا لاستخدام كل معالجة كعنصر تحكم. اختر ما إذا كنت تريد ترقيم ملفات إخراج اختبار t للرجوع إليها وتنظيمها بشكل أسرع.
        ملاحظة: يجب استخدام هذا فقط لمقارنة علاجين في وقت واحد ، مثل سطرين من نفس النمط الجيني مع إضافة SA أو Mock. لا يتم تعديل القيم p المعروضة لحساب المقارنات المتعددة مع نفس السطر.
      4. اختر ما إذا كنت تريد تقريب النقاط الزمنية. إذا كانت النقاط الزمنية متوقفة لمدة دقيقة أو دقيقتين فقط ، فقم بالتقريب إلى أقرب ساعة واستخدم هذا التحليل.
        ملاحظة: يحسب هذا الرمز الفترة والطور والسعة باستخدام طريقة ARS12. تتطلب هذه الطريقة سلسلة زمنية متسقة بالساعات للتشغيل.
      5. اعتمادا على كيفية تسجيل قارئ اللوحة للآبار ، قم بتغيير طريقة قراءة الإدخال. اختر إما قائمة البيانات القياسية للآبار حسب A1 و A2 و A3 ... أو الآبار المدرجة في A1 ، B1 ، C1 ...
    5. قم بإجراء التحليل ببساطة عن طريق النقر فوق المصدر زر في الزاوية اليمنى العليا من وحدة التحكم.
      ملاحظة: يستغرق التحليل أقل من 1 دقيقة حتى يكتمل. سيظهر إخراج تحليل R تلقائيا في نفس مجلد الملف مثل مجموعة بيانات الإدخال.
    6. عرض المخرجات: يحتوي مجلد الإخراج على العديد من المستندات والمجلدات الفرعية لتوفير تحليل شامل ، بما في ذلك المعلومات الإحصائية لمتوسط الفترة والطور والسعة للتكرارات لكل نمط وراثي و / أو علاج.
      ملاحظة: بالنسبة للملف التكميلي 2 (NO7.csv) لملف المدخل، يرد في الجدول 1 وصف لقائمة بوثائق الإخراج التي تم إنشاؤها بواسطة البرنامج النصي للملف التكميلي 1 (LUC_2025.R) في القسم 1 من البروتوكول ويمكن عرضها بسهولة باستخدام بنية الشجرة في الشكل التكميلي S2.

2. فحص ROS القائم على الألومينول

  1. الإعداد التجريبي لمقايسة ROS
    1. قم بقص أقراص الأوراق بقطر 4 مم من الأوراق الرابعة إلى السابعة للنباتات البالغة من العمر 25 يوما باستخدام مثقاب خزعة.
    2. قم بتعويم أقراص الأوراق بحيث يكون الجانب المشعر لأعلى فوق 100 ميكرولتر من الماء المعقم في صفيحة مكونة من 96 بئرا.
    3. قم بتغطية الطبق بورق قصدير نظيف وضعه في غرفة نمو LD طوال الليل.
    4. استبدل الماء ب 100 ميكرولتر من محلول اللومينول (300 ميكرومتر في 10 ملي مولار MOPS مع درجة الحموضة 7.4 ، و 1 ميكرومتر flg22 أو مستحضر آخر). استخدم المحلول الوهمي بدلا من flg22 كعنصر تحكم.
    5. ابدأ على الفور في تسجيل قراءات اللمعان كل دقيقة لمدة 40-60 دقيقة.
  2. شرح تدريجي لتحليل R لبيانات ROS
    ملاحظة: يستخدم تحليل R هذا Rstudio ، والبرنامج النصي R ،  والملف التكميلي 3 (ROS_2025.R) ، وملفات الإدخال الملف التكميلي 4 (ROS_flg22.csv) أو الملف التكميلي 5 (ROS_elf26.csv). البرنامج النصي R جنبا إلى جنب مع ملف الإدخال الملف التكميلي 4 (ROS_flg22.csv) متاح للجمهور عبر منصة المستودع عبر الإنترنت Github (https://github.com/elvenfire29/ROS-Luminol-Analysis)
    1. قم بتنزيل حزم RStudio: gplot213 و dplyr14 و magrittr15 و stringr16 و filesstrings17.
      ملاحظة: يجب إكمال الخطوات 2.2.1 مرة واحدة فقط. لمساعدة المستخدمين على تخصيص كل تحليل لمجموعة محددة من البيانات على الكمبيوتر ، تم إنشاء قسم يسمى "إدخال المستخدم" للسماح للمستخدمين بالإشارة إلى معلمات محددة لتجاربهم (الشكل التكميلي S3).
    2. قم بتغيير إدخال المستخدم I وفقا لمجموعة بيانات محددة على جهاز كمبيوتر محلي ، بما في ذلك دليل العمل واسم ملف الإدخال وتسميات المعالجات ووقت البدء النسبي للمقايسة.
      1. حدد دليل العمل. حدد مكان وجود ملف الإدخال. سيكون نفس المجلد هو موقع ملفات الإخراج.
      2. حدد ملف الإدخال ، وهو ملف CSV منسق بشكل صحيح للبرنامج النصي R (الشكل 2 ب). على وجه التحديد ، يحتوي الصف العلوي على السلسلة الزمنية ، ويحتوي العمود الأول على مواضع عينة فردية على لوحة 96 بئرا.
        ملاحظة: يمكن العثور على مثال على ملف CSV للإدخال هذا في المادة التكميلية ، الملف التكميلي 4 (ROS_flg22.csv) أو الملف التكميلي 5 (ROS_elf26.csv).
      3. قم بتسمية العينات و / أو العلاجات. نظرا لأن هذا التحليل يستخدم للبيانات التي تم الحصول عليها من 96 بئرا مع مسار زمني ، صمم التجارب على أنها 8 تكرارات لكل معالجة ليصبح المجموع 12 معالجة لكل لوحة ، أو 12 تكرارا لكل معالجة ليصبح المجموع ما يصل إلى 8 معالجات لكل لوحة. إذا كانت هناك صفوف من الآبار الفارغة ، فما عليك سوى إدراجها على هذا النحو في مساحة أسماء المعالجة ، على سبيل المثال ، التسمية على أنها فارغة 1 ، فارغة 2 ...
        ملاحظة: من المهم إدخال العدد الصحيح من العينات، إما 8 أو 12، لأن رقم العينة مهم. إذا لم يكن عدد العينات 8 أو 12، فلن يتم تشغيل التعليمات البرمجية. بالنسبة لأسماء العينات، تجنب استخدام الشرطة المائلة العكسية أو الرموز المشابهة لأنها قد تتسبب في حدوث مشكلات في اسم الملفات. تجنب أيضا استخدام "NA" كتسمية عند تحديد استخدام ANOVA في إدخال المستخدم II. على عكس البرنامج النصي للملف التكميلي 1 (LUC_2025.R) ، لا تتحد العلاجات التي تحمل نفس الاسم في مجموعة واحدة في هذا البرنامج النصي للملف التكميلي 3 (ROS_2025.R).
    3. قم بتغيير خيارات إدخال المستخدم II وفقا لاحتياجات المستخدم الخاصة.
      ملاحظة: يمكن رؤية مثال على مدخلات المستخدم في الشكل التكميلي S3.
      1. استخدم اختبار ANOVA مع Tukey HSD لمقارنة مجاميع تلألؤ المعالجة.
      2. استخدم اختبار t على الوجهين لمقارنة البيانات من علاجين فقط في وقت واحد.
        ملاحظة: لا يتم تعديل القيم p المعروضة لحساب المقارنات المتعددة مع نفس السطر.
      3. رسم بياني لمنحنيات التألق ورسم شريطي يقارن المجموع الكلي للفلورة. أضف الانحراف المعياري أو الخطأ المعياري للمتوسط إلى الرسوم البيانية.
      4. اعتمادا على كيفية تسجيل قارئ اللوحة للآبار ، قم بتغيير طريقة قراءة الإدخال. إما أن تستخدم قائمة البيانات القياسية للآبار بواسطة A1 و A2 و A3 ... أو الآبار المدرجة في A1 ، B1 ، C1 ...
  3. قم بتشغيل التحليل ببساطة عن طريق النقر فوق الزر "المصدر" في الزاوية اليمنى العليا من وحدة التحكم.
    ملاحظة: يستغرق التحليل أقل من 1 دقيقة حتى يكتمل. سيظهر إخراج تحليل R تلقائيا في نفس مجلد الملف مثل مجموعة بيانات الإدخال.
  4. عرض الإخراج: يحتوي مجلد الإخراج على العديد من المستندات والمجلدات الفرعية لتوفير تحليل شامل.
    ملاحظة: بالنسبة لملف الإدخال الملف التكميلي 4 (ROS_flg22.csv)، تظهر في الشكل التكميلي S4 بنية شجرية لوثائق الإخراج التي تم إنشاؤها بواسطة البرنامج النصي للملف التكميلي 3 (ROS_2025.R) الموضح في القسم 2 من البروتوكول.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

دراسة الحالة 1. مقايسة اللمعان لنشاط الساعة البيولوجية مع شتلات نبات الأرابيدوبسيس

لقد أظهرنا سابقا أن جين البروتين المرتبط بالحمض النووي الريبي الغني بالجلايسين 7 (GRP7) تم التحكم فيه بواسطة بروتين الساعة الرئيسية CIRCADIAN CLOCK-ASSOCIATED 1 (CCA1) والتعبير اليومي ل GRP7 مهم لدوره في الدفاع عن النبات ، باستخدام نباتات Col-0 المعدلة وراثيا التي تعبر عن مراسل لوسيفيراز تحت سيطرة محفز GRP7 من النوع البري (

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

نقدم هنا باستخدام نصوص R في RStudio لتوفير طريقة سهلة الاستخدام لتحليل البيانات واسعة النطاق التي تم الحصول عليها من تجارب السلاسل الزمنية بتنسيق 96 بئرا. سمحت لنا هذه الطريقة بتحليل بيانات تسجيل التلألؤ التي تم الحصول عليها من آلاف العينات في تجارب السلاسل الزمنية بسرعة وسهولة لقياس نشاط الساعة البيولوجية من شتلات النباتات إلى مزارع خلايا الثدييات ، بالإضافة إلى البيانات من فحوصات ROS.

BioDare2 هو مستودع مجاني تم استخدامه بشكل شائع لتحليل البيانات اليومية. في...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

ليس لدى المؤلفين تضارب في المصالح للإفصاح عنها.

شكر وتقدير

نشكر أعضاء مختبر لو على مساعدتهم في هذا العمل. نشكر Min Gao و Matthew Fabian على استخدام بياناتهم غير المعالجة وبنجامين هاريس للمساعدة و / أو التوجيه في إنشاء نص R هذا. نشكر جون ب. هوجينيش في المركز الطبي لمستشفى سينسيناتي للأطفال على توفير بيانات التلألؤ من خلايا الثدييات لدراسة الحالة 2. كما نشكر جون ب. هوجينيش وأندرو ميلار في جامعة إدنبرة وماري هارينجتون في كلية سميث على المناقشات المفيدة أثناء تطوير هذه الطريقة. تم دعم هذا العمل جزئيا من خلال منح من المؤسسة الوطنية للعلوم و NSF 1456140 و NSF 2223886 ، إلى هوا لو.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Rمشروع Rhttps://www.r-project.org/  منصة مجانية ومفتوحة المصدر يمكن تنزيلها من الإنترنت واستخدامها في البرمجة، خاصة في الإحصاءات.
Rstudioبرنامج الوضعhttps://posit.co/download/rstudio-desktop/  برنامج مجاني يمكن تحميله من الإنترنت للوصول بسهولة أكبر إلى R.
ميتاسايكلغانغ وو، كزافييه لي، ماثيو كارلوتشي، رون أنافي، مايكل هيوز، كارل كورناكر، وجون هوغينيشhttps://cran.r-project.org/web/packages/MetaCycle/vignettes/implementation.html  تستخدم خوارزمية ARSER في حزمة MetaCycle لتقييم معلمات الساعة، والدورة، والطور، والسعة.
ggplot2برنامج الوضعhttps://cran.r-project.org/web/packages/ggplot2/index.html  ينشئ تصورات بيانات، خاصة للرسومات الإحصائية.
dplyrبرنامج الوضعhttps://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/index.html  مكتبة R أساسية للتلاعب الفعال بالبيانات.
ماغريتربرنامج الوضعhttps://cran.r-project.org/web/packages/magrittr/index.html  يوفر مجموعة من المشغلين لتعزيز قابلية قراءة الكود وتسهيل تدفق عمليات البيانات بشكل أكثر طبيعية.
سترينجربرنامج الوضعhttps://cran.r-project.org/web/packages/stringr/index.html  يوفر مجموعة دوال متسقة وبسيطة وسهلة الاستخدام للعمل مع سلاسل الحروف.
سلاسل الملفاتروري نولان وسيرجي باديلا-باراhttps://cran.r-project.org/web/packages/filesstrings/index.html  يوفر وظائف مريحة للتلاعب بالملفات والسلاسل النصية، خصوصا تلك المتعلقة بأسماء الملفات والمسارات.
دائرةأولريك لوند، كلاوديو أغوستينيلي، هيرويوشي أراي، أليساندو غالياردي، إدواردو غارك&ياكوتي؛ أ-برتغالي وحاد؛ س، ديميتري جيونكي، جان-أوليفييه إيريسون، ماثيو بوتشيرنيش، وفيديريكو روتولوhttps://cran.r-project.org/web/packages/circular/index.html  يوفر التحليل الإحصائي وتمثيل الرسوم البيانية للبيانات الدائرية.
AICcmodavgمارك جيه. مازيرولhttps://cran.r-project.org/web/packages/AICcmodavg/index.html  ينشئ جداول اختيار النماذج بناء على معيار معلومات أكايكي (AIC) والمعلومات ذات الصلة.
المكنسةبرنامج الوضعhttps://cran.r-project.org/web/packages/broom/index.html  يحول مخرجات النماذج الإحصائية والكائنات المختلفة إلى "تيبلز" (تنسيق إطارات بيانات حديث)، مما يسهل العمل معها وتحليلها وتصور نتائج النموذج.
آلة الأوتوكلافستيريس أمسكو إيجل سينشري SG120 ساينتفيك، إنك.8901400012وسائط الأوتوكلاف
غطاء بخار كيميائيتصميم المختبر والمختبر الإمداد تعقيم البذور
قارئ أوميغا للوهج  شركة بي إم جي لاب تيك، إنك.قارئ الألواح
خزانة التدفق الطبقينوآير نو-408FM-400الفئة الثانية/النوع A نقل الشتلات إلى صفيحة بئر 96
الصفائح الصغيرة ذات 96 بئربيركين-إلمرOptiPlate-96 زراعة الشتلات لاختبار لوسيفيراز
Flg22GenScript Inc.RP19986مستهج من السوط البكتيري.
Elf26شركة ألفا ديناجينيسيوم إنترناشونال.2427مستلهي من ترجمة بكتيرية عامل الإطالة-Tu.
دي-لوسيفيرين فايرفلاي، ملح البوتاسيومالكيمياء الحيوية والسينث علم الأحياءL-8220ركيزة لوسيفيراز
L-012 (لومينول)فيشر ساينتيفكNC0733364كاشف اختبار ROS

المراجع

  1. Yamazaki, S., Takahashi, J. S. Real-time luminescence reporting of circadian gene expression in mammals. Methods Enzymol. 393 (10), 288-301 (2005).
  2. McClung, C. R., Xie, Q. Measurement of luciferase rhythms in plant circadian networks. Circadian Networks. Staiger, D. , Springer. New York. 1-11 (2014).
  3. El Temps. , Barcelona. (2020).
  4. Abhilash, L., Sheeba, V. RhythmicAlly: Your R and Shiny-based open-source ally for the analysis of biological rhythms. J Biol Rhythms. 34 (5), 551-561 (2019).
  5. CAT: Chronomics Analysis Toolkit. , University of Minnesota. (2013).
  6. Geissmann, Q., Garcia Rodriguez, L., Beckwith, E. J., Gilestro, G. F. Rethomics: An R framework to analyse high-throughput behavioural data. PLoS One. 14 (1), e0209331(2019).
  7. ShinyR-DAM. v.3. GNU General Public License. , (2007).
  8. Zielinski, T., Moore, A. M., Troup, E., Halliday, K. J., Millar, A. J. Strengths and limitations of period estimation methods for circadian data. PLoS One. 9 (5), e96462(2014).
  9. RStudio: Integrated Development for R. , Boston, MA. (2020).
  10. R: A Language and Environment for Statistical Computing. v.4.0.2. , Vienna, Austria. (2020).
  11. Wu, G., Anafi, R. C., Hughes, M. E., Kornacker, K., Hogenesch, J. B. MetaCycle: An integrated R package to evaluate periodicity in large scale data. Bioinformatics. 32 (21), 3351-3353 (2016).
  12. Yang, R., Su, Z. Analyzing circadian expression data by harmonic regression based on autoregressive spectral estimation. Bioinformatics. 26 (12), i168-i174 (2010).
  13. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. , Springer-Verlag. New York. (2016).
  14. dplyr: A Grammar of Data Manipulation. v.1.0.2, (2020).
  15. magrittr: A Forward-Pipe Operator for R. v.2.0.3, (2022).
  16. stringr: Simple, Consistent Wrappers for Common String Operations. v.1.4.0, (2019).
  17. filesstrings: An R Package for File and String Manipulation. J Open Source Softw. , (2017).
  18. R package 'circular': Circular Statistics. v.0.4-95, (2022).
  19. Mazerolle, M. J. AICcmodavg: Model Selection and Multimodel Inference Based on (Q)AIC(c). , (2023).
  20. broom: Convert Statistical Objects into Tidy Tibbles. , https://CRAN.R-project.org/package=broom (2023).
  21. Gao, M., et al. Circadian regulation of the GLYCINE-RICH RNA-BINDING PROTEIN gene by the master clock protein CIRCADIAN CLOCK-ASSOCIATED 1 is important for plant innate immunity. J Exp Bot. 74 (3), 991-1003 (2023).
  22. Gao, M., Zhang, C., Lu, H. Coronatine is more potent than jasmonates in regulating clock. Sci Rep. 10 (1), 12862(2020).
  23. Zhang, C., et al. LUX ARRHYTHMO mediates crosstalk between the circadian clock and defense in Commun. Nat Commun. 10 (1), 2543(2019).
  24. Straume, M., Frasier-Cadoret, S. G., Johnson, M. L. Least squares analysis of fluorescence data. Topics in Fluorescence Spectroscopy. 2, Plenum. 117-240 (1991).
  25. Cal-Kayitmazbatir, S., Francey, L. J., Lee, Y., Liu, A. C., Hogenesch, J. B. PSMD11 modulates circadian clock function through PER and CRY nuclear translocation. PLoS One. 18 (3), e0283463(2023).
  26. Zhang, E. E., et al. A genome-wide RNAi screen for modifiers of the circadian clock in human cells. Cell. 139 (1), 199-210 (2009).
  27. Baggs, J. E., et al. Network features of the mammalian circadian clock. PLoS Biol. 7 (3), e52(2009).
  28. Zipfel, C., et al. Bacterial disease resistance in Arabidopsis through flagellin perception. Nature. 428 (6984), 764-767 (2004).
  29. Kunze, G., et al. The N terminus of bacterial elongation factor Tu elicits innate immunity in Arabidopsis plants. Plant Cell. 16 (12), 3496-3507 (2004).
  30. Fabian, M., et al. The flowering time regulator FLK controls pathogen defense in Arabidopsis thaliana. Plant Physiol. 191 (4), 2461-2474 (2023).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

RStudio 96 ANOVA
تحليل R سهل الاستخدام وقوي لمجموعات البيانات واسعة النطاق
اتصل بنا
أوصِ بها للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

2026 © حقوق الطبع والنشر MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.