Doku Mühendisliğinde Orta Ölçekli, Düşük Hız, Çok Boyutlu Verileri Verimli Bir Şekilde Yönetecek Veritabanları

Bilimsel veriler son birkaç on yıl içinde giderek daha karmaşık ve zengin büyüdü, ancak bilim adamları artık genişleyen veri ihtiyaçlarını karşılamak organizasyon yöntemleri kullanmaya devam ediyor. Bu videoda açıklanan bir tekniğin en büyük avantajı, veri analizi için esnekliği korurken sıkı bir veri aktarıcısı ve depolama sağlayan bir veritabanına izin vermesidir. İlgi alanı nın veri kümesinin değerlendirilmesine başlamak için, bu tabloda gösterilen örnek kodları ve veritabanlarını indirin.

Ardından, ilgi veri kümesi gerçekten çok boyutlu olup olmadığını değerlendirmek için çok boyutlu bir veritabanıbu grafik gösterimi kullanın. Veri tabanı kuruluşundan yararlanabilmek için verilerin iki koşulu karşılaması gerekir. İlk olarak, verilerin çok boyutlu bir biçimde görüntülenebilmesi gerekir.

Ve ikincisi, belirli bir deneysel sonucu boyutlardan herhangi biriyle ilişkilendirerek daha fazla bilimsel içgörü kazanmalıdır. İlişkisel veritabanları, bilgileri satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş ve veritabanı içindeki tanımlayıcı bilgileri bağlamak için kullanılabilecek tablolar biçiminde depolar. Çok boyutluluk, tablonun sütunları ve tek tek tablolar gibi farklı alanların birbiriyle ilişkilendirilerek işlenir.

İlk olarak, veri dosyalarını, benzersiz adlar, iyi düşünülmüş olacak şekilde düzenleyin. Dosya adlandırma kuralları ve klasör/alt klasör yapıları ile iyi uygulama, dosyalara el ile erişim okunabilirliğinden ödün vermeden geniş veritabanı ölçeklenebilirliği sağlar. Meta verilere göre tutarlı bir biçimde tarihli dosyaları ekleyin ve alt klasörleri adlandırın.

Veritabanı yapısı tasarlanırken, farklı tablolardaki alanlar arasındaki ilişkileri çizin. Oluşturulan veritabanını ve ilişkileri açıklayan README belgeleri oluşturun. Hem bu şekil gibi grafik olabilir hem de metin tabanlı.

Farklı tablolar arasındaki bir giriş bağlandıktan sonra, ilişkili tüm bilgiler bu girişle ilişkilidir ve istenen bilgilere filtre lemek için karmaşık sorguları çağırmak için kullanılabilir. Sonuç, bireylerin farklı özelliklerinin bu bireylerin ilişkili deneysel verileriyle ilişkili olduğu bu örneğe benzer hale getirin. Aynı durum, çeşitli steno gösterimlerini açıklamak için ana DataValues tablosundaki eşleşen girişlerle desen türleri ve veri türlerinin sütunlarını ilişkilendirerek yapılmıştır.

Her veri türü için normal veri depolama uygulamalarıyla birlikte veri toplamaya yol açabilecek tüm çeşitli denemeleri ve veri çözümleme yöntemlerini belirleyin. Kullanıcı yükünü en aza indirirken gerekli tutarlılık ve sürüm denetimini sağlamak için GitHub gibi açık kaynak kodlu sürüm kontrol yazılımıyla çalışın. Otomatik bir ardışık işlem için izin vermek için verilerin tutarlı şekilde adlandırılması ve depolanması için bir yordam oluşturduğunuzdan emin olun.

Veritabanı için yeni veri girişleri oluşturmak için uygun programlama dilini kullanın. Otomatik veri seçimine yol gösterebilecek ayrı dosyalarda küçük yardımcı tablolar oluşturun. Bu dosyalar, ardışık alt altında çalışması için olanaklar şablonu olarak hizmet ve disesi kolaydır.

Veri ardışık alanı için yeni veri girişleri oluşturmak için, kodu bu makaleyle ek dosyalarda sağlanan örnekle benzer bir şekilde programlayın. Bu, yardımcı tabloları kullanıcı tarafından seçilecek girişler olarak kullanmasına olanak sağlar. Buradan, yeni girişleri önceki girişlerle birleştirerek dosya konumlarının yeni bir elektronik tablosunu bir araya getirin.

Burada gösterilen ve ek dosyalarda sağlanan kod bu işlemi otomatikleştirmek için kullanılabilir. Daha sonra, bu adımı otomatikleştirmek için burada gösterilen kodu kullanarak yinelenenler için birleştirilmiş elektronik tabloyu denetleyin. Ayrıca, elektronik tabloyu otomatik bir yöntem kullanarak hatalariçin denetleyin ve kullanıcıya nedenlerini ve konumlarını bildirin.

Ayrıca, derlenen veritabanını denetleyecek ve eksik olan kötü veri noktalarını tanımlayan bir kod yazabilirsiniz. Burada gösterilene benzer bir kod kullanarak veritabanının bütünlüğünü kaybetmeden kötü noktaları el ile kaldırın. Daha fazla veri noktası eklemek için bu adımları yineleyin.

Ardından, veri değeri elektronik tablosu oluşturmak için dosya konumlarını kullanın. Ayrıca, dosya konumlarını tanımlamak için erişilebilen veya gelecekteki girişlerle birleştirilen girişlerin güncelleştirilmiş bir listesini oluşturun. Veritabanı oluşturmaya başlamak için, önce hücre satırları, veri türleri ve desen türleri için yardımcı tabloyu yüklemek için boş bir veritabanı belgesi oluşturun.

Dış Veri menüsüne gidin, Metin Dosyası içe aktarma'yı seçin, Gözat'a tıklayın ve ardından istediğiniz dosyayı seçin. Alma Sihirbazı'nda Delimited'i seçin ve İleri'ye vurun. Delimiter türü için İlk Satır Alan Adları ve Virgül içerir'i seçin.

İleri'yi tıklattıktan sonra varsayılan alan seçeneklerini seçin ve ardından birincil anahtar yok'u seçin. İleri ve Ardından Bitir'e tıklayın. Ardından, bu aynı adımları yineleyerek veri ve desen türlerini yükleyin.

Ardından, veri değeri tablosunu yükleyin. Dış Veri menüsüne gidin, Metin Dosyası içe aktarma'yı seçin, Gözat'a tıklayın ve ardından istediğiniz dosyayı seçin. Alma Sihirbazı'nda Delimited'i seçin ve İleri'ye vurun.

Delimiter türü için İlk Satır Alan Adları ve Virgül içerir'i seçin. İleri'yi tıklattıktan sonra varsayılan alan seçeneklerini seçin ve ardından Access'e ana anahtar ekle'yi seçin. İleri ve Ardından Bitir'e tıklayın.

Şimdi veritabanı araçlarını seçerek, İlişkiler'e giderek ve tüm tabloları panoya sürükleyerek ilişkileri oluşturun. Ardından İlişkileri Edit'e gidin ve Yeni Oluştur'u seçin. Tablo ve sütun adlarını seçin ve ardından yardımcı tabloları işaret edecek Birleştirme Türü'nü tıklatın.

İstenilen her ilişki ayarlandıktan sonra, Sorgu Tasarımı Oluştur'a gidin ve Sorgu Tasarımı'nı seçin ve ilgili tüm tabloları seçin veya üst pencereye sürükleyin. Bu örnekte, hücre çizgileri, veri değerleri, veri türleri ve desen türü gösterilir. İlişkiler otomatik olarak önceki ilişki tasarımına göre ayarlanmalıdır.

Şimdi, istenen sonuçlar için sorgu sütunlarını doldurun. Bu veri kümesi için, Toplamları göstermek ve seçmek için gidin. Burada gösterildiği gibi ilk sütunu, ikinci sütunu ve üçüncü sütunu doldurun.

Dördüncü sütunu, beşinci sütunu ve altıncı sütunu da doldurun. Sütunları doldurmayı bitirdiğinde, sorguyu kaydedin ve çalıştırın. Bu örnek deneysel veriler için, çeşitli koşullar arasındaki ortalama karşılaştırmalar için Tukey'nin testini kullanarak varyans tek yönlü analizini kullanın.

Çok sayıda olası onay verildiğinde, el ile veri toplama yöntemlerini kullanarak yeni ilişkilerin nerede var olduğunu belirlemek zor olabilir. Burada, birden fazla koşulda hücre altı aktin filamentlerinin organizasyonu, veritabanı farklı onaylarda sorgulandırılarak oryantasyonel sıra derecesi kullanılarak ölçüldü. Anizotropik ve izotropik veri setleri çok farklı OOP'ler göstermektedir, fibronektin mikrodesenleme ağır doku organizasyonu etkiler beri bekleniyordu.

Ancak izotropik dokular karşılaştırılırken mutasyon durumu koşulları arasında anlamlı fark yoktu. Tersine, desen dokuları pozitif kontrol hücre hattında istatistiksel olarak daha az organize edildi. Bu ilişki, veriler farklı aileler tarafından pozitif ve negatif kontrole karşı toplandığında bile devam etti.

Gerekirse, veriler daha fazla ayrışabilir. Örnek olarak, burada aktin OOP biyopsi sırasında bireyin yaşına karşı çizilmiştir, mutasyon durumu ve aile ile ayrılmış bir klinik değişken karşı toplama göstermek için. Bu veri seti ile aktin organizasyonu ile bireyin yaşı arasında bir ilişki yoktur.

Bu, aynı verilerin farklı kombinasyonlarda nasıl analiz edilebildiğini ve birden çok sınıfa giren verileri toplama görevinin veritabanları kullanılarak ne kadar kolay gerçekleştirilebileceğini gösterir. Bu protokol bir veri organizasyonel ardışık oluşturmak ve bir veritabanı oluşturmak için kesinlikle büyük hacimli veri toplama bu çağda gerekli olan bilimsel titizlik sağlar.