System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法技术_技高网

一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法技术

技术编号:41407617 阅读:5 留言:0更新日期:2024-05-20 19:34
本发明专利技术属于生物技术领域,公开了一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,包括下列步骤:S1、获得qPCR的下机数据,基于qPCR的下机数据计算出qPCR每个反应的拷贝数,并将所述拷贝数作为参数添加到qPCR的下机数据中,形成初始数据;S2、根据预定的迭代条件对所获得的初始数据进行迭代处理,获得迭代数据;S3、根据预定的整合规则对迭代数据进行数据整合,获得的整合结果即可视化数据集;S4:基于的可视化数据集进行可视化分析;S5:基于可视化分析结果判断样本中抗生素抗性基因ARGs相关定量定性关系。本发明专利技术更直观展示每个样本中含有的ARGs的数量、类型和丰度的比较。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物,具体涉及一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法


技术介绍

1、抗生素抗性基因(args)是指存在于细菌或其他微生物基因组中的基因,这些基因使它们对抗生素产生抵抗能力。这些基因编码一系列的蛋白质或其他分子机制,使细菌能够对抗生素产生耐药性。抗生素抗性基因是一种新出现的生物污染物,由其引起的抗生素耐药性被认为是当代医学最重要的挑战之一,抗生素耐药性阻碍了临床上对细菌感染的有效治疗,并成为流行病威胁和高死亡率的原因。

2、高通量qpcr技术是一种升级版的pcr技术,它采用了特殊的引物设计和荧光编码系统,实现了多阶信号读取,提高了扩增和信号分析体系的效率,使得检测信号提升了两个数量级。在实验过程中,首先需要构建纳升级的qpcr反应体系,一次性高速完成数千个qpcr反应,同时检测数百个目标基因。下机数据是实验过程中记录的各种实验数据,包括样本名称、样本编号、引物序列、扩增效率、溶解曲线等。

3、目前,国内基于抗生素抗性基因(args)高通量qpcr下机数据的可视化分析处理尚无一套完整流程。因此,急需一种抗生素抗性基因(args)下机数据的自动化可视化分析处理方法流程对待研究的抗生素抗性基因(args)数据进行直观的分析,便于科研人员可以直观快速地掌握样本中args数据情况,为更好的处理和解释这些抗生素抗性基因(args)下机数据提供参考。


技术实现思路

1、本专利技术目的是提供一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,以解决现有技术中缺少对抗生素抗性基因(args)下机数据进行可视化分析处理完整技术的技术问题。

2、所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,包括下列步骤。

3、s1、获得qpcr的下机数据,基于qpcr的下机数据计算出qpcr每个反应的拷贝数,并将所述拷贝数作为参数添加到qpcr的下机数据中,形成初始数据。

4、s2、根据预定的迭代条件对所获得的初始数据进行迭代处理,获得迭代数据。

5、s3、根据预定的整合规则对迭代数据进行数据整合,获得的整合结果即可视化数据集。

6、s4:基于的可视化数据集进行可视化分析。

7、s5:基于可视化分析结果判断样本中抗生素抗性基因args相关定量定性关系。

8、优选的,所述步骤s1中,初始数据具体包括下列参数:第一参数为样本名称信息;第二参数为抗生素抗性基因信息名称;第三参数为样本数量;第四参数为qpcr反应的ct值,即阈值循环数;第五参数为qpcr反应ct值的标准差;第六参数为qpcr反应tm值,即解链温度;第七参数为qpcr反应tm值的标准差;第八参数为扩增效率;第九参数为扩增异常统计;第十参数为qpcr每个反应的拷贝数;第十一参数为相对丰度;第十二参数为抗生素抗性基因args类别。

9、优选的,所述步骤s2中的迭代条件包括第一迭代条件、第二迭代条件和第三迭代条件,其中,第一迭代条件为删除第四参数大于等于最大阈值或第四参数等于0的数据;第二迭代条件为删除第八参数不大于最小阈值且不小于最大阈值的数据;第三迭代条件为删除第九参数中带有溶解曲线多峰的数据。

10、优选的,所述s3中的整合规则包括第一整合规则和第二整合规则,其中,第一整合规则为从迭代数据中选择第一参数、第二参数、第四参数、第十参数、第十二参数和第十三参数,之后对所选的参数按照第二参数列进行合并形成数据表;第二整合规则为从数据表中删除有缺失值的行,由此得到可视化数据集。

11、优选的,所述步骤s4的可视化分析包括对各样本中的args的种类含量分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制堆积图,将第一参数作为x轴上的单位系数,填充颜色根据第十二参数列决定,不同的第十二参数对应不同颜色,由此创建初始图层,统计出每个样本中第十二参数的频数,并将结果作为条形图层添加在初始图层上,并将生成的堆积图输出。

12、优选的,所述步骤s4的可视化分析包括对总体args种类分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制饼图,创建初始饼状图层,统计出各第十二参数的频数,并将结果作为饼状图层的统计数据,每部分扇形面积即表示各第十二参数的频数,将生成的饼图输出。

13、优选的,所述步骤s4的可视化分析包括对各样本中的args的发生机制分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制绘制堆积图,将第一参数作为x轴上的单位系数,填充颜色根据第十三参数决定,不同的第十三参数对应不同颜色,由此创建初始图层,统计出每个样本中第十三参数的频数,并将结果作为条形图层添加在初始图层上,并将生成的堆积图输出。

14、优选的,所述步骤s4的可视化分析包括对各样本中的args的发生机制分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制饼图,创建饼状图层,计算出各第十三参数的频数,并将结果作为饼状图层的统计数据,每部分扇形面积即表示各第十三参数的频数,并将生成的饼图输出。

15、优选的,所述步骤s4的可视化分析包括对各样本中args热度分析,对可视化数据集中的第四参数进行标准化处理,并对各样本中的每个抗生素抗性基因args对应的标准化处理后的第四参数的总和进行统计,对各抗生素抗性基因args中的每个样本对应的标准化处理后的第四参数的总和进行统计,选择第一参数、第二参数和标准化处理后的第四参数作为统计数据,创建热度丰图,并将热度丰图输出。

16、优选的,所述步骤s4的可视化分析包括对总体args种类与数量关系分析,将可视化数据集作为数据源,选择第一参数、第十二参数和第四参数的数据绘制弦图,并将弦图输出。

17、本专利技术具有以下优点:l、本专利技术能将从qpcr下机原始数据经过此方法自动化输出可视化分析结果,输出的可视化分析结果能更直观展示每个样本中含有的args的数量、类型和丰度的比较。

18、2、本专利技术能够分析并预测环境中args的变化,为有效的抗生素管理和防控策略提供参考。通过各样本中的args的种类含量分析图直观地显示了每个样本中不同args类别的相对比重,有助于更好地监测和控制抗生素耐药性的传播,采取有效的防控措施,保护抗生素的有效性。通过总体args种类统计图能直观表达出环境中args的种类相对数量比重,便于环境中抗生素耐药性分析。通过各样本中的args的发生机制分析图直观的显示了每个样本中不同args发生机制的相对比重,便于更好地预防和控制抗生素耐药性的传播,采取有效的防控措施,保护抗生素的有效性。通过总体args的发生机制统计图能反映总体args不同发生机制的统计情况。通过各样本中args热度丰图,能发现args在样品中的分布和丰度的差异,帮助研究人员更好地了解args的分布和丰度情况,从而更好地监测和控制抗生素耐药性的传播。通过总体args种类情况的弦图能直观的看出args的类型与其数量的关系,有助于研究人员了解不同args类型数量之间的关系,可以用于监测不同环境或样本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:包括下列步骤:

2.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S1中,初始数据具体包括下列参数:第一参数为样本名称信息;第二参数为抗生素抗性基因信息名称;第三参数为样本数量;第四参数为qPCR反应的CT值,即阈值循环数;第五参数为qPCR反应CT值的标准差;第六参数为qPCR反应Tm值,即解链温度;第七参数为qPCR反应Tm值的标准差;第八参数为扩增效率;第九参数为扩增异常统计;第十参数为qPCR每个反应的拷贝数;第十一参数为相对丰度;第十二参数为抗生素抗性基因ARGs类别。

3.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S2中的迭代条件包括第一迭代条件、第二迭代条件和第三迭代条件,其中,第一迭代条件为删除第四参数大于等于最大阈值或第四参数等于0的数据;第二迭代条件为删除第八参数不大于最小阈值且不小于最大阈值的数据;第三迭代条件为删除第九参数中带有溶解曲线多峰的数据。

4.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述S3中的整合规则包括第一整合规则和第二整合规则,其中,第一整合规则为从迭代数据中选择第一参数、第二参数、第四参数、第十参数、第十二参数和第十三参数,之后对所选的参数按照第二参数列进行合并形成数据表;第二整合规则为从数据表中删除有缺失值的行,由此得到可视化数据集。

5.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S4的可视化分析包括对各样本中的ARGs的种类含量分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制堆积图,将第一参数作为X轴上的单位系数,填充颜色根据第十二参数列决定,不同的第十二参数对应不同颜色,由此创建初始图层,统计出每个样本中第十二参数的频数,并将结果作为条形图层添加在初始图层上,并将生成的堆积图输出。

6.根据权利要求5所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S4的可视化分析包括对总体ARGs种类分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制饼图,创建初始饼状图层,统计出各第十二参数的频数,并将结果作为饼状图层的统计数据,每部分扇形面积即表示各第十二参数的频数,将生成的饼图输出。

7.根据权利要求5所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S4的可视化分析包括对各样本中的ARGs的发生机制分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制绘制堆积图,将第一参数作为X轴上的单位系数,填充颜色根据第十三参数决定,不同的第十三参数对应不同颜色,由此创建初始图层,统计出每个样本中第十三参数的频数,并将结果作为条形图层添加在初始图层上,并将生成的堆积图输出。

8.根据权利要求5所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S4的可视化分析包括对各样本中的ARGs的发生机制分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制饼图,创建饼状图层,计算出各第十三参数的频数,并将结果作为饼状图层的统计数据,每部分扇形面积即表示各第十三参数的频数,并将生成的饼图输出。

9.根据权利要求5所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S4的可视化分析包括对各样本中ARGs热度分析,对可视化数据集中的第四参数进行标准化处理,并对各样本中的每个抗生素抗性基因ARGs对应的标准化处理后的第四参数的总和进行统计,对各抗生素抗性基因ARGs中的每个样本对应的标准化处理后的第四参数的总和进行统计,选择第一参数、第二参数和标准化处理后的第四参数作为统计数据,创建热度丰图,并将热度丰图输出。

10.根据权利要求5所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤S4的可视化分析包括对总体ARGs种类与数量关系分析,将可视化数据集作为数据源,选择第一参数、第十二参数和第四参数的数据绘制弦图,并将弦图输出。

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【技术特征摘要】

1.一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:包括下列步骤:

2.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤s1中,初始数据具体包括下列参数:第一参数为样本名称信息;第二参数为抗生素抗性基因信息名称;第三参数为样本数量;第四参数为qpcr反应的ct值,即阈值循环数;第五参数为qpcr反应ct值的标准差;第六参数为qpcr反应tm值,即解链温度;第七参数为qpcr反应tm值的标准差;第八参数为扩增效率;第九参数为扩增异常统计;第十参数为qpcr每个反应的拷贝数;第十一参数为相对丰度;第十二参数为抗生素抗性基因args类别。

3.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤s2中的迭代条件包括第一迭代条件、第二迭代条件和第三迭代条件,其中,第一迭代条件为删除第四参数大于等于最大阈值或第四参数等于0的数据;第二迭代条件为删除第八参数不大于最小阈值且不小于最大阈值的数据;第三迭代条件为删除第九参数中带有溶解曲线多峰的数据。

4.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述s3中的整合规则包括第一整合规则和第二整合规则,其中,第一整合规则为从迭代数据中选择第一参数、第二参数、第四参数、第十参数、第十二参数和第十三参数,之后对所选的参数按照第二参数列进行合并形成数据表;第二整合规则为从数据表中删除有缺失值的行,由此得到可视化数据集。

5.根据权利要求1所述的一种抗生素抗性基因下机数据的自动化可视化分析处理方法,其特征在于:所述步骤s4的可视化分析包括对各样本中的args的种类含量分析,将可视化数据集作为数据源进行可视化处理绘制堆积图,将第一参数作为x轴上的单位系数,填充颜色根据第十二参数列决定,不同的第十二参数对应不同颜色,由此创建初始图层,统计出每个样本中第十二参数的频数,并将结果作为条形图层添加在初始图层上,并将生成的堆积图输出。

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员:程立王星亮高轩谢剑邦李西清程亚双
申请(专利权)人:安徽师范大学
类型:发明
国别省市:

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