Visualize correlations using heat maps in R

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The role of gut microbiota in maintaining of homeostasis and development of pathophysiological disorders has been actively studied over the past decades. With the advent of genome sequencing technology, new opportunities are opening up in this area. With the advent the technology of genome sequencing, new opportunities are opening up in this area. During statistical processing, there is a need to perform correlation analysis. However, with a large number of indicators, visual presentation of data can be difficult. Heat maps allow you to graphically represent large amount of data. The article contains a methodology of graphically representing correlations using heat maps.

Негізгі сөздер

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

V. Grinevich

Kirov Military Medical Academy

Email: gulnara533@gmail.com

MD, Professor

Ресей, Saint Petersburg

G. Bunenkova

Kirov Military Medical Academy

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

S. Salikova

Kirov Military Medical Academy

Email: gulnara533@gmail.com

MD

Ресей, Saint Petersburg

D. Egorov

Kirov Military Medical Academy

Email: gulnara533@gmail.com

Candidate of Medical Sciences

Ресей, Saint Petersburg

Yu. Lazareva

Kirov Military Medical Academy

Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

S. Petrukov

Kirov Military Medical Academy

Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

R. Guseinov

Saint Luke Clinical Hospital

Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

V. Perepelitsa

Saint Luke Clinical Hospital

Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

N. Bunenkov

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

S. Popov

Saint Luke Clinical Hospital

Email: gulnara533@gmail.com
Ресей, Saint Petersburg

Әдебиет тізімі

  1. Esipova O.Y., Bogdanov V.K., Esipov A.S. at al. Development of a new low-volume oxygenator and creation of a hydrodynamic test bench for ex vivo lung perfusion in small animals. Russian Journal of Transplantology and Artificial Organs. 2023; 25 (3): 106–12. doi: 10.15825/1995-1191-2023-3-106-112
  2. Gautier S.V., Tsirulnikova O.M., Pashkov I.V. at al. Normothermic ex vivo perfusion of isolated lungs in an experiment using a russian-made perfusion system. Russian Journal of Transplantology and Artificial Organs. 2022; 24 (2): 94–101. doi: 10.15825/1995-1191-2022-2-94-101
  3. Pashkov I.V., Gautier S.V., Bogdanov V.K., at al. Normothermic ex vivo lung perfusion using a developed solution followed by orthotopic left lung transplantation (experimental study). Russian Journal of Transplantology and Artificial Organs. 2023; 25 (2): 158–66. doi: 10.15825/1995-1191-2023-2-158-166
  4. Егошин В.Л., Иванов С.В., Саввина Н.В. и др. Визуализация исследовательских данных с использованием программной среды R. Экология человека. 2018; 8: 52–64 [Egoshin V.L., Ivanov S.V., Savvina N.V. et al. Visualization of Biomedical Data Using R. Human Ecology. 2018; 8: 52–64 (in Russ.)].
  5. Егошин В.Л., Иванов С.В., Саввина Н.В. и др. Расчет показателей описательной статистики с использованием программной среды R. Экология человека. 2018; 9: 55–64 [Egoshin V.L., Ivanov S.V., Savvina N.V. et al. Descriptive Statistics Using R. Human Ecology. 2018; 9: 55–64 (in Russ.)].
  6. Gautier S.V., Tsirulnikova O.M., Pashkov I.V. at al. Evaluation of the efficacy of a novel perfusion solution for normothermic ex vivo lung perfusion compared with Steen solution™ (animal experimental study). Russian Journal of Transplantology and Artificial Organs. 2021; 23 (3): 82–9. doi: 10.15825/1995-1191-2021-3-82-89
  7. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Комок В.В. и др. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: сравнение групп. Медицинский академический журнал. 2019; 19 (4): 33–40 [Bunenkov N.S., Bunenkova G.F., Komok V.V. et al. SAS Enterprise Guide 6.1 for physicians: multiple comparisons. Medical academic journal. doi: 10.17816/MAJ17736 (in Russ.)].
  8. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Комок В.В., и др. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: корреляционный анализ. Медицинский академический журнал. 2020; 20 (1): 51–6 [Bunenkov N.S., Bunenkova G.F., Komok V.V. et al. SAS Enterprise Guide 6.1 for physicians: correlation analysis. Medical academic journal. 2020; 20 (1): 51–6 (in Russ.)]. doi: 10.17816/MAJ17737
  9. Гржибовский А.М. Типы данных, проверка распределения и описательная статистика. Экология человека. 2008; 1: 52–8 [Grzybowski A.M. Data types, control of distribution and descriptive statistics. Human Ecology. 2008; 1: 52-8 (in Russ.)].
  10. Ким А.Д., Лепехова С.А., Чашкова Е.Ю. и др. Результаты оценки микробиоты в условиях экспериментального язвенного поражения толстой кишки анализ. Бюллетень сибирской медицины. 2021; 20 (1): 59–66 [Kim A.D., Lepekhova S.A., Chashkova E.Y. et al. Results of the microbiota assessment in experimental ulcerative colitis. Bulletin of Siberian Medicine. 2021; 20 (1): 59–66 (in Russ.)]. doi: 10.20538/1682-0363-2021-1-59-66
  11. Sung J., Rajendraprasad S.S., Philbrick K.L. et al. The human gut microbiome in critical illness: disruptions, consequences, and therapeutic frontiers. J Crit Care. 2024; 79: 154436. doi: 10.1016/j.jcrc.2023.154436
  12. Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Корреляционный анализ данных с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS. Наука и здравоохранение. 2017; 1: 7–36 [Grzhibovsky A.M., Ivanov S.V., Gorbatova M.A. Correlation analysis of data using Statistica and SPSS software. Science & Healthcare. 2017; 1: 7–36 (in Russ.)].
  13. Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Краткие рекомендации по описанию, статистическому анализу и представлению данных в научных публикациях. Экология человека. 2011; 5: 55–60 [Unguryanu T.N., Grjibovski A.M. Brief recommendations on description, analysis and presentation of data in scientific papers. Human Ecology. 2011; 5: 55–60 (in Russ.)].
  14. Егошин В.Л., Иванов С.В., Саввина Н.В. и др. Корреляционный и простой линейный регрессионный анализ с использованием программной среды R. Экология человека. 2018; 12: 55–64 [Egoshin V.L., Ivanov S.V., Savvina N.V. et al. Correlation and simple regression analysis using R. Human Ecology. 2018; 12: 55–64 (in Russ.)].
  15. Ушаков В.Г., Ушаков Н.Г. Критерии нормальности вероятностного распределения при округленных данных. Информатика и ее применение. 2023; 17 (1): 18–27 [Ushakov V.G., Ushakov N.G. Tests for normality of the probabilistic distribution when data are rounded. Informatics and Applications. 2023; 17 (1): 18–27 (in Russ.)]. doi: 10.14357/19922264230103

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Heat map of correlations between abundance of microorganism species and urinalysis parameters

Жүктеу (304KB)
Метадеректер

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».