Developing Online Tools for Multivariate Statistical Analysis of Cytokine Data Sets

الخلاصة: يلعب الجهاز المناعي دورًا رئيسيًا في تطور وع اج العديد من الأمراض التي تصيب الأشخاص في جميع أنحاء العالم. الافرازات الخلوية )السيتوكينات( هي بروتينات أساسية لجهاز المناعة، وبالتالي يخصص الكثير من البحث والتحليل لفهم وقياس نشاط السيتوكينات. توجد العديد من الأساليب الإحصائية متعددة المتغيرات والتي، إذا طبقت، يمكن أن تسفر عن رؤى مهمة في ملفات تعريف تركيز السيتوكينات والاختلافات بين المجموعات )مثل المرضى –مقابل- الأصحاء(. لسوء الحظ، في الوقت الحالي، لا يمتلك الكثير من علماء المناعة والباحثون الذين يعملون مع بيانات الافرازات الخلوية المعرفة الإحصائية المطلوبة، أو لا يستطيعون الوصول إلى أداء هذه الأساليب الإحصائية بطريقة سريعة وفعالة. في هذا المشروع، نقترح معالجة هذه المشكلة عن طريق إنشاء أداتين مجانيتين عبر الإنترنت من أجل ) 1( تحليل استكشافي سريع وسهل لبيانات السيتوكينات التي يوفرها المستخدم، و ) 2( تحليل خارجي متعدد المتغيرات سريع وسهل للعينات. ستقوم الأدوات تلقائيًا بأداء مهام مثل التنظيف الأساسي للبيانات، والتخطيط لبيانات تركيز الافرازات الخلوية، وحساب الارتباطات، وتسليط الضوء عى القيم أو القيم البعيدة. نظرًا لأن فريقًا صغيرًا من ط اب جامعة الخليج للعلوم والتكنولوجيا وط اب الدراسات العليا الجدد سيقومون بالكثير من الأبحاث الحسابية لهذا المشروع، فإن الفائدة الإضافية الرئيسية لهذا البحث هي تشجيع البحث العلمي في شباب الكويت.

The immune system plays a central role in the development, and subsequent recovery from, very many diseases and ailments which affect people worldwide. Cytokines are proteins which are central to the immune system, and hence much research and analysis is devoted to understanding and measuring cytokine activity. Many multivariate statistical methods exist which, if applied, can yield important insights into cytokine concentration profiles and the differences between groups (e.g. sick patients vs.\ healthy controls). Unfortunately, at present many immunologists and scientists working with cytokine data either do not have the required statistical knowledge, or do not have access to perform such statistical methods in a quick and efficient manner. In this project, we propose to address this problem by making two free online tools for (1) quick and easy exploratory analysis of user-provided cytokine data, and (2) quick and easy multivariate outlier analysis of cytokine data. The tools will automatically perform such tasks as basic data cleaning, plotting cytokine concentration data, calculating correlations, and highlighting outlying samples, etc. Because a small team of GUST undergraduate students and recent graduates will perform much of the computational research for this project, a main additional benefit is the promotion of scientific research in the youth of Kuwait.