1:6]使用microeco包进行所有分析之前，我们需要构建一个【microtable对象】，这是所有后续分析的基础；这...
install.packages("microeco") 在R语言中调用相应的函数,设置合适的参数进行LEfSe分析: 使用lefse包的示例代码: R library(lefse) otu_data <- read.table("otu_table_lefse.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t") lefse_results <- lefse(otu_data, group_col = "group") ...
rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\New_microtable") #设置工作目录 library(microeco) library(magrittr) library(dplyr) library(tibble) feature_table <- read.table('Bac_species.txt', header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t", fill = TRUE) #特征表 # 检查...
microeco包是一个功能极其强大的微生物管道包，几乎可以做所有常见的微生物组下游分析，并且最最最重要的...
rm(list=ls()) #清空工作环境setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LDA") #设置工作目录library(tidyverse) #包含了一系列与数据分析和可视化相关的包library(microeco) #生态学分析的包library(magrittr) #提供了用于简化代码的管道操作符 %>%feature_table<- read.table('feature_table.txt', header...
使用microeco包进行所有分析之前,我们需要构建一个【microtable对象】,这是所有后续分析的基础;这也是大多数功能强大的R包所具有的的共同特点,第一步数据对象搞定之后,后续的分析往往很简单! Step2:构建microtable对象 # 创建microtable对象 dataset <- microtable$new(sample_table = sample_table, otu_table = fea...
1:6]使用microeco包进行所有分析之前，我们需要构建一个【microtable对象】，这是所有后续分析的基础；这...
rm(list=ls()) pacman::p_load(tidyverse,microeco,magrittr) feature_table <- read.csv('...
rm(list=ls()) pacman::p_load(tidyverse,microeco,magrittr) feature_table <- read.csv('...
rm(list=ls()) pacman::p_load(tidyverse,microeco,magrittr) feature_table <- read.csv('...