样本表型:samples_df library(dplyr)library(ggplot2)library(phyloseq)library(readxl)library(tibble)otu_mat<-read_excel("../datset/CARBOM data.xlsx",sheet="OTU matrix")%>%column_to_rownames("otu")tax_mat<-read_excel("../datset/CARBOM data.xlsx",sheet="Taxonomy table")%>%column_to_row...
创建随机样本数据,并将其添加到组合数据集,确保样本名称sample_names和otu_table的行名匹配 #nsamples()得到样本的个数,sample_names()为获得样品名称sampledata=sample_data(data.frame(Location=sample(LETTERS[1:4],size=nsamples(physeq),replace=TRUE),Depth=sample(50:1000,size=nsamples(physeq),replace=T...
现在，我们有了`otu_table`，`sample_data`，`tax_table`，`phy_tree`这四类数据，以下两种方法都可以将他们合并为一个 phyloseq 对象：1. 使用`merge_phyloseq`函数在之前创建的`physeq`对象中加入`sample_data`和`phy_tree`数据；2. 使用`physeq`函数重新创建一个`physeq`对象。（两种方式没有...
sampledata = sample_data(data.frame( Location = sample(LETTERS[1:4], size=nsamples(physeq), replace=TRUE), Depth = sample(50:1000, size=nsamples(physeq), replace=TRUE), row.names=sample_names(physeq), stringsAsFactors=FALSE )) sampledata#可以知道导入自己的样品分类信息数据 #---构建随机...
首先,我们将导入来自Mothur聚类的共享文件(OUT table),物种分类文件(taxonomy table),样本元数据(sample metadata)并将它们存储为phyloseq对象。 # Assign variables for imported data sharedfile='mothur/chabs.shared' taxfile='mothur/chabs-silva.taxonomy' mapfile='other/habs_metadata_cleaned.csv' # Import mo...
sample_data(GP1)$human <- factor(human) phyloaeq封装的排序脚本使用 ordinate函数,我们只需要定义使用的排序方法:method,和使用的距离参数 distance,下面是基于brayZ距离的NMDS排序 下面展示loading矩阵信息 GP.ord <- ordinate(GP1,"NMDS","bray")## Square root transformation ...
otu = as.data.frame(otu_table(ps)) tax = as.data.frame(tax_table(ps)) map = as.data.frame(sample_data(ps)) write.table("ID\t", file="otu.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", ...
sample_data(GP1)$human <- factor(human) phyloaeq 封装的排序脚本使用 ordinate 函数,我们只需要定义使用的排序方法:method,和 使用的距离参数 distance,下面是基于 brayZ 距离的 NMDS 排序 下面展示 loading 矩阵信息 GP.ord <- ordinate(GP1, "NMDS", "bray")## Square root transformation ## Wisconsin ...
ps 数据内置在 ggCLusterNet 包中,本次我们使用这个数据。 提取 otu 表格和注释文件分别用的都是 ggClsuterNet 中的函数, 因为原来 phyloseq 中的函数效率较低,尤其是提取 otu 表格的时候会 很慢。 data(ps) map = sample_data(ps) head(map)
otu = as.data.frame(otu_table(ps)) tax = as.data.frame(tax_table(ps)) map = as.data.frame(sample_data(ps)) write.table("ID\t", file="otu.txt",append = FALSE, quote = FALSE, sep="\t",eol = "", na = "NA", dec = ".", row.names = F,col.names = F) ...