R:microtable包β距离计算及PCoA绘制 阅读:94评论:0推荐:0 摘要:rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\microtable") #设置工作目录 library(microeco) library(magrittr) library(tidyverse) library(aplot) l阅读全文 » R:microtable包alpha多样性计算及箱线图绘图 发表于 2024-...
为了解决这个问题,一个名为“microeco”的R包应运而生,它为微生物群落和环境数据的分析提供了一个集成的解决方案。microeco包是基于R6类系统开发的,结合了微生物群落生态学研究中常用的一系列方法和高级方法。它可以帮助我们更高效地进行数据分析,减少不必要的繁琐步骤。本期我们将深入探讨microeco包在数据分析中的...
然后,我们创建一个microtable类的对象。该操作与package phyloseq非常相似,但microeco更简短、更简单。microtable类中的otu_table必须是物种-样本格式:行名必须是OTU名称,colname必须是样本名称。在sample_table的rownames和otu_table的colnames中,所需的样例名称必须相同。 dataset <- microtable$new(sample_table = ...
在微生物群落生态学中,随着高通量测序技术的发展,数据量的增加和复杂性的增加使群落数据的分析和管理面临挑战。 已经为微生物组分析创建了许多R包,例如phyloseq,microbiomeSeq,ampvis2,mare和microbiome。 但是,仍然难以快速有效地执行数据挖掘。 基于此,我们创建了R包microeco。 主要特点 R6类,用于存储和分析数据; ...
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# 检查并处理缺失值if(any...
R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。 主要功能R6类;分类群丰度图,维恩图,Alpha多样性,Beta多样性,差异丰度分析,环境数据分析,零模型分析,网络分析,功能分析。 install.packages("microeco") library(microeco) library(magrittr) library(ggplot2) ...
MicroModule® 脱气设备 Membrana Gmb MEMOLUB® EM 单点润滑器 MEMOLUB INTERNATIONAL MEMOLUB® ECO 单点润滑器 MEMOLUB INT MEMOLUB® ONE 单点润滑器 MEMOLUB INTERNATIONAL MEMOLUB® HPS 单点润滑器 MEMOLUB INT MEMOLUB® EPS 单点润滑器 MEMOLUB INTERNATIONAL MEMOLUB® PLCD 单点润滑器 MEMOLUB...
Detailed onlinetutorial(https://chiliubio.github.io/microeco_tutorial/) is released along with the package. The tutorial can also be downloaded to the computer to open (https://github.com/ChiLiubio/microeco_tutorial/releases). When you are in an R session and want to have a look on those...
NetEco 防雷接地系统 灭火装置系统 综合布线系统 安装指南 上电调测 运行维护 FAQ 技术指标 设备降额系数 缩略语 关键硬件设备 ECC800-Pro 产品配置 ECC800-Pro数据机房控制器主要用于微模块内的设备及环境监控,由电源模块和主控模块组成,电源模块可支持插拔。
Phyloseq包Microbiome包MicrobiomeAnalystR包Microeco包(强烈推荐！)amplicon包 由于过多的R包可能会阻碍微生物组研究人员进行有效地选择。因此，作者在六种分析中选择了高效、常用、用户友好的函数包，涵盖了微生物研究中的多项分析内容：1) 多样性分析，2) 差异分析，3) 生物标志物识别，4) 相关性和网络分析，5) ...