为了解决这个问题,一个名为“microeco”的R包被提出,旨在处理微生物群落和环境数据。这个包基于R6类系统开发,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。本期我们将详细介绍microeco包中的LEfSe分析。首先,我们使用示例数据建立microtable对象,并进行数据过滤处理。最后,对特定数据集进行LEfSe分析及可视化...
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...
在R语言中进行LEfSe(Linear discriminant analysis Effect Size)分析,通常涉及以下步骤: 了解LEfSe分析的基本概念和原理: LEfSe是一种用于识别不同组之间具有显著差异特征的统计方法,特别适用于微生物群落数据分析。 它结合了标准统计测试和非参数Kruskal-Wallis秩和检验来检测特征丰度的差异,并使用线性判别分析(LDA)来估...
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...
这里的操作与前面介绍的几期内容一致:R语言实战:microeco包轻松实现微生物组LEfSe分析;随机森林分析:R包microeco实现微生物组随机森林分析及重要变量的选择 Step3:执行FAPROTAX注释分析 t2 <- trans_func$new(dataset) t2$cal_spe_func(prok_database = "FAPROTAX") ...
使用microeco包进行微生物组数据分析 microeco包非常强大,使用R6类数据结构(图2/3,图S6A-L, Pipeline 5. microeco.Rmd)。它包括微生物多样性(图S6A/B)物种组成(图S6C-E),差异分析(图S6F-H),生物标记物寻找(图S6I-J),网络分析(图S6K),以环境因子探索(图S6L),以及系统发育多样性分析等。它几乎可以完...
microeco软件包的特点是:(i)高度模块化,每个类涵盖了分析的各个部分,软件包的结构和功能易于理解、记忆、搜索和使用;(ii)高度灵活性,每个部分都实现了不同的算法或方法,使分析具有灵活性;(iii)快速行动,一些算法已被优化;(iv)功能强大,实现了一些前沿的方法,如LEfSe、网络分析、空模型和功能冗余计算。转...
此外,amplicon包内的几个工具可用于微生物组数据的转换,有助于使用LEfSe和STAMP等工具进行后续分析。然而,在当前版本,amplicon包并未提供网络分析,微生物组-环境相互作用分析,以及群落形成过程分析的一些功能。作者在EasyAmplicon流程中提供了一些脚本来实现这些功能,并在发表的论文中提到计划在未来完成这些功能。。
R:microtable数据准备 发表于 2024-05-07 16:39阅读:86 摘要:rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\microtable") #设置工作目录 library(microeco) library(magrittr) feature_table <- read.table('featur阅读全文 » ...
(dataset, method ="lefse", group ="Group",taxa_level ="pathway")dataset$plot_diff_bar(use_number =1:30)write.table(dataset$res_diff, file ="lefse.txt", sep ="\t", quote = FALSE, row.names = TRUE)dataset$otu_table[dataset$otu_table <0] <-0dataset$cal_alphadiv(PD = FALSE) ...