• 2024-11-11REBACCA网络推断方法
    REBACCA(REconstructionofBacterialCommunityCompositionthroughAdjustmentforCompositionallyConfoundedAssociations)是一种用于分析微生物组组成数据的新方法,专门设计用于减轻组成效应对关联分析的干扰。REBACCA可以从相对丰度数据中推断物种间的真实关联性,避免组成效
  • 2024-11-11SparCC原理
    SparCC(SparseCorrelationsforCompositionalData)是一种专为处理组成型数据(如微生物相对丰度数据)设计的相关性计算方法。它假设大多数物种之间的关系是稀疏的,即在生态系统中,不是所有物种都直接互相作用。其核心思想是通过计算组成数据中各物种的稀疏相关矩阵,避免因组成效应(compo
  • 2024-10-29蛋白质组学搜库软件之 MaxQuant 介绍
    搜库过程是理论谱图和实际谱图的匹配过程本期继续介绍蛋白质组学搜库软件之MaxQuant1.参考文献TheMaxQuantcomputationalplatformformassspectrometry–basedshotgunproteomics(值得细细的阅读)2.推荐理由Freeandeasy3.简介MaxQuant是基于质谱(Ms)的蛋白质
  • 2024-09-13跟着iMeta学作图 | 山峦图展示微生物丰度随盐度增加的动态变化
    本文代码已经上传至https://github.com/iMetaScience/iMetaPlot如果你使用本代码,请引用:ChangchaoLi.2023.Destabilizedmicrobialnetworkswithdistinctperformancesofabundantandrarebiospheresinmaintainingnetworksunderincreasingsalinitystress.iMeta
  • 2024-07-05标准化(Z-score)
    标准化(Z-score)是用于将不同微生物的丰度数据进行标准化处理,以便在热图中更容易比较和解释不同样本之间的差异。具体来说,标准化的过程如下:abundance<-scale(abundance,center=TRUE,#减去均值scale=TRUE#除以标准差)标准化过程详解:减去均值(center=TRU
  • 2024-06-18数据分析:微生物组差异丰度方法汇总
    欢迎大家关注全网生信学习者系列:WX公zhong号:生信学习者Xiaohong书:生信学习者知hu:生信学习者CDSN:生信学习者2介绍微生物数据具有一下的特点,这使得在做差异分析的时候需要考虑到更多的问题,SparsityCompositionalOverdispersion现在**Nearing,Douglasetal.Nat
  • 2024-06-15R可视化:微生物相对丰度或富集热图可视化
    欢迎大家关注全网生信学习者系列:WX公zhong号:生信学习者Xiaohong书:生信学习者知hu:生信学习者CDSN:生信学习者2介绍热图(Heatmap)是一种数据可视化方法,它通过颜色的深浅或色调的变化来展示数据的分布和密度。在微生物学领域,热图常用于表示微生物在不同分组(如不同的环境
  • 2024-06-06R:microtable包计算相对丰度堆叠柱状图
    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_genus.txt',header=TRUE,row.names=1
  • 2024-03-08R:相对丰度堆叠柱状图
    #清空当前环境中的所有对象rm(list=ls())setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\Stackedbarchart")#设置工作目录library(ggplot2)#用于绘图library(ggalluvial)#用于绘制柱状图背后的条带library(grid)#用于访问unit函数ra<-as.matrix(
  • 2024-01-21R:计算Chao指数
    #清除R环境中的所有对象rm(list=ls())#设置工作目录setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\Alpha_Chao")#加载必要的库library(vegan)#读取数据df<-read.table("otu_table_A.txt",header=TRUE,row.names=1,sep="\t")
  • 2023-12-26R:计算相对丰度最简单的R代码
    rm(list=ls())#清除所有变量setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文件夹\\PCoA")#设置工作目录#加载必要的库library(dplyr)#读取数据,假设您的文件名是data.txt#请根据您的文件实际路径调整这里的文件名data<-read.table("otu_table.txt",header
  • 2023-12-26相对丰度与绝对丰度
    绝对丰度和相对丰度是生态学和生物统计学中常用的两个概念,它们用于描述物种在特定环境中的分布和数量。绝对丰度(AbsoluteAbundance):绝对丰度是指在特定区域或样本中某个物种的实际数量。它通常用个体数来衡量,比如在一个湖泊中特定鱼类的个体总数。绝对丰度提供了物种在给定