dataset$sample_sums()%>%range#计算并查看样本总数的范围dataset$rarefy_samples(sample.size=1000000)#执行重采样，标准化样本中的测序深度"46featuresareremovedbecausetheyarenolongerpresentinanysampleafterrandomsubsampling..."这意味着在稀

输入文件输出文件rm(list=ls())setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\microtable")#设置工作目录library(dplyr)library(tidyr)library(readr)#读取文件data<-readLines('1.txt')#定义分类等级的前缀和列名prefixes<-c("k__","

（一）准备示例数据加载microeco包：library(microeco)加载示例数据集：data(sample_info_16S)data(otu_table_16S)data(taxonomy_table_16S)data(phylo_tree_16S)data(env_data_16S)这些行代码加载了一组示例数据，包括：sample_info_16S：样本信息表，一般包含每个样本的元数据。

importpandasaspd#读取OTU表otu_df=pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.txt',header=None)#创建一个空的DataFrame来存储结果df=pd.DataFrame(columns=["OTUID","Kingdom","Phylum","Class",&

setwd("D:\\Desktop")library(tidyverse)#数据处理函数data_clean<-function(otu,design,type=c("relative","absolute"),threshold=0.001,times=100){#函数测试数据#library(amplicon)#otu=otutab#metadata$SampleID=rownames(m

library(vegan)library(tidyverse)pairwise.adonis1<-function(x,factors,p.adjust.m){x=x%>%as.matrix()co=as.matrix(combn(unique(factors),2))pairs=c()F.Model=c()R2=c()p.value=c()for(elemin1:ncol(co)){ad=adonis(x[factor

setwd("E:\\中国农业科学院\\20220927宏基因组教学\\02后期分析\\01堆叠图")rm(list=ls())library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggtree)library(treeio)library(ggsci)library(cowplot)otu=read.table('top10.2.txt',row.names=1,sep='\t'

OTU（OperationalTaxonomicUnit，操作分类单元）是一种在微生物学和生态学研究中常用的概念，用于表示在分子生物学分析中将微生物序列聚类为群落的基本单位。在微生物群落分析中，研究者通常使用高通量测序技术（如16SrRNA基因测序）或基于DNA片段的元转录组测序来获取微生物样本中的序列信