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

状态数是\(O(nm^2)\)的DP很好想，就是\(dp_{i,l,r}\)表示第\(i\)次的区间为\([l,r]\)的方案数。但是这个状态数就已经死了，而题目又提示\(n\timesm\leq1e7\)，说明状态只能形如\(dp_{i,j}\)。这时就会想到一个简陋的打补丁方式：设\(f_{i,l},g_{i,r}\)分别表示第\(i\)

题意：给定\(n,m\)，一个区间序列\(\{[L_1,R_1],[L_2,R_2],\cdots,[L_n,R_n]\}\)被称为好的当且仅当：\(\foralli\in[1,n],1\leL_i\leR_i\lem\)。\(\foralli\in[1,n-1],[L_i,R_i]\cup[L_{i+1},R_{i+1}]\ne\emptyset\)。输出好的序列个数对给定质数\(p\)

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