摘要：
rm (list = ls ()) #清除所有变量 library(KEGGREST) # 设置工作目录并读取数据 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\New_microtable\\HUMAnN") # 根据实际路径修改 pathways_df <- 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
# 清空工作环境，删除所有对象 rm(list = ls()) library(data.table) # 加载data.table包 library(data.table) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") # 设置为你的工作目 阅读全文
摘要：
rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\New_microtable") #设置工作目录 library(microeco) library(magrittr) library(dplyr) library(tibble) 阅读全文
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rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\New_microtable") #设置工作目录 library(microeco) library(magrittr) library(dplyr) library(tibble) 阅读全文
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rm(list = ls()) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\New_microtable") #设置工作目录 library(microeco) library(magrittr) library(dplyr) library(tibble) 阅读全文
摘要：
Vertex 135 Edge 1523 Average_degree 22.562962962963 Average_path_length 2.20846705198353 Network_diameter 6 Clustering_coefficient 0.701431967070555 D 阅读全文
摘要：
UniRef数据库是UniProt（Universal Protein Resource）提供的一系列非冗余蛋白质序列数据库，主要包括UniRef100、UniRef90和UniRef50。它们通过聚类算法将序列相似的蛋白质聚集在一起，减少数据冗余。UniRef90和UniRef50的区别主要在于聚 阅读全文
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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
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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