随笔分类 - 宏基因组技术基础
摘要:Meta-Network 是一种整合多个数据来源和多种网络信息的网络分析方法,用于研究复杂生物系统中的不同层次关系(如基因、蛋白质、微生物等)以及它们之间的交互。Meta-Network 分析可以在多组学和生态学等研究中实现网络的整合和多尺度分析。 Meta-Network 的核心思想 Meta-N
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摘要:REBACCA(REconstruction of Bacterial Community Composition through Adjustment for Compositionally Confounded Associations)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
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摘要:CCLasso(Compositionality Corrected Lasso)是一种基于 Lasso 回归的网络推断方法,专门设计用于处理组成型数据(如微生物相对丰度数据)。CCLasso 的核心思想是利用正则化回归(Lasso)和对数比率转换来构建稀疏网络,从而减轻组成效应对数据分析的影响。
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摘要:SparCC(Sparse Correlations for Compositional Data)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
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摘要:场景:不同饮食习惯对肠道微生物的影响 假设我们想研究两组人群——“素食者”和“肉食者”,看看他们肠道中的微生物组成有何不同。我们收集了两组人的肠道样本,测量了每个样本中的微生物种类和数量,并想找出哪些微生物在两组人之间有显著差异。 LEfSe的工作步骤 统计检验——找出显著差异的微生物 LEfSe首
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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
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摘要:碎石图(Scree Plot)是一种用于主成分分析(PCA)的可视化工具,它帮助我们决定在数据集中保留多少个主成分(PCs)是合适的。在PCA中,每个主成分都代表数据中的一个方差来源,第一个主成分解释了数据中最大的方差部分,第二个主成分解释了剩余方差中最大的部分,依此类推,每个后续的主成分都解释了在
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摘要:statistic: 这一列表示Wilcoxon秩和检验的统计量值。对于Wilcoxon秩和检验,统计量通常是基于两组数据秩次的和差异计算得出的。具体来说,它可能是W统计量(也称为Wilcoxon秩和统计量),该统计量反映了两组数据中观测值秩次之和的差异。统计量的具体值可以用来计算p值,进而判断两组
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摘要:Degree (度) 定义: 度是网络中一个节点的基本特性,表示直接连接到该节点的边的数量。在无向图中,一个边连接两个节点,因此每个边为节点增加一个度。在有向图中,度被分为入度和出度,分别计算指向节点和从节点出发的边的数量。 应用: 度量了节点的直接连通性。一个高度的节点通常表示该节点在网络中具有较
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摘要: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(Absolute Abundance): 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环境中的具体
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摘要:宏基因组测序相比于16S rRNA基因测序技术有几个主要的优势: 全面性:宏基因组测序提供了对整个微生物群落基因组的综合视角,而不仅限于16S rRNA基因。这意味着它能够捕捉到更广泛的微生物多样性,包括细菌、古菌、真菌以及病毒。 功能信息:宏基因组测序不仅能够鉴定微生物群落中的物种,还能提供关于它
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摘要:RDA(冗余分析,Redundancy Analysis)是多变量统计方法中的一种,主要用于生态学和其他领域。它是对多元回归分析和主成分分析(PCA)的结合。RDA用于探索一个多变量响应数据集(例如,多个物种的丰度)与一个或多个解释变量集(例如,环境变量)之间的关系。 简单来说,RDA的目的是找出响
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摘要:首先,从“遗传效应”开始说起。 想象一下,你有一堆乐高积木,每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子,每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地,每个生物体都由许多基因组成,每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在,进入“加性遗传效应”: 加性遗传效
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摘要:import pandas as pd # 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(co
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摘要:在宏基因组分析中,KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个常用的生物信息学工具,用于对基因功能和代谢通路进行分析。KEGG数据库将基因和蛋白质与生物通路和代谢途径相关联,以帮助研究人员理解生物体内的分子机制。 "KEGG level" 是指KE
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摘要:1、RDA分析是一种用于解释数据集Y的技术,使用数据集X。RDA分析是多元回归的直接扩展,因为它模拟了解释矩阵X对响应矩阵Y的影响,而不是单个响应变量。RDA分析允许我们对整个群落的环境变量产生影响,而不是物种丰富度。这是通过对Y进行排序来完成的,以获得线性组合X中的变量的排序轴。如果它们是定量的,
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摘要:在方差分析摘要中,“F”、“P值”、“P值摘要”、“除手段非常显著性差异 (P < 0.00) 吗?”、"R平方"分别代表以下内容: “F”:F值是用来衡量组间差异与组内差异之比的统计量。F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,也就意味着不同组之间的差异更加显著。 “P值”:P值是用来衡量观察到的
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摘要:这些数据库在生物学和分子生物学领域中发挥着关键作用,用于注释和分类基因和蛋白质功能,以及理解生物系统的运作方式。 Gene Ontology(GO): 简介: GO是一种用于描述基因和蛋白质功能的标准化分类体系。它将基因和蛋白质的功能划分为分子功能、细胞组分和生物学过程三个大类,每个类别都有多个子类
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摘要:"abs(occor.r) < 0.7" 这部分代码是对相关系数矩阵进行阈值处理的一部分。这里的 "0.7" 是一个阈值,用来筛选相关性较强的微生物对。具体来说,对于相关系数矩阵中的每个元素,如果其绝对值小于0.7,则将其设置为0。 相关系数范围在-1到1之间,绝对值越接近1表示相关性越强,绝对值越
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摘要:在PCoA图的最下方显示"PCoA(42.78%)",而最左侧显示"PCoA(25.47%)",这些数字表示主坐标轴(Principal Coordinates)的方差解释比例(Variance Explained)。PCoA是一种降维技术,它将多维数据降低到较低维度的坐标轴,以便更好地可视化数据结
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