REBACCA网络推断方法

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，避免组成效应带来的虚假相关性。

REBACCA 的基本原理

1. 组成效应问题：

   • 微生物相对丰度数据是组成型数据，总和为1。由于这种组成效应，一个物种丰度的变化会导致其他物种的相对丰度变化，这会引入虚假关联。
   • REBACCA 的主要目的是消除这种组成效应带来的混淆，找到微生物物种间的真实关联。

2. 对数比率转换：

   • 与其他方法类似，REBACCA 使用对数比率（log-ratio）转换，将相对丰度数据转换为适合于传统相关性分析的数据。通常会使用中心化对数比率（CLR）或其他对数转换，以减少组成效应。
   • 通过对数比率转换，将微生物丰度数据转化为可以进行传统统计分析的格式。

3. 调整组成效应：

   • REBACCA 引入了一种统计调整方法，以去除组成型数据固有的假相关性。它会通过控制变量或特定算法，将组成效应与真实的物种关联分离开来。
   • 这种调整确保了分析结果更加准确，关联网络更贴近微生物的真实生态关系。

4. 稀疏性和网络推断：

   • REBACCA 假设微生物网络是稀疏的，这与生态学中的普遍假设一致。基于这种假设，REBACCA 会仅保留显著的关联关系，排除不相关的物种对，生成一个稀疏的网络。
   • 这种方法有助于构建具有生物学意义的关联网络，避免由于组成效应而产生的多余关联。

REBACCA 的优势

• 有效处理组成效应：REBACCA 专门设计来消除组成效应带来的混淆，从而能够更准确地反映物种间的真实关联性。
• 适用于稀疏网络：REBACCA 适合构建稀疏的生态网络，能够生成更精简、更具解释性的网络结构。
• 对大规模数据友好：REBACCA 能够处理较大规模的微生物数据，并且在稀疏性假设下进行关联分析。

REBACCA 的限制

• 依赖于稀疏性假设：REBACCA 假设网络稀疏，如果微生物群落中物种之间的相互作用非常复杂且关联密集，REBACCA 可能无法很好地捕捉到所有重要的关联关系。
• 对零值敏感：相对丰度数据中常有零值，尽管使用对数比率转换，但大量零值仍然可能影响最终结果的稳定性。
• 伪丰度（Pseudocounts）引入：在处理零值时，可能需要引入伪丰度，但这可能会影响数据的真实性。

REBACCA 的应用场景

• 微生物共现网络构建：REBACCA 能够通过处理组成效应构建微生物共现网络，适用于分析微生物间的生态关系。
• 微生物生态学和环境研究：在微生物生态学中，通过 REBACCA 构建的网络可以更好地识别物种间的潜在交互作用和协同关系。

总结

REBACCA 是一种强大而精确的微生物网络推断方法，专注于调整组成效应，找到微生物组数据中的真实关联性。它适合用于构建微生物网络，帮助研究人员理解微生物物种间的相互关系和生态网络结构。