Lefse每个软件的输入文件一样。因为LEfSe的输入文件要求将微生物丰度表和metadata合并在一起,而qiime1中将丰度表和metadata的表是分开的,首先要将两张表格合并,可以实现多个分组之间的比较,还进行分组比较的内部进行亚组比较分析,从而找到组间在丰度上有显著差异的物种。
运行LEfSe软件主要分三大步骤:第一步:需要把普通的物种、基因等等的丰度信息的表格转化成LEfSe识别的格式。这一步会生成.in结尾的文件 第二步:这一步也是最关键的一步,统计显著差异的biomarker、统计子组组间差异、统计effect sizes(LDA score),会生成.res格式的文件。
我们可以从多个角度、层面对OTU表进行分析。 首先可以从 Alpha多样性 的层面了解微生物的组成多样性,常用的指数有 Shannon、Chao1 等。然后可以进一步分析 Beta多样性 ,主要我们会***用 PCA和PCoA 的方法,探究不同的组别微生物是否存在差异,以及是哪些因素影响了微生物的组成。
除了使用qiime1以外,我们还可以使用Koeken工具产生输入文件。该工具可将LEfSe直接与QIIME数据一起用于快速分析。 它的构建使用户可以使用LEfSe分析他们的16s rRNA数据,而无需手动更改meta数据信息并将数据上传到Galaxy。通常,此meta变量是关于数据的时间特征,以便于我们可以查看每个时间点的生物标记分类单元。
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