欢迎点击上方蓝色”宏基因组”关注我们！宏基因组/微生物组是当今世界科研最热门的研究领域之一，为加强宏基因组学技术和成果交流传播，推动全球华人微生物组领域发展，中科院青年科研人员创立“宏基因组”公众号，联合海内外同行共同打造本领域纯干货技术及思想交流平台。公众号每日推送，工作日分享宏基因组领域最新成果、科研思路、实验和分析技术，理论过硬实战强；周末科普和生活专栏，轻松读文看片涨姿势。目前分享3100+篇原创文章，15万+小伙伴在这里一起交流学习，累计阅读超3500万+。公众号合作创办了宏基因组学、微生物组和生物信息高起点新刊“iMeta”，由威立、肠菌分会和本领域数百位华人科学家合作出版的开放获
引言 ，即主坐标分析（PrincipalCoordinatesAnalysis），是一种用于研究样本微生物群落组成相似性或差异性的数据降维分析方法。PC1和PC2是两个主坐标成分，图中每个点代表一个样本，点的颜色代表样本的分组，样本间的距离越近代表微生物群落结构越相似。图中圆圈一般是置信水平为95%时的置信椭圆，用于比较组间的群落结构组成相似性。正文1、设置工作目录rm(list=ls())setwd('D:\\桌面\\PCoA')2、安装及加载包#安装所需R包install.packages("vegan")install.packages("ggplot2")#加载包library(
PCA，即主成分分析（PrincipalComponentAnalysis），是一种考察多个变量间相关性的降维统计方法，其原理是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法（摘自百度百科）。 通俗来说，就是将数据从高维映射到低维以达到降低特征维度的目的。计算时，主要通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的特征向量（即主成分）与其权值（特征值）。加载包1）设置工作目录rm(list=ls())#clearGlobalEnvironmentsetwd('D:\\桌面\\PCA')#设置工作
之前有一位粉丝后台留言说能不能出一期有关于共线性网络的文章，说实话，小编之前只在文献中看到过这类图，对于其原理也是迷迷糊糊。看了好多别人写的文章，根据大佬们的思路，我也大致整理了一些代码，希望能对大家有所启发。话不多说，直接上正文吧！1、前期准备rm(list=ls())#clearGlobalEnvironmentsetwd('D:\\桌面\\共线性网络分析')#设置工作路径#安装包install.packages('Hmisc')install.packages("igraph")#加载包library(Hmisc)library(igraph)2、加载、预处理数据1）加载数据df
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消化是人体生命活动的重要组成部分，分解食物提供能量、促进生长发育、参与免疫功能，然而越来越多的人出现了消化不良。★消化不良在人群中很常见消化不良在全球范围内都是一种常见的疾病，其发病率在不同地区和人群中有所不同。在中国，消化不良的发病率较高，尤其是城市人群中更为常见。据统计，中国城市居民中消化不良的发病率约为20%-30%。消化不良主要分为器质性消化不良和功能性消化不良（本文主要讲述功能性消化不良）。功能性消化不良其广义上是一种胃肠道多种症状的综合征，主要包括上腹痛或灼热感，餐后饱胀感及早期饱腹感。随着对功能性消化不良了解的深入，目前研究发现，消化不良病理生理与脑–肠–微生物群轴紊乱、内脏高敏
前言我又重新回到了微生物研究领域了，现在特别想写一个适合自己的微生物数据分析的R包，于是昨天开始写了。架构和我先前写的MyRtools包类似的架构，只是内容增加了很多。暂时实现功能(Vignettes效果图)PERMANOVA比如很多人邮件我关于PERMANOVA代码，现在MicrobiomeAnalysis提供了完整的函数，大家直接调用就可以啦。PS:不过对输入数据的格式有要求.GitHub仓库MicrobiomeAnalysis，大家可以到这里https://github.com/HuaZou/MicrobiomeAnalysis/releases下载已经编译好的包。进展Different
前言我又重新回到了微生物研究领域了，现在特别想写一个适合自己的微生物数据分析的R包，于是昨天开始写了。架构和我先前写的MyRtools包类似的架构，只是内容增加了很多。暂时实现功能(Vignettes效果图)PERMANOVA比如很多人邮件我关于PERMANOVA代码，现在MicrobiomeAnalysis提供了完整的函数，大家直接调用就可以啦。PS:不过对输入数据的格式有要求.GitHub仓库MicrobiomeAnalysis，大家可以到这里https://github.com/HuaZou/MicrobiomeAnalysis/releases下载已经编译好的包。进展Different
kraken是微生物组分析进行物种分类的工具，目前已经是第二代kraken2了。kraken2对比kraken重点优化了数据库创建速度和数据库大小，以及分类速度。kraken用k-mer方法对输入数据的每一条序列进行分类分析。将每一条序列分成多个k-mers,每个k-mer在分类数据库寻找LCA(lowestcommonancestor),序列所有k-mers所在的分类及其祖先组成一个分类树————属于总分类树的子集，这个分类树每个节点的权重是序列k-mers分配到该分类的次数。分类树上每个RTL(root-to-leaf)路径得分是这些权重总分，得分最高的路径是分类路径。然后将该路径分类le
