将R中现有数据转换为Phyloseq OTU表

Question

我一直试图“系统化”我的asv_table、asv_id和元数据，以便进行16S分析，使用qiime2创建并使用read.table()上传到R。我已经成功地导入了我的asv_id和元数据(分别使用了tax_table()和sample_data() )，但是我的asv_table还在挣扎。

我的asv_table的结构是一个包含我的分类法头的数据框架，我的行是样本(我也尝试过使用转置数据，其中我的分类法是行，我的样本是列)。我最初的尝试只是：

ps <- phyloseq(otu_table(asv_table, taxa_are_rows = FALSE))

然而，这产生了：

Error in validObject(.Object) : invalid class “otu_table” object: 
 Non-numeric matrix provided as OTU table.
Abundance is expected to be numeric.

这导致我尝试将数据类更改为数字类，然后再次尝试导入：

asv_table_num <- data.matrix(asv_table, rownames.force = NA)

ps <- phyloseq(otu_table(otumat_num, taxa_are_rows = FALSE))

Error in validObject(.Object) : invalid class “phyloseq” object: 
 Component taxa/OTU names do not match.
 Taxa indices are critical to analysis.
 Try taxa_names()

我担心这是一个兔子洞，因为一个简单的解决方案盯着我的脸(我很难在网上研究我的问题.通常表明我创造了一个其他人都没有遇到过的独特问题)。

我希望在这方面有任何的指导或帮助！

提前谢谢你。

Answer 1

我最终解决了我的问题，所以我将把我的解决方案发布给任何可能有同样问题的人。

library(tidyverse)
devtools::install_github("jbisanz/qiime2R")
library(qiime2R)

asv_table <- read_qza("table.qza")

library(phyloseq)

ps <- qza_to_phyloseq(features = "table.qza")