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- 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Microbiome学作图：R语言ggplot2画堆积柱形图展示微生物门水平的相对丰度
首先是安装phyloseq这个包 BiocManager::install("phyloseq") BiocManager::install("Rhdf5lib") 读取数据 ps<-readRDS ::sample_sums(ps) sort(phyloseq::sample_sums(ps)) (ps <- phyloseq::subset_samples(ps, phyloseq::sample_sums (ps) > 5000)) (ps <- phyloseq::prune_taxa(phyloseq::taxa_sums(ps) > 0, ps)) phyloseq::sample_data( ps)$Status <- ifelse(phyloseq::sample_data(ps)$Subject == "Patient", "Chronic Fatigue", "Control") phyloseq = phyloseq::transform_sample_counts(ps, function(x){x / sum(x)}) phyloseq::otu_table(ps)[1:5, 1:5] phyloseq
2.6K30发布于 2021-11-23 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
转换OTU表和序列文件为PICRUST2需要的格式
作者：需要鼓励的小昱 审核：Listenlii ---- Load data library(phyloseq) packageVersion("phyloseq") ## [1] '1.32.0' data ("GlobalPatterns")# phyloseq 自带文件 GlobalPatterns 1.准备biom格式的OTU表 Export otu_table.txt write.table(otu_table 准备.fna格式的代表性序列 Phyloseq 提供的数据提取不出来序列文件。 只能用自己的了 library library("phyloseq") library("dplyr") library("biomformat") library("Biostrings") load (file = "ps_rs_rsingle_CK_AT.rda")#载入一个phyloseq文件 whole rep seq whole_seq_fasta <- readDNAStringSet(
1.3K20编辑于 2022-07-30 - 来自专栏科技记者
ubiome类似数据dada2处理探索4
根据质量情况分别切成120bp，然后使用dada2 R包进行了直接+10N拼接，生成ASV表，再分别使用dada2包和qiime2进行了物种注释，基本上完成了一个最简单的分析过程，这里，使用比较流行的phyloseq 下面是详细过程： 1.安装加载包 BiocManager::install("phyloseq", version = "3.10") library(phyloseq); packageVersion ("phyloseq") library(Biostrings); packageVersion("Biostrings") library(ggplot2); packageVersion("ggplot2 ，多样性和柱形图绘制 dna <- Biostrings::DNAStringSet(taxa_names(ps)) names(dna) <- taxa_names(ps) ps <- merge_phyloseq (ps, dna) taxa_names(ps) <- paste0("ASV", seq(ntaxa(ps))) ps #这是输出信息 phyloseq-class experiment-level
68120发布于 2020-03-03 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
8.22-8.28 交流群问题汇总第10期
1.计算beta多样性距离矩阵是用绝对丰度还是用相对丰度比较好 https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/phyloseq/inst /doc/phyloseq-FAQ.html 2. sloan模型 问：请教一个关于中性模型物种迁移率m值的问题。
93910发布于 2021-09-23 - 来自专栏生信菜鸟团
比较微生物组中的差异分析方法
browseVignettes('curatedMetagenomicData') for documentation ## loading from cache (ps <- ExpressionSet2phyloseq is.na(Species) & is.na(Strain))) ## phyloseq-class experiment-level object ## otu_table() OTU Table sample_data(ps)$location) ## ## Bhopal Kerala ## 53 57 在过滤了低流行率的分类群后，我们现在得到了一个包含 109 个菌种的 phyloseq dds <- phyloseq_to_deseq2(ps, ~ location) #convert to DESeq2 and DGEList objects ## converting counts •GitHub 地址：https://github.com/FrederickHuangLin/ANCOM-BC-Code-Archive ancom_da <- ancombc(phyloseq =
8.1K30编辑于 2021-12-13 数据分析：宏基因组的荟萃分析之MMUPHin
TRUE))# install.packages("BiocManager")# BiocManager::install("MMUPHin")library(MMUPHin)library(phyloseq metaphlan_bugs_list.stool:SID31129SID31129stoolcontrolfatty_liver;T2D;hypertension数据预处理run_ord函数的输入数据是phyloseq tax_tab <- data.frame(Species = rownames(crc_prof))rownames(tax_tab) <- tax_tab$Speciescrc_phy <- phyloseq ::phyloseq( sample_data(crc_meta), otu_table(crc_prof, taxa_are_rows = TRUE), tax_table(as.matrix( ::phyloseq( sample_data(crc_meta), otu_table(crc_prof_adj, taxa_are_rows = TRUE), tax_table(as.matrix
1.1K10编辑于 2024-08-07识别差异微生物的方法汇总
= T)sampledata <- phyloseq::sample_data(groupings, errorIfNULL = T)phylo <- phyloseq::merge_phyloseq deps = c("edgeR", "phyloseq")for (dep in deps){ if (dep %in% installed.packages()[,"Package"] == FALSE , group, method="RLE", ...){ require("edgeR") require("phyloseq") # Enforce orientation. ::otu_table(ASV_table, taxa_are_rows = T)sampledata <- phyloseq::sample_data(groupings, errorIfNULL = T)phylo <- phyloseq::merge_phyloseq(OTU, sampledata)test <- phyloseq_to_edgeR(physeq = phylo, group
79010编辑于 2024-06-17GMSB文章四：微生物组多样性分析
/data/GMSB-data/df_v1.csv") 数据预处理 Phyloseq object：生成phyloseq数据对象 rarefy_even_depth：抽平处理 # OTU table otu_id levels = c("never", "> 10 yrs", "5 - 10 yrs", "< 5 yrs")) # Phyloseq sample_data(meta_data) sample_names(META) <- meta_data$sampleid TAX <- tax_table(tax) otu_data <- phyloseq = "missing") dis <- phyloseq::distance(species_rarefied, method = "bray") mds <- ordinate(species_rarefied = "missing") dis <- phyloseq::distance(species_rarefied, method = "bray") mds <- ordinate(species_rarefied
67310编辑于 2024-06-29- 来自专栏企鹅号快讯
GGTREE，让进化树不再单调
GGTREE，支持多种数据格式，包括newick, nexus, NHX, phylip 和 jplace，也可对phylo, multiphylo, phylo4, phylo4d, obkdata 和 phyloseq
1.8K70发布于 2017-12-29 多种差异分析方法识别微生物标记物
warning = FALSE)library(tidyverse)library(MicrobiomeAnalysis)library(Maaslin2)library(ANCOMBC)library(phyloseq
1.1K00编辑于 2024-06-12- 来自专栏科技记者
文献解读：从样本到出图，你的宏基因组分析可能每一步都在“掉坑”？这篇指南帮你完美避坑
该工具基于minimap2进行序列比对，通过评估MAPQ和CIGAR值来筛选高质量的比对结果，并提供了多种策略（如BestAln, RandAln, LCA）来确定最终的物种分类，最终输出可供下游phyloseq 所有用于生成图表的分析数据和phyloseq对象都可以在GitHub上找到（ https://github.com/Balays/Microbiome-Method-Comparison）。
45510编辑于 2025-11-17 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
microbiome：专门针对微生物数据分析的R包
<- evenness(pseq, "all") 2.beta多样性 library(microbiome) library(dplyr) data(peerj32) pseq <- peerj32$phyloseq
3.7K42发布于 2020-05-31 - 来自专栏生信菜鸟团
NetCoMi | 微生物组数据的网络比较
网络构建 使用 "SEASONAL_ALLERGIES" 变量将数据集分为两组，这里用到的 metagMisc 包可根据变量拆分 phyloseq 对象。 接下来将两个 phyloseq 对象输入 NetCoMi。 （我们选择方差最大的 50 个节点以节省时间） # devtools::install_github("vmikk/metagMisc") # Split the phyloseq object into two groups amgut_split <- metagMisc::phyloseq_sep_variable(amgut2.filt.phy,
5.2K21发布于 2021-04-29 - 来自专栏生信菜鸟团
扩增子分析流程
11.1 将 QIIME2 生成的 .qza 文件导入 R 安装 qiime2R ： devtools::install_github("jbisanz/qiime2R") 导入 .qza 文件为 phyloseq 对象 ： library("qiime2R") physeq<-qza_to_phyloseq( features=". /metadata.txt" ) 11.2 用 Phyloseq 包可视化微生物组数据 此部分内容参见我之前写的 Phyloseq 教程。
4.9K72发布于 2020-06-17 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
MicEco：计算Sloan随机性的另一方法
1.Phyloseq的拓展： ps_prune：根据丰度或发生率剪切OTU ps_venn：venn图（基于eulerr::euler） ps_euler：Euler图 ps_pheatmap：热图 (
1.9K31发布于 2020-11-19 - 来自专栏科技记者
ubiome类似数据dada2处理探索3
然后学习一下phyloseq进行分析，这个包好像也比较有名，基本上还是官方文档的小参数修改而已。
52730发布于 2020-03-03 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggpicrust2优雅的探索PICRUSt2分析数据
requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") pkgs <- c("phyloseq
3.5K40编辑于 2023-09-11 - 来自专栏科技记者
R语言宏基因组学统计分析学习笔记（第三章-3）
在新开发的R软件包中，phyloseq软件包是更通用的统计工具（McMurdie和Holmes 2013）。首先，它集成了其他可用的统计软件包以执行统计假设检验和分析。 其次，phyloseq软件包配备了用于管理微生物组数据集的工具。例如，它具有导入和导出来自其他软件包数据的功能，甚至来自生物信息学流程，例如QIIME和mothur。 第三，phyloseq具有执行各种多样性指标分析的能力。 最后，phyloseq软件包具有可视化功能和工具，可通过条形图，箱形图，密度图，热图，运动图和网络以及（或）定位和聚类来可视化微生物组数据。 phyloseq包， microbiome包具有通过条形图，箱形图，密度图，热图，运动图，网络，排序和聚类来可视化微生物组数据的功能和工具。
3.5K13发布于 2021-01-26 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言典型相关分析（Canonical Correlation analysis, CCA）的一些参考资料
Plotting RDA (vegan) in ggplot https://github.com/gavinsimpson/ggvegan ggvegan https://github.com/joey711/phyloseq
4.4K20发布于 2021-03-15 - 来自专栏作图丫
ggtree-给你的进化树盛世美颜
在phyloseq包中，采用密度脊线对丰富度数据可视化。 library(phyloseq) library(ggridges) library(dplyr) library(ggtree) ##数据的读取及处理 data("GlobalPatterns")
14.1K42编辑于 2022-03-29
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