microeco项目中LEfSe分析常见问题解析

microeco项目中LEfSe分析常见问题解析

【免费下载链接】microeco An R package for data analysis in microbial community ecology 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco

关于LEfSe分析中分类层级设置的重要性

在使用microeco包进行LEfSe分析时，许多用户会遇到一个常见错误："This function is available only when taxa_level = 'all' !"。这个错误通常发生在尝试绘制差异进化分支图(cladogram)时，而根本原因在于分类层级的设置不当。

问题本质

LEfSe分析的核心是通过线性判别分析(LDA)来识别不同组间具有统计学显著差异的分类单元。当用户将taxa_level参数设置为特定分类级别(如"Genus")时，分析仅在该级别进行，而进化分支图需要跨多个分类层级的数据来展示完整的分类学关系。

正确参数设置

要生成完整的进化分支图，必须将taxa_level参数设置为"all"，这样分析才会考虑从门到属(或种)的所有分类层级。例如：

lefse <- trans_diff$new(
    dataset = dataset,
    method = "lefse",
    group = "Group",
    alpha = 0.05,
    taxa_level = "all",  # 关键设置
    lefse_min_subsam = 8
)

参数选择建议

1. use_taxa_num：控制显示的分类单元数量，建议根据数据量调整
2. use_feature_num：限制显示的特征数量
3. clade_label_level：设置标签显示的分类层级
4. group_order：自定义分组顺序

结果解读

当正确设置参数后，进化分支图将展示：

• 不同分类层级的显著差异特征
• 分类单元间的进化关系
• 各特征的LDA得分方向(正负表示在不同组中富集)

常见误区

1. 认为只需在特定分类层级(如属水平)进行分析即可
2. 忽略不同分类层级间的关系对结果解释的重要性
3. 未根据数据规模调整显示参数导致图形过于拥挤

通过正确理解这些参数设置和原理，用户可以更有效地利用microeco包进行微生物组数据的差异分析，并获得更有生物学意义的可视化结果。

【免费下载链接】microeco An R package for data analysis in microbial community ecology 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco