microeco包中差异丰度可视化功能的使用技巧
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/microeco 在微生物组数据分析中，差异丰度分析是常见的分析需求。microeco包提供了强大的差异丰度分析功能，特别是其中的plot_diff_abund函数能够生成多种类型的可视化图形来展示分析结果。
图形类型选择
最新版本的microeco包对plot_diff_abund函数进行了重新设计，使其能够生成更加多样化的图形。默认情况下，该函数会生成箱线图(boxplot)，这种图形能够展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和离群值等信息。
如果用户更倾向于使用传统的柱状图加误差线的形式展示相对丰度，可以通过设置以下参数实现：
plot_type = "barerrorbar"：指定图形类型为柱状图加误差线add_sig = FALSE：不添加显著性标记errorbar_addpoint = FALSE：不在误差线上添加点errorbar_color_black = TRUE：使用黑色误差线
误差线类型选择
在柱状图加误差线的展示方式中，microeco包默认使用标准误(Standard Error)作为误差线的计算依据。如果用户希望使用标准差(Standard Deviation)来展示数据离散程度，可以通过设置plot_SE = FALSE参数来实现。
参数传递机制
microeco包中的plot_diff_abund函数采用了参数传递机制，这意味着它不仅支持自身特有的参数，还可以使用trans_alpha类中plot_alpha函数的所有参数。这种设计大大增强了函数的灵活性和可定制性，用户可以根据具体需求调整图形的各种细节。
使用建议
- 对于展示组间差异，箱线图能够提供更多关于数据分布的信息，适合初步探索性分析
- 当需要强调组间均值差异时，柱状图加误差线可能更为直观
- 在正式报告中，建议根据数据类型和分析目的选择合适的图形类型
- 标准差适合展示数据的实际离散程度，而标准误更适合进行组间比较
通过合理设置这些参数，用户可以轻松生成符合发表要求的专业图形，有效展示微生物组数据中的差异丰度分析结果。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
